우리는 그에게 만약 그의 말이 맞다면 Apple에 어떤 일이 일어날지 물었습니다.

Apple Intelligence Comes Under Fire Feature

당신은 AI가 유행하기 전부터 이를 거품이라고 불러왔습니다. 주로 ChatGPT나 iPhone의 Apple Intelligence로 AI를 접하는 MacRumors 독자들을 위해, LLM (Large Language Model) 산업의 경제 구조에서 실제로 무엇이 잘못되었는지 쉬운 용어로 설명해 주시겠습니까?

본질적으로, 거대 언어 모델 (LLM)의 비용은 소프트웨어를 판매하는 거의 모든 모델과 상충합니다.

소비자와 기업 모두 서비스에 대해 월간 요금을 지불하는 방식에 익숙해져 있습니다. 이러한 서비스에 제한이나 제약이 있을 수는 있지만, 소프트웨어를 구매하는 사람 중 그 누구도 사용량에 따라 요금이 부과되는 미터링 (metered) 서비스, 하물며 '미터링 방식'이면서 동시에 '비용 측정이 어려운' 서비스를 기대하지는 않습니다.

LLM은 당신이 원하는 응답을 얻었는지, 혹은 요청한 대로 수행했는지 여부와 관계없이 백만 토큰(token) 단위로 비용을 소모합니다. 만약 당신이 코딩 에이전트 (coding agent)에게 어떤 소프트웨어 작업을 요청했는데, 에이전트가 루프에 빠져 헛돌기 시작한다면, 당신은 결과와 상관없이 토큰 비용을 지불하게 됩니다.

AI 기업들은 소비자들이 AI 서비스의 실제 비용을 결코 지불하지 않을 것이라는 점을 알고 있었습니다. 그래서 그들은 대부분, 구독료보다 훨씬 더 많은 토큰 비용을 소모할 수 있도록 허용하는 모호한 속도 제한 (rate limits)이 포함된 월간 구독 모델을 판매해 왔습니다. SemiAnalysis의 조사에 따르면, 월 20달러 구독 모델에서 수백 달러를 소모할 수 있고, 월 200달러 구독 모델에서는 수천 달러를 소모할 수 있습니다. AI 낙관론자들은 이 기업들이 "토큰에 대해 70%의 매출 총이익률 (gross margins)을 확보하고 있다"고 주장하겠지만, 이것이 사실이라는 증거는 거의 없으며, 저의 자체 조사 결과에 따르면 OpenAI는 2025년에 130.7억 달러의 매출을 올리는 동안 209억 달러의 손실을 기록했습니다.

claude chatgpt subsidies

이미지 출처: SemiAnalysis

한편, 올해 3월에 두 기업 모두 기업 고객들을 토큰 기반 과금 (token-based billing) 방식으로 전환했습니다. 불과 몇 주 만에 Uber가 한 분기 만에 연간 토큰 예산을 모두 소진했다는 사실이 밝혀졌으며, Uber의 COO는 AI 비용이 실제로 출시되는 유용한 기능들과 연결되어 추적하기 어렵기 때문에 AI 비용을 "정당화하기가 점점 더 어려워지고 있다"고 말했습니다. Sam Altman은 결국 이것이 "거대한 문제 (huge issue)"라고 말했지만, 어떻게 해결할 수 있을지에 대해서는 답변을 거부했습니다.

이는 백만 토큰당 요율을 지불해야 하는 거의 모든 AI 기반 스타트업이 직면한 문제입니다. Perplexity, Cursor, GitHub Copilot (6월에 토큰 기반 과금으로 전환) 등 모든 AI 스타트업은 사용자들이 AI의 실제 비용을 지불하고 싶어 하지 않기 때문에 수익성이 없습니다.

또 다른 문제는 AI 서비스들이 그만큼 유용하거나 차별화되지 않았다는 점입니다. 사람들이 AI가 생성한 코드로부터 일종의 이점을 얻기는 하지만, 이러한 도구들은 결과적으로 작업 속도를 늦추고 코드베이스를 슬롭 (slop, 저질 콘텐츠)으로 가득 채우고 있습니다. 그 외에 LLM은 결국 LLM일 뿐입니다. 생성할 수 있고, 요약할 수 있고, 검색할 수 있지만 그게 전부입니다. 이는 모든 AI 서비스가 사실상 동일하다는 것을 의미합니다. 이것이 전체 AI 매출의 89%가 Anthropic과 OpenAI에 집중되어 있는 이유이며, 모든 AI 스타트업이 "연간 환산 매출 (annualized revenue)" (월 매출 x 12)이라는 용어를 사용하는 이유입니다. 왜냐하면 실제 매출은 매우 우울하기 때문입니다. 그마저도 대부분은 연간 환산 매출이 간신히 1억 달러 수준에 머물러 있습니다.

