AI 버블이 터지면 누가 살아남을까?

"투자자들이 AI에 지나치게 열광하는 단계에 도달한 걸까요? 저는 그렇게 생각합니다." OpenAI의 CEO 샘 알트만은 기자회견에서 단호하게 인정했습니다. 그는 단 15초 만에 "거품"이라는 단어를 세 번이나 반복했는데, 마치 AI 열풍의 중심에 선 사람의 섬뜩한 경고처럼 들렸습니다.

하지만 알트먼의 경고에도 불구하고 월가는 광란에 빠져 있습니다. 직원 수가 몇 명뿐인 AI 스타트업들이 "미친" 기업가치로 수억 달러를 조달하고 있으며, 웨드부시(Wedbush)의 댄 아이브스(Dan Ives)와 같은 낙관적인 분석가들은 "AI 혁명은 1996년 인터넷 시대에 불과하다"고 주장합니다. 즉, 1999년 버블의 정점이 아니라 새로운 시대의 시작을 의미합니다.

한쪽에는 신중한 기술 혁신가들이 있고, 다른 한쪽에는 수조 달러를 투자하는 무모한 금융가들이 있습니다. 이 두 가지 상반된 견해 사이에서 상황은 실제로 더 복잡합니다. 전문가 파이살 호크에 따르면, AI 버블은 하나가 아니라 세 개가 동시에 존재하며, 이를 이해하는 것이 "파열"의 날이 올 때 기업이 탈출구를 찾는 열쇠입니다.

AI 버블 삼각형의 해부학

분석가 파이살 호크는 독특한 관점을 제시합니다. 즉, 현재의 AI 열풍은 실제로 세 가지 다른 거품이 겹쳐진 것이며, 각각 고유한 영향과 위험을 가지고 있다는 것입니다.

자산(투기) 버블: 현대판 '튤립 열풍'

이것이 가장 눈에 띄는 거품입니다. 엔비디아는 PER 50배에 거래되고, 테슬라는 무려 200배에 달합니다. "빅 7" 기술 기업들은 AI 중심의 미래에 대한 무한한 기대감을 바탕으로 주가가 형성되고 있습니다.

이는 17세기 네덜란드의 "튤립 광풍"의 현대판으로, 투기꾼들이 자산 가격을 내재가치를 훨씬 뛰어넘어 치솟게 만든 사건입니다. 다른 누군가가 항상 더 높은 가격을 지불할 것이라는 단순한 믿음 때문입니다. 아폴로 글로벌 매니지먼트의 수석 이코노미스트 토르스텐 슬뢰크는 S&P 500 상위 10개 기업이 닷컴 버블의 정점에 도달했을 때보다 현재 더 고평가되어 있다고 지적하기도 했습니다.

이 금융 게임에 직접 관여하지 않는 대부분의 기업에게는 투기적 거품이 터무니없어 보일 수 있습니다. 그러나 주식 시장 폭락은 경제 전반에 걸쳐 광범위한 피해를 초래할 것이 분명합니다.

인프라 거품: 7조 달러 경쟁과 "철도 열풍"의 유령

샘 알트먼은 거품에 대해 경고할 수 있지만, OpenAI가 데이터 센터 구축에 "수조 달러"를 투자할 준비가 되었다고도 말했습니다. 마이크로소프트, 구글, 아마존, 메타와 같은 거대 기업들 또한 GPU, 전력 시스템, 냉각 인프라에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 맥킨지는 전 세계가 최대 7조 달러 규모의 "데이터 센터 경쟁"에 돌입했다고 추산합니다.

이는 19세기 후반, 철도 투자자들이 수요를 충족하기 위해 수천 마일의 추가 철도를 건설했던 때를 떠올리게 합니다. 더 최근인 1990년대 후반, 통신 회사들이 바다 건너편에 광섬유 케이블을 설치하면서 과잉 공급이 발생했는데, 이 용량을 완전히 활용하려면 수십 년이 걸렸습니다.

프레토리안 캐피털(Praetorian Capital)의 애널리스트 해리슨 쿠퍼먼(Harrison Kupperman)은 놀라운 계산을 내놓았습니다. 올해 데이터 센터 투자만으로도 기술 기업들은 향후 10년 동안 감가상각비를 충당하기 위해 매년 400억 달러의 추가 매출을 창출해야 한다는 것입니다. 이는 현재 AI 총 매출(150억~200억 달러로 추산)의 두 배에 달하는 수치입니다. 이처럼 엄청난 격차는 인프라 버블의 전형입니다.

