지난주 투자자들은 AI 수요에 대한 우려에 다시 직면했다.즉 OpenAI의 연환산매출(revenue run rate)이 약 500억달러로 확인되면서 이는 한달전 시장 예상치인 약 700억달로보다 200억달러 낮은수치로 알려지면서 나스닥은 8월 이후 최대 일일 하락폭을 기록했다. 

그러나 이러한 낮은 연환산 매출은 회계처리방식의 차이에 의한 착시와 비대칭정보현상인데 앤트로픽 방식은 총액 매출을  회계 방식으로  클라우드 업체를 통해 서비스를 제공할 때 이용자가 결제한 금액 전체를 매출로 잡고, 클라우드 업체에 주는 수수료는 비용으로 처리하는 한편 OpenAI 방식은 순액을  매출의 회계방식으로  파트너사를 거쳐 판매된 금액 중 수수료를 제외하고 실제 자사로 유입되는 순수 금액만 매출로 분류한다 투자자들이 두 회사를 동일한 기준으로 즉 앤트로픽 방식으로 비교하기 위해 OpenAI의 7월 매출을 재산출 약 400억 달러 추정했고, 여기에 이후의 매출 성장률을 곱하면서 시장 전반에 700억 달러'라는 추정치가 과도하게 부풀려져 공유되었던 것이지만 실제 OpenAI의 회계 기준 기준으로는 9월 말 500억 달러 수준이 맞는것이다.

한편 이러한 연환산 매출(revenue run rate)은 매출 계산 방식에 있어서도 특정 기간 즉 1 개월, 1분기의 실적이 향후 1년간 이어진다고 가정하고 계산한 연 매출을 의미하기에 예를 들어 한 기업의 지난달 매출이 10억달러라면 12를 곱하여 단순리 120억달러를  연환산 매출로 상정한다. 

이러한 방식은 성장기 기업, 특히 AI기업들의 의 매출 추세를 파악하는 데 유용하지만, 계절성이나 일회성 요인을 반영하지 못하는 한계가 있다. 하지만 초기 시장 기대치와 최근 미디어 보도에서 인용된 수치 사이의 격차는 부분적으로 매출 인식 방법의 차이를 반영할 수 있고  최근 산업 데이터는 AI에 대한 수요가 여전히 견조하다는 것을 계속 보여주고 있다.결국 다음날  블룸버그는 오픈AI의 9월 말 기준 연환산 매출이 500억달러지만 올 연말쯤 700억달러를 달성할 것이라는 전망을 보도후  주식시장은 다시 크게 상승하였다.

일반적으로 AI 수요 및 투자 우려중 가장 많이 언급되는부분은 막대한 자본지출(Capex)대비 실질적인 수익창출및 시장 가치 정당성에 대한 논의다. 데이터센터 구축 및 모델 훈련 비용이 기하급수적으로 늘어난 반면, 실제 AI 기반 서비스로 창출하는 매출및 수익 속도가 기대에 미치지 못한다는 지적이 나오고 AI 과잉투자가 장기적으로 설비투자 둔화 및 금융 시스템 불균형으로 이어질 가능성을 경고하고 있으며 전력 공급 제약 및 초고속 데이터 전송 병목현상으로 인해 단기 생산성과 성장이 제약을 받을 수 있다는 것이다 

또한 필자가 보는 중요한 시사점중 하나는 최근 노벨 경제학상 수상자인 폴 크루그만(Paul Krugman) 프린스턴대 명예교수가 경고한 'AI 편중으로 인한 구축효과(Crowding-out Effect)이다. 즉 빅테크 기업들의 폭발적인 AI 데이터센터 및 인프라 투자가 자본, 자원, 금리를 독점하면서 실물 경제의 다른 필수 분야 투자를 밖으로 밀어내고(Crowd out) 있다는 현상을 지적하고 있다.

 경제학에서의  '구축효과'는 원래 정부가 국채를 대량 발행해 지출을 늘리면 시중 금리가 올라 민간 투자가 위축되는 현상을 뜻지만 크루그만은 정부가 아닌 '민간 빅테크 기업들의 AI 지출 급증'이 시장 전체의 자금을 싹쓸이하면서 동일한 구축효과를 일으키고 있다고 경고한다.  실질 금리 상승 압력은 완전고용 상태에 가까운 경제에서 빅테크 기업 즉 하이크스케일러들이 데이터센터 확충 등을 위해 막대한 자금을 차입 및 투자하면서 신용 수요가 급증하는데 이에 따라 경제 전반의 금리와 자본 비용이 상승하게 된다. 또한 데이터센터 건설 및 AI 모델 훈련에 필요한 건설 자재, 전력망(Energy/Grid), 반도체 부품, 전문 인력 등이 AI 분야로만 쏠리게 되는 자원의 독점화 문제가 발생하게 되는것이다. 

