최종 수요에 대한 물음

AI 산업이 지금 보여주지 못하는 것

2025년 11월 17일 월요일
최근에 나온 JP모건 체이스의 AI 인프라 투자의 파이낸셜 모델링은 시장에서 큰 화제가 되었죠. AI 인프라에 대한 투자가 향후 5년간 5조 달러에 이르러 시장에서 조달할 수 있는 모든 종류의 자본이 여기에 투입되어야 할 것이라는 예상인데요. 

오늘은 그 의미와 이런 상황의 시장을 어떻게 바라봐야 할지에 대해서 빠르게 짚어보고요. 함께 참고할 최근의 커피팟 이야기들을 이어서 소개합니다. 

[AI] #AI산업 #시장의낙관
1. 지금 경계해야 할 것  
현재 커진 AI 산업의 성장에 대한 초긍정론과 낙관주의는 점점 더 경계하면서 바라봐야 할 사항들이 많아지고 있습니다. 

최근 JP모건 체이스의 펀더멘털 리서치는 2030년까지 데이터센터를 포함한 AI 인프라에 대한 투자가 5조 달러에 이를 것이라는 재무 모델을 내놓았습니다. 여러 물리적인 한계를 고려한 수치라고 했죠. 하지만 그러면서 덧붙인 말이 "어떤 시장이 이런 자금을 댈 수 있느냐의 문제가 아니라, 이들의 파이낸싱이 시장에서 동원 가능한 모든 종류의 자본에 어떻게 접근하느냐에 달려있다"라고 합니다.

조금 더 풀어서 말하면, 자본 시장에서 낼 수 있는 모든 방법을 동원해 조달 가능한 대부분의 자금을 조달해야만 현재 계획대로 진행하겠다는 인프라가 건설이 가능해 진다는 것입니다. 그리고 이번 모델링은 여기서 한 발 더 나아가 지금 시장이 가장 궁금해 하는 질문에 대한 해답을 내놓습니다.

바로 이 5조 달러(약 7301조 원)의 투자가 어떻게, 얼마의 '매출'을 만들어야 하는지 말입니다.

이렇게 자본을 조달하는 이들이 만드는 AI 제품은 1년에 약 6500억 달러(약 949조 원)의 매출을 올려야 합니다. 무기한적으로요. 투자자들이 연간 10%의 이익을 얻어야 한다는 가정을 하면 말이죠.

빅테크 기업들이 현재 벌어들이는 돈을 생각하면 불가능한 것은 아닙니다. 하지만 아직 최종 수요자들에 대한 확실한 제품이 나오지 않은 영역이 무기한적으로 계속해서 큰 이익을 낸다라는 가정을 해야만 이게 가능하다는 계산을 낸 것이기도 합니다. 

JP모건은 이에 대한 친절한 비교도 한다고 월스트리트저널은 꼽습니다. 6500억 달러라는 매출은 현재 세상의 모든 아이폰 소유자가 한 달에 추가로 35달러(약 5만 1천 원)를 내면서 제품을 구매하거나, 어떤 서비스에 대한 구독료를 내야 하는 돈이라고 말입니다. 이렇게 비교를 하니 어마어마한 규모의 최종 수요를 만들어야 하는 것이라고 상상할 수 있죠. 

아 물론 현재 인터넷을 통한 수익 모델은 여러 가지가 있습니다. 광고 수익도 있을 것이고, B2B 수익도 포함해야 되겠죠. 하지만 직관적으로 봤을 때 (현재로서는) 얼마나 어려운 일인지를 말하고 있는 것입니다. 
변압기 같은 필수 장비의 공급 부족 현상이 이어져도 인프라 건립은 차질을 빚을 수밖에 없습니다. 현재 AI 기업들과 관련 기업들은 이런 점을 전망치에 제대로 반영하고 있지 않습니다.

수요를 뒷받침할 인프라 전에,
인프라를 뒷받침할 각종 공급은?  
근데 수요 전에 고려할 사항은 또 있습니다. 바로 이런 수요를 만들 인프라를 뒷받침할 수 있느냐입니다.

