핵심 요약:
- AI 인프라 지출은 미국 GDP의 0.8%에 불과, 과거 변혁적 투자에 크게 미치지 못함
- 토큰 소비량은 작년 17배 증가했으며, 수요가 컴퓨팅 공급을 초과
- 블랙록, 칩에서 애플리케이션까지 AI 가치 사슬 전반에 걸친 수년간의 성장 동력 전망
핵심 요약:

AI 인프라 지출은 미국 국내총생산(GDP)의 0.8%에 불과하며, 이는 과거 변혁적 투자에 비해 극히 일부분에 그쳐 해당 구축이 아직 초기 단계에 있음을 시사한다.
블랙록의 2026년 테마 전망에 따르면, 미국 생성형 AI 인프라 지출은 GDP의 약 0.8%로, 1860년대 영국 철도의 4.5%, 1920년대 미국 전력의 약 2%와 비교된다. 11조 달러 이상을 운용하는 이 자산운용사는 이러한 비교가 현재 AI 자본지출(CAPEX) 사이클이 수년간 지속될 여지가 있음을 보여준다고 주장한다.
"미국 내 다른 주요 변혁적 사건들의 규모와 비교할 때, AI 자본지출은 아직 그런 유형의 투자 중 최상위권에 도달하지 못했습니다,"라고 블랙록의 미국 주식 ETF 책임자인 제이 제이콥스는 5월 31일 녹음된 더 팟시풀(The Motley Fool)과의 팟캐스트 인터뷰에서 말했다. "이 나라는 이전에도 변혁을 겪어왔습니다. 각각의 변혁에는 엄청난 규모의 투자가 필요했습니다."
제이콥스는 AI 모델 사용량의 척도인 토큰 소비량이 작년에 17%가 아닌 17배 증가했다고 말했으며, 대규모 언어 모델 제공업체와 기업 고객의 컴퓨팅 수요가 공급을 초과하고 있다고 전했다. 그는 일부 가장 강력한 모델들이 용량 제약으로 인해 잠재적으로 제한을 받을 수 있는 상황에서, 과잉 투자에 대한 우려에서 과소 투자 위험으로 논쟁이 전환되었다고 덧붙였다.
수요가 자본지출을 뒷받침
현재의 구축은 1990년대 GDP의 약 1.5%를 지출한 후 붕괴된 통신 붐과는 다르다고 제이콥스는 말했다. AI 컴퓨팅이 거의 즉시 수익화되고 있기 때문이다. "이는 투기적으로 통신 인프라를 구축하고 '우리가 만들면 그들이 올 것이다'라는 시나리오와는 다릅니다. 이는 실시간으로 실제 수요를 충족시키는 것입니다."
에이전틱 워크로드(Agentic workloads) — 여러 단계의 작업을 자율적으로 완료하는 AI 시스템 — 는 컴퓨팅 집약도를 1,000배까지 높일 수 있다고 보고서는 지적했다. 이러한 급증은 전력 및 데이터센터 인프라, GPU 및 메모리 칩을 포함한 반도체, 독점 훈련 데이터, 대규모 언어 모델, 애플리케이션 계층 제품 등 AI 기술 스택 전체에 영향을 미칠 것이다.
매킨지는 AI 컴퓨팅, 국가 안보, 공급망 복원력에 힘입어 2040년까지 누적 글로벌 인프라 투자가 100조 달러를 초과할 것으로 전망한다. 그럼에도 불구하고 S&P 500에서 평균 인프라 비중은 약 3%에 불과하다고 제이콥스는 말하며, 이는 장기 투자자들에게 잠재적 배분 격차를 만든다고 지적했다.
정밀 도구로서의 테마 ETF
테마 상장지수펀드(ETF)는 지난 10년간 11배 성장했지만, 블랙록 데이터에 따르면 미국 자문가 포트폴리오의 약 12%만이 테마 ETF를 보유하고 있으며, 평균 적정 배분 비중은 3.6%에 불과하다. 블랙록 자체 내부 모델 포트폴리오는 7.5%의 테마 배분 비중을 가지고 있다.
제이콥스는 섹터 펀드가 구조적 성장 테마에 대한 부정확한 익스포저를 제공한다고 주장했다. "많은 사람들이 기술 섹터에 배분함으로써 AI에 대한 익스포저를 얻고 있다고 생각합니다,"라고 그는 말했다. "하지만 우리가 올해도 목격했듯이, 기술 섹터는 인공지능의 부상으로 불균형적으로 타격을 받은 소프트웨어 기업들에 대한 익스포저도 있습니다."
향후 3~5년을 내다볼 때, 제이콥스는 AI와 헬스케어의 교차점이 저평가된 기회라고 강조했다. 신약 발견을 통한 수익 가속화와 임상 개발 비용 절감 모두에 잠재력이 있다는 것이다. 그는 또한 디지털 AI에서 물리적 AI(로보틱스 및 자율주행차)로의 전환이 점점 더 중요해지는 논의 주제라고 지적했다.
이러한 테마를 평가하는 투자자들을 위해 제이콥스는 세 가지 질문에 초점을 맞춘 프레임워크를 권장했다: 기술의 상태, 사용 사례 뒤에 있는 기회의 규모, 그리고 그것이 실현될 확률. "오늘날 인공지능이 있는 위치는 여전히 매우 초기 단계이면서도 최적의 지점에 있습니다,"라고 그는 말했다. "하지만 이것이 계속될 것이라고 믿을 충분한 증거가 있습니다."
본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.