2024-08-19
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'버블 패닉' 확산, AI 붐으로 인터넷 버블 다시 나타날까?
칼럼 매니저: Li Haidan Hao Boyang
기획 및 인터뷰: 리하이단, 하오보양
영상 출연: 리 하이단(Li Haidan)
텍스트 저자: Li Anqi Yang Zhe
편집자: 하오 보양
2024년 8월 5일, 글로벌 주식시장은 '블랙 먼데이'를 경험했습니다.
S&P 500 지수는 3.1%, 나스닥 지수는 3.4% 하락했습니다.
이 가운데 기술주와 칩주가 하락세를 주도했다. 엔비디아는 6%, 애플은 4.6%, 테슬라는 4.2% 하락했다.
"7대 기술 거인"의 전체 시장 가치는 초기 거래에서 1조 3천억 달러 증발했습니다. 이후 주가가 반등했지만 하루 동안의 총 시장 가치 손실은 여전히 6,500억 달러를 약간 넘습니다.
'공포지수' VIX는 한때 181% 급등해 65.73을 기록했는데, 이는 2020년 3월 전염병 이후 최고치다.
이와 관련해 쑨리젠 푸단발전연구원 금융연구센터 소장은 미국 증시가 너무 추워서 높을 수 없는 버블하이에 빠졌기 때문에 하락했다고 말했다.
이 버블에서 가장 눈에 띄는 것은 AI 산업이다. 반달 넘게 하락세를 보이고 있기 때문이다.
(NYSE AI 지수의 변화)
지난 7월 18일 미국 증시 '빅 7'의 시가총액이 닷새 만에 1조1000억 달러나 빠졌다.
일주일 후인 7월 24일, "빅 7"이 다시 하락하여 미국 주식 시장은 하루 종일 7,500억 달러 이상의 시장 가치를 잃었습니다. 이로 인해 S&P 500과 나스닥 지수도 2022년 말 이후 최대 일일 하락폭을 기록했습니다.
(M7 지수는 7월 10일부터 8월 초까지 계속 하락했습니다. 출처: CNBC)
지난 7월 31일, 이번 AI 붐의 최대 승자였던 엔비디아의 주가는 하루 만에 7.2%, 한 달 만에 총 20% 폭락하면서 7월 들어 엔비디아 주가가 30% 가까이 하락했다.
AIPC를 홍보하는 인텔은 지난 목요일 재무 보고서를 발표한 후 장 마감 후 26% 급락했으며 15,000명을 해고할 계획을 세웠습니다.
주식시장 밖에서도 AI 버블에 대한 경고가 속속 나오고 있다.
올해 3월 아폴로 수석 이코노미스트 토르스텐 슬뢰크(Torsten Sløk)는 AI 버블이 1990년대보다 '나빠졌을 뿐만 아니라 인터넷 버블의 정점을 넘어섰다'고 썼다.
참고: Apollo Global Management: 미국 투자 관리 회사.
세쿼이아 파트너인 데이비드 챈(David Chan)은 지난해와 올해 AI 기업의 연간 총 수익이 인프라 건설 비용을 지불하기 위해 6000억 달러에 도달해야 한다고 믿으며 경고를 발표했습니다. 현재로서는 불가능합니다.
AI 버블에 대한 가장 큰 우려는 지난 6월 골드만삭스가 발표한 '제너레이티브 AI: 많은 비용, 적은 이익' 보고서에서 나왔다. 거기에 인터뷰한 많은 전문가들은 AI에 대한 사람들의 기대가 너무 높고 투자가 부족하다고 말했다. 이지만 기존 이점과 잠재적 이점이 너무 적습니다. 현재 AI는 엄청난 거품 위험에 직면해 있다.
(AI 버블에 관한 가장 유명한 세 가지 진술)
AI는 건설 거품인가? 그렇다면 이제 거품은 터졌는가? 나중에 어떤 영향을 미칠까요? 이 글을 읽고 나면 아마도 답을 찾을 수 있을 것입니다.
버블을 식별하려면 먼저 버블이 무엇인지 이해해야 합니다.
거품은 종종 새로운 기술의 출현에서 발생합니다. 시장은 기술의 미래 발전에 대해 너무 낙관하여 과잉 투자와 맹목적인 추종으로 이어지며 그 가치는 실물 경제가 감당할 수 있는 수준을 넘어서게 되고 결국에는 급격히 하락합니다. 비눗방울처럼 터진다.
하이만 민스키(Hyman Minsky)의 『금융불안정성 가설』, 조르디 갈리(Jordi Galli)의 『통화정책과 합리적 자산가격 버블』 등 경제 거품에 관한 여러 고전 논문을 결합하여 거품 발생의 핵심 조건을 정리했다.
(거품 연구에 관한 논문 및 논문)
주로 경제 펀더멘탈이 투자에 유리하다는 점, 정보 격차의 출현, 심리 및 행동 요인의 인플레이션 효과 등이 포함됩니다. 간단히 말해서, 시장에는 돈이 있고 투자자들은 비합리적으로 투자합니다.
