저는 비관적으로 들리지만 실제로는 그 반대인 예측을 하나 하고 싶습니다. AI의 가장 흥미로운 10년은 하이프(Hype, 과도한 기대)가 사그라든 후에 시작되며, 그 하이프는 바로 지금 죽어가고 있습니다.

이것은 더 이상 파격적인 의견(Hot take)이 아니라, 데이터를 통해 도출된 합의된 해석입니다. 이러한 흐름을 추적하는 분석가들에 따르면, 2026년 봄 무렵 생성형 AI (Generative AI)는 Gartner가 말하는 '환멸의 계곡 (Trough of disillusionment)'에 정면으로 진입하게 될 것입니다. 이는 현실이 마케팅을 완전히 제압하는 사이클의 단계입니다. 널리 인용되는 수치에 따르면, 기업용 생성형 AI (GenAI) 파일럿 프로젝트의 약 95%가 실제 운영 환경(Production)으로 넘어가지 못했습니다. McKinsey의 조사에 따르면, 실제로 핵심 수익성을 창출하는 AI 프로젝트의 비중은 40% 미만입니다. 한편, 파운데이션 랩 (Foundation labs)들은 유닛 이코노믹스 (Unit economics, 단위 경제성)가 언제 맞춰질지에 대한 명확한 시나리오 없이도 눈이 휘둥그레질 정도의 기업 가치를 기록하고 있습니다.

생성형 AI (Generative AI)는 현재 침체기에 있습니다. AI 에이전트 (AI agents)는 2년 전 생성형 AI (GenAI)가 처했던 위치, 즉 급락 직전의 정점에 정확히 머물러 있습니다.

따라서 "이것이 거품인가"라는 질문은 솔직히 지루해졌습니다. 당연히 거품은 존재합니다. 거품은 항상 존재하기 마련입니다. 미래학자가 될 가치가 있는 흥미로운 질문은, 무엇이 이 침체기에서 살아남을 것인가, 그리고 무언가를 만드는 사람들에게 포스트 하이프 (Post-hype) 단계가 실제로 어떤 모습일 것인가 하는 점입니다.

막연한 느낌이 아닌 구체적인 내용을 통해 이에 답해 보겠습니다.

모두가 인용하는 비유, 그리고 그것이 절반만 맞는 이유
위안을 주는 이야기는 광섬유와 닷컴 버블 붕괴입니다. 인터넷 버블이 터지고 재산이 증발했지만, 과잉 구축되었던 인프라 — 다크 파이버 (Dark fiber), 데이터 센터 (Data centers), 프로토콜 (Protocols) — 가 결국 향후 20년의 토대가 되었습니다. 거품은 실재했고 기술 또한 실재했습니다. 두 가지 모두 동시에 존재했습니다.

그 이야기는 사실이지만 동시에 함정이기도 합니다. 왜냐하면 그 이야기는 해피엔딩을 몰래 끼워 넣고 있기 때문입니다.

사람들이 건너뛰는 부분이 바로 여기입니다. 통신 광섬유 붐(telecom fiber boom)은 유용해지는 과정에서 약 2조 달러에 달하는 자기자본 가치를 파괴했습니다. 인프라(Infrastructure)는 살아남았습니다. 하지만 그것에 자금을 공급했던 자본은 대부분 살아남지 못했습니다. 미래를 건설했던 기업들은, 압도적으로도, 그 미래로부터 수익을 얻은 기업들이 아니었습니다.

이제 그 렌즈를 통해 AI 수치들을 살펴보십시오. 미국의 5대 클라우드 사업자들은 2026년에 약 6,350억~6,900억 달러의 자본 지출(Capital Expenditure, capex)을 가이드하고 있으며, 이는 2024년의 거의 두 배에 달하며, 그중 약 4분의 3이 AI 인프라로 투입됩니다. Goldman Sachs의 계산에 따르면, 이 지출에 대한 역사적 수익률을 유지하기 위해 이 기업들은 연간 1조 달러 이상의 이익을 창출해야 합니다. 이는 현재 컨센서스(Consensus)의 두 배가 넘는 수치입니다. Amazon의 잉여 현금 흐름(Free Cash Flow)은 올해 마이너스로 전환될 것으로 예상됩니다. Morgan Stanley는 하이퍼스케일러(Hyperscaler)의 부채 발행이 4,000억 달러를 돌파할 것으로 예상합니다. 4대 대형 하이퍼스케일러 중 3곳은 가장 최근의 실적 발표 이후, 특히 자본 지출(Capex)에 대한 불안감으로 인해 시장 가치를 상실했습니다.

