경쟁이 치열해지고 있다. 인공지능 모델과 우주 로켓을 모두 개발하는 일론 머스크의 스페이스X는 지난주 미국 증시에서 1조 7700억 달러(약 1310조 원)의 기업가치를 추구한다고 발표했다. 한편, 클로드 챗봇을 개발한 스타트업 앤트로픽은 기업공개(IPO)를 신청했다고 밝혔다. 챗GPT 개발사인 오픈AI도 이에 합류할 것으로 예상된다.
AI 시장의 이번 최고점은 데이터센터 같은 관련 인프라에 대한 수조 달러 규모의 지출 확대 속에서 나타났다. 동시에 기업들은 투자 가치를 정당화할 수 있는 방식으로 이 기술을 활용하려고 노력하고 있다. 다음은 AI 붐의 현재 상황과 이를 설명해주는 6가지 주요 차트다.
1. AI가 주가를 새로운 최고치로 이끌었다
미국 500대 기업을 추적하는 S&P 500 지수는 지난 5년간 거의 80% 급등했다. 이러한 상승은 AI 붐에 참여한 대형 기술주, 즉 '매그니피센트 세븐'인 알파벳, 아마존, 애플, 메타, 마이크로소프트, 엔비디아, 테슬라에 의해 촉진되었다.
미국 기업 비앙코 리서치의 짐 비앙코는 투자자들의 기술 집중도가 전례가 없다고 말한다. 그의 연구에 따르면, 41개의 AI 관련 주식이 현재 S&P 500 전체 시가총액의 거의 절반을 차지한다.
투자 플랫폼 삭소 UK의 분석가 닐 윌슨은 1970년대식 인플레이션 충격, 전반적인 높은 기술주 밸류에이션, 그리고 사모 신용 시장의 잠재적 동결 위험이 주식에 좋지 않은 징후라고 경고한다.
"전체 시장이 하나의 거대한 AI 구조물이 되었습니다."라고 그는 말한다. "위험은 닷컴 버블의 재현, 즉 대규모 폭락과 수년간의 손실입니다. 일부 측정 기준으로 볼 때 밸류에이션이 그때처럼 과장되지는 않았지만, 이것은 엄청나게 위험한 시장으로 보입니다."
2. 지출이 놀라운 속도로 증가하고 있다
골드만삭스에 따르면, 데이터센터부터 칩까지 AI에 대한 지출은 올해 7650억 달러에서 2031년에는 1조 6000억 달러로 빠르게 증가하고 있다. 이 투자은행은 이렇게 막대한 자금 투입에 문제가 있을 수 있음을 인정한다. 데이터센터 건설이 지연되면 어떻게 될까?
"투입되는 자본의 규모를 고려할 때, 실행상의 작은 지연조차도 이러한 투자背后的 수요 가정에 대한 심각한 의문을 제기합니다."라고 골드만삭스 분석가들은 말한다. 그러나 그들은 지출 계획이 순조롭게 진행된다면 AI 수요의 새로운 물결을 촉발할 수 있다고 덧붙인다. 그럼에도 불구하고, 이 지출은 얼마나 많은 글로벌 재정 자원과 수익 기대치가 AI에 쏟아지고 있는지를 보여준다.
3. 기업과 소비자들이 AI를 빠르게 채택하고 있다
혜택에 대한 엇갈린 보고에도 불구하고, 컨설팅 회사 맥킨지에 따르면 압도적 다수의 기업이 AI 사용을 시작했으며, 2023년 33%에서 현재 거의 80%로 증가했다. 대중의 사용률도 높아, 센서 타워의 데이터에 따르면 오픈AI의 챗GPT는 현재 월간 활성 사용자 10억 명에 도달하여 모든 앱의 기록을 세웠다.
이제 AI 개발자들의 과제는 이 방대한 공공 및 민간 고객 기반에서 수익을 창출하는 방법이다. 기업들은 AI가 결과를 개선하고 비용을 절감하여 지출을 정당화할 수 있음을 입증해야 한다. 이는 AI를 사용하여 전체 워크플로우, 즉 작업을 처음부터 끝까지 완료하는 비즈니스 용어를 구축하는 것을 의미한다. 이 부분에서는 아직 갈 길이 멀다.
4. 클로드가 챗GPT를 따라잡고 있다
앤트로픽은 작년 말, 클로드 코드 도구가 주로 샌프란시스코 지역의 소프트웨어 개발자들 사이에서 입소문을 타고 더 널리 퍼지면서 오픈AI를 추격하기 시작했다. 클로드 코드는 챗봇 뒤의 핵심 기술인 대규모 언어 모델의 사용 방식에 변화를 가져왔으며, 인간의 도움 없이 작업을 수행하는 자율 AI 에이전트로 나아가 기술에 익숙하지 않은 사람들도 소프트웨어를 만들고 다양한 작업을 처리할 수 있게 해준다.
