2028년을 돌아보며: 만약 AI가 승리한다면, 우리는 무엇을 잃게 될까?
글쓴이: Citrini 및 Alap Shah
번역: TechFlow
TechFlow 서문: 만약 AI에 대한 이야기가 계속해서 호황 시나리오대로 전개된다면—생산성 폭증, 기업 이익 사상 최고치, 컴퓨팅 파워 관련 주식의 압도적 강세—그렇다면 누가 패자일까?
이 글은 정답을 제시하지 않는다. 대신 하나의 시나리오를 제시한다: 지금 우리가 가진 모든 낙관적 판단이 사실로 입증된다고 가정해 보자. 그렇다면 어떻게 될까?
CitriniResearch가 작성한 이 ‘2028년 6월 거시 경제 메모’는 고의로 설계된 사고 실험이다. 우리는 현재 시점인 2026년에서 출발하여 역순으로 추적함으로써, 시장이 결코 충분히 가격 반영하지 못했던 위기가 어떻게 단계적으로 발효되었는지를 재구성한다: 화이트칼라 실직 쇄도 → 소비 붕괴 → 프라이빗 크레딧 폭탄 → ‘유령 GDP’ → 담보 대출 시장 동요.
전체 논리 체계의 핵심은 단 한 마디뿐이다—AI는 마찰을 제거했지만, 미국 경제의 70%는 인간의 ‘게으름’ 위에 세워져 있다.
이는 자신의 투자 포트폴리오를 재검토할 시간이 아직 남은 이들을 위한 ‘위험 설명서’다.
서론
만약 우리가 AI에 대해 가진 낙관적 판단이 계속해서 옳았다면… 그 자체가 오히려 악재일 수 있을까?
아래는 예측이 아니라 시나리오 전개다. 이는 투자자들의 공포를 자극하는 ‘곰시장 문학’도 아니며, AI 종말론자의 동인 소설도 아니다. 이 글의 유일한 목적은 심각하게 과소평가된 시나리오를 모델링하는 것이다. 우리의 친구 Alap Shah가 이 질문을 던졌고, 우리는 함께 브레인스토밍을 통해 해답을 도출했다. 이 섹션은 우리 두 사람이 공동 집필했으며, 그는 또 다른 두 편의 글도 작성했는데, 링크는 본문 말미에 첨부되어 있다.
독자 여러분께서 이 글을 읽은 후, AI가 경제를 점점 더 이상하게 만들면서 잠재적으로 발생할 수 있는 왼쪽 꼬리 리스크(left-tail risk)에 대해 보다 충분히 대비할 수 있기를 바란다.
다음은 CitriniResearch의 2028년 6월 거시 경제 메모로, ‘글로벌 지능 위기’의 전개와 그 결과를 상세히 설명한다.
거시 경제 메모
AI 만연의 대가
오늘 아침 실업률이 10.2%로 발표됐다. 예상치보다 0.3%p 높았다. 시장은 당일 2% 하락했고, S&P 500지수는 2026년 10월 고점 대비 누적 하락폭이 이미 38%에 달했다.
트레이더들은 이미 무감각해졌다. 여섯 달 전이라면 이런 데이터만으로도 즉각적으로 서킷브레이커가 작동했을 것이다.
단지 이틀 만에, ‘통제 가능’, ‘특정 산업에 국한됨’에서 누구도 알아보지 못하는 경제로 바뀌었다. 이번 분기의 거시 경제 메모는 이러한 위기 이전 경제를 해부하려는 사후 검토 시도다.
당시의 열광은 진짜였다.
2026년 10월, S&P 500지수는 일시적으로 8,000선 근처까지 치솟았고, 나스닥지수는 3만 포인트를 돌파했다. 2026년 초, 인간이 대체되면서 시작된 첫 번째 해고 물결이 시작됐는데, 그 효과 역시 해고가 가져오는 전형적인 결과 그대로였다: 이윤율 확대, 실적 예상 상회, 주가 상승. 사상 최고의 기업 이익이 끊임없이 AI 컴퓨팅 파워에 재투입됐다.
표면상의 수치는 여전히 화려했다. 명목 GDP는 연속 여러 분기 동안 중·고단위 자릿수의 연간 성장률을 기록했다. 생산성은 폭발적으로 증가했다. 시간당 실제 산출량 증가율은 1950년대 이후 최고 수준에 달했다—그 동력은 잠을 자지 않고, 병가를 내지 않으며, 건강보험도 필요 없는 AI 에이전트였다.
컴퓨팅 파워의 소유자들은 노동 비용이 증발하는 것을 눈앞에서 목격하며 부를 급속도로 축적했다. 동시에 실질 임금 증가율은 붕괴됐다. 정부는 끊임없이 ‘사상 최고의 생산성’을 자랑했지만, 화이트칼라 근로자들은 차례차례 실직했고, 보다 낮은 임금의 직무로 전환될 수밖에 없었다.
소비 경제가 균열을 보이기 시작하자, 경제 논평가들은 ‘유령 GDP’라는 신조어를 창조했다—국민 계정에는 등장하지만, 실물 경제에서는 전혀 유통되지 않는 산출물.
AI는 모든 측면에서 예상을 뛰어넘었고, 시장 자체가 AI가 되었다. 다만 한 가지 문제는… 경제는 그렇지 않다는 점이다.
실제로 오래전부터 분명히 깨달았어야 했다: 노스다코타주의 GPU 클러스터 하나가 맨해튼 미드타운의 1만 명 화이트칼라 근로자가 이전에 창출했던 전체 산출물을 만들어낸다는 사실은, 경제에 대한 축복이라기보다는 경제에 대한 역병에 가깝다. 통화 유통 속도는 제로에 가까워지고 있다. GDP의 70%를 차지하는 인간 중심 소비 경제가 축소되기 시작했다. 만약 우리가 조금 더 일찍 질문했다면, 문제를 더 빨리 인식할 수 있었을지도 모른다: 기계는 자유롭게 처분 가능한 상품에 얼마를 썼을까? (정답: 제로.)
AI 능력 향상 → 기업 인력 감축 → 대체된 근로자들의 지출 감소 → 이윤 압박으로 인한 기업의 AI 투자 증가 → AI 능력 다시 향상…
이것은 천연 브레이크가 없는 부정 피드백 루프다. 인간 지능 대체 나선. 화이트칼라 근로자들의 소득 능력(그리고 합리적 소비)은 구조적으로 손상받았다. 그들의 소득은 13조 달러 규모의 담보 대출 시장의 기반이다—이는 대출 심사기관들이 다음과 같은 질문을 다시 던지게 만들었다: ‘우수 담보 대출’은 여전히 우수 자산인가?
17년 동안 진정한 디폴트 사이클을 겪지 못한 프라이빗 시장에는 PE가 지원하는 소프트웨어 거래가 넘쳐났고, 이 거래들의 가치 평가는 ARR이 영원히 ‘순환’할 것이라는 가정에 기반했다. 2027년 중반, AI에 의한 혁신으로 촉발된 첫 번째 디폴트가 이 가정을 무너뜨렸다.
만약 파괴가 소프트웨어 산업에만 국한됐다면, 통제 범위 내에 머물렀을 것이다. 그러나 현실은 그렇지 않았다. 2027년 말, 위협은 중간층을 통한 수익 창출 모델에 의존하는 모든 비즈니스로 확산됐다. 인간의 마찰을 착취해 구축된 기업들이 줄지어 무너졌다.
전체 시스템은 원래 화이트칼라 생산성 증가를 베팅한 연쇄적 베팅이었다. 2027년 11월의 붕괴는 이미 작동 중이던 모든 부정 피드백 루프를 단지 가속화시켰을 뿐이다.
