인공지능 공개와 연계된 주식 시장 손실의 물결이 전체 섹터의 밸류에이션 방식을 재편하고 있다. 트레이더들이 AI가 지식 기반 산업. 전반의 마진을 압축할 위험을 빠르게 가격에 반영하면서다.
최근 AI 제품 출시와 연계된 매도세로 약 8,000억 달러 규모의 시가총액이 증발했다는 시장 분석이 나왔다. 이에 따르면, 가장 가파른 일중 하락은 기능 발표 후 몇 시간 안에 발생했다.
이런 재가격의 속도와 규모는 공개 시장이 AI를 기존 비즈니스 모델 수요를 파괴하는 요인으로 우선 인식하고 있음을 시사한다.
다만 점점 더 많은 전략가들은 이런 반응이 2차 효과, 즉 생산성 확장을 간과하고 있다고 지적한다. 이 효과는 궁극적으로 경제 활동을 축소가 아니라 확대로 이끌 수 있다.
AI 기능 공개가 즉각적인 섹터 재가격을 촉발
최근의 트레이딩 패턴은 AI 제품 출시와 관련 업종의 급격한 주가 하락 사이에 직접적인 상관관계가 있음을 보여준다.
IBM은 신규 도구가 COBOL 관련 워크플로의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 보여준 뒤, 2000년 10월 이후 최악의 장을 기록했다.
사이버보안 기업들은 자동 코드 취약점 탐지 제품 발표 후 몇 분 만에 매도세를 맞았다. CrowdStrike만 해도 이틀 동안 약 200억 달러의 시가총액을 잃었다.
Adobe 역시 올해 내내 압박을 받고 있다. 생성형 AI 도구가 크리에이티브 제작의 경제성을 압축하고 있기 때문이다.
이런 움직임은 1차적인 관점에서 보면 합리적인 시장 반응이다.
소프트웨어가 고비용 인간 업무를 복제하면, 가격 결정 권한은 고객에게로 이동하고 향후 매출에 대한 기대는 하향 조정된다.
하지만 이런 재가격은 주로 개별 기업 수준의 마진 압축에 초점을 둘 뿐, 낮아진 비용이 전체 경제 규모에 어떤 영향을 줄지는 충분히 반영하지 않는다.
노동 충격에서 서비스 가격 디플레이션으로
지배적인 비관적 내러티브는 자동화가 해고를 낳고, 이로 인한 소비 위축이 다시 자동화를 부추기는 부정적 피드백 루프를 상정한다.
이 프레임은 수요가 고정돼 있다는 핵심 가정에 의존한다.
역사적으로는 비용이 급격히 하락한 시기에 정반대 결과가 나타났다. 컴퓨팅, 유통, 인프라 비용이 내려갔을 때 총 사용량은 늘었고, 새로운 산업이 등장했다.
AI는 이제 선진국 경제의 가장 큰 구성 요소인 서비스 부문을 정조준하고 있다. 미국 국내총생산의 약 80%를 차지하는 이 부문에서, 규제 준수, 마케팅, 고객 지원, 법률 문서 작업, 기초 소프트웨어 개발 등 다양한 기능에 걸쳐 인지 노동의 한계비용을 낮추고 있다.
이런 비용이 떨어지면, 단기적으로는 기존 기업들의 마진 압박으로 나타난다.
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더 넓게 보면, 서비스 인플레이션은 낮아지고 가계와 소규모 사업체의 실질 구매력은 높아진다.
이런 시나리오에서는 생산성 향상이 임금 상승이 아니라 가격 하락을 통해 전달된다. 일부 분석가들은 이를 “유령 GDP”에서 “풍요 GDP”로의 전환으로 묘사한다. 경제 산출은 늘어나면서도 생계비는 내려가는 상태다.
SaaS와 지식 노동, 구조적 재가격에 직면
재가격은 특히 소프트웨어 영역에서 두드러진다.
조달 팀은 계약 조건을 재협상하고, 롱테일 툴은 대체 위험에 직면했으며, 전통적인 좌석 기반(시트 라이선스) 요금제 모델은 압박을 받고 있다.
그럼에도 이런 혼란은 점점 디지털 지출의 붕괴가 아니라 소프트웨어가 가치를 제공하는 방식의 전환으로 인식되고 있다.
정적인 워크플로에 기반한 기업들이 가장 큰 타격을 받는 반면, 데이터·컴퓨트·유통·신뢰 레이어를 장악한 기업들은 시장의 다음 단계에서 가치를 포착할 가능성이 크다.
동시에 운영비 절감은 신규 기업의 진입 장벽을 낮추고 있다.
단 한 명의 운영자가 회계, 고객 지원, 개발, 마케팅을 자동화할 수 있게 되면, 기업 설립에 필요한 자본 집약도는 낮아진다. 이는 대기업 내 일자리 축소를 부분적으로 상쇄할 수 있는 변화다.
생산성이 핵심 거시 변수로 부상
장기적인 시장 결과는 AI 주도의 효율성 향상이 의료 행정, 물류, 제조, 에너지 등 섹터 전반에서 지속적인 생산성 성장으로 이어지느냐에 달려 있다.
연간 1~2% 수준의 완만한 생산성 증가라도 10년 이상 누적되면 효과가 상당하며, 역사적으로는 생활 수준 향상과 연관돼 왔다.
최근 데이터는 이미 미국 노동 생산성이 2년 만에 가장 빠른 속도로 가속하고 있음을 보여준다. 이는 AI의 경제적 영향이 단순한 기업 이익 압축을 넘어설 수 있음을 뒷받침한다.
시장은 붕괴를, 아니면 전환을 가격 중인가
현재로서는 주식 시장이 AI를 기존 매출 모델에 대한 직접적인 위협으로 받아들이고 있다.
더 근본적인 논쟁은 이 기술이 경제 파이의 크기를 줄이는지, 아니면 서비스를 더 저렴하게 만들고 거래량을 늘리며 새로운 형태의 창업을 가능하게 함으로써 파이를 키우는지에 관한 것이다.
만약 지금의 매도세가 단기적인 마진 압박에 초점을 맞춘 결과라면, 생산성 채널과 더 낮은 구조적 인플레이션 가능성은 아직 가격에 충분히 반영되지 않은 셈이다.
최종적인 결과는 기술 발전 속도 그 자체보다는 제도, 기업, 노동 시장이 이 전환에 얼마나 빨리 적응하느냐에 더 좌우될 것이다.
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