편집 및 번역: 테크 플로우 (Techflowpost) TechFlow

팟캐스트 출처: 블룸버그 오리지널

원제목: 순환 경제가 AI 붐을 이끄는 방법

방송일: 2026년 1월 23일

핵심 요약

인공지능에 대한 과대광고가 도처에 만연해 있지만, 그중 상당 부분은 허상에 불과합니다. 돈은 아직 수익을 내지 못하는 소수의 기업들 사이에서만 순환하고 있습니다. 만약 이것이 거품이고 결국 터진다면, 그 여파는 광범위하여 모두에게 영향을 미칠 수 있습니다.

많은 사람들이 인공지능(AI)이 결국 거품으로 판명되어 터진다면 경제 전반에 심각한 영향을 미칠 수 있다고 경고해 왔습니다. 블룸버그 오리지널스는 AI 기업들 간의 주기적인 투자 거래와 이러한 거래가 어떻게 이른바 "궁극의 도박"으로 불리는지 살펴봅니다.

주요 관점 요약

순환 투자의 구체적인 사슬

• 엔비디아는 자사 칩의 주요 고객사이기도 한 오픈AI에 최대 1000억 달러를 투자할 계획입니다.
• OpenAI는 오라클로부터 컴퓨팅 서비스를 임대하는데, 오라클은 엔비디아의 고객이기도 하여 여러 회사 간에 자금이 순환되는 구조를 형성하고 있습니다.

수익성 딜레마

• OpenAI와 Anthropic 같은 주요 AI 프로젝트는 현재 수익성이 없으며, OpenAI는 사용자가 ChatGPT를 사용할 때마다 손실을 보고 있을 가능성이 높습니다.
• 샘 알트만은 회사가 2029년에서 2030년 사이에 손익분기점을 달성할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.

인프라 경쟁

• 모건 스탠리는 인공지능 데이터 센터에 대한 기업 총 투자액이 3조 달러에 달할 것으로 추산합니다.
• 100만 평방피트 규모의 섬유 공장이 데이터 센터로 탈바꿈했습니다. 기존 시설을 업그레이드하는 데는 6개월이 소요되는 반면, 처음부터 새로 짓는 데는 2년이 걸립니다.

닷컴 버블에서 얻을 수 있는 교훈

• 닷컴 버블은 2000년에 붕괴되어 전 세계적으로 약 5조 달러의 손실을 초래했습니다.
• 아마존의 주가가 거품 이전 수준으로 회복하는 데 8년이 걸렸고, 시스코는 25년이 걸렸습니다.

"너무 커서 망할 수 없다"는 우려

• 인공지능 투자 붐은 국내총생산(GDP) 성장의 중요한 동력으로 자리 잡았습니다.
• 일반 미국인들의 은퇴 계좌는 이러한 기술 기업의 주식을 간접적으로 보유하고 있어, 생각보다 훨씬 광범위한 리스크 에 노출되어 있습니다.
• 일각에서는 이러한 상황이 2008년 금융 위기와 유사할 수 있다고 우려합니다. 당시에도 대형 기관들이 본격적인 경제 붕괴를 피하기 위해 막대한 재정 지원을 받아야 했습니다.
• 인공지능은 월스트리트가 지금까지 감행한 가장 큰 도박으로 여겨질 수 있으며, 월스트리트 자체가 위험 감수로 유명하다는 점을 고려하면 이 투자는 "궁극의 도박"이라고 할 수 있습니다.

AI 열풍과 순환 투자

인공지능(AI)은 월가를 넘어 미국의 농촌 지역까지 확산되며 경제 발전의 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 시장은 AI의 잠재력에 대한 확신으로 가득 차 있으며, 이를 절대적인 기적처럼 여기고 있습니다. 마이크로소프트, 메타, 알파벳과 같은 거대 기술 기업들은 AI의 성장에 대한 기대가 매우 높으며, 이미 관련 분야에 수십억 달러를 투자했고 향후에도 투자를 더욱 확대할 계획입니다.

인공지능(AI) 붐은 소프트웨어 개발에만 국한되지 않고 인프라 건설에도 박차를 가하고 있습니다. 예를 들어, AI 개발을 지원하려면 더 많은 데이터 센터를 구축하고 에너지와 용수 공급을 확보해야 합니다. 그러나 이처럼 빠르게 성장하는 산업은 특히 자금 흐름과 관련하여 리스크 에 직면해 있습니다. 새로운 투자 전략, 즉 수십억 달러 규모의 순환 투자가 등장하고 있습니다. 예를 들어, 엔비디아는 오픈AI에 최대 1,000억 달러를 투자할 계획이며, 이러한 막대한 자금은 마치 회전목마처럼 기술 대기업들 사이를 순환하며 자금 조달의 고리를 형성하고 있습니다.

그럼에도 불구하고 인공지능의 잠재력은 여전히 ​​엄청납니다. 현재 미국 기업의 약 80%가 인공지능을 도입하기 시작했으며, 이는 전기나 인터넷의 혁명과 유사한 구조적 혁명의 시작을 알리는 신호입니다.

