AI 거품이 이미 터졌다면, 누가 진정으로 남을 것인가?
본 문서 출처: 格隆 城北徐公
데이터 지원: 勾股大数据
AI 거품은 전 세계 시장에서 가장 갈등이 심한 합의가 되고 있다. 다리오(Dalio)는 거품이 이미 상당히 높다고 말하고, 황인훈(Huang Renxun)은 기회가 이제 막 시작되었다고 말한다; 한쪽은 자본 시장의 과열을 보고, 다른 한쪽은 생산력 혁명의 시작을 보고 있다.
진정한 문제는 AI에 거품이 있는지가 아니라, 거품이 터진 후 남는 것이 무엇인가이다. 2000년의 인터넷 거품은 나스닥을 폭락시키고, 회사들이 파산하며, 재산이 증발하게 했지만, 해저 광케이블, 광대역 네트워크, 클라우드 컴퓨팅의 기반 시설을 남겼고, 결국 아마존, 넷플릭스, 유튜브 및 모바일 인터넷을 지탱했다.
오늘날의 AI도 비슷한 위치에 서 있다. 한쪽에서는 수천억 달러가 데이터 센터, 전력, 액체 냉각, 광 모듈 및 GPU에 쏟아지고, 다른 한쪽에서는 애플리케이션 수익이 아직 완전히 실현되지 않은 엄청난 격차가 있다. 거품은 분명 존재하지만, 기본 생산력에는 물이 없다. 토큰 비용이 폭락하고, 인공지능이 전기와 물처럼 호출되기 시작하면, AI는 더 이상 단순한 채팅 도구가 아니라 코드, 의료, 금융, 법률, 제조 및 연구의 실제 작업 흐름에 들어가게 된다. 시장은 껍데기 회사와 PPT 창업자를 정리할 것이지만, AI+의 방향은 뒤바뀌지 않을 것이다. 거품은 터지겠지만, 산업은 남을 것이다. 다음, 즐기세요:
최근 며칠 동안 시장이 급격히 변동하며 "AI 거품론"이 떠들썩해졌다.
브리지워터 창립자 다리오는 AI 시장에 거품이 존재하며, 수준이 "상대적으로 높다"고 말했다.
엔비디아 CEO 황인훈은 AI에 거대한 기회가 존재하며, 컴퓨팅 수요가 이제 막 폭발하기 시작했다고 말했다.
누구를 믿어야 할까?
두 사람 모두 틀리지 않았다.
AI 산업에 거품이 존재하는가? 반드시 존재한다.
하지만 기술 분야의 거품은 종종 사회가 파괴적인 선진 생산력에 직면했을 때 유일하게 취할 수 있는 경의의 방식이다. 그것은 단순한 경멸의 단어가 아니다.
장기적으로 볼 때, 이는 선진 생산력이 나타날 때 반드시 발생하는 현상이다.
많은 사람들이 현재 상황을 2000년의 인터넷 거품과 비교하며 걱정하고 있다. 당시의 인터넷 거품은 실제로 나스닥을 거의 78% 폭락시키고, 5조 달러 이상의 재산이 증발하게 했다.
하지만 20년 후, 어떤 산업이 인터넷 없이 존재할 수 있을까? 현재 인터넷 산업의 가치는 이미 그 당시의 거품 시기를 훨씬 초과했다.
AI 거품은 적어도 표면적으로는 비슷한 상황이다. 자본 시장에 존재하는 거품은 사회의 거의 모든 산업이 AI에 의해 능력을 부여받고 있는 것을 막을 수 없다.
AI+는 대세이다. 지금 모든 산업이 인터넷 없이는 존재할 수 없는 것처럼, 미래의 모든 산업도 AI 없이는 존재할 수 없다.
01 혁신이 반드시 내야 하는 "지능세"
그 당시 회사 이름에 .com이 붙기만 하면 상장되어 돈을 모을 수 있었던 시대, 1995-2000년 사이 나스닥은 거의 600% 폭등했다. 그 후, 2년 반에 걸친 금융 폭풍이 이어졌다.
