요즘 AI 버블을 둘러싼 논쟁에서 가장 날카로운 목소리 중 하나가 마이클 버리다.
버리는 X(트위터)에 연달아 글을 올리며, AI·데이터센터·빅테크 주가를 떠받치고 있는 “숫자”와 “구조”가 얼마나 왜곡돼 있는지 집요하게 파고들었다.

이 글은 그 트윗들을 한데 모아 정리하고, 마지막에는 내가 시장과 AI를 보면서 따로 정리해 둔 생각을 덧붙여, 지금 사이클을 어떻게 바라볼지 정리해 보려 한다.

1. “온톨로지”와 13F: 철학은 거창한데, 기초 리딩은 틀렸다

버리가 가장 먼저 꼬집은 건 한 회사 CEO의 인터뷰였다.
그 CEO는 AI와 “온톨로지”를 이야기하며 거대한 철학을 펼치지만, 버리 입장에서는 아주 기본적인 공시인 13F 보고서조차 제대로 읽지 못하고 있었다.

  • 13F는 직전 12개월 평균 1억 달러 이상을 운용하는 미국 기관투자가가 분기마다 내는 “보유 13F 종목 리스트”다.
  • 공시 항목은 기본적으로 롱 익스포저를 보여줄 뿐이고, 옵션은 기초주식 수 기준으로 표시된다.
    • 롱 콜·롱 풋 모두 “보유 수량 × 기초주가”로 표기되기 때문에,
    • 보고서만 보고는 이게 롱 베팅인지 숏 베팅인지, 순포지션 규모가 얼마인지 알 수 없다.
  • 그럼에도 일부 미디어와 회사 측은 13F에 찍힌 기초주식 수 × 당시 주가(노셔널) 를 곧바로 “○○가 우리를 9억 달러어치 숏쳤다”는 식으로 해석했다.
    실제로 버리가 지불한 옵션 프리미엄은 그 10분의 1도 안 되는 수준이었다.

13F를 다뤄본 사람 입장에서는 익숙한 얘기다. 13F는 “포지션 개요표”이지, PnL이나 리스크를 보여주는 리포트가 아니다.
그런데도 이 숫자를 액면 그대로 받아들인 뒤, 거기에 자신의 서사를 덧입혀 버리면 해석이 완전히 엇나가게 된다.

버리는 여기서 한 가지 원칙을 상기시킨다.

어떤 철학·AI ‘온톨로지’보다 더 중요한 건, 정보가 불충분할 때는 결론을 보류할 줄 아는 태도다.

AI 철학을 아무리 포장해도, 가장 기본적인 데이터 리딩이 틀린 상태에서 내리는 확신은 버블의 전형이라는 메시지다.

2. 감가상각과 AI 인프라: 내용연수가 길어질수록 이익은 부풀려진다

두 번째 폭탄은 데이터센터 설비의 감가상각 기간 연장이다.

버리의 요지:

  • 서버·GPU 같은 컴퓨트 자산은 실질적으로 2~3년 사이클로 교체되는 장비다. (기술·에너지 효율·모델 요구사항 기준)
  • 그런데 주요 하이퍼스케일러들은 최근 몇 년 사이 이 자산들의 유형자산 내용연수(Useful life) 를 5~6년 수준으로 크게 늘렸다.
  • 내용연수를 늘리면: 같은 총 투자금이라도 연간 감가비 = 취득원가 ÷ 내용연수 이기 때문에,
    • 3년에서 6년으로 늘리면 연간 감가비는 절반으로 줄고,
    • EBIT, 순이익, EPS, ROE가 모두 인위적으로 개선된다. (EBITDA는 그대로)

예를 들어, 데이터센터 장비 600억 달러를 3년에 상각하던 회사를 6년으로 늘렸다고 치자.

