AI는 이제 가치를 입증해야 하는 순간에 도달했다

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Ciaran Ryan

21.10.2026

AI는 이제 가치를 입증해야 하는 순간에 도달했다 — AI, 가치를 입증해야 한다

이 기술은 막대한 생산성 향상을 실제로 제공할 수 있으며, 이미 제공하고 있기도 합니다. 다만 투자자들은 누가 이익을 가져갈지, 그리고 그 이익을 위해 얼마를 지불해야 할지 여전히 판단해야 합니다.

이 기사는 원문을 번역한 것입니다. 당사 특파원이 작성한 원문은 여기에서 확인하실 수 있습니다.

인공지능은 이제 홍보자들이 약속한 모든 것을 실현할 수 있는 단계에 도달했지만, 잘못된 기업에 지나치게 높은 가격을 지불한 투자자들을 실망시킬 가능성도 여전히 있습니다.

AI의 진정한 문제는 약속된 생산성 향상이 매출로 이어질지, 그리고 이것이 데이터센터와 칩에 투입되는 막대한 자본을 회수하기에 충분할지입니다. 또한 AI 주식의 가치가 과도하게 평가됐다면, 더 위험이 낮은 대상으로 자금이 이동하는 모습을 보게 될 가능성이 있을까요?

AI 지출과 생산성 향상 간의 격차

J.P. Morgan Asset Management는 2026년 6월 전망에서 미국 하이퍼스케일러 5곳의 연간 컨센서스 자본지출 추정치를 6,970억 달러로 제시했습니다. 자본지출이 영업현금흐름의 93%를 흡수할 것으로 추정했는데, 2023년에는 33%였습니다. 물론 이는 추정치이지만, 자본이 1800년대 철도 열풍을 연상시키는 하나의 목표를 향해 몰리고 있는 것으로 보입니다.

이 지출이 제대로 사용되고 있는지 이해하려면 현재와 미래에 약속된 생산성 혜택을 분석해야 합니다. 지구상의 거의 모든 기업이 생산성 향상을 달성하기 위해 어떤 형태로든 AI 에 관여하고 있습니다.

그러나 이러한 혜택은 고르지 않고 그다지 설득력도 없습니다. 미국, 영국, 독일, 호주의 경영진 약 6,000명을 대상으로 2025년 11월부터 2026년 1월까지 실시된 전미경제연구소 조사에서 89%가 지난 3년 동안 AI가 노동생산성에 미친 영향이 없었다고 답했습니다.

그렇다고 해서 AI에 대한 투자 가 성과를 내지 못한다는 의미는 아닙니다. 다만 기업들이 기대하는 것과 실제로 측정한 결과 사이에 상당한 격차가 있다는 뜻입니다.

이 역시 AI가 실패할 운명이라는 의미는 아닙니다. AI 가격이 하락하는 가운데 도입에 더 오랜 시간이 걸리는 것일 수 있습니다. 기업의 도입을 늦추는 또 다른 요인은 경쟁입니다. 모든 기업이 유사한 도구를 사용한다면 경쟁 우위는 무력화되고, 고객은 더 낮은 가격을 통해 혜택을 누리게 됩니다.

이는 “AI 버블”과 그에 따른 불가피한 수축을 둘러싼 시장 논평을 촉발했습니다.

투자자들은 잘못된 시장을 측정하고 있을 수 있다

베테랑 월스트리트 투자자인 Jordi Visser는 오늘날 기업들이 측정하는 생산성 향상을 넘어 훨씬 더 큰 기회를 보고 있습니다. 그는 AI 수요를 챗봇에 비용을 지불하는 사람의 수만으로 판단해서는 안 되며, 자율 에이전트들이 서로 거래하는 경제가 출현할 가능성을 기준으로 판단해야 한다고 주장합니다.

Visser의 관점에서 이러한 미래에는 토큰화된 주식이 24시간 거래되고, 암호화폐와 스테이블코인이 자율 에이전트 간 거래를 촉진하는 상황이 포함될 수 있습니다. 아직 완전히 도달한 것은 아니지만 점점 가까워지고 있습니다. Grokbot과 같은 AI 도구를 활용해 투자자들이 자체 지수와 ETF를 개발할 수 있는 능력은 흥미롭고 탈중앙화된 투자 환경의 미래를 제시합니다.

