애플, OpenAI에 인력 400명 빼앗긴 것 고소…Anthropic, 코드 50만 줄 유출…거대 기업 간 난투는 애피타이저에 불과: 7250억 달러 지출 대 700억 달러 매출, 자본 회류와 인재 인수, AI 거품은 요란하게 무너지지 않고 계층별로 주저앉는다

영상은 애플의 OpenAI 인재 빼내기 제소, Anthropic 코드 유출 등의 사건에서 출발하여 AI 경쟁이 이미 모델 파라미터에서 하드웨어, 인재, 데이터, 연산력으로 전환되었음을 분석합니다. 이어서 1차 시장 투자, 인재 M&A, 자본 세탁을 논의하고, 4대 클라우드 기업의 7250억 달러 자본 지출과 주요 AI 기업의 약 70억 달러 수익을 비교하며, AI 산업은 갑작스러운 붕괴보다는 향후 4~8분기에 걸쳐 단계적으로 압박을 받을 가능성이 더 높다고 제안합니다.

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모델 제조사이든 연산력 제조사이든 그들의 문제는 장기 수명 자산이 단기 주기의 사모펀드 자본, 그리고 언제든지 사라질 수 있는 수요에 의해 부양된다는 점이며, 이것이 바로 이 산업의 가장 단기적인 병목 현상입니다.

단편적인 인식을 그대로 거부하지 마십시오. 최근 AI 업계도 매우 소란스럽습니다. 1차 시장은 유동성 경쟁을 벌이고 있고, 대기업들 사이에서는 서로 물어뜯기가 시작되었습니다. 사건으로 볼 때, 이번 AI 버블 말기의 양상은 이미 매우 명백합니다. 현재 대기업들의 주메뉴는 무엇일까요? 바로 소송입니다. 7월 10일, 애플은 캘리포니아 북부 연방법원에 OpenAI를 제소했습니다. 소장 속 세부 내용은 상당히 충격적이었는데, OpenAI가 400명이 넘는 애플 전직 임직원을 빼 내가고, 아이폰과 애플 워치 디자인 부사장을 최고 하드웨어 책임자로 영입했다는 내용이었습니다. 심지어 면접 과정에서 OpenAI가 애플 전직 직원에게 재직 중인 후배 직원들을 데리고 동반 입사하도록 사주했다는 혐의도 받고 있으며, 사람뿐만 아니라 출시되지 않은 배터리, 로직 보드, 시제품 같은 제품까지 빼내어 이를 설명 자료로 활용했다고 합니다. 또한 한 전직 애플 엔지니어는 퇴사 후에도 소프트웨어 취약점을 계속 악용해 애플 내부 서버에 잠입하고 일급 비밀 파일을 다운로드한 혐의를 받고 있습니다.

이는 현재 원고인 애플의 일방적인 주장이며, 이 소송은 아직 끝나지 않았지만 그 향하는 방향은 매우 명확합니다. 이 거대 모델 기업들이 무엇을 하려는 걸까요? 이제는 더 이상 모델 파라미터의 문제가 아니라 어디를 겨누고 있는 걸까요? 바로 하드웨어 시장입니다. 보십시오, OpenAI는 애플에서 이토록 많은 사람을 빼내 갔고, 그것도 모두 어디에 집중되어 있습니까? 바로 단말기 접점과 하드웨어 로드맵입니다. 반대편에서는 일론 머스크의 xAI가 지난해 애플과 OpenAI를 동시에 제소하며 앱스토어 유통 과정에서 경쟁을 배제했다고 고발했습니다.

더욱 흥미로운 점은 Anthropic의 사고인데, 이 일은 모두가 알다시피 3월 말에 매우 저급한 패키징 설정 오류로 인해 Cloud Code 클라이언트의 50만 줄이 넘는 클라우드 코드가 내부 아키텍처와 함께 공공 인터넷에 그대로 노출된 사건입니다. 오케스트레이션 아키텍처부터 권한 시스템, 내부 코드명까지 몇 시간 만에 오픈소스 커뮤니티에 의해 포크(fork)되었습니다. 이것이 무엇을 의미할까요? 알고리즘만 의존하는 해자 역시 극도로 취약하다는 것을 의미하며, 이 거대 기업들의 알고리즘 역시 이제는 변했습니다. 이 경쟁 변수는 벤치마크 점수에서 인재, 데이터, 그리고 역량 쪽으로 이동했습니다.

