거대 인프라 구축과 천문학적 설비투자가 수년째 이어지고 있지만 정작 이를 도입해 수익을 내야 할 일반 산업군에서는 실질적인 재무 결실이 확인되지 않고 있습니다. 테크크런치(TechCrunch)가 전한 아폴로 글로벌 매니지먼트(Apollo Global Management)의 2026년 10월 24일 분석 보고서에 따르면, 인공지능 기술이 빅테크 이외의 미국 주류 상장사들에 안겨준 재무적 보상은 사실상 0에 수렴하는 것으로 나타났습니다. 최신 칩 구매와 데이터센터 확장을 주도하는 공급자 진영의 기대와 달리, 기술을 구매해 현업에 적용하는 현장에서는 비용만 누적될 뿐 가시적인 생산성 혁신이 일어나지 않는 기형적 구조가 수면 위로 떠올랐습니다. 이 같은 자본 지출과 실물 수익의 극단적인 분리는 규제 체계와 산업 정책이 인프라 확산 및 안전성 기준 정립에 골몰해온 흐름과도 상충합니다. 미국 정부가 행정명령과 국가표준기술연구원(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크 등을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 모델 확산에 힘을 쏟고 있지만, 비즈니스 현장에서는 기술의 안전 여부를 따지기 전에 기술 자체가 이익을 늘려주지 못한다는 현실적 한계에 부딪혔습니다. 실제로 스탠더드앤드푸어스(S&P) 500 지수 가운데 알파벳(Alphabet), 아마존(Amazon), 애플(Apple), 메타(Meta), 마이크로소프트(Microsoft), 엔비디아(Nvidia), 테슬라(Tesla) 등 매그니피센트 7로 불리는 7개 빅테크를 제외한 나머지 493개 기업의 직원당 매출과 영업이익률은 2022년 이후 제자리걸음을 걷고 있습니다. 지표상 격차는 구체적인 수치에서 더욱 선명하게 드러납니다. 2022년 이후 인플레이션을 조정한 직원당 연간 매출을 비교해보면 S&P 493 기업군은 약 52만 5000달러에서 55만 달러 수준에 머물며 7년째 정체를 면치 못했습니다. 반면 상위 7개 빅테크 기업은 같은 기간 약 55만 달러에서 78만 달러에서 80만 달러 선까지 수직 상승했습니다. 영업이익률 역시 주류 493개 기업이 10퍼센트 안팎에서 횡보하는 사이 빅테크 군은 30퍼센트 수준까지 격차를 벌렸습니다. 거시경제 지표에서도 변화는 감지되지 않아 샌프란시스코 연방준비은행의 가동률 조정 총요소생산성(TFP) 지표 분석에서도 미국 전체 경제 전반에 인공지능이 생산성 성장을 견인한다는 신호는 포착되지 않았습니다. 기술 활용의 극단적 쏠림은 비용 관리 데이터에서도 확인됩니다. 기업 지출 관리 플랫폼 램프(Ramp)의 지표에 따르면 전체 추론 지출의 99.5퍼센트가 상위 10퍼센트 기업에 편중되어 있습니다. 소프트웨어 개발사나 벤처 기업들이 최신 모델의 토큰 비용을 지출하는 반면 대다수 일반 기업은 추론 비용을 생산성 향상 엔진이 아니라 마진을 갉아먹는 비용 센터로 규정하며 지출을 줄이고 있습니다. 아폴로 글로벌 매니지먼트의 토르스텐 슬록 수석 이코노미스트는 기술 자체의 성공 여부는 매그니피센트 7이 아닌 나머지 493개 기업에서 판가름 날 것이라면서도, 현재로서는 기술 분야 밖에서 매출이나 이익률이 개선되고 있다는 증거가 전혀 없다고 짚었습니다. 아울러 계산기와 달리 실제 비즈니스 판단은 기업 문화와 윤리적 맥락에 의존하기에 모델의 단순한 계산 능력만으로는 현장 의사결정을 온전히 대체하기 어렵다고 설명했습니다. 향후 6개월은 거품 논란 속에서 일반 기업의 최고재무책임자(CFO)들이 지갑을 닫고 인공지능 투자 회수율을 재평가하는 분기점이 될 전망입니다. 추가 성능 개선이 실질적인 영업이익으로 이어지지 않는다는 분석이 누적되면서 당장 내년도 예산 수립을 앞둔 비기술 분야 전통 제조·금융·유통 기업의 경영진은 토큰 구매 계약을 보류하거나 축소하는 보수적 결정을 내릴 가능성이 큽니다. 이러한 수요 위축은 상류 인프라 공급망으로 전이되어 연간 수천억 달러를 투입하고 있는 빅테크 기업들의 자본적 지출 계획과 설비투자 지속 가능성에 직접적인 압박을 가할 것으로 보입니다.