  • 3년 상각: 연 200억 달러 감가비 → (다른 조건 동일 시) 연간 이익 200억만큼 감소
  • 6년 상각: 연 100억 달러 감가비 → 장부상 이익이 매년 100억씩 더 커 보인다

현금흐름(CFO)은 단기적으로 변하지 않지만, 장부 이익과 자본 효율성 지표(ROE, ROIC) 는 모두 개선된 것처럼 보인다.
시장은 보통 멀티플을 EPS·ROE에 매기기 때문에, 이 작은 “추정 변경(change in estimate)”이 시가총액에는 수천억 달러 영향을 줄 수 있다.

버리는 2026~2028년 사이 이들 기업이 과소계상할 감가상각 규모를 합치면 수천억 달러에 달한다고 추정한다.
특히 특정 기업의 2028년 이익은 실제보다 20~30% 정도 부풀려 보일 것이라고까지 말한다.

여기서 중요한 포인트는 하나다.

감가상각은 “철판이 얼마나 오래 버티냐”가 아니라, “경제적 효익이 나는 기간이 얼마냐” 의 문제다.

칩이 여전히 돌아가고 있다는 사실(physical use)과, 전기료·쿨링·기회비용을 감안했을 때 정말 돈을 벌어주는지(economic value)는 전혀 별개다.
GAAP의 취지는 “경제적 효익이 기대되는 기간에 걸쳐 비용을 배분하라”는 것인데, 지금은 기술 사이클보다 길게 잡혀 있다는 게 버리의 문제의식이다.

3. A100, H100, Blackwell: 물리적 수명보다 경제적 수명이 훨씬 짧다

버리는 구체적인 예도 든다.

  • A100은 H100 대비 FLOP(연산량)당 전력소모가 2~3배 크다.
  • 엔비디아는 또 H100보다 차세대 Blackwell이 추론 에너지 효율에서 25배 낫다고 말한다.

이 말은 곧, 세대가 바뀔수록 이전 세대 칩은:

  • 같은 연산을 돌리기 위해 전기료를 훨씬 더 많이 먹고,
  • 데이터센터 랙 공간도 더 차지하며,
  • 냉각·운영비까지 감안하면 경제적으론 급속도로 가치가 떨어진다는 뜻이다.

그러면서도 장부에서는 5~6년짜리로 천천히 감가상각되고 있다.
버리는 이 간극을 “현대 회계에서 가장 흔한 사기 중 하나”라고 표현한다.

4. CAPEX−Dep / GDP 차트: “One chart to refute them all”

버리가 올린 차트 하나는 이런 구조적 왜곡을 더 큰 그림에 올려놓는다.

지표는 단순하다.

S&P500 기업들의 (총 설비투자 CAPEX − 감가상각비) / 명목 GDP

이 비율이 치솟을 때마다:

  • 2000년 닷컴 버블,
  • 2007년 주택 버블,
  • 2014년 셰일 붐

같은 과열 사이클이 정점에 근접해 있었다.

그리고 지금, 클라우드 → AI 빌드아웃 국면에서 이 비율은 다시 역사적 고점 근처에 서 있다.

버리는 이 차트를 두고 이렇게 말한다.

이 한 장이면, “이번엔 다르다, 펀더멘털이 받쳐준다”는 낙관론자들을 모두 반박할 수 있다.

CAPEX−Dep는 거칠게 말해 “순투자(net investment)”, 즉 감가를 초과하는 추가 투자 규모를 보여준다.
총액 기준 CAPEX는 인플레이션·규모 효과 때문에 항상 커지지만, GDP 대비 순투자 비율이 역사적 고점을 치는 시점은 보통:

  • 기존 설비가 이미 충분한데도,
  • “늦게 들어오면 바보다”라는 FOMO에 밀려,
  • 추가 CAPEX가 과도하게 집행되는 구간이었다.

감가상각을 인위적으로 줄여 놓은 상태에서 CAPEX−Dep를 보면, 실제보다 더 뜨거운 사이클처럼 보이기 쉽다.
버리는 바로 이 “숫자의 미화”와 과도한 순투자 자체를 버블의 핵심 증거로 본다.