이 지점에서 페레스(Perez)라는 사람을 언급하지 않을 수 없습니다. 그는 무엇을 하는 사람이냐 하면, 영국의 경제학자로 200년에 걸친 5차례의 기술 혁명을 연구했고, 거품의 주기 법칙을 정리해냈습니다. 페레스의 기술 혁명 주기 프레임워크에 따르면, 이러한 소송전과 서로 깎아내리는 치열한 게임은 거품 말기 광기 단계의 표준 증상입니다. 역사적으로 가장 비슷한 사례는 90년대 말 브라우저와 운영체제의 암투입니다. 여기서 중요한 점을 짚고 넘어가죠. 거품이 먼저 터지는 곳은 어디일까요? 기술 자체가 아니라 금융 구조 쪽이 먼저 터지게 되어 있습니다. 지금 이 오픈 소스 모델 거물들의 벤치마크 점수는 거의 홍보용 소음 수준이 되어버렸다고 말할 수 있습니다. 그래서 우리는 벤치마크 점수만으로는 이 자산의 가격을 책정할 수 없습니다.

그렇다면 무엇이 이 자산의 가치를 결정할까요? 우리는 보이지 않는 네 가지를 봐야 합니다. 첫 번째는 전력입니다. 메타(Meta)는 이미 6.6기가와트 규모의 원자력 발전 조합을 확보했는데, 현역 원전의 전력 구매 계약부터 소형 모듈 원자로(SMR)의 장기 주문까지 모두 잠가두었습니다. 하지만 주의할 점은 그가 말한 기가와트가 곧바로 꽂아서 쓸 수 있는 연산 능력을 의미하는 것은 아니라는 점입니다. 4세대 원전은 빨라야 2030년 이후에나 상업적 계통 연계가 가능하며, 그 사이 몇 년 동안 거물들은 현물 가격 책정을 위해 막대한 프리미엄을 지불해야 합니다. 그렇다면 이 계산은 어떻게 해야 할까요? 확률 밀도를 포함한 가능성 기반의 가격 책정을 해야 합니다. 간단히 말해, 제때 전력이 공급될 확률에 지속 가능한 전력을 곱하고, 다시 단위 비용을 곱하는 것입니다. 따라서 그가 발표한 총 에너지는 기본적으로 가격 책정이 불가능하며, 아마 다들 여전히 확정적 가격 책정을 하고 있을 것입니다. 사실 시장 자체에 100% 확정적인 것이 어디 있겠습니까? 거시 경제에 베팅하려면 기본적으로 확률적 가격 책정이 일상입니다. 그리고 유용한 정보를 하나 더 드리자면, 확정성이라는 것은 단기적일수록 그 확정성이 더 높을 수 있습니다.

이를 번역하자면 무엇일까요? 확정성이 높은 것은 모두 돌발 뉴스이며, 거시적 추세는 수학적 관점에서 보면 아주 작은 확률적 사건들이 적분되어 쌓인 결과라는 것입니다. 하지만 돌발 뉴스의 확정성을 두고, 당신이 고빈도 매매와 채널을 다툴 수 있다고 확신합니까? 기본적으로 돌발 뉴스를 개미 투자자가 접할 때쯤이면, 해당 뉴스의 가격 책정은 이미 400마이크로초 안에 끝난 상태입니다. 그래서 우리가 흔히 거시적 수익은 버텨서 얻는 프리미엄이라고 말하는 것이 바로 이런 이유 때문입니다.

다음은 데이터입니다. AI의 몇 차례 확장 속에서 고품질의 인간 텍스트는 빠르게 고갈되고 있습니다. iPro AI의 추산에 따르면, 2026년에서 2028년 사이에 인간의 데이터베이스는 완전히 바닥날 것입니다. AI가 생성한 데이터로 다시 학습을 시키면 모델 붕괴나 심각한 과적합을 초래한다는 사실이 증명되었습니다. 그래서 지금 가격이 폭등하는 것은 칩과 같은 하드웨어뿐만이 아니라, 저작권의 가격 결정권도 급격히 반전되고 있습니다. 이제 데이터를 파는 쪽이 부르는 게 값이 되었습니다. 예를 들어 레딧(Reddit) 같은 곳이 그렇죠.

이 분야의 선두 주자인 버티(Verti)는 분기 주문량이 전년 대비 250% 폭증했고, 주문 출하 비율은 2.9배, 미납 주문량은 150억 달러에 달합니다. 하지만 저는 지금 액체 냉각 회사에 찬물을 좀 끼얹어야겠습니다. 주문이 곧 수익은 아니며, 수익이 곧 현금도 아닙니다. 우리는 무엇을 봐야 할까요? 납품 재작업률과 외상 매출금 회수 상황을 지켜봐야 합니다.

