"트럼프의 이란 공격 취소, 이스라엘은 몰랐다"...미 중동 정책 난항 속 EU 규제·OPEC+ 증산 [오늘 아침 글로벌시장 핫이슈]
AI에 대한 약세론은 하나의 주장으로 정리되지 않는다. 크게 세 가지 논리가 있다. 마이클 버리는 실적을, 번스타인은 순환 금융 구조를, MIT는 매출 창출 가능성을 문제 삼는다. 이 가운데 두 가지는 일부 타당하지만, 한 가지는 데이터 앞에서 설득력을 잃는다.
마이클 버리는 11월 11일 2년간의 침묵을 깨고 세계 최대 기술 기업들이 회계 장부를 조작하고 있다고 비판했다. 그는 이를 현대 시대에 가장 흔한 형태의 사기 중 하나라고 지적했다. 이 발언이 주목받은 것은 당연하다. 주택 시장 버블 붕괴를 예견하며 공매도에 나섰던 인물이 AI 기업들의 실적이 허위라고 주장한다면, 귀 기울일 수밖에 없다.
하지만 지난 6개월 동안 힘을 얻은 AI 약세론은 하나의 주장으로만 구성된 것이 아니다. 크게 세 가지 논리로 나뉜다. 각각을 따져보면 두 가지는 실제 위험으로서 타당성을 갖지만, 나머지 하나는 실제 데이터와 맞춰보는 순간 설득력을 잃는다.
하나가 아닌 세 가지 주장
AI 약세론이 논의되는 방식에는 문제가 있다. 회의론자들은 서로 다른 세 가지 주장을 하나의 부정적인 분위기로 뭉뚱그리는 경향이 있다.
- 실적은 조작됐다.
- 수요는 인위적으로 만들어진 것이다.
- 막대한 투자는 결국 수익을 창출하지 못할 것이다.
각 주장은 실제 존재하는 우려를 짚고 있다. 하지만 동시에 각각의 주장도 실제 증거가 뒷받침하는 범위를 넘어 확대 해석되는 경우가 있다. 특히 이 세 가지 주장은 종종 한 번에 함께 제기된다.
나는 지난 1년 가까이 이 문제를 집중적으로 분석해왔다. 지난해 여름에는 **재정 적자 논란의 해법은 AI 인프라에서 찾을 수 있다**고 주장했다. 이어 지난달에는 골드만삭스의 연구를 바탕으로 이 논리를 다시 검증했고, 기존 승수 효과 계산이 지나치게 낙관적이었던 부분은 인정했다.
따라서 여기서 무조건적인 AI 강세론을 옹호하려는 것은 아니다. 고객들이 기대하는 방식대로 접근하려 한다. 즉, 약세론을 최대한 설득력 있게 검토한 뒤 실제 데이터를 확인하는 것이다.
이제 회의론자들이 주로 제기하는 순서대로 세 가지 주장을 살펴보자.
AI 약세론의 실적 논리
먼저 버리의 주장부터 살펴보자. 세 가지 논리 중 가장 날카로운 지적이기 때문이다. 그의 주장은 다음과 같다.
“자산의 내용연수를 인위적으로 늘려 감가상각비를 축소하면 실적이 부풀려진다.”
그의 계산 방식은 이렇다. 하이퍼스케일러(초대형 클라우드 기업)들은 엔비디아의 하드웨어를 5~6년에 걸쳐 감가상각하고 있다. 하지만 실제 경제적 수명이 3년 주기의 칩 교체 사이클을 고려하면 2~3년에 더 가깝다는 것이다. 감가상각 기간을 늘리면 연간 비용이 줄어들고, 결과적으로 보고되는 이익은 실제 경제적 가치를 반영하는 수준보다 높아진다.
버리는 이 방식으로 2026년부터 2028년까지 업계 전반에서 약 1,760억 달러 규모의 감가상각 비용이 과소 반영될 것으로 추산한다. 같은 계산을 적용하면 2028년 기준 오라클의 이익은 약 27%, 메타는 약 21% 과대 계상될 수 있다는 주장이다.
그의 주장이 틀렸을까? 회계 측면에서는 그렇지 않다. 자산 내용연수 가정은 실제로 기업이 조정할 수 있는 중요한 변수이며, 6년 감가상각 일정에 2~3년 주기의 칩 교체 사이클을 적용하는 것이 적절한지 의문을 제기하는 것은 타당하다. 보고된 실적만을 기준으로 이들 기업의 주식을 보유하고 있다면, 이 지적은 진지하게 받아들일 필요가 있다.
하지만 여기서 논리는 한 단계 과장된다. 감가상각은 현금이 실제로 빠져나가는 비용이 아니다. 물론 주당순이익(EPS)에는 영향을 미치지만, 영업현금흐름에는 단 한 푼도 영향을 주지 않는다. 알파벳은 2025년 약 1,650억 달러의 영업현금흐름을 창출했으며, 이 수치는 회계사가 서버 자산의 감가상각 기간을 어떻게 설정하느냐와 무관하다.
