AI 투자, 과거 혁신의 함정을 다시 밟지 않으려면?
생성형 AI 투자의 딜레마: 마이크로프로세서인가, 컨테이너화인가
혁신적인 기술이 투자 가능한 혁신 기업들의 물결을 가능하게 할 때 기업가와 투자자들이 부를 축적한다. 철도, 베세머 공법(Bessemer process), 전력, 내연기관, 또는 마이크로프로세서를 생각해보라. 이들 각각은 불꽃놀이 공장의 떠돌이 불꽃처럼 수십 년간의 후속 혁신을 촉발하고, 사회의 모든 부분에 스며들며, 새로운 발명가와 투자자들을 권력, 영향력, 부의 자리로 끌어올렸다.
그러나 일부 기술 혁신은 사회적으로 변화를 가져오지만 새로운 부의 창출 측면에서는 거의 기여하지 못한다. 대신 기존 질서를 강화한다.
마이크로프로세서가 등장하기 15년 전, 또 다른 혁신적 아이디어인 해운 컨테이너화(shipping containerization)는 덜 유리한 시기에 등장했다. 기술 발전이 붉은 여왕의 경주(Red Queen's race) 상황이었던 때, 즉 발명가와 투자자들이 아무리 끊임없이 달려도 제자리걸음만 할 뿐 더 나은 위치에 도달하지 못하는 시기였다.
새로운 것에 투자하는 사람은 누구나 두 가지 질문에 답해야 한다.
첫째, 이 혁신이 얼마나 많은 가치를 창출할 것인가?
둘째, 누가 그것을 포착할 것인가?
정보통신기술(ICT)은 스타트업들이 가치를 포착한 혁명이었고 수천 명의 새로운 부유한 창업자, 직원, 투자자들을 탄생시켰다. 반면 해운 컨테이너화는 가치가 너무 얇게 퍼져서 결국 단 한 명의 창업자만 일시적으로 부유해지고 단 한 명의 투자자만 조금 더 부유해진 혁명이었다.
생성형 AI는 전자와 후자 중 어느 쪽에 더 가까운가? 많은 미래 산업 재산의 기반이 될 것인가, 아니면 투자 커뮤니티 전체에는 순손실을 가져다주되 여기저기서 몇몇 제로섬 승자만 나오는 것인가?
마이크로프로세서 혁신의 교훈
마이크로프로세서는 혁신적이었지만, 1971년 인텔에서 이를 발명한 사람들은 그렇게 생각하지 않았다. 그들은 단지 매번 데스크탑 계산기 칩셋을 처음부터 설계하는 것을 피하고 싶었을 뿐이다. 하지만 외부인들은 마이크로프로세서를 사용해 자신만의 개인용 컴퓨터를 만들 수 있다는 것을 깨달았고, 애호가들이 그렇게 했다.
분산형이자 허가가 필요 없는 이 발명은 경제학자 칼로타 페레스가 표현한 ‘위대한 발전의 물결’을 촉발했다. 기술 자체가 불씨가 되었지만, 그 물결을 실제로 밀어 올린 것은 경제적·사회적 힘이었다.
1970년대 초에는 개인용 컴퓨터에 대한 실제 수요가 없었다. 비싼 장난감이었다. 하지만 실험자들이 기술적 토대를 마련하고 커뮤니티를 구축했다. 그 다음 1975년경 마이크로프로세서 비용의 단계적 변화가 개인용 컴퓨터 시장을 실현 가능하게 만들었다.
인텔 8080의 초기 정가는 360달러(오늘날 달러로 2,300달러)였다. MITS는 개당 75달러(오늘날 490달러)의 대량 가격으로도 알테어(Altair)에서 간신히 이익을 낼 수 있었다. 하지만 MOS 테크놀로지스가 6502를 25달러(오늘날 150달러)에 판매하기 시작했을 때, 스티브 워즈니악은 애플 프로토타입을 만들 여유가 생겼다. 6502와 비슷한 가격의 질로그 Z80이 인텔의 가격을 끌어내렸다. 초기 PC 커뮤니티가 기업가들을 배출하기 시작했고 각각 약간씩 다른 제품을 가진 수십 개의 회사가 나타났다.
개인용 컴퓨터(PC)의 태동과 확산
1970년대 중반에는 PC(개인용 컴퓨터)와 ATM, POS 단말기, 스마트폰 같은 PC 유사 기기가 세상을 혁신할 것이라고는 누구도 알 수 없었다. 스티브 잡스가 투자자들에게 언젠가 모든 가정에 PC가 들어설 것이라고 말했을 때조차(결과적으로는 지나치게 과소한 전망이었다), 다른 이들은 개인용 컴퓨터의 필요성 자체를 의심했다.
