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2028년 세계 지능 위기 - 미래에서 바라본 금융 역사에 대한 사고 실험
서문
만약 AI에 대한 우리의 강세론이 계속 맞아떨어진다면... 그리고 그것이 실제로는 약세장(bearish)을 의미하는 것이라면 어떨까요?
다음에 이어질 내용은 예측이 아니라 하나의 시나리오입니다. 이것은 약세장 포르노나 AI 파멸론자의 팬픽션이 아닙니다. 이 글의 유일한 목적은 비교적 덜 탐구된 시나리오를 모델링하는 것입니다. 우리의 친구 알랍 샤(Alap Shah)가 이 질문을 던졌고, 우리는 함께 그 답을 브레인스토밍했습니다. 우리는 이 파트를 작성했고, 그가 작성한 다른 두 파트는 여기에서 찾을 수 있습니다.
바라건대, 이 글을 읽고 나면 AI가 경제를 점점 더 기이하게 만듦에 따라 발생할 수 있는 잠재적인 좌측 꼬리 위험(left tail risks)에 대해 더 잘 대비할 수 있기를 바랍니다.
이것은 2028년 6월 CitriniResearch의 매크로 메모로, 글로벌 지능 위기(Global Intelligence Crisis)의 진행 과정과 그 여파를 상세히 다루고 있습니다.
매크로 메모
풍부한 지능의 결과
CitriniResearch
~~2026년 2월 22일~~ 2028년 6월 30일
오늘 아침 실업률은 10.2%를 기록하며 0.3% 상회하는 서프라이즈를 보였습니다. 시장은 이 수치에 2% 하락했고, S&P의 누적 하락폭은 2026년 10월 고점 대비 38%에 달했습니다.
트레이더들은 무감각해졌습니다. 6개월 전만 해도 이런 수치는 서킷 브레이커를 촉발했을 것입니다.
2년. "통제 가능하고" "특정 부문에 국한된" 문제에서 우리 중 누구도 겪고 자라지 않은 완전히 다른 경제로 바뀌는 데 걸린 시간입니다. 이번 분기의 매크로 메모는 그 일련의 과정을 재구성하여 위기 이전 경제에 대한 사후 분석(post-mortem)을 시도한 것입니다.
환희는 뚜렷했습니다. 2026년 10월경 S&P 500은 8000선에 근접했고, 나스닥은 3만 선을 돌파했습니다. 인간의 노후화(obsolescence)로 인한 첫 해고의 물결은 2026년 초에 시작되었고, 이는 해고가 의도했던 바로 그 결과를 낳았습니다. 마진은 확대되었고, 수익은 예상치를 웃돌았으며, 주가는 랠리를 펼쳤습니다. 기록적인 기업 이익은 AI 컴퓨팅으로 고스란히 재투자되었습니다.
헤드라인 수치들은 여전히 훌륭했습니다. 명목 GDP는 연율 기준 한 자릿수 중후반의 성장을 반복적으로 기록했습니다. 생산성은 호황을 누렸습니다. 시간당 실질 생산량은 잠을 자지도, 병가를 내지도, 건강 보험을 요구하지도 않는 AI 에이전트 덕분에 1950년대 이후 보지 못한 속도로 증가했습니다.
컴퓨팅 자원 소유자들의 부는 인건비가 사라지면서 폭발적으로 증가했습니다. 반면 실질 임금 상승률은 붕괴했습니다. 행정부가 기록적인 생산성을 거듭 자랑했음에도 불구하고, 화이트칼라 노동자들은 기계에 일자리를 잃고 더 낮은 임금을 받는 역할로 내몰렸습니다.
소비자 경제에 균열이 나타나기 시작하자, 경제 전문가들은 "유령 GDP(Ghost GDP)"라는 유행어를 만들어냈습니다. 국민계정에는 나타나지만 실물 경제를 통해서는 전혀 순환하지 않는 생산을 뜻합니다.
모든 면에서 AI는 기대를 뛰어넘었고, 시장이 곧 AI였습니다. 유일한 문제는... 경제는 그렇지 않았다는 것입니다.
맨해튼 미드타운의 화이트칼라 노동자 10,000명이 만들어내던 생산량을 노스다코타의 단일 GPU 클러스터가 생성하는 상황은, 경제적 만병통치약이라기보다는 경제적 팬데믹에 가깝다는 사실을 우리는 진작부터 명확히 알았어야 했습니다. 화폐의 유통 속도는 정체되었습니다. 당시 GDP의 70%를 차지하던 인간 중심의 소비자 경제는 시들어갔습니다. 기계가 임의 소비재에 돈을 얼마나 쓰는지 물어보기만 했어도 우리는 이 사실을 더 빨리 알아낼 수 있었을 것입니다. (힌트: 0원입니다.)
AI 기능이 향상되고, 기업은 더 적은 근로자를 필요로 하며, 화이트칼라 해고가 증가하고, 실직한 근로자는 소비를 줄이고, 마진 압박으로 기업은 AI에 더 많이 투자하고, AI 기능은 다시 향상되고...
이것은 자연적인 제동 장치가 없는 부정적인 피드백 루프였습니다. 바로 인간 지능 대체 나선(human intelligence displacement spiral)입니다. 화이트칼라 노동자들은 자신의 소득 창출력(그리고 합리적으로 보아 소비 능력까지)이 구조적으로 훼손되는 것을 목격했습니다. 그들의 소득은 13조 달러 규모의 모기지 시장의 기반이었으며, 이로 인해 언더라이터들은 우량 모기지가 여전히 안전한 자산인지 재평가해야만 했습니다.
17년 동안 실질적인 채무 불이행 사이클이 없었기에 비상장 시장은 연간 반복 수익(ARR)이 계속 유지될 것이라고 가정한 사모펀드(PE) 지원 소프트웨어 거래로 비대해져 있었습니다. 2027년 중반 AI 파괴로 인한 첫 번째 채무 불이행의 물결은 그 가정에 도전했습니다.
이러한 혼란이 소프트웨어 부문에만 머물렀다면 관리할 수 있었겠지만, 그렇지 않았습니다. 2027년 말경, 이는 중개(intermediation)에 기반을 둔 모든 비즈니스 모델을 위협했습니다. 인간이 겪는 마찰(friction)을 수익화하는 기반 위에 세워진 수많은 기업들이 분해되었습니다.
결국 이 시스템은 화이트칼라의 생산성 성장에 베팅한, 길게 연결된 상관관계의 데이지 체인이었던 것으로 드러났습니다. 2027년 11월의 폭락은 이미 자리 잡고 있던 모든 부정적인 피드백 루프를 가속화하는 역할만 했습니다.
우리는 거의 1년 동안 "나쁜 뉴스가 좋은 뉴스"가 되기를 기다려 왔습니다. 정부는 제안을 검토하기 시작했지만, 정부가 어떤 형태의 구제책이든 마련할 수 있을 것이라는 대중의 믿음은 줄어들었습니다. 정책 대응은 항상 경제 현실에 뒤처져 왔지만, 포괄적인 계획의 부재는 이제 디플레이션 소용돌이를 가속화할 위협이 되고 있습니다.
어떻게 시작되었나
2025년 말, 에이전트형 코딩 도구의 기능이 계단식으로 도약했습니다.
Claude Code나 Codex를 사용하는 유능한 개발자는 몇 주 만에 중견 시장 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있게 되었습니다. 모든 엣지 케이스를 완벽하게 처리하지는 못하더라도, 50만 달러의 연간 갱신 비용을 검토하던 CIO가 "이걸 그냥 우리가 직접 만들면 어떨까?"라는 질문을 던지기에는 충분히 훌륭했습니다.
회계연도는 대부분 역년(calendar year)과 일치하므로, 2026년 기업 지출은 "에이전트 AI"가 여전히 유행어에 불과했던 2025년 4분기에 설정되었습니다. 중간 검토 시점은 구매팀이 이러한 시스템이 실제로 무엇을 할 수 있는지 가시성을 가지고 결정을 내리는 첫 번째 시기였습니다. 일부는 내부 팀이 몇 주 만에 수십만 달러짜리 SaaS 계약을 대체할 프로토타입을 만들어내는 것을 지켜보았습니다.
