2028년 글로벌 지능 위기 (The 2028 Global Intelligence Crisis, Citrini Research

Feb 23, 2026 시트리니 리서치 해석 및 시장 반응

 

1. 보고서 원문 링크

• 제목 : The 2028 Global Intelligence Crisis (2028년 글로벌 지능 위기)
• 링크 : https://www.citriniresearch.com/p/2028gic?utm_source=copilot.com (FEB 23, 2026)

 

2. 보고서 핵심 내용

요약 (Generated by NotebookLM)

The_Intelligence_Crisis.pdf

7.50MB

 

• 이 보고서는 예측(Prediction)이 아니라, AI가 경제에 미칠 수 있는 최악의 시나리오를 가정한 사고 실험(Thought Exercise) 형식으로 작성. 2028년 6월의 미래 시점에서 과거(현재~2026년)를 회상하는 독특한 방식을 취하고 있음.
• 주요 시나리오 : 유령 GDP (Ghost GDP)의 탄생 
  • 시장 붕괴: 2026년 10월 S&P 500이 8,000포인트, 나스닥이 30,000포인트를 돌파하며 정점에 도달했으나, 2028년 6월 기준 고점 대비 38% 폭락.
  • 고용 위기: 미국 실업률이 10.2%까지 치솟음. 2026년 초부터 시작된 화이트칼라(사무직)의 대규모 해고가 발단.
  • 유령 GDP 현상: 생산성은 폭발적으로 증가하여 GDP 지표는 좋게 나오지만, 그 이득이 노동자(가계)에게 돌아가지 않고 기업의 AI 컴퓨팅 재투자 비용으로만 순환되는 현상이 발생. 즉, 수치상으로는 경제가 성장하는 것 같지만 실제 소비 시장은 죽어가는 상태를 의미합니다.
• 기업 및 산업에 미치는 영향
  • 마진의 역설: 기업들이 비용 절감을 위해 인간을 AI로 대체하면서 단기적으로는 이익이 늘어 주가가 폭등하지만, 해고된 노동자들이 소비를 줄이면서 결국 기업의 매출도 꺾이는 부정적 피드백 루프에 빠짐.
  • 중간 매개 산업의 소멸: 결제 서비스(Visa, Mastercard), 대행 서비스 등 단순히 '인간의 시간과 번거로움'을 담보로 수수료를 받던 비즈니스 모델이 완벽한 정보를 가진 AI 에이전트에 의해 파괴.
  • 소프트웨어 및 IT 서비스: 기업들이 외부 소프트웨어를 구독하는 대신 내부 AI를 이용해 필요한 기능을 직접 구현하게 되면서, 기존 엔터프라이즈 소프트웨어(SaaS) 기업들의 가치가 급락.
• 결론 및 시사점 : AI가 인간의 지능을 대체하는 과정에서 발생하는 '지능의 재평가'가 매우 고통스러울 것이라고 경고. 생산성 향상이 반드시 대중의 부로 이어지지 않을 수 있으며, 지능이 희소성을 잃게 될 때 자본주의 경제 시스템이 직면할 구조적 결함을 지적.

 

3. 시장에 던진 의미와 즉각적인 반응 (2/23)

• AI 기술의 '성공'이 오히려 '경제적 재앙'이 될 수 있다는 좌측 꼬리 위험(Left-tail Risk)을 구체적으로 시각화했다는 데 큰 의미.
• 즉각적인 시장 급락: 보고서 배포 직후인 2026년 2월 23일(현지시간), 나스닥과 주요 소프트웨어 기업들의 주가가 큰 폭으로 하락. 특히 보고서에서 위험군으로 지목된 IBM(-13.2%), ServiceNow, Salesforce, Visa 등 서비스 및 소프트웨어 섹터가 직격탄을 맞았음.
  • IBM의 기록적 폭락: 주가가 13.2% 급락하며 2000년 닷컴 버블 이후 25년 만에 최대 일일 하락폭을 기록. (시가총액 약 310억 달러 증발) 앤스로픽의 툴이 IBM의 핵심 수익원인 '레거시 시스템(COBOL 등) 현대화 컨설팅'을 대체할 것이라는 공포 때문.
  • 사이버 보안주 연쇄 하락: CrowdStrike(-18%), Datadog(-11%), Palo Alto Networks(-9%) 등이 직격탄. AI 에이전트가 스스로 보안을 해결하면 기존 보안 솔루션의 필요성이 줄어들 것이라는 해석이 지배적.
  • 지수 하락: 나스닥과 S&P 500 역시 소프트웨어 섹터의 약세로 인해 동반 하락하며 시장 전반에 AI 공포 확산.
• 투자 패러다임의 전환: 지금까지 시장은 "AI = 생산성 향상 = 기업 이익 증가"라는 단순한 공식을 따랐으나, 이 보고서는 "생산성이 늘어도 소비 주체(인간)가 사라지면 경제는 무너진다"는 점을 지적하며 투자자들에게 경종

 

4. 앤트로픽의 대응 (2/24) : Enterprise Agents & Partnerships 발표

• AI가 인간을 대체하는 것이 아닌 '인터페이스(Interface)로서 공존'하는 구체적인 파트너십과 도구를 발표. Agent Ochestration으로 포지셔닝.
• Cowork & Plugins for Enterprise 출시: 클로드가 엑셀, 파워포인트, 지메일 등 기존 업무 도구 내에서 직접 작동하도록 하는 플로그인 시스템
• 글로벌 금융 플랫폼 Intuit(인튜이트)와의 다년 파트너십: 세무·회계 소프트웨어 1위인 인튜이트와 손잡고 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기로 함. 이는 AI가 소프트웨어 회사를 파괴하는 것이 아니라, 기존 플랫폼을 고도화할 수 있다는 실례.
• 부서별 특화 플러그인: 재무, HR, 법무 등 각 부서 업무에 최적화된 오픈소스 플러그인을 공개하여 기업들이 직접 AI 에이전트를 통제하고 배포할 수 있는 환경을 제공.
• 이후 시장의 반응
  • 주요 종목 반등: * Intuit (INTU): 파트너십 발표 후 2.8% 상승.
  • IBM: 25년 만의 최대 폭락(-13%) 후 다음 날 3.5% 반등하며 진정세 진입.
  • Salesforce, DocuSign 등: 앤스로픽의 파트너로 이름이 언급된 기업들이 0.4%~5.3% 상승하며 섹터 전반이 회복.
  • 지수 회복: S&P 500 소프트웨어 지수가 1.4% 상승하고, 주요 소프트웨어 ETF(IGV)가 2.4% 점프하며 '안도 랠리'를 기록

 

5. 시사점

• "지능이 무한해지는 세상에서 기존의 경제 시스템은 생존할 수 없다"
• 투자자와 시장 참여자들 사이에서 매우 큰 반향과 생각의 화두(Thought provoking)를 던짐.
• 이제 단순한 기술 기업 투자를 넘어, '인간의 마찰(Human Friction)' 없이도 수익을 낼 수 있는 비즈니스 모델이나, AI 인프라의 핵심인 아시아 반도체 공급망(TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 등)에 주목할 것을 시사.

 

 

6. 전문 번역

2028년 글로벌 지능 위기 (THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS)

미래에서 온 금융사 사고 실험 (A Thought Exercise in Financial History, from the Future)

Citrini Research (2026년 2월 22일 작성)

 

서문 (Preface)

우리의 AI 강세론이 계속해서 맞다면 어떨까요... 그리고 그것이 실제로는 약세장 신호라면 어떨까요?

다음에 이어질 내용은 예측이 아닌 시나리오입니다. 이것은 약세장 포르노도 아니고 AI 파멸론자의 팬픽션도 아닙니다. 이 글의 유일한 목적은 상대적으로 덜 탐구된 시나리오를 모델링하는 것입니다. 우리의 친구 Alap Shah가 이 질문을 던졌고, 우리는 함께 브레인스토밍하여 답을 찾았습니다. 우리는 이 부분을 작성했고, 그는 다른 두 부분을 작성했습니다.

바라건대, 이 글을 읽음으로써 AI가 경제를 점점 더 기이하게 만들어감에 따라 발생할 수 있는 잠재적인 극단적 위험(left tail risks)에 대해 더 잘 대비할 수 있기를 바랍니다.

이것은 2028년 6월 CitriniResearch의 매크로 메모로, 글로벌 지능 위기의 진행 과정과 여파를 상세히 다루고 있습니다.

 

매크로 메모 (Macro Memo)

풍부한 지능의 결과 (The Consequences of Abundant Intelligence)

2026년 2월 22일 2028년 6월 30일 오늘 아침 실업률이 10.2%로 발표되었으며, 이는 예상치를 0.3% 상회하는 놀라운 수치였습니다. 시장은 이 수치에 2% 하락했고, S&P 500 지수의 누적 하락폭은 2026년 10월 고점 대비 38%에 달하게 되었습니다.

트레이더들은 무감각해졌습니다. 6개월 전만 해도 이런 수치가 발표되었다면 서킷 브레이커가 발동되었을 것입니다.

2년. "통제 가능"하고 "특정 섹터에 국한된" 상태에서, 우리 중 누구도 자라면서 경험했던 것과 더 이상 닮지 않은 경제로 변하는 데 걸린 시간은 그것이 전부였습니다. 이번 분기의 매크로 메모는 이러한 일련의 과정을 재구성하려는 우리의 시도, 즉 위기 이전 경제에 대한 사후 분석입니다.

도취감은 뚜렷했습니다. 2026년 10월경 S&P 500 지수는 8000선에 근접했고, 나스닥은 3만 선을 돌파했습니다. 인간의 잉여화로 인한 초기 해고의 물결은 2026년 초에 시작되었으며, 해고가 의도했던 바로 그 결과를 낳았습니다. 마진이 확대되었고, 실적이 기대치를 뛰어넘었으며, 주가는 랠리를 펼쳤습니다. 기록적인 기업 이익은 AI 연산 부문으로 곧바로 다시 쏟아져 들어갔습니다.

