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거대 기업들의 현금 흐름이 제로에 가까워지고, 밸류에이션이 미래를 과도하게 반영하면서 AI '네 번째 거품론'이 등장했다.

이 글을 읽으려면 25 분

세 번의 거품론이 모두 새로운 패러다임으로 해소되었지만, 이번에는 현금 흐름 부족, 해시레이트 낭비, 스마트 머니의 조용한 철수라는 세 가지 균열이 동시에 나타났다.

원제: 《생성형 AI, 네 번째 거품은 없다?》
원작자: 샤오징, 텐센트 테크

생성형 AI가 폭발한 지 3년 반이 지나면서 시장은 새로운 분기점에 도달했다: 낙관론은 여전히 가속화되고 있지만, 의심도 쌓여가고 있다. '거품'이 왔는지 판단하는 것만으로는 현재의 복잡성을 설명하기에 충분하지 않다. 'AI 신앙과 거품' 시리즈는 시장, 기술, 산업 및 기업의 다양한 관점에서 핵심 변수를 찾아낼 것이다. 이 글은 시리즈의 첫 번째 편이다.

6월 9일, 한국 KOSPI 지수가 크게 반등하며 장중 상승폭이 5%에 육박했다. KOSPI 200 선물은 5% 상승을 기록하며 사이드카가 발동돼 프로그램 매매가 5분간 중단됐다. 직전 거래일(6월 8일)에는 KOSPI가 한때 8% 넘게 하락하며 8000선 아래로 떨어졌다.

지난 2년간 한국은 거의 글로벌 AI 거래에서 가장 민감한 증폭기 역할을 해왔다: 엔비디아가 오르면 HBM이 오르고, AI 서버가 증설되면 SK하이닉스가 오르며, 메모리 가격이 오르면 삼성과 마이크론의 밸류에이션 논리가 재편됐다. 한국은 글로벌 AI 인프라 확장에 대한 기대를 흡수하는 동시에, 이 확장이 과열된 것인지에 대한 시장의 의심도 함께 받아들였다.

따라서 한국 증시가 상승과 하락 사이를 반복하며 거래 냉각 메커니즘을 자주 발동시키는 것은 글로벌 자본 시장에서 AI에 대한 의견 차이가 커지고 있음을 반영한다.

그림: 한국 증시의 신용융자 잔고가 사상 최고치로 상승

한편으로 AI는 여전히 가장 확실한 투자 테마다. 칩, 메모리, 클라우드 컴퓨팅에서 대형 언어 모델 기업에 이르기까지 거의 모든 핵심 자산이 'AI 인프라'라는 밸류에이션 프레임워크에 다시 편입되고 있다.

연산 능력 수요가 계속 증가하는 한, 오늘날의 자본 지출, 공급망 가격 인상 및 높은 밸류에이션은 모두 미래 성장을 위한 선행 투자로 설명될 수 있다.

다른 한편으로는 의심도 쌓여가고 있다.

AI는 점점 더 비싸지고 있다. 거대 기업들의 자본 지출은 계속 상향 조정되고, 대형 언어 모델 기업들의 밸류에이션은 계속 높아지며, AI 신생 기업들은 IPO를 위해 줄을 서고 있다.

생성형 AI가 폭발한 지 3년 반 동안 거품에 대한 진지한 논의는 이미 세 차례 진행됐다. 매번 명확한 촉발 사건, 논리적 사슬 및 치명적으로 보이는 의문이 있었고, 시장은 매번 균열 속에서 새로운 희망을 찾아 계속 베팅을 늘려왔다.

이번에는 시장의 반응으로 볼 때, 우리는 이미 네 번째 분기점의 중심에 서 있다.

여러 투자자들은 "아직 거품을 논할 때가 아니다. 이미 거대 기업들의 현금 흐름을 잠식하기 시작했지만, 그들의 투자는 여전히 강력하고 오히려 가속화되고 있다. 거대 기업들의 투자가 둔화되는 모습을 볼 때 비로소 경계심을 가져야 한다"고 말한다.