1979년까지도 애플의 광고는 개인용 컴퓨터가 무엇을 할 수 있는지를 설명하지 않았고, 오히려 “당신은 그것으로 무엇을 하는가”라고 되물었다. 당시 IBM, HP, DEC 같은 기존 대형 컴퓨터 제조사들은 고객이 요구하지 않는 제품에 전혀 관심이 없었다. 누구도 컴퓨터를 “필요로 하지 않았기” 때문에, PC는 자발적으로 구매된 것이 아니라 적극적으로 “판매된 것”이었다. 애플이나 Sinclair 같은 신생 기업은 화려한 홍보로 주목을 끌었고, Atari, Commodore, Tandy/RadioShack 같은 소비자 전자기기 기업들은 강력한 리테일 네트워크를 활용해 고객에게 PC를 노출시켰다.
시장의 확산과 자기강화적 사이클
PC 시장은 처음에는 더디게 성장하다가, 1979년 스프레드시트 같은 실용적 애플리케이션이 등장하면서 가속화되었다. 사용이 늘어나면서 불확실성이 줄어들었고, 이는 다시 더 많은 채택으로 이어지며 자기강화적 사이클을 만들었다.
이러한 모멘텀의 축적은 모든 기술혁신의 물결에서 시간이 걸린다. 예를 들어 전기가 미국 가정의 절반에 도달하는 데 거의 30년이 걸렸고, 개인용 컴퓨터도 비슷한 시간이 소요되었다. 혁신이 세상을 바꿀 때는 엄청난 혁신, 투자, 스토리텔링, 시간, 그리고 단순한 노동이 필요하다. 이 과정은 모든 자본과 인재를 빨아들인다. 쿤(Thomas Kuhn)의 과학 패러다임과 마찬가지로, 파도의 기술·경제 패러다임에 포함되지 않은 어떤 기술도 곁다리로만 보이게 된다.
[그래프 : 전기, PC, AI 보급 속도 비교 – 보급률 50% 도달 시점]
벤처 캐피털과 초기 투자
PC의 초기 성장은 벤처 캐피털(VC)의 자본을 끌어들였다. 이들은 신생 기업에 위험한 베팅을 했고, 이는 더 많은 발명가, 기업가, 연구자를 유입시키며 투기적 자본을 불러왔다. IBM 같은 기존 대기업은 상대적으로 저조했다. 그들은 PC가 충분히 성숙하지 못해 자사 시장에서 경쟁력을 갖추지 못할 것이라 생각했고, 소규모이자 저가를 원하는 새로운 시장에도 관심을 두지 않았다.
후대의 우리는 PC 개척자들에게 예언자의 능력을 부여하지만, 당시에는 극소수 얼리어답터 외에는 거의 주목하지 않았다. 뉴욕타임스(NYT) 같은 주류 언론도 IBM이 1981년 8월 PC를 출시한 이후에야 비로소 이를 심각하게 다루기 시작했다. 애플이 설립된 1976년 한 해 동안 NYT는 PC를 단 네 번 언급했을 뿐이었다. 결국 PC에 주목한 것은 소위 “미친 자들, 반항아들, 말썽꾼들”뿐이었다.
불확실성과 대기업의 대응
컴퓨터 혁명의 초기를 오늘과 비교할 때 우리를 가장 강하게 사로잡는 것은 놀라움의 요소이다. 1970년대에는 아무도 개인용 컴퓨터에 주목하지 않았지만, 2025년에는 AI가 모든 대화의 중심에 있다. 대기업은 놀라움을 싫어한다. 따라서 불확실성은 스타트업에게 완벽한 해자가 된다. IBM이 1979년에 PC 시장에 진입했다면 애플은 살아남지 못했을 것이다. 애플은 1980년 IPO로 1억 달러를 조달하면서 간신히 다음 경쟁의 기회를 얻었고, IBM이 경쟁자를 걸러낸 이후 남은 유일한 생존자가 되었다.
소프트웨어·하드웨어의 동반 발전
PC가 자리를 잡으면서 소프트웨어, 메모리, 주변기기(플로피 디스크, 모뎀 등)에서 혁신이 일어났다. 각 발전은 서로를 강화했고, 특정 부분이 병목이 되면 투자자들은 즉각 해당 분야에 자금을 공급했다. 예컨대 PC 메모리 증가로 복잡한 소프트웨어가 가능해지자 외부 저장장치 수요가 늘었고, 이는 VC 데이브 마커트가 1980년 Seagate에 투자하는 계기가 되었다. Seagate는 1981년 IPO에서 40배 수익을 안겨주었다. 이후 3년 동안 업계에 2억7천만 달러가 투입되었다.
돈은 기반 인프라(광케이블, 반도체, 칩 생산 등)에도 쏟아졌다. 용량은 결코 병목이 되지 않았다. 신기술을 활용한 기업들이 기존 강자를 추월했고, 보수적 경쟁사들도 살아남기 위해 신기술을 도입할 수밖에 없었다. 과열된 기대는 닷컴 버블로 이어졌다.
닷컴 버블 붕괴 이후
닷컴 버블이 붕괴되자 사회는 과잉을 비판했고 정부는 규제를 강화했다. 기업들은 검증된 시장으로 확장했고, 금융은 투기에서 투자로 이동했다. 기업가들은 기초 기술 혁신보다 애플리케이션 개발에 집중했다. 변화는 혁명적이기보다 점진적으로 바뀌었다. 변화 속도가 늦춰지자 기업들은 장기적 투자를 감행했고, 기존 시스템을 결합해 더 많은 가치를 창출했다. 버블 시기 과잉 건설된 광케이블과 인프라는 저비용 확장을 가능하게 했다.