첫 번째는 시장에 돈이 있어야 한다는 것입니다. 이는 시장에 충분한 유동성이 있어야 함을 의미합니다.저금리 환경에서 신용팽창과 유동성 과잉이라는 기본적인 경제현황만이 버블을 촉발할 수 있다.
예를 들어 2022년에 우리는 'Everything Bubble'이라는 기간을 경험했습니다. 전염병으로 인한 경기 침체에 대응하여 연준은 2020년부터 2021년까지 제로 금리와 양적완화(QE)를 시행했습니다. 이러한 움직임은 투자자들을 더 위험한 투자로 끌어들이고 저금리 대출을 기반으로 지속 불가능한 비즈니스 모델이 개발되도록 허용했습니다. 거의 모든 주식 시장 자산이 빠른 속도로 상승하며 미국 역사상 새로운 기록을 세웠습니다. 2022년 연준이 인플레이션을 억제하기 위해 금리를 다시 인상할 때까지 주식시장은 1년 만에 급락했고, 구글은 40% 하락했고, 테슬라와 메타 주가는 60% 하락했다.
두 번째는 투자자의 비합리적인 투자이다.신기술을 통해 투자자는 조기 투자를 통해 훨씬 더 높은 수익을 얻을 수 있습니다. 그리고 특정 트랙의 독점 특성으로 인해 잠재적인 미래 수익이 더욱 높아집니다. 충분히 높은 이윤폭은 시장의 맹목적인 낙관주의로 이어져 투자자들이 위험을 과소평가하고 수익을 과대평가하게 만듭니다.
예를 들어, 2000년에 인터넷 버블이 터졌습니다. 1995년에는 전자상거래, 통신, 소프트웨어 서비스 등 인터넷 관련 분야에 막대한 벤처캐피털이 쏟아져 투자수익률이 화학산업, 에너지, 금융 등 다른 산업을 훨씬 능가했다. 투기꾼들은 주가가 빠르게 오르는 것을 알아차리면 주가가 더 오를 것이라는 기대를 갖고 매수합니다. 1999년 미국의 인터넷 관련 산업 투자액은 287억 달러에 달해 1995년에 비해 거의 10배에 달했다.
그렇다면 이 버블을 이전 버블과 비교할 수 있습니까?
Huachuang Capital의 창립자인 Xiong Weiming은 이 거품을 다음과 같이 판단했습니다.“이 버블 파동의 정도는 실제로 20년 전 인터넷 버블보다 훨씬 열등하고, 심지어 2017년 암호화폐 버블보다도 열등하며, 2021년 NFT 버블보다도 열등합니다. 이러한 버블은 실제 상품을 훨씬 뛰어넘는 가치평가가 특징입니다. 및 서비스를 얻을 수 있는 투자 수익 기간.비율로 따진다면 이번 버블 파동의 정도는 닷컴이나 NFT 버블의 20~30%에 불과할 것이라고 본다. 이번 버블 파동의 정도는 이전의 버블 파동과 확실히 비교할 수 없습니다. "
그 이유는 기포 형성을 위한 두 가지 조건이 충분하지 않기 때문이다.
위에서 언급한 거품의 두 가지 전제 조건 중 첫 번째는 시장에 돈이 있어야 한다는 것입니다.
그러나 현재 미국 금융시장의 유동성은 낙관적이지 않다. 이는 AI 버블의 상한선이 더 높아질 수 없다는 뜻이다.
지난 2년간 자금 조달 환경은 상대적으로 열악했습니다. 전염병 기간 동안 통화 완화로 인해 40년 만에 가장 높은 인플레이션을 억제하기 위해 연준은 2022년 3월부터 2023년 7월까지 금리를 11차례 인상했습니다.
동시에 연준은 2022년 6월부터 국채 보유량을 600억 달러, 주택저당증권(MBS) 보유량을 대폭 축소하기 시작했습니다. 매월 350억 달러씩 증가합니다.
(미국 금리 인상 속도, 노란색 부분이 2022~23년 금리 인상 속도)
한 마디로 AI가 창궐하는 동안 연준은 1980년대 이후 가장 공격적인 통화 긴축 정책을 펼치고 있다.
그러나 2021년 모든 것의 버블 기간이 완화되면서 엄청난 양의 유동성이 가져왔고 남은 파도는 아직 제거되지 않았습니다. 이에 비해 Xiong Weiming은 다음과 같이 말했습니다.“지난 2년 동안 자본화 관점에서 보면 AI가 정점에 이르렀을 수도 있다. 2021년 미국은 인류 역사상 유일하게 반년 만에 6조 달러를 발행했다. 이런 자본 성숙 효과는 유례가 없다. "
하지만 아직 시장은 생각만큼 활발하지 않습니다.거의 모든 VC가 FOMO에 갇혀 있음에도 불구하고, 미국 주식시장의 전반적인 벤처캐피탈 추세는 증가하기는커녕 여전히 감소하고 있습니다. 크런치 베이스 데이터에 따르면 올해 상반기 글로벌 금융 총액은 전년 동기 대비 5% 감소했다.
