차트를 볼수록 투자자들이 기술을 단순히 경제의 한 부문으로 보는 구식 사고방식을 사용하고 있다고 생각한다

이 차트들을 볼수록, 투자자들이 여전히 기술을 단지 경제의 하나의 부문으로 설명하는 구식 정신 모델(mental model)을 사용하고 있다고 생각한다. 왜냐하면 지금 일어나고 있는 일은 소프트웨어와 반도체에 대한 또 다른 강력한 수익 주기(earnings cycle)보다 훨씬 크기 때문이다. 기술이 미국 전역에서 자본 형성, 기업 수익 성장, 마진 확장, 시가총액, 심지어 점진적인 산업 활동의 지배적인 원천이 되어가고 있기 때문에, 나는 '기술은 모든 것의 주기(Tech Is the Everything Cycle)'라는 문구가 실제로 처음에 들리는 것보다 현실에 훨씬 가깝다고 생각한다.

첫 번째 차트가 가장 중요할 수 있는데, 기술 관련 투자가 현재 미국 전체 자본 지출의 약 55%를 차지하며, 이는 1960년의 약 15%에서 증가한 수치이다. 이것은 경제 구조가 어떻게 변했는지에 대한 근본적인 사실을 알려주기 때문이다. 왜냐하면 기술이 더 이상 단순히 제품을 경제에 판매하는 것이 아니라, 반도체, 소프트웨어, R&D, 데이터 센터, 네트워킹 장비, 서버, 전력 인프라 또는 AI를 지원하는 데 필요한 거대한 물리적 구축(physical buildout)을 통해 경제 자체가 다음 달러의 자본을 어디에 투자할지 점점 더 결정하고 있기 때문이다.

이것은 현재 AI 주기에서 특히 중요해진다. 왜냐하면 '기술 지출'과 '산업 지출' 사이의 구분이 사라지기 시작했기 때문이다. AI 모델을 구축하는 데는 GPU가 필요하지만, 이 GPU를 배치하려면 서버, 네트워킹, 데이터 센터, 변압기(transformers), 송전선로, 냉각 시스템, 백업 발전기, 가스 터빈, 구리, 건설 노동자, 자금 조달 및 엄청난 양의 전기가 필요하다. 이는 AI 지출의 단돈 1달러가 전통적인 기술 부문을 훨씬 넘어 산업재, 유틸리티, 원자재, 건설 및 자본 시장까지 확장되는 활동의 사슬을 만들 수 있다는 것을 의미한다.

이것이 제가 AI 붐을 단순히 또 다른 소프트웨어 사이클로만 볼 것이 아니라 생각하게 만드는 이유입니다. 왜냐하면 이는 컴퓨팅을 중심으로 구축된 산업 투자 사이클이 되고 있으며, 이 과정에서 디지털 지능은 엄청난 양의 물리적 인프라에 대한 수요를 창출하고, 그렇지 않았다면 기술과 완전히 분리되어 보였을 경제 부문으로 자본을 끌어들이고 있기 때문입니다.

그리고 이것은 미국 10년 만기 국채 수익률이 5%를 넘는 상황에서도 경제가 놀라울 정도로 회복력을 유지할 수 있는 이유를 설명해 줍니다. 높은 금리가 주택, 레버리지를 사용한 사모펀드(private equity), 상업용 부동산(commercial real estate) 및 저렴한 리파이낸싱에 의존하는 취약 기업들에게 분명히 긴축적인 환경을 조성하고 있지만, 최대 기술 기업들은 동시에 내부적으로 창출된 현금 흐름에서 수천억 달러를 물리적 인프라에 투입하고 있습니다. 이는 효과적으로 민간 부문의 재정적 충격(fiscal impulse)을 만들어내어 다른 곳의 통화 긴축(monetary tightening)을 부분적으로 상쇄시키고 있습니다.

