대형 모델은 거품일까요?

출처: Tencent Technology

2024년 8월 5일, 글로벌 주식 시장은 '블랙먼데이'를 경험했습니다.

기술 및 칩 주식이 하락세를 주도했습니다. 엔비디아는 6%, 애플은 4.6%, 테슬라는 4.2% 하락했습니다.

'기술주 7인방'은 장 초반에 총 1조 3천억 달러의 시가총액이 증발했습니다. 이후 주가는 회복세를 보였지만 이날 시가총액 총 손실은 여전히 6,500억 달러를 조금 넘었습니다.

푸단발전연구원의 금융연구센터 소장 쑨리젠은 미국 증시가 거품의 높은 쪽에 서 있었기 때문에 하락했다고 말했습니다.

그 거품 중 가장 눈에 띄는 것은 보름 넘게 하락세를 이어가고 있는 인공지능 분야입니다.

7월 18일, 미국 증시의 '빅 7'은 5일 동안 누적 1조1천억 달러의 시가총액을 증발시켰습니다.

1주일 후인 7월 24일, '빅 7'이 다시 일제히 하락하면서 이날 미국 증시에서 하루 동안 7,500억 달러 이상의 시가총액이 증발했습니다. 이로 인해 S&P 500 지수와 나스닥 지수는 모두 2022년 말 이후 가장 큰 하루 하락폭을 기록했습니다.

주식 시장 밖에서는 AI 버블에 대한 경고가 이어졌습니다.

3월 아폴로의 수석 이코노미스트 토르스텐 슬록은 AI 버블이 1990년대보다 "더 나빠졌을 뿐 아니라" 이미 닷컴 버블이 정점에 달했던 수준을 넘어섰다고 주장했습니다.

세쿼이아의 파트너인 데이비드 챈은 작년과 올해 AI 기업들이 인프라 비용을 지불하려면 연간 총 6,000억 달러의 매출을 올려야 한다고 경고했습니다. 현재로서는 불가능합니다.

6월 말에 발표된 골드만삭스의 보고서 '생성적 AI: 많은 비용 지출, 적은 이익'에 따르면, 인터뷰에 참여한 다수의 전문가들은 사람들이 AI에 너무 많은 것을 기대하고 너무 많은 투자를 하고 있지만, AI가 만들어낸 이익과 앞으로 만들어낼 잠재력은 너무 작다고 말했습니다. 현재 AI는 엄청난 거품 위험이 있습니다.

AI는 거품이 쌓이고 있는 것일까요, 아니면 거품이 꺼지고 있는 것일까요? 그렇다면 지금 거품이 터지고 있는 것일까요? 그 이후에는 어떤 영향을 미칠까요? 이 글을 읽고 나면 아마도 답을 찾을 수 있을 것입니다.

1. 버블이란 무엇인가요?

버블을 판단하려면 먼저 버블이 무엇인지 이해해야 합니다.

버블은 종종 새로운 기술의 탄생에서 비롯되는데, 시장에서 해당 기술의 미래 발전에 대해 지나치게 낙관적인 전망을 내놓으면서 과잉 투자와 맹목적인 추종으로 이어져 그 가치가 실물 경제가 감당할 수 있는 수준을 넘어서고 급격한 하락을 거쳐 마침내 비누방울처럼 터져버리는 것을 말합니다.

하이먼 민스키의 <금융 불안정성 가설>, 홀디 갈리의 <통화 정책과 합리적 자산 가격 거품> 등 경제 거품에 관한 여러 고전 논문을 바탕으로 거품이 발생하는 핵심 조건을 요약해 보았습니다.

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주요 조건은 투자에 유리한 경제 펀더멘털, 정보 격차의 발생, 심리적 및 행동적 요인의 인플레이션 효과입니다. 간단히 말해, 시장은 부유하고 투자자들은 비합리적으로 투자하고 있습니다.

예를 들어, 2022년에 우리는 '모든 것이 버블'이라고 불리는 상황을 경험했습니다. 연방준비제도이사회는 전염병으로 인한 경기 침체에 대응하기 위해 2020년부터 2021년까지 제로금리에 가까운 금리와 양적완화(QE)를 시행했습니다. 이러한 움직임은 투자자들을 더 위험한 투자로 끌어들였고, 지속 불가능한 비즈니스 모델이 저금리 대출을 통해 번창할 수 있도록 했습니다. 거의 모든 주식 시장 자산이 높은 비율로 상승하며 미국 역사상 최고 기록을 거듭 경신했습니다. 2022년 연방준비제도이사회가 인플레이션을 억제하기 위해 금리를 다시 인상하고 이에 따라 주식 시장이 급락하면서 1년 만에 구글 주가는 40%, 테슬라와 메타 주가는 60%나 하락할 때까지 말이죠.

