AI, 거품인가 혁신인가?

전 세계적으로 AI 기술에 대한 투자가 폭발적으로 늘어나고 있다.

하지만, 이를 둘러싼 ‘AI 거품론(Bubble Theory)’과 ‘생산성 역설(Productivity Paradox)’에 대한 논란이 전문가들 사이에서 격화되고 있다.

천문학적인 자금이 몰리는 AI 산업이 과연 인류의 생산성을 획기적으로 개선하고 있는걸까?

아니면 AI 산업은 또 다른 닷컴 버블의 전철을 밟고 있는지에 대한 양극단의 시각이 충돌하는 상황이다.

MIT나 뉴욕대 등 주요 경제학자들을 중심으로 한 거품론자들은 현재 AI 산업이 ‘기대 대비 낮은 실질 수익성’이라는 구조적 문제에 직면해 있다고 지적한다.

그들이 내세우는 핵심 근거는 AI 모델을 훈련하고 유지하는 데 필요한 GPU, 데이터센터, 전력 비용이 상상을 초월할 정도로 막대하다는 점이다.

따라서 대부분의 AI 기업이 매출 증가에도 불구하고 대규모 영업손실을 기록하고 있다고 지적한다.

또한, 노벨상 수상자인 로버트 솔로우(Robert Solow)는 과거 컴퓨터 시대 ‘생산성 역설’을 제기했다.

투자자문사 대표는 “오픈AI 등 인공지능 서비스 업체는 아직 수익을 창출하지 못하고 있다”며 “인공지능 업체에 대한 투자가 줄어들거나 엔비디아의 수익 증가 속도가 감소하면 거품은 공포로 변할것이다”고 경고했다.

거품론자들은 이처럼, AI 기술의 도입이 아직 거시적인 국가 생산성 통계(GDP, TFP)에 뚜렷한 개선 효과를 나타내지 못하고 있다고 말한다.

현재 많은 AI 관련 기업의 주가가 미래의 불확실한 이익을 과도하게 선반영하고 있으며, 이는 닷컴 버블 시기와 유사한 과열 신호로 해석될 수 있다는 경고도 뒤따른다.

더불어, AI가 고용 시장에 미치는 부정적인 영향도 큰 우려를 낳는다.

비관론자들은 AI가 단순 사무직뿐만 아니라 법률 보조, 소프트웨어 개발 초급 단계 등 중간 숙련 일자리를 광범위하게 대체하면서 대규모 실업과 소득 양극화를 심화시킬 것이라고 경고한다.

특히 기업들이 AI 도입 후 신규 채용 규모를 줄이는 방식으로 인력을 감축할 경우, 장기적인 청년 실업 문제가 심화될 수 있다는 지적이다.

반면, 얀 르쿤(Yann LeCun)이나 앤드루 응(Andrew Ng) 등 AI 분야의 석학들과 벤처 투자자들은 AI 기술의 근본적인 차별성과 잠재력을 강조한다.

AI 혁신론자들은 닷컴 버블 당시의 기업들이 아이디어만 가졌던 것과 달리, 현재 AI 기반 기업들은 클라우드 서비스 및 칩 판매를 통해 이미 수십억 달러의 실제 매출과 현금흐름을 창출하고 있다는 점을 강조한다.

하버드대의 제이슨 퍼먼(Jason Furman) 교수는 AI가 제공하는 무료 검색, 콘텐츠 제작 등 소비자 후생 가치가 GDP 통계에 포착되지 않고 있을 뿐, 실제 경제적 가치는 이미 막대하다고 주장한다.

또한, AI는 일자리를 파괴하는 것이 아니라 ‘AI 엔지니어’, ‘프롬프트 엔지니어’ 등 새로운 고임금 전문직을 창출한다고 주장한다.

혁신론자들은 AI가 인간 노동자를 보조(Augmentation)하여 창의적 업무에 집중할 수 있도록 돕는다는 긍정적인 전망도 제시한다.

AI를 둘러싼 논란의 핵심은 기술의 도입 속도와 기업의 구조적 개혁 속도 간의 불일치에서 비롯된다.

AI가 생산성 증대로 이어지기 위해서는 무엇이 중요할까?

단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, 업무 프로세스, 조직 구조, 인력 재교육 시스템까지 근본적으로 바꾸는 노력이 필요하다.

AI가 가져올 고용 충격에 대비하여 전 국민을 대상으로 한 평생 직업 훈련과 재교육에 대한 국가적 투자가 시급하다.

또한 기술 혁신으로 인한 이익이 소수의 빅테크에만 집중되지 않도록 하는 분배 구조 개혁이 필요하다.

AI가 약속하는 ‘제2의 기계 시대’가 진정한 혁명으로 이어질지, 혹은 거품으로 끝날지는 향후 몇 년간 이어질 투자와 정책 결정에 달려 있다.

AI가 부분적으로 생산성 향상을 실현할지라도 국민경제 전체적으로 성장에 기여할 수 없다면 지속가능할지는 의문시되며 경제시스템에 대해 재점검할 필요가 있을지 모른다.