시장은 왜 AI에 이렇게 집착할까?

인플레이션을 해결하려는 인류의 거대한 베팅

AI 에이전트를 직접 만들고 운영하는 일을 하다 보면 시장의 반응이 가끔 낯설게 느껴질 때가 있다. 기술 자체의 진보와 주가의 움직임이 꼭 같은 언어를 쓰는 것 같지 않은 순간들이 그렇다. 오랫동안 그 거리를 이해하려고 했다. 그러다 최근 질문의 방향을 바꿔봤다. 시장은 AI의 기술적 성공을 보는 게 아니라, AI가 해결할 수 있는 어떤 문제를 보고 있는 게 아닐까. 그 문제가 인플레이션이라면 — 지금의 AI 투자 열풍은 완전히 다른 이야기가 된다. 어쩌면 시장은 AI 기업의 주식을 사는 게 아니라, AI가 만들어낼 생산성을 사고 있는 것에 더 가깝다.

1AI 버블 논쟁은 잘못된 질문을 하고 있다

엔비디아가 망할 것 같다고 생각하는 사람은 많지 않다. OpenAI가 사라질 거라고 보는 사람도 많지 않다. 대부분이 AI가 세상을 바꿀 것이라는 전망에 동의한다.

그런데도 시장은 불안하다. 이 불안의 뿌리가 어디에 있는지가 흥미롭다. AI가 실패할까 봐가 아니다. AI가 성공해도 충분하지 않을 수 있기 때문이다. 앞선 글 「AI 버블과 하락장 전망, 닷컴·모바일 역사에서 찾는 기술 혁명의 패턴」에서 확인했듯, 닷컴 버블도 철도 버블도 — 버블은 틀렸지만 기술은 맞았다. 기술이 맞느냐 틀리느냐는 사실 부차적인 질문이었다.

그런데 시장이 실제로 묻고 있는 건 다른 질문인 것 같다. AI가 지금 세계가 직면한 특정 문제를 해결할 수 있느냐. 어쩌면 시장은 AI를 기술 혁명으로 보고 있는 것이 아닐지도 모른다. 인플레이션 문제를 해결하기 위한 생산성 엔진으로 보고 있는 것에 더 가까워 보인다. “생산성 향상”이 아니라 “인플레이션 문제 해결”에 더 가까운 무언가로 보고 있는지도 모른다. 이 둘은 완전히 다른 이야기다.

2코로나 이후 세계의 비용 구조가 바뀌기 시작했다

코로나 이후 세계는 엄청난 돈을 풀었다. 경제를 살리기 위해서였고, 실제로 경제는 살아났다. 그런데 부작용이 생겼다. 2022년 6월 미국 CPI는 9.1%까지 치솟았다. 40년 만의 최고치였다.

여기에 지정학이 더해졌다. 러시아-우크라이나 전쟁, 중동 갈등, 공급망 재편, 에너지 안보 경쟁, 반도체 자립화. 예전 세계는 효율성을 추구했다. 가장 싼 곳에서 생산하고, 가장 싼 에너지를 썼다. 지금은 다르다. 조금 비싸더라도 미국에서 생산하고, 조금 비싸더라도 공급망을 분산하고, 조금 비싸더라도 자국 내 반도체 공장을 짓는다.

효율성에서 안정성으로의 전환. 이 전환은 대부분 비용 상승으로 이어진다. 앞선 글 「경기는 나빠지는데 AI 주가는 왜 오를까?」에서 다룬 스태그플레이션 경고도 이 맥락에서 이해해야 한다. 지금 세계는 구조적으로 물가 상승 압력을 만들고 있다. 일시적인 충격이 아니다.

3금리는 지금의 문제를 해결하는 데 한계가 있다

원래 인플레이션을 잡는 방법은 금리를 올리는 것이다. 실제로 연준은 2022~2023년 공격적으로 금리를 인상했고 물가는 어느 정도 진정됐다. 그런데 이 방법의 부작용도 함께 드러났다.

지금은 정부도 기업도 빚이 너무 많다. 2024년 기준 미국 연방부채는 GDP 대비 약 124%에 달한다 (CBO 추정). 금리를 오래 높게 유지하면 국채 이자 부담이 늘어나고, 기업 투자가 줄어들고, 경제 성장률이 낮아진다. 앞선 글 「연준의 금리 동결은 안전 신호가 아니다」에서 다룬 딜레마다. 금리를 높이면 부채 위기, 낮추면 인플레이션 재점화.

통화정책으로는 구조적 인플레이션을 해결하기 어렵다. 공급망 단절, 에너지 안보 비용, 지정학적 분단 비용은 금리 정책의 도달 범위 밖에 있다. 시장은 새로운 출구를 찾기 시작했다.

4시장이 AI에게 요구하는 것 — 생산성 엔진

시장이 AI에 열광하는 이유를 생각해보면, 의외로 기술 이야기는 뒤로 밀려난다. AI가 생산성을 크게 높이면 같은 투입으로 더 많은 아웃풋이 나온다. 공급이 늘어나면 물가 압력이 낮아진다. 동시에 경제는 성장한다. 금리를 내려도 인플레이션이 재점화되지 않는 상황. 그 시나리오를 시장은 AI에 걸고 있다.

