2026년 1월 28일 마이크로소프트 실적 발표 이후 미국 AI 주식 시장은 급격한 조정 국면에 접어들었습니다. 나스닥과 S&P 500 지수가 하락세를 보이는 가운데, 투자자들은 단순한 조정인지 구조적 문제인지를 두고 혼란스러워하고 있습니다. 하지만 이번 하락은 AI 산업의 근본적인 수익 구조에 대한 의문에서 시작된 것으로, 월가는 과거 닷컴 버블과의 유사성을 경고하고 있습니다. 반면 한국의 AI 관련주는 오히려 강세를 보이며 탈동조화 현상을 나타내고 있어, 투자자들에게 새로운 전략적 선택을 요구하고 있습니다.
순환 출자와 회계적 의심의 확산
마이크로소프트의 실적 발표에서 시장이 주목한 것은 단순한 매출 성장이 아니라 수익의 질적 구성이었습니다. 마이크로소프트는 오픈 AI 투자 평가액으로 76억 달러, 한화 약 10조 원이 넘는 순이익을 장부에 기록했지만, 이는 실제 현금 유입이 아닌 회계상 이익이었습니다. 동시에 데이터 센터 건설과 AI 칩 구매에 사용된 설비 투자 비용은 375억 달러로 전년 대비 66%나 급증했습니다.
월가는 여기서 순환 출자라는 구조적 문제점을 발견했습니다. 빅테크 기업이 AI 스타트업에 투자한 자금이 다시 자사의 클라우드 서비스 구매로 돌아오는 구조는, 마치 자신이 운영하는 식당에 친구에게 빌려준 돈으로 식사를 시키는 것과 같습니다. 장부상 매출은 증가하지만 실질적인 현금 흐름은 제한적입니다.
더 심각한 문제는 AI 사업이 고마진 소프트웨어 비즈니스가 아니라 막대한 감가상각비와 유지 비용이 발생하는 유틸리티형 인프라 비즈니스로 변질되고 있다는 점입니다. AI 칩의 경우 기술 발전 속도가 워낙 빠르기 때문에 3~4년이면 구형이 되어버리며, 이는 투자 회수 기간을 극도로 단축시킵니다. 결국 매출 증가 속도보다 비용 증가 속도가 더 빨라 마진이 지속적으로 축소되는 구조적 문제에 직면하게 됩니다.
이러한 패턴은 2000년 닷컴 버블 시기 시스코와 같은 통신 장비 회사들이 사용했던 밴더 파이낸싱과 소름 돋을 정도로 유사합니다. 당시 벤처 기업들에게 자금을 빌려주고 그 돈으로 자사 장비를 구매하게 만들었던 구조가 결국 거품 붕괴로 이어졌던 역사를 투자자들은 기억하고 있습니다. 다만 현재 빅테크 기업들은 당시와 달리 막대한 현금 흐름을 보유하고 있어, 완전한 시장 붕괴보다는 건전한 조정 후 재편될 가능성이 높다는 것이 월가의 중론입니다.
세코이아 갭과 투자 대비 수익의 괴리
실리콘 밸리의 유명 벤처 투자사 세코이아는 AI 산업의 구조적 문제를 날카롭게 지적했습니다. 현재 전 세계적으로 AI 인프라 구축에 연간 6천억 달러, 한화 약 800조 원이 투입되고 있지만, AI 서비스로 실제 벌어들이는 수익은 투자금의 30%에도 미치지 못하고 있습니다. 이것이 바로 세코이아 갭, 즉 투자와 수익 사이의 거대한 구멍입니다.
이 문제의 핵심은 AI 반도체의 짧은 수명 주기에 있습니다. 과거 인터넷 인프라를 구축할 때 사용했던 광케이블은 한 번 설치하면 20년 이상 사용 가능했기 때문에 투자금 회수에 충분한 시간이 있었습니다. 그러나 엔비디아의 GPU와 같은 AI 칩은 기술 발전 속도가 워낙 빠르기 때문에 3~4년만 지나면 구형이 되어버립니다. 즉, 고가의 장비가 투자금을 회수하기도 전에 가치를 상실하는 것입니다.
회계 용어로 감가상각이라 불리는 이 현상은 AI 기업들에게 치명적입니다. 매출로 벌어들인 수익보다 장비 가치가 하락하는 속도가 더 빠른 '죽음의 구간'을 지나고 있는 것입니다. 투자자들은 이를 보고 밑 빠진 독에 물 붓기가 아니냐는 의구심을 품게 되었습니다. 열심히 수익을 창출해도 결국 장비 업체만 좋은 일 시키는 구조가 아니냐는 것입니다.