다음으로 데이터 센터가 있습니다. AI 데이터 센터는 구축 비용이 매우 매우 비싸고, 건설에 18개월에서 36개월이 소요되며, 수십억 달러의 비용이 듭니다. 이는 데이터 센터를 구축하는 사람은 사실상 부채를 끌어다 써야 하며, 고객이 입주해야만 대가를 받을 수 있다는 것을 의미합니다... 하지만 Anthropic과 OpenAI를 제외하면 AI 데이터 센터를 이용할 고객이 사실상 없습니다. 그런데 이 두 기업은 Microsoft, Google, Amazon이 모든 인프라를 구축해 주었음에도 불구하고, 수익성이 너무 낮아 수천억 달러를 조달해야만 하는 상황입니다.

모두가 이 상황에 대해 경악하지 않는 유일한 이유는, 하이퍼스케일러(hyperscalers)들이 실제로 자신들의 AI 매출을 공유하지 않음에도 불구하고 AI 관련 주식들이 좋은 성과를 거두었기 때문입니다.

당신은 AI의 수요 이야기가 본질적으로 신기루라고 주장해 왔습니다. 즉, 대부분의 데이터 센터 용량이 OpenAI와 Anthropic 스스로에 의해 흡수되고 있으며, 이것이 실제 기업(enterprise) 수요의 부재를 가리고 있다는 것입니다. 만약 그 말이 맞다면, 이 모든 것이 무너질 때 실제로 비용을 떠안게 될 주체는 누구라고 생각하십니까?

솔직히 말해서, 아주 많은 사모 신용 펀드(private credit funds)가 될 것입니다. 왜냐하면 그들이 데이터 센터에 자금을 대고 있고, 그들은 SF 교사 연금이나 CalPERS와 같은 연금 펀드로부터 자금을 조달받기 때문입니다. 이는 저를 시스템적 전염(systemic contagion)에 대해 정말, 정말 걱정하게 만듭니다.

사람들은 이것이 구제 금융(bailout)이 있을 것임을 의미한다고 주장하겠지만, 이것은 실제로 구제 금융이 가능한 '대상'이 아닙니다. 이 데이터 센터들은 프로젝트 파이낸싱(project financing)을 통해 자금이 조달되었으며, 이는 기본적으로 돈이 사라졌음을 의미하고, 이들을 '정상화(make them whole)'할 수 있는 유일한 방법은 부채를 인수하거나 매출을 주입하는 것뿐입니다. 이론적으로는 이러한 특수목적법인(SPVs)을 구제할 수 있겠지만, 그렇게 하려면 수천억 달러에 달하는 비용이 들 것이며 이는 정치적 암(political cancer)이 될 것입니다.

또한 저는 근본적으로 Oracle이 OpenAI에 의해 파멸할 것이라고 믿습니다. Oracle의 매출은 20년 동안 정체되어 왔으며, 간신히 버틸 수 있었던 유일한 방법은 850억 달러 이상의 인수합병(acquisitions)이었지만, 그마저도 상황을 그저 '정체'된 상태로 유지했을 뿐입니다. 수천억 달러의 부채를 동반한 3,400억 달러 이상의 AI 데이터 센터에 대한 베팅은, OpenAI가 2030년까지 세계에서 가장 크고 수익성이 높은 기업이 되어야만 가능합니다. 그렇지 않으면 Oracle은 자금이 바닥날 것입니다. 행운을 빕니다, Larry.

붕괴로 인한 실제 전염은 광범위하게 일어날 것입니다. 대만 증권거래소(TWSE)는 AI 서버 판매를 통해 매출이 급증한 Quanta 및 Hon Hai (Foxconn)와 같은 대만 ODM 기업들에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 기업들이 파산할 것이라고 생각하지는 않지만(특히 Hon Hai는 Apple로부터 막대한 수익을 얻고 있으므로), 주가는 하락할 것이며, 이는 결과적으로 투자자들의 생계를 위협할 것입니다. 이는 KOSPI의 한국 투자자들에게도 마찬가지이며, 결국에는 AI 거품 덕분에 온전히 운영되고 있는 다양한 하이퍼스케일러 (Hyperscalers) 및 반도체 기업들에 투자하는 미국 투자자들에게도 동일하게 적용될 것입니다.

