# AI는 거품인가? > Clean Markdown view of GeekNews topic #25006. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=25006](https://news.hada.io/topic?id=25006) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/25006.md](https://news.hada.io/topic/25006.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2025-12-12T03:37:57+09:00 - Updated: 2025-12-12T03:37:57+09:00 - Original source: [oaktreecapital.com](https://www.oaktreecapital.com/insights/memo/is-it-a-bubble) - Points: 3 - Comments: 1 ## Topic Body - **AI 산업과 투자 시장** 모두에서 거품이 형성되고 있는지에 대한 논의가 확산 중이며, 과도한 낙관론이 핵심 변수로 지적됨 - **기술 혁신 기반의 ‘전환형(Inflection) 거품’** 은 단기 손실을 초래하지만 장기적으로 기술 발전을 가속화하는 역할을 함 - **AI 관련 지출과 주가 상승**이 미국 경제와 S&P 500의 성장 대부분을 차지하며, Nvidia 등 주요 기업의 급등이 투자 심리를 자극함 - **부채를 통한 AI 인프라 투자 확대**가 과거 통신·인터넷 버블과 유사한 위험 신호로 언급됨 - **AI의 잠재력과 불확실성**이 공존하는 상황에서, 전면적 낙관이나 회피 대신 **신중하고 선택적인 접근**이 필요함 --- ### 거품의 본질과 반복되는 패턴 - 거품은 **기술적·금융적 혁신 자체보다 과도한 낙관론**에서 비롯됨 - 새로운 기술이 등장하면 초기 참여자들이 큰 수익을 얻고, 뒤늦은 투자자들이 **‘놓칠 수 없다(FOMO)’는 심리**로 몰입 - 단기적으로는 손실이 불가피하지만, 장기적으로는 기술 발전의 기반이 됨 - 과거 사례(남해회사, 인터넷, 광섬유, 서브프라임 등)에서도 **‘새로움’이 상상력을 자극**하며 비이성적 평가를 초래 - **합리적 낙관과 비이성적 열광의 경계**는 판단의 문제이며, 명확히 구분하기 어려움 ### ‘좋은 거품’과 ‘나쁜 거품’ - Byrne Hobart와 Tobias Huber는 거품을 두 가지로 구분 - **‘평균회귀형(Mean-reversion)’ 거품**: 금융적 유행에 불과하며 부를 파괴 - **‘전환형(Inflection)’ 거품**: 철도·인터넷처럼 기술 진보를 촉진하고 사회적 인프라를 구축 - Carlota Perez의 분석에 따르면, **투기적 광풍이 ‘설치 단계(Installation Phase)’를 가능하게 하며**, 이후 ‘배치 단계(Deployment Period)’로 이어짐 - 기술 진보형 거품은 **자본 투입과 실험을 가속화**하지만, 동시에 많은 자금이 소실됨 - 핵심은 **진보를 촉진하되, 그 과정에서 파괴되는 부의 희생자가 되지 않는 것** ### AI 시장의 현황과 불확실성 - AI는 **기업 자본지출, GDP 성장, S&P 500 상승분의 대부분**을 차지 - Nvidia는 시가총액이 26년간 약 8,000배 상승하며 상징적 존재로 부상 - 그러나 **AI의 상업적 활용, 수익 구조, 승자 기업**은 여전히 불확실 - 자동차 산업 사례처럼, 기술의 중요성과 투자 성공은 별개 - **‘복권식 투자(lottery-ticket thinking)’** 가 확산 - 예: 스타트업 Etched가 1,200만 달러 투자로 ‘세계 최대 기업’ 가능성을 내세움 - **수익성, 경쟁 구조, 순환 거래(circular deals)** 등도 의문 - OpenAI와 Nvidia 간 상호 투자·지출 구조가 **‘자기 거래’** 로 비판받음 - Goldman Sachs는 Nvidia 매출의 