지출되는 금액과 벌어들이는 금액 사이의 그 격차는, 더 나은 프롬프트(Prompt)로 메워지지 않습니다. 그것은 조정(Correction)을 통해 메워집니다. 그래서 여기 첫 번째 예측이 있습니다. 그리고 이것은 전혀 매력적이지 않은 예측입니다:

인프라는 실재합니다. 하지만 금융 구조는 그렇지 않습니다. 향후 약 18개월 이내에 "네오클라우드(neocloud)" GPU-as-a-service 계층에서 첫 번째 심각한 자산 상각(Write-down)과 적어도 하나 이상의 세간의 주목을 받는 붕괴가 발생할 것으로 예상됩니다. 데이터 센터들은 헐값에 새로운 소유주 아래에서 계속 가동될 것입니다. AI는 침체기(Trough)에서 죽지 않습니다. 특정 세대의 AI 자본이 죽을 뿐입니다.

이것은 정직하게 적용된 섬유(fiber)의 교훈입니다. 곡괭이와 삽(picks-and-shovels)은 살아남습니다. 정점에서 곡괭이를 샀던 사람들은 살아남지 못합니다.

사라짐

제가 가장 확신하는 예측이자, 만약 당신이 소프트웨어를 작성하며 생계를 이어가는 사람이라면 가장 중요하게 다가올 예측이 하나 있습니다.

"AI"는 더 이상 하나의 카테고리가 되지 않을 것입니다.

"인터넷(internet)"이라는 단어에 어떤 일이 일어났는지 생각해 보십시오. 1999년에 "인터넷 기업(internet company)"은 어떤 의미가 있었습니다. 그것은 일종의 기업 유형이었고, 섹터였으며, 피치 덱(pitch deck)에 넣어 가치를 높이기 위해 사용하는 요소였습니다. 2008년이 되었을 때 그 단어는 무의미해졌습니다. 인터넷이 실패했기 때문이 아니라, 인터넷이 너무나 완벽하게 승리하여 어떤 기업을 "인터넷 기업"이라고 설명하는 것이 마치 "전기 기업(electricity company)"이라고 설명하는 것과 같아졌기 때문입니다. 모든 기업이 그것을 사용했습니다. 그것은 기저층(substrate) 속으로 녹아들었습니다.

AI는 정확히 그 경로를 걷고 있으며, 침체기(trough)는 그것이 가속화되는 순간입니다. 모두가 그 역량(capability)을 갖게 되면, 그 역량은 더 이상 차별화 요소가 되지 않습니다. 라벨이 떨어져 나갑니다. 저의 구체적인 베팅은 다음과 같습니다:

2028년경이 되면, "AI 스타트업(AI startup)"이라는 말은 2008년의 "인터넷 스타트업(internet startup)"처럼 들릴 것입니다. 즉, 구식이고 약간 의심스러운 느낌 말입니다. 진지한 빌더(builders)들은 더 이상 모델(model)을 앞세우지 않을 것입니다. 그들은 문제(problem)를 앞세울 것이며, 모델은 배관(plumbing)과 같은 기반 시설이 될 것입니다. 침체기에서 살아남는 기업들은 AI를 인격(personality)이 아닌 하나의 구성 요소(component)로 이미 생각하고 있는 기업들일 것입니다.

여러분은 이미 이러한 중력(gravity)을 느낄 수 있습니다. 흥미로운 작업들은 조용히 파운데이션 모델 (foundation models)로부터 멀어지고 있습니다. 파운데이션 모델은 오픈 웨이트 (open-weight) 옵션들이 격차를 좁히고 있고, 최고 수준의 연구소들조차 매출 총이익률 (gross margins)이 매력적이지 않은 30~40% 범위에 머물고 있다는 보고가 있을 정도로 빠르게 범용화 (commoditizing)되고 있기 때문입니다. 대신 그 주변의 '매력적이지 않은' 계층, 즉 통합 (integration), 오케스트레이션 (orchestration), 검증 (verification)과 같이 확률적 텍스트 생성기를 결제 시스템 근처에 둘 수 있는 무언가로 바꿔주는 지루한 접착제 (glue) 역할로 작업이 이동하고 있습니다.