하이퉁국제(海通國際) 집행위원회 위원, 리서치부 총괄 및 수석 이코노미스트 장이둥(張憶東)은 "이번 AI浪潮는 1993년부터 2000년까지의 인터넷浪潮보다 훨씬 강력하다. AI 시대의 흐름 속에서는 고저(高低) 전환이 없고, 오직 확산만 있을 뿐이다"라고 강조했다.

이것이 현재 AI 시장의 가장 핵심적인 모순이다: 모두가 가격이 점점 비싸지고 있다는 것을 알지만, 동시에 성장 속도가 평가 거품을 상쇄할 것이라고 믿으며, 아무도 먼저 내리려 하지 않는다.

01 2년 반, 세 번의 '거품론'과 위험한 합의

AI 거품론은 2년 동안 지속됐으며, 매번 '거품론'은 AI 산업의 패러다임 전환과 그에 따른 자본의 향연 및 신념의 동요와 맞물렸다.

첫 번째는 2024년 6월이었다. 세쿼이아 캐피탈(Sequoia Capital)은 유명한 《AI's $600B Question》을 발표하며 처음으로 막대한 자본 지출에 의문을 제기했다. 세쿼이아가 제기한 문제는 당시 엔비디아 데이터센터 수익과 GPU 총소유비용(TCO)을 기준으로, AI 산업이 이 인프라 투자를 뒷받침하려면 약 6000억 달러의 연간 수익이 필요하다는 것이었다.

당시 AI 패러다임은 사전 학습 스케일링 법칙(Pre-training Scaling Law)이었다: 모델이 클수록, 데이터가 많을수록, GPU가 많을수록 좋다는 논리였다.

2024년 초부터 세쿼이아가 의문을 제기할 때까지, 이번 열풍에서 슈퍼 마이크로(Super Micro)는 217%, 엔비디아는 150% 상승했다. 시장 전체의 신념 앵커는 간단한 등식이었다: AI = 연산력 = 엔비디아.

세쿼이아의 의문은 불과 3개월도 채 지속되지 않았다.

2024년 9월, OpenAI가 o1을 출시하며 추론 시 연산(Test-Time Compute) 패러다임이 등장했다. 더 큰 모델이 아닌 더 긴 사고 과정을 통해, 후훈련(Post-Training) + 강화학습(RL)으로 모델 능력의 한계를 열었다. 새로운 AI 능력 성장 곡선이 열리면서 시장은 연산력 수요의 두 번째 성장 동력을 목격했다.

그러나 새로운 패러다임은 곧 새로운 균열을 만들어냈다. DeepSeek R1이 출시되면서 추론 시 연산 경로의 효율성을 극한까지 끌어올렸다: 600만 달러 미만의 훈련 비용으로 최첨단 모델에 근접한 추론 능력을 구현한 것이다.

2025년 1월 27일, 엔비디아는 하루 만에 시가총액 5930억 달러가 증발했다. 두 번째 거품론이 등장하기 시작했다.

시장의 의심 핵심은 동일한 AI 성능을 구현하는 데 정말 이렇게 많은 연산 능력이 필요한가 하는 점이었다. 이번 공포는 거셌지만, 해소 속도는 더 빨랐다. 한 달 후 엔비디아가 실적을 발표했고, 블랙웰의 분기 매출이 110억 달러로 예상을 크게 웃돌았다. 시장은 새로운 추론 패러다임이 더 많은 추론 수요를 창출할 것이며, 총 연산 수요는 오히려 증가한다는 것을 실적으로 증명했다.

추론 패러다임을 주도한 오픈AI는 이번 상승장의 절대적 중심이 되었고, 오픈AI와 계약을 체결한 기업은 폭등했다. 코어웨이브는 119억 달러 규모의 5년 계약 하나로 IPO를 성공적으로 마쳤고, 오라클은 '스타게이트 프로젝트'의 3000억 달러 규모 계약으로 사상 최고치를 경신했으며, 브로드컴은 100억 달러 규모의 맞춤형 칩 대규모 수주를 따냈다.

이번에 시장의 확신이 가장 짧게 흔들렸다. 오픈AI는 대량의 '테마주'를 양산했고, 신앙의 닻은 '훈련 군비 경쟁'에서 '추론 대규모 배포'로 전환되었다.

