현재 나스닥을 비롯한 미국 증시는 극심한 변동성을 보이고 있습니다. 장 시작과 동시에 1% 이상 급락했다가 100일선을 터치한 후 다시 회복하는 패턴이 반복되고 있습니다. 이러한 변동성의 핵심에는 'AI 공포의 이중주'가 자리하고 있습니다. 한쪽에서는 AI가 기존 산업을 잠식할 것이라는 공포가, 다른 한쪽에서는 AI에 대한 과도한 투자가 수익으로 이어지지 않을 것이라는 우려가 충돌하고 있습니다. 블룸버그 역시 이 '두 공포의 충돌'을 주목하고 있으며, 시장 참여자들은 어디로 자금을 피신시켜야 할지 갈팡질팡하는 모습입니다.
AI가 가져올 소프트웨어 산업의 몰락
첫 번째 공포는 AI 기술이 너무 강력해져서 기존 기업들이 존립 위기를 맞을 수 있다는 점입니다. 에이전트형 AI를 실제로 사용해 본 사람이라면 이 공포가 단순한 기우가 아니라는 것을 체감할 수 있습니다. 이제는 클릭 한 번으로 AI가 소프트웨어적인 작업을 대신 처리해 주는 시대입니다. 이런 상황에서 소비자들은 자연스럽게 의문을 품게 됩니다. "왜 비싼 구독료를 내면서 전통적인 SaaS(Software as a Service)를 사용해야 하는가?"
과거 인터넷 기업이 등장하면서 신문사들이 실존적 위기를 맞았던 사례는 현재 상황을 이해하는 데 중요한 참고점이 됩니다. 당시 신문사들의 실적은 2002년부터 2007년까지 비교적 잘 버텼지만, 주가는 그보다 훨씬 먼저 폭락했습니다. 시장은 '정해진 미래'를 먼저 읽었고, 실적에 반영되기 전에 이미 가격에 반영했던 것입니다. 연한 파란색 그래프로 표시된 신문사 실적은 겉보기에는 양호했지만, 투자자들은 이미 구조적 변화를 간파하고 있었습니다.
현재 소프트웨어 회사들도 비슷한 운명에 처할 가능성이 높습니다. 한두 분기 실적이 좋게 나온다고 해서 투자자들의 마음을 돌리기는 어려울 것입니다. 신문사 사례가 증명하듯, 시장은 현재 실적보다 미래 구조를 더 중시하기 때문입니다. 실제로 많은 전통 산업 기업들조차 "AI가 우리 사업을 갉아먹을 수 있다"는 이유로 주가가 흔들리고 있습니다. 이제는 필요한 소프트웨어를 스스로 만들어낼 수 있는 시대가 다가왔고, 이는 기존 소프트웨어 산업의 가치 사슬 전체를 뒤흔들 만한 변화입니다.
| 시기 | 신문사 실적 | 신문사 주가 | 시장 반응 |
|---|---|---|---|
| 2002-2007 | 양호하게 유지 | 대폭 하락 | 정해진 미래 선반영 |
| 2008 이후 | 급격한 하락 | 지속적 약세 | 실적 악화 현실화 |
이 비유는 단순한 수사가 아니라 날카로운 통찰입니다. 시장은 미래의 구조 변화를 가격에 반영하는 공간이며, AI가 SaaS 산업의 가치 구조를 흔들 수 있다는 주장은 결코 허황되지 않습니다. 특히 에이전트형 AI의 등장은 단순한 생산성 향상이 아니라 '대체 가능성'의 문제를 건드립니다. 과거 SaaS는 업무 자동화라는 명확한 효용을 제공했지만, 이제는 특정 기능을 가진 소프트웨어가 아니라 문제 해결을 직접 수행하는 범용 AI가 등장하고 있습니다. 기능 단위로 구독하던 시대에서 결과 단위로 해결하는 시대로 넘어갈 가능성이 있는 것입니다.
빅테크의 CAPEX 과잉 투자 우려
두 번째 공포는 AI에 막대한 자본을 쏟아붓고 있는 빅테크 기업들이 과연 그에 상응하는 수익을 창출할 수 있느냐는 의문입니다. 현재 빅테크 기업들은 수십조 원에서 100조 원 이상의 자본을 AI에 투자하고 있습니다. AI가 세상을 바꾸는 것은 분명하지만, 그 이익을 기업들이 실제로 거둘 수 있을지는 별개의 문제입니다.
