2028 글로벌 스마트 위기: 미래에서 온 금융 역사 사상 실험

핵심 관점

서문

AI에 대한 우리의 낙관적인 기대가 계속해서 실현된다면…… 하지만 이것이 실제로는 하락 신호일 수 있다면?

다음은 정확한 예측이 아닌 상황 가정에 대한 설명입니다. 이는 공포를 조장하기 위한 것이 아니며, AI 종말론자의 팬픽도 아닙니다. 이 글의 유일한 목적은 상대적으로 충분히 탐구되지 않은 시나리오를 모델링하는 것입니다. 우리의 친구 Alap Shah가 이 문제를 제기했고, 우리는 함께 답을 구상했습니다. 우리는 이 부분을 작성했고, 그는 다른 두 부분을 작성했습니다.

이 글을 읽은 후, AI가 경제를 점점 더 기괴하게 만들 때 잠재적인 왼쪽 꼬리 위험에 대해 더 잘 준비할 수 있기를 바랍니다.

다음은 CitriniResearch가 2028년 6월에 발표한 거시 경제 메모로, "세계 지능 위기"의 진화와 여파를 상세히 기록하고 있습니다.

거시 경제 메모: 풍부한 지능의 결과

CitriniResearch 2026년 2월 22일~~ 2028년 6월 30일

오늘 아침 발표된 실업률은 10.2%에 달하며, 예상보다 0.3% 초과했습니다. 이 데이터에 따라 시장은 2% 하락하며, S&P 500 지수는 2026년 10월의 고점에서 누적 38% 하락했습니다.

트레이더들은 이미 무감각해졌습니다. 만약 6개월 전이었다면, 이러한 데이터는 분명히 서킷 브레이커를 촉발했을 것입니다.

단 2년 만에. 이것이 경제가 "위험이 통제 가능하다", "특정 산업에 국한되어 있다"는 모습에서 우리가 누구도 알아보지 못할 모습으로 변모하는 데 필요한 시간입니다. 이번 분기의 거시 경제 메모는 우리가 이 일련의 사건을 재구성하려는 시도의 일환입니다------위기 이전 경제에 대한 부검 보고서입니다.

한때 시장의 열광적인 감정은 손에 닿을 듯 가까웠습니다. 2026년 10월, S&P 500 지수는 8000점에 근접했고, 나스닥 지수는 3만 점을 돌파했습니다. 인류가 퇴출되면서 촉발된 첫 번째 대량 해고는 2026년 초에 시작되었고, 이 해고는 완벽하게 그들의 예상 목표를 달성했습니다: 이익률 확대, 예상 이상의 수익, 주식 시장 급등. 기록적인 기업 이익은 AI 연산력에 직접 재투자되었습니다.

당시의 거시 지표는 여전히 밝았습니다. 명목 GDP는 중고급 단위 수의 연간 성장을 기록했습니다. 생산성은 번창하고 있었습니다. 잠을 자지 않고, 병가를 내지 않으며, 의료 보험이 필요 없는 AI 지능체에 의해 구동되는 실제 생산량의 증가율은 1950년대 이후 최고 수준에 도달했습니다.

노동 비용이 사라지면서, 연산력 소유자의 부는 폭발적으로 증가했습니다. 반면, 실제 임금 성장은 붕괴되었습니다. 정부는 기록적인 생산성을 자랑했지만, 화이트칼라 노동자들은 기계에 의해 일자리를 잃고, 저임금 직종으로 전환해야 했습니다.

소비 경제에 균열이 생기기 시작하자, 경제 평론가들은 하나의 용어를 보급했습니다------"유령 GDP (Ghost GDP)": 국민 계정에 반영되지만, 실제 경제에서는 결코 유통되지 않는 생산물입니다.

모든 면에서 AI는 예상치를 초과했으며, 시장은 곧 AI가 되었습니다. 유일한 문제는…… 경제는 그렇지 않다는 것입니다.

우리는 이미 이해했어야 했습니다. 노스다코타의 GPU 클러스터가 이전에 맨해튼 중부의 10,000명의 화이트칼라 노동자가 생산했던 것과 같은 생산량을 생성할 수 있다는 것은 경제의 만병통치약이라기보다는 경제의 전염병이라는 것을. 통화 유통 속도는 정체되었습니다. 한때 GDP의 70%를 차지했던 인간 중심의 소비 경제는 시들어갔습니다. 우리가 "기계가 자유롭게 사용할 수 있는 상품에 얼마를 쓸까?"라는 질문을 더 일찍 던졌다면, 우리는 아마도 이 점을 일찍 파악했을 것입니다. (힌트: 답은 제로입니다.)

AI 능력이 향상되고, 기업이 필요로 하는 직원 수는 줄어들며, 화이트칼라 해고가 증가하고, 해고된 직원의 소비는 줄어들고, 이익률 압박이 기업으로 하여금 AI에 더 많은 투자를 하도록 강요하며, AI 능력은 더욱 향상됩니다……

이것은 자연적인 제동 장치가 없는 부정적 피드백 루프입니다. 이것이 바로 인간 지능 대체 나선입니다. 화이트칼라 노동자들은 그들의 수익성(당연히 그들의 소비 능력도 포함됨)이 구조적으로 손상되는 것을 지켜보았습니다. 그들의 수익은 한때 13조 달러의 모기지 시장의 초석이었으며------이로 인해 인수업체들은 우량 모기지가 여전히 안전한지 재평가해야 했습니다.

17년 동안 진정한 채무 불이행 주기가 발생하지 않아 사모 시장은 사모펀드(PE) 지원 소프트웨어 거래로 넘쳐났습니다. 이러한 거래는 연간 반복 수익(ARR)이 "반복적"일 것이라는 가정에 기반하고 있었습니다. 2027년 중반, AI의 파괴로 촉발된 첫 번째 채무 불이행 물결이 이 가정에 도전했습니다.

이러한 파괴가 소프트웨어 산업에만 국한되었다면 상황은 통제 가능했겠지만, 사실은 그렇지 않았습니다. 2027년 말까지, 이는 중개 서비스에 기반한 모든 비즈니스 모델을 위협했습니다. 인간의 마찰을 통해 수익을 창출하는 대규모 기업들이 무너졌습니다.

사실, 전체 시스템은 화이트칼라 생산성 증가 기대에 기반한 거대한 상관 베팅 체인으로 구성되어 있었습니다. 2027년 11월의 붕괴는 이미 존재하던 모든 부정적 피드백 루프를 가속화했을 뿐입니다.

우리는 "나쁜 소식이 좋은 소식"이라는 논리가 작용하기를 거의 1년 동안 기다렸습니다. 정부는 법안을 제안할 것을 고려하기 시작했지만, 대중은 정부가 어떤 형태의 구제를 시행할 수 있는 능력에 대한 신뢰를 잃었습니다. 정책 반응은 항상 경제 현실보다 늦지만, 이제 포괄적인 계획의 부족이 가속화되는 디플레이션 나선을 위협하고 있습니다.