세 번째는 2025년 10월부터 11월까지였다.

골드만삭스는 AI의 다섯 가지 거품 징후를 열거한 보고서를 발표했다: 자본 지출(CapEx) 정점, 기업 이익 성장 둔화, 기술 기업 부채 증가, 연준 금리 인하 사이클 시작, 신용 스프레드 확대. 그리고 이를 1997년 인터넷 버블 직전 상황과 명확히 비교했다. BofA 펀드 매니저 조사에서는 20년 만에 처음으로 '과잉 투자'라는 판단이 나왔다. 《와이어드》와 《디 애틀랜틱》은 같은 주에 심층 조사 기사를 게재했으며, 두 매체 모두 동일한 발견을 지적했다: 기업 AI 투자의 95%가 실제 수익을 창출하지 못했다는 것이다.

막대한 AI 투자가 AI 산업 체인 내에서 순환한다는 내러티브가 절정에 달했다. 엔비디아의 수익은 클라우드 업체에서 나오고, 클라우드 업체의 AI 수익 성장은 모델 회사의 확장에서 비롯되며, 모델 회사의 가치는 자본 측에서 결정되고, 자본 측의 수익은 모델 회사에 대한 장부상 재평가에서 나온다는 구조였다.

그러나 상류에서 누가 AI 비용을 지불하고 있는가?

미국 증시 거대 기업들은 2025년 3분기 실적 발표 컨퍼런스 콜에서 거의 같은 문장으로 분석가들의 추궁에 답했으며, 동시에 골드만삭스의 자본 지출(CapEx) 정점 도달 판단에 반박했다: "우리는 미래를 잃느니, 차라리 과잉 투자하는 쪽을 선택하겠다." 골드만삭스도 보고서에 작은 단서를 남겼는데, 현재 상황은 1999년보다 1997년에 더 가깝다는 것이다. 즉, 거품 징후는 나타났지만 붕괴까지는 아직 거리가 있다는 의미다.

2025년 11월, 연준은 다시 25bp 금리를 인하했고, 유동성은 계속해서 밸류에이션을 지지했다. 나스닥은 의심 속에서도 연일 사상 최고치를 경신했다. 시장의 합의는 이렇게 되었다: 거품이 있을 수도 있다는 것을 알지만, 지금 내리는 것이 차에 남아 있는 것보다 더 위험하다는 것이다.

하지만 이번 의혹을 진정으로 해소한 것은 새로운 패러다임의 등장이었다.

2025년 하반기, Agentic AI가 집중적으로 폭발하며 AI는 단순한 대화에서 스스로 계획하고 실행하며 진화하는 디지털 직원으로 변모했다. AI가 직접 워크플로를 대체하면서 수익의 상한선은 '검색 대체'에서 '노동력 대체'로 도약했다. 더 중요한 것은, Agent가 자연스럽게 대화보다 수십 배 많은 토큰을 소비한다는 점이다. 연산력 수요는 줄어들どころか, 오히려 규모의 성장 공간을 열어젖혔다.

지난 세 번의 '거품론'을 되돌아보면, 세 가지 흐름이 일관되게 이어져 왔다.

연산력 수요는 얼마나 지속될 것인가; 막대한 AI 지출을 누가 부담할 것이며 그 투자 대비 수익률은 어떠한가; 대규모 언어 모델이 새로운 패러다임의 돌파구를 맞이할 것인가.

세 차례의 흐름을 거치며 시장은 위험한 합의를 형성했다: "의혹은 곧 반증될 것이다."

행동 금융학의 경험에 따르면, 공포를 경험한 후 다시 시장에 진입하는 투자자들의 위험 선호도는 이전보다 더 높아지는 경향이 있다. 이는 그들이 공포가 틀렸다는 것을 '검증'했기 때문이다.

02 AI의 네 번째 거품과 세 가지 균열

지난 몇 거래일 동안 시장은 격렬하게 출렁였다.

첫 번째 균열은 빅테크 기업들의 '이익'과 '현금흐름' 사이에서 나타났다.

