AI 버블 논쟁 (투자 과열, 기술 혁명, 부채 위험)

Memo

하워드 막스의 최신 메모는 인공지능 분야에서 발생하고 있는 투자 열풍이 과연 버블인지에 대한 냉철한 분석을 제공합니다. 오크트리 캐피탈의 공동 창업자이자 워렌 버핏이 참고하는 몇 안 되는 투자 전문가인 그는 AI가 세상을 바꿀 혁명적 기술임을 인정하면서도, 역사적으로 반복되어 온 투자 버블의 패턴이 현재 AI 산업에서도 나타나고 있음을 지적합니다. 그의 분석은 단순히 시장 과열을 경고하는 것을 넘어서, 기술 발전과 투자자 심리, 그리고 부채 사용이라는 세 가지 축을 중심으로 현재 상황을 입체적으로 조명합니다.

투자 과열과 버블의 역사적 패턴

하워드 막스는 AI 투자 열풍을 이해하기 위해 먼저 버블의 본질을 설명합니다. 버블은 기술적 또는 금융적 발전 자체가 아니라, 그러한 발전에 대한 과도한 낙관주의가 적용될 때 발생합니다. Alan Greenspan 전 연준 의장이 말한 '비이성적 과열(irrational exuberance)'이 바로 이를 설명하는 핵심 개념입니다. 역사는 이러한 패턴이 놀라울 정도로 규칙적으로 반복되어 왔음을 보여줍니다. 1860년대 철도 붐, 1920년대 라디오와 항공 산업, 1990년대 후반 인터넷과 광섬유 케이블 등 혁명적 기술이 등장할 때마다 투자자들은 제한 없는 미래를 상상했고, 과거의 규범을 뛰어넘는 가치평가를 정당화했습니다. John Kenneth Galbraith가 지적했듯이 '금융 기억의 극도로 짧은 지속성' 때문에 과거의 경험은 현재의 놀라운 가능성을 이해하지 못하는 원시적 피난처로 치부되곤 했습니다. 현재 AI 분야에서도 유사한 현상이 관찰됩니다. Thinking Machines는 제품도 없고 투자자들에게 무엇을 만들고 있는지조차 말하지 않으면서 20억 달러의 시드 라운드를 유치했으며, 불과 4개월 만에 기업가치가 120억 달러에서 500억 달러로 상승했습니다. Safe Superintelligence는 공개된 제품이나 서비스 없이 기업가치 320억 달러에 20억 달러를 조달했습니다. 이러한 '복권 티켓 사고방식(lottery-ticket thinking)'은 압도적인 실패 확률에도 불구하고 엄청난 수익의 꿈이 참여를 강요한다는 점에서 과거 버블과 동일한 패턴입니다. 하워드 막스가 인용한 Hobart와 Huber의 구분에 따르면, 서브프라임 모기지 같은 '평균 회귀 버블'과 달리 AI는 '변곡점 버블(Inflection Bubble)'에 해당합니다. 이는 기술적 진보를 기반으로 하며, 버블이 터진 후에도 세상이 이전 상태로 되돌아가지 않는다는 특징을 가집니다. 실제로 1990년대 후반 인터넷 버블 당시 구축된 광섬유 인프라는 많은 투자자의 돈을 태웠지만, 이후 디지털 경제의 기반이 되었습니다. AI 역시 비슷한 경로를 밟을 가능성이 높습니다.

버블 유형	사례	특징	장기 영향
평균 회귀 버블	South Sea Company, 서브프라임 모기지	금융적 혁신, 위험 없는 수익 약속	사회 진보 없음
변곡점 버블	철도, 전기, 인터넷, AI	기술적 진보, 세상을 바꿀 잠재력	인프라 구축, 사회 변혁

그러나 변곡점 버블이라 해도 투자자의 부를 파괴한다는 점에서는 다르지 않습니다. 1920년대 RCA는 Ford와 함께 가장 많이 거래되는 주식이었으며 '당대의 Nvidia'로 불렸지만, 1929년 정점 이후 가치의 97%를 잃었습니다. 항공주는 1929년 5월 정점에서 1932년 5월까지 96% 하락했습니다. 기술의 중요성을 올바르게 평가했던 전문 투자자들조차 '필연성의 서사(narrative of inevitability)'에 압도되어 기술적 불확실성을 위험이 아닌 기회로 받아들였습니다.

