참세상

이른바 ‘하이퍼스케일러’(hyperscalers, 초대형 규모의 데이터센터와 클라우드 인프라를 운영하는 글로벌 기술 기업들)와 거대 기술 기업들은 인공지능 데이터센터와 반도체 칩 등에 대한 설비투자를 계속해서 쏟아붓고 있다. 그러나 지금까지 인공지능 관련 투자의 증가는 역사적 기준에서 보면 특별히 큰 수준은 아니다. 국제결제은행(BIS)의 한 연구에 따르면, 인공지능 투자는 미국 GDP의 약 1% 수준으로, 이는 2010년대 중반 미국의 셰일 붐과 비슷한 규모이며 1990년대 닷컴 붐 시기의 정보기술 투자 증가의 절반 정도에 해당한다. 1980년대 일본에서 나타난 상업용 부동산 투자 붐과 2010년대 호주에서 경험한 광업 투자 붐은 GDP 대비 규모가 이보다 다섯 배 이상 컸다.

아직 19세기 철도 투기 열풍에 이를 정도는 아니지만, 그 방향으로 가고 있는 것은 분명하다.

다른 정보기술 장비와 소프트웨어에 대한 투자를 포함한 전체 정보기술 관련 투자는 GDP의 5%까지 늘어났으며, 이는 2000년 닷컴 붐이 절정에 달했을 당시의 이전 최고치를 넘어선 수준이다.

인공지능 관련 투자는 여러 형태로 나타난다. 가장 직접적인 형태는 데이터센터에 대한 지출이다. 데이터센터는 인공지능 응용과 서비스를 학습시키고, 배포하고, 제공하는 데 필요한 특정 정보기술 인프라를 수용한다. 이런 지출에는 물리적 시설을 건설하는 비용뿐 아니라, 서버와 네트워크 장비를 포함해 운영에 필요한 정보기술 장비와 기타 전기 설비에 대한 투자도 포함된다.

지금까지의 인공지능 투자 붐은, 정보기술 제품을 사용하는 기업들의 지출이 거의 전부였던 닷컴 붐과는 달리, 정보기술을 생산하는 기업들이 주도해 왔다. 그러나 이 양상도 변하고 있다. 데이터센터를 넘어, 인공지능 관련 투자는 이러한 시스템을 구동하는 특수 칩과 하드웨어를 생산하는 정보기술 제조 시설로도 확장되고 있다. 나아가 인공지능의 발전은 더 폭넓은 정보기술 투자도 촉발할 수 있다. 예를 들어, 인공지능이 기업들로 하여금 컴퓨터 하드웨어를 업그레이드하거나 새로운 소프트웨어를 구매하도록 유도할 수 있다.

이처럼 인공지능 관련 투자는 미국 경제 성장의 중요한 동력으로 떠올랐다. 2022년 이전에는 거의 기여가 없었지만, 이후 3년 동안 반도체 제조 시설과 데이터센터에 대한 지출은 평균적으로 GDP 성장률에 0.4%p를 더했다.

미국의 데이터센터는 2030년까지 미국 전체 전력망 사용량의 거의 10%를 소비할 것으로 전망된다. 이는 중국이 도달할 것으로 예상되는 비중의 네 배에 해당한다. 미국은 전 세계 데이터센터의 약 절반을 보유하고 있지만, 전 세계 인구에서 차지하는 비중은 4%에 불과하다.

미국의 제조업 활동이 여전히 부진한 가운데, 미국 경제 전체에서 차지하는 IT 투자의 비중은 2001년 이후 가장 높은 수준으로 급증했다. 이 IT 투자 확대는 전체 기업 투자와 경제 활동에 큰 활력을 불어넣고 있다. 이러한 IT 투자 급증은 미국에 집중돼 있지만, 동시에 전 세계적으로도 긍정적인 파급 효과를 낳고 있으며, 특히 아시아의 기술 수출에 두드러진 영향을 미치고 있다.