당시 유명한 이름들이었던 소프트웨어 회사 마이크로스트레티지(MicroStrategy)는 회계 스캔들과 과장으로 인해 하루 만에 62% 폭락했다; Pets.com(온라인 애완견 사료 판매), Webvan(신선식품 전자상거래의 선구자)은 즉시 파산했다… 공포 속에서 거의 모든 사람들이 인터넷이 사기라고 비난했다.
하지만 투기 자본이 과도하게 낭비하면서 쌓인 물리적 기반 시설은 종종 매우 낮은 비용으로 다음 시대의 슈퍼 거인을 키운다. 거품이 터지는 이유는 인터넷 기술 자체의 문제가 아니라, 기반 시설의 물리적 구축 속도가 시장의 리듬을 따라가지 못하기 때문이다.
예를 들어, 당시 전성기를 누리던 통신 회사들(예: 월드컴, 글로벌 크로싱)은 막대한 자금을 쏟아 부어 전 세계 해저 광케이블과 광밀도 파장 분할 다중화 네트워크를 구축했지만, 그들 스스로 파산하게 되었고, 이러한 저렴한 "정보 고속도로"는 나중에 넷플릭스, 줌 및 모바일 인터넷의 부흥을 위한 완벽한 온상이 되었다.
2000년 전후에 전 세계가 통신 인프라에 미친 미친 선행 투자가 없었다면, 나중에 유튜브의 비디오 스트리밍 폭발도 없었고, 클라우드 컴퓨팅 기반 시설도 없었을 것이다.
가장 전형적인 예가 아마존이다. 주가는 1999년 최고점 107달러에서 2001년 7달러로 폭락하며 90% 이상 하락했다. 하지만 그것은 살아남았다. 왜냐하면 그것의 기본 상업 논리인 "네트워크로 소매를 재구성하다"는 선진 생산력 방향에 부합했기 때문이다.
이것은 고전적인 아마라 법칙이다: 새로운 기술의 단기 영향을 과대평가하고, 장기 영향을 심각하게 과소평가한다. 기술 혁명의 초기에는 투기 자본의 열광이 필연적으로 과도한 투자를 가져와 거품을 형성한다. 이것은 혁신이 반드시 내야 하는 지능세이다. 하지만 거품이 사라지면 남는 것은 더 견고한 선진 생산력이다.
02 왜 기업의 AI 지출은 줄어들지 않고 오히려 증가하는가?
2026년으로 돌아가면, AI 산업의 거품은 더 커 보인다.
아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트, 오라클 등 5대 클라우드 서비스 제공업체만 해도 2026년 자본 지출이 6900억 달러에 이를 것으로 예상되며, 2030년 AI 기반 시설 투자 총액은 5.3조 달러에 이를 것으로 예상된다. 그중 약 25%만 GPU를 구매하고, 나머지 75%는 물리적 기반 시설에 쏟아진다: 액체 냉각 시스템, 전력 전송, 네트워크 스위치, 광 모듈 및 토지.
수익 측면에서, OpenAI, Anthropic, Cohere, Mistral, Perplexity 등 모든 주요 AI 업체의 2026년 총 수익은 합쳐도 400억 달러를 넘지 않을 것으로 예상된다.
기반층에 거의 7000억 달러가 들어가고, 애플리케이션 층에서 몇 백억 달러가 수익으로 돌아온다. 이러한 심각한 비대칭이 거품이 아니라면 무엇인가?
이런 결론을 간단히 내릴 수는 없다. 간과할 수 없는 한 가지 핵심 포인트가 있다:
2023년 3월, OpenAI가 GPT-4를 발표했을 때, 매 백만 토큰 입력의 혼합 비용은 약 30달러였다.