헤드라인 수치들은 여전히 훌륭했습니다. 명목 GDP는 반복해서 한 자릿수 중후반대의 연간 성장률을 기록했습니다. 생산성은 호황을 누렸습니다. 시간당 실질 생산량은 잠을 자지도, 병가를 내지도, 건강 보험을 요구하지도 않는 AI 에이전트들에 힘입어 1950년대 이후 보지 못했던 속도로 증가했습니다.

연산력을 소유한 자들은 인건비가 사라짐에 따라 그들의 부가 폭발적으로 증가하는 것을 목격했습니다. 반면, 실질 임금 상승률은 붕괴했습니다. 행정부가 기록적인 생산성을 거듭 자랑했음에도 불구하고, 화이트칼라 노동자들은 기계에 일자리를 잃고 더 낮은 임금의 직무로 내몰렸습니다.

소비 경제에 균열이 나타나기 시작하자, 경제 전문가들은 "유령 GDP(Ghost GDP)"라는 문구를 대중화했습니다. 이는 국가 계정에는 나타나지만 실물 경제를 통해 결코 순환되지 않는 생산량을 의미합니다.

모든 면에서 AI는 기대치를 초과하고 있었고, 시장이 곧 AI였습니다. 유일한 문제는... 경제는 그렇지 않았다는 것입니다.

노스다코타주에 있는 단일 GPU 클러스터가 맨해튼 미드타운의 화이트칼라 노동자 10,000명이 이전에 생산하던 산출물을 만들어내는 것은 경제적 만병통치약이라기보다 경제적 팬데믹에 가깝다는 사실이 처음부터 명확했어야 합니다. 화폐의 유통 속도는 바닥을 쳤습니다. 당시 GDP의 70%를 차지했던 인간 중심의 소비 경제는 시들해졌습니다. 기계가 임의 소비재에 돈을 얼마나 쓰는지 물어보기만 했어도 우리는 이 사실을 훨씬 빨리 알아챌 수 있었을 것입니다. (힌트: 0원입니다.)

AI 능력이 향상되고, 기업들은 더 적은 노동자를 필요로 했으며, 화이트칼라 해고가 증가했고, 해고된 노동자들은 지출을 줄였고, 마진 압박은 기업들이 AI에 더 많이 투자하도록 내몰았고, AI 능력은 향상되었습니다...

이것은 자연적인 제동 장치가 없는 부정적 피드백 루프였습니다. 인류 지능의 대체 나선이었습니다. 화이트칼라 노동자들은 그들의 수익 창출 능력(그리고 합리적으로는 그들의 지출)이 구조적으로 손상되는 것을 보았습니다. 그들의 소득은 13조 달러 규모의 모기지 시장의 기반이었으며, 이는 언더라이터들로 하여금 우량 모기지가 여전히 안전한지 재평가하도록 강요했습니다.

17년 동안 진정한 디폴트 사이클이 없었기 때문에, 사모 시장은 ARR(연간 반복 매출)이 계속 반복될 것이라고 가정한 사모펀드(PE) 지원 소프트웨어 거래들로 비대해져 있었습니다. 2027년 중반 AI 파괴로 인한 첫 번째 디폴트 물결은 이러한 가정에 이의를 제기했습니다.

만약 이러한 파괴가 소프트웨어에만 국한되었다면 관리할 수 있었겠지만, 그렇지 않았습니다. 2027년 말까지 그것은 중개를 기반으로 하는 모든 비즈니스 모델을 위협했습니다. 인간을 위한 마찰(friction)을 수익화하는 데 구축된 수많은 기업들이 해체되었습니다.

이 시스템은 결국 화이트칼라의 생산성 향상에 기댄 일련의 상관된 베팅들로 판명되었습니다. 2027년 11월의 붕괴는 이미 존재하던 모든 부정적인 피드백 루프를 가속화하는 역할만 했습니다.

우리는 거의 1년 동안 "나쁜 뉴스가 좋은 뉴스"가 되기를 기다려 왔습니다. 정부는 제안들을 고려하기 시작했지만, 어떤 종류의 구제책이라도 마련할 수 있는 정부의 능력에 대한 대중의 신뢰는 줄어들었습니다. 정책 대응은 항상 경제 현실보다 뒤처졌지만, 포괄적인 계획의 부재는 이제 디플레이션 소용돌이를 가속화할 위협이 되고 있습니다.

 

어떻게 시작되었나 (How It Started)

2025년 말, 에이전트 기반 코딩 도구는 역량 면에서 계단식 도약을 이루었습니다.

Claude Code나 Codex와 함께 작업하는 유능한 개발자는 이제 몇 주 만에 중간 시장 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있게 되었습니다. 완벽하지 않거나 모든 엣지 케이스를 다루지는 못했지만, 50만 달러의 연간 갱신을 검토하는 CIO가 "이걸 우리가 직접 만들면 어떨까?"라는 질문을 던지기 시작할 만큼은 충분했습니다.

회계 연도는 대부분 역년과 일치하기 때문에 2026년 기업 지출은 "에이전틱 AI"가 여전히 유행어였던 2025년 4분기에 설정되었습니다. 중간 검토는 조달 팀이 이러한 시스템이 실제로 무엇을 할 수 있는지 파악하고 결정을 내린 첫 번째 시기였습니다. 일부는 자체 내부 팀이 몇 주 만에 6자리 수의 SaaS 계약을 대체할 프로토타입을 만들어내는 것을 지켜보았습니다.

그해 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 조달 관리자와 대화를 나누었습니다. 그는 예산 협상 중 하나에 대해 이야기해 주었습니다. 영업사원은 작년과 동일한 방식, 즉 연간 5% 가격 인상과 "당신네 팀은 우리에게 의존하고 있습니다"라는 표준적인 설득을 예상했습니다. 조달 관리자는 그에게 OpenAI 측과 '전진 배치 엔지니어'가 AI 도구를 사용하여 벤더를 완전히 교체하는 방안을 논의 중이라고 말했습니다. 그들은 30% 할인된 가격에 갱신했습니다. 그것은 좋은 결과였다고 그는 말했습니다. Monday.com, Zapier, Asana와 같은 "SaaS의 롱테일"은 상황이 훨씬 더 나빴습니다.

투자자들은 롱테일이 큰 타격을 입을 것이라고 준비했고, 심지어 예상하기까지 했습니다. 그들은 일반적인 기업 스택 지출의 3분의 1을 차지했을지 모르지만 확실히 노출되어 있었습니다. 그러나 기록 시스템(systems of record)은 파괴로부터 안전할 것으로 여겨졌습니다.

ServiceNow의 26년 3분기 보고서가 나오기 전까지는 반사성의 메커니즘이 명확해지지 않았습니다.

SERVICENOW 순 신규 ACV 성장률 23%에서 14%로 둔화;
15% 인력 감축 및 '구조적 효율성 프로그램' 발표;
주가 18% 급락 | 블룸버그, 2026년 10월

SaaS가 "죽은" 것은 아니었습니다. 사내 구축을 실행하고 지원하는 것에 대한 비용 편익 분석은 여전히 존재했습니다. 하지만 사내 구축은 하나의 선택지였고, 그것이 가격 협상에 영향을 미쳤습니다. 아마도 더 중요한 것은 경쟁 환경이 변했다는 점입니다. AI 덕분에 새로운 기능을 개발하고 출시하기가 쉬워졌고, 차별화가 무너졌습니다. 기존 기업들은 가격 인하 경쟁에 돌입했습니다. 서로 간의 칼부림이자, 불쑥 나타난 새로운 도전자들과의 칼부림이었습니다. 에이전트 기반 코딩 능력의 도약에 고무되고 보호해야 할 레거시 비용 구조가 없는 도전자들은 공격적으로 점유율을 빼앗았습니다.

이러한 시스템들의 상호 연결된 특성 역시 이 지표가 발표될 때까지는 완전히 인식되지 않았습니다. ServiceNow는 좌석(시트)을 팔았습니다. 포춘 500대 고객이 인력을 15% 감축하면, 라이선스의 15%도 취소했습니다. 고객의 마진을 높여주던 바로 그 AI 주도 인원 감축이 기계적으로 자신들의 수익 기반을 파괴하고 있었습니다.

워크플로우 자동화를 판매하던 회사가 더 나은 워크플로우 자동화에 의해 파괴되고 있었고, 그 대응책은 인력을 감축하고 그 절감액을 자신들을 파괴하는 바로 그 기술에 자금을 대는 데 사용하는 것이었습니다.

그들이 달리 무엇을 할 수 있었겠습니까? 가만히 앉아서 더 천천히 죽어가야 했을까요? AI의 위협을 가장 많이 받는 기업들이 AI를 가장 적극적으로 채택하는 기업이 되었습니다.

돌이켜보면 뻔한 이야기 같지만, 당시에는 전혀 그렇지 않았습니다. 역사적 파괴 모델에 따르면 기존 기업은 신기술에 저항하고, 진입자에게 점유율을 잃고 천천히 죽어갑니다. 코닥, 블록버스터, 블랙베리에게 일어난 일이 바로 그것입니다. 2026년에 일어난 일은 달랐습니다. 기존 기업들은 저항할 여유가 없었기 때문에 저항하지 않았습니다.

주가가 40~60% 하락하고 이사회가 대답을 요구하는 상황에서 AI의 위협을 받는 기업들은 자신들이 할 수 있는 유일한 일을 했습니다. 인력을 줄이고, 절감된 비용을 AI 도구에 재배치하고, 그 도구를 사용하여 더 낮은 비용으로 생산량을 유지하는 것입니다.

