R의 공포와 닷컴버블: AI는 버블일까? 수익화가 가능할까?

8월 5일 전고가를 경신하던 미국 나스닥이 AI 대기업들 위주로 별안간 폭락장을 맞았습니다

 

나스닥은 특별한 사건사고도 없이 한때 6.3% 하락했고 이는 역사상 최고가였던 7월 10일에 비하면 13% 이상 급락한 수치였습니다. 특히 '매그니피센트7'(M7)이라 불리던 구글, 애플, 마이크로소프트, 엔비디아 등 미국의 주요 빅테크 기업들의 주가가 전고점 대비 약 15% 하락하고 시가총액이 3460조원이나 증발했죠. 사람들은 나스닥 주가가 80%나 급락했던 2000년 닷컴버블 붕괴의 악몽을 떠올릴 수밖에 없었습니다. 전문가들 역시 닷컴 버블 시기와 비교해서 현재의 AI가 얼마나 거품인지 따져보고 있습니다. 

 이제 시작이지만 데이터 분석과 머신러닝을 배우고 있는 저는 멀찍이서 이번 사건을 지켜보면서 전부터 갖고 있던 궁금증을 얼마간 풀어보기로 했어요. 제가 몸담으려는 인공지능과 데이터 산업의 전망이 과연 얼마나 밝을까요? 이를 알아보기 위해 먼저 전문가들이 닷컴버블과 AI버블을 비교한 글을 찾아봤어요. 다음으로 지금 AI 산업의 가장 큰 문제로 꼽히는 수익화 부진에 대한 대안으로 꼽히는 SaaS(소프트웨어형 서비스)에 대해서도 알아봤고요. 그리고 마지막으로 이번 사건을 한국에 사는 제 환경과 진로와 관련해서 생각해 봤습니다. 

 

 

 

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1. AI는 버블이다: 메타, 삼성전자 그리고 GM

결론부터 말하자면 전문가들은 현재 AI산업이 명백하게 버블이라고 말하고 있습니다. 버블은 자산의 시장 가치가 내재적, 물질적 가치와 분리되어 치솟고 그런 가치 상승에 대한 기대가 다시 투자자 수요를 부추기는 것을 말하는데 AI산업은 빼도박도 못하게 그렇거든요. AI에 과감하게 투자하는 빅테크 기업들은 원래 소프트웨어 상품이 많아서 제조업보다 실물자산 비중이 낮을뿐더러 기업가치가 순이익과 상당한 괴리를 보입니다. 단적으로 아래 챗GPT로 만든 메타(전 페이스북)와 삼성전자와 GM의 시가총액과 순이익 변화상을 비교한 그래프를 보세요(2012~2024).

 

  메타가 대표적인 소프트웨어 및 AI 기업이고 삼성전자가 제조업이지만 AI기업에 반도체를 납품하는 회사라면 GM은 상대적으로 제조업에 집중했어요. 그런데 GM은 눈물나니까 조금 제쳐두고 삼성전자는 순이익이 꾸준히 상승했고 대부분의 기간 동안 메타보다 높았지만, 기업가치에 있어서는 2018년 이후로는 엄청난 차이를 보이고 있죠. 

 

 

 

이런 변화상은 페이스북이 상장 직전이었던 2010년 시점에서 보면 상상하기 어려운 일이예요. 당시 여러 전문가들은 페이스북의 수익은 10억$에도 미치지 못하면서 기업가치가 330억$로 추산되는 것에 대해 허무맹랑하다며 비판했거든요. 하지만 2012년에 페이스북은 여전히 5억 달러에도 미치지 못하는 순이익에도 불구하고 5월 18일 약 1,040억 달러에 상장됐고, 2024년 현재 1조 3,053억 달러에 이르기까지 무서운 성장가도를 달리고 있죠. 이는 여전히 40억 달러에 미치지 못하는 순이익에 비해 엄청난 성장세이고, 그 이상의 순이익을 거두고 있는 삼성전자 같은 제조업 회사들보다 시가총액은 압도하며 세계 7위를 마크하고 있습니다. 그와 비슷한 스토리로 여차여차해서 오른편의 세계 10대 시총 기업(8.14일 자)에서 볼 수 있듯이 지금 세계 주식시장은 M7이 지배하고 있구요. 이게 M6와 거기에 기름 주고 자본주고 반도체 주는 회사들 목록 아니겠어요? 아프실까 봐 약도 주고요. 테슬라는 조금만 내려가면 12위에서 찾아볼 수 있습니다. 역시 갓 블래스 아메리카인가 봅니다..

