단 하나의 연결만이 경제적 효율성을 입증한 AI 체인

엔비디아의 최근 분기 실적은, 아직 누구도 도전하지 못한 저가형 모델의 성과와 같았습니다. 수익은962억 달러흑자율은 75%입니다. 이 회사는 한 분기 동안 540억 달러의 비GAAP 순이익을 기록했는데, 이는 많은 S&P 500 기업이 전체 1년 동안 얻는 수익보다 많습니다. 젠슨 황은 수요가 “완전한 속도로 증가하고 있다”고 말했으며, 다음 분기에는 1080억 달러의 수익을 기대한다고 했습니다.

그 숫자, 즉 960억 달러라는 수치는 전체 경제의 핵심입니다. 이는 기업의 IT 예산에서부터 AI 모델 제공업체, 클라우드 플랫폼에 이르기까지, 그리고 그 모든 것을 가능하게 하는 칩에 이르기까지의 연쇄적 구조를 나타냅니다. 이 연구를 위한 기사는, 저렴한 토큰들, 비싼 칩들, 그리고 AI의 성과가 그 연쇄 구조의 끝부분에서 다른 이야기를 전한다고 제시했습니다.

그렇습니다. 수요가 줄어들고 있기 때문이 아닙니다. 문제는 엔비디아가 공급 체계의 상단에서 얻는 돈이, 지금까지는 그 돈을 다시 돌려받을 수 있다는 증거를 제시할 수 없는 기업들로부터 나오고 있다는 것입니다.

이것은 어떤 메커니즘입니다. 이 메커니즘은 1865년에 제시된 경제학적 원리와 관련이 있습니다. 윌리엄 스탠리 제본스는 석탄의 가격이 낮아지고 연소가 더 효율적으로 변함에 따라, 사람들이 석탄을 적게 사용하지 않는다는 사실을 발견했습니다. 오히려 더 많이 사용했습니다. 단위당 자원 절약 효과는 석탄의 양 증가로 인해 상쇄되었습니다.

이것이 바로 AI 토큰들이 겪고 있는 상황입니다. AI 토큰이란, 기업들이 OpenAI, Anthropic, Google 등에서 구입하여 AI 모델을 실행하기 위해 사용하는 컴퓨팅 파워의 단위입니다. AI 토큰의 총 비용은…2025년 1분기와 2026년 1분기 사이에 67%가 감소했으며, 매백만 토큰당 가격은 18.40달러에서 6.07달러로 떨어졌습니다.그렇다면 문제가 해결된 것 같군요. 더 저렴한 컴퓨터는 더 저렴한 인공지능을 의미하죠.

총체적 기업용 AI 지출을 제외하고같은 기간 동안 3배 이상 증가했으며, 115억 달러에서 370억 달러로 올랐습니다.그리고 평균 기업의 AI 예산은…올해에는 65% 증가하여, 약 700만 달러에서 1,160만 달러로 상승했습니다.

제본스 역설은 단위 경제성과는 상관없습니다. 유용한 자원을 충분히 저렴하게 만들면 소비량이 급격히 증가합니다. 기업들은 인공지능 에이전트가 챗봇이 아니라, 검색, 추론, 재시도, 자가교정 등의 작업을 수행하는 자율적인 워크플로우임을 알게 되었습니다. 이러한 에이전트는 한 작업당 5~30배나 많은 토큰을 사용합니다. 10번의 교정 과정을 거친 에이전트는 단 한 번의 질문보다 50배나 많은 토큰을 사용합니다. 검색 파이프라인은 컨텍스트를 추가함으로써 평균적인 질문의 비용을 직접적인 질문보다 4~6배 더 높게 만듭니다.

이러한 내용들은 각 사용자당 예산 내에서는 나타나지 않습니다. 기존의 가격 체계인 고정된 월별 구독 방식은, API 토큰이 구독을 대체하고 에이전트가 채팅봇을 대체할 때는 적용되지 않습니다.

그 결과는 예산 환경이 됩니다.우버는 2026년의 모든 AI 예산을 4개월 만에 사용해버렸으며, 그 돈은 개발자 작업을 위한 안파릭의 클로드 코드 프로젝트에 사용되었습니다.우버의 회장이자 COO는, 더 많은 토큰을 사용할수록 고객 만족도가 향상된다는 관계가 아직 성립되지 않았다고 말했습니다. 스타벅스는 9개월도 채 지나지 않아 AI 재고 관리 시스템을 폐쇄했습니다. 그 이유는 해당 시스템이 일상적인 업무를 처리하는 데 실패했기 때문입니다. 아마존과 메타도 엔지니어들이 무의미한 작업을 통해 시스템을 활용하자, 내부 AI 경쟁 시스템을 폐지해야 했습니다.

