이 기사는 12월 30일 15:06 마켓인사이트에 게재된 기사입니다.
우리는 세계 역사상 주목할 만한 순간에 있습니다. 변혁적 기술이 부상하고 있으며, 그 지지자들은 이것이 세상을 영원히 바꾸어놓을 것이라 주장합니다. 이를 구축하는 데는 지금 우리가 기억하는 그 어떤 것과도 견줄 수 없는 액수의 돈을 기업들이 투자해야 합니다. 뉴스 보도에는 미국 최대 기업들이 곧 터져버릴 거품을 부양 중이라는 두려움이 가득합니다.
제가 지난 달에 아시아 및 중동의 고객들을 방문한 기간 동안 AI 관련 거품의 존재 가능성에 관한 질문을 자주 받았는데, 이때 제가 나눈 논의들이 이번 메모의 계기가 되었습니다. 우선 제가 흔히 쓰는 단서 문구들로 글을 시작해보겠습니다.
저는 주식시장에서 왕성하게 활동하는 투자자가 아닙니다. 저는 단지 주식시장을 투자심리를 보여주는 최고의 지표로서 관찰할 뿐입니다. 또한 저는 기술 분야의 전문가도 아니며, 대개의 일반 투자자들에 비해 AI 관련 지식을 더 많이 갖고 있지도 않습니다. 하지만 최선을 다해 글을 써보겠습니다.
거품이 가진 가장 흥미로운 특징 중 하나는 그 규칙성인데, 시기적인 규칙성이 아니라 거품이 진행되는 과정상의 규칙성을 말합니다. 우선, 새롭고도 혁명적으로 보이는 어떤 것이 등장하여 사람들의 뇌리를 파고듭니다. 그들의 상상력을 사로잡고, 압도적인 기대감을 불어넣습니다. 초기 참여자들은 막대한 이득을 얻습니다. 그저 방관만 하던 사람들은 엄청난 부러움과 후회를 느끼고?계속 기회를 놓칠지도 모른다는 공포심에 자극 받아?이내 뛰어들게 됩니다. 미래에 어떤 일이 일어날지도 모른 채, 자신들이 지불하는 가격으로 감내할 만한 액수의 리스크를 수반하는 합리적 수익을 과연 기대할 수 있을지에 대한 고려도 없이 이런 행동을 합니다. 충분한 세월이 흐른 뒤에는 결국 남들보다 앞서나가게 될 수도 있지만, 중단기적으로 투자자들에게 닥치는 최종 결과는 필연적으로 고통을 안겨줍니다.
저는 살면서 몇 차례 거품을 겪었으며 겪어보지 않은 사례들에 관한 글도 읽었는데, 모두 다 이런 양상을 벗어나지 않았습니다. 과거 거품이 터질 때 손실을 경험해보았으니 다음 번 거품은 일어나지 않도록 할 수도 있지 않겠냐는 생각을 할 수도 있을 것입니다.
그러나 그런 일은 지금껏 발생한 적이 없었으며, 저는 앞으로도 그럴 일은 결코 없을 것이라 확신합니다. 기억이란 오래 가지 않으며, 신중함이나 자연스러운 위험회피 따위는 ‘누가 보기에도’ 세상을 바꿔버릴 혁명적 기술에 편승해 부자가 되고 싶은 꿈에 비하면 상대가 되지 않습니다.
이번 메모의 서두를 장식한 글은 “AI가 21세기의 철도가 될지 모릅니다. 마음 단단히 먹으세요.”라는 제목의 데릭 톰슨의 11월 4일자 뉴스레터에서 발췌했는데, 현재 AI에서 일어나는 일을 1860년대 철도 건설 붐에 비유한 글입니다. 그 내용이 양쪽 모두에 하나 데길 그대로 적용 가능한 점은 마크 트웨인의 말로 널리 알려진 “역사의 흐름은 반복된다”라는 명언의 의미를 분명히 보여줍니다.
거품의 이해
본격적으로 당면 주제를 다루기에 앞서?이에 관한 준비 자료를 상당히 읽어두었으니?분명히 밝히고 넘어가야 할 부분부터 짚고 넘어가겠습니다. 모두가 “AI에 거품이 존재하는가?”라는 질문을 합니다. 저는 그 질문 자체에도 모호성이 있다고 생각합니다. 서로 다르긴 하지만 상호관련성이 있는 두 가지 거품 가능성을 생각해봐야 한다는 것이 저의 결론입니다. 한 가지는 업계 내 기업들의 행동, 그리고 다른 하나는 투자자들이 그 업계에 대하여 취하는 행동방식입니다. AI 기업들의 공격적 행동이 정당화될 만한 것인지 여부를 판단할 능력이 제게는 전혀 없으니, 저는 금융계에 AI를 둘러싼 거품이 존재하는지에 관한 문제에 주로 천착하도록 하겠습니다.
투자 애널리스트?특히 제가 속한 소위 ‘가치투자파(value school)’에서?의 주요 업무는 (a) 기업 및 여타 자산들을 연구하고 그 내재가치의 수준과 향후 전망을 평가하며 (b) 그 가치를 근거로 투자 결정을 내리는 것입니다. 중단기적으로 애널리스트가 맞게 되는 변화는 대부분 자산의 가격 및 그 가격과 기저 가치 사이의 관계와 관련된 것입니다. 그리고 그 관계란 결국, 본질적으로는 투자심리의 결과물입니다.
시장의 거품은 기술이나 금융의 발전으로 인해 직접적으로 야기되지는 않습니다. 그보다는 이러한 발전에 과도한 낙관론이 개입되는 데서 비롯됩니다. 제가 1월에 거품주의보 라는 메모에도 썼듯이, 거품이란 이런 분야들의 발전을 앨런 그린스펀 전 연방준비제도 의장이 말한 “비이성적 과열”의 대상으로 만들어버리는 일시적 열풍에서 생겨납니다.
거품은 대개 새로운 금융 발전(가령, 1700년대 초 남해회사(South Sea Company) 또는 2005~2006년의 서브프라임 주택 모기지 담보부 증권)이나 기술적 진보(1990년대 후반의 광섬유 및 1998~2000년의 인터넷)를 중심으로 몰려듭니다. 여기서 큰 역할을 담당하는 것은 새로움입니다. 상상력에 제약을 가할 과거 역사가 존재하지 않기 때문에, 미래가 그 새로운 것에 무한한 가능성을 제공하는 듯 보일 수 있습니다. 그리고 무한한 것으로 인식되는 미래는 과거의 정상 수준을 한껏 넘어서는 밸류에이션을 정당화시킬 수 있으며?예측 가능한 수익 창출 능력을 근거로는 정당화되지 않는 자산 가치를 만들어냅니다.
제게 지대한 영향을 주었던 존 케네스 갤브레이스의 저서 『금융 도취의 짧은 역사(A Short History of Financial Euphoria)』에서 제가 좋아하는 구절을 보면 새로움의 역할이 어떤 것인지 잘 표현되어 있습니다. 갤브레이스는 스스로 “금융 기억의 지나친 단기성”이라 지칭한 개념에 관한 글을 쓰면서 금융시장에서는 “과거의 경험이란, 그것이 설령 기억의 일부로서 존재한다 하더라도, 그저 현재의 놀랍도록 경이로운 발전의 가치를 알아볼만한 통찰력이 결여된 자들의 고리타분한 피난처 정도로 치부된다”고 지적했습니다. 다시 말해서, 역사란 현재에 대한 경탄과 미래에 관한 상상력에 제약을 가할 수 있다는 것입니다. 반면에, 역사를 제쳐놓고 보면 모든 일이 가능한 것만 같습니다.
여기서 주목해야 할 요점은 새로운 것이 커다란 열광을 불러일으키는 것은 이해할 만하지만, 그 열광이 비이성적인 수준에 도달하는 순간에 발생하는 것이 바로 거품이라는 점입니다. 이성적인 수준의 경계가 어디까지인지를 누가 밝힐 수 있을까요? 낙관적인 시장이 거품이 되는 순간을 누가 알 수 있을까요? 이는 다만 판단의 문제일 뿐입니다.
지난 달 문득 떠오른 생각에 제가 내린 최고의 ‘판단(call)’ 두 가지는 기술 및 인터넷 주식 시장에서 벌어지고 있던 일에 대한 경고를 보냈던 2000년, 글로벌 금융위기 이전 시기에 리스크 회피 부족 및 그 결과로 어이없는 거래들이 손쉽게 이뤄진 점을 언급한 2005~2007년에 나왔다는 것입니다.
첫째, 둘 중 어느 경우에도 저는 거품의 대상으로 드러난 것들, 즉 인터넷과 서브프라임 모기지 담보부 증권에 관하여 어떠한 전문지식도 가지고 있지 않았습니다. 저는 단지 제 주변에서 일어나고 있는 행동에 대한 관찰결과를 제시했을 뿐이었습니다.
그리고 둘째, 제가 내린 판단들의 가치는 주로 그러한 행동의 어리석음을 설명해낸 데 있었던 것이지, 그 행동이 거품을 초래했다는 주장을 한 데 있는 것이 아니었습니다.
‘거품’이라는 딱지를 붙여야 할지를 두고 고민을 하다 보면 여러분은 이도 저도 못 하는 상태에 빠져 제대로 된 판단에 방해를 받을 수도 있습니다. 우리는 단지 주위에서 무슨 일이 벌어지고 있는지를 평가하고 적절한 행동에 관한 추론을 해내는 것만으로도 큰 성과를 달성할 수 있습니다.
거품의 좋은 점은 무엇인가?
AI와 그것이 현재 거품 상태인지에 관한 논의를 계속하기에 앞서, 투자자들의 입장에서는 다소 학술적인 이야기처럼 보일 수도 있는 주제 한 가지에 시간을 다소 할애해보려 하는데, 그 주제는 바로 거품의 장점입니다. 제가 이 주제에 지나치게 관심을 가지는 듯 보이실 수도 있겠지만, 그래도 이렇게 하는 이유는 그것이 제가 보기에 대단히 흥미로운 주제이기 때문입니다.
