인공지능(AI)이 30년 만의 ‘인터넷급’ 전환을 알리며 투자자들의 관심을 집중시키고 있다. 지난 수십년간 투자자들은 다음 ‘인터넷’ 순간을 기다려왔고, 최근의 AI 부상이 그 갈망에 응답했다는 평가가 나온다. AI는 소프트웨어와 시스템에 인간의 감독 없이도 순간적인 의사결정 능력과 시간이 지남에 따라 업무 효율을 높이는 도구를 부여하는 기술적 진보로, PwC의 분석가는 2030년까지 총 주소 지정 가능 시장 규모를 15조 7천억 달러로 추정하고 있다.
2026년 1월 23일, 나스닥닷컴의 보도에 따르면, 세계적인 AI 붐은 Nvidia(NASDAQ: NVDA), Broadcom(NASDAQ: AVGO), 그리고 Taiwan Semiconductor Manufacturing(뉴욕증권거래소: TSM)을 트릴리언 달러 클럽으로 끌어올렸다. 그러나 과거 닷컴 버블의 교훈은 투자자들에게 여전히 유효하며, 일부에서는 AI 주식들이 유사한 ‘버블’의 위험에 노출되어 있다는 우려도 제기되고 있다.
AI의 경제적 잠재력과 이에 따른 주가 급등은 명확하다. 다만 AI 혁명과 1990년대 말의 인터넷 혁명 사이에는 중요한 차이점이 존재한다. 차이점의 핵심은 ‘기존의 사업기반(Foundations)’이다. 인터넷 확산 초기의 많은 닷컴 기업들은 확립된 영업 부문이나 검증된 수익 모델이 부족했으며, 기업명이나 S-1 제출서류만으로 투자자들이 몰려 들었다. 반면 현재의 AI 리더들은 AI 붐 이전에도 이미 수익성과 검증된 사업 부문을 갖춘 경우가 많다.
예컨대 Nvidia는 AI 전성기가 도래하기 전부터 고성능 컴퓨팅과 엔터프라이즈 데이터센터에서 그래픽 처리 장치(GPU)를 필수 부품으로 공급해 왔다. GPU: Graphics Processing Unit의 약자로, 병렬연산에 강해 AI 모델 학습과 추론에 널리 쓰인다. Broadcom은 차세대 스마트폰용 무선 칩과 액세서리의 주요 공급자이며, TSMC는 AI 전용 반도체 외에도 중앙처리장치(CPU) 등 다양한 반도체 위탁생산(파운드리) 솔루션을 제공한다. 이러한 기존 사업 기반은 닷컴 시대의 ‘무(無)수익성 기업’들이 겪은 급락에 견딜 수 있는 완충장치 역할을 할 수 있다.
하지만 닷컴 버블과 AI 붐 사이의 매우 우려스러운 공통점이 존재한다. 역사적으로 ‘다음 큰 기술’에 대해 투자자들은 채택(Adoption), 실용성(Utility), 최적화(Optimization)의 속도를 과대평가하는 경향을 보여왔다. 인터넷, 유전체 해독(genome decoding), 나노기술, 3D 프린팅, 블록체인, 대마(캐나비스), 메타버스 등 과거의 여러 혁신 트렌드에서 동일한 패턴이 반복되었다. 투자자들의 과도한 낙관과 FOMO(놓칠 것에 대한 공포)는 자금과 관심을 특정 섹터로 과도하게 집중시키고, 이후 현실적 성과가 따라오지 못하면 급격한 조정(버블 붕괴)을 초래했다.
구체적 수치로 보면, 2023년 이후 Nvidia는 약 1,170%, Broadcom은 529%, TSMC는 360%의 주가 상승을 기록했다. 한편 뱅크오브아메리카(BofA)는 최근 5년간 AI 열풍이 주도한 주가 상승을 약 600%에 가깝다고 집계했다.
역사적 참고: 미국 닷컴 버블은 2000년경 약 ~400%의 랠리 이후 붕괴한 바 있다.
판매 실적과 인프라 지표는 AI 채택의 강도를 뒷받침한다. Nvidia의 GPU 수요는 매우 높고, TSMC는 AI-GPU 생산을 늘리기 위해 웨이퍼 온 서브스트레이트(Chip-on-Wafer-on-Substrate) 생산 능력을 가속도로 확장하고 있으며, Broadcom의 고성능 이더넷 패브릭 라우터는 수만 개의 GPU를 데이터센터 내에서 연결해 성능을 극대화하고 지연 시간을 줄인다. 이 데이터와 장비 수요는 현재까지는 투자자들의 높은 기대를 충족시키는 것으로 보인다.
다만 문제는 ‘AI 최적화’의 속도다. 많은 기업들이 AI 하드웨어를 도입하고는 있으나, 실제로 해당 솔루션을 통해 매출 확대와 비용절감으로 이어지는 수준까지 최적화된 사례는 아직 제한적이다. 즉 하드웨어 구입과 인프라 확충은 빠르나, 이를 활용해 실질적 수익성을 개선하거나 투자비용 대비 유의미한 수익을 창출하는 단계까지 도달하려면 상당한 시간이 필요할 가능성이 크다. 인터넷 혁명 당시에도 많은 기술과 서비스는 성숙하는 데 오랜 시간이 걸렸으며, 투자자들은 종종 도입과 최적화의 차이를 혼동했다.
