생성형 AI가 폭발적으로 성장한 지 3년 반이 지난 지금, 시장은 새로운 분기점에 진입했습니다. 낙관론은 계속해서 가속화되는 반면, 회의론은 누적되고 있습니다. 단순히 "거품"이 발생했는지 여부를 판단하는 것만으로는 현재의 복잡한 상황을 설명하기에 충분하지 않습니다. "AI 거품과 분기점" 시리즈는 시장, 기술, 산업, 기업 등 다양한 관점에서 주요 변수들을 탐구할 것입니다. 이 글은 시리즈의 첫 번째 글입니다.

글쓴이: 샤오징

기사 출처: 텐센트 테크놀로지

6월 9일, 한국 코스피 지수가 급반등하며 장중 한때 5% 가까이 상승했습니다. 코스피 200 선물은 5% 상승하여 매수 사이드카가 발동되고 알고리즘 거래가 5분간 중단되었습니다. 전날(6월 8일) 코스피 지수는 8% 이상 하락하며 8000포인트 아래로 떨어졌습니다.

지난 2년간 한국은 전 세계 AI 시장의 변동에 가장 민감하게 반응한 국가라고 해도 과언이 아닙니다. 엔비디아와 HBM의 가격이 상승했고, AI 서버 생산 확대로 SK하이닉스의 주가가 올랐으며, 스토리지 가격 상승은 삼성과 마이크론의 기업 가치 평가 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 이러한 현상은 전 세계 AI 인프라 확장에 대한 기대감을 높이는 동시에, 이러한 확장이 과열된 것은 아닌지에 대한 시장의 회의적인 시각을 불식시켰습니다.

따라서 한국 증시에서 상승과 하락 사이에 반복적으로 발생하는 거래 냉각 메커니즘은 인공지능에 대한 글로벌 자본 시장의 의견 차이가 커지고 있음을 반영합니다.

차트: 한국 증시의 융자 잔액 사상 최고치를 기록했습니다.

한편으로, AI는 여전히 가장 확실한 투자 테마입니다. 칩, 스토리지, 클라우드 컴퓨팅부터 대규모 기업에 이르기까지 거의 모든 핵심 자산이 "AI 인프라"라는 가치 평가 프레임 에 다시 통합되었습니다.

해시레이트 에 대한 수요가 계속 증가하는 한, 오늘날의 자본 지출, 공급망 가격 상승, 그리고 높은 기업 가치 평가는 모두 미래 성장을 위한 선제적 투자로 해석될 수 있습니다.

반면, 의구심 또한 커지고 있다.

인공지능(AI)은 점점 더 비싸지고 있습니다. 대기업들은 자본 지출을 계속해서 상향 조정하고 있고, 대규모 기업들의 기업 가치는 상승하고 있으며, AI 스타트업들은 기업공개(IPO)를 위해 줄을 서고 있습니다.

생성형 AI 붐이 일어난 지 3년 반이 지난 지금, 거품 붕괴에 대한 심각한 논의가 세 차례나 있었습니다. 각 논의마다 명확한 촉발 사건과 논리적 연쇄, 그리고 치명적일 것 같은 의구심이 존재했습니다. 하지만 시장은 매번 틈새에서 새로운 희망을 발견하고 투자를 지속해 왔습니다.

이번에는 시장 반응으로 판단컨대, 이미 네 번째 가격 변동의 중심에 들어선 것으로 보입니다.

몇몇 투자자들은 "거품에 대해 이야기하기에는 아직 너무 이르다. 비록 거대 기업들의 현금 흐름이 줄어들기 시작했지만, 그들의 투자는 여전히 확고하고 가속화되고 있다. 거대 기업들이 투자를 늦추는 조짐을 보일 때에만 경계해야 한다"고 말했다.

하이퉁 인터내셔널의 집행위원회 위원이자 연구부 부장 겸 수석 경제학자인 장이둥은 "이번 AI 물결은 1993년부터 2000년까지의 인터넷 물결보다 훨씬 더 강력하다. AI 시대에는 고급과 저가의 구분이 없고 오직 확산만이 있을 뿐이다."라고 말했다.

현재 AI 시장의 핵심적인 모순은 바로 이것입니다. 모두가 가격이 점점 더 비싸지고 있다는 것을 알고 있고, 성장률이 결국 거품을 꺼뜨릴 것이라고 믿고 있지만, 아무도 먼저 내려오려 하지 않습니다.

