AI 종말론은 거대한 공매도다
번역·편집: TechFlow
TechFlow 리더스: Anthropic 등 AI 도구가 놀라운 코드 작성 및 워크플로 자동화 능력을 보여주면서 시장은 “AI 종말론”에 휩쓸려 수천억 달러 규모의 시가총액이 순식간에 증발했다. 그러나 이 글은 매우 고무적인 반대 관점을 제시한다. 즉, AI가 초래한 단기적 충격은 경제 붕괴의 전조가 아니라 ‘인지 비용(cognitive cost)’의 급격한 하락이라는 필연적 과정이다. 저자는 1980년대 PC 혁명과 생산성 역사 데이터를 비교함으로써, 기술이 지식 습득을 저렴하고 풍부하게 만들 때야 비로소 진정한 ‘풍요 GDP(Abundance GDP)’ 시대가 열린다고 주장한다. 이는 단순한 노동력 재구성이 아니라, 지정학적 긴장 완화와 글로벌 생산성 폭발의 필수적 통로이기도 하다.
주식시장은 막 방금 -8000억 달러의 시가총액을 잃어버렸다. 이유는 “AI가 세상을 장악한다”는 견해가 이제 하나의 공통된 인식이 되었기 때문이다. 그런데 이 견해는 너무나 자명하다. 그리고 ‘자명한’ 거래는 결코 실제로 승리하지 못한다.
이 종말 시나리오가 광범위하게 퍼질 수 있었던 이유는, 그것이 어떤 본능적인 감정을 정확히 포착했기 때문이다. 즉, AI를 단순한 생산성 도구가 아니라 거시경제를 불안정하게 만드는 요인으로 묘사하며, 부정적 피드백 루프를 유발한다고 본다: 해고 → 소비 위축 → 더 많은 자동화 → 또 다른 해고.
자명한 사실은, AI가 단지 또 하나의 소프트웨어 기능이나 효율성 향상 도구가 아니라는 점이다. AI는 백색 칼라 업무 워크플로 전반에 걸쳐 동시에 영향을 미치는 보편적 역량 충격(universal capability shock)이다. 역사상 어느 혁명도 AI처럼 ‘모든 것’을 동시에 잘 수행하게 된 적은 없다.
그러나 만약 이 종말 시나리오가 틀렸다면 어떻게 될까? 그것은 수요가 고정되어 있다고 가정하고, 생산성 향상이 시장을 확대하지 않을 것이라고 전제하며, 시스템의 적응 속도가 파괴 속도를 따라잡지 못할 것이라고 믿는다.
우리는 두 번째 경로가 존재한다고 믿으며, 이 경로는 지금 극도로 과소평가되고 있다. Anthropic의 ‘해체(takedown)’처럼 보이는 현상—즉, 체계적 붕괴의 초기 징후처럼 보이는 상황—은 인류 역사상 최대 규모의 생산성 확장의 시작일 수도 있다.
본문을 읽기 전에, 이 글을 반드시 저장해 두고 향후 12개월 동안 여러 차례 다시 참조하길 권한다. 아래 분석이 반드시 실현될 것이라고 보장할 수는 없지만, 기억해야 할 중요한 점은 인간이 언제나 실패를 극복해 왔다는 점이며, 자유시장은 스스로 회복할 수 있다는 점이다.
Anthropic의 ‘해체’는 현실이다
먼저 우리는 시장을 무시할 수 없다는 점을 분명히 해야 한다. Anthropic은 Claude를 통해 세계를 뒤흔들고 있으며, 이 때문에 포춘 500 기업들의 시가총액은 수천억 달러가 증발했다.
이 이야기는 우리가 이미 2026년 들어 여러 차례 목격한 바 있다: Anthropic이 새로운 AI 도구를 발표하고, Claude가 프로그래밍 및 워크플로 자동화에서 실질적인 진전을 이루면, 몇 시간 안에 관련 산업의 주가가 붕괴된다.
