AI 버블이 터지게 될까?

(FT, Mar 28 2026) Will the AI data centre boom become a $9tn bust?

 

 

인류는 때때로 무언가를 만드는데 미칠때가 있다.

 

투자자들의 기대감은 급등하고, 수요에 대한 과장된 전망이 빠르게 확산되며, 투자는 급증한다. 그러나 이 열기가 식고 나면 길고 고통스러운 후유증이 뒤따른다.

 

철도, 초기 자동차 산업, 통신망, 셰일 오일 시추, 중국 아파트 시장 모두 이러한 사이클을 겪었다.

 

이제 그 차례는 AI 서비스를 구동하는 데이터센터다.

 

냉각 설비를 갖춘 이 전자 인프라에 대한 수조 달러 규모의 투자, 어쩌면 역사상 최대 규모의 평시 투자 프로젝트가 과거처럼 호황 뒤 붕괴라는 흐름을 피할 수 있을까.

 

일부 유력 인사들은, 적어도 자신들에게는 그렇다고 믿고 있다. 여기에는 Mark Zuckerberg를 비롯해 Alphabet, Microsoft, Amazon, Oracle의 경영진들이 포함된다.

 

애널리스트 집계(Visible Alpha 기준)에 따르면, 이들 5개 기업은 향후 5년간 총 4조 달러 규모의 자본 지출을 집행할 것으로 예상되며, 그 대부분은 자사 사업 구조를 바꿀 것으로 기대하는 데이터센터 투자에 집중될 전망이다.

 

 

이러한 지출은 이미 기업들의 재무상태표를 바꾸고 있다. 그동안 부채가 거의 없었던 Alphabet의 Google은 최근 채권시장에서 320억 달러를 차입했다. Meta Platforms는 지난해 11월 300억 달러 규모의 채권을 발행했으며, 대규모 데이터센터 프로젝트와 관련된 오프밸런스(재무제표 외) 약정도 늘리고 있다. 만약 이것이 또 하나의 투자 과열 사례로 판명된다면, 잃을 것이 매우 크다.

이처럼 과열된 분위기에도 불구하고, 실제로 얼마나 많은 데이터센터가 건설되고 있으며 비용이 얼마인지 파악하는 것은 의외로 어렵다.

 

McKinsey & Company 연구진은 2030년까지 AI 관련 컴퓨팅 인프라 규모를 5.2조 달러로 추산했다. 이는 약 125기가와트 규모를 기준으로, 기가와트당 약 400억 달러를 적용한 수치다. 데이터센터는 처리하는 데이터 양이 아니라, 최대 수요 시 필요한 전력 기준으로 규모가 측정된다. 참고로 2025년 영국의 최대 전력 수요는 46기가와트였다.

 

그러나 이 맥킨지 추정치는 이미 보수적으로 보인다. 1년 전만 해도 데이터센터 1기가와트당 비용은 칩과 하드웨어에 250억 달러, 토지·전력 등 기타 인프라에 150억 달러 정도로 계산할 수 있었다. 하지만 현재는 각각 약 350억 달러와 200억 달러 수준으로 올라간 것으로 업계 관계자들은 보고 있다. 이를 반영하면, 현재부터 2030년까지의 이론적 총 투자 규모는 약 6.9조 달러에 달하게 된다.

 

맥킨지의 추정치는 이른바 ‘하이퍼스케일러’ 기업들, 즉 Google, Meta Platforms, Amazon 등이 앞으로 집행할 막대한 투자까지는 충분히 반영하지 못했을 가능성이 있다. 애널리스트들이 예상하는 이들의 4조 달러 투자 중 절반 정도를 추가로 반영하면, 총 투자 규모는 무려 9조 달러 수준까지 치솟게 된다.

 

실질 기준으로 보면, 이는 중국이 부동산 시장이 침체되기 전인 2016년부터 2021년까지 주거용 부동산에 투자한 규모와 맞먹는 수준이다.

 

또한 Federal Reserve Bank of St. Louis 데이터에 따르면, 2000년대 닷컴 버블 붕괴 이전 5년간 미국의 컴퓨팅 장비 투자 규모의 두 배를 훌쩍 넘는다.

 

이러한 천문학적 투자가 실제로 집행된다고 가정하면, 과연 어느 정도의 수익률이 나와야 투자금의 정당성을 확보할 수 있는지를 따져볼 필요가 있다. 한 가지 방법은 투자자들이 최소한으로 받아들일 수 있는 수익률, 즉 자본비용을 충족하기 위해 필요한 최소 이익 수준을 계산해 보는 것이다.