이는 매우 이례적인 구조입니다. 왜냐하면 일반적으로 높은 금리는 기업들이 차입하는 것을 꺼리고 프로젝트가 높아진 허들 레이트(hurdle rates) 때문에 매력이 떨어지면서 자본 투자를 억제하기 때문인데, AI 하이퍼스케일러들은 평범한 레버리지 회사처럼 행동하지 않습니다. 왜냐하면 Microsoft, Alphabet, Meta, Amazon 및 광범위한 기술 복합체는 비범한 대차대조표(balance sheets), 막대한 영업 현금 흐름(operating cash flow)을 보유하고 있으며, 투자해야 할 점점 더 시급한 전략적 이유들을 가지고 있기 때문입니다. 이는 그들의 자본 지출이 외부 자금 조달 비용보다는 충분한 컴퓨팅 능력이 부족할 경우 발생하는 인식된 기회비용(perceived opportunity cost)에 의해 더 많이 주도되고 있음을 의미합니다.

이것은 사람들이 나스닥(Nasdaq) 지수가 사상 최고치를 기록하는 동안 10년물 국채 금리가 5%를 넘는 상황에 대해 의문을 제기할 때, 종종 방정식의 절반만 보고 있기 때문이라고 생각하는 이유 중 하나입니다. 즉, 할인율(discount rate)은 확실히 상승했지만, 지수를 주도하는 기업들의 수익(earnings), 현금 흐름(cash flows), 그리고 시장 규모(addressable markets) 역시 극적으로 변화했기 때문입니다. 따라서 주식들은 금리가 여전히 부담스러운 수준을 유지하더라도 계속 상승할 수 있습니다.

두 번째 차트는 다른 각도에서 같은 점을 뒷받침합니다. 기술 분야는 기업 수 기준으로 전 세계 100대 상장사 중 약 35%만을 차지하지만, 시가총액(market capitalization) 기준으로 볼 때는 약 60%를 차지합니다. 이는 기술 기업들이 단순히 글로벌 기업 엘리트층 사이에서 더 많아지고 있는 것뿐만 아니라, 규모에 도달했을 때 불균형적으로 가치 있게 변하고 있음을 의미하며, 이것은 우연이 아닙니다. 왜냐하면 최고의 기술 비즈니스의 경제학적 원리가 많은 전통 산업의 그것과는 근본적으로 다르기 때문입니다.

소프트웨어 및 디지털 플랫폼은 물리적 자본과 노동력 요구 사항보다 훨씬 빠르게 수익을 확장할 수 있으며, 네트워크 효과(network effects)는 기업이 성장함에 따라 경쟁 우위(competitive advantages)를 강화합니다. 점진적인 배포 비용(incremental distribution costs)은 거의 0에 가까워질 수 있고, 글로벌 시장에는 거의 즉시 접근할 수 있으며, 성공적인 플랫폼들은 엄청난 현금을 인접 시장에 재투자하면서도 매우 높은 자본 수익률(returns on capital)을 유지할 수 있습니다. 이는 기술 기업이 충분한 규모를 달성하면, 그 경제적 가치가 물리적 발자국보다 훨씬 더 빠르게 확장될 수 있음을 의미합니다.

이제 AI가 그 우위를 또 다른 차원으로 끌어올리고 있습니다. 왜냐하면 세계 최대 기술 기업들은 이미 AI를 거의 누구보다 빠르게 배포하는 데 필요한 유통망, 고객 관계, 데이터, 클라우드 인프라, 대차대조표(balance sheets), 그리고 설치된 사용자 기반을 보유하고 있기 때문입니다. 이는 이전 컴퓨팅 시대에서 가장 큰 혜택을 본 기업들이 다음 시대에서도 구조적 우위를 가질 수 있음을 의미합니다. 특히 이들 기업은 자체적으로 개발 자금을 조달할 수 있고, 기존 플랫폼을 통해 신제품을 배포하며, 소규모 경쟁사들이 필요한 인프라를 구축하려고 애쓰는 동안 초기 손실을 흡수할 수 있기 때문입니다.