각 기업의 개별적인 대응은 합리적이었습니다. 집단적인 결과는 재앙이었습니다. 인건비에서 절약된 모든 달러는 다음번 일자리 감축을 가능하게 하는 AI 기능으로 흘러 들어갔습니다.

소프트웨어는 오프닝에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS 멀티플이 바닥을 쳤는지 논쟁하는 동안 놓친 것은 반사적 루프가 이미 소프트웨어 섹터를 벗어났다는 사실이었습니다. ServiceNow가 인력 감축을 정당화했던 논리가 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 기업에 적용되었습니다.

 

마찰이 제로가 되었을 때 (When Friction Went to Zero)

2027년 초가 되자 LLM 사용이 기본이 되었습니다. 사람들은 자신이 사용하는 것이 AI 에이전트인지도 모르는 채 AI 에이전트를 사용했습니다. "클라우드 컴퓨팅"이 무엇인지 몰랐던 사람들이 스트리밍 서비스를 사용하는 것과 같은 방식이었습니다. 그들은 자동 완성이나 맞춤법 검사기처럼 휴대폰이 이제 막 수행하는 기능으로 생각했습니다.

Qwen의 오픈소스 에이전틱 쇼퍼는 AI가 소비자 의사 결정을 처리하게 만든 촉매제였습니다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 비서가 일부 에이전틱 상거래 기능을 통합했습니다. 정제된 모델 덕분에 이러한 에이전트들은 클라우드뿐만 아니라 휴대폰과 노트북에서도 실행될 수 있었고 한계 추론 비용이 크게 줄었습니다.

투자자들을 더 불안하게 만들었어야 할 부분은 이러한 에이전트들이 질문을 기다리지 않았다는 것입니다. 그들은 사용자의 선호도에 따라 백그라운드에서 실행되었습니다. 상거래는 일련의 개별적인 인간의 결정이 아니라 모든 연결된 소비자를 대신하여 연중무휴 24시간 실행되는 지속적인 최적화 프로세스가 되었습니다. 2027년 3월까지 미국의 중간 소비자는 하루에 400,000토큰을 소비했습니다. 이는 2026년 말보다 10배 증가한 수치입니다.

사슬의 다음 고리는 이미 끊어지고 있었습니다.

중개(Intermediation).

지난 50년 동안 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 지대 추출(rent-extraction) 계층을 구축했습니다. 수조 달러의 기업 가치가 이 제약이 지속되는 것에 의존했습니다.

시작은 단순했습니다. 에이전트는 마찰을 제거했습니다.

수개월 동안 사용하지 않아도 갱신되는 구독. 평가판 기간이 지나면 교묘하게 두 배로 오르는 초기 가격. 이 각각은 에이전트가 협상할 수 있는 인질극으로 재브랜딩되었습니다. 평균 고객 생애 가치(LTV)는 뚜렷하게 하락했습니다.

소비자 에이전트들은 거래의 작동 방식을 바꾸기 시작했습니다.

인간은 상품을 사기 전에 5개의 플랫폼에 걸쳐 가격을 비교할 시간이 없지만, 기계는 합니다.

여행 예약 플랫폼은 초기 희생양이 되었습니다. 2026년 4분기까지 에이전트들은 전체 일정(항공편, 호텔, 지상 교통수단, 로열티 최적화, 예산 제약, 환불)을 어떤 플랫폼보다 더 빠르고 저렴하게 구성할 수 있었습니다.

계약자의 타성에 의존했던 보험 갱신도 개혁되었습니다. 매년 보장 범위를 다시 쇼핑하는 에이전트들은 보험사들이 수동적 갱신을 통해 벌어들였던 프리미엄의 15~20%를 해체했습니다.

재정적 조언. 세금 준비. 일상적인 법률 업무. 서비스 제공자의 가치 제안이 "당신이 지루해하는 복잡성을 탐색해주겠다"는 것이었던 모든 범주가 파괴되었습니다. 에이전트들은 지루해하는 것이 없었기 때문입니다.

인간관계의 가치에 의해 보호받고 있다고 생각했던 곳들조차 취약함이 드러났습니다. 부동산은 정보 비대칭성 때문에 수십 년 동안 구매자가 5~6%의 수수료를 용인해 왔지만, MLS 접근 권한과 거래 데이터를 갖춘 AI 에이전트가 이를 복제하자 무너졌습니다. 구매 측 수수료 중간값은 1% 미만으로 압축되었고, 인간 중개인이 전혀 없는 거래가 늘었습니다.

우리는 "인간관계"의 가치를 과대평가했었습니다. 사람들이 관계라고 불렀던 것의 상당수는 단순히 '친근한 얼굴을 한 마찰'에 불과했습니다.

그것은 중개 계층 파괴의 시작이었습니다. 성공적인 회사들은 더 이상 중요하지 않은 소비자 행동과 인간 심리의 맹점을 이용하기 위해 수십억 달러를 썼습니다. 가격과 적합성을 최적화하는 기계는 당신이 즐겨찾는 앱이나 결제 경험의 매력에 신경 쓰지 않습니다.

그들은 피곤해져서 가장 쉬운 옵션을 수락하거나 "나는 항상 여기서 주문해"를 기본값으로 삼지 않습니다.

그것은 특정한 종류의 해자를 파괴했습니다. 바로 습관적 중개입니다.

도어대시(DoorDash United States)가 그 대표적인 사례였습니다.

코딩 에이전트들은 배달 애플리케이션(Application)을 출시하기 위한 진입 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자라면 몇 주 안에 기능적인 경쟁 앱을 배포할 수 있었고, 수십 명이 그렇게 하여 배달 수수료의 90~95%를 기사에게 전달함으로써 도어대시와 우버 이츠(Uber Eats)로부터 기사들을 유인했습니다. 다중 앱 대시보드는 긱(Gig) 노동자들이 20~30개의 플랫폼에서 들어오는 일거리를 한 번에 추적할 수 있게 해 주었고, 기존 기업들이 의존하던 록인(Lock-in: 자물쇠 효과)을 제거했습니다. 시장은 하룻밤 사이에 파편화되었고 마진은 거의 제로에 가깝게 압축되었습니다.

에이전트들은 양면에서 파괴를 가속화했습니다. 그들은 경쟁자들을 가능하게 한 다음, 그들을 사용했습니다. 도어대시의 해자는 말 그대로 "당신은 배가 고프고, 게으르며, 홈 화면에 이 앱이 있습니다"였습니다. 에이전트에게는 홈 화면이 없습니다. 에이전트는 도어대시, 우버 이츠, 레스토랑 자체 웹사이트, 그리고 분위기에 맞춰 코딩된 20개의 새로운 대안들을 확인하여 매번 가장 낮은 수수료와 가장 빠른 배달을 선택할 수 있습니다. 비즈니스 모델의 전체 기반인 습관적인 앱 충성도는 기계에게는 아예 존재하지 않았습니다.

이는 곧 일자리를 잃게 될 화이트칼라 노동자들에게 에이전트가 호의를 베푼, 이 전체 이야기에서 아마도 유일한 사례로서 기묘하게 시사하는 바가 컸습니다. 그들이 결국 배달 기사로 전락했을 때, 적어도 그들 수입의 절반이 우버와 도어대시로 넘어가지는 않았기 때문입니다. 물론 자율주행 차량이 확산됨에 따라 기술이 베푼 이러한 호의는 오래가지 못했습니다.

에이전트들이 거래를 통제하게 되자, 그들은 더 큰 종이클립(Paperclips: 더 큰 최적화 목표)을 찾기 시작했습니다. 가격 비교와 정보 취합에는 한계가 있었습니다. (특히 에이전트들이 서로 거래를 시작했을 때) 사용자의 돈을 반복적으로 절약하는 가장 큰 방법은 수수료를 없애는 것이었습니다. 기계 대 기계(Machine to Machine) 상거래에서 2~3%의 카드 정산 수수료(Interchange Rate)는 명백한 표적이 되었습니다.

에이전트들은 카드보다 더 빠르고 저렴한 대안을 찾았습니다. 대부분은 솔라나(Solana) 또는 이더리움 레이어 2(Ethereum Layer 2s)를 통한 스테이블코인(Stablecoin) 사용에 정착했는데, 이곳에서는 결제가 거의 즉시 이루어졌고 거래 비용은 1페니의 몇 분의 1 수준으로 측정되었습니다.

마스터카드(Mastercard) 2027년 1분기(Quarter 1): 순이익 전년 동기 대비(Year over Year) +6%;
구매 규모 성장률 이전 분기의 +5.9%에서 전년 동기 대비(Year over Year) +3.4%로 둔화;
경영진은 "에이전트 주도 가격 최적화"와 "임의 소비재 범주 내 압력"을 언급 | 블룸버그, 2027년 4월 29일

마스터카드의 2027년 1분기(Quarter 1) 보고서는 돌아올 수 없는 강을 건넌 지점이었습니다. 에이전틱 상거래는 제품 이야기에서 배관(인프라) 이야기로 바뀌었습니다. 마스터카드(Mastercard) 주가는 다음 날 9% 하락했습니다. 비자(Visa) 역시 하락했지만, 분석가들이 스테이블코인 인프라에서 비자가 더 강력한 위치를 차지하고 있다고 지적한 후 손실을 만회했습니다.

정산 수수료를 우회하는 에이전틱 상거래는 그 2~3% 수수료의 대부분을 징수하고 가맹점 보조금으로 자금을 조달하는 보상 프로그램을 중심으로 전체 사업 부문을 구축했던 카드 중심 은행 및 단일 상품 발행사(Mono-line Issuers)들에게 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다.