거품과 복잡한 자본 흐름 문제에 관하여

인공지능(AI)은 엄청난 잠재력을 지니고 있지만, 그 수익성은 아직 완전히 검증되지 않았습니다. 현재 샌프란시스코 기술 업계의 가장 큰 관심사는 바로 "AI 투자 거품인가?"라는 질문입니다. 만약 거품이라면 그 규모는 얼마나 될까요? 그리고 거품이 터진다면 어떤 결과가 초래될까요? 이는 매우 중요한 질문입니다. 우리는 AI 주도 성장의 새로운 시대로 진입하고 있는 것일 수도 있고, 전례 없는 투자 거품 대면 수도 있습니다.

'순환 투자' 라는 용어는 기업 간 자금, 제품, 서비스의 흐름을 의미합니다. 예를 들어, 엔비디아는 자사 칩의 주요 고객사인 오픈AI에 최대 1,000억 달러를 투자할 계획입니다. 이러한 자금 흐름에는 오라클과 같은 다른 중간 업체도 관여합니다. 오픈AI는 때때로 오라클로부터 컴퓨팅 서비스를 임대하는데, 오라클 역시 엔비디아의 고객사입니다. 이처럼 복잡한 자금 흐름은 전체 산업을 수많은 유명 기업들이 얽혀 있는 네트워크처럼 보이게 합니다.

산업 간 상호의존성과 인프라 건설 경쟁에 대한 우려

이러한 기업들 간의 빈번한 자금 이동은 본질적으로 문제가 되지는 않지만, 거래 규모가 지나치게 커지면 과잉 확장을 초래할 수 있습니다. 현재 우려되는 점은 이러한 공생 관계가 전체 시스템을 취약하게 만들 것인가 하는 것입니다. 만약 한 기업이 실적 부진을 겪거나 문제에 직면할 경우, 전체 산업의 안정성에 영향을 미칠까요?

동시에 데이터센터 건설에 대량 투자가 쏟아지면서 전국적인 인프라 확장이 가속화되고 있습니다. 마치 인프라 개발 경쟁과 같은 양상을 보이고 있는 것입니다. 예를 들어, 2025년까지 대부분의 산업에서 건설 지출이 감소할 것으로 예상되는 반면, 데이터센터와 발전소에 대한 투자는 오히려 증가하고 있습니다. 많은 기업들이 AI 산업의 "인프라 구축자" 역할을 하며 이러한 프로젝트에 적극적으로 투자하고 있습니다. 모건 스탠리의 최신 추산에 따르면, AI 데이터센터에 대한 기업들의 총 투자액은 3조 달러에 달할 것으로 전망됩니다.

데이터센터 건설 붐: 인프라 개발의 "손과 삽"

현재 데이터센터 건설은 급속한 발전 단계에 있습니다 . 데이터센터 인프라 및 서비스를 제공하는 업무 이라면 매우 유리한 위치에 있습니다. 시장 수요가 공급을 훨씬 초과하고 자금도 풍부하며 산업 전망 또한 밝습니다. 예를 들어, 저희가 현재 있는 이 시설은 원래 약 100만 평방피트 규모의 섬유 공장이었지만, 이후 데이터센터로 탈바꿈했습니다.

데이터센터에 대한 수요는 전력 공급, 인프라 개발, 전문 기술 지원 등 모든 분야를 아우르며 사실상 무한합니다. 이러한 수요는 단기적으로 둔화될 가능성이 낮습니다. 인공지능 산업에서 시간은 매우 중요합니다. 완전히 새로운 인프라를 처음부터 구축하는 데 2년을 투자하는 것보다 기존 시설을 개조하여 6개월 안에 운영을 시작하는 것이 훨씬 유리한 선택입니다. 한편, 데이터센터의 전력 수요 증가로 인해 공공요금이 급격히 상승하고 있으며, 심지어 물가상승률을 넘어서는 경우도 발생하고 있습니다. 이는 특히 데이터센터에 에너지를 공급하는 전력 회사와 관련 사업체에 큰 부담으로 작용합니다.

수익성 과제: AI 프로젝트의 도전과 리스크

하지만 데이터 센터를 빠르게 구축한다고 해서 수익성이 쉽게 보장되는 것은 아닙니다. 데이터 센터는 기술을 원활하게 운영하기 위해 지속적인 투자가 필요하며, 그렇지 않으면 고객의 관심을 빠르게 잃게 됩니다. 현재까지 주요 AI 프로젝트들은 여전히 ​​수익성이 없는 상태입니다. 예를 들어, OpenAI는 사용자가 ChatGPT를 사용할 때마다 손실을 볼 수 있으며, OpenAI와 Anthropic 같은 기업들은 아직 수익을 내지 못하고 있습니다.