우리는 거의 1년 동안 ‘나쁜 소식이 좋은 소식으로 바뀔 날’을 기다렸다. 정부는 다양한 구제 방안을 논의하기 시작했지만, 국민이 정부가 어떤 형태의 구제 조치라도 시행할 수 있을 것이라고 믿는 신뢰는 이미 고갈됐다. 정책이 경제 현실보다 뒤처지는 것은 언제나 흔한 일이지만, 이제는 전면적인 대응 방안 부재가 가속화되는 디플레이션 나선을 위협하고 있다.
출발점
2025년 말, AI 프로그래밍 도구의 능력이 단절적 도약을 이뤘다.
숙련된 개발자 한 명이 Claude Code 또는 Codex와 조합하면, 이제 몇 주 안에 중급 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있다. 완벽하지는 않으며, 모든 경계 조건을 다루지도 못하지만, 연간 50만 달러 규모의 재계약 계약서를 검토 중인 CIO가 “우리가 직접 만들어볼까?”라고 질문하기에 충분하다.
재무 연도는 대부분 자연 연도와 일치하므로, 2026년 기업 구매 지출은 2025년 4분기에 ‘에이전트 AI’가 단지 유행어에 불과했던 시점에 이미 결정됐다. 반기 검토 시점이 되어서야, 구매팀은 이 시스템들의 실제 능력을 명확히 인식한 상태에서 처음으로 의사결정을 내리게 된다. 일부 구매팀은 자신의 내부 팀이 몇 주 만에 6자리 SaaS 계약을 대체할 수 있는 프로토타입을 구축하는 것을 직접 목격하기도 한다.
그 해 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 구매 매니저와 대화를 나눴다. 그는 예산 협상 과정을 다음과 같이 설명했다. 판매 측은 여전히 오래된 방식을 고집했다: 연간 5% 인상, 그리고 ‘귀하의 팀은 이미 우리 없이는 못살게 됐다’는 전형적인 주장. 구매 매니저는 자신이 OpenAI와 협상 중이며, ‘현장 배치 엔지니어’를 활용해 AI 도구로 이 공급업체를 직접 대체하겠다고 밝혔다. 결국, 그들은 30% 할인된 가격으로 재계약했다. “이 정도면 이미 좋은 결과예요,”라고 그는 말했다. ‘SaaS 롱테일’이라 불리는 Monday.com, Zapier, Asana 등은 훨씬 더 처참한 상황이었다.
투자자들은 이미 롱테일이 타격을 받을 것이라는 심리적 준비를 마쳤고, 심지어 그것을 기대하기까지 했다. 이들은 전형적인 기업 기술 스택에서 약 3분의 1의 지출을 차지하지만, 명백히 취약한 위치에 있었다. 반면 ‘기록 시스템’ 수준의 핵심 소프트웨어는 안전할 것으로 여겨졌다.
ServiceNow의 2026년 3분기 실적이 발표될 때까지 이 반사성의 작동 메커니즘이 명확해지지 않았다.
ServiceNow 신규 순 연간 계약 가치(NACV) 증가율은 23%에서 14%로 급락; 15% 인력 감축 및 ‘구조적 효율성 계획’ 발표; 주가 18% 하락 | 블룸버그, 2026년 10월
SaaS는 ‘죽지 않았다’. 자체 개발 방식에도 운영 및 유지보수 비용에 대한 고려가 여전히 존재한다. 하지만 자체 개발은 이제 하나의 선택지가 되었고, 이 선택지는 가격 협상에 영향을 미친다. 더 중요한 것은 경쟁 구도가 바뀌었다는 점이다. AI는 새로운 기능 개발 및 출시 장벽을 낮췄고, 따라서 차별화는 붕괴됐다. 기존 주요 업체들은 서로 치열한 경쟁을 벌이며, 역사적 부담을 지지 않아도 되는 AI 프로그래밍 역량을 갖춘 신예 도전자들과 가격 전쟁을 벌여야 했다.
이번에는 시스템 간 상호 의존성이 이 실적 발표 이후에야 비로소 인식됐다. ServiceNow는 사용자 라이선스 판매를 통해 수익을 창출한다. 포춘 500대 고객이 15%의 직원을 감축하면, 자동으로 15%의 라이선스가 해지된다. 클라이언트 측에서 이윤율 확대를 위해 AI를 활용한 인력 감축은, 그들 자신의 수익 기반을 기계적으로 파괴하고 있었다.
업무 흐름 자동화를 판매하는 회사가, 더 나은 업무 흐름 자동화에 의해 뒤엎어지고 있으며, 그 대응 방식은 인력 감축이었다. 절약된 자금은 바로 그 자신을 뒤엎고 있는 기술에 투입되고 있었다.
그들이 무엇을 할 수 있었겠는가? 그냥 가만히 앉아 죽음을 기다릴 것인가?
AI 위협에 가장 심각하게 노출된 기업들이 오히려 AI를 가장 적극적으로 채택한 기업이 되었다.
이 말은 사후적으로 보면 자명해 보이지만, 당시에는 그렇지 않았다(적어도 나는 그렇게 느꼈다). 역사상의 혁신 패턴은 이렇다: 기존 기업이 신기술을 저항하며, 유연한 신진 기업 앞에서 점차 시장 점유율을 잃고 서서히 사라진다. 이것이 코닥의 이야기이고, 블록버스터의 이야기이며, 블랙베리의 이야기다. 그러나 2026년에 일어난 일은 달랐다: 기존 기업은 신기술을 저항하지 않았다. 왜냐하면 저항할 여력이 없었기 때문이다.
주가가 반토막 났고, 이사회는 해답을 요구했다. AI 위협에 직면한 기업들은 할 수 있는 유일한 일을 했다: 인력 감축, 절약된 자금을 AI 도구에 투입, 이를 통해 더 낮은 비용으로 기존 산출물을 유지.
각 기업의 개별적 합리성이 집단적 재앙을 낳았다. 임금에서 절약된 돈은 모두 AI 역량으로 흘러갔고, 더 강력해진 AI 역량은 다음 라운드의 인력 감축을 가능케 했다.
소프트웨어는 단지 서막일 뿐이었다. 투자자들이 여전히 SaaS 기업의 기업가치 배수(Valuation Multiple)가 바닥을 쳤는지 논쟁하고 있을 때, 반사성 루프는 이미 소프트웨어 산업을 벗어나 확산되고 있었다. ServiceNow의 인력 감축을 정당화한 논리는, 화이트칼라 인건비 구조를 가진 모든 기업에 동일하게 적용되었다.
마찰이 제로가 될 때
2027년 초, 대규모 언어모델(Large Language Model) 사용은 기본 설정이 되었다. 사람들은 AI 에이전트를 사용하고 있지만, 그것이 ‘AI 에이전트’라는 개념조차 모르는 경우가 많다—마치 사람들이 ‘클라우드 컴퓨팅’이 무엇인지 몰라도 스트리밍 서비스를 정상적으로 이용하는 것과 같다. 그들은 그것을 자동 완성이나 맞춤법 검사 정도로 인식한다—스마트폰이 지금 그렇게 작동하는 것처럼.
퉁이첸원(Tongyi Qwen)의 오픈소스 스마트 쇼핑 에이전트는 AI가 인간의 소비 결정을 대체하는 촉매제가 되었다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 어시스턴트가 어느 형태든 스마트 상업 기능을 통합했다. 증류 모델(Distillation Model) 덕분에 이러한 에이전트는 클라우드에 의존하지 않고도 스마트폰과 노트북에서 실행 가능해졌고, 추론의 한계 비용을 크게 낮췄다.
진정으로 투자자들을 더욱 불안하게 해야 할 것은, 이러한 에이전트들이 사용자의 명령을 기다리지 않는다는 점이다. 그들은 사용자 선호도에 따라 백그라운드에서 지속적으로 작동한다. 상업 활동은 더 이상 일련의 분리된 인간의 결정이 아니라, 7×24시간 연속적으로 실행되는 최적화 과정이 되었고, 각 연결된 소비자를 대신해 끊임없이 작동한다. 2027년 3월, 미국 사용자의 일일 토큰 소비량은 40만 개에 달해, 2026년 말 대비 10배 증가했다.