이렇게 크루그만이 경고한 위험성은 상승한 금리와 자본 부족 때문에 일반 기업의 설비투자, 주택 공급/건설, 사무실 및 제조 공장 건설 등 경제의 기반이 되는 실물 투자가 후순위로 밀려나 위축되고 있고 이는 1990년대 말 닷컴 붐 당시에는 해외 자본 유입 등의 완충 지대가 있었으나, 지금의 AI 투자 붐은 과거보다 훨씬 더 실시간으로 타 산업의 투자를 직접 밀어내고 있으며, 이는 이미 데이터로 측정 가능한 현실적 위험이라고 강조하고 있다.

  따라서 데이터센터와 인프라 중심의 투자는 대규모 실물 자본을 흡수하지만, 일반적인 공장이나 서비스업 투자에 비해 지속적인 민간 일자리 창출 효과는 제한적일 수 있어 고용 및 실물 경기 개선 측면에서 불균형을 초래한다는 것이다. 결국 AI라는 단일 섹터로 자원과 자금이 지나치게 한섹터로만 편중되어 AI 성장과정에서 다른 모든 산업과 사회적 필수 인프라가 자금난과 높은 금리로 피해를 보고 있다는 경고 이다 

 그러나 이러한  여러 긍정적/부정적 뉴스및 경고에도 불구 AI는 이전에 경험하지 못했던 새로운 산업혁명이고 여전히 경쟁적으로 성장하고 있다. 우리 주변 생활에 있어서도 최근에 보여준 소비자용 AI 에이전트의 초기 도입은 적어도 수요가 크게  증가하고 있음을 보여주고 있다.

 한 달 전 출시된  Meta의 Muse AI 어시스턴트는 Sensor Tower 데이터 기준에 따르면 벌써 660만 건 이상의 다운로드를 기록했으며, 일일 활성사용자는 180만 명까지 도달했다. 아마도 최근 출시된 다른 소비자용 AI 에이전트들의 채택률은 좀더 지켜봐야 하지만, 이러한 초기 수치들은 소비자용 AI 에이전트의 채택 증가가 AI 수요를 어떻게 더 확대할 수 있는지에 대한 고무적인 신호를 제공하고 있는것이다. 또한 최근 반도체 매출 수치는 지속적인 컴퓨팅 수요를 시사하는데 TSMC는 지난주 분기 매출이 51% 증가했다고 보고했다. 

그리고 TSMC 3분기 실적 발표는 이번주 예정이다.  이미 시장에서 3나노 설비투자(N3 capacity) 상향과 성숙 노드(mature node) 가격 인상은 긍정적으로 판단하고 있고  견조한 AI 칩 수요, 하이퍼스케일러 지출 증가하고 있고 TSMC의 3나노 공정 생산 능력이 예상보다 더 빠르게 확대되고 EUV(극자외선) 노광 장비의 처리량을 높이는 생산성 향상 패키지 구매로 설비투자도  증가하고 있다 

또한 지난주에 삼성전자는 향후 몇 주 내 전체 실적 발표를 앞두고 분기 영업이익이 거의 9배 급증했다고 밝혔다. AI 서버 조립업체 Hon Hai Precision Industry(폭스콘)도 분기 매출 추정치를 상회했으며, Marvel은 2028 회계연도 매출 전망을 상향 조정하고 긍정적인 장기 실적 전망을 제시하고 있어 다가오는 3분기 실적이 AI 컴퓨팅 및 인프라에 대한 견조한 수요의 추가 증거를 제공할 가능성이 높은 가운데, 시장은 향후 몇 주 동안 펀더멘털이 AI 트레이드를 주도할 것으로 예상하고 있다.

한편, 대규모 클라우드 컴퓨팅 인프라를 운영하는 대표적인 기업들인 Amazon(AWS), Microsoft(Azure), Google(GCP), Meta 등의 하이퍼스케일러의 수익화는 더욱 가속화될 것이다.