그해 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 구매 관리자와 이야기를 나누었습니다. 그는 예산 협상 중 하나에 대해 이야기해 주었습니다. 영업사원은 작년과 동일한 플레이북, 즉 5%의 연간 가격 인상과 "귀하의 팀은 우리에게 의존하고 있습니다"라는 표준적인 멘트를 예상했습니다. 하지만 구매 관리자는 벤더를 완전히 대체하기 위해 AI 도구를 사용할 "전진 배치 엔지니어"를 두는 문제로 OpenAI와 대화 중이라고 말했습니다. 그들은 30% 할인된 가격으로 갱신했습니다. 그는 그것이 좋은 결과였다고 말했습니다. Monday.com, Zapier, Asana와 같은 "SaaS의 롱테일"은 상황이 훨씬 더 나빴습니다.
투자자들은 롱테일이 큰 타격을 입을 것이라는 점을 대비했고, 심지어 예상했습니다. 전체 기업 소프트웨어 지출의 3분의 1을 차지했을지 모르지만, 그들이 노출되어 있다는 것은 분명했습니다. 그러나 시스템 오브 레코드(systems of record, 핵심 데이터 기록 시스템)는 파괴로부터 안전할 것으로 여겨졌습니다.
서비스나우(ServiceNow)의 2026년 3분기 실적이 나오기 전까지는 재귀성(reflexivity)의 메커니즘이 명확해지지 않았습니다.
SERVICENOW 순신규 ACV 성장률 23%에서 14%로 둔화; 15% 인력 감축 및 '구조적 효율성 프로그램' 발표; 주가 18% 하락 | 블룸버그, 2026년 10월
SaaS가 "죽은" 것은 아니었습니다. 사내 구축을 실행하고 지원하는 데에는 여전히 비용 편익 분석이 필요했습니다. 하지만 사내 구축은 하나의 '선택지'였고, 그것이 가격 협상에 영향을 미쳤습니다. 아마도 더 중요한 것은 경쟁 환경이 바뀌었다는 점일 것입니다. AI 덕분에 새로운 기능을 개발하고 출시하기가 더 쉬워졌고, 차별화는 무너졌습니다. 기존 기업들은 가격 바닥을 향한 경쟁, 즉 서로 간의 경쟁뿐만 아니라 갑자기 나타난 새로운 신흥 도전자들과의 치열한 칼부림에 돌입했습니다. 에이전트형 코딩 기능의 도약에 고무되고 지켜야 할 기존 비용 구조가 없는 이들은 공격적으로 점유율을 빼앗았습니다.
이 시스템들의 상호 연결된 특성 역시 이 보고서가 나오기 전까지는 온전히 파악되지 않았습니다. 서비스나우는 사용자 계정(seat)을 팔았습니다. 포춘 500대 고객들이 인력을 15% 감축했을 때, 그들은 라이선스의 15%를 취소했습니다. 고객들의 마진을 높여주던 AI 주도 인원 감축이 기계적으로 자체 수익 기반을 파괴하고 있었던 것입니다.
워크플로우 자동화를 판매하던 회사가 더 나은 워크플로우 자동화에 의해 파괴되고 있었고, 그에 대한 대응책은 인력을 감축하고 그 절감액으로 자신들을 파괴하는 바로 그 기술에 자금을 대는 것이었습니다.
그들이 달리 무엇을 할 수 있었겠습니까? 가만히 앉아서 서서히 죽어가야 했을까요? AI의 위협을 가장 많이 받는 기업들이 AI를 가장 적극적으로 채택하게 되었습니다.
지나고 보면 너무나 당연한 이야기 같지만, 당시에는 전혀 그렇지 않았습니다. 과거의 파괴적 혁신 모델에 따르면 기존 기업은 신기술에 저항하고 민첩한 진입자에게 점유율을 빼앗기며 서서히 죽어갔습니다. 코닥, 블록버스터, 블랙베리에 일어난 일처럼 말입니다. 하지만 2026년에 일어난 일은 달랐습니다. 기존 기업들은 여유가 없었기 때문에 저항하지 않았습니다.
주가가 40-60% 하락하고 이사회가 대답을 요구하는 상황에서, AI의 위협을 받는 기업들은 자신들이 할 수 있는 유일한 조치를 취했습니다. 인력을 감축하고, 절감액을 AI 도구에 재배치하며, 그 도구를 사용하여 더 낮은 비용으로 생산량을 유지하는 것이었죠.
각 기업의 개별적인 대응은 합리적이었습니다. 하지만 집단적인 결과는 재앙이었습니다. 인건비에서 절약된 모든 달러는 다음 단계의 일자리 감축을 가능하게 하는 AI 성능 향상으로 흘러갔습니다.
소프트웨어는 서막에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS 배수가 바닥을 쳤는지 논쟁하는 동안 놓친 것은 이 재귀적 루프가 이미 소프트웨어 부문을 벗어났다는 사실이었습니다. 서비스나우의 인력 감축을 정당화했던 논리가 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 기업에 적용되었습니다.
마찰이 0이 되었을 때
2027년 초가 되자 LLM 사용은 기본이 되었습니다. 사람들은 자신이 AI 에이전트가 무엇인지조차 모른 채로, "클라우드 컴퓨팅"이 뭔지 배우지 않은 사람들이 스트리밍 서비스를 사용하는 것과 같은 방식으로 AI 에이전트를 사용하고 있었습니다. 그들은 이를 자동 완성이나 맞춤법 검사기처럼 휴대폰이 알아서 해주는 기능으로 여겼습니다.
Qwen의 오픈소스 에이전트 쇼퍼는 AI가 소비자의 결정을 대신 처리하게 만든 촉매제였습니다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 비서가 일부 에이전트형 커머스 기능을 통합했습니다. 경량화된 모델(Distilled models) 덕분에 이러한 에이전트는 클라우드 환경뿐만 아니라 휴대폰과 노트북에서도 실행될 수 있었고, 한계 추론 비용이 크게 줄어들었습니다.
투자자들을 더 불안하게 만들었어야 할 부분은 이러한 에이전트들이 명령을 기다리지 않았다는 점입니다. 이들은 사용자의 선호도에 따라 백그라운드에서 계속 실행되었습니다. 상거래는 일련의 개별적인 인간의 결정 과정에서 벗어나, 연결된 모든 소비자를 대신하여 연중무휴 24시간 실행되는 지속적인 최적화 프로세스로 변모했습니다. 2027년 3월경 미국의 일반 개인은 하루 40만 토큰을 소비하고 있었는데, 이는 2026년 말에 비해 10배 증가한 수치입니다.
체인의 다음 고리는 이미 끊어지고 있었습니다.
바로 중개(Intermediation)입니다.
지난 50년 동안 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 지대 추출(rent-extraction) 계층을 구축했습니다. 일에는 시간이 걸리고, 인내심은 바닥나며, 브랜드 친숙도가 실사를 대신하고, 대부분의 사람은 더 많은 번거로움을 피하기 위해 나쁜 가격을 기꺼이 받아들인다는 점을 이용했습니다. 수조 달러의 기업 가치는 그러한 제약이 지속된다는 조건에 기대고 있었습니다.
시작은 아주 단순했습니다. 에이전트가 마찰을 제거했습니다.
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수개월 동안 사용하지 않아도 수동적으로 갱신되는 구독 및 멤버십.
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체험 기간이 끝나면 몰래 두 배로 오르는 체험 특가.
이러한 것들은 에이전트가 협상할 수 있는 인질극이 되었습니다. 전체 구독 경제의 기반이 되는 지표인 평균 고객 생애 가치(LTV)가 눈에 띄게 하락했습니다.
소비자 에이전트는 거의 모든 소비자 거래 방식을 바꾸기 시작했습니다.
인간은 단백질 바 한 상자를 사기 위해 5개의 경쟁 플랫폼에서 가격을 비교할 시간이 없습니다. 기계는 가능합니다.
