AI 인프라에 수백조가 투입되고 있는 지금,
왜 체감되는 생산성은 미미할까요?
미국 주가는 고공행진 중인데 소비는 오히려 냉각되고 있습니다.
이 역설은 과거에도 반복되었고,
지금도 같은 길을 걷고 있을지 모릅니다.
‘지금 우리는 어디쯤 와 있을까?’라는 질문에,
역사적 데이터와 시장 사이클로 답해보려 합니다.
주가는 오르는데 소비는 왜 약할까?
미국의 소매판매 지표는 상승 중이지만,
실질 소비는 낮고 체감 경기는 냉랭합니다.
하지만 S&P500은 꾸준히 상승 중이고,
특히 AI 관련 B2B 기업들의 실적이 주가를 이끌고 있습니다.
즉, 지금의 성장 주체는 소비자가 아니라 **기업 간 거래(B2B)**입니다.
AI 투자와 생산성 사이의 ‘역설’
이 현상은 과거에도 있었습니다.
- 1890년대 전기 보급 초기, 투자만 폭발하고 일반 가정의 변화는 더뎠습니다.
- 1980년대 컴퓨터 시대, 생산성은 오르지 않았고, '솔로우 역설'이 제기됐습니다.
이후 약 10년 후부터 생산성은 폭발적으로 상승했죠.
핵심은 **기술 + 보완적 투자 + 적응 기간**의 조합이 필요하다는 점입니다.
지금은 AI J-커브의 어느 지점인가?
| 단계 | 상황 |
|---|---|
| 초기 인프라 투자 | GPU, 데이터센터, 전력 설비에 대규모 자금 투입 |
| 생산성 미반영 | 경제 지표엔 아직 영향 없음 |
| B2B 중심 성장 | MS, Amazon, Meta 등 기업 단위 수요 |
| 소비자 전이 전 | ChatGPT 사용률은 높으나, 유료화 전환은 낮음 |
B2C 확산의 3가지 조건
1. 비용 하락: 토큰당 추론 비용 급감 → 소비자 접근성 향상
2. 온디바이스 AI: 스마트폰·PC에 NPU 탑재 → 속도/프라이버시 개선
3. 플랫폼 수익화: 메타·구글·MS 등 대형 플랫폼의 ARPU 증대 성공 여부
이 세 가지가 맞물리는 시기가 바로 B2C 전환의 타이밍입니다.
역사적으로 이 과정은 5~10년 걸렸으며,
지금은 그 초입일 가능성이 높습니다.
인터넷, 클라우드, AI의 패턴은 동일하다
과거 기술 확산 사례를 보면 다음과 같은 순서를 따릅니다.
1단계: 인프라 투자 과열
2단계: 버블 논란 → 조정
3단계: 소비자 확산(B2C)
4단계: 생산성 폭발 → 주가 재평가
전기(30년), 인터넷(10년), 클라우드(5년)... 그리고 AI는 더 빠를 것입니다.
하지만 ‘지금 당장’은 아닙니다.
이 격차를 견디는 것이 장기 투자자의 기회가 됩니다.
투자자는 지금 어떤 포지션을 취해야 할까?
현재는 **B2B 기업 중심으로 자본이 흐르는 시점**입니다.
- AI 인프라 공급사 (엔비디아, AMD, 서버 업체)
- 전력 및 냉각 인프라 관련주
- 데이터센터 부품·설비 기업들
하지만 궁극적으로는 AI의 B2C 확산을 주도할 플랫폼, 콘텐츠, 유통 채널이 재평가될 수 있습니다.
따라서 지금은 넓게 분산하되,
신호에 민감하게 반응하는 전략이 필요합니다.
Q&A
Q1. 지금 AI 투자와 과거 기술 버블은 무엇이 다른가요?
A1. 지금은 실적이 수반된 B2B 중심 캐시플로우 기반이며, 기술 성숙도도 높습니다.
Q2. 왜 생산성은 아직 지표에 안 보이나요?
A2. 기술 도입 + 조직 구조 변화 + 사용자 적응까지 시간차가 필요하기 때문입니다.
Q3. AI가 B2C로 확산되려면 어떤 변화가 있어야 하나요?
A3. 가격 하락, 온디바이스 AI 보급, 플랫폼 수익화라는 3가지 조건이 충족되어야 합니다.
Q4. 현재 AI 투자의 최대 리스크는?
A4. 전력 병목, 규제 리스크, 지나친 단기 기대 등이 있습니다.
Q5. AI 투자에 적합한 포트폴리오 구성은?
A5. B2B 인프라 기업 + 플랫폼 대형주 + 유망 B2C 스타트업에 분산 투자하는 방식이 유효합니다.