11월 5일자 ‘스트라테커리’ 뉴스레터의 제목은 <거품의 이점(The Benefits of Bubbles)>이었습니다. 이 글에서 벤 톰슨(데릭 톰슨과는 무관)은 『붐: 거품과 침체의 끝(Boom: Bubbles and the End of Stagnation)』이라는 책 내용을 인용하고 있습니다. 이 책의 저자 번 호바트(Byrne Hobart)와 토비아스 후버는 거품에 두 가지 종류가 있다는 생각을 제시합니다.
. . . ‘변곡점 거품’?긍정적인 종류의 거품으로, 2000년대 서브프라임 모기지 거품과 같이 훨씬 더 타격이 큰 ‘평균 회귀 거품’과는 구별되는 거품.
저는 이것이 유용한 이분법적 구별이라고 생각합니다.
제가 글을 통해 읽거나 직접 목격했던 금융 분야의 대유행?남해회사, 포트폴리오 보험, 서브프라임 모기지 담보부 증권?은 무위험 수익을 약속하여 사람들의 상상력을 자극했지만, 이런 것들이 인류의 전반적 진보를 가져오리라는 기대는 없었습니다.
가령, 서브프라임 모기지 사업이 주택산업에 혁명을 일으키리라는 생각은 없었으며, 단지 신규 구매자들에 대한 자금 지원을 통해 수익을 얻을 수 있으리라는 느낌만 있을 뿐이었습니다. 호바트와 후버는 이를 가리켜 ‘평균 회귀 거품’이라 불렀는데, 아마도 그 기반이 되는 발전사항이 세상을 앞으로 더 나아가게 하리라는 기대는 없기 때문으로 보입니다. 이런 유행은 단지 성쇠의 부침을 겪을 뿐입니다.
반면?철도와 인터넷의 경우에서처럼?기술적 진보를 토대로 한 거품을 호바트와 후버는 ‘변곡점 버블’이라 부릅니다. 변곡점 주도 거품이 생기고 나면, 세상은 이전 상태로 회귀하지 않으려고 합니다. 이러한 거품의 경우, “투자자들은 미래가 과거와는 유의미하게 달라질 것이라는 판단을 내리고 이에 따라 거래를 합니다.” 톰슨의 설명은 다음과 같습니다.
오래 전부터 거품에 관한 가장 권위 있는 책은 카를로타 페레즈(Carlota Perez)의 『기술혁명과 금융자본(Technological Revolutions and Financial Capital)』입니다. 거품은 부정적이고 피해야 할 것으로 여겨졌고?현재에도 그러하며?페레즈가 이 책을 발간한 당시에는 특히 더더욱 그러했다. 출판 연도가 2002년이었고 전 세계의 상당 부분이 닷컴 버블 붕괴로 인한 침체에 빠져 있었다.
페레즈는 그 고통을 부인하지 않았으며, 사실 그녀는 산업혁명, 철도, 전기, 자동차 등 이전의 혁명들도 유사한 폭락을 겪은 바가 있다는 점을 지적했다. 이 모든 경우에 있어 거품은 유감스러운 것이 아니라 필요한 것이었으며, 투기 열풍으로 인해 페레즈가 ‘설치 단계’라 명명한 단계가 가능해지면서, 필요하기는 하지만 금융투자의 측면에서 볼 때 반드시 현명하지는 않은 투자들이 이루어져 ‘배치 기간’의 도래를 위한 초석을 닦아준다. 배치 기간으로의 전환을 알려준 것이 거품의 붕괴였으며, 그 배치 기간을 가능케 만들어준 것은 원금 손실을 본 투자들이었다. (강조 표시 추가)
이러한 구별은 호바트와 후버에게 매우 의미 있는 것으로서, 저도 이에 동의하는 바입니다. 이들은 “모든 거품이 부와 가치를 파괴하지는 않는다. 어떤 것은 기술과학적 진보의 중요한 촉매제로서 이해될 수 있다.”고 말합니다.
그렇지만 저는 그 말을 이렇게 바꾸어보고 싶습니다. 어떤 새로운 금융계의 기적을 토대로 시장이 폭등하고 그 이후에 폭락하는?‘평균 회귀 거품’은 부를 파괴시킵니다. 반면, 혁명적 발전을 토대로 한 ‘변곡점 거품’은 기술적 진보를 가속시키고 보다 풍요로운 미래를 위한 초석을 마련하며, 이 또한 부를 파괴시킵니다. 여기서 핵심은 진보를 가져오는 과정에서 자신의 부를 파괴당하는 투자자들 중 하나가 되지 않는 것입니다.
이어서 호바트와 후버는 거품이 신기술이 필요로 하는 인프라 구축 자금을 조달해주어 기술의 채택을 앞당기는 과정을 보다 더 깊이 있게 설명하고 있습니다.
대부분의 신기술은 그저 무(無)에서 나타나 느닷없이 완성형으로 세상에 들어오지 않는다. 그보다는 이전의 잘못된 시작, 실패, 반복, 그리고 역사적 경로 의존성을 기반으로 구축되는 것이다. 거품은 그러한 대규모 실험에?그리고 이와 병행하여 이루어지는 숱한 시행착오까지도?자금을 투입하고 그 속도를 높이는 데 필요한 자본을 배치할 기회를 만들어냄으로써 혼란의 소지가 있는 기술 및 획기적 발전의 속도에 박차를 가한다.
열광에서 투자로 이어지는 긍정적 피드백 사이클을 생성하면서, 거품은 실보다 득을 더 많이 가져올 수 있다. 낙관론은 자기실현적 예언이 될 수 있다. 투기는 리스크가 매우 크고 탐험적 사업의 자금을 충당하는 데 필요한 막대한 재원을 제공해주며, 단기적으로는 과도한 열광이나 단순한 부실 투자로 보이던 것이 알고 보면 사회적·기술적 혁신이 진행되는 데 필수적인 요소로 드러나기도 한다 . . . 거품은 집단적 착각일 수도 있지만, 또한 집단적 비전의 표현일 수도 있다. 그 비전이 사람들과 자본, 그리고 혁신의 병행을 위한 조율의 장을 형성한다. 진보의 폭발은 시간을 두고 일어나기보다는 여러 영역에 걸쳐 동시다발적으로 일어난다. 그리고 열광이 가열되면서. . . 위험 감수 성향이 커지고 강력한 네트워크 효과가 나타난다. 낙오에 대한 두려움을 가리키는 포모(FOMO)가 한층 더 많은 참여자, 사업가, 그리고 투기꾼을 끌어들이면서 이러한 긍정적인 피드백 순환을 더욱 강화시킨다. 거품과 마찬가지로 포모 역시 부정적인 인식을 받는 경향이 있지만, 더러 건강한 본능일 때도 있다. 사실, 미래를 쌓아 올릴 일생일대의 기회를 놓치고 싶은 사람은 아무도 없으니까.
즉, 기술적 진보를 바탕으로 한 거품은 투자자들이 돈을 쏟아 붓도록 자극하여?그 중 상당 부분은 버려지겠지만?새로운 기회의 영역에 융단폭격을 가함으로써 그 이용에 활력을 불어넣습니다.
여기서 핵심적인 깨달음은 사람들이 마냥 참을성 있고 신중하고 분석적이며 가치투자를 고집한다면 신기술이 만들어지는 데는 여러 해, 어쩌면 수십 년이 걸릴 수도 있다는 점인 것 같습니다. 반면, 거품의 광기는 그 과정을 매우 짧은 기간으로 압축시켜?그 돈의 일부는 일생을 바꿀 승자에 대한 투자로 연결되지만 상당 부분은 연기처럼 사라져버리고 맙니다.
거품에는 기술적 측면과 금융적 측면이 모두 존재하지만, 상기 인용문들은 기술적 진보를 열망하는 나머지 투자자들이 이를 위해 돈을 잃는 것을 보고도 마냥 즐거울 사람들의 입장을 보여주는 것입니다. 반면 ‘우리’는 기술적 진보를 보고 싶기는 하지만 그 실현을 돕기 위해 돈을 버리고 싶은 마음은 없습니다.
벤 톰슨은 이 논의를 마무리하면서, “이것이 신기술에 대해 이야기할 때 내가 신이 나는 이유이고, 그 미래 전망은 ‘내가 알지 못하는’ 것이다.”라고 말합니다. 그가 미래의 가능성에 설레면서도 동시에 그 미래의 모습이 미지의 것임을 (우리 업계에서 ‘매우 위험하다’고 말할 수 있는 것임을) 인정하고 있다는 사실이 마음에 듭니다.
현 상황에 대한 평가
이제 흔히 말하는 ‘본론(brass tacks)’으로 들어가 보겠습니다. 우리가 아는 사실은 무엇일까요? 첫째, 인공지능이 그 어느 때보다도 가장 위대한 기술적 발전 가운데 하나가 될 잠재력을 가지고 있으며 일상생활과 세계 경제를 모두 재편하리라고 믿지 않는 사람은 보지 못했습니다.
또한, 우리는 최근 몇 년 사이에 경제 및 시장의 AI 의존도가 커졌다는 사실을 알고 있습니다.
●AI는 기업 설비투자 총액에서 매우 큰 비중을 차지합니다.
●AI 역량에 대한 설비투자는 미국 GDP 성장에 큰 몫을 담당하고 있습니다.
●S&P 500 지수 상승폭 대부분이 AI 관련주에 기인한 것이었습니다.
10월 7일자 포춘지 헤드라인에는 다음과 같은 내용이 실렸습니다.
주가 상승분의 75%, 이익의 80%, 설비투자의 90%? AI가 S&P에 미치는 영향력은 절대적이며 모건스탠리의 수석 애널리스트는 이에 대해 ‘매우 우려’하고 있다.
또한, AI 관련주 상승분이 모든 주가 상승분 전체에서 불균형적인 비율을 차지하고 있지만, AI가 주식시장에 불어넣는 기대감이 AI 관련주가 아닌 주식들의 평가 절상에도 큰 기여를 했음에 틀림없다는 점도 주목할 필요가 있다고 저는 생각합니다.
