[번역] 2028년 글로벌 지능 위기 (THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS)
Citrini, Alap Shah - 2026-02-23T04:22:00+09:00
만약 우리의 AI 낙관론이 계속해서 옳다면... 그리고 그것이 사실은 하락장(Bearish)의 신호라면 어떨까요?
다음에 이어지는 내용은 예측이 아니라 하나의 시나리오입니다. 이것은 하락장론자들의 자극적인 이야기나 AI 종말론자의 팬픽션이 아닙니다. 이 글의 유일한 의도는 상대적으로 덜 탐구된 시나리오를 모델링하는 것입니다. 우리의 친구 Alap Shah가 질문을 던졌고, 우리는 함께 그 답을 브레인스토밍했습니다. 우리는 이 부분을 썼고, 그가 쓴 다른 두 부분은 여기에서 확인하실 수 있습니다.
이 글을 읽음으로써 AI가 경제를 점점 더 기묘하게 만듦에 따라 발생할 수 있는 잠재적인 왼쪽 꼬리 위험(Left tail risks)에 더 잘 대비할 수 있기를 바랍니다.
이 글은 2028년 6월에 작성된 CitriniResearch 매크로 메모로, 글로벌 지능 위기(Global Intelligence Crisis)의 진행 과정과 그 여파를 상세히 다루고 있습니다.
CitriniResearch
오늘 아침 발표된 실업률은 10.2%로, 예상치를 0.3% 상회했습니다. 시장은 이 수치에 2% 하락하며 반응했고, 이로써 S&P 500의 누적 하락 폭은 2026년 10월 고점 대비 38%에 달하게 되었습니다.
트레이더들은 이제 무덤덤해졌습니다. 6개월 전만 해도 이런 수치가 발표되었다면 서킷 브레이커(Circuit breaker)가 발동되었을 것입니다.
단 2년. "통제 가능"하고 "특정 섹터에 국한된" 상황에서 시작해, 우리 중 누구도 경험하며 자라온 적 없는 모습의 경제로 변하기까지 걸린 시간입니다. 이번 분기 매크로 메모는 그 과정을 재구성하려는 시도이며, 위기 이전 경제에 대한 사후 분석입니다.
유포리아(Euphoria, 근거 없는 낙관)는 명백했습니다. 2026년 10월까지 S&P 500은 8000선을 넘나들었고, 나스닥은 3만 선을 돌파했습니다. 인간의 불필요화로 인한 1차 해고 물결은 2026년 초에 시작되었으며, 이는 해고가 의도한 바를 정확히 수행했습니다. 마진은 확대되었고, 실적은 예상치를 상회했으며, 주가는 랠리를 이어갔습니다. 기록적인 기업 이익은 곧바로 AI 연산 자원(Compute)으로 재투자되었습니다.
표면적인 수치들은 여전히 훌륭했습니다. 명목 GDP는 반복적으로 한 자릿수 중후반의 연간 성장률을 기록했습니다. 생산성은 폭발적으로 증가했습니다. 잠도 자지 않고, 병가를 내지도 않으며, 건강보험도 필요 없는 AI 에이전트 덕분에 시간당 실질 산출량은 1950년대 이후 볼 수 없었던 속도로 상승했습니다.
연산 자원의 소유자들은 노동 비용이 사라지면서 부가 폭발적으로 늘어나는 것을 목격했습니다. 반면, 실질 임금 성장은 붕괴되었습니다. 정부가 기록적인 생산성을 반복해서 자랑했음에도 불구하고, 화이트칼라 노동자들은 기계에 일자리를 잃고 더 낮은 임금의 직무로 내몰렸습니다.
소비 경제에 균열이 나타나기 시작했을 때, 경제 전문가들은 "유령 GDP(Ghost GDP)"라는 용어를 대중화했습니다. 이는 국가 통계에는 나타나지만 실물 경제에서는 결코 순환되지 않는 산출물을 의미합니다.
모든 면에서 AI는 기대를 뛰어넘고 있었고, 시장 자체가 곧 AI였습니다. 유일한 문제라면... 경제는 그렇지 않았다는 것입니다.
노스다코타의 단일 GPU 클러스터가 과거 맨해튼 미드타운의 화이트칼라 노동자 10,000명이 만들어내던 산출량을 생성하는 것이, 경제적 만병통치약이라기보다는 경제적 팬데믹에 가깝다는 사실은 진작에 명확했어야 합니다. 화폐의 유통 속도는 바닥을 쳤습니다. 당시 GDP의 70%를 차지하던 인간 중심의 소비 경제는 시들어갔습니다. 기계가 재량 소비재에 돈을 얼마나 쓰는지 자문해 보았다면 더 빨리 깨달았을지도 모릅니다. (힌트: 0원입니다.)
AI 역량이 향상되고, 기업은 더 적은 노동력을 필요로 하며, 화이트칼라 해고가 증가하고, 실직한 노동자들은 지출을 줄이며, 마진 압박은 기업들이 AI에 더 많이 투자하게 만들고, 다시 AI 역량이 향상되는...
그것은 자연적인 제동 장치가 없는 부정적 피드백 루프였습니다. 바로 *인간 지능 대체 스파이럴(Human intelligence displacement spiral)*입니다. 화이트칼라 노동자들은 소득 능력(그리고 합리적으로는 지출 능력)이 구조적으로 손상되는 것을 목격했습니다. 그들의 소득은 13조 달러 규모의 모기지 시장의 근간이었으며, 이는 대출 심사역들로 하여금 우량(Prime) 모기지가 여전히 안전한 자산인지 재평가하게 만들었습니다.
실질적인 디폴트(Default, 채무불이행) 사이클 없이 보낸 17년은 사모펀드(Private Equity)가 지원하는 소프트웨어 딜들로 가득 차게 만들었고, 이들은 연간 반복 매출(ARR)이 계속 유지될 것이라고 가정했습니다. 2027년 중반 AI 파괴로 인한 첫 번째 디폴트 물결은 그 가정을 무너뜨렸습니다.
만약 이 파괴가 소프트웨어 분야에만 국한되었다면 관리 가능했을지도 모릅니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 2027년 말까지, 중개(Intermediation)를 전제로 한 모든 비즈니스 모델이 위협받았습니다. 인간을 위한 마찰(Friction)을 수익화하며 세워진 수많은 기업이 해체되었습니다.
시스템은 화이트칼라 생산성 성장에 대한 상관관계가 높은 베팅들이 길게 이어진 사슬임이 드러났습니다. 2027년 11월의 폭락은 이미 작동 중이던 모든 부정적 피드백 루프를 가속화했을 뿐입니다.
우리는 거의 1년 동안 "나쁜 소식이 좋은 소식(Bad news is good news)"이 되기를 기다려 왔습니다. 정부가 대책을 고려하기 시작했지만, 정부가 어떤 종류의 구조 작전이라도 펼칠 수 있을 것이라는 대중의 신뢰는 줄어들었습니다. 정책 대응은 항상 경제적 현실보다 뒤처져 왔지만, 종합적인 계획의 부재는 이제 디플레이션 스파이럴을 가속화할 위협이 되고 있습니다.
소프트웨어의 종말
2025년 말, 에이전트 기반 코딩 도구의 역량이 비약적으로 도약했습니다.
Claude Code나 Codex를 사용하는 유능한 개발자는 이제 몇 주 만에 중견 시장 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있게 되었습니다. 완벽하거나 모든 예외 상황을 처리하는 수준은 아니었지만, 50만 달러의 연간 갱신 비용을 검토하던 CIO가 "그냥 우리가 직접 만들면 어떨까?"라는 질문을 던지기에 충분한 수준이었습니다.
회계 연도는 대개 달력 연도와 일치하므로, 2026년 기업 지출은 "에이전트 AI"가 여전히 유행어에 불과했던 2025년 4분기에 이미 설정되어 있었습니다. 연중 검토 시점은 조달 팀이 이러한 시스템이 실제로 무엇을 할 수 있는지 확인하며 의사결정을 내리는 첫 번째 기회였습니다. 일부 팀은 내부 팀이 단 몇 주 만에 수십만 달러 규모의 SaaS 계약을 대체하는 프로토타입을 만들어내는 것을 지켜보았습니다.
