# AI 투자 열기와 신용 위험: 제리 머독이 보는 다음 국면

> 2026-08-22 · 20VC · 큐레이션 김태우
> https://challengekim.com/insights/ai-투자-열기와-신용-위험-제리-머독이-보는-다음-국면
> 원문: https://www.youtube.com/watch?v=R1336Jyb-qk

## 핵심 요약

- 인사이트 창업자 제리 머독은 AI 컴퓨팅 수요와 이를 단기적으로 조달할 자금을 구분했다. 신용시장이 흔들리면 가치 있는 자산을 가진 기업도 압박받을 수 있다는 주장이다.
- 그는 대형 기술기업은 기존 사업을 바탕으로 충격을 견딜 여력이 크지만, AI 컴퓨팅을 공급하는 신생 클라우드 기업 중 적어도 절반은 36개월 안에 사라질 것으로 예상했다.
- 오픈소스 모델은 비용과 맞춤화에서 기회를 얻을 수 있다. 다만 머독은 현재 복잡한 작업에서 선도 모델을 앞섰다고 보지는 않았다.
- 기업의 AI 도입에서는 보안 격리, 데이터 관리, 수익을 낼 수 있는 사업 구조가 중요하다. 연속학습 모델의 실용화 시점은 아직 불확실하다.

## AI 수요와 자금 조달은 별개다

머독은 AI 투자에 과거 기술 주기보다 많은 부채가 얽혀 있다고 봤다. 그가 우려하는 것은 AI 컴퓨팅 수요가 갑자기 사라지는 상황보다, 신용시장 충격으로 필요한 자금을 단기에 조달하기 어려워지는 상황이다. 그는 민간 대출시장에서 위험 수준이 다른 자산의 금리 차이가 지나치게 좁고, 시장이 경고 신호에 안주하고 있다고 주장했다. 이란 전쟁이 악화돼 인플레이션이나 자본시장 혼란으로 이어지는 경우도 여러 잠재적 충격 가운데 하나로 들었다. 이는 조건부 위험 평가이지, AI 거품 붕괴가 확정됐다는 진단은 아니다.

그는 닷컴 붕괴 당시 땅에 깔린 광섬유를 예로 들었다. 자산은 이후에도 가치가 있었지만 이를 설치한 기업들은 파산했다는 것이다. 부채에 크게 의존하면 시장 충격 때 자산 가치가 단기간에 떨어지고 추가 담보 요구를 받을 수 있다. 반면 머독은 대형 기술기업은 지속적인 기존 사업이 있어 충격을 흡수할 준비가 가장 잘 돼 있다고 평가했다. 충격 후에는 오히려 다른 기업의 자산을 더 싸게 확보할 수도 있다는 견해다.

## 신생 클라우드 기업의 생존 조건

머독은 AI 연산 자원을 공급하는 신생 클라우드 기업인 네오클라우드 중 적어도 절반이 36개월 안에 사라질 것으로 예상했다. 경제적 충격이 발생하면 상당수가 더 빨리 사라질 수 있다고 덧붙였다. 다만 어느 기업이 살아남을지는 외부에서 장부와 운영 방식을 충분히 볼 수 없어 단정하기 어렵다고 했다. 경영진이 회사를 어떻게 운영하고 자본을 얼마나 효율적으로 쓰는지가 차이를 만든다는 설명이다.

그가 여러 차례 언급한 추론 서비스 기업 Fireworks도 이 판단의 사례다. 머독은 이 회사에 투자했다고 밝히며, 높은 매출 규모만큼이나 자본 효율과 이익을 내려는 태도를 중시했다. 매출과 규모를 얻어도 계약에서 이익이 거의 남지 않는다면, 많은 자금을 투입하는 기업은 위험해진다는 논리다. 이는 머독의 투자 판단이며 해당 기업들의 확정된 수익 비교로 받아들일 수는 없다.

## 오픈소스 모델과 맞춤화의 기회

머독은 기업별 업무에 맞게 모델을 조정하는 수요가 커질 것으로 봤다. 고객 응대나 신규 고객 안내처럼 범위가 뚜렷한 작업에서는 오픈소스 모델을 맞춤화하는 방식이 특히 유용할 수 있다는 것이다. 모델이 답변을 얼마나 길게 만드는지까지 달라지므로, 그는 모든 토큰의 경제적 가치가 같다는 주장에도 동의하지 않았다. 모델의 출력 방식과 작업 효율이 전체 비용을 바꾼다는 설명이다.

그는 오픈소스 모델의 낮은 비용과 선도 모델의 복잡한 작업 수행 능력이 서로 다른 수요를 맡을 수 있다고 전망했다. 현재까지 오픈소스 모델이 복잡한 작업의 혁신에서 선도 모델을 능가했다고 보지는 않았다. 선도 모델 기업이 지속적인 개선 목표를 실행할 수 있다면 수요가 이어질 것이라는 조건도 붙였다.

기업 데이터의 위치 역시 선택에 영향을 준다. 머독은 기업들이 이미 제삼자에게 많은 데이터를 제공해 왔다고 지적하면서도, 어떤 정보를 외부 클라우드로 보내고 어떤 정보를 내부에 남길지 계속 판단해야 한다고 말했다. 민감한 데이터를 내부에 두려는 수요가 오픈소스 모델의 기회가 될 수 있다는 견해다.