지금 실리콘밸리에서 가장 치열하게 싸우는 것은 인재 쟁탈전이며, 제품과 학습 단계를 넘어 이제는 사람 자체를 두고 싸우고 있습니다. 애플이 소송을 거는 것은 사실 놀라운 일도 아닙니다. 예전에 삼성과 특허 소송을 7년이나 했으니까요. 하지만 그건 무엇이었나요? 하드웨어 동종 업계 간의 일이었죠. 어쨌든 동종 업계는 적이라는 점은 이해할 수 있습니다. 하지만 이번은 완전히 다릅니다. 애플이 한 AI 회사를 피고석에 앉혔다는 것은 무엇을 의미할까요? 이는 OpenAI가 더 이상 단순한 대형 모델 회사가 아니라, 아이폰의 밥그릇을 노리는 하드웨어 경쟁자가 되었다는 뜻이거나, 이미 그런 성숙한 전략 계획을 가지고 있다는 뜻입니다.

그리고 플랫폼 사업을 하다가 자신의 고객을 없애버리는 일이 새로운 것도 아닙니다. DOS 시절, 사무용 소프트웨어의 왕이었던 로터스(Lotus)는 당시 표 계산 프로그램의 강자였습니다. 80년대에는 컴퓨터를 사야 하는 이유 그 자체였고, 시장 점유율은 최고 70~80%를 넘었습니다. 하지만 나중에 로터스가 직접 사무용 소프트웨어를 만들려고 했을 때, 로터스가 받은 윈도우 문서들은 불완전했고 인터페이스는 계속 바뀌었습니다. 나중에 소송을 걸어 마이크로소프트가 윈도우 95 출시 전 고의로 핵심 API를 삭제해 제품 출시를 몇 달 늦췄다고 고발했죠. 게다가 마이크로소프트는 워드, 엑셀, 파워포인트를 합친 오피스 제품군을 만들어 반값에 파는 짓을 했고, 로터스의 단품 가격 체계는 그대로 붕괴했습니다.

지금 OpenAI 자체가 바로 그 플랫폼인데, 씨발 미친 듯이 400명을 스카우트하고 있고 더 뽑을 수도 있다니, 그 속내가 뻔히 보이지 않습니까? OpenAI는 지금 분명 하드웨어 시장을 노리고 있습니다. 이런 일은 애플의 긴 소송 역사에서도 처음 있는 일입니다. 이는 우리에게 한 가지 문제를 보여줍니다. 실리콘밸리의 인재 압박이 현재 매우 심각하며, 이러한 압박으로 인해 모든 차원의 비용이 치솟고 있고, 결국 상장하지 않은 거물들이 IPO를 서두르거나 사모 시장에서 할인된 가격으로 자금을 조달하게 만들고 있다는 것입니다.

보세요, 전력 계약은 늘어나는데 액체 냉각 납품은 지연되고, 보안 엔지니어들도 떠나고 있으며, 학습용 데이터의 저작권 비용은 여전히 미친 듯이 치솟고 있습니다. 그렇다면 모델 성능이 계속 향상될 수 있더라도 자유 현금 흐름은 반드시 동반 악화될 것입니다. 이 부분에서 우리는 무엇을 봐야 할까요? 바로 거품에 가장 민감한 벤처캐피털(VC) 시장을 봐야 합니다. 왜 벤처캐피털 시장이 시장에 가장 민감할까요? 위험 선호도의 척도이자 동시에 유동성 압박의 척도이기 때문입니다. 모든 거품 유동성의 정점에서 벤처캐피털 시장은 밸류에이션의 정점에 도달하게 됩니다. 반대로 유동성이 빠져나갈 때 벤처캐피털 시장의 붕괴 속도는 가장 빠르며, 2차 시장보다 훨씬 빠릅니다. 이 영역 자체가 리스크에 가격을 매기는 곳이기 때문에 리스크 선호도가 변하기만 하면 벤처캐피털 시장에 가해지는 타격이 가장 크기 때문입니다.

벤처캐피털 시장 쪽을 보면 2025년 인공지능(AI) 자금 조달 규모는 약 2260억 달러로 전 세계 벤처캐피털(VC)의 거의 절반을 차지했으며, 앤트로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI) 두 곳이 30% 이상을 빨아들였습니다. 따라서 이 시장은 현재 어떤 형태일까요? 즉, 상단은 유동성 블랙홀이고 하단은 완전히 말라붙은 강바닥이라는 것입니다. 중소형 모델 기업들은 수억 달러가 드는 사전 학습을 감당할 여력이 없으며 실제 소비자층이 부족하기 때문에, 이러한 중소형 모델 기업들은 대규모로 '좀비화'되고 있습니다.