15%가 이런 거래에서 발생할 것으로 추정 ### 부채 확대와 금융 리스크 - AI 인프라 구축 비용은 **최대 5조 달러**로 추산되며, 주요 빅테크가 **채권 발행으로 자금 조달** - Microsoft·Meta·Alphabet 등은 30년 만기 채권 발행 - **건전한 투자**는 현금흐름 기반의 자기자본 투자, **위험한 투자**는 고객 없이 부채로 데이터센터를 짓는 형태 - **Paul Kedrosky와 Azeem Azhar**는 “AI 인프라가 이미 **‘Minsky Moment’** 단계에 진입했다”고 경고 - 수익보다 빠른 설비투자, **SPV(특수목적법인)** 활용, **벤더 금융** 확산이 위험 신호 - 부채는 **손실을 증폭**시키며, 수요 둔화나 기술 진화에 따라 **데이터센터 과잉·파산** 가능성 존재 - Oaktree와 Brookfield는 **‘신중한 부채 활용’** 을 강조하며, 과잉 지역이 아닌 곳에 투자 중 ### AI의 특수성과 투자 판단 - AI는 **인류의 인지 기능을 대체할 수 있는 기술**로, 과거 혁신과 질적으로 다름 - 코딩·디지털 광고 등에서 이미 인간 노동을 대체 - 수요 예측이 불가능할 정도로 **기술 발전 속도**가 빠름 - 과거 라디오·항공기 산업처럼, **‘불확실성을 기회로 보는 서사’** 가 과열을 부추김 - **AI 버블론과 반론**이 공존 - 유사점: 과도한 기대, FOMO, 순환 거래, SPV, 대규모 시드 투자 - 차이점: 실제 수익 창출, 대규모 사용자 기반, 합리적 P/E 비율 - Anthropic과 Cursor 등은 **매출이 1년 새 100배 성장**, AI 제품의 실질 수요 존재 ### 결론: 신중한 낙관주의 - **AI는 거품일 가능성이 높지만, 동시에 역사적 기술 전환점** - **‘비이성적 과열(irrational exuberance)’** 여부는 시간이 지나야 확인 가능 - 과거 모든 혁신은 과잉 투자와 손실을 동반했으며, **AI도 예외가 되기 어렵다** - **부채의 사용**은 이번 사이클의 위험을 더욱 증폭시킬 수 있음 - 따라서 **전면적 투자나 완전 회피 모두 위험**, **선별적·절제된 참여**가 최선의 전략 - 데이터센터·AI 인프라 투자 역시 **냉정한 분석과 실행력**이 필수 ### 부록: AI와 고용의 미래 - AI는 **노동 절감형 기술**로, 생산성 향상과 동시에 **대규모 일자리 감소** 우려 - Vanguard의 Joe Davis는 “업무 시간의 43%가 절감될 것”이라 분석 - **생산성 향상 ≠ 고용 증가** - 일자리 감소는 세수 감소와 복지 지출 증가로 이어질 가능성 - **보편적 기본소득(UBI)** 도입 가능성이 거론되지만, **재원과 사회적 의미 상실**이 문제 - **직업의 의미 상실, 사회 분열, 포퓰리즘 확산**에 대한 우려 제기 - 미래 생존 직업으로는 **물리적 노동(배관공, 간호사 등)** 과 **창의·통찰 기반 직종**이 언급됨 - 결론적으로, AI는 **경제·사회 구조를 근본적으로 재편할 잠재력**을 지니며, 이에 대한 **현명한 대응과 균형 잡힌 시각**이 요구됨 ## Comments ### Comment 47619 - Author: neo - Created: 2025-12-12T03:37:58+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=46220640) - 많은 고급 소프트웨어 팀에서 이제 개발자가 직접 코드를 작성하지 않고, 원하는 기능을 입력하면 AI가 코드를 생성한다고 주장했음. 너무 **과장된 주장** 같아서 근거가 있는지 궁금함 - 우리 회사에서는 Slack에 통합된 봇이 작은 PR을 자동으로 생성함. Terraform 조정, 엔드포인트 업데이트, 간단한 핸들러 추가 같은 일은 꽤 잘 처리함. 하지만 **Claude**에게 Go로 동시 데이터 마이그레이션 유틸리티를 작성하게 했더니, goroutine과 waitgroup 처리가 엉망이라 버그투성이였음. 