AI가 기대만큼 유용한 기술이 되더라도, 그 기술에 투자한 기업과 투자자까지 좋은 성과를 거둔다는 보장은 없습니다. 뱅크오브아메리카(BofA)의 투자전략가 세바스찬 래들러가 짚은 핵심도 이 차이입니다. 과거 대규모 투자 사이클에서는 초기의 높은 수익성이 추가 투자를 불러왔고, 설비가 수익성 있는 수요보다 빠르게 늘면 가격 결정력이 약해지곤 했습니다. 그는 AI 투자 열풍에서도 비슷한 위험이 나타날 수 있다고 봅니다.
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1조 달러는 이미 쓴 돈이 아니라 전망치
시장 컨센서스에 따르면 하이퍼스케일러, 즉 대규모 데이터센터와 클라우드 서비스를 운영하는 기업들의 향후 12개월 자본지출 전망은 1조 달러입니다. 2025년 초 3,300억 달러에서 크게 늘어난 수치입니다. BofA 보고서는 이를 미국 국내총생산(GDP)의 약 3%로 비교했습니다. 1870년대 철도 투자 붐 당시의 2.2%, 1990년대 기술 붐 당시의 1.1%보다 높은 수준입니다.
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다만 이 수치는 앞으로 12개월 동안의 지출 전망이지, 이미 집행한 금액이 아닙니다. 또 하이퍼스케일러의 자본지출 전체를 가리키므로, 1조 달러 전부가 AI에만 쓰인다고 단정해서도 안 됩니다.
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기술은 성공해도 투자 수익은 기대에 못 미칠 수 있다
래들러가 지적한 자본 사이클의 흐름은 이렇습니다. 초기에 높은 수익률이 나오면 기업들이 투자를 늘립니다. 하지만 새로 지은 설비와 처리 용량이 수익을 낼 만큼의 수요를 넘어설 경우, 공급 과잉으로 가격 결정력이 약해지고 투자 수익도 낮아질 수 있습니다. 기술 자체가 유용하더라도 투자 비용을 정당화할 만큼의 경제적 가치를 기업이 확보하지 못할 수 있다는 뜻입니다.
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따라서 기술의 성공과 매력적인 투자 수익은 같은 말이 아닙니다. 래들러의 역사적 비교는 AI가 실패한다는 증거라기보다, 대규모 투자 경쟁이 수익성에 어떤 부담을 줄 수 있는지에 대한 경고입니다.
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토큰 가격 하락이 던지는 수익화 질문
래들러의 보고서를 다룬 보도는 중국의 오픈웨이트 모델을 포함해 AI 모델 시장의 경쟁이 심해지고 있다고 전했습니다. 또 평균 AI 토큰 가격이 여름 이후 약 50% 하락했다고 보도했습니다. 토큰은 AI가 처리하는 텍스트 단위를 말합니다.
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가격이 낮아지면 AI 서비스를 이용하는 비용도 줄어들 수 있지만, 제공업체가 토큰 한 단위에서 얻는 수익 역시 감소합니다. 매출을 유지하려면 사용량 증가가 가격 하락분을 메워야 합니다. 현재 자료는 수익화 압박 가능성을 보여주지만, 가격 하락만으로 시장에 설비가 지나치게 많다거나 폭락이 임박했다고 단정할 수는 없습니다.
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경고는 위험에 관한 것이지, 폭락 시점을 예언한 게 아니다
래들러의 비교가 말하는 바는 분명합니다. AI가 기술적으로 기대를 충족하더라도, 투자 확대와 경쟁 심화, 가격 하락이 겹치면 투자한 자본에 걸맞은 수익을 내기 어려워질 수 있습니다.
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이는 투자자가 고려할 위험이지 확정된 예측은 아닙니다. 보도된 경고는 AI 시장의 폭락이 불가피하다거나 언제 하락장이 올지 제시하지 않습니다.
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