변화 속도가 늦춰지자 기업들은 장기적 관점에서 투자할 자신감을 얻게 되었다. 이들은 시스템의 다양한 부분을 새로운 방식으로 결합하여 더 폭넓은 사용자 집단에 가치를 창출하기 시작했다. 과열기 동안 과도하게 건설된 광섬유 통신망과 기타 인프라는 저렴한 잉여 용량을 남겼고, 이는 확장 비용을 낮추는 결과를 낳았다. 그 시기는 사업가와 투자자에게 최고의 시기였다.
반대로, 사회가 AI를 비판하기 시작하는 데에는 버블이 붕괴될 필요조차 없었다. 기술에 대한 반발이 이미 10년 동안 이어져 왔기 때문에, 이는 우리에게 자연스러운 현상으로 보인다. 그러나 AI에 대한 반발은 과거 빌 게이츠, 스티브 잡스, 제프 베조스 등 대형 기술 기업을 일군 이들이 초기 주기에서 누렸던 일반적인 호평과는 다르다. 세상은 변화를 싫어하며, 1980~1990년대에 기술에 일정한 관용을 허용했던 것은 모든 것이 아직 되돌릴 수 있는 것처럼 보였기 때문이다. 잘못될 경우 언제든 사라질 수 있다고 여겨졌기에 초기 컴퓨터 혁신가들은 어느 정도 실험할 여지를 얻을 수 있었다. 그러나 이제 모두가 컴퓨터가 영구적으로 존재할 것임을 알게 되었으므로, AI는 동일한 ‘지켜보자’ 태도를 허용받지 못한다. AI는 ICT 혁명의 일부로 인식된다.
페레스의 기술혁신 4단계 사이클
경제학자 페레스(Perez)는 각 기술 혁신의 물결을 네 가지 예측 가능한 단계로 구분한다. 발현(irruption), 광란(frenzy), 시너지(synergy), 성숙(maturity)이다. 각 단계는 고유한 투자 프로파일을 갖는다.
가운데 두 단계인 광란(frenzy)과 시너지(synergy)는 투자자에게 상대적으로 쉬운 구간이다. 광란 단계에서는 모두가 뛰어들고, 검증되지 않은 아이디어에 큰 위험을 감수한 투자자들이 보상을 얻는다. 이는 결국 거품으로 이어지고, 장부상의 이익은 사라진다. 합리성이 돌아오면 시너지 단계가 시작된다. 기업들이 자사 제품을 폭넓은 사용자에게 유용하고 생산적으로 만들기 시작하는 것이다. 시너지 단계에서는 인내심 있고, 까다로우며, 단순한 자금 이상의 가치를 제공할 수 있는 이들이 보상을 얻게 된다.
발현(irruption)과 성숙(maturity) 단계는 투자하기 더 어렵다.
1970년대 투자는 회고적으로 보이는 것보다 훨씬 어려웠다. 1971년부터 1975년까지 투자하려면 진정한 신봉자이거나 무모한 다각화를 추구하는 복합기업이어야 했다. 인텔은 훌륭한 투자처였지만, 처음에는 이전 세대 전자회사로 보였다. MOS 테크놀로지(MOS Technologies)는 1969년 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)와 경쟁하기 위해 설립되었지만, 생존을 위해 지분의 대부분을 앨런-브래들리(Allen-Bradley)에 매각했다. 자일로그(Zilog)는 1975년 엑손(Exxon!)의 자금을 받았다. 애플 역시 훌륭한 투자처였지만, 당시 PC는 여전히 “문제를 찾는 해법”에 불과했기 때문에 벤처캐피털이 찾는 전형적 조건을 갖추지 못했다.
진정한 기회가 확산된 것은 1980년대 초반 발현 단계였다. PC 제조업체(컴팩, 델), 소프트웨어 및 운영체제(마이크로소프트, 일렉트로닉 아츠, 어도비), 주변기기(씨게이트), 워크스테이션(썬), 컴퓨터 소매점(비즈니스랜드) 등에서 수많은 기회가 쏟아졌다. 승자에 투자했다면 성공할 수 있었다. 그러나 여전히 자금은 아이디어보다 많았고, 이는 투자 전성기와는 거리가 있었다. 1983년까지 디스크 드라이브 부문에서만 70개 이상의 기업이 경쟁했고, 기업가치는 붕괴했다. 1970~1980년대에 부를 쌓은 사람들이 많았고, 많은 VC들이 그 시기에 명성을 얻었다. 그러나 발현 단계 투자자의 가장 큰 장점은 광란과 시너지 단계에서 일찍, 잘 투자하기 위한 제도적 지식을 축적하는 것이었다.
성숙 단계에서의 투자는 더욱 어렵다.