위기가 어떻게 시작되었는가

2025년 말, 에이전틱 코딩(Agentic coding) 도구의 능력이 비약적으로 향상되었습니다.

숙련된 개발자는 Claude Code 또는 Codex를 사용하여 몇 주 안에 중급 시장 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있습니다. 완벽하지는 않지만 모든 엣지 케이스를 처리할 수는 없지만, 50만 달러의 연간 갱신 계약을 검토하는 CIO가 "우리가 직접 만들면 어떨까?"라는 생각을 하기에 충분합니다.

회계 연도는 일반적으로 달력 연도와 일치하므로, 2026년의 기업 지출은 2025년 4분기에 설정되었습니다. 그 당시 "에이전틱 AI(Agentic AI)"는 단지 유행어에 불과했습니다. 연중 검토는 구매 팀이 이러한 시스템이 실제로 무엇을 할 수 있는지 명확히 이해한 상태에서 결정을 내리는 첫 번째 기회였습니다. 일부는 몇 주 안에 프로토타입을 출시하는 내부 팀을 지켜보며, 6자리 SaaS 계약을 복제했습니다.

그 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 구매 관리자를 인터뷰했습니다. 그는 예산 협상에서의 경험을 이야기했습니다. 판매자는 작년과 같은 방식으로 접근할 것으로 예상했습니다: 매년 5% 인상, 표준의 "당신의 팀은 우리 없이는 안 됩니다"라는 판매 문구. 구매 관리자는 그에게 OpenAI와 논의 중이며, 그들의 "최전선 배치 엔지니어"가 AI 도구를 사용하여 이 공급업체를 완전히 대체할 것이라고 말했습니다. 결국 그들은 30% 할인으로 계약을 갱신했습니다. 그는 이것이 좋은 결과라고 말했습니다. "롱테일 SaaS"인 Monday.com, Zapier 및 Asana는 상황이 훨씬 나빴습니다.

투자자들은 롱테일 시장이 큰 타격을 받을 것이라는 준비를 하고 있었고, 심지어 기대하고 있었습니다. 이들은 전형적인 기업 기술 스택 지출의 3분의 1을 차지하지만, 분명히 위험에 노출되어 있었습니다. 그러나 "기록 시스템"은 파괴되지 않아야 했습니다.

ServiceNow가 2026년 3분기 실적을 발표할 때까지 반사성(reflexivity) 메커니즘은 명확해지지 않았습니다.

SERVICENOW 순 신규 ACV 증가율이 23%에서 14%로 둔화되었으며; 15%의 해고를 발표하고 "구조적 효율성 계획"을 시작했습니다; 주가는 18% 폭락했습니다 | 블룸버그, 2026년 10월

SaaS는 "죽지" 않았습니다. 내부 구축 시스템을 운영하고 지원하는 데 여전히 비용 효율 분석이 필요합니다. 그러나 내부 구축이 선택지로 떠올랐고, 가격 협상에서 고려 사항으로 포함되었습니다. 아마도 더 중요한 것은 경쟁 구도가 변화했다는 것입니다. AI는 새로운 기능을 개발하고 출시하는 것을 더 쉽게 만들었고, 따라서 차별화가 무너졌습니다. 구식 기업들은 가격을 서로 낮추기 위해 경쟁하고 있으며------이는 서로 간의 근접 전투이자 끊임없이 등장하는 후발주자와의 전투입니다. 에이전틱 코딩 능력의 비약적인 발전에 힘입어, 그리고 잔여 비용 구조의 부담 없이, 이 신규 진입자들은 시장 점유율을 공격적으로 차지하고 있습니다.

이 재무 보고서가 발표될 때까지, 사람들은 이러한 시스템의 상호 연결된 특성을 충분히 인식하지 못했습니다. ServiceNow는 좌석당 요금제로 운영됩니다. 포춘 500대 고객이 15% 해고를 하게 되면, 그들은 15%의 라이센스를 취소합니다. 고객의 이익률을 높이는 AI 주도의 해고는 그들의 수익 기반을 기계적으로 파괴하고 있습니다.

한 회사가 작업 흐름 자동화를 판매하고 있지만, 더 나은 작업 흐름 자동화에 의해 파괴되고 있으며, 그 대응책은 해고하고 절감된 자금을 바로 그 기술에 투자하는 것입니다.

그들은 무엇을 할 수 있을까요? 가만히 앉아 천천히 죽기를 기다릴까요? AI의 위협을 가장 많이 받는 회사들이 AI의 가장 급진적인 채택자가 되었습니다.

사후적으로 보면 이는 명백하지만, 당시에는 그렇지 않았습니다(적어도 저에게는). 역사적인 파괴 모델은 구식 기업들이 새로운 기술에 저항하고, 유연한 진입자에게 시장 점유율을 잃고, 서서히 사라지는 것을 보여줍니다. 이것이 코닥, 블록버스터, 블랙베리에서 일어난 일입니다. 그러나 2026년에 발생한 일은 달랐습니다; 구식 기업들은 저항할 여유가 없었습니다.

주가가 40-60% 하락하고 이사회가 설명을 요구하는 압박에 직면한 AI의 위협을 받는 기업들은 그들이 할 수 있는 유일한 일을 했습니다: 해고하고, 절감된 자금을 AI 도구에 재배치하며, 이러한 도구를 사용하여 더 낮은 비용으로 출력을 유지했습니다.

각 회사의 반응은 합리적이었습니다. 그러나 집합적인 결과는 재앙적이었습니다. 해고에서 절감된 모든 달러는 AI 능력으로 흘러 들어가 다음 라운드의 해고를 가능하게 했습니다.

소프트웨어 산업은 단지 시작에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS의 평가 배수가 바닥을 쳤는지 논의하고 있을 때, 그들은 이 반사성 루프가 소프트웨어 산업을 넘어섰다는 것을 놓치고 있었습니다. ServiceNow의 해고를 정당화하는 동일한 논리는 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 회사에 적용됩니다.

마찰이 제로로 떨어질 때

2027년 초, 대형 언어 모델(LLM)의 사용이 기본 행동이 되었습니다. 사람들은 "AI 지능체"가 무엇인지조차 모르는 AI 지능체를 사용하고 있으며, 마치 "클라우드 컴퓨팅"이 무엇인지 배운 적이 없는 사람들이 스트리밍 서비스를 사용하는 것과 같습니다. 그들은 자동 완성이나 맞춤법 검사처럼 그것을 바라봅니다------그저 그들의 휴대폰이 이제 할 수 있는 일 중 하나일 뿐입니다.

