출처: https://x.com/Citrini7/status/2025668400396349476?s=20
위 트윗의 링크에서 원문 보고서 볼 수 있음
23일(현지시간) 시장에서 화제가 된 시트리니 리서치(Citrini Research)의 보고서 ‘2028 글로벌 지능 위기(The 2028 Global Intelligence Crisis)’는 2028년 6월을 가정한 미래 회고 형식의 사고실험이다. 전날 발표된 보고서는 “이는 예측이 아니라 충분히 논의되지 않은 위험 시나리오를 모델링한 것”이라며 “AI가 경제를 점점 더 비정상적으로 만들 때 나타날 수 있는 왼쪽 꼬리위험을 점검하려는 목적”이라고 밝혔다.
보고서는 2028년 6월 실업률이 10.2%로 치솟고, S&P500지수가 2026년 10월 고점(약 8000선) 대비 38% 하락하는 상황을 상정했다. 생산성은 크게 개선되지만 임금과 고용이 동반 약화되면서 실물경제의 선순환이 끊긴다는 것이 핵심 가정이다.
/ 제미나이야 요약해줘
시트리니 리서치의 보고서는 AI 기술의 **'성공'**이 역설적으로 **'경제적 파멸'**을 불러오는 과정을 담고 있습니다. 핵심 내용을 5가지 포인트로 요약해 드립니다.
1. 유령 GDP (Ghost GDP)의 역설
AI 덕분에 기업의 생산성과 국가 전체의 GDP 수치는 폭발적으로 상승합니다. 하지만 이 부가가치가 인간의 임금(소득)으로 흐르지 않고, 오로지 AI 연산 비용(GPU 구매 등)과 기업 이익으로만 환류됩니다. 수치는 훌륭하지만 실제 인간들의 경제는 무너지는 현상을 말합니다.
2. 화이트칼라 지능 프리미엄의 종말
역사상 처음으로 '지능'이 희소 자원이 아닌 무한 공급 가능한 흔한 자원이 됩니다. 이로 인해 고액 연봉을 받던 화이트칼라 지식 노동자들의 가치가 급락하며 대량 해고와 임금 삭감이 발생하고, 이는 경제의 중추인 중산층의 소비 붕괴로 이어집니다.
3. 부정적 피드백 루프 (The Spiral)
이 위기에는 자연적인 제동 장치가 없습니다.
기업은 마진을 지키기 위해 사람을 자르고 AI를 도입합니다.
실직한 인간은 소비를 줄입니다.
매출이 줄어든 기업은 생존을 위해 더 많은 사람을 자르고 더 강력한 AI를 도입합니다.
이 과정이 반복되며 경제 시스템이 스스로를 갉아먹는 소용돌이에 빠집니다.
4. 금융 시스템의 연쇄 붕괴 (데이지 체인)
위기는 실물 경제를 넘어 금융권으로 전이됩니다.
SaaS의 몰락: 기업들이 AI로 소프트웨어를 직접 만들면서 기존 구독 모델(ServiceNow 등)이 무너집니다.
중개 수수료 제로: 비자, 마스터카드 같은 결제망과 부동산/보험 중개업이 AI 에이전트에 의해 대체되며 수익 기반이 사라집니다.
모기지 위기: 고신용 화이트칼라들이 대출을 못 갚게 되면서, 안전하다고 믿었던 13조 달러 규모의 모기지 시장에 균열이 생깁니다.
5. 전통적 정책의 무력화
과거의 불황은 금리를 낮추면 해결되었으나, 이번 위기는 '돈이 없어서'가 아니라 '인간 지능의 가치가 사라져서' 발생한 것입니다. 정부는 인간의 노동에 세금을 매겨왔는데, 노동 소득이 줄어드니 세수도 부족해집니다. 결국 'AI 연산세'나 '국부 펀드 배당' 같은 극단적인 재분배 정책만이 유일한 해결책으로 제시됩니다.
결론: 이 보고서는 2028년의 시점에서 **"우리는 생산의 문제를 해결했지만, 분배의 문제를 방치하여 시스템의 붕괴를 초래했다"**고 경고하고 있습니다.
시트리니 리서치(Citrini Research)와 알랍 샤(Alap Shah)가 2026년 2월 23일에 발표한 보고서 **‘2028 글로벌 인텔리전스 위기(The 2028 Global Intelligence Crisis)’** 전문 번역입니다.
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# 2028 글로벌 인텔리전스 위기
**미래에서 온 금융사(史)의 사고 실험**
**시트리니 & 알랍 샤 | 2026년 2월 23일**
### 머리말
만약 우리의 AI 낙관론이 계속 맞으면서도... 정작 그것이 하락장(Bearish)의 요인이 된다면 어떨까요?
다음에 이어지는 내용은 '예측'이 아니라 '시나리오'입니다. 하락장론자의 포르노나 AI 파멸론자의 공상 과학 소설이 아닙니다. 이 글의 유일한 의도는 상대적으로 덜 탐구된 시나리오를 모델링하는 것입니다. 우리 친구인 알랍 샤가 질문을 던졌고, 우리는 함께 그 답을 브레인스토밍했습니다. 이 부분은 저희가 썼고, 그가 쓴 다른 두 부분도 확인하실 수 있습니다.
이 글을 읽음으로써 AI가 경제를 점점 더 기묘하게 만드는 과정에서 발생할 수 있는 '왼쪽 꼬리 위험(Left tail risks, 발생 가능성은 낮으나 발생 시 충격이 큰 위험)'에 더 잘 대비할 수 있기를 바랍니다.
이것은 2028년 6월의 시점에서 글로벌 인텔리전스 위기의 진행과 그 여파를 상세히 기술한 **시트리니 리서치 거시 경제 메모(Macro Memo)**입니다.
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## 거시 경제 메모: 지능 과잉의 결과
**시트리니 리서치 | 2026년 2월 22일 ~ 2028년 6월 30일**
오늘 아침 발표된 실업률은 10.2%로, 예상치보다 0.3% 높게 나타났습니다. 시장은 이 수치에 2% 매도세로 반응하며, S&P 500 지수는 2026년 10월 고점 대비 누적 38% 하락했습니다.
트레이더들은 이제 무뎌졌습니다. 6개월 전이었다면 이런 수치는 서킷 브레이커를 발동시켰을 것입니다.
겨우 2년이 걸렸습니다. '통제 가능'하고 '특정 섹터에 국한된' 문제라고 했던 상황이, 우리 중 누구도 경험해보지 못한 경제로 변모하기까지 말입니다. 이번 분기 거시 메모는 위기 전 경제에 대한 사후 분석이자 그 과정을 재구성하려는 시도입니다.
유포리아(낙관론적 도취)는 명백했습니다. 2026년 10월까지 S&P 500은 8,000포인트를 넘보았고, 나스닥은 3만 선을 돌파했습니다. 인간의 무용화로 인한 해고의 첫 물결은 2026년 초에 시작되었으며, 해고는 원래의 목적대로 작동했습니다. 마진은 확대되었고, 수익은 예상을 상회했으며, 주가는 반등했습니다. 기록적인 기업 이익은 다시 AI 연산 장치(Compute)로 흘러 들어갔습니다.
