AI 버블이라고? 🫧

최근 AI 버블에 대한 우려가 커지고 있습니다. 여기에 미국 금리에 대한 불확실성, 지정학적 리스크 등이 겹치면서 미국 증시의 변동성도 확대되고 있습니다. 우리나라 역시 이러한 영향을 받고 있습니다. 외국인 매도세가 커지면서 코스피도 조정을 받고 있고, 원-달러 환율도 불안정한 흐름을 보이고 있습니다. 오늘은 AI 버블을 우려하는 입장과 그 근거를 살펴보겠습니다.

버블이란 무엇인가? 

우선 버블이 무엇인지 짚고 갈 필요가 있습니다. 일반적으로 어떤 자산의 내재가치보다 시장 가격이 너무 높게 형성된 상태를 버블이라고 부릅니다. 여기서 내재가치를 어떻게 추정하느냐에 따라 판단이 달라질 수 있습니다. 동일한 가격이라도 누군가에게는 매력적이지만, 다른 누군가에게는 버블로 인식될 수 있습니다. 버블의 문제점은 자원의 비효율적인 배분을 초래한다는 점입니다. 특히 버블이 붕괴되는 국면에서, 금융 시스템과 실물 경제 전체에 장기적인 후유증을 남길 수 있습니다.

AI 버블에 대한 우려가 등장한 이유 

💸 투자, 투자, 투자... 감당 가능해?

Open AI는 향후 5년 간 약 30GW 규모의 컴퓨팅 파워를 확보하기 위해 1조 4천억 달러 규모의 인프라 투자를 추진 중입니다. 그런데 금융권은 Open AI의 자금 조달 계획에 의문을 품고 있습니다. 우선 Open AI는 상반기에 43억 달러 매출을 기록했지만, 손실이 78억 달러에 달해 적자를 기록했습니다. 그런데 흑자 전환 시점은 2029년 이후에나 가능할 것이라는 전망이 우세합니다. 또한 CT그룹 보고서에 따르면, Open AI의 매출이 2030년까지 약 1630억 달러에 그칠 것으로 예측이 되는데, 이는 투자 대비 수익률이 10분 1도 되지 않는 셈입니다.
요약하자면, 자금 조달의 실현 가능성과 수익성 모두에 의문이 제기되고 있습니다.

최근에는 Open AI의 CFO 사라 프라이어가 연방 정부 보증을 포함한 새로운 금융적 틀이 필요하다고 밝혔습니다. 사실상 일종의 대출 보증이 필요하다는 메시지였는데, 트럼프 행정 AI 담당 관료는 “AI 기업 특별힌 한 곳을 위해 정부가 대출 보증이나 구조조정을 해줄 필요가 없다”는 입장을 분명히 밝혔습니다. 논란이 커지자 Open AI 샘 알트먼은 공식적으로 보증을 요청하지 않았다며 수습하는 반응을 보였습니다. 그럼에도 시장에서는 이를 Open AI가 자금 압박을 받고 있다는 신호로 해석하는 분위기도 존재합니다.

Open AI만 과감한 투자를 하는 것이 아닙니다. 메타(페이스북)는 300억 달러 규모의 채권을 발행하겠다고 밝혔고, 알파벳(구글)은 연간 설비투자를 910~930억까지 끌어올릴 계획이라며 240억 달러 채권 발행 계획을 밝혔습니다. 마이크로소프트는 3분기에만 데이터센터 투자를 포함한 자본 지출이 약 349억 달러로, 직전 분기 대비 약 44% 급증했습니다. 이처럼 빅테크 기업들이 수천억 달러를 AI 인프라에 투입하는 상황을 두고 과열된 투자 경쟁 속에서 재무적 부담이 커진다는 우려가 나오고 있습니다. 빅테크 기업들의 자금 조달 방식이 복잡해지고, 다양한 형태로 자본이 집중되면서 금융의 취약성이 확대된다고 보는 시각도 있습니다.

📉 GPU 감가상각 논란

알파벳(구글), 마이크로소프트, 오라클 등 주요 빅테크 기업들은 과거 3~4년이던 서버 및 AI 칩의 감가상각 기간을 최근 6년으로 연장했습니다. 감가상각 기간이 길어지면 같은 설비라도 매년 비용으로 인식되는 금액은 줄어들고, 그만큼 단기 순이익은 커지는 효과가 나타납니다. 투자자들에게는 기업 실적이 실제보다 더 좋게 보이게 됩니다.

문제는 이런 감가상각 기간 설정이 적절하지 않다는 지적입니다. AI 기술 발전 속도와 엔비디아의 신제품 출시 주기가 매우 빠르기 때문에 6년이라는 내용연수는 비현실적이라는 지적이 나옵니다. 2~3년 주기로 새로운 고성능 칩이 나오면 기존 GPU는 빠르게 구형이 되어 경제적 가치가 감소할 수 있습니다.

영화 '빅쇼트'의 실제 주인공인 헤지펀드 매니저 마이클 버리는 이러한 빅테크 기업들의 감가상각 방식이 "현대 사회에서 가장 흔한 회계 부정 수법 중 하나"라며 강하게 비판했습니다.  2~3년 제품 주기의 엔비디아 칩을 어마어마하게 사들이면서 유효수명을 연장해 감가상각을 늘리는 건 이익을 부풀리기 위한 사기 행위라는 겁니다. 마이클 버리는 이런 방법으로 대규모 클라우드 인프라를 구축하고 운영하는 기업들의 2026~2028년 회계상 이익이 1760억 달러 과대계상됐다고 주장합니다.

