투자 비용과 수익 간극은 왜 점점 벌어지는가

코벨로가 지적하는 근본적 문제는 AI 인프라에 쏟아부어지고 있는 수조 원의 투자금과 실제 AI를 통해 벌어들이는 수익 사이의 괴리가 갈수록 깊어지고 있다는 점이다. 여러 요인이 이 간극을 더 키우고 있다.

• 기업의 투자 수익률(ROI) 제로(0) 상태: 코벨로 분석의 가장 충격적인 대목은, 생성형 AI에 투자하는 조직의 무려 약 95%가 아무런 수익도 거두지 못하고 있다는 추정이다. 이들 중 다수는 평균 440만 달러(약 60억 원)의 재정적 손실을 보고 있어, 기업 현장에서 AI 사업 타당성은 입증되지 않았을뿐더러 오히려 현금을 까먹고 있는 셈이다 ].
• "경이롭지만" 돈은 안 되는 소비자 시장: 코벨로는 챗GPT 같은 도구의 소비자 채택 속도가 "경이적(spectacular)"이라는 점은 인정한다. 하지만 곧바로 대부분의 사용자가 무료 버전에 머물러 있어, 엄청난 사용량 증가가 서비스를 제공하는 기업의 실질 매출로 이어지지 못하고 있다고 꼬집는다 . AI 기업 입장에서 무료 사용자 급증은 지속 가능한 사업 모델로 이어지지 않는다는 뜻이다.
• 한쪽만 살찌는 기형적 경제 구조: 역사적으로 신기술 물결이 시작되면 인프라를 공급하는 '곡괭이와 삽(Picks and Shovels)' 파는 회사들과 그 기술을 이용하는 고객사들이 함께 성장했다. 그러나 코벨로는 지금은 그렇지 않다고 지적한다. AI 붐이 낳은 경제적 가치의 거의 전부가 엔비디아(Nvidia) 같은 반도체 기업이라는 단일 부문에 흘러 들어갔다는 것이다. 천문학적 예산으로 반도체를 구매하는 빅테크·클라우드 기업들은 아직 막대한 투자에 대한 어떤 수익도 증명하지 못하고 있다 ]]. 코벨로는 이전 보고서에서 "반도체 회사는 그들의 고객사가 번창할 때 함께 성장해야 한다"며 "지금처럼 고객을 희생시키며 혼자 잘나가는 구조는 지속 불가능하다"고 썼다 .
• 실수요가 아닌 FOMO(소외 공포)가 만든 지출: 골드만삭스가 2026년 초거대 클라우드 사업자(하이퍼스케일러)의 자본 지출(CAPEX)이 5,270억 달러(약 720조 원)를 넘어설 것으로 전망하는 이 엄청난 투자는, 입증된 수익성에서 비롯된 게 아니다 . 뒤처지면 안 된다는 FOMO(Fear Of Missing Out, 소외 공포)에 사로잡힌 일종의 땅따먹기 싸움에 가깝다. AI가 언젠가 정말 돈을 벌어줄 때 뒤처지는 위험이, 지금 자본을 낭비할 위험보다 더 크게 느껴지기 때문에 기업들이 끊임없이 돈을 쏟아붓고 있는 것이다. 이는 현재 경제 현실과 완전히 동떨어진 지출 순환 구조를 만들어내고 있다 ].
• 가격표에 맞지 않는 기술적 불일치: 코벨로 회의론의 핵심에는 기술 자체의 구조적 비판이 자리한다. AI가 1조 달러(약 1,360조 원)에 달하는 개발 및 인프라 비용을 정당화하려면, 복잡하고 높은 부가가치를 지닌 문제들을 반드시 해결할 수 있어야 한다. 하지만 코벨로는 현재의 AI가 근본적으로 이런 문제를 풀도록 설계되어 있지 않다고 주장한다. 오늘날 AI는 역설에 빠져 있다. 환각(hallucination) 현상 때문에 복잡한 고부가가치 문제를 풀기에는 너무 불안정하고, 그렇다고 단순 반복 업무를 대체하기에는 지나치게 비싸다]]. 이를 두고 코벨로는 "토스터기 하나 돌리자고 원자력 발전소를 짓는 격"이라며 신랄하게 비유했다 .