 

그렇다면 그 수익률은 어느 정도일까? 유료도로, 발전소 같은 인프라 자산의 경우 부채와 자기자본을 합친 자본비용은 비교적 낮아 연 7~8% 수준일 수 있다. 하지만 데이터센터는 이보다 더 높은 위험을 가진다.

 

Michael Roberts 교수(Wharton School)는 경기 사이클과 연동되는 현금흐름을 가진 자산의 경우, 요구 수익률이 15% 이상이 될 수도 있다고 설명한다.

 

가령 데이터센터에 총 9조 달러가 투자되고, 이에 대해 연 10%의 수익률이 요구된다고 가정해보자. 그렇다면 연간 약 9,000억 달러의 이익이 필요하게 된다.

 

여기에 에너지 비용이나 감가상각 같은 비용을 반영한 이후의 수치다.

 

만약 이익률이 약 3분의 1 수준이라고 가정하면, 약 2조7,000억 달러의 매출이 필요하다는 계산이 나온다. 이는 공식 통계 기준으로 미국이 지난해 소프트웨어에 지출한 금액과 크게 다르지 않은 수준이다.

 

하이퍼스케일러 기업 입장에서 이러한 매출은 크게 두 가지에서 나올 수 있다.

 

하나는 자체 AI 연구를 통해 만든 제품과 도구를 판매하는 것이고, 다른 하나는 칩과 서버를 외부에 임대하는 것이다. Microsoft는 이 두 가지를 모두 수행하고 있다. Amazon과 Google은 주로 후자에 집중한다. 반면 클라우드 사업이 없는 Meta Platforms는 데이터센터에서 직접적인 매출을 창출하지 못하며, 구축하는 모든 인프라는 자사 서비스 용도로 사용된다.

 

하지만 더 깊이 들여다보면, 사업 모델은 점점 더 모호해진다. Google과 Meta Platforms는 자체 AI 모델이 광고 사업을 강화하고 사용자 체류 시간을 늘리고 있다고 주장한다. Microsoft는 AI 기능이 강화된 오피스 도구에 대해 요금을 부과하면서도, 소비자와 개발자를 유치하기 위해 일부 서비스는 무료로 제공하려 한다.

 

매출 기회를 추정하는 방식도 다양하다. 예를 들어 Wells Fargo 애널리스트들은 인터넷 광고 시장이 업계 전반에서 15% 성장하는 상황에서, Meta Platforms의 25% 성장률 중 약 10%포인트, 즉 연간 약 200억 달러 규모가 AI 덕분이라고 분석한다. 다만 Meta Platforms는 자체적으로 기대하는 수익률에 대해서는 별다른 언급을 하지 않고 있다.

 

투자자들의 신뢰는 예상대로 오르내리고 있다. Meta Platforms의 주가는 자본지출 전망을 상향했을 때인 10월에는 11% 급락했지만, 1월에 다시 상향했을 때는 오히려 10% 상승했다. Microsoft의 주가는 최근 분기 실적이 시장 예상치를 상회했음에도 불구하고 10% 하락했다. 분명한 점은, 막대한 현금이 자본지출로 흘러 들어가면서 단기적으로 주주에게 돌아갈 몫은 크게 줄어든다는 것이다.

 

 

물론 경영진들은 최대한 자신감을 드러내고 있다.

 

Satya Nadella는 AI가 “생산성 곡선을 끌어올릴 것”이라고 주장한다. Sam Altman은 “보편적인 극단적 부의 창출”을 예측한다. 그리고 Meta Platforms는 이달, 주가가 일부 경우 현재의 최대 6배까지 상승해야만 행사 가능한 스톡옵션을 최고 경영진에게 부여하며 강한 자신감을 드러냈다.

 

모든 것이 틀어질 경우는?

단기적으로 보면 이러한 자신감은 어느 정도 정당해 보인다. 자체 수요와 고객 수요를 합치면, 현재 구축 가능한 용량을 훨씬 초과하는 초과 수요가 존재하기 때문이다. 클라우드 용량을 임대하는 기업들은 고객 주문이 급증하고 있다고 보고하고 있으며, Microsoft, Google, Amazon의 매출 잔고(backlog)는 지난해 두 배로 증가했다고 Goldman Sachs 분석은 보여준다.

