주요 요점
골드만삭스의 새로운 보고서에 따르면, 인공지능 산업은 하락하는 컴퓨팅 비용이 2030년까지 AI 생성 토큰에 대한 수익성 있는 수요를 24배 급증시킬 핵심 변곡점에 접근하고 있으며, 이는 거대 기술 기업들의 지속 불가능한 자본 지출에 대한 우려에 강력한 반론을 제시합니다.
골드만삭스 애널리스트들은 5월 5일자 보고서에서 "AI 산업은 마진을 희석시킬 수 있는 불확실한 추론 경제 단계에서 점진적인 토큰 성장이 가치를 더하는 새로운 단계로 이동하고 있다"고 기술했습니다. 은행은 이러한 수익성 변곡점이 향후 3~12개월 내에 도달할 수 있다고 제안합니다.
이 논거의 핵심은 AI 생산 비용과 청구 가격 사이의 격차를 보여주는 '가위형(scissors)' 차트에 있습니다. 골드만삭스의 분석에 따르면 주류 대형 모델의 가격은 급격한 하락 후 안정되었지만, 엔비디아, AMD, 구글의 칩을 기반으로 한 토큰당 컴퓨팅 비용은 연간 60~70%씩 계속 하락하고 있습니다. 이러한 격차 확대는 아마존 AWS 및 구글 클라우드와 같은 제공업체에 지속 가능한 이익 마진을 창출합니다.
이 분석은 하이퍼스케일러들의 막대한 인프라 지출을 둘러싼 논쟁을 재구성합니다. 마이크로소프트와 메타 같은 기업들이 영업 현금 흐름의 100% 이상을 AI 자본 지출에 쏟아붓고 있는 가운데, 골드만삭스 보고서는 다가오는 수익성 있는 토큰 소비의 물결이 이러한 투자를 경제적으로 지속 가능하게 만든다고 주장하며, 기업용 AI가 아직 투자 수익률(ROI)을 보여주지 못했다는 약세론에 직접적으로 도전합니다.
이러한 성장의 엔진은 골드만삭스가 'AI 에이전트 경제'라고 부르는 것으로, 자율 소프트웨어 에이전트가 컴퓨팅 사용량의 대폭적인 증가를 견인합니다. 은행은 이러한 에이전트가 비즈니스 워크플로우에 통합됨에 따라 글로벌 토큰 소비량이 현재 수준보다 2030년까지 24배, 2040년까지 55배 확대될 것으로 추정합니다.
기업용 에이전트가 가장 중요한 요소로, 2040년까지 전체 토큰 사용량의 70% 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 단순한 챗봇과 달리 이러한 에이전트는 훨씬 더 많은 토큰을 소모하는 복잡한 다단계 작업을 수행합니다. 골드만삭스의 모델에 따르면 프로그래밍 에이전트는 하루에 700만 개의 토큰을 소비할 수 있고, 데이터 입력 에이전트는 2,500만 개를 사용할 수 있습니다. 현재 API 가격 기준으로 이러한 에이전트의 비용은 동일한 작업에 대한 인건비보다 훨씬 낮아 채택에 대한 명확한 경제적 유인을 제공합니다.
소비자용 에이전트 역시 2030년까지 토큰 사용량을 12배 증가시킬 것으로 예상됩니다. 핵심적인 변화는 에이전트가 온디맨드 작업에서 이메일, 캘린더 및 기타 데이터 스트림을 연중무휴로 모니터링하는 '상시 가동' 배경 작업으로 전환될 때 발생합니다. 단순한 챗봇 쿼리는 1,000개의 토큰을 사용할 수 있지만, 상시 보조자는 매일 100,000개 이상의 토큰을 초과할 수 있습니다.
보고서의 주요 결론은 개선되는 이익 마진이 하이퍼스케일러들의 높은 인프라 투자 수준을 지탱할 것이라는 점입니다. 골드만삭스는 AWS의 매출 재가속과 3,640억 달러의 수주 잔고를 언급하며 아마존에 대한 긍정적인 견해를 재확인했고, 클라우드 부문의 63% 성장과 4,600억 달러의 수주 잔고를 기록한 구글에도 주목했습니다.
더 넓은 시장 측면에서 이 가설은 AI 구축을 가능하게 하는 기업들의 높은 밸류에이션에 대한 정당성을 제공합니다. 지능의 단위 비용이 계속 하락한다면, 컴퓨팅의 총 유효 시장(TAM)은 단위당 비용 하락보다 빠르게 성장할 가능성이 높으며, 이는 클라우드 컴퓨팅 및 모바일 데이터와 같은 이전의 기술 변화에서 나타난 패턴입니다. 이는 엔비디아와 같은 반도체 기업과 그들의 칩을 배치하는 클라우드 플랫폼에 대한 장기적인 낙관적 전망을 뒷받침합니다.
보고서는 투자자들이 AI 비용에 의문을 제기하기보다 지능 비용이 제로에 가까워짐에 따라 나타나는 새로운 비즈니스 모델을 분석하는 데 집중해야 한다고 조언합니다.
이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