Visser는 6개 주식과 40개 토큰으로 구성된 “46 Name” 암호화폐 지수를 개발했으며, 모두 동일한 비중으로 편입했습니다. 구성 종목에는 코인베이스, Robinhood, Circle, PayPal, BTC, ETH, SOL, ZEC, TAO, NEAR가 포함됩니다. 비트코인이 3.2% 하락한 가운데서도 이 지수는 연초 대비 50% 상승해 투자자들의 관심이 비트코인 너머로 확산되고 있음을 시사합니다.

아래 차트는 Global X의 AI & Technology 펀드(AIQ)가 3년 동안 S&P 500을 웃돈 성과를 보여줍니다. AIQ는 3년 동안 136% 상승한 반면 S&P 500은 86% 올랐습니다.

투자자들이 미래가 향하는 방향을 어떻게 보고 있는지는 분명합니다.

AI의 시험대

AI를 통해 소규모 팀이 이전에는 훨씬 더 큰 조직이 필요했던 업무를 수행할 수 있다면, AI의 경제적 가치는 모델 제공업체가 거두는 구독 매출을 훨씬 넘어섭니다.

특정 환경에서 AI가 성과를 향상시킨다는 증거도 있습니다. Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond의 연구에 따르면 AI 지원으로 고객 지원 생산성이 약 14% 향상됐으며, 경험이 적고 숙련도가 낮은 근로자에게서 더 큰 개선 효과가 나타났습니다.

마이크로소프트는 2026년 7월 실적에서 유료 Microsoft 365 Copilot 좌석이 3,000만 개를 넘었다고 발표했습니다. Azure 매출은 회계연도 기준 1,000억 달러를 웃돌았지만, Azure에는 AI뿐 아니라 기존 클라우드 서비스 도 포함됩니다.

고객들이 AI에 비용을 지불할 의향이 있다는 점은 분명하지만, 이러한 투자가 지속적인 경쟁 우위로 이어질지는 아직 지켜봐야 합니다.

혜택이 고르게 분배되지는 않을 것입니다. Visser의 주장은 소규모 기업이 AI를 활용해 더 빠르게 효율성을 달성할 수 있는 반면, 기존 기업은 기존 비용과 하락하는 가격으로 어려움을 겪을 수 있다는 것입니다. 또한 컴퓨팅 병목 현상으로 도입이 늦어져 자본수익률이 약화될 위험도 있습니다.

어디로 자금을 이동할 것인가?

이는 AI의 가치가 과도하게 평가됐다면 스마트 머니가 어디로 이동할지에 대한 질문을 제기합니다.

안정적인 수익을 내는 성숙한 기업이 명백한 선택지처럼 보일 수 있지만, 이제 더 낮은 비용으로 시장에 진입할 수 있는 경쟁업체들로 인해 이러한 수익이 위협받을 수 있습니다.

마이크론과 AMD 같은 칩 공급업체는 현재 행복감에 휩싸인 상승세를 타고 있지만, 고객의 투자 계획이 둔화될 가능성에서 자유롭지는 않습니다.

반도체 생산업체 - 연초 대비 주가 성과

기업	티커	주요 사업	주가(2026년 10월 19일)	2026년 손익
마이크론	MU	메모리 및 스토리지 칩	$908	+218%
AMD	AMD	CPU, GPU 및 AI 가속기	$539	+151%
인텔	INTC	프로세서 및 파운드리 서비스	$92	+150%
Arm	ARM	프로세서 설계 및 IP 라이선싱	$230	+111%
텍사스 인스트루먼트	TXN	아날로그 및 임베디드 프로세싱 칩	$277	+59.7%
ASML	ASML	반도체 제조 장비	$1,653	+54.5%
TSMC	TSM	위탁 반도체 제조	$421	+38.8%
엔비디아	NVDA	GPU 및 AI 가속기	$217	+16.8%
퀄컴	QCOM	모바일 프로세서 및 통신 칩	$174	+1.8%

위 표는 갈수록 경쟁이 치열해지는 반도체 업계를 보여준다. 한때 월가의 총아였던 엔비디아는 올해 들어 16.8%라는 다소 평범한 수익률을 기록하며 이례적인 경쟁에 직면했다.