기업들이 인공지능 활용을 위해 장비와 소프트웨어에 지출하는 비용까지 포함한 전체 IT 투자는 최근 분기들에서 GDP 성장의 거의 절반을 차지했다. 이는 트럼프의 무역 관세가 성장에 미친 부정적 영향을 완화하는 데 기여했다. 데이터센터에 대한 연간 지출만 보더라도, 향후 5년 동안 1천억 달러에서 2천250억 달러 사이로 증가할 수 있다. 이렇게 되면 데이터센터 지출만으로도 GDP 대비 비중이 현재의 0.5%에서 0.8~1.3% 수준으로 올라가게 된다.

금융기관들의 인공지능 주식 붐에 대한 열기는 거의 식지 않았다. 엔비디아, 마이크로소프트, 아마존은 함께 챗지피티를 설계한 오픈AI에 600억 달러를 투자할 계획을 세우고 있다. 아마존은 단독으로 500억 달러를 투자하는 방안도 검토하고 있으며, 유럽의 소프트뱅크는 추가로 300억 달러를 투자할 계획이다. 한편 오픈AI는 중동 지역의 투자자들로부터 500억 달러를 유치하려 하고 있다.

현재 인공지능 투자 붐을 주도하는 기업들은 역사적으로 다른 기업들에 비해 부채 비율이 훨씬 낮은 방식으로 운영해 왔다. 이들은 대신 높은 수익성을 바탕으로 투자에 필요한 현금흐름을 자체적으로 창출해 왔다. 그러나 이들 기업은 최근 설비투자를 크게 늘렸으며, 투자 규모는 절대적인 수준에서도, 매출 대비 비중에서도 모두 증가했다. 그 결과 이제는 투자 규모 자체가 현금흐름을 앞지르고 있다.

부채 조달이 점점 더 일반화되면서 부채의존도는 높아지고 있다. 여기에는 수익이 기대만큼 실현되지 않거나 금융 여건이 긴축될 경우 거품이 붕괴할 위험이 존재한다. 더욱이 인공지능 투자에서 발생하는 수익성은 반도체 칩의 잦은 감가상각에 매우 민감하다. 이는 이익률을 압박하고, 그 결과 추가적인 부채 조달을 필요로 하게 만든다.

전통적인 은행권 바깥에 있는 사모 신용 펀드(private credit fund)가 인공지능 관련 부문에 제공하는 대출도 빠르게 늘어났다. 그 규모는 현재 2천억 달러를 넘었으며, 전체 대출 잔액에서 차지하는 비중도 1% 미만에서 거의 8%까지 상승했다. 이런 비규제 자금원에서 나온 대출은 이번 10년이 끝날 무렵까지 세 배로 늘어날 수 있다. 또한 인공지능과 관련된 핵심 기업들 가운데 상당수는 아직 주식시장에 상장돼 있지 않다. 이들의 부채 차입은 닷컴 붐 시기에는 보지 못했던 결과를 낳을 수 있다.

오픈AI는 인공지능 경쟁에서 선두 주자로 여겨진다. 이 스타트업은 2022년 챗지피티를 출시한 이후 주간 활성 이용자 수 8억 명을 모았다. 이는 페이스북의 모회사인 메타 플랫폼스와 구글의 모회사인 알파벳이 개발한 경쟁 인공지능 서비스의 이용자 수를 두 배 이상 웃도는 규모다. 그러나 경쟁에서 살아남는 데 드는 비용은 엄청나게 커지고 있다.

오픈AI는 현재 1.9기가와트 수준인 연산 능력을 향후 8년 동안 36기가와트까지 늘릴 계획이다. 이를 위해 데이터센터를 건설하고 최첨단 반도체 칩을 구매하는 일련의 계약을 체결했으며, 그 결과 총 1조 4천억 달러에 이르는 부채와 채무를 떠안게 됐다. 알파벳이나 메타 같은 더 큰 경쟁사들은 연간 수천억 달러를 벌어들이는 기존 사업을 보유하고 있어 그 수익을 투자에 활용할 수 있다. 반면 오픈AI는 후원자들이 계속해서 자금을 대줄 의지가 있는 동안에만 생존할 수 있는 처지다.

