AI 버블 붕괴론은 시기상조, 오히려 시장은 더 커진다

김장열 센터장은 빅테크 기업의 성장이 AI 버블 논란을 불식시키는 데 핵심적인 역할을 한다고 설명했습니다. 그는 지난 2년간 구글이 연간 15~20% 성장했다고 언급하며, 이러한 성장세가 유지되어야 시장의 신뢰를 얻을 수 있다고 보았습니다. 만약 성장이 7~8% 수준에 머무른다면, 이는 성장 동력을 상실한 것으로 간주될 수 있다고 지적했습니다.

AI 버블론을 주장하는 이들은 주로 과도한 부채와 높은 주가수익비율(PER)을 그 근거로 삼습니다. 김 센터장은 모든 지표가 이미 버블 영역에 진입했다고 분석하는 시각이 있다고 전했습니다. 특히 로버트 실러 교수의 CAPE 지수가 40배를 돌파했다는 점을 언급하며, 이러한 고평가 지표들이 버블론을 부추기는 주요 원인이라고 설명했습니다.

버핏 지수는 국내총생산(GDP) 대비 시가총액의 비율로, 시장의 고평가 여부를 판단하는 데 사용됩니다. 김장열 센터장은 현재 버핏 지수가 240%를 기록하고 있다고 언급했습니다. 통상 이 지수가 200%를 초과하면 시장의 리스크가 높은 수준으로 평가된다고 덧붙였습니다.

김장열 센터장은 AI 버블이 깨질 수 있다는 주장의 전제 조건으로 CAPEX(자본지출) 증가율의 둔화를 꼽았습니다. 하지만 현재 시점에서는 이러한 CAPEX 증가율 둔화 조짐이 전혀 보이지 않는다고 강조했습니다. 따라서 전제가 충족되지 않은 상태에서 버블 붕괴를 논하는 것은 아직 이르다는 입장을 표명했습니다.

김장열 센터장은 현재 AI 인프라 구축에 필요한 GPU, HBM, 네트워크, 전력, 물 등 여러 요소가 부족한 상황임을 지적했습니다. 이러한 인프라 부족은 AI의 성장을 제약하는 요소로 작용합니다. 그는 만약 이러한 필수 요소들이 부족하여 제대로 AI를 만들 수 없다면, 그 자체가 버블을 형성할 수 없는 상황이라고 강조하며 버블론의 논리적 모순을 제기했습니다.

현재 당장의 매출이 작더라도 높은 수주 잔고(Backlog)는 미래의 매출 가능성을 증명하며 CAPEX 부담을 상쇄할 수 있다고 김장열 센터장은 설명했습니다. 그는 수주 잔고가 시간이 지나면서 매출로 전환되어 결국 손익분기점에 도달할 것이라고 전망했습니다. 이는 대규모 CAPEX 투자가 이루어져도 기업의 재무 건전성에 큰 문제가 없을 것이라는 근거가 됩니다.

김장열 센터장은 내년 CAPEX 계획 대비 이미 3배 수준의 오더가 확보되어 있다고 밝혔습니다. 이는 자본 조달 문제도 해결되고 있음을 시사합니다. 그는 오더 확보가 충분한 상황이므로 투자 대비 수요가 발생하지 않는 것이 유일한 리스크가 될 수 있다고 언급했습니다.

버블론을 제기하는 측의 핵심 질문 중 하나는 과연 현재와 같은 토큰 수요 증가가 계속 지속될 수 있느냐는 것입니다. 김장열 센터장은 중국발 저가 서비스와의 경쟁으로 인해 글로벌 경쟁 체제에서 가격을 계속 올릴 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있다고 설명했습니다. 이는 AI 서비스의 수익성 확보를 위한 구조적 고민이 필요함을 시사합니다.

김장열 센터장은 지난 2년간 토큰 수요가 연간 15~20배씩 폭증했다고 밝혔습니다. 그는 토큰 단가가 매년 80~85% 하락하더라도, 이처럼 폭발적인 물량 증가가 매출을 유지하는 데 아무런 문제가 되지 않는다고 설명했습니다. 이는 가격 하락에도 불구하고 압도적인 수요 증가가 AI 시장의 성장을 뒷받침하고 있음을 보여줍니다.

