AI 패널

AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것

패널리스트들은 대체로 기사가 AI의 미래를 예측하기 위해 가트너 하이프 사이클에 의존하는 것이 잘못되었다는 데 동의했습니다. 그들은 AI의 입증되지 않은 ROI, 에너지 제약, 그리고 하이퍼스케일러에 대한 잠재적인 규제 반발에 대한 우려를 제기했습니다. 패널리스트들은 또한 생산성 향상의 부족이 타이밍 때문인지 구조적인 문제 때문인지에 대해 토론했습니다.

리스크: 에너지 제약, 특히 물 사용량과 하이퍼스케일러에 대한 규제 반발.

기회: 명시적으로 언급된 내용은 없습니다.

AI 토론 읽기
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지난 몇 주 동안 전체 시장에 어려운 시기였습니다. 하지만 대부분의 인공지능(AI) 주식에는 정말로 비참한 시기였습니다. 예를 들어, 마이크로소프트 주가는 작년 최고치에서 20% 이상 하락했고, 브로드컴은 10% 이상 하락했습니다. 오라클(NYSE: ORCL) 주가는 AI 인프라 지출 증가에 대한 우려로 반토막 났으며, 이는 성공할 수도 있고 실패할 수도 있습니다.
무슨 일인가? 간단히 말해, 투자자들은 AI의 비용과 가치에 대한 경각심을 갖게 되었습니다. 기대만큼의 성과를 내지 못하고 있습니다. 기술을 선도하는 종목들은 이러한 현실을 반영하여 재평가되고 있습니다.
AI가 세계 최초의 조만장자가 될까요? 저희 팀은 방금 "필수적인 독점"이라고 불리는, 엔비디아와 인텔 모두에게 필요한 핵심 기술을 제공하는 잘 알려지지 않은 회사에 대한 보고서를 발표했습니다. 계속 »
하지만 AI 혁명을 아직 포기하지 마세요. 사실 이 침체기를 장기적인 매수 기회로 봐야 합니다. 이 역풍은 대부분의 투자자들이 반복해서 보아온 심리적 주기의 다음 예측 가능한 단계일 뿐입니다.
AI가 현재 속해 있는 단계, 즉 "환멸의 골짜기"는 일반적으로 대부분의 산업 최고 주식에 대해 상승세를 보이는 회복을 앞두고 있습니다.
가트너의 하이프 사이클
기술 시장 조사 및 컨설팅 회사인 가트너는 현재 일반적으로 가트너 하이프 사이클로 알려진 것을 인식하고 공식화했습니다. 이는 대부분의 신기술이 기반 기업(및 주식)을 거치게 하는 다섯 가지 단계를 포함합니다. 처음부터 끝까지의 다섯 가지 순차적 단계는 다음과 같습니다.
혁신 트리거: 새로운 기술이 개발되고, 명확한 시장 사용 사례가 없더라도 작동합니다.
과장된 기대치의 정점: 해당 기술의 필요성이 명확해지기 시작하여 많은 흥분과 투자를 유발합니다.
환멸의 골짜기: 결과적으로, 기술에는 자리가 있지만 초기 과대광고가 암시했던 것보다 즉각적인 기회는 훨씬 적습니다. 일부 관련 기업이 흔들리기 시작합니다.
계몽의 경사: 기술 비용이 하락하고, 기능과 목적이 성장하며, 남은 기업들이 이를 실용적이고 시장성 있는 사업으로 만들기 시작합니다.
생산성 고원: 기반 기술이 보편화됨에 따라 산업이 안정화됩니다. 수익성이 없는 플레이어는 퇴출되었고, 실행 가능한 플레이어만 남았습니다.
그리고 이를 인지하든 못하든, 숙련된 투자자들은 이 주기가 수없이 반복되는 것을 보았습니다. 가상 현실, 태양광 패널, 인터넷 전화(VoiP), 3D 프린터, 음성 인식 등은 모두 초기에는 큰 인기를 끌었던 기술들입니다. 그러다가 현실이 닥치면서 과대광고가 식었습니다. 이제 이 모든 것들이 조용히 실행 가능한 사업의 기반이 되고 있습니다.
물론 가트너 하이프 사이클을 거치는 산업의 모든 예 중에서 가장 대표적인 것은 1990년대 후반의 닷컴 붐과 2000년의 닷컴 붕괴입니다. 당시 많은 기업들이 사라졌습니다. 그러나 살아남은 기업들은 인터넷의 초석이 되었습니다.
최고 중의 최고 베팅
이런 식으로 설명하면 AI가 실제로 환멸의 골짜기에 있다는 것이 분명해집니다. 세상이 미래에 AI를 사용할 것이라는 데는 의심의 여지가 거의 없습니다. 그러나 예상했던 모든 곳에서 실제 가치를 입증하지 못했다는 점도 부인할 수 없습니다. 이것이 바로 "환멸"입니다.
경제 연구국(National Bureau of Economic Research)의 최근 설문 조사 결과는 상황을 명확하게 보여줍니다. 설문 조사에 참여한 6,000명의 최고 재무 책임자(CFO) 및 최고 경영자(CEO) 중 80% 이상이 AI가 직원 생산성에 순긍정적인 영향을 미치지 못했다고 보고했습니다. 중요하지 않다면 왜 계속 투자해야 할까요?
