S&P 500 이익이 전년 대비 51% 성장했으며, 주로 하이퍼스케일러 AI 자본지출(Microsoft, Meta, Oracle, Amazon)이 견인했으나, 애널리스트 합의는 이 순풍이 약해지고 있다고 경고한다.

S&P 500 수익이 수년 만에 가장 강한 성장을 기록했으며, Goldman Sachs는 AI 인프라가 대부분의 공로를 차지할 자격이 있다고 말합니다. 2분기에 주당순이익이 전년 동기 대비 51% 급증했고, 후행 12개월 EPS는 26% 상승했습니다. 이는 지난 30년 동안의 평균 연간 증가율인 약 7%과 비교됩니다. 하지만 문제가 있습니다: 그 가속화의 대부분은 AI 지출, 치솟는 반도체 마진, 그리고 현재 수준에서 지속되지 않을 투자 이득과 연결되어 있습니다. 시장의 다음 단계는 AI가 투자 붐을 생산성 붐으로 바꿀 수 있는지에 달려 있습니다.

**8,000억 달러 규모의 AI 수익 엔진**

Goldman Sachs 미국 주식 최고 전략가 Ben Snider는 2026년 S&P 500 수익 성장의 거의 절반이 AI 관련 투자로 기인한다고 추정합니다. Amazon, Meta Platforms, Alphabet, Microsoft 및 기타 하이퍼스케일러들은 2026년에 약 8,000억 달러를 자본 지출에 사용할 것으로 예상되며, 이는 2025년 대비 94% 증가한 수치입니다.

그 자금은 다른 누군가의 수익이 됩니다. 반도체 제조사는 프로세서를 판매하고, 하드웨어 회사는 데이터센터 장비를 건설하며, 산업 회사는 전력 인프라를 제공하고, 전력 회사는 모든 것을 운영하는 데 필요한 전기를 공급합니다.

Goldman은 하이퍼스케일러 자본 지출이 2027년에 1.2조 달러, 2028년에 1.4조 달러로 증가할 것으로 예상합니다. 하지만 성장률은 임박한 문제를 가립니다: 감가상각입니다. Goldman은 감가상각이 2027년 S&P 500 수익 성장에서 약 5 포인트를 빼앗을 것으로 추정하며, 이는 지속적인 AI 자본 지출로 인한 약 11 포인트의 부스트의 거의 절반입니다. 2028년에는 감가상각이 추가 AI 투자로 인한 수익 기여를 완전히 상쇄할 수 있습니다. 오늘날의 수익 붐을 만든 지출은 결국 그 수익에 역행하기 시작합니다.

**다른 수익 부스터들이 약해지고 있습니다**

AI 인프라가 이익을 부풀리는 유일한 일시적 요인은 아닙니다. 메모리 제조사들은 AI 수요가 공급 제약과 만났기 때문에 역사적 수준의 2배 이상인 약 80%에 가까운 총이익률을 기록하고 있습니다. Goldman은 2027년까지 공급 부족이 계속될 것으로 예상하지만, 마진 확대의 속도가 둔화될 것으로도 예상합니다. 역사적 수익성 수준으로의 복귀는 S&P 500 수익을 약 10% 감소시킬 수 있습니다.

대형 기술 회사들은 또한 2분기에 약 1,500억 달러의 미실현 투자 이득을 기록했습니다. 이는 S&P 500 EPS의 약 12%에 해당합니다. Goldman은 2026년 하반기에 추가 이득을 기대하지만 2027년에는 훨씬 적을 것으로 예상합니다. 그 기여를 완전히 제거하면 2026년 대비 2027년 수익 성장에 약 8 포인트의 하락을 초래합니다.

51%라는 수치는 실제이지만, 지속 가능하지 않습니다.

**AI가 다음 단계를 구현하면 주식은 여전히 상승할 수 있습니다**

Goldman은 수익 붕괴를 예측하지 않습니다. 회사는 2027년 S&P 500 EPS가 415, 2028년이 460이거나 약 11%의 연간 성장을 예측합니다. 또한 금요일 장 마감 당시 약 7,743에 비해 12개월 S&P 500 목표를 8,700으로 유지하고 있으며, 약 14% 상승을 의미합니다.

중요한 점은 Goldman이 더 큰 밸류에이션 배수를 통해 그 수준에 도달하는 것이 아니라는 것입니다. S&P 500의 선행 P/E는 1년 전 23배에서 현재 19배로 하락했으며, 이는 10년 평균과 정확히 일치합니다. Goldman은 단기 배수에서 전통적인 밸류에이션 버블의 증거가 없다고 봅니다. 순환 조정 P/E는 기록의 최고 수준 중 하나 근처에 머물러 있습니다. 1999-2000년 피크 아래이지만 2021년 수준 위입니다.

**앞으로의 길**

AI 붐이 완전히 끝나지는 않았지만, 쉬운 부분은 이미 끝났습니다. 투자자들은 이미 8,000억 달러의 연간 AI 인프라 지출이 기업 수익으로 유입되는 것을 목격했습니다. 더 어려운 질문은 그 지출이 가속을 멈추고 감가상각이 이익을 삭감하기 시작할 때 무슨 일이 일어나는가입니다.

Goldman의 8,700 S&P 목표는 AI의 초기 수익 부스트가 퇴색하면서도 주식이 계속 상승할 수 있음을 나타냅니다. 하지만 이는 또한 다음 단계가 작동해야 함을 의미합니다: AI는 단순히 인프라를 구축하는 회사를 위해 더 많은 수익을 생성하는 것이 아니라 경제 전역에 걸쳐 측정 가능한 생산성 이득을 생성해야 합니다. 투자자들에게 지금 주시해야 할 수치가 바로 그것입니다. AI 회사가 얼마나 지출하는지가 아닙니다. Goldman은 하이퍼스케일링 지출이 2026년에서 2031년 사이에 7.6조 달러에 도달할 수 있다고 추정합니다. 오히려 경제가 궁극적으로 얼마나 많은 이익을 되돌려받는지가 중요합니다.