김장열 센터장은 에이전트 AI의 도입이 추론 수요를 폭발적으로 증가시킬 것이라고 강조했습니다. 그는 연구 개발과 같은 전문 작업을 수행하는 사람들이 7~8개의 에이전트 AI를 사용하는 경우, 각 에이전트가 개별 태스크를 처리하며 30번에서 50번의 루프를 돌리고, 코딩의 경우 100번에서 1000번까지도 추론을 실행한다고 설명했습니다. 이러한 다중 루프 구조 때문에 토큰 수요 성장률이 하락할 것이라는 예측은 타당하지 않다고 반박했습니다.

김장열 센터장은 구글이 AI 모드를 통한 검색 결과에 광고를 성공적으로 노출시키며 수익화 모델을 검증했다고 밝혔습니다. 전문 조사 기관의 분석에 따르면 구글 AI 모드 검색 결과의 약 30%에서 광고가 발견되었습니다. 특히 클릭당 단가가 높은 고가 광고의 비중이 50%에 달해 AI 검색이 충분히 돈이 되는 사업임을 증명했다고 설명했습니다.

AI 서비스 부문에서 수익이 발생하기 시작했다는 조짐은 시장의 불안감을 완화시키는 긍정적인 신호로 작용하고 있다고 김장열 센터장은 말했습니다. 그는 AI 시장에 호재와 악재가 계속 상존하며 주가 변동성을 지속적으로 유발할 것이라고 전망했습니다. 하지만 수익화 가능성이 확인된 것은 시장에 긍정적인 요인으로 작용할 것으로 보았습니다.

김장열 센터장은 시장의 변동성은 여전히 남아있지만, 지난 6월, 7월, 8월에 있었던 급격한 변동성보다는 약화될 것으로 예상했습니다. 그는 삼성전자의 실적 실망감이 이미 시장에 대부분 반영되었기 때문에, 추가적인 큰 충격은 없을 것이라고 보았습니다.

김장열 센터장은 시장에 새로운 임계점이 다가오고 있다고 경고했습니다. 특히 10년물 국채 금리가 5.0%에 근접할 경우 주가 변동성이 확대될 수 있다고 지적했습니다. 또한 30년물 국채 금리의 경우 약 5.7% 수준이 시장의 임계점으로 평가된다고 언급하며, 이러한 매크로 변수들을 주의 깊게 살펴볼 필요가 있다고 강조했습니다.

김장열 센터장은 삼성전자의 약세가 시장 전체의 붕괴를 의미하는 것은 아니라고 설명했습니다. 그는 삼성전자가 부진할 경우 다른 섹터로의 순환매 기회가 발생할 수 있다고 보았습니다. 이는 장 전체가 무너지는 개념이 아니라, 자금이 효율적인 섹터로 이동하는 순환매가 일어나는 상황으로 해석될 수 있습니다.

김장열 센터장은 시장의 바닥은 이미 지났다는 판단 아래, AI 관련주와 비AI 관련주에 대한 균형 있는 포트폴리오 배분을 강조했습니다. AI 익스포저로는 삼성전자, 하이닉스, 소부장, 변압기 등을, 넌AI 섹터로는 화장품, 바이오, 2차전지 등을 예시로 들었습니다. 또한 현금 비중을 20~40% 유지하여 삼성전자 급락과 같은 시장 변동성에 대응할 필요가 있다고 조언했습니다.

메타는 서버 메모리 비용을 절감하기 위해 DDR4 D램과 CXL 아키텍처를 도입하는 방안을 검토하고 있습니다. 김장열 센터장은 메타가 GPU가 D램을 공유하는 D램 풀링(DRAM Pooling) 시스템을 통해 기존 서버에서 퇴역한 DDR4 제품을 재활용할 계획이라고 설명했습니다. 이러한 방식은 전체 서버에서 메모리가 차지하는 비용을 약 25% 절감하는 효과를 가져올 것으로 예상됩니다. 다만, 이는 HBM 수요에는 직접적인 영향을 미치지 않지만, 일반 D램 가격에는 하방 압력으로 작용할 수 있다고 덧붙였습니다.