01 2년 반, 세 가지 "거품 이론" 그리고 위험한 합의

AI 거품설은 2년 동안 지속되어 왔습니다. 각 "거품설"은 AI 산업의 패러다임 전환과 그 전환을 둘러싼 자본의 열풍 및 불확실성을 반영합니다.

첫 번째 사례는 2024년 6월에 발생했습니다. 세쿼이아 캐피털은 유명한 보고서 "AI의 6천억 달러 질문"을 발표하며 막대한 자본 지출에 대한 의문을 처음으로 제기했습니다. 세쿼이아의 질문은 다음과 같았습니다. 당시 엔비디아의 데이터 센터 매출과 GPU의 총 소유 비용을 기준으로 볼 때, AI 산업이 이러한 규모의 인프라 투자를 감당하려면 연간 약 6천억 달러의 매출이 필요하다는 것이었습니다.

당시 지배적인 AI 패러다임은 사전 학습 확장 법칙이었습니다. 즉, 모델이 클수록, 데이터가 많을수록, GPU가 많을수록 성능이 좋다는 것이었습니다.

2024년 초부터 세쿼이아 캐피털이 의구심을 제기하기 전까지, 슈퍼 마이크로의 주가는 217%, 엔비디아의 주가는 150% 급등했습니다. 시장의 믿음의 기반은 간단한 공식, 즉 AI = 해시레이트= 엔비디아였습니다.

세쿼이아를 둘러싼 의구심은 3개월도 채 지속되지 않았습니다.

2024년 9월, OpenAI는 o1을 출시하며 추론을 위한 새로운 컴퓨팅 패러다임을 제시했습니다. 기존의 대규모 모델에 의존하는 대신, 더 긴 사고 시간을 강조하고 강화 학습(RL)과 결합된 사후 학습을 통해 모델 성능의 한계를 뛰어넘었습니다. 이로써 AI 성능의 새로운 성장 곡선이 열렸고, 해시레이트 수요를 견인할 두 번째 성장 동력이 등장했습니다.

하지만 새로운 패러다임 자체에 곧 새로운 균열이 생겼습니다. DeepSeek R1이 출시되면서 추론 과정에서의 연산 효율성을 극한까지 끌어올렸고, 6백만 달러 미만의 훈련 비용으로 최첨단 모델에 버금가는 추론 능력을 달성했습니다.

2025년 1월 27일, 엔비디아는 단 하루 만에 시총 5,930억 달러나 급락했다. 이로써 두 번째 거품 붕괴설이 등장하기 시작했다.

시장의 회의적인 시각의 핵심은 과연 그토록 막대한 해시레이트 투입하여 동일한 수준의 AI 기능을 구현할 필요가 있는가 하는 것이었습니다. 이러한 불안감은 순식간에 휩쓸었지만, 곧 사그라들었습니다. 한 달 후, 엔비디아는 블랙웰의 분기 매출 110억 달러를 기록하며 예상치를 훨씬 뛰어넘는 실적을 발표했습니다. 시장은 이러한 성과를 통해 새로운 추론 패러다임이 더 많은 추론 수요를 창출할 것이며, 전체 컴퓨팅 파워 수요는 감소하지 않고 오히려 증가할 것이라는 점을 입증했습니다.

추론 패러다임을 주도하는 OpenAI는 이러한 시장 트렌드의 중심에 서게 되었으며, OpenAI와 계약을 체결하는 기업은 주가가 급등하는 현상을 경험합니다. CoreWeave는 5년간 119억 달러 규모의 계약을 체결하며 기업공개(IPO)를 성공적으로 마쳤고, Oracle은 3천억 달러 규모의 "프로젝트 스타게이트" 계약으로 새로운 기록을 세웠으며, Broadcom은 수십억 달러 규모의 맞춤형 칩 주문을 확보했습니다.

이번에는 시장 신뢰도가 가장 빠르게 흔들렸고, 오픈AI는 "학습 경쟁"에서 "추론 기능의 대규모 배포"로 믿음의 기반이 옮겨가면서 다수의 "개념 주식"을 창출했습니다.

세 번째는 2025년 10월부터 11월까지 진행될 예정입니다.