AI용 컴퓨터 칩 개발 선도업체인 엔비디아를 필두로, AI 관련주는 천문학적인 실적을 기록해왔습니다. 1993년 설립되어 1999년 상장 당시 시총 추산액이 6억 2,600만 달러였던 엔비디아는 잠시나마 세계 최초로 기업 가치 5조 달러를 달성한 회사가 되기도 했습니다. 약 8천 배에 해당하는 가치 상승으로, 26년여 간 매년 40% 가량의 상승세를 기록한 것입니다. 사람들의 상상에 불이 붙은 것도 무리가 아닙니다.
불확실성의 영역은 무엇인가?
AI가 놀라운 변화의 원천이 되리라는 점은 우리 모두가 알고 있지만, 그것이 정확히 무슨 일을 해낼 수 있을 것이며 상업적으로 어떻게 적용될 수 있을지, 또는 그 시기가 언제가 될지에 대해서는 우리들 대부분이 전혀 모르고 있다고 보는 것이 타당하다고 저는 생각합니다.
누가 승자가 될 것이며, 그 승자들의 가치는 얼마가 될까요? 신기술이 세상을 바꿀 게임체인저로 여겨질 때, 그 기술을 보유한 선도기업들의 가치가 커질 것이라는 생각을 어김없이 하게 됩니다. 그러나 이런 생각이 얼마나 정확한 것으로 판명될 수 있을까요? 1999년에 워런 버핏이 지적한 대로, “[자동차는] 아마도 20세기 전반의 가장 중요한 발명이었을 것입니다. . . . 만약 최초의 자동차가 나오던 시절에 이 나라가 자동차로 인해 어떤 발전을 이룰지 여러분들이 예측할 수 있었다면 ‘내가 있어야 할 곳은 여기’라고 말했을 것입니다. 하지만 2천여 개나 되던 자동차 기업들 중 몇 년 전 기준으로 살아남은 곳은 오직 3개뿐이었습니다. 그러니, 자동차가 미국에 막대한 영향을 미치기는 했지만 그 반대급부는 투자자들이 짊어진 것입니다.” (타임지, 2012년 1월 23일)
AI 업계에는 현재 몇몇의 매우 강력한 선도주자들이 있으며 그 중에는 세계 최강의 그리고 가장 부유한 기업들도 일부 포함되어 있습니다. 그러나 신기술이란 혼란스럽기로 악명이 높은 것입니다. 현재의 선도주자들이 세력을 유지할까요, 아니면 후발주자들에게 자리를 내주게 될까요? 군비경쟁과도 같은 이 싸움의 비용은 얼마가 될 것이며, 누가 승자가 될까요?
같은 맥락에서, 스타트업 주식 한 주의 가치는 얼마나 될까요? 수조 달러의 가치를 지닌 선두주자들과는 달리, 기업가치가 불과 수십억 달러나 심지어?이렇게 말해도 되는지 모르겠지만?수백만 달러에 불과한 몇몇 예비 도전 기업들에 투자를 할 수도 있습니다. 2024년 6월 25일, CNBC는 다음과 같은 내용의 보도를 했습니다.
대학 중퇴자들이 설립한 팀이 엔비디아를 따라잡을 새로운 AI 칩을 만들고자 프라이머리 벤처 파트너스(Primary Venture Partners) 주도의 투자자들로부터 1억 2천만 달러의 투자를 유치했습니다. 개빈 우버티(Gavin Uberti) 에치드(Etched) CEO는 자신의 스타트업 회사는 AI가 발전함에 따라 이 기술의 전력 소모가 큰 컴퓨팅 요구사항 대부분을 ASIC라는 맞춤 제작형 하드웨어 내장 칩이 충족시켜줄 것으로 확신하고 있다고 말했습니다. 그는 CNBC와의 인터뷰에서 “혁신가들이 사라져버리면 우리 회사는 죽을 것이다. 그러나 그들이 곁에 남아준다면 우리는 사상 최대 기업이 될 수 있다.”고 말했습니다.
에치드가 사상 최대 기업이 되지 않을 가능성을 인정하더라도, 만약 사업 성공으로 인해 엔비디아 최고가의 단 5분의 1?고작 1조 달러?에 불과한 밸류에이션을 받는다 해도 1억 2천만 달러 투자를 정당화하는 데 필요한 성공 확률은 얼마일까요? 손쉬운 계산을 위해 100% 지분 보유에 대한 투자를 가정할 경우, 기업가치 1조 달러를 달성할 확률이 0.1퍼센트라도 있다고 믿는다면 그 기대수익은 투자금의 8배를 넘어섭니다. 에치드가 그런 확률을 달성할 가능성이 없다고 누가 장담할 수 있을까요? 그렇다면, 누구라도 뛰어들지 않을 이유가 있을까요? 전술한 내용은 제가 ‘복권 당첨식 사고(lottery-ticket thinking)’라 부르는 것으로서, 막대한 보상을 받을 수 있다는 꿈이 압도적 실패 확률을 내포하는 일에 대한 참여를 정당화?아니, 강요?하는 상황을 보여주는 것입니다.
이런 식으로 기대값을 계산하는 것이 잘못된 것은 아닙니다. 유력 벤처 자본가들은 매일같이 이런 계산을 하면서 훌륭한 효과를 거두고 있습니다. 그러나 투자에 대한 수익 가능성 및 그 확률에 대한 가정은 합리적이어야 합니다. 1조 달러의 상금에 대한 생각은 그 어떤 계산에서도 합리성을 압도해버리고 말 것입니다.
AI는 이윤을 낼까요, 그리고 그것은 누구를 위한 이윤이 될까요? 우리로서는 아는 바가 거의 전무하다시피 한 두 가지 사항은 AI가 벤더들을 위해 창출할 이윤 그리고 주로 AI 사용자를 의미하는 비AI 기업들에게 미칠 영향입니다.
AI는 독점이나 복점(複占), 즉 한두 개의 선도기업이 그 성능에 값비싼 비용을 부과할 수 있는 분야가 될까요? 아니면 AI 서비스에 대한 대가를 지불하는 사용자들을 두고 다수의 기업들이 가격 경쟁을 벌여 AI를 1차상품화시키는, 몹시도 치열한 무한경쟁의 분야가 될까요? 그것도 아니면, 어쩌면 가장 그럴 듯한 경우로는, 선도기업들과 전문 기업들이 혼재되어 일부는 가격 경쟁을 벌이고 다른 기업들은 독점적 우위를 무기 삼아 각축하는 구도가 될까요? 현재 챗GPT나 제미나이처럼 AI에게 쿼리를 주면 답변을 해주는 서비스들은 각 쿼리에 대한 응답을 할 때마다 돈을 잃는다고 합니다. (물론, 신산업 참여자들이 초기에 한시적으로 ‘미끼상품(loss leader)’을 제공하는 것은 드문 일이 아니긴 합니다.) 승자독식 시장에서의 성공에 익숙한?유수의 기술 기업들이 점유율 확보를 위해 수년 간 AI 사업에서 손실을 겪는 데 만족할까요? AI 주도권 경쟁에 수천억 달러가 쏟아 부어지고 있습니다. 누가 승리를 거둘 것이며, 그 결과는 무엇일까요?
마찬가지로, AI가 그 사용 기업들에게 미치는 영향은 어떠할까요? 분명, AI는 무엇보다도 직원들을 컴퓨터 소스에 기반한 노동력과 지능으로 대체하여 사용자의 생산성을 향상시키는 데 있어 훌륭한 도구가 될 것입니다. 그러나 이와 같은 비용 절감 능력이 이것을 사용하는 기업들의 이윤을 증가시켜줄 수 있을까요? 아니면 고객을 좇느라 기업간 가격 전쟁만 일으키게 될까요? 그러한 경우, 비용 절감분은 기업이 얻는 것이 아니라 고객들에게 돌아가게 될지도 모릅니다. 즉, AI가 기업의 수익성을 증대시키지 않으면서 효율성만 향상시킬 가능성도 있을까요?
소위 ‘순환거래’에 대한 우려도 해야 하는 것일까요? 1990년대 후반에 통신산업 붐이 일어나 광섬유가 과잉 구축되자, 섬유 보유 기업들은 이윤 기록을 가능하게 해주는 상호 거래를 했습니다. 두 회사가 섬유를 보유하고 있다면, 이는 회사 장부에 단지 자산으로 기록될 뿐입니다. 하지만 각 회사가 상대 회사로부터 생산용량을 구매하면, 이들은 서로 이윤을 기록할 수 있게 되고. . . 그래서 이를 실행에 옮겼습니다. 이와 다른 경우를 보자면, 네트워크 운영업체가 시설 확장을 정당화시켜줄 수 있는 고객들을 확보하기도 전에, 제조업체가 운영업체에게 자사로부터 장비를 구입할 수 있는 돈을 대출해주기도 했습니다. 이 모든 일은 결국 실체 없는 이윤을 만들어냈습니다.
요즘, AI 기업들 간에 자금이 회전하는 듯 보이는 거래들이 발표되고 있습니다. AI에 거품이 있다고 믿는 사람들은 이러한 거래를 의심의 눈초리로 보기 쉽습니다. 그 목적은 정당한 사업목표를 달성하는 것일까요, 아니면 사업 진척 상황을 부풀리는 데 있을까요?
비판 세력은 우려를 한층 더 부추기면서 말하길, 오픈AI가 반도체 제조업체들, 클라우드 컴퓨팅 기업들, 여타 업체들과 체결한 거래들 중 일부는 기이하게 순환적인 양상을 보인다고 한다. 오픈AI는 기술 기업들로부터 수십억 달러를 받기로 되어 있는 한편으로 또한 수십억 달러를 동일한 회사들에게 컴퓨터 성능 및 기타 서비스에 대한 대가 지불로서 되돌려 보내기도 한다. . . .
엔비디아 또한 자사에 직접 대금 지불을 하고 있지는 않은가 하는 의문을 자아낸 몇 건의 거래를 체결한 바 있다. 엔비디아는 오픈AI에 대한 1천억 달러 투자를 발표했다. 해당 스타트업은 그 돈을 받으면서 엔비디아의 칩을 구매하거나 임대하고 있다. . . .