2026년 1분기 실적 시즌, 빅테크 기업들의 이익은 사상 최고치를 경신했지만 현금흐름은 제로에 가까워졌다. 아마존의 잉여 현금흐름은 전년 동기 대비 95% 급감했으며, 4대 빅테크 기업은 하루에 총 20억 달러를 소진했다. 일부 빅테크 기업의 '순이익 증가'는 AI 기업 투자에 대한 장부상 재평가로 해석되며, AI에 투자한 수익으로 AI 투자가 옳았다는 것을 증명하는 순환 논리에 빠졌다.

골드만삭스는 4월에 수치를 제시했다: 2026년 S&P 500 예상 이익 증가분의 약 40%가 AI 관련 자본 투자의 산업 체인 전이 효과에서 비롯될 것이라고 밝혔다. 여러 투자은행과 언론의 추산에 따르면, 2026년 주요 하이퍼스케일 클라우드 업체들의 AI 관련 자본 지출은 이미 6000억~7000억 달러 규모에 진입했다.

한 언론은 "실리콘밸리 빅테크 기업들은 이익만 남았을 뿐 가난해졌다"고 평했다. 이는 미국 상장 기업의 전반적인 성장 전망이 하나의 블록 위에 세워져 있음을 의미하며, AI CapEx는 증가만 가능할 뿐 감소할 수 없어 하나가 움직이면 전체가 영향을 받는 구조다.

Morgan Stanley는 2026년 하이퍼스케일 기업들의 CapEx 대비 매출 비율이 34%에 달하고, 2028년에는 37%에 도달하여 2000년 인터넷 버블 시기의 역사적 최고치인 32%를 공식적으로 초과할 것이라고 지적했다. 2026년부터 2028년까지 3년간, 5대 빅테크 기업의 AI 인프라 총 지출만 2조 달러에 달할 것이다.

더 은밀한 점은, 다섯 개 기업이 약 1조 달러에 달하는 대차대조표 외 리스 약정을 보유하고 있다는 것이다. 즉, 아직 완공되지 않은 데이터센터를 위해 체결한 장기 계약으로, 이는 어떤 대차대조표에도 나타나지 않는다.

전 세계 AI 호출량이 폭증하면서 많은 기업이 '토큰맥싱(tokenmaxing)'을 외치고 있다. FOMO(기회를 놓칠까 봐 두려워하는) 감정이 확산되고 있으며, CEO들은 AI에 뒤처질까 봐 두려워하며 직원들을 위해 카드를 긁어 '토큰을 밟기' 위해 경쟁하고 있다.

하지만 '토큰맥싱' 운동에서 상당한 소비는 에이전트 아키텍처 내부의 시스템적 중복성에서 비롯된다. 과도하게 설계된 Harness는 대규모 모델 토큰 호출량에 거대한 거품을 초래했다. 아직 어떤 기관도 '유효 계산'과 '아키텍처 공회전'의 비율을 분리해 분석하지 않았다.

외신 보도에 따르면, Uber는 2026년 첫 4개월 만에 연간 AI 코딩 예산을 모두 소진했다.

엔지니어들은 토큰맥싱의 기치 아래 Claude Code와 같은 도구를 병렬 노동력으로 사용하기 시작했다: 여러 작업을 동시에 실행하고, 여러 워크트리(worktree)를 동시에 열며, 에이전트가 장시간 자체 검색, 생성, 오류 보고 및 수정을 수행한다. AI 사용량은 증가한 것처럼 보이지만, 재무 부서는 이러한 토큰이 결국 얼마나 많은 정량화 가능한 산출물로 전환되었는지 즉시 판단하기 어렵다.

호출량은 모델 기업의 가치 평가 핵심 지표이지만, 이 지표 자체가 부풀려져 있다면 그 위에 세워진 수조 달러의 가치 평가는 얼마나 신뢰할 수 있을까?

에이전틱(Agentic) 패러다임이 기업 생산성 향상에 대한 내러티브가 실제로 효과적인지 여부는 시장의 두 번째 균열이다.

자본 시장의 향연도 계속되고 있다. Anthropic은 보도에 따르면 가치 평가가 약 9650억 달러에 근접했으며, IPO 신청을 비밀리에 제출했다. OpenAI도 IPO를 비밀리에 제출했으며, 최근 자금 조달 후 가치 평가는 8520억 달러다.

