마이클 버리가 경고한 AI 인프라 붐의 함정, 엔비디아·중국·데이터센터까지 한 번에 정리

마이클 버리가 경고한 AI 인프라 붐의 함정, 엔비디아·중국·데이터센터까지 한 번에 정리

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요즘 AI 이야기만 나오면 “이번엔 다르다”는 말이 자연스럽게 따라붙죠.
그런데 서브프라임 모기지 사태를 정확히 짚어냈던 마이클 버리는 이번 AI 인프라 붐을 보면서 꽤 날카로운 경고를 던지고 있습니다. 단순히 “AI는 거품이다”가 아니라, 왜 지금의 구조가 위험한지 하나하나 짚는 게 인상적이더라고요.

먼저 엔비디아 이야기부터 해보죠.
엔비디아 젠슨 황이 자주 말하는 “12개월 이상 리드타임”, “매진(Sold out)” 같은 표현에 대해 버리는 상당히 회의적입니다. 실제로 칩이 없어서 못 파는 상황이 아니라, 4~7년 걸리는 데이터센터 건설 프로젝트를 위해 미리 물량을 예약해 두는 금융적 줄서기에 가깝다는 거죠.

숫자만 봐도 흐름이 보입니다.
2023년 말에는 리드타임이 8~11개월이었지만, 2024년 초에는 3~4개월로 급격히 줄었고, 여름에는 사실상 리드타임이 사라졌습니다. 심지어 젠슨 황 본인도 인터뷰에서 “블랙웰은 충분히 있다”고 말했죠. 부족함을 강조하던 메시지와는 결이 조금 다릅니다.

다음은 시장을 흥분시켰던 ‘5,000억 달러 가시성’ 슬라이드입니다.
버리의 시각은 단순합니다. 이건 미래 수요를 증명하는 자료가 아니라, 이미 지나간 9개월 실적이 섞인 숫자라는 거죠. 게다가 ‘가시성’은 회계 용어도 아닙니다. 올해 2,100~2,200억 달러, 내년 3,000억 달러 매출을 감안하면 완전히 새로운 정보라고 보기도 어렵고요. 그런데 이 숫자가 시장에서는 “엔비디아가 곧 4,000억 달러를 판다”는 식으로 과대 해석되고 있다는 겁니다.

버리가 가장 날카롭게 보는 부분은 수요의 불일치입니다.
하드웨어 쪽에서는 내년에 4,000억 달러어치 AI 칩을 팔 거라는 기대가 형성돼 있는데, 정작 생성형 AI 소프트웨어 매출은 올해 기준 370억 달러 수준이라는 거죠. 챗GPT 사용자 중 실제로 돈을 내는 사람은 5% 정도에 불과하고, 기업용 AI도 아직은 고급 자동화보다는 프롬프트 엔지니어링 단계에 머물러 있습니다.

결국 지금의 데이터센터 투자는 최종 사용자 수요가 아니라, “인프라를 먼저 깔아야 뒤처지지 않는다”는 공급망 논리로 움직이고 있다는 겁니다. 이 구조, 어디서 많이 본 것 같지 않나요? 버리는 25년 전 광케이블 과잉 투자와 똑같은 패턴이라고 봅니다.

여기에 정부의 개입까지 더해집니다.
트럼프 정부, 특히 베센트 재무장관은 AI가 지금 미국 경제를 떠받치고 있다는 걸 너무 잘 알고 있고, 그래서 버블이 쉽게 꺼지지 않도록 뭐든 할 가능성이 높다고 봅니다. 문제는 빅테크 그 자체보다, 데이터센터 건설에 레버리지를 대준 금융기관들이라는 지적도 꽤 설득력 있게 들립니다.

실제로 최근 블룸버그와 로이터 보도를 보면 이 우려가 허공의 이야기는 아닙니다.
중국은 최대 700억 달러 규모의 반도체 지원 패키지를 검토 중이고, 엔비디아 H200에 대한 중국 수요는 “찍어낼 수 있는 물량보다 훨씬 많다”는 얘기까지 나오고 있습니다. 동시에 전 세계적으로 AI 데이터센터 건설에는 최대 10조 달러가 들어갈 수 있다는 전망도 나오고 있고요. 문제는 이 과정에서 건설비의 100%를 넘는 대출까지 동원되고 있다는 점입니다.

오크트리 캐피털의 하워드 막스도 비슷한 경고를 합니다.
국채보다 겨우 1% 높은 수익을 위해 30년짜리 불확실성을 떠안는 구조에서, 과연 누가 끝까지 규율을 지킬 수 있느냐는 거죠. 장부 밖으로 옮겨진 부채, 쪼개진 대출 구조까지 생각하면, 정작 문제가 터질 때 누가 위험을 떠안고 있는지도 불분명합니다.

그럼에도 불구하고, 버리는 단호하게 말합니다.
“숏 치지 마라.”

버블이라고 확신해도, 마지막에는 이성이 사라진 폭등 구간, 이른바 블로우오프 탑이 나올 수 있고, 그 타이밍은 아무도 모른다는 겁니다. 풋옵션은 너무 비싸고, 공매도는 정부와 유동성 앞에서 너무 위험하다는 현실적인 조언이죠.

정리해보면, AI가 틀렸다는 이야기가 아닙니다.
다만 지금의 AI 인프라 붐은 기술보다 금융이 앞서 달리고 있고, 그 속도가 너무 빠르다는 게 핵심입니다. 이 열차가 언제 속도를 줄일지는 아무도 모르지만, 최소한 구조를 이해하고 바라보는 눈은 필요해 보입니다.

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