미국 기업들은 그 어느 때보다 인공 지능(AI)에 대해 이야기하고 있지만 Goldman Sachs의 새로운 분석에 따르면 이사회의 과장된 주장과 거시 경제 현실 사이의 극명한 차이가 드러납니다.
미국의 수석 이코노미스트인 로니 워커(Ronnie Walker)는 4분기 실적을 분석한 연구 노트에서 AI에 대한 논의가 본질적으로 강한 분기였던 점을 완전히 무색하게 했으며, 핵심 기업 수익(에너지 부문 제외)이 전년 대비 4.6% 견고한 성장을 기록했다고 지적했습니다. 이러한 시장의 열광 속에서 Walker는 “우리는 아직 생산성과 경제 전반의 AI 채택 사이에 중요한 관계를 찾지 못했습니다”라고 썼습니다. 그러나 데이터는 더 큰 일이 일어날 것이라는 실질적인 힌트를 보여줍니다. 두 가지 특정 현지화된 사용 사례에서 보고된 평균 생산성 이득은 약 30%입니다.
워커의 분석은 경제를 집어삼키는 AI에 대한 여러 종말론적 바이러스 에세이가 실제 주식 시장 변동성으로 바뀌면서 월스트리트(및 많은 소매 거래자의 지갑)를 뒤흔든 논쟁에 실질적인 실체를 추가합니다. AI 임원 Matt Shumer와 Substack CFO Citrini Research는 AI가 많은 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 빨리 사무직 업무를 수행할 수 있을 것이라고 경고했습니다. Microsoft의 Mustafa Suleyman(“전부는 아니더라도 대부분의 전문적인 업무에서 인간 수준의 성과”가 자동화될 것입니다), Amazon의 Andy Jassy(“많은 사람이 필요하지 않을 것입니다”), JPMorgan의 Jamie Dimon(“지금은 그것에 대해 생각해야 할 때입니다”)을 포함한 최고 경영진이 합창에 목소리를 더했습니다.
아폴로 글로벌 매니지먼트(Apollo Global Management)의 영향력 있는 수석 이코노미스트 토스텐 슬록(Torsten Slok)은 토요일 자신의 데일리 스파크(Daily Spark)에서 “최근 몇 주 동안 시장의 서술이 ‘경제는 좋다’에서 ‘우리는 모두 실업자가 되고 있다’로 드라마틱하게 바뀌었다”고 썼습니다. 그는 시장이 연준과 경제학자들의 합의보다 AI의 생산 능력에 대한 “기술 낙관론자”의 의견을 믿기 시작했다고 주장했습니다.
Slok과 같은 마스터 데이터 전문가의 경우 AI 지출, 산업 르네상스 및 One Big Beautiful Bill에 의해 촉진된 강력한 미국 경제에 대한 근본적인 경제 스토리에 변화가 없다고 생각한다는 점에서 AI 기대가 “향후 실업률 상승에 대한 거시적 대화를 촉발시켰다”는 것은 그다지 의미가 없습니다. Slok은 이 이야기가 틀렸다고 믿고 있으며 AI 채택은 이러한 바이러스 에세이에서 언급된 향후 12~18개월보다 훨씬 더 오래 걸릴 것이며 과열된 경제의 위험은 실업률이 10%에 도달하는 것보다 더 크다고 덧붙였습니다.
Goldman은 보고서 제목을 “AI Anxiety”로 지정하고 기업 대화가 실제 구현을 훨씬 앞지르는 방식을 강조하면서 분위기가 꽤 무섭다는 점에 적어도 Slok의 의견에 동의했습니다. S&P 500 경영진 중 기록적인 70%가 분기별 통화에서 AI에 대해 논의했으며, 54%는 생산성과 효율성을 중심으로 기술을 구체적으로 구성했습니다. 그러나 확실한 숫자를 제공하는 것에 관해서는 이야기가 흔들리고 Wharton 경영 교수인 Peter Cappelli의 연구를 지원했습니다. 그는 AI를 채택하려는 여러 회사에 합류했으며 이전에 Fortune에 생산성 향상은 현실적이지만 거기에 도달하는 것은 정말 힘든 일이고 구현하는 데 비용이 꽤 많이 든다고 말했습니다.