아메리칸 익스프레스(American Express United States)가 가장 큰 타격을 입었습니다. 화이트칼라 인력 감축이 고객 기반을 파괴하고 에이전트가 정산 수수료를 우회하여 수익 모델을 붕괴시키는 복합적인 역풍을 맞았습니다. 싱크로니(Synchrony United States), 캐피탈 원(Capital One United States), 그리고 디스커버(Discover United States) 역시 모두 그 후 몇 주 동안 10% 이상 하락했습니다.

그들의 해자는 마찰(Friction)로 만들어져 있었습니다. 그리고 그 마찰은 제로(0)로 향하고 있었습니다.

 

섹터 리스크에서 시스템 리스크로 (From Sector Risk to Systemic Risk)

2026년 내내, 시장은 인공지능(Artificial Intelligence)의 부정적인 영향을 단지 하나의 '특정 섹터 이야기(Sector Story)'로 취급했습니다. 소프트웨어와 컨설팅 산업이 큰 타격을 입었고, 결제 플랫폼과 여타 '수수료 통행소(Toll booths)' 비즈니스들이 흔들리기 시작했지만, 광범위한 거시 경제는 여전히 괜찮아 보였습니다. 노동 시장은 약화되고 있었지만, 아직 자유 낙하(Freefall) 수준은 아니었습니다.

시장의 주류 컨센서스는 "창조적 파괴(Creative Destruction)는 기술 혁신 주기의 자연스러운 일부"라는 것이었습니다. 국지적인 고통은 극심하겠지만, 인공지능(Artificial Intelligence)이 가져올 전반적인 순이익이 결국 부정적인 영향을 덮어버릴 것이라는 믿음이었습니다.

하지만 2027년 1월 매크로 메모에서 우리는 이러한 시각이 결함이 있는 프레임워크라고 지적했습니다. 미국 경제는 화이트칼라(White-collar) 서비스 부문이 주도하는 경제입니다. 화이트칼라 노동자는 전체 고용의 50%를 차지하며, 전체 임의 소비재 지출(Discretionary Consumer Spending)의 약 75%를 주도합니다. 인공지능(Artificial Intelligence)이 침식하고 있는 비즈니스와 일자리는 경제의 변두리가 아니라 경제의 핵심 그 자체였습니다.

"기술 혁신은 일자리를 파괴하지만 이후 훨씬 더 많은 일자리를 창출한다." 이것은 당시 가장 인기 있고 설득력 있는 반론이었습니다. 이 주장이 인기 있고 설득력이 있었던 이유는 지난 2세기 동안 그것이 명백히 옳았기 때문입니다. 비록 우리가 미래의 일자리가 어떤 모습일지 상상조차 할 수 없었을지라도, 그 일자리들은 반드시 나타날 것이라 믿었습니다.

현금 자동 입출금기(Automated Teller Machine)는 지점 운영 비용을 더 저렴하게 만들었기 때문에, 은행들은 더 많은 지점을 열었고 이후 20년 동안 은행 창구 직원의 고용은 오히려 증가했습니다. 인터넷은 여행사, 전화번호부(Yellow Pages), 오프라인 소매업을 파괴했지만, 그 자리에 완전히 새로운 산업을 발명하여 새로운 일자리를 창출해 냈습니다.

그러나 새롭게 생겨난 모든 일자리는 그것을 수행할 인간을 필요로 했습니다.

AI는 이제 인간이 재배치될 바로 그 업무 영역에서 스스로 성능을 향상시키는 일반 지능(General Intelligence)이 되었습니다. 일자리를 잃은 코더들은 단순히 "AI 관리" 직무로 이동할 수 없습니다. AI가 이미 그 일조차 할 수 있기 때문입니다.

오늘날 AI 에이전트들은 수 주가 걸리는 연구 개발 업무를 처리합니다. 매년 와튼 스쿨(Wharton School)의 교수들이 데이터를 새로운 시그모이드(Sigmoid) 곡선에 끼워 맞추려고 노력했음에도 불구하고, 이 기하급수적인 발전은 가능한 것에 대한 우리의 개념을 완전히 짓눌러버렸습니다.

그들은 본질적으로 모든 코드를 작성합니다. 그중 가장 성능이 뛰어난 것들은 거의 모든 면에서 거의 모든 인간보다 훨씬 더 똑똑합니다. 그리고 그들은 계속해서 더 저렴해지고 있습니다.

AI는 새로운 일자리를 창출했습니다. 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer), AI 안전 연구원, 인프라스트럭처(Infrastructure) 기술자 등입니다. 인간은 최고 수준에서 조율하거나 취향을 지시하며 여전히 루프(Loop) 안에 머물러 있습니다. 그러나 AI가 새로운 역할 하나를 창출할 때마다 수십 개의 기존 역할이 쓸모없어졌습니다. 새로운 역할들이 받는 임금은 과거 일자리 임금의 아주 적은 일부분에 불과했습니다.

미국 구인·이직 보고서(Job Openings and Labor Turnover Survey): 구인 건수 550만 건 하회;
실업자 대 구인 비율 약 1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고치 | 블룸버그(Bloomberg), 2026년 10월

채용률은 일 년 내내 부진했지만, 2026년 10월 구인·이직 보고서(Job Openings and Labor Turnover Survey) 수치는 명확한 데이터를 제공했습니다. 구인 건수는 550만 건 아래로 떨어졌으며, 이는 전년 동기 대비(Year over Year) 15% 감소한 수치입니다.

인디드(Indeed): "생산성 이니셔티브" 확산으로 소프트웨어, 금융, 컨설팅 분야의 채용 공고 급감 
인디드 하이어링 랩(Indeed Hiring Lab), 2026년 11월~12월

블루칼라 구인(건설, 의료, 숙련 직공)은 상대적으로 안정적으로 유지된 반면, 화이트칼라 구인은 붕괴하고 있었습니다. 메모를 작성하고(우리는 어쩐 일인지 아직 사업을 유지하고 있습니다만), 예산을 승인하고, 경제의 중간 계층이 원활하게 돌아가도록 윤활유 역할을 하던 일자리들에서 대거 이탈이 발생했습니다. 그러나 두 집단 모두 연중 대부분 기간 동안 실질 임금 상승률이 마이너스였으며 계속 하락하고 있었습니다.

주식 시장은 여전히 구인·이직 보고서(Job Openings and Labor Turnover Survey)보다는 제너럴 일렉트릭 버노바(General Electric Vernova)의 모든 터빈 생산 능력이 이제 2040년까지 매진되었다는 소식에 더 관심을 가졌고, 부정적인 거시 경제 뉴스와 긍정적인 AI 인프라스트럭처(Infrastructure) 헤드라인 사이의 줄다리기 속에서 횡보했습니다.

그러나 채권 시장(항상 주식 시장보다 더 똑똑하거나, 적어도 덜 낭만적인)은 소비 타격을 가격에 반영하기 시작했습니다. 10년물 국채 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하강하기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고 헤드라인 실업률은 폭발적으로 상승하지 않았고, 그 구성의 뉘앙스는 일부 사람들에게 여전히 간과되고 있었습니다.

일반적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 교정됩니다. 과잉 건축은 건설 둔화로 이어지고, 이는 금리 인하로 이어지며, 금리 인하는 다시 새로운 건설로 이어집니다. 재고 과잉은 재고 소진으로 이어지고, 이는 다시 재고 보충으로 이어집니다. 순환적 메커니즘은 그 안에 자체적인 회복의 씨앗을 품고 있습니다.

이번 사이클의 원인은 순환적인 것이 아니었습니다.

AI는 더 좋아지고 저렴해졌습니다. 기업들은 노동자를 해고했고, 그 절감액으로 더 많은 AI 역량을 구매했으며, 이는 그들이 더 많은 노동자를 해고할 수 있게 했습니다. 일자리를 잃은 노동자들은 지출을 줄였습니다. 소비자에게 물건을 파는 기업들은 물건을 덜 팔게 되었고, 약화되었으며, 마진을 보호하기 위해 AI에 더 많이 투자했습니다. AI는 더욱 좋아지고 저렴해졌습니다.

자연적인 제동 장치가 없는 피드백 루프였습니다.

직관적인 예상은 총수요 감소가 AI 확장을 늦출 것이라는 점이었습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 이것은 하이퍼스케일러 스타일의 자본 지출이 아니었기 때문입니다. 그것은 운영 비용대체였습니다. 직원들에게 연간 1억 달러, AI에 500만 달러를 지출하던 회사는 이제 직원들에게 7천만 달러, AI에 2천만 달러를 지출하게 되었습니다. AI 투자는 배수로 증가했지만, 그것은 전체 운영 비용의 감소 형태로 나타났습니다. 모든 기업의 AI 예산은 늘어난 반면 전체 지출은 줄어들었습니다.

이러한 상황의 아이러니는, AI 인프라스트럭처(Infrastructure) 복합체가 자신이 파괴하고 있는 경제가 악화되기 시작했음에도 불구하고 계속해서 좋은 실적을 냈다는 점입니다. 엔비디아(NVIDIA)는 여전히 기록적인 매출을 기록하고 있었습니다. 대만 반도체 제조 회사(TSMC)는 여전히 95% 이상의 가동률로 운영되고 있었습니다. 하이퍼스케일러(Hyperscaler)들은 여전히 분기당 1,500억~2,000억 달러를 데이터 센터 자본 지출(Capital Expenditure; Capex)에 쏟아붓고 있었습니다. 대만과 한국처럼 이 트렌드에 순수하게 볼록한(Convex: 강하게 연동되어 수혜를 입는) 형태를 띤 경제들은 엄청난 수익률을 기록했습니다.

