# AI 거품, 닷컴 버블의 17배·서브프라임의 4배 규모 > Clean Markdown view of GeekNews topic #23506. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=23506](https://news.hada.io/topic?id=23506) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/23506.md](https://news.hada.io/topic/23506.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-10-08T08:34:38+09:00 - Updated: 2025-10-08T08:34:38+09:00 - Original source: [morningstar.com](https://www.morningstar.com/news/marketwatch/20251003175/the-ai-bubble-is-17-times-the-size-of-the-dot-com-frenzy-and-four-times-subprime-this-analyst-argues) - Points: 9 - Comments: 1 ## Summary 최근 인위적 **저금리 환경**에 힘입어 AI 관련 **투자**가 급격히 늘어나며, 주요 리서치 기관들은 현재의 AI 시장이 **닷컴 버블의 17배, 서브프라임 위기의 4배**에 달하는 사상 최대 규모의 **거품**이라고 분석합니다. 대형 언어모델(LLM)의 **성능 개선 한계**와 **수익성 부족**, 그리고 **비효율적 자본 배분** 문제로 인해 AI 및 플랫폼 기업의 가치가 과대평가되고 있음을 지적합니다. AI 관련 투자 과열이 정점을 지난 뒤에는 **경제 침체**와 **디플레이션 위험**이 현실화할 수 있다는 경고와 함께, 자산 배분에서는 **원자재·신흥국 시장, 금, 단기 국채** 등 방어적 전략의 필요성이 강조되고 있습니다. ## Topic Body - **AI 관련 투자가 인위적으로 낮은 금리**에 힘입어 폭발적으로 증가했으며, **역사상 최대 규모의 거품**을 형성함 - 독립 리서치 기관 MacroStrategy Partnership은 **AI 거품이 닷컴 버블의 17배, 서브프라임 위기의 4배 규모**라고 주장 - 보고서는 19세기 경제학자 **Knut Wicksell의 이론**을 바탕으로, 낮은 금리가 자본을 비효율적으로 분배해 GDP의 일부가 잘못 쓰이고 있다고 설명 - **LLM의 성능 향상 한계와 수익성 부재**도 지적되며, 모델 비용이 10배씩 증가해도 개선이 거의 없다는 점을 예로 듦 - 분석가는 **AI·플랫폼 기업 비중 축소**, **자원·신흥국(인도·베트남) 투자 확대** 및 **금·단기 국채·엔화 매수 전략**을 추천함 --- ### AI 버블 규모와 근거 - 최근 인위적으로 낮은 **금리 환경**이 AI 투자 붐을 부추겼음 - MacroStrategy Partnership은 현재의 **AI 투자가 역사적 거품 중 최대 규모**라고 평가함 - 닷컴 거품 대비 17배, 2008년 부동산 위기 대비 4배에 해당하는 **‘Wicksellian 적자(Wicksellian deficit)’** 로 계산 - 이는 AI뿐 아니라 부동산, NFT, 벤처 투자 등 **저금리로 인한 비효율적 자본 배분 영역** 전체를 포함함 - **Knut Wicksell의 이론**에 따르면, 이상적 자본 배분은 **기업 차입 비용이 명목 GDP보다 2%p 높을 때** 이루어짐 - **연준의 양적완화**로 장기간 이 조건이 깨지면서 **과잉투자**가 일어났다는 주장 ### LLM 기술의 