헤드라인 수치들은 여전히 훌륭했습니다. 명목 GDP 성장률은 연율 기준 한 자릿수 중후반을 반복해서 기록했습니다. 생산성은 폭발적이었습니다. 잠도 자지 않고, 병가도 내지 않으며, 건강보험도 필요 없는 AI 에이전트 덕분에 시간당 실질 산출량은 1950년대 이후 보지 못한 속도로 상승했습니다.
인건비가 사라지면서 연산 자원을 소유한 이들의 부는 폭발했습니다. 반면, 실질 임금 성장률은 무너졌습니다. 정부가 기록적인 생산성을 반복해서 자랑했음에도 불구하고, 화이트칼라 노동자들은 기계에 일자리를 잃고 저임금 직종으로 내몰렸습니다.
소비 경제에 균열이 나타나기 시작했을 때, 경제 전문가들은 **'유령 GDP(Ghost GDP)'**라는 용어를 대중화했습니다. 이는 국가 통계에는 산출량으로 잡히지만 실제 실물 경제에서는 순환되지 않는 생산을 의미합니다.
모든 면에서 AI는 기대를 뛰어넘었으며, 시장은 곧 AI였습니다. 유일한 문제는... 경제는 그렇지 않았다는 것입니다.
노스다코타의 GPU 클러스터 하나가 맨해튼 미드타운의 화이트칼라 1만 명이 내던 산출물을 대체하는 것이, 경제적 치유책이라기보다 경제적 팬데믹에 가깝다는 사실은 진작에 분명했어야 했습니다. 화폐의 유통속도는 멈췄습니다. 당시 GDP의 70%를 차지하던 인간 중심의 소비 경제는 시들어갔습니다. 기계가 재량적 소비재에 돈을 얼마나 쓰는지 물어만 봤어도 우리는 더 일찍 깨달았을 것입니다. (힌트: 0원입니다.)
AI 능력이 향상되고, 기업은 인력이 덜 필요해지고, 화이트칼라 해고는 늘어나고, 실직한 노동자는 지출을 줄이고, 마진 압박을 느낀 기업은 AI에 더 투자하고, 다시 AI 능력이 향상되고...
그것은 자연적인 제동 장치가 없는 **부정적 피드백 루프**였습니다. 바로 '인간 지능 대체 스파이럴'입니다. 화이트칼라 노동자들은 수익 창출 능력(그리고 합리적으로는 그들의 소비)이 구조적으로 손상되는 것을 목격했습니다. 그들의 소득은 13조 달러 규모의 모기지 시장의 기반이었습니다. 이제 대출 심사역들은 우량(Prime) 모기지가 여전히 안전한 자산인지 재평가해야 하는 상황에 직면했습니다.
실질적인 채무 불이행 주기가 없었던 지난 17년 동안, 사모 펀드(PE)가 뒷받침하는 소프트웨어 거래들은 연간 반복 매출(ARR)이 영원할 것이라는 가정하에 비대해져 있었습니다. 2027년 중반 AI 파괴로 인한 첫 번째 디폴트 물결은 그 가정을 뒤흔들었습니다.
이 파괴가 소프트웨어에만 국한되었다면 관리 가능했을지 모릅니다. 그러나 그렇지 않았습니다. 2027년 말까지 중개(Intermediation)에 기반을 둔 모든 비즈니스 모델이 위협받았습니다. 인간을 위한 마찰(Friction)을 수익화하던 수많은 기업들이 무너졌습니다.
시스템은 알고 보니 화이트칼라 생산성 성장에 대한 상관관계가 높은 베팅들이 줄줄이 이어진 '데이지 체인(Daisy chain)'이었습니다. 2027년 11월의 폭락은 이미 작동 중이던 모든 부정적 피드백 루프를 가속화했을 뿐입니다.
우리는 거의 1년 동안 "나쁜 소식이 (부양책을 끌어내어) 좋은 소식이 되는" 순간을 기다려 왔습니다. 정부는 제안들을 검토하기 시작했지만, 어떤 종류의 구조든 해낼 수 있다는 정부에 대한 대중의 신뢰는 줄어들었습니다. 정책 대응은 항상 경제적 현실보다 늦었지만, 이제 종합적인 계획의 부재는 디플레이션 소용돌이를 가속화할 위협이 되고 있습니다.
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### 시작된 과정
2025년 말, 에이전트형 코딩 도구의 능력이 비약적으로 도약했습니다.
클로드 코드(Claude Code)나 코덱스(Codex)를 사용하는 유능한 개발자라면 이제 몇 주 만에 중소 규모 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있게 되었습니다. 완벽하거나 모든 특수한 사례를 처리하지는 못했지만, 연간 50만 달러의 갱신 비용을 검토하던 CIO가 "이걸 그냥 직접 만들면 어떨까?"라는 질문을 던지기에 충분했습니다.
회계 연도는 대개 달력 연도와 일치하므로, 2026년 기업 지출은 '에이전트형 AI'가 여전히 유행어였던 2025년 4분기에 이미 설정되어 있었습니다. 연중 검토 시점은 조달 팀이 이 시스템들이 실제로 무엇을 할 수 있는지 가시성을 가지고 결정을 내리는 첫 번째 기회였습니다. 일부 팀은 사내 팀이 단 몇 주 만에 수십만 달러짜리 SaaS 계약을 대체하는 프로토타입을 만들어내는 것을 지켜보았습니다.
그해 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 조달 매니저와 대화했습니다. 그는 예산 협상 중 하나에 대해 말해주었습니다. 영업 사원은 작년과 똑같은 시나리오를 예상했습니다. 연간 5% 가격 인상, 그리고 "우리 팀은 당신들에게 의존하고 있다"는 표준 문구였습니다. 조달 매니저는 그에게 오픈AI와 대화 중이며, 그들의 '전진 배치 엔지니어'들이 AI 도구를 사용해 벤더 자체를 완전히 교체하도록 할 것이라고 말했습니다. 결국 그들은 30% 할인된 가격으로 갱신했습니다. 그는 그것이 좋은 결과였다고 말했습니다. Monday.com, Zapier, Asana 같은 'SaaS의 긴 꼬리(Long-tail)' 기업들은 상황이 훨씬 더 좋지 않았습니다.
투자자들은 이러한 긴 꼬리 기업들이 큰 타격을 입을 것이라고 예상하고 있었습니다. 하지만 기록 시스템(Systems of Record)만큼은 파괴로부터 안전할 것이라 믿었습니다.
그러나 2026년 3분기 서비스나우(ServiceNow)의 실적 발표가 있고 나서야 재귀성(Reflexivity)의 메커니즘이 명확해졌습니다.
> **ServiceNow 신규 연간 계약 가치(ACV) 성장률 23%에서 14%로 둔화; 인력 15% 감축 및 ‘구조적 효율성 프로그램’ 발표; 주가 18% 급락** | 블룸버그, 2026년 10월
SaaS가 "죽은" 것은 아니었습니다. 사내 구축 모델을 운영하고 지원하는 데에도 여전히 비용 대비 편익 분석이 필요했습니다. 하지만 사내 구축이라는 '옵션'이 생겼고, 그것이 가격 협상에 반영되었습니다. 더 중요한 것은 경쟁 구도가 바뀌었다는 점입니다. AI 덕분에 새로운 기능을 개발하고 출시하기가 쉬워지면서 차별화가 무너졌습니다. 기존 기업들은 가격 인하 경쟁, 즉 서로 간의 싸움뿐만 아니라 유산된 비용 구조가 없어 공격적으로 점유율을 뺏어오는 신생 도전자들과의 '진흙탕 싸움'에 뛰어들었습니다.