직접 코딩하는 게 더 빨랐을 것 같음. 그래도 다음날 동료가 비슷한 툴이 필요했는데, Claude와 45분 대화로 6~8시간 절약했음. 나는 **하이브리드 접근**을 하고 있음 — 기본 구조와 예제 코드는 내가 쓰고, AI가 만든 걸 수정하고, 테스트와 가드레일을 세워서 AI가 나머지를 하게 함. 결과는 들쭉날쭉하지만 점점 나아지는 중임. 다만 CEO가 우리 회사를 ‘AI-first’로 선언해서 모든 업무에 AI를 써야 한다고 함. 솔직히 **잘못된 방향**이라 생각하지만, AI 사용량이 KPI로 평가될 듯함 - “AI가 작성한 코드는 세계 최고 수준이다”라는 문장은 더 심각함. **금융 업계 사람들**은 프로그래밍을 전혀 이해하지 못하는 듯함 - 완전히 동의함. Howard Marks는 전설적인 투자자이지만, AI 분야는 그의 전문 영역이 아님. 그의 독자층은 투자자들이라, AI의 기술적 현실보다 **투자 관점의 통찰**을 제공하려는 의도였음 - 이런 주장은 사실이 아님. 이런 식으로 일하는 팀을 ‘고급 팀’이라 부를 수 없음. 오히려 **AI 의존도가 높을수록** 팀의 복잡성이 낮다는 증거일 수도 있음 - “파일럿은 더 이상 비행기를 조종하지 않는다”는 말을 자주 듣는데, 완전히 틀린 말임. 자동조종 장치가 많은 일을 하지만, **핵심 제어**는 여전히 인간이 담당함 - 글의 마지막 부분이 인상적이었음. 처음으로 어떤 기술이 **약속을 지키지 않기를 바라는** 마음이 들었음. 대부분의 신기술은 가능성에 설레지만, 이번엔 인건비 절감에만 초점이 맞춰져 있어서 우울함. 정보 수집 도구로서의 AI는 훌륭하지만, 인간의 창의성을 대체하려는 방향은 반갑지 않음 - 나도 같은 마음임. 나는 **장인 정신**을 느끼며 코드를 짜는 과정을 사랑함. 문제를 쪼개고, 논리적으로 구성하고, 코드가 완성될 때의 마법 같은 순간이 있음. 10년 넘게 배운 언어로 컴퓨터를 제어하는 건 기적 같은 일임. 영어로 설명만 하고 기다리는 건 싫음. 나는 **직접 코드를 쓰는 사람**이고, 그걸 포기하고 싶지 않음 - 나도 같은 우려를 가짐. ChatGPT 등장 이후 환경적 영향이 얼마나 큰지 알게 되었고, 데이터센터의 **자원 소비 폭발**이 충격적이었음. 기술이 인류를 향상시킬 수 있다고 믿지만, 동시에 소수의 부자에게 **사회적 통제력**을 주는 현실이 괴로움. AI는 대부분의 사람에게 적대적이고 불평등한 세상을 만들 위험이 있음. 기술의 **사회적 피해**를 더 진지하게 평가해야 함 - 일자리가 꼭 필요하다는 생각 자체가 상상력 부족이라 느낌. 생계가 보장된다면, 나는 **상업적 가치 없는 코드**라도 즐겁게 쓸 것 같음 - LLM은 코드 작성이나 검색에는 유용하지만, 인간의 **창의성과 표현력**을 대체하려는 시도는 불쾌함 - LLM은 결국 **언어 예측기**일 뿐임. 이해 없이 기존 텍스트를 재조합할 뿐이라, 사고가 필요한 일은 대체 불가능함. 다만 기업은 항상 인건비 절감에 집착하므로, AI가 아니더라도 다른 방식으로 사람을 줄이려 할 것임 - “AI가 인류 역사상 가장 큰 기술 발전 중 하나가 될 잠재력이 있다”는 문장을 보고, **곰(비관론자)** 에게는 의견을 안 물어봤냐고 농담하고 싶었음 - 실제로는 많은 사람들이 AGI가 가능하다고 믿지 않음. LLM이나 AI가 자신의 삶을 크게 바꿀 거라 생각하지도 않음 - AI가 언젠가 커질 거라 믿는 건 가능함. LLM이 한계에 부딪혀도 결국 **AI는 큰 흐름**이 될 것임 - “내 기술 낙관주의 버블은 버블이 아니다, 믿어줘”라는 말이 떠오름 - “잠재력”이라는 단어에 강조를 두면, 그 문장은 사실상 맞는 말임 - 기사에 “AI에 대한 열광이 버블로 이어지지 않는다면 역사상 처음일 것”이라는 문장이 있었음 - “코딩은 AI 영향의 **탄광 속 카나리아**다”라는 문장이 인상적이었음. 