Morgan Stanley 보고서는 2030년까지 U.S.가 AI 인프라 자본지출에서 유럽 전체를 합친 것의 20배를 지출할 것이라고 경고했다.

Seth Carpenter가 진행한 최근 'Thoughts on the Market' 라운드테이블에서는 AI 경제를 형성하는 두 가지 주요 현실이 강조되었다: 단 7개의 미국 하이퍼스케일러들이 유럽 전체보다 AI에 20배 더 많은 지출을 계획 중이며, AI가 고용에 미치는 광범위한 영향은 2029년 이후에야 나타날 수 있다.

유럽의 계획된 총 AI 투자는 단 7개의 미국 하이퍼스케일러의 투자의 "20분의 1 수준이다." 이러한 비교는 미국의 클라우드와 플랫폼 대기업들의 작은 클러스터만으로도 전체 유럽 연합이 약속하는 것을 훨씬 초과함을 보여준다. 이러한 격차는 구조적 요인을 반영한다. 유럽의 AI 환경은 "매우 분산되어 있고 일반적으로 매우 작으며," 미국 하이퍼스케일러와 맞먹을 수 있는 재정 능력을 갖춘 단일 국가의 챔피언이 없다. 유럽의 핵심 경제인 독일과 프랑스는 아직 의미 있는 투자 움직임을 보이지 못했다.

미국의 우위는 깊이가 있다. 정보 부문의 미국 GDP 기여도는 2023년 4분기 $1,535.9 십억에서 2026년 1분기 $1,787.0 십억으로 증가했다. 더욱 중요하게도, 정보 부문의 기업 이익은 2022년 4분기 $197.2 십억에서 2026년 1분기 $352.5 십억으로 증가했다—이는 하이퍼스케일러 자본 지출을 자금 조달하는 이익 풀이다. 미국의 민간 총투자는 변동성이 높았던 2025년 이후 2026년 1분기에 7.9%로 회복되었으며, 모멘텀이 가속화되고 있다: TSMC는 미국 제조 능력을 확장하기 위해 추가로 $100 십억을 약속하고 있어서, 미국의 총 약속을 $265 십억으로 끌어올렸으며, Alphabet은 AI 데이터 센터를 위해 9.6 GW의 전력을 임차했다.

고용 측면에서, 발언자들은 단기 생산성 증가에 대한 기대에 반박했다. AI로 인한 노동 시장 재구조화는 "매우 제한적이며" "AI 노출도가 높은 직종"에만 국한되어 있다. 비기술 부문으로의 광범위한 확산은 현재 구축이 완료될 경우 2029년 이후로 예상된다. 구축 자체는 인프라 단계에 있는 "3~4년의 슈퍼 사이클"이다. 칩, 전력, 냉각, 상호 연결을 통해 흐르는 자본은 응용 계층이 의료, 물류, 금융 부문의 임금 구조와 인력 계획을 의미 있게 재구성하기 전에 배치되어야 한다.

투자자들을 위한 교훈은 명확하다: 현재의 AI 붐은 여전히 미국 주도의 인프라 이야기이다. 미국의 하이퍼스케일러들은 기초 인프라에 막대한 자본을 투입하고 있는 반면 유럽은 뒤처지고 있다. 의미 있는 경제적 보상은 수년이 걸릴 것이다. 유럽이 격차를 좁히려면 독일과 프랑스가 AI 인프라에 상당히 더 많은 자본을 투입해야 한다.