배경 설명│인공지능(AI) 기술의 투자와 가치가 과도해 거품 붕괴가 우려된다는 ‘AI 거품론’이 전 세계적으로 확산하고 있다. 현재까지는 거품 붕괴 가능성을 크게 보는 비관론과 그렇지 않다고 보는 낙관론이 맞서고 있다. 비관론의 핵심 요인은 △AI 기업의 실현 가능한 수익화 전략 부족 △빅테크(대형 정보기술 기업) 중심 생태계의 ‘순환 거래’ △과도한 밸류에이션 부담 등이다. 미국 매사추세츠공대(MIT)와 보스턴컨설팅그룹이 2025년 8월 발표한 공동 연구 보고서에 따르면, 생성 AI에 투자한 조직의 95%는 수익을 내지 못했다. 1990년대 닷컴 버블 시기에 금융기관과 투자자는 대부분 차입금이 아닌 자기 자금으로 기술주를 매입했지만, 현재 금융 시스템에는 레버리지가 만연해 있다는 것도 불안 요인이다. 미국의 경우 은행 레버리지에 대한 규제도 완화하고 있으며 은행이 상당수의 비은행 금융기관에 자금을 지원해 왔기 때문에 비은행 금융 시스템의 레버리지에도 취약한 상황이다. 하지만 AI 도입 기업이 늘면서 업무 수행 방식의 혁신을 통한 생산성 확대 등 낙관론도 여전하다. 필자는 AI 도입에 나선 대기업 대부분이 아직 자율적인 모델을 운용하는 단계에는 이르지 못했고, 데이터 보안, 오작동, ① 할루시네이션 현상 등이 여전하며, 해커와 딥페이커에 의한 악용과 어린이의 무분별한 사용이 급속히 증가하고 있어 규제 강화로 이어질 수 있다는 점 등을 들어 AI 확산에 대한 과도한 낙관론을 경계했다.
/사진 셔터스톡
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라구람 라잔 전 인도중앙은행(RBI) 총재 - 미국 MIT 경제학 박사, 현 시카고대 부스경영대 수훈 교수, 전 국제통화기금(IMF) 수석 이코노미스트
라구람 라잔 전 인도중앙은행(RBI) 총재 - 미국 MIT 경제학 박사, 현 시카고대 부스경영대 수훈 교수, 전 국제통화기금(IMF) 수석 이코노미스트

AI 도구가 일하는 방식에 근본적인 변화를 가져올 것이라는 점에는 의심의 여지가 없다. 거대 언어 모델(LLM)은 이미 필자가 쓴 논문 관련 인간 심사자에 필적할 만한 수준의 심사 보고서를 만들어 낸다. 늘 시간에 쫓기는 인간과 달리, LLM은 방대한 문헌의 내용을 순식간에 알아차리거나 거기에 접근할 수 있다. 게다가 대체로 편향도 적은 편이다. AI는 내가 한 분석의 약점을 찾아내고 증명 과정을 점검하며, 개선의 여지를 찾아 제안한다. 인간의 보고서가 더 나은 경우는 드문데, 흩어진 정보 사이에 연결 고리를 찾아내고 새로운 통찰을 제공하는 경우에 그렇다. 그럼에도 AI에 관해 시장이 온통 들떠있는 건 걱정스럽다. 특히 해당 영역이 얼마나 많은 부채를 만들어 내고 있는지 생각하면 더욱 그럴 수밖에 없다. 따라서 AI 공급망에서 발생할 수 있는 문제에 대해 점검해 볼 필요가 있다.

공급망의 출발점은 AI 인프라의 생산자와 설계자다. 반도체를 생산하는 TSMC와 삼성전자, 설계하는 엔비디아 그리고 연결망을 제공하는 시스코 같은 기업이 여기에 속한다. 그다음은 아마존, 구글, 마이크로소프트(MS) 같은 ② 하이퍼스케일러(hyperscaler)가 있다. 이들은 자..

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