스티브 아이스먼은 인공지능(AI) 붐이 투자자들이 가정하는 것보다 더 불안정한 토대 위에 놓여 있을 수 있다는 우려를 표명했다. ‘빅쇼트’로 알려진 투자자 출신인 아이스먼은 현재 팟캐스트 “The Real Eisman Playbook”의 진행자이며 전직 뉴버거 버먼(Neuberger Berman)의 수석 포트폴리오 매니저다. 그는 대형 언어 모델(Large Language Models, 이하 LLM)의 지속적 확장이 반드시 성능 개선으로 이어지지 않을 수 있다는 이론을 접했다고 밝혔다.
2025년 12월 11일, CNBC 뉴스의 보도에 따르면, 아이스먼은 12월 11일 목요일 방송된 CNBC의 프로그램 “Squawk Box”에서 “대형 언어 모델들이 계속 확장해 나가면(모델 크기가 커지면), 지금 모두가 사용하는 그 모델들이 효능을 잃기 시작할 것”이라고 말했다. 그는 “개선 속도는 증가하지 않고 둔화할 것이다…어느 시점에는 마이크로소프트 같은 회사들이 — 만약 이 주장이 사실이 된다면 — 칩을 덜 사기 시작할 것”이라고 경고했다.
“The large language models, as they keep scaling, which is the model that everybody has, will start to lose their efficaciousness,” 아이스먼은 말했다. “The improvement is gonna slow as opposed to increase … At some point, companies like Microsoft — if this becomes true — they’re going to start buying fewer chips.”
핵심 논점은 업계와 시장이 지금까지 받아들인 AI 투자 가정, 즉 모델의 복잡성 증가가 더 많은 계산 자원(특히 고성능 GPU 등 칩)에 대한 대규모 지출을 정당화한다는 믿음에 정면으로 도전한다는 점이다. 이 가정이 흔들릴 경우 반도체 수요 전망과 AI 관련 대형 기술주(예: Nvidia, Microsoft, Meta Platforms)의 밸류에이션에 중대한 영향을 줄 수 있다.
아이스먼의 보유 포지션에 대해서도 보도는 언급한다. 그는 현재로서는 포지션을 유지하고 있으며, 엔비디아(Nvidia), 마이크로소프트(Microsoft), 메타 플랫폼스(Meta Platforms) 등 핵심 AI 기업의 주식을 여전히 보유 중이라고 밝혔다. 다만 그는 해당 가정의 취약성이 투자자들이 항상 주의해야 할 기초적 위험이라고 지적했다.
비교: 2006~2008년 서브프라임 위기
아이스먼은 이번 우려를 2006~2008년의 주택담보대출(서브프라임) 사태의 기초 가정 문제와 비교했다. 그는 당시의 잘못된 전제였던 “주택 가격은 하락하지 않는다”는 가정이 무너지면서 시장 전체가 붕괴했다고 회고했다. 비슷하게, AI 투자에서는 “더 큰 모델이 항상 더 큰 성능 개선을 낳는다”는 전제가 깨지면 관련 산업의 구조적 수요(특히 고성능 칩 수요)가 약화될 가능성이 있다는 것이 그의 논지다.
용어 설명 — 대형 언어 모델(LLM)과 칩 수요
대형 언어 모델(LLM)은 대규모 텍스트 데이터로 학습되어 자연어 처리와 생성 작업을 수행하는 인공지능 모델이다. 대표적인 예로 GPT 계열이나 유사한 변형 모델들이 있으며, 성능 향상을 위해 파라미터(모델의 규모)를 늘리는 방식, 즉 스케일링이 광범위하게 적용되어 왔다. 이러한 모델을 학습·운영하려면 막대한 연산량과 고성능 그래픽처리장치(GPU), 가속기(이하 통칭 칩)가 필요하다. 따라서 모델 크기와 복잡성의 증가가 곧 칩 수요 증가로 연결된다는 시장의 전제가 존재한다.
이론의 함의와 시장 영향 분석
만약 아이스먼이 언급한 이론, 즉 모델 확장이 일정 시점에서 성능 개선의 한계를 맞아 증가율이 둔화되는 것이 사실이라면 다음과 같은 체계적 파급효과가 발생할 수 있다. 우선 반도체 수요 감소 가능성이 높아진다. 데이터센터와 대형 클라우드 사업자들이 신규 칩 구매 계획을 재검토하면서 수요 곡선이 평탄화될 수 있다. 이는 특히 AI 연산에 특화된 GPU 공급업체인 엔비디아의 수익 성장 전망과 주가에 하방 압력을 가할 수 있다.
둘째, 기술주 밸류에이션 재평가가 진행될 수 있다. AI 관련 성장 스토리가 기업 가치의 주요 근거인 경우, 성장률 가정이 약화되면 할인율과 성장 전망의 조정으로 주가가 조정받을 수 있다. 셋째, 칩 가격과 공급망 측면에서는 단기적으로 공급 과잉 우려가 대두될 수 있고, 장기적으로는 기업들이 효율성·소프트웨어 최적화에 더 큰 투자를 집중할 가능성이 있다.
투자자 행동과 대비책
시장 참여자 관점에서 보면, 아이스먼의 발언은 시나리오 리스크를 강화한다. 투자자들은 AI와 반도체 섹터에 대한 가정 검증을 강화하고, 하방 리스크를 반영한 포트폴리오 다각화와 리스크 관리 전략을 재점검해야 한다. 구체적으로는 성장 의존도가 높은 종목의 레버리지 축소, 현금 유동성 확보, 그리고 AI 효율화·소프트웨어 중심의 기업으로의 일부 포지션 이동 등이 대안이 될 수 있다.
전문가적 관찰
아이스먼의 우려는 AI 생태계의 기술적·경제적 전제를 다시 검증하도록 하는 신호탄이다. 현재까지의 데이터와 업계 보고서는 모델 확장과 성능 개선의 관계가 일정 범위 내에서 유효함을 보였으나, 장기적·비용 대비 효용 측면에서 한계가 도출될 여지는 존재한다. 따라서 투자자와 기업 모두가 단일 가정에 과도하게 의존하는 것을 경계하고, 기술적 불확실성 및 수요 탄력성에 대한 시나리오 분석을 강화하는 것이 합리적이다.
아이스먼의 발언은 즉각적인 공황을 촉발할 만한 수준은 아니지만, AI 관련 자본 지출의 지속 가능성에 대한 근본적 질문을 제기했다는 점에서 시장의 주목을 받을 것으로 보인다. 그는 현재로서는 보유 포지션을 유지한다고 밝혔으나, 이러한 논쟁이 확산되면 기업의 설비투자 계획 변경과 투자심리 위축으로 이어질 가능성도 배제할 수 없다.
