골드만 삭스(Goldman Sachs) 리포트 : 생성형 AI: 투자 대비 미미한 효과?

골드만 삭스에서 발행한 생성형 AI의 전망과 경제 효과에 대한 예측 뉴스레터 리포트입니다. 원문 제목은 'Gen AI: too much spend, too little benefit?'입니다. 제가 요약하여 정리한 부분은 해당 리포트의 개요 부분입니다. 전체 글과 인터뷰가 궁금하신 분은 해당 뉴스레터를 직접 찾아보시면 됩니다. AI 전문가 및 경제 전문가들의 인터뷰가 수록되어 있습니다. 올해 6월 23일 발행한 따끈따끈한 리포트이니 읽을만하실 거예요. 

해당 리포트는 AI 기술이 장래에 발전할 가능성과, 그를 뒷받침할 기반 시설의 한계점에 대해 이야기합니다. 저는 긍정적인 뉘앙스 보다는 부정적인 뉘앙스를 많이 느꼈습니다. 긍정적 견해와 부정적 견해로 나누어 정리를 해두었습니다. 

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개요

생성형 AI가 기업과 산업 그리고 사회를 변화시킬 것이라는 전망이 계속되는 가운데 산업을 이끄는 Tech Giant들과 기타 기술 기업들 그리고 공공 기관들이 향후 몇 년 간 데이터 센터, 반도체, 기타 AI 인프라, 전력망에 약 1조 달러의 지출을 할 것으로 예상된다. 하지만, 현재까지 AI를 사용한 개발자들의 생산성이 증대되었다는 보고를 제외하고는 뚜렷한 성과가 없다. AI 산업에서 가장 큰 이익을 얻고 있는 회사인 Nvidia의 주식 또한 크게 하락하고 있다. 그래서 골드만 삭스 팀은 업계 및 경제 전문가들에게 거대한 투자가 AI의 편리함과 수익으로 결실을 맺을 수 있을지에 대해 질문하고, 그 결과가 우리의 경제, 기업, 시장에 어떤 영향을 미칠지 탐구해 본다.

긍정적 견해

골드만 삭스의 경제학자 Joseph Briggs

• 현재 인간이 행하는 업무의 25%는 AI에 의해 자동화가 될 것.
• 향후 10년간 미국의 생산성은 9%, GDP 성장률은 6.1% 증가될 것.
• 지금은 AI를 이용한 자동화가 비용 대비 효율성이 떨어질 수는 있음, 하지만 시간이 지나면 비용이 감소할 가능성이 큼. 이는 대부분의 새로운 기술이 등장할 때 겪는 일반적인 과정일 뿐.
• AI는 미래에 새로운 업무와 일자리를 창출할 잠재력이 있음. 역사적으로 기술적 혁신은 새로운 기회를 가져왔음. AI 또한 장기적으로는 그럴 것이다.

골드만 삭스의 기술 분석가 Kash Rangan과 Eric Sheridan

• 아직 “킬러 애플리케이션”이 등장하지 않았을 뿐이다라고 주장.
• AI 인프라에 대한 투자가 비합리적으로 과열되었다는 주장에 반박함. ⇒ 과거에 등장했던 많은 기술들과 유사한 스텝을 밟고 있을 뿐. 또한 투자자들이 AI를 통해 수익을 이끌어 내는 회사들에 더 투자하는 경향이 있음. 이는 근거 없는 낙관이나 거품이 아니다.

 

부정적 견해

MIT의 Daron Acemoglu 교수

• AI가 향후 10년 동안 자동화할 수 있는 작업 중 25%만이 효율적일 것이며, 전체 작업의 5% 미만에만 영향을 미칠 것으로 예상함.
• AI의 발전 속도는 우리가 기대한 것만큼 빠르지 않을 것이며, AI가 새로운 업무나 제품을 창출할 가능성도 낮음.
• AI로 인한 미국의 생산성 증가는 0.5%, GDP 성장률은 0.9%에 그칠 것으로 전망함.

골드만 삭스의 Jim Covello

• AI가 약 1조 달러의 투자에 상응하는 수익을 얻으려면 복잡한 문제를 해결해야 하지만, 현재 AI는 복잡한 문제 해결에 적합하지 않음.
• 인터넷처럼 혁신적인 기술은 초기부터 저비용 솔루션을 제시했지만, AI는 고비용에 비해 낮은 부가가치를 제공함.
• GPU 칩 등 핵심 인풋의 공급 문제가 있어, AI 산업의 성장이 어려울 수 있음.
• AI가 기업의 효율성을 크게 높이거나 수익을 창출할 방법도 아직 분명하지 않음.
• AI가 인간의 복잡한 사고와 업무를 대체할 수 있을지에 대한 의문이 있음. 모든 기술 혁신이 새로운 기회로 이어지는 것은 아님.

기반 시설의 한계

AI 학습에 필수적인 반도체 칩과 전력이 부족함. 이런 상황에서 과연 AI 기술이 더 발전할 수 있을지에 대한 의문을 제기함.

반도체 칩

골드만 삭스의 미국 반도체 애널리스트인 Toshiya Hari, Anmol Makkar, 그리고 David Balaban은 반도체 칩 부족 현성이 향후 몇 년간 AI 성장의 제약 요인이 될 것이라고 주장.

• 고대역폭 메모리 기술(High-Bandwidth Memory)과 칩-온-웨이퍼-온-서브스트레이트(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 가 중요한 칩인데 수요가 공급을 초과할 전망임.

전력 공급

• AI 산업에는 막대한 전력이 필요한데, 이는 시간이 흐를수록 증가할 예정.
• 전 마이크로소프트의 에너지 부사장이었던 Brian Janous는 미국의 에너지 전력 그리드는 이미 노후화되어 있으며, 지난 20년간 전력량의 증가를 경험하지 못했기 때문에 다가올 미래의 전력량 급증에 대비할 준비가 되지 않았다고 주장함.
• 이에 대비하기 위해서는 전력 기반 시설을 확충하기 위해 막대한 투자를 해야 하는데, 미국의 공공 서비스 산업에 대한 강한 규제와 공급망에 대한 제약으로 투자가 어렵다. 이런 상황에서 전력량 부족으로 인해 AI 발전에는 제약이 생기는 상황은 필연적이다.

결론

• AI의 성공 신화가 계속되지는 않을 것이다. 하지만 AI 버블이 꺼지기까지는 시간이 오래 걸릴 것.
• 그 사이 ‘곡괭이와 삽’ 역할인 AI 인프라 업체들이 혜택을 볼 것이다.
• Nvidia 같은 기업을 넘어 공공 서비스 산업(Utilities)으로 혜택이 확장될 것이라고 예상함. (more room for the AI theme to run and expects AI beneficiaries to broaden out beyond just Nvidia, and particularly to what looks set to be the next big winner: Utilities.)
• 골드만 삭스의 자산 전략가인 Christian Mueller-Glissmann은 AI 산업에 유리한 시나리오들에서 장기적으로 S&P 500의 평균 이상의 수익률을 기대할 수 있다고 언급함. 인플레이션을 유발하지 않으면서 트렌디하고 기업의 수익성을 향상하는 방향. 그러기 위해서는 AI가 여태까지 마케팅된 방향에서의 잠재력을 발휘할 수 있느냐가 중요한 포인트이다.

 

원문

https://www.goldmansachs.com/insights/top-of-mind/gen-ai-too-much-spend-too-little-benefit