시장의 모두가 AI 산업의 태동으로 다시 깨닫고 있듯이, 전력도 중요하고, 에너지도 중요하고, 이를 생산하고 만들 인프라를 짓는 데 필요한 자재와 장비의 수급도 너무 중요해졌습니다. 

그러나 현재 계획된 데이터센터들을 돌릴 충분한 전력을 끌어올 수 있다고 (이론적으로) 가정을 해도 모든 자재와 장비의 공급이 충분한 것도 아닙니다. 기본적으로 전력을 돌릴 필수 장비라고 할 수 있는 트랜스포머(변압기)는 이미 공급 부족 현상을 보이고 있으며, 가스 터빈과 전력선, HVAC 시스템 장비와 서버 등등 모든 것이 이들의 건설 계획에 맞춰져 생산이 되어야만 차질이 생기지 않습니다. 

이 말은 현재 '(기업) 수요'가 넘친다는 해석으로 이어질 수도 있습니다. 하지만 그것은 이런 자본지출 투자를 하고 있는 AI 기업들이 만든 수요이지, 제품과 서비스에 대한 최종 고객들의 수요가 (아직) 아닙니다. 

GE버노바처럼 가스 터빈 등을 생산하는 기업들은 호황을 맞이하면서 자신들의 고객 수요를 어떻게든 맞출 수 있다는 자신감을 대외적으로 비추고 있지만, 이들 역시 현재의 호황이 실질적으로 지속 이어질 수 있는지에 대해서는 면밀히 관찰을 해야 할 필요가 있는 상황이죠. 일부 프로젝트가 연기되어 일정에 차질을 빚을 가능성도 높다는 것입니다.

JP모건도 보고서에서 바로 이런 점을 짚고 있다고 파이낸셜타임스는 짚습니다. "(시장이) 5조 달러 규모의 자본을 쏟아내면서 단 한 번의 문제도 없이 진행될 거라고 상상하기는 어렵다"라는 대목을 인용하면서요.

그러나 AI 기업들과 그들의 협력사들은 이처럼 자재와 장비에 대한 공급 부족 상황을 현재 전망에 반영하고 있지 않습니다. 어떻게든 목표 숫자에 맞춰서 생산을 할 수 있다라고 하면서 방법을 찾으려는 것이죠. 이는 (위에서도 언급했듯이) 수요가 아주 크다고 해석할 수 있고, 기업들은 이에 맞춘 성장을 추진한다고도 할 수 있지만 위험이 적지 않은 베팅이기도 합니다.

현재 시장에서는 바로 이 점에 대한 이견이 큰 상황입니다. 제품이나 서비스가 광범위하게 출시되지 않았기 때문에 정밀한 예측치가 나오기도 어렵지만, 각자의 논리대로 'AI 버블론'에 대한 치열한 논리 싸움이 벌어지는 중입니다. 

AI는 물론 우리 삶을 바꿀, 아니 바꾸고 있는 기술입니다. 일터에서는 그 변화가 더 빨라지려하고 있죠. 하지만 우리가 예상하는 것만큼 빠르게 변화를 이끌 제품과 서비스가 출시될지는 불확실한 상황입니다. 현재 시장을 바라볼 때 잊어서는 안 되는 점입니다.


[AI] #AI모델 #생산성증대
2. AI 생산성 중간 점검
현재 단계: 직원이 AI를 얼마나 잘 활용하는가  
두 번의 세계대전과 대공황과 대침체 등을 겪었음에도 미국 경제는 1870년부터 지금까지 연간 1.9%의 GDP 성장을 보여줬습니다. 이의 연장선상에서 앞으로 10년간 AI의 발전으로 2.1%의 성장을 제시하면서, AI로 인해 극단적으로도 갈릴 수 있는 시나리오를 미 댈러스 연준은 제시했습니다. (이미지: 미 댈러스 연준)  
미국의 지역 연준인 댈러스 연방준비은행은 지난 여름에 흥미로운 연구 아티클을 내놓았다는 점을 파이낸셜타임스는 최근에 짚었습니다. 사실 흥미롭기보다는 극단적이라고도 볼 수 있는 AI가 향후 경제에 미치는 영향에 대한 시나리오였는데요. 

세 가지 길을 제시합니다.  