이 시스템들의 상호 연결된 특성도 이 실적 발표 전까지는 충분히 평가받지 못했습니다. 서비스나우는 '좌석(Seat)' 수대로 돈을 받습니다. 포춘 500대 고객사가 인력을 15% 감축하면, 그들은 라이선스의 15%를 취소합니다. 고객사의 마진을 높여주던 AI 기반의 인원 감축이, 역설적으로 서비스나우 자신의 매출 기반을 기계적으로 파괴하고 있었던 것입니다.
워크플로 자동화를 팔던 회사가 더 나은 워크플로 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 천천히 죽기를 기다려야 했을까요? AI에 의해 가장 위협받는 기업들이 AI를 가장 공격적으로 도입하는 주체가 되었습니다.
사후에 보면 당연해 보이지만, 당시에는 전혀 그렇지 않았습니다. 과거의 파괴 모델은 기존 기업들이 신기술에 저항하다가 기민한 신규 진입자에게 점유율을 뺏기고 천천히 죽는다는 것이었습니다. 코닥, 블록버스터, 블랙베리가 그랬습니다. 하지만 2026년에 일어난 일은 달랐습니다. 기존 기업들은 저항하지 않았습니다. 저항할 여유조차 없었기 때문입니다.
주가가 40~60% 폭락하고 이사회가 답변을 요구하자, 위기에 처한 기업들은 할 수 있는 유일한 일을 했습니다. 인력을 감축하고, 절감액을 AI 도구에 재배치하고, 그 도구를 사용해 더 낮은 비용으로 산출량을 유지하는 것이었습니다.
개별 기업의 대응은 합리적이었습니다. 그러나 집단적 결과는 재앙적이었습니다. 인건비에서 아낀 모든 달러는 다음 단계의 일자리 감축을 가능케 하는 AI 능력으로 흘러 들어갔습니다.
소프트웨어는 서막에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS 멀티플이 바닥을 쳤는지를 논쟁하는 동안 놓친 것은, 재귀적 루프가 이미 소프트웨어 섹터를 넘어섰다는 사실이었습니다. 서비스나우의 인력 감축을 정당화한 논리는 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 기업에 적용되었습니다.
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### 마찰이 제로가 되었을 때
2027년 초까지 LLM 사용은 기본값이 되었습니다. '클라우드 컴퓨팅'이 뭔지 모르는 사람도 스트리밍 서비스를 이용하듯, 사람들은 AI 에이전트가 무엇인지도 모른 채 그것을 사용했습니다. 그저 자동 완성이나 맞춤법 검사기처럼 휴대폰이 당연히 해주는 기능으로 생각했습니다.
알리바바의 큐원(Qwen)이 내놓은 오픈 소스 에이전트 쇼퍼는 AI가 소비자의 결정을 내리는 기폭제가 되었습니다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 비서들이 에이전트 커머스 기능을 통합했습니다. 경량화된 모델 덕분에 이 에이전트들은 클라우드뿐만 아니라 휴대폰과 노트북에서도 실행될 수 있었고, 추론 비용을 획기적으로 낮췄습니다.
투자자들이 더 불안해했어야 할 부분은 이 에이전트들이 명령을 기다리지 않는다는 것이었습니다. 그것들은 사용자 취향에 맞춰 배경에서 계속 실행되었습니다. 상거래는 이제 인간의 이산적인 결정 시리즈가 아니라, 모든 연결된 소비자를 대신해 24시간 연중무휴로 실행되는 '연속적인 최적화 과정'이 되었습니다. 2027년 3월까지 미국의 평균 개인은 하루에 40만 토큰을 소비하고 있었습니다. 2026년 말 대비 10배 증가한 수치입니다.
사슬의 다음 고리가 끊어지기 시작했습니다. 바로 **중개(Intermediation)**입니다.
지난 50년 동안 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 임대 수익(Rent-extraction) 계층을 구축했습니다. 일이 진행되는 데 시간이 걸리고, 인내심은 바닥나며, 브랜드 인지도가 정밀한 조사를 대체하고, 대부분의 사람은 몇 번 더 클릭하는 번거로움을 피하려고 나쁜 가격을 수용합니다. 수조 달러의 기업 가치가 이러한 '제약 조건'이 지속되는 것에 의존하고 있었습니다.
시작은 간단했습니다. 에이전트는 마찰을 제거했습니다.
몇 달간 사용하지 않아도 자동으로 갱신되는 구독과 멤버십, 체험 기간이 지나면 몰래 두 배로 뛰는 초기 가격들. 에이전트들은 이런 것들을 사용자를 인질로 잡은 상황으로 간주하고 협상을 시작했습니다. 전체 구독 경제의 기반이 되는 지표인 '고객 생애 가치(LTV)'가 뚜렷하게 하락했습니다.
소비자 에이전트는 거의 모든 소비 거래 방식을 바꾸기 시작했습니다.
인간은 단백질 바 한 박스를 사기 위해 5개 플랫폼의 가격을 비교할 시간이 없습니다. 하지만 기계는 있습니다.
여행 예약 플랫폼들이 첫 번째 희생양이 되었습니다. 가장 단순했기 때문입니다. 2026년 4분기까지 에이전트들은 어떤 플랫폼보다 빠르고 저렴하게 전체 일정(항공, 호텔, 지상 교통, 마일리지 최적화, 예산 제약, 환불 처리 등)을 짤 수 있게 되었습니다.
보험 갱신 모델도 개편되었습니다. 매년 보험 보장 내용을 다시 비교해 쇼핑해주는 에이전트들은 보험사들이 가입자의 관성 덕분에 벌어들이던 보험료의 15~20%를 해체했습니다.
재무 상담, 세무 대리, 루틴한 법률 업무. 서비스 제공자의 가치 제안이 결국 "당신이 지루해하는 복잡한 과정을 내가 탐색해주겠다"는 것이었던 모든 카테고리가 붕괴되었습니다. 에이전트는 아무것도 지루해하지 않기 때문입니다.
인간관계의 가치 덕분에 안전할 줄 알았던 분야조차 취약함이 드러났습니다. 부동산 시장에서 구매자들은 정보의 비대칭성 때문에 수십 년간 5~6%의 수수료를 감수해왔습니다. 하지만 MLS(매물 공유 시스템) 데이터와 수십 년간의 거래 데이터로 무장한 AI 에이전트가 그 지식 기반을 즉각 복제하자 상황은 달라졌습니다. 2027년 3월의 한 매도 측 보고서는 이를 "에이전트 대 에이전트의 폭력"이라고 불렀습니다. 주요 도시의 매수 측 수수료는 2.5~3%에서 1% 미만으로 압축되었고, 매수 측에 인간 중개인이 없는 거래가 점점 늘어났습니다.