그리고 현재 벤처캐피털 시장이 채택하고 있는 방식 역시 매우 건강하지 못합니다. 밸류에이션을 낮춰서 자금을 조달하는 난처한 상황을 감추고 겸사겸사 반독점 심사를 우회하기 위해 실리콘밸리는 '인재 인수'라는 매우 체면치레용 청산 의식을 발명했습니다. 몇 가지 사례를 보면 이해할 수 있습니다. 마이크로소프트가 6억 5000만 달러에 인플렉션(Inflection)의 창업자와 70명의 핵심 직원을 데려간 것을 보면, 1인당 환산하면 930만 달러인 셈입니다. 구글은 20억 달러를 들여 캐릭터 AI(Character AI)의 창업자와 30여 명의 연구원을 사들이고, 200여 명을 남겨 이 수습하기 힘든 뒷일을 맡겼습니다. 아마존은 2500만 달러의 라이선스 비용으로 어뎁트(Adept) 직원 중 3분의 2를 흡수했고, 주도하던 벤처캐피털(VC)은 원금을 1대 1로 회수하며 무이익으로 퇴장했습니다. 명목상으로는 라이선스 협력이라고 하지만, 실제로는 인수합병(M&A) 회계 방식을 거치지 않는 사모 청산입니다.

보세요, 아무것도 가져가지 않았습니다. 지식재산권은 가져가지 않고 핵심 인재만 빼앗겼습니다. 무엇을 위한 것일까요? 한편으로는 반독점 심사를 우회하기 위한 것이고, 다른 한편으로는 일부 모델 기업들이 아예 자금을 조달할 수 없으면서도 밸류에이션을 낮춰 자금을 조달할 수는 없기 때문입니다. 일단 낮추면 시장 심리가 무너지기 때문에 이는 양측의 이해관계가 맞아떨어진 거래입니다. 따라서 이러한 공고를 보게 된다면, 제목에 나온 금액을 절대 퇴출 밸류에이션으로 여기지 마십시오. 우선주 자금이 얼마이고 직원 유지 보너스가 얼마인지 뜯어봐야 하며, 마지막에 남은 보통주 찌꺼기야말로 진실입니다.

다음으로 전체 판에서 가장 핵심적인 고리인 자본의 환세입니다. 이 폐쇄된 고리는 어떻게 돌아갈까요? 벤처캐피털(VC)이 AI 스타트업에 자금을 투자하고, 흔히 클라우드 서비스와 신용 한도를 덤으로 얹어주는 방식이 아니겠습니까. 창업 기업은 자금을 받자마자 뼈를 깎는 덤핑 가격 경쟁으로 고객을 빼앗아 오는데, 그 API 가격 책정은 정말로 한 건 팔 때마다 손해를 보는 구조이며 고객이 많아질수록 손해가 더 커집니다. 왜 이런 짓을 감행할까요? 손해를 보는 것은 벤처캐피털의 돈이고, 발상 여전히 인터넷 시대의 방식에 머물러 있어 먼저 고객 규모를 쌓은 다음 다음 라운드의 이야기를 풀고 밸류에이션을 더 끌어올리려 하기 때문입니다.

그리고 현금의 대부분은 누구에게 넘어갈까요? 자신의 투자자인 아마존의 AWS, 구글 클라우드에 넘어가거나 컴퓨팅 파워(연산력)나 GPU를 구매하는 데 쓰입니다. 이 벤처캐피털 시장의 위험 자금은 창업 기업의 장부를 거쳐 둔갑한 뒤 거대 기업들의 재무제표상에 화려하게 나타나는 클라우드 매출 성장이 됩니다. 월스트리트의 패시브 자금은 이 성장을 보자마자 더 높은 밸류에이션을 부여합니다. 거대 기업들은 다시 팽창한 시가총액을 바탕으로 채권을 발행해 칩을 사고, 컴퓨팅 파워를 묶는 다음 라운드 계약을 체결합니다. 이 돈은 폐쇄된 환경 속에서 순환할 뿐이며, 재무제표상의 찬란한 숫자로 변할 뿐입니다. 이러한 거래 자체도 실제이고 계약도 실제이며 컴퓨팅 파워도 진짜이고 세금계산서는 더욱 진짜입니다. 하지만 문제점은 이러한 사소한 것들에 있지 않습니다.

진짜와 가짜의 핵심은 무엇에 있을까요? 바로 울타리 바깥에 충분한 실제 고객이 있어서 충분한 매출총이익으로 이 자산들을 먹여 살릴 수 있느냐에 있습니다. 현재 또 다른 문제는 기업 고객들이 이러한 폐쇄형 모델을 전혀 신뢰하지 않는다는 점이며, 특히 자신들의 핵심 기술을 가진 이들이 그렇습니다. 지금 자신들의 핵심 기술을 보유한 제약회사나 대형 금융기관 같은 곳들은 이러한 폐쇄형 거대 모델을 사용할 의사가 전혀 없다고 합니다. 무엇을 두려워할까요? 현재의 폐쇄형 기업들이 과거 마이크로소프트의 방식을 따라 하는 것을 두려워합니다. 기술 집약적일수록 폐쇄형 거대 모델을 사용하지 않는다고 말할 수 있는데, 데이터와 엔지니어링 논리 자체가 그들의 모든 가치이기 때문입니다. 자, 논리 부분은 일단 여기까지 이야기하겠습니다.

