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인공지능(AI) 관련 주가가 급등하자 다시 ‘AI 거품’ 논쟁이 고개를 들고 있다. 뉴욕증시에서 29일(이하 현지시간) AI 가속칩 시장을 장악한 엔비디아는 사상 최초로 시총 5조 달러 기업이 됐다. AI 거품론과 확장론이 맞서는 가운데, 최근 분기 실적을 발표한 알파벳·마이크로소프트(MS)·메타·엔비디아 등 빅테크의 실적에서 AI의 투자 효과가 드러나고 있어 확장론에 일단 힘이 실린다.
최근 실적 발표를 한 SK하이닉스와 삼성전자도 데이터센터용 고대역폭메모리(HBM) 매출 급증 실적을 발표하며 AI 인프라 투자가 강력함을 보여줬다.
한켠에선 대규모 투자에 비해 당장증권대출
의 이익 창출은 제한적이라는 비판과 함께 대형언어모델(LLM)으로는 AI 발전이 한계에 직면할 것이라는 근본적 회의론까지 일고 있다.
그러나 일선 기업의 활동 지표라 할 수 있는 빅테크 클라우드 서비스 부문이 지속적인 성장세를 보이고 있는 점은 AI가 일선 비즈니스에 깊숙이 녹아들고 있음을 보여준다. AI 확장론이 확인되는 지점이다.
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이날 실적발표를 한 구글 모회사 알파벳은 AI 인프라에 대한 기업 수요가 급증하며 구글 클라우드 매출이 151억6000만달러를 기록하며 시장 예상치(147억2000만달러)를 크게 웃돌았다. 구글이 광고플랫폼 구글 애즈 전반에 AI를 채용하고 있는 점을 감안하면 광고 부문에서도 AI의 기여도는 적지 않을 것이다.
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도 2025 회계연도에도 클라우드·AI 사업을 앞세워 분기 매출과 순이익 모두 가파른 성장을 기록했다. 회사측은 인텔리전트 클라우드(애저 포함) 및 AI 서비스 수요가 분기 실적을 견인했다고 밝혔다.
메타도 광고 회복과 AI 제품·서비스에 대한 지속 투자로 매출 신장세를 이어갔다. 다만 최근 분기에 일회성 세금 비용을 반영해 실적 악화 모인디에프 주식
양새를 보였다.
엔비디아는 데이터센터용 GPU와 신형 아키텍처 ‘블랙웰’의 수요 폭발로 역대 최대의 기록적 실적을 냈다.
한국 반도체 업계도 ‘AI 수혜’가 확인되는 모습이다. SK하이닉스는 최근 HBM과 고성능 서버용 제품 판매 호조로 사상 최대 분기 실적을 발표했다. 삼성전자 역시 메모리 부문이 AI 인프라 수요에 힘제이스톡
입어 대폭적 실적 개선을 보였다.
업계 전문가들은 대규모 AI 모델 학습에 필요한 HBM 수요가 지속적으로 증가해 당분간 공급 부족과 고마진 상황이 이어질 것으로 보고 있다.
그럼에도 ‘투자 대비 수익’의 관점에서 보면 불확실성은 여전하다. 스탠퍼드의 HAI 지수는 민간 영역의 AI 투자가 최근 1~2년 사이에 수백억 달러대에서 연간 수조 달러 수준으로 불어났음을 제시하며 주의를 환기했다. 특히 2024년 이후 미국의 민간 AI 투자는 천문학적으로 늘어났다는 점을 경계했다.
PwC 등은 AI가 2030년까지 글로벌 경제에 수조 달러의 가치를 창출할 것으로 내다본다. 하지만 많은 학계·시장 전문가들이 당장의 투자 회수 가능성, 사업화 속도, 규제와 윤리 문제 등을 이유로 ‘거품’ 우려를 제기하고 있는 점도 상기할 필요가 있다.
스탠퍼드 HAI는 현재 AI에 투자가 집중되는 현상을 2000년대 초 닷컴 버블과 유사한 과열 징후를 보인다고 경고한다.
