AI가 거품이 아니고 AI 관련주가 거품이다. - 구별을 명확히 해야 ....
AI 투자, 1%의 규모에도 '미래의 완전한 성공'을 선반영한 가격 거품 경고
AI 산업에 대한 현재 투자는 미국 GDP 대비 약 1.2% 수준에 불과합니다. 이는 전 산업의 근본적인 구조 변화를 일으키기에 충분한 물량이 아니며, 기술 확산 속도 역시 초기 단계에 머물러 있습니다. 그럼에도 불구하고, 금융 시장은 이미 AI 기술 혁명이 완성된 것과 같은 수준으로 기대감을 가격에 반영하고 있습니다. 현재의 주가와 기업 가치평가는 기술의 ‘현재 실현 가치’가 아닌, '미래의 완전한 성공' 시나리오를 선반영하고 있다는 분석이 지배적입니다. 문제는 이러한 시장의 기대 선반영 속도가 현실 경제의 생산성 개선 및 실적 성장 속도를 현저히 초월하고 있다는 점입니다. 과거 닷컴 버블 당시에도 인프라 구축과 기술 도입은 활발했으나, 기업의 실질적인 수익 창출과 실적 개선이 그 속도를 따라가지 못하며 거품이 붕괴된 전례가 있습니다. 현재 AI 산업의 상황 역시 이와 유사하다는 경고가 나옵니다. 많은 기업이 'AI 도입'을 선언하지만, 대부분의 프로젝트는 아직 시범 단계에 머물러 있으며, 실질적인 비용 절감이나 매출 증대 효과가 통계적으로 유의미하게 포착되지 않고 있습니다. 즉, 기술적 성과는 초기이지만 시장은 이미 수십 배에 달하는 높은 밸류에이션을 부여함으로써, 아직 씨앗을 심은 단계임에도 불구하고 미래의 풍성한 열매 가치를 미리 치르고 있는 셈입니다. 이 때문에 일부 경제학자들은 현재의 낮은 투자 비용(GDP의 약 1%)에도 불구하고 시장의 기대감은 이미 더 큰 규모의 투자(GDP의 3%)가 이루어졌을 때 나올 법한 수준에 도달했다고 진단하며, 과도한 기대감으로 인한 거품 붕괴 가능성을 경고하고 있습니다.
🔗 https://www.theguardian.com/business/2025/oct/08/bank-of-england-warns-of-growing-risk-that-ai-bubble-could-burst 🔗 https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/759965/sam-altman-openai-ai-bubble-interview
💰 비효율적 버블 구조: AI 투자, 왜 경제적 생산성으로 연결되지 못하는가
AI 기술은 화려한 기술적 진보를 보여주고 있지만, 이러한 발전이 즉각적인 경제적 효율성 및 기업의 수익 증대로 이어지지 못하는 구조적 한계를 내포하고 있습니다. AI 투자의 상당 부분이 실제 기업 운영의 근본적인 변화를 가져오기보다는 ‘시연(PoC)용’ 또는 ‘내부 단순 효율화’ 수준에 그치고, 나아가 ‘혁신 기업 이미지 구축’을 위한 마케팅성 투자로 활용되는 경우가 많습니다. 특히 AI 구현에 필수적인 반도체 인프라, 대규모 데이터센터 구축, 그리고 이 모든 것을 구동하기 위한 천문학적인 전력망 확보 등은 막대한 초기 투자 비용을 요구하지만, 이러한 인프라가 곧바로 그만한 수익을 창출하지 못하는 상황입니다. 오히려 AI 운영에 필요한 높은 전력 비용, 시스템 유지보수 비용, 그리고 희소한 고급 AI 인재의 높은 인건비가 기업의 마진을 지속적으로 압박하는 요인이 됩니다. 더욱이, AI 모델과 하드웨어의 발전 속도가 매우 빠르기 때문에, 기업이 대규모 투자를 단행하더라도 1~2년 만에 해당 기술이 구형(舊型)이 될 위험, 즉 투자비 회수 기간이 짧고 감가상각 위험이 매우 큰 구조입니다. 이로 인해 시장 전체가 "기술은 쉼 없이 진보하지만, 실질적인 경제적 수확은 계속해서 미뤄지는" 모순적인 상황에 직면해 있습니다. 현재의 1% 수준 투자만으로는 산업 전반을 혁신하기에는 턱없이 부족하며, 동시에 낮은 투자 효율성 때문에 기업들이 추가 자금 투입을 망설이는 악순환이 발생하고 있습니다. 결론적으로, AI 산업은 기술적 진보의 속도와 경제적 회수의 속도가 불균형한 '비효율적 버블 구조'를 형성하고 있다는 비판을 피하기 어렵습니다.