4대 클라우드 기업의 장부를 살펴보겠습니다. 장부는 그 무엇보다도 상황을 잘 설명해 줍니다. 2026년 4대 클라우드 기업의 합산 자본 지출은 7,250억 달러이며, 그중 AI 관련 비중은 60%에서 80%, 자본 비용은 약 10%입니다. 여기서 주의할 점은 자본 비용이 이자와 같지 않다는 것입니다. 이자는 자본 비용의 일부일 뿐이며, 채널, 세금, 금융 서비스 수수료 등 많은 손실 비용이 자본 비용에 포함됩니다. 그 대가로 얻은 GPU의 경제적 수명은 6년으로 잡았는데, 이는 길게 잡은 것이며 실제로는 3~5년 정도입니다. 이 6년이라는 기간은 월스트리트가 스스로 만들어낸 설정이지만, 상관없으니 6년으로 계산하겠습니다. 그리고 공헌 이익률은 65%입니다. 2026년 한 해에 추가된 신규 자산만으로도 매년 1,500억에서 2,000억 달러의 신규 외부 매출이 있어야 이 자본 비용을 충당할 수 있습니다. 이것은 예측이 아니라 문턱입니다. 현실을 볼까요? 매출 측면을 보겠습니다. Anthropic의 5월 연간 런레이트(run rate)는 470억 달러까지 치솟았고, 4월에는 OpenAI를 추월했습니다. OpenAI 자체는 250억 달러 안팎이며, 상위 두 기업을 합치면 700억 달러를 향해 가고 있으니 실적은 꽤 눈부셔 보입니다. 하지만 이제 저는 찬물을 좀 끼얹겠습니다. 첫째, 런레이트라는 지표는 거품이 너무 심합니다. 여기에는 무엇이 포함될까요? 계약 금액, 확정 매출이 포함되고, 단월 매출에 12를 곱하는 등 가정 인자가 너무 많습니다. 이 개념은 앞서 언급한 모든 개념을 뒤섞어 놓은 단어일 뿐입니다. 이에 관한 전문 연구 보고서도 있으니 찾아 읽어보시기 바랍니다. 그 보고서에 따르면 AI 스타트업의 계약 기준 매출과 실제 확정 매출 간의 차이는 70%까지 벌어질 수 있다고 합니다. 두 번째 찬물은 무엇일까요? 매출이 씨발 오르든 말든, 돈을 잃는 것은 변함이 없다는 것입니다. OpenAI의 올해 예상 손실은 140억 달러로, 1달러를 벌 때마다 1.2달러를 손해 보는 셈입니다. 세 번째 찬물은 무엇일까요? 설령 이 모델 기업들의 매출에 거품이 하나도 없다고 쳐도, 700억 달러는 2,000억 달러라는 문턱에 비해 씨발 두 배 이상 부족하다는 것입니다. 하지만 이제 고객들은 지갑을 닫기 시작했습니다. Uber는 4개월 만에 1년 치 AI 예산을 다 써버려서 직원들에게 소비 한도를 설정했습니다. 기업들의 AI 인정도는 현재 전혀 높지 않습니다. BCG가 올해 1,800여 명의 기업 임원들에게 AI의 가치 창출에 대해 물었을 때, 오직 26%의 임원만이 AI가 실질적인 재무적 가치를 창출했다고 답했습니다. IBM은 더 심합니다. 그들이 자체적으로 실시한 CEO 설문조사에서 응답자의 56%가 AI가 유의미한 재무적 수익을 가져다주지 않았다고 답했습니다. 모건스탠리도 S&P 500 기업들을 조사했지만, 측정 가능한 AI 수익을 보고한 기업은 21%에 불과했습니다. 재구매율이라는 거울을 다시 보겠습니다. 