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* 과잉 투자 측면에서 보면, 기술 투자는 최근 미국 GDP의 6%를 넘어 2000년의 기록을 상회했음. 기업들은 하이퍼스케일러를 중심으로 AI 데이터센터와 이를 가동할 발전 설비에 막대한 자본을 투입하고 있음. * Mag 7만 따져도 AI 투자는 2023년 이후 두 배 이상 증가해 올해 3,800억 달러에 달했으며, 2030년에는 6,600억 달러를 넘길 전망 * 그러나 잠재적 수익은 불확실함. AI 수요가 급증하고 있다는 설문이 있는 반면, 미국 기업 중 AI를 사용한다고 답한 비율이 15% 미만이라는 조사도 있음. 여러 지표는 AI 도입 속도가 오히려 둔화되고 있음을 시사함 * 기술 낙관론자들은 AI가 노동 비용을 절감하고 “그리 멀지 않은 미래에” 인간이 수행하던 업무의 최대 40%를 대체해 실업률을 20%까지 끌어올릴 수 있다고 주장. 그러나 이 정도 규모의 노동 충격은 정치적 반발을 불러일으켜 AI 투자의 수익성을 제한할 가능성이 있음 * 과도한 레버리지 측면에서 보면, 현재까지 미국 기업과 가계는 전반적으로 과도한 부채 상태로 보이지는 않음. 그러나 Mag 7은 1년 전만 해도 현금 창출 기계였으나, 이제는 Amazon, Meta, Microsoft가 순부채 상태로 전환, 2023년에는 단 한 곳만 순부채였음. 이익은 증가하고 있지만 AI에 막대한 자금이 투입되면서 Google과 Nvidia만이 여전히 막대한 현금을 창출하고 있음 * 이번에는 부채가 기업보다 정부 재정에서 더 크게 쌓이고 있으며, 사상 최대 재정적자는 중대한 위험 요인. 만약 채권 투자자들이 미국의 취약한 재정을 문제 삼기 시작하면 장기 금리가 상승해 경제 전반에 충격을 줄 수 있음 * 금융시장 내 레버리지는 개인 주식 매수를 위한 전통적 신용융자를 넘어섰음. 차입을 통해 베팅 규모를 키우는 레버리지 ETF가 등장했고, 개인 투자자도 쉽게 접근 가능. 이들 레버리지 ETF의 자산 규모는 지난 10년간 7배 증가해 약 1,400억 달러에 달함. * 종합하면 네 가지 O 모두 정도의 차이는 있으나 AI가 버블 상태에 있으며 상당히 진전된 단계에 도달했음을 시사. 다만 역사적으로 버블이 정확히 언제 자체 붕괴하는지를 특정할 수 있는 시점은 존재하지 않음. * 19세기 철도 버블 이후로 폭락을 촉발한 유일하게 일관된 요인은 금리 상승과 금융 여건의 긴축이었음. 따라서 현재 명백히 버블 국면에 있더라도, 이를 부풀리는 자금이 마르기(dry) 시작하기 전까지는 버블이 더 커질 가능성도 있음. https://www.ft.com/content/ff72f64b-fc58-4f11-9b75-e30f99031936?shareType=nongift