NYU finance professor Aswath Damodaran이 The Decoder를 통해 던진 경고는 AI 주식이 너무 비싸다는 흔한 말보다 훨씬 구체적이다. 그는 이번 AI 붐을 닷컴 버블과 같은 선에 놓고 보지 않는다. 닷컴 시대의 많은 기업은 비교적 가벼운 소프트웨어와 웹 트래픽 기대감 위에 서 있었다. 하지만 지금 AI 산업은 데이터센터, GPU, 전력, 냉각, 네트워크 같은 물리 인프라를 대규모로 짓고 있다.
문제는 이 투자의 상당 부분이 부채와 연결될 수 있다는 점이다. 닷컴 붕괴 때는 주주 손실이 중심이었다면, AI 조정은 감가상각이 남은 설비와 갚아야 할 돈, 지역 전력망과 인프라 투자까지 같이 흔들 가능성이 있다. Damodaran이 "더 아플 수 있다"고 보는 이유가 여기에 있다. 실패가 단순한 밸류에이션 조정으로 끝나지 않을 수 있다는 뜻이다.
그는 AI의 비용 구조도 의심한다. 전통적인 소프트웨어 사업은 사용자가 늘수록 단위 비용이 낮아지는 그림을 기대하기 쉽다. 하지만 생성형 AI는 매 요청마다 compute를 쓴다. Damodaran은 이를 Netflix보다 Spotify에 가깝게 설명한다. Netflix는 콘텐츠 비용을 커지는 가입자 기반에 나눠 얹을 수 있지만, Spotify는 스트림마다 비용이 발생한다. AI가 이 구조에 가깝다면 성장 그 자체가 곧 높은 마진을 뜻하지 않는다.
여기에 DeepSeek 같은 중국 경쟁자의 가격 압박이 들어오면 이야기는 더 복잡해진다. 모델 성능이 올라가도 가격이 빠르게 내려가면, 막대한 인프라 투자를 회수해야 하는 기업들은 얇은 마진과 싸워야 한다. 투자자들이 기대하는 소프트웨어식 수익률이 실제로 나올지는 별개의 문제다.
흥미로운 대목은 Damodaran이 AI의 실패만 걱정하지 않는다는 점이다. 그는 AI가 성공해도 사회적 비용이 커질 수 있다고 말한다. AI의 강한 사업 논리는 결국 단순한 도구 판매가 아니라 화이트칼라 일자리 대체로 향한다. 이 약속이 맞다면 기업에는 비용 절감이지만, 노동시장에는 큰 충격이다.
그가 Apple의 신중한 태도를 좋게 보는 것도 같은 맥락이다. 모두가 낯선 인프라 사업에 수십억 달러를 밀어 넣을 때, 뒤에서 지켜보고 배우는 선택은 게으름이 아니라 절제일 수 있다. AI는 더 이상 앱 안의 기능 경쟁으로만 보기 어렵다. 칩, 전력, 부채, 감가상각, 고용이 한 묶음으로 움직이는 산업이 됐다. 그래서 이번 경고는 기술 전망보다 자본 배분의 문제에 가깝다.