<div style="text-align:center; margin-top:20px;" > <img alt="[배종찬 빅데이터 분석] AI 거품론 와중에 주목받는 차세대 섹터" height="300" class='lazyload' data-src="https://www.businesspost.co.kr/news/photo/202609/20260909095737_40836.jpg" width="600" /> <figcaption><table width=600 style='margin-bottom:20px;'><tr><td align='left' style='margin:0; padding:0px 0px; color:#306f7f; font-size:12px; font-family:verdana; letter-spacing:-0.1em; line-height:160%; table-layout: fixed;'>▲ &nbsp;빅데이터 심층 분석 도구로 8월7일부터 9월6일까지 &#39;슈퍼사이클&#39;과 &#39;인공지능(AI)거품론&#39;에 대한 빅데이터 연관어를 도출했다.</td></tr></table></figcaption> </figure> </div> [비즈니스포스트]&nbsp;인공지능(AI) 혁명의 가속화와 함께 글로벌 금융시장의 시선은 빅테크 기업들의 초대형 설비투자(CapEx) 지속 가능성과 수익화 시점에 쏠려 있다.<br /> <br /> 빅데이터 분석 플랫폼 썸트렌드의 연관어 분석(2026년 8월7일~9월6일)에 따르면 반도체, 삼성, 투자, 실적, 시장이라는 핵심 고리를 중심으로 AI 거품론과 슈퍼사이클이라는 두 개의 커다란 담론축이 팽팽한 항해를 이어가고 있다.<br /> <br /> 최근 AI 거품론이 다시 고개를 드는 핵심 원인은 빅테크 하이퍼스케일러(대규모 AI 인프라&middot;클라우드 제공 기업)들의 폭발적 자본 지출 대비 엔드유저(최종 사용자) 단계에서의 소프트웨어 및 서비스 매출 회수 속도가 더디다는 점에 있다.<br /> <br /> 엔비디아의 젠슨 황 최고경영자(CEO)가 이끄는 AI 칩 생태계와 오픈AI 등 주요 AI 기술 기업들이 차세대 모델 및 차세대&nbsp;그래픽처리장치(GPU)인 &#39;블랙웰&#39;의 출시 소식을 내놓을 때마다 시장은 환호했지만 동시에 투자자들은 &#39;언제 이 거대한 인프라가 돈을 벌어다 줄 것인가&#39;라는 근본적 질문을 제시하고 있다.<br /> <br /> 빅데이터 연관어 가운데 하루, CEO, 블랙웰, 알파벳 등이 거품이라는 단어와 밀접하게 연계되어 나타나는 것은 시장이 빅테크 경영진의 한마디나 차세대 반도체 출하 일정 발표 등 하루 단위의 이슈에도 민감하게 반응하며 투자의 당위성을 끊임없이 재검증하고 있음을 보여준다.<br /> <br /> 빅테크 기업들이 연간 수백조 원을 쏟아 붓는 동안 일반 기업들의 AI 도입 및 실질적 생산성 개선은 상대적으로 시차가 존재하면서 투자 대비 거품 경고등이 켜지는 구조적 불안감이 형성된 것이다.<br /> <br /> 그러나 실제 하이퍼스케일러와 주요 반도체 기업들의 최근 분기 실적을 면밀히 뜯어보면 닷컴 버블 시절과 같은 실체 없는 거품의 조짐이라 보기 어렵다.<br /> <br /> 알파벳을 비롯한 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 4대 하이퍼스케일러의 합산 AI 설비투자는 지속적으로 상향 조정되며 올해 수천억 달러 규모로 가속화되고 있다.<br /> <br /> 중요한 점은 이 투자가 유령 수요가 아닌 클라우드 부문 매출의 가속 성장과 급증하는 수주 잔고에 기반하고 있다는 사실이다.<br /> <br /> 실적 데이터와 기술의 실체성을 근거로 거품론에 이의를 제기하는 전문가들의 명확한 분석에도 불구하고 거품론이 계속해서 고개를 드는 이유는 크게 세 가지다.<br /> <br /> 첫째, 인프라 구축 단계와 서비스 수익화 단계 간의 &#39;시간적 시차&#39; 때문이다. 반도체와 서버 등 하드웨어 업체들은 투자의 즉각적 수혜를 입어 실적이 폭발하지만 기업 사이 거래(B2B) 및 기업과 고객 사이 거래(B2C) 소프트웨어 응용 영역에서 투입 비용을 상쇄할 만한 확실한 이익 창출 효과를 입증하기까지는 시간이 걸린다.<br /> <br /> 둘째, 2000년대 초 닷컴 버블에 대한 학습 효과와 고금리&middot;불확실한 고비용 환경에 따른 투자자들의 조바심이다. 하이퍼스케일러가 만에 하나 설비투자를 감축하거나 조정을 거치면 공급망 하단에 위치한 기업들이 받을 타격에 대한 공포가 시장 심리를 짓눌린다.<br /> <br /> 셋째, 기업 현장에서 AI 기술의 실질적 업무 처리 능력과 투자 대비 수익률(ROI)에 대한 엄격한 잣대 적용이다.<br /> <br /> 시장은 단순히 &#39;AI 모델이 똑똑해졌다&#39;는 기술적 진보를 넘어 실질적 순이익으로 연결되는지를 증명하라고 요구하고 있기 때문에 거품론은 당분간 주기적으로 재발할 수밖에 없다.<br /> <br /> 빅데이터 분석의 클러스터에서 확인되듯 에너지, HD(HD현대), 현대, 수주, 상반기, 상장지수펀드(ETF) 등은 슈퍼사이클이라는 키워드로 강력하게 묶여 있다.<br /> <br /> 예컨대 HD현대(HD현대일렉트릭 등)를 비롯한 주요 전력기기 및 조선&middot;기계 업체들은 올해 상반기부터 북미 및 글로벌 데이터센터발 전력망 교체, 대용량 발전 설비 수주를 연이어 성사시키며 장기 호황에 진입했다.<br /> <br /> AI 칩이 아무리 우수하더라도 이를 가동할 에너지와 전력 인프라가 받쳐주지 못하면 AI 생태계는 작동할 수 없다.<br /> <br /> 따라서 투자자 관점에서는 단순히 특정 반도체 종목에 집중하기보다 전력망&middot;발전&middot;원자력&middot;신재생 에너지 관련 기업 및 전력 인프라 ETF 등으로 포트폴리오를 넓히는 것이 위험을 분산하고 AI 시대의 실질적 인프라 수혜를 극대화하는 현명한 전략이 될 것이다. 배종찬 인사이트케이 소장<br /> &nbsp; <div align=center><table border="3" cellpadding="1" cellspacing="1"> <tbody> <tr> <td>연세대 정치외교학과를 졸업하고 서울대 국제대학원에서 석사 학위를 받았다. 고려대 행정학과 박사과정을 수료했다. 미국과 일본 유학 그리고 홍콩 연수를 거친 후 주된 관심은 경제 현상과 국제 정치 환경 사이의 상관 관계성 분석이다.<br /> 한국교육개발원&middot;국가경영전략연구원&middot;한길리서치에서 근무하고 리서치앤리서치 본부장을 거친 데이터 전문가다. 현재 인사이트케이 연구소장을 맡아 매일경제TV, 서울경제TV, 이데일리 방송 및 각종 경제 관련 유튜브에서 빅데이터와 각종 조사 결과 데이터를 바탕으로 한 밀도 높고 예리한 분석을 보여주고 있다.</td> </tr> </tbody> </table></div>