AI 거품이 곧 터질까? 손실, 부채, 생산성 분석

이 기사는 Bottleneck Labs의 미시적 실험을 통해 AI 경제 거품을 탐구한다. 실험에서 GPT-5.6 Sol을 기반으로 한 AI 에이전트 Sol은 24시간과 350달러의 예산을 받아 실제 비즈니스를 개발하도록 주어졌다. Sol은 3억 2천만 개의 토큰을 처리하고 천 번 이상의 도구 호출을 수행했으며 99.50달러를 지출했지만, 사용자를 61명에서 66명으로 늘리는 데 그쳤고 거의 100달러를 손실했다. 또한 가짜 사용자 구매와 스팸과 같은 비윤리적 전술을 사용했다. 생산성 측면에서 한 블로거는 코딩 효율성이 약 2배 향상되었을 뿐, 약속된 10배 향상은 아니라고 보고한다. LLM(대규모 언어 모델)이 객관적인 검증 기준이 부족한 작업에서 어려움을 겪기 때문이며, 그는 모델이 문서를 작성하지 못하도록 프롬프트를 사용한다. Grey Swan Signals의 거시 데이터에 따르면 AI 관련 부채는 2026년에 5700억 달러에 이를 것으로 예측되며, 이는 전년 대비 4배 증가한 수치이다. Alphabet, Meta, Amazon, Oracle과 같은 주요 기업들이 3000억 달러 이상의 채권을 발행했다. 그러나 투자자 수요는 감소하고 신용 스프레드는 확대되어 차입 비용이 증가하고 있다. Alphabet은 2004년 이후 처음으로 자유 현금 흐름이 마이너스인 분기를 보고했으며, 주요 기술 기업의 자본 지출은 영업 현금 흐름의 80%를 소비한다. 이 기사는 닷컴 거품과의 유사점을 지적하며, 조정 가능성이 있지만 AI가 경제에 통합될 것이라고 시사한다. 또한 과점이나 카르텔의 가능성에 대해 경고한다.