골드만삭스 “미국 빅테크, 중국 저가 AI 모델 공세 이길 것”

• 골드만삭스 쪽 전망은 꽤 선명함. 미국 빅테크가 중국 저비용 오픈소스 AI 모델 공세를 이길 거라는 것임

  • 에릭 셰리던 골드만삭스 테크·미디어·통신 연구 부문 공동 책임자가 홍콩 컨퍼런스에서 이런 관점을 제시함
  • 이유는 단순히 “미국 기술이 더 좋다”가 아니라 인프라 투자, 토큰 비용, 기업용 수요가 같이 맞물린다는 데 있음

• 지금 미국 AI 인프라 투자는 말 그대로 초대형 베팅임

  • SCMP에 따르면 올해 미국의 AI 인프라 지출은 7천억 달러, 한화 약 1천56조 원을 넘을 것으로 예상됨
  • 시장에서는 당연히 “이 돈을 들인 만큼 수익이 나오냐”는 의심이 커지는 중임
  • 셰리던은 생산적 에이전트 AI 수요가 데이터센터와 반도체에 대한 전례 없는 자본 지출을 정당화한다고 봄

• 컴퓨팅 수요와 공급의 불균형은 아직 한참 남았다는 진단도 나옴

  • 셰리던은 컴퓨팅 수요와 공급 사이에 상당히 큰 괴리가 있다고 말함
  • 이 불균형은 2027년 하반기 전까지 해소되기 어렵다고 봄
  • 즉, GPU와 데이터센터 공급이 늘어도 AI 수요가 더 빨리 커지는 구간이 계속된다는 얘기임

• 중국의 장점도 인정하긴 함. 특히 에너지 공급 쪽은 중국이 미국보다 유리하다고 봄

  • AI 모델 훈련과 운영에는 전력과 데이터센터 인프라가 핵심임
  • 다만 셰리던은 첨단 기술과 기업용 고부가가치 시장에서는 미국 기업들이 여전히 주도권을 잡고 있다고 평가함

• 중국 오픈소스 모델의 서방 확산에 대해서는 회의적임

  • 그는 서방의 소비자·기업 사용 사례 깊숙이 중국 오픈소스 모델이 대규모로 퍼지는 모습은 보지 못했다고 말함
  • 월가가 중국산 대체 모델을 크게 걱정한 건 지난해 초 딥시크(DeepSeek) 모멘트 즈음에 집중됐다고 봄
  • 저렴한 모델이 화제를 만들 수는 있어도, 엔터프라이즈 배포와 신뢰까지 바로 장악하긴 어렵다는 해석임

• 미국 하이퍼스케일러의 주문 잔고도 낙관론의 근거로 제시됨

  • 알파벳과 아마존 두 회사의 주문 잔고가 8천억 달러, 한화 약 1천207조 원을 넘는다고 언급됨
  • 이런 대규모 선행 인프라 투자가 결국 AI 토큰 서비스 비용을 낮출 것으로 예상함
  • 골드만삭스는 향후 3~12개월 안에 미국 하이퍼스케일러와 AI 모델 제공업체들의 매출 총이익률이 긍정적 전환점을 맞을 수 있다고 봄

• 수요 전망 숫자도 꽤 공격적임

  • 골드만삭스 최근 보고서는 기업용 수요가 전 세계 AI 토큰 소비량을 2030년까지 24배로 키울 수 있다고 예상함
  • 2040년까지는 55배 증가 전망까지 제시함
  • 맞든 틀리든, 투자자들이 지금 보는 AI 시장은 “챗봇 몇 개”가 아니라 기업 업무 전체의 토큰화에 가까움

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기술 맥락

• 이 기사에서 골드만삭스가 고른 승부처는 모델 자체가 아니라 인프라예요. 중국 오픈소스 모델이 싸고 빠르게 따라와도, 기업들이 안정적으로 쓰려면 토큰을 대량으로 싸게 공급할 수 있어야 하거든요.

• 그래서 하이퍼스케일러가 중요해요. 알파벳이나 아마존 같은 회사는 데이터센터, 반도체, 네트워크, 전력 계약까지 묶어서 AI 서비스를 굴릴 수 있어요. 모델 성능이 비슷해질수록 이런 운영 능력이 비용 차이를 만들어요.

• 에이전트 AI가 언급되는 이유도 사용량 때문이에요. 챗봇은 한 번 묻고 끝날 수 있지만, 에이전트는 여러 도구를 호출하고 중간 결과를 읽고 다시 계획하면서 토큰을 훨씬 많이 써요. 토큰 비용이 낮아져야 기업용 자동화가 본격적으로 커질 수 있어요.

• 중국 모델의 오픈소스 전략은 개발자에게 매력적이지만, 기업용 도입에서는 보안, 규제, 지원, 기존 시스템 연동이 같이 붙어요. 셰리던이 서방 엔터프라이즈 시장에서 대규모 확산을 못 봤다고 한 건 이 지점을 보는 거예요.

• 결국 이 전망은 “누가 제일 똑똑한 모델을 만들었나”보다 “누가 가장 많은 AI 작업을 안정적으로 싸게 처리하나”에 가까워요. 개발팀 입장에서도 앞으로는 모델 선택만큼 인프라 비용과 배포 조건을 같이 봐야 해요.