분명히, 시장은 아직 실현되지 않은 미래에 대해 전액을 지불하고 있다. 이것이 반드시 붕괴를 의미하는 것은 아니지만, 오차 허용 범위가 극도로 좁다는 것을 의미할 수 있다.

"모든 위대한 기술 혁신은 거품을 만들어낸다. 누구도 완전히 정확하게 판단할 수 없다. 당신은 많은 자금을 투입해 시장 점유율을 선점하고, 너무 많이 쓰는지 걱정하지 않거나, 투자를 충분히 하지 못해 시장 점유율을 잃는 것이다." 6월 3일, 브리지워터 어소시에이츠의 창립자 레이 달리오(Ray Dalio)가 인터뷰에서 말했다.

달리오는 거품 붕괴가 투자자들이 장부상의 부를 현금으로 전환하려는 과정에서 발생하며, 현재 AI 주도 시장은 "이러한 경로를 따라 진행되고 있다"고 생각한다. 비록 AI 자체가 "놀라운 기술"임에도 불구하고 말이다.

이러한 관점에서 기술의 장기적 가치와 단기적 평가 거품은 공존할 수 있다. 마치 인터넷 버블이 붕괴된 후에도 인터넷 자체가 글로벌 경제를 깊이 재편한 것과 같다.

생성형 AI의 거품을 거시적으로 논하는 것은 미디어가 선호하는 주제이지만, 투자자의 시각에서는 '유효한 의제'가 아니다.

피터 틸은 "AI 기술은 진짜지만, 시장은 이미 미래 15~20년의 가격을 선반영했다"고 말한다. 그는 2025년 3분기에 엔비디아 지분 전량(1억 달러, 펀드의 40%)을 청산하고, 테슬라 지분 76%를 축소하며 총 포지션을 65% 줄였다. 그는 1999년 인터넷 버블을 정확히 예측한 바 있다. 이번 예측은 다를까? 현재로서는 답이 없다.

하지만 분명한 것은 피터 틸이 2025년 말부터 시작된 Agent 신 패러다임 열풍을 놓쳤다는 점이다.

틸만의 이야기가 아니다. 버크셔 해서웨이의 2026년 1분기 보고서에 따르면, 워런 버핏의 현금 보유액은 3974억 달러로 사상 최고치를 기록했으며, 이는 전체 자산의 59%에 해당한다.

기술 발전의 장기적 추세가 긍정적이라고 해서 투자자가 단기적으로 이익 실현이나 포지션 축소를 하지 않는다는 의미는 아니다. 장기적 추세와 단기 투자 전략 간의 모순이 시장의 세 번째 균열이다.

세 가지 균열 위에서 시장의 신경은 이미 예민해지기 시작했다. 미국 금리 인상 기대감이 높아지고 AI 자본 지출 과열에 대한 의문이 제기되면서, 이번 AI浪潮에서 '가장 순수한' 시장 중 하나인 한국은 변동성이 커지고 있다. 상승은 AI 신앙에서 비롯되었고, 급락 역시 AI 신앙의 동요에서 비롯된다.

따라서 투자 거래는 극도로 어려운 구간에 진입했다.

많은 경험 있는 투자자들은 여전히 "AI 거품은 아직 오지 않았다"고 확신한다. 하지만 AI가 거품인지 저평가되었는지 판단하는 것과 효과적인 투자 시스템을 구축하는 것은 완전히 다른 두 가지 일이다. 전자는 방향 판단이고, 후자는 리듬, 포지션, 밸류에이션, 현금 흐름, 출구 시점을 종합적으로 시험하는 것이다.

신앙은 여전하지만 변동성이 커진 시장에서 장기적 추세를 올바르게 보는 것이 대부분의 사람이 단기 하락을 견딜 수 있다는 것을 의미하지는 않는다.

네 번째 생성형 AI 거품은 아직 오지 않았을지 모르지만, 경계심을 높여야 할 때는 이미 도래했다. 경험이 풍부하고 대응 능력이 뛰어난 선장은 거친 파도를 헤쳐 보물을 찾을 수 있지만, 평범한 뱃사공은 풍랑에 삼켜질 수 있다.