만약 지금까지 이를 주의 깊게 지켜보지 않았다면, 다음 사례들을 참고하라:
Claude 발표에 대한 주가 반응
- IBM 주가($IBM)는 Anthropic이 COBOL 코드 간소화 기능을 발표한 직후, 2000년 10월 이래 최악의 하루를 기록했다.
- Adobe($ADBE) 주가는 생성형 기능이 창의적 워크플로를 압축함에 따라 올해 들어 -30% 하락했다.
- ‘Claude Code Security’ 출시 후 사이버보안 관련 주가가 붕괴됐다.
위 예시에서 CrowdStrike 주가($CRWD)는 ‘Claude Code Security’ 발표 직후 거의 바로 폭락했다.
미국 동부시간 2월 20일 오후 1시, Claude는 ‘Claude Code Security’를 발표했다. 이는 코드베이스 내 취약점을 자동으로 스캔하는 AI 기반 자동화 도구다.
단 이틀 만에 CrowdStrike 주가($CRWD)는 이 소식의 영향으로 -200억 달러의 시가총액을 잃었다.
이러한 반응은 결코 비합리적이지 않다. 시장은 실시간으로 발생하는 이익 압박을 가격에 반영하려 하고 있다. AI가 근로자의 업무를 복제할 때, 가격 결정권은 구매자 측으로 이동한다. 이것이 일차적 영향이며, 매우 현실적이다.
상품화(commoditization)는 붕괴를 의미하지 않는다. 오히려 상품화는 기술이 비용을 낮추고 접근성을 넓히는 방식이다. 개인용 컴퓨터(PC)는 컴퓨팅을 상품화했고, 인터넷은 유통을, 클라우드는 인프라를, 그리고 AI는 인지를 상품화하고 있다.
물론 일부 전통적 워크플로는 이익 마진 축소를 겪게 될 것이다. 문제는, 낮아진 인지 비용이 경제를 붕괴시키는가, 아니면 오히려 급격한 확장을 가능하게 하는가이다.
‘종말 루프’는 수요가 고정되어 있다고 가정한다
비관론자들이 제시하는 루프는 단순화된 선형 모델을 기반으로 한다: AI가 점점 더 좋아지고, 기업은 고용과 임금을 줄이며, 이에 따라 구매력이 하락하고, 기업은 다시 이윤을 지키기 위해 AI에 투자한다—이 과정이 반복된다. 이는 경제가 완전히 정체된 상태임을 전제한다.
하지만 역사적으로 보면 사실은 그렇지 않다. 어떤 제품의 생산 비용이 급락할 때, 수요는 거의 항상 그대로 유지되지 않고 오히려 확대된다. 컴퓨팅 비용이 하락했을 때, 우리는 같은 양의 컴퓨팅을 더 싸게 소비한 것이 아니라, 수십 배 이상의 컴퓨팅을 소비하게 되었고, 그 위에 완전히 새로운 산업을 건설했다.
아래 그래프는 오늘날 PC 가격이 1980년 대비 99.9% 하락했음을 보여준다.
설명: 1980–2015년 개인용 컴퓨터 가격 추이
AI는 모든 산업의 비용을 낮추며, 서비스 비용이 하락하면 임금이 상승하든 하락하든 관계없이 구매력은 증가한다.
AI가 노동력을 대체하되 실질적으로 수요를 확대하지 않는 경우에만, 종말 루프가 우세해질 수 있다. 반면, 저렴한 컴퓨팅과 생산성이 완전히 새로운 소비 유형과 경제 활동을 창출한다면 낙관적 시나리오가 실현될 것이다.
진정한 충격은 실업이 아니라 가격 붕괴다
투자자들은 ‘자명한’ 해고 이야기를 더 쉽게 판매할 수 있지만, 서비스업이 겪고 있는 가격 압박이 훨씬 더 중요한 뉴스다. 지식 기반 업무가 비싼 이유는 지식의 희소성 때문인데, 이는 단순해 보이지만 사실이다. 따라서 지식 공급이 풍부해지면 지식 기반 업무의 가격은 하락한다.
