[SCMP 칼럼]2026년, AI 열풍과 현실이 충돌하는 해가 될 것인가

세계 AI 도입 속도 예상 외 둔화세
막대한 투자비용 회수 어려운 구조
AI 공룡 간 순환출자 지속 불확실

제임스 데이비드 스펠먼 스트래티직 커뮤니케이션 대표. SCMP

창조적 파괴의 거센 바람이 내년에 어리석음과 순진함을 쓸어버릴 것으로 보인다. 현대 역사상 가장 큰 호황으로 보이는 미·중 경쟁이 촉발한 인공지능(AI) 패권 경쟁이 바로 그것이다. 지난주 중국 AI 반도체 기업 무어 스레드(Moore Threads)가 상장 첫날 주가가 5배 이상 급등한 것은 이러한 과열된 흐름을 단적으로 보여준다.

수조 달러에 달하는 AI 투자를 뒷받침하는 투기적 가정들이 현실의 장벽과 충돌하고 있다. 급등하는 비용, 치솟는 주가, 불안정한 협력 구조, 에너지 병목현상 등은 신기술이 수익성을 확보하기 위해 겪는 어려움을 더욱 악화시키고 있다. 이미 많은 사람이 AI 거품이 붕괴할까 봐 우려를 제기하고 있다.

모건스탠리는 전 세계 데이터센터 구축 비용이 2028년 말까지 누적 3조달러를 넘어설 것으로 전망했다. 뱅크오브아메리카(BoA)에 따르면 중국의 올해 AI 투자 규모는 7000억위안에 달할 수 있으며 이는 지난해 대비 48% 증가한 수치다. 이 중 정부가 지원하는 자금은 560억달러에 달한다.

이처럼 막대한 자본 지출은 AI 서비스 수요가 비용을 감당할 만큼 빠르게 성장할 때만 효과를 볼 수 있다. 베인앤드컴퍼니는 2030년까지 AI 수요를 충족시킬 컴퓨팅 파워 비용을 감당하려면 기업들이 연간 2조달러의 매출을 올려야 한다고 전망했다. 그러나 현시점에서 전 세계는 수요 증가에 부응하기에 약 8000억달러가 부족하다.

중국전신연구원에 따르면 중국의 AI 산업은 2035년까지 중국 국내총생산(GDP)에 11조위안 이상을 추가할 수 있으며 이는 전체 경제 규모의 약 4~5%에 해당한다. 그러나 이러한 성장 속도조차 투자 비용 회수에 필요한 수익 규모에는 미치지 못할 것으로 예상된다.

AI 도입 속도는 예상보다 더디고 격차도 있는 것으로 나타났다. 아폴로 아카데미는 미 인구조사국이 100만개 이상 기업을 대상으로 격주로 실시하는 설문조사 결과를 바탕으로 미국 기업들의 AI 도입률이 오히려 감소하고 있다고 밝혔다. 세인트루이스 연방준비은행에 따르면 미국 노동자의 업무용 생성형 AI 사용 비율은 1년간 33.3%에서 37.4%로 소폭 증가한 것으로 나타났으며 오히려 비업무용 AI 사용 증가 속도가 더 빨랐다. 중국 기업들도 비슷한 양상을 겪고 있을 가능성이 높다.

왜일까? 윌 드로버 교수와 로라 황 교수는 "AI의 떠오르는 능력은 흔히 '톱니 모양의 경계(jagged frontier)'라고 불리는데, 이는 어떤 작업에서는 뛰어나지만 다른 작업에서는 어려움을 겪는다는 의미"라고 말했다. 또 "AI의 능력이 발전함에 따라 어떤 작업은 완전히 자동화하는 데 속도를 내지만 다른 작업은 극도로 느려지거나 완전히 멈춰버리고 있다"고 했다. 기업들은 급격한 도약과 명확한 한계, 즉 AI에 의존할 수 있는 기능과 인간 중심으로 남을 기능이 뒤섞인 불안정한 환경에 직면해 있다. 이러한 예측 불가능성은 투자 계획을 복잡하게 만든다.