오픈AI는 2015년 이후 600억 달러가 넘는 자금을 조달했다. 이 가운데에는 지난해 소프트뱅크가 주도한 투자 라운드에서 조달한 410억 달러도 포함되며, 이는 지금까지 기록된 투자 라운드 가운데 최대 규모였다. 그러나 오픈AI는 올해 안에 그 자금의 마지막까지 소진할 것으로 보인다. 수익성을 확보하기까지 아직 몇 년이 더 필요한 상황에서, 투자자들이 이 거대한 적자 사업을 계속 떠받칠 의지가 있는지가 핵심 문제로 떠올랐다.

현재 오픈AI는 올해 회계에서 200억 달러 규모의 재정 공백에 직면해 있다. 엔비디아, 오라클, 코어위브 등을 포함한 공급업체들과 체결한 ‘지금 사용하고 나중에 지불하는’ 계약들이 만기를 맞기 시작했기 때문이다. 이로 인해 이 스타트업은 미래를 확보하기 위해 자금력이 막강한 새로운 투자자들을 시급히 찾아야 하는 압박에 놓였다.

올해는 오픈AI에게 결정적인 해가 될 수 있다. 매출이 급증하는 비용의 일부에 불과한 상황에서, 재정상의 구멍은 향후 2년 동안 약 1천300억 달러까지 확대될 전망이다. 오픈AI는 1천억 달러 규모의 기업공개(IPO)를 검토하고 있다. 이는 지금까지 최대였던 기업공개 기록, 즉 2019년 사우디 아람코(Saudi Aramco)가 294억 달러 규모로 상장했을 당시의 세 배가 넘는 규모다. 당시 사우디 아람코는 연간 1조 달러가 넘는 석유 수익을 올리고 있었다.

따라서 2026년에도 인공지능 거품 붕괴 가능성은 여전히 현실적인 시나리오로 남아 있다. 과거의 투자 붐이 붕괴했을 때마다 미국의 실질 GDP 성장률은 평균적으로 약 1%p 감소했다. BIS는 이렇게 설명한다. “만약 인공지능 투자 감소가 상당한 주식시장 조정과 함께 나타난다면, 부정적 파급 효과는 과거의 투자 붐이 시사하는 것보다 더 클 수 있다. 투자자들은 인공지능 기업에 노출되기 위해 미국 주식을 선호해 왔고, 숨겨진 부채 의존도는 신용시장으로의 파급을 초래할 수 있다. 전반적으로 인공지능이 경제 성장에 지속적인 상승 효과를 제공할 가능성은 있지만, 그 잠재력이 실제로 실현될지는 아직 알 수 없다.”

IMF의 전 수석 이코노미스트인 기타 고피나스(Gita Gopinath)는 닷컴 붐을 끝냈던 수준과 맞먹는 인공지능 주식시장 붕괴가 발생할 경우, 미국 가계 자산 약 20조 달러와 해외에서 추가로 15조 달러가 사라질 것이라고 계산했다. 이는 소비 지출을 질식시키고 세계적 경기침체를 유발하기에 충분한 규모다. IMF 역시 같은 견해를 갖고 있다. IMF는 인공지능 기업들이 현재의 높은 평가에 상응하는 수익을 내지 못할 수 있다고 우려한다. 인공지능 주식 가치가 중간 정도로만 조정돼도 세계 경제 성장률은 0.4퍼센트 감소할 수 있다. IMF는 이렇게 덧붙인다. “총요소생산성 증가가 예상보다 낮고, 주식시장에서 더 큰 폭의 조정이 함께 나타날 경우, 세계 생산 감소는 더욱 확대될 수 있으며, 그 영향은 미국과 아시아처럼 기술 산업 비중이 높은 지역에 집중될 것이다.”