한계와 비판 - 보고서는 **대형 언어모델(LLM)의 확장 한계**를 지적함 - 한 소프트웨어 회사의 작업 완수율이 1.5%~34%에 불과했고, 그마저도 일관되지 않았다는 연구를 인용 - **AI 도입률이 대기업에서 감소세**에 접어들었으며, 실제 사용 예시에서도 논리적 오류 다수 발생 - 모델 학습비용은 급등했지만 **효율 개선은 미미**하다고 분석 - ChatGPT-3 훈련비용은 5천만 달러, GPT-4는 5억 달러, GPT-5는 50억 달러에 달했음 - GPT-5는 출시 지연 후에도 성능 향상이 거의 없었다고 평가됨 - 경쟁사 추격이 쉬워 **진입장벽(모트)** 도 사실상 없음 ### LLM 비즈니스 모델의 수익성 문제 - “LLM으로 **상업적 가치** 있는 앱을 만들기 어렵다”는 문제도 있음 - 생성물은 흔히 **게임, 공공 도메인(예: 과제)** 등으로 재탕되거나 저작권 제한에 부딪힘 - 효과적 광고 구현이 어렵고, 세대가 거듭될수록 **훈련 비용**은 폭증, **정확도 이득**은 급감함 - 결국 **모델별 가격 경쟁력, 수익성, 차별화** 부족 문제가 지속 발생함 - 사용량 높은 고객층조차 개발사 입장에서는 **월 구독료 대비 원가 부담**이 더 큼 ### 경기 전망과 정책적 영향 - **데이터센터 투자와 부의 효과(wealth effect)** 가 정점에 달한 뒤 후퇴할 경우, - 경제는 닷컴 버블 이후와 유사한 **침체(recession)** 에 빠질 가능성이 높다고 경고 - 이는 미국 경제를 **디플레이션 4단계(Zone 4 deflationary bust)** 로 밀어 넣을 수 있으며, - 연준과 트럼프 행정부가 부양책을 쓰기 어려운 상황이 될 것이라 전망 - 1990년대 초 S&L 사태 이후와 유사하게, 장기적인 **재인플레이션(reflation)** 노력이 필요 ### MacroStrategy Partnership의 투자 전략 제안 - **비중 확대(Overweight)**: 원자재, 특히 **인도·베트남 등 신흥국 시장** - **비중 축소(Underweight)**: AI 및 플랫폼 기업 - **포트폴리오 추천**: - **금(Gold) 관련 주식(GDX)** 매수 - **단기 미 국채** 매수 - **VIX(변동성 지수)** 롱 포지션 - **엔화 매수**, 특히 달러 외 통화 대비 강세 예상 ### 시장 및 기타 뉴스 요약 - S&P 500은 2025년 들어 **30번째 사상 최고치**를 기록, 금 가격은 급등세 - 애플은 폴더블 아이폰 기대 과열로 **Jefferies의 ‘언더퍼폼’ 등급**을 받음 - **Applied Materials**는 미국의 수출 규제로 향후 5분기 매출이 7.1억 달러 감소 예상 - **BlackRock**은 400억 달러 규모의 **Aligned Data Centers 인수 협상** 진행 중 - **미국 기업 실질이익(NIPA 기준)** 이 두 분기 연속 감소, - S&P 500 이익 추정치가 과도하게 낙관적일 수 있다는 **Ned Davis Research**의 분석 제시 ## Comments ### Comment 44671 - Author: neo - Created: 2025-10-08T08:34:39+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견](https://news.ycombinator.com/item?id=45493287) * 이 기사 전체가 실체 없는 내용임을 느낌. 끝까지 읽어보니 헤드라인에서 언급한 ‘17배’가 무엇을 의미하는지에 대한 설명이 거의 없고, 실제로 무엇이 17배인지 알 수 없음 * 원본 연구 노트에 대한 링크도 없고, 사용한 방법론에 대한 디테일도 없음. AI 비즈니스 모델의 부재에 대해서만 언급하고 있는데, 이는 90년대 말 검색엔진에 대해 말하던 것과 유사함. 