기술 혁명의 양면성과 불확실성

AI는 이전의 기술 혁명과는 질적으로 다른 특성을 가지고 있습니다. 단순한 도구가 아니라 인간의 전유물이었던 인지 능력을 대체할 가능성이 있기 때문입니다. 코딩 분야에서 이미 이러한 변화가 가시화되고 있습니다. 많은 선진 소프트웨어 팀에서 개발자들은 더 이상 코드를 직접 작성하지 않고, 원하는 것을 입력하면 AI 시스템이 세계 수준의 코드를 생성합니다. 불과 1년 전만 해도 불가능했던 일입니다. Anthropic의 Claude Code와 Cursor 같은 AI 코딩 프로그램은 놀라운 성장세를 보이고 있습니다. Anthropic은 지난 2년간 매년 수익이 10배씩 증가했으며, 올해 출시한 Claude Code의 연간 매출은 이미 10억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. Cursor의 매출은 2023년 100만 달러에서 2024년 1억 달러로 증가했고, 역시 올해 10억 달러에 도달할 전망입니다. 이러한 급격한 성장은 AI가 이미 실제 상품으로 존재하며 강력한 수요가 있음을 보여줍니다. 그러나 여러 불확실성이 존재합니다. 첫째, 승자가 누구일지 불확실합니다. Warren Buffett이 1999년에 지적했듯이, 자동차는 20세기 전반기의 가장 중요한 발명이었지만 2,000개의 자동차 회사 중 몇 년 후에는 단 3개만 살아남았습니다. 현재 Nvidia, Microsoft, Google, Meta 같은 강력한 선두주자들이 있지만, 새로운 기술은 본질적으로 파괴적입니다. MIT와 Hugging Face의 연구에 따르면 중국산 오픈 모델의 다운로드 점유율이 17%로 미국 개발자들의 15.8%를 넘어섰으며, Google의 AI 경쟁력 강화 우려로 Nvidia 주가가 급락하며 시가총액 1,150억 달러가 증발하기도 했습니다. 둘째, AI가 수익을 창출할지, 누구에게 수익이 돌아갈지 불확실합니다. AI가 독점 또는 과점 시장이 되어 선도 기업들이 높은 가격을 책정할 수 있을까요? 아니면 여러 기업이 가격 경쟁을 벌이는 상품화된 시장이 될까요? 현재 ChatGPT와 Gemini 같은 서비스는 모든 쿼리에 손실을 보고 있다고 알려져 있습니다. 또한 AI를 활용하는 기업들의 생산성이 향상되더라도, 그 절감 효과가 이윤으로 귀속될지 아니면 가격 경쟁을 통해 고객에게 전가될지도 미지수입니다. 셋째, 'circular deals'에 대한 우려가 있습니다. 1990년대 후반 통신 붐 당시 광섬유 보유 기업들이 서로에게서 용량을 구매하여 이익을 보고하거나, 제조사가 네트워크 운영자에게 돈을 빌려주고 장비를 판매하는 허위 이익이 만연했습니다. 현재 OpenAI는 아직 수익을 내지 못하면서도 업계 상대방들에게 총 1조 4천억 달러의 투자를 약속했으며, 같은 기업들로부터 수십억 달러를 받고 다시 그들에게 컴퓨팅 파워와 서비스 비용으로 수십억 달러를 지불하는 순환 거래를 하고 있습니다. Nvidia는 OpenAI에 1,000억 달러를 투자하겠다고 발표했는데, 이는 OpenAI가 Nvidia의 칩을 구매하거나 임대하면서 받는 돈입니다. Goldman Sachs는 Nvidia가 내년 매출의 15%를 이러한 순환 거래에서 얻을 것으로 추정합니다. 넷째, AI 자산의 내용연수가 불확실합니다. AI 칩의 수명은 얼마나 될까요? 새로운 세대의 칩이 기존 칩을 구식으로 만들거나 가치를 떨어뜨리지 않을까요? 인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)이 달성될까요? 그것이 진보의 끝일까요, 아니면 추가적인 혁명이 있을까요? OpenAI의 CEO인 Sam Altman의 발언은 이러한 불확실성을 잘 보여줍니다: "우리는 일반적으로 지능적인 시스템을 구축한 다음, 그것에게 투자 수익을 창출할 방법을 알아내라고 요청할 것입니다."