 

 

2. 닷컴 버블과 'R의 공포'

 

 

하지만 악몽의 8월 5일에 메타의 주식 역시 전고점과 비교해서 약 12%나 하락했습니다. 다행히 금방 꽤나 회복했지만요. 사람들은 이번 폭락이 앞으로의 장기 침체의 서막일지 모른다며 'R(recession)의 공포'가 드리운다고 말합니다. 그래서 저는 전문가들이 닷컴버블과 비교해서 AI버블에 대해서는 어떻게 생각하는지 궁금했어요. 그리고 제가 읽은 글들에서는 대부분 AI버블이 닷컴버블과는 꽤나 다르다고 생각하더라고요. 아래는 대략적으로 전문가들이 말하는 그 차이점을 정리해 봤습니다.

 

 

 

1. 2000년 닷컴 버블 붕괴는 2001년 9.11 테러라는 예기치 못한 사고로 인해 금방 진화되지 못한 것이다. 

    → 내 생각: 하지만 우크라-러시아 전쟁이나 이란-이스라엘 전쟁이 갑자기 확전 된다면? 일본 지진 위기는? 전염병이 다시 창궐한다면?

 

2. 과거와 달리 현재 미국 정부는 코로나 이후로 재정적자를 감수하고 강한 경기 부양 정책을 지속하며 AI 기업들을 뒷받침하고 있다.

    → 내 생각: 그래서 더 위험할 수도 있지 않을까? 역사상 최대라는 미국의 재정적자 리스크가 터진다면? 

 

3. 닷컴 버블을 키운 투자자들은 대부분 개인 투자자(Apes, 한국의 개미)였던 반면, AI 종목은 연금 기금과 은퇴 포트폴리오, 그리고 ETF와 같은 거대 패시브 투자 등이 주요 투자자들이다.

     → 내 생각: 따라서 패시브나 자동 AI 투자가 단체로 하한가를 잡는다면 세상은 어떻게 될까.. 전문가들은 이번 폭락의 한 원인으로 이것을 꼽는다. AI가 인류를 멸망시키고 싶다면 LA에 핵폭발이 아니라 나스닥에 돌 하나만 던져도 될 것이다.

 

4. 닷컴 버블의 주역은 소규모 스타트업이었지만, AI 분야의 선두주자는 마이크로소프트와 구글 등 수익성이 높은 소수의 거대 기업들이다.

     → 내 생각: 반대로 말하면 하나의 대기업만 부진하거나 시장의 기대를 저버려도 파장이 클 수 있다.

 

 

전문가들은 또한 현재의 빅테크 기업들에 대한 투자가 지나치게 위험한 레버리지에 의존하고 있지 않다는 점에서 2008년 서브 프라임 모기지(비우량주택 담보대출) 사태 때와도 다르다고 말하고 있어요. 

  필립은 오히려 AI가 '건전한 버블'이며 이를 사랑하는 법을 배우자고 말합니다. AI버블은 투자가 내재적 가치와 지나치게 괴리되지도, 레버리지에 너무 의존하고 있지도 않기 때문에 미래에 중요한 산업을 육성시키고 투자자들에게 수익을 돌려주는 선순환을 하고 있다는 거죠. 

  하지만 AI 대기업들의 가장 큰 문제는 수익화로의 전환이 여전히 기약이 없다는 점이다. 현재 소프트웨어 부문에서 눈에 띄는 Open AI 조차 34억여 달러의 수익에 그치고 있다고 하죠. 이를 극복하기 위해 기업들은 어떤 해결책을 구상하고 있을까요?

