AI 강세장의 핵심 변수는 무엇인가?
글쓴이: 자오잉(Zhao Ying)
출처: 월스트리트 인사이더
유가가 배럴당 100달러를 상회하고, 호르무즈 해협의 정상적인 개방은 여전히 불확실하며, 인플레이션과 금리 부담이 다시 고개를 들고 있다. 이에 따라 연준(Fed)의 금리 인하 기대감은 더욱 약화되었다. 전통적인 거观 프레임워크 하에서는 이러한 환경이 고평가된 테크주에게는 결코 유리하지 않다. 그러나 미국 주식시장은 사상 최고치를 경신했고, AI 관련 주식군 역시 자금의 집중적 유입을 이어가고 있다.
광둥 증권(Guotai Junan Securities)의 거시 분석가 송쉐타오(Song Xue Tao)는 5월 25일 발표한 리서치 보고서에서 “현재 AI 시장은 ‘이성적인 광기(rational frenzy)’ 단계에 진입했으며, 버블은 이미 형성되었으나 아직 통제를 벗어나지 않았다”고 지적했다. 이 문장의 핵심은 ‘버블’이 아니라 ‘이성적인’ 광기에 있다. 즉, 에이전트(Agentic) AI가 단순 보조 도구에서 자율 실행 도구로 진화함에 따라, 시장은 비로소 AI가 ‘돈을 태우는 단계(burn money)’에서 ‘돈을 버는 단계(make money)’로 전환되는 상업적 순환 구조를 명확히 인식하기 시작했다는 것이다.
‘이성적인’ 측면은 에이전트 애플리케이션의 확산으로 인해 토큰 소비량, 추론(inference)용 컴퓨팅 파워 수요, 그리고 선두 기업들의 연간 정기 수익(ARR)이 급격히 증가하고 있다는 점이다. 반면 ‘광기’의 측면은 현재 주가가 이미 2027~2028년의 성장 전망을 대부분 반영해 버렸다는 데 있다. 5월 20일 기준, 미국 증시 ‘빅 세븐(Big Seven)’ 기업들의 예상 주가수익비율(P/E)은 약 35배였고, S&P 500 지수 구성 종목 중 나머지 493개 기업의 평균 예상 P/E는 약 25배였다. 이 프리미엄은 일반적인 성장주 논리를 넘어서, AI의 침투 속도가 과거 기술 혁명 수준보다 5~8배 빠르게 이뤄져야만 정당화될 수 있는 수준이다.
그러나 AI 장세의 지속 여부를 진정으로 결정하는 것은 단일 분기 실적이나 특정 인기 애플리케이션이 아니라 다음 세 가지 변수이다. 단기적으로는 유동성 충격—특히 유가, 인플레이션, 금리 및 엔화 차입 거래(캐리 트레이드) 청산 여부—를, 중기적으로는 산업 현장에서의 실현 가능성—즉, AI 침투 속도가 현재 주가에 반영된 기대치와 얼마나 부합할 것인가—를, 장기적으로는 에너지, 전력망, 고용, 사회적 저항, 하드웨어 기술의 급격한 변화 등 더 근본적인 제약 요인을 살펴봐야 한다.
에이전트, ‘조수석’에서 ‘운전자석’으로: 시장이 이제 자본지출(Capex)을 포상한다
지난 일련의 AI 투자 열풍 속에서 시장이 가장 우려했던 점은 빅테크 기업들이 너무 빠르게 돈을 쓰고 있다는 것이었다. 데이터센터, GPU, 클라우드 인프라에 대한 막대한 투자에도 불구하고, 수익 회수 경로는 여전히 불분명했다. 그러나 에이전트 AI의 등장은 이 구도를 바꾸었다. 이제 AI는 더 이상 ‘코파일럿(Copilot)’처럼 단순히 인간을 보조하는 도구가 아니라, ‘오토파일럿(Autopilot)’처럼 스스로 임무를 실행하는 자율적 도구로 진화하고 있다.
이로 인해 두 가지 주요 결과가 도출된다.