부채 위험과 금융 구조의 취약성

AI 인프라 구축에 필요한 자본 규모는 전례 없는 수준입니다. JPMorgan 애널리스트들은 인프라 구축 비용을 5조 달러로 추산했으며, 내년에만 약 5천억 달러가 지출될 것으로 예상됩니다. 그러나 가장 큰 지출 기업들(Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta, Oracle)은 3분기 말 기준으로 합계 약 3,500억 달러의 현금만 보유하고 있었습니다. 이는 AI 투자가 부채 없이는 불가능하다는 것을 의미합니다. Oracle, Meta, Alphabet은 AI 투자 자금 조달을 위해 30년 만기 채권을 발행했습니다. 후자 두 기업의 경우 채권 수익률이 같은 만기의 국채 수익률보다 100bp 이하로 높을 뿐입니다. 30년의 기술적 불확실성을 받아들이면서 무위험 부채보다 약간 높은 수익률만 제공하는 채권에 투자하는 것이 신중할까요? 부채로 자금을 조달한 칩과 데이터 센터에 대한 투자가 이러한 30년 만기 채권을 상환하기에 충분한 기간 동안 생산성을 유지할 수 있을까요? 특히 우려스러운 것은 특수목적법인(SPV)을 통한 부외 금융입니다. 이는 Enron의 불안정성과 최종 붕괴에 가장 큰 기여를 한 요인 중 하나였습니다. 기업과 파트너들이 특정 목적을 위해 SPV를 설립하고 지분 자본을 공급합니다. 모회사가 운영 통제권을 가질 수 있지만 과반 소유권이 없기 때문에 재무제표에 연결하지 않습니다. SPV가 부채를 떠안지만 그 부채는 모회사의 장부에 나타나지 않고 직접적인 의무도 아닙니다. 본질적으로 SPV는 기업이 실제로 하고 있는 일과 보유한 부채를 숨기는 방법입니다. D.A. Davidson의 기술 리서치 책임자인 Gil Luria는 건강한 행동과 건강하지 못한 행동을 구분합니다. Microsoft, Amazon, Google 같은 기업들은 모든 고객을 보유하고 있으며, 대차대조표상 현금과 막대한 현금 흐름을 사용하여 위험한 투자임을 이해하면서 균형을 맞추며 건전한 투자를 하고 있습니다. 반면 고객이나 투자 회수 가능성에 대한 가시성 없이 막대한 현금을 잃고 있는 다른 스타트업을 위해 데이터 센터를 건설하기 위해 돈을 빌리는 스타트업은 건강하지 못한 행동입니다.

시기	기업	주가수익비율(P/E)
1998-2000 (인터넷 버블)	Microsoft	60-80
1998-2000 (인터넷 버블)	Cisco	100-150
1998-2000 (인터넷 버블)	Oracle	100+
현재 (AI 시대)	Nvidia	30-40
현재 (AI 시대)	Microsoft	30-35
현재 (AI 시대)	Alphabet	25-30

Azeem Azhar는 Minsky moment의 개념을 인용합니다. 이는 신용 확장이 좋은 프로젝트를 소진하고 나쁜 프로젝트를 쫓기 시작하며, 벤더 파이낸싱과 의심스러운 커버리지 비율로 한계 거래에 자금을 조달하는 변곡점입니다. AI 인프라의 경우 이미 투기적 금융 영역에 진입했으며, 최근 거래들은 위험한 선례를 만들 것입니다. 하이퍼스케일러들이 수익 모멘텀이 지연되는 가운데 자본 지출 속도를 유지하기 위해 대차대조표를 레버리지하면서 벤더 파이낸싱이 확산되고 커버리지 비율이 얇아지고 있습니다. Oaktree의 공동 CEO이자 Opportunities Funds의 공동 포트폴리오 매니저인 Bob O'Leary는 부채와 AI의 교차점에 대해 명확한 관점을 제시합니다. 대부분의 기술 발전은 승자 독식 또는 승자 우선 경쟁으로 발전하는데, 이를 플레이하는 '올바른' 방법은 부채가 아닌 지분을 통해서입니다. 최종 승자를 포함하도록 지분 노출을 다각화할 수 있다고 가정하면, 승자로부터의 막대한 이득이 패자에 대한 자본 손상을 충분히 보상할 것입니다. 반대로 다각화된 부채 노출 풀의 경우, 승자에 대한 쿠폰만 받게 되며 이는 패자의 부채에서 경험할 손상을 보상하기에 크게 부족합니다. 부채 사용에는 세 가지 확실한 사실이 있습니다. 첫째, 손실이 있을 경우 손실을 확대합니다(실현되는 경우 기대되는 이득을 확대하는 것처럼). 둘째, 어려운 순간을 만나면 벤처가 실패할 확률을 높입니다. 셋째, 그 아래의 지분 계층에도 불구하고 어려운 순간이 충분히 나쁘면 대출자의 자본을 위험에 빠뜨립니다. 데이터 센터 건설 붐이 과잉으로 이어질 가능성이 있으며, 일부 데이터 센터는 비경제적이 되고 일부 소유자는 파산할 수 있습니다. 그 경우 새로운 세대의 소유자들이 차압한 대출자로부터 센터를 헐값에 사들여 업계가 안정화될 때 이익을 거둘 수 있습니다. 하워드 막스는 AI 버블에 대한 최종 결론에서 균형 잡힌 시각을 제시합니다. 변혁적 기술이 과도한 열정과 투자를 생성하여 필요 이상의 인프라와 지나치게 높은 자산 가격을 초래하는 일관된 역사가 있습니다. 이러한 과잉은 그것들이 없었다면 발생하지 않았을 방식으로 기술 채택을 가속화합니다. AI는 역사상 가장 위대한 변혁적 기술 중 하나가 될 잠재력을 가지고 있으며, 현재 큰 열정의 대상입니다. 그 열정이 역사적 패턴을 따르는 버블을 만들지 않는다면 그것은 최초일 것입니다. 그러나 동시에 아무도 확신을 가지고 이것이 버블이라고 말할 수 없기 때문에, 일이 잘못될 경우 파멸의 위험에 직면한다는 것을 인정하지 않고 전부를 투자해서는 안 됩니다. 그러나 마찬가지로 아무도 완전히 배제하고 위대한 기술적 진보 중 하나를 놓칠 위험을 감수해서는 안 됩니다. 선택성과 신중함을 적용한 적당한 입장이 최선의 접근법처럼 보입니다. 마법의 단어는 없으며, 데이터 센터에 대한 지능적인 투자와 AI에 대한 투자는 다른 모든 것과 마찬가지로 냉철하고 통찰력 있는 판단과 능숙한 실행을 필요로 합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. AI 투자가 과거 인터넷 버블과 다른 점은 무엇인가요?