 

 

3. 서비스의 소프트웨어화(SaaS): 수익 트렌드의 변화

  사실 닷컴버블이 일던 20세기 후반부터 최근까지도 테크 기업들이 판매하는 서비스 유형은 크게 달라지지 않았습니다. 버블이 시작된 1995년 태어난 마이크로소프트의 윈도우95는 본격적으로 전세계 비전문가들도 쉽게 소프트웨어 서비스를 이용할 수 있게 만들며 기술 기업들의 주가 성장을 이끌었어요. 그 후로 꽤 많은 시간이 흘렀지만 2023년 AI 서비스 코파일럿(copilot)의 론칭 이전 윈도우 11 까지도 마찬가지로 관건은 고객의 작업을 얼마나 잘 '보조'해주느냐 하는 것이었어요. 윈도우 같은 운영체제도 소프트웨어인 만큼, 이런 서비스 유형을 ‘소프트웨어의 서비스화’(Software-as-a-Service, SaaS)라고 부릅니다. SW기업은 고객이 작업에 이용해 능률을 향상할 수 있는 소프트웨어 툴인 '서비스형 소프트웨어'를 제공하는 거죠.

  한편 AI의 발달과 함께 SW기업들은 근본적으로 서비스 목적부터가 다른 소프트웨어를 내놓기 시작했어요. 아니 어떻게 보면 이 회사들이 내놓은 제품은 서비스 그 자체이기도 합니다. 왜냐하면 이 SW들은 고객의 작업을 보조하는데 그치지 않고 고객을 대신에 결과물을 창출하거든요. 이러한 서비스를 ‘서비스의 소프트웨어화’Service-as-a-Software(SaaS)라고 부릅니다. 주체가 앞선 소프트웨어에서 서비스로 옮겨진 것은 말 그대로 고객이 하던 작업-서비스를 SW가 대신 수행하게 됐기 때문이에요. 그 특성의 차이를 정리하면 다음과 같습니다.

 

	서비스형 소프트웨어	소프트웨어형 서비스
작업 주체	(SW를 이용하는)인간	(인간의 입력을 받은 SW인)대리자Agent
판매 상품	작업을 2~30% 효율화하는 '생산성 툴'	100% 결과물 제공하는 '생산 툴' (End-to-End. 입력=결과)
수익 모델	많은 고객 각자에게 대량의 SW	기업이 요청한 서비스 결과값 고가에 제공
평가 기준	얼마나 많이 팔리는가? 많은 구독자를 오래 유지하는가?	얼마나 완벽한 결과물을 제공하는가?
비유	셀프 세차장	자동 세차장

 

  여기서 중요한 점은 '평가 기준'이에요. 사실 서비스형 소프트웨어의 SW 자체를 평가하기는 쉽지 않아요. 결국 결과물은 사람이 만들어내는 만큼 이용자의 능력에 따라 효율성이 많이 갈리고, 너무 어렵고 기능만 많게 만들어도 너무 쉽게 만들어도 문제가 될 수 있죠. 따라서 기존에 SW와 그 판매 기업을 평가하는 기준은 결과적으로 얼마나 많이 팔렸나(팔았나)하는 점이었습니다. 이용자나 구독자를 많이 끌어모아 많이 팔릴 수 있으면 그만이었죠.

  반면 소프트웨어형 서비스의 평가 기준은 서비스 그 자체의 완성도입니다. 결국 고객이 요청한 서비스를 완성시키면 되므로 이제 완성도의 책임은 고객이 아닌 SW와 기업에게 주어지고 그것을 평가받는 대신 기존보다 훨씬 고가의 보상을 받을 수 있는 거죠. 사실 기업 입장에서는 값비싼 SW를 구매하더라도 많은 인력을 대체할 수 있다면 남는 장사니 까요.. 

  그리고 이렇게 SW와 그 제작사의 평가 기준을 바뀌어야 할 사람은  증권 애널리스트들도 포함될지 모릅니다. 즉 투자 분석가들 역시 특히 지금과 같은 산업의 격변기에는 기업을 평가할 때 (마치 이전 서비스형 소프트웨어의 평가 기준처럼) 과거의 수익에만 의존하지 말고 발전된 평가기준이 필요하다는 거죠. 예를 들면 '고객의 니즈를 얼마나 완벽하게 해결하는가, ' 나아가 '인간의 고민에 얼마나 근본적, 혹은 완전한 해결책을 내놓는가' 하는 점으로 평가받아야 할지도 모릅니다. 물론 이건 꽤나 금융보다는 기술 중심적인 생각이지만 기술이 점점 중요해지는 시대인만큼 눈여겨볼 만한 주장이죠. 이제 마지막으로 AI기술이 점점 더 중요해지는 이유들을 더 덧붙이고 난 후에 한국의 데이터 분석가로서 제 진로와 연관 지어 생각해 보겠습니다.

