AI 버블의 결말, 아무도 보지 않는 단 하나의 숫자 (완결)

오픈AI IPO가 AI 버블의 마지막 변수인 이유

 

최후의 리파이낸싱

필자는 AI 생태계의 자금 흐름을 끝까지 따라가면 결국 공개시장(IPO)에 도달한다고 말한다.

지금까지 AI 연구소들은 막대한 자금을

• 소프트뱅크
• 국부펀드
• 하이퍼스케일러
• 대형 벤처캐피털

등으로부터 조달해 왔다.

하지만 이 자금에도 한계는 있다.

AI 연구소들은 매년 수십억 달러에서 수백억 달러를 태우고 있으며, 그 규모는 계속 커지고 있다.

언젠가는 민간 투자만으로는 감당할 수 없는 시점이 온다.

그때 마지막으로 의지할 수 있는 곳이 바로 주식시장이다.

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IPO는 '엑시트'가 아니라 '리파이낸싱'이다

 

많은 사람들은 IPO를 투자자의 출구(Exit)라고 생각한다.

그러나 필자는 AI 기업에게 IPO는 전혀 다른 의미를 가진다고 말한다.

IPO는 마지막 리파이낸싱이다.

지금까지 민간 투자자들이 이어온 자금 공급을,

이번에는 일반 투자자들이 이어받는 과정이라는 것이다.

즉,

민간 자본이 감당하던 손실을

공개시장이 이어받아야만 구조가 유지된다.

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그런데 IPO에는 치명적인 문제가 있다

비상장 기업은 비교적 제한된 정보만 공개하면 된다.

하지만 상장하려면 S-1(증권신고서)를 제출해야 한다.

여기에는

• 누적 손실
• 고객 집중도
• 장기 계약 의무
• 재무 상태

등이 모두 공개된다.

아이러니하게도

투자를 받기 위해 공개하는 문서가 동시에 투자 위험을 드러내는 문서가 되는 셈이다.

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오픈AI의 딜레마

필자는 오픈AI가 매우 어려운 상황에 놓여 있다고 본다.

오픈AI는 막대한 자금이 필요하다.

하지만 시장에서는

그 자금을 조달하기 위해 공개해야 하는 정보들을 꼼꼼히 살펴본다.

즉, 더 많은 돈이 필요할수록

더 많은 정보를 공개해야 하고,

그 정보는 다시 투자자들의 기대를 낮출 수도 있다.

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AI버블 구조는 어떻게 무너지는가

 

필자는 자신이 생각하는 AI버블 붕괴 과정을 순서대로 정리한다.

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① 다음 투자 라운드가 기대한 기업가치를 달성하지 못한다

기업가치가 이전만큼 빠르게 올라가지 못한다.

완전히 실패할 필요도 없다.

단지 시장 기대보다 낮기만 해도 된다.

이것이 2006년 집값 상승률 둔화와 같은 역할을 한다.

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② 오픈AI가 컴퓨팅 계약을 줄인다

현금을 아끼기 위해

GPU 계약

데이터센터 계약

장기 사용 계약

등을 조정하기 시작한다.

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③ 가장 먼저 타격을 받는 곳은 네오클라우드

코어위브(CoreWeave)

람다(Lambda)

크루소(Crusoe)

같은 회사들은 돈을 빌려 GPU를 사고,

그 GPU를 다시 임대해서 수익을 내는 구조다.

따라서 계약이 줄어들면

대출은 그대로인데 매출만 감소한다.

필자는 이를

"스프레드(금리 차)를 먹고 사는 사업"

이라고 표현한다.

스프레드가 역전되는 순간

사업 자체가 흔들릴 수 있다는 것이다.

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④ 신용시장이 얼어붙는다

투자자들은 기존에 미래 매출이라고 생각했던 계약들을

이제는

"회수할 수 있을지 불확실한 채권"

으로 보기 시작한다.

그러면

GPU 담보 대출도

자산유동화 증권도

새로운 자금 조달도

모두 어려워진다.

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⑤ 주식시장이 다시 평가한다

지금까지는

AI 투자 = 성장

이라는 공식이었다.

하지만

AI 투자 = 비용

으로 인식되기 시작하면

기업가치도 다시 계산된다.

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⑥ 결국 살아남는 기업도 있다

필자는 이것이 산업의 종말이라고 말하지 않는다.

오히려 현금이 충분한 기업들은 헐값이 된 데이터센터를 사들이고

새로운 계약을 체결하며

더 강해질 수도 있다고 본다.

2008년 리먼브라더스 사태이후

골드만,JP모건 같은 강한 은행들이 살아남았던 것처럼 말이다.

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낙관론에 대한 저자의 답변

 

필자는 스스로 가장 강력한 낙관론도 소개한다.

낙관론자들은 말한다.

• AI 수요는 진짜다.
• 추론(Inference)은 이제 시작이다.
• 공급이 부족하다.
• 지금 투자하지 않으면 미래를 잃는다.

필자는 이 주장 대부분에 동의한다고 말한다.

하지만 그것은 자신의 논리를 반박하지 못한다고 주장한다.