앞으로 10년간 매년 미국의 1인당 GDP가 2.1% 상승한다는, 1870년 이후 지금까지의 1.9% 상승보다 조금 더 높은, 비교적 평범한(?) 시나리오를 우선 중심에 두고요. AI가 모든 인간의 지능을 뛰어넘는 기술적 특이점에 다다랐을 때, 양극단으로 어떤 경제적 임팩트가 날 수 있는지에 관한 시나리오였죠. 

우선 긍정적인 방향의 시나리오는 AI가 GDP를 극적으로 높이고 이 땅의 모든 결핍을 사라지게 할 수 있다는 것이고요. 부정적인 방향의 시나리오는 AI가 인간을 뛰어넘고 시스템을 장악해 인류 멸종을 촉발해 GDP가 수직으로 하락해 머지 않아 '0'이 되는 것입니다. 

미 연준이라는 중앙은행의 기관이 내놓은 흔치 않은 극단의 시나리오를 제시한 것인데요. 이렇게 세 가지 시나리오를 내세운 이유는 분명합니다.

일단 첫 번째 시나리오가 유효하지 않을 가능성이 높다는 것입니다. AI의 경제적 임팩트를 과거의 기술 혁신 흐름을 기반으로 분석한 시나리오이기 때문에 말이죠. 현재 기준으로서는 경제적 예측을 과거에 기반해 할 수밖에 없기도 하지만, AI의 발전이 어떤 수준으로 또 이어질지, 그리고 어떤 방향으로 튈지 지금 나오는 연구와 이야기들을 살피면 예상하기가 너무 어렵다는 것을 말합니다.

이 아티클의 저자들도 어떤 시나리오에 더 큰 비중을 둬야 할 지에 대한 증거가 부족하다고 짚습니다. 현재로서는 그 방향을 예측할 정보와 데이터 모두 부족하다고도 볼 수 있습니다. 

AI로 인한 폭발적인 생산성 증가는 AI 기술을 개발하는 기업들이 특히 강조하는 것입니다. 하지만 실제 그들이 생각하는 속도보다 현실의 속도는 느릴 수밖에 없다고 보는 것이 보통 기술의 임팩트를 예상보다 크게 바라볼 수는 없는 경제학자들의 입장이기도 하죠.

기술의 미래를 낙관하는 기술 개발자들과 관련 창업가들은 "AI가 곧 세상을 100% 자동화할 것이다"라고 이야기를 하면서, 생산성의 폭발적인 증가를 예상합니다. 하지만 경제학자들은 그러한 예측을 할 수 없고 과거의 기술 혁신들이 보인 흐름의 연장선상에서 분석을 할 수밖에 없다는 것입니다.

이러한 차이를 우리는 어떻게 바라봐야 하는걸까요?
+
과연 AI가 현재 각 일터에서 생산성을 증대 시키고 있는가에 대한 논쟁은 AI 버블론 만큼이나 지속되고 있습니다. 사실 어떤 결론을 내릴 단계에 진입하지도 않았지만, 일부 분야에서 일어나고 있는 큰 변화를 토대로 그 영향이 과대평가되기도 하고, 그 영향이 미미할 수밖에 없다면서 과소평가하기도 하죠. 

하지만 확실한 것은 현재 변화가 기업에서 일하는 직원들에게 실질적인 영향을 끼칠 정도로 진행되고 있다는 것입니다. 기업들은 이제 직원들이 AI 활용 능력을 높여야 한다는 단계에 와있는데요. 당장은 수치로 나타나지 않는 퍼포먼스를 보여야 하는, 변화의 시행착오를 거치는 중이라고도 할 수 있습니다. 



[AI] #데이터센터 #투자현황
3. 같은 현상 다른 해석
계속 돈을 빌려주고 빌리는 이유
메타를 비롯해 빅테크 기업들의 데이터센터 프로젝트들이 어떤 방법으로 자금을 조달했는지는 계속 주목할 필요가 있습니다. (이미지: 메타)
올해 빅테크 기업들이 데이터센터 투자를 위해 회사채를 팔아 빌린 돈은 930억 달러(약 136조 3380억 원)에 이릅니다. 이는 아마존과 알파벳, 메타와 마이크로소프트, 그리고 오라클까지 하이퍼스케일러인 클라우드 사업자 5개 기업에서만 모은 돈입니다. 2024년의 200억 달러(약 29조 원)에서 4배 넘게 오른 금액이죠. 지난 3년 동안 모은 돈보다도 더 많다고 하고요.