Qwen(통의천문)의 오픈 소스 에이전트 쇼핑 로봇은 AI가 소비자 결정을 장악하는 촉매제입니다. 몇 주 안에 모든 주류 AI 어시스턴트는 어떤 형태의 에이전트 비즈니스 기능을 통합했습니다. 모델 증류는 이러한 지능체가 클라우드 인스턴스에서만 작동하는 것이 아니라, 휴대폰과 노트북에서도 작동할 수 있게 하여 추론의 한계 비용을 대폭 낮추었습니다.

투자자들이 불안해해야 할 점(하지만 그들은 그렇지 않았습니다)은 이러한 지능체가 깨우기를 기다릴 필요가 없다는 것입니다. 그들은 사용자의 선호에 따라 백그라운드에서 작동합니다. 비즈니스는 더 이상 일련의 분리된 인간 결정이 아니라, 연결된 소비자를 위해 24/7 지속적으로 운영되는 최적화 프로세스입니다. 2027년 3월까지, 미국 개인의 중위수는 하루에 40만 개의 토큰을 소비하고 있습니다------이는 2026년 말의 10배입니다.

체인에서 다음 고리가 끊어지기 시작했습니다.

중개화(Intermediation).

지난 50년 동안, 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 "렌트 추구 층"을 구축했습니다: 일을 하는 데는 시간과 인내가 필요하며, 브랜드 친숙도가 실사를 대체하고, 대부분의 사람들은 몇 번의 클릭을 피하기 위해 나쁜 가격을 수용할 의향이 있습니다. 수조 달러의 기업 가치는 이러한 제약의 지속성에 의존하고 있습니다.

처음에는 간단했습니다. 지능체는 마찰을 제거했습니다.

몇 달 동안 사용하지 않아도 자동으로 갱신되는 구독 및 멤버십. 체험 기간 후 몰래 두 배로 증가하는 입회비. 이러한 모든 것들은 지능체가 협상할 수 있는 "인질 위기"로 재정의되었습니다. 전체 구독 경제의 기초가 되는 지표인------평균 고객 생애 가치------가 현저히 하락했습니다.

소비자 지능체는 거의 모든 소비자 거래의 운영 방식을 변화시키기 시작했습니다.

인간은 단백질 바 한 상자를 사기 전에 다섯 개의 경쟁 플랫폼에서 가격을 비교할 시간이 없습니다. 하지만 기계는 있습니다.

여행 예약 플랫폼은 가장 먼저 희생된 곳으로, 그들이 가장 간단했기 때문입니다. 2026년 4분기까지, 우리의 지능체는 어떤 플랫폼보다 더 빠르고 저렴하게 완전한 여행 일정을 조합할 수 있었습니다(항공편, 호텔, 지상 교통, 충성도 최적화, 예산 제약, 환불).

보험 갱신 모델은 전적으로 피보험자의 게으름에 의존했던 전체 모델이 완전히 재구성되었습니다. 매년 귀하의 범위를 재비교하는 지능체는 보험사가 수동 갱신에서 얻는 15-20%의 보험료를 무너뜨렸습니다.

재무 상담. 세무 준비. 일반 법률 업무. 가치 제안이 "귀찮은 복잡한 일을 처리해 드리겠습니다"로 귀결되는 서비스 제공자 카테고리는 지능체가 어떤 일도 귀찮게 여기지 않기 때문에 파괴되었습니다.

우리가 "인간 관계의 가치"로 보호받고 있다고 생각했던 분야조차도 취약함이 드러났습니다. 부동산 산업에서는 중개인과 소비자 간의 정보 비대칭으로 인해 구매자는 수십 년 동안 5-6%의 수수료를 감수해왔습니다. 그러나 MLS 접근 권한과 수십 년의 거래 데이터를 갖춘 AI 지능체가 이러한 지식 기반을 즉시 복제할 수 있게 되면, 이 산업은 무너집니다. 2027년 3월의 한 판매자 연구 보고서는 이를 "지능체 간의 폭력"이라고 명명했습니다. 주요 대도시의 구매자 수수료 중위수는 2.5-3%에서 1% 미만으로 압축되었으며, 점점 더 많은 거래에서 구매자에게 인간 중개인이 전혀 참여하지 않았습니다.

우리는 "인간 관계"의 가치를 과대평가했습니다. 사실, 사람들이 말하는 관계는 대체로 "친절한 가면을 쓴 마찰"에 불과하다는 것이 드러났습니다.

이것은 중개층이 파괴되는 시작에 불과합니다. 성공적인 기업들은 소비자 행동과 인간 심리의 약점을 효과적으로 활용하기 위해 수십억 달러를 지출했지만, 이제는 그것들이 중요하지 않게 되었습니다.

가격과 적합성을 최적화하는 기계는 당신이 가장 좋아하는 애플리케이션에 관심이 없고, 당신이 지난 4년 동안 습관적으로 열었던 웹사이트에도 관심이 없으며, 정교하게 설계된 체크아웃 경험의 매력도 느끼지 않습니다. 그들은 피곤함을 느끼지 않고 가장 간단한 옵션을 수용하며, "나는 항상 여기서 주문해왔다"는 기본 설정도 없습니다.

이것은 특정한 방어막을 파괴했습니다: 습관적 중개.

DoorDash (DASH US)는 전형적인 사례입니다.

프로그래밍 지능체는 배달 애플리케이션 출시의 진입 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자는 몇 주 안에 기능이 완비된 경쟁자를 배포할 수 있으며, 많은 사람들이 실제로 그렇게 했습니다. 그들은 90-95%의 배달 요금을 직접 운전사에게 나누어 주어, 운전사를 DoorDash와 Uber Eats에서 끌어왔습니다. 다중 애플리케이션 대시보드는 프리랜서들이 20-30개 플랫폼에서 동시에 주문을 추적할 수 있게 하여, 기존 기업들이 의존하던 잠금 효과를 제거했습니다. 시장은 하룻밤 사이에 분산되었고, 이익률은 거의 제로로 압축되었습니다.

지능체는 파괴의 공급과 수요 양쪽을 가속화했습니다. 그들은 경쟁자를 강화한 다음, 그들을 사용했습니다. DoorDash의 방어막은 문자 그대로 "당신은 배고프고, 게으르며, 이것이 당신의 홈 스크린에 있는 애플리케이션입니다"입니다. 지능체는 홈 스크린이 없습니다. 그것은 DoorDash, Uber Eats, 레스토랑 자체 웹사이트 및 20개의 새로 작성된 대안들을 확인하여 매번 가장 낮은 요금과 가장 빠른 배달을 선택합니다.

기계는 습관적인 애플리케이션 충성도가 없으며, 이는 전체 비즈니스 모델의 기초입니다.

이것은 이상한 시적 의미를 지니고 있으며, 아마도 이 사건에서 지능체가 곧 대체될 화이트칼라 노동자에게 도움을 준 유일한 사례일 것입니다. 그들이 결국 배달 운전사가 되었을 때, 적어도 그들의 수입의 절반은 Uber와 DoorDash에 가지 않았습니다. 물론, 자율주행차의 보급과 함께, 기술이 제공한 이러한 혜택은 오래가지 않았습니다.