의료 관리, 법률 문서 작성, 세무 신고, 준법감시, 마케팅 제작, 기초 프로그래밍, 고객 서비스, 교육 멘토링 등을 생각해 보라. 이러한 서비스는 막대한 경제 자원을 소비하는데, 그 이유는 대부분 훈련받은 인간의 주의력이 필요하기 때문이다. AI는 이 주의력의 한계 비용을 낮춘다.
사실 아래 그래프에서 보듯, 미국 서비스업은 미국 GDP의 약 80%를 차지한다.
기업 운영 비용이 하락하면 중소기업의 진입 장벽이 낮아지고, 서비스 이용 비용이 하락하면 더 많은 가계가 참여하게 된다. 어느 정도로 보면, AI의 발전은 ‘보이지 않는’ 감세 효과를 낳을 수도 있다.
고비용 인지 노동에 의존해 이익을 얻는 기업은 타격을 입을 수 있지만, 광범위한 경제 전체는 낮은 서비스 인플레이션과 높아진 실질 구매력으로부터 혜택을 받게 된다.
‘유령 GDP’에서 ‘풍요 GDP’로의 전환
비관론자들의 논거는 ‘유령 GDP(Ghost GDP)’에 기반한다. 즉, 통계상으로는 산출되지만 가계에는 실질적 혜택을 주지 않는 생산물이다. 반면 낙관적 대안은 우리가 ‘풍요 GDP(Abundance GDP)’라고 부르는 개념으로, 산출 증가와 생활비 하락이 동시에 이루어지는 것을 의미한다.
‘풍요 GDP’는 명목 소득의 급증을 요구하지 않는다. 오히려 물가 하락 속도가 소득 감소 속도보다 빠르기를 요구한다. AI가 많은 사람에게 필수적인 서비스 비용을 낮춘다면, 가계의 임금 성장이 둔화되더라도 실질 수익은 증가한다. 따라서 생산성 향상은 사라지지 않으며, 오히려 낮은 가격 형태로 전달된다.
이는 지난 70여 년간 생산성 향상이 임금 성장보다 꾸준히 앞서온 이유를 설명해 줄 수 있다:
인터넷, 전기, 대량 생산, 항생제 등은 모두 산출 확대와 비용 절감을 가능하게 한 새로운 방법을 제공했다. 물론 이 과정은 파괴적이고 변동성이 컸다. 그러나 되돌아보면, 이러한 변화는 생활 수준을 영구적으로 높였다.
복잡한 시스템을 헤쳐 나가거나 중복된 서비스에 시간을 낭비하는 일을 줄인 사회는 기능적으로 더 부유해진다.
노동시장은 사라지는 것이 아니라 재구성되는 것이다
핵심 우려 중 하나는, AI가 백색 칼라 일자리에 비례적으로 더 큰 영향을 미쳐, 비필수 소비와 주택 수요를 이끄는 계층을 위협한다는 점이다. 이는 사실이며, 특히 현재처럼 빈부 격차가 극심한 상황에서는 합리적인 우려다.
그러나 AI는 물리적 세계에서의 손재주와 인간 정체성 인식 측면에서 더 큰 어려움을 겪고 있다. 숙련된 기술자, 직접적인 의료 서비스, 첨단 제조업, 경험 기반 산업 등은 여전히 구조적 수요를 유지하고 있다. 많은 경우 AI는 이러한 역할을 보완할 뿐, 대체하지는 않는다.
더욱 중요한 점은, AI가 창업 진입 장벽을 낮춘다는 점이다. 한 사람이 회계, 마케팅, 고객 지원, 프로그래밍 작업을 자동화할 수 있게 되면, 소규모 기업 설립이 훨씬 쉬워진다. 우리는 소기업을 긍정적으로 평가한다.
사실 AI를 통한 진입 장벽 해소는 현재 우리가 직면한 빈부 격차 문제를 해결할 수 있는 해법일 수도 있다.
