[AI는 돈 먹는 하마?①]AI, 돈이 될까?

[산업일보]
“인공지능(AI)을 확보한 기업과 없는 기업, AI 전환에 성공한 기업과 그렇지 못한 기업은 향후 생산성과 기업 성패에 중대한 차이가 발생할 것입니다”

한창용 중소벤처기업연구원 정책컨설팅센터장은 지난 2월 ‘2024년 글로벌 환경 변화와 중소기업’ 심포지엄 자리에서 이같이 말했다.

AI는 기업과 산업, 사회를 변화시킬 기술로 세계를 달구고 있다. 알파벳·메타·마이크로소프트·테슬라 등 실리콘밸리 빅테크 기업은 AI 주도권을 잡으려 공격적으로 투자하고 있으며, 산업계는 일찌감치 AI 기술로 생산성을 높일 방법을 찾고 있다.

하지만 세계 금융의 중심지 월스트리트에선 회의적인 시각이 나온다. 쏟아 붓는 막대한 자금에 비해 수익이 잘 나지 않는다는 것이다.

실제로 지난달 24일(현지시간) 실적을 발표한 미국 빅테크 기업의 주가는 휘청였다. AI가 ‘수익’이 아니라 ‘비용’이 될 거란 우려가 커지면서 테슬라(-12.33%), 알파벳(-5.04%), 마이크로소프트(-3.59%), 메타(-5.61%)의 주가가 일제히 하락했다.

문제는 돈이다. AI는 돈 먹는 하마일까, 산업 혁신의 원동력일까. 골드만삭스(이하 GS)가 6월 발표한 보고서 ‘생성 AI:너무 많은 비용, 너무 작은 이익?(이하 보고서)’을 통해 AI를 둘러싼 회의론과 낙관론을 분석해 봤다.

AI 회의론 : 10년 내 혁신 없다…기술 발전해도 비용 줄지 않을 것

골드만삭스는 글로벌 빅테크 기업의 AI 투자 금액이 향후 몇 년 안에 약 1조 달러를 넘어설 것으로 내다봤다. 주 투자 분야는 데이터 센터, 그래픽처리장치(GPU) 등 반도체 칩, AI 인프라, 전력망 인프라 등이다.

이는 지난해 한국 실질 국내총생산(약 1천996조 원)의 절반을 훌쩍 넘는 수치다. 투자한 금액을 회수하려면 그만한 수익 모델을 발굴해야 하지만, 시장에 큰 반향을 일으킨 솔루션이나 제품은 아직 나오지 않은 상황이다.

대런 아세모글루(Daron Acemoglu) MIT 교수는 보고서에서 생성형 AI의 혜택이 과대 추정됐을 가능성을 우려했다.

생성형 AI가 새로운 제품과 플랫폼을 만들고 연구개발·과학적 발견·신제품 및 재료 테스트 과정 등을 근본적으로 바꿀 가능성은 있지만, 향후 10년 내에는 이 같은 혁신이 일어나지 않는단 분석이다.

그는 ‘단기적으로 AI는 특정 작업을 자동화하거나 작업자를 생산적으로 만드는 데 쓰이겠지만, AI가 생산성을 높이거나 비용을 줄일 작업은 그리 많지 않다’라고 진단했다. 복잡한 상호작용이 필요한 인간의 작업을 쉽게 AI로 대체할 수 없다는 것이다.

짐 코벨로(Jim Covello) 골드만삭스 총괄은 ‘기술이 진화할수록 비용이 줄어든다’는 시장의 기대도 지나치게 낙관적이라고 지적했다. 비용 출발점이 너무 높을 뿐 아니라, AI 인프라는 한번 구축했다고 끝이 아니기 때문이다.

일례로 엔비디아는 매년 성능을 크게 높인 GPU 칩을 출시하고 있다. AI의 연산량이 계속해서 늘어나는 것을 감안하면 GPU도 주기적으로 교체할 수밖에 없다.

짐 코벨로 책임자는 ‘경쟁사가 복제할 수 없는 기술을 가진 기업은 독점력과 가격 경쟁력을 유지할 수 있고, 빅테크는 AI에 필요한 고가의 반도체 비용을 감당해야 한다’면서 ‘비용이 줄어들 거란 기대에 너무 안주하고 있다’라고 진단했다.

AI 낙관론 : 당장 비싸도 잠재력 충분…투자 사이클 ‘정상’

낙관론자들은 AI 투자가 정상적인 사이클을 보이고 있으며, 당장 비용이 많이 들어도 기술의 잠재력은 충분하다고 봤다.

Kash rangan 골드만삭스 소프트웨어 분석가는 ‘거대 기업이 AI 투자를 주도하기 때문에 주류 기술이 될 가능성도 높다’면서 ‘현재 투자를 주도하는 기업은 유능한 경영진이 운영한다’라고 설명했다.

지출 자체는 많지만 거대 기업이 투자를 주도해 그 위험성이 낮다는 것이다. 거대 기업은 방대한 자본을 기반으로 비용을 낮추고 대규모 유통·고객 네트워크를 활용할 수 있다.

또한 ‘모든 컴퓨팅 사이클은 인프라를 먼저 구축하고, 플랫폼이 등장하고, 핵심 애플리케이션이 나오는 진행 과정을 따른다’면서 ‘AI 사이클은 아직 인프라 구축 단계로, 핵심 애플리케이션이 나오기까지는 오래 걸리지만 결국 도달할 것’이라고 분석했다.

Eric Sheridan 골드만삭스 미국 인터넷 분석가도 AI의 장기적인 성장 잠재력이 뛰어나다는 의견을 내놨다.

그는 ‘지난 1년 간 기술 변화 속도가 매우 빨랐고, 새롭고 강력한 AI 모델이 계속 등장하고 있다’며 ‘인프라 구축 규모와 속도도 예상을 크게 뛰어넘었다’라고 진단했다.

이어 ‘생성형 AI는 몇 시간이 걸리던 디자인 아이디어를 몇 분 만에 만들고, 코드 작성을 자동화해 개발자들이 더 생산적인 작업을 할 수 있게 만들었다’면서 ‘AI로 생산성을 높이는 여러 가능성이 발견됐다’라고 강조했다.