이 지표는 순매출 유지율(Net Revenue Retention)이라고 합니다. 쉽게 말해 기존 고객이 올해 쓴 돈을 작년에 쓴 돈으로 나눈 값이 100을 넘는지 아니면 100 미만인지입니다. 100이 넘으면 점점 더 많이 산다는 뜻이고, 100 미만이면 떠나고 있다는 뜻입니다. 전통적인 대기업 SaaS는 여전히 118%를 기록하고 있습니다. 즉, 전통적인 소프트웨어는 고객들이 계속 사용할 수밖에 없다는 것입니다. 하지만 AI 도구는 32%까지 추락했습니다. 뒤집어 말하면 작년에 100달러를 낼 의향이 있던 고객이 올해는 20~30달러만 내겠다는 것이며, 단순히 맛보기로 써보고 버리는 수준입니다. 아마 여러분은 이 게임이 얼마나 더 지속될지 궁금하실 겁니다. 미리 말씀드리자면, 이는 거시적인 추세입니다. 단기적으로 본다면 저는 이전과 같은 견해를 가지고 있습니다. 단기적으로는 여전히 유동성의 자연스러운 단계이며, 다 타버리지 않으면 누구도 청산할 수 없습니다. 하지만 거시적인 관점에서 볼 때, AI는 매우 전형적인 말기적 광기와 부분적인 민스키 모멘트의 특징을 보이고 있습니다. 그렇다고 산업 전체가 붕괴한다는 뜻은 아닙니다. 이는 산업의 주기적 판단이며, 주가 등락과는 다른 문제입니다. 그래서 저는 계층적 붕괴가 일어날 가능성이 더 높다고 봅니다. 이를 실현하기 위해 거품 끝단의 유동성 논리를 살펴보겠습니다. 우선 자금 조달 측면에서 가장 먼저 견디지 못하는 곳은 어디일까요? 바로 사모펀드입니다. 사모펀드 끝단에 있는 기업들의 자금 조달이 먼저 끊길 것은 확실합니다. 하지만 거대 기업 단계에서는 재무적으로 건전한 기업이 먼저 생산 경쟁에서 퇴출될까요, 아니면 재무적으로 악화된 기업이 먼저 퇴출될까요? 사실 이건 확실하지 않습니다. 왜냐하면 재무적으로 건전한 기업은 후속 대응 능력이 있지만, 재무가 악화된 기업은 선택의 여지가 없기 때문입니다. 그래서 재무 지표 하나만 보고 거대 기업의 상황을 판단하기는 어렵습니다. 하지만 가장 먼저 버티기 싫어하거나, 버티지 못하는 기업은 올해나 내년 초에 나타날 것입니다. 만약 여러분이 직접 AI 산업의 변화를 지켜보고 싶다면 세 가지 지표를 확인하십시오. 각 지표의 알고리즘과 데이터 출처를 명확히 하겠습니다. 첫 번째는 자본 커버리지 지표인 RCR입니다. 이 지표가 하는 일은 한마디로 요약할 수 있습니다. 이 AI 자산들이 벌어들인 돈이 자산 자체를 유지하기에 충분한가 하는 것입니다. 먼저 분자가 무엇인지 말씀드리겠습니다. 분자는 자산이 실제로 벌어들인 돈, 즉 외부 고객이 현금으로 지불한 AI 매출에 공헌 이익률을 곱한 값입니다. 두 가지 돈은 포함할 수 없습니다. 하나는 거대 기업이 직접 투자한 모델 기업이 다시 컴퓨팅 파워를 구매하는 경우인데, 이는 왼손에서 오른손으로 옮기는 것이므로 계산에 넣을 수 없습니다. 다른 하나는 기업 내부에서 자체적으로 사용하는 경우인데, 이는 서류상의 부귀일 뿐입니다. 이 두 가지를 제외한 나머지가 계산 가능한 돈입니다.