2025년 4월, 모델 아키텍처의 최적화와 추론 컴퓨팅 성능의 향상에 따라, 동등한 지능 수준의 모델은 매 백만 토큰의 가격이 0.1-0.15달러로 폭락했다.
스탠포드 대학교의 《AI 지수 보고서》와 TokenCost의 데이터에 따르면: AI 추론 비용은 최근 2년 동안 99.7% 이상 하락했다.
전통적인 선형 사고에 따르면, 비용이 폭락하면 기업의 AI 지출은 줄어들어야 한다. 하지만 현실은 2024년에서 2025년 사이 기업의 AI 클라우드 지출이 세 배로 증가했다.
왜 그럴까?
"지능"의 한계 비용이 거의 제로에 가까워지면, AI는 더 이상 단순한 텍스트 요약이나 대화 기계가 아니라, 지능체와 다중 모드 강화 검색의 새로운 시대에 들어가게 된다. 기업은 AI 지능체가 자동으로 수천 번의 작업을 반복하게 하여 코드를 작성하고, 수백만 개의 법률 계약을 스캔하고, 생물학 실험을 시뮬레이션하게 한다.
저렴한 토큰이 대량의 원래 비용 제약으로 상업화되지 못했던 긴 꼬리 수요를 잠금 해제했다.
이 점에서 우리는 2026년의 엔비디아와 2000년의 네트워크 하드웨어 강자 시스코를 비교해 보면 단서를 찾을 수 있다. 두 생태계는 극히 유사하지만, 기본 재무 건강도는 천양지차이다.

(엔비디아와 시스코의 하드코어 재무 비교)
이는 경제학의 "제번스 역설"을 입증한다: 기술 발전이 에너지 이용 효율성을 높이지만, 에너지 소비를 줄이지 않고 오히려 비용 하락으로 인해 수요가 더 커진다.
작년 초 "DeepSeek 순간"을 겪은 후에도, 시장은 몇 달 후 빠르게 깨어났다: 알고리즘이 최적화될수록 기업의 AI 채택 장벽이 낮아지고, 결국 총 컴퓨팅 소비량이 오히려 기하급수적으로 증가하게 된다.
이러한 이유로 AI는 거의 모든 구 산업에 점진적으로 통합될 가능성이 있다. 지난 20년 동안 모든 산업이 인터넷+를 하고 있었던 것처럼. SaaS 소프트웨어에서 생명 의학, 그리고 구체적 지능이 주도하는 선진 제조업 로봇에 이르기까지, 2026년 현재 거의 모든 산업이 AI+를 수용하고 있다. 아무도 "우리가 AI를 사용할 것인가?"에 대해 논의하지 않고, 오히려 "우리의 데이터는 잘 정리되었는가? API 호출 한도가 충분한가? RAG 구조가 최적인가?"에 대해 걱정하고 있다.

현재 AI 산업에는 확실히 거품이 존재한다. 하지만 기업에게 있어 거품을 포용하지 않으면 시대에 의해 짓밟힐 것이다. 이 점은 지난 20년의 인터넷 시대가 이미 증명해 보였다.
03 시장의 심층 진화: 기반 시설에서 애플리케이션으로
현재 우리는 기술 생애 주기에서 매우 중요한 한 지점에 있다: 가트너 기술 성숙도 곡선의 "환멸의 저점" 직전이거나, 《기술 혁명과 금융 자본》 이론의 전환점이다.
AI 거품은 이미 터지고 있지만, 많은 사람들이 이를 인식하지 못하고 있다. 몇몇 신생 기업이 몇십 페이지의 PPT를 작성하고 OpenAI의 API를 포장하기만 하면 자금을 모을 수 있다. 지금, 조수가 빠지면서 이러한 방어벽이 없는 개념만 있는 회사들이 대량으로 사라지고 있다.
