현재 생성형 AI 산업은 막대한 인프라 투자와 주요 AI 기업들의 대규모 컴퓨트(compute) 약정으로 급격히 성장하고 있지만, 이러한 성장이 지속 가능할지에 대한 회의적인 시각이 제기되고 있습니다. 2030년까지 연간 2조 달러(약 2,700조 원)가 넘는 AI 컴퓨트 매출이 발생해야만 현재 계획된 데이터센터 투자와 OpenAI, Anthropic 같은 선두 기업들의 컴퓨트 약정을 정당화할 수 있다는 분석입니다. 이는 현재 AI 컴퓨트 수요의 10배에 달하는 규모로, 막대한 자금 조달과 수요 창출이 뒷받침되지 않으면 AI 거품이 꺼질 수 있다는 경고입니다.
계획된 190GW 규모의 데이터센터 구축에는 9.5조~15조 달러(약 1경 3천조~2경 원)가 소요될 것으로 예상되며, 이를 위해 연간 5,000억~1조 달러의 데이터센터 부채 발행이 필요합니다. 하지만 은행들이 이 규모의 부채를 감당하기 어려울 수 있다는 우려가 나옵니다. 실제로 OpenAI는 2030년 말까지 최소 8,520억 달러(약 1,160조 원), Anthropic은 2029년까지 연간 1,740억 달러(약 237조 원)의 매출을 달성해야 컴퓨트 약정을 감당할 수 있지만, 현재 조달된 자금으로는 턱없이 부족하며 추가 자금 조달이 시급한 상황입니다. 현재 AI 스타트업 매출의 89%가 OpenAI와 Anthropic에 집중되어 있어, 이들의 성장이 전체 AI 인프라의 지속 가능성에 결정적인 영향을 미칩니다.
또한, 기업들이 AI 서비스를 토큰(token) 기반으로 과금하면서 AI 지출에 대한 가시성과 투자수익률(ROI) 측정에 어려움을 겪고 있습니다. 일부 기업들은 예상치 못한 과도한 AI 비용 지출을 경험하며 직원별 토큰 지출 한도를 설정하는 등 통제에 나서고 있습니다. AI 에이전트(agent)의 루프(loop) 설계 문제나 LLM(대규모 언어모델)의 추론 증가에 따른 환각(hallucination) 문제도 비용 효율성을 떨어뜨리는 요인입니다. 이러한 문제들은 AI 기술 도입의 실제 가치에 대한 의문을 증폭시키며, 결국 AI 컴퓨트 수요 둔화로 이어질 수 있습니다.
이러한 상황은 AI 산업 전반의 지속 가능성에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 현재의 높은 비용 구조는 AI 연구소들이 하이퍼스케일러(hyperscaler) 컴퓨트 파트너에게 돈을 지불하고, 이 자금이 다시 연구소와 엔비디아(NVIDIA) GPU 수요로 순환하는 구조를 유지하고 있습니다. 만약 OpenAI나 Anthropic이 수익성이나 지속가능성을 추구하며 컴퓨트 수요를 줄이게 되면, 애저(Azure), 구글 클라우드(Google Cloud), 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services) 등 클라우드 제공업체와 엔비디아 GPU 수요도 함께 감소할 수 있습니다. AI 스택 전반이 현재 약정과 전망을 맞추려면 10배 이상 커져야 하며, 이를 위해서는 추가적인 연간 AI 컴퓨트 수요 2,500억 달러와 OpenAI, Anthropic 규모의 회사가 최소 두 곳 더 필요하다는 분석입니다. 현재의 AI 성장세가 둔화될 경우, 막대한 투자가 이루어진 AI 인프라가 좌초될 수 있다는 심각한 경고로 해석됩니다.