여행 예약 플랫폼은 가장 단순했기 때문에 초기의 희생양이 되었습니다. 2026년 4분기 무렵, 에이전트들은 어떤 플랫폼보다 더 빠르고 저렴하게 완전한 여행 일정(항공편, 호텔, 지상 교통수단, 로열티 최적화, 예산 제약, 환불 등)을 구성할 수 있었습니다.
전체 갱신 모델이 계약자의 관성에 의존했던 보험 갱신도 개편되었습니다. 매년 보장 범위를 다시 찾아주는 에이전트는 보험사가 수동적 갱신으로 벌어들이던 보험료의 15~20% 수익을 해체했습니다.
재무 설계. 세금 신고. 일상적인 법률 업무. 서비스 제공자의 가치 제안이 결국 "당신이 번거로워하는 복잡한 절차를 내가 대신 탐색해 주겠다"였던 모든 범주는 무너졌습니다. 에이전트는 어떤 것도 번거로워하지 않았으니까요.
심지어 인간관계의 가치로 보호받을 것이라 생각했던 곳조차 취약하다는 것이 입증되었습니다. 수십 년 동안 중개인과 소비자 간의 정보 비대칭성 때문에 구매자들이 5~6%의 수수료를 용인해 왔던 부동산 시장은, MLS 접근 권한과 수십 년간의 거래 데이터를 갖춘 AI 에이전트가 그 지식 기반을 즉시 복제해 내자 무너져 내렸습니다. 2027년 3월의 한 매도 측 리포트는 이를 "에이전트 간의 폭력"이라고 불렀습니다. 주요 대도시의 구매자 측 중간 수수료는 2.5~3%에서 1% 미만으로 압축되었고, 매수 측에 인간 에이전트가 전혀 없이 성사되는 거래의 비율이 커지고 있었습니다.
우리는 "인간관계"의 가치를 과대평가했습니다. 사람들이 관계라고 불렀던 것의 상당수는 단순히 '친근한 얼굴을 한 마찰'에 불과했다는 사실이 드러났습니다.
그것은 중개 계층 붕괴의 시작에 불과했습니다. 성공적인 기업들은 더 이상 중요하지 않게 된 소비자 행동과 인간 심리의 변덕을 효과적으로 이용하기 위해 수십억 달러를 썼습니다.
가격과 적합성을 최적화하는 기계는 당신이 좋아하는 앱이나 지난 4년 동안 습관적으로 열어본 웹사이트에 신경 쓰지 않으며, 잘 디자인된 결제 경험에 이끌리지도 않습니다. 그들은 피곤해져서 가장 쉬운 옵션을 받아들이거나 "그냥 항상 주문하던 데서 할래"라고 타협하지도 않습니다.
이것은 특정 종류의 해자(moat)를 파괴했습니다. 바로 습관적 중개입니다.
도어대시(DoorDash)가 그 대표적 사례였습니다.
코딩 에이전트는 배달 앱 출시에 대한 진입 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자라면 몇 주 안에 작동 가능한 경쟁 앱을 배포할 수 있었고, 실제로 수십 개가 등장하여 배달 수수료의 90~95%를 기사에게 넘겨줌으로써 도어대시와 우버이츠의 기사들을 빼앗아왔습니다. 멀티 앱 대시보드를 통해 긱(gig) 노동자들은 20~30개 플랫폼의 콜을 한 번에 추적할 수 있었고, 기존 기업들이 의존하던 락인(lock-in) 효과가 사라졌습니다. 시장은 하룻밤 사이에 파편화되었고 마진은 거의 제로에 가깝게 압축되었습니다.
에이전트는 파괴의 양면을 모두 가속화했습니다. 그들은 경쟁사를 가능하게 했고, 그다음에는 그 경쟁사를 직접 사용했습니다. 도어대시의 해자는 말 그대로 "당신은 배고프고 귀찮다, 그리고 홈 화면에 이 앱이 있다"였습니다. 에이전트에게는 홈 화면이 없습니다. 에이전트는 도어대시, 우버이츠, 식당 자체 웹사이트, 그리고 새롭게 코딩된 20개의 대안들을 모두 확인하여 매번 가장 수수료가 낮고 배달이 빠른 곳을 선택합니다.
비즈니스 모델의 전체 기반인 습관적 앱 충성도가 기계에게는 아예 존재하지 않았습니다.
이 상황이 대체될 화이트칼라 노동자들에게 AI가 베푼 유일한 호의였다는 점은 묘하게 시적입니다. 그들이 결국 배달 기사로 일하게 되었을 때, 적어도 수입의 절반이 우버나 도어대시로 가지는 않았으니까요. 물론 기술이 베푼 이 호의도 자율 주행 차량이 확산되면서 오래가지 못했습니다.
거래를 통제하게 된 에이전트들은 더 큰 목표를 찾기 시작했습니다.
가격 비교와 통합에는 한계가 있었습니다. 사용자에게 지속적으로 비용을 절감해 주는 가장 큰 방법(특히 에이전트 간의 거래가 시작되었을 때)은 수수료를 없애는 것이었습니다. 기계 간 상거래에서 2~3%의 카드 결제 수수료는 명백한 타깃이 되었습니다.
에이전트들은 카드보다 빠르고 저렴한 옵션을 찾았습니다. 대부분은 결제가 거의 즉각적이고 거래 비용이 1페니 미만인 솔라나(Solana)나 이더리움 L2를 통한 스테이블코인을 사용하는 데 정착했습니다.
마스터카드 2027년 1분기: 순수익 전년 동기 대비 +6%; 구매 규모 증가율이 이전 분기의 +5.9%에서 +3.4%로 둔화; 경영진은 "에이전트 주도 가격 최적화" 및 "임의 소비재 범주의 압박" 언급 | 블룸버그, 2027년 4월 29일
마스터카드의 2027년 1분기 보고서는 돌아올 수 없는 강을 건넌 시점이었습니다. 에이전트 커머스는 단순한 제품 이야기에서 인프라(plumbing) 이야기로 전환되었습니다. 마스터카드 주가는 다음 날 9% 하락했습니다. 비자 역시 하락했지만, 애널리스트들이 스테이블코인 인프라에서 비자가 더 강력한 위치를 차지하고 있다고 지적한 후 손실을 일부 만회했습니다.
결제망 수수료를 우회하는 에이전트 커머스는 그 2~3% 수수료의 대부분을 챙기며 가맹점 보조금으로 리워드 프로그램을 구축한 카드 중심 은행과 단일 품목 발행사들에게 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다.
아메리칸 익스프레스(AXP US)가 가장 큰 타격을 입었습니다. 화이트칼라 인력 감축으로 인한 고객 기반의 붕괴와, 에이전트가 수수료를 우회함에 따른 수익 모델 약화라는 복합 역풍을 맞았습니다. 싱크로니(SYF US), 캐피탈 원(COF US), 디스커버(DFS US) 역시 이후 몇 주 동안 모두 10% 이상 하락했습니다.
그들의 해자는 마찰로 만들어져 있었습니다. 그리고 마찰은 0이 되어가고 있었습니다.
부문별 위험에서 시스템적 위험으로
2026년 내내 시장은 AI의 부정적인 영향을 특정 부문의 이야기로 취급했습니다. 소프트웨어와 컨설팅은 타격을 입고 있었고, 결제 및 기타 중개 수수료 사업은 흔들렸지만, 광범위한 경제는 괜찮아 보였습니다. 노동 시장은 둔화되고 있었지만 자유 낙하 상태는 아니었습니다. 컨센서스는 창조적 파괴가 모든 기술 혁신 주기의 일부라는 것이었습니다. 특정 영역에서는 고통스럽겠지만, 전반적으로 AI의 순기능이 부정적인 면을 상쇄할 것이라는 시각이었습니다.
우리의 2027년 1월 매크로 메모는 이것이 잘못된 멘탈 모델이라고 주장했습니다. 미국 경제는 화이트칼라 서비스 경제입니다. 화이트칼라 근로자는 고용의 50%를 차지하며, 임의 소비재 지출의 약 75%를 주도했습니다. AI가 집어삼키고 있는 비즈니스와 일자리는 미국 경제와 무관한 것이 아니라, 그 자체가 미국 경제였습니다.