그러나 설령 인공지능 거품이 붕괴해 미국 경제가 경기침체에 빠진다 하더라도, 그 침체는 오래가지 않을 가능성도 있다. 인공지능이 모든 부문에 걸쳐 광범위하게 도입되면서 미국의 생산성 수준에 질적인 도약이 일어날 수 있기 때문이다. 많은 주류 경제학자들은 이런 전망에 낙관적이다.

스탠퍼드대학교 경제학자인 에릭 브린욜프슨(Eric Brynjolfsson)은 인공지능이 이른바 ‘J자 곡선(J-curve)’을 따를 것이라고 예측한다. 즉 기업들이 기술에 대규모로 투자하는 초기 단계에서는 생산성에 미미하거나 심지어 부정적인 영향이 나타나지만, 시간이 지나 보상이 현실화되면 급격한 생산성 상승이 뒤따른다는 것이다. 그리고 그 뒤에 본격적인 호황이 온다. 이와 같은 J자 곡선은 미국 제조업 생산성에서도 관찰된 바 있다. 1980년대 중반 생산성 증가율은 하락했지만, 1991년 경기침체 이후에는 2000년대 중반까지 가파르게 상승했다.

그렇다면 먼저 거품이 붕괴하고, 이어 경기침체가 나타난 뒤, 인공지능 관련 응용을 기반으로 한 회복이 뒤따르는 시나리오가 전개될 수 있다. 이는 19세기 중반 철도 투기 열풍이 붕괴한 이후에 나타났던 전개와도 유사하다. 실제로 이런 관점은 오는 6월 미국 연방준비제도 의장으로 지명된 트럼프의 후보자, 케빈 워시(Kevin Warsh)도 공유하고 있는 듯하다. 워시는 인공지능이 생산성을 크게 끌어올려 결국 “강력한 디플레이션 요인”이 되면서 위기를 타개할 것이라고 본다.

이것이 바로 20세기 오스트리아 출신 경제학자 조지프 슘페터(Joseph Schumpeter)가 처음 제시한 ‘창조적 파괴’ 이론이다. 이 이론은 최근 노벨경제학상(릭스방크상) 수상자인 필리프 아기옹(Philippe Aghion)과 피터 하윗(Peter Howitt)에 의해 다시 주목받고 있다. 이들은 새로운 기술을 갖춘 기업이 빠르게 성장하고, 낡은 기술에 의존한 기존 기업이 쇠퇴하는 속도가 노동생산성 증가와 비례의 상관관계를 가진다고 주장한다. 이는 창조적 파괴가 생산성 향상에 직접적으로 기여하고 있음을 반영할 수 있다는 것이다.

그러나 ‘창조적 파괴’에는 두 가지 측면이 있다. 생산성은 상승하지만, 이는 기존 자본이 파괴된 이후에야 가능하다. 생산성의 어떤 ‘도약’도 노동의 축출을 통해서만 실현될 수 있다. IMF는 선진국 일자리의 60%가 영향을 받을 것으로 본다. 모건스탠리의 이코노미스트들은 유럽의 은행들이 2030년까지 인력을 약 10% 줄일 수 있다고 추산한다. 이 추정은 총 약 212만 명을 고용하고 있는 35개 주요 금융기관을 검토한 결과에 근거한다. 이런 규모의 감원은 향후 5년 동안 약 21만 2천 개의 일자리가 사라진다는 뜻이다. 이미 인공지능 도입이 미국 노동자들의 고용 전망에 타격을 주고 있다는 증거도 나타나고 있다. 스탠퍼드대학교 연구자 세 명이 수행한 한 연구는, 인공지능 혁명이 미국 노동시장에서 특히 초급 노동자들에게 크고 불균형한 영향을 미치기 시작했다는 가설과 부합하는 “초기 단계의 대규모 증거”를 발견했다. 이 연구에 따르면 고객 서비스, 회계, 소프트웨어 개발처럼 인공지능에 가장 많이 노출된 직종에서 일하는 22세에서 25세 사이의 노동자들은 2022년 이후 고용이 13% 감소했다.

