세쿼이아 캐피털의 파트너인 데이비드 칸은 2026년 AI 트렌드 전망 보고서에서 시장이 투자 정서 식어가는 전환기에 있지만 AI의 펀더멘털은 계속 발전하고 있다고 지적합니다 . 2026년에는 AI 개발이 두 가지 방향으로 동시에 진행될 것입니다. 한편으로는 데이터 센터 구축과 인공 일반 지능(AGI) 구현 시기가 지연될 것이고, 다른 한편으로는 AI의 실용적인 응용 분야가 계속 확대될 것이며, 특히 시장 냉각에도 불구하고 성장세를 멈추지 않은 AI 스타트업의 성장세가 두드러질 것입니다.
투자 규모가 지속적으로 확대되고 있음에도 불구하고, AI를 통한 수익은 여전히 기대에 미치지 못하고 있습니다.
칸은 대형 기술 기업들의 AI 관련 자본 지출 수요가 2026년까지 꾸준히 높을 것이라고 전망했습니다. 구글과 메타는 투자를 지속적으로 확대하고 있으며, 마이크로소프트와 아마존은 소폭 조정을 했지만 전반적인 장기 전략 방향은 변함이 없습니다. 그러나 공급망은 피로감을 보이기 시작했으며, 일부 공급업체는 최종 사용자 수요의 지속 가능성에 대해 신중한 태도를 유지하고 있습니다.
수익 관점에서 볼 때, 현재 AI 산업의 매출 규모는 수백억 달러에 불과하며, 이는 향후 5년간 데이터 센터 및 에너지 인프라에 투자될 수조 달러와는 극명한 대조를 이룹니다. 응용 분야 측면에서 볼 때, 진정한 규모 확장을 이룬 제품은 프로그래밍 도구와 ChatGPT와 같은 모델에 집중되어 있습니다. 대부분의 대기업은 자체적으로 AI를 구현할 때 통합상의 어려움과 제한적인 성공에 직면합니다.
수요가 급증하면서 공급망은 첫 번째 스트레스 테스트 대상이 됩니다.
칸은 2026년 첫 번째 목표 시점에 직면할 구조적 압력은 해시레이트 수요는 계속 증가하고 있지만 공급망이 그 증가 속도를 따라가지 못하는 현실에서 비롯될 것이라고 믿습니다.
첨단 공정 기술 분야에서 TSMC와 ASML은 업계를 거의 독점적으로 장악하고 있으며, 생산 능력 확장 속도 또한 상대적으로 신중하여 외부 요인에 의해 쉽게 가속화될 수 없습니다. AI 칩 수요가 지속적으로 증가하는 추세를 고려할 때, 이러한 확장 속도는 2026년까지 상당한 생산 능력 제약으로 이어질 수 있습니다.
건설 후반 단계에서 인력 및 기타 자원 부족 현상이 점차 심화되면서 공사 지연 리스크 커지고 있다.
칸은 웨이퍼 제조 공정 외에도 데이터센터 건설 후반 단계에서 발생할 수 있는 잠재적 리스크 지적했습니다. 건설이 최종 단계에 접어들면서 발전기, 냉각 시스템 등의 핵심 설비와 숙련된 기술 인력이 모두 공사 진행에 걸림돌이 될 수 있다는 것입니다.
대부분의 AI 기업들이 동일한 공급망을 공유하고 있기 때문에, 어느 한 단계에서라도 지연이 발생하면 전체 개발 일정이 연기될 수 있습니다. 세쿼이아는 2026년이 이러한 산업 공급 및 노동력 병목 현상이 실제로 해소되었는지 시장이 종합적으로 검토하는 중요한 해가 될 것이라고 지적합니다.
건설 주기가 최종 단계에 접어들면서 인공 일반 지능(AGI) 도입 일정이 그에 따라 연기되었습니다.
칸은 AI 데이터 센터를 구축하는 데 평균 약 2년이 걸린다고 지적합니다. 2024년에 대량 프로젝트가 시작되고 2025년부터 건설 투자액이 경제 지표에 반영되기 시작하면서 2026년에는 공식적으로 성과 검증 단계에 진입할 것으로 예상됩니다.
대형 클라우드 제공업체들이 AI 칩을 비축해 놓고도 제때 배포하지 못한다면, 시장에서는 이를 AI 개발 지연의 중요한 신호로 받아들일 것입니다. 동시에, 일반 인공지능(AGI) 개발 전망의 수정 또한 지연의 또 다른 요인으로 작용합니다. 과거 널리 알려졌던 "2027년 AGI 실현" 예측은 2025년 중반 이후 점차 미뤄져 왔으며, 이제는 AGI가 아무리 빨라도 2030년대에나 실현될 것이라는 관점 이 주류를 이루고 있습니다.
인공지능 도입은 계속해서 확대되고 있으며, 스타트업들이 주요 수혜자가 되고 있습니다.
하드웨어 개발 및 일반 인공지능(AGI) 구현 시점과 관련된 불확실성에 비해, 칸이 지적한 인공지능 도입 추세 자체는 비교적 명확합니다. 시장의 열기가 식어가는 와중에도, 실용적인 응용 분야에서의 인공지능 도입은 계속해서 가속화되고 있으며, 뛰어난 스타트업들은 매출 0에서 수억 달러 규모로 급속히 성장하고 있습니다. 2026년부터는 매출 10억 달러를 돌파하는 스타트업들이 점차 등장할 것으로 예상됩니다.
칸은 또한 최고의 AI 스타트업들이 높은 운영 효율성을 보이며, 일부 기업은 직원 1인당 연간 매출이 100만 달러를 넘는다고 지적했습니다. 이들 기업은 AI 에이전트를 대량 활용하여 내부 프로세스를 최적화하고, 이를 통해 선순환적인 운영 효율성을 창출합니다. 반면, 대기업은 자체적으로 AI를 도입할 때 조직적 및 통합적 저항에 직면하는 경우가 많아 도입 효과가 제한적입니다. 이러한 상황은 특정 시나리오에 집중하고 성숙한 제품을 보유한 스타트업에게 더 많은 성장 기회를 제공합니다.
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