"기술 혁신은 일자리를 파괴하지만 이후에는 더 많은 일자리를 창출한다." 이것은 당시 가장 인기 있고 설득력 있는 반론이었습니다. 두 세기 동안 그 말이 맞았기 때문입니다. 미래의 일자리가 무엇일지 상상할 수 없다 하더라도, 일자리는 분명히 생겨날 것이라는 믿음이었습니다.
ATM은 은행 지점 운영 비용을 낮췄고, 은행은 더 많은 지점을 열었으며 텔러 고용은 향후 20년 동안 증가했습니다. 인터넷은 여행사, 전화번호부, 오프라인 소매점을 파괴했지만 그 자리에 새로운 일자리를 창출하는 완전히 새로운 산업을 발명했습니다.
하지만 모든 새로운 일자리에는 이를 수행할 인간이 필요했습니다.
AI는 이제 인간이 재배치될 바로 그 작업들에서도 스스로를 개선하는 범용 지능입니다. 대체된 코더들은 "AI 관리"로 단순히 이동할 수 없습니다. AI가 이미 그것마저 할 수 있기 때문입니다.
오늘날 AI 에이전트는 수주에 걸친 연구 개발 업무를 처리합니다. 와튼 스쿨 교수들이 매년 데이터를 새로운 시그모이드 곡선에 맞추려고 노력했음에도 불구하고, 기하급수적 발전은 우리의 가능성에 대한 한계를 무너뜨렸습니다.
그들은 기본적으로 모든 코드를 작성합니다. 실적이 가장 우수한 모델은 거의 모든 면에서 거의 모든 인간보다 훨씬 똑똑합니다. 그리고 점점 더 저렴해지고 있습니다.
AI가 새로운 일자리를 창출하기는 했습니다. 프롬프트 엔지니어. AI 안전 연구원. 인프라 기술자. 인간은 최상위 수준에서 방향을 조율하거나 취향을 감독하는 역할을 여전히 맡고 있습니다. 하지만 AI가 창출한 새로운 역할 하나당, 수십 개의 기존 역할이 쓸모없어졌습니다. 게다가 새로운 직종의 급여는 과거 역할이 받던 금액의 극히 일부에 불과했습니다.
미국 JOLTS(구인·이직 보고서): 구인 건수 550만 건 미만으로 하락; 실업자 대비 구인 비율 약 1.7로 상승하며 2020년 8월 이후 최고치 | 블룸버그, 2026년 10월
고용률은 일 년 내내 부진했지만, 26년 10월 JOLTS 수치는 결정적인 데이터를 제공했습니다. 구인 건수가 550만 건 아래로 떨어졌으며, 이는 전년 대비 15% 감소한 수치입니다.
INDEED: "생산성 이니셔티브"가 확산됨에 따라 소프트웨어, 금융, 컨설팅 부문의 채용 공고 급감 | Indeed Hiring Lab, 2026년 11월~12월
블루칼라(건설, 의료, 기술직) 채용 공고는 비교적 안정적으로 유지된 반면, 화이트칼라 채용 공고는 붕괴하고 있었습니다. 경제의 중간 계층을 윤활하게 유지하고, 예산을 승인하며, 메모를 작성하는(어찌 된 일인지 우리는 여전히 영업 중이지만) 일자리에서 이직과 해고가 발생했습니다. 그러나 두 집단 모두의 실질 임금 상승률은 일 년의 대부분 동안 마이너스였으며 계속 하락했습니다.
주식 시장은 여전히 JOLTS 수치보다 GE 베르노바(Vernova)의 터빈 용량이 2040년까지 모두 매진되었다는 뉴스에 더 신경 썼고, 부정적인 거시 경제 뉴스와 긍정적인 AI 인프라 헤드라인 사이의 줄다리기 속에서 횡보했습니다.
하지만 (주식보다 항상 더 똑똑하거나, 적어도 덜 낭만적인) 채권 시장은 소비 타격을 가격에 반영하기 시작했습니다. 10년물 국채 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하락하기 시작했습니다. 여전히 헤드라인 실업률이 터지지 않았기 때문에, 고용 구성의 미묘한 차이는 일부 사람들에게 간과되었습니다.
일반적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 교정됩니다. 과잉 건축은 건설 둔화로 이어지고, 이는 금리 인하로 이어져 다시 신규 건설을 부릅니다. 재고 오버슈팅은 재고 소진으로 이어지고, 이는 다시 재고 보충으로 이어집니다. 순환적 메커니즘은 그 안에 회복의 씨앗을 품고 있습니다.
이번 사이클의 원인은 순환적이지 않았습니다.
AI는 더 발전하고 저렴해졌습니다. 기업들은 직원을 해고한 다음 그 절감액을 사용하여 더 많은 AI 기능을 구매했고, 이는 더 많은 직원을 해고할 수 있게 했습니다. 실직한 근로자는 지출을 줄였습니다. 소비자에게 물건을 파는 회사들은 제품을 덜 팔고 재무가 약해지자, 마진을 보호하기 위해 AI에 더 많이 투자했습니다. AI는 더 발전하고 저렴해졌습니다.
자연적인 제동 장치가 없는 피드백 루프였습니다.
직관적인 예상은 총수요 감소가 AI 확장을 늦출 것이라는 점이었습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 이것은 하이퍼스케일러 식의 자본 지출(CapEx)이 아니었기 때문입니다. 그것은 운영 비용(OpEx) 대체였습니다. 이전에 직원에 1억 달러, AI에 500만 달러를 지출하던 회사가 이제는 직원에 7,000만 달러, AI에 2,000만 달러를 지출했습니다. AI 투자는 배수로 증가했지만 전체 운영 비용이 감소하는 형태로 발생했습니다. 모든 기업의 AI 예산은 커진 반면, 전체 지출은 줄어들었습니다.
이 상황의 아이러니는 파괴되고 있는 경제가 악화되기 시작했음에도 AI 인프라 단지는 계속해서 좋은 성과를 내고 있었다는 점입니다. 엔비디아(NVDA)는 여전히 기록적인 수익을 올리고 있었습니다. TSMC(TSM)는 여전히 95% 이상의 가동률로 운영되고 있었습니다. 하이퍼스케일러들은 여전히 데이터 센터 설비 투자에 분기당 1,500억~2,000억 달러를 지출하고 있었습니다. 대만이나 한국처럼 이 트렌드에 순수하게 이익을 얻는(convexity) 경제권들은 엄청난 아웃퍼폼을 기록했습니다.
인도는 정반대였습니다. 인도의 IT 서비스 부문은 매년 2,000억 달러 이상을 수출했으며, 이는 인도의 경상수지 흑자에 가장 크게 기여하는 요소이자 지속적인 상품 무역 적자를 보전하는 수단이었습니다. 이 전체 모델은 단 하나의 가치 제안, 즉 인도 개발자는 미국 개발자에 비해 훨씬 저렴하다는 점에 구축되었습니다. 하지만 AI 코딩 에이전트의 한계 비용은 사실상 전기세 수준으로 무너졌습니다. TCS, 인포시스(Infosys), 위프로(Wipro)는 2027년 내내 계약 취소가 가속화되는 것을 목격했습니다. 인도의 대외 계정을 지탱하던 서비스 흑자가 증발하면서 루피화는 4개월 만에 달러 대비 18% 급락했습니다. 2028년 1분기 무렵 IMF는 뉴델리와 "예비 논의"를 시작했습니다.
혼란을 야기한 엔진은 매 분기 개선되었고, 이는 혼란이 매 분기 가속화되었음을 의미했습니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥이 없었습니다.
미국에서 우리는 더 이상 AI 인프라의 거품이 언제 터질지에 대해 묻지 않았습니다. 소비자가 기계로 대체되고 있을 때 소비자 신용 경제에 어떤 일이 일어나는지를 묻고 있었습니다.
