인공지능 기술은 기업 자본 및 노동 투자 결정 등 경제 전반에 큰 변화를 일으키기 시작했습니다. 최신 경기 주기 전망 '관세, 기술, 전환'에서 논의했듯이, 공급망 변화 속에서 기업들이 새로운 사업 기회를 모색하고 인력 감축을 통한 생산성 향상으로 비용 증가를 상쇄하기 위해 경쟁하는 상황에서 관세가 AI 도입을 가속화하는 것으로 보입니다.
하지만 많은 사람들이 현재 기업 밸류에이션에 AI의 미래 가치(기업, 개인, 그리고 경제 전반에 대한)가 얼마나 반영되었는지 궁금해하고 있습니다.
이 기술은 빠르게 진화하고 있으며, 대부분의 기업은 그 역량을 이해하는 초기 단계에 머물러 있습니다. AI가 새롭고 혁신적이며 수익성 높은 아이디어 창출을 가능하게 해줄지, 아니면 2000년대 초 아웃소싱으로 인해 미국 제조업 기반이 위축되고 미국 노동시장이 구조적으로 변화했던 "차이나 쇼크"와 유사한 위력을 미국 경제에 발휘할지 여부와 그 속도는 아직 알 수 없습니다. 하지만 업계 밸류에이션과 자본지출은, AI가 이 두 가지를 모두 실현할 것이라는 믿음을 전제로 하는 것으로 보입니다.
제2의 기계 시대: 이론을 실천으로 검증하기
최근까지, 인공지능(AI)이 비즈니스 운영, 생산성, 노동시장을 획기적으로 변화시킬 수 있다는 생각은 대체로 이론에 그쳤습니다. Erik Brynjolfsson과 Andrew McAfee가 "제2의 기계시대: 화려한 기술 시대의 일, 진보, 번영"을 출간한 지 10년이 넘었는데, 이 책은 작업 자동화가 기계의 학습, 추론, 창조 능력을 가능케 하여 결국 "대분화", 즉 화이트칼라 일자리 대체 증가, 불평등 심화, 승자 독식(또는 승자 사실상 독식)을 초래할 것이라고 예측했습니다.
2022년 출시된 챗GPT를 비롯한 대규모 언어모델(LLM) 기반 도구들의 등장과 이후 획기적인 모델 개선 및 광범위한 사용자 확산으로, 이제야 비로소 이 기술이 경제에 미치는 실제 영향이 나타나기 시작했습니다. 이론에 그쳤던 것이 이제 현실화되고 있습니다.
올해 AI 붐의 가장 큰 특징은 이러한 모델을 학습시키고 증가하는 월간 활성 사용자(MAU)를 뒷받침하기 위해 막대한 컴퓨팅 용량을 구축하려는 업계의 경쟁입니다. AI가 수십억 명의 사용자(유료 구독자 포함)를 유치하거나 에이전트, 봇, 기업 번들링, 기타 형태의 자동화 상호작용 등 사람이 아닌 사용자를 통해 상당한 가치를 창출할 것이라는 가정이 깔려 있습니다.
미국 경제분석국(BEA)이 발표한 미국 국민소득 및 생산계정(NIPA) 데이터에 따르면, 2023년 이후 컴퓨터 서버와 칩/GPU의 수입은 1,800억 달러 증가했고, 데이터센터 구조 지출은 약 160억 달러 늘었습니다. 이는 소위 ‘하이퍼스케일러’라고 불리는 AI 관련 거대 기업들의 자본 지출 규모와 거의 일치합니다. 동시에 소프트웨어, 연구 및 개발에 대한 자본 지출도 가속화되었습니다.
전반적으로 AI 관련 투자는 2025년 미국 경제 전반의 투자 성장률을 1%포인트(ppt) 끌어올린 것으로 보입니다. 이를 제외하면 미국의 투자 추세는 정체 또는 위축 국면이었습니다. 미국이 서버와 인프라 관련 부품을 수입하지 않았더라면 AI는 실질 GDP 성장률에도 그만큼 기여했을 수도 있습니다.
