A severe case of COVIDIA: prognosis for an AI-driven US equity market

매그니피선트 세븐: 기술 시장의 지배자들

JP모건의 보고서에 따르면, 이른바 매그니피선트 세븐(아마존, 애플, 구글, 메타, 마이크로소프트, 엔비디아, 테슬라)의 시가총액 비중이 전체 대형주 시가총액의 30%까지 증가했다. 이들 기업의 자본지출과 R&D 투자는 2020년 이후 급격히 증가하여 현재 에너지 섹터 전체의 투자규모를 넘어섰다. 특히 상위 20% 기업들이 시장 수익률과 실적 개선을 주도하고 있으며, 이는 미국 기업 집중도가 지난 100년간 꾸준히 증가해온 흐름이 정점에 달했음을 보여준다.

엔비디아, AI 산업의 제왕으로 등극

엔비디아는 지난 6월 단 하루 만에 시가총액 3.33조 달러를 기록하며 마이크로소프트를 제치고 S&P 500 기업 중 시가총액 1위에 올랐다. 엔비디아의 실적은 여전히 고공행진 중이다. 지난주 실적발표에서 매출과 이익이 시장 예상치를 상회했으며, 500억 달러 규모의 자사주 매입을 발표했다. 엔비디아의 영업이익률은 60%를 상회하며 매그니피선트 세븐 중 가장 높은 수준을 기록했고, 매출 성장 전망치도 2024년 104%, 2025년 42%로 상향조정되었다.

AI 칩 전쟁의 서막: AMD, 인텔, 구글, 아마존의 도전

엔비디아가 현재 AI 칩 시장의 90% 이상을 장악하고 있지만, 여러 기업들이 도전장을 내밀고 있다. AMD는 이미 엔비디아와 경쟁할 수 있는 칩을 개발했으며, CUDA에 대항하는 자체 ROCm 소프트웨어도 보유하고 있다. 인텔은 엔비디아의 H100 칩보다 1.5배 빠르고 30-60% 저렴한 가우디 3를 개발 중이다. 클라우드 서비스 제공업체들도 경쟁에 가세했는데, 아마존은 AWS 고객들에게 엔비디아 칩 대비 절반 가격의 트레이니움과 인페렌티아 칩을 제공하고 있으며, 구글은 TPU v5p 칩을 통해 엔비디아 대비 1/3 수준의 비용으로 서비스를 제공하고 있다.

최신 AI 모델들은 인간 전문가 수준에 근접

AI 기술은 놀라운 속도로 발전하고 있다. 구글프루프 Q&A 벤치마크(GPQA) 테스트에서 2023년 대부분의 AI 모델들이 30-40%의 정답률을 기록했으나, 최신 앤트로픽의 클로드 3는 약 60%의 정답률을 달성했다. 이는 해당 분야 PhD 학자들이 자신의 전문 분야에서 보이는 65%의 정답률에 근접하는 수준이다. 읽기 이해력, 이미지 분류, 고급 수학 분야의 성능 지표들이 빠르게 갱신되고 있으며, 구글의 연구에 따르면 전체 직업군의 약 80%가 AI를 통해 최소 10%의 업무를 두 배 빠르게 처리할 수 있을 것으로 예측된다. 맥킨지는 생성형 AI가 연간 약 8조 달러의 글로벌 경제 효과를 창출할 것으로 전망했다. 벤처캐피털 시장에서도 AI는 2024년 상반기 신규 유니콘 기업의 40% 이상을 차지하며 VC 생태계를 주도하고 있다.

AI 인프라에 투자한 기업들, 실제 수익성은 기대 못 미쳐

하이퍼스케일러들의 AI 관련 투자가 급증하고 있다. 마이크로소프트는 400억 달러, 메타는 230억 달러, 구글은 290억 달러, 아마존은 160억 달러의 AI 투자를 진행 중이다. 엔비디아의 주가수익비율(P/E)은 38배로 기술 섹터의 상단에 위치해 있으며, AI 수혜주들의 밸류에이션도 AI 공급자들의 수준에 근접해있다. 다만 이는 닷컴 버블 시기 시스코의 P/E 배수인 100배 이상에는 크게 못 미치는 수준이다.

AI 투자 과열 현상과 장기적 리스크

기업들의 AI 도입은 꾸준히 증가하는 추세를 보이고 있다. 미국 센서스 조사에 따르면 2023년 10월부터 2024년 8월까지 AI 도입률이 지속적으로 증가했으며, CEO들의 50%는 작년에 존재하지 않았던 생성형 AI 관련 직무에 대한 채용을 진행 중이라고 답했다. 그러나 베인의 기업 사용 데이터에 따르면 실제 생산 단계에서의 AI 활용은 2023년 10월부터 2024년 2월 사이 오히려 감소했다. 뉴스트리트 리서치의 설문조사에서는 대부분의 기업들이 보고한 비용 절감 효과가 10% 미만에 그쳤으며, AI 코딩 도구를 사용하는 대규모 기업들조차 전체 소프트웨어 개발 주기의 개선을 체감하지 못하고 있다.

수익성의 함정과 에너지 소비 문제 대두

현재 하이퍼스케일러들과 데이터센터 사용자들은 실제 생산 모델 운영보다 기초 모델 학습에 더 많은 비용을 지출하고 있다. 뉴스트리트 리서치에 따르면 학습 비용이 운영 비용의 두 배 이상을 차지한다. 시퀘이아 캐피털의 데이비드 칸은 주요 기술 기업들이 AI 인프라 투자 대비 충분한 수익을 창출하기 위해서는 연간 약 5,000억 달러의 추가 수익이 필요할 것으로 분석했다. 특히 에너지 소비 문제도 대두되고 있는데, 탈렌 에너지의 아마존向 원자력 발전 부분 매각을 둘러싼 논란이 이를 잘 보여준다.

AI 투자, 기회와 리스크 사이: '메타버스 붕괴' 재현될까?

JP모건은 AI 산업의 중요한 분기점이 2-3년 내에 도래할 것으로 전망했다. 엔비디아의 데이터센터 매출이 시장 전체 자본지출에서 차지하는 비중이 1969년 메인프레임 시대와 닷컴 붐 시기의 정점 수준인 16-17%에 도달할 것으로 예상된다. 현재는 수익성 높은 하이퍼스케일러들이 AI 자본지출을 주도하고 있으며, 군사 목적의 수요도 있어 당분간 투자가 지속될 전망이다. 그러나 향후 2년 내에 기업들의 AI 도입이 더욱 가속화되지 않으면 투자된 자본의 '메타버스' 사태가 재현될 수 있다는 우려도 제기된다.

이러한 산업 전반의 과열 현상에도 불구하고, 기술 섹터의 자본지출과 R&D는 현금흐름 대비 과거 2000년 이전 시기보다 낮은 수준을 유지하고 있다. 엠피리컬 리서치의 분석에 따르면, 매그니피선트 세븐의 매출 대비 자본지출 비율은 오히려 시장 평균을 하회하고 있으며, 이러한 추세는 2026년까지 지속될 것으로 전망된다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 JP모건에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.