그해 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 조달 담당자와 대화를 나누었습니다. 그는 예산 협상 중 하나에 대해 이야기해 주었습니다. 영업 사원은 작년과 같은 전략을 쓸 것으로 예상했습니다. 5%의 연간 가격 인상과 "당신네 팀은 우리에게 의존하고 있다"는 표준적인 멘트였죠. 조달 담당자는 그에게 OpenAI와 협력하여 그들의 "현장 배치 엔지니어(Forward deployed engineers)"들이 AI 도구를 사용해 벤더를 완전히 대체하는 방안을 논의 중이라고 말했습니다. 그들은 30% 할인된 가격으로 갱신했습니다. 그는 그것이 좋은 결과였다고 말했습니다. Monday.com, Zapier, Asana와 같은 "롱테일 SaaS" 기업들의 상황은 훨씬 더 나빴습니다.
투자자들은 롱테일 기업들이 큰 타격을 입을 것이라고 예상하고 대비하고 있었습니다. 이들이 일반적인 기업 스택 지출의 3분의 1을 차지했을지 모르지만, 분명히 위험에 노출되어 있었습니다. 그러나 기록 시스템(Systems of record)은 이러한 파괴로부터 안전할 것으로 여겨졌습니다.
리플렉시비티(Reflexivity, 재귀성)의 메커니즘이 명확해진 것은 ServiceNow의 26년 3분기 실적 발표 때였습니다.
SERVICENOW 신규 순 ACV 성장률 23%에서 14%로 둔화; 인력 15% 감축 및 '구조적 효율화 프로그램' 발표; 주가 18% 하락 | Bloomberg, 2026년 10월
SaaS가 "죽은" 것은 아니었습니다. 사내 구축물을 운영하고 지원하는 데에는 여전히 비용 대비 편익 분석이 필요했습니다. 하지만 사내 구축이 하나의 옵션이 되었고, 그것이 가격 협상에 반영되었습니다. 더 중요한 것은 경쟁 지형이 바뀌었다는 점입니다. AI 덕분에 새로운 기능을 개발하고 출시하는 것이 쉬워졌고, 차별화 요소가 사라졌습니다. 기존 업체들은 가격을 낮추기 위한 치열한 경쟁에 돌입했습니다. 이는 기존 업체들끼리의 싸움일 뿐만 아니라, 새롭게 등장한 신생 도전자들과의 싸움이기도 했습니다. 에이전트 코딩 역량의 비약적 발전에 힘입어, 지켜야 할 유산 비용 구조(Legacy cost structure)가 없는 이 신생 기업들은 공격적으로 시장 점유율을 빼앗았습니다.
이러한 시스템들의 상호 연결된 특성 또한 이 실적 발표 전까지는 충분히 인식되지 않았습니다. ServiceNow는 사용자 수(Seat)를 기준으로 판매합니다. 포춘 500대 기업 고객이 인력을 15% 감축하면, 그들은 라이선스의 15%를 취소했습니다. 고객사의 마진을 높여주던 바로 그 AI 기반 인력 감축이, 기계적으로 ServiceNow 자신의 매출 기반을 파괴하고 있었던 것입니다.
워크플로우 자동화를 판매하던 회사가 더 나은 워크플로우 자동화에 의해 파괴되고 있었고, 그 대응책은 인력을 감축하고 그 절감액을 자신을 파괴하고 있는 바로 그 기술에 투자하는 것이었습니다.
그들이 달리 무엇을 할 수 있었겠습니까? 가만히 앉아서 더 천천히 죽기를 기다려야 했을까요? AI에 의해 가장 위협받는 기업들이 AI를 가장 공격적으로 도입하는 주체가 되었습니다.
사후적으로 보면 당연해 보이지만, 당시에는 (적어도 저에게는) 그렇지 않았습니다. 역사적인 파괴 모델에 따르면 기존 업체들은 신기술에 저항하다가 민첩한 신규 진입자에게 점유율을 잃고 서서히 죽어갑니다. 코닥, 블록버스터, 블랙베리가 그랬습니다. 하지만 2026년에 일어난 일은 달랐습니다. 기존 업체들은 저항할 여유조차 없었기에 저항하지 않았습니다.
주가가 40~60% 하락하고 이사회가 답변을 요구하자, AI의 위협을 받는 기업들은 그들이 할 수 있는 유일한 일을 했습니다. 인력을 감축하고, 절감된 비용을 AI 도구에 재배치하며, 그 도구를 사용해 더 낮은 비용으로 산출량을 유지하는 것이었습니다.
각 기업의 개별적인 대응은 합리적이었습니다. 그러나 집단적인 결과는 재앙적이었습니다. 인건비에서 절감된 모든 달러는 다음 단계의 일자리 감축을 가능하게 하는 AI 역량으로 흘러 들어갔습니다.
중개 계층의 붕괴
소프트웨어는 시작에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS 멀티플이 바닥을 쳤는지 논쟁하는 동안 놓친 사실은, 재귀적 루프가 이미 소프트웨어 섹터를 벗어났다는 점이었습니다. ServiceNow가 인력을 감축하게 만든 것과 동일한 논리가 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 기업에 적용되었습니다.
2027년 초까지 LLM 사용은 기본값이 되었습니다. 사람들은 "클라우드 컴퓨팅"이 무엇인지 몰라도 스트리밍 서비스를 이용하듯, AI 에이전트가 무엇인지도 모른 채 AI 에이전트를 사용하고 있었습니다. 그들은 그것을 자동 완성이나 맞춤법 검사처럼, 그냥 휴대폰이 당연히 해주는 기능 정도로 생각했습니다.
Qwen의 오픈 소스 에이전트 쇼퍼(Agentic shopper)는 AI가 소비자의 의사결정을 처리하게 만든 촉매제였습니다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 어시스턴트가 에이전트 커머스 기능을 통합했습니다. 경량화된 모델(Distilled models) 덕분에 이러한 에이전트들은 클라우드 인스턴스뿐만 아니라 휴대폰과 노트북에서도 실행될 수 있었고, 추론의 한계 비용을 크게 낮추었습니다.
투자자들을 더 불안하게 만들었어야 했던 부분은 이 에이전트들이 요청을 기다리지 않는다는 점이었습니다. 그들은 사용자의 선호도에 따라 백그라운드에서 실행되었습니다. 상거래는 더 이상 인간의 불연속적인 의사결정의 연속이 아니라, 연결된 모든 소비자를 대신해 24시간 내내 실행되는 지속적인 최적화 프로세스가 되었습니다. 2027년 3월까지 미국의 평균적인 개인은 하루에 40만 개의 토큰을 소비하고 있었는데, 이는 2026년 말 대비 10배 증가한 수치였습니다.
사슬의 다음 고리가 이미 끊어지고 있었습니다.
중개(Intermediation).
지난 50년 동안 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 지대 추구(Rent-extraction) 계층을 구축해 왔습니다. 시간은 걸리고, 인내심은 바닥나며, 브랜드 친숙함이 실사를 대신하고, 대부분의 사람은 더 많은 클릭을 피하기 위해 나쁜 가격을 기꺼이 수용한다는 한계 말입니다. 수조 달러의 기업 가치가 이러한 제약 조건이 지속되는 것에 의존하고 있었습니다.
시작은 충분히 간단했습니다. 에이전트가 마찰을 제거했습니다.
몇 달 동안 사용하지 않아도 수동적으로 갱신되던 구독과 멤버십, 체험 기간이 끝나면 몰래 두 배로 뛰던 초기 할인가 등, 각각의 사례는 에이전트가 협상할 수 있는 인질 상황으로 재정의되었습니다. 전체 구독 경제의 기반이 되는 지표인 평균 고객 생애 가치(LTV)는 뚜렷하게 하락했습니다.
소비자 에이전트는 거의 모든 소비자 거래 방식을 바꾸기 시작했습니다.