일단 지능체가 거래를 장악하면, 그들은 더 큰 먹이를 찾기 시작합니다.

가격 비교와 집합의 잠재력은 제한적입니다. 사용자에게 반복적으로 돈을 절약해주는 가장 큰 방법(특히 지능체가 서로 거래하기 시작할 때)은 수수료를 없애는 것입니다. 기계 대 기계 비즈니스에서 2-3%의 카드 교환 수수료율은 명백한 공격 목표가 되었습니다.

지능체는 신용 카드보다 더 빠르고 저렴한 옵션을 찾기 시작했습니다. 대부분은 Solana 또는 이더리움 L2를 통해 스테이블코인을 사용했으며, 그곳의 결제는 거의 즉각적이며 거래 비용은 몇 센트에 불과합니다.

마스터카드 2027년 1분기: 순수익이 전년 동기 대비 6% 증가; 구매량 증가율이 이전 분기의 +5.9%에서 +3.4%로 둔화; 경영진은 "지능체 주도의 가격 최적화"와 "비필수 소비재 카테고리의 압박"을 지적했습니다 | 블룸버그, 2027년 4월 29일

마스터카드 2027년 1분기 재무 보고서는 되돌릴 수 없는 길을 나타냅니다. 에이전트 비즈니스는 제품 스토리에서 인프라 파이프라인 스토리로 변모했습니다. 마스터카드(MA)는 다음 날 9% 하락했습니다. 비자는 하락했지만, 분석가들이 스테이블코인 인프라에서의 강력한 위치를 지적한 후 하락폭이 줄어들었습니다.

에이전트 비즈니스는 교환 수수료를 우회하여 발급 중심의 은행과 단일 비즈니스 발급 기관에 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다. 이러한 기관들은 그 2-3% 수수료의 대부분을 수취하며, 상인 보조금으로 제공되는 보상 프로그램을 중심으로 전체 비즈니스 부서를 구축했습니다.

미국 익스프레스(AXP US)는 가장 큰 타격을 받았습니다; 그것은 두 가지 저항에 직면해 있습니다: 화이트칼라 해고가 고객층을 소진시키고, 지능체가 교환 수수료를 우회하여 수익 모델을 소진시키고 있습니다. Synchrony (SYF US), Capital One (COF US), Discover (DFS US)도 다음 몇 주 안에 10% 이상 하락했습니다.

그들의 방어막은 마찰로 구성되어 있습니다. 그리고 마찰은 제로로 떨어지고 있습니다.

산업 위험에서 시스템적 위험으로

2026년 내내 시장은 AI가 가져온 부정적인 영향을 "산업 차원"의 이야기로 간주했습니다. 소프트웨어 및 컨설팅 산업은 큰 타격을 받았고, 결제 및 기타 "요금소"는 흔들리고 있지만, 더 넓은 경제는 평온해 보였습니다. 노동 시장은 약해졌지만 자유 낙하 상태는 아니었습니다. 일반적인 합의는 창조적 파괴가 기술 혁신 주기의 일부라는 것이었습니다. 특정 분야에서는 고통스러울 수 있지만, AI가 가져오는 전체 순이익은 어떤 부정적인 영향을 초과할 것이라는 것이었습니다.

우리는 2027년 1월의 거시 경제 메모에서 이것이 잘못된 사고 모델이라고 지적했습니다. 미국 경제는 화이트칼라 서비스 경제입니다. 화이트칼라 노동자는 고용의 50%를 차지하며, 약 75%의 가처분 소비 지출을 주도합니다. AI가 삼키고 있는 기업과 일자리는 미국 경제의 변두리가 아니라, 바로 미국 경제 자체입니다.

"기술 혁신은 일자리를 없애는 동시에 더 많은 일자리를 창출한다." 이것은 당시 가장 대중적이고 설득력 있는 반박 논점이었습니다. 그것이 대중적이고 설득력 있는 이유는 지난 두 세기 동안 그것이 항상 사실이었기 때문입니다. 우리가 미래의 일이 어떤 모습일지 상상할 수 없더라도, 그것들은 반드시 올 것입니다.

ATM은 은행 지점의 운영 비용을 낮추어 은행이 더 많은 지점을 열 수 있게 했고, 다음 20년 동안 출납원의 고용 수는 오히려 증가했습니다. 인터넷은 여행사, 옐로우 페이지, 오프라인 소매업을 파괴했지만, 새로운 산업을 창출하고 새로운 일자리를 낳았습니다.

그러나, 모든 새로운 일자리는 인간이 수행해야 합니다.

AI는 이제 범용 지능으로, 인간이 재배치될 수 있었던 작업에서 지속적으로 발전하고 있습니다. 대체된 프로그래머는 단순히 "AI 관리"로 전환할 수 없으며, AI는 이미 관리 능력을 갖추고 있습니다.

오늘날, AI 지능체는 수주에 걸친 연구 개발 작업을 처리하고 있습니다. 비즈니스 스쿨 교수들은 매년 데이터를 새로운 S 곡선에 맞추려 하지만, 기하급수적인 성장은 우리가 가능성에 대한 인식을 압도하고 있습니다.

그들은 거의 모든 코드를 작성했습니다. 가장 뛰어난 성과를 보이는 지능체는 거의 모든 것에서 거의 모든 인간보다 더 똑똑합니다. 그리고 그들은 점점 더 저렴해지고 있습니다.

AI 확실히 새로운 일자리를 창출했습니다. 프롬프트 엔지니어. AI 보안 연구원. 인프라 기술자. 인간은 여전히 최고 수준에서 조정하거나 취향을 조정하는 순환에 있습니다. 그러나 AI가 창출하는 각 새로운 역할은 수십 개의 이전 역할을 대체합니다. 그리고 새로운 역할의 급여는 이전 역할의 일부에 불과합니다.

미국 JOLTS: 구인 공고가 550만 건 이하로 감소; 실업자 수와 구인 공고 수의 비율이 약 1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고 수준 | 블룸버그, 2026년 10월

연간 채용률은 계속해서 부진했지만, 26년 10월의 JOLTS 데이터는 몇 가지 결정적인 증거를 제공했습니다. 구인 공고는 550만 건 아래로 떨어져 전년 대비 15% 감소했습니다.

INDEED: "생산성 이니셔티브"의 확산에 따라 소프트웨어, 금융, 컨설팅 산업의 채용 공고가 대폭 감소 | Indeed Hiring Lab, 2026년 11-12월

화이트칼라의 구인 공고는 붕괴되고 있으며, 블루칼라의 구인 공고(건설, 의료, 기술 노동자)는 상대적으로 안정적으로 유지되고 있습니다. 인력 유출은 메모를 작성하는 직종(어떻게 된 일인지 우리는 여전히 운영 중입니다), 예산을 승인하는 직종, 경제 중간층을 유지하는 직종에 집중되고 있습니다. 그러나 이 두 집단의 실제 임금 성장은 그 해의 대부분 동안 부정적이었으며 지속적으로 하락했습니다.