물론 이는 AI 산업 자체에 대한 투자가 늘고 있다고 볼 수 있는 것이며, 본격적으로 산업이 꽃 피우기 위한 준비를 하고 있다고 볼 수도 있습니다. 하지만 큰 규모의 빚을 내서 투자를 하는 모습에 일각에서는 불안감을 드러내는 상황이라고 할 수 있죠. 

더군다나 최근에는 대규모 데이터센터의 파이낸싱을 위해 빅테크 기업이 '창의적인' 방법으로 자금을 조달해서 주목을 받기도 합니다. 가장 최근의 예시가 메타인데요. 메타는 블루아울(Blue Owl) 캐피탈과 같은 사모 신용 회사와 합작법인을 세우는 방식으로 300억 달러(약 43조 9800억 원)를 조달해 루이지애나주에 세워지는 데이터센터 '하이페리온'에 자금을 투입했죠.

일단 이 돈을 조달하기 위해 블루아울은 30억 달러(약 4조 3980억 원)를 투자해 이 데이터센터의 지분 80%를 사들였고, 메타는 13억 달러(약 1조 9060억 원)를 들여 20% 지분을 확보했습니다. 그리고 루이지애나의 대표적인 도시인 뉴올리언스의 유명한 도넛인 베녜의 이름을 따서 '베녜 인베스터'라고 이름이 지어진 합작 회사가 2049년에 상환되는 채권을 발행해 270억 달러(약 39조 5820억 원)를 조달했고요.

그러니까 메타가 다른 사모 신용 회사와 세운 합작 법인이 자금의 대부분인 270억 달러를 조달했다는 것이고요. 이 중 또 180억 달러(약 26조 3880억 원)는 채권 운용사인 핌코(Pimco)가 사들였습니다. 월스트리트저널은 이를 두고 '프랑켄슈타인' 같은 파이낸싱이라고 표현했죠. 

근데 이 거래에서 한 가지를 더 주목해야 합니다. 메타는 매년 합작회사에 데이터센터 사용료를 냅니다. 이 돈으로 채권 이자와 원금을 갚아 나가죠. 물론 배당금도 내야 하고요.

하지만 그 대신에 메타는 4년마다 이 합작회사와의 거래를 갱신하는 조건을 달았습니다. 그렇게 해야만 24년이라는 기간의 장기 부채를 자신들의 회계장부에는 기록하지 않을 수 있기 때문입니다.

이렇게 이어지는 데이터센터 투자 괜찮을걸까요?  
+
최근 빅테크 기업들이 회사채를 발행해서 데이터센터에 투자하는 모습을 두고 시장에서는 역시나 다른 해석을 하고 있습니다. 커지는 회사채 스프레드를 보고 "데이터센터 투자 수요가 여전히 크다"와 "이제는 위험 수준에 이르렀다"라는 정반대의 시각이죠.

양쪽이 바라보는 같은 시장의 모습은 아주 다릅니다. 당분간 이런 평행선은 이어질 수밖에 없을 것으로 보이는데요. 최종적으로 바라봐야 하는 리스크가 무엇인지를 살펴야 할 때이기도 합니다. 



[AI] #버블론 #미래의그림
4. 시장이 민감한 이유
AI에 대한 초긍정론이 고려할 것
애플과 테슬라 분석으로 유명한 웨드부시의 대니얼 아이브스는 현재 AI 산업을 아주 긍정적으로 바라보고 있는 대표적인 분석가입니다. (이미지: CNBC 유튜브)

TSMC의 10월 매출 증가율이 전년 같은 기간 대비해 17%에 그쳐 18개월만에 가장 작은 증가세를 보였다는 소식은 'AI 버블'을 우려하는 시장 일각에서 또 한번 버즈가 나오게 하는 소식이었습니다. 하지만 고작 한 달의 데이터이며, AI 칩 수요가 중장기적으로 줄어들고 있다는 신호가 없다면서 참여자들을 안심 시키려는 메시지가 시장에서 나오고 있죠.