A. AI는 인터넷 버블과 달리 이미 실제 제품이 존재하고 10억 명의 사용자가 있으며, 주요 기업들이 수익과 현금 흐름을 창출하고 있습니다. 또한 현재 AI 선두 기업들의 주가수익비율(P/E ratio)은 1998-2000년 인터넷 버블 당시보다 훨씬 낮습니다. 예를 들어 Microsoft의 P/E는 당시 60-80배였지만 현재는 30-35배 수준입니다. 그러나 투기적 행동, FOMO, 순환 거래 등 버블의 특징적 요소들은 여전히 관찰되고 있습니다.

 

Q. 개인 투자자는 AI 투자에 어떻게 접근해야 하나요?

A. 하워드 막스는 극단적 입장을 피하고 적당한 포지션을 취할 것을 권장합니다. 일이 잘못될 경우 파멸의 위험을 감수하면서 전부를 투자해서도 안 되지만, 역사적 기술 혁명을 완전히 놓쳐서도 안 됩니다. 선택성과 신중함을 바탕으로 한 균형 잡힌 접근이 최선입니다. 특히 AI 관련 기업에 투자할 때는 해당 기업의 현금 흐름, 부채 수준, 실제 고객 기반, 기술적 경쟁력을 면밀히 검토해야 합니다.

 

Q. AI로 인한 일자리 감소는 얼마나 심각한 문제인가요?

A. Vanguard의 조 데이비스(Joe Davis)에 따르면, 대부분의 직업(5개 중 4개)에서 AI는 혁신과 자동화의 혼합으로 작용하여 사람들이 현재 업무에 소비하는 시간의 약 43%를 절약할 수 있습니다. 코딩, 디지털 광고, 운전, 초급 법률 업무 등 많은 직업이 AI로 대체될 가능성이 높습니다. 하워드 막스는 정부의 보편적 기본소득(universal basic income) 도입 가능성을 언급하면서도, 일자리가 주는 자존감과 목적의식을 대체할 방법에 대해 깊은 우려를 표명했습니다. 다만 2025년부터 2035년까지 약 1,600만 명의 베이비부머가 은퇴할 예정이어서, AI가 이러한 노동력 감소를 보완할 수도 있다는 낙관적 견해도 있습니다.

 

Q. 현재 AI 기업들의 부채 사용은 안전한가요?

A. 일부 AI 기업들의 부채 사용은 우려스러운 수준입니다. Oracle, Meta, Alphabet이 AI 투자를 위해 30년 만기 채권을 발행했으며, 특수목적법인(SPV)을 통한 부외 금융도 확산되고 있습니다. JPMorgan의 질 루리아(Gil Luria)는 예측 가능한 현금 흐름이나 자산이 있는 경우 부채가 적절하지만, AI처럼 투기적인 자산에 부채를 사용하는 것은 위험하다고 지적합니다. 특히 스타트업이 다른 스타트업을 위해 데이터 센터를 건설하면서 돈을 빌리는 경우는 매우 건강하지 못한 행동입니다