오픈AI는 여전히 훨씬 더 큰 전체 사용자 기반을 보유하고 있지만, 여러 미국 인터넷 서비스 제공업체의 사용량을 추적하는 인터넷 분석 회사 켄틱의 데이터에 따르면 앤트로픽이 빠르게 격차를 좁히고 있다. 클로드의 사용자 트래픽은 1월에서 4월 사이에 챗GPT와 구글의 제미나이보다 훨씬 빠르게 성장했으며, 그 이후 급증했다. 미 국방부는 3월에 이를 공급망 위험으로 분류했다. 이러한 성장률로 볼 때, 켄틱은 클로드가 여름까지 챗GPT를 추월할 수 있을 것으로 예측하며, 이는 앤트로픽이 경쟁사보다 IPO에 더 쉬운 길을 찾을 수 있는 또 다른 이유다.
5. AI 사용 비용이 증가하고 있다
AI 챗봇이나 에이전트가 응답할 때마다 '토큰'으로 측정된다. 토큰은 단어, 구두점, 음절이 될 수 있는 언어의 기본 단위다. (예를 들어, 오픈AI는 "You miss 100% of the shots you don’t take"라는 문구가 11개의 토큰에 해당한다고 말한다.) 토큰은 챗GPT에 입력하는 프롬프트와 같은 입력도 측정한다.
비용은 모델에 따라 다르다. 오픈AI는 GPT-5.5의 경우 입력 토큰 100만 개당 5달러, 출력 토큰(프롬프트에 대한 응답) 100만 개당 30달러를 청구한다.
사용자에게 문제는 모든 기업이 직원들에게 '토큰맥스', 즉 AI 사용에 진심으로 올인하도록 독려하는 상황에서 토큰 비용이 급격히 상승하고 있다는 점이다. AI 기업의 문제는 여전히 충분히 요금을 부과하지 않고 있다는 점이다.
AI의 기본적인 약속은 기업이 이러한 도구에 지출하는 비용이 생산성 향상으로 충분히 상쇄된다는 것이다. 생산성은 경제적 효율성의 척도로, 생산성이 높을수록 근로자 1인당 생산량이 증가한다. 이 균형이 맞지 않는다면 AI 밸류에이션과 정책 뒤에 있는 가정이 약화된다.
"비용이 완전히 통제 불능 상태가 되고 있습니다."라고 영국 AI 스타트업 펜드라의 창립자 리암 베츠워스는 말한다. 그는 자신의 네트워크에 있는 소프트웨어 개발자들이 가장 저렴한 구독으로 시작하여 빠르게 가장 비싼 구독으로 전환하면서 에이전트를 코딩에 사용하고 있다고 말한다. 그들만 그런 것이 아니다. 뉴스 사이트 악시오스는 최근 클로드 코드 라이선스에 한 달에 5억 달러를 지출한 이름 없는 회사에 대해 보도했다.
6. 데이터센터 건설이 수요를 따라잡지 못할 수 있다
데이터센터 구축은 AI 제품의 중추 신경계와 같기 때문에, AI 도구의 개발과 사용 증가는 더 많은 용량으로 뒷받침되어야 한다. 그렇지 않으면 컴퓨팅 부족 현상이 발생하여 AI 기업과 사용자에게 더 높은 비용을 초래할 것이다.
이 분야의 데이터센터에 대한 야망은 거대하며 거의 비현실적으로 보인다. 블룸버그는 2025년에 전 세계적으로 23기가와트 용량의 데이터센터가 건설 중인 것으로 추정한다. (용량은 전력으로 측정되는데, 이는 사이트가 수행할 수 있는 컴퓨팅 양을 제한하기 때문이다.)
미국 부동산 회사 JLL은 2026년에서 2030년 사이에 100기가와트가 추가될 것으로 예측하며, 이는 현재 용량으로 추정되는 것의 두 배, 즉 1200개의 데이터센터에 해당한다. JLL은 이 추정치에 착공되지 않을 수도 있는 투기적 프로젝트가 포함되어 있다고 말한다.
이러한 전망을 충족시키기 위한 자금과 에너지 공급이 어디서 올 것인지는 미해결 과제다. 세실리아 리캡 유니버시티 칼리지 런던 부교수는 전 세계의 많은 프로젝트가 전력망 확장 및 전력 공급에 대한 정치적 약속에 의존하고 있지만, 정부가 이를 이행할 자원을 가지고 있지 않을 수 있다고 말한다.
그녀는 질문한다. "정부가 그러한 확장이 가능한지 계산해 보았을까요? 그렇게 할 돈이 있나요? 그것이 초래할 환경 피해를 고려했을까요?"
7. AI 모델이 할 수 있는 일이 빠르게 확장되고 있다
AI 역량을 측정하는 연구 기관 METR에 따르면, AI 모델의 능력은 2023년 이후 비약적으로 향상되었다.
METR의 측정은 AI 모델이 코딩 작업을 완료할 수 있는지 여부에 기반하며, 인간이 그 작업을 수행하는 데 걸리는 시간으로 측정된다. 이 측정 기준에 따르면, AI 모델의 능력은 4개월마다 두 배로 증가하고 있다. 예를 들어, 앤트로픽의 클로드 미토스 모델은 인간 전문가가 8시간에서 2일 사이에 걸리는 작업에서 50%의 성공률을 달성할 것으로 추정된다.
