AI 버블에 빠져있는가? 인프라 대 히프의 명확한 시각

AI의 부상은 거대한 투자, 빠른 혁신, 그리고 집중된 공공의 관심을 불러일으켰다. 이러한 조건들은 거의 필연적으로 익숙한 질문을 제기한다: 우리는 AI 버블에 빠져있는가?

이것은 정당한 우려이다. 기술적 흥奮의 시기는 종종 고통스러운 교정을 따랐으며, 특히 기대가 기본적인 것보다 앞서갈 때 더욱 그러했다. 그러나 이 질문에 답하려면 가시적인 히프를 분리하여 그 아래에 있는 시스템을 분리하고, 역사, 경제, 그리고 실제로 AI를 구동하는 인프라 레이어의 현실에 토대를 두어야 한다.

그렇게 하면, 그림은 버블 이야기보다 훨씬 더 복잡해 보인다.

1. 핵심적인 구별: 인프라 대 애플리케이션

대부분의 AI 버블에 대한 대화는 애플리케이션 레이어에서 볼 수 있는 것에 초점을 맞춘다. 이것은 OpenAI, Anthropic, xAI와 같은 회사의 헤드라인을 장식하는 자금 조달 라운드와 몇 개월마다 빠르게 발표되는 자금 조달 발표를 포함한다. 그러면 바이러스성 AI 에이전트 데모가 소셜 피드를 채우고, 인공 일반 지능이나 수천억 달러의 결과에 대한 광범위한 주장과 함께 실제 수익이 따라오기 전에 빠르게 성장하는 이야기가 있다.

이 산업의 이 레이어는 빠르게 움직인다. 왜냐하면 그것은 이야기, 기대, 투자자 심리에 의해 구동되 때문이다. 애플리케이션 회사는 빠르게 주목을 받을 수 있을 뿐만 아니라 빠르게 인기를 잃을 수도 있다. 이야기들은 종종 기본적인 비즈니스 근본보다 더 빠르게 확장하며, 이것이 AI 경제의 가장 가시적인 부분이기 때문에, 이것이 전체 부문의 과열에 대한 주장의 기본 참조점이 된다.

그러나 컴퓨팅 인프라는 완전히 다른 현실에서 작동한다. 물리학, 경제학, 그리고 실제 용량 제약에 의해 규정된다.

컴퓨팅 인프라는 측정 가능한 힘에 의해 형성된다: AI 워크로드를 실행하여 매시간 수익을 생성하는 GPU, 전력의 가용성과 비용, 데이터 센터 건설의 속도, 모델 크기가 증가함에 따라 트레이닝 및 추론 요구 사항의 증가. 사용률, 감정은 아니지만, 이 레이어가 작동하는지 여부를 결정한다.

애플리케이션이 감정에 의해 상승과 하락을 반복하는 반면, 인프라는 지속적인 수요에 고정되어 있다. 이것은 왜 인프라 레이어가 일반적인 버블 성 자산 클래스처럼 행동하지 않는 이유이다. 그것은 더 像電力網路의 전기화 또는 인터넷 붐 期間의 광섬유와 같다. 기술적 진보에 의해 구동되는 수요 곡선을 갖는 기본 시스템이다.

2. 역사적으로 실제로 나타난 것

이전의 일반적인 기술적 변화를 살펴보면 일관된 패턴이 있다: 주요 기술적 변화를 시작할 때, 대규모 인프라 투자가 먼저 나타난다. 그리고 생산성 향상은 경제에서 나타나기 전에 오랜 시간이 걸린다.

철도는 상업을 변革하기 전에 엄청난 초기 자본을 필요로 했다. 전기는 공장들이 전기력을 완전히 재조직하기 전에 비싼 그리드 빌드아웃을 요구했다. 텔레콤 네트워크, 인터넷 백본 인프라, 모바일 네트워크, 클라우드 컴퓨팅 모두 같은 궤도를 따랐다. 각 경우에 인프라 투자는 먼저 증가했고, 생산성 향상은 뒤따랐다.

외부에서 보면, 이러한 기간은 종종 버블처럼 보였다. 회상하면, 그것들은 설치 단계였다. 필수적인, 자본 집약적인 빌드아웃이 경제 성장의 기초를 닦았다.

골드만 삭스 차트는 이 현상을 명확하게 보여준다:

인프라 투자는 측정 가능한 생산성 향상 몇 년 전에 발생한다. 현재의 AI도 이 곡선을 거의 정확하게 따른다.

오늘날의 많은 AI 빌드아웃은 도트컴 시대와 근본적으로 다른 회사에 의해 주도되고 있다. 1990년대 후반, 많은 가치가 높은 인터넷 회사는 거의 또는 전혀 수익이 없었다. 현재 AI 인프라 시리즈를 주도하는 회사들, 즉 마이크로소프트, 구글, 메타, 아마존과 같은 회사들은 높은 수익성을 가진 회사들이다. 이미 확립된 비즈니스에서 나오는 운영 이익으로 자금을 지원한다.

