Columbia Business School의 추정에 따르면 인공지능을 위한 인프라 구축 비용은 2025년부터 2032년까지 미국에 약 10.3조 달러가 소요될 것으로 보입니다. 투자가 수익을 내기 위해서는 AI 섹터가 이 기간이 끝날 때까지 연간 약 3.7조 달러의 수익을 창출해야 합니다. 이러한 수치는 Columbia Business School의 Stein van Nieuwenburg 교수의 분석에서 제시된 것으로, Brookings Papers on Economic Activity 회의에서 발표되었습니다.
예상에 따르면 2032년까지 데이터 센터의 용량이 약 182.7GW 추가될 것입니다. 이는 미국 GDP의 약 3.63%에 해당하는 연간 투자로 나타납니다. 이 프로젝트는 철도망과 주간 고속도로 시스템을 포함한 역사적인 인프라 건설을 초월할 것입니다. 수익성을 위해서는 완전 부하 시 설치된 GPU 시간당 약 5.5달러의 수익이 필요합니다. 부하가 80%로 떨어지면 이 수치는 GPU 시간당 6.9달러로 증가합니다. 이 모델은 50%의 현금 흐름 마진을 가진 10%의 비레버리지 수익률을 가정하고 있습니다. 이를 위해 AI 섹터는 2032년까지 연간 수익 성장률의 약 80%를 유지해야 합니다.
이 성장은 OpenAI와 Anthropic의 현재 총 수익인 약 1000억 달러에서 측정됩니다. 1000억 달러에서 3.7조 달러의 연간 수익으로의 전환은 약 7년이 걸리며, 이는 발표에서는 인상적이지만 위험 관리 위원회에서는 두려움을 자아내는 경로입니다. Microsoft, Amazon 및 Google을 포함한 하이퍼스케일러들은 점점 더 외부 부채와 복잡한 금융 구조를 이용하고 있습니다. 보고서는 이러한 상호 연결성을 시스템적 위험의 잠재적 원천으로 지적하며, 수요가 용량만큼 빠르게 증가하지 않을 경우 특히 위험하다고 강조합니다.
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