발현 단계에서는 무엇이 일어날지 알기 어렵지만, 성숙 단계에서는 아무 일도 크게 일어나지 않는다. 무엇이 성공할지, 고객과 사회가 어떻게 반응할지에 대한 불확실성은 거의 사라진다. 모든 것이 예측 가능해지고, 모두가 예측 가능하게 행동한다.
역동성이 부족해지면서 성공적인 시너지 단계 기업들은 지위를 고수한다(예: Nifty 50, FAANG). 그러나 성장은 어려워진다. 이들은 서로의 시장에 진입하고, 기업을 합병하며, 가격을 인상하고, 비용을 절감한다. 신규 고객을 유치하기 위한 저가 전략의 시대는 끝나고, 품질은 저하된다. 대기업들은 여전히 혁명적 혁신의 개념을 내세우지만, 실제로는 그들의 진보가 어떻게 사용되는지를 통제하려 한다. 연구개발(R&D) 지출은 제품·공정 혁신에서 현재 패러다임을 연장하려는 점점 무의미한 시도로 전환된다. 기업들은 이를 승리를 위한 노력이라고 포장하지만, 실제로는 패배에 대한 두려움 때문이다.
성숙 단계에서도 혁신은 일어날 수 있으며, 때로는 눈부시다. 그러나 이러한 혁신은 현존하는 물결의 패러다임에 부합할 때만 지지를 얻고, 지배적 기업의 중력권에 쉽게 포획된다. 따라서 기업가나 투자자가 이를 통해 돈을 벌기는 거의 불가능하다. 생성형 AI는 명백히 지배적 ICT 기업들에 의해 포획되고 있으며, 이는 이번만큼은 발명가와 투자자에게 다를 수 있는지, 즉 AI 자체가 혁명적 기술인가와는 또 다른 질문을 던진다.
컨테이너화(Containerization)의 도입
컨테이너화는 후반부의 혁신으로 세상을 바꾸었고, 현대적 글로벌화의 시대를 열었으며, 사회와 경제에 깊은 변화를 가져왔고, 생활 수준의 급격한 성장을 촉진했다. 그러나 컨테이너화 자체에 투자하여 큰돈을 번 사람은 아마 한두 명에 불과했다.
1956년은 이전 기술 물결의 후반부였다. 그 해, 곧 SeaLand로 알려지게 될 회사가 최초의 컨테이너선 Ideal-X를 출항시키면서 화물 운송을 혁신했다. 설립자 말콤 맥클린(Malcom McLean)은 트럭, 철도, 해운업체가 수행하는 임무는 트럭을 운전하거나, 화차를 채우거나, 선박에 화물을 싣는 것이 아니라, 화물을 발송처에서 목적지로 옮기는 것이라는 깨달음을 얻었다. SeaLand는 화물이 운송수단 간에 매끄럽게 전환될 수 있도록 했고, 시간을 절약하고 선적의 예측 가능성을 높였으며, 하역·재하역 비용과 선박이 항구에서 놀고 있는 시간까지 줄였다.
컨테이너화의 이점은 분명했다. 모든 사람은 효율성을 볼 수 있었고, 고객은 상품이 어떻게 운송되는지보다는 상품이 도착하는지만 신경 썼다. 그러나 부두 노동자는 일자리를 잃었고, 정치인은 표를 잃었으며, 항만 당국은 정치적 지원을 잃었고, 연방 규제 당국은 부정적 결과의 책임을 져야 했으며, 철도는 화물을 해운업에 빼앗길 수 있었고, 기존 해운업체는 신규 해운업체에 화물을 빼앗길 수 있었으며, 모든 과정은 막대한 비용이 들었다. 대부분은 맥클린이 이를 실현하지 못할 것이라 생각했다.
맥클린은 반대 세력의 틈을 파고들었다. 그는 군 잉여 선박을 구입해 개조함으로써 비용을 낮췄고, 경쟁을 피하기 위해 새로 건설된 고속도로 시대에 쇠퇴하던 연안 해운업에 집중했다. 또한 그는 허드슨강 인근 헬스 키친(Hell’s Kitchen)이 아니라 뉴저지 뉴어크 항에 사업장을 세워 항만 당국의 협력을 얻고 맨해튼의 혼잡을 피했다. 그리고 뉴욕 부두 노동조합과 협정을 맺었는데, 이는 그가 위협적이지 않은 소규모 사업자로 보였기 때문에 가능했다.
그러나 경쟁자와 규제 당국은 너무 빨리 움직였다. 항만 장악, 선주와의 독점적 계약, 독자적 기술 표준화 같은 몇 안 되는 진입장벽을 그가 차지하기 전에 시장은 열려버렸다. 1965년경 컨테이너화가 가능성이 보이자, 모든 대형 해운사가 사업에 뛰어들었고 경쟁은 격화되었다. 1968년 당시 컨테이너 화물은 전체 무역의 1%도 되지 않았지만, 이미 컨테이너선 수는 빠르게 늘고 있었다. 공급은 수요를 수년간 초과했다.