물론 그 중 AI 스타트업은 전년 동기 대비 24% 성장하며 올 2분기에 240억 달러라는 분기 최대 투자를 받으며 역풍을 맞고 있지만, 총 가치는 2021년 아직 70%밖에 남지 않았습니다.
그러나 VC의 손에 있는 돈은 2021년보다 여전히 훨씬 더 부족합니다.
COATUE가 제공한 데이터에 따르면 이번 AI 투자가 호황을 누리고 있음에도 불구하고 VC들은 최선을 다하지 않았습니다. 사모펀드의 미투자 자금은 1조 달러로 사상 최고치를 기록했다.
여기에는 두 가지 주요 이유가 있습니다.
첫째, 출구 경로가 원활하지 않고, VC 투자가 주저됩니다.마지막 '모든 것 버블' 이후 유니콘 기업 수는 2016년 67개에서 2021년 580개로 급증했다. 그러나 재융자율은 급락하고 있습니다. 2016년부터 2022년까지 재융자를 받은 유니콘 비율은 같은 기간 50%에서 20% 미만으로 감소했다.
IPO는 어떻습니까? 2022년부터는 기본적으로 한 자릿수에 그칠 것이다.
Xiong Weiming도 "실제 미국 주식시장에서는 2021년 IPO가 970건이 될 것인데, 2022년에는 그 수가 162건으로 줄어들고, 올해 상반기에는 44건 정도에 불과할 것"이라고 언급했다. 글로벌 자본시장의 위축은 분명한 추세이다."
이 경우 남은 출구방식은 인수합병뿐이다. 이 길은 너무 좁습니다.
또 다른 이유는 현재 AI 개발 단계는 투자 한계치가 높아 많은 VC의 진입이 제한된다는 점이다.
Xiong Weiming은 "초기 인터넷 산업은 오늘날의 AI 분야와 유사한 자체 서버와 인프라를 구축해야 했습니다."라고 Xiong Weiming은 말했습니다. "대형 모델을 실행하는 데 드는 비용은 수만 달러에서 수억 달러에 이릅니다. 새로운 인프라 건설의 시작." 초기 단계."
Coutue의 데이터에 따르면 인공지능 분야에 진출하는 자금의 대부분은 OpenAI, Anthropic, Gemini 등 대형 모델 회사라고도 알려진 Foundation Layer 회사로 흘러갑니다.
그런 다음 이 자금을 사용하여 Nvidia와 같은 컴퓨팅 계층 회사로부터 칩을 구입하여 대규모 모델을 교육합니다.
따라서 현재 AI 산업의 위상은 인프라 구축기에 가깝다. 자금이 부족한 소규모 VC가 시장에 진입하기 어려운 것도 이 단계의 특징이다.
그래서 “지난해와 재작년에도 실리콘밸리를 중심으로 AI 기업이 대거 초기 투자를 했다. 활발한 듯 보였지만 투자의 80%가 초기에 집중돼 많은 기업이 도태됐다”고 말했다. NLP 분야에서 대기업의 장점 분명히 각 테스트 비용이 너무 높기 때문에 이는 20년 전 인터넷 개발과 비슷합니다. 이제 광섬유 케이블 및 컴퓨터실과 같은 AI의 투자 비용도 높습니다. 변화는 대기업에 자연스러운 이점을 제공합니다. AI 투자의 물결을 독특하게 만들어 보세요. "중국이든 미국이든 이러한 투자 물결은 주로 대기업이 주도하고 있습니다. 미국도 여러 주요 기업이 주도하고 있습니다. 스타트업 기업은 이러한 혁신의 물결에서 주류가 아닙니다. 주류는 여전히 대기업."
따라서 금융시장의 전반적인 성과에서든, VC 참여에 대한 열정에서든, 현재 투자계가 AI 풀에 투입하는 핫머니는 이전 버블 시대만큼 좋지는 않다.
시장에는 돈이 거의 없고 투자 문턱은 높습니다. 그러면 누가 이 투자 게임을 하고 있습니까?
실제로 이번 AI 투자의 핵심 플레이어는 주로 크립토나이트 체격을 지닌 인터넷 시대의 리더들이다. 그 중 가장 대표적인 것이 '미국 주식시장의 7대 거인'이다.
올해 5월 말 Flow Partners와 Dealroom이 공동으로 발표한 보고서에 따르면, 미국 7대 주식의 시가총액을 합친 것은 S&P 500 지수의 32%를 차지하고, 이들의 경제적 이익은 거의 절반(45%)을 차지합니다. ) S&P 500 지수의
그만큼 빅세븐은 지난 1년 동안 2023년에만 208건의 벤처 프로젝트 투자에 참여하는 등 AI 분야 최대 투자자로 자리매김했다.
2024년 상반기에 7개 거대 기업은 총 250억 달러에 육박해 영국 전체 벤처캐피털 투자 총액을 초과하는 금액을 주로 인공지능 분야에 투자했습니다.