다음 연결고리가 이미 끊어지고 있다.
중간층.
지난 50년간, 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 렌트 추출 층을 쌓아올렸다: 일은 시간이 걸리고, 인내심은 고갈되며, 브랜드 친숙감은 신중함을 대체하고, 대부분의 사람들은 마우스를 몇 번 더 클릭하는 번거로움을 피하기 위해 나쁜 가격을 받아들이기도 한다. 수조 달러 규모의 기업 가치는 이러한 제약이 영원히 존재한다는 전제에 기반해 구축됐다.
처음에는 간단했다: 에이전트가 마찰을 제거한다.
수개월 동안 사용하지 않으면서도 자동으로 연장되는 구독 및 멤버십 서비스. 체험 기간 후 숨겨진 가격 인상. 모든 항목이 재정의되어 ‘납치’라는 협상 가능한 사안이 되었고, 에이전트가 당신을 대신해 협상한다. 구독 경제의 핵심 지표인 고객 생애 가치(CLV)는 명백히 하락하기 시작했다.
소비자 에이전트는 거의 모든 소비 거래의 운영 방식을 바꾸기 시작했다.
인간은 실제로 단백질 바 한 상자를 사기 위해 다섯 개의 경쟁 플랫폼을 돌아다니는 데 시간을 쓰지 않는다. 기계는 그렇게 한다.
여행 예약 플랫폼은 가장 먼저 타격을 받은 분야였는데, 그 이유는 가장 단순하기 때문이다. 2026년 4분기, 우리의 에이전트는 항공권, 호텔, 지상 교통, 포인트 최적화, 예산 통제, 환불 등을 포함한 전체 여행 일정을, 어떤 플랫폼보다 빠르고 저렴하게 구성할 수 있었다.
보험 재계약은 보험 가입자의 관성에 전적으로 의존한다. 매년 보장 계획을 재비교해주는 에이전트는, 보험사가 관성적 재계약에서 얻는 15~20%의 보험료를 와해시켰다.
재무 자문. 세무 신고. 일반 법률 업무. 서비스 제공자의 가치 제안이 ‘당신이 번거로운 복잡한 업무를 해결해줄게요’라는 점에 기반하는 모든 업종—모두가 뒤엎어졌다. 왜냐하면 에이전트는 아무것도 번거롭지 않다고 느끼기 때문이다.
심지어 우리는 ‘인간관계의 가치’ 때문에 보호받을 것으로 생각했던 영역조차도 취약하다는 것이 입증됐다. 부동산—구매자들이 수십 년 동안 5~6%의 중개 수수료를 묵인해온 이유는, 부동산 중개인과 소비자 사이의 정보 비대칭 때문이었다—그러나 MLS 데이터 접근 권한과 수십 년간의 거래 데이터를 갖춘 AI 에이전트가 이 지식 베이스를 즉각적으로 복제할 수 있게 되자, 바로 붕괴됐다. 2027년 3월, 한 증권사 보고서는 이를 ‘에이전트 대 에이전트의 폭력’이라고 명명했다. 주요 도시의 구매자 수수료 중위값은 2.5~3%에서 1% 미만으로 축소됐고, 점점 더 많은 거래에서 구매자 측에 인간 중개인이 전혀 개입하지 않게 되었다.
우리는 ‘인간관계’의 가치를 과대평가했다. 사실, 사람들이 말하는 ‘관계’는 단지 친근한 얼굴을 한 마찰일 뿐이었다는 것이 드러났다.
이는 단지 중간층이 뒤엎어지는 시작일 뿐이다. 성공한 기업들은 수십억 달러를 투입해 소비자 행동과 인간 심리의 기묘한 특성을 효과적으로 활용해왔지만, 이제 이러한 특성은 더 이상 중요하지 않게 되었다.
가격과 매칭도를 최적화하는 기계는 당신이 가장 좋아하는 앱을 신경 쓰지 않고, 네 살 된 웹사이트를 습관적으로 열어본 것도 기억하지 않는다. 또한, 정교하게 설계된 결제 경험의 매력도 느끼지 못한다. 기계는 피곤해서 가장 편한 선택을 하지 않으며, ‘항상 여기서 주문해왔다’는 기본 설정을 따르지도 않는다.
이것은 특정 유형의 ‘보호막’을 파괴한다: 습관적 중간층.
DoorDash는 이 모든 현상의 가장 전형적인 대변인이다.
AI 프로그래밍 도구는 외식 앱 개발 장벽을 완전히 무너뜨렸다. 숙련된 개발자는 몇 주 만에 기능적인 경쟁자를 구축할 수 있고, 수십 개의 그런 경쟁 앱이 등장했다. 이들은 90~95%의 배달 수수료를 바로 라이더에게 전달하며, 도미노피자와 Uber Eats의 라이더를 빼갔다. 멀티플랫폼 대시보드는 프리랜서가 동시에 20~30개 플랫폼의 주문을 추적하도록 해, 기존 플랫폼의 생존 기반이었던 ‘잠금 효과’를 완전히 제거했다. 시장은 하룻밤 사이에 분산되었고, 수익률은 거의 제로로 압축됐다.
에이전트는 파괴를 양면으로 가속화한다. 경쟁자를 양산하기도 하고, 그 경쟁자를 바로 사용하기도 한다. DoorDash의 보호막은 본질적으로 “당신은 배고프고, 게으르며, 이 앱이 당신의 홈 화면에 있다”는 것이다. 그러나 에이전트는 홈 화면이 없다. DoorDash, Uber Eats, 레스토랑 공식 웹사이트, 그리고 새로 등장한 20개의 경쟁 앱을 모두 동시에 조회한 후, 매번 수수료가 가장 낮고 도착이 가장 빠른 것을 고른다.
기계에게는 앱 충성도라는 개념이 존재하지 않는다.
이 이야기에서 유일하게 아이러니한 장면은: 기술이 곧 실직할 화이트칼라 근로자들에게 작은 도움을 준 것이다. 그들이 결국 외식 배달을 하게 되었을 때, 적어도 수입의 절반은 더 이상 Uber나 DoorDash에 주지 않아도 된다. 물론, 이 기술의 작은 은혜는 오래가지 못한다—자율주행 차량이 급속히 확산되기 때문이다.
에이전트가 거래를 통제하게 되면, 더 큰 ‘클립’을 찾기 시작한다.
가격 비교 및 집계는 결국 한계가 있다. 사용자에게 있어 가장 큰 반복적 절약 방법(특히 에이전트들이 서로 거래하기 시작한 후)은 수수료를 제거하는 것이다. 기계 대 기계의 상업 거래에서 2~3%의 신용카드 결제 수수료는 명백한 표적이 되었다.
에이전트는 신용카드보다 빠르고 저렴한 대안을 찾기 시작했다. 대부분은 솔라나(Solana) 또는 이더리움 L2를 통해 스테이블코인을 사용하는 방식을 선택했고, 결제는 거의 실시간으로 이루어지고, 거래 비용은 분 단위로 측정된다.
마스터카드 2027년 1분기: 순수익 전년 동기 대비 +6%; 소비액 증가율 전 분기 +5.9%에서 +3.4%로 둔화; 경영진은 ‘에이전트 주도의 가격 최적화’ 및 ‘선택적 소비재 부문 압박’을 언급 | 블룸버그, 2027년 4월 29일
마스터카드 2027년 1분기 실적은 되돌릴 수 없는 전환점이었다. 에이전트 상업은 단순한 제품 이야기에서 인프라 이야기로 바뀌었다. 마스터카드 주가는 다음 날 9% 하락했고, 비자는 안정화 코인 인프라에 대한 더 강력한 포지셔닝을 강조한 애널리스트 의견에 따라 하락폭이 다소 완화됐다.