제약 조건의 이동
모든 기술에는 구속적 제약 (binding constraint)이 있으며, 해당 분야가 현재 어떤 제약과 싸우고 있는지를 관찰함으로써 그 분야의 성숙도를 읽을 수 있습니다.
지난 3년 동안 제약 조건은 능력 (capability)이었습니다. 즉, 모델이 그 일을 수행할 수 있는가 하는 문제였습니다. 그 싸움은 거의 끝났습니다. 모델들은 놀라울 정도로 많은 일을 할 수 있습니다. 제약 조건은 이미 이동했으며, 세 가지 방향으로 동시에 움직이고 있습니다.

전력 (Power). 이것은 비유가 아닙니다. AI 구축의 주요 병목 현상 (bottleneck)은 인재나 알고리즘이 아니라, 점점 더 전기와 그리드 상호 연결 (grid interconnection)이 되고 있습니다. 데이터 센터 부지 선정은 이제 단순히 기가와트(GW)급 전력을 어디서 확보할 수 있느냐에 따라 결정되기 시작했습니다. AI가 추상적인 소프트웨어 이야기라고 말했던 사람은 2023년의 이야기를 하고 있었던 것입니다. 2027년의 이야기는 트랜스포머 (transformers)입니다. 변전소에 들어가는 무거운 철강 장비(heavy iron) 종류의 트랜스포머 말입니다.

신뢰와 검증 (Trust and verification). 95%의 확률로 정답을 맞히는 모델은 데모(demo)에서는 기적이지만, 프로덕션(production) 환경에서는 부채(liability)입니다. 왜냐냐 하면 나머지 5%의 오류가 조용하고 자신만만하게 발생하기 때문입니다. 다음 단계의 가치는 더 똑똑한 모델이 아니라, 불완전한 모델을 중심으로 구축된 신뢰할 수 있는 시스템입니다. 즉, 경계 설정, 체크, 감사 추적 (audit trails), 그리고 "상태가 잘못되었을 때 진행을 거부하는" 메커니즘과 같은 것들입니다. 병목 현상은 지능(intelligence)에서 책임 있는 지능 (accountable intelligence)으로 전환됩니다.

배포와 데이터 (Distribution and data). 원시적인 능력 (raw capability)이 범용화되면, 해자 (moat)는 항상 그랬던 것들, 즉 누가 채널을 소유하고 있는가, 누가 독점적인 데이터 (proprietary data)를 소유하고 있는가, 누가 이미 사용자를 확보하고 있는가로 회귀합니다. 능력은 일시적인 해자였습니다. 그것은 증발하고 있으며, 오래된 해자들이 그 아래에서 다시 힘을 발휘하고 있습니다.

에이전트(Agents): 다음으로 거품이 빠질 대상
오늘날의 하이프(Hype)가 가장 시끄러운 지점이기 때문에, 구체적인 하위 예측을 제시합니다. 가장 최근의 Gartner 사이클에 따르면, AI 에이전트(AI agents)는 과도한 기대의 정점(peak of inflated expectations)에 위치해 있습니다. 이는 생성형 AI(Generative AI)가 하락하기 2년 전 정확히 처했던 위치입니다. 여러분은 그것이 무엇을 의미하는지 알고 있습니다. 정점은 하락 직전의 단계입니다.

"당신의 업무 전체를 수행하는 자율 에이전트(autonomous agent)"라는 내러티브는 2026~2027년에 급격히 거품이 빠질 것입니다. 살아남는 것은 더 좁고 유용한 형태입니다. 즉, 무엇을 할 수 있는지에 대한 명시적인 가드레일(guardrails)과 생성물에 대한 엄격한 검증(hard checks)을 갖추고, 엄격하게 제한되며 검증 가능한 도메인(domains) 내에서 작동하는 에이전트입니다. 범용 자율 노동자(general autonomous worker)라는 환상은 물러납니다. 경계가 정해지고, 감독되며, 계약에 의해 제한된(contract-bounded) 에이전트라는 현실이 조용히 출시되어 실제로 작동하게 됩니다.