전반적으로 2025년 상반기 AI 관련 활동이 GDP 성장률에 약 0.5%포인트 기여한 것으로 추정됩니다(차트 1 참조). 이는 단일 산업으로서 큰 영향력이며, 인터넷 초기의 1990년대 광섬유 투자 붐을 연상케 합니다.
차트 1: 미국 GDP 성장률에 대한 AI 관련 기여도
올해 투자 속도가 가속화되었을 뿐만 아니라, 기업들의 가이던스에 따르면 앞으로 훨씬 더 많은 투자가 이루어질 것으로 예상됩니다. 향후 5년에 걸친 AI 관련 총 예상 투자액은 수조 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
수십억 명의 월간 활성 사용자를 위한 인프라 구축
급속한 구축 속도, 잇따른 자금 조달 거래, 막대한 미래 투자 규모로 인해 투자자들은 다음과 같은 질문을 하게 되었습니다. 어느 시점에 컴퓨팅 처리 능력이 수요를 초과하여 주요 기업 간의 경쟁이 격화되고, 가격이 급락하며, 주식 가격 조정이 발생할까요?
이 질문의 맥락을 파악하려면 현재 지출액을 월간 활성 사용자 처리능력으로 환산해 보는 것이 유용합니다. 업계 추정치에 기반한 몇 가지 기본 가정(서버 설비투자 2,000억 달러, 서버당 35만 달러, 처리량 2,000 토큰/초, 가동률 50%, 일반적인 소비자 사용량)을 적용하면 현재 투자만으로도 49억 명의 MAU 달성이 목표임을 계산할 수 있습니다. 이러한 가정에 약간의 조정(예: 더 빠른 서버 처리량 또는 계산 집약적 사용 증가)을 하면, 2,000억 달러의 서버 투자로 20억~80억 명의 MAU를 처리할 수 있다는 계산이 나옵니다.
이는 엄청난 처리 능력입니다. 참고로 미국 인구는 약 3억 4천만 명, 세계 인구는 80억 명입니다. 따라서 업계는 전 세계 인구의 절반 이상이 미국 기반 서버에서 호스팅 되는 대규모 언어모델(LLM)을 사용할 것이라는 가정, 또는 비인간 사용자(봇, 에이전트, 기업용 소프트웨어 번들링)가 MAU 수요의 상당 부분을 차지할 것이라는 가정 하에 투자하고 있는 것입니다.
AI 관련 순현재가치에서 뚜렷이 보이는 낙관론
가상 계산을 한 단계 더 확장해보면, 각 MAU가 월 20달러를 창출한다고 가정할 때(소비자는 일부 AI 챗봇을 무료로 이용할 수 있지만 더 많은 기능이나 빠른 사용을 위해 구독료를 지불할 수 있으며, 기업은 일반적으로 더 많은 비용을 지불하거나 AI를 다른 소프트웨어와 번들로 구매), 49억 MAU는 연간 약 1조 2천억 달러의 업계 매출을 창출할 것으로 예상되며, 이는 현재 명목 GDP의 약 4%에 해당합니다.
기업들이 AI 업계에 연간 1조 2,000억 달러를 지불할 의향이 있는지 여부는 AI가 창출하는 가치에 달려 있습니다. NIPA 데이터에 따르면, 노동력 절감만이 AI의 유일한 혜택이라면(즉, AI에 힘입어 연간 1조 2천억 달러 규모의 경제 생산이 노동 보상에서 자본소유자 쪽으로 이동한다면), 이러한 밸류에이션을 정당화하기 위해서는 총국민소득에서 노동 보상이 차지하는 비중이 4%포인트 하락해야 합니다.
이는 2000년부터 2010년까지의 차이나 쇼크 기간에 발생한 노동보상 비중 5%포인트 하락과 유사합니다. 당시 아웃소싱으로 인해 미국 제조업 기반이 축소되고 경제는 저임금 서비스 일자리로 근본적으로 전환되었습니다. 이는 기술로 인한 노동력 대체가 전례 없는 규모로 발생할 것이라고 주장한 Brynjolfsson과 McAfee의 10년 전 메시지와 일맥상통합니다.