첫째, 토큰 소비량이 다시 가속화되고 있다. GPT 출현 이후 첫 번째 수요 폭증은 모델 능력 향상에서 비롯되었고, 에이전트의 실제 적용이 본격화되면서 두 번째 수요 폭증은 추론(inference)용 컴퓨팅 파워의 급증에서 비롯되고 있다. 자율적으로 임무를 수행한다는 것은 더 긴 컨텍스트, 더 복잡한 단계, 더 빈번한 모델 호출을 의미하며, 이에 따라 추론은 더 이상 훈련 후의 부차적 활동이 아니라, 지속적으로 컴퓨팅 자원을 소모하는 주요 전선이 되었다.
둘째, 수익 전망치가 상향 조정되고 있다. 오픈클로(Openclaw), 클로드 코워커(Claude Cowork) 등 대표적인 에이전트 애플리케이션이 확산되면서, 모델 공급업체들의 연간 정기 수익(ARR)도 동반 상승하고 있다. 본 기사에서 인용된 연중 전망에 따르면, 앤트로픽(Anthropic)의 연간 ARR 전망치는 올해 초 90억 달러에서 440억 달러로 크게 상향 조정되었으며, 평균 6주마다 두 배로 증가하는 속도를 보이고 있다. 이 추세가 유지된다면 내년 ARR은 3000억 달러를 넘을 것으로 전망된다.
이 때문에 시장은 더 이상 자본지출(Capex)을 단순히 처벌 대상으로 보지 않는다. 수익 증가율이 충분히 빠르다면, 자본지출은 부담이 아니라 방어벽이 된다. 따라서 엔비디아(NVIDIA), 브로드컴(Broadcom), 광모듈, 메모리 등 하드웨어 체인 전반이 다시 한 번 탄탄한 지지를 받게 되었다.
유가가 배럴당 100달러를 넘었는데, 왜 AI 자산은 오히려 오르는가?
이번 AI 자산의 유가 역행 상승은 거시 리스크가 사라졌기 때문이 아니라, 리스크를 일시적으로 압도하는 몇 가지 힘이 작용했기 때문이다.
첫 번째는 산업체인 전체로 확산되는 수요이다. 추론 단계는 GPU뿐 아니라 CPU, 광모듈, 메모리까지 모두 고성장 논리에 편입시키고 있다. 800G/1.6T 광모듈은 공급이 심각하게 부족하고, 고성능 메모리에 대한 수요도 급증하고 있다. 라이트카운팅(Light Counting)의 전망에 따르면, 2026년 800G 트랜스시버 출하량은 2025년 대비 2배 이상 증가할 것이며, 1.6T 포트 출하량은 2025년에는 미미한 규모에서 시작해 2026년에는 수천만 개 수준으로 급증할 전망이다. 또한, 2026년 1.6T 칩셋 매출액은 20억 달러를 넘어설 것이며, 향후 3년간 높은 성장률을 유지할 것으로 예상된다.
두 번째는 빅테크 기업들의 실적이 너무 강하다는 점이다. S&P 500 지수의 1분기 EPS 성장률은 약 27.1%로, 2021년 4분기 이후 최고치를 기록했다. 이 가운데 메타(Meta), 알파벳(Alphabet), 아마존(Amazon) 세 기업이 지수 전체 이익 증가분의 70%를 차지했다. 이들 주요 구성 기업이 계속해서 이익을 창출한다면, 유가 상승이 지수에 미치는 억제 효과는 당분간 연기될 수밖에 없다.
세 번째는 미국 경제 성장이 AI 인프라 투자에 대한 의존도가 높아지고 있다는 점이다. 지난 분기들 동안, 미국 GDP 성장의 절반 이상이 AI 인프라 투자에서 기인했다. 비농업 부문 고용, 소매 판매 등 거시 지표는 전반적으로 양호한 편이며, 고용 구조는 이미 분화되고 있지만, 총량적 지표가 명확히 약화되기 전까지 시장이 즉각 ‘저성장·고인플레이션(Stagflation)’ 거래로 전환하기는 어렵다.
또 하나의 더 직접적인 요인은, 대형 테크 기업들이 항공, 택배, 철도, 화학, 자동차, 관광 등 다른 산업에 비해 유가에 훨씬 덜 민감하다는 점이다. 이들은 유가보다는 전기료에 더 민감하다. 전통적인 실물경제가 유가 상승으로 압박받을 때, 자금은 오히려 AI 자산으로 집중되며, ‘위험 회피’ 거래와 ‘성장’ 거래가 동시에 이루어지는 것이다.