그러나 지금까지 일자리에 미치는 영향은 그에 미치지 못했다. 앤트로픽의 3월 보고서에는 이론적으로 AI가 컴퓨팅에서 법률 업무에 이르기까지 많은 일자리를 수행할 수 있지만, 아직 대규모로 그렇게 하지 않았다는 연구 결과가 포함되어 있다.
킹스 칼리지 런던의 학자이자 AI 영향 전문가인 보우케 클라인 테셀링크는 이러한 격차가 여전히 중요하다고 지적한다. AI가 업무에 미치는 영향은 이를 노동력에 도입하는 데 장애물이 있음을 보여준다. 예를 들어, CEO나 고위 관리자의 업무 중 얼마나 많은 부분을 안전하게 봇에 맡길 수 있을까? 법적으로 민감한 작업을 인간 외의 다른 것이 수행할 수 있을까? 그래도 그는 변화가 다가오고 있다고 말한다.
"우리는 여전히 AI 혁명의 초기 단계에 있습니다. 많은 사람들이 AI가 처리할 수 있는 작업을 수행하고 있습니다. 우리가 곧 보게 될 변화의 규모는 엄청날 것입니다."
8. 데이터센터가 미국 GDP를 떠받치고 있다
도널드 트럼프 행정부 하에서 미국 정부가 일자리를 줄이고 많은 산업에서 대규모 해고가 있었음에도 불구하고, 미국 상무부 경제분석국에 따르면 미국 GDP는 계속 성장하여 2025년에 2.1%, 2026년 1분기에 1.6%를 기록했다. 그러나 하버드 대학의 경제학자는 데이터센터 붐이 없었다면 이 수치가 훨씬 더 작았을 수 있다고 계산한다. 실제로 '정보 처리 장비 및 소프트웨어에 대한 투자'는 2025년 상반기 미국 GDP 성장의 92%를 차지했다.
이는 데이터센터와 AI 붐이 미국 성장의 상당 부분을 주도하고 있음을 의미한다. 이는 주요 도전 과제에도 불구하고 세계 최대 경제가 여전히 건강해 보이는 큰 이유다. 이러한 지출의 둔화는 경제적, 따라서 정치적 결과를 초래할 수 있다.
**자주 묻는 질문**
다음은 '수십억 달러가 지출되었지만 잠재적 수익은 여전히 불확실합니다: 6개 차트로 설명하는 AI 붐'이라는 기사를 바탕으로 한 FAQ 목록입니다.
**초급 수준 질문**
1. **수익이 보장되지 않는데 왜 기업들은 AI에 그렇게 많은 돈을 쓰나요?**
그들은 AI가 결국 산업을 혁신하고 인터넷 초기 시대와 유사한 막대한 이익을 창출할 것이라고 베팅하고 있습니다. 성공할 경우 뒤처지고 싶지 않기 때문입니다.
2. **'AI 붐'이 무엇을 의미하나요?**
특히 챗GPT 및 이미지 생성기와 같은 도구에서 인공지능에 대한 막대한 투자, 흥분, 그리고 급속한 발전이 일어나는 현재의 시기를 말합니다.
3. **AI가 현재 누군가에게 실제로 수익을 창출하고 있나요?**
대부분의 기업에게는 아직 그렇지 않습니다. 고급 AI를 구축하고 운영하는 비용은 엄청나며, 이러한 비용이 광범위한 유료 고객에 의해 회수될 시기는 여전히 불분명합니다.
4. **기사의 6개 차트는 무엇에 관한 것인가요?**
이 차트들은 주요 트렌드, 즉 기술 거대 기업의 막대한 지출, AI 칩에 대한 급증하는 수요, AI의 막대한 에너지 비용, 실제 유료 사용자의 적은 수, 일부 모델의 성능 정체, 그리고 불확실한 주식 시장 반응을 보여줍니다.
**고급 수준 질문**
5. **추론 비용이 왜 그렇게 큰 문제인가요?**
추론은 AI 모델을 실제로 사용하는 것을 말합니다. 이는 모델을 한 번 훈련시키는 것보다 훨씬 비쌉니다. 매일 수백만 명이 사용하면 전기 및 컴퓨팅 비용이 급등하여 수익 창출이 매우 어려워집니다.
6. **차트는 AI에서 쉬운 성과가 끝났을 수 있음을 어떻게 보여주나요?**
한 차트는 가장 큰 AI 모델의 성능 향상이 둔화되기 시작하는 반면, 훈련 비용은 계속 상승하고 있음을 보여줍니다. 이는 우리가 수확 체감의 지점에 도달하고 있음을 시사합니다.
7. **이 붐에서 엔비디아의 역할에 대해 기사는 무엇을 말하나요?**
엔비디아는 AI에 필수적인 칩을 만듭니다. 차트는 엔비디아의 수익이 폭발적으로 증가했음을 보여주지만, 이는 골드러시에서 곡괭이와 삽을 파는 것과 같습니다. 문제는 그러한 칩을 구매하는 기업들이 투자 수익을 얻을 수 있을지 여부입니다.
8. **불확실한 수익성이 소규모 AI 스타트업에 어떤 영향을 미치나요?**