마이크론은 올해 가장 돋보인 종목으로, 연초 이후 수익률이 218%에 달했다. 이는 주로 메모리 공급 부족에 힘입은 결과다. AI 프로세서는 데이터에 빠르게 접근해야 하므로 고대역폭 메모리, 즉 HBM 수요가 발생한다. 마이크론은 이러한 수요와 메모리 시장 전반의 공급 긴축으로 수혜를 입고 있으며, 이는 판매가격 상승을 뒷받침한다.

AMD는 자체 EPYC 서버 프로세서와 Instinct AI 가속기를 제공하며, 빠르게 성장하는 데이터센터 시장에 확고히 자리 잡고 있다. 회사는 2분기 데이터센터 매출이 전년 동기 대비 107% 증가한 67억 달러를 기록했다고 발표했으며, 두 제품군 모두에 대한 수요가 성장을 이끌었다. 또한 Anthropic과 협력해 최대 2기가와트 규모의 AMD 컴퓨팅 용량을 배치한다고 발표했다.

CEO 리사 수의 턴어라운드 이후 인텔은 투자자들의 기대를 다시 끌어올렸다. 2분기 매출은 25% 증가한 161억 달러를 기록했으며, 일반회계기준상 손실을 보고했음에도 데이터센터 및 AI 매출은 59% 증가했다.

Arm은 프로세서 기술을 설계해 칩 제조업체에 라이선스를 제공하고, 자사 설계를 사용하는 칩에서 라이선스 수수료와 로열티를 받는다. Arm의 기술은 대부분의 스마트폰을 구동하며 데이터센터와 AI 분야로도 확장되고 있다. 제조는 외주에 맡긴 채 자체 데이터센터 프로세서 판매에도 진출했다. Arm은 신규 프로세서가 2031 회계연도까지 연간 약 150억 달러의 매출을 창출할 수 있을 것으로 전망한다.

투자자가 주목해야 할 점

이들 종목은 미래 매출에 대한 기대를 이미 크게 선반영했다. 엔비디아와 같은 성숙 단계의 AI 종목에서 나타난 성장 둔화는 냉정한 교훈을 준다. AI 투자 열풍의 다음 단계에서는 더욱 선별적인 접근이 필요하다.

현재 밸류에이션을 유지하려면 투자자들은 기존 고객의 갱신과 지출을 포함한 수요를 면밀히 살펴야 한다. 매출 성장만으로는 이익을 의미하지 않으므로, 더 중요한 질문은 그 성장이 얼마나 수익성이 높은가이다.

이 문제의 핵심은 고객 경험이다. 통합, 감독 및 오류를 감안한 뒤 기업 고객들이 측정 가능한 비용 절감이나 추가 산출을 보고하고 있는가?

자금 이동이 반드시 AI를 완전히 포기한다는 뜻은 아니다. 자본은 고평가된 공급업체에서 AI를 활용해 운영을 개선하는 합리적 가치의 기업으로 이동할 수 있다. 또는 투자자들이 안정적인 현금 창출력을 갖추고 기술적 disruption에 대한 노출이 적은 기업을 선호할 수도 있다.

어느 결과도 불가피한 것은 아니다. 두 경우 모두 실적과 현금흐름 수치가 무엇을 보여주는지에 달려 있다.

AI 투자자의 진정한 시험대

AI의 입증 단계는 인상적인 시연만으로 결론 나지 않는다. 실제 유료 고객, 지속 가능한 마진, 투자금에 대한 수익률이 이를 결정한다. 수요 증가는 고무적이지만, 투자자들은 칩과 데이터센터, 전력에 대한 막대한 지출을 정당화할 만큼 매출이 빠르게 성장할 수 있는지 확인해야 한다.

수혜는 인프라를 구축하는 기업을 넘어, AI를 활용해 비용을 절감하고 서비스를 개선하며 대규모 인력 증원 없이 사업을 확장하는 기업으로도 확산될 수 있다. 최종 승자 중 일부는 현재 큰 관심을 받지 못할 수도 있다.

Visser가 기회의 규모에 대해 옳을 수도 있다. 하지만 경제를 변화시키는 기술이라고 해서 그 기술과 연관된 모든 기업이 좋은 투자처가 되는 것은 아니다. 투자자들은 여전히 적절한 기업과 가격, 투자 시점을 선택해야 한다.

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