두 번째는 투자자들의 비합리적인 투자입니다. 신기술을 통해 투자자들은 초기 투자로 상당히 높은 수익을 올릴 수 있습니다. 그리고 특정 트랙 자체의 독점적 특성으로 인해 잠재적인 미래 수익률은 더욱 높아집니다. 충분히 높은 수익률은 시장에 대한 맹목적인 낙관주의로 이어져 투자자들이 위험을 과소평가하고 수익을 과대평가하게 만듭니다.

2000년에 구멍이 뚫린 닷컴 버블을 예로 들면 1995년 전자상거래, 통신, 소프트웨어 서비스 및 기타 인터넷 관련 분야에 벤처 자본이 대거 유입되면서 투자 수익률이 화학, 에너지, 금융 등 다른 산업을 훨씬 앞질렀습니다. 투기꾼들은 주가가 급등하자 추가 상승을 기대하며 주식을 매입했고, 1999년 미국 내 인터넷 관련 산업에 대한 투자는 1995년의 10배에 가까운 287억 달러에 달했습니다.

2. AI 투자의 한도는 어디까지인가?

위에서 언급한 버블의 두 가지 전제 조건, 즉 첫 번째는 시장이 풍부해야 한다는 점을 기억하세요.

그러나 현재 미국 금융 시장의 유동성은 낙관적이지 않으며, 이는 AI 버블의 상한선이 높지 않다는 것을 의미합니다.

이와 관련하여 CRE Capital의 파트너인 시옹 웨이밍은 "이러한 거품의 정도는 20년 전 인터넷 버블이나 2017년의 암호화폐 버블, 심지어 실제 상품과 서비스가 투자 주기에서 얻을 수 있는 수익을 훨씬 초과하는 밸류에이션이 특징이었던 2021년 NFT 버블보다 훨씬 적다"고 지적했습니다. 투자 수익률.

이번 버블의 규모는 비율로 따진다면 닷컴이나 NFT 버블의 20~30% 정도에 불과하다고 생각합니다. 이번 버블의 규모는 이전 버블에 비해 확실히 작습니다."

연준은 팬데믹 기간 동안 통화 완화 정책으로 인한 40년 만에 최고 인플레이션을 억제하기 위해 2022년 3월부터 2023년 7월까지 11차례 금리 인상을 단행하는 등 지난 2년간 금융 환경은 상대적으로 열악했습니다.

동시에 연준은 2022년 6월부터 국채 보유량을 월 600억 달러, 모기지담보증권(MBS) 보유량을 350억 달러씩 줄이는 대규모 테이퍼링에 착수했습니다.

한 문장으로 요약하면 연준은 1980년대 이후 가장 공격적인 통화 긴축에 나서고 있다는 것입니다.

시중에 돈이 없고, 거의 모든 벤처캐피털이 FOMO에 빠져 있지만, 미국의 전체 벤처캐피털 투자 추세는 증가하기는커녕 계속 감소하고 있습니다. 크런치 베이스에 따르면 올해 상반기 전 세계 총 자금은 전년 대비 5% 감소했습니다.

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물론 이 가운데 AI 스타트업은 전년 대비 24% 증가하며 이러한 추세를 거스르고 있고 올해 2분기에 분기 최대 규모인 240억 달러를 투자받기도 했지만 총액은 여전히 2021년의 70퍼센트에 불과합니다.

2021년 '모든 것의 거품' 시기 완화 정책으로 막대한 유동성이 유입되었고, 아직 그 여파가 사라지지 않았기 때문입니다. 시장은 2021년만큼 풍요롭지는 않지만 여전히 꽤 풍요롭습니다.

시옹 웨이밍은 "지난 2년 동안 AI는 자본화 측면에서 정점을 찍었을 것입니다. 2021년 미국은 인류 역사상 유일하게 6개월 동안 6조 달러를 발행했습니다. 이러한 자본 촉매 효과는 전례가 없는 일입니다."

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그러나 VC들은 21년보다 훨씬 더 긴축적으로 자금을 쥐어짜고 있습니다.

코튜가 제공한 데이터에 따르면, 이번 AI 투자 라운드는 활기를 띠고 있지만 VC들이 모든 것을 쏟아붓고 있지는 않습니다. 사모펀드들은 여전히 1조 달러의 미투자 자금을 보유하고 있으며, 이는 사상 최고치입니다.

이것에는 두 가지 주요 이유가 있습니다.

첫 번째는 엑시트 경로가 열악하여 VC들이 투자를 매우 주저하고 있다는 점입니다. 유니콘 기업 수는 2016년 67개에서 2021년 580개로 급증하는 등 '모든 것이 거품'이 꺼진 후 급증했습니다. 그러나 이들의 재융자 비율은 급감했습니다. '16년부터 '22년까지 재융자를 받은 유니콘 기업의 비율은 같은 기간 동안 50%에서 20% 미만으로 떨어졌습니다.

그렇다면 IPO는 어떨까요? 2022년 이후에는 한 자릿수에 그칠 것으로 예상됩니다.

"실제로 2021년에는 970건의 미국 IPO가 예정되어 있지만 2022년에는 162건으로 줄어들고, 올해 상반기에는 44건 정도에 불과합니다. 이는 글로벌 자본 시장의 위축 추세가 뚜렷하다는 것을 시사합니다."