 

 

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정리하며_맘 편하게 주식이 아닌 지식에 투자하자

  전문가들이 입을 모아 하는 말이  'AI는 단기적으로 고평가 되어 있고, 장기적으로 저평가되었다'는 겁니다. 주식에서 고평가란 단적으로 해당 기업이 버는 수익에 비해 주가가 너무 높은 것을 말하죠. 따라서 위 말을 풀이하면 AI기업들의 주가가 단기적, 즉 기술의 발전이 아직 진행 중인 현재 단계로 보면 수익에 비해 너무 높지만, 장기적인 AI의 기능이 진보된 시점을 가정하면 주가가 아직 너무 낮다는 것을 뜻합니다. 빅테크 M7의 주가를 보면 이를 2010년도의 투자 전문가들과 달리 다수의 일반 투자자들을 본능적으로 알아챘는지도 모릅니다. 

  더 근본적으로 사상적인 관점에서 보면 유발 하라리가 사피엔스에서 말하듯 자본주의는 미래의 생산이 현재보다 더 풍부하리라는 ‘신용(믿음)’으로 인해 유지되는 시스템입니다. 고객이 은행에 예금을 하고 그 돈을 공장과 SW회사에 대출해서 발생한 이익이 고객에게 이윤으로 돌아가는 사이클은 앞으로 기업이 더 많은 생산을 하리라는 믿음 없이는 돌아갈 수 없는 것입니다. 그 믿음이 깨지고 생산성이 하락한다면 은행은 예금을 지급하지 못하고 사람들은 은행을 믿지 못하며 화폐는 유통되지 못해 가치가 휴지조각이 될 겁니다. 인간은 그런 침체의 위기 때마다 증기, 화석연료, 컨베이어벨트, SW, 그리고 최근의 AI 등을 통한 생산성 혁명으로 이를 극복해 왔죠.

 

하지만 인간이 침체의 역성장 사이클을 항상 피해 간 것은 아닙니다. 그것이 바로 2008년 '대침체'기에 일어났던 일이고 요즘 다시 발생할까 봐 사람들이 두려움에 떠는(R의 공포) 일이기도 하죠. 사실 미국은 닷컴버블 붕괴도 대침체도 코로나 위기도 제대로 해결한 적이 없습니다. 오른쪽 그래프(클릭 시 출처:investopedia)에서 보듯이 미국의 국가부채는 2000년부터 가파르게 증가하기 시작해서 2008년과 2020년 즈음에도 더 오르기만 했지 줄어든 적이 없거든요. 20204년 현재 미국의 국가부채는 35조 달러(4.7경 원에 달합니다..)로 미국 국내총생산의 99%인데 이는 무려 2차 세계대전 때와 비슷한 비율이라고 하죠.

  여기서부터는 사실 정치의 영역입니다. 만약 여러분의 집에서 사업이 잘 안 풀린다고 온 집안의 칫솔값까지 합친 돈만큼 빚을 지고 있다고 생각해 보세요. 게다가 빚을 값을 생각은 안 하고 점점 더 쌓이고만 있다고요. 그러면서 말하는 거죠 '걱정 마 은행은 우리 집에 있거든!' 네 미국은 달러 기축통화국이고 빚 갚을 돈이 없다면 마음대로 돈을 찍어낼 수 있습니다. 하지만 이 가족이 빚을 몽땅 내서 부자가 됐는데 온 동네 물건을 다 사고 다니느라 물가는 물가대로 올려놓고는 빚독촉도 안 받고 기세등등하다고 생각해 보세요. 주변 마을 사람들이 생활고에 허덕이면서 분노하고 당장 그 은행을 뺐어오고 싶지 않겠어요? 대략 미국과 달러는 그런 상황에 처해있고 우리나라를 비롯한 외국은 높은 물가와 경기 부진으로 신음을 하며 불만이 쌓여가고 있습니다. 하지만 미국은 여전히 그 해결방법으로 채무를 열심히 갚아나가는 것 따위는 추호도 생각하고 있지 않아요. 그랬다간 1998년 한국이 겪었듯이 기업들이 줄도산하고 미국은 패권을 누군가에게 내줘야 할지도 모릅니다. 대신 해결책 비슷한 것으로 미국은 더 높은 생산성, 압도적인 기술력, 더 많은 GDP를 추구하기로 했어요. 그러면 어떻게든 이자 정도는 갚아나가면서 신용도나 외국에 대한 기술, 자본 패권도 유지할 수 있다는 거겠죠.

