수천억 달러에 달하는 투자와 거의 끊임없는 과대광고에도 불구하고 인공 지능은 기술 부문 이외의 미국 기업에 측정 가능한 재정적 보상을 제공하지 못했습니다. 이는 Apollo Global Management의 파트너이자 수석 경제학자인 Torsten Slok이 회사의 Daily Spark 시리즈에서 10월 24일 발표한 메모의 핵심 주장입니다.
Slok은 "인공 지능에 대한 막대한 투자와 널리 퍼진 과대 광고에도 불구하고 이 기술은 기술 이외의 미국 기업에 재정적 보상을 전혀 제공하지 못했습니다"라고 썼습니다. 이 메모는 온라인에서 빠르게 큰 관심을 끌었으며, 게시된 지 몇 시간 만에 Hacker News에서 가장 많이 논의된 링크 중 하나가 되었습니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 AI 뉴스를 참조하세요.
데이터가 보여주는 것
Slok의 주장은 Bloomberg, Macrobond 및 Federal Reserve 데이터로 작성된 세 가지 차트에 기초합니다.
1. 근로자 1인당 수익은 Mag 7(Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla)에서 상승하고 있지만 S&P 500의 다른 493개 기업에서는 변동이 없습니다.
2. 이익 마진은 같은 이야기를 합니다. 기술 대기업의 경우 확장되고 S&P 493의 경우에는 동일합니다.
3. 생산성 증가에는 AI 향상의 조짐이 보이지 않습니다. Slok은 샌프란시스코 연방준비은행이 관리하는 활용도 조정 총요소생산성(Total Factor Productivity) 시리즈를 인용합니다. 이 시리즈는 생성적 AI 채택이 가속화된 이후 아무런 변화도 보이지 않습니다.
S&P 493은 병원, 제조업체, 소매업체, 은행, 물류 회사 등 미국 경제의 대부분이 실제로 살고 있는 곳이기 때문에 패턴이 중요합니다. Slok은 AI가 이미 비즈니스를 변화시키는 범용 기술이었다면 비기술 경제 전체에서 그 변화가 가시화되어야 한다고 주장합니다. 지금까지는 그렇지 않습니다.
이러한 차이는 또한 이 투자 주기의 어색한 사실을 설명하는 데 도움이 됩니다. AI로 인한 막대한 수익은 거의 전적으로 소수의 하이퍼스케일러와 칩 제조업체에 발생한 반면, 대다수의 상장 기업은 그에 상응하는 수익이나 마진 이득을 보이지 않고 증가하는 기술 예산을 흡수했습니다. Slok의 프레이밍에서 이는 이 주기에 고유한 일시적인 지연이 아닙니다. 이는 판매자에게만 혜택이 국한되는 기술의 가시적 특징입니다.
토큰 지출이 비용 센터가 됨
아마도 이 노트에서 가장 눈에 띄는 주장은 주류 기업이 예산에서 AI를 재배치하는 방식일 것입니다. Slok은 모델 사용을 성장의 원천으로 취급하는 대신 "미국의 주류 기업은 뒤로 물러나고 토큰 지출을 성장의 원천이 아니라 마진에 영향을 미치는 비용 센터로 보기 시작했습니다"라고 썼습니다.
그는 AI 토큰 소비가 계속 증가하는 벤처 지원 스타트업 생태계와 뚜렷한 대조를 이룬다. 그가 말한 차이점은 필요성입니다. 벤처 지원을 받는 회사는 최신 모델을 기반으로 제품을 만드는 반면, 기존 회사는 "최신 모델이 필요하지 않으며 이에 대한 비용을 지불할 의사도 없습니다."
Slok은 Ramp AI Index의 AI 지출 데이터를 인용하면서 "작용적 AI와 토큰 지출이 경제의 작은 부분에 국한되는 한 AI의 거시경제적 영향은 매우 제한적일 것"이라고 썼습니다.
'지능은 대부분 판단이다'
이 메모에서 가장 많이 인용된 구절은 모델 가격이 하락하더라도 저렴한 정보가 더 큰 마진으로 전환되지 않는 이유를 설명합니다.
Slok은 "AI는 훌륭한 계산기일 수 있지만 비즈니스에서는 지능이 대부분 판단입니다."라고 썼습니다. "판단은 상황에 따라 달라지며, 어떤 인간이나 어떤 모델을 묻는지에 따라 대답도 달라집니다."
그는 더 나아가 AI에는 상업적 신뢰가 구축되는 사회적 능력이 부족하다고 주장합니다. "AI는 책임, 신뢰, 문화, 기록되지 않은 규칙, 윤리적 상충관계 또는 공정성을 이해하지 못합니다. 이 모든 것이 평판 위험을 형성하고 궁극적으로 수익 성장과 이익 마진을 주도합니다."
Slok의 결론은 무뚝뚝합니다. "AI 스토리는 Mag 7이 아닌 S&P 493에서 결정될 것이며 지금까지 기술 부문 외부에서 매출 성장이나 마진이 개선되고 있다는 증거는 없습니다."
중요한 주의사항
판결을 최종 판결이 아닌 예비 판결로 취급하는 데에는 이유가 있습니다. 생산성 통계는 역사적으로 기술 확산보다 수년 뒤쳐져 왔습니다. 전기화와 컴퓨터는 비슷한 패턴을 따랐으며 측정된 이득은 자본이 배치된 지 오랜 후에 도달했습니다. 균일한 마진은 AI와 무관한 경쟁 역학을 반영할 수도 있으며, 직원당 수익 지표는 수많은 비기술적 요소를 혼합합니다.
출처도 주목할 가치가 있습니다. Apollo는 세계 최대의 대체 자산 관리자 중 하나이며 Slok은 AI 인프라 지출이 닷컴 버블을 반영하는지에 대한 논쟁에서 솔직한 목소리를 냈습니다. 그의 회사의 관점은 레버리지 차입 펀드 데이터 센터를 관찰하는 신용 투자자의 관점입니다. 이러한 관점은 분석을 무효화하지는 않지만 형성하는 관점입니다.
그럼에도 불구하고 이 메모는 AI 거래에 있어 민감한 순간에 도달했습니다. 공공 시장은 이 사이클의 이익 중 막대한 부분을 소수의 하이퍼스케일러에 집중시켰으며, 나머지 시장에 대한 투자 사례는 AI 도구가 AI 도구를 판매하는 회사 이상으로 이익을 증대시킨다는 증거에 점점 더 의존하고 있습니다. 호황이 확대되거나 정체되는지 여부에 가장 중요한 특정 질문에 대해 Slok의 답변은 10월 24일 현재 증거가 아직 도착하지 않았다는 것입니다.
출처: Apollo 글로벌 경영 - The Daily Spark---
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