# 인공지능 거품

**인공지능 거품**(영어: Artificial Intelligence bubble)은 인공지능 기술과 관련된 기업, 스타트업, 또는 가상 자산의 시장 가치가 실제 기술의 성숙도나 창출 가능한 수익에 비해 과도하게 높게 평가되는 경제적 현상을 지칭한다. 이는 기술적 특이점에 대한 대중의 환상, 벤처 캐피털의 공격적인 투자, 그리고 미디어의 과열된 보도가 결합되어 발생한다. 경제학적으로는 기술적 실업에 대한 공포와 새로운 산업 혁명에 대한 기대가 동시에 작용하며 자산 가격을 밀어 올리는 형태를 띤다. 역사적으로 인공지능 분야는 기술적 기대감이 정점에 달했다가 한계에 부딪혀 투자가 급감하는 '인공지능의 겨울'을 주기적으로 겪어왔으며, 2020년대의 생성형 인공지능 열풍 또한 이러한 주기의 일환인지, 아니면 근본적인 패러다임의 전환인지에 대한 논쟁이 지속되고 있다.

## 배경 및 용어

이 용어는 과거 1990년대 후반의 닷컴 버블과 유사한 맥락에서 사용된다. 닷컴 버블 당시 인터넷이라는 혁신적인 기술이 등장함에 따라 실적과 무관하게 '닷컴'이라는 이름만 붙으면 주가가 폭등했던 것처럼, 현재는 'AI'라는 키워드가 포함된 기업에 자금이 쏠리는 현상을 빗댄 것이다. 투자자들은 새로운 범용 기술의 초기 진입자가 되어야 한다는 '포모'(FOMO, Fear Of Missing Out) 심리에 의해 움직이며, 이는 기업의 기초 체력보다는 미래의 성장 가능성에 베팅하는 경향을 강화시킨다.

## 역사적 주기와 인공지능의 겨울

인공지능의 역사는 과대광고와 환멸의 반복으로 점철되어 있다. 첫 번째 거품은 1950년대와 1960년대에 형성되었다. 당시 프랭크 로젠블랫의 퍼셉트론 등 초기 신경망 연구가 발표되면서 학계와 언론은 수년 내에 기계가 인간의 모든 작업을 대체할 것이라고 예측했다. 그러나 1969년 마빈 민스키와 시모어 페퍼트가 저술한 《퍼셉트론》에서 초기 신경망의 한계(XOR 문제 등)를 수학적으로 증명하고, 1973년 영국의 제임스 라이트힐이 발표한 '라이트힐 보고서'가 인공지능 연구의 효용성에 의문을 제기하면서 정부 지원이 끊기자 첫 번째 인공지능의 겨울이 도래했다.

두 번째 거품은 1980년대 '전문가 시스템'의 유행과 함께 시작되었다. 특정 분야의 지식을 규칙 기반으로 입력하여 문제를 해결하려던 이 시도는 기업들의 엄청난 투자를 이끌어냈다. 그러나 전문가 시스템은 유지 보수가 어렵고, 새로운 데이터를 학습할 수 없으며, 상식적인 추론이 불가능하다는 '취성' 문제를 드러냈다. 결국 1980년대 후반 데스크톱 PC의 성능 향상으로 전용 하드웨어 시장이 붕괴되면서 두 번째 겨울을 맞이하게 되었다.

## 2020년대 생성형 인공지능 붐

2010년대 딥 러닝의 부상으로 시작된 3차 붐은 2022년 11월 OpenAI가 ChatGPT를 공개하면서 폭발적인 국면을 맞이했다. 이는 대규모 언어 모델이 인간과 유사한 수준의 텍스트를 생성하고 코딩, 작문, 번역 등의 업무를 수행할 수 있음을 대중에게 각인시켰다. 마이크로소프트, 구글, 메타 플랫폼스, 아마존 등 빅테크 기업들은 주도권을 잡기 위해 천문학적인 규모의 데이터 센터 투자를 감행했다.

이 과정에서 인공지능 연산에 필수적인 GPU를 독점적으로 공급하는 엔비디아의 시가총액이 급등하며 시장의 중심에 섰다. 가트너의 2024년 하이프 사이클 보고서에 따르면, 생성형 AI는 '부풀려진 기대의 정점'을 지나 환멸의 단계로 진입하고 있다고 평가되기도 했다.

## 거품론의 주요 근거

회의론자들과 일부 경제학자들은 현재의 AI 열풍이 지속 불가능한 거품이라고 주장하며 몇 가지 구조적인 문제를 지적한다.

