AI는 버블인가? 상승 잠재력을 과소평가하는 이유

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: 하이퍼스케일러 AI CapEx 전망이 초기 추정치 2,500억 달러에서 2025년 4,050억 달러로 상향 조정되었다. GitHub Copilot이 180만 유료 구독자를 확보하고 코드의 46%가 AI로 생성되면서 McKinsey의 연간 2.6조~4.4조 달러 가치 창출 전망이 검증되고 있다. 대기업의 AI 도입률은 87%에 달하며 전년 대비 지출이 130% 증가했다. 생산성 향상이 닷컴 시대 비교보다 빠르게 실현되면서 인프라 투자 논거는 더욱 강화되고 있다.

질문 자체가 잘못된 답을 유도한다. 레이 달리오가 AI 투자를 닷컴 버블과 "매우 유사하다"고 말할 때, IMF가 임박한 붕괴를 경고할 때, Apollo의 수석 이코노미스트가 오늘날 최고 기술 기업들이 1990년대 기업들보다 더 높은 밸류에이션으로 거래된다고 지적할 때—이러한 프레이밍은 핵심 리스크가 과잉투자라고 가정한다.¹ ² ³

핵심 리스크는 반대 방향에 있다. 투기가 상승 잠재력을 과소평가하고 있다.

많은 AI 기업이 실패할 것이다. 부풀려진 밸류에이션으로 자금을 조달하는 대다수 스타트업은 투자자에게 아무것도 돌려주지 못할 것이다. 기업의 파일럿 프로젝트는 95% 실패율을 계속 기록할 것이다.⁴ 조정이 올 것이고, 아마도 고통스러울 것이다. 이 중 어느 것도 논지와 모순되지 않는다. 현재의 투자 물결에서 살아남는 승자들은 투입된 자본 대비 불균형적으로 큰 가치를 창출할 것이며, 오늘날 하이퍼스케일러의 연간 CapEx 3,800억 달러는 반올림 오차처럼 보일 것이다.⁵

닷컴 비교는 실제로 이 논지를 뒷받침한다. Amazon과 Google은 그 잔해에서 부상하여 수조 달러의 가치를 창출했다. 버블 시대 기업들이 구축한 인프라—광섬유, 데이터 센터, 프로토콜—는 수십 년간의 경제 변혁을 가능하게 했다. 패자는 모든 것을 잃었다. 승자는 문명을 바꿨다. AI는 더 큰 규모와 더 빠른 속도로 같은 패턴을 따른다.

버블 담론이 무시하는 가치 창출 수학

버블 분석은 잘못된 비율에 집착한다. 분석가들은 AI 투자를 AI 매출과 비교하고 격차를 발견한다. 격차는 존재한다. 그러나 비교 자체가 요점을 놓친다.

관련성 있는 비교는 투자를 가치 창출 잠재력과 대비해 측정한다. Anthropic이 기업에 Claude를 배포할 때 중요한 지표는 Anthropic의 매출이 아니다. 중요한 지표는 해당 기술을 사용하는 모든 조직의 생산성 향상, 비용 절감, 역량 확대를 포괄한다. 제약회사가 AI를 사용해 수년이 걸리던 신약 후보 물질 식별을 몇 주 만에 완료할 때, 창출되는 가치는 컴퓨팅 비용과 라이선스 비용을 훨씬 초과한다.

McKinsey는 생성형 AI가 분석된 63개 사용 사례에서 연간 2.6조~4.4조 달러를 글로벌 경제에 추가할 수 있다고 추정한다.⁶ 이 범위는 누적 가치가 아닌 단일 연도의 영향을 나타낸다. 연간 인프라 투자 3,800억 달러 대비 이 비율은 McKinsey의 추정치가 절반으로 낙관적이라고 해도 10배 차이로 강세론에 유리하다.