뱅크 오브 아메리카가 펀드 매니저들을 대상으로 실시한 설문조사는 이러한 우려를 잘 보여줍니다. 펀드 매니저들은 AI 버블을 '꼬리 위협(tail risk)', 즉 시장을 가장 크게 놀라게 할 수 있는 위험 요소로 꼽았습니다. 특히 CAPEX(자본적지출) 문제가 심각하다고 지적했습니다. 펀드 매니저들의 이러한 인식은 현재 시장 투자자들이 빅테크의 어마어마한 CAPEX가 가져올 후폭풍에 대해 두려워하고 있음을 보여줍니다.
역사적으로 신기술 사이클에서는 항상 과잉 투자 국면이 존재했습니다. 닷컴 버블, 태양광 버블, 5G 투자 사이클 모두 초기에는 과열과 과잉 설비가 뒤따랐습니다. AI 역시 예외일 가능성은 낮습니다. 문제는 AI가 세상을 바꾸느냐가 아니라, 그 변화에서 누가 이익을 가져가느냐입니다. 빅테크가 대규모 투자를 집행하고 있지만, 실제로 그 투자가 수익으로 전환되는 시점과 규모에 대한 불확실성이 시장을 압박하고 있습니다.
결과적으로 공포 A와 공포 B가 동시에 충돌하는 시장이 형성되었습니다. 한쪽에서는 AI 때문에 망할 것 같은 소프트웨어 기업을 매도하고, 다른 한쪽에서는 AI에 과투자하고 있는 빅테크를 매도하고 있습니다. 이렇게 양쪽에서 매도 압력이 가해지다 보니, 투자자들은 금융주나 전통적인 미국 가치주 같은 상대적으로 안전한 자산으로 대피하는 모습을 보이고 있습니다.
딥시크 V4 논란과 중국 AI의 실체
여기에 공포를 더한 것이 바로 딥시크(DeepSeek) 이슈입니다. 지난주부터 계속 제기된 딥시크 관련 논란에 마이클 버리도 가세했습니다. 그는 수렴(convergence), 상품화(commoditization), 압축(compression), 반성(reflexivity) 네 가지 요소가 AI 버블을 무너뜨릴 것이라고 주장했습니다. 그중 상품화, 즉 AI 기술이 흔해지는 현상 때문에 빅테크의 AI CAPEX 투자가 결국 문제가 될 것이라는 분석입니다.
마이클 버리는 딥시크 V4에 대한 소문을 언급하며, 아직 출시되지 않은 이 모델이 2026년 2월 중순(사실은 2025년을 의미하는 것으로 추정)에 나올 경우 시장이 폭락할 것이라고 경고했습니다. 딥시크는 중국의 AI 회사로, 작년 시장을 크게 흔들었던 기업입니다. 한 블로그에 따르면 딥시크 V4는 파라미터가 1조 개에 달하고 콘텍스트가 100만 토큰이며, 세 가지 구조 혁신(링그램(Ringram) 등)을 통해 서구 모델들과 비슷한 성과를 내면서도 비용은 10배에서 40배 정도 저렴하게 만들 수 있다고 주장됩니다.
이것이 시장에서 문제가 되는 이유는 명확합니다. 중국이 이렇게 극적인 최적화에 성공해서 서구 회사들과 비슷한 퍼포먼스를 낼 수 있다면, 서구 기업들이 진행한 막대한 CAPEX 투자가 무의미해질 수 있기 때문입니다. 작년 딥시크의 충격이 재현될 것이라는 공포가 시장 참여자들을 벌벌 떨게 만들고 있습니다.
| 구분 | 딥시크 V4 주장 | 시장 우려 |
|---|---|---|
| 파라미터 | 1조 개 | 서구 모델 대비 효율성 |
| 컨텍스트 | 100만 토큰 | 성능 동등성 |
| 비용 | 10-40배 저렴 | CAPEX 투자 무용론 |
하지만 여기에 대해서는 강한 반론이 제기됩니다. 중국 회사의 기술력은 시장이 생각하는 것보다 부족하다는 주장입니다. 중국 회사들은 패스트 팔로우(fast follow), 즉 따라오는 것은 잘하지만 퍼스트 무버(first mover)는 아닙니다. 중국의 언어 모델들이 성장한 핵심 기술은 증류(distillation) 기술입니다. 이미 잘 훈련된 선생 모델에서 학생 모델이 빨대를 꽂아 쪽쪽 빨아먹듯이 학습하는 방식입니다. 오픈 AI도 실제로 딥시크가 자사 모델을 이용해 트레이닝시키고 있다고 문제 제기를 했습니다.