결론적으로, 기존의 수익성 있는 사업 기반을 지닌 기업들은 닷컴 시대의 무수익 기업들보다 버블 충격을 견딜 확률이 높다. 그러나 시장 전체의 과열은 심각한 조정 리스크를 남기며, 심한 경우 AI 관련 업종 전반에 걸친 가격 재평가가 일어날 수 있다. 특히 레버리지(차입)로 과도하게 포지션을 취한 투자자와 실적이 검증되지 않은 신생기업은 취약하다.
용어 설명(간단 정리)
GPU(그래픽 처리 장치): 병렬 연산에 강해 AI 학습·추론에 쓰이는 반도체. 기존에는 그래픽 처리용으로 널리 쓰였으나 최근 AI 모델 학습에 필수적이다.
S-1 서류: 미국 증권거래위원회(SEC)에 제출하는 기업공개(IPO) 관련 서류로 사업계획과 재무정보를 기술한다.
FOMO: 투자에서 흔히 말하는 ‘놓치기 두려움’으로, 급등장에서 성급한 자금 유입을 촉발할 수 있다.
닷컴 버블: 1990년대 후반~2000년 초 인터넷 관련 주식의 과열과 그 후폭풍으로, 대규모 주가 폭락을 수반했다.
향후 시장 및 경제에 미칠 영향 분석
체계적 시나리오로 정리하면 다음과 같다. 첫째, 단기(6~12개월) 관점에서는 AI 채택 가속에 따른 하드웨어 수요 지속으로 관련 대형주의 주가와 반도체 공급망의 매출이 유지될 가능성이 높다. 둘째, 중기(1~3년) 관점에서는 기업들의 AI 도입 이후 실질적 매출 전환 및 비용절감 성과가 확인되는 속도가 관건이며, 기대치보다 최적화와 상용화가 더디면 주가의 재조정이 발생할 수 있다. 셋째, 장기(3년 이상) 관점에서는 AI가 기업 경쟁력과 생산성에 구조적 영향을 미치면서 경제 전반의 생산성 향상, 신규 비즈니스 모델 출현, 노동시장 구조 변화 등을 통해 실질적 성장 동력을 제공할 가능성이 크다.
정책적 관점에서도 주목할 대목이 있다. 인플레이션·금리·규제 환경 변화는 기술주 밸류에이션에 민감하게 작용한다. 금리가 상승하면 성장주에 대한 할인율이 높아져 고성장 기대가 반영된 주가가 하락 압력을 받을 수 있고, 데이터 권리 및 AI 규제는 사업모델과 비용구조에 변수를 제공한다.
투자자 관점의 실용적 권고
검증된 수익성과 다각화된 사업구조를 갖춘 기업에 투자할 경우 단기 변동성에 대한 완충효과를 기대할 수 있다. 반면 높은 밸류에이션을 전제로 한 신생 AI 기업이나, 수익 전환이 불확실한 사업에는 신중한 태도가 필요하다. 포트폴리오 차원에서는 밸류에이션 리스크 관리과 함께 현금 비중 유지, 분산 투자, 기간에 따른 리밸런싱 전략이 권장된다.
‘지금 엔비디아를 사야 하는가?’라는 질문에 대하여
원문은 The Motley Fool의 Stock Advisor 팀이 현재 매수하기 좋은 10대 주식을 선정했으며 그 명단에 엔비디아는 포함되지 않았다고 전한다. 기사에는 과거 Stock Advisor의 추천 사례로 2004년 12월 17일 Netflix 추천과 2005년 4월 15일 Nvidia 추천이 언급되며, 각각 추천 시점에 1,000달러를 투자했다면 현재 각각 $460,340와 $1,123,789가 되었을 것이라는 예시가 제시된다. 또한 Stock Advisor의 평균 총수익률은 937%이며 같은 기간 S&P 500의 수익률은 194%라고 기재되어 있다(수치 기준일: 2026년 1월 23일).
마지막으로 공시 및 이해관계에 따르면, Sean Williams 저자는 기사에 언급된 어떤 주식에도 포지션이 없고, The Motley Fool은 Nvidia와 TSMC에 포지션을 보유하며 Broadcom을 추천한다고 명시되어 있다. 또한 해당 기사 내용은 저자의 견해이며 반드시 나스닥닷컴의 입장을 반영하지는 않는다고 덧붙인다.
요약: AI는 장기적·구조적 변화를 이끌 잠재력을 지니며, 현재의 수요 호황은 관련 산업에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 그러나 과거 신기술 붐에서 반복되었던 투자자들의 채택·최적화 속도 과대평가는 여전한 위험요인이다. 검증된 사업기반을 가진 기업들은 상대적으로 안전하나, 시장 전체의 과열은 단기적·중기적 조정을 유발할 수 있다. 따라서 투자자는 밸류에이션과 실질적인 수익 전환 속도를 면밀히 관찰하면서 포트폴리오 위험을 관리해야 한다.