경쟁이 치열해지면서 운임 전쟁이 벌어졌고, 이는 이익 압박과 통합, 카르텔로 이어졌다. 동시에 초대형 컨테이너선과 항만 시설 건설 비용은 사업을 극도로 자본집약적으로 만들었다. 맥클린은 상황을 읽고 1969년 1월 SeaLand를 R.J. Reynolds에 매각했다. 그는 아마도 무사히 빠져나간 유일한 기업가였다.
1980년경이 되어서야 해상 운송 비용이 극적으로 떨어지기 시작했다. 이는 국제 무역의 호황으로 이어졌고, 제조업체들이 고임금 국가에서 저임금 국가로 생산을 이전할 수 있게 하여 컨테이너화를 되돌릴 수 없게 만들었다.
물론 돈을 번 사람도 있었다. 맥클린 자신과, 1965년 SeaLand의 전신인 McLean Industries에 주당 8.50달러로 850만 달러를 투자해 1969년 주당 50달러에 매각한 선주 대니얼 루드윅(Daniel Ludwig)이 대표적이다. 조선업체들도 1967~1972년 사이 100억 달러(2025년 가치로 800억 달러)를 들여 컨테이너선을 건조하며 수익을 얻었다. 신규 컨테이너 항만을 건설한 시공업체도 돈을 벌었다. 그리고 나중에는 머스크(Maersk), 에버그린(Evergreen) 같은 통합 해운사가 산업을 지배하며 거대 기업으로 성장했다. 그러나 R.J. Reynolds를 포함해 1960년대 말 빠른 성장을 노리고 해운업에 뛰어든 기업들은 대체로 실망만을 맛봤다.
결국 산업은 기존 해운업 강자들이 지배하게 되었고, 이익은 화물을 운송한 기업이 아니라 그 화물을 통해 상품을 판매한 기업으로 갔다. IKEA는 저렴한 해상 운송의 최대 수혜자였다. 1972년 지방 소매업체에 불과했던 IKEA는 2008년 세계 최대 가구 소매업체가 되었다. 월마트(Walmart)도 마찬가지였다. 컨테이너화 덕분에 공급망의 예측 가능성이 높아지면서 재고와 관련 비용을 줄이고 제품 다양성을 늘릴 수 있었다.
역사를 되돌아보면, 컨테이너화에 투자하는 가장 좋은 방법은 컨테이너 해운업 자체가 아니라 그로부터 혜택을 얻는 산업에 투자하는 것이었다. 그러나 이마저도 성공 사례와 실패 사례가 함께 나타났다. Sears와 Woolworth는 몰락했고, Montgomery Ward와 A&P는 문을 닫았으며, Macy’s는 파산 후 축소되었다. 반면 중국에서 값싼 가구를 들여오던 북캐롤라이나의 전통 가구업체들은 결국 공급업체에 의해 대체되었다.
경제학자 요제프 슘페터(Joseph Schumpeter)는 “완전경쟁은 새로운 것이 도입될 때마다 일시적으로 정지된다”고 말했지만, 컨테이너화 사례는 기술 물결의 후반부에서는 그렇지 않음을 보여준다. 완전경쟁이 발생하면 경제적 이익은 사라지고, 성숙기에 혁신가들이 돈을 벌 기회는 없어진다. 컨테이너화처럼 AI도 혁신가들에게 보호된 이윤 기간을 제공하지 않았고, 즉각적인 경쟁 과열로 이어졌다.
AI는 ICT 물결의 연장인가, 새로운 기술혁명의 시작인가
생성형 AI가 혁명적이라는 점은 인정할 수 있다. 그러나 점점 더 분명해지고 있듯이, 이 기술은 이미 진화적 단계에 들어섰다. AI는 경제에 막대한 가치를 창출할 것이며, 투자자들은 그 일부를 포착하기를 희망한다. 다만 그 시기와 주체, 방식은 AI가 ICT 물결의 끝인지, 아니면 새로운 물결의 시작인지를 가늠하는 데 달려 있다.
만약 AI가 새로운 물결을 열었다면, 불확실성과 실험의 기간이 오랫동안 이어졌을 것이다. 얼리어답터들이 자신만의 모델을 실험하며 수천, 수백만 명의 장인적 사용자들이 전혀 새로운 방식으로 문제를 해결했을 것이고, 그 과정에서 활용처가 폭발적으로 늘어났을 것이다. 그러나 현재는 대형 AI 기업들이 소유한 모델을 사용하고 있으며, 이들 기존 강자는 기존 질서에 대한 장기적 도전을 허용할 의사가 없기 때문에 완전한 실험의 자유는 제한되어 있다.
이는 AI가 차기 기술혁명을 시작할 수 없다는 의미는 아니다. 실험이 저렴하고, 분산되어 있으며, 허가가 필요 없는 형태로 가능해진다면—예컨대 워즈니악이 차고에서 컴퓨터를 조립하고, 포드가 부엌에서 최초의 내연기관을 제작하며, 트레비식이 제임스 와트의 특허 만료 직후 고압 증기기관을 만든 것처럼—누구나 노트북에서 LLM을 구축하고 학습시켜 상상하는 대로 활용할 수 있게 된다면, 그것이 혁명적 변화를 촉발할 씨앗이 될 수 있다. 그러나 그런 상황이 오기 전까지는 발현(irruption)은 일어나지 않는다.
