개요
기업가치 평가의 교과서를 쓴 사람이라는 별명이 붙은 인물이 있습니다. 뉴욕대 스턴 경영대학원의 애스워스 다모다란(Aswath Damodaran) 교수입니다. 그가 최근 팟캐스트 “Intangible Economy"에 출연해 한 가지 무거운 경고를 던졌습니다. AI 산업에서 조정이 일어난다면 2000년 닷컴버블이 터졌을 때보다 더 아플 수 있다는 이야기입니다.
이유는 단순합니다. 그때와 지금은 거품의 모양이 다릅니다. 닷컴 시절은 주식 가치가 부풀었다 꺼진 사건이었지만, 지금의 AI는 막대한 물리 인프라가 그 거품을 떠받치고 있고 그 인프라가 상당 부분 빚으로 지어지고 있기 때문입니다.
핵심 요약
- 다모다란은 AI 거품이 터지면 닷컴버블보다 충격이 클 수 있다고 본다.
- 닷컴은 주식만 망가졌지만, AI는 부채로 쌓은 물리 인프라가 끼어 있어 사회 전체로 충격이 번진다.
- AI 비즈니스 모델 자체가 전통적인 소프트웨어와 다르다 — 사용자가 늘어도 비용이 0에 수렴하지 않는다.
- 매번의 호출이 컴퓨트를 태우는 구조라서, 스포티파이처럼 규모의 경제가 약하다.
- 딥시크 같은 중국 경쟁자 때문에 가격 압박은 이미 시작됐다.
- 강세 시나리오조차 무섭다 — AI가 진짜 약속을 지키면 “화이트칼라의 절반"이 일자리를 잃는다.
- 자본을 가볍게 굴리던 빅테크가 한순간에 자본 집약 기업이 됐다. 그들 스스로도 이게 어떤 게임인지 잘 모른다는 게 다모다란의 진단이다.
다모다란이 본 그림
다모다란은 자본자산 가격결정의 권위자입니다. 월가도, 교과서도 그의 모델을 인용합니다. 그런 사람이 AI를 두고 “내가 보던 사이클 중에서도 가장 이상한 모양"이라는 톤으로 말한다면 한 번쯤 귀를 기울일 만합니다.
그가 주목하는 첫 번째 차이는 자금 조달 방식입니다. 닷컴 시절에는 회사들이 IPO로 돈을 끌어모아 마케팅에 쏟아부었습니다. 망해도 주주가 손해를 보고 끝났습니다. 지금은 다릅니다. 데이터센터를 짓고, 전력망을 끌어오고, GPU를 사들이는 데 막대한 돈이 들어갑니다. 이 돈의 상당 부분은 자기 돈이 아니라 회사채와 대출로 조달되고 있습니다.
조정이 와서 투자 회수가 늦어지면 어떻게 될까요. 다모다란의 표현을 빌리면 “타격이 주주에게서 멈추지 않고 사회로 번진다"는 겁니다. 채권 시장, 부동산(데이터센터 부지), 전력 계약까지 같이 흔들리게 됩니다.
넷플릭스 모델일까, 스포티파이 모델일까
다모다란이 던지는 두 번째 질문은 더 본질적입니다. AI는 정말로 전통적인 소프트웨어 사업처럼 돈을 벌 수 있을까요.
기존 소프트웨어 회사들의 매력은 단순했습니다. 사용자가 100명이든 1억 명이든 한계비용이 거의 0에 가까웠습니다. 코드 한 번 짜두면 복제 비용 없이 팔 수 있었으니까요. 그런데 AI는 다릅니다. 호출 한 번이 일어날 때마다 GPU가 돌고 전기가 빠져나갑니다. 사용량이 두 배가 되면 컴퓨트 비용도 같이 두 배가 됩니다.
다모다란은 이걸 넷플릭스와 스포티파이의 차이로 설명합니다. 넷플릭스는 콘텐츠 제작비라는 고정비용이 큽니다. 가입자가 늘면 그 고정비용이 분산되니까 이익률이 빠르게 좋아집니다. 반면 스포티파이는 음원 한 곡이 재생될 때마다 저작권자에게 돈을 줘야 합니다. 매출이 두 배가 되면 비용도 두 배가 됩니다. 마진이 잘 벌어지지 않습니다.
AI는 어느 쪽에 가까울까요. 다모다란이 보기에는 스포티파이 쪽입니다. 그는 한 발 더 나갑니다. “성장하는데 마진이 얇으면 가치가 늘기는커녕 오히려 파괴될 수 있다.” 시장이 무작정 환호하는 매출 성장이 결국에는 회사를 더 위태롭게 만들 수도 있다는 뜻입니다.
여기에 가격 압박까지 더해집니다. 딥시크처럼 동급의 성능을 훨씬 싸게 내놓는 중국 경쟁자가 이미 등장했습니다. 마진은 가뜩이나 얇은데, 가격까지 더 깎여야 한다면 셈은 더 나빠집니다.
