1부에서 저는 이 모든 AI 구축 과정이 마치 내기처럼 느껴지게 만드는 두 가지 수치를 제시했습니다. 빅테크(Big Tech)가 단일 연도에 약 7,250억 달러를 지출하고 있으며, JP Morgan의 계산에 따르면 이 산업이 10%의 수익률을 얻기 위해서는 매년, 영원히 6,500억 달러의 새로운 매출이 필요하다는 점입니다. 만약 해당 글을 읽지 않으셨다면 거기서부터 시작하십시오. 왜냐하면 그 글이 이번 논의의 판돈(stakes)을 설정하기 때문입니다.

이번 파트는 제가 그 내기를 설명하는 것을 멈추고, 그것이 유지될 수 있을지 파헤치기 시작하는 부분입니다.

계속해서 순환하는 돈

여기서 거품(bubble)과의 비교가 날카로워집니다.

AI 분야의 가장 큰 이름들이 서로에게 투자하는 방식은 수요가 실제보다 더 커 보이게 만듭니다. Nvidia는 OpenAI에 자금을 투입하기로 약속했습니다. OpenAI는 Oracle과 같은 클라우드 제공업체에 막대한 금액을 투입합니다. 해당 제공업체들은 다시 용량을 구축하기 위해 Nvidia 칩을 구매합니다. Amazon은 Anthropic에 투자하며, Anthropic은 Amazon의 자체 클라우드 위에서 대규모로 운영됩니다. 2026년까지 분석가들은 이러한 상호 연결된 계약(interlocking arrangements)이 8,000억 달러 이상에 달한다고 집계했습니다.

지지자들은 이를 희소한 공급을 확보하는 선순환(virtuous circle)이라고 부릅니다. 이는 타당한 해석입니다. 수요가 올 것을 알고 있다면, 칩과 용량을 조기에 확보하는 것은 현명한 전략입니다.

투자 회사인 GMO를 포함한 비판론자들은 다른 것을 봅니다. 이는 인터넷 거품을 부풀렸던 벤더 파이낸싱(vendor financing)과 매우 흡사해 보입니다. 당시 기업들은 성장이 유기적인 것처럼 보이게 하기 위해 서로의 서비스를 구매했고, 결국 성장이 멈출 때까지 그 상태를 유지했습니다. 결정적인 질문은 말하기는 쉽지만 측정하기는 어렵습니다. 매출 중 얼마만큼이 이 순환 고리 외부의 실제 고객으로부터 발생하는가?

1,000억 달러라는 금액이 칩 제조사의 매출, 연구소의 자금 조달, 그리고 클라우드의 수주 잔고(backlog)로 동시에 나타날 때, 헤드라인 수치들은 겉으로 보이는 의미를 잃게 됩니다. 그리고 지난 2월, Nvidia와 OpenAI 사이의 단 한 번의 협상 중단이 세계에서 가장 큰 세 기업을 뒤흔들었을 때, 이는 이 모든 것이 얼마나 긴밀하게 얽혀 있는지를 상기시켜 주었습니다.

기업들이 청구서를 인지하기 시작했다

이제 사람들이 생각하는 것보다 더 중요하다고 판단되는 부분입니다.

2026년 상반기 동안, 실제로 AI를 대규모로 구매하던 기업들이 비용이 너무 많이 든다고 목소리를 높이기 시작했습니다.

AI의 단위는 토큰 (token)으로, 모델이 읽고 쓰는 작은 텍스트 조각입니다. 계획을 세우고 코드를 작성하며 여기저기 클릭하는 에이전트 도구 (Agentic tools)들은 무서울 정도로 빠르게 토큰을 소모합니다. 벤더들이 사용한 만큼만 지불하는 종량제 요금제 (metered pricing)로 이동함에 따라, 그 청구서들은 따갑게 느껴지기 시작했습니다.

그때 DeepSeek가 등장했습니다. 이 중국 연구소의 V4 Flash 모델은 입력 토큰 100만 개당 약 0.14달러, 출력 토큰 100만 개당 약 0.28달러로 작동합니다. 5월에 이들은 더 무거운 모델인 V4 Pro에 대해 약 75%의 가격 인하를 영구적으로 단행했습니다. 유사한 컨텍스트 길이 (context lengths)를 기준으로 볼 때, 이는 서구권의 플래그십 모델들보다 20배에서 100배 사이로 더 저렴한 수준입니다.

상황이 실질적으로 체감된 순간은 6월이었습니다. Microsoft가 Copilot 라인업의 일부에 DeepSeek의 V4를 자체 호스팅 (self-hosted) 버전으로 사용하는 방안을 검토 중이라는 보고가 나왔는데, 특히 토큰 비용이 경제성에 압박을 가하고 있다는 점이 그 이유였습니다. OpenAI와 가장 깊게 연결된 기업이 조용히 중국산 대안의 가격을 책정하고 있다는 사실은, 비용 문제가 더 이상 가설이 아님을 보여줍니다.

하지만 수요는 환상이 아니다

이 모든 것을 쌓아 올리고 이를 거품이라고 부르기는 쉽습니다. 하지만 그렇게 하는 것은 틀렸거나, 적어도 불완전할 것입니다. 왜냐하면 반대되는 증거들이 강력하기 때문입니다.

