모건스탠리 AI 전망

AI 내러티브가 다음 국면으로 넘어가고 있는 것일까? 댄 스켈리, 모건스탠리 웰스 매니지먼트의 시장 리서치 및 전략 책임자는 "구형 GPU 임대 가격이 하락하고 AI 시장을 선도했던 마이크로소프트의 태도 변화도 목격되고 있다"며 AI 인프라 부문에 대한 펀더멘털 리스크가 나타나고 있을 가능성을 제시했다.지난 18개월간 AI 인프라를 둘러싼 논쟁은 '공급'과 '병목'의 문제였다. GPU는 얼마나 확보할 수 있는가, 메모리는 충분한가, 전력망은 버티는가와 같은 문제였다. 하지만 AI 인프라가 에이전트 경제로 전환하고 있는 지금, 시장의 질문은 미묘하게 바뀌고 있다. 공급이 아닌 수요에 대한 본질적인 의문이 생기고 있는 것이다. AI발 자본지출 광풍은 이전부터 '통신 버블과 닮았다'고 평가를 받은 바 있다. 1990년대 인터넷 혁명으로 통신기업들이 막대한 자본을 지출해 통신망을 깔던 당시와 현재 하이퍼스케일러들이 AI 인프라 구축을 위해 올해에만 7000억 달러를 쏟아붓는 상황이 '평행이론'이라고 할 정도로 비슷하다는 것이다. 문제는 규모가 비슷하다는 것 뿐 아니라 시간의 비대칭성이다. 1990년대의 광섬유는 20년 이상의 수명을 가졌지만 현재 AI 인프라를 구성하는 핵심 부품인 GPU는 빠르면 2~3년이면 감가될 수 있다는 점이다. 이 시간 내에 시장이 기대하는 수요가 현실화되지 않으면 자본 파괴의 시계가 훨씬 빠르게 돌아갈 수 있다는 것이다. 모건스탠리가 경고한 것은 AI 인프라의 병목이 메모리와 전력으로 옮겨갔다는 '지나간 내러티브'가 아닌 하드웨어 수요의 지속성이라는 진짜 펀더멘털 리스크라는 점이다.

미국 경제가 두 개의 전혀 다른 신호를 동시에 발산하고 있다. 월스트리트는 AI 인프라 투자의 '슈퍼사이클'이 여전히 초기 단계라고 선언하며 수조 달러의 자본 지출이 계속될 것이라 예고하고 있다. 같은 시기, 고용시장에서는 20년 만에 최악의 감원 수치가 발표됐고 소득 10만 달러(약 1억 4400만원) 이하의 가구 소비는 급속히 얼어붙고 있다. 이런 모순은 어떻게 설명해야 하는 걸까? 과연 미국 경제와 AI 투자는 어디로 향하고 있으며 그 종착점은 어떤 모습일까? 중요한 사실은 현재의 AI 자본지출은 수요 창출이 아닌 패권 선점 경쟁이라는 점이며 그 과정에서 중산층 고용과 소득 기반이 구조적으로 빠르게 악화되고 있다는 점이다. 문제는 미국 GDP의 70%를 차지하는 소비가 바로 이 중산층에 의존한다는 점이다. 투자 열풍과 소비 기반 붕괴라는 두 흐름이 충돌하는 지금, 투자자들은 어떤 선택을 강요받고 있는 것일까.