"AI 거품 터지나" 6000억 달러 레버리지 CAPEX 시험대… 내 HBM 주식 던져야 할까

경제매체 CNBC는 18일(현지시각) 인공지능(AI) 분야의 세계적 석학인 얀 르쿤 에이엠아이 랩스(AMI Labs) 창립자가 일론 머스크의 엑스아이(xAI)를 실패작으로 규정하며 AI 업계의 거품 붕괴 위험을 정면으로 경고했다고 보도했다.

르쿤 창립자는 거대언어모델(LLM)의 천문학적인 운영 비용 구조와 수익성 한계를 지적하며 "AI 서비스 운영비는 내려가고 있지만 사용자가 지불하려는 가격에 비해 여전히 높고, 많은 회사가 손실을 보고 있으며, 대부분 이용이 인베스터 자금으로 보조되고 있다. 이 상황은 영원히 지속될 수 없다"고 직격했다.

이는 2026년 기준 546억 달러(약 83조 9200억 원) 규모로 성장한 고대역폭메모리(HBM) 시장의 근본 전제이자, 그간 고수해 온 '빅테크 CAPEX의 무한 증설'에 처음으로 공개적인 물음표가 찍힌 셈이다. 이에 따라 삼성전자와 SK하이닉스 등 한국 반도체 공급망을 보유한 국내 투자자들의 리스크 점검이 시급해졌다.

머스크가 주도하는 엑스아이는 대규모 컴퓨팅 인프라 외형을 확장하고 있으나, 내부 재무 건전성은 전형적인 거품 붕괴 전조를 하나씩 드러내고 있다. 엑스아이는 핵심 창립 구성원들이 대거 이탈하며 인재 수급에 난항을 겪는 와중에 막대한 재무 레버리지 리스크를 짊어졌다. 2026년 1분기(1~3월) xAI는 매출 8억 1800만 달러(약 1조 2500억 원)를 기록한 반면, 영업손실은 매출의 3배에 달하는 24억 7000만 달러(약 3조 7900억 원)에 달했다.

2025년 한 해에만 63억 6000만 달러(약 9조 7700억 원)의 적자를 냈다. 같은 해 자본지출(CAPEX)은 1270억 달러(약 195조 1900억 원)에 달해, 스페이스엑스(SpaceX) 본업인 스타링크와 로켓 부문의 설비투자를 모두 합친 규모를 뛰어넘었다. 그래픽처리장치(GPU) 인프라 구축이 본업을 집어삼킨 '캐시 번 머신(자금 잠식 기계)'이 된 형국이다.

전문가들은 이를 매출 성장보다 빠른 CAPEX(과잉 설비), 영업손실률 30~50%대 고착(만성 적자), 대규모 회사 채권 및 대출로 연명(부채 의존)하는 '버블 구조의 3대 특징'의 전형이라고 진단한다. 엑스아이가 멤피스 데이터센터를 구글과 앤스로픽에 임대하는 것 역시 자체 수익 모델 부재를 방증하는 고육책으로 풀이된다.


현재 글로벌 AI 인프라 시장은 레버리지 기반 투자 구간을 지나고 있다. 2026년 글로벌 빅5(아마존·MS·구글·메타·오라클) 인프라 CAPEX 추정치는 전년 대비 36% 증가한 약 6000억 달러(약 922조 2000억 원)로, 이 중 75%가 AI 인프라에 집중되어 있다. 이들은 지난 2025년에만 약 1080억 달러(약 165조 9900억 원)의 채권 발행과 대출을 통해 투자 재원을 조달했다.

월가 전문가들은 이 고차입 투자가 속도 조절에 들어설 때 전방 공급망이 입을 타격을 경고한다. CAPEX 증가율이 현재의 +36%에서 0~10%대로 꺾일 경우, 연 50~60%에 달하는 HBM 시장 성장률이 20%대로 급격히 하향 조정될 수 있다는 게 구체적인 시나리오다.
주가는 이러한 고점 통과 우려를 가장 먼저 가격에 반영하기 마련이다. 세계반도체시장통계기구(WSTS)는 2026년 글로벌 메모리 시장이 30% 성장하며 데이터센터 수요가 견인할 것으로 보았고, 뱅크오브아메리카(BofA)도 올해 HBM 시장이 546억 달러에 이를 것으로 내다봤다. 다만 HBM3E 중심의 과도기 구간에서, 전방 투자가 정체되면 공급 과잉에 따른 '미니 조정 사이클'에 진입할 가능성이 이전보다 높아졌다고 볼 수 있다.