왜냐하면 이 모든 주장은

시장 규모(Level) 와

성장률(1차 미분) 에 관한 이야기일 뿐,

성장의 가속도(2차 미분) 에 대해서는 말하지 않기 때문이다.

필자는 AI 수요가 줄어들 필요도 없다고 말한다.

단지 성장률이 시장 구조가 필요로 하는 수준보다 조금만 둔화돼도

현재의 금융 구조는 흔들릴 수 있다는 것이다.

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아무도 보지 않는 숫자

 

 

글의 마지막에서 필자는 자신의 주장을 세 문장으로 요약한다.

시장은 세 가지 실수를 동시에 하고 있다는 것이다.

첫째,

AI를 기술 산업으로 보고 있다.

하지만 실제로는

신용과 부동산 사이클에 가까운 구조다.

둘째,

사람들은 시장 규모와 성장률만 본다.

그러나 구조를 무너뜨리는 것은 성장의 가속도다.

셋째,

시장에서는 AI 계약이 수많은 고객에게 분산돼 있다고 믿는다.

하지만 실제로는 소수의 핵심 차주에게 신용이 집중돼 있을 가능성이 높다.

이 세 가지가 동시에 맞물릴 경우,

2008년 서브프라임 모기지 금융위기와 유사한 메커니즘이 재현될 수 있다는 것이 저자의 결론이다.

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마무리

 

필자는 글을 다음과 같이 마무리한다.

시장은 2008년 리먼브라더스 사태를 거꾸로 기억하고 있다.

사람들은 집값이 떨어졌기 때문에 부도가 났다고 생각한다.

그러나 실제 부도는 집값이 더 이상 이전보다 빠르게 오르지 않았을 때 시작됐다.

그리고 지금 AI 투자 구조 역시, 아무도 주목하지 않는 단 하나의 숫자,

'성장의 가속도(2차 미분)'

가 꺾이는 순간을 기준으로 설계되어 있다.

AI 기술 자체를 부정하는 것이 아니라, AI 산업을 떠받치는 금융 구조가 '성장의 가속도'를 전제로 만들어졌기 때문에, 수요가 계속 증가하더라도 증가 속도만 둔화되면 금융 구조가 먼저 흔들릴 수 있다.

 

AI버블에 관한 글을 마무리하며

 

이 글은 매우 치밀하게 논리를 전개하지만, 사실과 전망을 구분해서 읽는 것이 중요합니다.

• 사실에 가까운 부분
  • AI 인프라 투자가 급증하고 있다는 점
  • 데이터센터, GPU, 장기 계약을 기반으로 한 자금 조달이 확대되고 있다는 점
  • 성장률 둔화가 레버리지 구조에 부담을 줄 수 있다는 일반적인 금융 원리
• 저자의 해석과 예측
  • AI 투자 구조가 2008년 금융위기와 본질적으로 동일하다는 주장
  • 오픈AI가 시스템의 핵심 신용위험이라는 평가
  • 메타(Meta)가 가장 먼저 투자 축소를 발표할 것이라는 전망
  • 특정한 순서로 연쇄 반응이 일어날 것이라는 시나리오

이처럼 이 글은 강한 문제 제기와 하나의 일관된 가설을 제시한 분석으로 읽는 것이 가장 적절합니다. 실제 시장이 동일한 경로를 따를지는 앞으로의 AI 수요, 기업들의 현금창출력, 자본시장 환경, 그리고 기술 발전 속도 등 여러 변수에 따라 달라질 수 있습니다.

 

 

1편: AI버블은 닷컴버블이 아니라 2008년 리먼브라더스 사태의 금융위기일 수도 있다

AI 버블은 닷컴버블이 아니라 2008년 리먼브라더스 사태의 금융위기일 수도 있다

 

2편: AI는 기술주가 아니라 부동산이다? AI데이터센터의 충격적인 구조

AI는 기술주가 아니라 부동산이다? AI 데이터센터의 충격적인 구조

 

3편: 오픈AI는 AI산업의 서브프라임인가? 아무도 말하지 않는 신용위험

오픈AI는 AI 산업의 서브프라임인가? 아무도 말하지 않는 신용위험

 

4편: 페이스북(Meta)이 투자를 줄이는 순간 AI버블은 끝난다?

페이스북(Meta)이 투자를 줄이는 순간 AI 버블은 끝난다?

 

5편: AI버블은 언제 터질까? 저자가 말하는 마지막 시나리오 

AI 버블은 언제 터질까? 저자가 말하는 마지막 시나리오

 

※ 이 글은 해외 투자 칼럼을 바탕으로 핵심 내용을 이해하기 쉽게 재구성 및 번역한 것입니다. 모든 내용은 저자의 분석과 전망이며, 실제 시장은 다른 방향으로 전개될 수도 있습니다. 투자 판단의 근거로만 활용하지 마시고 다양한 시각과 함께 참고하시기 바랍니다.

원문: The Second Derivative: Why No One Understands the AI BOOM

The Second Derivative: Why No One Understands the AI Boom