정말 최악의 상황입니다.

abilene still4 openai stargate data center scaled

데이터 센터를 구축 중인 하이퍼스케일러 (Hyperscalers)들이 전 세계 메모리 공급량의 너무 많은 부분을 흡수하여 DRAM 가격이 올해 대략 두 배로 뛰었습니다. Tim Cook은 Apple의 최근 가격 인상을 "불가피한" 것이라고 불렀습니다. Mac과 iPad는 이미 가격이 올랐으며, iPhone 모델들도 곧 뒤따를 것으로 예상됩니다. 이는 거품의 비용이 일반 소비자들에게 전가되고 있다는 가장 명확한 신호로 보입니다. 만약 구축 과정이 당신의 말처럼 투기적이라면, 사람들은 기본적으로 수익을 내지 못할 수도 있는 데이터 센터를 보조하기 위해 하드웨어에 더 많은 비용을 지불하고 있는 것인가요? 저는 그들 중 누구도 수익을 내지 못할 것이라고 생각합니다, 네.

하이퍼스케일러 (Hyperscalers)들은 2022년 이후 자본 지출 (Capex)로 1조 달러 이상을 지출했습니다. 그중 절반이라도 AI 데이터 센터라고 가정한다면, 이 지출들을 정당화하기 위해서는 매출 (Revenue)이 아니라 실제 이익 (Profit) 측면에서 1.5조 달러 이상의 완전히 새로운 이익을 창출해야 합니다.

그리고 네, 우리는 빅테크의 모든 이들이 미쳐버려서 가능한 한 많은 데이터 센터를 짓고 싶어 한다는 사실 외에는 사실상 아무런 이유 없이 물건값에 대해 더 많은 비용을 지불하고 있습니다. 저는 이 내용을 '메모리 위기에 대한 헤이터 가이드 (Hater's Guide To The Memory Crisis)'에서 다룬 바 있습니다.

하이퍼스케일러 (Hyperscalers) 기업들은 올해 AI 인프라에 총 6,500억 달러 이상을 지출하고 있는 반면, Apple은 약 140억 달러를 지출하고 있습니다. 마치 쿠퍼티노(Cupertino)가 Siri를 실행하기 위해 Google에 Gemini 사용료로 연간 약 10억 달러를 지불하고 온디바이스 (On-device)에서 할 수 있는 일을 수행하며, AI를 하나의 범용 상품 (Commodity)처럼 취급하고 있는 듯합니다. 이 회사는 이전에 AI 분야에서 위험할 정도로 뒤처져 있다는 말을 들었습니다. 이제는 더 이상 그렇지 않아 보이지만, 동시에 생존할 수 없다고 말하는 바로 그 기업들에 대한 의존성을 임대하는 것이 정말 더 영리한 전략일까요?

그래서 저는 Apple Intelligence가 AI 거품과 관련하여 Apple에 일어난 일 중 최악이자 동시에 최선의 일이었다고 생각합니다.

그것은 AI에 반대하는 사용자들의 대규모 급진화였습니다. 아무도 요구하지 않은, 간신히 작동하는 일련의 애드온 (Add-ons)들을 가장 눈에 띄는 방식으로 억지로 밀어 넣으려는 시도였으며, 그 요약 기능들은 즉시 밈 (Meme)이 되었고, 새로운 Siri는 왠지 모르게 이전의 Siri보다 훨씬 더 나빠졌습니다.

그리고 저는 그것이 Apple에게 브레이크를 밟으라는 신호를 주었다고 생각합니다. Apple은 자본 지출 (Capex)에 거의 아무것도 쓰지 않았습니다. AI로 한 일도 거의 없습니다.

저는 현재 Apple이 매우 기묘한 위치에 있다고 생각합니다. Vision Pro는 실패작이었지만, 동시에 제가 최근에 본 그 어떤 제품보다 흥미롭고 미래 지향적인 것이었습니다. 만약 그들이 영리하게 행동한다면, 시간이 얼마나 걸리든 상관없이 그것을 인간이 가능한 한 최대한 작게 만드는 데 막대한 자금을 쏟아부으며 버텨야 합니다. 왜냐하면 현재의 AI 거품 전체는 모두가 초성장 (Hypergrowth) 아이디어가 고갈된 결과이며, 그 주된 이유는 우리가 새로운 인터페이스 (Interface)를 완전히 다 써버렸기 때문입니다.

분명히 말씀드리고 싶은 것은, 그들이 Vision Pro로 하고자 하는 것은 기본적으로 그것이 무게가 없고 보이지 않으며, 결코 조정이 필요하지 않은 상태가 되어야 한다는 점입니다. 제대로 작동할 때는 정말 멋집니다. 하지만 그것은 '만약'이라는 전제가 붙어야 하는 상황입니다. 아주 작은 움직임만으로도 전체 초점이 흐려집니다. 제 기기는 이제 사용할 수도 없는데, 기기를 계속 착용하고 있어야만 진행되는 업데이트가 필요하기 때문입니다. 너무나 많은 가능성을 품고 있지만, 너무 일찍 출시되었고, 퇴임을 앞둔 CEO에 의해 서둘러 세상에 내놓아진 제품입니다.