런던 — 알파벳(Alphabet) 최고경영자 순다르 피차이가 인공지능(AI) 열풍이 만약 거품 붕괴로 이어질 경우, 어떤 기업도 타격을 피하기 어렵다고 경고했다. 그는 AI 분야의 급등한 밸류에이션과 대규모 투자가 거품 우려를 키우고 있다고 지적했다다.
2025년 11월 18일, BBC 보도에 따르면, 피차이는 화요일에 게재된 BBC 인터뷰에서 현재의 AI 투자 흐름을 ‘비범한 순간’이라고 표현하면서도, 시장에는 ‘비이성적 요소’가 존재한다고 인정했다. 이는 닷컴 버블 시기 자주 언급된 ‘irrational exuberance’(비이성적 과열) 경고를 상기시키는 발언이다.
이와 관련해 애널리스트들 사이에서는 AI 밸류에이션의 지속 가능성을 놓고 논쟁이 이어지고 있다. 일부는 혁신 속도에 걸맞은 재평가라고 보지만, 다른 일부는 거품 형성 가능성에 무게를 두고 있다다.
거품이 터질 경우 구글은 어떻게 대응할 것인지를 묻는 질문에 대해, 피차이는 구글이 폭풍을 견딜 수 있을 것이라고 보면서도 다음과 같이 덧붙였다.
‘어떤 회사도 면역이 될 수 없다고 생각한다. 우리(구글)도 예외가 아니다.’
올해 들어 알파벳 주가는 약 46% 급등했다. 투자자들은 알파벳이 오픈AI(OpenAI)가 개발한 ChatGPT와의 경쟁에서 기술·제품 역량을 입증할 것으로 베팅하고 있다다.
미국 금융시장에서는 높아진 AI 밸류에이션에 대한 경계감이 광범위한 지수에도 부담으로 작용하기 시작했다. 영국에서도 정책 입안자들이 거품 리스크를 잇달아 지적하고 있다다.
9월, 알파벳은 향후 2년간 50억 파운드를 영국 AI 인프라와 연구에 투입하겠다고 약속했다. 이 계획에는 새로운 데이터센터 설립과, 런던에 기반한 알파벳의 AI 연구소인 딥마인드(DeepMind)에 대한 투자가 포함된다다.
피차이는 또한 캘리포니아의 구글 본사에서 진행된 BBC 인터뷰에서, 구글이 영국 내에서 AI 모델 학습(트레이닝)을 시작할 것이라고 밝혔다. 키어 스타머 영국 총리는 이 조치가 미국·중국에 이은 세계 3위의 AI ‘슈퍼파워’가 되겠다는 영국의 포부를 뒷받침하길 기대하고 있다다.
그는 동시에 AI의 ‘막대한’ 에너지 수요를 경고하며, 컴퓨팅 파워를 대폭 확대하는 과정에서 알파벳의 넷제로(net-zero) 목표가 지연될 것이라고 말했다다.
용어와 맥락 설명 이해를 돕기 위한 일반 설명
‘비이성적 과열’(irrational exuberance) 투자심리는 자산 가격이 기초체력(펀더멘털)을 넘어 과도하게 상승하는 현상을 가리킨다. 닷컴 버블 시기에도 빈번히 거론됐던 표현으로, 현재의 AI 밸류에이션 논쟁과 맞물려 재소환되고 있다다.
‘넷제로(net-zero)’는 온실가스 순배출을 0으로 만드는 목표를 뜻한다. AI 시대에는 데이터센터와 대규모 모델 학습 과정에서 전력 수요가 급증할 수 있어, 기업들이 에너지 효율과 재생에너지 조달 등의 과제를 함께 풀어야 한다다.
‘모델 트레이닝’은 대량의 데이터와 막대한 연산 자원을 투입해 AI가 패턴을 학습하도록 하는 과정이다. 최근의 대규모 언어모델(LLM)은 훈련에 데이터센터·가속기 등 집약적 인프라를 필요로 하며, 이는 곧 비용·에너지·인프라 이슈와 직결된다다.
시장적 함의와 실무 포인트 일반적 관찰
피차이의 발언은 AI 사이클의 양면성—혁신이 창출하는 기회와, 밸류에이션 과열이 초래할 위험—이 동시에 공존하고 있음을 시사한다. 기업·투자자는 성장 논리와 함께 리스크 관리의 균형을 점검할 필요가 있다다.
특히 영국 투자 확대(50억 파운드, 2년)와 모델의 영국 내 트레이닝 계획은, 인프라 배치와 규제·정책 환경이 AI 경쟁력과 직결된다는 점을 보여준다. 이는 데이터센터 입지, 전력·네트워크 용량, 인재와 같은 실무 요소들이 전략의 핵심 변수임을 시사한다다.
동시에 에너지 수요 급증과 넷제로 목표의 시간표 조정 가능성은, 기업의 ESG 커밋먼트와 성장 가속 간의 트레이드오프를 재조정할 필요가 있음을 보여준다. 이는 전력 조달 다변화, 효율 개선, 열관리·냉각 등 기술·운영 관점의 혁신과 연결된다다.
요컨대, ‘어느 누구도 면역이 아니다’라는 메시지는 단기 변동성을 전제한 내성 구축(재무·운영·거버넌스)의 필요성을 강조한다. 동시에 제품 경쟁력과 연구개발에 대한 일관된 투자 없이는 AI 경쟁에서 입지를 지키기 어렵다는 점도 재확인된다다.