주식 시장은 여전히 JOLTS 데이터에 별로 신경 쓰지 않고 있으며, 그들은 오히려 제너럴 일렉트릭 Vernova의 모든 터빈 용량이 2040년까지 판매되었다는 뉴스에 더 관심을 가지고 있습니다. 이는 부정적인 거시 경제 뉴스와 긍정적인 AI 인프라 뉴스 간의 줄다리기에서 횡보하고 있습니다.

그러나 채권 시장(항상 주식 시장보다 더 똑똑하거나 적어도 더 낭만적이지 않은)은 소비 타격에 대한 가격 책정을 시작했습니다. 10년 만기 국채 수익률은 다음 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하락하기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고, 전체 실업률은 폭발적으로 증가하지 않았고, 구조적 미세 차이는 여전히 일부 사람들에게 간과되고 있습니다.

정상적인 경제 침체에서는 원인이 결국 스스로 수정됩니다. 과잉 건설은 건설 둔화를 초래하고, 이는 금리 하락으로 이어져 새로운 건설을 자극합니다. 재고 과잉은 재고 감소를 초래하고, 이는 다시 재주문을 촉발합니다. 주기적 메커니즘은 스스로 회복의 씨앗을 내포하고 있습니다.

이번 주기의 원인은 주기적이지 않습니다.

AI는 더 나아지고, 더 저렴해집니다. 기업은 해고하고, 절감된 돈으로 더 많은 AI 능력을 구매하여 더 많은 직원을 해고할 수 있게 됩니다. 해고된 직원의 소비는 줄어듭니다. 소비자에게 상품을 판매하는 기업이 판매하는 물건이 줄어들고, 힘이 약해지며, 이익률을 보호하기 위해 AI에 더 많은 자금을 투입합니다. AI는 더 나아지고, 더 저렴해집니다.

자연적인 제동 장치가 없는 부정적 피드백 루프입니다.

직관적인 예상은 총 수요의 감소가 AI의 구축 속도를 늦출 것이라는 것입니다. 그러나 이는 발생하지 않았습니다. 이는 초대형 컴퓨팅 시설 스타일의 자본 지출(CapEx)이 아닙니다. 이는 운영 지출(OpEx) 대체입니다. 과거에 직원에게 1억 달러를 지출하던 회사가 AI에 500만 달러를 지출했다면, 이제는 직원에게 7000만 달러를 지출하고 AI에 2000만 달러를 지출합니다. AI 투자는 기하급수적으로 증가하지만, 이는 총 운영 비용 감소의 일환으로 발생합니다. 각 회사의 AI 예산은 증가하고 있지만, 전체 지출은 축소되고 있습니다.

아이러니하게도, AI가 파괴하고 있는 경제가 악화되기 시작하더라도, AI 인프라 복합체는 여전히 우수한 성과를 보이고 있습니다. 엔비디아(NVDA)는 여전히 기록적인 수익을 발표하고 있습니다. TSMC는 여전히 95% 이상의 가동률로 운영되고 있습니다. 초대형 클라우드 공급업체는 여전히 매 분기 1500-2000억 달러를 데이터 센터 자본 지출에 투자하고 있습니다. 이러한 추세를 완전히 부각시키는 경제체인 대만과 한국은 시장보다 훨씬 더 나은 성과를 보이고 있습니다.

인도는 반대의 상황입니다. 이 나라의 IT 서비스 부문은 매년 2000억 달러 이상을 수출하며, 인도의 경상수지 흑자의 최대 기여자이자 지속적인 상품 무역 적자를 상쇄하는 자금 출처입니다. 전체 모델은 인도 개발자의 비용이 미국 동료의 일부에 불과하다는 가치 제안에 기반하고 있습니다. 그러나 AI 프로그래밍 지능체의 한계 비용은 본질적으로 전기 요금 수준으로 붕괴되었습니다. 2027년, Tata Consultancy Services(TCS), Infosys 및 Wipro의 계약 취소량이 가속화되었습니다. 인도의 외부 계좌를 고정하는 서비스업의 흑자가 증발하면서, 루피는 4개월 만에 달러 대비 18% 하락했습니다. 2028년 1분기까지, 국제통화기금(IMF)은 뉴델리와 "초기 논의"를 시작했습니다.

파괴의 엔진은 매 분기마다 강해지고 있으며, 이는 파괴의 속도가 매 분기마다 가속화되고 있음을 의미합니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥이 없습니다.

미국에서는 더 이상 AI 인프라의 거품이 어떻게 터질지를 묻지 않습니다. 우리는 소비 신용에 기반한 경제가 소비자가 기계로 대체될 때 어떤 일이 발생할지를 묻기 시작했습니다.

지능 대체 나선

2027년은 거시 경제 서사가 더 이상 미묘하지 않은 해입니다. 지난 12개월 동안의 단절된 그러나 명백한 부정적 발전 추세의 전파 메커니즘이 분명해졌습니다. 미국 노동 통계국(BLS)의 데이터를 볼 필요도 없이, 친구의 저녁 식사에 참석하기만 해도 알 수 있습니다.

대체된 화이트칼라 노동자들은 가만히 있지 않았습니다. 그들은 "강등"되었습니다. 많은 이들이 저임금 서비스업과 프리랜서 경제의 일자리를 찾게 되었고, 이는 이러한 분야의 노동 공급을 증가시키고 그곳의 임금을 낮추었습니다.

우리의 한 친구는 2025년에 Salesforce에서 고위 제품 관리자로 일했습니다. 직함, 건강 보험, 401k 연금이 있으며, 연봉은 18만 달러였습니다. 그녀는 세 번째 라운드 해고에서 일자리를 잃었습니다. 6개월의 구직 끝에, 그녀는 Uber를 시작했습니다. 그녀의 수입은 4.5만 달러로 줄어들었습니다. 핵심은 개인의 이야기가 아니라, 2차 수학적 효과입니다. 이 동태를 주요 대도시의 수십만 노동자에게 곱해보십시오. 자격이 넘치는 노동력이 서비스업과 프리랜서 경제로 쏟아져 들어가면서, 이미 고군분투하던 기존 노동자의 임금을 압박했습니다. 산업 특정의 파괴는 전체 경제 범위의 임금 압축으로 악화되었습니다.

인간 중심의 노동력 풀은 한 번의 수정이 오기 전에 발생했으며, 이는 우리가 이 글을 쓰고 있는 지금 이 순간에 발생하고 있습니다. 이는 자동 배송 및 자율주행차가 첫 번째 물결의 대체 노동자를 흡수하고 있기 때문입니다.