블룸버그 인텔리전스도 17% 증가율이 AI 칩 수요가 둔화하고 있다는 신호로 해석하기는 어렵다고 해석합니다. 상반기에 당겨간 매출의 영향이 있으며 미국 달러 기준으로는 매출 증가율이 22.6%인 120억 달러(약 17조 5780억 원) 수준이었다면서 문제가 아니라고 강조했고요. 


이런 와중에 데이터센터 구축과 임대 사업도 핵심으로 삼는 코어위브는 이번 3분기에 지난해 같은 기간보다 매출이 2배 이상 증가한 13억 6000만 달러(약 1조 9920억 원)를 올렸다는 소식을 전했습니다. 하지만 계약이 되어 있는 제3자 데이터센터 개발업체의 일정 지연으로 올해 매출이 예상보다 적게 나올 것이라고 예상하면서 시장은 역시 민감하게 반응하고 있습니다. (이 소식에 현재 주가는 6%가 떨어진 상황입니다)


더군다나 일정 지연의 이유가 무엇인지 제대로 알려지지 않은 상황입니다. 대금 지급이 제대로 이루어질 수 있는 상황이 아닌 것인지, 아니면 건설을 위한 장비나 자재의 수급이 제대로 이루어지지 않은 건지 등에 대한 설명이 나와야 할 것으로 보입니다.


코어위브의 CEO인 마이클 인트레이터는 실적 발표 후 컨퍼런스콜에서 "업계 전반에 걸쳐 AI 연산 용량 확보에 문제가 생기고 있어 모두가 문제를 겪고 있다"라고 설명했지만, 이 역시 충분한 설명은 아닙니다. 다만 코어위브 매출이 대부분 마이크로소프트(70% 이상), 오픈AI와 메타에서 나오는 점을 고려할 때 이들의 데이터센터 건설 계획에 차질이 생겼다는 것은 유추할 수 있는 상황이죠.


근데 버블이냐 아니느냐를 떠나 문제의 핵심은 바로 여기에 있습니다. 시장이 이런 현상들을 민감하게 받아들이는 상황 속에서 더 중요한 것은 실적 차질에 대한 명확한 설명이 이루어지지 않는 것이고, 코어위브도 명확한 설명을 할 수 없는 상황이라는 것입니다. 그것이 고객사와의 계약 때문이건, 시장에 일으킬 파장을 고려해서건 분명한 문제입니다. 

+
최근 시장은 여러가지 이유로 조금씩 흔들리고 있습니다. 'AI 버블'이 흔들리는 모습일지 아니면 전반적인 경제 상황에 안 좋은 신호들이 겹치면서 복합적으로 나타나는 상황인지는 더 지켜봐야 합니다. 

하지만 왜 시장은 조금이라도 부정적인 지표나 안 좋게 해석할 여지가 있는 소식이 나오면 민감하게 반응하는 것인지, 민감하게 반응 안 할 이유가 무엇인지를 더 자세히 살펴야 할 때가 왔습니다.



[빅테크] #구글 #아마존 #MS #메타
5. 빅테크의 필수 지출
모두가 "AI에 투자한다"라고 말하는데
이렇게 보면 각 빅테크가 어떻게 확장해 가겠다는 것이 보이죠. 
빅테크가 현재 쏟는 AI CAPEX(자본지출)는 어떻게 바라봐야 할까요?

AI 모델 경쟁을 하는 새로운 세력이 아니라 지금 가장 돈을 많이 쓰는 알파벳과 아마존, 마이크로소프트와 메타의 자본지출 말입니다. 이들이 AI에만 막대한 규모의 돈을 올인하는 것은 아닙니다.

"AI 투자"라는 큰 틀은 같을지언정 빅테크 기업들마다 그 투자의 영역과 의미가 다릅니다. 기존 사업에도 투자하고 있고, 기존 사업을 키우기 위한 AI에도 투자하고, AI 자체에 대한 투자도 하는 것이죠.