다음 단계: 왜 반도체보다 하이퍼스케일러가 더 매력적인가

반도체 업계에서 쉽고 빠르게 돈을 벌었던 초기 국면이 완전히 지나갔다면, 이제 코벨로는 어디에서 기회를 찾고 있을까? 그의 골드만삭스 팀은 현재 아마존(Amazon), 마이크로소프트(Microsoft), 알파벳(Alphabet/구글) 세 곳의 초거대 클라우드 제공업체(하이퍼스케일러)로 갈아타라는, 일종의 상대가치 거래를 추천하고 있다 ]].

논리는 간단명료하다. 미국 필라델피아 반도체 지수는 지난 1년간 약 150%나 폭등했으며, 반도체 주가는 이미 그들의 고객사들이 이루어내기 위해 안간힘을 쓰고 있는 완벽한 미래를 선반영해 버렸다 ]]. 반대로, AI 투자 수익률에 대한 시장의 회의론은 하이퍼스케일러 클라우드 기업들의 밸류에이션을 억눌러 왔고, 이것이 오히려 골드만삭스가 보기에 매력적인 진입 기회로 보인다는 것이다 ]].

코벨로가 제시하는 하이퍼스케일러 투자 논리는 매우 탄력적이다. 투자자들이 승리할 수 있는 두 가지 갈림길을 동시에 제시하기 때문이다 ]].

1. 낙관적 시나리오 (강세론): AI가 결국 그 약속을 실현한다면, 하이퍼스케일러들은 AI 투자로 긍정적인 수익률을 입증하게 된다. 이는 투자자들의 불안을 해소하며, 다소 높아 보였던 주가 밸류에이션이 재평가되는 계기로 이어질 것이다.
2. 현실적 시나리오 (실용론): AI가 적절한 수익을 내지 못할 경우, 하이퍼스케일러들은 결국 엄청난 규모의 AI 자본 지출을 줄일 수밖에 없다. 이렇게 지출만 줄여도 기업의 잉여현금흐름(FCF)이 극적으로 개선되므로, 이 역시 주주들에게 큰 이익을 가져다준다.

이 전략의 주요 위험 요소는 더 고통스러운 세 번째 시나리오, 즉 "하이퍼스케일러들이 명확한 수익 입증 없이 무기한으로 지출만 퍼붓는, 끝나지 않는 군비 경쟁에 빠지는 경우"다 .

반도체와 클라우드 너머: 인프라로 번지는 파급 효과

핵심 주식 투자 이야기가 반도체에서 클라우드로의 순환 이동에 관한 것이라면, 골드만삭스의 광범위한 리서치는 AI 자본 지출 슈퍼 사이클이 에너지, 송전망, 데이터 센터 같은 전통적 인프라 산업의 투자 기회까지 재편하고 있다고 분석한다 ]]. AI의 어마어마한 전력 및 연결 수요는 물리적 인프라의 급격한 확장을 강제하고 있기 때문이다. 이 주장은 상대적으로 논란의 여지가 적다. AI를 구동하고 보관할 물리적 기반 시설 자체의 확충 필요성은 진행 중인 건설 사이클에 따른 직접적이고 계산 가능한 결과이기 때문이다.

짐 코벨로의 핵심 메시지는 투자자들이 거품 논란과 과장 광고 너머의 '재무적 중력'을 따라야 한다는 것이다. 지난 수년간 그 모든 중력은 오직 실리콘 반도체로만 이익을 끌어당겼다. 이제 그의 베팅은, 이 사이클의 다음 단계가 마침내 AI 기술을 통해 진짜 돈을 벌어야 할 소프트웨어 플랫폼, 즉 하이퍼스케일러 쪽으로 가치를 다시 끌어당기기 시작할 것이라는 쪽에 걸려 있다.