골드만삭스는 엔비디아가 내년도 매출의 15퍼센트를 비판 세력이 이 또한 순환거래라고 깎아 내리는 거래들로부터 창출할 것으로 추산했다. (뉴욕타임스, 11월 20일)
주목할만한 점은, 오픈AI가 아직 이익을 내지 못하고 있는데도 불구하고 업계 거래 상대방들과 총 1조 4천억 달러에 달하는 투자약정을 체결한 점입니다. 이 회사는 동일한 거래 상대방들로부터 지급받은 수입에서 투자금이 지불될 것이며 해당 약정을 철회할 장치도 있다고 확언합니다. 그러나 이 모든 일은 AI 업계가 일종의 영구 기관을 개발해낸 것은 아닌가 하는 의구심을 자아냅니다.
(이 주제에 관해, 저는 사람들이 ‘조’ 단위에 대해 감을 잡을 수 있는 능력이 있는지를 질문하는 기사들을 흥미롭게 읽었으며, 이런 생각이야말로 맥을 정확히 짚은 것이라고 봅니다. 백만 달러는 11.6일 동안 초당 1달러씩 모아야 하는 금액입니다. 십억 달러는 31.7년 동안 초당 1달러씩 모아야 하는 금액입니다. 이 정도는 우리도 알 수가 있습니다. 그러나 1조 달러라면 이는 31,700년 동안 초당 1달러씩 모아야 하는 금액입니다. 누가 감히 31,700년의 의미를 헤아릴 수 있을까요?)
AI 자산의 유용 수명은 얼마가 될까요? 노후화라는 주제가 AI의 영역에서 제대로 다루어지고 있는지에 대한 의문을 가져볼 필요가 있습니다. AI 칩의 수명은 얼마나 될까요? 얼마나 많은 연도의 수익 성장이 AI 관련 주식들의 주가수익률을 매기는 데 가산되어야 할까요? AI 칩과 그 밖의 다른 AI 인프라의 요소들이 이것들을 구입하기 위해 떠안은 부채를 상환하기에 충분할 만큼 오래 지속되기는 할까요? (인간의 뇌가 할 수 있는 일이라면 무엇이든 할 수 있는 기계인) 인공 일반 지능이 가능해지기는 할까요? 그것이 발전의 종착지가 될지, 아니면 그 이상의 혁명도 가능할지, 그리고 어느 기업이 혁명에서 승리하게 될지 알 수 있을까요? 기술이 안정화되어 여기서 경제적 가치를 뽑아낼 수 있는 위치까지 기업들이 도달할 수 있을까요? 아니면 성공으로 향하는 여정으로서 신기술이 더 오래된 기술을 대체해버릴 위협을 계속해서 가할까요?
이런 맥락에서, 파이낸셜타임스(FT) 뉴스레터의 한 호에서는 경쟁구도의 유동적 성격을 시사하는 동향 두 가지를 간략히 다루었습니다.
● 매사추세츠 공과대학(MIT)과 오픈소스 AI 스타트업 허깅 페이스(Hugging Face)의 연구결과에 따르면 새로 나온 중국산 오픈 모델이 다운로드에서 차지하는 총 점유율이 작년 한 해 17% 증가한 것으로 나타났습니다. 이는 구글, 메타, 오픈AI같은 미국 개발업체들의 다운로드 점유율 15.8%를 넘어서는 수치로서?중국 기업들이 미국 동종업체들을 처음으로 앞지른 것입니다. . . .
● 구글이 인공지능 분야에서 입지를 넓히고 있다는 우려감에 어제 엔비디아 주가가 급락하여 해당AI 칩 제조업체의 시총 1,150억 달러가 증발했습니다. (FirstFT Americas, 11월 26일)
역동적 변화는 놀라운 신기술을 위한 기회를 만들어주지만, 바로 그 역동성이 유수 기업들의 주도권에 위협이 될 수도 있습니다. 이 모든 불확실성이 존재하는 와중에, 투자자들은 자신들이 지불하는 가격에 포함되어 있는 성공 지속성에 대한 가정이 제대로 보장되는 것인지 자문해보아야 합니다.
과열로 인해 투기적 행동이 일어나고 있는 것일까요? 극단적인 예로서, 10억 달러 규모의 ‘시드 라운드(seed round)’를 통한 벤처 캐피탈의 스타트업 투자 경향을 들 수 있습니다. 이를 잘 보여주는 사건 한 가지를 소개해보겠습니다.
오픈AI의 전직 임원인 미라 무라티가 이끄는 AI 스타트업 ‘씽킹머신즈’는 최근 기업가치를 100억 달러로 평가받아 20억 달러라는 사상 최대 규모의 시드 라운드를 유치해냈다. 이 회사는 제품을 출시하지도 않았으며 무엇을 만들려고 하는지조차 투자자들에게 설명할 수 없다고 했다. 무라티를 만난 투자자 한 명이 “가장 어처구니 없는 투자 제안 회의였다”고 하면서, “무라티의 말은 ‘우리가 AI 업계 최고 전문가들을 데리고 AI 기업을 운영하고 있기는 한데, 어떤 질문에도 답변은 해줄 수 없다’는 식이었다.”고 말했다. (데릭 톰슨의 뉴스레터 서브스택 “AI 거품은 이렇게 터질 것입니다(This Is How the AI Bubble Will Pop)”, 10월 2일)
하지만 그것도 옛날 얘기입니다. . . 이미 두 달이나 지났군요. 여기 최근 소식이 있습니다.
블룸버그 뉴스는 오픈AI 전직 임원 미라 무라티가 설립한 인공지능 스타트업 씽킹머신즈랩(Thinking Machines Lab)이 약 500억 달러의 기업 가치로 신규 투자 유치를 위한 초기 협상에 들어갔다고 목요일에 보도했다. 이 스타트업은 약 20억 달러의 자금을 조달한 바 있으며, 이후 7월에 마지막으로 평가된 기업가치는 120억 달러였다. (로이터 통신, 11월 13일)
그리고 이런 상황은 비단 씽킹머신즈랩에게만 해당되는 것이 아닙니다.
AI 군비경쟁 사상 가장 대담한 도박 중 하나의 사례에서, 오픈AI의 전 수석연구원 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever)가 설립한 스텔스 스타트업 ‘세이프 수퍼인텔리전스(Safe Superintelligence)’가 일반에 공개된 제품이나 서비스도 없음에도 불구하고 기업가치를 320억 달러로 평가받아 20억 달러의 투자금을 유치했다. (CTech by Calcalist, 4월 13일)
최종 상황은 어떨까요? AI 관련 이슈 중 일부에는 이 최신기술의 특이한 속성이 포함되어 있습니다. 이 분야는 제품을 설계하고 판매하여 판매가가 투입된 비용보다 많으면 돈을 버는 사업과는 다릅니다. 그보다는, 비행기가 공중에 떠 있는 상태에서 비행기를 건조하는 회사에 가까우며, 일단 비행기가 지어지고 나면 그 비행기가 무슨 일을 할 수 있고 그 서비스에 대가를 지불할 사람이 있는지를 알 수 있는 것입니다.
많은 기업들이 그 비용을 정당화하는 이유는 자신들이 단지 제품을 만들고 있는 것이 아니라 세상을 바꿔놓을 무언가, 다시 말해 인공 일반 지능(A.G.I.)을 창조하고 있기 때문이라는 것이다. . . . 문제는 이런 기업들 중 어느 곳도 어떻게 그런 일을 해낼 수 있을지를 제대로 알지 못하고 있다는 점이다.
그러나 버지니아 대학교 경제학자 안톤 코리넥(Anton Korinek)은 실리콘밸리가 목표를 달성하면 그 비용이 모두 정당화될 것이라고 말했다. 그는 실현 가능하다는 낙관론을 가지고 있다.
“A.G.I.에 베팅을 하거나 아니면 망하는 것”이라고 코리넥 박사는 말했다. (뉴욕타임스, 11월 20일 ? 강조 표시 추가)
이 분야에서 현재 진행형인 아직 정해지지 않은 특성은 샘 알트먼 오픈AI CEO의 말에 가장 잘 포착되어 있는데, 이 말을 다듬어보면 “일단 이런 종류의 범용 지능형 시스템을 구축한 다음 그 시스템에게 투자수익 창출 방법을 찾아내달라고 하면 된다”는 내용입니다.
지금껏 자신들이 투자한 기업들의 본질을 충분히 이해하고 있었던 사람들을 멈칫하게 만드는 말이 될 것 같습니다. 분명, 인간의 뇌에 상응하거나 이를 능가하는 기술의 가치란 상당히 큰 것일 테지만, 계산 가능한 영역 밖으로 한참 넘어선 것은 아닐까요?
차입금 사용에 관한 이야기
지금까지, AI 및 그 지원 인프라에 대한 투자의 상당 부분이 영업현금흐름에서 나오는 자기자본으로 이루어졌습니다. 그러나 이제는 기업들이 차입금 조달이 필요한 수준의 금액을 쏟아 붓고 있으며, 이런 기업들 중 일부의 경우 그 투자 및 레버리지의 액수는 공격적이라고밖에 할 수 없는 수준입니다.
AI 데이터센터 붐은 현금만으로 감당할 수 있는 수준이 결코 아니었다. 자체 자금만으로 충당하기에는 그 규모가 너무 큰 사업이다. JP모건 애널리스트들이 냅킨 뒷면이나 식탁보 같은 데에 끄적이다시피 얼추 계산을 해보니, 인프라 구축 비용이 5조 달러(팁 제외)에 이를 것으로 추산되었다. 이 계산이 맞는지를 누가 알겠느냐만, 내년도 지출이 5천억에 가까우리라는 예상은 충분히 해볼 수 있다. 반면, 가장 많은 돈을 쓰고 있는 기업들(마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클)이 3분기 말 현재 은행에 가진 돈은 모두 합쳐 겨우 3,500억 달러 정도에 불과했다. (‘언헤지드’, 파이낸셜타임스, 11월 13일)
위에 언급된 기업들은 자사의 매우 튼튼한 비AI 사업들로부터 건실한 현금흐름을 창출하고 있는 기업들입니다. 그러나 막대한 규모의 승자독식 AI 군비경쟁은 이런 기업들 중 일부조차도 부채를 떠안게 만들고 있습니다. 사실, 이들이 거액을 쓰고 있는 이유 중 하나는 더 작은 기업들의 추격을 어렵게 만드는 데 있다고 보는 것이 타당합니다.