인터넷은 일부 직업군을 사라지게 했지만, 동시에 완전히 새로운 직업군을 창출했다. AI도 유사한 패턴을 따를 가능성이 높다. 특정 백색 칼라 기능을 압축하는 동시에, 다른 분야에서 자기 주도형 경제 참여를 확대할 것이다.
확인했습니다. 다음으로 세 번째 부분(마지막 부분)을 모듈식으로 계속 번역·편집하겠습니다. 이 부분에서는 SaaS 비즈니스 모델의 진화, AI가 시장 구조에 미치는 재편 효과, 실제 생산성 데이터의 동향, 그리고 간과되기 쉬운 시각—즉, AI가 주도하는 ‘풍요’가 어떻게 글로벌 갈등을 완화시킬 수 있는가—를 다룹니다.
SaaS의 ‘소멸’ 이야기
AI는 분명 기존의 SaaS(소프트웨어를 서비스로 제공) 비즈니스 모델에 압력을 가하고 있다. 조달팀의 협상이 더욱 어려워졌고, 일부 장기 미사용(long-tail) 소프트웨어 제품은 구조적 저항에 직면했다. 그러나 SaaS는 단지 전달 방식일 뿐, 가치 창출의 종착점은 아니다.
차세대 소프트웨어는 적응형이며, 에이전트 기반(agent-driven), 결과 중심이며, 깊이 통합될 것이다. 승자는 정적인 도구를 제공하는 기업이 아니라, 변화에 가장 유연하게 대응하는 기업이 될 것이다.
모든 기술 혁신은 스택을 재배열하며, 정적인 워크플로에 가격을 매기는 기업은 반드시 어려움을 겪게 된다. 반면 데이터, 신뢰, 연산 능력, 에너지, 검증 능력을 갖춘 기업은 번영할 수 있다.
특정 계층에서의 이익 압박은 디지털 경제 전체의 붕괴를 의미하지 않으며, 이는 단지 전환의 신호일 뿐이다.
AI가 시장 구조를 재편한다
비관론자들은 ‘에이전트 기반 상거래(Agentic Commerce)’가 중개자 계층을 제거하고 수수료를 없앨 것이라고 주장한다. 어느 정도는 맞다. 마찰이 줄어들면 수수료를 부과하기가 더 어려워진다.
아래 그래프에서 보듯, AI가 지금처럼 강력해지기 이전에도 안정화폐(stablecoin) 거래량은 이미 급증하고 있었다. 왜일까? 시장은 언제나 효율성을 선호하기 때문이다.
시스템 전반의 마찰 감소는 거래량 자체를 확대시킨다. 가격 발견(price discovery) 기능이 개선되고 거래 비용이 하락하면, 더 많은 경제 활동이 발생한다. 이것은 강세 신호다.
소비자를 대신해 행동하는 에이전트는 ‘습관’에 기반한 플랫폼 이익을 압축할 수 있다. 그러나 동시에 검색 비용을 낮추고 효율성을 높여 총 수요를 증가시킬 수도 있다.
생산성은 핵심 변수다
낙관적 결과의 최종 결정 요인은 생산성이다. AI가 의료, 정부 행정, 물류, 제조, 에너지 최적화 등 다양한 분야에서 지속적인 생산성 향상을 제공한다면, 그 결과는 전 인류의 풍요와 접근성 확대가 될 것이다.
지속적인 1–2%의 추가 생산성 향상이라도, 10년간 복리 효과를 고려하면 엄청난 성과를 낳는다.
AI가 촉발한 거시경제적 전환은 이미 역사상 최고의 투자 기회를 낳았다. 이 분야는 우리가 수많은 시간을 투자해 연구하고, 지속적으로 선도해 나가고 있는 분야이다.
아래 그래프에서 보듯, AI의 영향으로 생산성은 이미 급속히 증가하기 시작했다. 2025년 3분기 미국 노동생산성은 2년 만에 가장 강력한 상승세를 기록했다:
비관적 관점은 생산성 향상이 AI 모델 개발자들에게만 집중되어 광범위한 이익으로 이어지지 않을 것이라고 가정한다. 반면 낙관적 관점은, 가격 압박과 신시장 창출을 통해 이 향상이 보다 광범위하게 전달될 것이라고 본다.