AI는 오히려 ICT 물결의 정점에 서 있다. 1960년대 컴퓨팅 비전가들은 사고하는 기계를 만들겠다는 목표를 세웠고, 그 후계자들은 알고리즘, 반도체, 데이터, 데이터센터 인프라의 진전을 이어받아 결국 이를 실현했다. 컨테이너화(containerization)처럼, AI 역시 기존에 존재하던 흐름의 연장이며, 그렇기에 그 가능성과 결과가 놀랍지 않다. 1970년대에는 강력하고 보편적인 컴퓨팅의 필요성을 받아들이는 데 시간이 걸렸지만, 2025년에는 이전보다 더 뛰어난 사고 능력을 가진 기계가 등장하는 것이 사람들에게 쉽게 이해된다.
AI의 발전이 컨테이너화의 산업 진화와 얼마나 닮아 있는지 살펴볼 필요가 있다.
AI의 유사 전개(AI rhymes)” 항목에서 처음 네 가지는 이미 진행 중이다. 향후 투자 전략은 5번에서 7번까지가 실제로 이어질 것이라고 믿는지 여부에 달려 있다.
AI의 거시경제적 파급력: 글로벌 GDP 1~7% 증가 전망
경제학자들은 향후 10년 동안 AI가 전 세계 GDP를 1%에서 최대 7% 이상 증가시킬 것으로 예상한다. 이는 1조~7조 달러의 새로운 가치 창출에 해당한다. 핵심 질문은 이 돈이 가치사슬을 따라 어디에 정착할 것인가이다.
대부분의 AI 시장 개관은 20개 가까운 카테고리로 나뉘며, 각 카테고리를 고객과 산업별로 구분한다. 그러나 향후 몇 년 내에 이러한 구분은 극적으로 바뀔 것이다. 따라서 단순히 “돈의 흐름을 따라가는 것”이 기업 분류를 단순화하는 방법일 수 있다.
컨테이너화의 역사가 보여주듯, 이미 모델 기업에 투자자가 아니라면 굳이 시도할 필요가 없다. 샘 알트먼(Sam Altman)과 몇몇 초기 진입자들은 맥클린(McLean)과 루드윅(Ludwig)처럼 막대한 수익을 올릴 수 있겠지만, 모델을 구축하고 운영하는 데 드는 막대한 비용과 치열한 경쟁으로 인해 결국 소수의 기업만이 살아남고, 이들 역시 대형 기술 기업의 자금과 소유 하에 존재하게 될 것이다. 이미 투자자라면 축하할 일이다. 결국 통합이 일어나고, 엑시트 기회가 올 수 있기 때문이다.
도메인 특화 모델(Cursor, Harvey 등)은 통합의 일부가 될 것이다. 아마도 이들이 가장 가치 있는 모델일 것이다. 그러나 파인튜닝은 상대적으로 저렴하고, 범위의 경제가 크다. 반면, 구글이 2010년 광고 대행사 시장 진입을 위해 Invite Media를 인수했던 것처럼, 고객의 신뢰를 얻은 도메인 특화 모델 기업들은 인수 대상이 될 가능성이 높다. 또한 Midjourney, Runway처럼 언어가 아닌 다른 결과물을 생성하는 모델들은 다소 다른 아키텍처를 활용해 별도의 기술 경로를 개척할 수도 있지만, LLM 기업들은 이미 이 영역에 쉽게 진입했다. Osmo와 같은 기업에까지 이러한 논리가 적용될지는 두고 볼 일이다.
모델 기업에 투자하기에는 늦었지만, 모델을 활용해 특정 문제를 해결하는 기업들은 여전히 많다.
Perplexity, InflectionAI, Writer, Abridge를 비롯해 수백 개의 기업이 있다. 그러나 이들 중 일부가 큰 가치를 가지게 되더라도, 모델 기업이 차별적 가격정책이나 수직적 통합을 통해 수익을 가져갈 것이다. 즉, 성공은 곧 패배를 의미하며, 이는 항상 잘못된 투자 논제다. 결국 모델 기업과 애플리케이션 기업은 수렴하게 될 것이며, 단지 “AI 기업”만 남게 될 것이다. 일부 승자가 있겠지만, 애플리케이션 계층 전체에 투자하는 것은 손실로 이어질 것이다.
다만 주의할 점은, 애플리케이션 기업이 고객 기반이나 뛰어난 팀을 구축한다면 인수될 가능성이 있다는 것이다. 그러나 이 기업들은 진정한 기술기업이 아니라, 시장을 “투기적으로(spec)” 구축하는 기업이며, 따라서 그런 방식으로 평가되어야 한다. 또 다른 주의점은, 지나친 공포(FOMO)에 휩싸여 과도한 금액을 지불하려는 인수자들을 상대로 차익거래(arbitrage)로 큰 수익을 얻는 투자자도 있겠지만, 이는 진정한 의미의 “투자”가 아니다.