2027년 2월까지, 여전히 일하는 전문가들의 소비 패턴은 그들이 다음으로 해고될 수 있다는 것처럼 보였습니다. 그들은 해고되지 않기 위해(주로 AI의 도움으로) 더 열심히 일했습니다. 승진이나 급여 인상의 희망은 이미 사라졌습니다. 저축률은 소폭 상승했지만, 지출은 부진했습니다.

가장 위험한 부분은 지연성입니다. 고소득자는 평균 이상의 저축을 활용하여 2-3분기 동안 정상적인 모습을 유지했습니다. 하드 데이터는 문제가 존재한다는 것을 확인하지 않았고, 그것이 실물 경제에서 이미 구식 뉴스가 되었을 때까지는 확인되지 않았습니다. 이후, 이러한 환상을 깨는 데이터가 발표되었습니다.

미국의 신규 실업 수당 청구자 수가 48.7만 명으로 급증하여 2020년 4월 이후 최고 수준에 도달했습니다 | 노동부, 2027년 3분기

신규 실업 수당 청구자 수가 48.7만 명으로 급증하여 2020년 4월 이후 최고 수준을 기록했습니다. ADP와 Equifax는 대다수의 신규 신청자가 화이트칼라 전문직 종사자라고 확인했습니다.

S&P 500 지수는 다음 주에 6% 하락했습니다. 부정적인 거시적 요인이 줄다리기에서 우위를 점하기 시작했습니다.

일반적인 경제 침체에서는 실업이 광범위하게 분포됩니다. 블루칼라와 화이트칼라 노동자가 겪는 고통은 대체로 각 집단이 총 고용에서 차지하는 비율과 비슷합니다. 소비 타격도 광범위하게 분포되며, 곧 데이터에서 나타날 것입니다. 저소득 노동자는 더 높은 한계 소비 성향을 가지고 있기 때문입니다.

이번 주기에서는 실업이 소득 분포의 가장 높은 몇 개의 분위수에 집중되고 있습니다. 이들은 총 고용에서 차지하는 비율이 상대적으로 작지만, 불균형적으로 소비 지출의 비율을 주도합니다. 소득 상위 10%는 미국의 모든 소비자 지출의 절반 이상을 차지합니다. 상위 20%는 약 65%를 차지합니다. 이들은 집을 사고, 차를 사고, 휴가를 가고, 외식을 하며, 사립학교 학비를 내고, 집을 개조합니다. 이들은 전체 비필수 소비재 경제의 수요 기반입니다.

이 노동자들이 일자리를 잃거나 50%의 급여 삭감을 받아 사용 가능한 직종으로 전환할 때, 소비 타격은 잃어버린 일자리 수에 비해 엄청납니다. 화이트칼라 고용이 2% 감소하는 것은 가처분 소비 지출에 약 3-4%의 영향을 미칩니다. 블루칼라 실업이 일반적으로 즉각적인 영향을 미치는 것과는 달리(공장에서 해고되면 다음 주에 소비를 중단하게 됩니다), 화이트칼라 실업의 영향은 지연되지만 더 깊습니다. 이는 이들이 지출을 몇 달 동안 유지할 수 있는 저축 완충 장치를 가지고 있기 때문입니다.

2027년 2분기까지, 경제는 침체에 빠졌습니다. 미국 국가 경제 연구소(NBER)는 몇 달 후에야 침체의 시작 날짜를 공식적으로 확인했지만(그들은 항상 그렇습니다), 데이터는 명확합니다------우리는 연속 두 분기 동안 실제 GDP의 부정 성장을 경험했습니다. 그러나 이 시점에서는 "금융 위기"가 아니었습니다…… 일시적인 것이었습니다.

모기지 문제

ZILLOW 주택 가치 지수가 샌프란시스코에서 전년 대비 11% 하락, 시애틀에서 9% 하락, 오스틴에서 8% 하락했습니다; 팬니 메이(Fannie Mae)는 기술/금융 고용 인구가 40%를 초과하는 우편번호 지역에서 "조기 연체율 상승"을 지적했습니다 | Zillow / Fannie Mae, 2028년 6월

이번 달, Zillow 주택 가치 지수는 샌프란시스코에서 전년 대비 11% 하락, 시애틀에서 9% 하락, 오스틴에서 8% 하락했습니다. 이는 유일하게 우려되는 제목이 아닙니다. 지난 달, 팬니 메이는 "거액 대출(jumbo-heavy)" 우편번호 지역에서 조기 연체율이 높다고 지적했습니다------이 지역은 신용 점수가 780점을 초과하는 대출자가 거주하며, 일반적으로 "방탄" 수준(매우 안전한)으로 간주됩니다.

미국 주택 모기지 시장 규모는 약 13조 달러입니다. 모기지 인수는 대출 기간 동안 차용인이 대체로 현재의 소득 수준을 유지할 것이라는 기본 가정에 기반하고 있습니다. 대부분의 모기지에서 이는 30년을 의미합니다.

화이트칼라 고용 위기는 소득 기대에 대한 지속적인 변화로 인해 이 가정을 위협하고 있습니다. 우리는 이제 3년 전에는 매우 터무니없어 보였던 질문을 해야 합니다------우량 모기지는 여전히 안전한가?

미국 역사상 모든 이전 모기지 위기는 다음 세 가지 이유 중 하나에 의해 촉발되었습니다: 과도한 투기(2008년처럼 집을 살 수 없는 사람에게 돈을 빌려주는 것), 금리 충격(금리 상승으로 인해 조정 가능한 금리가 감당할 수 없게 되는 것, 1980년대 초), 또는 국지적 경제 충격(단일 산업이 단일 지역에서 붕괴되는 것, 1980년대 텍사스의 석유 산업이나 2009년 미시간의 자동차 산업).

이들은 현재 상황에 적용되지 않습니다. 의심받는 차용인은 서브프라임 대출자가 아닙니다. 그들은 780점의 FICO 신용 점수를 가지고 있습니다. 그들은 20%의 계약금을 지불했습니다. 그들은 좋은 신용 기록과 안정적인 근무 기록을 가지고 있으며, 대출 발급 시 소득이 확인되고 기록되었습니다. 그들은 금융 시스템에서 모든 위험 모델이 신용 품질의 초석으로 간주하는 차용인입니다.

2008년에는 대출이 첫날부터 나빴습니다. 2028년에는 대출이 첫날부터 좋았습니다. 단지 이 세계에서는…… 대출이 작성된 후에 변화가 발생했습니다. 사람들은 이제 더 이상 감당할 수 없는 미래에 베팅하기 위해 돈을 빌립니다.

2027년, 우리는 보이지 않는 압력의 초기 징후를 표시했습니다: 주택 자산 신용 한도(HELOC) 인출, 401(k) 연금 인출 및 신용 카드 부채의 급증, 반면 모기지 상환은 현재 상태를 유지하고 있습니다. 실업, 채용 동결 및 보너스 삭감으로 인해, 이러한 우량 가정은 그들의 부채 소득 비율이 두 배로 증가하는 것을 지켜보았습니다.