이 분모를 다시 살펴보자. 이 분모는 무엇일까? 이 자산들을 유지하는 데 매년 들어가는 비용이다. 사실 산식은 주택담보대출 월 납입금과 같은 원리인데, 원금은 장비 구입 비용이고, 이자율은 자본비용의 연간 환산치로 계산하며, 기간은 회계상 감가상각 기간인 6년으로 계산한다. 이를 배분하면 100달러어치의 GPU나 데이터센터 서버를 살 때마다 앞으로 매년 20달러에서 30달러의 고정 비용을 짊어지게 되는데, 이는 고객이 있든 없든 무조건 지불해야 하는 돈이다. 이 돈은 시간에 따라 흐르는 것이다. 이 분자를 이 분모로 나눈 것이 RCR이다. 1 미만이라는 것은 무슨 뜻일까? 벌어들이는 매출총이익조차 자산 유지용 연간 납입금조차 감당하지 못하고, 순전히 외부 조달로 목숨만 부지하고 있으며, 자금 조달이 끊기면 끝장난다는 뜻이다.

그리고 데이터는 어디서 찾을까? 이것은 기성 지표가 아니므로 직접 조합해 야 한다. 자본적 지출은 4대 클라우드 기업의 분기 보고서 재무제표 중 현금흐름표를 살펴보면 되는데, 이 부분이 바로 내부 지향적인 것이다. AI 매출의 산정 방식은 어떨까? 구글 클라우드나 AWS 같은 기업의 실적발표 컨퍼런스 콜을 들어보면 매분기 경영진이 한마디씩 언급하며, 각 기업의 투자자 관계(IR) 페이지나 회의록은 모두 공개되어 있다. 그렇다면 현재 거대 기업들의 RCR은 얼마일까? 0.2에서 0.5 사이이며, 1과는 아직 한참 멀었다. 현재 이 자본적 지출의 속도는 여전히 30% 이상의 속도로 진행되고 있는데, 이를 번역하면 무엇일까? 현재 이 자산들은 이미 스스로를 먹여 살리지 못하고 있지만, 여전히 악착같이 새로운 것을 사들이고 있으며, 이는 자금 조달을 통한 수혈로 억지로 버티고 있다는 철저한 증거이다.

두 번째 그룹은 무엇일까? 바로 수요 전환이다. 사실 이 질문에 답하는 것도 간단한데, 기업들이 AI를 구매한 뒤에 과연 제대로 쓰고 있는지의 여부이다. 우리는 3가지 숫지만 보면 충분하다. 첫 번째 숫자는 무엇을 볼까? 파일럿 테스트에서 정식 도입으로 전환된 비율을 본다. 기업들이 AI를 도입할 때 통상적으로 먼저 파일럿 테스트를 거친 뒤 규모를 확대할 가치가 있는지를 따져보기 때문이다. 테스트가 제대로 되어야 비로소 정식 프로덕션 환경으로 밀어붙일 수 있는 것이다. 이 정식 전환 비율은 매우 중요한 정보이다. 회계법인인 딜로이트를 보면, 매년 기업 AI 현황 보고서를 발간하며 공식 웹사이트에서 무료로 다운로드할 수 있다. 또한 이 데이터를 제공하는 곳으로 가트너가 있는데, 가트너의 조사 역시 이 수치를 제공한다. 두 기관의 자료를 대조해서 보면 되며, 4분의 1 미만으로 떨어지면 위험한 것으로 간주한다. 이 4분의 1이라는 게 무슨 뜻일까? 4개의 파일럿 중 3개가 용두사미로 끝났다는 것이다.

이것이 바로 딜로이트의 보고서이다. 2026년 3월, 딜로이트가 650명의 기업 최고기술책임자(CTO)를 대상으로 실시한 조사에 따르면, 오직 14%만이 전사적 확산을 실현했다. 4분의 1이라는 전환율에 비하면 이 수치는 아직도 한참 모자란다. 두 번째 숫자는 순매출 유지율(NDR)인데, 이는 앞에서 이미 언급했듯 기존 고객이 올해 쓴 돈을 작년에 쓴 돈으로 나눈 것이다. 이는 상장된 소프트웨어 기업의 재무 보고서에 대개 직접 공시된다. 상장되지 않았다면 무엇을 볼까? 사모펀드 데이터 플랫폼의 분기별 벤치마크 보고서를 보면 된다. 톳아(Carta) 같은 플랫폼은 매분기 무료로 보고서를 배포하므로 이것만으로도 충분하다. 이 데이터가 100 밑으로 떨어지면 기존 고객들이 발로 투표하고 있음을 보여준다. 현재 AI 모델 기업들은 보편적으로 20%에서 30% 수준이다.

세 번째 숫자는 전력량과 매출총이익의 괴리인데, 실적발표 컨퍼런스 콜에서 존나 쩐다고 떠들어대는 소리는 집어치우고, 다들 매출총이익률에 주목해야 한다. 만약 매출총이익이 계속해서 바닥으로 떨어지고, 그 하락폭이 5%를 넘어가면 경계를 해야 한다. 왜냐하면 이 바닥에서 이 장사를 가장 신나게 하는 이들은 내가 보기엔 중국공산당 이 무리들이기 때문이다. 이것은 바로 장사는 점점 크게 하는데 건당 손실은 점점 커지는 꼴이 아닌가? 이러한 규모는 해자가 아니라 손실의 가속기일 뿐이다.

마지막 그룹은 자금 조달 압박인데, 이는 업계와 자본시장을 연결하는 접점이다. 이 질문에 답하는 것은 사실 한마디면 충분한데, 이 시장을 위해 계속해서 돈을 지불할 의향이 아직도 사람이 남아 있는가 하는 점이다. 이 부분은 세 곳을 살펴본다. 먼저 비상장 시장의 실속을 보는데, 즉 가치 하락 자금 조달(down-round)과 브릿지 라운드의 비중이다. 사실 현재 우리는 이러한 팀 인수합병을 무엇으로 간주할 수 있을까? 하위 수준의 가치 하락 자금 조달 수단으로 볼 수 있다. 가치 하락 자금 조달이란 무엇을 말하는가? 새로 조달한 가치 평가액이 이전 라운드보다 더 낮아진 것을 말하며, 이는 결국 이전의 허풍을 공개적으로 인정하는 꼴이 된다. 브릿지 라운드란 까놓고 말해 일종의 브릿지 론(단기성 대출)인데, A플러스, A플러스플러스 같은 것들이 바로 이런 부류이다. 왜 이런 브릿지 라운드가 생겨날까? 까놓고 말해 정상적인 라운드로는 투자를 유치할 수 없기 때문이 아닌가? 급한 불을 끄려고 먼저 돈을 빌려 목숨만 연명하는 것이다.