이는 시장이 스스로 정화하고 있는 것이며, 거품이 터지는 현상이다. 하지만 이는 표면적인 현상일 뿐이다. 시장의 심층 논리는 세 가지 깊은 변화를 겪고 있다:
첫째, CapEx에서 OpEx로의 가치 이동
현재 돈은 삽을 파는 사람들이 벌어가고 있으며, 엔비디아, TSMC, 그리고 광 모듈 및 서버 액체 냉각 장비를 판매하는 기업들이 대부분의 혜택을 누리고 있다. 하지만 컴퓨팅 성능이 점차 "기반 시설화"됨에 따라, 물과 전기처럼 진정한 초과 이익은 점차 애플리케이션 층으로 이동할 것이다. 즉, 극히 낮은 비용의 토큰으로 수직 산업의 문제를 실제로 해결하고 비즈니스 프로세스를 재구성(OpEx 최적화)하는 AI 원주율 기업들이 그 주인공이 될 것이다.
둘째, 평가 배수 압축과 실적 소화
시장이 AI 기반 시설에 대해 부여한 평가가 지나치게 높다고 해서 반드시 붕괴되는 것은 아니다. 많은 경우 기업의 수익이 빠르게 성장하면 "시간을 공간으로 바꾸는" 방식으로 비싼 평가를 점차 소화할 수 있다. 클라우드 컴퓨팅 거대 기업들의 수익 증가 속도가 자본 지출의 감가상각 속도를 따라간다면, 이 게임은 전례 없는 산업 업그레이드로 발전할 수 있다.
예를 들어, 글로벌 자동차 제조업체와 반도체 대기업들은 엔드 투 엔드 AI 쌍둥이 기술을 도입하여 신제품의 개발에서 양산 주기를 35% 단축하고, 전체 라인 장비의 종합 효율성을 18% 향상시켰다.
또 다른 예로, 금융 산업에서는 2026년의 정량 거래, 위험 관리 및 신용 평가가 이미 다중 모드 에이전트에 의해 주도되고 있다. AI는 단지 마이크로초 단위의 시간 스탬프를 처리하는 것뿐만 아니라, 매번 미시적 자산 가격 책정에 깊이 참여하고 있다.
법률, 의료, 감사 등 고도로 숙련된 전문 지식에 의존하는 산업에서도 AI는 "초급 보조"에서 "파트너 수준의 전문가"로의 변화를 이미 완료했다.
ChatGPT, Gemini, Claude는 10억 명 이상의 활성 사용자 중 상당수가 이를 일상적인 고강도 두뇌 노동의 대체 도구로 사용하고 있다. 당신과 나를 포함해서. 위의 모든 것은 실제로 발생하고 있는 일이며, 모든 사람이 볼 수 있다.
04 결론
파란만장한 기술사를 돌아보면, 슘페터가 제안한 "창조적 파괴"는 항상 일어나고 있다.
자본 시장은 항상 조급하며, 오늘 1달러를 투자하면 내일 10달러를 벌기를 바란다. 거의 7000억 달러의 기반 시설 투자가 단기 내에 모두 애플리케이션 쪽의 이익으로 전환될 수 없을 때, 시장은 반드시 잔혹한 재편성을 맞이할 것이다. PPT를 가지고 날마다 시간을 보내는 투기 껍데기 회사를 없애고, 진정한 기술적 기반과 실현 가능한 장면을 가진 기업만 남길 것이다.
재편성 이후, 저렴하고 방대한 컴퓨팅 센터와 고도로 최적화된 모델 알고리즘이 천 가지 산업에 극히 저렴한 가격으로 서비스를 제공할 것이다.
2000년 이후 인류는 모든 산업이 인터넷 없이는 존재할 수 없는 디지털 시대를 맞이했다. 오늘날, 우리는 모든 산업이 AI에 의해 통합되고, AI에 의해 능력을 부여받는 지능의 전성기로 불가역적으로 나아가고 있다.
거품의 소란 속에서, 기본 생산력의 잠재력에는 물이 없다.