이들은 AI 모델 학습과 추론에 필요한 대규모 컴퓨팅 자원을 제공하며, AI 수요 증가의 주요 수혜자로 여겨지는데 수익화(monetization)는  이들이 클라우드 서비스, AI 도구, 광고 등을 통해 실제 매출을 창출하는 것을 의미하기에 하이퍼스케일러 수익화 진전은 기술주 실적 시즌 동안 또 다른 핵심 초점이 될 것이다. 

시장은 9월 분기 클라우드 매출이 전년 대비 평균 58% 성장하여, 6월 분기의 48% 증가에서 더욱 가속화될 것으로 예상한다. 실제로 소비자용 AI 에이전트는 구독 및 광고에서 거래에 이르기까지 수익화 기회를 확장하는 차세대 성장 동력이 될 수 있다. 더 광범위한 채택은 클라우드 활용률도 높여, 하이퍼스케일러의 인프라 지출과 매출 성장 사이의 더 명확한 연결고리를 제공할 것으로 전망된다.

물론, 모든 투자에 있어서 분명 주시해야 할 리스크는 있다. 이제  AI 가 5년 차에 접어들면서, 성장, 자금 조달, 그리고 최근 부각이 되고 있는 안전성에 대한 지속적인 우려는 변동성 시기를 계속 초래할 수 있다. 따라서 투자자들은 구조적 기회에 계속 참여하되, 포지셔닝에 있어 더욱 선별적이고 규율 있게 접근해야 한다고 생각한다. 따라서 기술주에 대한 분산된 접근 방식을 권장하며, AI 지출의 수혜를 받는 고품질 반도체 및 하드웨어 기업, 메가캡 플랫폼, 그리고 방어적 기술 기업에 대한 투자가 필요한 시점이다

또한 지난주에 삼성전자는 향후 몇 주 내 전체 실적 발표를 앞두고 분기 영업이익이 거의 9배 급증했다고 밝혔다. AI 서버 조립업체 Hon Hai Precision Industry(폭스콘)도 분기 매출 추정치를 상회했으며, Marvel은 2028 회계연도 매출 전망을 상향 조정하고 긍정적인 장기 실적 전망을 제시하고 있어 다가오는 3분기 실적이 AI 컴퓨팅 및 인프라에 대한 견조한 수요의 추가 증거를 제공할 가능성이 높은 가운데, 시장은 향후 몇 주 동안 펀더멘털이 AI 트레이드를 주도할 것으로 예상하고 있다 

한편, 대규모 클라우드 컴퓨팅 인프라를 운영하는 대표적인 기업들인 Amazon(AWS), Microsoft(Azure), Google(GCP), Meta 등의 하이퍼스케일러의 수익화는 더욱 가속화될 것입니다.이들은 AI 모델 학습과 추론에 필요한 대규모 컴퓨팅 자원을 제공하며, AI 수요 증가의 주요 수혜자로 여겨지는데 수익화(monetization)는  이들이 클라우드 서비스, AI 도구, 광고 등을 통해 실제 매출을 창출하는 것을 의미하기에 하이퍼스케일러 수익화 진전은 기술주 실적 시즌 동안 또 다른 핵심 초점이 될 것입니다. 

시장은 9월 분기 클라우드 매출이 전년 대비 평균 58% 성장하여, 6월 분기의 48% 증가에서 더욱 가속화될 것으로 예상한다. 실제로 소비자용 AI 에이전트는 구독 및 광고에서 거래에 이르기까지 수익화 기회를 확장하는 차세대 성장 동력이 될 수 있다. 더 광범위한 채택은 클라우드 활용률도 높여, 하이퍼스케일러의 인프라 지출과 매출 성장 사이의 더 명확한 연결고리를 제공할 것으로 전망된다.

물론, 모든 투자에 있어서 분명 주시해야 할 리스크는 있다. 이제  AI가 5년 차에 접어들면서, 성장, 자금 조달, 그리고 최근 부각이 되고 있는 안전성에 대한 지속적인 우려는 변동성 시기를 계속 초래할 수 있다. 따라서 투자자들은 구조적 기회에 계속 참여하되, 포지셔닝에 있어 더욱 선별적이고 규율 있게 접근해야 한다고 생각한다. 따라서 기술주에 대한 분산된 접근 방식을 권장하며, AI 지출의 수혜를 받는 고품질 반도체 및 하드웨어 기업, 메가캡 플랫폼, 그리고 방어적 기술 기업에 대한 투자가 필요한 시점이다.

칼럼니스트  Alex Chang (Aspenwood Capital/Family Office)  

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