더욱이 전력 부족이라는 물리적 한계도 심각합니다. AI 데이터 센터 하나가 소비하는 전력은 웬만한 중소 도시 하나와 맞먹습니다. 구글과 아마존이 소형 원전 건설을 추진하고 있지만, 실제 전력 생산은 빨라야 2030년대 중반에나 가능합니다. 현재부터 약 10년 가까운 전력 공백기가 발생하는 것입니다. 미국 버지니아주의 경우 이미 전력망이 포화 상태에 도달해 새로운 데이터 센터 신청 시 2028년까지 대기해야 하는 상황입니다. 전력 부족으로 인한 요금 상승은 기업들의 비용 부담으로 직결되어, 매출은 정체되는데 비용은 급증하는 최악의 시나리오가 현실화되고 있습니다.
한국 AI 관련주의 역설과 투자 전략
흥미롭게도 미국 AI 주식이 하락하는 동안 한국의 AI 관련주는 오히려 강세를 보이고 있습니다. 이는 AI 생태계 내에서 미국과 한국이 차지하는 역할의 차이 때문입니다. 미국 기업들은 현재 막대한 자본을 지출하는 단계인 반면, 한국 기업들은 그 지출의 수혜를 받는 입장입니다. 마이크로소프트나 구글이 AI 인프라에 수백조 원을 투자하면, 그 자금은 결국 반도체 구매와 전력 설비 구축에 사용됩니다.
미국 빅테크 입장에서는 이러한 지출이 비용 부담으로 작용해 주가 하락 요인이 되지만, SK하이닉스와 같은 한국 기업 입장에서는 매출 폭발의 기회가 됩니다. 실제로 SK하이닉스의 ROE(자기 자본 이익률)는 30%를 넘어섰으며, 이는 진짜 통장에 찍히는 실적입니다. 반면 삼성전자의 ROE는 9%에 머물러 있어 시장은 명확히 확실하게 수익을 창출하는 기업에만 자금을 배분하고 있습니다.
이러한 현상을 경제학에서는 디커플링, 즉 탈동조화라고 부릅니다. 과거에는 미국 증시가 하락하면 한국 증시도 동반 하락했지만, 현재 AI 섹터에서만큼은 공급망 내 역할 차이로 인해 다른 움직임을 보이고 있습니다. 한국 기업들은 골드러시 시대에 곡괭이와 청바지를 파는 위치에 있습니다. 금을 캐러 간 사람들 대부분은 실패했지만, 그들에게 도구를 판매한 사람들은 확실한 수익을 얻었습니다.
투자자로서 현재 상황을 대응하기 위한 전략은 명확합니다. 첫째, 빅테크의 자본 지출 동향을 지속적으로 모니터링해야 합니다. 마이크로소프트나 구글이 투자를 줄이는 순간 한국 AI 부품주도 위험해집니다. 다행히 현재까지는 메타가 2026년 자본 지출을 1,350억 달러로 확대하는 등 투자는 지속되고 있습니다. 둘째, 전력망 관련 뉴스에 주목해야 합니다. 전력 부족으로 데이터 센터 건설이 지연된다는 소식은 소프트웨어 기업에는 악재지만, 전선이나 변압기를 생산하는 기업에는 호재입니다. 셋째, 금리 동향을 예의 주시해야 합니다. AI와 원전 같은 인프라 사업은 장기 프로젝트로 자금 조달 비용에 민감하기 때문입니다.
개인적으로 SCHD와 같은 배당 ETF를 보유한 투자자로서, 최근 미국 주식의 하락을 직접 경험하면서 시장의 불확실성을 체감하고 있습니다. 동시에 코스피와 코스닥 지수에 투자를 시작한 것은 바로 이러한 탈동조화 현상을 활용한 분산 투자 전략입니다. 주식 시장이 미래를 선반영한다는 말이 있지만, 실제로 어떤 미래를 내다보는지는 여전히 어렵습니다. 그래서 지수 투자의 가치가 더욱 부각되는 것입니다.
결국 현재의 AI 주식 하락은 AI 산업의 종말이 아니라, 과잉 기대가 현실과 균형을 맞추는 건전한 조정 과정입니다. 생산성 J-커브 이론에 따르면, 신기술 도입 초기에는 비용 증가로 인한 생산성 하락이 발생하지만, 이 '죽음의 계곡'을 통과하면 폭발적인 생산성 향상이 뒤따릅니다. 투자에 돈을 쓰는 기업은 당분간 의심받겠지만, 그 투자로 실제 주문이 늘어나는 기업은 보상받을 것입니다. AI 거품론을 극복하고 언젠가 다시 미국 주식과 한국 주식 모두 호황기를 맞이하길 기대하며, 남들이 공포에 떨 때 냉정하게 흐름을 읽는 것이 진정한 투자자의 자세임을 다시 한번 깨닫습니다.
[출처]
영상 제목/채널명: https://www.youtube.com/watch?v=zdsLhYzDJrw