🔗 https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/ceo-of-americas-largest-bank-jamie-dimon-makes-a-grim-prediction-says-more-worried-than-others-about-ai-investors-as-/articleshow/124419046.cms 🔗 https://www.theguardian.com/business/2025/oct/08/bank-of-england-warns-of-growing-risk-that-ai-bubble-could-burst
⚙️ 총량 확대보다 구조 교정: 3% 투자 목표 이전에 해결해야 할 AI 산업의 병목 현상
일부 전문가들은 현재의 GDP 1.2% 수준의 AI 투자를 최소 3%까지 확대해야 비로소 산업 전반에 걸친 혁신과 환골탈태가 가능하다고 주장합니다. 그러나 더 근본적인 문제는 단순한 **투자 '총액' 확대가 아니라 AI 산업의 '구조적 한계'**에 있다는 지적이 설득력을 얻고 있습니다. 단순히 투입되는 자본의 규모를 세 배로 늘린다고 해서 기업들의 생산성이나 국가의 고용 구조가 자동으로 개선되지는 않습니다. 현재 AI 산업은 소수의 거대 기업(빅테크)이 AI 칩, 클라우드 컴퓨팅 인프라, 핵심 모델 등을 독점하는 고도로 집중화된 시장 구조를 가지고 있어 진입장벽이 매우 높습니다. 이러한 상황에서 자금만 추가로 투입될 경우, 그 혜택은 독점적 지위에 있는 대형 기업에 집중되고, 정작 혁신이 필요한 중소기업이나 일반 산업 분야의 디지털 전환 속도는 오히려 더뎌질 수 있습니다. 또한, AI 기술 확산을 위한 필수적인 공공 인프라(특히 전력망, 데이터 보안 시스템)가 충분히 뒷받침되지 않는 상태에서 3% 목표를 향해 자금만 쏟아붓는다면, 이는 비효율적인 투자를 야기하고 거품만을 확대시키는 결과를 초래할 수 있습니다. 전력 부족, 인재 병목, 사이버 보안 위협 등 현실적인 구조적 한계가 해소되지 않은 채 자금만 투입되면 투자의 비효율성만 증폭됩니다. 따라서 지금 필요한 조치는 AI 투자 '속도'를 높이는 것보다 투자 '방향'을 교정하는 데 있습니다. GDP 3% 투자를 막연한 목표로 삼기보다, 현재 투입되고 있는 1%의 자본이 어떻게 실질적인 경제 성과와 생산성 향상으로 연결될 수 있는지에 대한 엄격한 검증과 구조 개선이 선행되어야 합니다. 이러한 구조적 비효율성이 해결되지 않는 한, 투자 규모가 세 배로 늘어난 3%의 자본 역시 세 배 커진 규모의 거품으로 되돌아올 위험이 매우 높다는 분석입니다.
🔗 https://www.theguardian.com/business/2025/oct/08/bank-of-england-warns-of-growing-risk-that-ai-bubble-could-burst 🔗 https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/759965/sam-altman-openai-ai-bubble-interview