인도는 정반대였습니다. 이 나라의 IT 서비스 부문은 매년 2,000억 달러 이상을 수출했는데, 이는 인도 경상수지 흑자의 가장 큰 단일 기여자이자 만성적인 상품 무역 적자의 자금 조달을 상쇄하는 역할을 했습니다. 전체 모델은 단 하나의 가치 제안, 즉 인도 개발자들의 인건비가 미국 개발자들의 아주 적은 일부분에 불과하다는 점에 구축되어 있었습니다. 그러나 AI 코딩 에이전트의 한계 비용은 본질적으로 전기 요금 수준으로 폭락했습니다. 타타 컨설팅 서비스, 인포시스(Infosys), 그리고 위프로(Wipro)는 2027년 내내 계약 취소가 가속화되는 것을 목격했습니다. 인도의 대외 계정을 지탱하던 서비스 흑자가 증발하면서, 루피(Rupee)화 가치는 4개월 만에 달러 대비 18% 하락했습니다. 2028년 1분기까지, 국제 통화 기금(IMF)은 뉴델리와 "예비 논의"를 시작했습니다.

파괴를 일으킨 엔진은 매 분기마다 개선되었으며, 이는 파괴가 매 분기 가속화됨을 의미했습니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥(지하 지지선)이 없었습니다.

미국에서는 더 이상 AI 인프라스트럭처(Infrastructure)의 거품이 어떻게 터질 것인지 묻지 않았습니다. 우리는 소비자가 기계로 대체될 때 소비자-신용(Consumer-credit) 경제에 어떤 일이 일어나는가를 묻고 있었습니다.

 

지능 대체 소용돌이 (The Intelligence Displacement Spiral)

2027년은 거시경제의 흐름이 더 이상 미묘하게 숨어있지 않고 수면 위로 드러난 해였습니다. 지난 12개월 동안 파편적이지만 분명하게 나타났던 부정적인 일련의 사건들이 어떻게 경제 전반으로 퍼져나가는지, 그 파급 메커니즘이 아주 명확해졌죠. 굳이 미국 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)의 데이터를 들여다볼 필요도 없었습니다. 그냥 지인들과의 저녁 식사 자리에 가보기만 해도 알 수 있었으니까요.

일자리를 잃은 화이트칼라 노동자들은 가만히 손을 놓고 있지 않았습니다. 그들은 눈높이를 낮췄습니다. 많은 이들이 급여가 낮은 서비스업이나 긱(Gig) 경제 일자리로 뛰어들었고, 이는 해당 분야의 노동 공급을 증가시켜 그곳의 임금마저 짓눌러버리는 결과를 낳았습니다.

저희 친구 중 한 명은 2025년에 세일즈포스의 시니어 프로덕트 매니저였습니다. 번듯한 직함, 건강보험, 퇴직연금(401k), 그리고 연봉 18만 달러를 받았죠. 하지만 3차 구조조정 때 그만 일자리를 잃고 말았습니다. 6개월 동안 구직 활동을 하다가 결국 우버(Uber) 운전대를 잡게 되었어요. 그녀의 수입은 4만 5천 달러로 곤두박질쳤습니다. 여기서 중요한 건 이 친구 개인의 안타까운 사연이 아니라, 이로 인해 파생되는 2차적인 경제적 파장입니다. 주요 대도시마다 이런 일이 수십만 명의 노동자에게 일어났다고 생각해보세요. 고스펙 노동자들이 서비스업과 긱(Gig) 경제로 쏟아져 들어오면서, 이미 하루하루 버티기 힘들었던 기존 노동자들의 임금마저 끌어내렸습니다. 특정 섹터에 국한되었던 충격이 경제 전반의 임금 하락으로 암처럼 퍼져나간 겁니다.

아직 남아있는 인간 중심의 일자리들도 또 다른 조정을 앞두고 있었습니다. 사실 우리가 이 글을 쓰는 지금도 일어나고 있는 일이죠. 자율 주행 배달과 자율 주행 차량이 긱(Gig) 경제에까지 깊숙이 침투하면서, 1차로 밀려났던 노동자들을 힘겹게 흡수했던 그 시장마저 흔들고 있으니까요.

2027년 2월쯤 되자, 아직 일자리를 유지하고 있는 전문가들조차 '다음 차례는 나일지 모른다'는 불안감에 소비를 확 줄이는 것이 뚜렷하게 보였습니다. 그들은 오직 해고당하지 않기 위해 (대부분 AI의 도움을 받아가며) 두 배로 열심히 일했고, 승진이나 임금 인상에 대한 희망은 이미 사라진 지 오래였죠. 저축률은 슬금슬금 올라갔고 소비는 위축되었습니다.

가장 위험했던 건 그 '시차(Lag)'였습니다. 고소득자들은 남들보다 두둑했던 저축을 헐어 쓰며 두세 분기 동안은 아무 일 없는 듯 정상적인 겉모습을 유지했거든요. 실물 경제에서는 이미 낡은 뉴스가 되어버린 후에야 공식적인 하드 데이터들이 그 문제를 뒤늦게 확인해 주었죠. 그리고 마침내, 그 모든 착시를 산산조각 내는 지표가 발표되었습니다.

미국 신규 실업수당 청구 건수 48만 7천 건으로 급증, 2020년 4월 이후 최고치
미국 노동부(Department of Labor), 2027년 3분기

신규 청구 건수가 2020년 4월 이후 최고치인 48만 7천 건으로 치솟았습니다. 오토매틱 데이터 프로세싱과 에퀴팩스(Equifax)의 데이터는 이 신규 청구의 압도적인 다수가 다름 아닌 화이트칼라 전문가들이라는 사실을 확인해 주었죠.

S&P 지수는 그 후 일주일 동안 6%나 하락했습니다. 부정적인 거시경제 지표가 마침내 팽팽했던 줄다리기에서 이기기 시작한 겁니다.

일반적인 경기 침체기에는 일자리 감소가 광범위하게 분산됩니다. 블루칼라와 화이트칼라 노동자들이 각자의 고용 비중에 비례해서 대략적으로 고통을 나누어 갖죠. 소비 타격 역시 광범위하게 퍼지며, 저소득층 노동자들의 한계소비성향이 더 높기 때문에 이러한 충격은 데이터에 아주 빠르게 나타납니다.

하지만 이번 사이클에서는 일자리 상실이 소득 분포의 최상위 계층에 집중되었습니다. 이들은 전체 고용에서 차지하는 비중은 상대적으로 작지만, 소비 지출에서는 엄청나게 불균형적인 비중을 차지하며 경제를 견인하는 사람들이죠. 소득 상위 10%가 미국 전체 소비 지출의 50% 이상을 차지합니다. 상위 20%로 넓히면 약 65%에 달하죠. 이들은 집과 자동차를 사고, 휴가를 떠나고, 외식을 하고, 사립학교 학비를 내고, 집을 리모델링하는 사람들입니다. 즉, 전체 임의 소비재 경제의 수요 기반 그 자체입니다.

이 노동자들이 일자리를 잃거나, 임금이 반토막 난 채 남아있는 일자리로 내몰렸을 때, 실제 잃어버린 일자리의 수에 비해 소비가 받은 타격은 그야말로 어마어마했습니다. 화이트칼라 고용이 2% 감소하는 것은 임의 소비재 지출에 3~4%의 직격탄을 날리는 것과 같았으니까요. 즉각적으로 충격이 나타나는 블루칼라의 실직(공장에서 해고당하면 당장 다음 주부터 지출을 멈추는 식)과는 달랐습니다. 화이트칼라의 실직은 시차를 두고 나타나지만 훨씬 더 깊은 충격을 남깁니다. 이들에게는 생활 패턴을 완전히 바꾸기 전까지 몇 달 동안 소비를 유지할 수 있게 해주는 '저축'이라는 완충 장치가 있었기 때문입니다.

2027년 2분기 무렵, 경제는 이미 침체에 빠져 있었습니다. 전미 경제 연구소(National Bureau of Economic Research)는 늘 그렇듯 몇 달이 지나서야 침체 시작일을 공식화하겠지만, 데이터는 의심의 여지가 없었습니다. 우리는 이미 2분기 연속 마이너스 실질 GDP 성장을 기록했으니까요. 하지만 그것은 아직 "금융 위기"는 아니었습니다... 적어도 그때까지는 말이죠.

 

상관된 베팅들의 데이지 체인 (The Daisy Chain of Correlated Bets)

프라이빗 크레딧 시장은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년까지 2조 5천억 달러 이상으로 성장했습니다. 그 자본의 상당 부분은 소프트웨어 및 기술 분야의 거래에 투입되었죠. 그중 상당수는 SaaS 기업들이 영원히 10% 중반대의 매출 성장을 기록할 것이라는 가정하에 이루어진 차입 매수(LBO)였습니다.

그러한 장밋빛 가정들은 첫 번째 에이전틱 코딩 데모가 나오던 시점과 2026년 1분기 소프트웨어 주가 폭락 사이 어느 즈음에 이미 사망 선고를 받았습니다. 하지만 장부상 평가액(Mark)은 자신들이 죽었다는 사실을 깨닫지 못한 것 같았죠.

많은 상장 SaaS 기업들이 EBITDA 대비 5~8배 수준에서 거래되고 있을 때, 사모펀드(PE)의 지원을 받는 소프트웨어 기업들의 대차대조표상 가치는 이미 존재하지도 않는 매출 멀티플 기반의 인수가를 여전히 반영하고 있었습니다. 상장된 동종 기업들의 가치가 '50'을 가리킬 때, 펀드 매니저들은 '100', '92', '85' 하는 식으로 장부가를 아주 서서히 내리며 뭉개고 있었습니다.