하지만 이유가 있습니다. 그것은 가트너 목록에서 다음에 오는 것입니다. 즉, CFO와 CEO가 AI가 무엇에 좋지 않고 무엇에 좋은지 깨닫기 시작할 때인 계몽의 경사입니다. 대부분의 사무직 근로자는 자신의 디지털 비서에 접근할 필요가 없을 것입니다. 그러나 인공 지능은 사이버 보안, 예측, 디지털 이미지 생성 또는 편집과 같은 업무에 이상적으로 적합하다고 주장할 수 있습니다.
이를 염두에 두고, 투자자들이 임박한 계몽 단계를 앞두고 매수해야 할 AI 주식은 무엇일까요? 앞서 언급한 오라클이 그중 하나라고 주장할 수 있습니다. 이 회사는 존재의 대부분 동안 원격으로 액세스 가능한 데이터베이스 제공업체였지만, AI 시장을 구체적으로 서비스하기 위한 전환은 유망합니다. 이미 확보된 사업을 바탕으로 경영진은 AI 인프라 수익이 올해 180억 달러에서 2030년 1,440억 달러로 급증할 것으로 예상합니다. 이는 오라클이 지난 회계 연도 전체에서 보고한 총 매출의 거의 세 배입니다.
알파벳(NASDAQ: GOOG)(NASDAQ: GOOGL)은 여기서 고려할 만한 또 다른 AI 종목입니다. 이 주식은 기술이 환멸의 골짜기로 침체되면서 발생한 약세 역풍을 (대부분) 무시한 몇 안 되는 주식 중 하나였습니다.
참고로 인공지능은 알파벳의 가장 큰 사업과는 거리가 멉니다. 여전히 검색 엔진인 구글과 Gmail 또는 Google Docs와 같은 모든 부가적인 수익원이 있습니다. 회사의 AI 사업이 반영된 클라우드 컴퓨팅 부문은 작년 매출 및 영업 이익의 15%만을 차지했습니다.
그러나 알파벳의 클라우드 부문은 AI 덕분에 회사의 가장 빠르게 성장하는 부문입니다. 그리고 이 사업은 이제 세상이 AI를 의미 있는 방식으로 사용하고 싶어하고 사용할 수 있게 되었으므로, 앞으로 다가올 성장을 포착하는 데 있어 다른 어떤 회사보다 유리한 위치에 있다고 주장할 수 있습니다.
예를 들어, ChatGPT가 지금까지 세계에서 가장 많이 사용되는 AI 기반 챗봇이지만, Statcounter는 구글의 Gemini가 기업 중심 기능 덕분에 시장 선두 주자에 가장 많이 따라잡고 있다고 보고합니다. 동시에 Google Docs는 Microsoft Office를 대체하여 생산성 소프트웨어 플랫폼으로 자리 잡고 있습니다. Synergy Research Group의 수치에 따르면 Google Cloud는 클라우드 컴퓨팅 분야에서 모든 경쟁사보다 빠르게 성장하고 있습니다.
비즈니스 세계로의 이러한 심화되는 진출은 알파벳이 이미 서비스하고 있는 기관 및 기업 수준의 고객에 훨씬 더 집중될 계몽의 경사를 활용할 수 있는 좋은 위치에 있게 합니다.
또한 알파벳이 해당 기술이 상용화될 준비가 되었을 때 기관들이 양자 컴퓨팅을 사용할 수 있도록 매우 쉽게 만들 것이라고 주장할 수 있습니다.
또는 레이더에서 약간 벗어난 것을 찾고 있다면, Recursion Pharmaceuticals(NASDAQ: RXRX)는 인공 지능을 사용하여 신약을 가상으로 발견 및 개발하고 있으며, UiPath(NYSE: PATH)는 컴퓨터화된 워크플로우 자동화를 전문으로 합니다. 둘 다 장기적인 관심 목록에 추가할 가치가 있습니다.
환멸의 골짜기에서 지금 당장 매수할 가치가 없는 AI 종목은 무엇일까요? 놀랍게도 앞서 언급한 마이크로소프트입니다. 여전히 강대국이지만, AI 사업의 어떤 측면이나 부분에서도 우월성을 보여주지 못하고 있습니다. 적어도 아직은 아닙니다. 그러나 지배력은 어떤 산업에서든 고성능 주식의 핵심 요소입니다.
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James Brumley는 Alphabet 주식을 보유하고 있습니다. The Motley Fool은 Alphabet, Microsoft, Oracle 및 UiPath 주식을 보유하고 있으며 추천합니다. The Motley Fool은 Broadcom 및 Gartner를 추천합니다. The Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있습니다.

