빅테크들의 자본 지출 과잉은 비합리적 과열일 수 있다

 

(The Economist, May/16/2024) Big tech’s capex splurge may be irrationally exuberant

 

Beware of overhype and overbuild 과대 선전과 과잉 투자에 대한 경계

 

19세기 철도 광풍에서부터 인터넷 시대 초기의 통신 붐에 이르기까지, 새로운 기술에 대한 흥분으로 인한 인프라 과잉 투자의 경고적 사례는 많다. 생성형 인공지능(AI)의 부상과 함께 역사는 반복되고 있다.

 

최근 몇 주 동안 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트 등 4대 기술 기업은 올해 총 2000억 달러에 가까운 금액을 주로 데이터 센터, 칩, 그리고 생성형 AI 모델을 구축, 훈련, 배포하기 위한 기타 장비에 투자하기로 약속했다. 이는 작년의 과도한 지출보다 45% 더 많은 금액이다. 메타의 마크 주커버그와 같은 기술 거물들은 이러한 투자가 수익을 창출하기까지 수년이 걸릴 수 있다고 인정한다. 이는 AI 군비 경쟁이다.

 

기술 기업들은 인프라만 구매하는 것이 아니다. 지난 몇 년 동안 그들은 OpenAI, Anthropic 및 기타 기초 모델 제작사에 벤처 캐피털(VC)을 투자하는 열풍에 동참했다. 전통적인 VC 기업들은 닷컴 붐 이후로 이런 대기업들의 간섭을 본 적이 없다고 불평한다.

 

기술 대기업들은 현금이 넘치고 있어 돈을 마음껏 쓸 여유가 있다. 하지만 과거의 사례를 보면 붕괴가 올 것이며, 이 기업들이 주식 시장에서 차지하는 비중이 크기 때문에 그들의 과도한 흥분이 과잉 생산으로 이어진다면 그 결과는 엄청날 것이다.

 

역사는 교훈을 준다. 초기에는 곧 더 강력한 기관차로 대체될 기관차를 위해 철도 선로가 깔렸다. 차량이 더 무거워짐에 따라 선로를 더 튼튼한 것으로 교체해야 했다. 1990년대에 통신 기업들은 사람들이 온라인 접속에 높은 요금을 기꺼이 지불할 것이라고 믿고 자본 지출을 3.5배 늘리고 60만 km의 케이블을 설치했다. 그러나 사용자들은 인터넷이 무료여야 한다고 생각했다. 모건 스탠리는 이를 오늘날의 데이터 센터와 비교한다.

 

데이터 센터는 생성형 AI를 훈련하고 실행하는 데 사용되는 칩인 점점 더 강력해지는 그래픽 처리 장치를 감당하기에 부적절할 수 있다. 챗봇과 기타 화려한 "생성형 AI" 도구에 대한 사람들의 지불 의사에 대한 기술 대기업들의 가정도 마찬가지로 잘못되었을 수 있다.

 

대형 기술 기업들이 비합리적인 과열에 빠졌다는 모든 징후가 있다. 과도한 지출은 위험 중 하나다. 월스트리트는 이미 4개 기업의 자본 지출이 향후 5년 동안 1조 달러에 이를 것이라는 놀라운 전망을 하고 있다(애플은 더 신중한 접근을 취하고 있다). 결과적으로 수익은 늘어날 수 있지만 비용도 늘어날 것이다.

 

여기에는 뛰어난 엔지니어들의 높은 급여와 생성형 AI의 막대한 요구를 처리할 수 있는 데이터 센터의 엄청난 전기 요금이 포함된다. 지금도 투자자들은 이러한 도박에 대해 미온적이다. 최근 몇 주 동안 그들은 구글의 자본 지출 계획에는 박수를 보냈지만 메타의 계획에는 찬물을 끼얹었다. 주커버그와 다른 이들이 이전에 거대한 프로젝트에 돈을 낭비한 방식을 고려하면, 그들이 불안해할 만한 이유가 충분하다.

 

또 다른 위험은 모델이 상품화될 수 있다는 것이다. 알파벳, 아마존, 마이크로소프트와 같은 클라우드 컴퓨팅 "하이퍼스케일러"들은 최첨단으로 간주되는 대규모 독점 AI를 구축하고 투자했다. 그들은 또한 메타가 만든 것을 포함하여 더 작고 오픈 소스인 대안들도 운영하고 있는데, 이들은 점점 더 좋아지고 저렴해지고 있다. AI 애호가들의 허브인 Hugging Face는 650,000개 이상의 모델을 나열하고 있다. 이들이 대규모 독점 모델로부터 더 많은 시장 점유율을 가져갈수록 투자 수익률은 낮아질 가능성이 있다.

 

마지막 위험은 규모가 커질수록 수익이 체감한다는 것이다. 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터로 거대 기업들의 모델은 더 커지고 있다. 그러나 더 많은 돈을 투자한다고 해서 비례적으로 더 좋아질 것이라고 가정해서는 안 된다. 5월 13일, OpenAI는 GPT-4o라는 새로운 버전의 GPT-4 모델을 출시했다. 이는 더 빠르고 언어 능력이 향상되어 더 많은 대화를 할 수 있다. 그러나 일부 전문가들이 기대했던 완전히 새로운 GPT-5는 아니었다. 점점 더 커지는 모델이 투자 대비 효과 테스트를 통과할 수 있을까?

 

모든 군비 경쟁과 마찬가지로, 지출의 원동력은 공격적인 것만큼이나 방어적이다. 4개 기업 중 어느 곳도 뒤처지고 싶어 하지 않는다. 다행히도 사회 전체에 대한 피해는 제한적일 것 같다. 철도 선로와 통신 케이블과 마찬가지로, 과잉 용량은 물건을 더 저렴하게 만든다. 많은 인프라 붐에서 혜택은 기반을 다지는 사람들보다는 사용자들에게 더 많이 돌아간다. 이번에도 그런 일이 일어난다고 해서 놀라지 마라.