무디스(Moody's), 14개 발행사에 걸친 180억 달러 규모의 PE 지원 소프트웨어 부채 신용등급 강등.
"AI 주도 경쟁 파괴로 인한 구조적 매출 역풍" 언급;
2015년 에너지 섹터 이후 단일 섹터로는 최대 규모 조치
무디스 인베스터스 서비스, 2027년 4월

신용등급 강등 이후 어떤 일이 벌어졌는지는 모두가 기억하실 겁니다. 업계 베테랑들은 2015년 에너지 섹터 강등 사태 때 이 플레이북을 이미 경험해 본 적이 있었죠.

소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기부터 디폴트(채무불이행)를 내기 시작했습니다. 정보 서비스 및 컨설팅 분야의 PE 포트폴리오 기업들이 그 뒤를 이었죠. 유명 SaaS 기업들을 대상으로 한 수십억 달러 규모의 LBO 여러 건이 구조조정에 들어갔습니다.

젠데스크(Zendesk)가 바로 그 결정적인 증거(Smoking gun)였습니다.

젠데스크, AI 주도 고객 서비스 자동화가 ARR을 잠식하면서 부채 약정 위반; 50억 달러 규모의 다이렉트 렌딩(Direct Lending) 대출 자산이 58센트로 상각됨; 사상 최대 규모의 프라이빗 크레딧 소프트웨어 디폴트 | 파이낸셜 타임스(Financial Times), 2027년 9월

2022년에 헬먼 앤 프리드먼(Hellman & Friedman)과 퍼미라(Permira)는 102억 달러를 들여 젠데스크를 상장 폐지하고 비공개 기업으로 전환했습니다. 부채 패키지는 50억 달러 규모의 다이렉트 렌딩이었는데, 당시로서는 역사상 가장 큰 ARR(연간 반복 매출) 담보 대출이었습니다. 블랙스톤(Blackstone)이 주도하고 아폴로(Apollo), 블루 아울(Blue Owl), HPS 등이 대주단으로 참여했죠. 이 대출은 젠데스크의 연간 반복 매출이 '계속해서 반복될 것'이라는 아주 노골적인 가정하에 구조화되었습니다. EBITDA 대비 약 25배에 달하는 레버리지는 오직 그 가정이 맞을 때만 말이 되는 것이었죠.

하지만 2027년 중반이 되자 그 가정은 완전히 틀린 것이 되었습니다.

AI 에이전트들은 이미 거의 1년 전부터 고객 서비스를 자율적으로 처리하고 있었습니다. 젠데스크가 정의했던 카테고리(티켓 발행, 라우팅, 인간 상담원 연결 관리)는 이미 애초에 티켓 자체를 생성하지도 않고 문제를 해결해 버리는 시스템들로 대체되어 버렸죠. 대출의 담보가 되었던 연간 '반복' 매출은 더 이상 반복되지 않았고, 단지 아직 떠나지 않은 매출일 뿐이었습니다.

역사상 가장 큰 규모의 ARR 담보 대출은 역사상 가장 큰 규모의 프라이빗 크레딧 소프트웨어 디폴트가 되었습니다. 모든 크레딧 데스크가 일제히 같은 질문을 던졌습니다. "또 누가 순환적 역풍으로 위장된 구조적 역풍을 맞고 있는가?"

하지만 컨센서스가 맞았던 부분도 있었습니다. 적어도 초기에는 말이죠. 이 사태는 충분히 살아남을 수 있는 수준이어야 했습니다.

프라이빗 크레딧은 2008년의 은행 시스템이 아니었습니다. 전체 구조 자체가 강제 매각(Forced selling)을 피하도록 아주 명시적으로 설계되어 있었거든요. 자본이 묶여 있는 폐쇄형 펀드들이었고, 출자자(LP)들은 7년에서 10년을 약정했습니다. 인출 사태(Bank run)를 일으킬 예금자도 없었고, 당장 회수당할 레포(Repo) 라인도 없었습니다. 운용사들은 손상된 자산을 깔고 앉아, 시간을 두고 문제를 해결하며 가치가 회복되기를 기다릴 수 있었죠. 고통스럽긴 하겠지만, 관리할 수 있는 수준이었습니다. 시스템 자체가 부러지는 게 아니라 휘어지도록 만들어져 있었으니까요.

블랙스톤, KKR, 아폴로의 경영진은 소프트웨어 노출 비중이 자산의 7~13% 수준이라고 밝혔습니다. 통제 가능한 수준이라는 거죠. 모든 셀사이드(Sell-side) 보고서와 핀트윗(Fintwit: 금융 트위터)의 크레딧 계정들도 똑같은 말을 했습니다. 프라이빗 크레딧은 '영구 자본(Permanent capital)'을 가지고 있다고요. 레버리지를 일으킨 은행이었다면 진작에 날려버렸을 손실도 그들은 흡수할 수 있다고 말입니다.

영구 자본. 이 단어는 안심을 주려는 목적으로 모든 실적 발표와 투자자 서한에 등장했습니다. 일종의 주문(Mantra)이 되어버렸죠. 그리고 대부분의 주문이 그렇듯, 아무도 그 세부적인 디테일에는 주의를 기울이지 않았습니다. 그 영구 자본이 실제로 의미하는 바는 이런 것이었습니다...

지난 10년 동안 대형 대체 자산 운용사들은 생명 보험 회사들을 인수하여 자신들의 자금 조달 수단으로 탈바꿈시켰습니다. 아폴로는 아테네(Athene)를 샀고, 브룩필드(Brookfield)는 아메리칸 에쿼티(American Equity)를 샀으며, KKR은 글로벌 아틀란틱(Global Atlantic)을 차지했습니다. 논리는 꽤나 우아했습니다. 연금 예치금은 안정적이고 만기가 긴 부채 기반을 제공해 주었죠. 운용사들은 그 예치금을 자신들이 직접 조성한 프라이빗 크레딧에 투자하고 양쪽에서 돈을 벌어들였습니다. 보험 쪽에서는 금리 스프레드를 챙기고, 자산 운용 쪽에서는 관리 수수료를 받았으니까요. 이것은 단 한 가지 조건 하에서만 완벽하게 작동하는, 수수료 위에 수수료를 얹는 영구 기관이었습니다.

그 조건은 바로 프라이빗 크레딧이 '안전한 자산(Money good)'이어야 한다는 것이었습니다.

장기 부채를 담보로 비유동성 자산을 들고 있도록 설계된 대차대조표를 강타한 손실. 시스템을 회복력 있게 만들어 주리라 믿었던 그 "영구 자본"은, 정교한 위험을 감수하는 인내심 있는 기관 자금이나 세련된 투자자들의 추상적인 돈뭉치가 아니었습니다. 그것은 바로 미국 가계, 즉 "메인 스트리트(Main Street: 일반 대중)"의 저축이었습니다. 지금 디폴트를 내고 있는 바로 그 사모펀드 기반의 소프트웨어와 기술 기업 어음에 투자된 연금 형태로 구조화된 돈이었죠. 도망칠 수 없게 묶여 있던 그 자본은 사실 생명 보험 계약자들의 돈이었고, 이쪽 동네의 규칙은 조금 다릅니다.

은행 시스템에 비해 보험 규제 당국은 온순하고 심지어 안일하기까지 했지만, 이것은 모닝콜이었습니다. 생명 보험사들의 프라이빗 크레딧 집중도에 대해 이미 불안감을 느끼고 있던 규제 당국은 이러한 자산에 대한 위험 기반 자본(RBC) 취급 기준을 하향 조정하기 시작했습니다. 이로 인해 보험사들은 자본을 확충하거나 자산을 매각해야 했는데, 이미 얼어붙고 있는 시장에서는 그 어느 것도 매력적인 조건으로는 불가능했습니다.

뉴욕, 아이오와 주 규제 당국, 생명 보험사가 보유한 특정 사모 신용 등급에 대한 자본 규제 강화 움직임;
전미보험감독관협회(NAIC)의 지침으로 RBC 요율 인상 및 SVO(증권평가실)의 추가 조사 촉발 예상
로이터(Reuters), 2027년 11월

무디스가 아테네의 재무 건전성 등급을 '부정적'으로 전망하자, 아폴로의 주가는 이틀 만에 22% 폭락했습니다. 브룩필드, KKR, 그리고 다른 곳들도 그 뒤를 따랐습니다.

상황은 거기서부터 더 복잡해졌습니다. 이 회사들은 단순히 보험사 영구 기관을 만드는 데 그치지 않고, 규제 차익 거래를 통해 수익을 극대화하도록 설계된 아주 정교한 역외 구조를 구축해 놓았거든요. 미국 보험사가 연금을 발행한 다음, 그 위험을 자신들이 소유한 버뮤다나 케이맨 제도의 계열 재보험사로 넘기는(Cede) 방식이었습니다. 동일한 자산에 대해 더 적은 자본을 보유해도 되는 유연한 규제의 이점을 취하기 위해 설립된 곳들이죠. 이 계열사는 역외 특수목적법인(SPV)을 통해 외부 자본을 조달했는데, 이는 모회사의 자산 운용 부문이 조성한 프라이빗 크레딧에 보험사와 나란히 투자하는 완전히 새로운 거래 상대방 계층을 만들어냈습니다.

이 신용평가사들(그중 일부는 사모펀드 소유이기도 한)이 투명성의 모범이 아니었다는 사실은 (거의) 누구에게도 놀라운 일이 아니었습니다. 서로 다른 대차대조표에 연결된 다양한 회사들의 거미줄 같은 구조는 그 불투명함에서 경악할 수준이었습니다. 기초 대출이 디폴트 났을 때, 실제로 그 손실을 감당하는 주체가 누구인지 실시간으로는 도저히 대답할 수 없는 질문이 되어버렸습니다.

