인공지능 공개와 연계된 주식 시장 손실의 물결이 전체 섹터의 가치 평가 방식을 재편하고 있다. 트레이더들이 AI가 knowledge-based industries. 전반의 마진을 압축시킬 위험을 빠르게 가격에 반영하면서다.
최근 AI 제품 출시와 연관된 매도 장세로 시가총액 약 8,000억 달러가 증발했다. 시장 분석에 according하면, 가장 가파른 일중 낙폭들은 새로운 기능 발표 후 몇 시간 안에 발생했다.
이러한 재평가의 속도와 규모는 공개 시장이 AI를 기존 비즈니스 모델에 대한 수요 파괴 요인으로 우선 인식하고 있음을 시사한다.
다만 점점 더 많은 전략가들은 이러한 반응이 2차 효과, 즉 장기적으로 경제 활동을 축소가 아닌 확대로 이끌 수 있는 생산성 확장을 간과하고 있다고 주장한다.
AI 기능 공개가 즉각적인 섹터 재평가를 촉발
최근 트레이딩 패턴은 AI 제품 출시와 노출 산업의 급격한 주가 하락 사이에 직접적인 상관관계가 있음을 보여준다.
IBM은 새로운 도구들이 COBOL 관련 워크플로의 상당 부분을 자동화할 수 있음을 보여준 뒤, 2000년 10월 이후 최악의 거래일을 기록했다.
사이버보안 기업들은 자동 코드 취약점 탐지 제품 발표 수분 만에 매도 압력을 받았고, CrowdStrike는 단 이틀 거래일 동안 시가총액 약 200억 달러를 잃었다.
Adobe 역시 생성형 AI 도구들이 크리에이티브 제작의 경제성을 압축하면서 올해 내내 지속적인 매도 압력을 받아왔다.
이런 움직임은 합리적인 1차 시장 반응을 반영한다.
소프트웨어가 고비용 인간 업무를 복제하면, 가격 결정력은 고객 쪽으로 이동하고 미래 매출 기대치는 하향 조정된다.
그러나 이 재평가의 상당 부분은 기업 단위의 마진 압축에 초점을 두고 있을 뿐, 비용 하락이 전체 경제 규모에 어떤 영향을 미칠지에 대해서는 충분히 반영하지 않는다.
노동 교란에서 서비스 가격 디플레이션으로
지배적인 비관론 서사는 자동화가 해고를 부르고, 이는 소비 위축으로 이어지며, 다시 추가 자동화를 부르는 부정적 피드백 루프를 가정한다.
이 프레임워크는 하나의 중대한 전제를 깔고 있다. 바로 수요가 고정되어 있다는 가정이다.
역사적으로 비용이 급격히 하락한 시기에는 정반대의 결과가 나타났다. 컴퓨팅, 유통, 인프라가 저렴해졌을 때, 총 사용량은 확대되었고 새로운 산업이 등장했다.
AI는 이제 선진국 경제의 가장 큰 구성 요소인 서비스 부문을 정조준하고 있다. 서비스는 미국 국내총생산의 약 80%를 차지하며, 컴플라이언스, 마케팅, 고객 지원, 법률 문서화, 기초 소프트웨어 개발 등 다양한 기능에서 인지 노동의 한계 비용을 낮추고 있다.
이러한 비용이 하락하면, 즉각적인 효과는 기존 기업의 마진 압박이다.
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보다 넓은 차원에서는 서비스 인플레이션이 낮아지고 가계와 소규모 기업의 실질 구매력이 높아진다.
이런 시나리오에서는 생산성 향상이 임금 상승이 아니라 가격 하락을 통해 전달된다. 일부 애널리스트들은 이를 ‘유령 GDP’에서 ‘풍요 GDP’로의 전환이라고 부르는데, 경제 산출은 증가하면서도 생활비는 하락하는 역동을 가리킨다.
SaaS와 지식 노동은 구조적 재평가에 직면
재평가는 특히 소프트웨어 영역에서 두드러진다.
조달팀은 계약을 재협상하고, 롱테일 도구들은 대체 위험에 직면해 있으며, 전통적인 사용자 수 기반 과금 모델은 압박을 받고 있다.
그러나 이 혼란은 점점 더 디지털 지출 붕괴가 아니라 소프트웨어가 가치를 전달하는 방식의 전환으로 인식되고 있다.
정적인 워크플로에 의존하는 기업이 가장 취약한 반면, 데이터·연산·유통·신뢰 레이어를 장악한 기업들은 시장의 다음 국면을 선점할 수 있을 것으로 보인다.
동시에 운영비 감소는 신규 기업 진입 장벽을 낮추고 있다.
단 한 명의 운영자가 회계, 지원, 개발, 마케팅을 자동화할 수 있게 되면, 사업 설립에 필요한 자본 집약도는 낮아진다. 이는 대형 조직에서의 일자리 대체를 부분적으로 상쇄할 수 있는 변화다.
생산성이 핵심 거시 변수로 부상
장기적인 시장 결과는 AI 기반 효율성 향상이 헬스케어 행정, 물류, 제조, 에너지 등 다양한 섹터 전반에서 지속적인 생산성 성장으로 이어지는지에 달려 있다.
연간 1~2% 수준의 완만한 생산성 향상이라도 10년에 걸쳐 복리로 누적되면 상당한 효과를 내며, 역사적으로 더 높은 생활 수준과 연관되어 왔다.
최근 데이터는 이미 미국 노동 생산성이 2년 만에 가장 빠른 속도로 가속하고 있음을 보여주며, AI의 경제적 영향이 기업 이익 압축을 넘어설 수 있다는 주장을 뒷받침한다.
시장은 붕괴를 가격 중인가, 전환을 가격 중인가
현재로서는 주식 시장이 AI를 기존 매출 모델에 대한 직접적인 위협으로 반응하고 있다.
보다 근본적인 논점은 이 기술이 경제 파이의 크기를 줄이는지, 아니면 서비스 가격을 낮추고 거래량을 늘리며 새로운 기업가 정신의 형태를 가능하게 함으로써 파이를 키우는지 여부다.
현재의 매도 물결이 단기적인 마진 압박에 초점을 맞춘 것이라면, 생산성 채널과 낮은 구조적 인플레이션의 가능성은 아직 충분히 가격에 반영되지 않은 셈이다.
최종 결과는 기술 발전 속도 그 자체보다는 제도, 기업, 노동 시장이 이러한 변화에 얼마나 빠르게 적응하느냐에 더 크게 좌우될 것이다.
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