거품이 부풀려진 기대: 약속이 현실을 앞지르는 경우

이는 아마도 기업들에게 가장 위험한 거품일 것입니다. 소셜 미디어, 신문, 그리고 회의실은 AI의 혁신적인 힘에 대한 과장된 광고로 가득 차 있습니다. 하지만 현실은 훨씬 더 냉혹합니다.

최근 MIT 연구에 따르면 기업 AI 파일럿의 95%가 수익을 창출하지 못한다는 사실이 밝혀져 업계에 충격을 안겼습니다. 이 수치는 과대광고와 실제 가치 사이에 엄청난 격차가 있음을 보여줍니다.

Khi bong bóng AI nổ, ai sẽ trụ vững? - 1 — 전문가에 따르면, 우리는 하나가 아닌 세 개의 거품이 동시에 부풀어 오르는 상황에 직면해 있습니다(사진: Freepik).

역사의 교훈: 도트컴과 "AI 겨울"

만약 거품이 존재한다면, 거품이 곧 꺼지거나 심지어 터질 것이라는 징후는 무엇일까요? 최신 데이터는 우려스러운 상황을 보여줍니다.

미국 인구조사국의 정기 조사에 따르면, 2023년 11월 데이터 수집이 시작된 이후 처음으로 대기업(직원 수 250명 이상)의 AI 사용 비율이 지난 두 달 동안 13.5%에서 약 12%로 크게 감소했습니다. 향후 6개월 동안 AI를 사용할 의향은 줄어들지 않았지만, 증가율은 크게 둔화되었습니다.

이는 중요한 경고 신호입니다. 초기 실험 단계 이후 많은 기업들이 AI를 비즈니스 프로세스에 통합하는 데 따르는 복잡성과 비용을 인지하기 시작했음을 보여줍니다. 기업들은 AI 도입을 미루고 있습니다.

이러한 어려움은 1980년대 "전문가 시스템" 기술을 중심으로 전개된 "AI 겨울"과 많은 유사점을 가지고 있습니다. 당시 선도 기업들 역시 이 애플리케이션에 막대한 자금을 쏟아부었고, 그중 일부는 초기 성공을 거두었지만, 높은 유지 보수 비용과 복잡한 현실 세계에서 쉽게 실패하는 시스템의 경직성 때문에 결국 좌절했습니다.

오늘날 생성 AI(GenAI)는 정반대의 문제에 직면해 있습니다. 지나치게 경직된 것이 아니라 지나치게 유연하여 종종 "환각"(정보를 조작하는 것)을 보거나 예측 불가능한 지름길을 택합니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 데는 "사용자 매뉴얼"이 제공되지 않아 맞춤 설정 및 제어에 막대한 작업이 필요하고, 이로 인해 많은 기업이 어려움을 겪고 있습니다.

낙관론자와 비관론자 모두 자신의 견해를 뒷받침하기 위해 닷컴 버블을 예로 듭니다. 이는 역사의 교훈이 단순하지 않다는 것을 보여줍니다.

1990년대 후반, Pets.com과 같은 기업들은 3억 달러를 날리고 파산했으며, 나스닥은 시가총액의 78%를 잃었습니다. 전문가들은 인터넷이 일시적인 유행일 뿐이라고 선언했습니다. 하지만 잿더미 속에서 미래의 거대 기업들이 조용히 등장했습니다. 아마존은 물류 네트워크를 구축했고, 구글은 검색 알고리즘을 완성했으며, 페이팔은 결제 문제를 해결했습니다.

메시지는 명확합니다. 기술이 과대평가되었을 수는 있지만, 그렇다고 해서 그 핵심적인 중요성이 사라지는 것은 아닙니다. 거품이 꺼졌다고 해서 그 기술이 쓸모없다는 뜻은 아닙니다. 단지 너무 많은 사람들이 너무 흥분해서 검증되지 않은 아이디어에 너무 많은 돈을 지불했다는 뜻일 뿐입니다.

AI에서도 비슷한 상황이 전개될 가능성이 높습니다. 시장이 조정을 받으면 (거의 확실히 그럴 것입니다), 단순히 "트렌드"를 좇는 기업들은 몰락할 것입니다. 하지만 AI를 활용하여 실제 비즈니스 문제를 해결하는 데 집중하는 기업들이 궁극적인 승자가 될 것입니다.