오라클, 메타, 알파벳이 AI 투자 자금 마련을 위해 30년물 회사채를 발행했습니다. 메타와 알파벳의 경우, 채권수익률이 만기가 비슷한 국채 수익률에 비해 100bp 이하 정도 높은 수준입니다. 무위험 채권보다 크게 나을 것도 없는 수익을 주는 확정수익 투자를 하려고 30년에 걸친 기술적 불확실성을 감수하는 것이 신중한 처사일까요? 그리고 부채로 자금을 조달한?반도체 및 데이터센터에 대한?투자가 30년간의 상환의무를 다하기에 충분할 만큼 오랫동안 생산성 수준을 유지할 수 있을까요?
11월 14일, 알렉스 칸트로비츠(Alex Kantrowitz)의 빅테크놀로지 팟캐스트(Big Technology Podcast)는 금융서비스 회사 D.A. 데이빗슨(D.A. Davison)의 테크놀로지 리서치센터장 길 루리아(Gil Luria)와 주로 AI 부문에서 일어나고 있는 차입금 사용에 관해 나눈 대화 내용을 공개했습니다. 루리아의 이야기 중 일부는 아래와 같습니다.
● 건전한 행동을 실천하고 있는 사람들은 “. . . AI 실현 역량 증가에 건전한 투자를 하고 있는 마이크로소프트, 아마존, 구글의 리더들 같은 합리적이고 사려 깊은 리더들입니다. 이들이 건전한 투자를 할 수 있는 이유는 고객들을 다 확보하고 있기 때문입니다. . . 그래서, 이들이 투자를 할 때에는 자사의 대차대조표 상에 있는 현금을 사용하고 있으며, 뒷받침이 되는 막대한 현금흐름을 가지고 있고, 위험한 투자임을 이해하며 그 균형을 맞춰나가고 있습니다.”
● 불건전한 행동은 ? 여기서 그가 설명하기를 “. . . 또 다른 스타트업의 데이터센터 구축을 위해 돈을 빌리는 스타트업 같은 경우입니다. 이들은 양쪽 모두 막대한 금액의 현금을 태우고 있지만, 이러한 시설 확충에 필요한 자금을 조달하기 위해 부채자본을 어떻게든 끌어올 능력이 있으며, 이는 고객을 확보하지 못하거나 투자 회수 가능성도 불투명한 상태로 이루어지고 있습니다.”
● “건전한 행동과 불건전한 행동 사이에는 온갖 차이가 존재하며, 과거의 실수를 반복하지 않도록 이를 구별해낼 필요가 있습니다.”
● “자기자본, 즉 보유지분을 통해 자금을 조달할 수 있는 것들이 있고, 부채를 통해서, 즉 시간을 두고 이자를 갚아나가야 할 의무를 떠안고 자금을 조달할 수 있는 것들이 있습니다. 우리 사회는 아주 긴 시간 동안 이 두 가지를 적재적소에 배치해왔습니다. 부채란 예측 가능한 현금흐름 및/또는 대출을 감당할 수 있게 해줄 자산이 있을 때 이루어지는 것이고, 현재의 자본을 대주에게 미래 현금으로 교환하는 것은 저도 이해할 수 있는 일입니다. . . . 보다 더 투기적인 것들에 투자를 하기 위해 자기자본을 사용하는 이유는 성장을 원하고 그 성장을 자기 것으로 만들고 싶어서이지만, 현금흐름이 어디에서 창출될지는 확신할 수 없는 것입니다. 정상적인 경제는 이렇게 작동하는 것입니다. 이 두 가지를 혼동하기 시작하면 문제에 봉착하게 되는 것이지요.”
우려의 여지가 있는 요인들 중 루리아가 예로 든 것은 아래와 같습니다.
● “투기성 자산. . . 그 중 어느 만큼이 2~5년 뒤에 실제로 필요할지 알 수 없습니다.”
● 대출을 해주면 인센티브를 받지만 장기적 결과에 대한 책임은 지지 않는 대주 측 직원
● AI 생산용량 공급이 수요를 따라잡거나 초과할 가능성
● 미래 세대의 AI 칩이 더 강력해져서 기존의 것들을 낙후시키거나 대출 담보 수단으로서의 가치를 떨어뜨릴 가능성
● 대여료 삭감 및 손실 감수를 해서라도 시장점유율을 차지하려는 강력한 경쟁자들
아짐 아자르(Azeem Azhar)의 10월 18일자 엑스포넨셜 뷰(Exponential View)에서도 아래와 같은 몇 가지 중요한 구절을 발췌해보았습니다.
AI 붐이 거품으로 변하는 시점은 언제일까? [투자자 겸 엔지니어] 폴 케드로스키(Paul Kedrosky)는 민스키 모멘트(Minsky moment)?신용 사용 증가로 대출을 해줄 만한 훌륭한 사업이 소진되어 부실 사업을 좇기 시작하고 벤더 파이낸싱, 의문스러운 커버리지 비율이 내포된 이윤이 빠듯한 거래에 자금을 제공하게 되는 변곡점?의 도래를 지적한다. AI 인프라에 있어 이러한 변화가 이미 진행 중일지도 모르며, 이를 드러내는 지표로는 하이퍼스케일러의 설비투자가 수익 모멘텀을 능가하고 대주들이 업황 분위기를 살리려고 거래조건을 유리하게 맞춰주는 사례 등이 있다.
폴의 주장은 매우 설득력이 있다. 우리는 투기적 금융거래의 영역에 진입해 있고?잠정적 단계는 지났다는 주장도 가능하며?최근의 거래들은 위험한 선례를 남길 것이다. 폴의 경고대로, 이러한 금융거래는 “앞으로 있을 그러한 거래들을 위한 본보기를 만들어” 무슨 대가를 치르더라도 시장에서 우위를 확보하려는 하이퍼스케일러들 사이에서의 정크본드 발행의 급속한 확대 및 특수목적회사(SPV)의 확산을 부추길 것이다. . . .
AI 인프라의 경우, 경고등에 불이 켜지고 있다. 벤더 파이낸싱이 확산되고, 커버리지 비율이 적어지며, 수익 모멘텀이 둔화되고 있는데도 하이퍼스케일러들은 설비투자 속도를 유지하려고 대차대조표에 차입 자본을 사용하고 있다. 우리는 두 가지 측면?즉, 진정한 인프라 확장과 이에 더불어 2000년 통신산업 폭락이 생각나게 하는 위태로운 금융거래의 모습?을 동시에 보고 있다. 그럼에도 불구하고 AI 붐이 결과적으로는 생산적인 것이 될 수 있겠지만, 신용 경색이 오기 전에 수익의 뒷받침이 있어야만 할 것이다. 건전한 노력이 구조적 리스크가 되는 시점은 언제인가? 이것이 시장에서 판가름 나기 전에 우리가 먼저 이 질문에 대한 답을 찾아야 할 것이다. (강조 표시 추가)
아자르는 엔론(Enron)의 위태로운 재무상황과 결국 발생한 기업 붕괴에 가장 크게 일조한 것으로 꼽히는 특수목적회사를 통한 부외금융의 이용을 언급하고 있습니다. 한 기업과 그 파트너들이 어떤 특수한 목적을 위해 특수목적회사를 설립하고 자기자본을 공급합니다. 모회사가 운영권을 가질 수 있지만, 과반수 지분이 없기 때문에 특수목적회사는 연결재무제표에 잡히지 않습니다. 특수목적회사가 부채를 떠안더라도, 그 부채는 모회사 장부에 나타나지 않습니다. 모회사가 투자적격등급의 차주일 수 있지만, 마찬가지 이유로 그 부채는 모회사의 채무가 되거나 모회사의 지급 보증을 받지 않습니다. 현재의 부채에 대한 보증은 데이터센터 임차인?때로는 지분파트너(EP)?에게서 받는 약정 임대료가 될 수도 있지만 이 부채 또한 지분파트너가 직접적인 지불 책임을 지지는 않습니다. 특수목적회사라는 것은 원래 그 본질상, 특수목적회사가 하는 일들이 모회사가 하는 일은 아닌 것처럼 보이게 하고, 특수목적회사가 가진 부채가 모회사가 가진 부채는 아닌 것처럼 보이게 만드는 수단입니다. (이런 법인들의 파트너들과 대주들 중에서 사모펀드 및 사모신용펀드를 찾아볼 수 있을 가능성이 매우 높습니다.)
제가 앞서 인용한 바와 같이, (닷컴 버블 바로 뒤에 글을 썼던) 페레즈의 이야기에 따르면 “배치기간을 가능케 한 것은 손실을 본 투자들이었습니다.” 초기투자는 업종의 업사이클이 연장되어 진행되는 중에 이루어진 현명하지 못한 자금 투입이 조정 국면에서 가치 폭락에 직면하는 ‘민스키 모멘트’에 손실을 입게 됩니다. 그리고 차입금 사용에 관해 우리가 분명하게 알고 있는 세 가지 사실이 있습니다.
● 손실이 있는 경우 손실을 확대시킵니다(수익이 실현되는 경우 바라던 수익이 확대되는 것과 마찬가지)
● 벤처기업이 어려운 시기에 직면하면 실패 확률을 증가시킵니다
● 기저에 지분이 깔려있음에도 불구하고, 그 힘든 시기의 강도가 심한 경우에는 대주들의 자본을 위험에 빠뜨릴 수 있습니다
여기서 고려해보아야 할 한 가지 핵심적인 리스크는 데이터센터 건설 붐이 과잉공급을 낳을 가능성입니다. 일부 데이터센터는 경제성이 없어질 수 있고, 어떤 소유자는 파산할 수도 있습니다. 이런 경우, 차세대 소유자들이 이에 대해 담보권을 행사한 대주들로부터 받은 돈으로 센터를 헐값에 사들여 업계가 안정화되면 이윤을 가져가기도 합니다. ‘창조적 파괴’가 시장을 균형점으로 가져가서 미래 사업의 수익성이 가능한 수준으로 비용을 낮추는 과정이 바로 이런 것입니다.
