「레맨 사태」가 다가오고 있다? 대형 공매도 1만 5천 자 장문 분석: OpenAI는 반드시 붕괴할 것이며, 글로벌 주식 시장은 청산될 위험에 처해 있다

원문 저자: Li Dan

원문 출처: Wall Street CN

OpenAI의 IPO가 점점 가까워지는 가운데, 약 1만 5000자 분량의 블로그 게시물 하나가 AI 거품 논란에 다시 불을 지폈습니다.

오랫동안 AI에 대해 비관적인 입장을 견지해온 평론가이자 많은 기술 업계 독자를 보유한 Ed Zitron은 최근 발표한 블로그 글에서 현재까지 가장 급진적인 판단을 내놓았습니다. 진정한 AI 거품은 본질적으로 'OpenAI 거품'이며, OpenAI가 결국 실패할 경우 AI 시대의 '리먼 브라더스'가 되어 AI 투자 논리 전체를 무너뜨릴 뿐만 아니라 데이터 센터, AI 인프라, 나아가 글로벌 기술주 전반의 대규모 재평가를 촉발할 수 있다는 것입니다.

이러한 그의 견해는 금융 미디어의 빠른 주목을 받았습니다. 언론의 시각에서 Zitron의 가장 핵심적인 주장은 AI에 가치가 있느냐의 여부가 아니라, OpenAI가 전체 AI 자본 순환 주기를 지탱할 수 있는 비즈니스 모델을 갖추고 있느냐는 점입니다. 만약 그렇지 않다면, OpenAI를 중심으로 형성된 자금 조달, 연산력 투자, 자본 지출 체계 전체가 연쇄 반응에 직면할 수 있습니다.

물론 이것이 시장의 합의는 아닙니다. Oaktree Capital의 공동 창업자 Howard Marks를 비롯한 일부 투자자들은 AI가 단순한 거품일 수 있다는 이전의 생각보다, AI를 범용 기술 플랫폼(General Purpose Technology)으로서의 장기적 가치를 더 인정하며 현재 산업이 상업화 초기 단계에 있다고 평가했습니다.

AI 거품인가, OpenAI 거품인가?

대부분의 'AI 거품론'과 달리 Zitron은 더욱 충격적인 판단을 내놓았습니다.

진정으로 우려해야 할 대상은 AI 산업 전체가 아니라 단 하나의 기업이다.

그의 관점에서, 2022년 말 ChatGPT의 등장 이후 OpenAI는 사실상 생성형 AI 시대 전체의 '신용 닻' 역할을 해왔습니다.

투자자들은 AI가 세상을 바꿀 것이라는 믿음, 초대규모 데이터 센터 구축의 필요성, GPU 수요의 장기적 고성장, 초거대 모델 기업의 궁극적 수익성 실현, AI 스타트업이 충분한 최종 수요를 창출할 수 있다는 점을 믿도록 했습니다.

이 모든 것은 Zitron의 견해로는 OpenAI의 지속적인 고속 성장이라는 전제 위에 세워져 있습니다. 그는 OpenAI가 현재의 AI 열풍을 정의했을 뿐만 아니라, 자본 시장이 AI 산업 체인 전체에 적용하는 평가 논리를 형성했다고 봅니다. 따라서 이 핵심 가정이 깨질 경우, 그 충격은 단일 유니콘 기업 자체를 훨씬 넘어설 수 있습니다.

다시 말해, OpenAI는 단순한 기업을 넘어 AI 투자 주기 전체의 '시스템적으로 중요한 기관'이 되었다는 것입니다.

왜 OpenAI의 비즈니스 모델에 근본적 결함이 있다고 보는가?

Zitron의 의문은 주로 세 가지 측면에 집중되어 있습니다.

첫째는 추론(Inference) 비용이 여전히 너무 높다는 점입니다.

ChatGPT 사용자 기반이 지속적으로 성장함에 따라, 사용자의 질문 한 번마다 GPU, 전력, 서버 비용이 지속적으로 증가합니다. 다수의 사용자가 저가 또는 무료 요금제에 장기간 머무르고, 기업 수익 증가가 이러한 비용을 따라잡지 못한다면 규모 확대가 오히려 손실 확대로 이어질 수 있습니다.