실용주의자의 전략: 거품을 이용한 이익 창출

그렇다면 현명한 기업 리더는 폭풍 속에서 무엇을 해야 할까요? AI로부터 도망치는 것은 선택 사항이 아닙니다. 대신, 실용적으로 접근하고 버블의 혼란을 활용해야 합니다.

"95% 실패" 함정에 빠지지 않기 위해 성공적인 기업은 종종 3가지 황금률을 따릅니다.

"문제 우선" 아키텍처

"AI로 무엇을 할 수 있을까?"라고 묻지 말고 "운영에서 가장 큰 병목 현상은 무엇일까?"라고 자문해 보세요. 인간은 반복적인 작업에 시간을 낭비하는 부분은 어디일까요? 어떤 프로세스에서 오류가 자주 발생할까요? 데이터 병목 현상으로 인해 의사 결정이 지연되는 부분은 어디일까요? 문제를 명확하게 파악한 후에야 AI를 잠재적 해결책으로 고려해야 합니다.

AI 포트폴리오 균형 맞추기

모든 달걀을 한 바구니에 담지 마세요. 대신 단기와 장기, 저위험과 고위험 프로젝트를 적절히 섞어서 진행하세요.

빠른 이득(1~3개월): 기존 AI 도구를 사용하여 문서 처리, 회의 요약을 자동화합니다.

전략적 투자(3~12개월): 수요 예측이나 재고 관리와 같은 핵심 프로세스를 최적화하기 위한 맞춤형 AI 솔루션을 구축합니다.

혁신적 단계(12개월 이상): 완전 자동화된 구매 시스템과 같이 AI를 기반으로 한 완전히 새로운 비즈니스 모델을 테스트합니다.

포괄적인 통합

AI 프로젝트는 고립되어서는 안 됩니다. 공장의 품질을 제어하는 AI 시스템은 예측 유지 관리 AI 시스템에 입력 데이터를 제공할 수 있습니다. 이 데이터는 다른 AI 시스템이 공급망을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시스템들이 서로 "대화"할 때, 개별 프로젝트의 합보다 훨씬 더 큰 시너지 효과를 창출합니다.

Khi bong bóng AI nổ, ai sẽ trụ vững? - 2 — ChatGPT의 CEO인 샘 알트먼은 AI 버블이 곧 터질 것을 우려하고 있는 반면, 월가는 여전히 베팅에 분주합니다(사진: DIA TV).

흥미로운 역설이 있습니다. AI 버블은 위협이 되기보다는 실용적인 접근 방식을 취하는 기업들에게 가장 큰 기회가 될 수 있습니다. 벤처 캐피털은 어떤 이사회도 감히 승인하지 못할 대규모 R&D에 자금을 지원하고 있습니다.

뛰어난 인재들이 안정적인 직장을 떠나 나중에 저렴하게 구매할 수 있는 AI 도구를 개발하고 있습니다. 인프라가 대규모로 구축되면서 더 저렴한 가격으로 이용할 수 있는 미래가 기대됩니다.

아마도 버블 논쟁의 가장 큰 선물은 바로 주의를 분산시킨다는 점일 것입니다. 평론가와 투자자들이 엔비디아의 주가나 스타트업 가치 평가에 대해 논쟁하느라 바쁜 동안, 진지한 기업들은 조용히 일할 수 있는 이상적인 공간을 가지고 있습니다. 인재 경쟁, 감시, 마감일 준수에 대한 압박이 덜하기 때문입니다.

닷컴 버블은 광대역 인프라와 웹 개발자 세대를 남겼습니다. AI 버블은 회복되거나 결국 붕괴될 때 강력한 GPU 클러스터와 재능 있는 머신러닝 엔지니어 세대를 남길 것입니다.

가장 현명한 선택은 버블을 피하는 것이 아니라, 다른 사람들이 자본 리스크를 떠안게 하고 당신은 운영상의 이익 창출에 집중하는 것입니다. 더 많은 사람들이 버블에 대해 이야기할수록, 확고하고 체계적인 사람들에게 더 많은 기회가 열릴 것입니다.

출처: https://dantri.com.vn/kinh-doanh/khi-bong-bong-ai-no-ai-se-tru-vung-20250917084848979.htm