투자 비용과 수익 간극은 왜 점점 벌어지는가

코벨로가 지적하는 근본적 문제는 AI 인프라에 쏟아부어지고 있는 수조 원의 투자금과 실제 AI를 통해 벌어들이는 수익 사이의 괴리가 갈수록 깊어지고 있다는 점이다. 여러 요인이 이 간극을 더 키우고 있다.

• 기업의 투자 수익률(ROI) 제로(0) 상태: 코벨로 분석의 가장 충격적인 대목은, 생성형 AI에 투자하는 조직의 무려 약 95%가 아무런 수익도 거두지 못하고 있다는 추정이다. 이들 중 다수는 평균 440만 달러(약 60억 원)의 재정적 손실을 보고 있어, 기업 현장에서 AI 사업 타당성은 입증되지 않았을뿐더러 오히려 현금을 까먹고 있는 셈이다 ].
• "경이롭지만" 돈은 안 되는 소비자 시장: 코벨로는 챗GPT 같은 도구의 소비자 채택 속도가 "경이적(spectacular)"이라는 점은 인정한다. 하지만 곧바로 대부분의 사용자가 무료 버전에 머물러 있어, 엄청난 사용량 증가가 서비스를 제공하는 기업의 실질 매출로 이어지지 못하고 있다고 꼬집는다 . AI 기업 입장에서 무료 사용자 급증은 지속 가능한 사업 모델로 이어지지 않는다는 뜻이다.
• 한쪽만 살찌는 기형적 경제 구조: 역사적으로 신기술 물결이 시작되면 인프라를 공급하는 '곡괭이와 삽(Picks and Shovels)' 파는 회사들과 그 기술을 이용하는 고객사들이 함께 성장했다. 그러나 코벨로는 지금은 그렇지 않다고 지적한다. AI 붐이 낳은 경제적 가치의 거의 전부가 엔비디아(Nvidia) 같은 반도체 기업이라는 단일 부문에 흘러 들어갔다는 것이다. 천문학적 예산으로 반도체를 구매하는 빅테크·클라우드 기업들은 아직 막대한 투자에 대한 어떤 수익도 증명하지 못하고 있다 ]]. 코벨로는 이전 보고서에서 "반도체 회사는 그들의 고객사가 번창할 때 함께 성장해야 한다"며 "지금처럼 고객을 희생시키며 혼자 잘나가는 구조는 지속 불가능하다"고 썼다 .
• 실수요가 아닌 FOMO(소외 공포)가 만든 지출: 골드만삭스가 2026년 초거대 클라우드 사업자(하이퍼스케일러)의 자본 지출(CAPEX)이 5,270억 달러(약 720조 원)를 넘어설 것으로 전망하는 이 엄청난 투자는, 입증된 수익성에서 비롯된 게 아니다 . 뒤처지면 안 된다는 FOMO(Fear Of Missing Out, 소외 공포)에 사로잡힌 일종의 땅따먹기 싸움에 가깝다. AI가 언젠가 정말 돈을 벌어줄 때 뒤처지는 위험이, 지금 자본을 낭비할 위험보다 더 크게 느껴지기 때문에 기업들이 끊임없이 돈을 쏟아붓고 있는 것이다. 이는 현재 경제 현실과 완전히 동떨어진 지출 순환 구조를 만들어내고 있다 ].
• 가격표에 맞지 않는 기술적 불일치: 코벨로 회의론의 핵심에는 기술 자체의 구조적 비판이 자리한다. AI가 1조 달러(약 1,360조 원)에 달하는 개발 및 인프라 비용을 정당화하려면, 복잡하고 높은 부가가치를 지닌 문제들을 반드시 해결할 수 있어야 한다. 하지만 코벨로는 현재의 AI가 근본적으로 이런 문제를 풀도록 설계되어 있지 않다고 주장한다. 오늘날 AI는 역설에 빠져 있다. 환각(hallucination) 현상 때문에 복잡한 고부가가치 문제를 풀기에는 너무 불안정하고, 그렇다고 단순 반복 업무를 대체하기에는 지나치게 비싸다]]. 이를 두고 코벨로는 "토스터기 하나 돌리자고 원자력 발전소를 짓는 격"이라며 신랄하게 비유했다 .