5. PLTR 풋옵션과 9억 1,200만 달러라는 착시

팔란티어에 대한 버리의 숏 포지션은 언론에서도 크게 다뤄졌다.
문제는 숫자 해석 방식이다.

버리는 이렇게 정리한다.

  • 자신이 산 건 2027년 만기 50달러 풋옵션 5만 계약이다.
  • 한 옵션 계약은 보통 주식 100주를 의미하므로, 기초주식 노출(노셔널) 은 크다.
  • 하지만 그가 실제로 낸 돈(프리미엄)은 약 920만 달러다. 손실의 상한도 이 프리미엄이다.
  • 그럼에도 일부 미디어는 13F의 기초주식 수 × 당시 주가를 곧바로 “9억 1,200만 달러어치 베팅”이라고 보도했다.

CFA 레벨 2 파생 파트를 떠올려 보면, 노셔널(notional) 과 지불한 프리미엄/위험액을 혼동한典型적인 사례다.
노셔널이 크다고 해서, 그만큼 현금이 실제로 들어가 있거나 손실 가능성이 그만큼이라는 뜻은 아니다.

여기서도 13F의 한계를 제대로 이해하지 못한 채, “숫자가 커 보이는 방향으로” 해석이 진행됐다.
버리는 “내가 번 돈도, 쓴 돈도 제대로 모르는 상태에서 AI·데이터 사이언스를 말한다”는 점을 조롱 섞인 어조로 지적한다.

6. 플라이휠인가, 라운드트리핑인가: AI 머니머신의 매출 구조

블룸버그가 그린 “How Nvidia and OpenAI Fuel the AI Money Machine” 다이어그램은 언뜻 보면 멋진 플라이휠처럼 보인다.

  • 엔비디아는 칩을 팔고, 동시에 스타트업·모델 회사에 투자한다.
  • 클라우드 업체는 AI 회사 지분을 들고, AI 회사는 그 돈으로 다시 클라우드를 산다.
  • 여러 스타트업과 파트너십·지분스왑·장기 약정이 복잡하게 얽혀 있다.

버리의 해석은 정반대다.

이 그림에 나오는 거의 모든 회사의 매출 인식 방식이 수상하다.
진짜 모든 ‘주고받기’를 다 그리면 차트는 읽을 수조차 없을 것이다.
미래에는 이 그림을 플라이휠이 아니라 사기의 지도로 보게 될 것이다.

핵심은 한 줄이다.

“True end demand is ridiculously small. Almost all customers are funded by their dealers.”

여기서 말하는 “딜러가 고객을 펀딩한다”는 건, 회계 용어로 치면 벤더 파이낸싱(vendor financing)·관련당사자 거래에 가깝다.

  • 대형 칩/클라우드 업체가 스타트업에 지분 투자·대출·크레딧을 제공하고,
  • 그 스타트업은 그 돈으로 다시 동일 벤더의 GPU·클라우드 리소스를 산다.

형식상으로는 “외부 고객에게 매출 인식”이지만, 실질적으로는 자기 자본을 한 바퀴 돌려며 매출과 성장률을 키우는 구조가 된다.
과거 통신장비·태양광·석유서비스 사이클에서 봤던 것과 비슷한 패턴이다.
AI 인프라·서비스 매출의 일부가 이런 식으로 부풀려져 있다면, 지금의 성장률·마진은 사이클 꼭지에서만 잠깐 가능한 숫자일 수 있다.

7. 엔비디아의 SBC와 오너 이닝스

마지막으로 버리는 2018년 이후 엔비디아의 숫자를 다시 짚는다.

  • 2018년 이후 누적 순이익: 약 2,050억 달러
  • 같은 기간 자유현금흐름(FCF): 약 1,880억 달러
  • 주식기반보상(SBC) 장부상 비용: 205억 달러
  • 자사주 매입에 쓴 돈: 1,125억 달러
  • 그런데도 주식 수는 4,700만 주 증가

버리의 결론은 이렇다.