대형 모델이든 칩 회사이든 그 뒤에는 Big Seven 인물이 많이 있습니다. Musk의 X.ai가 Big Seven이 아닌 투자자로부터 60억 달러를 조달하기 전에도 Big Seven은 전체 기본 모델 투자의 거의 70%를 차지했습니다. 투자 금액.
AI에서 이렇게 '무거운 위치'를 갖고 있는 거대 기업들은 한 손으로는 투자하고, 다른 한 손으로는 자기 연구를 진행하며, 자본 시장에 직접 이야기를 전하고, 약속된 기술 신화로 인해 기술 주가가 계속 오르고 있다.
현재 시가총액 16조를 합한 7개 거대 기업의 평균 주가수익률은 45배(S&P 500 평균은 28배)에 달하며, 해당 투자처의 시가총액은 OpenAI, Anthropic 등의 스타트업 기업도 늘어나고 있습니다.
그러한 시장은 합리적인가? 이는 거인들이 베팅하는 이유에 따라 다릅니다.
AI에 대한 거인의 태도는 거의 전부 아니면 전무입니다. Jen-Hsun Huang은 Nvidia의 최근 컨퍼런스 콜에서 다음과 같이 말했습니다.
"시간이 왜 정말 귀중한지, 데이터 센터를 즉시 구축할 수 있다는 아이디어가 왜 그렇게 귀중한지, 훈련 시간을 얻는 것이 왜 그렇게 귀중한지 예를 들어보겠습니다. 그 이유는,중요한 이정표를 달성할 다음 회사는 획기적인 인공 지능을 발표할 것입니다.그리고 두 번째 회사는 단지 0.3%만 더 나은 것을 발표할 것입니다.그렇다면 스스로에게 물어봐야 할 질문은 획기적인 AI를 반복적으로 제공하는 회사가 되고 싶은가, 아니면 성과를 0.3%만 향상시키는 회사가 되고 싶은가?...이것이 바로 우리가 미친 듯이 Hopper 슈퍼 칩 시스템을 구축하고 있는 이유입니다. 다음 큰 이정표가 바로 코앞에 있기 때문입니다. "
AI는 누구나 눈앞에서 볼 수 있는 시대를 정의하는 기술입니다. 누가 우위를 점하느냐는 누가 다음 게임의 규칙을 장악할 것인가를 의미합니다. Big Seven의 경우 거품이 있든 없든 결정은 동일합니다. 거품이나 기회를 식별할 의지가 있는지가 아니라 이 경주에서 살아남을 수 있는지 여부에 달려 있기 때문입니다.
거대 기업의 투자는 그들이 창출하는 현금 흐름에 비해 그리 급진적이지 않습니다.
재무 보고서에 따르면 이들 회사는 기본적으로 지난 분기에 100억 달러 이상의 매출을 달성했습니다.
마이크로소프트는 2024 회계연도 2분기에 220억 4천만 달러의 수익을 달성했습니다. AI 투자에 대한 막대한 투자로 인해 순이익률은 2023 회계연도 3분기 39.44%에서 2024 회계연도 2분기 34.04%로 감소하는 데 그쳤습니다. 알파벳의 2분기 이익은 236억 달러, 아마존은 134억 달러에 달했습니다.
Big Seven의 전반적인 이익은 매우 건전합니다. 그리고 그들은 주머니에 쓸 수 없는 현금도 많이 가지고 있습니다.
애플의 잉여현금흐름은 이제 1000억 달러를 넘어섰다. 마이크로소프트(Microsoft), 알파벳(Alphabet), 아마존(Amazon)은 모두 매출 성장률을 기준으로 최근 몇 년 동안 "1000억 달러 규모의 잉여현금흐름 클럽"에 합류할 것으로 예상됩니다. Meta의 무료 현금 흐름은 올해 300억 달러를 초과할 수 있습니다.
엔비디아와 테슬라의 잉여현금흐름은 약간 적지만, AI가 등장하기 전 엔비디아는 이미 매년 수십억 달러의 잉여현금흐름을 창출할 수 있었고, 지난 2년 동안 많은 돈을 벌어온 뒤 이 정도 수준에 도달해야 한다. 수백억 수준.
현재 7개 거대 기업은 2024년 AI에 총 500억 달러 이하를 투자할 것으로 예상하고 있는데, 이는 완전히 수익에서 현금까지의 범위 내에 있습니다.
이것이 다음 시대의 생사전이라면 그들은 이 이익과 현금을 가지고 은퇴를 준비하고 있는 것인가?
거인들이 도박을 할 여유가 있다고 해서 그들이 비합리적인 것은 아닙니다.
현금흐름이 풍부한 거대 기업이 AI에 투자하면 그들 자신도 투자자가 된다. 이때 거인 자체의 평가 건전성은 AI 버블을 판단하는 중요한 지표가 됐다. 결국, 자신을 안정시켜야만 선순환을 뒷받침할 수 있는 꾸준한 현금 흐름을 확보할 수 있습니다.
다음은 "X의 법칙"을 사용하여 Big Seven의 시가총액을 수익 성장 및 이익 마진과 비교하여 평가하는 차트입니다.