이 시나리오에서 남은 유일한 출구 수단은 인수합병뿐입니다. 그 길은 너무 좁습니다.

또 다른 이유는 AI 개발이 투자 문턱이 높은 단계에 이르러 많은 VC의 진입이 제한되고 있다는 점입니다.

"초기 인터넷 산업은 오늘날의 AI 분야와 유사하게 자체 서버와 인프라를 구축해야 했습니다. 새로운 인프라를 구축하는 초기 단계에서는 대규모 모델을 운영하는 데 드는 비용이 수만 달러에서 수억 달러에 달했습니다."

우리는 AI에 유입되는 대부분의 자금이 기초 계층 회사, 즉 우리가 빅 모델 회사로 알고 있는 오픈AI, 앤트로픽, 제미니 등의 회사로 유입되는 것을 발견했습니다.

그런 다음 이들은 이 자금으로 NVIDIA와 같은 컴퓨팅 계층 회사로부터 칩을 구입하여 대형 모델을 훈련시킵니다.

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그러니 현재 AI 산업은 인프라 단계에 가깝다고 할 수 있습니다. 자본이 부족한 소규모 벤처캐피털이 진입하기 어려운 것도 이 단계의 특징입니다.

"작년과 재작년 실리콘밸리를 중심으로 많은 AI 기업들이 초기 투자를 받으며 활성화되는 듯 보였지만, 투자의 80%가 초기 단계에 집중됐고 큰 모델 업그레이드에서 탈락한 기업도 많았습니다. 20년 전 인터넷 개발 당시와 마찬가지로 테스트 당 비용이 너무 비싸기 때문에 대기업이 NLP에서 확실한 우위를 점하고 있습니다. 당시에는 인터넷이 비싸서 광케이블을 뽑고 서버실을 구축해야 했고, 지금은 AI의 투자 비용도 높고, 작은 매개 변수에서 큰 매개 변수로 인프라가 바뀌면서 자연스럽게 대기업이 유리해졌습니다. 결과적으로 중국과 미국 모두에서 이러한 투자 감소의 물결은 대기업이 주도하고 있습니다. 미국도 소수의 대기업이 주도하고 있으며, 스타트업은 혁신의 물결에서 주류가 아니라 여전히 대기업이 주류입니다."

그러므로 현재 금융 시장의 전반적인 성과와 VC의 참여 열의 측면에서 볼 때 AI 풀에는 핫머니가 너무 많지 않습니다.

3. 누가 AI에 투자할까요?

시장에 돈이 적고 투자 문턱이 높은데 누가 이 투자 게임을 하고 있을까요?

사실 이번 AI 투자 라운드의 핵심 플레이어는 주로 '미국 주식 7대 거인'의 가장 전형적인 크립토나이트 몸을 가진 인터넷 시대 최고의 기업들입니다.

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올해 5월 말 플로우 파트너스와 딜룸이 공동으로 발표한 보고서에 따르면, 미국 주식 7대 기업의 시가총액 합계는 S&P 500 지수의 32%를 차지하며, 경제적 이익은 은 S&P 500 지수의 절반 이상을 차지합니다.

이 때문에 빅 7은 작년에만 2023년 한 해 동안 208개의 벤처에 참여하면서 AI 분야에서 가장 큰 투자자가 되었습니다.

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2024년 상반기에 빅 7은 영국의 모든 벤처 캐피탈을 합친 것보다 많은 약 250억 달러를 투자했으며, 이 자금은 주로 AI에 투자되었습니다.

대형 모델이든 칩 기업이든 그 뒤에는 빅 세븐이 있으며, 머스크의 X.ai가 빅 세븐이 아닌 투자자로부터 60억 달러를 유치하기 전에도 빅 세븐은 전체 기본 모델 투자의 거의 70퍼센트를 차지했습니다.

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AI에 '막대한 투자'를 하고 있는 거대 기업들이 왼손으로 투자하고 오른손으로 연구하며 자본 시장에 이야기를 들려주면서 기술 신화의 약속에 힘입어 기술 주가가 상승하고 있습니다. 기술 신화의 약속은 계속되고 있습니다.

현재 시가총액이 16조 달러에 달하는 7개 거대 기업의 평균 주가수익비율은 45배(S&P 500 평균은 28배)에 달하며, OpenAI, Anthropic 및 기타 스타트업과 같은 투자 선호 종목의 시장 가치도 상승하고 있습니다.

이런 시장이 합리적일까요? 그것은 거대 기업들의 베팅 뒤에 숨은 논리에 달려 있습니다.

