지난 1월과 2월 Macro Signposts에서 논의했듯이, 인공지능 기술의 도입 가속화는 전 세계 경제의 여러 섹터를 놀라운 속도로 변화시키고 있습니다. 해당 기사를 작성한 이후, 인공지능과 이를 뒷받침하는 혁신, 부품, 인프라, 에너지 전반에 대한 막대한 수요가 미국의 인플레이션 압력을 높이기 시작했습니다. AI가 국가 안보에 미치는 영향이 확대됨에 따라 이러한 가격 상승 압력은 지속될 가능성이 높습니다.
그러나 중장기적으로는 경제가 AI의 영향에 적응하면서 물가 압력이 완화될 가능성도 있으며, 특히 AI가 창출한 소득이 근로자와 소비자에게 충분히 확산되지 않을 경우 그 가능성은 더욱 커집니다.
AI 투자 가속화
지난 1년 동안 업계 선도 기업들의 새로운 모델은 AI의 성능을 지속적으로 향상시켜 왔습니다. 다양한 성능 테스트에 따르면 앤트로픽의 미토스(Mythos) 모델은 다른 AI 모델들을 앞질렀으며, 여기에는 사이버 공격을 방어하거나 지원하는 능력도 포함됩니다. 이러한 발전이 이란 전쟁 등 지정학적 긴장과 맞물리면서, 많은 기업과 정부의 논의는 효율성과 생산성 향상을 위한 수단으로서의 AI에서 벗어나 대규모 사이버 공격을 포함한 국가 안보 위협에 대응하기 위한 필수 기술로서의 AI로 전환되는 양상을 보이고 있습니다.
한편, 수십 년 만의 최대 규모 글로벌 에너지 공급 충격에도 불구하고 AI 기반 생산성 향상 기대는 자산 가격을 지지하고 있으며, 미국의 AI 도입 및 인프라 투자는 가속화되고 있습니다. 정부 자료(차트 1 참조)에 따르면 이러한 요인들이 복합적으로 작용해 긴박감이 높아지면서 칩, 메모리 카드 및 기타 부품의 수요가 앞당겨졌고 가격은 급등하고 있습니다.
차트 1: 2026년 급등한 컴퓨터 부품 가격
AI 관련 수요는 미국 경제에 단기적으로 긍정적인 영향을 미치고 있으며, 컴퓨터, 메모리, 게임 부품 등 AI 연관 제품의 소비자물가는 상승세를 보이고 있습니다. 또한 이러한 품목들은 연준이 선호하는 인플레이션 지표인 개인소비지출(PCE)에서 차지하는 비중이 상대적으로 높기 때문에, PCE 물가에도 상승 압력이 나타나고 있습니다. 이는 에너지 가격 급등이 여행 서비스 등 핵심 섹터로 파급되는 상황까지 함께 고려해야 하는 연준의 정책 운용을 더욱 어렵게 만듭니다(Macro Signposts, "미국 인플레이션 지표, 두 가지 이야기" 참조). 실제로 시장은 현재 연준이 2027년에 금리를 인상할 가능성을 반영하고 있지만, 이는 당사의 기본 시나리오는 아닙니다.
시장과 연준이 AI의 단기 경제 영향을 다루는 동안, 중기적 영향도 간과해서는 안 됩니다. AI는 가능성의 경계를 확장할 수 있지만, 그 혜택이 경제 전반에 고르게 분배되지는 않을 수 있습니다. 자본과 일부 숙련 노동 분야가 그 이익의 상당 부분을 차지할 가능성이 큽니다.
보다 효율적이고 생산적이며 더 풍요로워질 수 있는 미국 경제에서 그 성과가 근로자에게 돌아가는 몫은 줄어들고, 실질임금이 둔화되는 상황이 지속될 경우, 시간이 지나면서 (정책에 따른 가격 변동 가능성은 존재하더라도) 전반적으로 디스인플레이션 압력으로 이어질 수 있습니다.
실업률이 최선의 기준이 아닌 이유
일부 업계 관계자들에 따르면, AI의 필연적 결과인 구조적 실업률 상승이 발생하지 않더라도 AI로 인한 이익이 자본 소유자들에게 불균형하게 돌아갈 수 있습니다.
한 걸음 물러서 보면, 기술 변화가 대량 실업을 초래할 것이라는 우려는 새로운 것이 아닙니다. John Maynard Keynes는 1930년에 “기술적 실업” 가능성을 경고했으며, 이후 주요 기술 발전 때마다 유사한 예측이 반복적으로 등장했습니다.