오픈AI의 CEO 샘 알트만은 2029년에서 2030년 사이에 손익분기점을 달성할 것으로 예상한다고 밝혔지만, 현재 막대한 자본 지출과 데이터 센터 건설 및 컴퓨팅 자원에 대한 추가 투자 필요성을 고려할 때 이 목표 달성은 어려워 보입니다. 특히 데이터 센터에 대한 상당한 투자를 고려할 때, 이러한 AI 스타트업들이 이처럼 높은 비용을 감당할 수 있을지에 대한 우려가 커지고 있습니다 . 이러한 데이터 센터 기업들은 산업 수요 변화의 "경고 신호"로 볼 수 있습니다. AI 제품 수요가 갑자기 감소할 경우 전체 산업에 영향을 미칠 수 있습니다. 현재 모든 기업들이 AI 제품에 대한 강력한 수요를 주장하고 있지만, 수요가 감소하기 시작하면 문제가 드러날 것입니다.

역사적 유사점: 닷컴 버블과 AI 붐 비교

오늘날 인공지능(AI) 붐이 지닌 잠재적 리스크 이해하려면 2000년의 닷컴 버블을 되돌아볼 필요가 있습니다. 당시 인터넷 기업들은 밝은 새 시대를 약속했지만, 결국 막대한 손실로 이어졌습니다. 저축은 날아갔고, 사무실 건물은 텅 비었으며, 전 세계적으로 약 5조 달러의 가치가 증발했습니다. 기술주, 특히 많은 인터넷 기업들이 가장 큰 타격을 입었습니다. 가장 강력한 기업들조차 회복하는 데 수년이 걸렸습니다. 유명한 생존자인 아마존은 버블 붕괴 후 주가가 이전 수준으로 돌아오는 데 8년이 걸렸습니다. 인프라 제공업체인 시스코는 주가를 회복하는 데 무려 25년이 걸렸습니다.

이 두 호황 사이에는 경기 순환적 투자 거래 현상과 같은 몇 가지 유사점이 있습니다. 관건은 AI 붐이 일반적인 기술 산업의 정상적인 변동을 넘어 경제 전반에 심대한 영향을 미칠 것인가 하는 점입니다.

경제적 영향 및 "너무 커서 망할 수 없는" 문제에 대한 우려

닷컴 버블은 경제에 심각한 타격을 입혔지만, 인공지능(AI) 붐이 붕괴될 경우 그 여파는 훨씬 더 클 수 있습니다. AI 투자 열풍은 관세와 인플레이션 압력 속에서도 미국 경제를 활성화시키며 GDP 성장의 주요 동력으로 작용해 왔습니다. 그러나 이는 또한 일반 미국인들을 간접적인 리스크 에 노출시키기도 하는데, 많은 사람들이 은퇴 계좌나 다른 투자 계좌에 AI 투자에 관여하는 대형 기술 기업의 주식을 보유하고 있기 때문입니다.

그렇다면 AI 붐은 "너무 커서 무너뜨릴 수 없다"는 뜻일까요? 현재 우려되는 점은 이러한 기업들이 "너무 커서 망할 수 없는" 기업이 되었는지 여부입니다. 이들의 실패는 경제적 문제뿐 아니라 더 광범위한 파급 효과를 초래할 수 있습니다. 일각에서는 이러한 상황이 대형 금융기관들이 전면적인 경제 붕괴를 막기 위해 막대한 구제금융을 받아야 했던 2008년 글로벌 금융 위기와 유사해질 수 있다고 우려합니다. 만약 AI 붐이 실제로 붕괴된다면, 미국 경제는 더욱 큰 어려움에 직면할 수 있습니다.

장기 전망: 인공지능의 미래는 여전히 낙관적입니다.

인공지능(AI) 붐과 관련된 리스크 에도 불구하고, 기술이 계속 발전함에 따라 많은 사람들이 AI의 미래에 대해 낙관적인 전망을 갖고 있습니다. 닷컴 버블 당시 많은 기업들이 광섬유 케이블 설치에 투자했는데, 당시에는 과도하고 낭비적인 투자처럼 보였지만, 결국 이 광섬유들은 광대역 인터넷의 기반이 되었습니다. 1990년대에 건설되었지만 사용되지 않았던 광섬유 케이블들은 이후 인터넷 발전에 매우 중요한 역할을 했습니다. 마찬가지로, 오늘날 건설되는 데이터 센터들은 일시적인 용량 과잉을 겪더라도 미래에는 완전히 활용될 가능성이 높습니다.

물론, AI 개발은 예상보다 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 과정에서 몇몇 유망한 기업들은 살아남겠지만, 기업 가치는 크게 변동할 수 있습니다. 하지만 AI 기술 자체가 거품처럼 갑자기 터지지는 않을 것입니다. 일부 기업은 시장의 시험을 견뎌내지 못할 수도 있지만, AI 산업은 허상이 아닙니다. 이미 실질적인 제품들이 개발되었고 엄청난 잠재력을 입증했습니다. AI는 월스트리트가 지금까지 감행한 가장 큰 도박이라고 할 수 있으며, 위험 감수로 유명한 월스트리트에게 있어 이 투자는 '궁극의 도박'으로 여겨질 수 있습니다.