지금의 AI 산업은 너무나 우스꽝스럽다. 대충 겉만 훑어봐도 터무니없는 기업 가치, 기묘한 자금 순환 구조, 실질 제품과 수익성의 부재가 바로 드러난다. 전문가가 아니라고 해도, 수조 원에 달하는 투자를 약속하면서 실제로는 그 투자 계획을 뒷받침할 안정적 매출이 없는 기업으로 이루어진 산업에 문제가 있다는 사실을 알아차릴 수 있다.
2026년에 AI라는 거품이 붕괴될 것이라는 판단을 100% 예측할 정보나 도구는 없다. 수정 구슬도, 점성술도, AI 기반 산업 분석도 단언하지는 못한다. 다만 거품 붕괴를 시사하는 징후는 이미 곳곳에서 포착되고 있다. 가능성은 상당히 커 보인다.
AI 투자 자금의 편중 구조
엔비디아, 구글, 오픈AI, 마이크로소프트, 메타, 아마존, 오라클 같은 주요 기술 기업은 지난 몇 년간 AI 전략을 통합하고, AI 기대감에 기반해 막대한 자금을 끌어들이며, 스마트폰 생산부터 냉각 수자원 관리에 이르기까지 거의 모든 산업에 영향을 미치는 대규모 인프라 프로젝트를 발표해 왔다. 그 결과 주가는 폭등했다.
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Nvidia |
이들 기업은 다시 일부 데이터 기업에 자금을 공급한다. 스케일AI 같은 기업이 어떻게 그렇게 빠르게 성장했는지를 보면 이해가 된다. 그러나 그 외 기업의 상황은 전혀 다르다. 도이치뱅크의 연구에 따르면, 대형 기술 기업이 없었다면 미국 경제는 이미 침체에 빠졌을 가능성이 크다.
문제는 이런 기업이 실제로 혁신적이고 수익성 있는 결과물을 만들어내고 있는지, 투자 대비 실질적인 성과를 낼 잠재력을 보여주고 있는지다. 그러나 기업 가치가 급등한 배경을 들여다보면 이유는 의외로 단순하다. 대형 기술 기업들이 서로에게 투자하며 자금을 순환시키는 구조가 기업 가치를 끌어올리고 있기 때문이다.
상호 투자로 얽힌 자금 구조의 문제점
오라클이 오픈AI와 함께 3,000억 달러 규모의 스타게이트 프로젝트를 발표했을 때, 주요 하드웨어 공급사는 엔비디아로 정해졌다. 엔비디아는 오픈AI에 1,000억 달러를 직접 투자했고, 오라클의 또 다른 공급사인 코어위브(CoreWeave)에도 주요 투자자로 참여하고 있다. 코어위브는 마이크로소프트와 긴밀히 협력하고 있으며, 마이크로소프트 역시 오픈AI의 핵심 투자자다. 마이크로소프트와 엔비디아는 오픈AI 경쟁사인 앤트로픽에도 투자했고, 앤트로픽은 아마존과 구글과 대규모 인프라 계약을 체결했다.
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JarTee / Shutterstock |
이런 사례는 끝도 없다. 대규모 투자는 기업 가치를 끌어올렸지만, 상당수는 수년에 걸친 계획과 미래 하드웨어 공급 추정, 비용과 확장성에 대한 가정에 기반하고 있다. 모든 것이 성공하려면, AI라는 거품이 붕괴되기 전에 계획이 현실화돼야 한다.
투자 규모 자체도 전례가 없다. 맥킨지는 2030년까지 AI 투자 규모가 약 7조 달러에 이를 수 있다고 추산했다. 인류 역사상 가장 거대한 과학 프로젝트로 꼽히는 맨해튼 프로젝트의 전체 비용이 물가 차이를 반영해도 약 300억 달러 수준이었던 것과 대비된다.