평가액이 이미 2027~2028년의 호황을 미리 소비해버렸다
AI 시장의 위험은 산업적 뒷받침이 없기 때문이 아니라, 시장이 너무 빨리 가격을 매겼기 때문이다.
미국 증시 빅 세븐 기업들의 예상 P/E는 35배, S&P 500 지수의 나머지 493개 기업은 25배이다. 이 평가 차이는 매우 매끄러운 미래 전망을 전제로 한다. 즉, 향후 3~5년간 AI 인프라 투자가 계속 확대되고, 컴퓨팅 파워, 클라우드, 데이터센터, 반도체 수요가 지속적으로 높은 수준을 유지하며, AI가 광고, 검색, 클라우드 서비스, 오피스 소프트웨어, 코드 생성, 금융 리스크 관리, 고객 서비스, 투자 연구, 콘텐츠 등 다양한 분야에 빠르게 침투하여, 수익 기여와 효율성 향상이 동시에 실현될 것이라는 전망이다.
하지만 기술 혁명은 거의 이렇게 매끄럽게 진행되지 않는다. 전기는 발명된 지 약 40년, 컴퓨터는 약 25년 만에 대규모 산업화에 성공했다. 그런데 현재 시장은 AI가 이 같은 범용 기술보다 5~8배 빠른 속도로 확산되기를 기대하고 있다.
이는 불가능하지는 않지만, 오차 허용 범위는 극히 좁다. 만약 AI 애플리케이션의 상업화 속도가 자본지출 속도를 따라가지 못하거나, 추론 수요가 훈련 수요를 이어받지 못하거나, 감가상각 및 전력 비용이 이익률을 침식하기 시작한다면, 평가액은 먼저 반응할 것이다. 산업 방향이 옳다고 해서 주가가 무한정 앞서 갈 수는 없다.
단기 최대 리스크: 금리 상승 속도가 ARR 상승 속도를 앞질렀을 때
단기적으로 진정한 압박은 유동성에서 비롯된다.
만약 호르무즈 해협이 장기간 개방되지 않아 유가가 배럴당 100달러 이상을 유지하거나 추가 상승한다면, 인플레이션은 에너지 가격에서 서비스업, 운송업, 원자재로 확산될 것이다. 미국의 4월 생산자물가지수(PPI)는 전년 대비 9.8%로, 2022년 10월 이후 최고치를 기록했다. 인플레이션이 고착화되면, 연준의 정책 로드맵은 강제로 재설정될 수밖에 없다.
파생상품 시장은 이미 연준이 올해 0.8차례 금리 인상을, 유럽중앙은행(ECB)과 영란은행(BoE)은 각각 2차례 이상 금리 인상을 가격에 반영한 상태이다. 동시에, 연준의 인사 교체로 인한 정책 독립성에 대한 의문, FOMC 내부의 의견 분열 심화도 시장의 향후 완화 기대를 약화시키고 있다.
일본 역시 잠재적 ‘회색 코뿔소(gray rhino)’이다. 일본은 오랫동안 글로벌 레버리지 거래의 자금 조달원이었으나, 엔화 약세와 인플레이션 압력으로 인해 일본은행이 긴축 신호를 보내기 시작했다. 일본 국채 30년물 수익률은 이미 4%를 넘었다. 일본의 자금 조달 비용이 계속 상승하면서 글로벌 차입 거래 청산이 촉발된다면, 고평가된 AI 자산은 결코 예외가 될 수 없다.
5월 15일 이미 예비 신호가 나타났다. 10년물 미국 국채 수익률이 4.5%를 돌파했고, 30년물 수익률은 5%를 넘었다. 과도하게 집중된 모멘텀 거래가 냉각됐고, 필라델피아 반도체 지수는 하루 만에 약 4%, 나스닥 지수는 약 1.5% 하락했다. 이는 추세 전환이라는 증거는 아니지만, 과밀 거래가 금리 변화에 얼마나 민감한지를 보여주는 사례이다.