버리가 지적한 문제는 모든 수치를 인정한다고 해도 실적의 질과 밸류에이션에 관한 문제다. 약세론자들은 “실적이 과대 계상됐다”는 주장과 “사업 자체가 작동하지 않는다”는 주장을 혼동하고 있다. 기업 공시 자료를 통해 확인되는 것은 전자이며, 후자의 주장은 아직 성립하지 않는다.
순환 금융과 인위적 수요 창출
두 번째 주장은 순환 금융(circular financing) 논리다. 구조는 다음과 같다. 엔비디아가 오픈AI에 투자한다. 오픈AI는 오라클의 클라우드 서비스를 구매한다. 오라클은 다시 엔비디아의 칩을 구매한다.
번스타인의 스테이시 라스곤은 이러한 구조가 “분명히 ‘순환’ 논란을 불러일으킬 것”이라고 지적했다. 닷컴 버블 당시의 벤더 파이낸싱(vendor financing), 즉 노텔과 루슨트가 고객에게 자금을 빌려줘 자사 장비를 구매하도록 했던 사례와의 비교가 자연스럽게 나오는 이유다.
애널리스트들은 이러한 형태의 거래 규모가 8,000억 달러를 넘어설 수 있다고 추산하고 있다. 
이러한 우려는 특정 거래 구조에 한해서는 타당하다. 하지만 문제는 이 순환 구조를 전체 그림으로 해석하는 것이다. UBS는 오픈AI와 엔비디아 간 거래가 엔비디아의 2026년 예상 매출 중 최대 13%에 해당할 것으로 추산했다. 나머지 87%는 독립적인 거래 관계에서 고객들이 구매하는 매출이다. 대부분의 하이퍼스케일러 AI 매출은 기업과 소비자가 클라우드 서비스와 소프트웨어에 실제 비용을 지불하면서 발생한다. 같은 자금이 소수 기업 사이를 돌며 인위적으로 매출을 만들어내는 구조가 아니다.
그렇다고 순환 구조를 무시해도 된다는 의미는 아니다. 반드시 주의 깊게 지켜봐야 한다. 오픈AI는 올해 약 140억 달러의 손실을 기록할 것으로 알려졌으며, AMD와 같은 기업의 벤더 워런트(vendor-warrant) 거래는 수요가 둔화되기 전까지는 영리한 금융 설계처럼 보일 수 있는 대표적인 사례다. 하지만 “일부 자금 조달 구조가 순환적이다”라는 사실은 경고 신호일 뿐이다. 그 자체만으로 AI 버블이라는 결론을 뒷받침하는 근거는 아니다.
AI 약세론의 매출 논리
이제 무너지는 주장을 살펴보자. 가장 널리 퍼진 논리는 MIT의 ‘생성형 AI 격차(GenAI Divide)’ 연구에서 나온다. 이 연구에 따르면 기업 AI 프로젝트의 95%가 수십억 달러의 투입에도 불구하고 측정 가능한 이익 개선 효과를 내지 못했다.
약세론자들은 이를 AI 인프라 투자가 결국 수익으로 이어지지 않을 것이라는 증거로 해석한다. 즉, 매출 없는 자본지출(capex)이라는 주장이다. 닷컴 버블 당시의 이야기가 다시 반복되고 있다는 것이다.
하지만 여기에는 두 가지 문제가 있다.
첫째, MIT가 실제로 무엇을 발견했는지 살펴봐야 한다. 실패의 원인은 기술 자체가 아니라 조직 운영 방식에 있었다. 기업들은 기존 솔루션을 구매하기보다 자체적으로 AI 도구를 구축하려 했고, 이를 백오피스 업무보다 마케팅 영역에 집중적으로 적용했다.
같은 조사에서 약 90%의 근로자가 업무 중 개인 AI 도구를 사용하고 있다고 답한 반면, 공식 AI 구독 서비스를 제공하는 기업은 40%에 불과했다.
여기서 가장 중요한 점이 있다. 매출은 실제로 발생하고 있다. 다만 그 매출이 항상 기업 내부의 AI 예산 항목을 통해 나타나는 것은 아니다.
둘째, “AI는 매출을 만들지 못한다”는 주장에서는 결정적인 부분을 놓치고 있다. 해당 연구는 구매자인 기업이 얻는 투자수익률(ROI)을 측정한 것이지, 판매자가 창출하는 매출을 측정한 것이 아니다.
모닝스타는 2025년 미국 AI 산업이 약 1,000억 달러 규모의 서비스 매출을 창출한 것으로 추산한다. 이는 모델 운영 비용을 충당하기에 충분한 수준이다.
결국 핵심 질문은 “AI 매출이 실제로 존재하는가”가 아니다. 진짜 쟁점은 그 매출이 단순한 추론(inference) 비용을 넘어, 향후 모델 학습과 연구개발 비용까지 감당할 수 있을 만큼 성장할 수 있는지 여부다. 이 문제는 여전히 논쟁의 대상이다.
하지만 “아무도 AI에 돈을 내지 않는다”는 주장은 사실이 아니다.