둘째는 자본 지출이 현금 흐름 개선 속도를 훨씬 앞지르고 있다는 점입니다.

현재 AI 산업의 최대 지출 항목은 더 이상 모델 훈련이 아니라 추론 연산력, GPU 조달, 그리고 글로벌 데이터 센터 구축입니다.

OpenAI와 그 파트너들은 수백억 달러, 그 이상의 규모로 데이터 센터 투자를 추진하고 있으며, 이러한 프로젝트는 일반적으로 회수에 수년이 걸립니다. 미래 AI 수요 증가가 기대에 미치지 못할 경우, 대규모 인프라의 가동률 저하 문제가 발생할 수 있습니다.

셋째는 지속적인 외부 자금 조달 의존도입니다.

Zitron의 분석에 따르면, OpenAI는 모델 연구개발, 연산력 조달, 인프라 구축 등 지출을 충당하기 위해 향후 수년간 지속적인 자금 조달이 필요할 것으로 보입니다. 만약 자본 시장의 위험 선호도가 낮아지거나 조달 환경이 경색되면, 그 비즈니스 모델은 더 큰 압박에 직면할 것입니다.

이러한 견해는 여전히 Zitron 개인의 판단이며 OpenAI 측의 인정을 받은 것은 아니지만, 최근 시장에서 AI 자본 수익률(ROI)을 둘러싼 논쟁을 반영하고 있음은 분명합니다.

Oracle, CoreWeave, 데이터 센터 운영업체가 왜 주요 논점이 되었나?

Zitron은 OpenAI 자체보다 산업 체인의 레버리지 효과를 더 우려합니다.

지난 2년간 미국 기술 업계에서는 전례 없는 데이터 센터 건설 붐이 일어났습니다.

Microsoft, Google, Meta, Amazon 등 초대규모 클라우드 사업자(Hyperscalers)들은 자본 지출을 대폭 늘렸고, 동시에 Oracle, CoreWeave 같은 기업들은 점점 더 많은 AI 연산 인프라 구축을 담당하고 있습니다.

이러한 프로젝트들은 장기 임대, 프로젝트 파이낸싱, 사모 대출, 회사채, 대규모 자본 지출 등에 크게 의존합니다.

만약 미래에 OpenAI 등 핵심 고객의 수요가 예상보다 낮아지거나, 자본 시장이 AI 수익률을 재평가하게 된다면 데이터 센터 자산 가동률, 임대 계약, 더 나아가 자금 조달 능력까지 영향을 받을 수 있습니다.

언론은 Zitron이 다음과 같이 주장한다고 지적합니다. OpenAI가 중대한 위기를 맞을 경우, Oracle, CoreWeave 등 AI 인프라 수요 성장에 의존하는 기업들이 가장 큰 타격을 입을 수 있습니다. 이는 시장이 이들 기업에 부여한 높은 밸류에이션이 상당 부분 AI 수요의 지속적인 폭발적 증가 기대에 기반했기 때문입니다.

물론 현재 Microsoft, Meta, Alphabet 등 기술 대기업들은 여전히 AI 자본 지출을 계속 확대하고 있으며, AI 인프라 투자가 장기 전략에 부합한다고 강조하고 있어 시장에 자본 지출 전면 위축의 조짐은 아직 나타나지 않았습니다.

Anthropic과 소프트뱅크는 왜 논의에 포함되었나?

OpenAI 외에도 Zitron은 Anthropic을 비판의 대상으로 삼았습니다.

그 이유는 두 회사가 서로 다른 발전 경로를 취하고 있지만, 공통적으로 모델 구축과 연산력 조달에 막대한 자금을 지속적으로 투입해야 하며, 대형 기술 기업의 컴퓨팅 자원과 자금 지원에 의존한다는 점입니다. 만약 미래 AI 상업화 속도가 예상보다 더디다면 두 회사 모두 수익성 압박에 직면할 수 있습니다.

또 다른 자주 거론되는 기업은 소프트뱅크입니다.

