AI가 둔화하고 있다

• 생성형 AI 인프라는 데이터센터 투자와 컴퓨트 약정을 정당화하려면 2030년까지 연간 2조 달러가 넘는 AI 컴퓨트 매출을 만들어야 함
• 계획된 190GW 데이터센터는 GW당 800억~1,000억 달러 비용을 적용하면 9.5조~15조 달러 규모이며, 이를 실현하려면 연간 5,000억~1조 달러의 데이터센터 부채 발행이 필요함
• OpenAI는 2030년 말까지 최소 8,520억 달러를 소진할 것으로 예상되고 Anthropic은 2029년 연 1,740억 달러 매출 목표를 달성해야 컴퓨트 약정을 감당할 수 있음
• 토큰 기반 과금 전환 뒤 기업들은 AI 지출 가시성과 ROI 측정에 어려움을 겪고 있으며, Uber·T-Mobile·Brex는 직원별 토큰 지출 한도를 설정함
• 현재 AI 스타트업 매출의 89%가 OpenAI와 Anthropic에 집중되어 있어, 구축 중인 컴퓨트 규모를 정당화하려면 추가로 최소 2,500억 달러의 연간 AI 컴퓨트 수요가 필요함

AI는 둔화할 여유가 없음 — 2030년 말까지 3조 달러 이상 매출 필요

• Sightline Climate 데이터를 그대로 적용하면 계획된 데이터센터 용량은 190GW이며, Jensen Huang의 GW당 800억~1,000억 달러 발언을 적용하면 비용은 9.5조~15조 달러로 계산됨
• Bloomberg의 3조 달러 데이터센터 구축 표현은 위 계산과 맞지 않으며, 필요한 자금은 어딘가에서 조달되어야 함
• Financial Times 보도는 은행들이 데이터센터 부채를 감당하지 못할 수 있다고 봤고, 현재 연간 약 2,500억 달러 수준인 발행액은 실제 구축을 위해 연 5,000억~1조 달러로 늘어야 함
• NVIDIA는 2027년 말까지 1조 달러 매출을 예상하고, 매출의 54%가 세 고객에게서 나오므로 향후 매출은 소수 고객과 거래 상대의 부채 조달 능력에 의존함
• Google의 850억 달러 지분 매각과 Meta의 수십억 달러 규모 지분 매각 계획은 하이퍼스케일러의 부채 조달이 어려워지는 상황과 연결됨

OpenAI와 Anthropic의 컴퓨트 약정

• Anthropic의 컴퓨트·칩 약정은 Google·Amazon·Microsoft 사이에서 3,300억 달러, CoreWeave와 300억 달러, SpaceX와 150억 달러에 도달함
• Anthropic은 이 컴퓨트 비용을 감당하려면 2029년 연 1,740억 달러 매출 목표를 달성해야 함
• Anthropic은 2월·4월·5월 라운드에서 950억 달러를 조달했지만, 이 자금과 현금흐름만으로 비용을 감당하지 못해 다음 해에 최소 2,000억 달러 추가 조달이 필요함
• OpenAI는 2030년 말까지 최소 8,520억 달러 소진이 예상되며, Microsoft·Amazon·CoreWeave·Cerebras·Oracle에 걸쳐 7,700억 달러 이상의 컴퓨트 약정을 맺음
• OpenAI의 3월 1,220억 달러 조달은 비용을 충당하기에 부족하며, 연말까지 최소 2,500억 달러 추가 자금이 필요함

데이터센터 매출 계산과 Oracle 위험

• 생성형 AI와 AI 컴퓨트는 2030년까지 연간 2조 달러가 넘는 매출을 만들어야 하며, 그렇지 않으면 데이터센터 자본지출과 Anthropic·OpenAI의 약정 지급이 성립하지 못함
• 190GW 데이터센터에 PUE 1.35를 적용하면 핵심 IT 부하는 약 140GW이며, MW당 1,250만 달러 과금 기준 연 1.75조 달러 매출이 필요함
• 계획 용량의 절반만 구축되어도 데이터센터가 자금 부족에 빠지지 않으려면 연 8,750억 달러 매출이 필요함
• OpenAI와 Anthropic은 2029년 각각 1,840억 달러와 1,740억 달러 매출을 예상해 합계 3,580억 달러에 그침
• OpenAI가 Oracle 컴퓨트를 감당하지 못하거나 원하지 않으면 Oracle은 자금이 고갈될 수 있으며, Oracle은 OpenAI용 7.1GW 데이터센터에 3,400억~7,000억 달러를 쓰는 중임