"AI 투자"의 의미를 좀 더 깊게 파악하기 위해선, AI 투자가 어떤 층위로 구성되어 있는지 먼저 봐야 합니다. AI 투자를 구분하는 다양한 기준이 있겠지만, 크게는 1) 반도체 칩, 2) 인프라, 3) 모델, 4) 서비스로 나눠볼 수 있습니다.

  • 일단, 구글이야 물론 칩부터 서비스까지 전체 층위를 지배하는 풀 스택(Full-stack) 전략을 통해 "모든 레이어를 다 차지하겠다"는 야심이 크죠. AI에 대한 투자를 통해 앞으로 인터넷 서비스 중심의 비즈니스에서 GCP(구글 클라우드 플랫폼) 중심의 AI 클라우드 비즈니스로의 확장을 지향합니다. B2C 서비스인 검색, 유튜브를 통한 광고 사업뿐만 아니라 B2B 클라우드를 비롯한 엔터프라이즈 서비스 시장까지 모두 구글을 통하게 만들겠다라는 것입니다.

  • 아마존은 AI 투자를 통해 명확하게 'AI 인프라의 게이트웨이'가 되는 것이 목표입니다. B2C 비즈니스는 (아직) 없지만, "어떤 모델이든 (클라우드 비즈니스인) AWS 위에서 돌아가게 하겠다"라는 것이 중심을 차지하는 전략을 구사하고 있습니다. 

  • 마이크로소프트는 클라우드 비즈니스인 애저(Azure)를 기반으로 구축된 클라우드 인프라와 기업들이 바로 생산성 증대 효과를 볼 수 있는 서비스 레벨에서의 코파일럿까지 제공하는 것을 목표로 합니다. 이는 역시나 AI를 도입하고 싶은 수많은 기업들에게 매력적인 옵션이 되죠.

  • 메타는 광고 타겟팅 고도화와 콘텐츠 생성 자동화처럼, 비용 절감과 추천 모델 향상 측면에서 AI를 활용하며 효율성을 극대화하고 있습니다. 당연하게도 메타 매출의 대부분이 광고 기반이기 때문이죠. 자체 데이터센터도 있지만 이를 외부에 판매하기보다는 자사의 서비스 개선에 활용합니다. (그래서 최근 시장에서 메타에 대한 우려가 나오는 것이죠. 클라우드 비즈니스가 없는 사업자이기에.)

이들은 지금 막대한 자본지출을 멈출 수 없는 경쟁의 단계에 이르렀고, 서로가 가진 기존 비즈니스의 강점을 가지고 수직 혹은 수평 확장을 목표하거나 현재의 포지션을 공고히 하기 위해 투자 경쟁을 하는 것입니다.

물론 이 투자의 결실이 언제 돌아올지는 예상하기 어려우나, 하지 않으면 밀리기 때문에 해야만 합니다. 이런 모습은 AI 시대에도 결국 현재 빅테크 구도가 크게 달라지지 않을 것이라는 예상 역시 하게 하죠.

이들은 기존 사업을 강화하고, AI와 연결 시키기 위해 어떻게 투자하는 것일까요?
+
AI 사업 확대를 위해 가장 많은 자본지출(CAPEX)을 쏟는 기존 빅테크 기업들의 현황을 살펴보면 미래의 경쟁 구도가 바로 보입니다. 알파벳과 아마존 그리고 마이크로소프트와 메타는 모두 자신들의 '기존 사업'과 '플랫폼'을 어떻게 확장해야 하는지가 관건이기도 하죠. 

즉, 기존 사업의 경쟁력을 유지하기 위해서도 AI 기능과 인프라에 대한 막대한 투자가 이루어지는 것입니다. AI 투자를 위한 현재의 경쟁적인 지출은 멈출 수 없는 필수 지출입니다.

글쓴이: 준. O2O 스타트업에서 일했고, 현재는 글로벌 콘텐츠 회사에서 일하고 있습니다. 스타트업, 웹3, AI 등 새로운 기술이 바꾸어 나가는 세상의 모습을 관찰하고 기록합니다.

[준의 테크 노트]는 테크 기업과 그들이 새로이 개발하는 기술과 현상에 대한 이야기를 전합니다.




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