이 패턴은 모든 수준에서 반복됩니다. 웅장한 버전은 침체기(trough)에서 죽고, 제한된 버전은 살아남아 복리(compounds)로 성장합니다.

내 예측이 틀렸음을 증명할 시나리오
자신이 어떻게 틀릴 수 있는지 말하지 못하는 미래학자는 그저 점술가에 불과합니다. 따라서 제가 방금 쓴 모든 것을 무너뜨릴 시나리오를 제시하겠습니다.

만약 능력 확장(capability scaling)이 정체되지 않는다면 — 즉, 차세대 모델이 신뢰할 수 있고, 스스로 교정하며, 진정으로 자율적인 추론(autonomous reasoning) 단계의 임계값을 넘어서고, 특히 시스템이 스스로를 의미 있게 개선하기 시작한다면 — 그렇다면 침체기는 결코 완성되지 않을 것입니다. 곡선은 평탄해지는 대신 위로 꺾여 올라갈 것이며

당신을 낙관적으로 만들어야 할 부분

제가 이번 붕괴를 일어날 수 있는 가장 좋은 일이라고 부르며 글을 시작한 이유는 다음과 같습니다.

하이프(Hype, 과도한 기대)는 빌더(Builders)들에게 부과되는 세금입니다. 특정 분야가 하이프의 정점에 있을 때, 관심과 자본은 가장 시끄러운 데모, 가장 대담한 주장, 그리고 미래처럼 들리는 것들로 흘러 들어갑니다. 이때 실체(Substance)는 오히려 경쟁적 불이익이 됩니다. 하지만 침체기(Trough)는 그 관계를 역전시킵니다. 관광객들은 떠납니다. 자본은 규율을 갖추게 됩니다. 사기 행위(Grift)는 더 이상 수익을 내지 못합니다. 그리고 갑자기 남겨진 사람들은 실제로 무언가를 만들고 싶어 했던 사람들뿐이며, 그 바닥에는 저렴한 인프라(Infrastructure), 성숙한 툴링(Tooling), 그리고 모두가 마침내 실재한다고 인정하는 문제들이 널려 있게 됩니다.

환멸의 계곡(Trough of disillusionment)은 기술이 죽으러 가는 곳이 아닙니다. 기술이 진지해지는 곳입니다. 생산성의 평탄기(Plateau of productivity) — 즉, 지루하고 내구성이 있으며 세상을 바꾸는 부분 — 는 바로 이 지점의 반대편에 있습니다.

하이프는 떠나가고 있습니다. 그것을 애도하지 마십시오. 하이프는 결코 당신의 편이었던 적이 없습니다.

기초 수치를 확인하고 싶은 분들을 위한 출처 및 추가 읽을거리:
Gartner의 2025 AI 하이프 사이클 (생성형 AI(GenAI)의 환멸의 계곡 위치 및 에이전트(Agents)의 정점 위치); 기업용 파일럿 프로젝트 및 수익성 실패율에 관한 MIT/McKinsey 수치; 하이퍼스케일러(Hyperscaler)의 자본 지출(Capex) 대비 이익에 관한 Goldman Sachs 및 Morgan Stanley의 분석; 데이터 센터 구축 및 네오클라우드(Neocloud) 금융에 관한 BloombergNEF; 그리고 AI와 전력망의 충돌에 관한 Belfer Center. 링크:

• Allianz Research, "AI 설비투자 사이클" (2026년 3월): [https://www.allianz.com/content/dam/onemarketing/azcom/Allianz_com/economic-research/publications/specials/en/2026/march/2026_03_25_AI.pdf]
• BloombergNEF, "AI 데이터 센터 구축은 전속력으로 진전" (2026년 3월): [https://about.bnef.com/insights/commodities/ai-data-center-build-advances-at-full-speed-five-things-to-know/]
• Belfer Center, "AI, 데이터 센터 및 미국 전력망" (2026년 2월): [https://www.belfercenter.org/research-analysis/ai-data-centers-us-electric-grid]
• Futurum, "AI 설비투자 2026: 6900억 달러 인프라 스프린트" (2026년 2월): [https://futurumgroup.com/insights/ai-capex-2026-the-690b-infr]