AI 시장에 대한 대형 기업과 애널리스트의 전망에 따르면, 인공지능(AI)은 향후 막대한 경제적 가치를 창출할 것으로 보이나 구체적인 시장 규모 추정치는 각 기관이 사용하는 가정과 측정 지표에 따라 크게 달라진다. 아래는 기술기업과 리서치하우스가 제시한 AI 주소 가능 시장(TAM), 소프트웨어, 인프라 지출과 관련한 핵심 수치를 항목별로 정리한 것이다.
2025년 11월 13일, 로이터 통신 보도에 따르면, 업계의 전망치는 AI 인프라 투자에서부터 데이터센터 칩 수요, 맞춤형(커스텀) 칩 매출 기회, 기업용 AI 에이전트 플랫폼, 생성형 AI의 경제적 부가가치에 이르기까지 범위와 기준이 제각각이다. 따라서 각 수치의 시간축(연도), 범주(인프라/소프트웨어/가치창출), 단위(지출/매출/시가총액/순이익)를 함께 해석하는 것이 중요하다.
해설: 본 팩트박스에 인용된 수치들은 동일한 모수나 회계 기준을 적용하지 않는다. 예컨대 어떤 전망은 자본적 지출(CapEx)을, 다른 전망은 매출 기회 또는 부가가치(Value-add)를 측정하며, 또 다른 전망은 시가총액 변화를 다룬다. 이처럼 서로 다른 기준을 동일 선상에서 단순 비교할 경우 중복 계산이나 오해가 발생할 수 있다. 아래 항목은 원문이 제시한 맥락과 수치를 그대로 정리한 것이다.
NVIDIA
엔비디아의 창업자 겸 CEO 젠슨 황은 올해 초, 2030년대가 시작되기 전(현 10년대 말)까지 AI 인프라에 $3조~$4조 규모의 지출이 발생할 것으로 내다봤다. 그는 인공지능을 새로운 산업혁명의 시작으로 언급하며, 관련 인프라 투자가 대규모로 집행될 것이라고 전망했다.
AMD
AMD의 CEO 리사 수는 11월 애널리스트 데이에서 AMD의 데이터센터 칩 시장이 2030년까지 $1조 규모로 성장할 것으로 예상했다. 그는 이 성장의 상당 부분을 AI 수요가 견인할 것으로 봤으며, 해당 시장에는 AMD의 일반 프로세서와 네트워킹 칩, 그리고 전문 AI 칩이 모두 포함된다고 밝혔다.
BROADCOM
브로드컴의 CEO 혹 탄은 지난해, 회사의 맞춤형(커스텀) AI 칩과 관련해 2027회계연도(FY 2027)에 $600억~$900억의 매출 기회가 있을 것으로 예상했다. 이는 하이퍼스케일 고객들이 그 시점에 수백만 개 규모의 칩 클러스터를 배치할 것임을 시사하는 전망이다. 해설하이퍼스케일러는 초대형 데이터센터를 운영하며 수요에 맞춰 신속하게 자원을 확장하는 클라우드·인터넷 기업을 의미한다.
SALESFORCE
세일즈포스의 CEO 마크 베니오프는 연초 “디지털 노동 혁명”을 언급하며, 자사 AI 에이전트 플랫폼 ‘Agentforce’를 통해 관리·물류 업무를 자동화하는 과정에서 시장 규모가 “수 조 달러대에서 최대 $12조”에 이를 수 있다고 전망했다. 그는 다음과 같이 말했다.
“디지털 노동 혁명”은 행정·물류 등 반복 업무의 자동화를 가속화하며, 그 결과 시장은 “a few trillion to $12 trillion”의 범위에 이를 수 있다.
McKINSEY & COMPANY
맥킨지는 2023년 연구에서 생성형 AI가 수십 개의 활용 사례와 산업 전반에서 $2.6조~$4.4조 규모의 가치를 창출할 수 있다고 추정했다. 이는 경제적 부가가치에 대한 상단·하단 범위를 제시한 것이다.
PwC
PwC는 2017년 보고서에서 2030년까지 AI가 전 세계 경제에 최대 $15.7조를 기여할 수 있다고 밝혔다. 이 가운데 $6.6조는 생산성 향상에서, $9.1조는 소비 측면의 파급효과에서 발생할 것이라고 분석했다.