## 보안과 수익 구조를 함께 봐야 한다

AI 에이전트가 도구를 실행할 때의 보안에 관해 머독은 업계가 위험을 과소평가한다고 주장했다. 그는 컨테이너만으로는 충분하지 않으며, 작업을 별도 환경에 가두는 **샌드박스**가 필요하다고 강조했다. 에이전트는 개발자가 미리 정한 두 가지 도구만 비교하는 대신 여러 환경과 도구를 동시에 시험할 수 있어, 실행 방식을 이해하고 통제해야 한다는 설명이다.

그는 신기술 시장 초기에 고객을 확보하려고 낮은 이익률을 감수하는 전략 자체는 가능하다고 봤다. 그러나 낮은 이익률이 사업 문화로 굳어지고 이를 개선할 구상이 없다면 투자하기 어렵다고 했다. 샌드박스 기업의 경우 연산 자원 사용량에만 수익을 의존하기보다 실행 환경의 연결, 기록, 가시성을 개선하는 능력에서 돈을 벌 수 있다고 제안했다. 현재 이익이 낮더라도 장차 이익을 낼 방법을 설계해야 한다는 취지다.

## 높은 기업가치가 모든 분야에 적용되지는 않는다

머독은 AI 기업의 초기 투자 규모와 기업가치가 크게 높아진 현상을 기대가 앞서는 시장의 신호로 봤다. 일부 선도 모델 기업과 그 주변의 인프라 기업에는 높은 평가가 정당화될 수 있지만, 이를 모든 AI 애플리케이션이나 네오클라우드에 적용할 수는 없다고 했다. 특히 네오클라우드는 소수 기업이 우위를 차지하는 과정에서 많은 자본이 소진될 것으로 예상했다.

모델 연결 서비스도 지속 가능한 수익 구조인지 따져야 한다는 입장이다. 머독은 개발자가 여러 모델에 쉽게 접근하도록 하는 OpenRouter의 편의를 인정하면서도, 추론 비용에 붙는 5%의 추가 요금이 장기적으로 유지되기 어렵다고 전망했다. 모델을 직접 제공하는 곳이나 추론 거래를 연결하는 다른 서비스가 같은 편의를 제공할 수 있다는 이유다. 이는 현재 매출의 부정이 아니라 향후 경쟁에 관한 그의 예상이다.

## 소프트웨어와 사모펀드에 닥친 압박

머독은 기존 서비스형 소프트웨어 기업이 AI 기능을 덧붙이는 수준에 머문다면 위험할 수 있다고 봤다. 자율적으로 작업하는 에이전트가 더 안정적으로 쓰이면 기존 제품을 위협하기 시작할 수 있다는 것이다. 다만 아직 초기 단계여서 기업들이 제품과 전략을 바꿀 시간은 있다고 했다. 고객 업무의 기록을 보유하거나 설득력 있는 AI 제품을 갖추는 것이 그가 언급한 대응 조건이다.

사모펀드가 보유한 기업에는 높은 차입 비율이 별도의 부담이다. 머독은 시장이 안정적이라면 운용사에 대응할 시간이 있지만, 금융 충격과 함께 실적 하락이나 고객 이탈이 빠르게 일어나면 부채 압박을 감당하기 어려워질 수 있다고 설명했다. AI가 기존 소프트웨어 사업을 흔드는 속도와 금융시장의 상태를 함께 봐야 한다는 판단이다.

## 연속학습은 가능성이지만 시점은 미정이다

중국 오픈소스 모델에 숨겨진 접근 경로가 있을 수 있다는 질문에 머독은 특정 모델의 안전성을 판정하지 않았다. 대신 현재 쓰이는 모델들은 장차 다른 모델로 교체될 것이라는 전망을 제시했다. 그가 주목한 것은 사용 후에도 기억을 유지하며 새로운 상황에서 계속 배우는 **연속학습**이다. 이 능력이 실현되면 현재의 학습 방식과 다른 구조가 필요하고, 기존 선도 모델과 오픈소스 모델 모두 교체될 수 있다는 견해다.

다만 실용화 시점에는 신중했다. 머독은 2\~3년 뒤일 수도, 10년 뒤일 수도 있다고 말했다. 적은 데이터에서 유용하게 학습하는 기술에 일부 진전이 있지만 언제 충분히 견고해질지는 모른다는 것이다. 금융 충격이 발생하는 동시에 모델의 발전도 기대에 못 미친다면 AI에 대한 과도한 기대가 꺾일 수 있다고 봤다.

머독의 진단은 AI 수요의 성장 가능성을 인정하면서도 그 과정의 자금, 보안, 수익성 위험을 함께 본다. 특히 금융시장의 충격과 기술적 돌파구의 시점은 아직 열린 변수로 남아 있다.

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원문을 바탕으로 AI 가 한국어로 요약·재구성한 글입니다. 인용·수치는 원문 링크에서 확인해 주세요. [원문 링크](https://www.youtube.com/watch?v=R1336Jyb-qk)