간단히 말해서, 그래프의 대각선은 이론적 공정 가치를 나타냅니다. 기업의 포인트가 대각선 위에 있으면 해당 기업의 시가총액이 매출 대비 과대평가됐다는 뜻이고, 대각선 아래에 있으면 과소평가됐다는 뜻이다.
우리를대각선 아래에 있는 아마존, 테슬라, 알파벳(구글의 모회사), 메타(구 페이스북)의 시가총액은 기대수익 대비 저평가되어 있음을 알 수 있다. 즉, 이들 기업의 시가총액이 과도한 인플레이션 징후를 보이지 않기 때문에 거품이 생길 가능성이 적습니다.
대각선에 매달려 있는 마이크로소프트와 애플은 약간의 프리미엄을 갖고 있지만 시가총액에서는 각각 1위와 2위를 차지하고 있으며 OpenAI의 최대 투자자이자 OpenAI와 깊은 협력관계를 쉽게 구축할 수 있는 기업이다. 타고난 힘은 말할 필요도 없습니다.
거품이 가장 의심되는 엔비디아마저도 2024년 1분기 기준으로는지난 6분기 동안 주가는 744% 올랐고, 이익도 330% 늘었다. 가장 근본적인 지지를 받는 거품이라고 할 수 있다.
헤지펀드 COATUE도 계산을 내놨다.좋다인터넷 거품 시대에 가장 눈에 띄는 성장을 보인 시스코를 예로 들어보자. 5년 평균 주가수익률은 37배였지만, 거품 시대에는 무려 132배나 높았다.
같은 계산방식으로 엔비디아도 해당한다. 엔비디아의 지난 5년간 평균 주가수익률은 40배인데, 현재는 68배로 시스코 버블 시대 수준과는 한참 거리가 멀다.
(사진 출처 COATUE, 이번 버전은 수정된 NVIDIA 주가수익률 데이터입니다)
신흥 헤게몬으로서 NVIDIA의 P/E 비율은 반도체 산업 내에서도 평균보다 높을 뿐입니다.
(반도체 전체 PER 중 엔비디아의 PER 위치 : 빨간색)
그러므로 거대 기업들은 건전한 수익, 충분한 현금, 터무니없지 않은 가치 평가를 갖고 있습니다. 그들과 그 뒤에 숨은 위험에 저항하는 주식시장의 능력은 인터넷 버블 시절의 그것과 완전히 다릅니다.
"최근 7개 대기업의 시가총액이 하루 만에 1조달러 증발했다. 규모는 크지만 그 영향은 20년 전 같은 시가총액의 변동폭에 비하면 훨씬 적다"고 웅웨이밍이 최근 주식을 분석했다. 20년 전 인터넷 버블 당시 시장 가치 하락은 많은 중소기업에 분산되어 각 기업이 100달러에서 2달러로 하락했습니다. 이러한 하락은 시장에 큰 영향을 미쳤습니다. 시장가치 조정은 주로 소수의 대기업에 집중되어 있기 때문에 이들 기업의 시장가치가 크게 변동하더라도 전체 자본시장에 미치는 영향은 상대적으로 작을 것이라고 생각합니다. 시장은 2000년 인터넷 버블처럼 자본시장에 큰 충격을 일으키지는 않을 것이다."
따라서 시장은 위험할 정도로 비합리적인 것과는 거리가 멀다.
그러나 또 다른 합리적인 전제는 투자에 상응하는 수익이 있어야 한다는 것입니다.
거인들은 군비 경쟁에 기꺼이 참여할 의향이 있습니다. 돈이 문제가 되지 않을 때 추가 대응이 필요한 것은 투자 수익의 문제입니다. 이는 골드만삭스가 발표한 보고서와 세쿼이아 캐피탈이 제기한 6000억 달러 문제의 핵심이기도 하다.
AI의 현재 단계는 인프라와 비슷합니다. 인프라의 반환주기는 단기투자와 다르며, 기본적으로 5년부터 시작됩니다. 데이터 센터의 투자 회수 기간도 일반적으로 약 4.5년입니다.
Xiong Weiming은 "AI의 상용화에는 5~10년이 걸릴 수 있다"고 믿습니다. 인터넷의 발전을 되돌아보면 광고, 검색 엔진 등 초기 비즈니스 모델도 오랜 기간 배양을 거쳤습니다. 따라서 AI를 상용화해야 합니다. 인내심을 갖고 공간을 확보하세요.”
수익률 주기가 긴 투자인데, AI에 투자한 돈은 언제쯤 회수할 수 있을까?
Coutue가 우리를 위해 계산을 해줬어요. AI 인프라 구축 기간, 즉 2030년까지 약 2,500만 개의 GPU와 관련 비용을 합한 1조 2,000억 달러의 비용이 소요될 것으로 예상된다. 이는 거대해 보일 수 있지만 실제로는 전 세계 IT 지출의 18%에 불과합니다.