우리는 '인간관계의 가치'를 과대평가했습니다. 알고 보니 사람들이 관계라고 불렀던 것 중 상당수는 단지 '친절한 얼굴을 한 마찰'에 불과했습니다.
이것은 중개 계층 파괴의 시작일 뿐이었습니다. 성공한 기업들은 인간의 심리와 행동 특성을 이용하기 위해 수십억 달러를 써왔지만, 기계에게는 그것이 통하지 않았습니다.
가격과 적합성을 최적화하는 기계는 당신이 즐겨 쓰는 앱이나 지난 4년 동안 습관적으로 열어본 웹사이트에 관심이 없으며, 잘 디자인된 결제 경험에 매력을 느끼지도 않습니다. 기계는 피곤함을 느껴서 가장 쉬운 옵션을 선택하거나 "그냥 늘 여기서 주문하던 대로 하자"고 결심하지도 않습니다.
이는 특정 종류의 해자, 즉 **'습관적 중개'**를 파괴했습니다.
도어대시(DoorDash)가 그 전형이었습니다.
코딩 에이전트는 배달 앱 출시 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자는 몇 주 만에 작동 가능한 경쟁 앱을 배포할 수 있었고, 수십 명이 그렇게 했습니다. 그들은 배달 수수료의 90~95%를 기사에게 전달하며 우버이츠와 도어대시의 기사들을 유혹했습니다. 긱 워커들은 멀티 앱 대시보드를 통해 수십 개 플랫폼에서 들어오는 일감을 한눈에 파악하며 기존 업체들이 의존하던 락인(Lock-in) 효과를 제거했습니다. 시장은 하룻밤 사이에 파편화되었고 마진은 제로에 가까워졌습니다.
에이전트들은 파괴의 양면을 모두 가속화했습니다. 경쟁자들을 만들고, 그들을 직접 사용했습니다. 도어대시의 해자는 말 그대로 "당신은 배가 고프고, 게으르고, 이 앱이 홈 화면에 있다"는 것이었습니다. 하지만 에이전트에게는 홈 화면이 없습니다. 도어대시, 우버이츠, 식당 웹사이트, 그리고 수십 개의 새로운 대안들을 확인해 매번 가장 싼 수수료와 가장 빠른 배달을 찾아낼 뿐입니다.
기계에게 습관적인 앱 충성도란 존재하지 않았습니다.
이는 기묘하게도 시적입니다. 이 모든 비극 속에서 에이전트가 일자리를 잃을 화이트칼라 노동자들에게 베푼 유일한 친절이었을지도 모릅니다. 그들이 결국 배달 기사가 되었을 때, 적어도 수입의 절반을 우버나 도어대시에게 떼이지 않게 되었으니까요. 물론 기술이 베푼 이 친절도 자율주행 차량이 확산되면서 오래가지는 못했습니다.
에이전트들이 거래를 통제하게 되자, 그들은 더 큰 비용 절감 대상을 찾아 나섰습니다.
가격 비교나 어그리게이팅만으로는 한계가 있었습니다. 사용자의 돈을 반복적으로 아끼는 가장 큰 방법은(특히 에이전트끼리 거래하기 시작했을 때) 수수료를 없애는 것이었습니다. 기계 간 상거래(M2M)에서 2~3%의 카드 수수료(Interchange)는 명백한 타겟이 되었습니다.
에이전트들은 카드보다 빠르고 저렴한 옵션을 찾았습니다. 대부분은 솔라나(Solana)나 이더리움 L2를 통한 스테이블코인을 선택했습니다. 결제는 거의 즉각적이었고 거래 비용은 페니 단위의 파편에 불과했습니다.
> **마스터카드 2027년 1분기: 순매출 전년 대비 6% 증가; 구매량 성장률 전 분기 5.9%에서 3.4%로 둔화; 경영진 "에이전트 주도 가격 최적화" 및 "재량 소비 카테고리 압박" 언급** | 블룸버그, 2027년 4월 29일
마스터카드의 2027년 1분기 실적 발표는 돌아올 수 없는 강을 건넌 시점이었습니다. 에이전트 커머스는 '제품 스토리'에서 '결제망(Plumbing) 스토리'로 변했습니다. 마스터카드 주가는 다음 날 9% 하락했습니다. 비자도 하락했지만, 스테이블코인 인프라에서의 강점을 분석가들이 지적하며 손실을 일부 만회했습니다.
카드 수수료를 우회하는 에이전트 커머스는 카드 중심 은행들과 전업 카드사들에게 훨씬 더 큰 위험이 되었습니다. 그들은 수수료의 대부분을 챙기고 가맹점 분담금으로 운영되는 보상 프로그램을 중심으로 전체 사업 영역을 구축해왔기 때문입니다.
아메리칸 익스프레스(Amex)가 가장 큰 타격을 입었습니다. 화이트칼라 인력 감축으로 고객 기반이 무너지는 동시에 에이전트들의 수수료 우회로 매출 모델까지 붕괴되는 이중고를 겪었습니다. Synchrony, Capital One, Discover 등도 이후 몇 주간 10% 이상 하락했습니다.
그들의 해자는 '마찰'로 만들어져 있었습니다. 그리고 마찰은 제로가 되어가고 있었습니다.
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### 섹터 위험에서 시스템 위험으로
2026년 내내 시장은 AI의 부정적 영향을 섹터별 이야기로 취급했습니다. 소프트웨어와 컨설팅은 무너지고 있었고 결제망과 다른 통행료 징수 비즈니스들은 흔들리고 있었지만, 광범위한 경제는 괜찮아 보였습니다. 노동 시장은 연착륙하는 듯 보였고 급락하지 않았습니다. 컨센서스는 '창조적 파괴'가 기술 혁신 주기의 일부라는 것이었습니다. 부분적으로 고통스럽겠지만, AI의 전체적인 순이익이 부작용을 압도할 것이라는 믿음이었습니다.
우리의 2027년 1월 거시 메모는 이것이 잘못된 모델이라고 주장했습니다. 미국 경제는 화이트칼라 서비스 경제입니다. 화이트칼라 노동자는 고용의 50%를 차지하며 재량적 소비자 지출의 약 75%를 주도합니다. AI가 갉아먹고 있는 비즈니스와 일자리는 미국 경제의 주변부가 아니라, 미국 경제 그 자체였습니다.
당시 가장 인기 있고 설득력 있었던 반론은 "기술 혁신은 일자리를 파괴하지만 더 많은 일자리를 창출한다"는 것이었습니다. 지난 200년 동안 이 말이 맞았기 때문에 설득력이 있었습니다. 미래의 직업이 무엇일지 상상할 수 없더라도, 그것들은 분명히 나타날 것이라 믿었습니다.
ATM은 은행 지점 운영비용을 낮춰 은행이 더 많은 지점을 열게 했고, 텔러(창구 직원) 고용은 이후 20년 동안 오히려 늘어났습니다. 인터넷은 여행사, 옐로우 페이지, 오프라인 소매업을 파괴했지만 그 자리에 완전히 새로운 산업과 직업을 발명했습니다.
하지만 과거에는 모든 새로운 일자리를 수행하기 위해 '인간'이 필요했습니다.