부채란 그 자체로는 좋은 것도 나쁜 것도 아닙니다. 마찬가지로, AI 업계의 레버리지 사용은 칭송할 것도 두려워할 것도 아닙니다. 단지 자본구조상 부채비율, 여러분의 담보로 삼아 대출을 받는 자산이나 현금흐름의 건실함, 상환에 대비한 차주들의 유동성 확보 대안, 그리고 대주들이 얻는 안전마진의 적정성의 문제로 귀결될 뿐입니다. 지금의 어지러운 환경 속에서 어느 대주들이 원칙을 잘 지키고 있었는지를 장차 알게 될 것입니다.
이런 맥락에서 오크트리는 데이터센터에 몇 건의 투자를 했으며, 모회사 브룩필드가 100억 달러 규모의 AI 인프라 투자펀드를 조성하고 있다는 점에 주목할 만합니다. 브룩필드는 자체 자본을 투입 중이며 국부펀드 및 엔비디아로부터 자기자본약정을 확보하여 이에 ‘신중한’ 부채를 적용할 계획입니다. 브룩필드의 투자는 주로 데이터센터 포화도가 낮은 지역을 대상으로 데이터센터가 필요로 할 막대한 양의 전력을 공급하는 인프라에 대하여 이루어질 것으로 보입니다. 물론, 두 회사 모두 신중한 결정이라고 생각할 만한 근거에 따라 일을 진행하고 있습니다.
저는 AI에 대해 왈가왈부할 만큼 충분한 지식이 저에게 없다는 점을 알고 있습니다. 하지만 저는 부채에 대해서만큼은 제법 아는 바가 있으며, 그 내용은 다음과 같습니다.
● 결과가 불확실한 벤처에 대해 부채금융을 제공하는 것은 괜찮습니다.
● 결과가 순전히 추측의 문제일 뿐이라면 괜찮지 않습니다.
● 그 차이를 이해하는 사람들이라 해도 그 구별을 올바로 하도록 해야 합니다.
파이낸셜타임스(FT)의 언헤지드(Unhedged)에서는 JP모건 CMBS 리서치 수석 애널리스트 총 신(Chong Sin)의 “. . . 투자적격등급 ABS 및 CMBS 투자자들과 대화를 나누면서 자주 제기되는 한 가지 우려사항은 채권 만기 시 데이터센터의 잔존가치 리스크를 감수할 의향이 있는지 여부”라는 말이 인용된 바 있습니다. 대주가 될 가능성이 있다면 마땅히 해야 할 내용의 질문들을 던지는 것은 좋아 보입니다.
오크트리의 공동 CEO 겸 오퍼튜니티 펀드 공동 포트폴리오 매니저인 밥 오리어리는 차입금과 AI의 교점에 관해 어떤 생각을 가져야 할지에 관해 다음과 같이 말하고 있습니다.
대부분의 기술 진보는 승자독식, 또는 승자가 가장 큰 몫을 가져가는 형태의 경쟁으로 전개됩니다. 이러한 역학관계에서 살아남는 ‘올바른’ 방법은 차입금이 아닌 자기자본을 수단으로 하는 것입니다. 궁극의 승자가 포함될 수 있도록 여러분의 에퀴티 익스포져를 다각화시킬 수 있다면, 승자로부터 얻는 큰 이득이 패자로 인한 자본잠식을 상쇄하고도 남음이 있을 것입니다. 이것이 예로부터 검증된 벤처 자본가의 성공 공식입니다.
그 정반대를 다각화된 부채 익스포져 풀에도 적용할 수 있습니다. 승자에게서는 쿠폰 이자만 받게 되는데, 이는 패자의 부채로부터 겪게 될 자산잠식을 메우기에는 턱없이 부족할 것입니다.
물론, 승자가 나타날 기업의 풀을 찾아내지 못한다면 부채와 자산의 차이는 무의미하고?여러분은 어느 쪽이든 빈손이 되는 것입니다. 제가 이 점을 언급하는 이유는 검색 및 소셜 미디어에서 바로 이런 일이 실제 일어났기 때문인데, 초기의 선두주자(검색 부문의 라이코스와 소셜 미디어의 마이스페이스)가 나중에 부상한 회사(검색 부문의 구글과 소셜 미디어의 페이스북)에 처참한 패배를 당한 전례가 있습니다.
결론을 향해 가보자면
지금의 행동이 미래에 관한 추측에 기반한 것이라는 의미에서 ‘투기적’ 행동이라는 데에는 의심의 여지가 있을 수 없습니다. 또한 미래에 무슨 일이 있을지 아무도 알지 못한다는 데에도 의심의 여지가 없지만, 투자자들은 그 미래에 막대한 금액을 걸고 있습니다.
그런 맥락에서, 저는 AI의 독특한 성격에 대한 이야기를 조금만 해보고 싶습니다. AI 혁명은 그 이전에 있었던 기술혁명들과는 달리 훌륭하면서도 걱정스럽기도 한 측면의 차이가 있습니다. 저는 마치 램프에서 풀려난 요정 지니가 다시는 그 안으로 들어가지 않으려 하는 것처럼 느껴지기도 합니다.
AI는 인류를 위한 도구라기보다 일종의 대체재일지 모릅니다. 지금껏 인간이 독점해왔던 인지능력을 찬탈해갈 수도 있습니다. 이런 이유로, 이전의 발전들과 비교해볼 때 단지 정도에 있어서만이 아니라 그 속성 자체가 다를 것 같기도 합니다. (이 문제는 아래 추신에서 좀 더 다루어보겠습니다.)
AI 기술은 눈부시게 빠른 속도로 진보하고 있으며, 어쩌면 인류가 적응할 시간이 부족할 수도 있습니다. 두 가지 예를 들어보겠습니다.
● 60년 전에 ‘컴퓨터 프로그래밍’이라 불리던 코딩이 AI의 영향력이라는 면에서 탄광 속 카나리아 역할을 하고 있습니다. 많은 첨단 소프트웨어 팀의 개발자들은 더 이상 코드를 작성하지 않고, 자신들이 원하는 것을 타이핑하면 AI 시스템이 그들에게 필요한 코드를 생성해줍니다. AI가 수행하는 코딩은 세계 일류 수준이며, 불과 1년 전만 해도 그 정도는 아니었습니다. 이 부문에 관한 제 가이드의 설명에 따르면, “그 정도 수준의 분야에서 인간이 대체되는 일이 일어날지 여부는 추측의 여지가 없습니다.”
● 디지털 광고 부문에서는, 사용자들이 앱에 로그인할 때 AI가 ‘광고 매칭’을 수행하여 사용자들의 이전 서핑에서 드러난 개인적 선호에 맞춰진 광고를 보여주기도 합니다. 이 일을 하는 데 있어 사람이 나설 필요가 전혀 없습니다.
어쩌면 가장 중요한 것은 AI 수요 증가율이 전혀 예측불가인 것 같다는 점입니다. 저보다 젊은 회사 자문역(adviser) 중 한 명의 설명은 이렇습니다. “개선의 속도와 규모를 보면 AI수요 예측이 너무나도 어렵다는 것을 알 수 있습니다. 현재의 기술 사용도가 미래의 기술 사용도와 전혀 상관이 없을 수 있는데, 그 이유는 AI가 지금으로부터 1, 2년 후에 현재 할 수 있는 일의 10배 혹은 100배를 해낼 수도 있기 때문입니다. 그러니, 얼마나 많은 데이터센터가 필요할지 어느 누가 알 수 있겠습니까? 그리고 성공한 회사들이라고 해도 얼마나 많은 컴퓨팅 용량을 계약해야 할지를 어떻게 알 수 있겠습니까?”
이러한 차이들이 있는데, AI가 미래에 어떤 의미를 가지게 될지를 누구든지 어떻게 정확히 판단할 수 있겠습니까?
* * *
현 시점에서?저를 포함하여?많은 관찰자들의 생각을 차지하고 있는 문제 중 하나는 과거의 거품들과 어떤 유사점이 있는지를 찾아내는 일입니다. 와이어드(Wired)지 최신 기사에 아래와 같은 역사적 관점의 글이 실린 바 있습니다.
여기서 AI와 가장 근접한 역사적 유사 사례는 전깃불이 아니라 라디오일 수 있다. RCA가 1919년에 방송을 시작했을 때, 이 회사가 막강한 정보기술을 손에 넣었다는 사실만큼은 즉시 분명해졌다. 그러나 이것이 어떻게 사업으로 연결될 것인지는 그토록 분명치가 않았다. [메릴랜드 대학교의 브렌트 골드파브(Brent Goldfarb)와 데이빗 A. 커쉬(David A. Kirsch)는] 이런 글을 썼다. “라디오가 백화점의 미끼상품 마케팅 수단이 될 것인가? 주일 설교 방송용 공공 서비스인가? 광고수입에 기댄 오락매체인가? 모두 다 가능한 일이었다. 모든 것이 기술적 서사의 주제가 되었다.” 결과적으로, 라디오는 역사상 최대의 거품 중 하나가 되어?1929년에 정점을 찍었다가 폭락 시에는 그 가치가 97퍼센트나 하락했다. 이는 사소한 산업분야가 아니었고, RCA는 포드자동차 회사와 더불어 주식시장에서 최고가에 거래된 종목이 되었다. 뉴요커(The New Yorker) 최근 호는 이를 가리켜 “그 시절의 엔비디아”라고 썼다. . .
1927년, 찰스 린드버그(Charles Lindbergh)가 뉴욕에서 파리까지 대서양을 최초로 착륙 없이 단독 횡단했다. . . . 이는 당대 최고의 기술 시연이었으며, 그야말로 엄청난, 챗GPT 출시 수준에 맞먹는 사건이 되었고?투자자들에게는 이 분야에 돈을 쏟아 부어야 한다는 신호탄이 되었다.
골드파브와 커쉬의 글을 보면, “투자전문가들은 비행기와 항공 운항의 중요성을 올바로 인식했지만, 필연성이라는 서사가 이들의 조심성을 대체로 쓸어내 버렸다. 기술적 불확실성에 리스크가 아닌 기회라는 프레임이 덮어씌워진 것이었다. 시장은 이 산업이 기술적 타당성과 수익성을 얼마나 빠르게 달성할지에 대하여 과대평가를 했다.”
