샘 알트만이 내 수익률을 까먹었다: 소액투자자 생존기

나는 월 40만원 정도를 AI와 반도체 관련 ETF에 투자하는 그야말로 소액투자자다. 2025년 8월 15일 샘 알트만이 AI 버블을 말하고 나서 내 주식수익률은 10%에서 3%대로 떨어졌다. 그리고 일주일, 샘 알트만이 까먹는 내 주식수익률은 좀처럼 회복하지 못하고 있다. 나는 사실 이 현상을 제대로 이해하지 못했다. 물론 샘 알트만의 말 한 마디로 그 주식들이 모조리 떨어진 건 아니겠으나 아니, 샘은 버블이라고 하면서도 투자를 말하고 있었던 것 아닌가. 그런데 왜 거품처럼 수익률이 꺼져버렸는가? 나는 아무래도 게임의 룰을 제대로 이해하지 못하고 있었다. 

내가 놓친 신호 1: GPT-5의 구체적 문제점들

8월 초 GPT-5가 나왔을 때, 솔직히 나는 별로 차이점을 느끼지 못했다. 그런데 온도가 차갑네, 벤치마크 점수가 낮네 하는 평가가 있었고 기본 수학과 지리 문제에서도 간단한 실수를 반복했다는 얘기가 나왔다. 심지어 창의적 작업에서 오히려 퇴보했다는  평가도 있었다. 

결국 오픈AI가 구형 GPT-4o 접근을 다시 열어줘야 했다는 게 모든 걸 말해준다. 차세대 모델을 출시했는데 이용자들이 구형을 찾는다는 건 정말 이상한 일이다. 그때 이상하다고 생각했어야 했다. 하지만 나는 불편함도 몰랐고 확 달라진 점도 몰랐어서 별 거 아니겠지 하고 넘어갔다. 월 40만원씩 꾸준히 넣고 있으니 그냥 믿고 가자는 마음이었다.

실수 1: 기술 발전이 항상 선형적이지 않다는 걸 간과했다. 특히 AI는 더욱 그렇다.

내가 놓친 신호 2: 수익성 없는 매출 성장의 함정

알트만이 "연매출 200억 달러 돌파 예정"이라고 발표했을 때, 나는 대단하다고 생각했다. 하지만 그는 곧 이어 "여전히 적자"라고 했다. 사실 저 정도 돈의 규모면 감히 잘 오지 않으니까(그래서 내가 주식투자를 크게 못한다) 별 거 아닌 것으로 넘어갔는데 가만 생각하니 2025년 매출 전망이 200억 달러라면, 2024년 손실률(135%)을 그대로 적용해도 약 270억 달러의 비용이 들어간다는 얘기다. 즉, 200억 달러를 벌기 위해 270억 달러를 쓴다면 70억 달러의 적자가 예상된다.

좀 걱정스러운 건 이런 구조가 계속 악화되고 있다는 점이었다. 알트만 자신도 챗지피티 프로 구독에서 손실을 보고 있다고 공개적으로 인정했다. "사람들이 예상보다 훨씬 많이 사용한다"는 게 그 이유였다. 즉, 이용자가 늘수록 오히려 적자가 커지는 악순환 구조다.

이건 단순히 성장기라 투자비용이 많다는 수준이 아니다. 일반적인 스타트업이라면 규모가 커질수록 단위당 비용이 줄어들어야 하는데, 오픈AI는 반대로 가고 있었다. GPU 비용, 전력비, 데이터센터 운영비가 매출 증가보다 훨씬 빠르게 늘어나고 있는 상황이었다. 하지만 나는 "성장기에는 당연하지" 하고 넘어갔다. 어차피 매달 정액으로 투자하는 방식이니까 단기 실적에 흔들릴 필요 없다고 생각했다.

지금 생각해보면 정말 안일했다. 매출이 5배 늘어도(37억→200억) 손실이 더 커진다면, 그건 근본적으로 지속가능하기 어려운 비즈니스 모델이라는 신호였다. 

실수 2: 규모의 경제가 작동하지 않는 비즈니스 모델의 위험성을 무시했다.

알트만의 진짜 게임을 뒤늦게 깨닫다

알트만의 발언을 다시 찬찬히 읽어보니, 이상한 점이 많았다. "투자자들이 AI에 과도하게 흥분했다"고 하면서도, 정작 자신은 "OpenAI는 수조 달러 데이터센터 투자 예정"이라고 말했다. 그뿐만 아니라 "우리는 모든 가능한 컴퓨팅 파워를 가져갈 것"이라며 공격적인 확장 의지를 드러냈고, 심지어 "크롬 인수에도 관심"이 있다고까지 했다. 이건 명백한 이중잣대였다. 남들은 버블이지만 우리는 예외라는 논리였다.

"3명이서 수억 달러 받는 건 미친 짓"이라는 이 발언이 핵심이었다. 작은 AI 스타트업들을 겨냥한 것 같지만, 실제로는 "우리한테 투자하라"는 메시지였다. 작은 경쟁사들의 밸류에이션은 거품이라고 비판하면서, 자신은 계속 큰 게임을 하겠다는 전략이었다. 나는 이걸 뒤늦게 깨달았다.

