AI 버블론에 대한 프랭클린템플턴 시장전략가의 답은 “아직 아니다”

프랭클린템플턴의 스티븐 도버는 요즘 증시를 “AI 버블”이라고 단정하기 어렵다고 봄

• 도버는 리서치센터장이면서 최고시장전략가라는 직함을 갖고 있음
• 기사에서는 투자전략가가 “어떻게 투자할지”에 가깝다면, 시장전략가는 “지금 시장이 어떤 상태인지”를 보는 역할에 더 가깝다고 설명함

그의 짧은 답은 꽤 단호함. 현재 AI 버블이냐는 질문에 “아니다” 쪽임

• 모든 AI 기업이 괜찮다는 뜻은 아님
• 일부 AI 회사는 이미 고평가됐고, 앞으로 승자와 패자가 갈릴 거라고 봄
• 다만 AI 자체는 실체가 있고, 생산성 향상 같은 방식으로 글로벌 경제를 크게 바꿀 수 있다고 판단함

도버가 꺼낸 프레임은 주식 수 감소, 즉 De-equitization임

• 최근 20여 년 동안 미국 증시에서는 자사주 매입이 많았고, 일부 기업은 상장폐지 후 비상장 회사로 전환하기도 했음
• 결과적으로 시장에 풀린 주식 공급이 줄었고, 이게 지난 20년간 주가 강세를 만든 요인 중 하나였다는 해석임

기사에 나온 숫자가 꽤 큼. 줄어든 주식 규모가 약 2조 달러로 언급됨

• S&P500 편입 종목의 시가총액은 대략 65조 달러, 한국 돈으로 약 9경9450조 원 수준
• 2조 달러는 S&P500 시총의 3% 남짓임
• 직접 비교 대상은 아니지만, 코스피 시가총액 5조8000억 달러와 비교하면 약 34% 규모라 작지 않음

그런데 지금은 흐름이 반대로 가고 있음. 도버는 이를 Re-equitification으로 설명함

• 미국 등 증시에서 주식 공급이 다시 늘어나는 중이고, 그 상당 부분이 AI 관련 종목이라는 얘기임
• AI 기업들은 칩, 데이터센터, 인력, 인프라에 들어갈 돈이 워낙 크기 때문에 계속 자본을 끌어와야 함
• 그래서 앞으로 증시 규모가 커진다면, 그건 단순히 주가가 올라서가 아니라 새 주식 공급이 늘어난 결과일 수도 있음

이 관점이 재밌는 이유는 AI 버블 논쟁을 “주가가 비싸냐 싸냐”에서 한 단계 밀어내기 때문임

• AI가 실제 생산성을 올릴 수 있는가
• AI 기업이 필요한 자본을 감당할 수 있는가
• 늘어난 주식 공급을 시장이 계속 받아줄 수 있는가
• 결국 이 세 가지가 같이 맞아야 AI 붐이 버블이 아니라 지속 가능한 사이클로 남을 수 있음

개발자에게 직접적인 기술 튜토리얼은 아니지만, AI 인프라 시장을 보는 힌트는 있음

• 모델 하나 띄우는 문제가 아니라 반도체, 서버, 전력, 자본시장이 한꺼번에 엮여 있음
• 그래서 AI 기업의 기술력만큼이나 “돈을 얼마나 싸고 오래 끌어올 수 있느냐”가 경쟁력이 됨
• 엔지니어링 관점에서도 결국 GPU 수급, 클라우드 비용, 데이터센터 투자 같은 현실 제약이 제품 로드맵을 흔드는 구조임