이것이 바로 시장 시가총액(market-cap)의 집중 자체가 자동으로 거품을 의미하지 않는 이유입니다. 왜냐하면 시장 시가총액이 경제적 가치 창출과 분리될 때 집중이 위험해지는데, 반면 이 차트들은 기술 부문의 증가하는 시장 비중이 수익 증가, 이익 성장, 마진 증가와 함께 발생했음을 보여줍니다. 이는 집중의 일부가 단순히 배수 확장(multiple expansion) 때문이라기보다는 펀더멘털(fundamentals)에 의해 주도되고 있음을 의미합니다.

이러한 구별은 엄청나게 중요합니다. 왜냐하면 세 번째 일련의 차트들이 모든 증거 중 가장 강력할 수 있기 때문입니다. 기술 부문이 현재 S&P 500 이익의 거의 절반을 차지하고 있으며, 측정 기간 동안 기술 수익이 비기술 수익보다 약 3.8배 증가했고, 기술 부문이 전체 수익 성장의 약 4분의 3을 기여한 것으로 나타납니다. 이는 시장의 기술 집중도가 손익계산서(income statement)와는 별개로 일어나고 있는 것이 아니라, 실제로 이익이 창출되는 곳을 반영하고 있음을 알려줍니다.

지수가 기술 부문 비중이 높아지는 것은 수익 구조 자체가 기술 부문에 집중되고 있기 때문이며, 이 부분이 투자자들이 오늘날 시장의 집중도를 과거 버블과 비교할 때 자주 놓치는 논점입니다. 2000년의 집중도는 제한적인 매출, 마이너스 현금 흐름, 불확실한 비즈니스 모델을 가진 기업들을 둘러싼 엄청난 투기심을 동반했던 반면, 오늘날 지배적인 기술 기업들은 역사상 가장 높은 마진율과 현금 창출 능력, 그리고 재정적 힘을 갖춘 기업들로 구성되어 있습니다.

이것이 밸류에이션(valuation)이 과도해질 수 없다는 의미는 아닙니다. 물론 그럴 수 있고, NVIDIA가 고평가될 수도 있고, Microsoft가 고평가될 수도 있으며, Meta나 Alphabet 역시 고평가될 수 있습니다. 왜냐하면 세상에서 가장 위대한 기업이라 할지라도 잘못된 가격에서는 끔찍한 투자가 될 수 있기 때문입니다. 하지만 이것은 단순히 기술이 시장의 큰 비중을 차지한다는 이유만으로 전체 기술 리더십 사이클(technology leadership cycle)이 반드시 반전되어야 한다고 주장하는 것과는 근본적으로 다릅니다.

단지 규모 자체가 약세론(bear thesis)이 될 수는 없습니다. 중요한 질문은 그 규모를 뒷받침하는 수익(earnings)이 계속 성장하고 있는지 여부이며, 지금까지는 그렇습니다.

마진 차트(margin charts)는 이 주장을 더욱 명확하게 보여줍니다. S&P 500의 마진 자체가 역사적으로 높은 수준이지만, 기술 부문의 마진 확장세가 특히 극적이었는데, 기술 섹터는 약 20% 이상의 수익 마진에 근접한 반면, 나머지 미국 기업들의 대부분은 한 자릿수 후반이나 낮은 두 자릿수에 가까웠습니다. 이것이 바로 기술이 반드시 터무니없는 밸류에이션 가정을 요구하지 않으면서도 훨씬 더 큰 시가총액(market capitalization)을 뒷받침할 수 있는 이유 중 하나입니다.

시장은 궁극적으로 현금 흐름을 가치 있게 평가하며, 매출 100만 달러를 기록하고 마진율이 20%인 기업과 같은 매출을 기록하지만 마진율이 5%인 기업은 경제적으로 매우 다릅니다. 특히 마진율이 높은 회사가 더 빠르게 성장하고, 적은 추가 자본을 필요로 하며, 이익을 우수한 수익률로 재투자할 수 있다면 더욱 그렇습니다. 이것이 바로 성장성, 규모, 마진, 그리고 자본 효율성의 조합이 전체 시장 가치에서 훨씬 큰 비중을 정당화할 수 있는 이유입니다.