인간은 단백질 바 한 상자를 사기 전에 5개의 경쟁 플랫폼에서 가격을 비교할 시간이 없습니다. 하지만 기계는 할 수 있습니다.
여행 예약 플랫폼은 가장 단순했기에 초기 희생양이 되었습니다. 2026년 4분기까지 우리의 에이전트들은 어떤 플랫폼보다 빠르고 저렴하게 전체 일정(항공, 호텔, 지상 교통, 로열티 최적화, 예산 제약, 환불)을 구성할 수 있었습니다.
보험 갱신 모델 전체가 가입자의 타성에 의존하던 보험 분야도 개편되었습니다. 매년 보장 내용을 다시 쇼핑하는 에이전트들은 보험사가 수동적 갱신을 통해 벌어들이던 보험료의 15~20%를 해체했습니다.
재무 상담, 세무 대행, 일상적인 법률 업무 등 서비스 제공자의 가치 제안이 궁극적으로 "당신이 지루해하는 복잡함을 내가 대신 처리해 주겠다"는 모든 카테고리가 파괴되었습니다. 에이전트들은 지루함을 느끼지 않기 때문입니다.
인간 관계의 가치 덕분에 안전할 것이라고 생각했던 분야조차 취약함이 드러났습니다. 부동산 분야는 에이전트와 소비자 사이의 정보 비대칭 때문에 수십 년 동안 56%의 수수료를 감수해 왔지만, MLS(부동산 매물 정보 시스템) 접근 권한과 수십 년간의 거래 데이터를 갖춘 AI 에이전트가 지식 기반을 즉시 복제할 수 있게 되자 무너졌습니다. 2027년 3월의 한 매도 측 보고서는 이를 "에이전트 대 에이전트의 폭력"이라고 명명했습니다. 주요 대도시의 평균 매수 측 수수료는 2.53%에서 1% 미만으로 압축되었고, 매수 측에 인간 에이전트가 전혀 없는 거래 비중이 점점 늘어났습니다.
우리는 "인간 관계"의 가치를 과대평가했습니다. 알고 보니 사람들이 관계라고 불렀던 것의 상당 부분은 단순히 친절한 얼굴을 한 마찰에 불과했습니다.
그것은 중개 계층 파괴의 시작일 뿐이었습니다. 성공한 기업들은 이제 더 이상 중요하지 않게 된 소비자 행동의 특이점과 인간 심리를 효과적으로 이용하기 위해 수십억 달러를 써왔습니다.
가격과 적합성을 최적화하는 기계는 당신이 가장 좋아하는 앱이나 지난 4년 동안 습관적으로 열어본 웹사이트에 신경 쓰지 않으며, 잘 설계된 결제 경험에 끌리지도 않습니다. 그들은 피곤해하지 않으며, 가장 쉬운 옵션을 선택하거나 "항상 여기서 주문하니까"라며 기본값으로 돌아가지도 않습니다.
이것은 특정한 종류의 해자, 즉 **습관적 중개(Habitual intermediation)**를 파괴했습니다.
DoorDash(DASH US)가 그 대표적인 사례였습니다.
코딩 에이전트는 배달 앱 출시의 진입 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자는 몇 주 만에 기능적인 경쟁 앱을 배포할 수 있었고, 수십 명이 그렇게 했습니다. 이들은 배달 수수료의 9095%를 드라이버에게 전달함으로써 DoorDash와 Uber Eats에서 드라이버들을 유인했습니다. 멀티 앱 대시보드는 긱 워커(Gig worker)들이 2030개 플랫폼에서 들어오는 일감을 한 번에 추적할 수 있게 하여, 기존 업체들이 의존하던 락인(Lock-in) 효과를 제거했습니다. 시장은 하룻밤 사이에 파편화되었고 마진은 거의 제로 수준으로 압축되었습니다.
에이전트는 파괴의 양면을 모두 가속화했습니다. 그들은 경쟁자를 가능하게 했고, 그 다음에는 그 경쟁자들을 이용했습니다. DoorDash의 해자는 말 그대로 "당신은 배가 고프고, 게으르며, 이 앱이 당신의 홈 화면에 있다"는 것이었습니다. 에이전트에게는 홈 화면이 없습니다. 에이전트는 DoorDash, Uber Eats, 식당 자체 사이트, 그리고 20개의 새로운 대안들을 확인하여 매번 가장 낮은 수수료와 가장 빠른 배달을 선택합니다.
비즈니스 모델의 전체 기반인 습관적인 앱 충성도는 기계에게는 존재하지 않았습니다.
이것은 묘하게 시적입니다. 이 모든 사가에서 에이전트가 곧 쫓겨날 화이트칼라 노동자들에게 베푼 유일한 호의일지도 모르기 때문입니다. 그들이 결국 배달 드라이버가 되었을 때, 적어도 수입의 절반이 Uber나 DoorDash로 흘러가지는 않았습니다. 물론, 자율주행 차량이 확산되면서 기술이 베푼 이 호의는 오래가지 않았습니다.
배관의 문제
에이전트가 거래를 통제하게 되자, 그들은 더 큰 효율성을 찾기 시작했습니다.
가격 비교와 통합만으로는 한계가 있었습니다. 사용자의 돈을 반복적으로 절약할 수 있는 가장 큰 방법(특히 에이전트끼리 거래하기 시작했을 때)은 수수료를 제거하는 것이었습니다. 기계 간 상거래에서 2~3%의 카드 가맹점 수수료(Interchange rate)는 명백한 타겟이 되었습니다.
에이전트들은 카드보다 빠르고 저렴한 옵션을 찾았습니다. 대부분은 Solana나 Ethereum L2를 통한 스테이블코인을 사용하는 것으로 정착했습니다. 결제는 거의 즉각적이었고 거래 비용은 1페니의 파편 수준이었습니다.
MASTERCARD 2027년 1분기: 순매출 전년 대비 +6%; 구매량 성장률 전 분기 +5.9%에서 +3.4%로 둔화; 경영진은 "에이전트 주도 가격 최적화" 및 "재량 카테고리의 압박" 언급 | Bloomberg, 2027년 4월 29일
Mastercard의 2027년 1분기 실적 발표는 돌아올 수 없는 강을 건넌 지점이었습니다. 에이전트 커머스는 제품의 이야기에서 배관(Plumbing)의 이야기로 변했습니다. 다음 날 Mastercard 주가는 9% 하락했습니다. Visa도 하락했지만, 분석가들이 스테이블코인 인프라에서의 강력한 입지를 지적한 후 손실을 일부 만회했습니다.
가맹점 수수료를 우회하는 에이전트 커머스는 카드 중심 은행과 단일 라인 발행사들에게 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다. 이들은 2~3% 수수료의 대부분을 가져갔으며, 가맹점 보조금으로 자금을 조달하는 리워드 프로그램을 중심으로 전체 비즈니스 부문을 구축했기 때문입니다.
American Express(AXP US)가 가장 큰 타격을 입었습니다. 화이트칼라 인력 감축으로 인한 고객 기반 붕괴와 수수료 우회 에이전트로 인한 수익 모델 붕괴라는 이중고를 겪었습니다. Synchrony(SYF US), Capital One(COF US), Discover(DFS US) 또한 이후 몇 주 동안 모두 10% 이상 하락했습니다.
그들의 해자는 마찰로 만들어져 있었습니다. 그리고 마찰은 제로를 향해 가고 있었습니다.
지능 대체 스파이럴
2026년 내내 시장은 AI의 부정적 영향을 섹터별 이야기로 취급했습니다. 소프트웨어와 컨설팅은 무너지고 있었고, 결제 및 기타 통행료 징수 모델은 흔들렸지만, 광범위한 경제는 괜찮아 보였습니다. 노동 시장은 약화되고 있었지만 폭락 수준은 아니었습니다. 창조적 파괴는 모든 기술 혁신 사이클의 일부라는 것이 컨센서스였습니다. 부분적으로는 고통스럽겠지만, AI로 인한 전반적인 순이익이 부정적인 면을 압도할 것이라는 견해였습니다.