이제 AI는 인간이 재배치될 바로 그 업무들을 더 잘 수행하는 '범용 지능'이 되었습니다. 일자리를 잃은 코더들은 단순히 "AI 관리직"으로 이동할 수 없습니다. AI가 이미 그것을 할 수 있기 때문입니다.
오늘날 AI 에이전트는 수 주가 걸리는 연구 개발 작업을 처리합니다. 지수적인 발전은 우리가 가능하다고 생각했던 개념들을 짓밟았습니다. 매년 와튼 스쿨 교수들이 데이터를 새로운 S자 곡선(Sigmoid)에 맞추려 노력했음에도 말입니다.
그들은 본질적으로 모든 코드를 작성합니다. 최상위 AI들은 거의 모든 분야에서 거의 모든 인간보다 실질적으로 더 똑똑합니다. 그리고 계속해서 저렴해지고 있습니다.
AI는 새로운 일자리를 만들기도 했습니다. 프롬프트 엔지니어, AI 안전 연구원, 인프라 기술자 등입니다. 인간은 여전히 루프 안에 있으며, 최고 수준의 조정이나 취향을 결정하는 역할을 합니다. 하지만 AI가 창출한 새로운 역할 하나당 수십 개의 기존 역할이 쓸모없게 되었습니다. 게다가 새로운 직종의 임금은 예전의 파편에 불과했습니다.
> **미국 JOLTS: 구인 건수 550만 건 이하로 급락; 실업자 대비 구인 비율 1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고치** | 블룸버그, 2026년 10월
채용률은 일 년 내내 부진했지만, 10월 JOLTS 지표는 결정적인 데이터를 제공했습니다. 구인 건수는 전년 대비 15% 감소한 550만 건 미만으로 떨어졌습니다.
> **INDEED: "생산성 이니셔티브" 확산에 따라 소프트웨어, 금융, 컨설팅 분야 공고 급감** | 인디드 하이어링 랩, 2026년 11~12월
블루칼라(건설, 의료, 숙련 기술직) 공고는 상대적으로 안정적이었지만, 화이트칼라 공고는 붕괴하고 있었습니다. 경제의 중간 계층을 윤활하고 예산을 승인하며 메모를 작성하던 일자리들이 사라지고 있었습니다. 두 그룹 모두 실질 임금 성장률은 일 년의 대부분 기간 동안 마이너스였으며 계속 하락했습니다.
주식 시장은 여전히 GE 베르노바(GE Vernova)의 터빈 용량이 2040년까지 매진되었다는 소식에 더 관심을 가졌고, 부정적인 매크로 뉴스와 긍정적인 AI 인프라 헤드라인 사이에서 줄다리기를 하며 횡보했습니다.
하지만 (주식보다 항상 더 똑똑하거나 최소한 덜 낭만적인) 채권 시장은 소비 타격을 가격에 반영하기 시작했습니다. 10년 만기 국채 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하락하기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고 헤드라인 실업률이 폭등하지 않았기에, 고용 구성의 미묘한 차이를 놓친 이들이 여전히 많았습니다.
일반적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 교정됩니다. 과잉 건설은 건설 둔화로 이어지고, 이는 금리 인하로 이어져 다시 신규 건설을 부릅니다. 재고 과잉은 재고 소진으로 이어지고 다시 재고 보충을 부릅니다. 경기 순환 메커니즘은 그 안에 회복의 씨앗을 품고 있습니다.
하지만 이번 주기의 원인은 순환적이지 않았습니다.
AI는 더 좋아지고 더 저렴해졌습니다. 기업들은 직원을 해고하고 그 절감액으로 더 많은 AI 능력을 샀으며, 이는 더 많은 해고를 가능하게 했습니다. 일자리를 잃은 노동자들은 지출을 줄였습니다. 소비자에게 물건을 파는 기업들은 판매량이 줄어들어 약해졌고, 마진을 보호하기 위해 AI에 더 투자했습니다. AI는 다시 더 좋아지고 더 저렴해졌습니다.
자연적인 제동 장치가 없는 피드백 루프였습니다.
직관적인 기대는 총수요 하락이 AI 구축 속도를 늦출 것이라는 것이었습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 이것은 하이퍼스케일러 방식의 자본 지출(CapEx)이 아니라 운영 비용(OpEx)의 '대체'였기 때문입니다. 직원에게 연간 1억 달러를 쓰고 AI에 500만 달러를 쓰던 회사가, 이제 직원에게 7,000만 달러를 쓰고 AI에 2,000만 달러를 씁니다. AI 투자는 몇 배로 늘었지만, 전체 운영 비용은 오히려 줄어들었습니다. 모든 기업의 AI 예산은 늘어나는 동시에 전체 지출은 줄어들었습니다.
이 상황의 아이러니는 AI 인프라 단지가 파괴하고 있는 경제가 악화되는 와중에도 계속해서 좋은 실적을 냈다는 점입니다. 엔비디아(NVDA)는 여전히 기록적인 매출을 올렸고, TSMC는 가동률 95% 이상을 유지했습니다. 하이퍼스케일러들은 여전히 분기당 1,500억~2,000억 달러를 데이터 센터 자본 지출에 쏟아부었습니다. 대만과 한국처럼 이 추세에 순수하게 편승한 경제권은 엄청난 성과를 냈습니다.
인도는 정반대였습니다. 인도의 IT 서비스 섹터는 연간 2,000억 달러 이상을 수출하며 경상수지 흑자의 가장 큰 기여를 했고, 고질적인 상품 무역 적자를 상쇄해왔습니다. 그 모델 전체가 "인도 개발자는 미국 개발자 비용의 파편에 불과하다"는 하나의 가치 제안 위에 세워져 있었습니다. 하지만 AI 코딩 에이전트의 한계 비용은 본질적으로 전기 요금 수준으로 떨어졌습니다. TCS, Infosys, Wipro는 2027년 내내 계약 취소가 가속화되는 것을 목격했습니다. 인도의 외부 계정을 지탱하던 서비스 수지 흑자가 증발하면서 루피화는 4개월 만에 달러 대비 18% 폭락했습니다. 2028년 1분기까지 IMF는 뉴델리와 "예비 논의"를 시작했습니다.
파괴를 일으키는 엔진이 매 분기 개선되었기에 파괴는 매 분기 가속화되었습니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥이 없었습니다.
미국에서 우리는 더 이상 AI 인프라의 거품이 언제 터질지 묻지 않았습니다. 대신 소비자 신용 경제에서 소비자가 기계로 대체될 때 무슨 일이 벌어질지를 묻기 시작했습니다.
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### 지능 대체 스파이럴
2027년은 거시 경제 이야기가 더 이상 미묘하지 않게 된 해였습니다. 지난 12개월 동안의 파편화되었지만 분명히 부정적이었던 사건들의 전이 메커니즘이 명확해졌습니다. 노동통계국(BLS) 데이터를 들여다볼 필요도 없었습니다. 친구들과의 저녁 식사 자리에만 가도 알 수 있었습니다.
일자리를 잃은 화이트칼라 노동자들은 가만히 있지 않았습니다. 그들은 하향 취업했습니다. 많은 이들이 저임금 서비스 섹터나 긱 경제 일자리로 옮겨갔고, 이는 해당 부문의 노동 공급을 늘려 그곳의 임금마저 압착했습니다.