경영진 중 단지 29%만이 AI의 투자 수익을 신뢰할 수 있게 측정할 수 있습니다. CEO들 중 56%는 AI로 인해 전혀 재정적 이익이 없다고 보고합니다. 또한 가트너는 2027년까지 40% 이상의 에이전트형 AI 프로젝트가 포기될 것으로 예상합니다. 그 주된 이유는 비용이 너무 많이 발생하고 수익이 명확하지 않기 때문입니다.

이 회사들은 어리석은 곳이 아닙니다. 문제는 파일럿 단계에서의 경제성 분석이 실제 생산 비용을 예측할 수 없다는 것입니다. 그리고 “이 방법은 데모 단계에서는 효과적이지만, 대규모로 운영할 때는 수익성이 보장되지 않는다”는 차이점이 이제 몇 달에 걸쳐서 측정되고 있습니다.

이제 그 돈의 흐름을 따라가 보세요. 기업들은 모델 제공업체에게 비용을 지불합니다. 모델 제공업체와 클라우드 플랫폼들은 칩, 데이터센터, 네트워킹 장비에 대한 비용을 지불합니다. 엔비디아는 이 전체 체인에서 중요한 위치에 있습니다.

4대의 거대 인프라 기업인 아마존, 마이크로소프트, 알파벳, 메타는 이에 전념하고 있습니다.2026년에 자본 지출로 약 7000억 달러가 소비될 예정이며, 이는 작년 기록적인 4100억 달러보다 77% 증가한 수치입니다.아마존만이 안내해줍니다.2000억 달러.마이크로소프트, 구글, 메타는 각각 1150억 달러에서 1900억 달러 사이의 비용을 지출하고 있습니다.

이는 재무제표상의 현금흐름에 어떤 영향을 미치는지 알 수 있습니다. 아마존의 지난 12개월간의 무료현금흐름은 현재 -116억 달러로 낮아졌습니다. 1년 전에는 거의 400억 달러의 무료현금흐름을 창출했던 회사인데, 이제는 인프라에 더 많은 비용을 쓰고 있습니다. 알파벳의 무료현금흐름은 연간 20% 감소하여 530억 달러가 되었습니다. 메타의 경우 23% 감소하여 385억 달러가 되었습니다. 마이크로소프트의 경우 6% 감소하여 670억 달러가 되었습니다.

알파벳은 2025년에 장기 부채를 465억 달러로 네 배로 늘렸으며, 지난 가을에는 250억 달러 규모의 채권 발행도 했다. 아마존은 계속된 확장 작업을 위해 자본금과 부채를 더 늘릴 가능성이 있다고 밝혔다. 두 회사는 여전히 4200억 달러 이상의 현금을 보유하고 있어서 즉각적인 위험은 관리될 수 있지만, 문제는 유휴 현금 흐름이다. 처음으로 이 기업들은 운영 현금을 인프라 구축에 사용하고 있다.회수 기간은 18개월에서 36개월입니다.

그들이 구매하는 제품은 바로 엔비디아가 판매하는 제품입니다. 엔비디아의 지난 12개월간의 매출 성장률은 83%였습니다. 투자된 자본에 대한 수익률은 87%였으며, 자유 현금 흐름 마진은 47%였습니다. 이 회사는 지난 한 해 동안 1270억 달러의 자유 현금 흐름을 창출했으며, 시장 가치는 5조 달러에 달합니다.

이번 주기 동안 니브디아의 사업 모델은 매우 간단합니다. 하드웨어를 한 번 판매하고, 75%의 이익을 얻는 방식입니다. 또한 CUDA 소프트웨어 생태계를 통해 사용자 수를 확보하여 전환 비용을 발생시킵니다. 대형 클라우드 서비스 제공업체는 감가상각 위험을 부담합니다. 기업들은 활용률에 대한 위험을 부담합니다. 반면 니브디아는 그러한 위험을 전혀 받지 않습니다.

어떤 방식으로든 활용 문제가 해결될 때까지.

이것이 투자를 생각하는 방식에 중요한 의미를 갖는 이유가 있습니다. 그것은 다음에 주기에서 어떤 일이 일어날지와 관련이 있습니다.