이 두 가지 수치도 직접 계산할 필요가 없다. 아까 분기마다 무료 사모 시장 보고서가 나온다고 하지 않았는가? 그 안에 이미 완성된 통계가 들어있다. 만약 가치 하락 비중이 30%를 넘고, 브릿지 라운드가 절반을 넘는다면, 이는 자금 조달이 기본적으로 불가능해졌음을 의미한다.

그 다음엔 무엇을 볼까? 구주(기존 주식) 거래의 할인율을 본다. 초기 주주와 직원들이 비상장 기업의 주식을 사적으로 매각할 때 체결 가격이 얼마나 할인되었는지를 보는 것이다. 여러 사모 주식 거래 플랫폼에 실제 체결가가 게시되어 있으며, 이를 최근 라운드의 투자 평가액으로 나누면 그것이 바로 할인율이다. 할인율이 25%를 넘어가면, 이를 번역하면 무엇일까? 내부자들이 25%를 깎아서라도 도망치려 한다는 뜻이며, 이것이 바로 발로 투표하여 채운 수혈표이다. 현재 가치 하락 자금 조달의 비율은 11.4%인데, 이러한 팀 인수합병을 포함하면 대략 19정도가 되며, 이는 유동성이 아직 다 타버리지 않았음을 반대로 증명해 준다.

하지만 다들 알아야 할 점은, 비상장 시장은 위로 가든 아래로 가든 비선형적이라는 것이다. 따라서 19%에서 25%까지, 아직 6%포인트가 남았다고 보겠지만 사실은 눈 깜짝할 사이에 도달하는 순식간이다. 게다가 이 지표는 또한 무엇으로 활용될 수 있을까? 바로 기관의 심리 지표로 활용될 수 있다.

마지막으로 간단한 토속적 방법이 하나 더 있습니다. 만약 귀찮아서 이런 보고서들을 일일이 찾아보기 싫다면, 클라우드 기업의 분기 보고서에 있는 매출채권 회전일수를 확인해 보세요. 쉽게 말해 물건을 넘긴 후 며칠이 지나야 돈을 받을 수 있는지를 보는 것입니다. 만약 이 수치가 갑자기 길어진다면 무엇을 의미할까요? 클라우드 기업이 돈을 갚지 못하는 고객에게 외상 기간을 늘려주고 있다는 뜻입니다. 이는 공급업체가 직접 나서서 고객의 생명을 연장해 주는 것과 다름없지 않습니까?

이 세 가지 지표가 동시에 악화되어야 비로소 시스템적인 디레버리징 신호라고 할 수 있습니다. 하나만 빨간불이 켜진 것은 국지적인 압력에 불과합니다. 시간적인 측면에서 추산을 해보자면, 저는 AI 산업의 꼬리 위험(tail risk)이 향후 4~8분기 동안 지속적으로 가시화될 것이며, 자본의 감액 손실도 이 기간 내에 순차적으로 나타날 가능성이 높다고 봅니다. 어느 날 갑자기 벼락이 치듯 한순간에 사라지는 것이 아닙니다. 적어도 이 산업 자체가 완전히 망할 일은 없습니다.

사실 현재 AI 구조에서 가장 지속 불가능한 것은 만기 불일치(maturity mismatch)입니다. 그들의 구조를 보면 알 수 있습니다. 모델 기업이든 컴퓨팅 파워 기업이든, 그들의 문제는 장기 자산이 단기 사모 자본과 언제든 사라질 수 있는 수요에 의해 부양되고 있다는 점이며, 이것이 바로 이 산업의 가장 단기적인 병목 현상입니다.

다시 한번 강조하지만, 주식 시장은 주식 시장이고 거시 경제는 거시 경제이며, 이 둘 사이에는 연결 고리가 있다는 점을 기억하십시오. 만약 당신이 그들의 주가에만 관심이 있다면, 이러한 산업 분석은 시의성이 떨어질 수 있습니다. 당신은 유동성에 더 집중해야 합니다. 반면 이 산업을 지속적으로 관찰하고 있거나 대규모 저점 매수 기회를 노리고 있다면, 앞서 언급한 지표들에 주목하십시오. 그 지표들이 점차 악화되고 있는지, 아니면 점차 개선되고 있는지를 지켜봐야 합니다.