우리의 2027년 1월 매크로 메모는 이것이 잘못된 멘탈 모델이라고 주장했습니다. 미국 경제는 화이트칼라 서비스 경제입니다. 화이트칼라 노동자는 고용의 50%를 차지하며 재량 소비 지출의 약 75%를 주도합니다. AI가 갉아먹고 있는 비즈니스와 일자리는 미국 경제의 부수적인 것이 아니라, 바로 미국 경제 그 자체였습니다.
"기술 혁신은 일자리를 파괴하고 그보다 더 많은 일자리를 창출한다." 이것은 당시 가장 대중적이고 설득력 있는 반론이었습니다. 지난 2세기 동안 이 말이 맞았기 때문에 대중적이고 설득력이 있었습니다. 미래의 일자리가 무엇일지 상상할 수 없더라도, 그것들은 분명히 나타날 것이라고 믿었습니다.
ATM은 지점 운영 비용을 낮추어 은행들이 더 많은 지점을 열게 했고, 텔러 고용은 이후 20년 동안 오히려 증가했습니다. 인터넷은 여행사, 옐로우 페이지, 오프라인 소매업을 파괴했지만, 그 자리에 새로운 일자리를 만들어내는 완전히 새로운 산업들을 발명했습니다.
그러나 과거의 모든 새로운 일자리는 그것을 수행할 인간을 필요로 했습니다.
AI는 이제 인간이 재배치될 바로 그 과업들을 더 잘 수행하는 범용 지능입니다. 실직한 코더들은 단순히 "AI 관리" 직무로 옮겨갈 수 없습니다. AI가 이미 그것을 할 수 있기 때문입니다.
오늘날 AI 에이전트는 몇 주가 걸리는 연구 개발 과업을 처리합니다. 매년 와튼 스쿨 교수들이 데이터를 새로운 시그모이드(Sigmoid) 곡선에 맞추려 노력했음에도 불구하고, 지수적 성장은 우리가 가능하다고 생각했던 개념들을 짓밟아 버렸습니다.
그들은 본질적으로 모든 코드를 작성합니다. 그중 가장 성능이 뛰어난 것들은 거의 모든 면에서 거의 모든 인간보다 실질적으로 더 똑똑합니다. 그리고 그것들은 계속해서 저렴해지고 있습니다.
AI는 새로운 일자리를 만들어내긴 했습니다. 프롬프트 엔지니어, AI 안전 연구원, 인프라 기술자 등입니다. 인간은 여전히 루프 안에 있으며, 최고 수준에서 조정하거나 취향에 맞게 지시를 내립니다. 하지만 AI가 만든 하나의 새로운 역할마다 수십 개의 역할이 쓸모없게 되었습니다. 새로운 역할의 임금은 예전 역할의 아주 일부분에 불과했습니다.
미국 JOLTS: 구인 건수 550만 건 미만으로 하락; 구직자 대비 구인 비율 약 1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고치 | Bloomberg, 2026년 10월
채용률은 일 년 내내 부진했지만, 26년 10월 JOLTS 수치는 결정적인 데이터를 제공했습니다. 구인 건수는 전년 대비 15% 감소한 550만 건 미만으로 떨어졌습니다.
INDEED: "생산성 이니셔티브" 확산에 따라 소프트웨어, 금융, 컨설팅 분야 공고 급감 | Indeed Hiring Lab, 2026년 11~12월
블루칼라 구인(건설, 의료, 숙련 기술직)은 상대적으로 안정적인 반면, 화이트칼라 구인은 붕괴하고 있었습니다. 혼란은 메모를 작성하고(우리는 어떻게든 여전히 사업을 유지하고 있습니다), 예산을 승인하며, 경제의 중간 계층을 원활하게 유지하는 일자리에서 발생했습니다. 그러나 두 집단 모두 실질 임금 성장은 일 년 중 대부분 마이너스를 기록했으며 계속해서 하락했습니다.
주식 시장은 여전히 JOLTS 수치보다는 GE Vernova의 터빈 생산 용량이 2040년까지 매진되었다는 소식에 더 관심을 가졌고, 부정적인 매크로 뉴스와 긍정적인 AI 인프라 헤드라인 사이의 줄다리기 속에서 횡보했습니다.
그러나 (주식보다 항상 더 똑똑하거나 적어도 덜 낭만적인) 채권 시장은 소비 타격을 가격에 반영하기 시작했습니다. 10년 만기 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하락하기 시작했습니다. 여전히 표면적인 실업률은 폭발하지 않았기에, 구성상의 미묘한 차이를 놓치는 이들도 있었습니다.
정상적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 교정됩니다. 과잉 건설은 건설 둔화로 이어지고, 이는 금리 인하로 이어지며, 다시 새로운 건설로 이어집니다. 재고 과잉은 재고 소진으로 이어지고, 이는 다시 재고 확충으로 이어집니다. 순환적 메커니즘은 그 안에 회복의 씨앗을 품고 있습니다.
이번 사이클의 원인은 순환적이지 않았습니다.
AI는 더 좋아지고 저렴해졌습니다. 기업들은 노동자를 해고하고, 그 절감액으로 더 많은 AI 역량을 구매했으며, 이는 더 많은 노동자를 해고할 수 있게 했습니다. 실직한 노동자들은 지출을 줄였습니다. 소비자에게 물건을 파는 기업들은 판매량이 줄어들자 약해졌고, 마진을 보호하기 위해 AI에 더 많이 투자했습니다. AI는 더 좋아지고 저렴해졌습니다.
자연적인 제동 장치가 없는 피드백 루프였습니다.
직관적인 예상으로는 총수요 하락이 AI 구축 속도를 늦출 것이라고 생각했습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 이것은 하이퍼스케일러 방식의 자본 지출(CapEx)이 아니었기 때문입니다. 그것은 운영 비용(OpEx)의 대체였습니다. 연간 직원 급여로 1억 달러를 쓰고 AI에 500만 달러를 쓰던 회사가 이제 직원에게 7,000만 달러를 쓰고 AI에 2,000만 달러를 씁니다. AI 투자는 몇 배로 늘어났지만, 이는 전체 운영 비용의 감소와 함께 일어났습니다. 모든 기업의 AI 예산은 늘어났지만 전체 지출은 줄어들었습니다.
아이러니하게도 AI 인프라 복합체는 자신이 파괴하고 있는 경제가 악화되는 와중에도 계속해서 성과를 냈습니다. NVDA는 여전히 기록적인 매출을 올리고 있었습니다. TSM은 여전히 95% 이상의 가동률을 유지했습니다. 하이퍼스케일러들은 여전히 분기당 1,500억~2,000억 달러를 데이터 센터 자본 지출에 쏟아부었습니다. 대만과 한국처럼 이 트렌드에 순수하게 편승한 경제권은 압도적인 성과를 냈습니다.
인도는 정반대였습니다. 인도의 IT 서비스 섹터는 연간 2,000억 달러 이상을 수출하며 인도 경상수지 흑자의 가장 큰 기여를 했고, 지속적인 상품 무역 적자를 메워주었습니다. 전체 모델은 하나의 가치 제안 위에 세워졌습니다. 인도 개발자 비용이 미국 개발자의 아주 일부분이라는 점입니다. 하지만 AI 코딩 에이전트의 한계 비용은 본질적으로 전기료 수준으로 떨어졌습니다. TCS, Infosys, Wipro는 2027년 내내 계약 취소가 가속화되는 것을 목격했습니다. 인도의 대외 계층을 지탱하던 서비스 수지가 증발하면서 루피화는 4개월 만에 달러 대비 18% 하락했습니다. 2028년 1분기까지 IMF는 뉴델리와 "예비 논의"를 시작했습니다.
파괴를 일으키는 엔진은 매 분기 더 좋아졌고, 이는 파괴가 매 분기 가속화됨을 의미했습니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥이 없었습니다.