그리고 AI는 이러한 격차를 더욱 벌릴 수 있습니다. 왜냐하면 기존의 AI 논의가 기술 기업들이 얼마나 많은 비용을 지출하는지에 중점을 두었지만, 제가 생각하기에 더 중요한 중기적 질문은 AI가 지식 노동의 비용을 줄이기 시작할 때 기업 마진에 어떤 일이 발생하느냐 하는 것이기 때문입니다. 소프트웨어 개발, 고객 서비스, 마케팅, 법률 업무, 재무 분석, 관리, 채용 등 수많은 다른 화이트칼라 프로세스에는 막대한 인건비가 포함되어 있으며, 이 비용은 AI 에이전트에 의해 점점 더 증강되거나 부분적으로 자동화될 수 있습니다.

따라서 AI 주기의 첫 단계는 자본 지출(capex) 집약적이지만, 두 번째 단계는 마진 확장적일 수 있습니다. 왜냐하면 기업들이 오늘날 인텔리전스 인프라를 구축하기 위해 막대한 비용을 지출하는 반면, 그 인프라는 궁극적으로 더 적은 추가 근로자로 더 많은 산출물을 생산하고, 개발 주기를 단축하며, 고객 지원을 자동화하고, 광고 전환율을 개선하며, 물류를 최적화하고, 직원 생산성을 높일 수 있게 할 것이기 때문입니다. 이는 보상이 AI 매출뿐만 아니라 전체 경제 전반에 걸친 낮은 영업 강도에서도 나타날 수 있음을 의미합니다.

이것이 제가 AI가 현재 사람들이 인식하는 것보다 마진에 궁극적으로 더 중요할 수 있다고 생각하는 이유입니다. 시장은 하이퍼스케일러(hyperscalers)들이 1,000억 달러를 초과하는 자본 지출(capex) 프로그램을 AI 구독 및 클라우드 수익을 통해 직접 현금화할 수 있는지에 집착하고 있지만, 그 수익의 일부는 오히려 생산성 향상, 더 나은 수익 창출, 낮은 단위 비용, 그리고 기존 비즈니스 내부에서의 강력한 마진 개선을 통해 간접적으로 나타날 수도 있습니다.

Meta가 좋은 예시입니다. 추천 품질이 개선되고, 참여도가 높아지고, 광고 전환율이 증가하며, 크리에이티브 생성이 광고주를 더 효과적으로 만들고, 개인 에이전트(personal agents)가 결국 새로운 상업 기회를 창출한다면, Meta는 AI 투자에 대한 수익을 얻기 위해 반드시 1,000억 달러 규모의 독립적인 구독 비즈니스가 될 필요가 없습니다.

Alphabet은 AI가 검색 수익화(Search monetization), 클라우드 사용량(Cloud consumption), Workspace 유지율 및 광고 관련성을 개선하는 것만으로 모든 Gemini 상호작용에서 구독 수익을 창출할 필요가 없으며, Amazon 역시 AI가 풀필먼트(fulfillment), 재고 관리, 광고 및 소매 효율성을 개선한다면 모든 인공지능 인프라 달러를 AWS를 통해서만 현금화할 필요가 없습니다. 이것이 바로 AI 수익을 순전히 직접적인 AI 수익으로 측정하는 것이 경제적 영향을 상당히 과소평가할 수 있는 이유입니다.

마지막 차트 역시 중요합니다. 기술과 에너지가 S&P 500의 이익 성장을 주도해 왔지만, 그 강세는 동시에 확산되고 있으며, 기업의 약 94%가 EPS(주당순이익) 기대치를 충족하거나 초과했다는 점은 현재 소수의 기술 회사만 성장하고 나머지 미국 기업들은 붕괴하는 상황이 아님을 알려줍니다.