골드만삭스는 인공지능(AI) 거품의 다섯 가지 징후를 제시하는 보고서를 발표했습니다. 이 징후에는 자본 지출(CapEx) 정점, 기업 이익 성장 둔화, 기술 기업 채무 증가, 연준의 금리 인하 사이클 시작, 그리고 신용 스프레드 확대가 포함되었으며, 특히 1997년 닷컴 버블 직전 상황과 유사점을 지적했습니다. 뱅크 오브 아메리카의 펀드매니저 설문조사에서는 20년 만에 처음으로 "과잉 투자"라는 평가 항목이 포함되었습니다. 같은 주에 와이어드(Wired)와 애틀랜틱(The Atlantic)은 심층 조사 기사를 발표하며 동일한 결론을 내렸습니다. 바로 기업의 AI 투자 중 95%가 실질적인 수익을 창출하지 못했다는 것입니다.

AI 산업 전반에 걸쳐 떠돌던 대규모 AI 투자에 대한 이야기가 절정에 달했습니다. 엔비디아의 매출은 클라우드 업체에서 나오고, 클라우드 업체들의 AI 매출 성장은 모범 기업들의 확장에서 비롯되며, 모범 기업들의 기업 가치는 투자자들에 의해 평가되고, 투자자들의 수익은 모범 기업들의 장부상 재평가에서 발생합니다.

그렇다면 인공지능 개발 비용은 누가 부담하는 걸까요?

2025년 3분기 실적 발표에서 미국 주요 증시 기업들은 애널리스트들의 날카로운 질문에 거의 동일한 답변을 내놓으며, 골드만삭스의 자본 지출 정점 분석에 반박했습니다. 그들은 "미래를 놓치는 것보다는 과잉 투자하는 편이 낫다"고 말했습니다. 골드만삭스는 보고서에서 현재 상황이 1999년보다는 1997년과 더 유사하다고 언급하며, 거품의 조짐이 보이지만 아직 붕괴까지는 시간이 걸릴 것이라고 시사했습니다.

2025년 11월, 연준은 금리를 25bp 추가 인하했고, 유동성은 계속해서 주식 시장의 밸류에이션을 뒷받침했습니다. 나스닥 지수는 회의적인 시각 속에서도 연이어 사상 최고치를 경신했습니다. 시장의 공통된 의견은 "거품이 있을지도 모르지만, 지금 손절매하는 것보다 계속 보유하는 것이 더 위험하다"는 것이었습니다.

하지만 이러한 의구심을 진정으로 불식시킨 것은 새로운 패러다임의 등장이었다.

2025년 하반기에는 에이전트형 AI가 폭발적인 성장을 경험하며, 대화형 AI를 자율적인 계획, 실행 및 반복이 가능한 디지털 직원으로 탈바꿈시킬 것입니다. AI는 워크플로우를 직접 대체하여 수익 수준을 "검색 대체"에서 "노동력 대체"로 끌어올릴 것입니다. 더욱 중요한 것은 에이전트가 대화형 AI보다 수십 배 더 많은 토큰을 소비한다는 점이며, 해시레이트 에 대한 수요는 줄어들기는커녕 오히려 몇 배나 증가할 여지가 생겼다는 것입니다.

'거품 이론'의 초기 세 차례 물결을 되돌아보면, 항상 세 가지 공통된 흐름이 존재해 왔습니다.

해시레이트 에 대한 수요는 얼마나 지속될까요? 막대한 AI 투자 비용은 누가 부담할 것이며, 투자 수익률은 어떻게 될까요? 대규모 모델이 새로운 패러다임의 돌파구를 마련할까요?

세 차례의 논의 끝에 시장에는 위험한 합의가 형성되었습니다. 바로 "의심은 언제나 금방 틀린 것으로 판명될 것이다"라는 것입니다.

행동 금융학 경험에 따르면, 공황 이후 시장에 다시 진입하는 투자자들은 공황이 틀렸다는 것을 "확인"했기 때문에 이전보다 리스크 감수 성향이 더 높은 경우가 많습니다.

02 네 번째 AI 거품과 세 가지 균열

최근 며칠간 시장이 급격한 변동을 보였습니다.

기술 대기업들의 "수익"과 "현금 흐름" 사이에 처음으로 균열이 생겼다.