25%의 ROI, 즉 예상 매출 6천억 달러에 1조 2천억 달러를 더한 금액을 기준으로 AI에 대한 투자를 2030년까지 1조 8천억 달러의 매출로 전환해야 손익분기점을 달성할 수 있습니다.
이는 두 가지 방법으로 달성할 수 있습니다.하나는 비용을 줄이는 것입니다.AI가 글로벌 기술자의 총 급여를 5%, 전체 근로자의 급여를 3% 줄일 수 있다면 1조8000억의 이익을 얻을 수 있다.다른 하나는 소득을 늘리는 것입니다.AI가 글로벌 GPD 성장을 2% 가져오고 모든 상장 기업의 소득을 3% 증가시킬 수 있다면 AI 기업은 수익의 절반만 벌어도 1조 8천억 달러에 이를 수 있습니다.
그렇다면 문제는 AI가 비용 절감과 효율성 향상을 가져올 수 있느냐는 것이다.
MIT의 다론 애세모글루(Daron Acemoglu) 교수는 골드만삭스 보고서에서 생성 인공지능이 단기간 내에 창출할 수 있는 경제적 이익은 매우 제한적이라고 지적했다. 그는 인공지능 기술의 잠재력을 부정하지는 않지만, 인공지능이 10년 안에 전체 업무의 4.6%에만 영향을 미치고, GDP 성장률도 0.9%로 미미할 것이라고 주장한다.
그러한 의심은 불합리한 것이 아닙니다. 기술의 역사를 되돌아보면 새로운 기술이 시장에 진입하고 일반 사람들의 삶에 침투하는 데는 오랜 시간이 걸린다는 것을 알 수 있습니다.
예를 들어보세요. 우리가 자주 사용하는 여행가방은 실제로 1887년에 형태를 갖추었지만 1972년이 되어서야 수하물에 바퀴를 장착하는 특허받은 디자인이 등장했고 1991년이 되어서야 가장 일반적인 롤러 트롤리 여행가방을 사용할 수 있게 되었습니다.
여행가방처럼 단순한 발명품이라도 정확한 '열기 방법'을 찾기까지 설계부터 널리 사용되기까지 100년이 걸렸다. 복잡한 원리를 지닌 인공지능 기술과 여전히 블랙박스는 말할 것도 없다.
그러나 AI는 실제로 Acemoglu가 말한 것처럼 비효율적일까요? 이 문제를 명확히 하기 위해 우리는 Acemoglu의 논문과 그가 인용한 두 가지 연구를 구체적으로 검토했습니다.
Acemoglu의 주장은 지속되기 어렵다는 것이 밝혀졌습니다.
그의 주장은 미래를 사용하여 두 가지 연구의 데이터를 인용합니다.AI의 영향을 받을 수 있는 업무 비율(20%) × 실제로 AI를 활용할 업무의 비율(23%) = 향후 AI의 영향을 받을 업무의 비율(4.6%), AI에는 이점이 거의 없다는 결론을 내렸습니다. 그리고 이를 사용하여 AI가 GDP에 미치는 최종 영향을 계산합니다.
그러나 Acemoglu가 그의 논문에서 사용한 것은 그가 인용한 연구에서 AI의 발전에 대해 가장 비관적인 예측이었습니다. 그는 처음에 대규모 언어 모델을 효과적으로 통합하는 소프트웨어가 향후 10년 내에 시장에 나타나지 않을 것이라고 믿었습니다. 둘째, AI 활용 비용은 단기적으로 줄어들지 않을 것으로 판단된다.
첫 번째 점의 경우,존재하다Acemoglu가 인용한 논문에서, 저자는 GPT를 활용할 수 있다면 미국 내 모든 작업자 작업의 약 15%가 동일한 품질을 유지하면서 훨씬 더 빠르게 완료될 수 있음을 분명히 지적합니다. 그러나 LLM에 구축된 소프트웨어와 도구를 통합하면 이 비율이 전체 작업의 47%~56%로 증가합니다.
그러나 Acemoglu는 계산에 15% 값만 사용합니다.
그러나 거의 모든 기술 대기업은 현재 Microsoft의 Copilit과 Adobe의 Firefly를 자체 소프트웨어에 통합하려고 노력하고 있으며 소프트웨어가 LLM을 통합하는 것은 드문 일이 아닙니다.
OpenAI는 GPT-4o 출시 초기부터 대규모 언어 모델이 지배하는 시스템 수준 애플리케이션을 개발하겠다는 아이디어를 밝혔습니다. 이는 올해 OpenAI의 두 번의 인수를 통해 다시 확인되었으며 현재 Agent 개발과 함께 가까운 시일 내에 LLMOS의 데뷔를 기대할 이유가 있습니다.
Acemoglu가 말했듯이 대규모 언어 모델을 효과적으로 통합하는 소프트웨어가 향후 10년 내에 시장에 출시되어 대규모로 적용되지 않을 것이라는 것이 사실이라면 AI가 거품이라고 말하는 것은 불공평하지 않지만, 현재로서는 분명히 사실이 아닙니다.