인공지능 에이전트가 주도하는 경제도 모습을 드러내고 있다. 소비자용 인공지능 에이전트는 이미 여행 예약을 하거나 소액 구매를 소비자 대신 자율적으로 처리하기 시작했다. 머지않아 이들은 더 복잡한 구매에서도 처음부터 끝까지의 과정을 맡게 될 것이다. 가격과 조건을 협상하고, 배송과 반품을 조율하며, 기계의 속도로 다른 에이전트들과 거래를 수행하게 된다. 2024년 기준 54억 달러 규모였던 전 세계 인공지능 에이전트 시장은 2034년까지 2천360억 달러에 이를 것으로 전망된다.

기업의 입장에서 보면, 이는 고객 가운데 점점 더 많은 비중이 더 이상 인간이 아니라는 뜻이다. 고객은 개인을 대신해 행동하는 에이전트가 되고, 이들은 판매자, 물류 제공자, 결제 처리자를 대표하는 다른 에이전트들과 상호작용하게 된다. 결국 상업적 공급망의 상당 부분이 에이전트 대 에이전트 방식으로 운영될 수도 있다.

그러나 역사적으로 기술의 영향에는 또 다른 측면이 존재해 왔다. 기술 변화는 역사 전반에 걸쳐 고용 증가의 가장 중요한 동력이었다. 오늘날 미국 노동자의 약 60%는 1940년에는 존재하지 않았던 직업에 종사하고 있다. 1840년대 프리드리히 엥겔스는 기계화가 일자리를 없앤다고 주장했지만, 동시에 새로운 산업 부문에서 새로운 일자리를 만들어낸다고도 보았다. 1850년대 마르크스는 창조적 파괴의 이 두 측면을 더 분명히 설명했다. 그는 이렇게 썼다.

“경제학자들의 낙관주의에 의해 왜곡돼 온 실제 사실은 다음과 같다. 기계에 의해 작업장에서 쫓겨난 노동자들은 노동시장으로 내던져진다. 그들의 존재는 자본주의적 착취에 이용될 수 있는 노동력의 수를 증가시킨다. … 노동계급에 대한 보상으로 묘사돼 온 기계의 효과는, 오히려 가장 끔찍한 재앙이다. … 기계가 어떤 산업 부문에서 노동자의 일부를 해방시키자 마자, 예비 노동자들 역시 새로운 고용 경로로 내몰려 다른 부문에 흡수된다. 그 사이 원래의 희생자들은 과도기 동안 대부분 굶주리고 몰락한다.”(⟪정치경제학 비판을 위한 초고⟫(Grundrisse))

여기서 도출되는 함의는 자동화가 장기간에 걸쳐 불안정한 일자리의 증가와 불평등의 확대를 낳는다는 점이다. 기술 분야의 주류 전문가이자 노벨상 수상자인 다론 아제모을루(Daron Acemoglu) 역시 엥겔스와 마르크스와 유사한 결론에 도달했다. 그는 이렇게 말한다.

“경제학자로서 해야 할 일 가운데 하나는 서로 충돌하는 두 가지 생각을 동시에 머릿속에 붙들어 두는 것이다. 기술이 성장을 만들어낼 수 있다는 사실과, 동시에 대중을 부유하게 만들지 못할 수도 있다는 사실이다. 적어도 오랜 시간 동안은 그렇다. 기술 진보는 인간의 번영을 이끄는 가장 중요한 동력이지만, 우리가 종종 잊는 점은 그 과정이 자동적으로 이루어지지 않는다는 것이다.”

이윤을 위한 자본주의적 생산양식 아래에서는 사회적 필요가 아니라 이윤이 우선되기 때문에 하나의 모순이 발생한다. 따라서 “기술 발전으로 가장 큰 혜택을 얻는 자본과 노동 사이의 투쟁을 수학적으로 모형화하고 계량적으로 이해하는 일은 결코 쉽지 않다.” 실제로 그렇다.

[출처] AI and creative destruction

[번역] 이꽃맘