2026년 1분기 글로벌 클라우드 3사(구글, 마이크로소프트, 아마존)는 전년 동기 대비 capex를 두 배가량 늘렸다. 1분기 어닝콜에서 구글 CEO Sundar Pichai는 AI가 검색 사용량 증가를 주도하고 있다고 말했다. 주변을 봐도 AI 사용은 이미 일상적이다. 그러나 AI가 일상에 자리 잡은 지금까지도 산업의 근본 구조는 이전과 크게 달라지지 않았다. McKinsey(2025)가 실시한 설문에 따르면 응답자의 대부분은 소속 조직에서 AI를 사용하고 있지만 기업 수준의 가치를 창출하는 데 있어서는 여전히 초기 단계에 머물러 있는 것으로 판단했다.

이유를 살펴보면 기술 발전이 아직 무르익지 않아서가 정답일 것 같다. 혁신은 새로운 시장을 만든다. 자동차는 교외 생활과 관광, 물류 산업을 만들었고, 인터넷은 전자상거래와 SNS, 스트리밍 서비스를 만들었다. 그리고 스마트폰은 앱 생태계 자체를 만들었다. 앞선 혁신들이 물리적 인프라나 네트워크 자체를 바꿨던 것과 달리, AI는 아직 기존 인프라 위에서 작동하는 수준에 머물러 있다. 또한 강점을 보였던 정보처리 영역에서도 여전히 검증과 신뢰 문제를 안고 있다.

현재 시장은 AI 수요 확산과 AGI에 대한 기대, 그 둘 사이 어딘가를 바라보고 있는 것 같다. 기대에 맞춰 질적 도약이 필요하다는 점은 분명하다.

현재 LLM을 가능하게 한 스케일링 법칙은, Epoch AI의 분석에 따르면 사전학습 단계에서 그 효과가 둔화되는 추세이며, 업계의 무게중심은 모델 크기 확장보다 추론 최적화와 데이터 품질 개선 쪽으로 이동하고 있다. 또한 DeepSeek 출시 이후를 보면 경량화를 통해 오히려 스케일을 낮추면서 효율화를 꾀하는 흐름이 나타나고 있다. 기술의 질적 도약에 있어 스케일링 법칙에 집중하지 않는다면 아키텍처 수준에서의 근본적인 전환이 필요하지만 지금 모델들은 여전히 트랜스포머 구조 위에 놓여 있다.

기술 발전 방향이 혁신보다 효율화에 집중되고 있는 상황에서, 수익 구조는 개선되고 있는 것으로 보인다. Stanford HAI의 2025 AI Index Report에 따르면 GPT-3.5 수준의 성능을 달성하는 추론 비용이 2022년 11월부터 2024년 10월 사이 280배 이상 하락했다. 또한 주요 AI 기업들은 정액제 중심의 가격 구조를 사용량 기반으로 조정하기 시작했다. 헤비유저에 대한 사용 제한이나 추가 과금을 도입하면서 비용을 수요에 맞게 전가하는 방향으로 움직이고 있다.

결국 기술의 질적 도약을 확신할 수 없지만 비용 구조가 개선될 여지가 있다는 사실은, AI가 인터넷 초기처럼 단기간에 모든 산업을 재편하기보다 기존 산업에 점진적으로 스며드는 형태로 성장할 가능성을 시사한다. 그렇다면 폭발적 성장보다 점진적 안착에 가까운 경로를 예상하고 시장에 대응하는 것이 지금으로선 합리적이지 않을까.

사실 잘 모르겠다. 치솟는 주가를 보면.

* 참고
Alphabet Inc. Form 10-Q (Q1 2026)
Microsoft Corporation Form 10-Q (Q1 2026)
Amazon.com, Inc. Form 10-Q (Q1 2026)
Stanford HAI, 2025 AI Index Report
McKinsey Global Institute, The State of AI
EPOCH AI, Scaling Laws Literature Review