SBC로 생긴 희석을 막으려고 1,125억 달러를 태웠는데도, 발행 주식 수는 오히려 늘었다.
진짜 SBC 비용은 205억이 아니라 1,125억이다.
이것까지 감안하면, 오너 이닝스(주주 몫 이익)는 절반 가까이 줄어든다.

버핏이 말하는 “owner earnings”를 떠올려 보면 계산은 더 직관적이다.

Owner earnings ≒ 순이익
+ 감가상각 등 비현금 비용
− 유지보수 CAPEX
− 실질 SBC 비용(= 희석을 상쇄하기 위한 자사주 매입액)

엔비디아의 경우, 장부상의 SBC 비용(205억)보다 희석을 되돌리기 위해 실제로 투입한 현금(1,125억) 이 훨씬 크다.
이 차이를 반영하면, 겉으로 보이는 EPS·FCF에 비해 주주에게 남는 “진짜 경제적 이익”은 훨씬 적다.
장부상 이익과 현금흐름은 화려하지만, 그 상당 부분이 실질적으로는 내부자 보상과 희석 상쇄에 쓰이고 있다는 얘기다.

8. 버리가 쌓아 올리는 하나의 서사

여기까지를 한 줄로 요약하면 이렇다.

  1. 정보 리딩의 부실
    • 13F, 옵션, 매출 인식 구조를 제대로 이해하지 못한 채 서사만 키운다.
  2. 이익의 과대 계상
    • 감가상각 기간 연장, 내용연수와 경제적 가치의 혼동.
  3. 투자의 과열
    • CAPEX−Dep / GDP 지표가 과거 대형 버블과 비슷한 수준으로 치솟아 있다.
  4. 수요의 과장
    • 벤더가 고객을 자금으로 떠받치는 라운드트리핑 구조.
  5. 현금의 향방
    • 막대한 이익 대부분이 SBC·자사주 매입으로 순환하며, 실질 오너 이닝스는 생각보다 훨씬 작다.

버리는 이 모든 조각을 통해,
“AI·데이터센터 슈퍼사이클”이라는 멋진 스토리 뒤에 숨어 있는 버블의 얼굴을 그려내고 있다.

9. 숫자 뒤에 있는 세대와 심리

여기서부터는, 버리의 숫자를 잠시 내려놓고 내가 따로 정리해 둔 메모를 바탕으로 쓴다.
숫자 위에 올라탄 버블마다, 결국은 비슷한 인간의 패턴이 반복된다.

9-1. 좀비 AI 스타트업과 “AI 국수”

AI 버블의 하단에는, 매출도 없는 AI 스타트업들이 깔려 있다.

  • 화려한 데모와 “AI Copilot for X”라는 슬로건만 있을 뿐,
    지속 가능한 수익 모델은 없다.
  • 하이퍼스케일러의 크레딧, VC 자금, 저금리 유동성 위에 서 있다.
  • 자금줄이 막히면 한 분기도 버티지 못할 회사들이 대부분이다.

닷컴 버블 때 “인터넷만 붙이면 상한가”였다면,
지금은 그 자리에 “AI” 두 글자가 올라와 있다.
실체는 국수인데, 이름만 “AI 국수”로 바뀐 셈이다.

9-2. 매를 모르는 세대가 만드는 버블

내가 시장을 보면서 느낀 건 이렇다.

  • 큰 매를 직접 맞아본 적 없는 세대는,
    시장의 추락을 책에서만 배웠다.
  • 그래서 처음 겪는 급락을 “때찌” 정도로만 느낀다.
  • 몇 번의 조정과 반등을 거치면서,
    “봐라, 역시 다시 오른다”는 경험이 쌓인다.
  • 그 경험이 쌓일수록, 진짜 붕괴 신호는 경고가 아니라 또 하나의 ‘매수 기회’ 로 보인다.