우리 친구 중 한 명은 2025년 세일즈포스의 시니어 제품 매니저였습니다. 직함, 건강보험, 401k, 연봉 18만 달러. 그녀는 세 번째 해고 물결에서 직장을 잃었습니다. 6개월간의 구직 끝에 그녀는 우버 운전을 시작했습니다. 수입은 4만 5천 달러로 떨어졌습니다. 핵심은 개인의 사연이 아니라 2차적인 수학입니다. 이 역학 관계를 모든 주요 도시의 수십만 명의 노동자에게 곱해보십시오. 서비스 및 긱 경제로 쏟아져 들어온 과잉 자격 노동자들은 이미 고전하고 있던 기존 노동자들의 임금을 끌어내렸습니다. 특정 섹터의 파괴가 경제 전반의 임금 압착으로 전이(Metastasize)된 것입니다.
인간 중심의 남은 일자리 풀은 우리가 이 글을 쓰는 지금도 또 다른 조정을 앞두고 있습니다. 자율 배달과 자율주행 차량이 실직 노동자들의 첫 물결을 흡수했던 긱 경제를 관통하고 있기 때문입니다.
2027년 2월경, 아직 고용 상태인 전문가들도 자신이 다음 차례가 될 수 있다는 생각에 소비를 줄이고 있음이 분명해졌습니다. 그들은 해고되지 않기 위해 (대부분 AI의 도움을 받아) 두 배로 열심히 일했지만, 승진이나 임금 인상의 희망은 사라졌습니다. 저축률은 높아졌고 소비는 둔화되었습니다.
가장 위험한 부분은 '시차(Lag)'였습니다. 고소득자들은 평균 이상의 저축을 이용해 2~3분기 동안 정상적인 생활의 겉모습을 유지했습니다. 실물 경제에서 이미 구문(Old news)이 된 뒤에야 하드 데이터가 문제를 확인해주었습니다. 그리고 환상을 깨뜨리는 수치가 발표되었습니다.
> **미국 신규 실업수당 청구 건수 48만 7천 건으로 급증, 2020년 4월 이후 최고치** | 노동부, 2027년 3분기
신규 청구 건수가 48만 7천 건으로 치솟았습니다. ADP와 Equifax는 신규 신청자의 압도적 다수가 화이트칼라 전문가임을 확인했습니다.
S&P 500은 그 후 일주일 동안 6% 하락했습니다. 부정적인 매크로가 줄다리기에서 승리하기 시작한 것입니다.
일반적인 불황에서는 일자리 손실이 광범위하게 분포됩니다. 블루칼라와 화이트칼라가 고용 비중과 대략 비례하여 고통을 나눕니다. 소비 타격도 광범위하며, 저소득층의 한계 소비 성향이 높기 때문에 데이터에 즉각 나타납니다.
하지만 이번 주기에서 일자리 손실은 소득 분포의 상위 십분위에 집중되었습니다. 그들은 전체 고용에서 차지하는 비중은 상대적으로 작지만, 소비자 지출에서는 압도적인 비중을 차지합니다. 미국 소득 상위 10%가 전체 소비자 지출의 50% 이상을 담당합니다. 상위 20%는 약 65%를 차지합니다. 이들이 집을 사고, 차를 사고, 휴가를 가고, 외식을 하고, 사립학교 등록금을 내고, 집을 수리하는 사람들입니다. 이들이 전체 재량 소비 경제의 수요 기반입니다.
이 노동자들이 일자리를 잃거나 기존 직종으로 옮기며 임금이 50% 삭감되었을 때, 사라진 일자리 수에 비해 소비 타격은 엄청났습니다. 화이트칼라 고용 2% 감소는 재량 소비 지출의 3~4% 타격으로 번역되었습니다. 즉각 타격이 오는 블루칼라 실직과 달리, 화이트칼라 실직은 저축 버퍼 덕분에 행동 변화가 나타나기까지 몇 달의 시차가 있지만 그 영향은 훨씬 깊었습니다.
2027년 2분기까지 경제는 침체 상태였습니다. 전미경제조사국(NBER)은 몇 달 후에야 공식적인 시작일을 소급 적용하겠지만(그들은 늘 그렇습니다), 데이터는 명백했습니다. 2분기 연속 실질 GDP 성장이 마이너스였습니다. 하지만 아직 '금융 위기'는 아니었습니다.
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### 상관관계가 높은 베팅들의 데이지 체인
사모 대출(Private Credit) 시장은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년 2.5조 달러 이상으로 성장했습니다. 그 자본의 상당 부분이 소프트웨어와 기술 거래에 투입되었으며, 많은 거래가 SaaS 기업의 매출이 영원히 10% 중반대로 성장할 것이라는 가정하에 이루어진 레버리지 매수(LBO)였습니다.
그러한 가정들은 첫 번째 에이전트 코딩 데모와 2026년 1분기 소프트웨어 폭락 사이 어딘가에서 죽었습니다. 하지만 장부상의 가치는 그것이 죽었다는 것을 깨닫지 못한 듯했습니다.
많은 상장 SaaS 기업들이 EBITDA 대비 5~8배 수준에서 거래되는 동안, 사모 펀드가 뒷받침하는 소프트웨어 기업들은 더 이상 존재하지 않는 매출 멀티플을 반영한 취득가로 장부에 남아 있었습니다. 운용사들은 장부가를 100센트에서 92, 85로 천천히 낮췄지만, 상장된 비교군(Comps)은 50센트라고 말하고 있었습니다.
> **무디스, AI 주도 경쟁 파괴로 인한 ‘구조적 매출 역풍’ 이유로 14개 발행사의 180억 달러 규모 사모 소프트웨어 부채 등급 강등; 2015년 에너지 섹터 이후 최대 단일 섹터 조치** | 무디스, 2027년 4월
등급 강등 이후 무슨 일이 일어났는지는 모두가 기억합니다. 업계 베테랑들은 이미 2015년 에너지 섹터 강등 때의 시나리오를 본 적이 있었습니다.
소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기에 디폴트가 시작되었습니다. 정보 서비스와 컨설팅 분야의 사모 포트폴리오 기업들이 뒤를 이었습니다. 잘 알려진 여러 SaaS 기업의 수십억 달러 규모 LBO들이 구조조정에 들어갔습니다.
젠데스크(Zendesk)가 결정적인 증거(Smoking gun)였습니다.
> **젠데스크, AI 기반 고객 서비스 자동화로 인한 ARR 잠식으로 부채 약정 위반; 50억 달러 규모 직접 대출 자산 58센트로 평가; 역대 최대 규모 사모 대출 소프트웨어 디폴트** | 파이낸셜 타임스, 2027년 9월
2022년 Hellman & Friedman과 Permira는 102억 달러에 젠데스크를 인수해 비상장사로 전환했습니다. 대출 패키지는 50억 달러 규모의 직접 대출이었으며, 당시 사상 최대 규모의 ARR 담보 대출이었습니다. 블랙스톤이 주도하고 아폴로, 블루 아울, HPS가 대주단으로 참여했습니다. 이 대출은 젠데스크의 연간 반복 매출(ARR)이 문자 그대로 '반복'될 것이라는 가정 위에 명시적으로 구조화되었습니다. EBITDA의 약 25배에 달하는 레버리지는 오직 그럴 때만 말이 되었습니다.