그들은 여전히 모기지를 상환할 수 있지만, 모든 가처분 지출을 중단하고, 저축을 소진하며, 어떤 주택 유지보수나 개선을 연기해야 한다는 전제가 있습니다. 기술적으로 그들의 모기지는 여전히 현재의 것이지만, 곧 곤경에 처할 수 있는 한 걸음 차이에 있습니다. AI 능력의 발전 궤적은 이러한 충격이 곧 올 것임을 나타냅니다. 이후 우리는 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼 및 오스틴의 연체율이 상승하기 시작하는 것을 보았습니다. 비록 전국 평균은 여전히 역사적 정상 범위에 있었습니다.

우리는 지금 가장 위급한 단계에 있습니다. 만약 주변 구매자(즉, 인수할 가능성이 있는 사람들)가 건강하다면, 주택 가격 하락은 통제 가능합니다. 그러나 여기서 주변 구매자들은 동일한 소득 감소 문제에 직면해 있습니다.

우려가 쌓이고 있지만, 우리는 아직 전면적인 모기지 위기에 빠지지 않았습니다. 연체율은 상승했지만, 여전히 2008년 수준에는 미치지 않습니다. 진정한 위협은 그 발전 궤적에 있습니다.

오늘날, 지능 대체 나선은 실물 경제의 침체를 가속화하는 두 가지 금융 촉진제를 가지고 있습니다.

노동 대체, 모기지 우려, 사모 시장의 동요. 각각은 서로를 강화합니다. 그리고 전통적인 정책 도구(금리 인하, 양적 완화 QE)는 금융 엔진 문제를 해결할 수 있지만, 실물 경제 엔진 문제는 해결할 수 없습니다. 왜냐하면 실물 경제 엔진은 AI로 인해 인간 지능의 희소성이 감소하고 가치가 하락하는 데 의해 구동되기 때문입니다. 당신은 금리를 제로로 낮추고, 시장에 있는 모든 모기지 지원 증권(MBS)과 채무 불이행된 소프트웨어 레버리지 인수 채무를 구매할 수 있습니다……

하지만 이는 하나의 사실을 바꾸지 않습니다: 하나의 Claude 지능체가 월 200달러의 비용으로 연봉 18만 달러의 제품 관리자의 일을 수행할 수 있습니다.

이러한 두려움이 현실이 된다면, 모기지 시장은 올해 하반기에 붕괴될 것입니다. 그런 경우, 우리는 주식 시장의 현재 하락이 궁극적으로 글로벌 금융 위기(GFC)(정점에서 바닥까지 57% 하락)와 비슷할 것이라고 예상합니다. 이는 S&P 500 지수를 약 3500포인트로 끌어내릴 것입니다------이는 2022년 11월 ChatGPT 순간 이전 한 달 동안 우리가 결코 보지 못했던 수준입니다.

13조 달러의 주택 모기지를 지원하는 소득 가정이 구조적 손상을 입었다는 것은 분명합니다. 정책이 모기지 시장이 이를 완전히 소화하기 전에 개입할 수 있을지는 불확실합니다. 우리는 희망을 가지고 있지만, 우리가 비관적으로 느끼게 만드는 이유를 부정할 수는 없습니다.

시간과의 싸움

첫 번째 부정적 피드백 루프는 실물 경제에서 발생합니다: AI 능력 향상, 총 임금 감소, 소비 부진, 이익률 압박, 기업이 더 많은 AI 능력을 구매하고, AI 능력이 더욱 향상됩니다. 이후, 위기는 금융 분야로 확산됩니다: 소득 손실이 모기지에 타격을 주고, 은행이 손실을 입어 신용을 긴축하고, 부의 효과가 붕괴되며, 피드백 루프가 가속화됩니다. 그리고 이 두 가지 모두 정부가 위기에 직면했을 때의 무능함과 대응 부족으로 인해 악화됩니다.

우리의 시스템은 이러한 위기를 위해 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 수입 기반은 본질적으로 인간의 시간을 세금으로 부과하는 것입니다. 사람들이 일하고, 기업이 그들에게 돈을 지불하며, 정부가 그 중 일부를 가져갑니다. 정상적인 해에는 개인 소득세와 급여세가 정부 수입의 기둥입니다.

올해 1분기까지, 연방 재정 수입은 의회 예산 사무소(CBO)의 기준 예측보다 12% 낮았습니다. 이전의 높은 급여를 받던 사람들이 줄어들면서, 급여세 수입이 감소하고 있습니다. 사람들이 벌어들이는 절대 소득이 구조적으로 낮아지면서, 소득세 수입이 감소하고 있습니다. 생산성은 급증했지만, 수익은 노동력이 아닌 자본과 연산력으로 흘러가고 있습니다.

노동이 GDP에서 차지하는 비율은 1974년의 64%에서 2024년에는 56%로 감소했습니다. 이는 세계화, 자동화 및 노동자의 협상 능력의 지속적인 약화에 의해 촉발된 40년간의 느린 감소입니다. 그러나 AI가 기하급수적으로 발전하기 시작한 지난 4년 동안, 이 비율은 급격히 46%로 떨어졌습니다. 이는 기록상 최대 하락폭입니다.

생산물은 여전히 존재합니다. 그러나 그것은 더 이상 가정에서 기업으로 순환되지 않으며, 이는 더 이상 미국 국세청(IRS)으로도 순환되지 않습니다. 순환 흐름이 끊어지고 있으며, 사람들은 정부가 이 문제를 해결하기 위해 개입할 것이라고 기대하고 있습니다.

매번 경제 침체가 발생할 때처럼, 지출은 소득이 감소하는 동시에 증가합니다. 그러나 이번에는 다릅니다. 지출 압박은 주기적이지 않습니다. 자동 안정 장치는 일시적인 실업에 대응하기 위해 설계되었으며, 구조적 대체에 대한 것이 아닙니다. 이 시스템이 복지 혜택을 지급하는 전제는 노동자가 고용 시장에 재진입할 것이라는 것입니다. 그러나 많은 이들이 더 이상 그렇게 하지 않을 것이며, 적어도 그들의 이전 급여 수준에 근접한 상태로 재취업하지 않을 것입니다. COVID 기간 동안, 정부는 15%의 적자를 주저 없이 수용했습니다. 이는 모두가 공감하는 "일시적" 상황이었기 때문입니다. 그러나 오늘날 정부 지원이 필요한 집단은 회복 가능한 전염병에 직면한 것이 아닙니다. 그들은 끊임없이 진화하는 기술에 의해 영구적으로 대체된 것입니다.

정부가 가정에서 징수하는 세금이 줄어드는 시점에, 정부는 가정으로 더 많은 자금을 이전해야 할 필요가 있습니다.