생산성 증거는 이미 축적되고 있다. GitHub Copilot 사용자는 비사용자보다 작업을 55% 더 빨리 완료한다.⁷ GPT-4를 사용한 BCG 컨설턴트는 25% 적은 시간에 40% 더 높은 품질의 작업을 수행했다.⁸ 고객 서비스 운영에서는 AI 어시스턴트를 사용하는 상담원이 14%의 생산성 향상을 보고하며, 초보 직원에게서 가장 큰 향상이 나타났다.⁹ 이 수치들은 초기의 원시적인 배포에서 나온 것이다. 모델은 매달 개선된다.

컴퓨팅 역사상 모든 주요 플랫폼 전환은 초기 투자를 초과하는 가치 배수를 창출했다. 개인용 컴퓨터는 형성기 수십 년 동안 산업에 투자된 1달러당 약 10달러의 경제적 가치를 창출했다.¹⁰ 인터넷은 비슷하거나 더 높은 비율을 생성했다. 모바일 컴퓨팅은 이 패턴을 증폭시켰다. AI는 이 중 어느 것보다 더 근본적인 범용 기술을 대표한다—이전 혁명들이 물리적 노동과 정보 노동을 증강한 것처럼 인지 노동을 증강하는 기술이다.

버블 프레이밍은 AI를 Pets.com처럼 취급한다: 아무도 필요로 하지 않는 제품을 판매하며 가치 창출 경로가 없는 회사. AI는 모든 배포에서 명백히 가치를 창출한다. 문제는 존재 여부가 아니라 규모와 분배에 관한 것이다.

도입 속도가 가치 창출 속도를 시사하는 이유

세인트루이스 연준이 발표하는 데이터는 AI 회의론자들을 두렵게 해야 한다. 1981년 IBM PC 출시 후 3년 만에 개인용 컴퓨터 도입률은 19.7%에 도달했다.¹¹ 인터넷이 상업적으로 개방된 후 3년 만에 도입률은 30.1%에 도달했다.¹² 2022년 11월 ChatGPT 출시 후 3년 만인 2025년 8월까지 생성형 AI 도입률은 54.6%에 도달했다.¹³

이 격차는 심오한 가치 함의를 지닌 구조적 이점을 반영한다. 이전 플랫폼 전환은 사용자가 새 하드웨어를 구매하고, 새 인터페이스를 배우고, 확립된 워크플로우를 변경하고, 익숙하지 않은 기능을 중심으로 프로세스를 재구축해야 했다. AI 도입은 이 중 어느 것도 필요로 하지 않는다. 기술은 기존 기기, 기존 브라우저, 기존 애플리케이션을 통해 사용자에게 도달한다. 2024년의 지식 노동자는 새로운 것을 구매하거나 새로운 인터페이스 패러다임을 배우지 않고도 2022년에는 존재하지 않던 기능에 접근할 수 있게 되었다.

도입 속도가 가치 창출에 중요한 이유는 가치가 배포와 함께 복리로 증가하기 때문이다. 3년 만에 50% 도입률에 도달하는 기술은 그 3년 동안 가치를 생성한다. 같은 보급률에 도달하는 데 15년이 걸리는 기술은 가치 창출을 비례적으로 지연시킨다. AI의 도입 속도는 곧 가치 창출 속도를 의미한다.

기업 도입 수치가 이 패턴을 구체화한다. 2025년까지 대기업의 87%가 AI 솔루션을 구현했다.¹⁴ 생성형 AI 도구의 주간 사용량은 전년 대비 37%에서 72%로 급증했다.¹⁵ 기업 AI 지출은 단일 연도에 130% 증가했다.¹⁶ 이들 조직은 열정에서 지출하는 것이 아니다. 기술이 수익을 창출하기 때문에 지출하는 것이다.