2026년 1분기 실적 발표 시즌에 IT 대기업들은 사상 최고 수익을 올리고 있지만, 현금 흐름은 거의 제로에 가까워지고 있습니다. 아마존의 잉여현금흐름은 전년 대비 95%나 급감했고, 4대 IT 기업은 하루에 총 20억 달러를 소진하고 있습니다. 이러한 대기업들의 "순이익 증가"는 AI 기업 투자에 대한 명목상의 재평가로 해석되고 있으며, AI 투자 수익을 투자 결정의 정당성 근거로 삼고 있다는 비판을 받고 있습니다. 이는 순환 논리에 불과합니다.

골드만삭스는 지난 4월, 2026년 S&P 500 기업들의 예상 수익 성장률 중 약 40%가 AI 관련 자본 투자로 인한 산업 전반의 파급 효과에서 비롯될 것이라고 발표했습니다. 여러 투자은행과 언론 매체들은 2026년까지 주요 하이퍼스케일 클라우드 업체들의 AI 관련 자본 지출이 6천억~7천억 달러를 넘어설 것으로 추정하고 있습니다.

한 언론 평론가는 "실리콘밸리의 거대 기술 기업들은 너무 가난해서 이익만 남았다"고 평했습니다. 이는 미국 상장 기업들의 전반적인 성장 기대치 역시 같은 토대 위에 세워져 있음을 의미합니다. 즉, AI 투자(CapEx)는 줄어들 수 없고 늘어날 수밖에 없으며, 한 부분의 변화는 전체에 영향을 미칩니다.

모건 스탠리는 초거대 기업의 매출 대비 자본 지출(CapEx) 비율이 2026년에는 34%, 2028년에는 37%에 달해 2000년 닷컴 버블 당시의 최고치인 32%를 공식적으로 넘어설 것이라고 지적했습니다. 2026년에서 2028년 사이, 상위 5개 기업의 AI 인프라 투자 총액은 2조 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

더욱 은폐된 사실은 이 다섯 회사가 거의 1조 달러에 달하는 장외 임대 계약, 즉 아직 건설되지 않은 데이터 센터에 대한 장기 계약을 보유하고 있다는 점이며, 이는 어느 회사의 재무제표에도 나타나지 않습니다.

전 세계적으로 AI 사용량이 급증하고 있으며, 많은 기업들이 "토큰 최대화"를 요구하고 있습니다. AI 시대에 뒤처질지도 모른다는 정서 이 확산되면서, CEO들은 직원들의 카드 결제를 유도하여 "토큰 사용을 촉진"하기 위해 경쟁하고 있습니다.

하지만 "토큰 최대화" 운동에서는 에이전트 아키텍처 내의 시스템적 중복성으로 인해 대량 의 토큰이 소비됩니다. 과도하게 설계된 Harness는 대규모 모델에서 토큰 호출량을 급증시키는 거품을 만들어냈습니다. 아직까지 어떤 조직도 "효율적인 연산"과 "아키텍처적 유휴 시간"의 비율을 분석하지 못했습니다.

우버는 2026년 첫 4개월 동안 연간 AI 코딩 예산을 모두 소진했습니다. 토큰 사용량 극대화에 따라 엔지니어들은 클로드 코드(Claude Code)와 같은 도구를 병렬 처리 방식으로 활용하기 시작했습니다. 여러 작업이 동시에 실행되고, 여러 작업 트리가 동시에 작동하며, 에이전트가 자율적으로 검색, 생성, 오류 보고 및 버그 수정 작업을 장기간 수행했습니다. AI 사용량은 증가한 것처럼 보였지만, 재무 부서는 이러한 토큰이 궁극적으로 창출하는 정량화 가능한 성과를 즉시 파악하는 데 어려움을 겪었습니다.

통화 횟수는 모범 기업을 평가하는 핵심 지표이지만, 이 지표 자체가 과장되었다면 이를 기반으로 한 1조 달러 규모의 기업 가치는 얼마나 신뢰할 수 있을까요?

에이전트 중심 패러다임이 제시하는 기업 생산성 향상이라는 주장이 실제로 효과적인지는 시장의 두 번째 난관입니다.

자본 시장의 열기가 계속되고 있습니다. 앤트로픽은 약 9,650억 달러의 기업 가치를 인정받아 비밀리에 기업공개(IPO)를 신청한 것으로 알려졌습니다. 오픈아이언 역시 IPO를 비밀리에 신청했으며, 융자 후 기업 가치는 8,520억 달러로 평가되었습니다.