미국은 디폴트하지 않을 것입니다. 그것은 소비하는 데 사용하는 통화를 인쇄합니다. 동일한 통화로 차입자에게 상환합니다. 그러나 이러한 압박은 다른 곳에서 이미 나타나고 있습니다. 지방채는 올해 초부터 우려스러운 분화 징후를 보이고 있습니다. 주 소득세가 없는 주는 양호한 성과를 보이고 있지만, 소득세에 의존하는 주(대부분 블루 주)에서 발행된 일반 책임 지방채는 디폴트 위험을 가격 책정하기 시작했습니다. 정치인들은 곧 이를 인식하고, "누구를 구제해야 하는가"에 대한 논쟁은 빠르게 당파적 논쟁으로 발전했습니다.

확실히, 정부는 위기의 구조적 본질을 일찍이 인식하고, 그들이 "전환 경제 법안(Transition Economy Act)"이라고 부르는 제안을 두 당이 논의하기 시작했습니다: 적자 지출과 AI 추론 계산에 대한 세금을 결합하여 실업 노동자에게 직접 이전 지급을 하는 프레임워크입니다.

테이블에 놓인 가장 급진적인 제안은 더 나아갑니다. "AI 번영 공유 법안(Shared AI Prosperity Act)"은 지능 인프라의 수익에 대한 공공 청구권을 설정할 것을 제안하며, 이는 주권 재단과 AI 생성 산출에 대한 로열티 세금 사이의 성격을 가집니다. 이 수익으로 가정 이전 지급을 위한 자금을 마련합니다. 예상대로, 민간 부문의 로비스트들은 이러한 접근 방식이 초래할 재앙적인 하락에 대해 언론에 경고했습니다.

정책 논의 뒤에 있는 정치적 게임은 매우 진부하며, 대중의 관심을 끌기 위한 요소와 주변 정책으로 가득 차 있습니다. 우파는 부의 이전 및 재분배를 마르크스주의로 간주하며, 계산 능력에 세금을 부과하는 것이 중국에 선두 자리를 내주는 것과 같다고 경고합니다. 좌파는 기득권자들이 도와서 작성한 세법이 변형된 규제 포획에 불과할 것이라고 경고합니다. 재정 매파는 지속 불가능한 적자를 문제 삼습니다. 비둘기는 글로벌 금융 위기(GFC) 이후 조기에 시행된 긴축 정책을 교훈으로 지적합니다. 올해 대통령 선거가 가까워짐에 따라, 이러한 분열은 더욱 확대될 것입니다.

정치인들이 논쟁을 벌이는 동안, 사회 구조의 균열 속도는 입법 과정보다 훨씬 빠릅니다.

"실리콘밸리 점령" 운동은 대중의 광범위한 불만의 축소판이 되었습니다. 지난 달, 시위자들은 3주 연속으로 Anthropic과 OpenAI 샌프란시스코 사무소의 입구를 차단했습니다. 그들의 수는 계속 증가하고 있으며, 이 시위가 유발한 실업 데이터보다 더 많은 언론 보도를 끌어냈습니다.

대중이 글로벌 금융 위기 여파에서 은행가를 미워하는 것보다 더 미워할 수 있는 사람을 상상하기는 어렵지만, AI 연구소는 이 기록을 깨려고 하고 있습니다. 그리고 대중의 관점에서 볼 때, 이러한 증오가 정당화되는 것은 당연합니다. AI 연구소의 창립자와 초기 투자자들의 부의 축적 속도는 금세기(Gilded Age)조차도 초라하게 보이게 합니다. 생산성 호황이 가져온 수익은 거의 전적으로 연산력의 소유자와 그 위에서 운영되는 실험실 주주에게 귀속되어, 미국의 불평등 수준을 전례 없는 수준으로 확대했습니다.

모든 측은 자신들이 보는 반대편이 있지만, 진정한 반대편은 시간입니다.

AI 능력의 진화 속도는 기관의 적응 속도보다 빠릅니다. 정책 반응은 현실의 속도가 아니라 이념의 속도로 진행되고 있습니다. 정부가 문제의 핵심에 대해 신속하게 합의하지 않으면, 위의 피드백 루프가 그들 대신 다음 장을 쓸 것입니다.

지능 프리미엄의 종말

현대 경제 역사 전반에 걸쳐, 인간 지능은 가장 희소한 투입 요소였습니다. 자본은 풍부합니다(또는 적어도 복제 가능합니다). 자연 자원은 한정되어 있지만 대체될 수 있습니다. 기술 발전의 속도는 충분히 느려서 인간이 적응할 시간이 있었습니다. 유일하게 지능------즉, 분석, 결정, 창조, 설득 및 조정의 능력------은 대규모로 복제될 수 없는 것입니다.

인간 지능의 내재적 프리미엄은 그 희소성에서 비롯됩니다. 우리 경제 시스템의 모든 제도는 노동 시장에서 모기지 시장, 세법에 이르기까지 이러한 가정이 성립하는 세계를 위해 설계되었습니다.

이제 우리는 이러한 프리미엄의 종말을 경험하고 있습니다. 점점 더 많은 작업에서 기계 지능이 인간 지능의 유능하고 빠르게 발전하는 대체품이 되고 있습니다. 금융 시스템은 수십 년의 최적화를 거쳐 인간 두뇌의 희소성에 적응해 왔지만, 이제는 재가격 책정이 이루어지고 있습니다. 이러한 재가격 책정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 끝나지 않았습니다.

그러나 재가격 책정은 붕괴와 동일하지 않습니다.

경제 시스템은 새로운 균형점을 찾을 수 있습니다. 그곳에 도달하는 방법은 현재 인간이 수행할 수 있는 몇 안 되는 작업 중 하나입니다. 우리는 이 일을 올바르게 수행해야 합니다.

역사상 처음으로, 경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 더 적은 일자리를 가져옵니다. 누구의 분석 프레임워크도 적용되지 않습니다. 왜냐하면 어느 것도 "희소한 요소가 극도로 풍부해지는 세계"를 위해 설계된 것이 없기 때문입니다. 따라서 우리는 새로운 프레임워크를 구축해야 합니다. 우리가 이러한 프레임워크를 제때 구축할 수 있는지가 유일하게 중요한 질문입니다.

하지만, 당신은 2028년 6월에 이 글을 읽고 있는 것이 아닙니다. 당신은 2026년 2월에 이 글을 읽고 있습니다.

S&P 500 지수는 역사적 고점 근처에 있습니다. 부정적 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 그 중 일부 시나리오가 현실이 되지 않을 것이라고 확신합니다. 우리는 또한 기계 지능이 계속해서 가속화될 것이라고 확신합니다. 인간 지능의 프리미엄은 줄어들 것입니다.

투자자로서, 우리는 포트폴리오의 얼마나 많은 부분이 이 10년을 견디지 못할 가정에 기반하고 있는지를 평가할 시간이 남아 있습니다. 사회로서, 우리는 여전히 미리 준비할 시간이 있습니다.

광산의 카나리아는 현재 살아 있습니다.

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