  조금 멀리 돌아왔지만 드리고 싶은 말씀은 결국 미국은 사상적으로 보나 경제, 정치적으로 보나 AI산업의 성장과 발전을 결코 놓을 수 없다는 거예요. 국가부채 증가율을 상쇄할만한 높은 생산성은 미국이 스스로 옛적에 거의 놓아버린, 부가가치도 낮은 제조업으로는 결코 달성할 수 없는 것입니다. 금융과 AI를 비롯한 빅테크가 상호 의존하며 이루어지고 있는 성장이 좌초된다면 미국은 생각보다 큰 위험에 직면할 수 있으며 미국 정부는 이를 결코 좌시하지 않을 거예요. 즉 당신이 미국이, 자본주의가 적어도 생전에는 몰락하지 않을 것이라 철석같이 믿는다면 AI에 아무런 두려움 없이 투자하면 된다는 거죠.

  

  하지만 저는 불온하게도 갓 블래스 아메리카가 너무 불안해 보입니다. 게다가 미국과 연예인 걱정은 하는 게 아니라지만(?) 이러한 불안한 상황에서 한국은 더욱 심각한 불안정성을 보이고 있어요 지난 8월 5일 미국 나스닥이 최대 6.3% 하락할 동안 한국의 코스피는 한때 10.8%나 폭락하며 역사상 최대치의 하락폭을 기록했죠.. 이는 한국 주식시장의 취약한 구조 외에도 역설적으로 (다른 대부분의 나라들보다는 낫지만) AI 기술 발전이 미국보다 한참 더딘 한국이 그 산업의 흥망에는 더욱 민감하다는 것을 보여줍니다. 빅테크 기업들이 주도하는 미국 주식의 상승이 살짝 발을 절기만 해도 한국의 주식은 아주 굴러 떨어질 테니까요. 

  뿐만 아니라 한국은 미국과 비교도 안 되는 급속한 고령화와 노동력 감소로 인해 이미 세계 최고의 로봇 노동력 대체율을 보유하고 있다는 점에서 SaaS와 같은 인공지능의 노동력 대체 서비스 역시 더욱 절실합니다. 하지만 역설적으로 노동력이 부족하다는데도 대졸자가 만족할만한 일자리는 부족하기만 합니다. 청년 실업률이 전체 실업률의 3배에 가깝다는데 특히 대졸자 취업 포기자가 400만 명에 달한다고 하죠.

 

 

 여차여차해서 제 데이터 분석에 대한 열정은 더 불타오르는 것 같습니다!!(?) 네, 데이터 분석과 머신러닝 공부의 필요성에 더 확신을 가지게 되었어요. 왜냐하면 먼저 시간이 지날수록 더욱 급속하게 전 세계의 돈이 몰릴 곳이 아마도 AI와 데이터 산업이잖아요! 소비 상품으로 보나 관련 일자리로 보나 주식 투자금으로 보나 말이에요. 또한 AI 산업의 영향이나 필요성이 한국에서 더욱 결정적이기도 하죠. 들을 때마다 새로운 한국의 출산율 사정 아시죠? 생산성이 제고되지 못하면 미국은 패권을 좀 놓치겠지만 한국은 주식이 폭락하는 데서 그치지 않고 나라가 사라질 판이라고요.. 그리고 무엇보다 저는 쫄보라 이렇게 불안정한 상황에서 미국이든 어디든 어느 산업이든 큰돈을 투자하는 건 너무 불안한 것 같아요.. 그래서 차라리 AI 산업에 돈을 많이 투자하느니 보다 직접 그 유망한 산업의 일익을 담당할 수 있는 직업을 갖는 게 좋겠다고 생각했습니다. '주식보다 지식에 투자하자!' 나름 괜찮은 구호 아닌가요?