정리하면 현재 상황은 이렇다. 세 가지 AI 약세론 가운데 두 가지는 밸류에이션과 자금 조달 구조 측면에서 실제 위험 요소로 볼 수 있다. 반면 세 번째 주장, 즉 막대한 투자가 결국 매출을 창출하지 못할 것이라는 논리는 실제 데이터와 대조하면 설득력을 잃는다.
약세론자들이 옳은 지점
나는 대체로 AI 투자 흐름을 긍정적으로 본다. 하지만 계속해서 마음에 걸리는 부분은 매출이 아니라 잉여현금흐름(FCF)이다. 4대 하이퍼스케일러는 2025년에 약 4,100억 달러를 자본지출(CapEx)에 투입했고, 2026년 가이던스는 7,000억 달러에 가까운 수준을 가리키고 있다. 이는 실제로 기업에서 빠져나가는 막대한 현금이다.
피보털 리서치는 알파벳의 잉여현금흐름이 올해 약 90% 급감해 730억 달러에서 약 80억 달러 수준으로 줄어들 것으로 전망한다. 아마존의 잉여현금흐름은 마이너스로 전환될 가능성도 있다.
하지만 잉여현금흐름 감소가 항상 겉으로 보이는 만큼 위험 신호인 것은 아니다. 여기서 나는 더 강경한 약세론자들과 의견이 갈린다. 죽어가는 사업 모델을 유지하기 위해 현금을 태우는 기업과, 다음 성장 동력을 구축하기 위해 사상 최대 규모의 투자를 단행하는 기업 사이에는 차이가 있다.
알파벳, 아마존, 마이크로소프트는 현재 수준에서 자사주 매입에 현금을 쏟아붓고 있는 것이 아니다. 현금을 다시 사업에 투입하고 있다.
약세론의 핵심 전제, 즉 “이 투자는 결코 수익으로 돌아오지 않을 것이며 잉여현금흐름도 회복되지 않을 것”이라는 가정은 지난 20년간 가장 뛰어난 자본 배분 능력을 보여준 세 기업에 대한 부정적인 베팅이기도 하다.
아마존은 수년간 AWS가 본업을 흐리는 요소라는 비판을 받았다. 마이크로소프트 역시 애저(Azure)를 키우기 전에는 성장성을 의심받았다. “이번에는 다르다(This time is different)”라는 말은 어느 방향에서든 위험한 표현이다.
다만 이번 사이클에서 진짜 다른 점은 기업이 아니라 투자 대상 자산 자체다. 2~3년 주기로 교체되는 GPU는 과거 수십 년에 걸친 인프라 투자보다 훨씬 빠르게 투자금을 회수해야 한다.
따라서 AI 약세론의 가장 설득력 있는 형태는 “실적은 가짜다”도 아니고 “아무도 돈을 내지 않는다”도 아니다. 핵심은 이것이다.
투자 지출이 회수 시점보다 수년 앞서 달리고 있으며, 모든 하이퍼스케일러가 아직 입증되지 않은 수익성을 이미 전제로 대규모 투자를 진행하고 있다는 점이다.
아직 그 수익성은 증명되지 않았다. 중요한 점은 펀더멘털에 대한 판단이 맞더라도, 그 자산을 지나치게 비싼 가격에 살 수 있다는 사실이다.
2000년 당시 시스코는 실제 매출을 창출하는 기업이었다. 그럼에도 주가는 80% 하락했고, 이전 고점을 회복하는 데 거의 20년이 걸렸다.
AI 약세론이 투자자에게 의미하는 것
두 가지 위험을 구분해야 한다. 각각에 대한 대응 방식이 다르기 때문이다.
MIT의 “투자 대비 수익률이 없다”는 논리로 대표되는 매출 창출 위험은 분산 투자자에게는 대체로 과장된 우려다. 반면 실제로 관리해야 할 위험은 밸류에이션과 현금흐름 문제다.
AI 인프라 구축 흐름에 합리적인 비중으로 투자하는 것은 문제가 없다. 하지만 모든 자본지출이 빠짐없이 이익으로 전환될 것처럼 투자하는 것은 위험하다.
우리가 투자 포지션을 구성한 방식도 이와 같다. Equity Aggressive Growth와 Equity Conservative Growth 모델 모두에서 AI 관련 노출을 유지하고 있지만, 목표 비중을 설정해 관리하고 있다. 승자가 계속 상승한다고 해서 포트폴리오 내 비중이 지나치게 커지는 상황은 피하고 있다. 밸류에이션 재평가가 일어나는 순간은 결국 찾아올 것이며, 그때 4% 비중과 9% 비중의 차이는 감당 가능한 조정과 포트폴리오를 압도하는 손실의 차이가 될 수 있다.
핵심 결론은 이렇다. AI 약세론은 가격과 자금 조달 측면에서는 진지하게 검토할 가치가 있다. 하지만 수요 측면에서는 그만큼 받아들일 필요가 없다.
누군가 강세론이든 약세론이든 모든 논리를 하나의 이야기로 묶어 제시한다면, 그것은 분석이 아니라 감정에 기반한 해석을 파는 것에 가깝다.
매출은 실제로 존재한다. 이제 주목해야 할 것은 현금흐름이다. 그리고 그에 맞는 가격을 지불해야 한다.