전체 시장이 AI에 의해 대출 시장처럼 위험에 노출된다고 보기 힘듦. 만약 OpenAI가 망해도, 다른 기업들까지 함께 몰락할 것 같지는 않음 * 간단하게 구글링해보면, 글로벌 금융기관이 1~2조 달러의 모기지 관련 증권에서 손실을 입었고, 미국 부동산 시장은 6조 달러, 주식시장은 추가로 6조 달러 손실을 입었음을 알 수 있음. 숫자를 완전히 신뢰하는 건 아니지만, 규모는 이 정도로 큼. AI 버블이 서브프라임 버블만큼 크다고는 믿기 힘듦. 그래도 금리가 오랜 기간 낮았기 때문에 여러 자산이 높게 평가돼왔고, 버블이 터지면 이와 함께 대규모 조정과 경기침체로 이어질 가능성이 있음 * ‘17배’ 출처는 Julien Garran이라는 사람이 작성한 보고서임. 이 사람이 쓴 것이 스팸성 기사에 인용되고 있음. [이 동영상](https://youtu.be/uz2EqmqNNlE?t=40)에서 연구 내용을 직접 볼 수 있음. '17배'는 "누적 Wicksell spread"라는 거시경제 모델에 기반한 것이며, 이는 금리 영향으로 주식시장이 과대평가됐을 수 있다는 내용임. AI에 관한 이야기는 아님. Wicksell spread 계산법은 ‘연간 GDP 성장률+2%-연간 금리’를 적분해서 만든 그래프임. 현재의 bump가 닷컴 버블 당시보다 17배 큼. 경제 분석 자체는 흥미로움 * 원래 이어진 링크가 이제는 Morningstar 리포트로 대체된 듯함 * 논거와 예시가 너무 빈약하다는 생각이 듦. "인위적으로 낮은 금리가 AI 투자를 촉진했고, 이 투자는 확장 한계에 다다랐다"는 연구기관의 주장인데, 실제로 2022년 이후 수십 년 만에 금리가 최고치로 치솟았음. 이 기본적인 사실조차 틀렸기 때문에 신뢰가 떨어짐. 고금리가 반드시 자산가격에 부정적이라는 내러티브도 에러임. 최고 AI 기업들은 기대 수익률이 연 40-100% 이상이라 1%대와 5%대 금리 차이는 벤처캐피털의 투자 판단에 별 의미 없음. 1980년대와 90년대 후반에도 고금리에도 불구하고 테크기업 가치가 높았던 사례가 있었음. 예시로 든 2001년, 1991년은 오히려 약한 경기침체임. 90년대 초 저축대부조합(S&L) 위기 이후 오히려 경기 호황을 맞음. 쓸모없는 고액 연봉 애널리스트보다 AI가 이런 일에 더 적합함 * 이 기사는 구독자 전용 레터를 인용함. 이 [동영상](https://youtu.be/uz2EqmqNNlE)이 원본 소스와 같은 것으로 보임. Julien Garran의 발언을 요약하면, 미 자본의 잘못된 배분(주택, VC, 크립토 포함)이 닷컴 버블의 17배, 2008년 부동산 버블의 4배 규모라는 것임. 이게 해소되면 단순한 경제침체가 아니라 1979~82년 대처·레이건 시대 때 시작해 WTO와 중국 부상까지 이끌어온 글로벌리즘의 근간을 흔드는 사건이 될 수 있다는 주장임 * 버블을 지탱하려는 각종 금융공학도 결국은 좋지 않은 결말로 이어진다는 생각임. 매번 그런 식임. 불법적이거나 편법적인 기업 행태가 버블 때마다 난무하고, 이것들이 시장 광풍에 가려져 있다가, 조정이 오면 다 드러남 * 최근 Prof G Markets의 [팟캐스트](https://www.youtube.com/watch?v=Oeepx2ZLrCA)를 들었는데, 버블 붕괴 과정이 재밌게 설명되어 있음. 요약하자면 기업들이 부채를 발행하여 자금을 조달하고, M&A, OpenAI의 IPO 등이 일어난 다음, 매출 부풀리기 트릭이 시장 기대를 못 맞추면 곧 망하는 구조임 * 진짜 문제는 ‘구조조정 시 위험의 사회화’임. 