심지어 오픈AI의 샘 올트먼 조차도 최근 스타트업을 중심으로 이뤄지는 묻지마 투자를 두고 버블을 경고하기도 했고.

돈이 몰리는 빅테크 기업들은 많은 돈을 AI 인프라에 투자하고 있어. 메타의 마크 저커버그는 맨하튼 크기만한 AI 데이터센터를 짓겠다고 했고, 오픈AI와 오라클, 그리고 소프트뱅크는 미국 전역에 거대 AI 데이터센터 스타게이트를 짓고 있어.

미래에 늘어날 데이터센터 수요를 충당하기 위해 대규모 설비를 미리미리부터 준비하겠다는 건데, 일각에서는 이 인프라 투자가 위험할 수 있다고 지적해. 만약 이렇게 대규모로 데이터센터를 늘려놨는데 미래에 그 수요가 늘어난 양에 못 미친다면?

과거 닷컴 버블 시절에 딱 비슷한 사례가 있었어. 바로 광케이블 투자였지. 1990년대 말, 기하급수적으로 늘어날 네트워크 용량을 감당하기 위해 많은 기업들이 엄청나게 많은 광케이블을 설치했어. 당시에 어떤 전망까지 나왔냐면 통신 전송 데이터량이 향후 25년 동안 매년 3배씩 늘어날 거라고 보도할 정도로 과대한 추정을 한거야.

당시 기업들 입장에선 일단 많은 광케이블을 생산해서 여기저기에 묻어두고, 필요한 회사들이 폭발적으로 늘어나면 임대하려고 했는데 현실은 그러지 못했어. 결국 1990년대 설치된 광케이블 가운데 최대 95%는 사용되지 않았고 그냥 땅에 묻혀 있어. 이른바 ‘다크 파이버’라고 불리는 녀석들이지.

당시 세계 최대 광케이블 생산업체였던 코닝의 주가는 2000년에 100달러를 찍기도 했지만 거품이 꺼지고 난 뒤엔 1달러로 폭락했어. 참고로 코닝은 지금 AI 붐에 힘입어 데이터센터 내 광케이블 수요가 늘어나자 다시금 상승세를 타고 있지만 말이야.

전문가들은 기하급수로 늘어나는 AI 인프라를 감당하려면 앞으로 상당한 수익과 수요가 필요하다고 지적해. 미국의 컨설팅 업체 베인앤컴퍼니에서는 현재 늘어나는 데이터센터 규모라면 2030년엔 AI 영역에서 2조 달러의 수익이 필요할 것이라고 전망하기도 했지. 하지만 문제는 우리는 이만큼의 수익이 AI 영역에서 언제쯤 날 것인지 정확히 예측하기 어렵다는 거야.

또 하나 지적받는 것 중 하나는 AI 빅테크 기업들이 서로가 서로에게 얽혀있는 투자를 많이 하고 있다는 거야. 지난 9월에 들려온 뉴스인데, 엔비디아가 오픈AI에 최대 1,000억 달러를 투자해서 데이터센터 건설을 지원한다는 소식이 전해졌어. 오픈AI는 이 데이터센터에 엔비디아 칩을 구매하기로 약속했고.

최근 AI 기업들의 투자 소식들을 살펴보면 이렇게 서로서로 투자해서 리스크를 나누는 모습이 자주 포착돼. 실제 가치 창출은 이뤄지지 않았지만 서로의 기업 가치를 부풀리는 ‘순환 투자’가 많아지면 기업간의 위험을 전이할 수 있다는 우려가 있어. 문제는 엔비디아와 오픈AI만 이런 관계에 있는 게 아니라는 거야.

오픈AI는 AMD와도 비슷한 계약을 체결했어. AMD는 오픈AI의 지분 10%를 얻었고. 오픈AI는 마이크로소프트와도 끈끈해. 마이크로소프트는 오픈AI의 주요 주주이고, 오픈AI는 마이크로소프트의 클라우드 애저의 주요 고객이거든. 또 마이크로소프트는 AI 클라우드 기업인 코어위브의 최대 고객인데, 이 코어위브는 엔비디아가 지분 5%를 갖고 있지. 그 외에도 다양한 AI 기업들이 이렇게나 복잡하게 엮여 있는 상황이야.