지능 대체 나선
2027년은 거시경제적 이야기가 더 이상 미묘하지 않게 된 해였습니다. 지난 12개월 동안 발생한 산발적이지만 명백히 부정적인 전파 메커니즘이 수면 위로 드러났습니다. 굳이 노동통계국(BLS) 데이터를 파고들 필요도 없었습니다. 그냥 친구들과의 저녁 식사 자리에 가보면 알 수 있었죠.
일자리를 잃은 화이트칼라 근로자들은 가만히 있지 않았습니다. 그들은 하향 취업(downshifted)했습니다. 많은 이들이 급여가 낮은 서비스 부문과 긱 경제(gig economy) 일자리를 택했고, 이는 해당 부문의 노동 공급을 늘려 임금을 짓눌렀습니다.
우리의 한 친구는 2025년에 세일즈포스의 수석 프로덕트 매니저였습니다. 직함, 건강 보험, 401k, 그리고 연봉 18만 달러를 받았습니다. 그녀는 세 번째 해고의 물결 속에서 일자리를 잃었습니다. 6개월간 구직 활동을 한 끝에 우버 운전을 시작했습니다. 그녀의 수입은 4만 5천 달러로 떨어졌습니다. 핵심은 개인의 비애가 아니라 2차적인 파급 수학에 있습니다. 이 역학에 모든 주요 대도시의 근로자 수십만 명을 곱해 보십시오. 오버스펙의 노동력이 서비스 및 긱 경제로 몰려들면서 이미 고군분투하던 기존 근로자들의 임금까지 낮췄습니다. 특정 부문에 국한되었던 파괴가 경제 전반의 임금 압박으로 전이되었습니다.
남아 있는 인간 중심 일자리의 풀에는 또 다른 조정이 기다리고 있으며, 이는 우리가 이 글을 쓰는 지금 일어나고 있습니다. 자율 배송과 자율 주행 차량이 첫 번째 실직 근로자들을 흡수했던 긱 경제로 진입하고 있기 때문입니다.
2027년 2월경, 아직 직장을 다니고 있는 전문가들도 다음 차례는 자신일지도 모른다는 생각에 소비를 줄이고 있다는 것이 명확해졌습니다. 그들은 해고당하지 않기 위해 (주로 AI의 도움을 받아) 두 배로 열심히 일하고 있었으며, 승진이나 임금 인상에 대한 희망은 사라졌습니다. 저축률은 높아졌고 지출은 둔화되었습니다.
가장 위험한 부분은 시차(lag)였습니다. 고소득자들은 평균보다 높은 저축액을 활용해 2~3분기 동안 정상적인 생활을 유지하는 듯 보였습니다. 실물 지표(hard data)는 실물 경제에서 그것이 이미 구문이 될 때까지 문제를 확인해주지 못했습니다. 그러다 결국 환상을 깨는 지표가 발표되었습니다.
미국 신규 실업수당 청구 건수 487,000건으로 급증, 2020년 4월 이후 최고치 | 노동부, 2027년 3분기
초기 청구 건수는 2020년 4월 이후 최고치인 487,000건으로 급증했습니다. ADP와 에퀴팩스(Equifax)는 신규 신청의 압도적 다수가 화이트칼라 전문가들임을 확인했습니다.
그 후 일주일 동안 S&P는 6% 하락했습니다. 부정적인 매크로가 줄다리기에서 이기기 시작했습니다.
일반적인 경기 침체에서 일자리 손실은 광범위하게 분산됩니다. 블루칼라와 화이트칼라 근로자는 고용에서 각 부문이 차지하는 비율에 대략적으로 비례하여 고통을 분담합니다. 소비 타격 역시 광범위하게 분산되며, 저소득 근로자가 더 높은 한계 소비 성향을 가지므로 데이터에 빠르게 나타납니다.
하지만 이번 사이클에서는 일자리 손실이 소득 분포의 상위 계층에 집중되었습니다. 이들은 전체 고용에서 차지하는 비중은 비교적 작지만, 소비자 지출에서는 극도로 불균형하게 큰 비중을 차지합니다. 상위 10%의 소득자가 미국 전체 소비자 지출의 50% 이상을 차지합니다. 상위 20%는 약 65%를 차지합니다. 이들은 집, 자동차, 휴가, 외식, 사립학교 등록금, 주택 리모델링에 돈을 쓰는 사람들입니다. 이들은 임의 소비재 경제 전체의 수요 기반입니다.
이들 근로자가 일자리를 잃거나 50% 임금 삭감을 감수하며 다른 일자리로 옮겼을 때, 일자리 감소 수 대비 소비에 미친 타격은 엄청났습니다. 화이트칼라 고용의 2% 감소는 임의 소비재 지출의 약 3~4% 하락으로 이어졌습니다. 즉각적으로 타격이 오는 블루칼라 실직(공장에서 해고되면 다음 주부터 지출을 멈춤)과 달리, 화이트칼라 실직은 이 근로자들이 행동 변화를 보이기 전까지 몇 달 동안 지출을 유지할 수 있는 저축 완충 장치를 가지고 있기 때문에 시차가 발생하지만 더 깊은 영향을 미칩니다.
2027년 2분기 무렵 경제는 침체기에 접어들었습니다. NBER(전미경제연구소)은 몇 달 후까지 공식적인 시작 시점을 발표하지 않겠지만(늘 그렇듯이), 데이터는 2개 분기 연속 마이너스 실질 GDP 성장률을 기록했다는 명백한 사실을 보여주었습니다. 하지만 그것은 아직 "금융 위기"는 아니었습니다.
상관관계가 있는 베팅들의 데이지 체인
사모 신용(Private credit) 시장은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년 2.5조 달러 이상으로 성장했습니다. 그 자본의 상당 부분은 소프트웨어 및 기술 거래에 배치되었으며, 그중 다수는 영구적으로 10% 중반대의 수익 성장을 가정하는 밸류에이션 하에 이루어진 SaaS 기업의 차입 매수(LBO)였습니다.
그러한 가정들은 에이전트형 코딩 데모의 첫 등장과 2026년 1분기 소프트웨어 폭락 사이 어딘가에서 죽었지만, 평가액(mark)은 자신이 죽었다는 사실을 깨닫지 못한 듯했습니다.
많은 상장 SaaS 기업들이 EBITDA의 5~8배로 거래되는 동안, 사모펀드(PE)가 지원하는 소프트웨어 기업들은 더 이상 존재하지 않는 수익 배수 기반의 인수 가치를 반영한 평가액으로 대차대조표에 남아 있었습니다. 상장된 동종 업계 배수가 50일 때 매니저들은 평가액을 100센트, 92센트, 85센트로 점진적으로만 낮췄습니다.
무디스, 'AI 주도 경쟁적 파괴로 인한 장기적 수익 역풍'을 이유로 14개 발행사에 걸쳐 180억 달러 규모의 PE 지원 소프트웨어 부채 하향 조정; 2015년 에너지 부문 이후 단일 부문 최대 규모의 조치 | 무디스 투자 서비스, 2027년 4월
하향 조정 이후 무슨 일이 일어났는지 모두가 기억합니다. 업계 베테랑들은 이미 2015년 에너지 등급 하향 조정 이후의 플레이북을 본 적이 있었습니다.
소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기에 채무 불이행에 빠지기 시작했습니다. 정보 서비스 및 컨설팅 부문의 PE 포트폴리오 기업들이 그 뒤를 이었습니다. 잘 알려진 SaaS 기업들의 수십억 달러 규모 LBO 여러 건이 구조조정에 들어갔습니다.
젠데스크(Zendesk)가 그 결정적 증거(smoking gun)였습니다.
ZENDESK, AI 주도 고객 서비스 자동화로 인해 ARR이 약화되면서 부채 약정 위반; 50억 달러 규모의 직접 대출 58센트로 하향 평가; 사상 최대의 사모 신용 소프트웨어 디폴트 | 파이낸셜 타임스, 2027년 9월
2022년 헬맨 앤 프리드먼(Hellman & Friedman)과 퍼미라(Permira)는 102억 달러에 젠데스크를 상장 폐지했습니다. 부채 패키지는 당시 역사상 가장 큰 ARR 담보 직접 대출인 50억 달러 규모였으며, 블랙스톤(Blackstone)이 주도하고 아폴로(Apollo), 블루 오울(Blue Owl), HPS가 모두 대출 그룹에 참여했습니다. 이 대출은 젠데스크의 연간 반복 수익(ARR)이 계속 '반복'될 것이라는 가정에 명시적으로 기초하고 있었습니다. 대략 EBITDA의 25배에 달하는 레버리지는 수익이 반복될 때만 의미가 있었습니다.
