핵심 요약:
투자자들이 AI 하드웨어 붐에 집중하는 동안, 골드만삭스 보고서는 AI를 작동시키는 데 필요한 비하드웨어 투자에서 1조 달러 규모의 더 큰 기회를 드러내고 있습니다.
골드만삭스의 새 보고서는 시장이 AI 하드웨어에 집중하느라 더 크고 복잡한 지출 물결을 간과하고 있다고 주장하며, 향후 수년 내에 글로벌 비하드웨어 투자가 1조 달러를 넘어설 것으로 전망했습니다. 조셉 브릭스를 포함한 경제학자들의 분석에 따르면, AI 칩과 서버에 1달러가 지출될 때마다 기업들은 데이터 인프라, 소프트웨어 개발, 조직 재편과 같이 이를 유용하게 만드는 데 필요한 무형 자본에 2달러를 지출하고 있습니다.
골드만삭스 글로벌 경제 분석 보고서는 "역사적으로 모든 하드웨어 투자 1달러는 2달러의 무형 투자를 불러온다"고 명시하며 자주 간과되는 지출 규모를 강조했습니다. 이러한 보완적 지출은 단순한 부수적 비용이 아니라, 어떤 기업이 AI 잠재력을 생산성 향상으로 성공적으로 전환할지를 결정하는 가치의 핵심 동력입니다.
보고서는 이러한 숨겨진 투자의 규모를 수치화하여, 미국 기업들이 내부 IT 팀이 AI 도구를 개발하고 관리하는 데 이미 연간 1,530억 달러의 인건비를 지출하고 있다고 추정했습니다. 또한, AI 관련 조직 변화에 투입되는 경영진의 시간이 연간 400억 달러의 투자를 나타내며, 전체 AI 도입 주기 동안의 인력 재편 총 비용은 8,000억 달러에서 9,000억 달러에 이를 수 있다고 계산했습니다. Snowflake, Databricks, Palantir와 같은 데이터 관리 기업들의 가속화된 수익 성장은 이러한 추세에 대한 시장 기반의 검증 역할을 합니다.
이러한 대규모 무형 지출 물결은 AI 경쟁에서 승리할 가장 유리한 위치에 있는 기업이 하드웨어를 파는 기업이 아니라, 이를 배포하기 위한 데이터, 소프트웨어 및 조직 개편에 가장 효과적으로 투자하는 기업일 수 있음을 시사합니다. 보고서에 따르면, 이러한 역동성은 초기 생산성 이득이 막대한 선행 무형 투자에 의해 가려지는 'J-곡선' 효과를 만들어내고 있으며, 이는 잠재적으로 현재 GDP 성장을 최대 2%까지 과소평가하게 만들 수 있습니다.
골드만삭스 논지의 핵심은 하드웨어와 무형 자본 간의 역사적인 1 대 2 비율에 근거합니다. EU KLEMS 데이터를 분석한 결과, 정보통신기술(ICT) 하드웨어 투자 1달러당 무형 자산에 2달러가 지출되는 것으로 나타났습니다. 이는 데이터 및 소프트웨어에 약 1.30달러, 조직 자본에 0.50달러로 세분화됩니다.
이미 미국 자본 지출이 3,600억 달러에 달하는 현재의 AI 하드웨어 붐에 이 승수를 적용하면, 글로벌 비하드웨어 지출은 1조 달러를 돌파할 것으로 보입니다. 이러한 지출은 Amazon AWS, Microsoft, Google과 같은 클라우드 제공업체의 재무 결과에서 이미 확인되고 있습니다.
보고서는 높은 고정 비용과 낮은 한계 비용을 특징으로 하는 무형 자본의 특성이 자연스럽게 초기 및 효과적인 도입자에게 유리하게 작용하여 승자 독식의 시장 역동성을 창출한다고 주장합니다. 경제학자들은 이를 '슈퍼스타 기업'의 부상이라고 부릅니다. 데이터 아키텍처, 직원 재교육 및 프로세스 재설계에 더 효과적으로 투자하는 기업은 더 높은 생산성을 달성하고 더 큰 수익 점유율을 확보하며 더 나은 투자 수익을 창출할 수 있습니다.
이러한 투자 패턴은 생산성에 대한 'J-곡선'을 형성합니다. 단기적으로는 기업들이 내부 재편과 교육에 자원을 할당함에 따라, 이러한 활동이 자본화된 투자가 아닌 비용으로 처리되어 측정된 산출량이 정체되거나 감소할 수 있습니다. 그러나 이러한 투자가 성숙해짐에 따라 상당한 생산성 이득이 발생할 것으로 예상됩니다. 골드만삭스는 기술이 완전히 도입된 후 AI가 궁극적으로 연간 노동 생산성 성장률을 1.5%포인트 높이고 글로벌 GDP를 15% 끌어올릴 것이라는 예측을 유지하고 있습니다. 오늘 가장 스마트한 비하드웨어 투자를 하는 기업들이 차세대 슈퍼스타 기업이 될 가능성이 가장 높습니다.
이 기사는 정보 제공만을 목적으로 하며 투자 조언을 구성하지 않습니다.