참고로 코어위브는 새롭게 떠오르는 이른바 네오 클라우드기업 중 하나인데, 이들 네오 클라우드기업들의 요상한 대출도 버블의 신호탄 아니냐는 지적이 나오고 있어.

코어위브, 람다, 크루소 같은 네오 클라우드 기업들은 자신들이 보유한 GPU를 담보로 고액의 대출을 받고 있어. 엔비디아로부터 GPU를 사고, 그 GPU를 담보로 월가에게 자금을 빌리고, 그 자금으로 다시 또 엔비디아의 칩을 사고… 올해 7월까지 이런 형태로 빌린 자금이 200억 달러를 넘어서고 있다고 해. 미국 뿐 아니라 영국의 AI 클라우드 기업에서도 GPU를 담보로 대출이 진행되기도 했고.

기본적으로 컴퓨터 부품은 사용하면 가치가 떨어지는 자산이야. GPU도 마찬가지지. 물론 지금은 품귀현상으로 AI GPU의 가치가 높은 건 맞지만 공급 과잉이나 새로운 혁신이 등장해서 GPU 가치가 급락하면 상당히 위험할 수 있다는 지적이 나와. 공교롭게도 닷컴 버블 시절에도 서버를 담보로 대출이 이뤄진 바 있어서, 평행이론 마냥 비슷하게 흘러가고 있는 모습이야.

지금까지는 AI 버블을 우려하는 목소리를 정리해봤어. 하지만 반대 의견도 만만치 않아. AI 버블이 아니라고 주장하는 전문가들은 지금 상황이 과거 닷컴 버블 시점과는 근본적으로 다르다고 이야기하고 있거든. 닷컴 버블 시절에는 수익을 내지도 않은 기업들에게 과도한 투자금이 들어가서 거품이 생긴 거지만 지금은 주요 AI 기업들이 막대한 돈을 벌고 있다는 거야. 당장 이번 3분기 실적 발표만 보더라도 상승세를 이끄는 건 부실 기업들이 아니라 성과가 대단한 빅테크 기업들이라는 거지.

월가 비관론자들이 때마다 소환하는 회사가 있어. 바로 미국의 네트워크 장비회사 시스코지. 닷컴 버블 당시 시스코의 주가는 왼쪽 그래프처럼 천정부지로 올랐어. 하지만 실제 수익을 그래프로 그리면? 주가와 실제 이익과는 완전히 괴리가 되어 있는 상황이지.

하지만 엔비디아의 상황은 어떨까? 오른쪽 그래프를 보면 엔비디아의 최근 주가는 이렇게 흘러갔고, 수익 그래프는 비슷하게 그려져. 엔비디아의 주가는 수익과 함께 움직이고 있다는 거야. AI 수요가 늘어나는 만큼 GPU를 판매하고 그만큼 실적이 뒷받침되고 있다는 거지. 그래서 젠슨 황은 지금이 AI 버블이라고 생각하지 않아.

엔비디아 뿐 아니라 AI 빅테크들은 AI 영역에서 실질적인 수익 창출을 하고 있어. 구글은 AI 클라우드 사업의 성장으로 사상 최초로 분기 매출액 1,000억 달러를 돌파했어. 마이크로소프트의 애저 클라우드, 아마존의 AWS도 마찬가지야. 클라우드 뿐 아니라 광고 파트에서도 빅테크들은 AI를 적용해 견고한 실적을 내고 있어.

전문가들은 상황이 달라진 근본적 이유에는 2000년대와 지금 2025년의 기술과 환경의 변화 때문이라고 분석해. 2000년대 당시 인터넷 기술의 잠재력은 엄청나게 컸지만, 관련 인프라와 이용자 층이 충분하게 갖춰지지 않았어. 수익화 모델도 시장 초기 단계다보니 불완전했고.