르쿤 창립자가 제시한 기술 패러다임의 변화는 단순한 담론을 넘어 국내 메모리 반도체 수요 구조를 흔들 변수다. 그는 기존 LLM이 문장 예측에만 특화되어 범용적인 자율형 에이전트(Agentic AI)로 진화하는 데 구조적 한계가 명확하다고 비판한다.

그가 이끄는 에이엠아이 랩스가 지난 3월 10억 달러(약 1조 5370억 원)를 유치하며 판을 키운 '월드 모델'은 시각 정보와 현실 세계의 인과관계를 스스로 시뮬레이션하는 아키텍처다. 말 그대로 '세상 자체를 머릿속에 돌려보는 시뮬레이션 엔진'에 가깝다.

투자자 관점에서 월드 모델로의 전환은 하드웨어 수요의 양면적 시나리오를 가리킨다. 첫째, 월드 모델이 방대한 멀티모달 데이터와 물리 법칙 시뮬레이션을 처리하기 위해 기존보다 압도적인 연산량을 요구하는 시나리오다. 이 경우엔 HBM 보유 비중을 성급히 줄이기보다, 누가 월드 모델 수요를 가장 잘 흡수할지에 초점을 맞출 필요가 있다.

둘째, 알고리즘 효율성 개선으로 사용자당 필요한 연산(FLOPs) 비용이 급감하는 시나리오다. 이 경우에는 '단가·효율 싸움'으로 판이 바뀌기 때문에, CAPEX 레버리지에 기대어 몸집만 키운 업체는 가장 먼저 조정 대상이 된다. 하드웨어 공급망 관점에서는 구조적 효율성을 달성하는 아키텍처 승자 편에 한국 메모리가 안착하느냐가 생존의 핵심이다.


미국 빅테크의 자금 회수 지연 우려 속에서 국내 자산운용가와 개인 투자자들은 명확한 수치 트리거에 기반해 포트폴리오를 조정해야 한다.

우선 자산 비중을 단계적으로 줄여야 하는 '리스크 오프(위험자산 회피) 시그널'은 크게 세 가지 축으로 압축된다. 첫째, 주요 빅테크 5개사 중 2개사 이상이 분기 실적 발표에서 연간 AI CAPEX 증가율을 한 자릿수(9% 이하)로 하향 조정할 때다. 이 경우엔 무제한 증설 국면이 끝났다고 보고 비중을 줄이는 신호로 해석할 수 있다.

둘째, 엔비디아 등 가속기 업체들이 실적 컨퍼런스 콜에서 "고객사 주문 취소 및 지연" 또는 "재고 일수 급증"을 공식 언급하는 시점이다.

마지막으로 오픈AI, 마이크로소프트 코파일럿 등 전방 서비스가 이용료 인상을 단행했음에도 가입자당 평균 매출(ARPU) 성장이 정체될 때다. 이 신호가 반복되면 회사들이 비용을 더 이상 고객에게 전가하지 못한다는 뜻이어서 결국 투자 축소로 이어질 공산이 크다.

반면 기존 포트폴리오를 유지하거나 추가 매수를 고려할 수 있는 ‘위험자산 선호 시그널' 역시 명확한 기준이 존재한다. 빅테크의 인프라 투자 속도는 다소 둔화되더라도, 주요 인공지능 관련 클라우드 매출 및 가동률이 전년 대비 30% 이상의 고성장을 지속 유지한다면 시장은 성장률 둔화 속에서도 구조적 수요는 견조하다고 판단할 여지가 크다.

아울러 인공지능 가속기 칩의 인도 기간(리드타임)이 정상화되되 시장 내 중고 칩이나 잉여 재고 출하 신호 없이 안정된 수급 균형을 이룬다면 공급 과잉 우려를 씻어낼 수 있다. 나아가 차세대 6세대 HBM4 전환 로드맵과 맞춤형(Custom) 공정 진입 국면에서 한국 반도체 대기업들이 파운드리 및 첨단 패키징 공정의 주도권을 쥐고 마진 방어력을 입증해 낸다면, 단기 조정이 오더라도 중장기 HBM 투자 논리는 유효하다고 보는 쪽에 확실한 힘이 실린다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com