최근 K자형 경제가 담론을 장악하고 있지만, AI가 생산성에 미치는 영향을 둘러싼 논란 속에서 J곡선도 논의에 돌입하고 있다.
곡선은 AI와 같은 범용 기술이 즉각적인 이익을 창출하지 못한다는 생각을 나타냅니다. 대신 대규모 투자가 먼저 이루어지기 때문에 초기 이익이 모호해집니다. 이러한 초기 하락 후에야 생산성이 실제로 상승하여 J자 형태가 됩니다. 그러나 일부 사람들에게는 변화가 일어나고 있는지가 아직 명확하지 않습니다.
Apollo 수석 경제학자 Torsten Slok은 PC 혁명에 대한 Robert Solow의 유명한 인용문을 떠올리며 “AI는 들어오는 거시경제 데이터를 제외한 모든 곳에 존재합니다”라고 농담했습니다. Slok은 고용, 생산성 및 인플레이션 통계가 아직 신기술의 징후를 보이지 않는다고 덧붙였습니다. 한편, “Magnificent 7” 이외의 S&P 500 기업에 대한 이익 마진과 수익 예측 역시 AI가 작동하고 있다는 증거가 부족합니다.
그는 토요일에 작성한 메모에서 “AI가 매크로 데이터에 나타나는 데 시간이 걸리는 AI에 대한 J-곡선 효과가 있을 수 있습니다. 아닐 수도 있습니다”라고 썼습니다.
그러나 파이낸셜 타임즈의 “AI 생산성 도약이 마침내 가시화됐다”라는 특집에서 경제학자 에릭 브린욜프슨(Erik Brynjolfsson)은 노동통계국의 최신 고용 보고서를 “마침내 안개가 걷힐 수 있다”는 증거로 지적했습니다.
수요일 보고서는 2025년 일자리 증가 수치를 당초 584,000건과 2024년 146만 건에서 181,000건으로 수정했습니다.
경제가 건전한 속도로 계속 확장하고 지난해 4분기 GDP가 3.7% 증가한 등 소수의 근로자를 추가했다는 점을 고려하면 이는 생산성 증가를 의미합니다.
Brynjolfsson은 자신의 분석에 따르면 미국의 생산성은 2025년에 약 2.7% 증가했으며 이는 지난 10년 동안 보인 연간 평균 1.4%의 거의 두 배에 달하는 수치입니다.
그는 “업데이트된 2025년 미국 데이터에 따르면 우리는 이제 투자 단계에서 이전 노력이 측정 가능한 생산량으로 나타나기 시작하는 수확 단계로 이동하고 있음을 시사합니다”라고 말했습니다.
ChatGPT가 전 세계를 강타하기 전부터 AI를 연구해 온 스탠포드 대학의 디지털 경제 연구소 소장인 Brynjolfsson은 지난해 AI가 신입 직원, 특히 AI에 많이 노출된 직업의 22~25세 근로자에게 불균형적으로 영향을 미친다는 최초의 연구를 발표했습니다.
그는 생산성의 장기적인 추세를 확인하려면 몇 차례 더 지속적인 성장이 필요하며 지정학적 또는 금전적 문제가 진전을 상쇄할 수 있다고 경고했습니다.
그러나 많은 기업이 여전히 AI를 최소한으로 사용하고 있지만 Brynjolfsson은 AI 에이전트로 엔드투엔드 워크플로를 자동화하여 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 작업을 완료하는 “소규모 고급 사용자 집단”을 발견했다고 말했습니다.
그는 파이낸셜 타임즈에 “우리는 AI 실험 시대에서 구조적 유용성 시대로 전환하고 있다”고 썼습니다. “이제 우리는 AI의 정확한 메커니즘을 이해하는 데 집중해야 합니다. 생산성의 부활은 단순히 AI의 힘을 나타내는 지표가 아닙니다. 앞으로의 경제 변화에 집중하라는 경종입니다.”
정보통신기술(ICT) 산업을 살펴보면 다른 사람들도 AI가 생산성을 향상시키고 있다는 분명한 징후를 보고 있습니다.
캐피털 이코노믹스(Capital Economics)의 북미 부경제학자 스티븐 브라운(Stephen Brown)은 이달 초 메모에서 고용 감소에도 불구하고 3분기 ICT 생산량이 증가했다고 밝혔다.
이전의 급여 삭감은 대유행 기간 동안 과도한 고용으로 인해 발생했을 가능성이 높지만 ICT 부문이 호황을 누리는 동안에도 삭감은 계속되었다고 덧붙였습니다.
브라운은 “이 모든 것은 AI가 생산성 향상에 큰 기여를 하고 있음을 의미한다”고 말했다.