강세론조차 무서운 시나리오
흥미로운 건 다모다란이 약세론만 펴는 게 아니라는 점입니다. 그는 AI 강세 시나리오도 같이 검토합니다. 그런데 그 결말마저 무섭다고 합니다.
AI가 단순한 도구가 아니라 사람의 일을 통째로 대체하는 단계까지 간다면, 그게 곧 이 시장의 진짜 강세론입니다. 다모다란의 표현은 거의 한 줄로 정리됩니다. “AI가 정말 그 약속을 지킨다면 화이트칼라 노동자의 절반이 일자리를 잃을 것이다.”
“무서운 점은, AI를 정당화하는 큰 이야기들이 실제로 현실이 되면 사회에 엄청난 비용을 안긴다는 것이다. 지금부터라도 이 문제를 생각하기 시작하는 게 낫다.”
그는 이 시나리오를 “AI 열병의 꿈(AI fever dream)“이라고 부릅니다. 환호하는 사람들이 미처 그 끝까지는 계산하지 않고 있다는 뉘앙스입니다.
매그니피센트 세븐 안에서도 자리가 갈린다
다모다란은 자기 포트폴리오도 솔직하게 공개합니다. 그는 이른바 매그니피센트 세븐 중 다섯 종목을 보유하고 있습니다. 아마존은 1997년부터 들고 있다 팔다 다시 사기를 반복했다고 합니다. 그 정도로 오래 추적해 온 회사들입니다.
그런데 이 종목들을 보는 방식이 바뀌었다고 합니다. 예전에는 매출, 마진, 신규 사업만 보면 됐습니다. 그 회사들이 자본을 거의 들이지 않고 굴러가는 자본 경량 사업이었기 때문입니다. 지금은 다릅니다. 거대한 데이터센터와 전력 인프라를 지으면서 자본 지출(CapEx)과 감가상각이 핵심 변수로 떠올랐습니다.
여기서 다모다란이 가장 우려하는 대목이 등장합니다. 이 인프라는 10년 상각으로 잡혀 있는데, 실제로는 5년이면 구식이 될 가능성이 있다는 겁니다. GPU 세대 교체 주기가 그만큼 빠릅니다. 회계장부의 가정과 현실의 기술 수명이 어긋나면, 어느 순간 대규모 감액 처리가 한꺼번에 터질 수 있습니다.
그는 빅테크 경영진을 향해서도 한마디 던집니다. “그들이 자기가 뛰어든 게임의 정체를 정확히 알고 있다고는 생각하지 않는다.” 평생을 자본 가볍게 굴리던 사람들이 갑자기 자본 집약 사업의 리스크와 맞붙고 있다는 지적입니다.
애플의 신중함은 약점이 아니라 강점
이 맥락에서 다모다란이 칭찬하는 회사가 하나 있습니다. 애플입니다.
월가의 많은 분석가는 애플이 AI 경쟁에 늦었다고 비판해 왔습니다. 자체 LLM도 늦었고, AI 기능 통합도 굼떴습니다. 그런데 다모다란은 그 신중함을 약점이 아니라 강점으로 봅니다. “우리는 비즈니스에서 절제의 가치를 너무 낮게 본다"는 게 그의 입장입니다.
애플은 한 발 물러서서 남들이 어디서 돈을 태우는지, 어디서 실수를 하는지 지켜볼 수 있는 자리에 있습니다. 경험이 없는 분야에 수십 억 달러를 먼저 쏟아붓는 대신, 시장이 정리된 다음에 들어가도 늦지 않다는 계산입니다.
출처 팟캐스트
다모다란이 직접 설명하는 풀 인터뷰는 아래 영상에서 확인할 수 있습니다.
실무자가 볼 핵심 포인트
- 자본 구조를 다시 본다: AI 관련 기업 분석에서 부채 비율, 데이터센터 임대 계약, 전력 PPA 같은 자본 집약 지표의 무게가 커졌다. 매출 성장률만 보던 시절이 끝나간다.
- 마진 구조를 점검한다: 토큰당 비용, 추론 마진, GPU 임대 단가가 빠르게 움직이고 있다. 사용량이 폭증하는 서비스라도 마진이 함께 망가지면 가치는 오히려 줄 수 있다.
- 감가상각 가정에 민감해진다: GPU와 데이터센터의 회계상 수명(보통 10년)과 실제 기술 수명(5년 안팎) 사이의 갭이 잠재 부채다. 분기 실적에서 감액 처리 가능성을 미리 따져 둔다.
- 중국 가격 압박을 변수로 끼운다: 딥시크 이후로 모델 성능 대비 가격 곡선이 빠르게 내려가고 있다. 자체 모델로 마진을 지키는 회사라면, 비용 구조 시뮬레이션에 가격 하락 시나리오를 포함해야 한다.
- 사회적 비용을 옵션으로 둔다: 강세 시나리오가 현실이 되면 노동시장 충격, 규제 강화, 세제 변경 같은 외부 변수가 동시에 들어온다. 거시 전략에서 정책 리스크의 비중을 키워야 한다.