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The Decoder 39일 전

뉴욕대 다모다란 교수 경고: AI 거품 붕괴, 닷컴보다 더 클 수도

IMP
8/10
핵심 요약

뉴욕대학교 경영대학원의 아스와트 다모다란(Aswath Damodaran) 교수는 AI 산업의 붕괴가 2000년대 닷컴 버블보다 더 큰 타격을 줄 수 있다고 경고했습니다. 막대한 인프라 부채, 기존 소프트웨어와 달리 비용이 크게 줄어들지 않는 비즈니스 모델의 한계, 그리고 막대한 자본 지출(CapEx)에 직면한 빅테크 기업들의 위험을 지적하며 신중한 접근이 필요함을 강조했습니다.

번역된 본문

뉴욕대학교(NYU) 경영대학원의 아스와트 다모다란(Aswath Damodaran) 교수는 인공지능(AI) 섹터의 잠재적 붕괴가 2000년경 닷컴 버블 붕괴보다 더 고통스러울 수 있다고 경고했습니다. 그는 '무형 경제(Intangible Economy)' 팟캐스트에서 닷컴 시대와 달리 AI 산업은 물리적 인프라에 막대한 투자가 필요하며, 그 상당수가 부채로 조달된다고 설명했습니다. 조정(폭락)이 시작되면 그 피해는 주주에게만 그치지 않고 사회 전체로 파문을 일으킬 수 있습니다.

다모다란 교수는 또한 AI 비즈니스 모델이 사람들의 기대만큼 확장(Scale-up)될 수 있을지 의문을 제기합니다. 그의 견해에 따르면 AI는 전통적인 소프트웨어 비즈니스가 아닙니다. 사용자가 늘어난다고 해서 비용이 자동으로 0에 수렴하지 않습니다. 추가 사용량마다 컴퓨팅 파워가 소모되며, 이는 스포티파이(Spotify)가 스트리밍 횟수마다 비용을 지불하는 것과 비슷합니다. 이는 규모의 경제(이코노미 오브 스케일) 효과를 넷플릭스의 사례보다 훨씬 약하게 만듭니다. 다모다란 교수는 넷플릭스와 스포티파이를 대조하며 설명합니다. 넷플릭스는 높은 콘텐츠 비용이 늘어나는 구독자 기반 전체로 분산되지만, 스포티파이는 스트리밍할 때마다 비용을 지불해야 합니다. 낮은 마진(수익률)에 성장이 더해지면 오히려 기업 가치를 훼손할 수 있습니다.

게다가 딥시크(Deepseek)와 같은 중국 경쟁자들로 인한 가격 하락 위험도 존재합니다. 마진은 이미 낮은 상태입니다. 다모다란 교수는 AI 산업의 낙관론(불 케이스)에 대해서도 경고합니다. 왜냐하면 궁극적인 비즈니스 모델이 AI를 단순한 도구로 파는 것이 아니라 직원들의 일자리 전체를 대체하는 것이 될 수 있기 때문입니다. AI가 실제로 이 약속을 이행한다면 '화이트칼라 노동자의 절반'이 일자리를 잃게 될 것입니다. "무서운 점은 AI의 가치를 정당화하기 위해 우리가 믿고 있는 거대한 스토리들이 만약 현실이 된다면, 사회에 말도 안 되는 엄청난 비용과 충격을 초래할 것이라는 점입니다. 우리는 지금 당장 이에 대해 심각하게 고민하고 대비해야 합니다."라고 그는 말하며 이 시나리오를 'AI 열광적인 악몽(AI fever dream)'이라고 불렀습니다.