하지만 2025년 AI가 처한 상황은 달라. 이미 어느정도 궤도에 올라 있는 기술력과 시장을 기반으로 꽃을 피운 거지. 클라우드 인프라는 이미 잘 돌아가고 있고, 빅데이터를 처리하는 기술도, 또 학습에 필요한 고성능 반도체들도 어느정도 시장이 성숙된 상태야. 그러다보니 AI 기반의 수익화 모델도 안정적이고, AI를 바로 제품과 서비스에 적용하기 쉬운 환경인거지.

이커머스 시장을 생각해볼까? 닷컴 버블 당시인 1990년대 말과 2000년대 초반 전자상거래는 매우 전도가 유망한 서비스였어. 당연히 투자자들을 비롯해 많은 사람들의 관심을 받았고, 관련 기술도 잠재력이 컸지만 시장 규모는 미미해서 바로 수익이 나질 않았어.

하지만 지금은? AI가 적용된 이커머스는 바로 매출 증대로 이어질 수 있어. 25년 전과 비교해서 기술의 실체도 더 뚜렷하고 기술을 수용하는 속도도 비교할 수 없이 빠르다 보니 이런 차이가 생겼다는 거야.

또한 빅테크에 돈이 몰리는 것이 오히려 버블 위험성을 줄여줄 수 있다는 얘기도 나와. 지금 상승장을 주도하는 M7은 수십 년간 사업을 영위해온 빅테크들이잖아? 이들은 AI 붐이 없었을 때에도 지속적으로 돈을 벌어온 건강한 기업들이야.

하지만 닷컴 버블때는 달라. 이 때는 대부분의 투자금이 들어간 기업들이 아직 검증이 채 되지 않은 비즈니스 모델을 갖고 시장에 뛰어든 신생 스타트업들이었어.

1996년 한 해에만 무려 677개의 기업이 새롭게 상장할 정도로 당시 신생 기업의 바람은 대단했어. 버블이 터지기 직전엔 1999년에는 476개, 2000년에는 380개의 기업이 IPO를 했지. 1999년 상장한 476개 기업 중 테크 기업은 모두 370개. 전체의 78%를 차지할 정도로 압도적이었어.

문제는 이때 당시 상장한 기업들의 재정 상태가 좋지 않았다는 거야. 476개 기업 가운데 주당순이익이 적자인 상태로 상장한 기업은 전체의 76%나 됐거든. 2000년에는 그 비율이 81%까지 치솟을 정도로 상태가 좋지 않은 기업들이 많았어.

당시 투자자들은 일단 상장한 IT 벤처기업이라면 투자 가치가 있다고 판단을 했어. 왜냐하면 실제로 이들 기업들이 상장 첫날 기록한 수익률을 보면 상당했거든. 1999년 상장한 기업들의 첫날 수익률은 71.2%였고, 2000년에는 그 수치가 56.3%였을 정도로 말이야.

넣으면 높은 수익률이 보장되니까 기업의 재정 상태는 크게 고려되지 않았고, '아묻따' 투자하는 흐름이 대세였던 거야. 하지만 이후 닷컴 사이트들이 제대로 된 이익을 내지 못하게 되면서 결국 많은 기업들이 파산을 하고 말았지.

데이터센터로 대표되는 AI 인프라 투자 역시 버블의 위험성이 있다고 단언하기엔 따져볼 지점들이 있어. 과거 닷컴 버블 시절에 문제가 되었던 건 당시 닷컴 기업들이 외부 자금 가령 빚을 내서 사업을 했기 때문이야. 하지만 지금은 달라. 빅테크 기업들이 자체 현금 흐름을 바탕으로 AI 인프라에 투자를 해오고 있거든.

기업들이 벌어들인 금액에서 자신들이 운영하는 사업에 필요한 투자금을 뺀 진짜 남은 돈을 '잉여현금흐름(FCF)'이라고 해. 2025년 기준으로 M7 기업들의 진짜 남은 돈을 살펴보면 약 4,696억 달러로 집계돼. 우리나라 돈으로 계산하면 무려 670조 원! 애플이 1,217억 달러로 가장 많고 엔비디아 991억, 구글 772억 등 상당히 건강한 재무 상태를 보이는 거야. 참고로 우리나라 한국은행의 2024년 자산이 595조 원이니까 얼마나 많은지 감이 올거야.

