이 달 중순, 미국 빅테크의 주가가 일제히 급락했습니다. 월가에서 AI 산업에 대한 비관적 전망이 나오기 시작했기 때문입니다. 빅테크 기업들이 막대한 금액을 AI에 투자하고 있지만, 수익성이 좋지 않다는 분석이었죠.
 

'AI 버블론'에도 불구, 빅테크들을 여전히 투자를 이어가겠다는 입장입니다. 이미 기술 전환기는 시작됐고, 적게 투자하여 뒤쳐지는 것보다 과잉 투자를 통해서라도 앞서나갈 수 있는 힘을 키우는 것이 낫다는 것이 이들의 공통적인 의견입니다.
 

늘어나는 AI 비용
 

'AI 버블론'이 지적하고 있는 주요 내용은, AI 훈련 및 인프라 비용이 급증하는데 비해 수익화가 더디다는 것입니다. 스탠퍼드대 인간중심 인공지능연구소(HAI)는 연례보고서 '스탠퍼트 AI 인덱스 2024'에서, 2017년부터 2023년 사이 AI 훈련 비용이 20만 배나 폭등했지만 개선 속도가 현저히 못 미치고 있다고 분석했습니다. 
 

투자은행 바클레이스는 빅테크가 2026년까지 AI모델 개발에 매년 600억 달러를 지출할 것으로 예상되지만, 그 시점까지 창출하는 수익은 3분의 1 수준인 200억 달러에 불과할 것이라고 전망했습니다. 벤처투자회사 세쿼이아캐피털은 빅테크가 AI에 투자한 비용을 회수하려면 연간 6000억 달러의 매출을 올려야하지만, 실제 매출은 1000억 달러에 불과하다고 지적했습니다. 
 

생성형AI 열풍을 이끈 기업 오픈AI는 챗GPT 운영비 부담으로 올해 50억 달러에 달하는 손실을 기록할 것으로 예상됩니다. 챗GPT의 하드웨어 운용 비용으로만 매일 70만 달러 가량이 필요하기 때문입니다. 12개월 내에 현금이 고갈될 위험이 있다는 분석도 나옵니다.
 

빅테크 "묻고 더블로 가!"
 

뉴스트리트리서치는 2023년~2027년 AI 데이터센터 관련 투자가 총 1조 4000억달러에 달한다고 추산했습니다. 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트 4개사가 올해 투자한 비용만 1040억달러에 달합니다. 
 

이 가운데, AI 산업을 이끌고 있는 빅테크들은 AI버블론에 동의하지 않고 있습니다. 오히려 더 적극적인 투자 기조를 이어가겠다는 입장이죠. AI의 가능성과 유용성은 이미 입증됐고, 잠재력은 여전하다는 시각입니다. 한 번 주도권을 뺏기면 시장에서 도태될 수 있다는 위기의식도 존재합니다.
 

순디르 피차이 알파벳 CEO는 컨퍼런스콜에서 "과소 투자 위험이 과잉 투자 위험보다 더 크다. 우리가 과도하게 투자하고 있는 것으로 판명되더라도 AI는 분명히 우리에게 광범위하게 유용한 인프라"라고 강조했습니다. 마크 저커버그 메타 CEO도 "지금은 위험을 무릅쓰고서라도 필요 이상의 AI 역량을 키우는 게 낫다"고 발언했습니다. 메타는 연말까지 AI 인프라에 300억 달러 이상을 투자할 계획입니다. 마이크로소프트의 에이미 후드 CFO는 AI 데이터센터 구축과 관련해 "향후 15년과 그 이후 수익 창출의 밑바탕이 될 것"이라면서 투자자들의 인내심을 당부했습니다. 
 

투자업계 일각에서도 AI 버블론은 섣부르다는 의견이 나옵니다. AI 산업을 주도하는 빅테크들은 재무구조가 탄탄하고, 자금력을 동원할 수 있는 힘을 갖췄습니다. 막대한 투자로 기술면에서 앞서가는 동시에, 자체 AI 서비스를 무료로 제공하면서 상대적으로 영세한 업체들을 경쟁에서 제외시키는 단계로도 분석됩니다. 
 

AI 수익화 노력은 계속된다
 

AI 수익화를 위해서는 일반 이용자들이 기꺼이 비용을 지불할 수 있는 '킬러앱'의 등장이 필요하다는 것이 중론입니다. 빅테크들은 수익화가 가능한 서비스를 내놓기 위해 여러 노력을 하고 있습니다. 
 

최근 구글은 모바일 기반 AI 음성비서 '제미나이 라이브'를 출시했습니다. 안드로이드 스마트폰을 쓰는 제미나이 어드밴스드(월 구독료 19.99달러) 사용자라면 누구나 제미나이 라이브를 사용할 수 있습니다. 오픈AI는 GPT-4o의 파인튜닝 기능을 출시했습니다. 파인튜닝(미세조정)이란 사전 학습된 AI 모델에 기업 등이 자체 데이터를 추가 학습시키는 것으로, 기업 맞춤형 AI 모델을 만드는데 필요합니다.