게다가 OpenAI 목표 밸류에이션이 5000억 달러이고, 예상 연매출이 127억 달러라면 매출 대비 기업가치가 약 40배다. 이게 얼마나 높은 수준인지 감이 안 왔는데, 지금 시장에서 가장 비싸다는 테슬라도 10배 수준이다. 40배는 정말 이례적인 숫자였다. 하지만 당시엔 "AI는 다르니까" 하며 넘어갔다.

올해 마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타의 AI 관련 투자만 2000억 달러가 넘는다. 하지만 이로 인한 실제 매출 증가는 그에 훨씬 못 미친다. 투자 대비 수익률을 계산해보니 현재 속도로는 투자금 회수에 10년 이상 걸릴 수 있다는 결과가 나왔다. 그런데도 나는 "빅테크니까 뭔가 계획이 있겠지" 하며 의심하지 않았다.

엔비디아 H100 한 개 가격이 네트워크 스위치 3-5개와 맞먹는다는 사실을 뒤늦게 알았다. 이건 단순한 공급부족이 아니라, AI 인프라 구축 비용 자체가 감당하기 어려운 수준이라는 뜻이었다. 하드웨어 비용이 이렇게 비싸면 AI 서비스의 수익성 확보가 근본적으로 어렵다는 신호였는데, 나는 그저 "공급이 늘어나면 해결될 문제"라고만 생각했다.

내가 안일하게 생각했던 것들

나는 "AI는 다르다" 이유로 AI 투자가 안전하다고 생각했다. 첫 번째로 빅테크들이 현금흐름으로 투자한다는 점이었다. 부채로 확장하는 게 아니라 실제 보유 현금으로 투자하니까 더 안정적이라고 여겼다. 두 번째로는 실제 매출이 나오고 있다는 점이었다. 아예 허상이 아니라 챗지피티나 깃허브 코파일럿 같은 제품들이 실제로 돈을 벌고 있었다. 세 번째로는 기업용 서비스가 중심이라는 점이었다. B2B는 개인 소비자 대상보다 더 안정적이니까 괜찮을 거라고 생각했다.

하지만 현금이 많다고 해서 버블이 안 터지는 게 아니었다. 오히려 더 오래 지속될 뿐이다. 빅테크들이 버틸 수 있는 자금력 때문에 천천히, 조용히 무너질 수 있다는 뜻이다. 이게 내겐 함정이었다. 급격한 붕괴는 오히려 손절 타이밍을 명확하게 알려준다. 하지만 서서히 침몰하는 건 더 위험하다. "조금만 더 기다리면 회복될 거야" 하면서 계속 물타기를 하게 되고, 손절할 명확한 타이밍조차 주지 않으니까.

알트만 발언 다음 날, 월스트리트 애널리스트들은 "여전히 강세"라는 보고서를 쏟아냈다. 웨드부시의 댄 아이브스는 "이건 1996년 모멘트"라고 주장했다. 같은 사건을 두고 정반대 해석이 나오는 걸 보면서 깨달았다. 누가 맞을까? 아무도 모른다. 하지만 나 같은 개인투자자는 이런 상충하는 정보 속에서 판단해야 한다는 게 현실이다. 그들은 더 많은 정보와 리소스를 가지고 있지만, 결국 그들도 틀릴 수 있다는 걸 이번에 확실히 알았다.

AI 주식의 가장 큰 위험이 폭락이 아니라 장기간 횡보일 수 있다는 걸 깨달았다. 기술 발전과 수익 창출 속도의 괴리가 클수록, 주가는 오랫동안 제자리걸음할 가능성이 높다. 몇 년 동안 답답하게 기다리는 것, 그게 더 큰 기회비용이다. 그 시간 동안 다른 투자처에서 수익을 낼 수 있었을 텐데 말이다. 변동성은 오히려 기회가 될 수 있지만, 시간은 되돌릴 수 없다.

솔직히 고백하면, 나는 AI 기술 자체를 이해해서 투자한 게 아니었다. 트랜스포머 구조가 뭔지, 토큰이 어떻게 처리되는지, GPU 연산이 어떻게 작동하는지 제대로 모르면서 투자했다. 그냥 "AI가 미래다"라는 내러티브에 투자한 것이었다. 언론에서 나오는 "AI 혁명", "4차 산업혁명" 같은 멋진 말들에 현혹되었던 거다. 그런데 내러티브는 하루아침에 바뀔 수 있다. 알트만의 한 마디처럼 말이다.

마무리: 값비싼 수업료와 실전 지혜

샘 알트만이 내 주식수익률을 까먹은 건 사실이다. 하지만 그 덕분에 더 중요한 걸 배웠다. 시장은 내가 생각하는 것만큼 합리적이지 않다. 그리고 나 역시 내가 생각하는 것만큼 똑똑하지 않다. 가장 큰 교훈은 이것이다: 확신할 때가 가장 위험한 때다. 모든 게 완벽해 보일 때 실제로는 무언가 크게 틀어지기 시작한다. 원래 완벽한 이후에는 조금씩 사그러지는 것 아니겠는가. 마치 보름달이 초승달이 되어가는 것처럼. 

나는 여전히 AI는 여전히 중요한 기술이라고 생각한다. 다만 그 가치가 주가에 제대로 반영되려면 시간이 더 필요할 것 같다. 아마 24시간 쯤? 소액투자자는 이렇게 기대감에 산다. 큰일났다. 인간의 논리적 인식을 방해하는 근본 요인은 소망이라는데, 나는 시간보다 훈련이 더 필요한 지도 모르겠다.