에이전트 상업이 신용카드 수수료를 우회함으로써, 신용카드를 중심으로 하는 은행 및 단일 발행 기관에 대한 위협은 훨씬 더 크다—이들은 2~3% 수수료의 대부분을 차지하며, 상점 보조금 기반의 캐시백 프로그램을 전반적인 사업 부문으로 구축했다.
아메리칸 익스프레스(American Express)가 가장 심각한 타격을 받았다: 한편으로는 화이트칼라 대규모 해고가 고객 기반을 파괴했고, 다른 한편으로는 에이전트가 신용카드 수수료를 우회함으로써 수익 모델을 붕괴시켰다. 싱크로니(Synchrony), 캐피털 원(Capital One), 디스커버(Discover)는 이후 수 주 내에 모두 10% 이상 하락했다.
그들의 보호막은 마찰 위에 쌓인 것이었다. 그런데 마찰은 이제 제로가 되고 있다.
산업 리스크에서 시스템 리스크로
2026년 한 해 동안, 시장은 AI의 부정적 충격을 산업 차원의 이야기로만 처리했다. 소프트웨어 및 컨설팅 업계는 심각한 타격을 받았고, 결제 및 기타 ‘요금 징수소’ 사업은 흔들리고 있었지만, 거시경제 전반은 여전히 괜찮아 보였다. 노동 시장은 약화되고 있었지만, 자유 낙하 상태는 아니었다. 주류 견해는 창조적 파괴가 기술 혁신 주기의 일부라는 것이었다. 지역적으로는 고통스럽겠지만, AI의 전반적인 긍정 효과가 부정 효과를 압도할 것이라고 보았다.
우리는 2027년 1월 거시 경제 메모에서 이것이 잘못된 사고 틀이라고 지적했다. 미국 경제는 화이트칼라 서비스업을 중심으로 하는 경제다. 화이트칼라 근로자는 고용 총량의 50%를 차지하며, 약 75%의 자유롭게 처분 가능한 소비 지출을 주도한다. AI가 공격하고 있는 기업과 일자리는 미국 경제의 주변부가 아니라, 미국 경제 그 자체다.
“기술 혁신이 일자리를 없애지만, 이후 더 많은 일자리를 창출한다.” 이것이 당시 가장 유행하고 설득력 있는 반박이었다. 유행하고 설득력 있었던 이유는, 지난 두 세기 동안 항상 맞았기 때문이다. 비록 우리가 미래의 일자리가 무엇일지 상상할 수 없더라도, 그것은 반드시 나타날 것이다.
ATM은 은행 지점을 더 저렴하게 만들었고, 그래서 은행은 더 많은 지점을 열었으며, 이후 20년 동안 창구 직원 고용은 지속적으로 증가했다. 인터넷은 여행사, 황색페이지, 실물 소매업을 뒤엎었지만, 동시에 완전히 새로운 산업을 창출하고 새로운 일자리를 제공했다.
그러나 모든 새로운 일자리는 인간이 수행해야 한다.
AI는 이제 범용 지능이며, 인간이 스스로 맡아 수행하는 작업 분야에서 지속적으로 진보하고 있다. 실직한 프로그래머는 단순히 ‘AI 관리’로 전환할 수 없다—왜냐하면 AI가 이미 그 일을 수행할 수 있기 때문이다.
오늘날, AI 에이전트는 수주에 걸친 R&D 작업을 처리할 수 있다. 그 중 최고 수준의 에이전트는 거의 모든 일에서 거의 모든 인간보다 훨씬 똑똑하다. 그리고 그들은 점점 더 저렴해지고 있다.
AI는 실제로 새로운 일자리를 창출한다: 프롬프트 엔지니어, AI 보안 연구원, 인프라 기술자 등. 인간은 여전히 최상위 수준에서 종합 조정하거나 품위와 방향을 관리하는 데 참여한다. 그러나 AI가 하나의 새 일자리를 창출할 때마다 수십 개의 기존 일자리가 불필요해진다. 새 일자리의 급여는 기존 일자리의 일부분에 불과하다.
미국 JOLTS 보고서: 채용 공고 수 550만 개 미만; 실업자 수 대 채용 공고 수 비율 약 1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고치 | 블룸버그, 2026년 10월
채용 의욕은 연중 내내 부진했고, 2026년 10월 JOLTS 보고서는 결정적인 데이터를 제공했다. 채용 공고 수는 550만 개 미만으로 하락했으며, 전년 동기 대비 15% 감소했다.
Indeed: 소프트웨어, 금융, 컨설팅 업계 채용량 급감, ‘생산성 향상 계획’ 확산 | Indeed 채용 실험실, 2026년 11~12월
화이트칼라 일자리는 붕괴되고 있고, 블루칼라 일자리(건설, 의료, 기술자)는 비교적 안정적이다. 손실은 메모 작성(우리도 어느 정도는 여전히 이 일을 하고 있다), 예산 승인, 경제 중간층의 윤활작업을 담당하는 직무에 집중되어 있다. 그러나 두 집단의 실질 임금 증가율은 이미 수 개월 이상 마이너스를 기록하며 계속 하락하고 있다.
주식 시장은 JOLTS 보고서보다 ‘GE의 베노 가스터빈 전량 생산 용량이 2040년까지 이미 매진됨’이라는 소식에 더 주목했고, 부정적인 거시 데이터와 긍정적인 AI 인프라 헤드라인 사이에서 횡보했다.
채권 시장(항상 주식 시장보다 더 현명하거나, 적어도 더 낭만적이지 않다)은 이미 소비 측의 충격을 반영하기 시작했다. 10년 만기 미국 국채 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 서서히 3.2%로 하락했다. 그러나 전반적인 실업률은 크게 상승하지 않았고, 그 구조적 미세 차이가 여전히 일부 사람에 의해 간과되고 있었다.
정상적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 수정된다. 과잉 건설은 건설 감속을 유발하고, 이는 금리 인하를 촉발하며, 다시 새로운 건설을 유도한다. 재고 과잉은 재고 정리로 이어지고, 이후 재고 보충으로 이어진다. 순환적 메커니즘 내부에는 스스로 회복되는 씨앗이 내재되어 있다.
이번 원인은 순환적이지 않다.
AI는 점점 더 좋아지고, 점점 더 저렴해진다. 기업은 인력을 감축하고, 절약된 자금을 더 많은 AI 역량 구입에 투입하며, 더 강력해진 AI 역량은 다음 라운드의 인력 감축을 가능케 한다. 대체된 근로자들은 지출을 줄인다. 소비자에게 상품을 파는 기업은 더 적게 팔게 되고, 점점 더 약해지며, 이윤율을 유지하기 위해 더 많은 AI를 투입한다. AI는 점점 더 좋아지고, 점점 더 저렴해진다.
천연 브레이크가 없는 부정 피드백 루프.
직관적으로는 총수요 감소가 AI 구축 투자를 둔화시킬 것이라고 기대할 수 있다. 그러나 현실은 그렇지 않다. 이는 초대규모 운영자 수준의 자본 지출이 아니라 운영 비용 대체이기 때문이다. 한 기업이 원래 직원에게 연간 1억 달러, AI에 500만 달러를 지출했다면, 지금은 직원에게 7,000만 달러, AI에 2,000만 달러를 지출한다. AI 투자는 수배 증가하지만, 이는 전반적인 운영 비용 감소로 나타난다. 각 기업의 AI 예산은 증가하지만, 총 지출은 축소된다.
이는 아이러니한 상황을 초래한다: AI가 파괴하는 경제가 악화되고 있음에도 불구하고, AI 인프라 복합체의 실적은 여전히 강력하다. 엔비디아는 사상 최고의 매출을 기록하고 있다. TSMC는 95% 이상의 가동률로 계속 운영 중이다. 초대규모 클라우드 업체들은 분기마다 1,500억~2,000억 달러 규모의 데이터센터 자본 지출을 계속하고 있다. 이 추세에 순수하게 볼록성 노출된 경제—대만, 한국—은 크게 상승세를 보였다.
