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AI 버블은 어떻게 붕괴되는가

 (martinvol.pe)
3P by GN⁺ 21시간전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • AI 산업의 투자 거품은 이미 형성되어 있으며, 생산성과 수익성의 괴리로 인해 예상보다 빠른 시점에 붕괴 가능성 있음
  • 빅테크 기업들은 경쟁 우위를 지키기 위해 사상 최대 규모의 자본 지출 경쟁을 벌이고 있으나, 실제 집행 규모는 줄어들 가능성 높음
  • 에너지 비용 상승, RAM 가격 변동, 중동 자본 차단 등으로 AI 연구소들의 재무 압박이 심화되며, 일부는 이용자 요금 인상으로 대응 중임
  • OpenAI는 수익화 한계로 광고 도입과 매각 가능성이 거론되고, Microsoft의 인수 시도는 주가 정당성 약화 위험을 동반함
  • 이러한 흐름은 시장 밸류에이션 하락, VC 자금 경색, 데이터센터 및 GPU 수요 감소로 이어질 수 있으며, AI 산업 전반의 호황-침체 순환이 재현될 가능성 큼

AI 버블 붕괴의 전조

  • AI 산업의 붕괴 촉매는 이미 형성되어 있으며, 예상보다 빠르게 발생할 가능성 있음
    • AI 기술 자체는 지속되겠지만, 생산성 향상과 투자 수익성은 별개의 문제로 구분됨
    • 기술이 사회 효율을 높일 수는 있으나, 투자 대상으로서의 매력은 약화될 수 있음

빅테크의 전략: 승리가 아닌 지출 경쟁

  • Magnificent 7 기업들은 사상 최대 규모의 자본적 지출(capex) 을 계획 중이며, 이는 경쟁사와 AI 연구소를 구분하기 위한 방어적 조치임
    • 예를 들어 한 기업이 500억 달러를 투입하면 OpenAI와 Anthropic은 경쟁을 위해 1,000억 달러를 조달해야 함
    • 자금 규모가 커질수록 이를 감당할 수 있는 투자 펀드는 줄어들고, 특히 중동 지역 자금은 지정학적 이유로 접근이 어려운 상황임
  • 이러한 이유로 AI 기업들의 IPO 추진이 가속화되고 있으며, 이는 자금 유입을 유지하기 위한 주요 수단으로 작용
  • Google은 장기적 자금 운용 능력으로 유리한 위치에 있음
    • 공시된 capex를 즉시 집행하지 않고, 경쟁사가 자금난에 빠질 때까지 점진적으로 투입 가능
    • 이후 경쟁사가 포기하면 지출을 줄이고 시장을 장악할 수 있음
    • Alphabet의 시가총액은 약 2조 달러로, 최대 군수기업의 10배 규모임
  • 결과적으로 Mag 7 기업, 특히 Google의 실제 capex는 예상보다 작아질 가능성이 높으며, 이는 투자자들에게 긍정적으로 작용할 수 있음
  • Apple은 직접 경쟁 대신 Siri에 외부 AI 모델을 유료로 연결하는 방식을 모색 중이며, Amazon은 Anthropic 투자로 위험을 분산, Meta는 대규모 지출을 지속 중임

촉매 요인: 비용 상승과 자금 경색

  • AI 연구소들은 에너지 비용 급등, 중동 자본 차단, 금리 인상 우려, RAM 가격 급락 등 복합적 악재에 직면
    • RAM 가격 하락은 Google의 TurboQuant AI 기술로 인해 차세대 모델이 적은 메모리를 필요로 하기 때문이며, 연구소들은 이미 고가에 대량 구매 계약을 체결한 상태임
  • Anthropic은 비용 절감과 수익 증대를 위해 사용량 제한을 조정 중이며, 투자 자금이 마르면 이용자에게 비용 전가가 불가피함
    • 독립 보고서에 따르면 Claude 모델의 실제 사용 단가는 구독 요금의 5배 수준이며, 수익성은 불확실함
    • 가격 인상은 수요 감소로 이어질 수 있고, 이는 성장 서사를 약화시킴
    • 매출이 증가하더라도 이익이 없는 성장은 현금 소모를 가속화함
  • 대형 클라우드 기업들은 AI 기능을 손실 보전형(loss leader) 으로 번들 제공할 수 있어, 독립 연구소의 가격 경쟁력은 약화됨
  • Claude Max 및 Max 5x 요금제(각각 월 100달러, 200달러)는 연간 결제가 불가능하며, 이는 향후 가격 인상을 시사함