4. 실리콘밸리 거인들의 합리성

거인들은 AI에 대해 거의 필사적으로 결심하고 있습니다. 젠슨 황은 최근 엔비디아와의 통화에서 다음과 같이 말했습니다."시간이 얼마나 소중한지, 데이터 센터를 바로 세울 수 있고 훈련 시간을 확보하는 것이 왜 그렇게 소중한지 예를 들어 보겠습니다. 그 이유는 중요한 이정표 단계에 도달한 다음 회사가 획기적인 AI를 발표할 것이기 때문입니다. 그리고 그 다음 두 번째 회사는 그보다 0.3%밖에 개선되지 않은 것을 발표할 것입니다. 따라서 스스로에게 물어봐야 할 질문은 계속해서 획기적인 AI를 제공하는 회사가 되고 싶습니까, 아니면 0.3%의 성능만 개선하는 회사가 되고 싶습니까? ...... 이것이 바로 우리가 지금 호퍼 슈퍼칩 시스템을 미친 듯이 구축하고 있는 이유입니다. 다음 주요 이정표 단계가 바로 코앞에 다가왔기 때문입니다."

눈으로 볼 수 있는 한 AI는 이 시대의 기술이며, 주도권을 잡는 사람이 다음 게임의 규칙을 쥐고 있다는 뜻입니다. 빅 7에게 있어 결정은 거품 속에 있든 없든 동일합니다. 눈앞에 버블이 있는지, 기회가 있는지를 인식할 수 있는지가 중요한 것이 아니라 레이스에서 살아남을 수 있는지가 중요하기 때문입니다.

그리고 거대 기업들은 창출하는 현금 흐름에 비해 공격적으로 투자하지 않고 있습니다.

수익 보고서를 보면, 이들 기업은 기본적으로 지난 분기에 100억 달러 이상의 매출을 달성했습니다.

마이크로소프트는 2024 회계연도 2분기에 220억 4천만 달러의 수익을 올렸고, AI 투자에 집중 투자하면서 순이익률은 2023 회계연도 3분기 39.44%에서 2024 회계연도 2분기 34.04%로 떨어졌습니다. 반면에 알파벳의 2분기 수익은 236억 달러, 아마존은 134억 달러에 불과했습니다.

7대 기업 모두 전반적인 수익이 매우 건전합니다. 그리고 이들 기업의 주머니에는 사용하지 않은 막대한 현금도 있습니다.

Apple의 잉여 현금 흐름은 현재 1,000억 달러가 넘습니다. 마이크로소프트, 알파벳, 아마존은 매출 성장 속도에 따라 향후 몇 년 내에 잉여 현금 흐름 1,000억 달러 클럽에 가입할 것으로 예상되며, 메타는 올해 잉여 현금 흐름이 300억 달러를 넘어설 것으로 보입니다.

엔비디아와 테슬라의 잉여현금흐름은 이보다 약간 적지만, AI가 폭발적으로 성장하기 이전부터 엔비디아는 매년 수십억 달러의 잉여현금흐름을 창출할 수 있었고, 2년 후에는 수백억 달러에 도달할 수 있을 것으로 예상됩니다.

이 7개의 거대 기업을 합치면 2024년 한 해 동안 AI에 지출할 금액은 500억 달러에 불과할 것으로 예상되며, 이는 수익에서 현금으로 전환할 수 있는 금액에 훨씬 못 미치는 수준입니다.

이것이 다음 시대를 위한 사활을 건 싸움이라면, 그들은 그 수익과 현금을 은퇴를 위해 저축하고 있을까요?

거인들이 도박을 할 수 있는 여유가 있기 때문에 비이성적이라는 말을 들을 수 없는 것입니다.

5. 거인들은 과대평가되고 있는가?

현금 유동성이 풍부한 거대 기업들은 AI에 투자하면서 그 자체로 투자를 받고 있습니다.

투자와 자체 연구라는 이중의 부담을 안고 있는 것이죠. 이런 상황에서 거대 기업의 밸류에이션 안정성이 AI 버블을 판단하는 중요한 지표가 되고 있습니다. 결국 자체적으로 안정적이어야 선순환을 뒷받침할 수 있는 현금 흐름이 지속적으로 흐르기 때문입니다.

이 차트는 'X의 법칙'을 사용하여 7대 대기업의 시가총액을 매출 성장과 수익성 대비로 평가한 차트입니다.

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단순히 말해, 그래프의 대각선은 이론적 공정가치를 나타냅니다. 기업의 지점이 대각선 위에 있으면 매출 대비 시가총액 측면에서 고평가된 것이고, 대각선 아래에 있으면 저평가된 것입니다.

슬로시 라인 아래에 있는 아마존(Amazon), 테슬라(Tesla), 알파벳(구글의 모회사), 메타(구 페이스북)의 시가총액이 예상 수익에 비해 저평가되어 있음을 알 수 있습니다. 하지만 이들 기업의 시가총액이 과도하게 인플레이션된 징후를 보이지 않기 때문에 주가에 거품이 있을 가능성은 낮습니다.

대각선에 위치한 마이크로소프트와 애플은 다소 프리미엄이 붙긴 하지만 시가총액 1, 2위를 다투고 있고, 오픈AI의 최대 투자자이면서 오픈AI와 긴밀한 파트너십을 구축한 기업의 강점은 당연히 당연한 결과라고 할 수 있습니다.