이어서 Grace Hopper의 1944년 인터뷰를 인용하며, 프로그래밍이라는 개념이 없던 시절의 이야기를 전함. [Grace Hopper 구술 기록 PDF](http://archive.computerhistory.org/resources/text/Oral_History/Hopper_Grace/102702026.05.01.pdf) - AI 논의가 극단으로 치우치는 게 문제임. “AI가 대부분의 코드를 쓴다”는 건 과장이지만, AI 사용을 **무조건 부정**하는 것도 비현실적임. 초기 스타트업은 LLM으로 테스트나 보일러플레이트를 빠르게 처리하지만, 핵심 엔지니어링은 여전히 인간의 몫임. 버블은 맞지만, **닷컴 시대처럼** 조정이 와도 기술 자체는 남을 것임 - 이제는 그 말에 동의하지 않음. 친구가 금융 스타트업에서 LLM으로 복잡한 코드를 빠르게 부트스트랩했고, Terraform과 문서화까지 자동화했음. 나도 Kubernetes, Helm, ConfigMap을 몰랐는데, AI가 **완벽한 서비스 구성**을 만들어줬음 - 닷컴 버블 때도 많은 회사가 망했지만, Amazon, Google, eBay 같은 기업은 살아남았음. 웹이 SaaS의 기반이 되었듯, AI도 **핵심 기술로 자리 잡을 것**임. 지금은 GPU 가격 덕분에 Nvidia가 돈을 벌고 있지만, 진짜 가치는 **AI 응용 분야**에서 나올 것임. 오픈소스 모델과 낮아지는 추론 비용 덕분에 인프라 자체는 진입장벽이 아님. ChatGPT조차 버그가 많고 완성도가 낮음. 진짜 혁신은 **작은 기업들**이 모델을 활용해 새로운 UX와 제품을 만드는 데서 나올 것임 - “AI는 못한다”는 댓글을 감지하고 “나한텐 잘 되는데?”라는 답글을 자동으로 다는 **AI 봇**이 있다면 어떨까 하는 상상임. 그냥 재미있는 생각 실험임 - 나도 비슷한 생각을 함. HN에서는 AI에 대한 **긍정적 반응**이 실제 엔지니어들의 체감보다 훨씬 강함 - AI를 칭찬하는 댓글 중 90%는 **챗봇이 쓴 문장**을 복붙한 것처럼 보임 - 실리콘밸리가 LLM과 GPU로 **수조 달러를 창출**할 수 있을까? 만약 그만큼 경제가 성장하지 않으면, 다른 지역에 피해가 갈 것임. 그리고 LLM이 충분한 자금으로 AGI로 진화할 수 있을까? 지금으로선 LLM은 **똑똑한 텍스트 생성기** 수준임 - 기사 인용문 중 “AI 붐이 생산적이려면 수익이 신용 경색 전에 따라잡아야 한다”는 문장이 핵심임. 인터넷도 변혁적이었지만, 많은 회사가 **수익 없이 파산**했음. AI도 현실적이면서 동시에 **버블**일 수 있음 - “이해”는 존재하지 않음 - 이 메모를 어떻게 보느냐는 **입장에 따라 다름**. 닷컴 버블처럼 일부 기업은 망하겠지만, 기술은 남을 것임. 반면 2007년 부동산 버블은 전면적 붕괴였음. AI는 전자에 더 가까움 — 조정은 있겠지만, **장기적 성장 기회**는 막대함. 단기 수익을 노리는 투자자에겐 버블처럼 보이겠지만, **창업자나 장기 빌더**에겐 새로운 가치 창출의 시기임 - Howard Marks의 글을 예전엔 좋아했지만, 이번엔 **겉핥기식 이해**로 보였음. 기술적 사실보다 트렌드에 맞추려는 시도로 느껴짐 - 오히려 그를 오해한 것 같음. 그는 기술의 실현 가능성보다 **투자 과열**을 경계한 것임. 투자 관점에서는 충분히 논리적 분석임 - 그는 스스로 기술을 잘 모른다고 밝혔지만, **경제적 파급력**을 탐구한 점은 의미 있음. AI가 5~10%의 인건비만 줄여도 사회에 큰 영향을 줄 수 있음. 기술이 완벽하지 않아도 **경제적 효과**는 현실적임 - AI 데이터센터 건설에 **8조 달러**가 투입될 예정이라는 기사 ([Yahoo Finance](https://finance.yahoo.com/news/ibm-ceo-says-no-way-103010877.html))를 봤음. 연 10% 수익률을 맞추려면 매년 8천억 달러를 벌어야 함. GPU는 3년마다 교체되는데, 그만큼의 수익이 가능할까? [Ilya의 인터뷰](https://youtu.be/aR20FWCCjAs?si=DEoo4WQ4PXklb-QZ)에서도 “AGI를 만드는 방법은 아무도 모른다”고 말했음