⏱️9월 24일 02시 02분 뉴스에요

AI: 거품일까 불씨일까 — GPU, 데이터센터, 그리고 기업들의 ‘AI 쇼핑리스트’

AI 붐의 시작과 현재 풍경

요즘 AI 이야기 안 들으면 섭섭하죠? 사실 ChatGPT가 등장한 2022년 11월 이후로 모든 기술 회사들이 제품 설명에 ‘AI’ 한 마디는 꼭 넣습니다. 그 결과 생긴 건 과열된 기대감과 실물 인프라 확장입니다. Nvidia는 AI 연관 수요에 힘입어 시가총액이 한때 $1.3trn까지 치솟았고, 이젠 ‘AI 반도체’라는 말 자체가 산업의 중심어가 되었죠.

기업들의 협업과 인프라 투자: GPU→데이터센터→네트워크

여기서 스토리를 잇자면 단순합니다. 소프트웨어 회사들이 AI 기능을 붙이면, 이를 돌리는 연산 자원이 필요하고, 그 수요가 곧 AI용 GPU와 AI 전용 데이터센터 투자로 연결됩니다. 그래서 마이크로소프트·구글·아마존 같은 하이퍼스케일러는 물론, 소위 ‘네오클라우드’라고 불리는 신생 사업자들도 GPU 기반 데이터센터에 대규모 자금을 쏟고 있습니다. 연구에서 2025년에만 네트워크 연결을 위한 수십억 달러 투자가 계획돼 있다는 얘기가 나오는데, 숫자만 보면 ‘인프라 건설 러시’가 따로 없습니다.

현실: POC(개념검증)의 높은 실패율과 낭비되는 비용

다만 문제가 있습니다. GlobalData의 조사에서 기업들의 AI POC 실패율이 90% 이상이라는 충격적 수치가 나왔습니다. 즉, 많은 기업이 ‘AI를 해보자’고 시도는 하지만 실제로 현업에 붙여 수익을 내는 비율은 매우 낮다는 뜻이죠. 이 말은 곧 막대한 R&D·인프라 비용이 ‘시험’을 위해 낭비될 가능성이 크다는 건데, 기업 입장에선 여러 플랫폼에 중복 과금되는 AI 기능 때문에 골치 아픈 상황이라고 합니다.

버블 경고 vs. 구조적 가치: 무엇이 맞을까?

샘 올트먼(OpenAI 의장)을 포함한 여러 목소리가 ‘AI 거품’ 가능성을 경고합니다. 하지만 제 생각엔 이건 단순히 ‘버블 아니냐/아니다’ 이분법으로 끝날 문제가 아닙니다. 닷컴 버블 때처럼 거품이 빠진다 해도 인터넷이 사라지지 않았던 것처럼, AI도 이미 챗봇·고객경험·산업 자동화·의료 진단 등에서 실질적 성과를 내고 있습니다. 문제는 ‘언제, 얼마나 효율적으로’ 가치가 현실로 전환되느냐입니다.

현장 사례와 실험의 가치

• 고객 서비스: 많은 기업이 챗봇을 도입했고, 만족도 조사에선 생각보다 긍정적 반응이 나옵니다. 완벽하진 않지만 ‘응대 자동화’라는 명확한 경제적 이익이 존재합니다.

• 산업 현장: 예지정비나 공정 최적화는 이미 비용 절감 효과를 증명한 분야입니다.

• 의료: 영상 판독 보조 등에서 가능성을 보여주나 규제·책임 문제 등 넘어야 할 산이 많습니다.

미·중 기술경쟁과 AI 반도체의 지정학적 의미

여기에 더해 미국-중국 기술 경쟁은 AI 반도체 시장을 단순한 비즈니스 경쟁이 아니라 전략적 희소성 문제로 만듭니다. 반도체 공급망, 수출 규제, 기술 이전 제한 등은 선진국들이 AI 인프라 확보에 더 많은 자원을 투입하게 만드는 요인입니다. 그래서 일부 투자는 ‘순수 경제성’을 넘어서 안보·전략적 판단에 따른 측면도 있습니다.

제 관찰과 향후 체크 포인트

제가 보는 핵심은 세 가지입니다. 첫째, 기술의 본질적 가치(예: 자동화·정보처리 능력)는 분명하지만 상업적 성공은 조직의 데이터 준비도와 도입 역량에 크게 좌우됩니다. 둘째, 현재의 과열 투자는 일부 과잉을 낳겠지만 인프라 확장은 장기적으로 잉여 가치를 만들어낼 가능성이 높습니다. 셋째, 규제·윤리·네트워크 한계 등이 해결돼야 ‘실제 사용’이 폭발적으로 늘어납니다.

참고 지표로는 Nvidia의 $1.3trn 피크, POC 실패율 90%+, 그리고 2025년 네트워크 투자 ‘수십억 달러’ 수준을 주목하세요. AI 반도체와 데이터센터, 그리고 미·중 기술경쟁은 앞으로도 시장 흐름을 좌우할 주요 변수입니다.

결론적 질문 — 거품인가, 변곡점인가?

결국 이 붐이 ‘거품인지 아닌지’는 시점의 문제일 뿐입니다. 문제는 거품이 꺼질 때 어떤 자산과 역량이 남느냐입니다. 인프라와 실무적 경험을 쌓은 기업은 거품 이후에도 생존·성장할 가능성이 큽니다. 과연 지금의 과열된 투자와 실험들이 어떤 형태로 정리되어 산업의 구조적 변화를 만들어낼지, 그리고 그 과정에서 어떤 기술(특히 AI 반도체)과 공급망이 핵심이 될지 주목할 필요가 있겠습니다.