AI 거대 기업과 고객 사이의 인터페이스를 관리하거나, 모델 기업으로부터 기업 데이터를 보호하는 회사(Hugging Face, Glean 등)에는 투자 기회가 있을 수 있다. 이들은 본질적으로 모델에 종속되지 않는 비즈니스이기 때문이다. 그러나 컨테이너화 이후 해운업계에서도 이와 유사한 기업이 대형으로 성장하지는 못했다. AI 공간에서 성공적인 중개 기업조차 결국 중견 규모에 머물 가능성이 크며, 이는 모델 기업들이 이들이 전략적 영향력을 확보하는 것을 허용하지 않기 때문이다. 이는 놀라움이 부재한 또 다른 결과다.
AI 공급망 투자와 인프라 리스크
산업이 크게 성장할 것이 확실하지만 향후 전개가 불확실할 경우, 공급업체에 투자하는 것이 합리적일 때가 많다. AI의 경우 이는 칩 공급사, 데이터 기업, 클라우드·데이터센터 기업을 의미한다.
예를 들어 SambaNova, Scale AI, Lambda와 같은 신생 기업, 그리고 Nvidia, Bloomberg와 같이 오래 전부터 자리 잡은 기업들이 여기에 해당한다.
데이터에 대한 전망은 엇갈린다. 일반 데이터—즉 대부분의 사람들이 알고 있는 정보, 예컨대 10년 이상 된 지식이나 그 이후에 학습된 대부분의 정보—는 사실상 원자재(commodity)다. 데이터를 수집하고 태깅하는 단순 작업을 수행하는 기업이 일부 생길 수 있겠지만, 이 작업은 AI 자체가 더 잘 수행할 수 있으므로 가격 결정력은 제한적이다.
도메인 특화 모델은 전문 데이터가 필요하고, 다른 모델들은 시점별 질문에 답하려고 한다. 구체적이고 시의성이 있으며 재현하기 어려운 데이터는 가치가 있다. 물론 이는 새로운 시장이 아니다. Bloomberg 같은 기업은 이미 이 시장에서 성과를 거두었다. 고객 기반이 더 집중되면 가격은 하락하지만, 더 널리 사용되면 매출은 증가한다. 종합적으로 보면 산업에 긍정적 요인이 되겠지만, 그 규모는 크지 않을 것이다. 새로운 기업들이 등장하겠지만, 투자할 만한 가치는 몇 개에 불과하다.
AI 기업들의 높은 자본지출(Capex)은 주로 인프라 기업에 쓰일 것이다. 이러한 기대는 이미 주가에 반영되어 있어, 추가적인 상방 서프라이즈는 없다. 그러나 1965년부터 1973년 수요 붕괴 전까지 조선업이 컨테이너화 덕을 본 사례를 떠올릴 필요가 있다.
AI 기업들이 통합되거나 협력 행동을 한다면, 현금 보존을 강제하는 작은 하락조차 심각하고 장기적인 인프라 투자 축소로 이어질 수 있다. 이는 Nvidia와 신흥 경쟁사들이 공급업체와의 장기적 약정 및 증설 계획 때문에 비용을 낮춰 더 작은 시장 규모에 맞추지 못하게 만들 것이다. S-커브 성장곡선을 가정하고 가격이 책정된 기업들은, 정점과 하락이 찾아오면 과대평가된 셈이 된다.
결국 이는 투자자들이 업스트림(Upstream)보다 다운스트림(Downstream)을 공략해야 한다는 의미이다. 즉, 다소 모호한 정보에서 고품질 결과를 도출하는 데 의존하는 기업들이 생산성을 높이고 더 큰 이익을 얻게 될 것이다.
이러한 부문에는 전문 서비스, 헬스케어, 교육, 금융 서비스, 크리에이티브 서비스가 포함되며, 이들은 전 세계 GDP의 3분의 1에서 절반을 차지하고 있음에도 불구하고 자동화로 인한 생산성 증가는 크지 않았다. AI는 비용 절감을 가능하게 하지만, 컨테이너화와 마찬가지로 개별 기업이 이러한 비용 절감을 어떻게 전략에 반영하고, 절감된 자금을 어떻게 활용할지에 따라 성패가 달라진다. 단도직입적으로 말하면, 비용 절감을 단순히 이익 증가에만 사용하고 매출 성장을 도모하지 않는 전략은 실패하는 길이다.
가장 빠르게 수혜를 보는 기업들은 이미 비용 절감을 조건부 전략으로 내세운 곳들이다. IKEA의 오랜 전략은 저렴한 가격에 양질의 가구를 판매하고, 대량 판매로 수익을 보전하는 것이었다. 컨테이너화 덕분에 글로벌 시장 진출이 가능해진 이후, IKEA는 세계 최대 소매업체로 성장했고, 창업자 잉그바르 캄프라드(Ingvar Kamprad, IKEA의 IK)는 억만장자가 되었다. 마찬가지로 Walmart 역시 고용량·저가격 전략을 내세워 소외된 시장을 공략했으며, 비용 절감과 적시 공급망(Just-in-Time Supply Chain) 덕분에 상품 다양성을 늘리고 재고 비용을 낮출 수 있었다.