미국에서 우리는 더 이상 AI 인프라 거품이 어떻게 터질지 묻지 않았습니다. 대신 소비자가 기계로 대체될 때 소비자 신용 경제에 어떤 일이 벌어질지 묻고 있었습니다.
보이지 않는 스트레스
2027년은 거시 경제 이야기가 더 이상 미묘하지 않게 된 해였습니다. 지난 12개월 동안의 단편적이지만 분명히 부정적이었던 전개 과정들이 연결되는 메커니즘이 명확해졌습니다. 노동통계국(BLS) 데이터를 뒤져볼 필요도 없었습니다. 그냥 친구들과의 저녁 식사 자리에 가보면 알 수 있었습니다.
실직한 화이트칼라 노동자들은 가만히 있지 않았습니다. 그들은 하향 취업했습니다. 많은 이들이 임금이 낮은 서비스 섹터와 긱 경제 일자리를 택했고, 이는 해당 부문의 노동 공급을 늘려 그곳의 임금마저 압박했습니다.
우리의 한 친구는 2025년에 Salesforce의 시니어 제품 매니저였습니다. 직함, 건강보험, 401(k), 연봉 18만 달러. 그녀는 세 번째 해고 라운드에서 직장을 잃었습니다. 6개월간의 구직 끝에 그녀는 Uber 운전을 시작했습니다. 그녀의 수입은 4만 5천 달러로 떨어졌습니다. 요점은 개인의 이야기가 아니라 그 이면의 수학입니다. 이 역학 관계에 모든 주요 대도시의 수십만 명의 노동자를 곱해 보십시오. 과잉 자격 노동력이 서비스 및 긱 경제로 쏟아져 들어오면서, 이미 어려움을 겪고 있던 기존 노동자들의 임금을 끌어내렸습니다. 특정 섹터의 파괴가 경제 전반의 임금 압착으로 전이된 것입니다.
남아있는 인간 중심 일자리 풀은 우리가 이 글을 쓰는 동안에도 또 다른 조정을 앞두고 있습니다. 자율 배송과 자율주행 차량이 1차 실직 노동자들을 흡수했던 긱 경제에 침투하고 있기 때문입니다.
2027년 2월까지, 여전히 고용 상태인 전문가들도 자신이 다음 차례가 될 수 있다는 듯 지출을 줄이고 있음이 분명해졌습니다. 그들은 해고되지 않기 위해 (주로 AI의 도움을 받아) 두 배로 열심히 일했지만, 승진이나 임금 인상의 희망은 사라졌습니다. 저축률은 높아졌고 소비는 약화되었습니다.
가장 위험한 부분은 시차(Lag)였습니다. 고소득자들은 평균보다 높은 저축을 사용해 2~3분기 동안 정상적인 상태를 유지하는 것처럼 보였습니다. 실물 경제에서는 이미 오래된 뉴스였음에도 불구하고, 하드 데이터는 한참 뒤에야 문제를 확인해 주었습니다. 그리고 환상을 깨뜨리는 수치가 발표되었습니다.
미국 신규 실업수당 청구 건수 487,000건으로 급증, 2020년 4월 이후 최고치; 노동부, 2027년 3분기
신규 청구 건수가 487,000건으로 급증하며 2020년 4월 이후 최고치를 기록했습니다. ADP와 Equifax는 신규 신청의 압도적 다수가 화이트칼라 전문가들이라고 확인했습니다.
S&P 500은 이후 일주일 동안 6% 하락했습니다. 부정적인 매크로가 줄다리기에서 승리하기 시작했습니다.
정상적인 경기 침체에서 일자리 손실은 광범위하게 분포됩니다. 블루칼라와 화이트칼라 노동자들은 각 부문의 고용 비중과 대략 비례하여 고통을 나눕니다. 소비 타격 또한 광범위하게 나타나며, 저소득 노동자들은 한계 소비 성향이 높기 때문에 데이터에 빠르게 반영됩니다.
이번 사이클에서 일자리 손실은 소득 분포의 상위 십분위에 집중되었습니다. 이들은 전체 고용에서 차지하는 비중은 상대적으로 작지만, 소비자 지출에서는 비정상적으로 큰 비중을 차지합니다. 상위 10%의 소득자가 미국 전체 소비자 지출의 50% 이상을 차지합니다. 상위 20%는 약 65%를 차지합니다. 이들은 집을 사고, 차를 사고, 휴가를 가고, 외식을 하며, 사립학교 학비를 내고, 집을 수리하는 사람들입니다. 이들은 전체 소비자 재량 경제의 수요 기반입니다.
이 노동자들이 일자리를 잃거나 기존 역할로 옮기기 위해 50%의 임금 삭감을 감수했을 때, 소비 타격은 잃어버린 일자리 수에 비해 엄청나게 컸습니다. 화이트칼라 고용의 2% 감소는 재량 소비자 지출의 3~4% 타격으로 이어졌습니다. 블루칼라 일자리 손실이 즉각적으로 타격을 주는 것(공장에서 해고되면 다음 주부터 지출을 멈춥니다)과 달리, 화이트칼라 일자리 손실은 저축 완충 장치 덕분에 행동 변화가 나타나기까지 몇 달의 시차가 있지만 그 영향은 더 깊었습니다.
2027년 2분기까지 경제는 침체에 빠졌습니다. NBER(전미경제조회소)은 몇 달 후에야 공식적인 시작일을 발표하겠지만(그들은 항상 그렇습니다), 데이터는 명확했습니다. 실질 GDP 성장이 2분기 연속 마이너스를 기록했습니다. 하지만 그것은 아직 "금융 위기"는 아니었습니다... 아직은 말입니다.
영구 자본의 신화
사모 신용(Private Credit) 시장은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년 2.5조 달러 이상으로 성장했습니다. 그 자본의 상당 부분은 소프트웨어 및 기술 딜에 투입되었으며, 그중 다수는 연간 매출 성장이 영원히 10% 중반대를 유지할 것이라고 가정한 SaaS 기업의 레버리지 매수(LBO)였습니다.
그러한 가정들은 첫 번째 에이전트 코딩 데모와 2026년 1분기 소프트웨어 폭락 사이 어딘가에서 사라졌지만, 장부상의 가치(Marks)는 그것이 사라졌음을 깨닫지 못한 듯 보였습니다.
많은 상장 SaaS 기업들이 EBITDA의 5~8배 수준에서 거래되는 동안, 사모펀드가 지원하는 소프트웨어 기업들은 더 이상 존재하지 않는 매출 멀티플을 반영한 가치로 대차대조표에 남아 있었습니다. 운용사들은 장부 가치를 100센트에서 92, 85로 서서히 낮추었지만, 상장된 비교 기업들은 50센트라고 말하고 있었습니다.
MOODY’S, 'AI 주도 구조적 경쟁 파괴로 인한 매출 역풍'을 이유로 14개 발행사의 사모펀드 지원 소프트웨어 부채 180억 달러 등급 강등; 2015년 에너지 섹터 이후 최대 규모의 단일 섹터 조치 | Moody’s Investors Service, 2027년 4월
등급 강등 이후 어떤 일이 일어났는지 모두가 기억합니다. 업계 베테랑들은 이미 2015년 에너지 섹터 등급 강등 이후의 시나리오를 보았습니다.
소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기에 디폴트가 발생하기 시작했습니다. 정보 서비스 및 컨설팅 분야의 사모펀드 포트폴리오 기업들이 그 뒤를 이었습니다. 잘 알려진 SaaS 기업들의 수십억 달러 규모 LBO 딜들이 구조조정에 들어갔습니다.
Zendesk가 결정적인 증거였습니다.
ZENDESK, AI 주도 고객 서비스 자동화로 인한 ARR 침식으로 부채 약정 위반; 50억 달러 규모의 직접 대출 시설 58센트로 평가; 사상 최대 규모의 사모 신용 소프트웨어 디폴트 기록 | Financial Times, 2027년 9월
2022년, Hellman & Friedman과 Permira는 Zendesk를 102억 달러에 인수하여 상장 폐지했습니다. 부채 패키지는 당시 역사상 최대 규모의 ARR 담보 시설인 50억 달러의 직접 대출이었으며, Blackstone이 주도하고 Apollo, Blue Owl, HPS가 대출 그룹에 참여했습니다. 이 대출은 Zendesk의 연간 반복 매출이 계속 반복될 것이라는 가정하에 명시적으로 구조화되었습니다. EBITDA의 약 25배에 달하는 레버리지는 오직 그 가정이 유지될 때만 말이 되는 것이었습니다.