또한 정말 현재 AI 인프라 투자가 과한건지도 살펴볼 필요가 있어. 실제 현재 데이터센터 가동률은 압도적으로 높고, 비어있는 데이터센터, 이른바 공실률을 따져보면 엄청나게 낮은 상황이거든. 글로벌 상업용 부동산 기업 CBRE가 올해 6월에 발표한 보고서 자료를 정리해봤어.

2025년 1분기 전 세계 데이터센터의 평균 공실률은 6.6%에 불과해. 작년 1분기엔 그 수치가 8.7%였는데 2.1%p 하락한거지. 가장 공실률이 낮은 지역은 북부 버지니아 지역인데 지난 1분기 공실률이 0.76%에 불과했어. 전 세계에 걸쳐서 데이터센터 수요가 공급을 계속 앞지르고 있는 거야.

심지어 지금 지어지고 있는 데이터센터에 대해서도 공격적인 사전 임대가 이뤄질 정도로 수요가 폭발적인 상황이야. 건설 중인 데이터센터 용량의 74.3%가 이미 클라우드 기업과 AI 업체들을 중심으로 임대가 완료된 상태이고. 기록적으로 데이터센터를 늘려가고 있음에도 불구하고 시장이 여전히 수요를 따라잡기 어려운 상황인데 과연 이걸 두고 버블이라고 할 수 있겠냐는 거야.

지금까지 AI 시장을 두고 버블이라는 쪽과 버블이 아니라는 쪽의 주장을 살펴봤어. 구독자는 어떻게 생각해?  전문가들조차 이렇게 팽팽하게 나뉘어 있는 만큼 '정답이 무엇이다'라고 단언하기는 어려워 보여. 오히려 양쪽 주장 모두 일리가 있는 복합적인 상황이라고 보는 게 맞는 것 같기도 해.

사실 우리가 AI 시장을 두고 단순히 버블이냐 아니냐 이렇게 이분법으로만 접근할 필요는 없어. 어떤 부분은 과대평가되어 있고 또 어떤 부분은 정당한 평가를 받고 있는지 세밀하게 들여다보는 것이 더 중요하겠지.

생각해보면 2000년대 닷컴 버블 때도 마찬가지였어. "사람들은 단기적으로는 기술을 과대평가하지만 장기적으로는 과소평가한다"는 미래학자 로이 아마라의 말처럼 당시 주가는 분명 버블이었지만, 인터넷이라는 기술 자체는 버블이 아니었어.

과도한 기대가 실망으로 바뀌고 거품이 꺼지면 사람들은 기술의 장기적인 영향력을 간과하게 돼. 하지만 인터넷은 실제로 세상을 바꿔 놓았어. 그리고 그 때 살아남아 성장한 아마존, 구글같은 기업들은 지금까지 어마어마한 가치를 창출하고 있지.

어쩌면 AI도 비슷한 경로를 밟을 가능성이 커. 설령 거품이 있다면 그 거품은 꺼질 수 있지만, 기술은 남을 것이고, 진짜 실력 있는 기업들은 살아남아 미래를 설계하게 될 거야. 우리에게 지금 필요한 건 맹목적인 낙관도, 과도한 비판도 아닌 냉정한 판단력으로 시장을 바라보는 시선 아닐까? 오늘 준비한 편지는 여기까지야. 긴 글 끝까지 읽어줘서 진심으로 고마워!

Data Center Map

AI 시대가 되면서 데이터센터의 중요성이 그 어느 때보다 커졌어. 전 세계 곳곳에 정말 많은 데이터센터가 운영 중이고, 지금도 계속 생기고 있지. 우리나라에도 생각보다 데이터센터가 꽤 많다는 사실, 알고 있었어? Data Center Map에 들어가보면 각국의 데이터센터 위치를 지도에서 직접 확인할 수 있어. 우리가 남기는 수많은 데이터들은 어디에 보관되고 있을까?