그러나 역사적 실증 자료는 기술 발전이 시간이 지남에 따라 실업률을 구조적으로 증가시키지 않았음을 보여줍니다. 1960년 이후 미국의 노동생산성은 거의 4배 증가한 반면, 총 노동시간은 약 2.3배 증가하며 노동 공급 증가세와 대체로 유사한 흐름을 보였습니다(미국 노동통계국(BLS) 자료 기준). 수십 년에 걸친 혁신과 구조 변화 속에서도 미국은 지속적인 대규모 실업을 경험하지는 않았습니다.
그렇다고 기술 변화가 고통 없이 진행된 것은 아닙니다. 특정 산업의 노동이 대체되며 다른 섹터로 재배치가 이루어졌습니다. 예를 들어 2000년대 미국 경제는 제조업에서 서비스업으로의 대규모 재편을 경험했습니다. 인터넷 혁신은 품목 추적, 적시 재고 시스템, 분산된 공급망 커뮤니케이션 개선 등을 통해 중국 및 기타 국가로의 아웃소싱을 더욱 용이하게 했습니다. 또한 기술은 물리적 생산과 설계·관리의 분리를 가능하게 했으며, 무역 경제학자 Richard Baldwin은 이러한 추세를 “2차 분화(second unbundling)”로 정의했습니다.
이러한 변화의 비용은 노동자들에게 매우 현실적인 부담이었습니다. 미국에서는 제조업 고용 감소뿐 아니라 노조 약화와 노동 협상력 저하가 동시에 나타났습니다. MIT 소속 David Autor의 연구에 따르면 일부 집단, 특히 핵심 노동연령대 남성은 노동시장을 이탈하기도 했습니다.
미국 노동소득분배율의 장기 하락
수십 년에 걸쳐 기술 변화의 영향을 측정하는 데 있어 더 유용한 지표는 노동소득분배율이었습니다.
1940년대부터 1980년까지 미국에서는 생산성 증가와 함께 노동소득분배율이 대체로 안정적으로 유지되었습니다. 연구, 인프라, 제조 역량, 원자력 및 우주 기술에 대한 정부 투자가 실물경제로 파급되며 특히 1960년대 생산성 상승을 견인했습니다. 이 시기 기술 발전은 제조업에 이익을 주는 동시에 노동과 대체로 보완적 관계를 유지했습니다. 즉, 노동자들도 성장의 이익을 비교적 안정적으로 공유할 수 있었습니다.
그러나 1980년대 이후 이러한 관계는 약화되었습니다. 기술 발전에 따른 글로벌 생산 및 공급망 확대와 저비용 노동력 활용 증가로 노동소득분배율은 하락세를 보였으며, 특히 2000년대 이후 두드러졌습니다(차트 2 참조). 이러한 추세는 미국뿐만 아니라 세계 각국에서, 순 지표와 총 지표 모두에서 확인됩니다.
차트 2: 장기 하락세를 보이는 미국의 노동소득분배율
이 기간 동안 기술 발전의 혜택은 노동보다 자본, 그리고 저숙련 노동자보다 고숙련 노동자에게 더 크게 돌아갔습니다. 미국 저숙련 노동자의 실질임금은 2000년대 이후 정체되거나 감소했으며(BLS 자료 기준), 이러한 현상은 흔히 ‘숙련 편향적 기술변화'로 설명됩니다.
2000년대에서 보았던 것과 마찬가지로, AI는 일부 섹터와 직종에 더 큰 영향을 미칠 가능성이 높지만 시간이 지나면서 경제는 AI가 수행할 수 없는 업무로 노동을 재배치할 것으로 보입니다. 의료, 교육, 건설과 같은 섹터는 현재 기술적 한계와 인구구조적 수요를 반영해 이미 노동력을 흡수하고 있습니다. 핵심 쟁점은 이러한 노동 재배치가 실질임금이 생산성 증가 속도를 따라갈 수 있는 결과로 이어질지 여부입니다.
노동소득분배율이 특히 취약한 이유
AI의 두 가지 구조적 특징이 노동소득분배율에 대한 리스크를 높이고 있습니다.