중국이 생각의 패러다임을 바꾸거나 인공지능 패러다임을 바꾸는 무언가를 보여줘야 진정으로 앞서간다고 할 수 있는데, 지난 1년간 중국은 그런 모습을 보여주지 못했습니다. 작년 같은 속도로 성장했다면 올해쯤 미국을 앞서는 모델이 나올 법도 했지만, 그러지 못했다는 것입니다. 실제로 중국의 언어 모델들을 직접 사용해본 경험에 따르면 상당히 실망스럽습니다. 키미(Kimi), 미니맥스(MiniMax) 같은 중국 모델들은 벤치마크 점수상으로는 클로드 오퍼스 4.6(Claude Opus 4.6), GPT 5.3, 제미나이 3.0(Gemini 3.0)과 큰 차이가 없지만, 막상 실사용해보면 체감 성능 차이가 한두 단계는 납니다. API 비용이 적게 드는 효율성은 인정하지만, 서구 모델과 체감적으로 비슷한 수준이라고 보기는 어렵습니다.
무엇보다 중요한 점은, 시장이 리스크라고 생각하는 리스크가 진짜 리스크가 된 적이 있느냐는 질문입니다. 엔화 청산이 터질 것이라는 우려가 있었을 때, 정작 그것이 현실화되었을 때는 이미 시장이 대비하고 있었기 때문에 별일이 없었습니다. 딥시크 리스크 역시 이미 시장이 우려하고 있는 리스크이기 때문에, 실제로 출시가 되어도 큰 영향은 없을 것이라는 판단입니다. 진짜 리스크는 시장이 걱정하지 않는 리스크입니다. 물론 최종 판단은 딥시크 V4가 실제로 출시되고 직접 사용해 본 후에 내려야 할 것입니다.
다만 딥시크 이슈와 별개로 시장 분위기 자체가 그리 좋지 않기 때문에, 다른 이슈로도 시장이 흔들릴 수 있습니다. 딥시크 출시라는 이유만으로 투자 전략을 바꿀 필요는 없지만, 소프트웨어 산업 자체에 대해서는 상당히 부정적인 시각을 유지해야 합니다. 실제로 소프트웨어 관련 포지션은 거의 제로에 가깝게 줄이는 것이 현명한 선택일 수 있습니다.
현재 시장이 보여주는 두 공포의 충돌은 단순한 조정이 아니라 산업 구조 전환의 신호입니다. AI는 분명히 세상을 바꿀 것이지만, 그 변화에서 누가 승자가 될지는 아직 불확실합니다. 신문사 사례가 증명하듯, 시장은 미래를 먼저 읽습니다. 막연한 낙관도, 근거 없는 공포도 아닌 구조적 시각이 필요한 시점입니다. 투자자는 공포의 본질을 이해하고, 변화의 수혜자가 누구인지 냉정하게 가려내야 합니다. 이 글이 제시하는 통찰은 현재 시장을 이해하는 데 충분히 설득력 있는 프레임을 제공합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. AI 때문에 소프트웨어 기업 주식을 모두 처분해야 하나요?
A. 모든 소프트웨어 기업이 동일한 위험에 노출된 것은 아닙니다. 다만 신문사 사례처럼 구조적 변화가 예견되는 산업은 실적이 당장 나빠지지 않더라도 주가가 먼저 반응할 수 있습니다. 특히 에이전트형 AI로 대체 가능한 기능을 제공하는 SaaS 기업들은 신중한 접근이 필요합니다. 반면 AI와 시너지를 낼 수 있는 플랫폼이나 데이터 기반 소프트웨어 기업은 다르게 평가해야 합니다.
Q. 딥시크 V4가 실제로 출시되면 시장이 폭락할까요?
A. 이미 시장이 알고 있는 리스크는 가격에 반영되는 경우가 많습니다. 딥시크 이슈는 지난주부터 계속 논의되어 왔고, 마이클 버리까지 언급하면서 이미 널리 알려진 우려 사항입니다. 역사적으로 예상된 리스크가 실제로 발생했을 때는 오히려 시장 반응이 제한적인 경우가 많았습니다. 다만 딥시크의 실제 성능과 비용 효율성을 확인한 후 판단하는 것이 중요합니다.
Q. 현재 시장 변동성 속에서 어떤 투자 전략이 유효한가요?
A. 두 공포가 충돌하는 시장에서는 방어적 포지셔닝이 유효할 수 있습니다. AI 과투자 우려가 있는 빅테크와 AI로 대체될 가능성이 높은 소프트웨어 기업 양쪽에서 매도 압력이 나오고 있기 때문에, 금융주나 전통적인 가치주로 자금이 이동하는 흐름을 주목해야 합니다. 또한 실적보다 구조적 변화를 먼저 읽는 시장의 특성을 이해하고, 단기 실적에 현혹되지 않는 것이 중요합니다.
[출처]
영상 제목/채널명: https://www.youtube.com/watch?v=22C6UJqZbqo