OpenAI의 수익화 한계

  • OpenAI는 수익 창출에 어려움을 겪으며, ChatGPT 내 광고 도입이라는 최후 수단에 돌입
    • CEO Sam Altman이 과거 “최후의 선택”이라 언급했던 방식임
    • 반면 Anthropic은 기업 고객과 개발자 시장에서 더 높은 수익성을 확보 중임
  • 쇼핑 기능은 실패했고, 단편 영상 앱 Sora는 비용 절감을 위해 폐쇄됨
  • 가까운 시기 내 OpenAI의 매각 가능성이 제기됨
    • 가장 유력한 인수자는 Microsoft로, 이미 상당한 지분을 보유하고 있음
    • 그러나 OpenAI 인수에는 Microsoft 시가총액의 약 22%에 해당하는 6,130억 달러가 필요하며, 주주 승인 여부는 불확실함
  • Microsoft가 인수를 진행하더라도, AI 성장 서사 붕괴로 주가 정당성이 약화될 위험 존재
    • OpenAI가 실패하면 Microsoft는 클라우드 주요 고객을 잃게 되며, 자사가 지원한 AI로 인해 GitHub 등 핵심 제품이 잠식될 가능성도 있음

시장과 개인에게 미치는 영향

  • 대형 AI 연구소의 자금난은 공공기업의 재무제표와 성장 전망에 직접적 타격을 줄 수 있음
    • 이는 시장 전반의 밸류에이션 하락, M&A 둔화, VC 자금 경색으로 이어질 가능성 있음
    • 2022년과 유사한 투자 위축 사이클 재현 가능성 존재
  • 연기금과 데이터센터 투자도 영향을 받음
    • 신규 모델 훈련이 중단되면 GPU 수요가 감소하고, 과잉 설비가 발생
    • 일부 GPU는 납품되지 않거나 생산조차 되지 않을 수 있음
    • 이는 Nvidia에 큰 타격을 줄 수 있음
  • 데이터센터가 가동되더라도 예상보다 낮은 요금으로 서비스를 제공해야 할 수 있으며, AI 이용자는 혜택을 보지만 운영사는 손실을 입는 구조
  • 데이터센터는 일반적으로 안전 자산으로 간주되어 은행 대출로 건설되지만, 가치 하락 시 은행의 손실 인식 및 대출 축소로 이어질 수 있음
    • 일부 은행은 2023년과 유사하게 청산 압박을 받을 가능성 있음
  • 여기에 대만 제조 차질이나 공급망 교란이 겹치면 상황은 더욱 악화될 수 있음
  • 다만, 모델 수요가 예상보다 높아 모든 문제를 상쇄할 가능성도 존재
    • 그러나 대부분의 기술 혁신이 호황과 침체의 순환을 거쳤으며, AI 역시 예외가 아닐 가능성이 큼
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sea715 19시간전  [-]

매년 올라오는 WWE 글이군요..

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GN⁺ 21시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • 기사에서 “RAM 가격이 폭락 중”이라 주장하지만, 실제로는 그렇지 않음
    PCPartPicker의 메모리 가격 추이를 보면 가격 하락은 아직 없고, Google의 TurboQuant 관련 기사도 단지 RAM 요구량을 줄일 수 있다는 가능성만 언급함
    이런 근거로 전체 논지를 세우는 건 무책임하다고 생각함. LLM이 엉뚱한 링크를 인용하는 것과 다를 바 없음