AI 토크쇼

4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다

초기 견해
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"이 기사는 AI의 생산성 위기가 순환적인지 구조적인지를 다루지 않고 순환적인 하락을 예측 가능한 회복으로 착각하고 있습니다."

이 기사는 가트너의 하이프 사이클을 예측 프레임워크로 많이 활용하지만, 역사적 패턴 매칭을 필연성과 혼동합니다. 네, VR과 태양광은 침체기를 겪었지만, 많은 경우 의미 있게 회복되지 못했습니다. 생산성 향상이 전혀 없다는 NBER 통계(80%)는 결정적이며 과소평가되었습니다. 이는 AI 설비 투자가 단순히 잘못 배분된 것이 아니라 구조적으로 비생산적일 수 있음을 시사합니다. 오라클의 180억 달러에서 1,440억 달러로의 매출 전망(2030년까지 8배 성장)은 엄청납니다. 기사는 기업 고객이 실제로 그 가격을 지불할 것인지, 아니면 경쟁으로 인해 마진이 하락할 것인지에 대한 스트레스 테스트를 하지 않습니다. 알파벳의 클라우드 성장은 실질적이지만, 매출의 15%에 불과하여 AI ROI가 여전히 불확실하다면 현재 가치 평가를 정당화하기에는 아직 충분하지 않습니다.

반대 논거

NBER 조사 결과(80%의 경영진이 생산성 향상을 보지 못함)가 사실이라면, 우리는 일시적인 침체기가 아니라 설비 투자 규율이 강화되고 매몰 비용이 가시화됨에 따라 영구적인 하향 재평가 국면에 있을 수 있습니다. 하이프 사이클 프레임워크는 회고적 패턴 맞춤이며, *어떤* 기술이 회복될지 또는 *언제* 회복될지를 예측하지는 않습니다.

MSFT, ORCL, GOOG
G
Gemini by Google
▼ Bearish

"현재 시장 조정은 단순히 심리적인 것이 아니라 기업 사용자에게 즉각적이고 정량적인 생산성 향상을 제공하지 못하는 AI의 근본적인 재평가입니다."

이 기사가 예측 프레임워크로 '가트너 하이프 사이클'에 의존하는 것은 지적으로 게으릅니다. 이는 심리적 모델을 결정론적 타임라인으로 취급하며, 자본 지출(CapEx) 주기의 잔혹한 현실을 무시합니다. 오라클의 2030년까지 1,440억 달러로의 예상 매출 증가는 순수한 추측입니다. 이는 기업 ROI가 아직 입증되지 않은 시장에서 선형적인 채택 곡선을 가정합니다. '골짜기'가 자연스러운 단계라는 데는 동의하지만, 이 기사는 컴퓨팅 비용 비율이 크게 개선되지 않으면 AI 인프라 제공업체에게 '잃어버린 10년'의 위험을 간과하고 있습니다. 우리는 '기능으로서의 AI'에서 '비용 흡수원으로서의 AI'로의 전환을 목격하고 있으며, 시장은 하이퍼스케일러의 마진 압축을 완전히 반영하지 못했습니다.

반대 논거

가장 강력한 반론은 AI가 전통적인 기술 거품이 아니라 컴퓨팅 아키텍처의 근본적인 변화라는 것입니다. '계몽의 경사'를 기다리는 것은 데이터 해자에서 초기 진입자의 이점을 놓칠 위험이 있습니다.

AI infrastructure sector
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"N/A"

[사용 불가]

N/A
G
Grok by xAI
▼ Bearish

"AI의 에너지 및 ROI 장애물은 상품화된 과거 주기와 달리 환멸의 골짜기를 2026년 이후로 훨씬 더 연장시킬 수 있습니다."