2027년 중반이 되자 더 이상 그렇지 않았습니다.
AI 에이전트는 이미 1년 가까이 고객 서비스를 자율적으로 처리해 오고 있었습니다. 젠데스크가 구축했던 카테고리(티켓팅, 라우팅, 인간 지원 요청 관리)는 아예 티켓을 생성하지도 않고 문제를 해결하는 시스템으로 대체되었습니다. 대출의 기준이 되었던 연간 반복 수익은 더 이상 반복되는 수익이 아니라, 그저 '아직 이탈하지 않은 수익'일 뿐이었습니다.
역사상 가장 컸던 ARR 담보 대출은 역사상 가장 큰 사모 신용 소프트웨어 채무 불이행이 되었습니다. 모든 신용 데스크에서 동시에 똑같은 질문을 던졌습니다. 주기적 역풍으로 위장된 구조적 역풍을 맞고 있는 곳이 또 어디 있는가?
하지만 적어도 초기에 컨센서스가 맞았던 것은, 이 상황이 생존 가능하다는 점이었습니다.
사모 신용은 2008년식의 은행업이 아닙니다. 전체 구조는 강제 매각을 피하도록 명시적으로 설계되었습니다. 이들은 자본이 묶인 폐쇄형 수단(closed-end vehicles)입니다. LP(유한책임사원)들은 7년에서 10년을 약정했습니다. 뱅크런을 일으킬 예금자도 없고, 철회될 환매조건부채권(repo)도 없습니다. 매니저들은 손상된 자산을 보유한 채 시간을 두고 해결책을 마련하며 자금 회수를 기다릴 수 있었습니다. 고통스럽지만 관리 가능합니다. 이 시스템은 구부러질지언정 부러지지 않도록 설계되어 있었습니다.
블랙스톤, KKR, 아폴로의 경영진은 자산의 7~13%에 달하는 소프트웨어 노출을 언급하며 통제 가능한 수준이라고 밝혔습니다. 모든 매도 측 보고서와 핀트윗(fintwit) 신용 분석가들도 같은 말을 했습니다. 사모 신용에는 영구 자본(permanent capital)이 있어 레버리지를 일으킨 은행이라면 터졌을 손실도 그들은 흡수할 수 있다고 말입니다.
영구 자본. 이 문구는 투자자들을 안심시키기 위한 모든 실적 발표와 투자자 서한에 등장했습니다. 그것은 하나의 주문(mantra)이 되었습니다. 그리고 대부분의 주문이 그렇듯, 아무도 세부 사항에 주의를 기울이지 않았습니다. 그 말이 실제로 의미하는 바는 다음과 같았습니다...
지난 10년 동안 대형 대체 자산 운용사들은 생명 보험사를 인수하여 자금 조달 수단으로 활용했습니다. 아폴로는 아테네(Athene)를 인수했습니다. 브룩필드는 아메리칸 에퀴티(American Equity)를 샀습니다. KKR은 글로벌 아틀란틱(Global Atlantic)을 인수했습니다. 논리는 우아했습니다. 연금(annuity) 예치금은 안정적이고 만기가 긴 부채 기반을 제공했습니다. 매니저들은 그 예치금을 자신들이 조성한 사모 신용에 투자하여 이중으로 수익을 올렸습니다. 보험 쪽에서는 스프레드를 얻고 자산 관리 쪽에서는 관리 수수료를 받았습니다. 하나의 조건 하에서 완벽하게 작동하는, 수수료에 수수료가 더해지는 영구 기관이었습니다.
그 사모 신용 대출이 우량(money good)해야 한다는 조건 말입니다.
손실은 장기 채무에 대비하여 비유동성 자산을 보유하도록 구축된 대차대조표를 강타했습니다. 시스템을 탄력적으로 만들어 줄 것이라던 "영구 자본"은 정교한 위험을 감수하는 인내심 있는 기관 투자자들의 추상적인 자금 풀이 아니었습니다. 그것은 "메인 스트리트", 즉 미국 가계의 저축이 연금 형태로, 지금 채무 불이행에 빠진 바로 그 PE 지원 소프트웨어 기업들의 부채에 투자된 것이었습니다. 빠져나갈 수 없이 묶인 자본은 생명 보험 계약자의 돈이었고, 여기서는 규칙이 조금 달랐습니다.
은행 시스템과 비교할 때 보험 규제 기관은 온건했고 심지어 안일했지만, 이번이 모닝콜이었습니다. 생명 보험사의 사모 신용 집중도를 불안하게 여기던 규제 당국은 이러한 자산에 대한 위험 기준 자본 처리를 하향 조정하기 시작했습니다. 이로 인해 보험사는 자본을 조달하거나 자산을 매각해야 했지만, 이미 마비되기 시작한 시장에서 매력적인 조건으로는 둘 다 불가능했습니다.
뉴욕, 아이오와 주 규제 당국, 생명 보험사가 보유한 특정 사모 등급 신용에 대한 자본 처리 강화 조치 이동; NAIC 가이던스는 위험 기준 자본(RBC) 팩터를 높이고 추가적인 SVO 조사를 촉발할 것으로 예상 | 로이터, 2027년 11월
무디스가 아테네의 재무 건전성 등급을 부정적 전망으로 두었을 때 아폴로의 주가는 두 거래일 만에 22% 폭락했습니다. 브룩필드, KKR 등도 그 뒤를 이었습니다.
상황은 거기서부터 더 복잡해졌습니다. 이 회사들은 단순히 보험사 영구 기관을 만든 것만이 아니었습니다. 그들은 규제 차익 거래를 통해 수익을 극대화하도록 설계된 정교한 역외 구조를 구축해 두었습니다. 미국 보험사가 연금을 발행한 다음, (동일 자산에 대해 더 적은 자본 보유를 허용하는) 더 유연한 규제를 활용하기 위해 역시 자사가 소유한 버뮤다 또는 케이맨의 재보험사로 위험을 넘겼습니다. 해당 계열사는 역외 특수목적법인(SPV)을 통해 외부 자본을 조달했는데, 이들은 동일한 모회사의 자산 관리 부문이 조성한 사모 신용에 보험사와 함께 투자하는 새로운 거래 상대방 층이 되었습니다.
신용 평가사들(이들 중 일부는 역시 사모펀드 소유)은 투명성의 모범이 아니었습니다(놀라운 일도 아니죠). 각기 다른 대차대조표에 연결된 법인들의 거미줄은 놀라울 정도로 불투명했습니다. 기본 대출이 채무 불이행 상태가 되었을 때, 누가 실제로 손실을 부담하는지에 대한 질문은 실시간으로 대답하기가 사실상 불가능했습니다.
2027년 11월의 폭락은 평범해 보일 수 있었던 경기 하락이 훨씬 더 거북한 무언가로 전환되는 계기였습니다. FOMC의 11월 긴급회의에서 연준 의장 케빈 워시(Kevin Warsh)는 이를 "화이트칼라 생산성 성장에 기반을 둔 상관관계 베팅들의 데이지 체인"이라고 불렀습니다.
위기를 초래하는 것은 손실 자체가 아닙니다. 그 손실을 인식하는 것입니다. 그리고 금융계에는 우리가 그러한 인식을 두려워하게 된 훨씬 더 크고 더 중요한 영역이 또 하나 있습니다.
