AI 버블은 어떻게 붕괴되는가

2 days ago 3

AI 산업의 투자 거품은 이미 형성되어 있으며, 생산성과 수익성의 괴리로 인해 예상보다 빠른 시점에 붕괴 가능성 있음
빅테크 기업들은 경쟁 우위를 지키기 위해 사상 최대 규모의 자본 지출 경쟁을 벌이고 있으나, 실제 집행 규모는 줄어들 가능성 높음
에너지 비용 상승, RAM 가격 변동, 중동 자본 차단 등으로 AI 연구소들의 재무 압박이 심화되며, 일부는 이용자 요금 인상으로 대응 중임
OpenAI는 수익화 한계로 광고 도입과 매각 가능성이 거론되고, Microsoft의 인수 시도는 주가 정당성 약화 위험을 동반함
이러한 흐름은 시장 밸류에이션 하락, VC 자금 경색, 데이터센터 및 GPU 수요 감소로 이어질 수 있으며, AI 산업 전반의 호황-침체 순환이 재현될 가능성 큼

AI 버블 붕괴의 전조

AI 산업의 붕괴 촉매는 이미 형성되어 있으며, 예상보다 빠르게 발생할 가능성 있음
- AI 기술 자체는 지속되겠지만, 생산성 향상과 투자 수익성은 별개의 문제로 구분됨
- 기술이 사회 효율을 높일 수는 있으나, 투자 대상으로서의 매력은 약화될 수 있음

Magnificent 7 기업들은 사상 최대 규모의 자본적 지출(capex) 을 계획 중이며, 이는 경쟁사와 AI 연구소를 구분하기 위한 방어적 조치임
- 예를 들어 한 기업이 500억 달러를 투입하면 OpenAI와 Anthropic은 경쟁을 위해 1,000억 달러를 조달해야 함
- 자금 규모가 커질수록 이를 감당할 수 있는 투자 펀드는 줄어들고, 특히 중동 지역 자금은 지정학적 이유로 접근이 어려운 상황임
이러한 이유로 AI 기업들의 IPO 추진이 가속화되고 있으며, 이는 자금 유입을 유지하기 위한 주요 수단으로 작용
Google은 장기적 자금 운용 능력으로 유리한 위치에 있음
- 공시된 capex를 즉시 집행하지 않고, 경쟁사가 자금난에 빠질 때까지 점진적으로 투입 가능
- 이후 경쟁사가 포기하면 지출을 줄이고 시장을 장악할 수 있음
- Alphabet의 시가총액은 약 2조 달러로, 최대 군수기업의 10배 규모임
결과적으로 Mag 7 기업, 특히 Google의 실제 capex는 예상보다 작아질 가능성이 높으며, 이는 투자자들에게 긍정적으로 작용할 수 있음
Apple은 직접 경쟁 대신 Siri에 외부 AI 모델을 유료로 연결하는 방식을 모색 중이며, Amazon은 Anthropic 투자로 위험을 분산, Meta는 대규모 지출을 지속 중임

AI 연구소들은 에너지 비용 급등, 중동 자본 차단, 금리 인상 우려, RAM 가격 급락 등 복합적 악재에 직면
- RAM 가격 하락은 Google의 TurboQuant AI 기술로 인해 차세대 모델이 적은 메모리를 필요로 하기 때문이며, 연구소들은 이미 고가에 대량 구매 계약을 체결한 상태임
Anthropic은 비용 절감과 수익 증대를 위해 사용량 제한을 조정 중이며, 투자 자금이 마르면 이용자에게 비용 전가가 불가피함
- 독립 보고서에 따르면 Claude 모델의 실제 사용 단가는 구독 요금의 5배 수준이며, 수익성은 불확실함
- 가격 인상은 수요 감소로 이어질 수 있고, 이는 성장 서사를 약화시킴
- 매출이 증가하더라도 이익이 없는 성장은 현금 소모를 가속화함
대형 클라우드 기업들은 AI 기능을 손실 보전형(loss leader) 으로 번들 제공할 수 있어, 독립 연구소의 가격 경쟁력은 약화됨
Claude Max 및 Max 5x 요금제(각각 월 100달러, 200달러)는 연간 결제가 불가능하며, 이는 향후 가격 인상을 시사함

OpenAI는 수익 창출에 어려움을 겪으며, ChatGPT 내 광고 도입이라는 최후 수단에 돌입
- CEO Sam Altman이 과거 “최후의 선택”이라 언급했던 방식임
- 반면 Anthropic은 기업 고객과 개발자 시장에서 더 높은 수익성을 확보 중임
쇼핑 기능은 실패했고, 단편 영상 앱 Sora는 비용 절감을 위해 폐쇄됨
가까운 시기 내 OpenAI의 매각 가능성이 제기됨
- 가장 유력한 인수자는 Microsoft로, 이미 상당한 지분을 보유하고 있음
- 그러나 OpenAI 인수에는 Microsoft 시가총액의 약 22%에 해당하는 6,130억 달러가 필요하며, 주주 승인 여부는 불확실함
Microsoft가 인수를 진행하더라도, AI 성장 서사 붕괴로 주가 정당성이 약화될 위험 존재
- OpenAI가 실패하면 Microsoft는 클라우드 주요 고객을 잃게 되며, 자사가 지원한 AI로 인해 GitHub 등 핵심 제품이 잠식될 가능성도 있음

대형 AI 연구소의 자금난은 공공기업의 재무제표와 성장 전망에 직접적 타격을 줄 수 있음
- 이는 시장 전반의 밸류에이션 하락, M&A 둔화, VC 자금 경색으로 이어질 가능성 있음
- 2022년과 유사한 투자 위축 사이클 재현 가능성 존재
연기금과 데이터센터 투자도 영향을 받음
- 신규 모델 훈련이 중단되면 GPU 수요가 감소하고, 과잉 설비가 발생
- 일부 GPU는 납품되지 않거나 생산조차 되지 않을 수 있음
- 이는 Nvidia에 큰 타격을 줄 수 있음
데이터센터가 가동되더라도 예상보다 낮은 요금으로 서비스를 제공해야 할 수 있으며, AI 이용자는 혜택을 보지만 운영사는 손실을 입는 구조
데이터센터는 일반적으로 안전 자산으로 간주되어 은행 대출로 건설되지만, 가치 하락 시 은행의 손실 인식 및 대출 축소로 이어질 수 있음
- 일부 은행은 2023년과 유사하게 청산 압박을 받을 가능성 있음
여기에 대만 제조 차질이나 공급망 교란이 겹치면 상황은 더욱 악화될 수 있음
다만, 모델 수요가 예상보다 높아 모든 문제를 상쇄할 가능성도 존재
- 그러나 대부분의 기술 혁신이 호황과 침체의 순환을 거쳤으며, AI 역시 예외가 아닐 가능성이 큼