이러한 투자는 투기적인 부채로 финанси되지 않는다. 이것은 체계적인 취약성을 크게 줄이고, 오늘날의 자본 지출을 무모한 과잉으로 보지 않고, 오랜 기간 동안 의도적인 투자로 본다.

3. 컴퓨팅 수요는 감정에 의해 구동되지 않는다

현재 AI 사이클을 예외적으로 탄력적으로 만드는 것은 컴퓨팅 수요가主要적으로 감정적인 열광에 의해 구동되지 않는다는 것이다. 기술적인 요구 사항에 의해 구동된다. 이러한 요구 사항은 시장 감정과 상관없이 계속 확대된다.

컴퓨팅 수요의 핵심적인 구동 요인들은:

• 사고의 세금: 새로운 AI 모델은 단순히 답변을 검색하는 것이 아니라 실제로 수천 가지의 가능성을 통해 사고한다. 이것은 사용자 프롬프트 하나가 전통적인 검색보다 100배 더 많은 컴퓨팅을 소비하는 새로운 현실을 만든다.

• 합성 데이터 생성: 우리는 이미 높은 품질의 인간 데이터를 모두 소진했다. 다음 세대의 모델을 개선하기 위해, GPU는 24/7로 실행되어 다음 세대의 모델을 위한 훈련 데이터를 생성한다.

• 주권 인프라: 정부는現在 국가 안보를 위해 컴퓨팅을 구매한다. 이것은 시장 감정에 영향을 받지 않는巨大하고 영구적인 수요의 바닥을 만든다.

이러한 힘은 특정 쿼터에서 AI 스타트업이 어떻게 평가되는지와 독립적으로 존재한다. 심지어 시장의 후퇴 期間에도, GPU 사용률은 높은 상태로 유지된다. 왜냐하면 워크로드 자체가 계속 복잡성과 볼륨에서 성장하기 때문이다.

이 빌드아웃은 많은 투기적인 버블과 달리 구체적이다. GPU, 서버, 데이터 센터, 전력 인프라, 그리고 배포된 AI 애플리케이션은 이미 측정 가능한 생산성 향상을 제공하는 실제 자산이다. 많은 도트컴 개념과 달리, AI 시스템은 이미 소프트웨어 개발, 연구, 고객 지원, 디자인, 물류, 의사 결정과 같은 워크플로우에 통합되어 있다.

또한 시장 너머로 작동하는 경쟁적인 역학이 있다. AI는 회사와 국가 간의 전략적인 “무기 경쟁”이 되었다. 정부와 기업은 투자를 중단할 수 없다. 컴퓨팅 능력에서 뒤처지면 혁신, 인재 유치, 자본 접근에서 뒤처지는 것을 의미한다.

4. 버블 또는 전환점?

일부 경제학자들은 두 가지 유형의 버블을 구분한다. 금융 버블은 버블이 터진 후 거의 남지 않는다. 전환 버블은, 반면에, 기본적인 인프라의 건설을 가속화한다. 이것은 경제적 풍경을 영구적으로 변경한다. 자본이 잘못 배치되어도.

철도, 전기화, 초기 인터넷은 모두 투기적인 과잉의 요소를 보여주었다. 그러나它们도 사회를 영구적으로 변화시키는 방식으로 사회를 재형성했다. 낭비는 진행을 부정하지 않았다.

AI 사이클은 전환 버블의 특성을 보여준다. 가장자리에는 분명히 히프가 있고, 일부 투자는 실패할 것이다. 그러나 건설 중인 인프라는 실제로, 지속 가능하며, 점점 더 필수적이다. 평가가 압축되고, 시장은 통합되고, 특정 애플리케이션이 실패할 때에도, 기본적인 인프라는 남아 있을 것이다.

5. 인간의 과소평가 문제

마지막으로, 새로운 기술이 일상 생활에 미치는 영향을 과소평가하는 경향이 반복된다. 18개월 전, 대부분의 대중은 ChatGPT와 같은 도구를 통해 AI를 처음 접했다. 오늘날, 많은 지식 근로자들에게는 AI 지원 없이 일하는 것이難しい 것이다.

이 변화는 놀라울 정도로 빠르게 발생했다. 그리고 아직 초기 단계에 있다.

이 관점에서, 이것을 AI 버블이라고 부르는 것은 더 큰 문제를 놓치고 있다. 우리가 목격하는 것은 투기적인 과잉이 아니라, 이미進行 중인 생산성 혁명의 설치 단계와 같다.

공공의 감정은 흐름과 함께 변할 것이다. 가격은 수정될 것이다. 그러나 인프라와 그것이 가능하게 하는 혁신은 여기 남아 있을 것이다.