결국 정부가 구제금융 해줄 거라는 시그널을 계속 주면, 모두가 무모한 리스크를 취하게 됨. 크면 클수록 구제받게 됨 * 버블에서 가장 좋은 포지션은 거래 중간에 위치한 것임 * 기업들의 매출 대비 평가가 불안할 정도로 높다는 점은 걱정되지만, AI가 범용기술이라는 점에서 아직 시장에서 완전히 손을 떼기 망설여짐. 닷컴 버블 때도 비슷했지만, 결국 기술 자체는 살아남아 빅테크가 생겼음. 큰 고통과 함께 pets.com 등은 사라졌지만, 만약 지금이 또 한 번의 그런 시기라면, 시장에서 아예 빠져있는 게 정말 맞는지 고민임 * 닷컴 버블 당시, NASDAQ이 80% 가까이 하락했고, 그런 붕괴는 미리 알고 피하고 싶은 상황임. 하지만 붕괴는 순식간에 오고, 미리 빠져나가기도 쉽지 않음. 시장 붕괴 중 하루에 20%씩 손실이 나면 팔아야 할지 더 기다려야 할지 심리가 흔들림. 현재는 '서킷 브레이커'로 시장이 일시 정지되기도 하니까, 몇 시간만 늦게 알아도 이미 거래가 중지되어버림. 모두가 동시에 매도하면 시장이 재개될 때 훨씬 더 낮은 가격이 될 수 있음 * OpenAI의 매출 전망을 본 적이 있는지 묻고 싶음 * 중동 투자사 및 사우디 국부펀드, Masayoshi Son, a16z, Tesla 이사회 등은 약간 현실과 동떨어진 듯 투자 행동 중임. 투자자와 주주의 이익을 신경쓰는 것 같지 않음. 자신들이 TBTF(Too Big To Fail, 너무 커서 망할 수 없는)이라 믿는 건지 궁금함. JD Vance도 그 영향인지 의문임. 버블의 크기도 문제지만, 일부가 분명히 ‘책임 묻지 않을 거다’라고 여기는 태도가 더 무서움 * 이들은 언제나 그렇듯, 만일 자신들의 도박이 실패로 끝나면 "중국이 우리(국민)보다 앞설 거니까"라는 식으로 공포심 자극함. 일반 국민들은 이런 ‘우리’에 포함될 때는 Sam Altman이 공공 기금이 필요할 때 뿐임 * 냉소적일 수 있지만, 결과적으로 저 사람들은 정말 책임을 피할 것임. 잘못된 사람이 벌을 받게 될 것이고, "이런 일이 일어날 줄 몰랐다"며 빠져나갈 것임 * 흥미로운 가정 실험임. LLM 트레이닝 비용이 90% 줄지만, 성능은 그대로인 혁신이 나오면 어떻게 될까? (중국발 관련 연구도 최근 나옴.) GPU 수요가 크게 떨어진다면 AI 붐의 경제 구조에 어떤 변화가 있을지 궁금함 * 트레이닝이 저렴해지면, 비용이 줄어들고 모델이 더 저렴하면서 수익성이 좋아짐. 더 큰 모델을 빠르고 많이 만들 수 있고, distillation을 통해 효율을 높인 작은 모델도 많아짐. 트레이닝은 순수한 비용이지만, 추론은 트레이닝을 무시하면 매우 높은 수익성이 있음. 트레이닝 비용 감소는 LLM의 비즈니스에 크게 도움됨 * 이 문제는 AI뿐만 아니라 전반적인 IT에서 동일함. 데이터센터도 더 저렴하고 효율적으로 만들 수 있고, 스마트폰도 더 오래 사용할 수 있음. 결국 기업은 가격 하락으로 경쟁이 치열해지는 시장(레이스 투 더 바텀) 참여를 꺼려함. LLM 트레이닝 저가 혁신은 데이터센터 확장 여력이 완전히 소진된 후에야 본격적으로 확산될 것으로 봄 * Jevons의 역설처럼, 실상 수요가 줄지 않을 수도 있음. Nvidia나 대형 연구소는 밸류에이션이 줄어들겠지만 여전히 꽤 나은 상황임. 중국의 최근 결과는 벤치마크에는 통과했으나 실제 경쟁력까지 갖춘 건 아님 * 실제로도 그런 일화가 있었음. 누구 한 명이 최적화해서 호재가 나왔을 때, 한 번에 10억 달러의 가치가 휘발된 경우도 있었음. 겉보기에 우스꽝스럽지만, 딱 버블 냄새가 남 * 이 문제는 그보다 더 큼. 만약 실수 허용폭이 거의 없는 업무에선 LLM은 적합하지 않음. 