이 간단한 계산은 시장 밸류에이션에 반영된 더 큰 가정을 시사합니다. AI 가치의 상당 부분은 (기존 업계의 효율성을 개선하는 것 뿐만 아니라) 새로운 아이디어, 제품, 기술을 창출하는 능력에 있을 것이며, AI 업계가 그 가치의 일부라도 확보할 수 있을 것이라는 가정입니다.
AI 붐에 대한 자금 조달
AI 용량 투자를 가늠해보기 위한 단순 계산 외에도 자금 조달과 관련된 실질적 의문들이 있습니다. 2,000억 달러는 상당한 사용자 용량을 창출할 수 있습니다. 하지만 빠른 혁신과 장비의 급속한 감가상각으로 인해 교체 투자의 증가도 필요할 것입니다.
기술 기업들은 (아직까지 LLM을 통한 매출 창출은 제한적이지만) 이러한 지속적인 투자에 대한 다양한 자금 조달 방법을 모색하고 있으며, 이에는 은행, 공공 및 민간 대출, 사모펀드 등이 포함됩니다. 하지만 특히 은행 등의 이러한 자금원들이 기술기업들이 원하는 규모로 AI 이니셔티브를 계속 지원할 의향이 있을까요? 그리고 효율성 향상과 새로운 아이디어 창출이라는 꿈은 추가 자금 조달에 얼마나 의존하고 있을까요?
또한 현재 기술 업계는 미국 정부로부터 비교적 우호적인 대우를 받고 있습니다. 서버, 칩, 부품은 관세 적용 대상에서 제외되며, 구조물을 포함한 모든 것에 대한 선행 자본 비용처리로 인해 하이퍼스케일러들은 당분간 세금 부담이 크지 않을 가능성이 높습니다. 하지만 이는 향후 바뀔 수 있습니다. 규제당국 조사도 강화될 수 있습니다. 이 업계의 영향력이 커지면서, 더 엄격한 감독과 정책 변화 가능성도 높아집니다.
에너지 제약: AI의 한계 비용
AI 붐을 뒷받침하는 데 필요한 에너지는 오랫동안 핵심 관심사였습니다. AI 서비스의 한계 비용은 점점 더 에너지 소비와 연계되고 있습니다. 핵심 질문은 에너지 공급 능력이 AI 성장 속도를 따라잡을 수 있을지, 아니면 AI가 이러한 제약을 극복하는 혁신을 이룰 수 있을지 여부입니다. 예를 들어, 모델들은 효율이 더 높아지고 자원 집약도가 더 낮아질까요?
시사점: 생산성 향상을 넘어 혁신적 아이디어가 좌우하는 AI 투자
AI는 혁신적인 범용 기술로, 사람이 일하고 생활하는 방식과 기업이 새로운 아이디어를 발굴하고 투자하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다. 현재 이 새로운 산업혁명의 중심에 있는 기업들은 발전 속도, 이를 실현하는 데 필요한 컴퓨팅 역량, 이 기술이 창출하는 가치를 확보할 수 있는 AI 업계의 능력에 대한 미해결 의문에도 불구하고 투자를 가속화하고 있습니다.
궁극적으로 어떤 기업이 막대한 잠재 가치를 확보할 것인지는 여전히 불확실하며, 신기술의 도입 주기 동안 승자와 패자가 바뀔 수 있습니다. AI가 발전함에 따라 새로운 혁신 기업이 등장할 가능성이 높지만, 현재 시장 선도 기업들은 급속한 성장을 지속적 이익으로 전환하지 못할 수도 있습니다.
AI의 놀라운 잠재력을 리스크, 비용, 현재 밸류에이션과 비교해 보면, AI의 실현 능력에 많은 것이 달려 있음을 알 수 있습니다. 업계 밸류에이션에 반영된 낙관론과 막대한 자본 지출을 정당화하려면, 수익성 높은 신제품과 새로운 가치 창출 방식을 포함한 혁신적 아이디어가 필요합니다.
에너지 제약, 자금 조달 난관, 규제당국 조사의 가능성이 가중됨에 따라, 문제는 단순히 투자 규모가 과도한지 여부가 아니라, 이 업계가 변혁적 혁신이라는 약속을 실현하고 주주들을 위해 그 가치를 확보할 수 있는지 여부입니다.
