★DB - Would the real AI bubble please stand up?A brief guide to boom or bust★

'진짜 AI 버블이 일어나고 있을까?: 호황 또는 불황에 대한 짧은 가이드'(Would the real Al bubble please stand up? A brief guide to boom or bust)

AI 버블 논쟁 및 분류

• ChatGPT 출시 3년 만에 AI 자본 지출(capex)에 힘입어 기업 가치가 급등하면서 AI 버블 논쟁이 투자자들의 주된 관심사임.

• 만약 지금이 버블이라면 아직 초기 단계이며, 지금 후퇴할 경우 상당한 수익을 놓칠 위험이 있다고 판단함.

• 과거 닷컴 버블은 수익이 나지 않는 IPO 기업들 버블과 과도하게 부채를 진 통신 기업들 버블, 두 가지였음.

• 현재도 한 가지 이상의 호황(또는 버블)이 존재하는 것으로 보임.

• 현재의 주도 세력은 다중 수익원을 가진 기존의 대형 기술 기업들로, 이들은 주로 잉여 현금 흐름으로 데이터 센터에 투자하고 있으며, 기업 고객으로부터 즉각적인 수익을 창출하고 있음.

• 반면, 모델 및 애플리케이션 개발의 최첨단에 있는 비수익 기업들은 여전히 비상장 상태이며, 이들의 지출 약속은 비즈니스 모델 발전에 따라 이행되거나 그렇지 않을 수 있음.

  
  

• 본 보고서는 적어도 세 가지 종류의 버블을 구분하는 것을 목표로 함: 1. 가치 평가(Valuations), 2. 투자(Investment), 3. 기술(Technology).

  
  

• 현재까지는 버블에 대한 보도는 과장된 것으로 보이며(for now), 무엇이 잘못될 수 있는지 설명하고 있음.

  
  

주요 징후(Red/Green Flags) 및 위험 요소

🔴 Red flags (위험 징후)

1. 높은 가치 평가 (Elevated valuations).

2. 역사적 투자 수준 (Historic investment).

3. 결함 있는 기술 (Flawed technology).

   
   

🟢 Green flags (긍정적 징후)

1. 가치 평가: 범위 내, 수익 주도, 공공 vs 민간 시장 분리 (rangebound, earnings-led, public vs private).

2. 투자: 추세 내, 실질 수익, 현금 흐름 기반 자금 조달 (in trend, real returns, cashflow funded).

3. 기술: 여전히 확장 중, 수요 주도, 비용 감소 (still scaling, demand-led, falling costs).

   
   

• 이것이 중요한 이유 (Why this matters): 별도 섹션에서 설명할 예정.

• 무엇이 잘못될 수 있을까 (What could go wrong)

  1. 순환 금융 가치 평가 (Circular finance valuations).

  2. 부채 주도 투자 (Debt-fuelled investment).

  3. 기술적 장애물 (Technological hurdles).

  4. 사회적 또는 정치적 반발 (Social or political backlash).

  5. 공급 병목 현상 (Supply bottlenecks).

위험 징후 1. 가치 평가 (Valuations: levels are nearing the historic peaks of the dot-com era)

• Shiller Cyclically Adjusted Price/Earnings (CAPE) 비율이 40을 넘어섰으며, 이는 2000년 닷컴 버블 당시의 최고점인 약 44에 그리 멀지 않은 수준임.

  

위험 징후 2. 투자 (Investment: Al data centre capex may hit historic $4 trillion total by 2030)

• 하이퍼스케일러(Hyperscalers)가 주도하는 AI 데이터 센터 자본 지출(Capex)은 2030년까지 역사적인 총액 4조 달러에 달할 것으로 전망됨.

• 이는 인플레이션을 감안한 아폴로 프로그램 비용의 10배를 초과하는 금액이며, 투자 수익(return)이 보장되지 않는다는 우려가 있음.

  

  하이퍼스케일러 Capex 및 YoY 성장률:

  • 하이퍼스케일러(Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle)의 자본 지출은 2026년에 5,000억 달러에 도달할 것으로 예상됨.

  • 연간 성장률(YoY growth)은 2024년 이후 다시 급증하는 추세를 보임.

위험 징후 3. 기술 (Technology: generative Al is flawed and may hit a wall)

• 생성형 AI 기술은 여전히 오류와 환각(hallucinations)에 취약하며, 대규모 적용이 어려울 수 있음.

• 또한, 더 이상의 확장(scaling)에 병목 현상에 직면할 수 있다는 우려가 있음.

• 일부 연구자들은 AI의 급격한 확장이 곧 칩 간 데이터 이동 속도와 같은 물리적 장벽에 부딪힐 수 있다고 경고함.

  

  Training compute (FLOP): 훈련 컴퓨팅(FLOP) 요구량이 지수 함수적으로 증가해 왔음을 보여주며, V100, A100, H100 GPU의 발전과 AlphaGo Zero, GPT-4와 같은 주요 모델들의 컴퓨팅 요구량을 나타냄.

• 차트 상단에는 데이터 이동 속도의 한계로 인해 'Latency wall(지연 시간 장벽)'에 도달할 수 있음을 시사함.

긍정적 징후 1.1. 가치 평가 (Valuations: equities are still at the low end of the post-2022 trend)

• 역사적으로 높게 평가된 가치 평가(valuations)는 구조적 및 순환적 요인에 기인하며, 견고한 수요-공급 균형에 의해 뒷받침되고 있음.

• 주식 시장은 여전히 2022년 10월 이후 추세의 낮은 범위(low end)에 머물러 있음.

  

  S&P 500 trend channel since Oct 2022 (로그 스케일): 2022년 10월부터 2025년 10월까지 S&P 500 지수의 추세 채널을 보여줌.

• 2022년 10월부터 2025년 3월까지의 추세 성장률은 연율 22.7%이며, 범위는 +-4.6%임.

• S&P 500 지수는 현재 추세 채널의 상단 부근에 도달했으나, 여전히 전체 채널 내에 있음 (차트의 점선 원 참조).

긍정적 징후 1.2. 가치 평가 (Valuations: tech stock rally has been driven by earnings growth)

• 기술주 랠리는 수익 성장(earnings growth)에 의해 주도되었음.

• 기술주에 대한 60%의 밸류에이션 프리미엄은 20%+의 수익 성장률 차이로 정당화되어 왔으며, 현재는 수익 성장이 광범위하게 확대되는 추세임.

• 빅 테크 기업들의 가치 평가는 닷컴 버블 때만큼 심하게 늘어나지 않았음.

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  Mega-cap growth* and tech stocks next-12-months (NTM) P/E relative to rest of S&P 500: 메가캡 성장주 및 기술주의 향후 12개월(NTM) 주가수익비율(P/E)이 S&P 500 나머지 기업 대비 상대적인 수준을 보여줌.

• 2000년 닷컴 ...