AI | 2026.09.04

AI 연구자가 말하는 ‘AI 버블론’의 가장 큰 착각

연구자 정보

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  • 출신대학 : KAIST
  • 전공 : 데이터사이언스
  • 연구분야 : LLM

1분 요약

올 상반기 이후 AI와 반도체 주식이 크게 흔들리면서 “AI 투자가 결국 거품 아니냐”는 말이 스멀스멀 다시 나오고 있습니다. AI 모델이 점점 싸지고 효율적으로 바뀐다면, 정말 GPU와 반도체도 덜 필요해질까요? 오히려 더 필요해질 겁니다. Kimi K3처럼 고성능 모델의 가격과 진입장벽이 내려가면, 지금까지 비용 때문에 AI를 쓰지 못했던 기업과 업무까지 AI를 붙이기 시작합니다. 한 번의 추론에 필요한 연산은 줄어도 AI를 사용하는 사람과 에이전트, 처리하는 업무가 그보다 훨씬 빠르게 늘어나는 겁니다. 게다가 모델 자체는 공짜가 되어도 이를 수억 번 돌리는 GPU와 HBM, 데이터센터, 네트워크와 전력은 공짜가 아닙니다. AI 기업의 주가에는 거품이 있을 수 있지만, AI 사용량과 이를 떠받치는 반도체 수요까지 거품이라고 보기는 어렵습니다. 모델이 싸질수록 왜 반도체가 더 많이 필요해지는지, 그리고 AI 시대에 돈이 어디로 이동하는지 살펴보겠습니다.

본문

Chapter 1. 나의 생각

AI 관련 주식들의 급등락

최근 AI와 반도체 관련 주식이 짧은 기간 동안 주저앉았습니다.

그동안 시장을 떠받쳐온 대장주들이 한꺼번에 무너지면서, AI 투자가 2000년대 초 닷컴버블처럼 끝나는 것 아니냐는 우려까지 나왔죠. 기술적으로 보면 AI 기술 자체가 후퇴해서는 절대로 아닙니다.

그냥 밑도 끝도 없이 쏟아붓던 돈을 투자자들…

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연구자 의견

AI 분야 박사로서 생각하는 현재의 버블론

학계와 저명한 연구자들이 제기하는 AI의 한계론은 분명 의미가 있습니다. 환각이 남아 있고, 복잡한 추론이나 현실 세계를 다루는 과정에서 모델이 쉽게 무너진다는 지적은 실제 연구로 계속 확인됩니다. 2026년 Stanford AI Index도 평가 조건에 따라 최신 모델의 환각률이 크게 벌어진다고 정리했습니다.[1] 이런 비판들은 AI가 어디서 실패하는지 …

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