분명히 시장은 아직 실현되지 않은 미래에 대해 높은 가격을 지불하고 있습니다. 이것이 반드시 폭락을 의미하는 것은 아니지만, 오류 발생 여지가 극히 제한적임을 시사할 수 있습니다.

브리지워터 어소시에이츠의 창립자 레이 달리오가 6월 3일 인터뷰에서 “모든 위대한 기술 변화는 거품을 만들어냅니다. 누구도 이를 완벽하게 정확하게 예측할 수 없습니다. 시장 점유율 확보하기 위해 대량 투자를 하든지, 아니면 투자를 소홀히 하여 시장 점유율 잃든지 둘 중 하나를 선택해야 합니다.”라고 말했습니다.

달리오에 따르면 거품은 투자자들이 서류상의 부를 현금으로 바꾸려 하는 과정에서 터지며, 현재의 AI 기반 시장도 "이러한 경로를 따라가고 있다"고 합니다. 비록 AI 자체는 "놀라운 기술"이지만 말입니다.

이러한 관점에서 볼 때, 기술의 장기적인 가치와 단기적인 가치 거품은 공존할 수 있으며, 인터넷 자체가 닷컴 버블 붕괴 이후 세계 경제를 근본적으로 재편한 것과 마찬가지입니다.

생성형 AI의 거품 현상을 거시적인 관점에서 논하는 것은 언론이 좋아하는 주제이지만, 투자자들의 눈에는 "타당한 주제"로 여겨지지 않습니다.

피터 틸은 "AI 기술은 현실이지만, 시장은 이미 향후 15~20년을 기준으로 가격을 책정했다"고 믿습니다. 2025년 3분기에 그는 보유 포지션 의 40%에 해당하는 1억 달러 상당의 엔비디아 포지션 전량 매도했고, 테슬라 주식도 76% 줄여 전체 포지션 65% 축소했습니다. 그는 1999년 닷컴 버블 붕괴를 정확하게 예측했는데, 이번에는 다를까요? 아직은 알 수 없습니다.

하지만 한 가지는 확실합니다. 피터 틸은 2025년 말에 시작될 예정이었던 에이전트 패러다임 열풍을 놓쳤습니다.

피터 틸뿐만이 아닙니다. 버크셔 해서웨이의 2026년 1분기 보고서에 따르면 워렌 버핏의 현금 포지션 역대 신고점 인 3,974억 달러로 급증했으며, 이는 그의 총자산의 59%에 해당합니다.

기술 발전의 장기적인 긍정적 추세가 투자자들이 단기적으로 차익 실현이나 포지션 축소를 하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다. 장기적인 추세와 단기적인 투자 전략 사이의 모순이 시장의 세 번째 균열입니다.

이 세 가지 균열을 넘어서면서 시장의 불안감이 고조되기 시작했습니다. 미국의 금리 인상 기대감이 높아지고 인공지능(AI) 투자가 과열되었는지에 대한 의문이 제기되면서, AI 열풍의 '순수한' 시장 중 하나인 한국은 상당한 변동성을 경험했습니다. 한국의 상승세는 AI에 대한 확고한 믿음에서 비롯되었고, 하락세 역시 그 믿음의 약화에서 비롯되었습니다.

따라서 투자와 거래는 극도로 어려운 국면에 접어들었습니다.

많은 경험 많은 투자자들은 여전히 ​​"AI 거품은 아직 도래하지 않았다"고 굳게 믿고 있습니다. 그러나 AI가 거품인지 저평가되었는지 판단하는 것과 효과적인 투자 시스템을 구축하는 것은 완전히 별개의 문제입니다. 전자는 방향성 판단에 관한 것이고, 후자는 타이밍, 포지션, 가치 평가, 현금 흐름, 그리고 매도 시점을 종합적으로 검토하는 것입니다.

믿음은 여전히 ​​남아 있지만 변동성이 높아진 시장에서 장기적인 추세를 정확하게 예측한다고 해서 대부분의 사람들이 단기적인 하락세를 견뎌낼 수 있는 것은 아닙니다. 네 번째 생성형 AI 거품은 아직 도래하지 않았을지 모르지만, 경계해야 할 시점은 왔습니다. 경험 많고 적응력 뛰어난 선장은 거친 파도를 헤쳐나가 보물을 찾을 수 있지만, 평범한 선원은 폭풍 속에서 목숨을 잃을 수도 있습니다.