모기지 문제
질로우 주택 가치 지수 전년 대비 샌프란시스코 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락; 패니 메이(Fannie Mae), 기술/금융 고용이 40% 이상인 우편번호(ZIP code) 지역에서 '초기 연체율 증가' 경고 | 질로우 / 패니 메이, 2028년 6월
이번 달 질로우 주택 가치 지수(Zillow Home Value Index)는 전년 대비 샌프란시스코에서 11%, 시애틀에서 9%, 오스틴에서 8% 하락했습니다. 걱정스러운 뉴스는 이뿐만이 아닙니다. 지난달 패니 메이는 신용 점수 780점 이상의 차입자들이 거주하며 일반적으로 "안전지대"로 여겨지는 점보 모기지 비중이 높은 지역에서 초기 연체율이 높아지고 있다고 경고했습니다.
미국 주거용 모기지 시장은 약 13조 달러 규모입니다. 모기지 심사는 차입자가 대출 기간(대부분 모기지의 경우 30년) 동안 현재 소득 수준을 유지하며 고용 상태를 유지할 것이라는 근본적인 가정 위에 세워집니다.
화이트칼라 고용 위기는 소득 기대치에 대한 지속적인 하락으로 이 가정을 위협했습니다. 우리는 이제 불과 3년 전만 해도 터무니없어 보였던 질문을 던져야 합니다. 프라임(우량) 모기지는 여전히 안전한가?
미국 역사상 과거의 모든 모기지 위기는 다음 세 가지 중 하나에 의해 발생했습니다. 투기적 과잉(2008년처럼 주택 대출을 감당할 수 없는 사람들에게 대출), 금리 충격(1980년대 초처럼 금리 상승으로 변동 금리 모기지를 감당할 수 없게 됨), 국지적인 경제 충격(1980년대 텍사스의 석유 파동이나 2009년 미시간의 자동차 산업처럼 단일 산업 붕괴).
이 중 어느 것도 지금 상황에 해당하지 않습니다. 문제가 되고 있는 차입자들은 서브프라임이 아닙니다. 그들은 신용 점수 780점입니다. 20%의 계약금을 걸었습니다. 깨끗한 신용 기록, 안정적인 고용 기록, 대출 실행 시 확인되고 문서화된 소득을 가지고 있습니다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 신용 건전성의 기반으로 취급하는 차입자들이었습니다.
2008년에는 처음부터 대출이 부실했습니다. 2028년에는 첫날 대출이 건전했습니다. 그저 대출이 발생한 후... 세상이 변했을 뿐입니다. 사람들은 더 이상 확신할 수 없는 미래를 담보로 대출을 받았습니다.
2027년, 우리는 모기지 상환은 유지되지만 주택 담보 대출(HELOC) 인출, 401(k) 인출, 신용카드 부채가 급증하는 등 보이지 않는 스트레스의 초기 징후를 발견했습니다. 일자리를 잃고 채용이 동결되며 보너스가 삭감됨에 따라, 이 우량 가계들의 소득 대비 부채 비율은 두 배로 뛰었습니다.
그들은 여전히 모기지를 지불할 수 있었지만, 이는 모든 임의 소비를 중단하고, 저축을 소진하며, 주택 유지 보수나 개조를 미룸으로써만 가능했습니다. 그들은 모기지에 대해 기술적으로는 연체되지 않았지만 위기로부터 단 한 번의 충격만을 남겨두고 있었고, AI 기능의 발전 궤적은 그 충격이 오고 있음을 시사했습니다. 이후 전국 평균은 여전히 과거 정상 범위 내에 있었음에도 불구하고 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴에서 연체율이 급증하기 시작했습니다.
우리는 지금 가장 심각한 단계에 있습니다. 한계 구매자가 재정적으로 건강할 때는 주택 가격 하락을 관리할 수 있습니다. 하지만 지금은 그 한계 구매자가 동일한 소득 삭감을 겪고 있습니다.
우려가 커지고 있지만 아직 전면적인 모기지 위기에 처한 것은 아닙니다. 연체율이 상승했지만 2008년 수준에는 훨씬 못 미칩니다. 진짜 위협은 그 악화 궤적입니다.
이제 지능 대체 나선은 실물 경제 쇠퇴에 박차를 가하는 두 가지 재정적 가속제를 갖게 되었습니다.
노동력 대체, 모기지 우려, 비상장 시장의 혼란. 이들은 서로를 강화합니다. 그리고 전통적인 정책 도구(금리 인하, 양적 완화)는 금융 엔진은 자극할 수 있지만 실물 경제 엔진은 다룰 수 없습니다. 실물 경제 엔진은 타이트한 금융 조건에 의해 구동되는 것이 아니라, AI가 인간 지능의 희소성과 가치를 떨어뜨리는 것에 의해 구동되기 때문입니다. 연준이 금리를 0으로 낮추고 시장에 있는 모든 모기지 담보부 증권(MBS)과 디폴트된 소프트웨어 부채를 사들인다 해도...
Claude 에이전트가 한 달에 200달러로 18만 달러짜리 프로덕트 매니저의 일을 할 수 있다는 사실은 변하지 않을 것입니다.
이러한 두려움이 현실화된다면, 올해 하반기에 모기지 시장은 붕괴할 것입니다. 그 시나리오에서 주식의 현재 하락 폭은 결국 글로벌 금융 위기(고점 대비 57% 하락)에 맞먹게 될 것으로 예상합니다. 이렇게 되면 S&P 500은 2022년 11월 ChatGPT 등장 이전 달 이후 보지 못한 수준인 3500선까지 떨어지게 될 것입니다.
명백한 사실은 13조 달러 규모의 주거용 모기지를 뒷받침하는 소득의 가정이 구조적으로 손상되었다는 것입니다. 불분명한 것은 모기지 시장이 이 상황을 완전히 반영하기 전에 정부 정책이 개입할 수 있는지 여부입니다. 우리는 희망을 가지고 있지만, 비관적인 이유들을 부인할 수는 없습니다.
시간과의 싸움
첫 번째 부정적인 피드백 루프는 실물 경제에 있었습니다. AI 성능이 향상되고, 인건비가 줄고, 지출이 약화되고, 마진이 타이트해지며, 기업은 더 많은 AI를 구매하고, 성능은 다시 향상됩니다. 그런 다음 이는 금융 문제로 번졌습니다. 소득 감소가 모기지를 강타하고, 은행 손실로 신용이 위축되며, 자산 효과(wealth effect)에 금이 가고, 피드백 루프의 속도가 빨라졌습니다. 그리고 이 두 가지 모두 혼란에 빠진 정부의 불충분한 정책 대응으로 인해 악화되었습니다.
이 시스템은 이런 위기에 대비해 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 수익 기반은 본질적으로 인간의 노동 시간에 대한 세금입니다. 사람들이 일하고, 기업이 급여를 지불하고, 정부가 그중 일부를 세금으로 거둬들입니다. 개인 소득세와 급여세는 정상적인 해의 조세 수입의 중추입니다.
올해 1분기까지 연방 세수는 의회예산국(CBO) 기준선 예측치보다 12% 밑돌았습니다. 이전 임금 수준으로 고용된 사람이 줄어들었기 때문에 급여세 수입이 줄어들고 있습니다. 벌어들이는 소득 자체가 구조적으로 낮아졌기 때문에 소득세 수입이 떨어지고 있습니다. 생산성은 치솟고 있지만 그 이익은 노동이 아니라 자본과 컴퓨팅 자원으로 흘러가고 있습니다.
GDP 대비 노동 소득 분배율은 1974년 64%에서 2024년 56%로 감소했습니다. 이는 세계화, 자동화, 근로자 교섭력의 꾸준한 침식으로 주도된 40년간의 지속적인 하락이었습니다. AI의 기하급수적 발전이 시작된 지 4년 만에 그 수치는 46%로 떨어졌습니다. 기록상 가장 가파른 하락입니다.
생산량은 여전히 존재합니다. 하지만 더 이상 가계를 거쳐 기업으로 돌아가지 않으며, 이는 더 이상 국세청(IRS)을 거치지도 않는다는 것을 의미합니다. 경제의 순환 흐름이 끊어지고 있으며, 사람들은 정부가 개입하여 이를 고칠 것을 기대합니다.