결과적으로, 1929년에 거품이 터졌고?5월에 정점을 찍었던 항공주는 1932년 5월에 96퍼센트 폭락했다. . . .
기술주 거품 역사상 AI와 가장 근접한 비유가 가능할 것 같은 두 가지 부문이 항공과 라디오 방송이라는 점을 다시 한 번 강조해볼 만하다. 두 분야 모두 높은 수준의 불확실성에 둘러싸여 있었으며 두 분야 모두 다 그야말로 강력하며 잘 맞아 떨어지는 이야기들로 부풀려졌다. 두 분야 모두 새로운 게임체인저 기술을 이용해 돈을 벌려는 순수 도박성 회사들의 먹잇감이 되었고, 둘 다 당시 개인 투자자들이 쉽게 손댈 수 있는 분`야였다. 두 분야 모두 거품이 너무나 크게 팽창하는 데 힘을 실어준 나머지, 1929년에 그 거품이 터졌을 때 우리는 대공황을 맞이하게 되었다. (“AI가 그 모든 것을 터뜨릴 거품이다(AI Is the Bubble to Burst Them All),” 브라이언 머천트(Brian Merchant), 와이어드(Wired)지,10월 27일?강조 표시 추가. 참고: 대공황에는 라디오 및 항공 부문 거품 붕괴 외에도 여러 원인들이 작용했습니다.)
이번 메모의 서두를 장식한 인용문의 작성자 데릭 톰슨은 아주 멋진 역사적 관점을 제시하며 뉴스레터를 마무리했습니다.
철도는 거품이었으며 미국을 변모시켰다. 전기도 거품이었으며 미국을 변모시켰다. 1990년대 후반 브로드밴드 증설 또한 미국을 바꿔놓은 거품이었다. 나는 거품을 응원하지는 않으며, 오히려 그 정반대로 미국 경제가 여러 해 동안 또 다른 침체를 겪지 않기를 바란다. 하지만 지금 AI 데이터센터 건설에 흘러 들어가는 차입금 액수를 보면, AI가 과잉구축을 피하고 잠시나마 고통스러운 조정을 가져오지 않는 최초의 변혁적 기술이 되지는 못할 것 같은 생각이 든다. (“AI는 21세기의 철도산업이 될지 모릅니다. 마음 단단히 먹으세요.” 11월 4일 ? 강조 표시 추가)
회의론자들은 현재의 사건이 인터넷 거품과 비견될 만한 점을 쉽사리 제시합니다.
● 세상을 바꿔놓을 기술
● 과열된 투기적 행동
● 포모(FOMO)의 역할
● 순환 거래에 대한 의구심
● 특수 목적 회사의 이용
● 10억 달러 시드 라운드
옹호론자들에게는 이런 비교가 적절치 않다고 볼 만한 이유가 있습니다.
● 강력한 수요가 뒷받침되는 현존하는 제품
● 이미 십억 명에 달하는 사용자들(인터넷 거품 최고점 당시 그 사용자 수의 몇 곱절)
● 수익, 이윤, 현금흐름을 갖춘 안정적 기반을 가진 주요 참여자들
● 하루 새 주가가 두 배씩 치솟는 상장 열풍의 부재
● 건실한 참여자들의 경우 합리적 수준의 주가수익률
비교불가 요인들로 제시된 것들 중 첫 번째에 대해 더 자세한 이야기를 해보겠습니다. 인터넷 거품과는 달리, AI 제품은 이미 적정 규모에 도달해있고 이에 대한 수요가 폭발 중이며 수익을 창출하고 있는 데다가 그 액수도 빠른 증가 추세를 보이고 있습니다. 가령, 14페이지에 설명한 AI 코딩 모델 생산 분야의 양대 산맥 중 하나인 앤트로픽은 최근 2년간 해마다 그 수익이 ‘10배 증가’를 보였다고 합니다. (고급수학을 배우지 않은 분들을 위해 설명 드리자면, 이는 2년간 100배 증가에 해당하는 것입니다.) 앤트로픽이 올해 초 도입한 코딩 프로그램인 클로드 코드(Claude Code)에서 나오는 수익은 이미 연간10억 달러 수준에 달한다고 합니다. 또 다른 업계 선도기업인 커서(Cursor)의 수익은 2023년 1백만 달러, 2024년 1억 달러였으며, 이 또한 올해 10억 달러를 기록할 것으로 전망되고 있습니다.
열거된 마지막 항목과 관련해서는, 데릭 톰슨이 골드만삭스로부터 입수한 아래 표를 참조 바랍니다. 1998~2000년 인터넷 거품 시기 동안 마이크로소프트, 시스코, 오라클의 주가수익률은 현재 최대 규모의 AI 기업들?엔비디아, 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타(오픈AI는 수익 미실현 중)?에 비해 훨씬 더 높은 수준이었습니다. 사실, 마이크로소프트는 26년 전 주가수익률에 비하면 반값 세일 수준입니다! 제가 목격했던 최초의 거품?1969~1972년의 니프티 피프티 종목 관련?당시 유력 기업들의 주가수익률은 1998~2000년의 경우보다 훨씬 더 높았습니다.
결론
마지막 인용문은 오픈AI의 샘 알트먼의 이야기로 하겠습니다. 그의 코멘트가 지금 벌어지고 있는 상황의 본질을 간파하고 있는 것 같습니다.
알트먼은 올해 기자들에게 이런 이야기를 했다. “거품이 발생할 때, 똑똑한 사람들은 사실의 한 가지 핵심에 관하여 지나치게 흥분합니다. 투자자들이 전반적으로 AI에 대해 과도한 흥분을 보이는 단계에 들어서 있을까요? 제 생각에는 그렇습니다. AI가 상당히 오랜 기간 중 일어난 일들 가운데 가장 중요한 사건일까요? 제 생각에 이 또한 그렇습니다.” (뉴욕타임스, 11월 20일)
그럼에도 제가 내릴 결론이 있을까요? 네, 있습니다. 앞서 언급한 앨런 그린스펀의 ‘비이성적 과열’이라는 말로 주식시장 거품을 아주 훌륭하게 요약해볼 수 있습니다. 투자자들이 AI에 관해 과열 양상을 보이고 있다는 데는 의심의 여지가 없습니다. 문제는 그것이 정말 비이성적인 것이냐 하는 점입니다. AI의 엄청난 잠재력과 더불어 수많은 거대한 미지수들을 고려해보면, 확실한 답을 할 수 있는 사람은 거의 없으리라 생각됩니다. 지금의 열광적 분위기가 지나친 것인지에 대해 가설을 세워볼 수는 있지만, 정말로 그런지아닌지는 앞으로 여러 해가 지나봐야 알 수 있을 것입니다. 거품은 지나고 난 뒤 되돌아볼 때 가장 잘 파악되는 것이니까요.
과거에 있었던 거품들과의 유사점을 피할 수가 없을 텐데도, 기술 신봉자들은 ‘이번에는 다르다’는 주장을 펼치려 합니다. ‘이번에는 다르다’는 비교 대상이 되는 과거의 상황들과 달리 지금 상황은 거품이 아니라는 이유를 설명할 때, 거의 모든 거품 발생 시기마다 들리는 말입니다. 반면, 1987년에 제가 이 말에 주목하게 만들어준 존 템플턴(John Templeton)경은 모든 경우 중 20% 정도에 있어서는 실제로도 상황이 다를 수 있다는 사실을 재빠르게 지적했습니다. 그러나 또 다른 반면으로는, 다르다는 믿음을 근거로 한 행동이 결국에는 다르지 않은 상황을 만들어내는 원인이 된다는 점도 유념해야 합니다!
지금 상황을 보면 미국 경제학자 스튜어트 체이스(Stuart Chase)의 말로 알려진 신앙에 관한 명언이 떠오릅니다. 저는 이 말이 AI(또한 금이나 암호화폐)에도 적용될 수 있다고 생각합니다.
믿는 자들에게는 아무 증거가 필요치 않다. 믿지 않는 자들에게는 어떤 증거도 불가하다.
사실상 제 이야기의 핵심은 다음과 같습니다.
● 변혁적 기술이 과도한 열광과 투자를 일으켜, 필요 이상의 인프라를 발생시키고 자산가격이 종국에는 지나치게 높았던 것으로 입증된 역사적 사례는 꾸준히 있었습니다. 이러한 과잉은 그것이 없었더라면 불가능했을 방식으로 기술의 도입을 가속화시킵니다. 이러한 과잉을 가리켜 흔히 쓰는 말이 ‘거품’입니다.
● AI는 사상 최고의 변혁적 기술 중 하나가 될 가능성이 있습니다.
● 전술한 바와 같이, AI는 현재 대단한 열광의 대상입니다. 이 열광이 과거의 패턴과 부합하는 거품을 만들어내지 않는다면, 이는 사상 최초의 사례가 될 것입니다.
● 이 과정에서 만들어지는 거품은 대개 그 거품에 불을 지핀 사람들 측의 손실로 귀결됩니다.
● 그 손실이 발생하는 주원인은 기술이 새로운 것이다 보니 그 영향력의 정도와 시기를 예측할 수 없다는 데 기인합니다. 이는 결과적으로 그 모든 열광적 분위기 속에서 관련 기업들을 지나치게 긍정적으로 평가하기 쉽게 만들고 흥분이 가라앉을 때 어느 기업이 승자로 부상할지를 가늠하기 어렵게 만듭니다.
● 그 열광과 그로 인한 투자자들의 행동이 과도했던 것으로 입증되는 경우에 발생될 손실에 노출되지 않고서 신기술이 주는 잠재적 수혜에 온전히 동참할 방법은 있을 수 없습니다.
이 과정에서 차입금의 이용?높은 수준의 불확실성 때문에 과거 기술혁명에서 대개 배제되었던 것?이 이번에는 전술한 모든 것을 배가시킬 가능성이 있습니다.