가장 거품으로 의심받는 엔비디아의 경우에도 2024년 1분기 기준 지난 6분기 동안 주가는 744% 상승했고, 수익은 330% 증가해 가장 펀더멘털이 뒷받침된 거품이라고 할 수 있습니다.

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헤지펀드 COATUE도 측정했습니다. 닷컴 버블 기간 동안 가장 많이 성장한 시스코를 보면, 5년 평균 주가수익비율은 37배였지만 버블 기간에는 132배까지 치솟았다.

같은 계산을 통해 엔비디아도 지난 5년간 평균 주가수익비율이 40배, 현재는 68배로 시스코 거품기 수준에는 훨씬 못 미치는 것으로 나타났습니다. 신흥 강자로서 반도체 업계 내에서도 NVIDIA의 P/E는 적당히 높은 수준에 불과합니다.

(차트 출처 COATUE, 최신 데이터를 반영해 다시 그린 버전)

"최근 7개 주요 기업의 시가총액이 하루 만에 1조 달러 증발한 것은 엄청난 일이지만 20년 전 같은 시총 변동에 비해 그 영향은 훨씬 작습니다. 20년 전의 변동과 비교하면 그 영향은 훨씬 작습니다.

20년 전 닷컴 버블 당시에는 시가총액 감소가 100달러에서 2달러까지 수많은 소규모 기업에 걸쳐 분산되어 있었고, 이러한 하락이 시장에 미치는 영향은 막대했습니다.

반면 지금은 시가총액 조정이 소수의 대기업에 집중되어 있습니다. 따라서 이들 기업의 시가총액이 크게 변동하더라도 전체 자본시장에 미치는 영향은 상대적으로 적습니다. 그렇기 때문에 2000년 인터넷 버블이 그랬던 것처럼 인공지능 시장의 하락이 자본시장에 큰 지각변동을 일으키지는 않을 것으로 본다"고 말했다.

거인이 거인이 되는 이유는 볼륨이 충분히 크고 섀시가 충분히 안정적이기 때문입니다. 버블이 되더라도 가장 근본적인 버블입니다.

6. AI에 투자한 돈을 회수하는 데 얼마나 걸리나요?

또 다른 합리적인 전제는 투자에 상응하는 수익이 있어야 한다는 것입니다.

돈이 문제가 되지 않는다면 거대 기업들은 기꺼이 군비 경쟁에 참여할 것이며, 더 대응해야 할 것은 투자 수익률에 대한 의문입니다. 이것이 바로 골드만삭스가 발표한 보고서와 세쿼이아 캐피털의 6,000억 달러 투자에 대한 의문의 핵심입니다.

AI의 현재 단계는 인프라에 가깝습니다. 그리고 인프라의 투자 회수 주기는 기본적으로 5년에서 시작하는 단기 투자와는 다릅니다. 데이터센터의 투자 회수 주기도 일반적으로 약 4.5년입니다.

"AI가 상업적으로 대중화되려면 5~10년이 걸릴 수 있습니다. 인터넷의 발전 과정을 돌아보면 광고나 검색 엔진과 같은 초기 비즈니스 모델도 더 오랜 인큐베이션 기간을 거쳤습니다. 따라서 AI의 상용화를 위해서는 인내심을 갖고 여유를 가질 필요가 있습니다."

투자 회수 주기가 긴 투자이기 때문에 AI에 투자한 돈은 언제쯤 회수할 수 있을까요?

쿠투가 계산을 해봤는데요, 2030년까지 인프라 구축 기간 동안 약 2,500만 대의 GPU와 관련 지출을 합친 1조 2,000억 달러의 비용이 AI에 소요될 것으로 예상됩니다. 엄청난 규모처럼 보이지만 실제로는 전 세계 IT 지출의 18%에 불과합니다.

25%, 즉 예상 매출 6,000억 달러에 1조 2,000억 달러를 더하면 2030년까지 AI 투자가 손익분기점을 넘기려면 1조 8,000억 달러의 매출을 달성해야 합니다.

이는 두 가지 방법으로 달성할 수 있는데, 첫 번째는 비용 절감입니다. AI가 전 세계 기술자 총 급여의 5% 또는 전체 근로자 임금의 3%를 절감할 수 있다면 1조8000억 달러의 수익을 달성할 수 있습니다. 다른 하나는 수익 증대입니다. AI가 전 세계 GPD 성장의 2%를 창출하고 전체 상장 기업의 매출을 3% 늘릴 수 있다면, AI 기업은 그 절반만 벌어도 1조 8,000억 달러에 도달할 수 있습니다.

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그렇다면 문제는 AI가 비용 절감과 효율성으로 이어질 수 있을까요?

대론 아세모글루 MIT 교수는 골드만삭스 보고서에서 제너레이티브 AI는 단기간에 매우 제한적인 경제적 이익을 창출할 수 있다고 지적했습니다. 그는 AI 기술의 잠재력을 부정하지는 않지만, 10년 이내에 AI가 전체 업무의 4.6%에만 영향을 미치고 GDP 성장률은 최대 0.9%에 불과할 것이라고 주장합니다.