역사적으로 비슷한 기대가 있었다. 전기는 노동의 물리적 한계를 확장했다. 인터넷은 정보의 비효율을 무너뜨렸다. 당시에도 생산성 효과가 경제 전반에 반영되기까지 수십 년이 걸렸다. 지금 시장의 베팅은 AI가 그 속도를 압도적으로 단축할 것이라는 가정 위에 있다. 개인적으로는 이 가정이 완전히 틀리지 않을 것 같다. 다만 “얼마나 빠르냐”가 관건이고, 그 속도를 지금 확신하는 건 솔직히 어렵다.

그게 사실 「왜 Aleph는 매수·매도 신호를 만들지 않을까」에서 계속 말해온 이야기와 같은 맥락이다. 무엇이 일어날지 예측하는 것보다, 지금 어떤 베팅이 이뤄지고 있는지를 먼저 관찰하는 것. 그 관점에서 보면 지금 시장의 베팅이 무엇인지는 꽤 분명해 보인다. 그 관점에서 보면 지금 시장의 베팅이 무엇인지는 꽤 분명해 보인다. AI가 성장할 수 있느냐가 아니다. AI가 인플레이션을 이길 만큼 생산성을 만들 수 있느냐다.

5역설 — AI 구축 과정이 또 다른 인플레이션을 만들고 있다

AI는 생산성을 만들기 전에 엄청난 자본이 먼저 필요하다. OpenAI의 Stargate 프로젝트는 최대 5,000억 달러 규모다. Microsoft, Google, Meta, Amazon은 데이터센터 CAPEX를 계속 늘리고 있다. 전력망이 필요하고, 변압기가 필요하고, 냉각 설비가 필요하고, 반도체 공장이 필요하다.

여기서 불편한 역설이 있다. AI는 인플레이션을 해결하기 위해 등장했는데, AI를 구축하는 과정 자체가 또 다른 투자 수요를 만들고 있다. 전력 수요가 늘고, 건설 수요가 늘고, 희소 자원에 대한 수요가 늘어난다. AI 인프라 투자가 단기적으로는 물가 압력 요인이 될 수 있다는 뜻이다. 앞선 글 「AI 인프라를 AI만으로 보면 놓치는 것들」에서 이 구조를 전력·냉각 레이어에서 확인했다.

AI 인프라 구축이 만드는 단기 수요 증가 곡선과, AI가 실현할 장기 생산성 향상 곡선 — 이 두 곡선이 언제 어디서 교차하느냐. 그 교차점에서 베팅이 정당화된다. 아직 아무도 그 시점을 확신하지 못하고 있고, 그 불확실성이 지금 시장의 변동성 속에 녹아 있다.

결국 시장은 지금 두 개의 곡선에 베팅하고 있다. 하나는 AI 인프라 구축이 만드는 비용 증가 곡선이다. 다른 하나는 AI가 만들어낼 생산성 향상 곡선이다. 시장이 믿는 건, 언젠가 생산성 곡선이 비용 곡선을 추월한다는 것. 문제는 그 시점을 아무도 모른다는 것이다.

6자주 묻는 질문

결론 — 시장은 지금 무엇을 실험하고 있을까

나는 지금 시장을 단순한 AI 혁명으로 보지 않는다. 인플레이션을 해결하기 위해 인류가 AI에 거대한 베팅을 하고 있는 시대로 본다. 이 둘은 비슷해 보이지만 완전히 다른 이야기다.

기술 혁명을 보는 사람은 “어떤 AI 회사가 이기느냐”를 묻는다. 생산성 베팅을 보는 사람은 다른 걸 본다. AI가 인플레이션을 이길 만큼 생산성을 만들 수 있느냐. 지금 시장이 실제로 평가하고 있는 것이 엔비디아의 미래도, OpenAI의 미래도 아닐 수 있다. 시장은 지금 AI가 구조적 인플레이션을 이길 수 있는지, 그 거대한 실험을 하고 있는 것처럼 보인다.

아직 답은 없다. 닷컴 버블도, 철도 버블도 당시에는 아무도 몰랐다. 버블이 꺼지고 나서야 무엇이 살아남았는지 알게 됐다. 다만 지금은 프레임이라도 제대로 갖고 있어야, 시장이 움직이는 방향을 볼 수 있다고 생각한다.

지금 시장이 하고 있는 것이 AI 기업의 미래를 평가하는 일이 아닐 수도 있다. 비용 증가 곡선과 생산성 향상 곡선 — 어느 쪽이 먼저 꺾이는지 지켜보는 실험에 더 가깝다. 나는 그 실험의 결과가 앞으로 몇 년의 시장을 결정할 것이라고 본다.

작성일: 2026.06.11  ·  Davar  ·  글로벌 시장 분석 & 투자 전략 🌍
⚠ 본 글은 투자 권유가 아닌 정보 제공 목적이며, 투자 판단 및 책임은 본인에게 있습니다.
참고 자료: U.S. Bureau of Labor Statistics · Congressional Budget Office (CBO) · OpenAI 공식 발표 (2025.01) · Federal Reserve · IMF 세계경제전망 · OECD Economic Outlook