AI는 거품인가?

• AI 산업과 투자 시장 모두에서 거품이 형성되고 있는지에 대한 논의가 확산 중이며, 과도한 낙관론이 핵심 변수로 지적됨
• 기술 혁신 기반의 ‘전환형(Inflection) 거품’ 은 단기 손실을 초래하지만 장기적으로 기술 발전을 가속화하는 역할을 함
• AI 관련 지출과 주가 상승이 미국 경제와 S&P 500의 성장 대부분을 차지하며, Nvidia 등 주요 기업의 급등이 투자 심리를 자극함
• 부채를 통한 AI 인프라 투자 확대가 과거 통신·인터넷 버블과 유사한 위험 신호로 언급됨
• AI의 잠재력과 불확실성이 공존하는 상황에서, 전면적 낙관이나 회피 대신 신중하고 선택적인 접근이 필요함

거품의 본질과 반복되는 패턴

• 거품은 기술적·금융적 혁신 자체보다 과도한 낙관론에서 비롯됨
  • 새로운 기술이 등장하면 초기 참여자들이 큰 수익을 얻고, 뒤늦은 투자자들이 ‘놓칠 수 없다(FOMO)’는 심리로 몰입
  • 단기적으로는 손실이 불가피하지만, 장기적으로는 기술 발전의 기반이 됨
• 과거 사례(남해회사, 인터넷, 광섬유, 서브프라임 등)에서도 ‘새로움’이 상상력을 자극하며 비이성적 평가를 초래
• 합리적 낙관과 비이성적 열광의 경계는 판단의 문제이며, 명확히 구분하기 어려움

‘좋은 거품’과 ‘나쁜 거품’

• Byrne Hobart와 Tobias Huber는 거품을 두 가지로 구분
  • ‘평균회귀형(Mean-reversion)’ 거품: 금융적 유행에 불과하며 부를 파괴
  • ‘전환형(Inflection)’ 거품: 철도·인터넷처럼 기술 진보를 촉진하고 사회적 인프라를 구축
• Carlota Perez의 분석에 따르면, 투기적 광풍이 ‘설치 단계(Installation Phase)’를 가능하게 하며, 이후 ‘배치 단계(Deployment Period)’로 이어짐
• 기술 진보형 거품은 자본 투입과 실험을 가속화하지만, 동시에 많은 자금이 소실됨
• 핵심은 진보를 촉진하되, 그 과정에서 파괴되는 부의 희생자가 되지 않는 것

AI 시장의 현황과 불확실성

• AI는 기업 자본지출, GDP 성장, S&P 500 상승분의 대부분을 차지
  • Nvidia는 시가총액이 26년간 약 8,000배 상승하며 상징적 존재로 부상
• 그러나 AI의 상업적 활용, 수익 구조, 승자 기업은 여전히 불확실
  • 자동차 산업 사례처럼, 기술의 중요성과 투자 성공은 별개
• ‘복권식 투자(lottery-ticket thinking)’ 가 확산
  • 예: 스타트업 Etched가 1,200만 달러 투자로 ‘세계 최대 기업’ 가능성을 내세움
• 수익성, 경쟁 구조, 순환 거래(circular deals) 등도 의문
  • OpenAI와 Nvidia 간 상호 투자·지출 구조가 ‘자기 거래’ 로 비판받음
  • Goldman Sachs는 Nvidia 매출의 15%가 이런 거래에서 발생할 것으로 추정

부채 확대와 금융 리스크

• AI 인프라 구축 비용은 최대 5조 달러로 추산되며, 주요 빅테크가 채권 발행으로 자금 조달
  • Microsoft·Meta·Alphabet 등은 30년 만기 채권 발행
• 건전한 투자는 현금흐름 기반의 자기자본 투자, 위험한 투자는 고객 없이 부채로 데이터센터를 짓는 형태
• Paul Kedrosky와 Azeem Azhar는 “AI 인프라가 이미 ‘Minsky Moment’ 단계에 진입했다”고 경고
  • 수익보다 빠른 설비투자, SPV(특수목적법인) 활용, 벤더 금융 확산이 위험 신호
• 부채는 손실을 증폭시키며, 수요 둔화나 기술 진화에 따라 데이터센터 과잉·파산 가능성 존재
• Oaktree와 Brookfield는 ‘신중한 부채 활용’ 을 강조하며, 과잉 지역이 아닌 곳에 투자 중

AI의 특수성과 투자 판단

• AI는 인류의 인지 기능을 대체할 수 있는 기술로, 과거 혁신과 질적으로 다름
  • 코딩·디지털 광고 등에서 이미 인간 노동을 대체
  • 수요 예측이 불가능할 정도로 기술 발전 속도가 빠름
• 과거 라디오·항공기 산업처럼, ‘불확실성을 기회로 보는 서사’ 가 과열을 부추김
• AI 버블론과 반론이 공존
  • 유사점: 과도한 기대, FOMO, 순환 거래, SPV, 대규모 시드 투자
  • 차이점: 실제 수익 창출, 대규모 사용자 기반, 합리적 P/E 비율
• Anthropic과 Cursor 등은 매출이 1년 새 100배 성장, AI 제품의 실질 수요 존재

결론: 신중한 낙관주의

• AI는 거품일 가능성이 높지만, 동시에 역사적 기술 전환점
• ‘비이성적 과열(irrational exuberance)’ 여부는 시간이 지나야 확인 가능
• 과거 모든 혁신은 과잉 투자와 손실을 동반했으며, AI도 예외가 되기 어렵다
• 부채의 사용은 이번 사이클의 위험을 더욱 증폭시킬 수 있음
• 따라서 전면적 투자나 완전 회피 모두 위험, 선별적·절제된 참여가 최선의 전략
• 데이터센터·AI 인프라 투자 역시 냉정한 분석과 실행력이 필수

부록: AI와 고용의 미래

• AI는 노동 절감형 기술로, 생산성 향상과 동시에 대규모 일자리 감소 우려
  • Vanguard의 Joe Davis는 “업무 시간의 43%가 절감될 것”이라 분석
• 생산성 향상 ≠ 고용 증가
  • 일자리 감소는 세수 감소와 복지 지출 증가로 이어질 가능성
• 보편적 기본소득(UBI) 도입 가능성이 거론되지만, 재원과 사회적 의미 상실이 문제
• 직업의 의미 상실, 사회 분열, 포퓰리즘 확산에 대한 우려 제기
• 미래 생존 직업으로는 물리적 노동(배관공, 간호사 등) 과 창의·통찰 기반 직종이 언급됨
• 결론적으로, AI는 경제·사회 구조를 근본적으로 재편할 잠재력을 지니며, 이에 대한 현명한 대응과 균형 잡힌 시각이 요구됨