최근 몇 년간 소프트뱅크는 대규모 AI 투자의 최전선으로 복귀하여 AI 인프라, 칩 및 모델 기업의 자금 조달에 적극적으로 참여해 왔습니다.

만약 AI 산업이 향후 밸류에이션 조정 주기에 접어든다면, 소프트뱅크의 방대한 AI 자산 포트폴리오는 당연히 시장의 주목을 받게 될 것입니다. 그러나 현재 소프트뱅크는 AI의 장기적 발전에 계속 확고하게 베팅하고 있으며, 이를 차세대 기술 혁명의 중요한 방향으로 간주하고 있습니다.

AI 거래가 이미 과열되었는가?

사실 AI가 거품 단계에 진입했는지에 대한 논쟁은 월스트리트에서 이미 1년 이상 지속되고 있습니다.

'거품론'을 지지하는 측은 다음과 같이 주장합니다:

• AI 인프라 투자 증가율이 수익 증가율을 훨씬 앞지릅니다.
• 대규모 언어 모델의 수익 모델이 아직 완전히 검증되지 않았습니다.
• 데이터 센터 자본 지출이 사상 최고치를 기록하고 있습니다.
• 시장 밸류에이션이 향후 수년간의 성장 기대치에 점점 더 의존하고 있습니다.

낙관론자들은 AI가 전형적인 범용 기술 혁명이며, 인터넷이나 전기화와 유사하게 초기 투자가 단기 수익을 훨씬 초과하는 경우가 많지만 장기적으로는 새로운 산업과 비즈니스 모델을 창출할 수 있다고 생각합니다.

Howard Marks는 최근 자신이 AI를 단순한 거품으로 의심했던 초기 입장에서 벗어나, 그 장기적 가치를 더 인정하는 쪽으로 선회했다고 밝혔습니다. 그는 현대 AI가 보여주는 추론, 맥락 이해 및 상호 작용 능력은 전례 없는 특성을 가지므로 역사적인 투기 거품과 단순 비교할 수 없다고 생각합니다.

일부 학술 연구는 보다 중립적인 결론을 제시합니다. 현재 AI 시장에는 실제 기술 발전과 함께 일부 영역의 밸류에이션 과열 및 자본 지출 선행 문제가 공존하므로, 단순한 투기적 광기가 아니라 '기술 혁명에 국지적 거품이 더해진' 상태에 더 가깝다는 것입니다.

진정 주목해야 할 것은 OpenAI의 붕괴 여부가 아니다

Zitron의 판단에 동의하든 그렇지 않든, 그가 제기한 문제는 점점 더 많은 투자자들의 관심의 초점이 되고 있습니다:

AI 투자는 언제쯤 안정적인 현금 흐름으로 전환될 수 있을까?

지난 1년간 자본 시장은 거의 기본값으로 AI 자본 지출이 높을수록 좋다고 여겼습니다.

하지만 최근 들어 투자자들은 칩 주식, 서버 제조업체, 클라우드 컴퓨팅 기업을 막론하고 다음과 같은 다른 지표들에 더 주목하기 시작했습니다: 기업 AI 수익 성장률, AI 제품 유료화율, 추론 비용 하락 속도, 데이터 센터 가동률, AI 투자 회수 기간.

만약 이러한 지표들이 지속적으로 개선된다면, 현재의 막대한 자본 지출은 궁극적으로 인터넷 시대의 선견지명이 담긴 투자와 유사한 것으로 증명될 수 있습니다. 그러나 상업화 속도가 투자 확장을 장기간 따라잡지 못한다면, 시장의 AI 거래에 대한 평가 논리도 재조정에 직면할 수 있습니다.

따라서 Ed Zitron의 장문의 글이 진정으로 촉발한 논의는 'OpenAI가 반드시 다음 리먼 브라더스가 될 것인가'가 아니라, AI 시대의 가장 핵심적인 질문을 다시 한번 투자자 앞에 제시했다는 점입니다: 자본 지출이 계속해서 신기록을 경신한 후에, 현금 흐름과 수익성은 과연 따라잡을 수 있을 것인가. 이 질문에 대한 답이야말로 향후 수년간 글로벌 AI 거래의 진정한 향방을 결정할 것입니다.