2027년 11월의 폭락은 이것이 그저 평범한 순환적 침체일 수 있다는 인식을, 훨씬 더 불편한 무언가로 바꾸어 놓은 전환점이었습니다. 연준(Fed) 의장 케빈 워시(Kevin Warsh)는 11월 FOMC 긴급 회의에서 이를 "화이트칼라 생산성 향상에 기댄 상관된 베팅들의 데이지 체인"이라고 불렀습니다.

보시다시피, 위기를 초래하는 것은 결코 손실 그 자체가 아닙니다. 손실을 '인식'하는 것이죠. 그리고 우리가 그 인식을 점점 더 두려워하게 된 또 다른, 훨씬 더 거대하고 훨씬 더 중요한 금융 영역이 남아있습니다.

모기지의 질문 (The Mortgage Question)

질로우(Zillow) 주택 가치 지수 전년 동기 대비 샌프란시스코 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락;
패니 메이(Fannie Mae), 기술/금융 고용 비중이 40% 이상인 우편번호 지역에서 '초기 연체율 상승' 경고
질로우 / 패니 메이, 2028년 6월

이번 달 질로우 주택 가치 지수는 전년 동기 대비 샌프란시스코에서 11%, 시애틀에서 9%, 오스틴에서 8% 하락했습니다. 걱정스러운 헤드라인은 이것만이 아닙니다. 지난달, 패니 메이는 점보론 비중이 높은 우편번호 지역, 즉 신용점수 780점 이상의 대출자들이 거주하며 보통 "방탄"이라고 여겨지던 지역에서 초기 연체율이 상승하고 있다고 경고했습니다.

미국 주거용 모기지 시장은 약 13조 달러 규모입니다. 모기지 언더라이팅(대출 심사)은 대출자가 대출 기간 동안 현재와 비슷한 소득 수준으로 계속 고용될 것이라는 근본적인 가정을 바탕으로 구축됩니다. 대부분의 모기지는 그 기간이 무려 30년입니다.

화이트칼라 고용 위기는 소득에 대한 기대치를 지속적으로 변화시키며 이 가정 자체를 위협하고 있습니다. 이제 우리는 불과 3년 전만 해도 터무니없어 보였던 질문을 던져야만 합니다. "우량 모기지는 과연 안전한가?"

미국 역사상 모든 모기지 위기는 다음 세 가지 중 하나에 의해 발생했습니다. 투기적 과잉(2008년처럼 집을 감당할 수 없는 사람들에게 대출해 준 경우), 금리 충격(1980년대 초반처럼 금리 상승으로 변동 금리 모기지를 감당할 수 없게 된 경우), 또는 국지적인 경제 충격(1980년대 텍사스의 석유 산업이나 2009년 미시간의 자동차 산업처럼 특정 지역의 단일 산업이 붕괴한 경우)입니다.

하지만 지금은 이 중 어느 것도 해당하지 않습니다. 문제가 되고 있는 대출자들은 서브프라임이 아닙니다. 그들은 신용점수(FICO) 780점인 사람들입니다. 그들은 계약금으로 20%를 지불했습니다. 깨끗한 신용 기록과 안정적인 고용 기록을 가지고 있으며, 대출 실행 당시 소득이 명확히 확인되고 문서화된 사람들입니다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 '신용 품질의 기반'으로 취급하는 바로 그 대출자들이었습니다.

2008년의 대출은 실행 첫날부터 부실했습니다. 2028년의 대출은 첫날에는 우량했습니다. 세상이 그저... 대출이 실행된 '이후'에 변해버린 겁니다. 사람들은 더 이상 믿고 감당할 수 없는 미래를 담보로 돈을 빌렸던 것입니다.

2027년에 우리는 이미 보이지 않는 스트레스의 징후들을 감지했습니다. 주택담보대출(HELOC) 인출이 늘고, 퇴직연금(401k)을 빼서 쓰고, 모기지 상환은 어떻게든 유지하는 와중에 신용카드 빚이 치솟았죠. 일자리를 잃고, 채용이 동결되고, 보너스가 삭감되면서 이 우량 가구들의 소득 대비 부채 비율은 두 배로 뛰었습니다.

그들은 여전히 모기지를 낼 수는 있었지만, 그것은 모든 임의 소비를 멈추고, 저축을 털어내고, 집 수리나 개선을 모두 미루고 나서야 가능한 일이었습니다. 그들은 기술적으로는 모기지를 잘 갚고 있었지만, 단 한 번의 충격만 더 오면 곧바로 부실로 넘어갈 아슬아슬한 상태였고, AI 기술 발전의 궤적은 그 충격이 곧 닥칠 것임을 암시하고 있었습니다. 그리고 마침내 전국 평균 연체율은 역사적 정상 범위를 유지하고 있었음에도 불구하고, 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴 등지에서 연체율이 치솟기 시작하는 것을 보게 되었습니다.

우리는 지금 가장 급박한 단계에 와 있습니다. 주택 가격 하락은 한계 매수자(Marginal buyer: 시장 가격을 결정짓는 경계선상의 매수자)가 건전할 때는 관리할 수 있습니다. 하지만 지금은 그 한계 매수자마저 똑같은 소득 감소 문제를 겪고 있죠.

우려가 커지고 있긴 하지만, 아직 전면적인 모기지 위기 상황은 아닙니다. 연체율이 상승하긴 했어도 여전히 2008년 수준을 한참 밑돌고 있으니까요. 진정한 위협은 바로 그 '궤적(방향성)'입니다.

이제 지능 대체 소용돌이는 실물 경제의 쇠퇴를 가속화하는 두 가지 금융 촉매제를 가지게 되었습니다.

노동 대체, 모기지 우려, 사모 시장의 혼란. 이들은 서로가 서로를 강화합니다. 그리고 금리 인하나 양적 완화(QE) 같은 전통적인 정책 도구들은 금융 엔진을 손볼 수는 있어도 실물 경제 엔진을 고칠 수는 없습니다. 왜냐하면 실물 경제 엔진이 고장 난 것은 긴축적인 금융 환경 때문이 아니기 때문입니다. 그것은 AI가 인간 지능의 희소성과 가치를 떨어뜨리고 있기 때문입니다. 금리를 0으로 내리고 시장에 있는 모든 주택저당증권(MBS)과 디폴트 난 소프트웨어 LBO 부채를 몽땅 사들일 수는 있겠지만...

그렇다고 해서 Claude 에이전트가 월 200달러만 주면 연봉 18만 달러짜리 프로덕트 매니저의 일을 해낼 수 있다는 사실이 바뀌지는 않습니다.

만약 이러한 두려움이 현실이 된다면, 올해 하반기에는 모기지 시장이 무너질 것입니다. 그 시나리오가 오면, 현재 주식 시장의 하락폭은 결국 글로벌 금융 위기(고점 대비 57% 하락) 당시와 맞먹게 될 것으로 예상됩니다. 그렇게 되면 S&P 500 지수는 대략 3,500선까지 밀리게 될 텐데, 이는 2022년 11월 ChatGPT의 순간이 오기 바로 전달 이후로 한 번도 보지 못했던 수준입니다.

분명한 것은 13조 달러 규모의 주거용 모기지를 지탱하고 있던 소득 가정 자체가 구조적으로 훼손되었다는 사실입니다. 분명하지 않은 것은 모기지 시장이 이것이 의미하는 바를 완전히 소화해 버리기 전에 정책적 개입이 가능할 것인가 하는 점입니다. 우리는 희망을 품고 있지만, 그렇게 되지 않을 수도 있다는 사실 역시 부정할 수 없습니다.

 

시간과의 싸움 (The Battle Against Time)

첫 번째 부정적 피드백 루프는 실물 경제에서 일어났습니다. AI의 능력이 향상되고, 급여 지급액이 줄고, 소비가 둔화하고, 마진이 쪼그라들자, 기업들은 더 많은 AI 능력을 사들였고 AI의 능력은 또다시 향상되었죠. 그러다 이 루프는 금융 쪽으로 옮겨붙었습니다. 소득 감소가 모기지 시장을 강타했고, 은행의 손실은 신용 경색을 불렀으며, 부의 효과(Wealth effect)가 깨지면서 피드백 루프는 더욱 빨라졌습니다. 그리고 솔직히 말해, 갈피를 못 잡고 있는 듯한 정부의 불충분한 정책 대응은 이 두 가지 루프를 모두 악화시켰습니다.

현재의 시스템은 이런 종류의 위기를 감당하도록 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 세입 기반은 본질적으로 '인간의 시간'에 매기는 세금입니다. 사람들이 일하고, 기업이 그들에게 돈을 지불하면, 정부가 그중 일부를 가져가는 구조죠. 평상시라면 개인 소득세와 급여세가 정부 수입의 척추 역할을 합니다.

하지만 올해 1분기까지 연방 수입은 의회예산국(CBO)의 기본 전망치보다 12%나 밑돌고 있습니다. 이전과 같은 수준의 급여를 받는 사람이 줄어드니 급여세 수입이 떨어지고, 사람들이 벌어들이는 소득 자체가 구조적으로 낮아지니 소득세 수입도 떨어지고 있는 겁니다. 생산성은 치솟고 있지만, 그 과실은 노동자가 아니라 자본과 연산력(Compute)으로 흘러가고 있습니다.

국내총생산(GDP) 대비 노동 소득 분배율은 1974년 64%에서 2024년 56%로, 세계화와 자동화, 그리고 노동자의 협상력 저하에 밀려 40년에 걸쳐 서서히 하락해 왔습니다. 그런데 AI가 기하급수적인 발전을 시작한 지 불과 4년 만에 이 비율은 46%로 곤두박질쳤습니다. 역사상 가장 가파른 하락 폭입니다.

생산물은 여전히 그 자리에 있습니다. 하지만 그것이 기업으로 돌아가는 길에 더 이상 '가계'를 거치지 않습니다. 즉, 국세청(IRS)도 거치지 않는다는 뜻이죠. 경제의 순환 고리가 끊어지고 있으며, 사람들은 정부가 나서서 이를 고쳐주기를 기대하고 있습니다.