그런 도전은 비합리적이지 않습니다. 기술의 역사를 되돌아보면 새로운 기술이 시장에 출시되어 일반인의 삶에 침투하는 데는 오랜 시간이 걸린다는 것을 알 수 있습니다.

예를 들어보겠습니다. 우리가 흔히 사용하는 캐리어는 1887년 최초의 프로토타입이 나왔지만, 1972년 특허 디자인으로 캐리어에 바퀴를 장착하고 1991년에야 현재 가장 보편적인 롤러 트롤리 캐리어가 등장했습니다.

여행 가방과 같은 단순한 발명품이 올바른 개봉 방법을 찾는 데 100년이 걸린 것은 말할 것도 없고, 인공지능의 복잡성과 블랙박스 특성은 말할 것도 없습니다.

그러나 아세모글루의 주장처럼 인공지능은 비효율적일까요? 이를 알아보기 위해 아세모글루의 논문과 그가 인용한 두 가지 연구를 살펴봤습니다.

아세모글루의 주장은 설득력을 얻기 어렵습니다.

그는 두 연구의 데이터를 인용하여 '향후 AI의 영향을 받을 업무의 비율(20%) x 실제 AI를 사용할 업무의 비율(23%) = 향후 AI의 영향을 받을 업무의 비율(4.6%)'로 계산하여 AI의 혜택이 미미할 것이라는 결론을 내립니다. 그리고 이에 따라 AI가 GDP에 미치는 궁극적인 영향을 계산합니다.

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그러나 아세모글루가 논문에서 사용한 데이터는 그가 인용한 연구 중 가장 비관적인 AI 발전 예측입니다. 우선, 그는 향후 10년 동안 대규모 언어 모델을 효과적으로 통합하는 소프트웨어가 시장에 등장하지 않을 것이라고 생각합니다. 둘째, 그는 AI 사용 비용이 당분간 떨어지지 않을 것이라고 생각합니다.

첫 번째 요점에 대해 아세모글루가 인용한 논문에서 저자들은 동일한 품질을 유지하면서 GPT를 활용할 수 있다면 미국 내 모든 작업자의 업무 중 약 15%가 훨씬 더 빨리 완료될 수 있다는 점을 분명히 했습니다. 하지만 LLM을 기반으로 구축된 소프트웨어와 도구를 통합하면 그 비율은 전체 작업의 47~56%로 증가합니다.

그러나 아세모글루는 그 비중이 15%에 불과합니다. 그러나 현재 거의 모든 거대 기술 기업이 자체 소프트웨어에 AI를 통합하려고 시도하고 있고 Microsoft의 Copilit, Adobe의 Firefly와 같은 소프트웨어가 지속적으로 업데이트되고 있기 때문에 LLM을 통합하는 소프트웨어는 드물지 않습니다.

GPT-4o 출시 당시 OpenAI는 대규모 언어 모델이 지배하는 시스템 수준의 애플리케이션을 개발한다는 아이디어를 공개했습니다. 이는 올해 OpenAI의 두 차례 인수를 통해 재확인되었으며, 현재 진행 중인 에이전트 개발과 결합하면 조만간 LLMOS가 공개될 것으로 예상할 수 있습니다.

아세모글루의 말처럼 향후 10년간 대규모 언어 모델과 효과적으로 통합되는 소프트웨어가 시장에 나오지 않는다면 AI는 거품이라고 말할 수 있겠지만, 현재로서는 그렇지 않은 것이 분명합니다.

두 번째 지적에 대한 답변으로, AI의 비용과 보급률에 대한 아세모글루의 판단도 부정확합니다. 그가 인용한 논문은 미국 기업들이 AI를 활용할 수 있는 대부분의 업무를 자동화하지 않을 것이며, 비전 업무에 사용되는 근로자 임금의 23%만이 자동화를 위해 매력적이라고 주장합니다. 그러나 인용된 기사는 비용이 빠르게 하락하거나 단일 기업보다 규모가 큰 서비스형 AI(AI-as-a-service) 플랫폼을 통해 배포될 경우 느린 AI 도입이 가속화될 수 있음을 분명히 시사합니다.

또한 AI의 비용 하락은 이미 더 분명한 추세입니다.

미국 앨런 인공지능 연구소의 창립 CEO는 매일경제신문과의 단독 인터뷰에서 칩 시대의 무어의 법칙이 AI 시대에도 여전히 적용되며, AI의 학습 및 추론 비용이 18개월마다 절반으로 떨어질 수 있다고 말했습니다.

알트만은 연초 단독 인터뷰에서 ChatGPT를 예로 들며 다음과 같이 말했습니다."GPT-3는 가장 오래 출시되고 가장 오랫동안 최적화된 모델로, 출시 이후 3년여 동안 이미 비용을 40배나 낮췄습니다. ...... 제가 알고 있는 모든 기술 중에서 가장 가파른 비용 절감 곡선을 그렸습니다 ......."