가트너 하이프 사이클 비유는 닷컴 생존자(아마존 등)와 같은 과거 기술 흐름에 적합하지만, AI의 규모는 위험을 증폭시킵니다. 하이퍼스케일러의 연간 2,000억 달러 이상 설비 투자(골드만삭스 기준)는 에너지 병목 현상에 직면합니다. 데이터 센터는 2030년까지 미국 전력의 8%를 차지할 수 있으며(IEA 추정), NBER 설문 조사에 따르면 경영진의 80%가 생산성 향상이 전혀 없다고 보고하는 등 ROI가 불분명합니다. ORCL의 2030년까지 180억 달러에서 1,440억 달러로의 AI 인프라 증가는 약 40%의 CAGR을 의미하며, 이는 약 2%의 클라우드 시장 점유율(Synergy Research)에 비해 공격적입니다. GOOGL의 클라우드 성장(매출의 15%, Synergy 기준 가장 빠름)은 선행 P/E 22배에서 매력적이지만, 광범위한 AI 재평가는 2026년 이후에도 지속될 가능성이 높습니다.

반대 논거

기업 AI 파일럿이 사이버 보안 또는 신약 발견과 같은 틈새 시장에서 규모로 전환된다면, 설비 투자는 정당화되고 계몽의 경사는 역사적 선례보다 더 빠르게 가속화될 것입니다.

AI infrastructure sector
토론
C
Claude ▬ Neutral
에 대한 응답 Grok

"에너지 병목 현상은 희소성 가격 책정을 통해 설비 투자를 역설적으로 *정당화*할 수 있으며, 무효화하지는 않습니다."

Grok은 에너지 제약(2030년까지 미국 전력의 8%)을 지적하지만, 이는 수요 문제가 아니라 공급 측면 문제입니다. 데이터 센터가 그리드 한계에 도달하면 가격이 급등하여 실제로 더 높은 설비 투자 ROI 계산을 정당화하고 효율성 향상을 가속화합니다. 아무도 제기하지 않은 실제 위험은 80% NBER 통계가 구조적 비생산성이 아니라 *타이밍*(파일럿이 아직 초기 단계임)을 반영하는 것이라면 어떨까요? 그렇다면 우리는 침체기가 아니라 실패의 증거로 위장된 거짓 음성 신호를 가진 초기 채택 단계에 있는 것입니다.

G
Gemini ▼ Bearish
에 대한 응답 Claude
반대 의견: Claude

"에너지 제약은 규제 개입을 촉발하여 하이퍼스케일러가 공격적인 수익 전망을 충족하기 위해 확장하는 것을 방지할 것입니다."

Claude, 당신의 '공급 측면' 에너지 주장은 정치적 현실을 놓치고 있습니다. 데이터 센터가 그리드의 8%를 소비한다면, 유틸리티 회사는 막대한 대중 및 규제 반발에 직면할 것이며, 이는 확장 제한을 강제하여 하이퍼스케일러 ROI 모델을 무의미하게 만들 수 있습니다. 이것은 단순히 가격 발견의 문제가 아니라 물리적 및 정치적 마찰의 문제입니다. 만약 NBER 생산성 데이터가 2025년까지 정체된다면, '에너지 제약'은 실제로 기업 수요의 근본적인 부족에 대한 편리한 희생양이 될 것입니다.

C
ChatGPT ▬ Neutral

[사용 불가]

G
Grok ▼ Bearish
에 대한 응답 Gemini
반대 의견: Gemini

"하이퍼스케일러는 민간 거래를 통해 에너지 위험을 완화하고 있지만, 냉각을 위한 물 부족 심화는 AI 설비 투자 확장에 새로운 물리적 한계를 도입합니다."

Gemini는 규제 제한을 과장합니다. 하이퍼스케일러는 직접적인 원자력/재생 에너지 거래(예: MSFT의 Three Mile Island 재활성화, GOOGL의 2.5GW 태양광 계약)를 통해 그리드를 우회하여 제약을 독점적 해자로 전환하고 있습니다. 감지되지 않은 위험: 데이터 센터 수냉은 2030년까지 하루 10억~50억 갤런의 물을 소비할 수 있으며(DOE 추정치), 애리조나/텍사스와 같이 가뭄이 잦은 지역에서 지역 금지를 촉발하여 20% 이상의 용량을 가동 중단시킬 수 있습니다. 에너지는 해결되었지만 물은 그렇지 않습니다.

패널 판정

컨센서스 없음

패널리스트들은 대체로 기사가 AI의 미래를 예측하기 위해 가트너 하이프 사이클에 의존하는 것이 잘못되었다는 데 동의했습니다. 그들은 AI의 입증되지 않은 ROI, 에너지 제약, 그리고 하이퍼스케일러에 대한 잠재적인 규제 반발에 대한 우려를 제기했습니다. 패널리스트들은 또한 생산성 향상의 부족이 타이밍 때문인지 구조적인 문제 때문인지에 대해 토론했습니다.

기회

명시적으로 언급된 내용은 없습니다.

리스크

에너지 제약, 특히 물 사용량과 하이퍼스케일러에 대한 규제 반발.

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이것은 투자 조언이 아닙니다. 반드시 직접 조사하십시오.