두 번째 점에 관해서는,에이스모글루AI의 비용과 보급률에 대한 판단도 정확하지 않다. 그인용된 논문에 따르면 미국 기업은 AI를 사용할 수 있는 대부분의 작업을 자동화하지 않을 것이며 시각적 작업에 고용된 근로자의 23%만이 자동화에 매력적인 임금을 받고 있다고 나와 있습니다. 그러나 인용된 기사에서는 비용이 급격히 떨어지거나 단일 기업보다 큰 서비스형 AI 플랫폼을 통해 배포되면 AI의 느린 출시가 가속화될 것임을 분명히 합니다.
게다가 AI 비용의 감소는 이미 명백한 추세입니다.
미국 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for Artificial Intelligence) 창립 CEO는 '데일리 이코노믹 뉴스'와의 단독 인터뷰에서 칩 시대의 무어의 법칙이 AI 시대에도 여전히 적용되며, AI 훈련과 추론에 드는 비용이 늘어날 수 있다고 말했다. 18개월마다 절반으로 감소합니다.
(이미지 출처 : 마드로나벤처그룹 공식 홈페이지)
ChatGPT를 예로 들어 Ultraman은 연초 독점 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다.
“GPT-3는 출시 이후 3년이 넘는 시간 동안 우리가 가장 오랫동안 출시하고 최적화한 모델입니다.비용을 40배 절감했습니다.…GPT-3.5의 경우,비용이 거의 10배나 줄었다고 생각합니다...우리는 내가 아는 모든 기술 중에서 가장 가파른 비용 절감 곡선을 가지고 있습니다. "
실제 시장 가격을 살펴보면 2년 전 GPT 3.5의 가격은 토큰 1,000개당 미화 0.06달러였습니다. 이제 Gemini Flash의 비용은 토큰 백만 개당 미화 0.05달러에 불과합니다. 단 2년 만에 AI 비용은 100배 절감되고 성능은 10배 향상되었습니다.
또한, 지난 5월 맥킨지가 발표한 연구 보고서에 따르면 2024년에는 전 세계 AI 도입률이 크게 증가하고, 생성 AI 활용률이 지난해보다 2배 이상 증가한 것으로 나타났다. 그것을 사용하십시오.
JPMorgan Chase 조사에 따르면 55% 이상의 기업이 2025년까지 생산을 위해 AI에 액세스할 것으로 예상합니다. AI가 기업에 침투하는 비율은 23%보다 훨씬 높습니다.
그래서,Acemoglu의 판단은 비현실적으로 비관적이라고밖에 설명할 수 없습니다.
물론, Acemoglu의 관점을 반박하는 것 외에도 AI의 장기, 심지어 단기적인 가치를 입증할 수 있는 더 많은 증거도 있습니다.
Goldman Sachs의 경제학자 Joseph Briggs는 다음과 같이 믿습니다.“생성 AI의 잠재력에 대해서는 상당한 불확실성이 있지만 인간이 만든 결과물과 구별할 수 없는 결과물을 생성하고 인간과 기계 사이의 통신 장벽을 허무는 능력은 잠재적으로 엄청난 거시경제적 영향을 미치는 상당한 발전을 반영합니다.”
이러한 영향은 먼저 생산 효율성의 실질적인 개선에서 비롯됩니다.
McKinsey 추정에 따르면 GenAI는 반복 작업의 70%를 자동화하여 연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 이익을 가져오는 동시에 모든 인공 지능의 영향력을 15%에서 40%까지 증가시킬 수 있습니다.
이런 관점에서 볼 때, 매년 2조6000억~4조4000억 달러의 경제 기여를 할 수 있다는 낙관적 추정에 비하면, 세쿼이아가 연간 6000억 달러에 달하는 AI 인프라 투자가 여전히 거품이라고 볼 수 있을까?
둘째, 기술로 인한 규모 효과는 생산성을 넘어서는 파괴적인 효과일 수 있습니다.
지난 20년 동안 인터넷이 가장 부를 창출한 산업이라는 점에는 의심의 여지가 없습니다. 인터넷 기술의 마지막 물결은 전자상거래, 플랫폼 경제, 모바일 소셜 네트워킹 등을 가져왔습니다. 그것은 세계 전체를 연결하는 기술 수단이었습니다. 그러나 인터넷이 원래 국방 통신을 위해 발명된 당시에는 인터넷이 현재의 경제적 행동과 생활 방식을 그토록 근본적으로 형성할 수 있다고 생각하는 사람은 거의 없었습니다.
현재 AI가 가져올 광범위한 영향을 정의하기는 어렵지만 인간은 항상 자신의 판단을 과대평가하고 기술의 영향력을 과소평가하는 데 익숙합니다.