실제 시장 가격 측면에서 보면 2년 전 GPT 3.5는 토큰 1,000개당 0.06달러였습니다. 이제 제미니 플래시는 백만 토큰당 0.05달러에 불과합니다. 불과 2년 만에 AI 비용은 100배 줄고 기능은 10배 증가했습니다."

p>또 지난 5월에 발표된 맥킨지의 연구 보고서에 따르면 2024년 전 세계 AI 도입률이 크게 상승하고, 생성형 AI 사용률이 작년보다 훨씬 높아져 점점 더 많은 조직과 개인이 AI를 사용하기 시작하고 있음을 시사합니다.

JPMorgan의 조사에 따르면 2025년까지 생산에 AI를 활용할 것으로 예상하는 기업의 비율도 55% 이상으로, AI가 조직에 침투하는 기업의 비율은 23%보다 훨씬 높습니다.

그래서 아세모글루의 판단은 비현실적으로 비관적이라고 할 수밖에 없습니다.

AI가 가져올 수 있는 효율성 향상과 비용 절감은 모두 기대할 수 있는 변화입니다.

7. 우리는 여전히 1995년에 머물러 있다

물론 아세모글루의 주장을 반박하는 것 외에도 AI의 가치에 대한 증거는 더 많습니다.

골드만삭스의 경제학자 조셉 브릭스는 "생성형 AI의 잠재력에 대한 불확실성이 크지만, 인간이 만든 결과물과 구별할 수 없는 콘텐츠를 생성하고 인간과 기계 간의 소통 장벽을 무너뜨리는 능력은 거시경제에 큰 영향을 미칠 수 있는 중대한 발전을 반영한다."고 주장합니다. "

이러한 영향은 무엇보다도 생산성의 획기적인 향상에서 비롯됩니다.

맥킨지는 GenAI가 반복적인 업무의 70%를 자동화하여 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 매출을 창출하는 동시에 전체 AI의 영향력을 15~40%까지 높일 수 있을 것으로 추정합니다.

그렇다면 세쿼이아가 제안한 연간 6천억 달러의 AI 인프라 비용은 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 경제 성장에 기여할 수 있다는 낙관적인 추정치에 비하면 여전히 거품이 있는 것일까요?

둘째, 기술로 인한 규모 효과는 생산성을 넘어 파괴적일 수 있습니다.

인터넷이 지난 20년 동안 가장 부를 창출한 산업이었다는 것은 의심의 여지가 없습니다. 인터넷 기술의 마지막 물결이 가져온 전자상거래, 플랫폼 경제, 모바일 소셜 ...... 은 전 세계를 하나로 연결하는 기술적인 바지의 자리입니다. 하지만 원래는 국방 통신을 위해 발명된 인터넷이 현재의 경제 행동과 라이프스타일을 이렇게 심오하게 변화시킬 것이라고 생각한 사람은 거의 없었을 것입니다.

AI의 광범위한 영향력을 정의하기는 어렵지만, 인간은 자신의 판단력을 과대평가하고 기술의 영향력을 과소평가하는 습성이 있습니다.

"인터넷은 상호 연결의 문제를 해결하여 오프라인에 있던 데이터를 온라인으로 옮기고 디지털 트윈을 실현합니다. 예를 들어, 베이징 소스를 곁들인 채 썬 돼지고기와 같이 10여 년 전에는 인터넷에서 찾을 수 없었던 요리도 이제는 IPv4에서 IPv6로 전환된 것처럼 각 품목에 'IP 주소'가 부여됩니다. 모든 사람과 모든 품목에는 고유한 정체성이 있습니다.

AI는 연결성 문제가 아니라 생산 수단을 재구성하고 생산성을 높이는 문제를 해결합니다.AI는 디지털 트윈의 세계에서 인간의 처리 능력을 대체하여 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 이는 연결성뿐만 아니라 지능적인 판단과 자동화된 운영을 통해 이루어집니다. 예를 들어 인터넷에 연결된 에어컨과 냉장고는 여전히 사람이 설정한 매개변수가 필요하지만, AI를 활용하면 온도가 28도를 넘으면 자동으로 에어컨을 켜는 등 기기가 스스로 판단하고 작동할 수 있습니다. 이것이 바로 인터넷과는 다른 경제 생태계에서 AI가 하는 역할입니다. 실제로 많은 산업에서 인터넷보다 AI를 더 필요로 합니다."

그러므로 결론은 AI에 거품이 있지만 그 거품은 제한적이며 진정한 가치를 훼손하지 않는다는 것입니다. 기존의 거품론은 지나치게 비관적입니다.

"1995년에는 지금 우리가 보고 있는 AI 기반 이미지 및 동영상 기술과 유사한 야후와 같은 인터넷 애플리케이션의 첫 번째 물결이 막 등장하기 시작했을 때였습니다.