현재 AI 지출은 충분하지 않음

• Salesforce의 2026년 Anthropic 3억 달러 지출 계획은 필요한 규모에 크게 못 미침
• 전 세계 모든 AI 기업의 현재 컴퓨트 수요 합계는 1,000억 달러에 도달하지 못하며, 2030년에는 그 10배가 필요함
• The Information 보도 기준 OpenAI와 Anthropic의 AI 스타트업 매출 집중도는 {p:89}처럼 89%에 달함
• Microsoft의 370억 달러 AI 연간 실행률은 주로 OpenAI 컴퓨트로 구성되며, Microsoft AI CEO Mustafa Suleyman은 Anthropic 모델이 너무 비싸며 Microsoft의 사용을 0으로 줄이려 함
• Anthropic과 OpenAI가 연간 5,000억 달러의 컴퓨트를 쓰더라도 데이터센터 구축을 정당화하려면 추가로 연 2,500억 달러 이상의 컴퓨트 매출이 필요함

토큰 과금과 ROI 불확실성

• 특정 AI 작업의 비용과 투자수익률은 측정할 수 없으며, 기업들은 산출물 측정 없이 AI 도입을 확대해 왔음
• Anthropic과 OpenAI는 2026년 1분기에 고객을 토큰 기반 과금으로 옮겼고, 2~3개월 만에 AI 비용과 ROI 불확실성이 주요 비즈니스 매체의 반복 주제가 됨
• Wall Street Journal이 인용한 KPMG 조사에서 AI 비용 가시성은 {b:26,50,22}처럼 종합 26%, 일부 50%, 없음 또는 청구 후 확인 22%로 나뉨
• 한 기업은 지출 통제를 두지 않아 한 달에 Anthropic 모델에 5억 달러를 썼고, Uber는 한 분기 만에 연간 토큰 예산을 소진함
• Uber는 사용자당 월 1,500달러, T-Mobile은 임시로 사용자당 월 2,000달러, Brex는 엔지니어 주 500달러와 비엔지니어 주 5달러로 AI 지출을 제한함

코딩 에이전트, 루프, 산출물 문제

• Claude Code 책임자 Boris Cherny와 OpenAI 소유 OpenClaw 전도자 Peter Steinberger는 사용자에게 에이전트용 루프 설계를 요구함
• 루프는 사용자가 추가 프롬프트를 넣지 않아도 LLM이 원하는 기간 동안 행동을 계속하게 만드는 방식임
• 보조 구독에서는 모델 오류 비용이 월 20달러·100달러·200달러로 가려지지만, 실제 비용을 사용자가 내면 실패 비용이 그대로 드러남
• LLM은 더 많이 추론할수록 환각이 늘어난다는 연구와 연결되며, 에이전트 방식은 LLM이 스스로 계획을 세우게 함
• Notion은 Anthropic 서비스 중단 뒤 몇 시간 동안 Anthropic 접근을 차단했고, AI 코딩 도구가 만들어낸 앱의 다수는 쓸모없고 안전하지 않은 slopware에 그침

거대 금속 거미 비유

• 거대 금속 거미는 100만 달러짜리 장치이며, 한 번 사용할 때마다 4만 달러의 연료가 들지만 물건을 집거나 저녁을 만들 수 있음
• 같은 장치는 냉장고에서 Diet Coke를 정확히 꺼내기도 하고 냉장고에 구멍을 내기도 하며, 사용자는 결과와 무관하게 4만 달러를 내야 함
• 보조금 덕분에 일반 사용자는 파괴 행위를 가끔 경험하지만, 기업은 실제 비용을 부담하고 제작사는 훈련과 유지보수로 매년 수십억 달러를 잃음
• 새 기능은 할 수 있다고 주장되는 일을 넓히지만, 기능 추가마다 수억 달러가 들고 실제로 새로 학습했는지 분명하지 않을 때가 있음
• 특정 길이 작업을 50% 완료하는 능력이 늘었다는 연구가 있어도, 비유 속 거미는 언제 잘못할지 알 수 없고 사용자가 요청하지 않은 행동도 함

AI 순환경제와 실제 제품 수요

• 생성형 AI는 서비스 실행 비용이 높고, 주요 AI 연구소는 수익성으로 가는 경로를 갖지 못하며, LLM 기반 작업의 비용과 ROI도 측정되지 못함
• AI 프로젝트는 운영비를 10%에서 100%까지 늘릴 수 있고, AI 서비스 운영자와 고객 모두에게 비용이 낮아진다는 약속과 달리 비용은 증가해 왔음
• 높은 비용은 AI 연구소가 하이퍼스케일러 컴퓨트 파트너에 돈을 보내고, 그 자금이 다시 연구소와 NVIDIA GPU 수요로 순환하는 구조를 유지함
• OpenAI나 Anthropic이 수익성 또는 지속가능성을 추구하면 AI 컴퓨트 수요가 줄고 Azure·Google Cloud·Amazon Web Services·CoreWeave·Oracle Cloud Infrastructure와 NVIDIA GPU 수요도 줄어듦
• 현재 약정과 전망을 맞추려면 AI 스택 전반이 10배 커져야 하고, 추가 연간 AI 컴퓨트 수요 2,500억 달러와 OpenAI·Anthropic 규모의 회사 최소 두 곳이 필요함