인프라 기업들은 이미 건설 단계를 성공적으로 마쳤습니다. 엔비디아의 이익률이 그 증거입니다. 문제는 AI가 계속 성장할지 여부가 아닙니다. 중요한 것은 7000억 달러 규모의 대형 기업들이 올해도 그러한 투자를 할 것인지 여부입니다. 그리고 2030년까지 5조 달러에 달하는 예상된 투자액이 실제로 얻어지는 수익으로 정당화될 수 있는지가 중요합니다.

만약 제본스 역설이 예산 제어로 억제할 수 있는 속도보다 더 빠르게 소비를 증가시킨다면, 하이퍼스케일 기업들은 수요를 충족시키기 위해 더 많은 인프라가 필요할 것입니다. 그리고 엔비디아는 계속해서 칩을 판매하고 있습니다. 이것이 긍정적인 전망입니다. 황이 “황금 시대”에 대해 말할 때도 바로 이런 상황을 의미합니다. 즉, 새로운 연구실, 개방형 모델, 물리적 AI 등이 모두 활성화되는 시대입니다.

하지만 다른 경로도 데이터에서 분명히 확인할 수 있습니다. 기업들이 자사의 AI 투자가 그만한 가치가 없다는 것을 증명하기 시작한다면 – 그리고 CEO들의 56%가 이미 그렇다고 말하고 있습니다 – 예산 관리가 더욱 엄격해질 것입니다. 현재 AI 관련 비용을 관리하는 FinOps 팀들은 (2년 전의 31%에서 현재는 98%까지 상승했습니다), 저비용 모델로 작업을 처리하고, 할당량을 엄격하게 지키며, 사용량을 제한할 것입니다. 대형 기업들 중 거의 절반이 현재 컴퓨팅 비용의 대부분을 인스펙션에 사용하고 있으며, 이는 1년 전의 3분의 1 미만에서 상승한 수치입니다. 인스펙션이 바로 비용 부담이 커지는 부분입니다.

예산이 줄어들면, 거대 클라우드 서비스 제공업체들은 유휴된 인프라를 처리해야 합니다. 유휴된 인프라는 GPU의 활용도가 낮아진다는 것을 의미하며, 이는 7000억 달러에 달하는 칩 투자에 대한 수익이 예상보다 낮아진다는 것을 의미합니다. 재무 상태가 좋은 기업들은 이러한 상황을 견딜 수 있습니다. 아마존은 1년 동안 마이너스 현금 흐름을 겪을 수도 있습니다. 하지만 매출이 증가하지 않는다면, 단순히 감가상각비만으로도 몇 년 동안 수익성이 악화될 것입니다.

만약 하이퍼스케일 기업들의 성장세가 둔화된다면, 5조 달러 규모의 시장 가치를 가진 그 한 회사도 큰 문제에 직면하게 될 것입니다. 엔비디아의 미래 P/E 비율은 56입니다. 시장은 계속해서 두 자릿수 성장이 이어질 것으로 예상하고 있습니다. 하지만 지난해의 수익이 83% 줄어든 것을 고려하면 26이라는 P/E 값은 너무 낮게 보입니다.

논쟁의 핵심은 엔비디아가 여전히 중요한 기업인지 여부가 아닙니다. 문제는 5조 달러 규모의 시장 가치를 가진 주식의 회수 전망이, 하위 산업의 경제 상황이 칩 업계의 동향보다 더 불안정한 상황에서도 그 주식을 보유하는 것이 적절한지 여부입니다.

이를 생각하는 가장 좋은 방법은 ‘순환적 전환’으로 보는 것입니다. 우리는 단일 또는 두 개의 연구실이 수요를 창출하고 경제적 측면도 간단했던 과거에서, 수백 개의 기업들이 토큰을 구매하고, 에이전트들이 아무도 예측하지 못한 규모로 그 토큰을 사용하는 단계로 넘어�습니다. 또한 ROI 계산도 아직 진행 중입니다.

그 전환 과정에서, 칩 판매업체만이 지금까지 경제적 성과를 보여준 유일한 기업입니다. 하위 산업들 – 월별 수천만 달러 규모의 매출을 내는 기업들과 데이터 센터에 수백억 달러를 투자하는 대형 기업들 –은 이익이 실현될 것이라는 믿음 위에서 운영되고 있습니다.

제본스의 역설은 소비가 증가할 것이라고 말합니다. 반면, 예산 고갈은 돈이 부족할 것이라고 말합니다. 이 두 가지 요소 사이의 간극이 바로 현재의 실제 투자 위험이 있는 곳입니다.