결국 버블 말기에 가장 먼저 깔리는 사람들은:

  • 거품이 거의 꼭대기까지 올라온 후에야 뛰어든 사람들,
  • “아직 나는 못 먹었으니, 이번 한 번만 더”를 외치는 사람들이다.

9-3. 아틀라스와 바위, 그리고 시산혈하

버블을 하나의 거대한 바위라고 생각해 보자.

  • 처음에는 소수의 큰손(아틀라스)이 바위를 밀어 올린다.
  • 점점 더 많은 개미 투자자들이 달라붙어 같이 민다.
  • 어느 순간부터는 중력을 거스르는 불가능한 작업이지만,
    모두가 취해 있어서 그것을 잊는다.

그러다가:

  • 작은 균열 하나,
  • 몇몇 큰손의 이탈,
  • 유동성의 미세한 변화가 생기면,

바위는 더 이상 버티지 못하고 굴러내려오기 시작한다.

내려올 때의 힘은 올라갈 때보다 몇 배나 크다.
중간중간 “여기가 바닥이겠지” 싶은 지점을 계속 부수며 내려간다.

역사 속 버블마다, 그 바위 아래에는 항상 시산혈하(屍山血河) 가 남았다.
시체가 산처럼 쌓이고, 피가 강물처럼 흐르는 그림이다.

10. 그래서 나는 어떻게 할 것인가

버리의 트윗은 장부 위에서 버블의 구조를 해부한다.
앞에서 정리한 내 메모는 그 버블이 어떤 세대와 심리 위에 서 있는지를 보여준다.

남는 질문은 하나다.

이걸 알고도 나는 어디에 서 있을 것인가?

나는 개인적으로, 이번 AI·데이터센터 사이클을 막을 수 있는 종류의 위험이라고 보지 않는다.

  • 감가상각과 CAPEX는 이미 반영돼 있고,
  • 하이퍼스케일러와 엔비디아는 거대한 정치·산업 이해관계 한복판에 서 있다.
  • AI 시스템은 금융·국방·인프라 곳곳에 배치되고 있고,
  • 이를 되돌릴 정치적·사회적 의지는 거의 없다.

그렇다면 남는 선택지는 두 가지뿐이다.

  1. 바위를 함께 밀면서 꼭대기 근처에서 얼마나 더 먹을지 고민하는 쪽
  2. “적당히 먹었으면, 바위 밑에서 벗어나자”를 선택하는 쪽

나는 후자를 택하기로 했다.

시장에 남아 있다 보면:

  • 조그만 조정도 다 “때찌”로 보이고,
  • 아직 못 먹은 몫이 아쉬워 다시 들어가고 싶어진다.
  • 결국은 바위가 굴러내릴 때 같이 깔릴 확률을 스스로 키우게 된다.

버리는 숫자로, 나는 경험과 서사로 같은 말을 하고 있다고 느낀다.

영원한 버블은 없다.
다만, 언제 터질지 모를 뿐이다.
타이밍을 맞추려 하지 말고,
바위가 굴러올 때 그 아래에 서 있지 않는 것을 선택하라.

11. 맺음말

AI 기술 자체는 분명 인류에게 큰 변화를 가져올 것이다.
그러나 지금 시장에서 거래되는 것은 기술 그 자체가 아니라,
그 기술 위에 얹힌 숫자의 환상과 세대의 욕망이다.

마이클 버리는 그 환상을 회계와 데이터로 찢어 보여주고 있고,
나는 그 뒤에 있는 인간의 패턴을 최대한 차분하게 바라보려고 한다.

이 두 축을 곱씹어 보면,
이번 사이클에서 우리가 고민해야 할 질문은 “AI가 세상을 얼마나 바꿀까?”가 아니라,

나는 이 거대한 바위와 어느 정도 거리를 두고 서 있을 것인가?

인 것 같다.

그 거리는 각자의 형편과 성향에 따라 다르겠지만,
적어도 나는, 이번에는 조금 더 멀리 떨어져 서 있으려고 한다.