빅테크, 미지의 영역으로 진입하다

다모다란 교수는 자신이 1997년부터 간헐적으로 보유해 온 아마존을 포함해 일명 '매그니피센트 7(Magnificent 7)' 주식 7종목 중 5종목을 보유하고 있다고 밝혔습니다. 그는 막대한 AI 투자로 인해 이 기업들이 근본적인 수준에서 변화하고 있다는 사실을 받아들여야 한다고 말합니다. 이제 단순히 마진이나 새로운 비즈니스 라인만 추적하는 것이 아니라, 자본 지출(CapEx)과 감가상각까지 분석해야 합니다. 과거에 자본 집약적이지 않았던(자본이 적게 드는) 기업들에게는 이런 요소가 중요하지 않았습니다. 이 회사들은 최소한의 자본 지출로 성장했습니다. 하지만 지금은 10년에 걸쳐 감가상각될 대규모 공장과 인프라를 짓고 있으며, 이 시설들은 5년이면 쓸모없어질 수도 있습니다. "그들이 지금 자신들이 무엇을 하고 있는지 진정으로 이해하고 있는지 확신할 수 없습니다."라고 다모다란 교수는 말합니다.

그에게 애플의 신중한 접근 방식은 더 현명해 보입니다. 많은 애널리스트들이 애플이 AI 도입에 적극적으로 나서지 않는다고 비판했지만, 다모다란 교수는 이를 강점으로 봅니다. "우리는 비즈니스에서 자제력과 신중함의 가치를 과소평가하는 경향이 있습니다."라고 그는 말합니다. 애플은 수십억 달러를 자신들이 경험이 없는 분야에 쏟아붓기보다는 한 발짝 물러서서 다른 기업들이 실수하는 것을 지켜보고 그로부터 배울 수 있다는 것입니다.

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NYU finance professor Damodaran warns an AI crash could hit harder than the dot-com bust Matthias Bastian View the LinkedIn Profile of Matthias Bastian Jun 20, 2026 Nano Banana Pro prompted by THE DECODER Ask about this article… Search Aswath Damodaran, a finance professor at New York University, warns that a potential crash in the AI sector could be more painful than the bursting of the dot-com bubble around 2000. In the podcast "Intangible Economy," he explains that unlike the dot-com era, the AI industry needs massive investments in physical infrastructure and much of it is financed with debt. If a correction hits, the damage wouldn't just fall on shareholders but could ripple out across society. Damodaran also questions whether the AI business model can scale the way people expect. In his view, AI isn't a traditional software business. Costs don't automatically drop toward zero as more users come on board. Every additional use burns compute, similar to how Spotify pays for each stream. Ad That makes economies of scale far weaker than in Netflix's case, which Damodaran contrasts with Spotify: Netflix's high content costs get spread across a growing subscriber base, while Spotify pays per stream. Growth paired with thin margins could actually destroy value. Moreover, there's the risk of price erosion from Chinese competitors like Deepseek . Margins are already low. Ad DEC_D_Incontent-1 Damodaran also warns about the bull case, because the business model would then be about replacing entire jobs, not selling AI as a tool. If AI actually delivers on this promise, "half of white-collar workers" would lose their jobs. "The scary thing is the big stories you tell that can justify AI, if they come true, are going to create some insane costs for society that we better start thinking about right now," Damodaran says. He calls this scenario the "AI fever dream." Ad Big tech is entering unfamiliar territory Damodaran says that he owns five of the seven so-called "Magnificent Seven" stocks, including Amazon, which he's held on and off since 1997. He says he has to accept that these companies are changing at a fundamental level because of their heavy AI investments. Instead of just tracking margins and new business lines, he now also has to analyze capital expenditures and depreciation. For companies that used to be capital-light, that never mattered. These companies grew with minimal capital spending. Now they're building massive factories and infrastructure that will be depreciated over ten years but could be obsolete after five. "I'm not sure they really know what they're getting themselves into," Damodaran says. Ad DEC_D_Incontent-2 Apple's cautious approach looks smarter to him. Many analysts have criticized Apple for not jumping in headfirst, but Damodaran sees it as a strength because "we undervalue restraint in business." Apple can sit back, watch others make mistakes, and learn from them instead of pouring billions into areas where it has no experience, Damodaran says. Ad AI News Without the Hype – Curated by Humans Subscribe to THE DECODER for ad-free reading, a weekly AI newsletter, our exclusive "AI Radar" frontier report six times a year, full archive access, and access to our comment section. Subscribe now Source: YouTube