풍요는 단순한 비용 절감을 넘어 갈등을 줄인다
AI가 주도하는 ‘풍요’가 가져올 영향 중 가장 적게 논의되는 측면은 지정학이다. 현대사 대부분 동안 전쟁은 에너지, 식량, 무역로, 산업 역량, 노동력, 기술 등 희소 자원을 둘러싸고 벌어졌다. 자원이 제한적이고 성장이 제로섬 게임처럼 느껴질 때, 국가 간 경쟁이 발생한다. 그러나 풍요는 모든 것을 바꾼다.
만약 AI가 에너지, 제조 설계, 물류, 서비스 생산 비용을 실질적으로 낮춘다면, 글로벌 경제의 파이 전체가 커진다. 생산성이 상승하고 한계 비용이 하락할 때, 경제 성장은 타국의 이점을 약탈하는 데 대한 의존도를 낮춘다. 이는 전쟁의 종말을 가져오고, 인류 역사상 가장 평화로운 시기를 열 수 있다.
경제 전쟁도 마찬가지다. 현재 우리는 1년째 진행 중인 무역전쟁을 겪고 있다.
관세는 자원 부족 시대에 국내 산업을 원가 경쟁으로부터 보호하기 위한 도구다. 그러나 AI가 전 세계적으로 생산 비용을 붕괴시킨다면, 왜 아직도 관세가 필요할까? 풍요로운 환경에서는 보호주의가 경제적으로 비효율적이 된다.
역사적으로 보면, 기술 가속화 시기는 장기적으로 글로벌 갈등을 줄이는 경향이 있다. 제2차 세계대전 후 산업 확장은 주요 강대국 간 직접 대결 동기를 약화시켰다.
AI가 주도하는 풍요는 이 동력을 더욱 가속화시킬 수 있다. 에너지 관리가 더 효율적이고, 공급망이 더 탄력적이며, 자동화를 통해 생산이 더 지역화되면, 국가는 더 이상 취약하지 않게 된다. 경제적 안정감이 높아질수록 지정학적 침략은 비합리적인 선택이 된다.
가장 낙관적인 AI 시나리오는 단순히 더 높은 생산성 또는 더 높은 주가지수가 아니라, 성장이 더 이상 제로섬 게임이 아닌 세계이다.
결론: 만약 세상이 끝나지 않는다면?
AI는 결과를 증폭시킨다. 기관이 적응하지 못하면, AI는 취약성을 증폭시킬 수 있고, 반대로 생산성이 파괴 속도를 앞질러 간다면, 번영을 증폭시킬 수 있다.
Anthropic의 ‘해체’는 워크플로가 재가격되고, 인지 노동이 저렴해지고 있음을 알리는 신호이며, 이는 명확한 전환의 징후다.
하지만 전환은 붕괴를 의미하지 않는다. 역사상 모든 중대한 기술 혁명이 시작될 때는 처음엔 불안정해 보였기 때문이다.
현재 가장 과소평가된 가능성은 유토피아가 아니라 풍요다. AI는 임대료를 압축하고, 마찰을 줄이며, 노동시장을 재구성할 수 있지만, 동시에 현대사상 최대 규모의 실질적 생산성 확장을 가져올 수도 있다.
‘글로벌 지능 위기(Global Intelligence Crisis)’와 ‘글로벌 지능 번영(Global Intelligence Abundance)’의 차이는 능력이 아니라 적응력에 있다.
그리고 이 세상은 언제나 적응의 길을 찾아낸다.
끝으로, 현재의 혼란스러운 시기에 객관성을 유지하고 절차를 따르는 사람들은, 역사상 최고의 거래 환경을 맞이하고 있다.
원문 링크: It's Too Obvious. What If AI Doesn't Actually End The World?
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