오늘날 지식 노동을 기반으로 한 기업들 중에서도 이미 같은 가치를 중시하는 기업들은 AI에 투자하기에 가장 리스크가 낮다. 하지만 새로운 기업들은 1980년대 초 Costco가 그러했듯, 고용량·저가격 전략을 바탕으로 새롭게 창업되거나 재편될 것이다. 이들은 기존 강자들과 경쟁하게 되지만, 백지 상태에서 출발하기 때문에 오히려 기회가 될 수 있다. 다만 진입 장벽이 낮아 치열한 경쟁이 불가피하고, 시장은 분산적으로 형성될 가능성이 크다. 따라서 숙련된 경영진과 완벽한 실행력이 성공의 핵심 요인이 된다.
이러한 산업에서 기업가가 되는 것은 훌륭한 기회가 될 것이다. 그러나 투자자가 되는 일은 훨씬 더 어려울 것이다. 기업들은 많은 민간 자본을 필요로 하지 않을 것이다. IKEA는 위험자본(risk capital)을 조달할 필요가 전혀 없었고, Costco는 1983년 한 차례만 자금을 모집한 뒤 1985년에 상장했다. 이는 비용 절감형 기술을 도입하는 데 많은 자본이 들지 않기 때문이다. 컨테이너화와 마찬가지로 기술적 방아쇠(trigger)와 최적의 투자 시점 사이에는 긴 시차가 존재할 것이며, 진짜 기회는 훨씬 나중에 올 것이다.
주식 선별 투자자(stock picker)들도 수익을 올릴 수 있겠지만, 매우 신중해야 한다. 전망치의 상단을 기준으로 할 때, 경제의 3분의 1 규모에서 10년간 GDP가 추가로 7% 성장한다면 해당 기업들에 연간 약 2%의 순풍(tailwind) 효과를 주는 데 불과하다. 게다가 기존 ICT 제품들의 생산성 향상이 둔화되면 이마저도 줄어들 것이다. 가장 중요한 가치는 AI의 전략적 함의를 받아들이는 기업과 그렇지 않은 기업 간에 이동할 것이다. Sears가 더 저렴한 상품 가격을 활용했지만 스스로를 혁신하지 못한 반면, Walmart는 이를 전략적으로 활용해 성장한 사례가 그 예이다.
그러나 최대의 수혜자는 소비자가 될 것이다. 과거 기계화 물결은 제조업의 노동생산성을 높여 가격을 낮추고 소비자에게 혜택을 주었다. 동시에 제조업의 노동생산성 증가는 제조업 임금 상승으로 이어졌다. 이에 따라 서비스업도 경쟁적으로 임금을 인상해야 했지만, 서비스업은 생산성 향상의 혜택을 보지 못했다. 그 결과 서비스 가격은 상승했다. 1918년 가계지출에서 식품과 의복이 차지하는 비중은 55%였으나, 2023년에는 16%로 줄었다. 반면 헬스케어, 교육과 같은 지식집약적 서비스 비용은 물가상승률을 훨씬 상회하며 증가했다.
AI에서도 유사한 현상이 나타날 것이다. 지식집약적 서비스는 가격이 낮아져 소비자들이 더 많이 이용할 수 있게 될 것이며, 반대로 대면(person-to-person) 상호작용이 필요한 서비스는 더 비싸져 가계지출에서 차지하는 비중이 커질 것이다. 이는 양쪽 모두에서 분명한 기회를 시사한다. 그러나 가장 중요한 점은 AI가 창출하는 새로운 가치의 대부분이 소비자에게 귀속될 것이라는 사실이다. 소비자들은 합리적인 가격으로 더 다양한 지식집약적 재화를 접하게 될 것이며, 의료, 교육, 자문과 같은 서비스에도 더 넓고 저렴하게 접근할 수 있게 될 것이다.
AI 투자: 새로운 기술이 아닌, 그 기술이 여는 기회에 베팅하라
새로운 물결이 시작되는 순간만큼 더 좋은 것은 없다. 세계를 바꿀 수 있는 기업을 구상하고, 발명하고, 구축할 수 있는 기회가 돈과 명예, 그리고 영광으로 이어지기 때문이다. 그러나 투자자와 기업가에게 가장 위험한 것도 바로 ‘희망적 사고(wishful thinking)’이다. 지난 50년간 기술 투자에서 배운 교훈들은 지금 당장 적용하기에 적합하지 않다. AI에 투자하는 올바른 방식은 지식 노동자의 효율성이 높아질 때의 함의를 깊이 고민하고, 이 효율성이 어떤 시장을 열어줄 수 있을지 상상하며, 그곳에 투자하는 것이다. 수십 년 동안 돈을 버는 방식은 새로운 ‘무엇’을 찾아내어 거기에 베팅하는 것이었다. 그러나 이제는 그 ‘무엇’이 열어주는 기회에 베팅해야 한다.