인터넷 콘텐츠가 어떻게 구성되고 검색되는지 보는 것은 놀랍고 호기심 가득한 일이었습니다. 당시에는 모뎀조차도 첨단 기술 제품이었으며 Cisco와 같은 제품은 대기업에서만 사용할 수 있었습니다.

인프라 측면에서도 상황은 비슷했습니다. 당시 기업들은 이메일 서비스를 이용하기 위해 통신사 사무실에 방문해야 했는데, 비용이 많이 들고 공동으로 사용해야 했습니다. 오늘날의 AI 기술은 이와 비슷하게 대기업만 이용할 수 있습니다."

그래서 우리는 아직 1995년에 있으며, 거품이 꺼졌다고 말하기에는 너무 이르다고 할 수 있습니다.

8. 결론

마지막으로, 인프라적 성격의 기술 발전을 현재의 ROI로 측정하는 것이 합리적인지 질문해 볼 필요가 있습니다. 아니면 거품이 터지는 결과가 반드시 나쁜 것일까요?

현재의 AI가 많은 투자와 어려운 적용에 직면해 있는 것은 사실이지만, 이를 넘어 역사적으로 버블이라고 불렸던 인프라 시기로 눈을 돌리면 다른 그림을 발견할 수 있습니다.

닷컴 거품이 꺼지기 전에 통신 회사들은 월스트리트에서 1조 6천억 달러를 조달하고 6천억 달러의 채권을 발행하여 미국 역사상 전체 기본 디지털 케이블의 76%인 8천 2백만 마일의 광섬유 케이블을 구축하여 인터넷 성숙의 토대를 마련했습니다.

더 거슬러 올라가면 1840년대의 영국 철도 버블과 그에 따른 철도 건설은 영국의 고도 산업 혁명의 토대를 마련했으며, 버블 기간 동안 승인된 철도 계획의 마일 수는 영국 철도 시스템 총 마일의 90%를 차지했습니다.

인터넷 버블에 대해 이야기할 때 인터넷 기술이 버블이라는 뜻이 아니라, 특히 투기적 투자가 과열되면서 이커머스를 주요 형태로 하는 비즈니스 모델이 버블이라는 뜻입니다. 마찬가지로 남해 버블은 해상 무역 거품이 터진 것이 아니라 특정 독과점의 붕괴였습니다.

반면 인공지능은 훨씬 더 많은 것을 의미하며, 거품이 터진다고 해서 역사의 수레바퀴가 멈출 가능성은 훨씬 적습니다. 인공지능 지지자들은 인공지능이 근본적으로 새로운 기술 아키텍처인 새로운 인터넷이며, 그것이 사실이라면 거품으로 끝나지 않을 것이라고 말합니다.

참조 출처(위아래로 스크롤하여 확인):

1.AI 거품은 1990년대 기술 거품보다 더 크다 - https://www.apolloacademy.com/ai- bubble-is-big-than-the-1990s-tech-bubble/

2. AI의 $. 600억 달러 질문 - https://www.sequoiacap.com/article/ais-600b-question/

3. AI 세대: 너무 많은 지출, 너무 적은 혜택 - https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/gs-research/gen-ai-too-much-spend-too- little-benefit/report.pdf

4. 금융 불안정성 가설 - Hyman Minsky

5. 통화 정책과 합리적 자산 가격 거품 - 홀디 갈리

6. : 16px;">6. AI가 개발자 생산성에 미치는 영향: GitHub 코파일럿의 증거 - Sida Peng, Eirini Kalliamvakou, Peter Cihon, Mert Demirer

7. GPT는 GPT다: 노동 시장에 미치는 대규모의 잠재적 영향력에 대한 초기 조사 언어 모델 - 타나 엘룬두, 샘 매닝, 파멜라 미쉬킨, 다니엘 록

8. 8. 아폴로의 수석 이코노미스트, '1990년대 기술 거품보다 더 크다'고 경고하며 AI 거품에 경종을 울리다 - https://finance.yahoo.com/news/apollos- chief-economist-sounds-alarm-170755863.html

9. M7 Magnificent Seven - dealroom.co, Flow Partners

10. Coatue EMW 2024 - https://drive.google. com/file/d/184tgms_70fL5P0b1l83qSXk8vpFr4kfl/view

11. 현재 미국 주식 시장의 "버블" 위험성 "새로운 업무의 미래: 업무 세계의 AI 도입과 기술 향상을 위한 경쟁

12. 새로운 업무의 미래: 유럽과 그 밖의 지역에서 AI를 도입하고 기술을 향상시키기 위한 경쟁 - McKinsey Global Institute

13. ">13. 알 버블이 어떻게 끝나는지 알기 - https://www.forbes.com/sites/jamesberman/2024/07/11/you-know-how-the-ai-bubble-ends/

14. 알 주가가 거품이 아닌 이유 - https://www.goldmansachs.com/intelligence/ pages/why-ai-stocks-arent-in-a-bubble.html

15. 알 버블에 대하여 회의론자 - https://www.thedeload.com/p/to-the-ai-bubble-skeptics

15. 16. crunchbase.com