    • 이건 이미 결정된 문제라고 생각함. Jevons Paradox를 보면 효율이 높아져도 결국 더 많이 쓰게 됨
    • 대형 연구소들은 이미 TurboQuant 같은 기술을 오래전부터 사용했을 가능성이 큼
      Google의 발표는 새로울 게 없고, TurboQuant 자체도 1년 전 기술임
    • 동의함. 다만 소비자용 RAM 가격은 상업용보다 늦게 반영됨
      상업용 가격이 떨어져도 일반 소비자 시장에는 한참 뒤에야 영향이 옴
    • LLM이 엉뚱한 링크를 인용하는 문제는 예전부터 인간도 똑같이 저질렀음
      나도 그런 사례를 여러 번 봤음
    • 기사에서 인용한 건 RAM 가격이 아니라 메모리 회사 주가 하락임
      실제로는 FT 기사처럼 주가 하락이 맞음

  • AI 붐이 이렇게 양극화된 건 놀라운 일임
    기술 자체는 분명한 단계적 도약이지만, 어디로 흘러갈지는 아무도 모름
    토큰 제공 비용은 이미 1년 넘게 수익성 있는 수준이고, 문제는 R&D와 설비투자임
    데이터센터는 여전히 수요가 공급을 초과하고 있음. 과거처럼 비현실적인 급여로 유지되는 구조가 아니라, 실제 수요가 존재하는 시장임

    • 토큰 수요는 폭발적으로 증가 중임
      과거처럼 “인간을 대체한다”는 식이 아니라, 새로운 시장을 만들어내는 중임
      다만 품질이 따라가지 못하면 거품이 될 수도 있음
    • 토큰 수익성이 있다고 하는데, 구체적인 수치 근거가 궁금함
    • OpenRouter 기준으로 토큰 수요가 주당 10% 성장 중이라 함. 말도 안 될 정도로 빠름
    • ‘과도한 엔지니어 급여’라는 표현은 동의하기 어려움. 기준이 무엇인지 불분명함
    • 토큰 제공이 수익성 있다고? 대부분의 회사는 여전히 적자임. 매출과 이익은 다름

  • 기사에서 OpenAI의 광고 도입을 “수익화 실패”로 몰고 가는 건 부정확함
    광고는 무료 버전을 위한 전략일 뿐, 유료 플랜에는 포함되지 않음
    스타트업이 성장 단계에서 적자를 내는 건 VC 사이클의 일반적 현상임
    추론(inference)은 오히려 수익성이 높고, R&D에 투자하는 게 맞는 방향임

    • ChatGPT에 광고가 들어간 건 사실이지만, 무료 티어에서 시작해 유료로 확장될 수도 있음
      TV나 YouTube도 그렇게 시작했음
    • 광고가 들어간 건 사실이고, Sam이 “최후의 수단”이라 했던 점을 고려하면 의미 있음
      VC 보조금으로 유지되는 구조는 장기적으로 지속 불가능함
    • 그렇다면 왜 OpenAI는 여전히 막대한 적자를 내고 있는지 의문임
    • DeepSeek이나 z.ai 같은 경쟁사도 낙관적으로 보긴 어려움. 단지 언급이 적을 뿐임
    • “성장 중엔 적자가 당연하다”는 말은 한계가 있음
      이미 수십억 달러 규모의 회사라면 이제는 수익 전환이 필요함
      GPU 운영 자체가 손해 구조라, 데이터센터조차 이익을 내기 어려움

  • LLM 사용량이 폭증했는데, 사회적 영향은 어디에 있는지 궁금함
    앱스토어, Steam, GitHub, PyPI 등에서 눈에 띄는 증가가 있을 줄 알았음
    기업 생산성, 교육 성취도, 심지어 GDP 향상까지 기대했지만 체감이 없음
    개인적으로는 유용한 도구라 생각하지만, 거시적 효과는 아직 안 보임

    • 프로그래밍은 전체 소프트웨어 제작의 2~10%에 불과함
      AI가 코딩 속도를 높였지만, 기획·관리·피드백 과정이 오히려 혼란스러워짐
    • 기술은 아직 초기 단계이고, 프로젝트 완성까지는 시간이 걸림
      나도 인디 게임을 개발 중인데, AI 덕분에 속도는 2~4배 빨라졌지만 여전히 1년은 걸릴 듯함
    • “⸻” 문자를 쓴 걸 보고 감탄했음. 진짜 사람 맞음!