⚠️ AI 인프라 병목 현상

아무리 AI 수요가 폭발적으로 증가하더라도, 이를 뒷받침할 전력·컴퓨팅 자원·부지·수자원 등 물리적 인프라가 제때 공급되지 못하면 AI 산업의 투자 속도는 반드시 둔화될 수밖에 없습니다. 실제로 글로벌 주요 투자기관들은 “AI 성장의 최대 리스크는 기술이 아니라 인프라” 라고 경고하고 있습니다.

첫째, 전력·전력망 부족은 가장 심각한 병목 요소로 평가됩니다. 미국 전력규제위원회(NERC)는 “현재 송배전망으로는 향후 AI 데이터센터 전력 수요를 감당할 수 없다”고 경고했고, 실제로 여러 지역에서는 데이터센터 전력 인허가만 받는 데 3~10년이 소요되고 있습니다. 최신 AI 칩 한 세대가 등장할 때마다 전력 요구량은 기하급수적으로 증가하고 있어, 전력망 확충 없이 데이터센터만 늘리는 것은 사실상 불가능한 상황입니다.

둘째, 부지와 냉각을 위한 물 부족도 구조적인 제약입니다. 데이터센터는 하루 수백만 리터의 물을 사용하는데, 미국 남서부 지역을 중심으로 이미 물 수급 문제 때문에 신규 허가가 계속 보류되고 있습니다. 일부 지역은 아예 데이터센터 같은 대형 수요자가 상수도에 연결되기 전에 물 사용계획·절감계획을 제출하도록 의무화하는 조례를 통과시키기도 했습니다.

셋째, 공급망 경직으로 인한 투자 비용 폭등이 나타나고 있습니다. GPU 가격뿐 아니라, 변압기·냉각장치·전력설비·건설 인력 등이 모두 병목에 걸리면서 데이터센터 건설비는 최근 2년간 40~70% 상승했습니다. 대형 변압기 같은 특정 장비는 리드타임이 1~4년까지 늘어나면서 계획대로 확장하기가 현실적으로 어려운 상황입니다.

지금까지 AI 버블을 우려하는 입장과 그 근거를 살펴보았습니다. 실제로 지난 9월 미 연방준비제도(Fed) 의장 제롬 파월은 “많은 지표로 볼 때 주식 가격은 상당히 고평가된 상태다”라고 발언했고, 국제통화기금(IMF)은 10월 세계금융안정보고서에서 “인공지능 대형주의 시가총액 집중도가 과도하다”며 “수익이 높은 가치를 정당화하지 못하면 급격하고 날카로운 조정이 일어날 수 있다”고 경고했습니다. 반면에, 분량 관계상 모두 싣지는 못했습니다만 AI 버블을 우려하는 시각을 반박하는 근거도 적지 않습니다. 무엇보다 AI는 기존 산업과 달리 생산성 향상 효과가 매우 크고, 실제 기업들의 비용 구조를 실질적으로 바꾸고 있다는 점에서 “닷컴 버블과는 다르다”는 반론이 힘을 얻고 있습니다.

결국 AI가 버블인지 여부는 단정하기 어렵습니다. 다만 낙관과 비관이 공존하는 지금이야말로 기술의 본질적 가치와 산업의 지속 가능성을 차분히 점검해야 할 시기라는 점은 분명합니다.

특히, 우리가 간과하지 말아야 할 지점은 AI 윤리와 안전 문제입니다.

앞서 언급했듯 천문학적인 자금이 인프라에 투입된 상황에서, 빅테크 기업들은 투자자들에게 하루빨리 가시적인 성과를 증명해야 한다는 막대한 압박을 받고 있습니다. 이러한 속도전은 필연적으로 꼼꼼한 안전성 검증이나 윤리적 가이드라인 준수를 장애물로 여기게 만들 수 있습니다.

그렇기 때문에 AI 버블 논쟁은 “가격이 너무 비싸다 vs 아니다”의 문제가 아닙니다. 자본이 어떻게 흘러가고, 그 과정에서 무엇이 우선순위에서 밀리는가라는 구조적 문제와 직결되어 있습니다. 버블의 붕괴가 우리에게 경제적 고통을 준다면, 통제 장치 없이 수익만을 좇아 질주하는 AI 개발은 돌이킬 수 없는 사회적 비용을 초래할 수 있습니다. 따라서 우리는 이 거대한 기술과 자본의 흐름이 인간의 가치와 윤리에서 이탈하지 않도록 감시해야 할 필요가 있습니다.

어쩌면 버블 여부보다 더 중요한 것은

“AI 시대에 우리가 어떤 기준을 지키며 성장할 것인가”라는 질문일지도 모릅니다.

🎯 AI 버블 논쟁의 시간 속, 중요한 것은 AI 기술이 산업·노동 생태계, 거버넌스 등 일상에 어떤 영향을 주고 있는지 살펴보는 일일지 모릅니다.
최근 AI와 관련해 관심을 두고 있는, 우리가 짚어보아야 한다고 생각되는 지점은 무엇인가요?