인도는 정반대의 상황이다. 인도 IT 서비스 산업은 매년 2,000억 달러 이상을 수출하며, 인도의 경상수지 흑자에서 가장 큰 기여를 하고, 장기적인 상품 무역 적자를 상쇄하는 헤징 수단이기도 하다. 이 전체 모델은 하나의 가치 제안에 기반해 구축됐다: 인도 개발자의 비용은 미국 동료의 일부분에 불과하다. 그러나 AI 프로그래밍 에이전트의 한계 비용은 전기 요금 수준으로 붕괴됐다. 타타 컨설팅(Tata Consulting), 인포시스(Infosys), 위프로(Wipro)의 계약 해지가 2027년 내내 가속화됐다. 인도의 대외 계정을 지탱해온 서비스업 흑자가 사라짐에 따라, 루피는 4개월 만에 달러 대비 18% 하락했다. 2028년 1분기, IMF는 뉴델리와 ‘초기 협의’를 시작했다.
파괴를 주도하는 엔진은 분기마다 더 나아지고, 따라서 파괴는 분기마다 더 가속화된다. 노동 시장에는 자연적인 바닥이 없다.
미국에서는 이제 더 이상 AI 인프라 버블이 언제 터질지 묻지 않는다. 우리가 묻는 것은: 소비자가 기계에 의해 대체될 때, 소비 신용에 의존하는 경제는 어떤 일이 벌어질 것인가?
지능 대체 나선
2027년, 거시 경제 이야기는 더 이상 은폐되지 않았다. 지난 12개월 동안 산발적이지만 명백히 부정적인 여러 발전의 전달 메커니즘이 명백해졌다. BLS 데이터를 깊이 파고들거나, 전문가 회의에 참석할 필요도 없다. 오래된 친구와의 저녁 식사만으로도 충분하다.
대체된 화이트칼라 근로자들은 가만히 앉아 기다리지 않았다. 그들은 직급을 낮췄다. 많은 이들이 임금이 더 낮은 서비스업 및 프리랜서 경제로 전환했고, 이는 이 세부 시장의 노동 공급을 증가시켜 이미 힘든 근로자들의 임금을 추가로 압박했다.
우리에게는 2025년에 Salesforce의 고급 제품 매니저였던 친구가 있다. 직책, 건강보험, 401k, 연봉 18만 달러. 그녀는 세 번째 해고 라운드에서 탈락했다. 6개월 동안 일자리를 찾은 후, 그녀는 우버(Uber) 운전사를 시작했다. 수입은 4만 5천 달러로 떨어졌다. 이 개인의 이야기 자체가 중요한 것이 아니라, 그 뒤에 숨은 2차적 수학이다: 이 역학을 대도시권 수십만 명의 근로자에 곱해보라. 고도로 포화된 노동력이 서비스업 및 프리랜서 경제로 유입되면서, 이미 고군분투 중인 기존 근로자들의 임금을 추가로 압박했다. 산업적 파괴는 전 경제 차원의 임금 압박으로 확산됐다.
남아 있는 인간 중심 일자리 풀에는 또 다른 조정이 기다리고 있다—바로 우리가 이 글을 쓰는 지금 이 순간에도 말이다. 자율주행 배송 및 무인 차량이 첫 번째 실직자들을 흡수한 프리랜서 경제에 침투하고 있다.
2027년 2월, 여전히 재직 중인 전문가들이 ‘자신이 다음 차례일 수도 있다’는 가정 하에 소비하고 있다는 것이 명확해졌다. 그들은(대부분 AI의 도움을 받아) 해고되지 않기 위해 필사적으로 일했고, 승진과 인상은 이미 꿈도 꾸지 않았으며, 저축률은 상승하고 소비는 약화됐다.
가장 위험한 것은 지연 효과다. 고소득층은 평균보다 높은 저축을 활용해 2~3분기 동안 겉보기에는 정상적인 소비를 유지했다. 경제 지표가 문제를 확인할 때쯤에는, 이는 실물 경제에서 이미 오래된 소식이다. 그 후, 환상을 깨뜨리는 숫자가 등장했다.
미국 실업 신청자 수 급등: 48.7만 명, 2020년 4월 이후 최고치; 미국 노동부, 2027년 3분기
실업 신청자 수가 48.7만 명으로 급등해 2020년 4월 이후 최고치를 기록했다. ADP와 이퀴팩스(Equifax)는 신규 신청자의 대부분이 화이트칼라 전문가임을 확인했다.
S&P 500지수는 이후 일주일 동안 6% 하락했다. 부정적인 거시 데이터가 시장의 주도권을 차지하기 시작했다.
정상적인 경기 침체에서는 실업이 모든 집단에 고르게 분포되며, 블루칼라와 화이트칼라가 고용 총량에서 차지하는 비율에 따라 고통을 나눈다. 소비 충격 역시 광범위하게 분포되며, 저소득층의 한계 소비 성향이 높기 때문에 데이터에 즉각적으로 반영된다.
이번 실업은 소득 분배 상위 10분위에 집중되었다. 그들의 고용 비중은 상대적으로 작지만, 소비 지출에 대한 영향력은 비율을 훨씬 초월한다. 미국 소득 상위 10%는 전체 소비 지출의 50% 이상을 차지하며, 상위 20%는 약 65%를 차지한다. 바로 이들이 주택, 자동차, 휴가, 외식, 사립학교 학비, 주택 리모델링 등을 구매한다. 그들은 전체 선택적 소비 경제의 수요 기반이다.
이 근로자들이 실직하거나, 급여가 반토막 난 후 기존 직무로 전환할 경우, 실업자 수에 비해 소비 충격은 매우 크다. 화이트칼라 고용이 2% 감소하면, 자유롭게 처분 가능한 소비는 3~4% 감소한다. 블루칼라 실직과는 달리(공장에서 해고된 후 다음 주에는 소비를 중단한다), 화이트칼라 실직의 충격은 지연되지만 훨씬 더 깊다—왜냐하면 이 근로자들은 저축 완충분이 있어 몇 달간 소비를 유지할 수 있고, 이후에야 행동이 바뀌기 때문이다.
2027년 2분기, 경제는 침체에 진입했다. 미국 국립경제연구국(NBER)은 수개월 후에야 공식적으로 시작 시점을 확정할 것이지만(항상 그렇듯), 데이터는 이미 불가역적이다—우리는 연속 두 분기 동안 실질 GDP 성장률이 마이너스를 기록했다. 그러나 이것은 아직 ‘금융 위기’는 아니다… 적어도 당시에는 그렇지 않았다.
연쇄 베팅의 도미노 효과
프라이빗 크레딧은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년 2조 5천억 달러 이상으로 팽창했다. 이 중 상당 부분은 소프트웨어 및 기술 거래에 투입되었고, 특히 많은 경우 ‘ARR이 수십 퍼센트에 이르기까지 영구적으로 성장한다’는 가정에 기반한 SaaS 기업의 레버리지 인수합병(LBO)이었다.
이러한 가정은 첫 번째 에이전트 프로그래밍 데모와 2026년 1분기 소프트웨어 붕괴 사이의 어느 시점에서 이미 사망했지만, 장부상의 가치 평가는 이를 인식하지 못한 듯 보였다.
공개 시장 SaaS 기업들이 EBITDA 대비 5~8배 수준으로 하락하면서, PE가 지원하는 소프트웨어 기업들은 펀드 장부에 여전히 ‘이미 사라진’ ARR 배수를 기반으로 한 인수 가치로 표시되어 있었다. 자산운용사들은 점차 표시 가격을 낮추기 시작했고, 100점, 92점, 85점으로 조정했지만, 공개 비교 기준은 이미 50점을 말하고 있었다.