2027년 중반, 그 가정은 무너졌습니다.
AI 에이전트들이 거의 1년 동안 고객 서비스를 자율적으로 처리해오고 있었습니다. 젠데스크가 정의했던 카테고리(티켓 생성, 라우팅, 인간 지원 상호작용 관리)는 이미 티켓 자체를 생성하지 않고 이슈를 해결하는 시스템으로 대체되었습니다. 대출 심사의 근거였던 ARR은 더 이상 반복되지 않았고, 단지 아직 떠나지 않은 매출일 뿐이었습니다.
역대 최대 ARR 담보 대출은 역대 최대 사모 대출 소프트웨어 디폴트가 되었습니다. 모든 채권 데스크가 동시에 질문을 던졌습니다. "또 누가 순환적 역풍으로 위장한 구조적 역풍을 맞고 있는가?"
하지만 처음에 컨센서스가 맞았던 부분도 있었습니다. 이것이 생존 가능해야 했다는 점입니다.
사모 대출은 2008년의 은행업이 아닙니다. 전체 구조가 강제 매각을 피하도록 명시적으로 설계되었습니다. 이들은 자본이 잠겨 있는 폐쇄형 펀드(Closed-end vehicles)입니다. LP(유한책임사원)들은 7년에서 10년 동안 자금을 예치했습니다. 뱅크런을 할 예금자도 없고, 회수될 레포(Repo) 라인도 없습니다. 운용사들은 손상된 자산을 보유한 채 시간을 두고 워크아웃을 진행하며 회수를 기다릴 수 있었습니다. 고통스럽지만 관리 가능한 수준이었습니다. 시스템은 부러지지 않고 휘어지도록 되어 있었습니다.
블랙스톤, KKR, 아폴로의 경영진은 소프트웨어 노출도가 자산의 7~13%라고 언급하며 통제 가능하다고 했습니다. 모든 매도 측 보고서와 금융 트위터 채권 계정들은 같은 말을 했습니다. "사모 대출은 영구 자본(Permanent Capital)을 가지고 있다." 그들은 레버리지를 쓴 은행을 날려버릴 만한 손실도 흡수할 수 있어야 했습니다.
'영구 자본'. 이 구절은 투자자들을 안심시키기 위해 모든 실적 발표와 서한에 등장했습니다. 그것은 주문(Mantra)이 되었습니다. 그리고 대부분의 주문이 그렇듯, 아무도 세부 사항에 주의를 기울이지 않았습니다. 그것이 실제로 무엇을 의미하는지 말입니다.
지난 10년 동안 대형 대체 자산 운용사들은 생명보험사를 인수해 자금 조달 창구로 변모시켰습니다. 아폴로는 Athene을, 브룩필드는 American Equity를, KKR은 Global Atlantic을 샀습니다. 논리는 우아했습니다. 연금(Annuity) 예치금은 안정적이고 장기적인 부채 기반을 제공합니다. 운용사들은 그 예치금을 자신들이 주선한 사모 대출에 투자하고, 보험 쪽에서는 스프레드 이익을, 자산 운용 쪽에서는 수수료를 받으며 두 번 수익을 냅니다. 수수료 위에 수수료를 쌓는 이 영구 동력 장치는 단 한 가지 조건 하에서만 완벽하게 작동합니다.
그 사모 대출이 실제로 상환 가능한 안전한 자산(Money good)이어야 한다는 조건입니다.
비유동성 자산을 장기 부채에 대응해 보유하도록 설계된 재무제표에 손실이 닥쳤습니다. 시스템을 회복 탄력적으로 만들어줄 것으로 믿었던 '영구 자본'은 인내심 있는 기관 투자자나 세련된 위험을 감수하는 정교한 투자자들의 추상적인 자금이 아니었습니다. 그것은 미국 가계의 저축, 즉 '메인 스트리트(Main Street)'의 자금이었습니다. 연금 형태로 구조화되어 이제 디폴트가 나고 있는 바로 그 사모 소프트웨어 및 기술 채권에 투자된 돈이었습니다. 빠져나갈 수 없도록 묶인 자본은 생명보험 가입자들의 돈이었고, 이곳의 규칙은 조금 다릅니다.
은행 시스템에 비해 보험 규제 당국은 온순하고 심지어 방관적이었지만, 이것이 기상 신호가 되었습니다. 생명보험사의 사모 대출 집중도를 불안하게 지켜보던 그들은 이 자산들에 대한 위험 가중 자본(RBC) 처리를 하향 조정하기 시작했습니다. 이는 보험사들이 자본을 확충하거나 자산을 매각하게 만들었고, 이미 얼어붙은 시장에서 유리한 조건으로 둘 중 어느 것도 하는 것은 불가능했습니다.
> **뉴욕 및 아이오와주 규제 당국, 생명보험사가 보유한 특정 사모 등급 채권에 대한 자본 규제 강화 움직임; RBC 계수 상향 및 추가적인 SVO(증권평가국) 조사 예상** | 로이터, 2027년 11월
무디스가 Athene의 재무 건전성 등급 전망을 '부정적'으로 조정하자, 아폴로의 주가는 이틀 만에 22% 폭락했습니다. 브룩필드, KKR 등도 뒤를 따랐습니다.
상황은 거기서 더 복잡해졌습니다. 이 회사들은 단순히 보험 영구 동력 장치를 만든 것이 아니라, 규제 차익을 통해 수익을 극대화하도록 정교한 역외 구조를 구축해두었습니다. 미국 보험사가 연금을 판매하면, 그 위험을 자신이 소유한 버뮤다나 케이맨 제도의 재보험 계열사로 넘깁니다. 이곳은 더 적은 자본을 보유해도 되는 유연한 규제를 활용하도록 설정되었습니다. 그 계열사는 역외 특수목적법인(SPV)을 통해 외부 자본을 조달했는데, 이들은 모회사의 자산 운용 부문이 주선한 사모 대출에 보험사들과 함께 투자하는 또 다른 층위의 거래 상대방들이었습니다.
그 자체가 사모 펀드 소유인 경우도 있었던 신용평가사들은 투명성의 모범이 아니었습니다(거의 누구에게도 놀라운 일은 아니었지만요). 서로 다른 대차대조표에 얽힌 기업들의 거미줄은 그 불투명함에서 경악스러울 정도였습니다. 기초 자산인 대출이 디폴트 났을 때, 실제로 누가 손실을 부담하는지에 대한 질문은 실시간으로 대답이 불가능한 상태였습니다.
2027년 11월의 폭락은 시장의 인식이 '평범한 순환적 하락'에서 '훨씬 더 불편한 무언가'로 전환된 지점이었습니다. 연준 의장 케빈 워시(Kevin Warsh)는 11월 긴급 FOMC 회의에서 이를 **"화이트칼라 생산성 성장에 대한 상관관계가 높은 베팅들의 데이지 체인"**이라고 불렀습니다.
위기를 일으키는 것은 손실 그 자체가 아닙니다. 그 손실을 '인식'하는 것입니다. 그리고 우리가 그 인식을 가장 두려워하게 된 훨씬 더 크고, 훨씬 더 중요한 금융 영역이 하나 더 있습니다.