 

이는 만약 갑작스러운 시장 재평가가 발생하더라도, 하이퍼스케일러들이 단순히 투자 속도를 늦추는 방식으로 대응할 수 있음을 의미한다. 이는 1990년대 후반 통신망 투자 붐처럼 “지으면 수요가 따라온다”는 구조가 아니다. 당시에는 사용되지 않는 ‘다크 파이버’가 과잉 공급되어, 이를 소화하는 데 10년이 걸렸다.

 

그러나 작년에 통했던 전략이 내년에도 통할 것이라는 보장은 없으며, 공급이 수요를 초과하기 시작하지 않으리라는 보장도 없다. Mark Zuckerberg 역시 자신이 “가장 낙관적인 시나리오”를 기준으로 투자하고 있다고 인정한다. 기술은 빠르게 변하고, 이에 따라 필요한 용량과 그 위치에 대한 가정도 달라질 수 있다. 또한 고가의 칩이 얼마나 오래 사용 가능한지도 불확실하다.

 

또 다른 리스크는 AI 제품에 대한 수요가 예상보다 더 느리게 형성될 가능성이다. MIT의 작년 보고서에 따르면, 현재 기업 내 AI 프로젝트의 약 95%가 실패하고 있다. 과거 통신 버블에서는 인터넷 트래픽이 90일마다 두 배로 증가한다는 잘못된 믿음이 있었지만, 실제로는 1년에 한 번 증가하는 수준이었다. 특히 부채를 안고 있는 상황에서는 투자 타이밍이 재무적 성과에 결정적인 영향을 미친다.

 

일부 AI 업계 내부 인사들은 이미 과도한 전망이 가져올 위험을 경고하고 있다. Dario Amodei는 실제 수치가 예상에서 벗어날 경우, 과도한 자본지출에 ‘올인(YOLO)’한 기업들이 파산에 직면할 수 있다고 경고했다. 이는 일부 경쟁자들의 “한 번뿐인 인생” 식 과도한 낙관론을 지적한 표현이다.

 

OpenAI는 가장 큰 변수일 수 있다. Sam Altman의 회사는 한때 장기적으로 250기가와트 규모의 데이터센터 구축을 추진하려 했으며, 이는 10조 달러가 넘는 비용이 들 수 있는 수준이었다. 다만 OpenAI는 데이터센터를 자체 재무제표에 보유하지 않기 때문에, 실제 구축은 CoreWeave, Crusoe 같은 인프라 전문 기업들과 Nvidia, Advanced Micro Devices 같은 반도체 기업들에 맡겨졌을 가능성이 크다.

 

이후 Sam Altman는 계획을 일부 조정했다. OpenAI는 당초 8년간 1조4천억 달러를 데이터센터 임대에 지출할 계획이었지만, 현재는 4년간 6천억 달러로 축소했다. 또한 몇 달 전 출시했던 전력 소모가 큰 영상 생성 모델 ‘Sora’도 중단하기로 했는데, 이는 재무적 규율이 점점 더 중요해지고 있음을 보여준다. Meta Platforms의 구조조정과 보너스 축소 역시 비슷한 흐름을 시사한다.

 

더 특이한 변수는 OpenAI의 이른바 ‘자기희생 조항’이다. Sam Altman는 경쟁사가 초인적 인공지능에 근접할 경우, OpenAI의 개발을 중단하고 오히려 그 경쟁사를 돕겠다고 약속한 바 있다. 이것이 실제로 어떤 의미를 갖게 될지는 불확실하다. 향후 OpenAI가 사용할 데이터센터에 투자하는 투자자들은 이런 상황이 발생하지 않기를 바랄 것이다.

 

이와 별개로, 하이퍼스케일러들조차 실제로 얼마나 많은 인프라가 필요한지 명확히 파악하고 있는지 의문이다. Meta Platforms는 자체 투자 계획에 대한 가이던스를 제시하면서도, 동시에 다른 클라우드 사업자들의 인프라를 임대하는 계약도 체결하고 있어 실제 수요 규모가 불분명하다. AI 모델 개발 기업 간 경쟁이 치열한 만큼, 이러한 불확실성은 의도된 것일 가능성이 크다.

 

만약 Mark Zuckerberg가 향후 4년간 약 6,200억 달러 투자 계획 중 상당 부분을 집행한 이후 전략을 바꾸거나, 나중에 필요 없다고 판단할 인프라 임대 계약을 체결하게 된다면, 투자자들은 자본을 낭비했다며 반발할 것이다. 다만 Mark Zuckerberg는 차등 의결권 구조를 통해 회사를 지배하고 있기 때문에, 투자자들이 할 수 있는 일은 불만을 표하는 것 정도에 그친다.