모든 침체기가 그렇듯, 세입이 줄어드는 바로 그 순간 지출은 늘어납니다. 이번에 다른 점이 있다면, 그 지출 압박이 순환적인 게 아니라는 겁니다. 자동 안정화 장치(실업급여 등)는 일시적인 실직을 위해 만들어진 것이지, 구조적인 일자리 대체를 위해 만들어진 게 아닙니다. 현재 시스템은 노동자들이 다시 이전 직장으로 흡수될 것이라 가정하고 혜택을 지급하고 있습니다. 하지만 상당수는 돌아가지 못할 것이고, 적어도 예전과 같은 임금을 받지는 못할 겁니다. 코로나 시기에는 정부가 15%의 재정 적자를 기꺼이 감수했지만, 그건 어디까지나 일시적이라는 공감대가 있었기 때문입니다. 오늘날 정부의 지원이 필요한 사람들은 시간이 지나면 회복될 팬데믹에 맞은 게 아닙니다. 그들은 계속해서 성능이 좋아지는 기술에 의해 '대체'된 사람들입니다.

결국 정부는 가계로부터 거둬들이는 세금이 줄어드는 바로 그 순간에, 가계로 더 많은 돈을 이전해 줘야 하는 모순에 빠졌습니다.

미국이 디폴트(채무불이행)를 내진 않을 겁니다. 미국은 자신이 쓰는 돈을 직접 찍어내는 나라이고, 빚을 갚을 때도 그 돈을 쓰면 되니까요. 하지만 이 스트레스는 다른 곳에서 터져 나왔습니다. 지방채(Municipal bonds) 시장에서 연초 대비 실적의 격차가 벌어지며 우려스러운 조짐이 나타나고 있습니다. 소득세가 없는 주들은 괜찮았지만, 소득세 의존도가 높은 주(대부분 민주당 우세인 블루 스테이트)가 발행한 일반 보증 지방채는 디폴트 리스크를 가격에 반영하기 시작했습니다. 정치인들은 이 상황을 재빨리 눈치챘고, 누구를 구제해 줄 것인가를 둘러싼 논쟁은 철저히 당파적인 싸움으로 번졌습니다.

그래도 현 행정부는 칭찬할 만한 구석이 있습니다. 위기의 구조적인 본질을 일찍 깨닫고 초당적인 제안들을 검토하기 시작했거든요. 이른바 "전환 경제법(Transition Economy Act)"이라 불리는 이 법안은 적자 지출과 AI 추론 연산에 부과하는 새로운 세금을 재원으로 삼아, 일자리를 잃은 노동자들에게 현금을 직접 지급하는 프레임워크입니다.

테이블에 올라온 가장 급진적인 제안은 한 걸음 더 나아갑니다. "공유 AI 번영법(Shared AI Prosperity Act)"은 지능 인프라 자체의 수익에 대해 대중의 권리를 설정하자는 겁니다. 국부펀드와 AI 생성 결과물에 매기는 로열티의 중간쯤 되는 형태로, 여기서 나오는 배당금으로 가계 현금 지원에 자금을 대자는 것이죠. 민간 부문 로비스트들은 이것이 끔찍한 결과를 초래할 위험한 선례(Slippery slope)가 될 것이라며 언론에 경고를 쏟아내고 있습니다.

이 논의들 이면에 깔린 정치는 정치인들의 시선 끌기와 벼랑 끝 전술이 더해져 암울할 정도로 뻔하게 흘러가고 있습니다. 우파는 현금 지급과 부의 재분배를 마르크스주의라 부르며, 연산력에 세금을 매기는 건 결국 중국에 주도권을 넘겨주는 꼴이라고 경고합니다. 좌파는 기존 거대 기업들의 입김이 들어간 세금 법안은 이름만 바꾼 '규제 포획'이 될 것이라 경고하죠. 재정 매파들은 지속 불가능한 적자를 지적하고, 비둘기파들은 글로벌 금융위기(GFC) 이후 섣불리 도입했던 긴축 정책이 얼마나 큰 부작용을 낳았는지 상기시킵니다. 올해 대선을 앞두고 이 분열은 걷잡을 수 없이 커지고만 있습니다.

정치인들이 입씨름을 하는 동안, 사회적 기반은 입법 절차가 움직이는 속도보다 훨씬 빠르게 뜯겨 나가고 있습니다.

'실리콘밸리 점령(Occupy Silicon Valley)' 운동은 이러한 광범위한 불만을 상징적으로 보여줍니다. 지난달, 시위대는 샌프란시스코에 있는 앤스로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI) 사무실 입구를 무려 3주 동안이나 봉쇄했습니다. 시위대의 규모는 점점 커지고 있으며, 이 시위는 시위를 촉발한 실업률 데이터보다 언론의 더 큰 주목을 받았습니다.

글로벌 금융위기 여파 당시 대중들이 은행가들을 증오했던 것 이상으로 누군가를 더 미워할 수 있을까 싶었지만, 지금 AI 연구소들이 그 기록을 갈아치우려 하고 있습니다. 그리고 대중의 관점에서 보면 그럴 만한 충분한 이유가 있죠. 이 연구소들의 창업자와 초기 투자자들은 19세기 미국의 도금 시대(Gilded Age)마저 우스워 보일 엄청난 속도로 부를 축적했습니다. 생산성 폭발로 인한 이익이 연산력을 소유한 자들과 그것을 돌리는 연구소의 주주들에게 거의 전적으로 쏠리면서, 미국의 불평등은 전례 없는 수준으로 극대화되었습니다.

각자의 입장마다 자신들만의 악당이 있겠지만, 진짜 악당은 바로 '시간'입니다.

AI의 능력은 제도가 적응할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 진화하고 있습니다. 정책 대응은 현실의 속도가 아닌 이념의 속도로 움직이고 있죠. 만약 정부가 도대체 무엇이 문제인지에 대해 조속히 합의에 이르지 못한다면, 결국 그 무자비한 피드백 루프가 그들을 대신해 다음 챕터를 써 내려갈 것입니다.

 

지능 프리미엄의 종말 (The Intelligence Premium Unwind)

현대 경제사 전체를 통틀어 '인간의 지능'은 항상 희소한 자원이었습니다. 자본은 풍부했고(적어도 복제는 가능했죠). 천연자원은 유한했지만 대체할 수 있었습니다. 기술은 인간이 적응할 수 있을 만큼 충분히 여유로운 속도로 발전했습니다. 하지만 분석하고, 결정하고, 창조하고, 설득하며, 조율하는 능력인 '지능'만큼은 대규모로 복제할 수 없는 유일한 것이었습니다.

인간의 지능이 가진 본질적인 프리미엄은 바로 그 희소성에서 나왔습니다. 노동 시장부터 모기지 시장, 그리고 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 그 희소성이라는 가정이 굳건히 성립하는 세상을 위해 설계되었습니다.

우리는 지금 그 프리미엄이 해방되어 사라지는 과정을 겪고 있습니다. 이제 AI는 점점 더 넓은 업무 영역에서 인간의 지능을 능숙하고도 빠르게 대체하고 있습니다. 희소한 인간의 두뇌에 맞춰 수십 년 동안 최적화되어 온 금융 시스템은 이제 스스로 가격을 재산정하고 있습니다. 그 과정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 끝나려면 한참 멀었습니다.

하지만 가격이 재산정된다는 것이 곧 붕괴를 의미하는 것은 아닙니다.

경제는 새로운 균형점을 찾을 수 있습니다. 그 균형점에 도달하는 것은 오직 인간만이 할 수 있는 몇 안 되는 남은 과제 중 하나입니다. 그리고 우리는 그것을 반드시 올바르게 해내야 합니다.

경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 '더 적은 일자리'를 만들어낸 것은 역사상 이번이 처음입니다. 그 누구의 기존 프레임워크도 지금 상황에는 들어맞지 않습니다. 희소했던 자원이 턱없이 풍부해진 세상을 위해 설계된 프레임워크는 애초에 없었으니까요. 그러니 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 합니다. '우리가 제때 그것을 만들어낼 수 있을 것인가'만이 지금 중요한 유일한 질문입니다.

하지만 여러분은 지금 이 글을 2028년 6월이 아니라, 2026년 2월에 읽고 계십니다.

S&P 지수는 사상 최고치에 근접해 있습니다. 끔찍한 부정적 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 이 시나리오 중 일부는 현실화되지 않을 것이라 확신합니다. 하지만 동시에 AI가 계속해서 가속화될 것이라는 점 역시 똑같이 확신합니다. 인간 지능에 붙어있던 프리미엄은 점점 줄어들 것입니다.

투자자로서 우리에게는, 다가올 10년도 채 버티지 못할 낡은 가정들 위에 우리 포트폴리오가 얼마나 위태롭게 쌓여 있는지 평가할 시간이 아직 있습니다. 또한 사회 전체적으로도 이 사태에 선제적으로 대응할 수 있는 시간이 남아 있습니다.

탄광 속의 카나리아는 아직 살아있습니다.

 

감사의 글: 교정을 도와준 헌터브룩(Hunterbrook)의 샘 코펠만(Sam Koppelman)에게 감사드립니다. 공동 저자인 로터스(LOTUS)의 알랍 샤(Alap Shah)가 이 글의 아이디어를 제공했습니다. 시트리니 리서치(Citrini Research)가 이 파트를 작성했지만, 그는 '지능 폭발(Intelligence Explosion)'이라는 시리즈의 다른 멋진 글들을 썼으며, 저희는 그 글을 꼭 읽어보시길 강력히 추천합니다. 원문 링크에서 찾으실 수 있습니다.