비평가들이 인용하는 95% 파일럿 실패율은 신중히 검토하면 실제로 강세론을 뒷받침한다.¹⁷ 기업은 무엇이 효과가 있는지 찾기 위해 파일럿을 실행한다. 파일럿의 95% 실패율은 5% 성공률을 의미하며—성공적인 파일럿은 지속적인 가치를 생성하는 프로덕션 배포로 확장된다. 높은 파일럿 실패율을 경험한 후에도 계속 투자하는 기업들은 효과가 있는 5%를 찾은 것이다. 그들은 포기하는 것이 아니라 최적화하고 있다.

코딩 생산성 혁명

소프트웨어 개발은 생산성 향상이 측정 가능하고, 즉각적이며, 이미 대규모로 운영되고 있기 때문에 AI의 가치 창출을 가장 명확하게 보여주는 창이다. 미래 애플리케이션에 대한 추상적 예측과 달리, 코딩 생산성 향상은 매일 AI 도구를 사용하는 수백만 개발자로부터 확실한 데이터를 생성한다.

GitHub Copilot이 가장 강력한 증거를 제공한다. GitHub의 내부 연구에 따르면 Copilot을 사용하는 개발자는 도움 없이 작업하는 개발자보다 작업을 55% 더 빨리 완료했다.⁷ 이 연구는 작업 복잡성과 개발자 경험 수준을 통제했다. 2024년 말까지 Copilot은 180만 명 이상의 유료 구독자를 확보하여 연간 반복 수익 4억 달러를 창출했다.²⁷ 더 놀라운 것은 Copilot이 활성화된 리포지토리에서 코드의 46%가 AI 제안에서 나온다는 점이다.²⁸

기술은 자동 완성을 넘어 진화했다. 초기 버전은 다음 몇 줄의 코드를 제안했다. 현재 버전은 아키텍처 패턴을 제안하고, 포괄적인 테스트 스위트를 생성하고, 문서를 작성하고, 복잡한 문제를 디버깅한다. "다음 줄 제안"에서 "이 기능 구현"으로의 전환은 대략 18개월 만에 일어났다.

생태계는 Copilot을 훨씬 넘어 확장된다. AI 네이티브 IDE인 Cursor는 2024년 말까지 4만 명 이상의 유료 사용자로 성장했으며, 월간 성장률은 50%를 초과했다.²⁹ Claude Code, Aider, Cline은 최소한의 인간 개입으로 다중 파일 변경을 실행하는 자율 코딩 에이전트를 가능하게 한다. 개발자들은 점점 더 모든 문자를 작성하기보다 원하는 것을 설명한다. 워크플로우 변혁은 어셈블리 언어에서 고수준 프로그래밍으로의 전환과 유사하다—추상화 수준의 범주적 변화다.

경제적 수학은 버블 프레이밍을 유지하기 어렵게 만든다. 미국 노동통계국은 소프트웨어 개발자의 중위 보수를 연간 약 127,000달러로 보고한다.³⁰ 55% 생산성 향상은 개발자당 약 70,000달러의 추가 산출물과 동등하다. 미국은 약 440만 명의 소프트웨어 개발자를 고용하고 있다.³¹ 보수적인 가정—20% 도입률에 30% 생산성 향상—조차도 미국 소프트웨어 개발에서만 연간 260억 달러의 가치 창출을 산출한다. 전 세계 개발자 인구는 2,800만 명을 초과한다.³²

회의론자의 반론은 진지하게 다뤄져야 한다: AI가 생성한 코드는 버그를 포함하고, 보안 취약점을 도입하며, 기술 부채를 만든다. 개발자들은 AI 출력을 디버깅하는 데 생성해서 절약한 만큼의 시간을 소비한다. 생산성 연구는 유리한 결과를 낼 명백한 인센티브가 있는 AI 회사들이 자금을 지원했다. 실제 사용 사례를 보면 주니어 개발자들이 이해하지 못하는 도구에 의존하게 되어 기본 역량이 저하된다.