 

그렇다고 해서 대규모 투자 축소가 Meta Platforms에 생존 위기를 초래할 가능성은 낮다. 이 회사는 지난해 광고 매출만 약 2,000억 달러에 달했다. Google, Amazon, Microsoft 역시 기반이 되는 핵심 사업을 보유하고 있다. 반면 OpenAI는 그렇지 않다.

 

또한 이들 대형 기술 기업들은 투자 재원을 상당 부분 자체 현금흐름에서 충당하고 있다는 점에서 과거 투자 버블과는 상황이 다르다. 과거에는 대규모 투자가 부채나 주식 발행으로 조달되었고, 버블이 붕괴되면 남는 사업 자체가 없는 경우도 많았다. 빅테크가 투자금을 모두 회수하지 못할 수는 있지만, 적어도 생존 자체가 위협받을 가능성은 낮다는 의미다.

 

데이터센터 투자 열풍에서 눈에 띄게 한발 물러나 있는 기술 기업은 Apple이다. 경쟁사들이 대규모 부채 발행과 고정자산 투자에 적극 나서는 가운데, Apple은 매우 가벼운(lean) 재무구조를 유지하고 있다.

 

이 회사는 자체 AI 기능을 위해 Google과 협력하고 있으며, ‘인텔리전스’ 기능도 일부 도입했지만 성과는 그다지 인상적이지 않았다. 아이폰을 만든 기업인 Apple은 모델을 처음부터 직접 개발하는 데 필요한 막대한 투자는 피하고 있는 모습이다.

 

이 차이를 이해하려면 다소 전통적인 재무 지표인 ‘고정자산 회전율(fixed asset turnover)’을 보면 된다. 지난해 Apple은 재무제표상 유형자산 1달러당 8달러 이상의 매출을 창출했다. 반면 Amazon은 약 2달러, Meta Platforms는 1달러를 조금 넘는 수준에 그쳤다. 그리고 대부분의 하이퍼스케일러 기업에서는 이 수익성이 빠르게 하락하고 있는 추세다.

 

Apple의 CEO Tim Cook에게 있어, 전 세계를 서버로 뒤덮는 데 관심이 없다는 점은 천재적인 선택일 수도 있고 치명적인 오판일 수도 있다.

 

The Carlyle Group의 전략 책임자 Jason Thomas는 이를 “이분법적 선택지(binary option)”에 비유한다. 만약 Apple이 디바이스 시장에서의 지배력까지 잃게 된다면 — OpenAI, Google, Meta Platforms 모두 자체 기기를 개발 중이다 — 상황은 심각해질 수 있다.

 

다른 관점에서 보면, 아이폰 제조사인 Apple은 자사의 재무 여력을 다른 방식으로 활용할 수 있다. Tim Cook는 특정 작업에 가장 적합한 AI 모델을 기준으로 파트너를 선택할 수 있으며, 전혀 다른 유형의 거래를 추진할 수도 있다. 이론적으로 Apple은 Disney를 인수해 소비자 미디어와 기술을 결합한 거대 기업을 만들 수도 있다. 이 비용은 Google이 올해 자본지출로 책정한 1,850억 달러보다 약간 더 큰 수준이다.

 

또한 AI는 결국 어디선가 사용되어야 하며, 수억 명의 사용자가 실제로 대형 언어모델과 상호작용하는 컴퓨팅 기기 측면에서는 Apple이 여전히 강점을 갖고 있다. 이는 스마트폰뿐 아니라 PC도 포함된다. 지난해 말 출시된 맞춤형 AI 개인 비서 ‘OpenClaw’는 가정용 컴퓨터에서 구동될 수 있는데, 이로 인해 기술 애호가들 사이에서 안정성과 사용성이 뛰어난 Mac Mini 구매가 급증했다.

 

이와 관련해 Apple에 유리하게 작용할 수 있는 또 다른 변수는 ‘엣지 AI(edge AI)’로의 이동이다. 이는 클라우드가 아닌 로컬 기기에서 실행되는 AI 모델을 의미한다.

 

Mark Zuckerberg, Sam Altman 등은 클라우드 기반의 초강력 AI를 향해 나아가고 있지만, 많은 사용자들에게는 노트북이나 스마트폰에서 작동하는 더 단순한 모델만으로도 충분할 수 있다.

 

만약 이것이 미래라면, 빅테크의 세대적 투자 경쟁에서 한발 물러나 있는 전략은 오히려 현명한 선택이 될 수 있다.