하지만 실수 허용폭이 좀만 늘어나면 로컬에서 deepseek 같은 것을 아주 저렴하게 돌릴 수 있음. 결국 대형 데이터센터는 트레이닝을 위한 용도 뿐이고, 대부분의 사람에게 추론 서비스는 경제적으로 타당하지 않음. 이는 앞으로 막대한 금융 문제로 연쇄작용할 수 있는 이슈임 * 이 기사가 놓치는 지점은 LLM의 스케일링이 단일 곡선이 아니란 점임. RL(강화학습)은 특정 능력만 일부 개선하는 스파이크형임. 모델 전체 지능이 늘어나는 게 아니라, 특정 영역의 구멍을 RL로 패치하는 식임. 현실에서는 하나의 스케일링 곡선이 아니라 수천 개의 곡선이 있음. 모형의 ‘최상위 지능’ 향상은 점차 감소곡선이지만, 다양한 영역의 ‘최저수준’을 끌어올리고 있음. 이 점은 실무적으로 모델을 직접 평가지 않는 사람은 잘 모를 수 있음 * 이번 주말에 Llama 3.2-3B 모델을 돌려봤는데, 한계는 아직 더 깊이 알아봐야겠지만 쓸 만함을 느낌. 100파운드짜리 Intel Arc GPU에서도 ‘읽는 속도만큼’ 빠르게 동작함. Arc770(250파운드)도 사서 OpenAI 오픈 웨이트 모델을 돌릴 수 있을지 시험해보고 싶음. 이렇게 보면 대규모 투자도 LLM의 상용화로 쉽게 녹아버릴 수 있을 거란 생각을 하게 됨 * AI 버블이 현재 증시의 20~30%에 달한다는 추정도 있음. 참고로 대공황은 증시가 24% 하락하며 시작됐음. 이 AI 게임을 관리하는 사람들은 정부가 자연스럽게 둔다면 또 하나의 대공황이 온다는 걸 알고 있고, 결국 정부가 구제에 나설 게 확정임. 서민들은 인플레이션, 높은 세금, 국가부채 증가 부담을 지면서, 지배자들은 그 사이 요트와 람보르기니를 누림. 이번 AI 버블은 거의 전적으로 사모펀드 뒷편에 숨어 있어서 서민들은 기회조차 잡기 어려움. 그나마 Nvidia 주식 정도가 예외일 수 있음. 버블이 곧 터질 듯한 분위기임. Nvidia가 OpenAI 데이터센터에 ‘자기 돈으로 자기 물건을 사게 하는’ 식의 순환 투자(서로 돈 빌려주고 자사 제품을 고가에 사게 끔 하는 거래)로 채무 돌려막기 마지막 단계에 진입한 징후임. WeWork의 CEO가 회사에 자기 돈 빌려주고 자사 제품 임대하던 방식과 유사함. AMD도 최근 OpenAI와 비슷한 순환 거래를 하며 자금 돌리기를 시전함. [관련 기사](https://news.ycombinator.com/item?id=45490549)도 있음. 지금 버블 논의가 의미 있을까 싶음. 영화 ‘늑대소년’의 “절대 현금화하게 하지 마라, 그래야 현실이 아니다” 같은 행태가 업계 전반에 퍼짐 * "플레이어들끼리 순환 투자로 서로 버티는" 이런 현상을 최근 AMD와 OpenAI의 전략적 파트너십 발표에서도 떠올림. 그 소식만으로도 AMD가 하루 35% 가까이 급등함 * AI만 버블의 전부가 아님. SpaceX도 마찬가지임. Falcon 9 성공적 사업임에도, 2/3가 Starlink 발사로 외부 매출 없는 내부 거래임. 그럼에도 ULA보다 25배 많은 발사에도 불구 SpaceX 가치가 ULA의 200배에 달함 * "너한테 돈 빌려줄 테니 내 물건 사"는 패턴이 국가 간에도 이뤄질 것으로 봄. 미국이 일본에 돈을 빌려주고, 그 돈으로 일본이 미국에 재투자하게 하고, 모든 게 합법인 척 꾸미는 구조임 * ‘AI 버블이 증시 20~30%를 차지한다’와 ‘거의 전적으로 사모펀드 뒤에 숨었다’는 서술이 모두 맞는지 의문임 * GPU 담보 대출이라는 개념이 있는 줄 처음 알았는데, 굉장히 위험해 보임 * 위험 정도가 아니라, 거의 미친 짓이라고 봄. GPU는 설치하자마자 가치가 급락함 * 솔직히 은행이 손실을 떠안더라도 내 세금으로 구제금융이 나가지 않는다면 상관없지만, 현실은 그렇지 않음.