2027년 중반까지, 그것은 더 이상 말이 되지 않았습니다.
AI 에이전트들은 이미 1년 가까이 고객 서비스를 자율적으로 처리해 왔습니다. Zendesk가 정의한 카테고리(티켓팅, 라우팅, 인간 상담 관리)는 이미 티켓을 생성하지 않고도 문제를 해결하는 시스템으로 대체되었습니다. 대출 심사의 기준이 되었던 연간 반복 매출은 더 이상 반복되지 않았고, 그것은 단지 아직 떠나지 않은 매출일 뿐이었습니다.
역사상 최대 규모의 ARR 담보 대출은 역사상 최대 규모의 사모 신용 소프트웨어 디폴트가 되었습니다. 모든 신용 데스크는 동시에 같은 질문을 던졌습니다. "순환적 역풍으로 위장된 구조적 역풍을 맞고 있는 곳이 또 어디인가?"
하지만 컨센서스가 맞았던 부분도 있었습니다. 적어도 초기에는 이것이 생존 가능해야 했습니다.
사모 신용은 2008년의 은행업이 아닙니다. 전체 아키텍처는 강제 매각을 피하도록 명시적으로 설계되었습니다. 이들은 자본이 묶여 있는 폐쇄형 펀드입니다. LP(유한책임투자자)들은 7년에서 10년 동안 자금을 예치했습니다. 인출할 예금주도 없고, 회수할 레포(Repo) 라인도 없습니다. 운용사들은 손상된 자산을 보유한 채 시간을 두고 해결하며 회복을 기다릴 수 있었습니다. 고통스럽지만 관리 가능한 수준이었습니다. 시스템은 부러지지 않고 휘어지도록 되어 있었습니다.
Blackstone, KKR, Apollo의 경영진은 자산의 7~13%가 소프트웨어에 노출되어 있다고 언급했습니다. 통제 가능한 수준입니다. 모든 매수 측 보고서와 핀트윗(Fintwit) 신용 계정들은 같은 말을 했습니다. 사모 신용은 영구 자본을 가지고 있다고요. 그들은 레버리지를 일으킨 은행을 폭파시킬 만한 손실도 흡수할 수 있었습니다.
영구 자본. 이 문구는 안심시키기 위한 모든 실적 발표와 투자자 서신에 등장했습니다. 그것은 하나의 주문(Mantra)이 되었습니다. 그리고 대부분의 주문이 그렇듯, 아무도 세부 사항에 주의를 기울이지 않았습니다. 그것이 실제로 의미하는 바는 이랬습니다...
지난 10년 동안 대형 대체 자산 운용사들은 생명보험사들을 인수하여 자금 조달 수단으로 전환했습니다. Apollo는 Athene을 샀습니다. Brookfield는 American Equity를 샀습니다. KKR은 Global Atlantic을 인수했습니다. 논리는 우아했습니다. 연금 예치금은 안정적이고 장기적인 부채 기반을 제공합니다. 운용사들은 그 예치금을 자신들이 조성한 사모 신용에 투자하고, 보험 쪽에서는 스프레드 수익을 얻고 자산 운용 쪽에서는 관리 수수료를 받으며 두 번 수익을 냅니다. 한 가지 조건만 충족되면 아름답게 작동하는 수수료 위의 수수료(Fee-on-fee) 영구 기관이었습니다.
사모 신용 자산이 안전해야 한다는 조건 말입니다.
손실은 장기 부채에 대해 유동성이 낮은 자산을 보유하도록 설계된 대차대조표를 강타했습니다. 시스템을 탄력적으로 만들 것으로 여겨졌던 "영구 자본"은 정교한 위험을 감수하는 세련된 기관 투자자들의 인내심 있는 자금이라는 추상적인 개념이 아니었습니다. 그것은 미국 가계의 저축이었고, 이제 디폴트가 발생하고 있는 바로 그 사모펀드 지원 소프트웨어 및 기술 채권에 투자된 연금 형태의 "메인 스트리트" 자금이었습니다. 빠져나갈 수 없는 묶인 자본은 생명보험 가입자의 돈이었고, 그곳의 규칙은 조금 다릅니다.
은행 시스템에 비해 보험 규제 당국은 온순하고 심지어 안일하기까지 했지만, 이것이 경종을 울렸습니다. 생명보험사의 사모 신용 집중도에 이미 불안해하던 그들은 이러한 자산의 위험 기반 자본(RBC) 처리를 하향 조정하기 시작했습니다. 이로 인해 보험사들은 자본을 확충하거나 자산을 매각해야 했지만, 이미 얼어붙은 시장에서 유리한 조건으로 어느 쪽도 가능하지 않았습니다.
뉴욕 및 아이오와주 규제 당국, 생명보험사가 보유한 특정 사모 등급 신용에 대한 자본 처리 강화 조치; NAIC 지침에 따라 RBC 계수 인상 및 추가 SVO 조사 예상 | Reuters, 2027년 11월
Moody’s가 Athene의 재무 건전성 등급 전망을 '부정적'으로 조정하자, Apollo의 주가는 두 세션 만에 22% 폭락했습니다. Brookfield, KKR 등 다른 기업들도 뒤를 따랐습니다.
상황은 거기서 더 복잡해졌습니다. 이 회사들은 단순히 보험사 영구 기관을 만든 것이 아니라, 규제 차익을 극대화하기 위해 설계된 정교한 역외 아키텍처를 구축했습니다. 미국 보험사가 연금을 판매하면, 동일한 모회사가 소유한 버뮤다나 케이맨 제도의 계열 재보험사에 위험을 양도합니다. 이 재보험사는 동일한 자산에 대해 더 적은 자본을 보유할 수 있도록 허용하는 유연한 규제를 활용하도록 설정되었습니다. 그 계열사는 역외 SPV를 통해 외부 자본을 조달했고, 이는 동일한 모회사의 자산 운용 부문이 조성한 사모 신용에 보험사와 함께 투자하는 새로운 카운터파티 계층이 되었습니다.
일부는 사모펀드가 소유하기도 했던 신용평가사들은 투명성의 모범이 아니었습니다(거의 누구에게도 놀라운 일은 아닙니다). 서로 다른 대차대조표에 연결된 서로 다른 회사들의 거미줄은 그 불투명함이 놀라울 정도였습니다. 기초 대출이 디폴트되었을 때, 실제로 누가 손실을 부담하는지에 대한 질문은 실시간으로 대답이 불가능한 상태였습니다.
2027년 11월의 폭락은 인식이 잠재적인 일반적 순환 하락에서 훨씬 더 불편한 무언가로 전환된 시점이었습니다. 연준 의장 케빈 워시(Kevin Warsh)는 11월 연준 긴급 회의에서 이를 *"화이트칼라 생산성 성장에 대한 상관관계가 높은 베팅들이 길게 이어진 사슬"*이라고 불렀습니다.
보십시오, 위기를 일으키는 것은 결코 손실 그 자체가 아닙니다. 그것을 인식하는 것입니다. 그리고 우리가 그 인식을 두려워하게 된 훨씬 더 크고, 훨씬 더 중요한 금융 영역이 하나 더 있습니다.
모기지 문제
ZILLOW 주택 가치 지수, 샌프란시스코 전년 대비 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락; FANNIE MAE, 기술/금융 고용 비중 40% 이상인 우편번호 지역에서 '초기 단계 연체 급증' 경고 | Zillow / Fannie Mae, 2028년 6월
이번 달 Zillow 주택 가치 지수는 샌프란시스코에서 전년 대비 11%, 시애틀에서 9%, 오스틴에서 8% 하락했습니다. 이것만이 걱정스러운 헤드라인은 아니었습니다. 지난달 Fannie Mae는 점보 대출(Jumbo loan) 비중이 높은 우편번호 지역에서 초기 단계 연체가 증가하고 있다고 경고했습니다. 이 지역들은 일반적으로 신용 점수 780점 이상의 대출자들이 거주하며 "무적"으로 여겨지던 곳들입니다.