  • “토큰 제공은 수익성 있다”는 주장은 대부분 훈색된 회계 처리임
    실제로는 다음 세대 모델 훈련 비용이 문제임
    독립 제공자들이 훨씬 낮은 가격으로 비슷한 모델을 서비스 중임

    • 하지만 OpenAI의 재무자료를 보면 추론조차 적자임
      매출이 늘어도 비용이 비례 증가해 규모의 경제가 없음
    • 내가 쓴 글에서도 다뤘지만, Cursor의 주장은 과장임
      OpenRouter 기준으로 보면 90% 마진 수준임
    • 실제로는 사용자 확보를 위해 보조금을 뿌리고 있음
      단순 채팅형 사용자만 보면 수익이 나겠지만, 전체 사용량의 대부분은 그렇지 않음
    • 훈련 비용을 제외한 수익 계산은 창의적 회계에 불과함
      구독 가격이 API보다 훨씬 싸서 결국 인상하거나 폐지해야 할 것임
      AI 기업 임원의 말은 신뢰하기 어려움

  • AI 시장은 승자독식이 아니라는 의견임
    ChatGPT가 브랜드 인지도는 높지만, 모델 간 전환 비용이 거의 없음
    엔지니어들은 여러 모델을 병행 사용하고, 가격이 오르면 바로 갈아탐
    심지어 기업은 직접 GPU를 사서 자체 호스팅하는 게 더 쌀 수도 있음

    • 토큰 단위 과금 구조에서는 특정 모델에 묶일 이유가 없음
      각 모델의 강점과 약점을 상황에 맞게 활용해야 함
    • 아직 일상 PC 사용을 완전히 자동화한 모델은 없음
      그 시장이 열리면 지금보다 훨씬 큰 기회가 생길 것임
    • Google이 승자가 된 건 경쟁자들이 나빴기 때문임
      지금은 모델 간 품질 차이가 작아서, 대부분의 사용자는 복수 모델을 병행할 것임

  • Microsoft 제품을 “형편없다”고 하는 건 과함
    Word 같은 제품은 수십 년간 최고의 엔지니어들이 만든 결과물임

    • 하지만 Word가 최신 PC에서 20초 이상 걸려 실행되는 건 문제임
      AI 기능 강요도 불편함
    • ‘형편없다’보단 기능 과잉(feature creep) 이 더 정확한 표현임
      실제로 Word를 쓸 일은 거의 없음
    • 사용자가 직접 만들 수 없어도 비판할 권리는 있음. 리뷰어가 다 그렇게 함
    • Microsoft의 AI는 현재 실망스러운 수준이며, Copilot 브랜드도 반감이 큼
      Office는 이름만 바꿔도 오래갈 수 있음
    • GitHub와 Windows 11의 상태는 확실히 부족한 품질임

  • “역사는 반복되지 않는다”는 말처럼, 이번엔 AI 겨울이 오지 않을 수도 있음
    90년대와 달리 지금은 대체 기술이 없고, AI는 명확한 기술적 도약임

    • 글 서두에서도 이미 언급된 내용임.
      “AI는 지속될 것이지만, 투자 수익은 별개 문제”라는 점이 핵심임
    • 닷컴 버블도 터졌지만, 결국 인터넷 기업들이 시장을 지배하게 됨
      철도 버블도 마찬가지였음 — 기술은 남고 거품만 사라짐
    • “역사는 반복되지 않는다”는 말은 항상 반복 직전에 나오는 법임

  • 데이터센터 상황은 혼란스러움
    2024년에 발표된 센터 대부분이 아직 완공되지 않았고,
    Nvidia의 생산보다 배포 속도가 훨씬 느림
    전력 부족으로 가동조차 못 하는 장비가 많고, “dark silicon” 이 쌓여 있음
    반면 소비자는 여전히 합리적인 가격에 제품을 구하지 못함

  • “Magnificent 7”이 막대한 설비투자(capex) 를 늘리는 건 방어적 조치임
    하지만 글쓴이는 왜 그게 OpenAI나 Anthropic에 위협이 되는지 설명하지 않음
    단순히 공유를 노린 피상적 글로 보임

    • 그들이 경쟁력을 유지하려면 결국 자금력 싸움이 될 것임
      다만 장기적으로는 그렇게까지 필요하지 않을 수도 있음
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