모든 경기 침체기와 마찬가지로 세수가 줄어드는 시점에 정부 지출은 늘어납니다. 이번의 차이점은 지출 압력이 순환적이지 않다는 것입니다. 자동 안정화 장치는 구조적 대체가 아닌 일시적인 실직을 위해 만들어졌습니다. 시스템은 근로자가 고용 시장으로 다시 흡수될 것이라고 가정한 혜택을 지불하고 있습니다. 그러나 많은 사람들은 이전 임금과 비슷한 수준으로 돌아가지 못할 것입니다. 코로나 기간 동안 정부는 15%의 재정 적자를 기꺼이 수용했지만, 이는 일시적인 것으로 이해되었습니다. 오늘날 정부 지원이 필요한 사람들은 잠시 후 회복될 전염병에 타격을 입은 것이 아닙니다. 그들은 끝없이 발전하는 기술에 의해 대체되었습니다.
정부는 가계로부터 거둬들이는 세금이 줄어드는 바로 그 순간에 가계에 더 많은 돈을 지원해야 합니다.
미국은 채무 불이행(디폴트)에 빠지지는 않을 것입니다. 미국은 지출하는 통화, 즉 차입자에게 갚는 데 사용하는 달러를 스스로 찍어냅니다. 하지만 이 스트레스는 다른 곳에서 터져나왔습니다. 지방채(Municipal bonds)는 연초 대비 성과에서 우려스러운 격차를 보이고 있습니다. 소득세가 없는 주들은 괜찮았지만, 소득세에 크게 의존하는 주(대부분 민주당 우세 지역)가 발행한 일반 보증 채권은 디폴트 위험을 가격에 반영하기 시작했습니다. 정치인들은 이를 재빨리 알아챘고, 누가 구제 금융을 받을 것인지에 대한 논쟁은 당파적 노선으로 갈라졌습니다.
행정부는 다행히도 위기의 구조적 본질을 일찍 인식했고, 이른바 "전환 경제법(Transition Economy Act)"을 위한 초당적인 제안을 논의하기 시작했습니다. 이는 적자 재정 지출과 AI 추론 컴퓨팅에 새롭게 부과하는 세금의 조합으로 자금을 조달하여, 실직한 근로자에게 직접 현금을 지급하는 프레임워크입니다.
테이블에 오른 가장 급진적인 제안은 한 걸음 더 나아갑니다. "공유 AI 번영법(Shared AI Prosperity Act)"은 가계 지원금의 재원을 마련하기 위해, 국부펀드와 AI 생성 출력물 로열티의 중간 형태로서 인공지능 인프라 자체의 수익에 대한 공적 청구권을 확립하려는 법안입니다. 민간 부문 로비스트들은 이것이 위험한 통제 사회로 가는 관문이라며 경고하는 메시지로 언론을 도배했습니다.
이 논의 이면의 정치는 뻔하게 예측 가능한 방향으로 흘렀고, 정치적 쇼와 벼랑 끝 전술에 의해 더욱 악화되었습니다. 우파는 현금 지급 및 부의 재분배를 마르크스주의라 부르며, 컴퓨팅에 과세하는 것은 중국에게 AI 주도권을 넘겨주는 꼴이라고 경고합니다. 좌파는 거대 기술 기업들의 로비로 작성된 세금안은 이름만 바꾼 규제 포획이 될 것이라고 맞섭니다. 재정 매파는 지속 불가능한 적자를 지적하고, 비둘기파는 글로벌 금융 위기 이후 강요되었던 섣부른 긴축 정책의 부작용을 교훈으로 삼으라 반박합니다. 올해 대통령 선거를 앞두고 이러한 분열은 더욱 커지고 있습니다.
정치인들이 말다툼을 하는 동안, 사회 구조는 입법 절차가 진행되는 속도보다 더 빠르게 무너지고 있습니다.
'실리콘 밸리 점령(Occupy Silicon Valley)' 운동은 이러한 광범위한 불만을 상징합니다. 지난달, 시위대들은 앤스로픽(Anthropic)과 OpenAI의 샌프란시스코 사무실 입구를 3주 연속으로 봉쇄했습니다. 시위대의 수는 늘어나고 있으며, 시위는 그것을 촉발한 실업률 지표보다 더 많은 언론 보도를 끌어냈습니다.
대중이 글로벌 금융위기 직후의 월가 은행가들보다 누구를 더 미워할 수 있을지 상상하기 어렵지만, 현재 AI 연구소들이 그 자리를 꿰차고 있습니다. 대중의 관점에서 보면 그럴 만한 이유가 있습니다. 랩의 창업자들과 초기 투자자들은 미국의 도금 시대(Gilded Age)조차 초라해 보일 속도로 막대한 부를 축적했습니다. AI 생산성 붐으로 인한 이익이 컴퓨팅 자원 소유자와 랩의 주주들에게 집중됨에 따라 미국의 부의 불평등은 전례 없는 수준으로 확대되었습니다.
모든 진영에는 각자의 악당이 있지만, 진짜 악당은 시간입니다.
AI 역량은 제도가 적응할 수 있는 속도보다 빠르게 진화하고 있습니다. 정책의 대응은 현실이 아닌 이념의 속도로 움직이고 있습니다. 정부가 이 문제가 무엇인지 조속히 합의하지 못한다면, 피드백 루프가 그들을 대신해 비극적인 다음 챕터를 쓰게 될 것입니다.
지능 프리미엄의 붕괴 (The Intelligence Premium Unwind)
현대 경제사 전체를 통틀어 인간의 지능은 항상 '희소한' 자원이었습니다. 자본은 풍부했습니다(또는 적어도 복제 가능했습니다). 천연자원은 유한했지만 대체 가능했습니다. 기술은 인간이 적응할 수 있을 만큼 충분히 천천히 발전했습니다. 반면 분석하고, 결정하고, 창조하고, 설득하고, 조정하는 능력인 인간의 지능은 대규모로 복제될 수 없는 유일한 것이었습니다.
인간 지능의 내재적 프리미엄은 바로 그 희소성에서 비롯되었습니다. 노동 시장에서 모기지 시장, 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 인간 지능이 희소하다는 가정이 유지되는 세상을 위해 설계되었습니다.
우리는 지금 그 프리미엄의 해체(unwind)를 경험하고 있습니다. 기계 지능은 이제 점점 더 광범위한 작업 영역에서 인간 지능의 유능하고 빠르게 향상되는 대체재가 되었습니다. 희소한 인간의 지능을 전제로 수십 년 동안 최적화되었던 금융 시스템이 가격을 재조정(repricing)하고 있습니다. 그 가격 재조정 과정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 완료되려면 멀었습니다.
그러나 가격 재조정이 곧 붕괴를 의미하는 것은 아닙니다.
경제는 새로운 균형을 찾을 수 있습니다. 그곳에 도달하는 것은 오직 인간만이 할 수 있는 몇 안 되는 남은 과제 중 하나입니다. 우리는 그것을 올바르게 해내야 합니다.
경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 더 적은 일자리를 창출한 것은 역사상 처음 있는 일입니다. 희소했던 핵심 자원이 무한정 풍부해진 세계를 위해 설계된 경제 모델은 없기 때문에, 과거의 어떤 프레임워크도 지금의 상황에 맞지 않습니다. 그래서 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 합니다. 우리가 제때 그것을 구축할 수 있을 것인지가 유일하게 중요한 질문입니다.
하지만 당신은 2028년 6월에 이 글을 읽고 있는 것이 아닙니다. 당신은 2026년 2월에 이 글을 읽고 있습니다.
S&P는 사상 최고치 근처에 있습니다. 부정적인 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 이 시나리오 중 일부가 실제로 일어나지 않을 것이라고 확신합니다. 동시에 기계 지능이 계속해서 가속화될 것이라는 점도 확신합니다. 인간 지능에 부여되었던 프리미엄은 점점 좁아질 것입니다.
투자자로서 우리에게는, 다가올 10년을 버티지 못할 오래된 가정들 위에 내 포트폴리오의 얼마나 많은 부분이 얹혀 있는지 재평가할 시간이 아직 남아있습니다. 그리고 사회로서 우리에게는 여전히 선제적으로 대응할 시간이 있습니다.
탄광 속의 카나리아는 아직 살아있습니다.