미국 주택 모기지 시장은 약 13조 달러 규모입니다. 모기지 심사는 대출자가 대출 기간 내내 현재의 소득 수준에서 고용 상태를 유지할 것이라는 근본적인 가정 위에 세워집니다. 대부분의 모기지의 경우 30년 동안 말입니다.
화이트칼라 고용 위기는 소득 기대치의 지속적인 변화로 인해 이 가정을 위협하고 있습니다. 우리는 이제 불과 3년 전만 해도 터무니없어 보였던 질문을 던져야 합니다. 우량 모기지는 여전히 안전한 자산인가?
미국 역사상의 모든 이전 모기지 위기는 세 가지 중 하나에 의해 발생했습니다. 투기적 과잉(2008년처럼 갚을 능력이 없는 사람들에게 대출), 금리 충격(1980년대 초반처럼 금리 상승으로 변동금리 모기지를 감당할 수 없게 됨), 또는 지역적 경제 충격(1980년대 텍사스의 석유나 2009년 미시간의 자동차 산업처럼 특정 지역의 단일 산업 붕괴)입니다.
이번에는 이 중 어느 것도 해당하지 않습니다. 문제의 대출자들은 서브프라임이 아닙니다. 그들은 FICO 점수 780점입니다. 그들은 20%를 선납(Down payment)했습니다. 그들은 깨끗한 신용 기록, 안정적인 고용 기록, 그리고 대출 실행 시점에 확인되고 문서화된 소득을 가지고 있었습니다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 신용 품질의 근간으로 취급하는 대출자들이었습니다.
2008년에는 대출 자체가 첫날부터 나빴습니다. 2028년에는 대출이 첫날에는 좋았습니다. 단지... 대출이 실행된 후 세상이 바뀌었을 뿐입니다. 사람들은 더 이상 믿을 수 없는 미래를 담보로 돈을 빌렸습니다.
2027년에 우리는 보이지 않는 스트레스의 초기 징후들을 포착했습니다. 모기지 상환은 유지하면서도 주택담보대출(HELOC) 인출, 401(k) 중도 인출, 신용카드 부채가 급증하는 현상이었습니다. 일자리를 잃고, 채용이 동결되고, 보너스가 삭감되면서 이 우량 가구들의 소득 대비 부채 비율(DTI)은 두 배로 뛰었습니다.
그들은 여전히 모기지 상환금을 낼 수 있었지만, 그것은 모든 재량 지출을 중단하고, 저축을 탕진하며, 주택 유지 보수나 개선을 미룸으로써만 가능했습니다. 그들은 기술적으로는 모기지 상환을 연체하지 않았지만, 단 한 번의 충격만 더 가해지면 곤경에 처할 상황이었고, AI 역량의 궤적은 그 충격이 오고 있음을 시사했습니다. 그 후 우리는 전국 평균은 여전히 역사적 규범 내에 있음에도 불구하고 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴에서 연체율이 급증하기 시작하는 것을 보았습니다.
우리는 이제 가장 심각한 단계에 와 있습니다. 주택 가격 하락은 한계 구매자(Marginal buyer)가 건강할 때는 관리 가능합니다. 하지만 지금 한계 구매자는 동일한 소득 손상을 겪고 있습니다.
우려가 커지고는 있지만, 아직 본격적인 모기지 위기에 처한 것은 아닙니다. 연체율은 상승했지만 2008년 수준보다는 훨씬 낮습니다. 진짜 위협은 그 궤적입니다.
지능 대체 스파이럴은 이제 실물 경제의 쇠퇴에 두 가지 금융 가속 페달을 달았습니다.
노동 대체, 모기지 우려, 사모 시장의 혼란. 각각이 서로를 강화합니다. 그리고 전통적인 정책 도구(금리 인하, 양적 완화)는 금융 엔진은 다룰 수 있지만 실물 경제 엔진은 다룰 수 없습니다. 실물 경제 엔진은 긴축적인 금융 조건에 의해 움직이는 것이 아니기 때문입니다. 그것은 AI가 인간 지능을 덜 희귀하고 덜 가치 있게 만듦으로써 움직입니다. 금리를 제로로 낮추고 시장의 모든 MBS와 디폴트된 소프트웨어 LBO 부채를 사들일 수는 있겠지만...
Claude 에이전트가 월 200달러로 18만 달러 연봉의 제품 매니저 업무를 수행할 수 있다는 사실은 바꿀 수 없습니다.
만약 이러한 공포가 현실화된다면, 모기지 시장은 올해 하반기에 무너질 것입니다. 그 시나리오에서 우리는 현재의 주식 하락 폭이 궁극적으로 금융위기(GFC) 당시의 하락 폭(고점 대비 57%)에 필적할 것으로 예상합니다. 이는 S&P 500을 3500선까지 끌어내릴 것이며, 이는 2022년 11월 ChatGPT가 등장하기 한 달 전 수준입니다.
분명한 것은 13조 달러의 주택 모기지 기저에 깔린 소득 가정이 구조적으로 손상되었다는 점입니다. 불분명한 것은 모기지 시장이 이 의미를 완전히 처리하기 전에 정책이 개입할 수 있는지 여부입니다. 우리는 희망을 품고 있지만, 그렇지 않을 이유들도 부정할 수 없습니다.
정책의 마비
첫 번째 부정적 피드백 루프는 실물 경제에 있었습니다. AI 역량 향상, 급여 삭감, 소비 약화, 마진 압박, 기업의 역량 구매 확대, 다시 역량 향상. 그 후 그것은 금융으로 전이되었습니다. 소득 손상이 모기지를 타격하고, 은행 손실이 신용을 조여왔으며, 자산 효과가 무너졌고, 피드백 루프는 빨라졌습니다. 그리고 이 두 가지 모두 솔직히 말해 혼란에 빠진 듯한 정부의 불충분한 정책 대응으로 인해 악화되었습니다.
시스템은 이런 위기를 위해 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 세수 기반은 본질적으로 인간의 시간에 대한 세금입니다. 사람이 일하고, 기업이 그들에게 급여를 주면, 정부가 그 일부를 떼어갑니다. 개인 소득세와 급여세는 평상시 세입의 중추입니다.
올해 1분기까지 연방 세입은 CBO(연방예산처)의 기본 전망치보다 12% 낮게 나타나고 있습니다. 급여세 수입은 이전 보상 수준으로 고용된 사람이 줄어들면서 감소하고 있습니다. 소득세 수입은 벌어들이는 소득 자체가 구조적으로 낮아졌기 때문에 감소하고 있습니다. 생산성은 급증하고 있지만, 그 이득은 노동이 아니라 자본과 연산 자원으로 흐르고 있습니다.
GDP에서 노동이 차지하는 비중은 1974년 64%에서 2024년 56%로 감소했습니다. 이는 세계화, 자동화, 그리고 노동자 협상력의 꾸준한 약화로 인해 40년 동안 서서히 진행된 결과입니다. AI가 기하급수적으로 발전하기 시작한 지난 4년 동안, 그 비중은 46%로 떨어졌습니다. 기록상 가장 가파른 하락입니다.
산출물은 여전히 존재합니다. 하지만 그것은 더 이상 기업으로 돌아가는 길에 가계를 거치지 않으며, 이는 더 이상 국세청(IRS)을 거치지 않는다는 것을 의미합니다. 순환 흐름이 끊어지고 있으며, 정부는 이를 해결하기 위해 개입해야 할 상황입니다.