다음 단계: 왜 반도체보다 하이퍼스케일러가 더 매력적인가

반도체 업계에서 쉽고 빠르게 돈을 벌었던 초기 국면이 완전히 지나갔다면, 이제 코벨로는 어디에서 기회를 찾고 있을까? 그의 골드만삭스 팀은 현재 아마존(Amazon), 마이크로소프트(Microsoft), 알파벳(Alphabet/구글) 세 곳의 초거대 클라우드 제공업체(하이퍼스케일러)로 갈아타라는, 일종의 상대가치 거래를 추천하고 있다 ]].

논리는 간단명료하다. 미국 필라델피아 반도체 지수는 지난 1년간 약 150%나 폭등했으며, 반도체 주가는 이미 그들의 고객사들이 이루어내기 위해 안간힘을 쓰고 있는 완벽한 미래를 선반영해 버렸다 ]]. 반대로, AI 투자 수익률에 대한 시장의 회의론은 하이퍼스케일러 클라우드 기업들의 밸류에이션을 억눌러 왔고, 이것이 오히려 골드만삭스가 보기에 매력적인 진입 기회로 보인다는 것이다 ]].

코벨로가 제시하는 하이퍼스케일러 투자 논리는 매우 탄력적이다. 투자자들이 승리할 수 있는 두 가지 갈림길을 동시에 제시하기 때문이다 ]].

1. 낙관적 시나리오 (강세론): AI가 결국 그 약속을 실현한다면, 하이퍼스케일러들은 AI 투자로 긍정적인 수익률을 입증하게 된다. 이는 투자자들의 불안을 해소하며, 다소 높아 보였던 주가 밸류에이션이 재평가되는 계기로 이어질 것이다.
2. 현실적 시나리오 (실용론): AI가 적절한 수익을 내지 못할 경우, 하이퍼스케일러들은 결국 엄청난 규모의 AI 자본 지출을 줄일 수밖에 없다. 이렇게 지출만 줄여도 기업의 잉여현금흐름(FCF)이 극적으로 개선되므로, 이 역시 주주들에게 큰 이익을 가져다준다.

이 전략의 주요 위험 요소는 더 고통스러운 세 번째 시나리오, 즉 "하이퍼스케일러들이 명확한 수익 입증 없이 무기한으로 지출만 퍼붓는, 끝나지 않는 군비 경쟁에 빠지는 경우"다 .

반도체와 클라우드 너머: 인프라로 번지는 파급 효과

핵심 주식 투자 이야기가 반도체에서 클라우드로의 순환 이동에 관한 것이라면, 골드만삭스의 광범위한 리서치는 AI 자본 지출 슈퍼 사이클이 에너지, 송전망, 데이터 센터 같은 전통적 인프라 산업의 투자 기회까지 재편하고 있다고 분석한다 ]]. AI의 어마어마한 전력 및 연결 수요는 물리적 인프라의 급격한 확장을 강제하고 있기 때문이다. 이 주장은 상대적으로 논란의 여지가 적다. AI를 구동하고 보관할 물리적 기반 시설 자체의 확충 필요성은 진행 중인 건설 사이클에 따른 직접적이고 계산 가능한 결과이기 때문이다.

짐 코벨로의 핵심 메시지는 투자자들이 거품 논란과 과장 광고 너머의 '재무적 중력'을 따라야 한다는 것이다. 지난 수년간 그 모든 중력은 오직 실리콘 반도체로만 이익을 끌어당겼다. 이제 그의 베팅은, 이 사이클의 다음 단계가 마침내 AI 기술을 통해 진짜 돈을 벌어야 할 소프트웨어 플랫폼, 즉 하이퍼스케일러 쪽으로 가치를 다시 끌어당기기 시작할 것이라는 쪽에 걸려 있다.