Walker는 S&P 500 경영진 중 실제로 AI가 특정 사용 사례에 미치는 영향을 정량화한 팀은 10%에 불과했으며 수익에 미치는 영향을 정량화한 팀은 1%에 불과했다고 밝혔습니다. 또한 광범위한 경제적 채택도 여전히 느립니다. Russell 3000 기업 중 절반이 AI에 대해 논의한 반면, 미국 인구 조사 데이터에 따르면 현재 모든 비즈니스 기능에 AI를 사용하는 기업은 20% 미만인 것으로 나타났습니다.
여기에 “하지만”이 나옵니다.
그러나 AI는 두 가지 영역에서 상당한 영향을 미치고 있습니다.
경제 전반에 걸친 거시경제적 영향이 부족함에도 불구하고 AI를 성공적으로 통합하고 측정한 기업은 극적인 개선을 보고하고 있습니다. Goldman Sachs는 특정 작업에 대한 AI 기반 생산성 영향을 정량화한 관리 팀이 평균 약 30%의 이득을 경험했다는 사실을 발견했습니다.
이러한 실질적인 발전을 주도하는 두 가지 주요 영역은 다음과 같습니다. 고객 지원 소프트웨어 개발 작업
이러한 특정 기능에서 기술은 이미 혁신적인 약속을 이행하고 핵심 비즈니스 운영을 크게 간소화하고 있습니다.
아마도 로봇의 임박한 발전에 직면하여 소프트웨어 개발 작업의 30%가 어떻게 사라지고 있는지 직접 목격한 기술 유형에서 종말론적인 예측이 나온다는 것은 실수가 아닐 것입니다. 벤처 캐피탈 억만장자 마크 안드레센(Marc Andreessen)은 10여년 전에 소프트웨어가 “세상을 집어삼킬 것”이라고 예측했지만 소프트웨어는 이미 소비되었습니다. Goldman은 앞으로 AI에 대한 욕구가 얼마나 커질지에 대한 몇 가지 단서를 제공했습니다.
수익 데이터에 따르면 현지화된 생산성 향상이 이미 기업 채용 전략에 영향을 미치기 시작하여 “잠재적인 생산성 향상을 기대하여 채용을 꺼리는 현상”이 나타나고 있습니다.
Walker는 채용 동결이나 정리해고를 논의할 때 AI를 명시적으로 언급하는 경영진의 비율이 미미하지만 점점 늘어나고 있음을 관찰했습니다. 인력의 맥락에서 AI를 논의한 기업은 지난 1년 동안 채용 공고를 12% 줄였습니다. 이는 전체 기업에서 볼 수 있는 8% 감소보다 더 가파른 감소입니다. AI 채택과 전반적인 노동 시장 결과 사이의 현재 상관관계는 여전히 작고 통계적으로 중요하지 않지만 Goldman의 기본 예측은 장기적으로 근로자의 6~7%(약 1,100만 개의 일자리)가 결국 AI 자동화로 인해 대체될 것이라는 것입니다.
광범위한 생산성 향상 없이도 AI는 자본 지출을 극적으로 재편하고 있습니다. 클라우드 인프라와 인공 지능을 제공하는 거대 기술 기업인 ‘하이퍼스케일러’는 전례 없는 지출 붐을 일으키고 있습니다. 분석가들은 이러한 기술 대기업에 대한 2026년 자본 지출 기대치를 6,670억 달러로 수정했습니다. 이는 실적 시즌 시작 이후 24% 증가하고 2025년 대비 62% 증가한 수치입니다. Goldman Sachs는 이러한 AI 지출이 올해 측정된 자본 지출 증가에 약 1.5% 포인트 기여할 것으로 예상합니다. 하지만 전체 GDP 성장에 대한 순 영향은 0.1로 최소화될 것입니다. 자본재 수입에 대한 의존도가 높아 0.2%포인트까지 증가했다.
궁극적으로 Goldman의 연구 결과는 경제가 전환기에 있다는 그림을 그립니다. 월스트리트가 “AI 불안”에 휩싸이고 거대 기술 기업들이 인프라에 수천억 달러를 투자하는 동안, 약속된 생산성 혁명은 여전히 소프트웨어 코더와 고객 서비스 담당자에게만 국한되어 있습니다. 미국 경제 전체에 있어서 AI 혁명의 진정한 거시경제적 이점은 아직까지 도달하지 못했습니다.