단기적으로 가장 핵심적인 비교는 간단하다. 연간 정기 수익(ARR) 상향 조정 속도가 금리 상승 속도를 따라갈 수 있는가 하는 점이다. 그렇지 못하면, 자금은 우선 확실성이 높은 하드웨어 부문으로 이동할 가능성이 크다. 유동성 악화가 지속되면서 AI 수익 전망치가 추가 상향 조정되지 못한다면, 평가 압박은 분명히 커질 것이다.
중장기적으로 더 어려운 문제: 조직, 전력, 고용, 하드웨어 기술 노선
중기적으로는 산업 현실화 여부가 시험대에 오른다. 범용 기술 혁명은 일반적으로 직선적 상승이 아니라 ‘가속 → 둔화 → 재가속’의 패턴을 따른다. 먼저 자본의 물결이 몰리고, 그 다음 조직 간 조율과 적응이 이루어진 후에야 비로소 생산성 향상이 실현된다. 인터넷 초기에도 투자 열풍, 자본지출 확대, 자산 버블이 있었고, 진정한 생산성 개선은 수년 후에야 서서히 나타났다.
현재 AI 평가의 난점은, 기업 조직 구조의 급속한 적응, 근로자의 신속한 재교육, 비즈니스 모델의 빠른 검증, 사회적 반발의 부재 등 모든 조건을 거의 동시에 요구한다는 데 있다. 이런 속도는 인류 역사상 드문 경우이다.
장기적 제약은 더욱 강력하다.
첫째, 에너지 및 인프라 문제이다. AI 데이터센터는 막대한 전력과 냉각수를 필요로 한다. 전력망 확충, 변압기, 에너지 저장 장치 등은 PPT 속 개념이 아니라 실제 제약 요소이다. AI 인프라 투자가 전 사회적 전력 비용을 지속적으로 끌어올린다면, 규제 강화와 사회적 반발이 가중될 수밖에 없다.
둘째, 고용 및 소비 문제이다. AI는 단기적으로 기업 효율성을 높이고, 엔지니어, 고객 서비스 등 직무의 수요를 줄일 수 있다. 그러나 기술적 실업이 새로운 일자리 창출 속도를 앞질러 간다면, 국민의 소비 능력은 약화될 것이다. B2B 효율성 향상은 결국 C2C 구매력으로 연결되어야 하며, 비-AI 부문이 침체에 빠진다면, AI 부문도 장기적으로 독보적 성장을 이어가기 어렵다.
셋째, 사회적 수용도이다. 중국에서는 올해 초 전국민이 오픈클로를 설치하는 열풍이 있었다. 그러나 미국에서는 데이터센터 확대로 인한 전기료 상승과 기술적 실업에 대한 반감이 점차 커지고 있다. 이는 AI의 침투 속도에 직접적인 영향을 미칠 수 있다.
넷째, 하드웨어 기술의 급격한 변화이다. ‘딥시크(DeepSeek) 순간’과 같은 공학적 돌파구가 등장해 컴퓨팅 파워, 저장 용량, 전송 효율이 획기적으로 향상된다면, 지금 가장 부족한 하드웨어 부문이 오히려 과잉 상태로 전락할 수 있다. 하드웨어 체인의 고성장 논리는 결코 불변의 진리가 아니다.
AI 산업의 장기 전망은 여전히 낙관적이다. 기술적 실업과 생산관계 재편에 따른 사회적 갈등을 무시한다면, AI는 전요소 생산성(TFP)을 향상시켜 경제를 저성장·고인플레이션의 위기에서 벗어나게 할 잠재력을 분명히 지니고 있다. 설령 금융시장이 중간에 레버리지 해소 과정을 겪더라도, 남겨진 데이터센터, 저비용 기술, 검증된 애플리케이션 사례는 차기 산업 확장의 기반이 될 수 있다.
하지만 주식 평가는 산업 전망 자체가 아니다. 이번 AI 장세가 가장 시험받아야 할 것은, 현재 시장이 베팅하고 있는 ARR, 투자수익률(ROI), 기술 침투 속도가 유가, 인플레이션, 금리, 사회적 제약 등 모든 조건이 점차 ‘강화’되는 환경에서도 여전히 실현될 수 있는가 하는 점이다. 방향이 옳다는 것은 단지 ‘왜 장세가 생겼는가’를 설명할 뿐이며, 실현 속도야말로 ‘버블이 통제를 벗어나는가’를 결정짓는 진짜 기준이다.
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