MORGAN STANLEY
모건스탠리는 S&P 500 기업 전반에 AI가 완전히 도입될 경우, 연간 순이익 기준으로 $9200억의 추가 이익이 발생할 수 있다고 추정했다. 장기적으로는 S&P 500의 시가총액이 $13조~$16조 증가할 가능성이 있다고 분석했다.
GARTNER
가트너는 글로벌 AI 지출이 2025년에 약 $1.5조에 근접하고, 2026년에는 $2조를 넘어설 것으로 예상했다.
독자 가이드: 전망치 해석의 핵심 포인트
첫째, 측정 대상이 다르다. 엔비디아와 가트너는 지출(인프라·총투자)에 초점을 맞추는 반면, 브로드컴은 매출 기회, 모건스탠리는 연간 순이익 및 시가총액을, PwC·맥킨시는 경제적 부가가치를 제시한다. 동일 수치로 상호 비교하기보다, 무엇을 측정하는지를 먼저 확인해야 한다.
둘째, 시간축이 다르다. 브로드컴은 FY 2027, 가트너는 2025~2026년, AMD는 2030년, PwC는 2030년 세계 경제 기여, 맥킨시는 연구 발표 시점의 장기 가치를 논한다. 연간 흐름(플로우) 지표와 누적 또는 스톡 관점의 지표를 혼용하면 해석이 왜곡될 수 있다.
셋째, 범주 중복 가능성을 유의해야 한다. 예컨대 인프라 지출 추정치와 개별 반도체 기업의 매출 기회는 공급망 상에서 서로 다른 계정이지만 체인 상에서 연결되어 있어 이중 계산 위험이 있다. 또한 경제적 부가가치는 기업 매출 또는 투자 규모와 일대일로 대응하지 않는다.
넷째, 용어를 구분해야 한다. 주소 가능 시장(TAM)은 이론상 도달 가능한 최대 시장 규모를 뜻하며, 실제 실현 가능한 SAM(서비스 가능 시장) 또는 SOM(점유 시장)과 다르다. 생성형 AI는 텍스트·이미지 등 콘텐츠를 생성하는 AI 계열을 가리키며, 에이전트 플랫폼은 지정된 목표에 따라 연속 작업을 자동 수행하는 소프트웨어 스택을 말한다.
분석과 시사점: 위 전망치는 공통적으로 AI가 경제·기업 활동 전반에 걸쳐 구조적 변화를 유발하고 있음을 가리킨다. 인프라 지출은 모델 학습·추론 역량을 뒷받침하는 기반으로, 반도체·네트워킹·데이터센터 아키텍처 전반의 업그레이드를 포함한다. 소프트웨어·에이전트는 관리·물류 등 반복 업무를 자동화해 생산성과 품질을 동시에 끌어올리는 데 기여한다. 한편, 가치 창출 관점의 추정치(PwC·맥킨시)는 기업 재무제표에 반영되는 매출·이익과 동일 개념이 아님을 상기할 필요가 있다. 투자자는 지표의 단위와 범주, 시간축, 산업 간 중복 여부를 구분해 해석해야 시장규모를 보수적이면서도 현실적으로 이해할 수 있다.
결론적으로, 엔비디아의 $3~4조 인프라, AMD의 2030년 $1조 데이터센터 칩, 브로드컴의 FY 2027 $600~900억 매출 기회, 세일즈포스의 “수 조~$12조” 에이전트 시장, 맥킨시의 $2.6~4.4조 생성형 AI 가치, PwC의 2030년 $15.7조 글로벌 기여, 모건스탠리의 S&P 500 연 $9200억 순이익 및 $13~16조 시가총액 증대, 가트너의 2025년 $1.5조·2026년 $2조 지출 전망은 서로 보완적 신호로 읽을 수 있다. 다만 측정 기준의 차이와 중복 가능성을 감안하여, 포트폴리오·전략 수립 시에는 각 추정치가 의미하는 바를 동일 통화로 환산하는 작업(지출 vs 매출 vs 이익 vs 가치)을 거치는 접근이 바람직하다.
