생성형 AI 기술이 기업, 산업, 사회를 변화시킬 것이라는 기대감이 높아지고 있다. 이에 따라 대형 기술 기업들과 다른 기업들, 그리고 유틸리티 기업들은 향후 수년간 데이터 센터, 칩, AI 인프라, 전력망 등에 약 1조 달러의 자본 지출을 할 것으로 예상된다. 그러나 이러한 대규모 투자에도 불구하고 아직까지 개발자들의 효율성 향상 외에는 뚜렷한 성과가 나타나지 않고 있다. 심지어 현재까지 가장 큰 수혜를 입은 것으로 평가되는 엔비디아의 주가도 최근 급격히 하락했다.

MIT의 다론 아세모글루 교수는 AI가 경제에 미치는 영향에 대해 회의적인 입장을 보이고 있다. 그는 향후 10년 동안 AI에 노출된 업무의 25%만이 비용 효과적으로 자동화될 것으로 예상하며, 이는 전체 업무의 5% 미만에 해당한다고 분석했다. 아세모글루 교수는 AI가 미국의 생산성을 0.5%, GDP 성장률을 0.9% 정도 높이는 데 그칠 것으로 전망했다.

아세모글루 교수는 AI 모델의 발전이 많은 사람들이 믿는 것만큼 빠르거나 인상적이지 않을 것이라고 주장한다. 그는 AI 기술이 인간의 인지 능력에 근접하는 데 상당한 시간이 걸릴 것이며, 30년의 시간 프레임에서도 완전한 초지능 AI의 등장 가능성을 낮게 평가했다.

골드만삭스의 글로벌 주식 리서치 대표인 짐 코벨로는 한 걸음 더 나아가, AI 기술 개발과 운영에 들어가는 약 1조 달러의 비용이 적절한 수익을 창출하기 위해서는 복잡한 문제를 해결할 수 있어야 하지만, 현재의 AI는 그렇게 설계되어 있지 않다고 주장한다. 코벨로는 인터넷과 같은 진정으로 삶을 변화시키는 발명품들은 초기 단계에서도 저비용 솔루션으로 고비용 솔루션을 대체할 수 있었던 반면, 오늘날의 고비용 AI 기술은 그렇지 못하다고 지적한다.

반면, 골드만삭스의 선임 글로벌 경제학자인 조셉 브릭스는 더 낙관적인 전망을 제시한다. 그는 생성형 AI가 궁극적으로 모든 작업 과제의 25%를 자동화하고 향후 10년 동안 미국의 생산성을 9%, GDP 성장률을 6.1% 높일 것으로 예상한다. 브릭스는 많은 AI 노출 작업을 자동화하는 것이 오늘날 비용 효과적이지 않더라도, 비용 절감의 잠재력이 크고 장기적으로 비용이 하락할 가능성이 높아 결국 더 많은 AI 자동화로 이어질 것이라고 주장한다.

골드만삭스의 미국 소프트웨어 분석가인 카쉬 랑간과 인터넷 분석가인 에릭 셰리단도 생성형 AI의 장기적인 변혁 가능성과 수익 잠재력에 대해 여전히 낙관적이다. 그들은 AI의 “킬러 애플리케이션”이 아직 등장하지 않았음에도 불구하고 이러한 입장을 유지하고 있다. 셰리단은 현재의 자본 지출이 과거 기술 투자 주기와 크게 다르지 않다고 지적하며, 투자자들은 AI 지출이 수익으로 연결되는 기업들만 보상하고 있다고 말한다.

그러나 AI가 경제와 기업에 상당한 이익을 제공할 수 있다 하더라도, 주요 투입물, 특히 칩과 전력의 부족이 기술의 성장을 제한할 수 있다. 골드만삭스의 미국 반도체 분석가들은 향후 몇 년 동안 칩 수요가 공급을 초과할 것으로 예상하며, 이는 고대역폭 메모리 기술과 칩-온-웨이퍼-온-기판 패키징의 부족으로 인한 것이라고 분석한다.

더 큰 문제는 전력 공급이 수요를 따라갈 수 있느냐는 것이다. 골드만삭스의 미국 및 유럽 유틸리티 분석가들은 AI 기술의 확산과 이를 위해 필요한 데이터 센터로 인해 한 세대 만에 볼 수 없었던 수준의 전력 수요 증가가 일어날 것으로 예상한다.

클로버리프 인프라스트럭처의 공동 창업자이자 전 마이크로소프트 에너지 부문 부사장인 브라이언 자누스는 미국의 유틸리티 기업들이 이러한 수요 급증에 대비하지 못하고 있다고 경고한다. 그는 전력 인프라에 대한 상당한 투자가 필요하지만, 고도로 규제된 유틸리티 산업의 특성과 공급망 제약으로 인해 이러한 투자가 빠르고 쉽게 이루어지지 않을 것이라고 지적한다. 자누스는 AI의 성장을 제한할 수 있는 고통스러운 전력 부족이 앞으로 다가올 것이라고 경고한다.

이러한 모든 요소들이 시장에 어떤 영향을 미칠지에 대해 전문가들의 의견이 엇갈리고 있다. 코벨로는 AI의 근본적인 이야기가 지속되기 어려울 것이라고 믿지만, AI 거품이 꺼지는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있다고 경고한다. 그동안 AI 인프라 제공업체들은 계속해서 혜택을 볼 것으로 예상된다.

골드만삭스의 선임 미국 주식 전략가인 라이언 해먼드도 AI 테마가 더 확산될 여지가 있다고 보며, AI 수혜자들이 엔비디아를 넘어 확대될 것으로 예상한다. 특히 다음 큰 승자가 될 것으로 보이는 유틸리티 섹터에 주목하고 있다.

그러나 더 큰 그림에서 골드만삭스의 선임 멀티에셋 전략가인 크리스티안 뮬러-글리스만은 AI가 인플레이션을 높이지 않으면서 트렌드 성장과 기업 수익성을 크게 높이는 가장 낙관적인 시나리오에서만 S&P 500의 평균 이상의 장기 수익률이 가능할 것이라고 분석한다. 이는 AI가 자주 언급되는 잠재력을 실현하는 것이 더욱 중요해졌음을 의미한다.

생성형 AI 기술은 분명 큰 잠재력을 가지고 있지만, 그 경제적 영향과 투자 수익에 대해서는 전문가들 사이에 의견이 엇갈리고 있다. 일부는 AI의 변혁적 잠재력을 강조하는 반면, 다른 이들은 고비용 구조와 실질적인 문제 해결 능력의 한계를 지적한다. 또한 칩과 전력 공급 부족이 AI 성장의 걸림돌이 될 수 있다는 우려도 제기되고 있다.

향후 몇 년간 AI 기술의 실제 적용 사례와 경제적 영향을 주의 깊게 관찰할 필요가 있다. AI가 진정한 변혁을 이끌어낼지, 아니면 과도한 투자와 제한적인 이익으로 끝날지는 시간이 지나면서 더욱 명확해질 것이다. 투자자들은 AI의 잠재력에 대한 낙관론과 현실적인 제약 사이에서 균형을 잡는 것이 중요할 것으로 보인다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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