클라우드 매출은 진정으로 급증하고 있습니다. Google의 클라우드 사업은 2026년 초에 전년 대비 60% 이상 성장했습니다. Nvidia의 데이터 센터 매출은 실제 주문을 바탕으로 계속해서 기록을 경신하고 있습니다. 그리고 소프트웨어 측면에서는, 돈이 거의 누구의 예상보다 더 빠르게 유입되고 있습니다.

Claude의 개발사인 Anthropic은 2026년 4월에 연간 실행 속도(annualized run rate) 면에서 OpenAI를 추월하며 약 300억 달러에 도달했는데, 이는 2025년 말의 약 90억 달러에서 크게 증가한 수치입니다. 그 중 약 80%는 무료 이용자가 아닌 기업과 개발자로부터 발생합니다. 이 회사는 이르면 2분기에 첫 영업 이익을 기록할 것으로 전망했습니다. 보고에 따르면 천 개 이상의 기업이 이 서비스에 연간 각각 100만 달러 이상을 지출하고 있습니다.

이것은 단순한 거품(hype)의 모습이 아닙니다. 이것은 스스로 비용을 충당할 수 있는 소프트웨어로 인해 실제 워크플로(workflows)가 대체되고 있는 모습입니다.

한편, OpenAI는 그 반대편의 무게추 역할을 하고 있습니다. OpenAI는 2025년에 약 130억 달러의 매출을 기록했고 2026년 2월까지 약 250억 달러의 실행 속도(run rate)에 도달했는데, 이는 인상적이지만, 올해 약 140억 달러의 손실을 기록할 것으로 예상되며, 10년 말 무렵까지는 양(+)의 잉여 현금 흐름(positive free cash flow)을 기대하기 어렵고, 막대한 인프라 의무를 떠안고 있습니다. 이 회사는 6월에 비밀리에 기업공개(IPO)를 신청했습니다. 벌어들이는 1달러당 1달러 이상의 손실을 보는 비즈니스가 공개 시장에 바로 그 상태를 수년 더 지속할 수 있도록 자금을 지원해 달라고 요청하고 있는 셈입니다.

이 두 가지 사실은 동시에 존재합니다. 기술은 작동하고 있으며, 매출은 실재하며 빠르게 성장하고 있지만, 지출은 단기적 수익이 정당화할 수 있는 수준보다 여전히 앞서 나가고 있을 수 있습니다. 현실은 누구에게도 깔끔한 판결을 내려줄 의무가 없습니다.

그래서, 나의 결론은 무엇인가?

가장 정직한 답변은 JP Morgan이 눈이 휘둥그레질 만한 수치들과 함께 동일한 보고서에 묻어두었던 답변입니다. 그들은 설령 모든 것이 제대로 작동하더라도, 투입되는 막대한 자본 규모와 이 시장 일부의 승자 독식(winner takes all) 특성을 고려할 때, 화려한 승자와 아마도 그만큼 화려한 패자가 나타날 것이라고 기록했습니다.

이것은 거품이라고 단정 짓는 것이 아닙니다. 그보다 더 유용한 통찰입니다. 진짜 질문은 AI가 실재하느냐가 아니라, 그것을 구축하기 위한 경주에서 누가 살아남느냐는 것입니다.

역사는 여기서도 반복됩니다. 철도는 변혁적이었지만, 동시에 선로를 깔았던 한 세대의 기업들을 파산시켰습니다. 1990년대 후반의 광섬유 붐은 인터넷 시대를 위해 전 세계를 연결했지만, 과잉 투자했던 기업들을 쓸어버렸습니다. 인터넷 그 자체는 약속된 대로 모든 것을 바꾸어 놓았지만, 그것에 베팅했던 시장이 붕괴하고 나서야 몇 년 후에 일어났습니다. 변혁적인 기술과 잔혹한 재정적 심판은 서로 반대되는 개념이 아닙니다. 이들은 대개 함께 나타나는 경향이 있습니다.

따라서 트레이더가 아닌 개발자로서 제가 실제로 주시할 부분은 다음과 같습니다:

• 자본 지출 (capex)이 잠식함에 따라 하이퍼스케일러 (hyperscalers)들의 잉여 현금 흐름 (Free cash flow)이 어떻게 변하는지.
• 차입금에 가장 크게 의존하는 기업들의 부채 규모와 신용 스프레드 (credit spreads).
• 새로움이 사라지고 토큰 비용 (token bills)을 지불해야 하는 시점이 왔을 때, 기업용 매출 (enterprise revenue)이 계속 복리로 성장하는지.
• 수요의 상당 부분이 소수의 기업 그룹 내에서 순환하는 돈이 아니라, 실제 외부 고객으로부터 발생하는지.

기술은 실재합니다. 매출도 실재합니다. 이들이 단일 연도에 7,250억 달러를 정당화할 수 있을지는 '1조 달러짜리 도전'이며, JP Morgan도, CEO들도, 어느 한쪽으로 확신에 찬 의견을 쓰는 사람들도 아직은 그 답을 실제로 알지 못합니다.

아마도 예상보다 빨리 우리가 알게 될 사실은 AI가 중요한지 여부가 아닙니다. 이 베팅을 하고 있는 거대 기업들 중 누가 비용 청구서가 날아왔을 때 여전히 서 있을 것인가 하는 점입니다.

만약 이 부분으로 바로 넘어오셨다면, 이 모든 상황의 근간이 되는 두 가지 수치를 확인하기 위해 **1부**를 다시 읽어보시기 바랍니다. 그것이 이 후반부 내용을 이해하게 만드는 설정입니다.