모든 경기 침체에서 그렇듯, 세입이 줄어드는 바로 그 시점에 지출은 늘어납니다. 이번에 다른 점은 지출 압박이 순환적이지 않다는 것입니다. 자동 안정 장치(Automatic stabilizers)는 일시적인 일자리 손실을 위해 만들어졌지, 구조적 대체를 위해 만들어진 것이 아닙니다. 시스템은 노동자들이 다시 흡수될 것이라고 가정하고 혜택을 지급하고 있습니다. 하지만 많은 이들은 이전 임금 수준으로 돌아가지 못할 것입니다. 팬데믹 기간 동안 정부는 15%의 적자를 기꺼이 수용했지만, 그것은 일시적인 것으로 이해되었습니다. 오늘날 정부의 지원이 필요한 사람들은 회복될 팬데믹에 처한 것이 아닙니다. 그들은 계속해서 발전하는 기술에 의해 대체되었습니다.
정부는 가계로부터 세금을 덜 걷는 바로 그 시점에, 가계에 더 많은 돈을 이전해야 하는 상황입니다.
미국이 디폴트를 선언하지는 않을 것입니다. 미국은 지출하는 통화를 직접 발행하며, 채권자들에게 갚을 때도 같은 통화를 사용합니다. 하지만 이러한 스트레스는 다른 곳에서 나타나고 있습니다. 지방채(Municipal bonds)는 연초 대비 성과에서 우려스러운 차이를 보이고 있습니다. 소득세가 없는 주들은 괜찮았지만, 소득세에 의존하는 주(대부분 민주당 강세 주)들이 발행한 일반 의무 채권은 일부 디폴트 위험을 가격에 반영하기 시작했습니다. 정치인들은 이를 빠르게 알아챘고, 누구를 구제할 것인가에 대한 논쟁은 당파적 노선에 따라 갈렸습니다.
정부는 위기의 구조적 성격을 조기에 인식하고, "전환 경제법(Transition Economy Act)"이라고 부르는 제안들을 검토하기 시작했습니다. 이는 적자 지출과 제안된 AI 추론 연산세의 조합으로 재원을 마련하여 실직 노동자들에게 직접 이전 지출을 하는 프레임워크입니다.
가장 급진적인 제안은 더 나아갑니다. "공유 AI 번영법(Shared AI Prosperity Act)"은 지능 인프라 자체의 수익에 대한 공적 권리를 설정하려 합니다. 국부 펀드와 AI 생성 산출물에 대한 로열티 사이의 성격을 띠며, 그 배당금으로 가계 이전을 지원하는 방식입니다. 민간 부문 로비스트들은 이것이 위험한 선례가 될 것이라는 경고로 미디어를 가득 채웠습니다.
논의 이면의 정치는 뻔뻔할 정도로 예측 가능했으며, 과시적인 행동과 벼랑 끝 전술로 인해 더욱 악화되었습니다. 우파는 이전 지출과 재분배를 마르크스주의라고 부르며 연산 자원에 세금을 매기는 것이 중국에 주도권을 넘겨주는 일이라고 경고합니다. 좌파는 기존 업체들의 도움으로 초안이 작성된 세금이 또 다른 이름의 규제 포획(Regulatory capture)이 될 것이라고 경고합니다. 재정 매파는 지속 불가능한 적자를 지적합니다. 비둘기파는 금융위기 이후 부과된 조기 긴축을 경고의 사례로 지적합니다. 이러한 분열은 올해 대선을 앞두고 더욱 증폭되고 있습니다.
정치인들이 다투는 동안, 사회적 유대감은 입법 과정이 따라갈 수 있는 속도보다 빠르게 해어지고 있습니다.
"실리콘밸리를 점령하라(Occupy Silicon Valley)" 운동은 광범위한 불만의 상징이 되었습니다. 지난달 시위대들은 샌프란시스코에 있는 Anthropic과 OpenAI 사무실 입구를 3주 연속 봉쇄했습니다. 그들의 숫자는 늘어나고 있으며, 시위는 그 원인이 된 실업 데이터보다 더 많은 미디어 보도를 끌어내고 있습니다.
금융위기 여파 속의 은행가들보다 대중이 더 미워할 대상을 상상하기 어렵지만, AI 연구소들이 그 자리를 넘보고 있습니다. 그리고 대중의 관점에서 보면 그럴만한 이유가 있습니다. 그들의 설립자들과 초기 투자자들은 도금 시대(Gilded Age)를 초라하게 만들 정도의 속도로 부를 축적했습니다. 생산성 붐의 이득이 거의 전적으로 연산 자원의 소유자와 그 위에서 구동되는 연구소의 주주들에게 돌아가면서, 미국의 불평등은 전례 없는 수준으로 확대되었습니다.
각 진영은 자신만의 악당을 가지고 있지만, 진짜 악당은 시간입니다.
AI 역량은 제도가 적응할 수 있는 속도보다 빠르게 진화하고 있습니다. 정책 대응은 현실이 아닌 이데올로기의 속도로 움직이고 있습니다. 정부가 조만간 문제의 본질에 합의하지 못한다면, 피드백 루프가 그들을 대신해 다음 장을 써 내려갈 것입니다.
결론
현대 경제사 전체를 통틀어 인간의 지능은 항상 희소한 투입 요소였습니다. 자본은 풍부했습니다(적어도 복제 가능했습니다). 천연자원은 유한했지만 대체 가능했습니다. 기술은 인간이 적응할 수 있을 만큼 충분히 천천히 발전했습니다. 분석하고, 결정하고, 창조하고, 설득하고, 조정하는 능력인 지능은 대규모로 복제할 수 없는 유일한 것이었습니다.
인간 지능은 그 희소성으로부터 본질적인 프리미엄을 얻었습니다. 노동 시장부터 모기지 시장, 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 그 가정이 유지되는 세상을 위해 설계되었습니다.
우리는 이제 그 프리미엄이 해소되는 과정을 경험하고 있습니다. 기계 지능은 이제 광범위한 과업에 걸쳐 인간 지능을 대체할 수 있는 유능하고 빠르게 발전하는 대체재입니다. 수십 년 동안 인간의 희소한 정신에 최적화되어 온 금융 시스템은 가격을 재조정하고 있습니다. 그 재조정 과정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 끝나려면 멀었습니다.
하지만 재조정이 곧 붕괴를 의미하는 것은 아닙니다.
경제는 새로운 균형을 찾을 수 있습니다. 그곳에 도달하는 것은 오직 인간만이 할 수 있는 몇 안 남은 과업 중 하나입니다. 우리는 그것을 올바르게 해내야 합니다.
경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 더 적은 일자리를 만들어낸 것은 역사상 처음 있는 일입니다. 누구의 프레임워크도 맞지 않습니다. 희소했던 투입 요소가 풍부해진 세상을 위해 설계된 프레임워크는 없었기 때문입니다. 그래서 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 합니다. 우리가 제시간에 그것들을 구축할 수 있느냐가 유일하게 중요한 질문입니다.
하지만 여러분은 이 글을 2028년 6월에 읽고 있는 것이 아닙니다. 2026년 2월에 읽고 계십니다.
S&P 500은 사상 최고치 근처에 있습니다. 부정적 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 이 시나리오 중 일부는 실현되지 않을 것이라고 확신합니다. 동시에 기계 지능이 계속해서 가속화될 것이라는 점도 확신합니다. 인간 지능의 프리미엄은 줄어들 것입니다.
투자자로서 우리는 여전히 우리의 포트폴리오 중 얼마나 많은 부분이 이번 10년을 버티지 못할 가정 위에 세워져 있는지 평가할 시간이 있습니다. 사회로서 우리는 여전히 선제적으로 대응할 시간이 있습니다.
카나리아는 아직 살아있습니다.
감사의 말: 교정을 도와준 Hunterbrook의 Sam Koppelman에게 감사를 표합니다. LOTUS의 Alap Shah는 이 글의 아이디어를 제공했습니다. CitriniResearch가 이 부분을 썼지만, 그는 '지능 폭발(Intelligence Explosion)'이라는 시리즈의 다른 글들을 썼으며, 일독을 강력히 권합니다. 여기에서 확인하실 수 있습니다.
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