AI 사업의 수익화 한계
AI를 둘러싼 이른바 ‘골드러시’ 국면에서, 엔비디아는 금을 캐려는 기업들에게 필수 장비인 GPU를 공급하는 ‘삽을 파는 기업’으로서 안정적인 수익을 내고 있지만, 실제로 AI 서비스를 통해 금을 캐려는 다수의 기업은 수익성 확보에 어려움을 겪고 있다. 마이크로소프트는 유료 AI 서비스가 부진해 AI 매출 목표를 하향 조정했고, 오픈AI는 1,500억 달러 이상의 투자금을 소진해 2025년 약 150억 달러의 매출을 올리는 데 그쳤다.
AI 챗봇 시장에서 압도적인 인지도와 10억 명에 가까운 활성 사용자, 그리고 다수의 AI 대기업 지원을 받는 오픈AI조차 수익 전환에 실패한다면, 과연 어떤 업체가 수익을 창출할까?
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Mariia Shalabaieva |
구글, 메타, 아마존, 마이크로소프트처럼 사업 포트폴리오가 다각화되고 현금 보유력이 큰 기업이라면 단기적으로는 큰 문제가 아닐 것이다. 그러나 어떤 기업도 무제한적인 적자를 장기간 감내할 수는 없다. 마이크로소프트를 비롯한 여러 기업은 재무 구조 개선을 위해 지난 1년간 대규모 감원을 단행했다. 투자자는 결국 수익을 요구하게 된다.
타격은 소규모 AI 기업부터 시작되겠지만, 메타의 메타버스 실패 사례에서 보듯 대형 기술 기업도 언제든지 관심과 동력을 잃을 수 있다. 그렇게 되면 수조 달러 규모의 AI 투자는 어떤 결과로 이어질까?
로컬 AI 기술의 빠른 진화
엔비디아의 DGX 스파크 시스템부터 개인용 GPU에서 대규모 언어 모델을 구동하는 사용자까지, 이제 개인 환경에서 AI를 실행하는 일은 훨씬 쉬워졌다. 수조 개 매개변수를 가진 최상위 모델은 아니지만, 가정용 하드웨어를 겨냥한 최신 대규모 언어 모델은 점점 더 강력해지고 있다.
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Mark Hachman |
오픈AI, 앤트로픽, 마이크로소프트는 사용자가 모든 AI 서비스를 구독 기반 클라우드에서 사용하기를 원한다. 그러나 최신 로컬 LLM은 텍스트 생성·편집·요약은 물론, 기본적인 이미지 생성까지 거뜬히 처리할 수 있다.
프라이버시, 보안, 응답 속도 측면의 장점까지 더해지면서, 개인과 기업은 앞으로 수개월·수년 안에 로컬 AI로 이동할 가능성이 크다. AI 기업의 수익성 확보에 결코 도움이 되지 않는 전개다.
기존 기술 거품을 웃도는 지속 기간
AI 산업 자체라기보다 거품의 역사에 대한 이야기다. 대규모 시장 랠리는 보통 수년을 넘기지 못한다. 야후 파이낸스에 따르면 닷컴 거품은 2년 남짓, 1980년대 일본 주식 거품은 3년, 코로나 이후 대형 기술주 랠리는 1년이 채 되지 않았다.
이들 사례 모두 수년간 수백 퍼센트의 주가 상승을 기록했다. AI 붐은 지난 3년간 약 130% 상승에 그쳤지만, 지속 기간만 보면 이미 대다수 역사적 거품보다 길다. AI가 거품이라면, 시계는 이미 늦은 편이다.
AI 확산을 가로막는 전력 한계
주요 AI 기업은 이미 데이터센터 구축과 인프라 확장 계약을 발표했고 실행 단계에 들어갔다. 그러나 더 이상의 수조 달러 규모 계약은 쉽지 않다. 자본에는 한계가 있다.
전 세계에 AI 데이터센터를 구축하는 계획은 현실에서 난관에 부딪히고 있다. GPU와 메모리를 확보했음에도, 이를 가동하지 못하는 사례가 늘고 있다.