무디스(Moody’s), AI 주도 경쟁 혁신으로 인한 장기적 수익 악화를 이유로, 14개 발행사의 총 180억 달러 규모 PE 지원 소프트웨어 채무 등급 하향 조정; 2015년 에너지 산업 이후 최대 규모의 단일 산업 등급 조치 | 무디스 투자자 서비스, 2027년 4월
모두가 등급 하향 조치 후에 무슨 일이 일어났는지 기억하고 있다. 업계 베테랑들은 이미 2015년 에너지 산업 등급 하향 조치 후의 시나리오를 보았던 것이다.
소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기부터 디폴트를 시작했다. 정보 서비스 및 컨설팅 업계의 PE 투자 포트폴리오 기업들이 뒤를 이었다. 수개의 유명 SaaS 기업의 수십억 달러 규모 레버리지 인수합병이 재구조화 절차에 들어갔다.
젠데스크(Zendesk)는 연기된 총알이었다.
젠데스크, AI 주도 고객 서비스 자동화로 인해 ARR이 침식되며 채무 계약 위반; 50억 달러 규모 다이렉트 대출(Direct Lending)이 58점으로 표시; 프라이빗 크레딧 사상 최대 규모 소프트웨어 디폴트 | 파이낸셜 타임스, 2027년 9월
2022년, 헬먼 앤드 프리드먼(Hellman & Friedman)과 페르미라(Permira)는 젠데스크를 102억 달러에 사적으로 인수했다. 채무 패키지는 블랙록(Blackstone)이 주도하고, 애플로(Apollo), 블루 오울(Blue Owl), HPS가 대출단에 참여한 50억 달러 규모의 다이렉트 대출로, 역사상 최대 규모의 ARR 기반 자금 조달이었다. 이 대출은 젠데스크의 연간 순환 수익(ARR)이 계속 순환될 것이라는 가정에 명시적으로 기반을 두었다. 약 25배 EBITDA의 레버리지는 이 가정이 성립할 때만 타당하다.
2027년 중반, 이 가정은 더 이상 성립하지 않았다.
AI 에이전트는 이미 1년 가까이 고객 서비스를 자율적으로 처리하고 있었다. 젠데스크가 정의한 카테고리(티켓, 라우팅, 인적 고객 서비스 상호작용 관리)는 티켓을 생성하지 않고도 문제를 바로 해결하는 시스템에 의해 이미 대체됐다. 이 대출이 기반한 연간 순환 수익은 더 이상 순환하지 않으며, 단지 아직 퇴사하지 않은 수익일 뿐이다.
사상 최대 규모의 ARR 기반 대출이 사상 최대 규모의 프라이빗 크레딧 소프트웨어 디폴트가 되었다. 모든 크레딧 데스크는 동시에 같은 질문을 던졌다: 누가 주기적 외형을 빌려 구조적 역풍을 숨기고 있는가?
하지만 여기에는 한 가지, 적어도 초기에는 주류 합의가 옳았다: 이것이 치명적이지 않아야 했다.
프라이빗 크레딧은 2008년의 은행업이 아니다. 전체 구조는 강제 매각을 피하기 위해 명시적으로 설계됐다. 이는 폐쇄형 도구이며, 자본은 잠겨 있다. LP는 7~10년을 약속했다. 예금주가 인출을 요청할 수 없고, 리포 계약이 철회될 수도 없다. 자산운용사는 손상된 자산을 보유한 채 천천히 처분하고, 회수를 기다릴 수 있다. 고통스럽긴 하지만 통제 가능하다. 이 시스템은 굽힐 수는 있지만, 부서져서는 안 된다.
블랙록, KKR, 애플로의 임원들은 각각 자산의 7~13%를 소프트웨어 노출로 보고했다. 통제 가능하다. 모든 증권사 보고서와 트위터 금융 계정은 같은 말을 반복했다: 프라이빗 크레딧은 영구 자본을 보유한다. 이들은 레버리지 은행을 파멸시키는 손실을 흡수할 수 있다.
영구 자본. 이 문구는 매 분기 실적 전화 회의와 투자자 서신에서 위로를 목적으로 등장했다. 이는 주문처럼 반복되는 주문어가 되었다. 그리고 대부분의 주문어처럼, 아무도 그 세부 사항을 진지하게 고려하지 않았다. 실제로 그것이 의미하는 바는…
지난 10년간, 대형 알터너티브 자산운용회사들은 생명보험사를 인수해 자금 조달 도구로 개조했다. 애플로는 애서니(Athene)를 인수했고, 브룩필드(Brookfield)는 미국 이쿼티 라이프(US Equity Life)를 인수했으며, KKR은 글로벌 애틀랜틱(Global Atlantic)을 인수했다. 논리는 간결하고 우아하다: 연금 예금은 안정적이고 장기적인 부채 기반을 제공하며, 자산운용사는 이러한 예금을 자사가 주도하는 프라이빗 크레딧에 투입해 양쪽에서 수익을 창출한다—보험 측에서는 이익 마진을, 자산운용 측에서는 자산관리 수수료를 받는다. 하나의 조건에서 잘 작동하는 ‘비용 위에 비용을 더하는 영구 운동 기계’.
프라이빗 크레딧은 반드시 ‘돈이 좋은’ 상태여야 한다.
손실은 장기 부채에 대응해 비유동 자산을 보유하는 자산부채표에 타격을 주었다.所谓 ‘영구 자본’—즉, 시스템의 탄력성을 부여해야 할 자본—은 추상적이고 인내심 있는 기관 자금이 아니며, 성숙한 위험을 감수하는 성숙한 투자자도 아니다. 그것은 미국 가정의 저축, 즉 ‘일반인’의 돈이며, 연금 형태로 구성돼 현재 디폴트를 겪고 있는 PE 지원 소프트웨어 및 기술 채권에 투자되고 있다. 인출이 불가능한 잠긴 자본은 생명보험 계약자의 돈이며, 여기서는 규칙이 약간 다르다.
은행업 규제에 비해 보험 규제 기관은 전통적으로 온화하거나, 심지어 무관심하기까지 했지만, 이것은 경고의 신호다. 프라이빗 크레딧 집중도에 오래전부터 우려를 표해온 보험 규제 기관은 이제 이러한 자산의 리스크 자본 처리 방식을 완화시키기 시작했다. 이는 보험사가 자본을 증가시키거나 자산을 매각하도록 강제했고, 시장이 이미 동결되기 시작한 상황에서, 이 두 가지 모두 유리한 조건으로 달성할 수 없었다.
뉴욕주 및 아이오와주 규제 기관, 일부 사적 평가 크레딧에 대한 생명보험사 보유 자산의 자본 처리 강화; NAIC 지침은 RBC 계수 상향 조정 및 추가 SVO 심사 촉발 예정 | 로이터, 2027년 11월
무디스가 애서니의 재무적 강도 등급을 부정 전망으로 전환하자, 애플로의 주가는 2거래일 만에 22% 급락했다. 브룩필드, KKR 및 기타 기업들도 이어졌다.
사정은 더욱 복잡해질 것이다. 이 기업들은 보험사의 영구 운동 기계를 구축한 것뿐만 아니라, 규제 간극을 활용해 수익을 극대화하기 위한 정교한 해외 구조도 구축했다. 미국 보험사는 연금을 발행한 후, 위험을 동일하게 소유한 버뮤다 또는 캐이맨 제도 재보험사로 이전하는데, 이 해외 기관은 규제가 더 느슨하고, 동일한 자산을 보유하기 위해 필요한 자본이 적다. 이 해외 자회사는 동일한 모회사가 통제하는 해외 특수목적법인(SPV)을 통해 외부 자본을 모집하며, 보험사 옆에 새로운 거래 상대방을 도입해, 동일한 모회사 자산운용부서가 주도하는 프라이빗 크레딧에 공동 투자한다.
평가 기관—그 중 일부는 PE 소유이기도 하다—는 투명성 측면에서 모범을 보이지 않았다(누구도 놀라지 않았다). 서로 다른 기업과 자산부채표가 얽혀 있는 이 거미줄의 불투명성은 놀라울 정도다. 기초 대출이 디폴트할 때, 누가 실제로 손실을 부담하는지는 실시간으로 판단할 수 없다.
