AI 거품론의 부상
연초부터 이어진 'AI 랠리’가 너무 뜨거웠던 것일까요? AI 기술에 대한 막대한 투자가 이어지는 가운데, 한편에선 'AI 거품론’이 부상하고 있습니다. 전문가들은 AI에 대한 막대한 투자에도 불구하고 뚜렷한 수익 모델이 보이지 않고 있다는 점을 우려하고 있습니다. 오픈AI를 비롯한 AI 스타트업들이 대규모 적자를 쌓고 있는 점도 우려스럽다는 평가입니다. 이러한 상황은 투자자들에게 큰 불안감을 주고 있으며, AI 기술의 미래에 대한 의문을 제기하고 있습니다. AI 기술이 실제로 얼마나 많은 가치를 창출할 수 있을지에 대한 논의가 활발히 이루어지고 있으며, 이는 AI 거품론의 핵심 쟁점 중 하나입니다.
돈 많이 쓰는 데 벌진 못한다?
AI 거품론의 핵심은 투자 대비 성과 부족입니다. 영국 투자은행 바클레이즈는 최근 보고서에서 "빅테크 기업들이 2026년까지 AI 모델 개발에 연간 600억 달러를 지출할 것"이라면서도 "AI 투자를 통한 매출은 연간 약 200억 달러에 불과할 것"이라고 전망했습니다. 들어가는 돈에 비해 벌어들이는 돈이 턱없이 부족하고, 이로 인해 기업들의 수익성과 현금 흐름이 나빠질 것이란 우려가 커지고 있습니다. 실제로 올해 구글의 CAPEX 투자는 지난해에 비해 두 배 가까이 늘어난 상황입니다. 이에 비해 매출 성장률은 20%대에서 크게 변화가 없었으며, 구글은 2분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 남은 하반기에도 분기당 1200억 달러 이상의 CAPEX 투자 규모를 유지하겠다는 입장을 밝혔습니다. 구글의 이 발표가 AI 거품론에 힘을 실어주며 주가 하락을 이끌었습니다. 이러한 상황은 AI 기술에 대한 투자자들의 신뢰를 떨어뜨리고 있으며, AI 기술의 상업적 성공 가능성에 대한 의문을 제기하고 있습니다.
곳간 구멍난 AI 스타트업
오픈AI, 앤트로픽 등 현재 시장을 주도하고 있는 주요 AI 스타트업들의 대규모 적자도 우려를 키우고 있습니다. 미국 테크 전문 매체 디인포메이션의 분석에 따르면 오픈AI는 올해 최대 50억 달러의 적자를 기록할 것으로 추산되고 있습니다. 현재 흐름 상으론 12개월 내에 현금이 고갈될 것이란 전망입니다. 마이크로소프트의 막대한 지원이 없었더라면 아마 진작에 문을 닫아야 했을 것입니다. 오픈AI가 개발한 '챗GPT’의 하루 운영비용은 최대 70만 달러로 추산됩니다. 연간으로는 최대 85억 달러에 달합니다. 반면 오픈AI의 올해 매출은 약 35억~45억 달러 수준으로 추정됩니다. 지난해 매출 약 16억 달러의 2배 이상이지만, 챗GPT 운영비용도 충당하지 못하는 금액입니다. 오픈AI는 앞서 공개한 챗GPT의 음성 서비스와 동영상 생성 AI ‘소라’ 등을 아직 출시조차 못한 상황입니다. 이 서비스들이 선을 보이면 더 큰 운영 비용이 발생할 것입니다. 이러한 상황은 AI 스타트업들의 재정적 안정성에 대한 의문을 제기하고 있으며, AI 기술의 상업적 성공 가능성에 대한 논의를 더욱 복잡하게 만들고 있습니다.
그래도 AI 투자를 멈출 수 없는 이유
빅테크들은 밑 빠진 독에 물 붓기라는 걸 알면서도 투자를 멈추기 어려운 상황입니다. 지금 투자하지 않다가 AI 경쟁에서 뒤처지면, 나중엔 아무리 돈을 써도 따라갈 수 없는 지경에 이를 수 있기 때문입니다. 플랫폼 산업은 기본적으로 독점 지향적이며, AI 서비스도 한 번 주도적 플랫폼이 정해지면 그땐 아무리 투자를 해도 소용이 없을 수 있습니다. 이 때문에 구글의 순다르 피차이 CEO는 최근 실적 발표에서 "AI는 우리가 지금까지 본 것 중 가장 심오한 기술"이라며 "AI에 과소 투자하는 것이 과대 투자하는 것보다 더 큰 위험이 될 것"이라고 언급하기도 했습니다. 이미 이런 위협은 현실화되고 있습니다. 최근 오픈AI가 실시간 검색 기능을 탑재한 ‘서치GPT’ 서비스를 내놓겠다고 밝혔는데, 실제 이 기능이 현실화될 경우 구글의 검색시장 독점을 깰 것이란 전망이 나오고 있습니다. 현재 AI 거품론이 힘을 얻고 있는 상황이지만, 좀 더 장기적인 잠재력을 봐야 한다는 의견도 있습니다. 순다르 피차이 구글 CEO는 "AI 붐이 둔화되더라도 회사가 확보한 데이터 센터와 AI 반도체는 다른 용도로 활용할 수 있다"고 언급했습니다. 실제 구글은 AI 학습을 위한 자체 칩인 ‘텐서 프로세서 유닛’(TPU)을 개발해왔고, 최근 애플은 자사 AI 모델 학습 개발에 이 TPU를 클라우드를 통해 활용했다고 논문을 통해 공개했습니다. AI 모델과 서비스를 개발하기 위한 노력들이 클라우드, 데이터센터, 반도체 등 부가적인 사업 기회를 가져올 수 있다는 의미입니다. 결국 AI에 대한 현재의 대규모 투자를 어떻게 평가할 것인가의 문제는 단기적 성과와 장기적 잠재력 사이의 균형을 어떻게 볼 것인가의 문제로 귀결됩니다. 전문가들은 AI 거품론에 대해 신중하게 접근하되, 기술의 잠재력과 장기적 영향을 함께 고려해야 한다고 조언합니다.