첫째, 대체성과 확장성입니다. AI는 높은 확장성을 지니며 과거의 기술 혁신과 비교할 때 노동을 광범위하게 보완하기보다는 대체하거나 제한적으로 보완할 것으로 전망됩니다. 즉, AI는 과거에 노동집약적이었던 업무를 대체하면서 투자의 상대적 비용을 낮출 가능성이 있습니다. 또한 기술 발전과 확산의 속도가 과거보다 훨씬 빨라, 유사한 임금 수준의 새로운 노동집약적 업무가 창출되기 전에 더 큰 규모의 일자리 대체가 발생할 리스크가 커집니다. Eloundou 등의 연구는1 AI에 노출된 업무와 직종을 체계적으로 분석했습니다. 해당 연구에 따르면 미국 전체 노동시장의 약 4~7%는 높은 대체 가능성에 직면해 있으며, 훨씬 더 많은 근로자가 현재 직무에서 적어도 일부 업무의 대체를 경험할 것으로 추정됩니다. 특히 AI 도입 이전에 상대적으로 높은 임금을 지급하던 IT, 전문 서비스, 금융 섹터가 가장 큰 영향을 받는 것으로 나타났습니다. 반면 의료, 개인 서비스, 음식 서비스, 건설과 같이 AI에 대한 노출이 낮은 섹터는 상대적으로 임금 수준도 낮은 경향을 보입니다.
둘째, 하이퍼스케일러의 시장 지배력 확대입니다. AI 도입이 확대됨에 따라 이들 기업은 방대하고 비대칭적인 지식 기반을 축적하고 있습니다. 이는 시장 지배력을 강화하고 창출되는 가치 중 더 큰 비중을 확보할 수 있는 능력을 높일 수 있습니다. 최근 한 AI 개발사가 발표한 연구는2 최종 사용자가 자사 모델을 어떻게 활용하는지를 쉽게 종합·분석할 수 있음을 보여주었습니다. 이 개발사는 워크플로 활용 데이터를 바탕으로 현재 대체되고 있는 실제 업무를 자동화 및 대체 가능성이 높은 최전선 업무 영역에 매핑할 수 있습니다(Eloundou 등이 제시한 바와 같이). 이러한 정보 집중은 소수의 기업이 마진과 이익을 확대할 수 있는 환경을 과거보다 더욱 강화합니다.
노동소득분배율 하락의 광범위한 영향
생산성이 높아지는 동시에 노동소득분배율이 하락하는 상황은 평균적인 생활 수준이 향상되는 대신 소득과 자산의 불평등이 지속적으로 심화될 수 있음을 시사합니다. 역사적 경험에 비추어 볼 때 이는 중위 유권자의 선호가 보다 포퓰리즘적인 정책으로 추가적으로 이동하는 현상과 맞물릴 수 있으며, 자유방임적 규제 접근은 가장 큰 어려움에 직면한 계층을 지원하기 위한 정부 개입 확대에 자리를 내줄 수 있습니다.
정부가 AI에 어떻게 개입할지는 별개의 문제입니다. AI는 이제 20세기 중반의 핵무기 경쟁과 유사한 성격의 국가 안보 핵심 과제로 인식될 수 있습니다. 선도적 AI 기업들은 국가적 대표 기업으로 간주되고 있습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 정책 입안자들은 국가 안보 우선순위와 시장 집중 심화, 노동 재배치, 노동소득분배율 하락이 가져오는 리스크와 비용 사이에서 균형을 맞춰야 할 필요가 있습니다. 특히 유권자들의 압력이 커질 경우 그 중요성은 더욱 커질 수 있습니다. 여론조사와 데이터센터 건설에 대한 반대 움직임에서는 AI에 대한 반발의 징후도 나타나고 있습니다.
투자자 입장에서는 불확실성이 확대된 현 시점에서 회복탄력성을 강화하는 전략에 주목할 필요가 있습니다. 이는 분산 투자 확대, 유연성 확대, 집중도 감소, 그리고 액티브 운용의 중요성이 더욱 커지고 있음을 의미합니다. 일각에서는 투자 수요와 생산성 증가에 힘입어 AI가 자연금리, 즉 중앙은행들이 r*라 부르는 중립금리를 끌어올리고 있으며 앞으로도 상승 압력을 가할 것이라고 주장합니다.
그러나 이에 대해서는 확신하기 어렵습니다. 불확실성이 커진 노동시장 재편으로 인해 저축 수요가 늘어날 경우, AI 인프라를 비롯한 투자 수요 증가 효과를 일부 상쇄할 수 있기 때문입니다. 자연금리 측정에 관한 영향력 있는 2003년 논문의 저자인 John Williams 뉴욕 연준 총재가 최근 지적했듯이, 역사적으로 노동소득분배율을 낮춰온 요인들은 자연금리 하락과 함께 나타나는 경우가 많았습니다. 또한 불평등 심화는 r* 하락과도 연관이 있는 것으로 연구되었습니다.
1 Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, Daniel Rock. "GPTs are GPTs: An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models." arXiv.org paper 2303.10130(2023년 8월 개정). ↩
2 Maxim Massenkoff와 Peter McCrory. "Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence." Anthropic Economic Research (2026년 3월). ↩