2027년 11월의 붕괴는 시장 인식을 ‘단순한 주기적 하락일 뿐일 수도 있다’는 관점에서, 어떤 매우 불안정한 무언가로의 전환을 의미했다. 연준 의장 케빈 워시(Kevin Warsh)는 연준 11월 긴급 회의에서 이를 ‘화이트칼라 생산성 증가에 베팅한 연쇄적 베팅’이라고 표현했다.
기억해야 할 것은, 위기를 초래하는 것은 손실 그 자체가 아니라, 손실을 인정하는 것이라는 점이다. 그리고 우리는 훨씬 더 크고, 훨씬 더 중요한 또 다른 금융 분야에서, 그 ‘인정’의 순간이 다가올 것임을 점점 더 걱정하고 있다.
담보 대출에 대한 질문
질로(Zillow) 주택가격지수: 샌프란시스코 -11%, 시애틀 -9%, 오스틴 -8%; 프레디맥(Freddie Mac)은 기술/금융 종사자 비중 40% 이상 우편번호 구역의 ‘초기 디폴트율 상승’을 표시 | 질로 / 프레디맥, 2028년 6월
이번 달, 질로 주택가격지수는 샌프란시스코에서 전년 동기 대비 11% 하락했고, 시애틀은 9% 하락, 오스틴은 8% 하락했다. 이는 유일한 우려 사항이 아니다. 지난달, 프레디맥은 대규모 대출이 집중된 우편번호 구역의 초기 디폴트율 상승을 표시했다—이 지역에는 신용 점수가 780 이상인 차입자가 거주하며, 전통적으로 ‘완벽하게 안전한’ 집단으로 여겨졌다.
미국 주택 담보 대출 시장 규모는 약 13조 달러이다. 담보 대출 심사는 근본적인 가정에 기반한다: 차입자는 대출 기간 동안 기존 소득 수준을 대체적으로 안정적으로 유지할 것이다. 대부분의 30년 만기 담보 대출의 경우, 이는 30년이다.
화이트칼라 고용 위기는 소득 기대치의 지속적인 변화를 통해 이 가정을 위협하고 있다. 이제 우리는 3년 전만 해도 터무니없어 보였던 질문을 직면해야 한다: 우수 담보 대출은 여전히 ‘좋은 돈’인가?
미국 역사상 모든 주택 담보 대출 위기는 다음 세 가지 중 하나에서 비롯됐다: 투기적 과잉(주택을 살 여력이 없는 사람들에게 대출, 2008년 사례), 금리 충격(금리 상승으로 조정금리 담보 대출이 상환 불가능해짐, 1980년대 초 사례), 또는 지역 경제 충격(단일 산업이 단일 지역에서 붕괴, 1980년대 텍사스 석유 산업, 2009년 미시간 자동차 산업 사례).
이번에는 이 세 가지 모두 해당되지 않는다. 관련 차입자들은 서브프라임 차입자가 아니다. 그들의 신용 점수는 780이다. 그들은 20%의 중도금을 지불했다. 그들은 깨끗한 신용 기록, 안정적인 고용 이력, 그리고 대출 발행 당시 검증되고 기록된 소득을 보유하고 있다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 신용 품질을 정의하는 데 사용하는 기반석이다.
2008년에는 대출이 첫날부터 나빴다. 2028년에는 대출이 첫날부터 좋았다. 변한 것은 세상… 대출이 발행된 이후에 세상이 변한 것이다. 사람들이 대출을 받을 때 상상했던 미래는, 그들이 이제 더 이상 믿을 수 없는 미래가 되었다.
2027년, 우리는 잠재적 압박의 초기 징후를 발견했다: 주택담보대출 한도(HELOC) 인출, 401k 조기 인출, 신용카드 부채 급증, 그러나 주택담보대출 상환은 여전히 정상이었다. 일자리 상실, 채용 동결, 보너스 삭감으로 인해 이러한 우수한 가정의 부채-소득 비율은 두 배로 증가했다.
주택담보대출 상환은 여전히 가능하지만, 그 대가로 자유롭게 처분 가능한 소비는 전부 중단되고, 저축은 고갈되며, 주택 수리나 리모델링은 연기된다. 기술적으로 보면, 그들의 주택담보대출은 아직 디폴트하지 않았지만, 단 한 번의 추가 충격으로도 위기에 빠질 수 있다—그리고 AI 역량의 발전 궤적은 그러한 충격이 다가오고 있음을 시사한다. 이후, 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴의 디폴트율이 상승하기 시작했고, 전국 평균은 여전히 역사적 정상 범위 내에 있었다.
우리는 현재 가장 급성 단계에 있다. 한계 구매자가 건강할 때는 주택가격 하락을 관리할 수 있다. 그러나 지금, 한계 구매자는 동일한 소득 손실을 겪고 있다.
우려가 점차 커지고 있음에도 불구하고, 우리는 아직 전면적인 주택담보대출 위기에 진입하지 않았다. 디폴트율은 상승하고 있지만, 여전히 2008년 수준보다 훨씬 낮다. 진정한 위협은 그 추세이다.
지능 대체 나선은 이제 실물 경제 하락을 가속화하는 두 가지 금융 촉매제를 확보했다.
노동력 대체, 담보 대출에 대한 은닉된 우려, 프라이빗 시장의 동요. 이 세 가지는 서로 강화하며 작용한다. 전통적인 정책 도구(금리 인하, 양적 완화)는 금융 엔진의 문제를 해결할 수 있지만, 실물 경제 엔진에는 도달할 수 없다—왜냐하면 실물 경제 엔진의 동력은 긴장된 금융 조건이 아니라, AI가 인간 지능을 더 이상 희소하고 값어치 있는 존재로 만들고 있기 때문이다. 금리를 제로로 내리고, 모든 담보부 채권(MBS)과 디폴트한 소프트웨어 레버리지 인수합병 채무를 모두 매입하더라도…
한 가지 사실은 바꿀 수 없다: 클로드(Claude) 에이전트 하나가 월 200달러 비용으로, 연봉 18만 달러의 제품 매니저가 하던 일을 수행할 수 있다는 점이다.
만약 이러한 우려가 현실화된다면, 주택담보대출 시장은 올해 하반기에 균열이 생길 것이다. 그런 시나리오 하에서, 우리는 현재의 주식 시장 하락폭이 글로벌 금융위기(GFC) 수준(최고점 대비 최저점 57% 하락)에 도달할 것이라고 예상한다. 이는 S&P 500지수가 약 3,500포인트로 하락함을 의미하며, 이는 2022년 11월 ChatGPT 출시 직전 우리가 마지막으로 목격했던 수준이다.
명백한 사실은, 13조 달러 규모의 주택담보대출을 지탱해온 소득 가정이 구조적으로 손상됐다는 점이다. 불확실한 점은, 정책이 주택담보대출 시장이 이것이 무엇을 의미하는지 완전히 인식하기 전에 적시에 개입할 수 있을지 여부다. 우리는 희망을 품고 있지만, 낙관을 거부할 수 없는 이유들 또한 부정할 수 없다.
시간과의 게임
첫 번째 부정 피드백 루프는 실물 경제에서 작동한다: AI 역량 향상, 급여 축소, 소비 약화, 이윤 압박, 기업의 더 많은 역량 구입, 역량의 또 다른 향상. 이후 이는 금융 문제로 전환된다: 소득 손실이 주택담보대출에 충격을 주고, 은행 손실로 인해 신용이 위축되며, 부의 효과에 균열이 생기고, 부정 피드백 루프가 가속화된다. 그리고 이 두 가지는 분명히 부족한 정책 대응—솔직히 말해, 당황한 듯 보이는 정부—으로 인해 더욱 악화된다.
이 시스템은 결코 이런 위기에 대응하도록 설계된 적이 없다. 연방정부의 재정 수입 기반은 본질적으로 인간의 시간에 대한 과세다. 인간이 일하고, 기업이 급여를 지급하면, 정부는 그 중 일부를 징수한다. 소득세와 급여세는 정상적인 연도의 재정 수입의 골격이다.