이 비판은 미숙한 사용과 숙련된 사용을 혼동한다. 품질 저하를 보여주는 연구는 일반적으로 AI를 레버리지로 사용하는 전문가가 아니라 익숙하지 않은 도구로 더듬거리는 초보자를 조사한다. 40% 품질 향상을 발견한 BCG/Harvard 연구는 초보 개발자가 아닌 경험 많은 컨설턴트를 특별히 조사했다.⁸

코드 리뷰 프로세스는 인간의 오류를 잡는 것처럼 AI 오류를 잡는다. 보안 우려는 타당하지만 궤적을 놓친다: 정적 분석 도구가 이제 AI 생성 코드를 자동으로 스캔하고, GitHub Advanced Security 통합은 AI 제안이 병합 전에 보안 검토를 받는다는 것을 의미한다. 도구가 역량을 따라잡고 있다.

가장 중요한 것은 개발자들이 손가락으로 투표한다는 것이다. Copilot 유지율은 80%를 초과한다.³³ Cursor는 몇 달 만에 4만 명의 유료 사용자로 성장했다. 도구가 순 부정적 가치를 제공했다면 개발자들은 포기했을 것이다. 그들은 포기하지 않고 사용을 확대하고 있다.

소프트웨어는 6,500억 달러 규모의 글로벌 산업을 대표한다.³⁴ 산업 전반에 걸친 20% 생산성 향상은 연간 1,300억 달러의 가치를 창출한다—AI가 측정 가능한 이득을 창출하는 수십 개 부문 중 하나에서만. AI 코딩 도구를 가능하게 하는 인프라 투자는 그 가치 창출의 일부에 불과하다. 버블 프레이밍은 AI 투자가 AI 매출과 일치하는지 묻는다. 올바른 프레이밍은 AI 투자가 AI 가치 창출과 일치하는지 묻는다. 소프트웨어 분야에서만 봐도 비율은 비교가 안 된다.

다크 파이버의 교훈: 패자가 승자에게 자금을 댄다

1995년에서 2000년 사이 통신 회사들은 8천만~9천만 마일의 광섬유 네트워크를 구축하는 데 약 2조 달러를 투자했다.¹⁸ 버블이 붕괴했을 때 그 광섬유의 95%가 사용되지 않고 있었다.¹⁹ 이를 구축한 회사들—Global Crossing, Level 3, Qwest, WorldCom—은 파산하거나 거의 파산했다. 이들 회사의 투자자들은 모든 것을 잃었다.

광섬유 자체는 가치를 유지했다. 건설자들을 파괴한 인프라가 후계자들을 가능하게 했다. Netflix는 WorldCom 주주들이 비용을 댄 케이블을 통해 비디오를 스트리밍한다. 클라우드 컴퓨팅은 원래 소유자들을 파산시킨 다크 파이버를 통해 운영된다. 20년에 걸쳐 그 인프라가 창출한 경제적 가치는 투자된 2조 달러를 최소 10배 이상 초과한다.

패자가 승자에게 자금을 댔다. 버블 시대 통신의 주식 투자자들이 손실을 떠안았다. 더 넓은 경제가 이익을 포착했다. Amazon은 의존하는 인터넷 인프라를 구축하지 않았다; 다른 회사들의 투자자들이 자금을 대고 손실을 본 인프라 위에 구축했다.

AI는 한 가지 결정적 차이점과 함께 같은 패턴을 따른다: 인프라 비용과 창출된 가치 사이의 비율이 훨씬 더 유리하다. 광섬유는 대륙을 가로지르는 물리적 설치가 필요했다. AI 인프라는 글로벌 사용자 기반에 서비스하는 데이터 센터에 집중된다. AI 인프라의 자본 효율성은 물리적 네트워크 인프라의 자본 효율성을 상당한 마진으로 초과한다.

오늘날의 AI 인프라 투자는 패자를 만들 것이다. 수십억 달러의 가치로 평가된 스타트업들이 제로를 반환할 것이다. 투기적으로 구축된 일부 인프라는 수년간 저활용 상태로 있을 것이다. 살아남는 회사들