중국국제금융공사(CICC)에 따르면 중국의 AI 에이전트 보급률은 17.7%로 미국(40%)보다 훨씬 낮다. 이는 '상대적으로 취약한' 디지털 인프라와 빠듯한 기업 예산을 반영한다. 지난 8월 발표된 'AI+' 계획은 2027년까지 다양한 산업에서 보급률을 70% 이상, 2030년까지 90% 이상으로 끌어올리는 것을 목표로 한다. 그러나 이는 메우기 어려운 엄청난 격차다. 중국 경제는 부동산 시장 붕괴, 심각한 도시·농촌 교육 격차, 무역 긴장, 높은 공공 부채, 투자 수익률 감소, 뿌리 깊은 디플레이션 등 여러 어려움에 흔들리고 있기 때문이다.

앞으로 몇 달간 전 세계적으로 AI 도입 속도와 범위가 계속 둔화하는지 여부가 밝혀질 것이다. 이는 앞으로 AI가 성공할지, 생산성 향상 같은 약속이 허황된 이야기인지를 보여줄 것이다.

내년에는 AI 공룡들 간 순환출자 거래 즉, 다른 회사에 자사 제품을 사도록 자금을 빌려주는 거래가 지속될지, 붕괴될지도 확인하게 될 것이다. 엔비디아는 5000억달러 가치의 오픈AI에 수십억 달러를 투자하는 거래를 발표했다. 그 대가로 오픈AI는 엔비디아의 AI 칩을 상당량 구매할 것으로 예상된다.

오픈AI는 AMD 칩 구매에 동의하는 대가로 AMD 지분을 인수할 수 있는 옵션을 얻었다. 오픈AI는 아직 보유하지 않은 1조달러 이상의 자금을 인프라 구축에 투입할 계획이다. 회사는 자본을 매우 빠르게 소모하고 있어 2028년에는 영업손실이 740억달러까지 치솟을 것으로 예상된다. 이러한 투자들은 실제 실현되지 않을 수익을 좇다가 좌초 자산이 될 가능성이 있다.

더 심각한 점은 이런 투자들이 잘못된 방향으로 돈을 쏟아붓는 것일 수도 있다는 것이다. AI의 틀을 결정하기 위해 두 패러다임이 경쟁 중이다. 바로 '거대언어모델(LLM)'과 '월드(world) 모델'이다.

LLM은 방대한 데이터 세트로 학습해 인간과 유사한 반응을 생성한다. 이러한 모델은 챗GPT, 제미나이, 클로드 등 서비스를 지원한다.

'월드' 모델에서 시스템은 세계가 어떻게 작동하는지에 대한 내부 표현을 만들어 추론하고, 계획하며, 미래 결과를 시뮬레이션한다. 이는 패턴 인식을 넘어서 에이전시와 의사결정 능력 방향으로 AI를 이끈다. 이런 발전에 LLM은 가려질 수 있으며 AI 거대 기업들은 쓸모없는 도구들만 떠안게 될 수도 있다.

에너지 소비, 칩 설계, 방열, 구리 공급, 데이터센터 인프라와 같은 물리적 제약은 소프트웨어 발전과 무관하게 AI 개발의 속도·비용·지리적 확산에 있어서 강력한 제약으로 나타나고 있다. AI가 지속해서 확장되려면 재료 과학, 냉각 시스템, 에너지 공급, 채굴 공정, 계산 효율성에서 획기적인 발전이 필요하다. 이는 알고리즘 개선만큼이나 중요해질 것이다. 내년에 많은 발전이 이뤄지면 AI가 도약할 수 있겠지만 더디고 들쭉날쭉한 발전은 투자자들의 인내를 시험할 것이다.

'가짜가 아니라 진짜로 만들어라(make it, don't fake it)'라는 구호가 점점 더 커지고 있다. 다가오는 심판은 기대치를 재조정하고, 경제적 선택을 강요하며, 순환 거래를 정면으로 드러낼 것이다. 의구심의 불씨가 눈사태로 증폭되는 시점이 내년 투자자들의 최대 관심사가 될 것이다.

제임스 데이비드 스펠먼 스트래티직 커뮤니케이션 대표

이 글은 사우스차이나모닝포스트(SCMP)의 칼럼 Why 2026 will be the year AI hype collides with reality를 아시아경제가 번역한 것입니다.

※이 칼럼은 아시아경제와 사우스차이나모닝포스트의 전략적 제휴를 통해 게재되었음을 알립니다.