첫째로, 투입 비용 대비 수익성의 불균형 문제다. 대규모 언어 모델을 훈련하고 운영하는 데는 수천억 원 단위의 GPU 비용과 막대한 전력 비용이 소요된다. 벤처 캐피털 세쿼이아 캐피털의 데이비드 칸은 2024년 6월 발표한 'AI의 6,000억 달러 문제'라는 보고서를 통해, 현재 AI 인프라에 투자된 비용을 회수하기 위해서는 소프트웨어 매출이 비약적으로 증가해야 하지만 실제 AI 서비스의 수익 창출 규모는 그에 미치지 못하는 'AI 수익성 격차'가 존재한다고 경고했다.

둘째로, 기술적 한계와 신뢰성 문제다. 인지과학자 게리 마커스는 현재의 대규모 언어 모델이 그럴듯한 거짓말을 만들어내는 '환각' 현상에서 자유롭지 못하며, 이는 기술이 실제 산업 현장에 널리 채택되는 데 치명적인 걸림돌이 될 것이라고 주장했다. 그는 현재의 AI 투자가 펀더멘털에 기반하지 않은 투기적 성격이 강하다고 지적했다.

셋째로, 'AI 워싱'의 만연이다. 미국 증권거래위원회 위원장 게리 겐슬러는 2023년과 2024년에 걸쳐 기업들이 실제로는 단순한 알고리즘을 사용하면서도 투자 유치를 위해 'AI 기반'이라고 허위·과장 홍보하는 'AI 워싱' 행위에 대해 엄중히 경고했다.

### 주요 경제 보고서 비교

2024년을 기점으로 인공지능 시장의 과열 여부를 두고 주요 금융 및 투자 기관에서 엇갈린 분석을 내놓았다. 다음은 대표적인 비관론적 시각을 담은 세쿼이아 캐피털의 보고서와, 신중론과 낙관론이 혼재된 골드만삭스 보고서의 주요 내용을 비교한 것이다.

인공지능 시장 전망에 대한 주요 보고서 비교| 구분 | 세쿼이아 캐피털 (Sequoia Capital) | 골드만삭스 (Goldman Sachs) |
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| **보고서 제목** | AI’s $600B Question (AI의 6,000억 달러 문제) | Gen AI: too much spend, too little benefit? (생성형 AI: 과도한 지출, 미미한 혜택?) |
| **발표 시기** | 2024년 6월 | 2024년 6월 |
| **핵심 주장** | AI 인프라(GPU 등)에 투자된 막대한 비용(Capex)을 회수할 만큼의 충분한 소프트웨어 매출이 발생하지 않고 있다. | 현재의 AI 기술은 비용이 너무 많이 들며, 복잡한 문제를 해결할 수 있도록 설계되지 않았다(짐 코벨로). 단, 장기적으로는 생산성 향상 가능성이 존재한다. |
| **주요 우려** | **수익성 격차(AI Gap):** 인프라 투자액과 실제 매출 간의 격차가 약 5,000억 달러 이상으로 추산되며, 이는 단기간 내에 해소되기 어렵다. | **킬러 앱의 부재:** 비싼 비용을 정당화할 만한 필수적인 사용 사례(Use Case)가 아직 뚜렷하지 않으며, 전력망 부족 등의 물리적 제약이 성장을 저해할 수 있다. |
| **경제적 전망** | 현재의 과잉 투자는 결국 조정될 수밖에 없으며, 기술적 감가상각이 빠르게 일어날 위험이 있다. | AI가 향후 10년 간 미국 생산성을 9% 이상, GDP를 6.1% 성장시킬 것이라는 긍정적 전망과, 투자 회수 실패에 대한 비관적 전망이 공존한다. |
| **결론** | 인공지능은 결국 가치를 창출하겠지만, 현재의 '금광 채굴'식 투기 열풍은 현실적인 재무 성과로 증명되어야 한다. | AI 기술은 혁신적이나, 현재 시장의 기대치는 기술의 실제 능력과 비용 효율성을 넘어선 상태일 수 있다. |

## 반론 및 낙관론

반면 낙관론자들은 현재의 상황을 거품이 아닌 산업 혁명의 초입으로 해석한다. 골드만삭스는 2024년 보고서 'Gen AI: too much spend, too little benefit?'에서 일부 회의적인 시각을 소개하면서도, 장기적으로는 생성형 AI가 전 세계 GDP를 7% 이상 성장시키고 노동 생산성을 획기적으로 높일 잠재력이 있다고 분석했다. 이들은 현재의 높은 밸류에이션은 미래의 폭발적인 성장성을 선반영한 것이며, 초기 단계의 과잉 투자는 기술 혁명을 위해 필수적인 과정이라고 주장한다.

* 닷컴 버블
* 하이프 사이클
* 기술적 특이점
* 생성형 인공지능