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ProEnergy |
마이크로소프트 CEO 사티아 나델라는 11월, GPU를 꽂을 전력이 부족한 상황이라고 밝혔다. 일론 머스크가 이끄는 xAI는 데이터센터 전력을 확보하기 위해 발전 설비 도입까지 검토했고, 미국 민간 초음속 항공기 개발 기업 붐 슈퍼소닉 (Boom Supersonic)은 항공기 엔진 기술을 활용한 가스 발전 방식으로 전력 문제를 보완하는 방안을 추진하고 있다. AI에는 전력이 필요하다. 문제는 그 전력이 충분하지 않다는 점이다.
발전소와 전력망 구축에는 수년, 때로는 수십 년이 걸린다. 전력 공급이 목표를 따라가지 못하면 확장은 급제동이 걸린다. 전력 공급 한계는 AI 산업의 과열 국면 지속에 치명적인 제약으로 떠오르고 있다.
AI 서비스에 대한 사용자 피로
AI 기능이 일상에 빠르게 스며들면서 부작용도 함께 드러나고 있다. 그록의 딥페이크와 아동 착취 이미지 논란, 엔비디아의 AI 생성 프레임 기술에 대한 조작감 불만, AI 수요로 인한 RAM 부족과 가격 급등은 사용자 경험을 악화시키는 요인으로 작용하고 있다.
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Dell |
기업도 이런 변화를 감지하고 있다. CES 2026에서 델이 재출시한 XPS 브랜드에서도 제품은 여전히 코파일럿 플러스 PC였지만 AI는 전면에 나서지 않았다. 대신 내구성, 일상 성능, 경량 설계가 강조됐다. 사용자가 실제로 원하는 요소다.
사용자가 AI를 원하지 않는다면, 수익화는 어떻게 가능한가? 투자자가 반길 이야기는 아니다.
글로벌 무역 질서의 불확실성
AI 산업 내부 요인 외에도 글로벌 환경 변화는 산업 전반에 치명적인 변수로 작용할지 모른다. 미국 행정부가 무역 정책을 빈번하게 조정하면서 글로벌 무역 환경의 불확실성도 확대되는 모습이다. 여기에 하드웨어 국유화와 국가 중심 전략이 확산되며 글로벌 확장은 제약을 받고 있다.
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TSMC |
지정학적 긴장도 문제다. 중국이 대만의 글로벌 시장 접근을 차단하는 상황만으로도 기술 산업은 붕괴될 수 있다. 이런 가능성 자체가 AI 산업의 앞길에 드리워진 먹구름이나 마찬가지다.
AI 거품 이후의 엔비디아
구글, 아마존, 마이크로소프트가 무너지지는 않을 것이다. 오픈AI도 마찬가지다. 그러나 현재의 AI 과열은 크게 꺾일 수 있다. 중소 AI 기업이나 ‘에이전트 혁명’을 약속하던 많은 기업이 사라질 가능성이 크다. 주가는 폭락하고, 중기적으로는 글로벌 경기 침체가 뒤따를 수 있다.
장기적으로 살아남은 기업 역시 2~3년 주기의 하드웨어 교체 부담을 피하기 어렵다. 이는 기존 LLM 중심 접근의 한계를 계산력 확장으로 보완하려는 전략이 반복되고 있기 때문이다. 그러나 사물과 맥락을 이해하지 못하는 LLM 기반 접근만으로는, 막대한 비용을 들인 하드웨어 성능 경쟁이 범용 AI나 초지능으로 이어지기 어렵다.
AI가 완전히 사라지는 일은 없을 것이다. 그러나 지금의 산업 구조는 오래 버티지 못한다. 2026년은 또 다시 AI 산업이 거품을 걷어내고 구조적 재편을 맞이하는 해가 될 가능성이 크다.
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Jon Martindale editor@itworld.co.kr
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