기술적 한계 역시 현실 검증을 필요로 한다. LLM 기반 AI는 텍스트 생성에서 혁신을 이뤘지만 ‘환각’(hallucination, 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 만들어내는 문제) 문제, 복잡한 논리 추론의 한계, 데이터·프라이버시·공정성 이슈 등이 꾸준히 보고되고 있다.
일부 학술 연구는 대규모언어모델의 근본적 한계가 완전히 해소되기 어렵다는 점을 이론적으로 주장하기도 한다.
특히 메타의 수석 AI 과학자이자 딥러닝 분야의 세계적 석학인 얀 르쿤(Yann LeCun) 뉴욕대 교수는 최근 한국에서 열린 심포지엄에서 현재의 LLM 중심 AI 패러다임의 근본적 한계를 지적했다.
그는 5년 내에 현재의 LLM 아키텍처는 구식이 될 것이라고 폭탄 선언을 했다. 그 핵심적 이유는 LLM의 추론 능력 결여다. LLM은 학습된 대규모 텍스트 패턴을 기반으로 다음 토큰(단어)을 예측하는 시스템으로, 이는 진정한 추론 능력이나 장기적인 계획능력과는 거리가 멀다는 것이다. LLM은 단순히 방대한 데이터에서 통계적 패턴을 집어낼 뿐, 인간처럼 개념과 논리 구조를 이해하고 복잡한 행동 시퀀스를 처리할 수 없다는 지적이다.
이런 상황에서 기업들의 대규모 투자와 기대가 어긋날 수 있다는 우려가 제기된다. 천문학적인 자금을 투자했는데, 그 길이 잘못된 길이었다면 거대한 매몰비용이 발생할 수 있기 때문이다.
AI 확장론자들의 반박은 거세다. 이미 실적 지표로 확인되는 클라우드·데이터센터 매출, 메모리 수요 증대, 장기적 투자 선순환 효과를 근거로 AI 투자가 실물 경제에 뿌리를 내리고 있다고 주장한다.
비관론자들은 투자 효율성, 일부 과대평가된 사업 모델, LLM의 한계, 규제 리스크를 들어 조정 가능성을 경고하지만, 시장의 균형은 결국 효율적인 사업 모델과 실제 고객(기업·정부)의 지출 전환 의사, 그리고 기술적 위험(특히 신뢰성·안전성 개선)이 해소되는 속도에 달려 있다는 것이다.
이런 주장은 특히 엔비디아 CEO 젠슨 황에 의해 뒷받침되고 있다.
뉴욕 증시에서 사상 처음으로 시총 5조 달러 기업이 된 엔비디아의 CEO 젠슨 황은 28일 엔비디아 개발자 행사에서 AI 거품론을 일축했다. 그는 엔비디아의 최신 주력 인공지능 프로세서인 ‘블랙웰’이 전례없는 매출 성장세를 이끌 것이라고 자신했다. 그는 오픈AI, 팔란티어, 우버 등과 투자 및 협업 계획을 밝히며 “업계 전반에 걸쳐 AI 생태계가 구축되고 있다”고 밝혔다.
여기서 그치지 않고 15년 만에 방한하는 그는 30일 저녁 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대차그룹 회장 등과 ‘치맥 미팅’을 갖는 등 한국 반도체 기업들과 협력을 강화하고 있다. APEC CEO 서밋에 참석 차 방한하는 것을 계기로 시진핑 중국 국가주석 등을 만나는 등 AI 생태계 확대에 적극 나설 방침이다.
결국 AI 가속 칩의 지속적인 수요에다 빅테크들의 AI 부문 호실적 및 HBM 업체들이 호황은 ‘AI 붐이 20여년 전 닷컴 거품과 다르다’는 시그널이라고 볼 수 있다.
다만 투자규모와 기대가 지나치게 높아지면 경제적·사회적 충격을 낳을 수 있다는 경고는 주의를 기울일 필요가 있다고 전문가들은 지적한다. 단기 과열에 휩쓸리는 대신, 기술의 한계와 비용구조, 규제·윤리 문제를 면밀히 검증해 ‘지속 가능한 AI 생태계’ 구축에 집중할 필요가 있다는 것이다.
이규화 대기자 david@dt.co.kr