2028년 1분기, 연방정부 수입은 CBO 기준 예측보다 12% 낮았다. 급여세는 고용 인원이 줄고, 급여가 이전보다 낮아짐에 따라 하락했다. 소득세는 벌어들이는 소득이 구조적으로 감소함에 따라 하락했다. 생산성은 폭증했지만, 그 수익은 노동력이 아니라 자본과 컴퓨팅 파워로 흘러갔다.
노동력이 GDP에서 차지하는 비중은 1974년의 64%에서 2024년의 56%로 40년간 천천히 하락했으며, 이는 세계화, 자동화, 노동자의 협상력 지속적 약화에 의해 주도됐다. AI가 지수적으로 급진전을 시작한 4년간, 이 비중은 46%로 떨어졌고, 이는 기록상 가장 급격한 하락이다.
산출물은 여전히 존재한다. 그러나 그것이 더 이상 가정으로부터 기업으로 흐르지 않으며—즉, 세무서로도 흐르지 않는다. 순환 흐름이 끊어지고 있고, 정부는 이를 복구하라는 기대를 받고 있다.
모든 경기 침체와 마찬가지로, 지출은 세수가 감소할 때恰恰 증가한다. 이번의 차이점은 지출 압박이 주기적이지 않다는 점이다. 자동 안정장치는 일시적 실업을 위해 설계된 것이지, 구조적 대체를 위해 설계된 것이 아니다. 이 시스템이 지급하는 복지 혜택은 근로자가 다시 재흡수될 것이라고 가정한다. 그러나 많은 이들은 그렇지 않을 것이며, 적어도 이전 수준에 가까운 임금으로 돌아가지는 않을 것이다. 팬데믹 기간, 정부는 15%의 재정 적자를 기꺼이 수용했지만, 이는 일시적이라고 이해됐다. 오늘날 정부의 지원을 필요로 하는 사람들은 일시적인 대유행에서 회복될 수 있는 상황이 아니라, 지속적으로 진보하는 기술에 의해 대체된 것이다.
정부는 세수가 감소하는 바로 그 시점에, 가정에 더 많은 돈을 이전해야 한다.
미국은 디폴트하지 않을 것이다. 미국은 자신이 쓰는 동일한 통화로 지출하고, 동일한 통화로 채권자에게 상환한다. 그러나 이러한 압박은 다른 곳에서 나타나고 있다. 지방채의 올해 초 대비 실적은 우려스러운 분화를 보이고 있다. 소득세가 없는 주는 괜찮지만, 소득세에 의존하는 주(대부분 블루 주)가 발행한 일반 의무 지방채는 일정 수준의 디폴트 리스크를 가격에 반영하기 시작했다. 정치인들은 곧, 누가 구제를 받아야 할지에 대한 논쟁이 당파 노선을 따라 분열되고 있음을 깨달았다.
이 정부는 위기의 구조적 본질을 비교적 일찍 인식하고, 양당 모두가 제안한 ‘경제 전환 법안’에 대해 논의하기 시작한 점에서 칭찬받을 만하다: 이 법안은 재정 적자 지출과 AI 추론 컴퓨팅 파워에 대한 과세를 조합해 실직 근로자에게 직접 이전 지급을 제공하는 틀이다.
桌上에서 가장 급진적인 제안은 한 걸음 더 나아간다. ‘AI 공동 번영 법안’은 지능 인프라 자체의 수익에 대한 공공적 주장을 확립할 것이며—주권 부유 기금과 AI 산출물 저작권료 사이의 어떤 중간 형태—가정에 대한 배당 형태의 직접 이전 지급 자금을 조달할 것이다. 민간 부문 로비스트들은 미디어를 가득 채운 ‘미끄러짐 논리(slippery slope)’ 경고로 여론을 압도했다.
이러한 논의를 둘러싼 정치는 예측 가능한 결말로 향하고 있으며, 정치인들의 공연과 강경 대치 속에서 계속 격화되고 있다. 우익은 이전 지급과 재분배를 마르크스주의라고 비난하며, 컴퓨팅 파워에 대한 과세가 중국에 우위를 넘겨줄 것이라고 경고한다. 좌익은 현행 이익 집단이 참여해 초안한 세법이 단지 또 다른 형태의 규제 포획(regulatory capture)일 뿐이라고 경고한다. 재정 독수리파는 지속 불가능한 적자를 지적한다. 재정 비둘기파는 GFC 이후 너무 이른 긴축이 전례라고 주장한다. 이 분열은 올해 대통령 선거가 다가옴에 따라 더욱 확대될 것이다.
정치인들이 싸움을 벌이는 동안, 사회 구조의 붕괴 속도는 입법 절차가 따라잡을 수 있는 속도를 이미 초월하고 있다.
‘실리콘밸리 점령’ 운동은 더 광범위한 불만의 상징이 되었다. 지난달, 시위자들은 앤트로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI)의 샌프란시스코 본사 입구를 3주간 지속적으로 봉쇄했다. 그들의 인원은 증가했고, 이러한 시위는 이를 촉발시킨 실업 데이터 자체보다 더 많은 미디어 관심을 끌었다.
글로벌 금융위기 이후 은행가들에 대한 대중의 분노보다 더 심한 분노를 상상하기는 어렵지만, AI 연구소들이 그 자리를 차지하고 있다. 그리고 일반 대중의 관점에서 보면, 그들은 충분한 이유가 있다. 창립자들과 초기 투자자들이 축적한 부의 속도는 금빛 시대(Gilded Age)를 초월한다. 생산성 번영의 수익은 거의 전부 컴퓨팅 파워의 소유자들과 그 위에 구축된 연구소의 주주들에게 흘러가며, 미국의 불평등을 사상 최고 수준으로 확대시켰다.
모든 당사자에게는 자신만의 악당이 있지만, 진정한 악당은 시간이다.
AI 역량의 진화 속도는 어떤 기관도 적응할 수 있는 속도를 초월한다. 정책 대응은 현실의 리듬이 아니라 이념의 리듬에 따라 작동한다. 만약 정부가 문제가 무엇인지 빠르게 합의하지 못한다면, 이 부정 피드백 루프가 그들을 대신해 다음 장을 쓸 것이다.
인간 지능 프리미엄의 소멸
현대 경제사 전체를 통틀어, 인간 지능은 항상 희소한 생산 요소였다. 자본은 풍부했다(또는 적어도 복제 가능했다). 자연 자원은 제한적이지만 대체 가능했다. 기술 발전은 느렸고, 인간이 적응할 수 있을 정도였다. 지능—분석, 의사결정, 창조, 설득, 조정 능력—은 규모 확장이 불가능한 요소였다.
인간 지능의 내재적 프리미엄은 그 희소성에서 비롯된다. 노동 시장에서부터 주택담보대출 시장, 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 이 가정이 성립하는 세상을 위해 설계됐다.
우리는 지금 이 프리미엄의 소멸을 겪고 있다. 기계 지능은 인간 지능의 경쟁력 있는, 그리고 빠르게 향상되는 대체재가 되었고, 적용 가능한 작업 범위는 점점 더 넓어지고 있다. 수십 년간 희소한 인간 지혜를 위해 최적화된 금융 시스템은 재평가되고 있다. 이 재평가 과정은 고통스럽고 무질서하며, 아직 끝나지 않았다.
그러나 재평가가 붕괴를 의미하지는 않는다.
경제는 새로운 균형을 찾을 수 있다. 그 균형에 도달하는 것은, 여전히 인간만이 할 수 있는 몇 가지 일 중 하나다. 우리는 그것을 제대로 해야 한다.
이것은 역사상 처음으로, 경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 더 적은 일자리를 가져오는 경우다. 어떤 사람의 프레임워크도 적합하지 않다. 왜냐하면 어떤 프레임워크도
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