이것이 거품인지를 분명히 단언할 수 있는 사람은 없으므로, 저는 상황이 나쁘게 흘러갈 경우 맞닥뜨릴 파멸의 위험을 인식하지 않고 올인하는 일이 아무에게도 없어야 한다는 조언을 드리겠습니다. 그러나 마찬가지로, 전혀 발을 담그지 않은 채 장차 위대한 기술적 단계 중 하나가 될 기회로부터 소외될 위험을 감수해도 괜찮을 사람 또한 없습니다. 감별력과 신중함이 가미된 중용적 입장이 최선의 접근법인 것 같습니다.
끝으로, 투자에 있어 마법의 주문 따위는 존재하지 않는다는 점을 명심하는 것이 중요합니다. 요즘, 부동산 펀드를 홍보하는 사람들이 “사무실 빌딩은 그야말로 옛날 얘기지만, 우리는 데이터센터를 통해 미래에 투자하고 있다”라는 말을 하고 다니면, 다들 이 말에 동의하며 고개를 끄덕입니다. 그러나 데이터센터란 부족할 수도, 공급 과잉이 될 수도 있는 것이며, 임대료도 위로든 아래로든 놀랍도록 변할 수가 있습니다. 그 결과, 이것이 수익을 낼 수도 있고. . . 혹은 그렇지 않을 수도 있습니다. 데이터센터에 대한 현명한 투자, 즉 결과적으로 AI에 대한 투자에는?다른 모든 경우와 마찬가지로?냉철하고 통찰력 있는 판단과 능숙한 실행이 요구됩니다.
2025년 12월 9일
추신: 이어질 내용은 금융시장이라든가, AI가 거품의 대상인지 여부에 관한 문제와는 관련이 없습니다. 여기서 다룰 주제는 AI가 실업과 목적 상실을 통해 사회에 미칠 영향에 관한 것입니다. 여러분께서 읽으실 필요는 없는 글?그래서 추신으로 달아놓은 것?이지만 제게는 중요한 문제이며, 이에 관해 몇 마디 말을 할 곳을 찾던 터였습니다.
11월 18일, 바클레이즈의 리서치 노트는 크리스토퍼 월러(Christopher Waller) 연방준비제도 이사가 “AI를 둘러싼 최근 주식시장 열풍이 일자리 창출로 이어지지는 않았다는 점을 강조”한 것으로 기술했습니다. AI의 주된 영향 중 하나가 생산성 증대인 만큼 일자리를 없애게 될 것이라는 저의 인식에 비추어볼 때, 이 말은 제게 역설적 모순으로 느껴집니다. 이것이 제가 우려를 가지게 되는 이유입니다.
제가 생각하는 AI는 무엇보다도 놀라운 노동력 절감 수단입니다. 뱅가드의 글로벌 수석 이코노미스트 겸 투자전략그룹(ISG) 글로벌 책임자 조 데이비스(Joe Davis)는 “대부분의 일자리?아마도 5분의 4?의 경우, AI의 영향으로 인해 혁신 및 자동화가 동시에 일어날 것이며, 현재 사람들의 업무 소요 시간의 약 43%를 절감할 수 있을 것”이라고 합니다. (엑스포넨셜 뷰(Exponential View), 9월 3일)
저는 그 결과로 나타날 고용 전망이 두렵게 느껴집니다. 저는 AI로 인해 자신의 업무가 불필요해지거나, AI 때문에 일자리를 구하지 못하는 사람들에게 무슨 일이 닥칠지에 대해 크게 우려하고 있습니다. 낙관론자들은 “과거 기술 발전이 있은 뒤에는 새로운 일자리가 늘 나타났다”는 주장을 합니다. 이것이 AI의 경우에도 적용되기를 바라지만, 희망이란 그다지 의지할 만한 것이 못 되며, 이런 일자리들이 어디에서 나올지 생각해내기가 어렵습니다. 물론, 저는 미래학자나 금융 낙관론자와는 거리가 멀고, 그런 면에서 1978년에 주식에서 채권으로 자리를 옮기기를 잘했다 싶습니다.
낙관론자들이 이야기하는 또 다른 측면은 “AI가 생산성에 미치는 이로운 영향으로 GDP 성장률이 크게 높아질 것”이라는 점입니다. 이에 대해 저는 구체적으로 미심쩍은 부분들이 있습니다.
● GDP 증감은 투입된 노동시간의 증감 곱하기 시간당 산출량(즉 ‘생산성’) 증감이라고 볼 수 있습니다. 생산성 향상에 있어 AI의 역할은 더 적은 노동시간?즉, 더 적은 인력?을 들여서 필요한 재화를 생산하게 되는 것을 의미합니다.
● 또는, 다른 방향에서 생각해본다면, 어쩌면 생산성의 폭발적인 증가는 같은 양의 노동을 들여서 훨씬 더 많은 재화를 생산할 수 있다는 의미가 될 것입니다. 그러나 많은 일자리를 AI에게 뺏긴다면, AI가 생산할 수 있게 해주는 재화 증가분을 구입할 여력을 사람들이 무슨 수로 가질 수가 있을까요?
저는 AI가 현재 고용 상태인 모든 사람들과 어깨를 맞대고 나란히 일하는 세상을 그려보기가 어렵게 느껴집니다. 어떻게 고용이 감소하지 않을 수 있겠습니까? AI는 말단직 근무자들, 즉 판단력을 적용하지 않고 서류를 처리하는 직원들과 판례를 찾아보려 법률 서적을 샅샅이 뒤지는 초임 변호사들 상당수를 대체할 가능성이 큽니다. 어쩌면 스프레드시트를 만들고 프레젠테이션 자료를 편집하는 주니어 직급의 투자 애널리스트들까지도 대체할 수 있습니다. AI가 평균적인 의사보다도 MRI를 더 잘 판독한다고 합니다. 운전은 미국에서 가장 대중적인 직업 중 하나인데, 자율주행차량이 벌써 우리에게 다가오고 있습니다. 지금 택시, 리무진, 버스, 트럭을 운전하는 그 모든 사람들은 어디에서 일자리를 찾을 수 있을까요?
제 생각에 정부의 대응책은 ‘보편적 기본소득’이라는 것이 될 듯합니다. 정부는 그저 일자리가 없는 수백만의 사람들에게 수표를 뿌리고 말 것입니다. 그러나 제 마음속 걱정꾼(worrier)은 이 또한 문제가 있다고 생각합니다.
● 그 수표를 발행할 돈은 어디에서 나올까요? 제 예상에 일자리 감소는 소득세 수입 감소 및 재정적 지원을 위한 지출 증가를 가져올 것입니다. 이는 감소세에 놓인 경제활동인구 집단에 더 큰 부담을 안겨주고 장차 보다 더 많은 재정 적자가 발생할 것을 의미합니다. 이러한 신세계에서, 정부는 늘어나기만 하는 적자를 충당할 수 있을까요?
● 그리고 이보다 더 중요한 것은, 사람들이 일자리로부터 비단 봉급만이 아닌, 훨씬 더 많은 것을 얻는다는 점입니다. 일자리는 사람들에게 아침에 일어날 이유를 주고, 하루 일과를 구성하게 해주며, 사회에서 담당하는 생산적인 역할과 자존감을 부여하고, 도전과제를 제시해주어 그 과제를 극복하는 데서 오는 만족감을 느끼게 해줍니다. 이런 것들은 어떻게 대체될 수 있을까요? 저는 많은 사람들이 생계비를 수표로 받고 하루 종일 할 일 없이 앉아 있게 될까 걱정스럽습니다. 최근 몇 십 년간 광업 및 제조업 일자리 감소와 약물중독 사례 및 평균수명 단축 사이에 상관관계가 있다는 것도 걱정거리입니다.
그건 그렇고, 수많은 주니어 직급의 변호사, 애널리스트, 의사가 없어지게 되면 수십 년에 걸쳐 갈고 닦은 판단력과 패턴 인식 능력이 요구되는 심각한 문제들을 해결할 수 있는 숙련된 전문가들은 어디에서 구할까요?
어떤 일자리가 없어지지 않을까요? 우리 아이들과 손주들은 어떤 직업을 준비해야 할까요? 기계가 수행할 수 없는 일에 대해 생각해봅시다. 제가 우선 열거할 수 있는 것들은 배관공, 전기공, 안마사?이런 물리적 작업입니다. 어쩌면 손으로 직접 환자를 처치하는 간호사가 의사보다 수입이 더 많아질지도 모릅니다. 그리고 최고의 예술가, 운동선수, 의사, 변호사, 그리고 가능하다면 투자자는 무엇으로 가려낼까요? 제 생각에는 AI가 복제를 할 수도 있지만 못할 수도 있는 재능 또는 통찰력 같은 것이 될 것 같습니다. 그렇지만 이런 직업에서 최고 수준인 사람들이 과연 몇 명이나 필요한 것일까요? 과거 대통령 후보 한 명은 해외 생산으로 일자리를 잃은 사람들 모두에게 노트북을 지급하겠다는 말을 하기도 했습니다. 우리에게 필요한 노트북 운영자란 몇 명이나 될까요?
끝으로, 저는 해안가 주택에 살고 있는 소수의 고학력 억만장자들이 수백만 명의 사람들을 일자리에서 쫓아버린 기술을 만든 장본인으로 비쳐질까 우려됩니다. 이는 훨씬 더 많은 사회적·정치적 분열을 일으켜 이 세상을 대중 선동이 벌어지기 십상인 곳으로 만들어버릴 수 있습니다.
저는 평생을 살아오며 놀라운 진보를 겪어왔지만, 제가 자라났던 더 단순한 세상이 여러 모로 그립습니다. 이번에도 또 하나의 커다란 사건이 일어날까 걱정이 됩니다. 저는 이런 반복이 전혀 즐겁지가 않습니다. 낙관론자들께서 제 생각이 틀린 이유를 부디 설명해주실 수 있을까요?
이런 면에서 흥미로운 사실은, 뱅가드의 조 데이비스가 지적한 대로 미국의 경우 2025년에는 과거 그 어느 해보다도 65세에 접어드는 인구 수가 더 많으며, 약 1,600만 명의 베이비부머들이 지금부터 2035년까지 은퇴를 앞두고 있다는 점입니다. AI는 다만 그 공백을 메우는 역할에 그칠까요? 이 점이 여러분들께 전해드리는 한 가지 낙관적 견해입니다.
출처=오크트리 캐피탈 공식 웹사이트
관련뉴스