"인터넷은 상호 연결의 문제를 해결합니다. 원래의 오프라인 데이터를 온라인으로 옮기고 디지털 트윈을 실현합니다. 예를 들어 북경 소스를 곁들인 잘게 썬 돼지고기와 같이 10년 전에는 인터넷에서 찾을 수 없었던 요리가 이제는 모든 품목에 등장합니다. IPv4에서 IPv6로 전환하는 것과 마찬가지로 모두 "IP 주소"가 부여됩니다. 모든 사람과 모든 항목에는 고유한 ID가 있습니다. AI는 연결 문제를 해결하는 것이 아니라 생산 재료를 재구성하고 생산성을 향상시킵니다." "AI는 인간의 처리 능력을 대체하여 디지털 트윈의 세계에서 더 큰 역할을 할 수 있습니다. 이는 연결을 통해서만이 아니라 지능적인 판단과 자동화된 작업을 통해 가능합니다. 예를 들어 에어컨과 냉장고가 인터넷에 연결된 후에도 여전히 필요합니다. 매개변수를 수동으로 설정하는 것이 AI를 사용하면 온도가 28도를 넘으면 에어컨이 자동으로 켜지는 등의 작업을 독립적으로 판단하고 수행할 수 있습니다. 이는 경제 생태계에서 AI의 역할과는 다른 것입니다. 실제로 많은 산업에서는 인터넷보다 AI가 더 필요합니다.”
따라서 우리의 결론은 다음과 같습니다. AI에는 거품이 있지만 이 거품은 제한적이며 실제 가치에서 벗어나지 않습니다. 기존 버블토크는 지나치게 비관적이다.
더욱이 비관적으로 생각해도 AI 애플리케이션 폭발 이후에는 2000년과 같은 거대한 버블이 촉발될 수도 있다. 펀더멘탈이 바뀌면 수익성은 없지만 AI 관련 사업 아이디어를 갖고 있는 소규모 스타트업은 벤처캐피털, 대규모 IPO 등을 통해 대규모 자금 투입을 받게 된다. 어쩌면 역사는 반복될지도 모릅니다.
“향후 1999년 핫메일과 유사한 애플리케이션이 등장해 차세대 가치 상승의 물결을 촉발한다면 이는 실제로 가능하다. 그러나 AI는 컴퓨팅 파워의 발현이라기보다 하드웨어 역량의 발현, 소프트웨어 애플리케이션에 가깝다고 본다. 단순한 제품 디자인 개선이므로 AI 가치 평가는 인터넷만큼 빠르고 극적으로 성장하지 못할 수 있습니다.”
그러므로 우리는 아직 1995년에 있습니다.
“1995년에 Yahoo와 같은 첫 번째 응용 프로그램이 등장하기 시작했습니다. 이는 오늘날 이미지와 비디오를 생성하는 기술과 유사합니다. 당시 사람들은 인터넷의 콘텐츠가 구성되는 방식에 대해 놀라고 호기심이 많았습니다. 당시에는 모뎀 하나도 첨단 제품이 아니고, 시스코 같은 제품은 대기업만 쓸 수 있는 제품이었다”고 말했다.
인프라 관점에서 보면 이야기는 비슷합니다. 당시 기업들은 이메일 서비스를 신청하려면 통신사 사무실에 가야 했는데, 비용이 많이 들고 공유가 필요했다. 오늘날의 AI 기술은 대기업만이 감당할 수 있습니다. "
마지막으로, 인프라 성격의 기술 진보를 측정하기 위해 현재 ROI를 사용하는 것이 합리적인지 질문해야 합니다. 즉, 버블 붕괴의 결과는 반드시 나쁜 것인가?
현재의 AI는 높은 투자비와 적용의 어려움이라는 문제에 직면해 있지만, 역사 속 버블로 알려진 인프라 구축 시기를 좀 더 자세히 살펴보면 뭔가 다른 점을 발견하게 될 것이다.
인터넷 거품이 꺼지기 전에 통신회사들은 월스트리트에서 1조 6천억 달러를 조달했고, 6천억 달러의 채권을 발행했으며, 8천 2백만 마일의 광섬유 케이블을 건설했는데, 이는 미국 역사상 전체 기본 디지털 케이블링의 76%를 차지하며 인터넷 거품의 기반을 마련했습니다. 인터넷 성숙도가 기초를 마련합니다.
좀 더 되돌아보면 1840년대 영국의 철도 버블과 그에 따른 철도는 영국의 고도의 산업혁명의 토대를 마련했다. 경제 버블 시대에 승인된 철도 계획의 주행거리는 영국 전체 주행거리의 90%를 차지했다. 철도 시스템.
우리가 닷컴 버블에 대해 이야기할 때 우리는 인터넷 기술을 버블로 지칭하는 것이 아니라 특히 주로 전자상거래 형태의 과도한 투기 투자가 선전한 비즈니스 모델을 지칭합니다. 마찬가지로 남해거품은 해양무역거품이 터진 것이 아니라 단순히 특정 독점의 붕괴였다.
그리고 인공지능은 그 이상을 의미하며, 거품이 터진다고 해서 역사의 수레바퀴는 멈추지 않을 것이다. 인공 지능을 옹호하는 사람들은 AI가 근본적으로 새로운 기술 아키텍처인 새로운 인터넷이며 그것이 사실이라면 거품이 아닐 것이라고 항상 재빠르게 지적합니다.