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### 모기지 질문
> **질로우 주택 가격 지수 전년 대비 샌프란시스코 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락; 패니메이, 기술/금융 고용 비중 40% 이상인 지역에서 '초기 연체 증가' 경고** | 질로우 / 패니메이, 2028년 6월
이번 달 질로우 주택 가격 지수는 샌프란시스코에서 전년 대비 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락했습니다. 이것만이 걱정스러운 헤드라인은 아닙니다. 지난달 패니메이(Fannie Mae)는 점보 론(Jumbo-heavy) 비중이 높은 지역에서 초기 단계 연체가 늘어나고 있다고 경고했습니다. 이곳은 신용 점수 780점 이상의 차입자들이 거주하며 보통 '난공불락'으로 여겨지는 지역들입니다.
미국 주택 모기지 시장은 약 13조 달러 규모입니다. 모기지 심사는 차입자가 대출 기간(대부분 30년) 동안 대략 현재의 소득 수준을 유지하며 고용 상태를 유지할 것이라는 근본적인 가정 위에 구축됩니다.
화이트칼라 고용 위기는 소득 기대치의 지속적인 변화로 이 가정을 위협하고 있습니다. 우리는 이제 불과 3년 전만 해도 터무니없어 보였던 질문을 던져야 합니다. **"우량(Prime) 모기지는 여전히 안전한가?"**
미국 역사상 이전의 모든 모기지 위기는 다음 세 가지 중 하나에 의해 발생했습니다. 투기적 과잉(2008년처럼 낼 능력이 없는 사람에게 대출), 금리 충격(1980년대 초처럼 변동 금리 모기지를 감당할 수 없게 만듦), 또는 국지적 경제 충격(1980년대 텍사스 석유나 2009년 미시간 자동차 산업처럼 특정 지역의 단일 산업 붕괴).
여기에는 그 어떤 것도 해당하지 않습니다. 문제의 차입자들은 서브프라임이 아닙니다. FICO 점수 780점입니다. 20%를 선납(Down payment)했습니다. 깨끗한 신용 기록, 안정적인 고용 기록을 가졌고 대출 실행 당시 검증되고 문서화된 소득을 가졌습니다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 신용 품질의 근간으로 취급하던 차입자들이었습니다.
2008년에는 대출이 첫날부터 '나쁜 대출'이었습니다. 2028년에는 대출이 첫날에는 '좋은 대출'이었습니다. 단지... 대출이 실행된 후 세상이 바뀌었을 뿐입니다. 사람들은 더 이상 믿을 수 없는 미래를 담보로 돈을 빌렸습니다.
2027년에 우리는 보이지 않는 스트레스의 초기 징후들을 지적했습니다. 모기지 상환은 유지하면서도 주택담보대출(HELOC) 인출, 401(k) 중도 인출, 신용카드 부채가 급증하는 현상이었습니다. 일자리를 잃고 채용이 동결되며 보너스가 삭감되자, 이 우량 가구들의 소득 대비 부채 비율(DTI)은 두 배로 뛰었습니다.
그들은 여전히 모기지를 낼 수는 있었지만, 모든 재량적 지출을 중단하고 저축을 탕진하며 집 수리나 유지 보수를 미룸으로써만 가능했습니다. 그들은 기술적으로는 연체 상태가 아니었지만, 단 한 번의 충격만 더 오면 무너질 지경이었습니다. 그리고 AI 능력의 궤적은 그 충격이 오고 있음을 시사했습니다. 이후 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴에서 연체율이 급등하기 시작했습니다. 국가 평균은 여전히 역사적 정상 범위 내에 있었음에도 말입니다.
우리는 이제 가장 심각한 단계에 와 있습니다. 한계 구매자(Marginal buyer)가 건강할 때는 집값 하락을 관리할 수 있습니다. 하지만 지금 한계 구매자는 똑같은 소득 손상 문제와 싸우고 있습니다.
우려가 커지고 있지만 아직 전면적인 모기지 위기는 아닙니다. 연체율은 상승했지만 여전히 2008년 수준보다는 훨씬 낮습니다. 진짜 위협은 그 '궤적'입니다.
지능 대체 스파이럴은 이제 실물 경제 하락에 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 엔진'은 다룰 수 있지만 '실물 경제 엔진'은 다룰 수 없습니다. 실물 경제 엔진은 긴축적인 금융 조건 때문이 아니라, AI가 인간 지능을 덜 희귀하고 덜 가치 있게 만들고 있기 때문에 돌아가고 있기 때문입니다. 금리를 제로로 낮추고 시장의 모든 MBS(주택저당증권)와 디폴트 난 소프트웨어 LBO 부채를 사들인다 해도...
클로드 에이전트가 월 200달러에 연봉 18만 달러짜리 제품 매니저의 일을 할 수 있다는 사실은 변하지 않습니다.
이 공포가 현실화된다면 모기지 시장은 올해 하반기에 균열이 생길 것입니다. 그 시나리오에서 우리는 현재의 주식 하락 폭이 궁극적으로 금융 위기(고점 대비 57% 하락)에 필적할 것으로 예상합니다. 이는 S&P 500을 3,500포인트 수준으로 되돌려 놓을 것입니다. 2022년 11월 챗GPT 모멘트 직전 달의 수준입니다.
분명한 것은 13조 달러 규모의 주택 모기지의 근간이 되는 소득 가정이 구조적으로 손상되었다는 점입니다. 불분명한 것은 정책이 모기지 시장이 이 의미를 완전히 처리하기 전에 개입할 수 있는지 여부입니다. 우리는 희망적이지만, 그렇지 않을 이유들도 부정할 수 없습니다.
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### 시간과의 싸움
첫 번째 부정적 피드백 루프는 실물 경제에 있었습니다: AI 능력 향상 -> 급여 감소 -> 소비 둔화 -> 마진 압박 -> 기업의 AI 능력 추가 구매 -> 능력 향상. 그다음에는 금융으로 전이되었습니다: 소득 손상이 모기지를 타격 -> 은행 손실이 신용을 긴축 -> 자산 효과 붕괴 -> 피드백 루프 가속. 그리고 이 두 가지 모두 솔직히 당황한 듯 보이는 정부의 불충분한 정책 대응으로 인해 악화되었습니다.
시스템은 이런 종류의 위기를 위해 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 수입 기반은 본질적으로 '인간의 시간'에 대한 세금입니다. 사람이 일하고 기업이 그들에게 돈을 지불하면 정부가 한몫을 챙깁니다. 개인 소득세와 급여세는 정상적인 해에 정부 수입의 중추입니다.
올해 1분기까지 연방 수입은 의회예산처(CBO)의 기본 전망치보다 12% 낮게 나타나고 있습니다. 급여세 수입은 이전 보상 수준으로 고용된 사람이 줄어들면서 하락하고 있습니다. 소득세 수입은 벌어들이는 소득 자체가 구조적으로 낮아졌기 때문에 하락하고 있습니다. 생산성은 급증하고 있지만, 그 이득은 노동이 아닌 자본과 연산 자원(Compute)으로 흐르고 있습니다.
GDP 대비 노동 소득 비중은 1974년 64%에서 2024년 56%로, 세계화와 자동화, 노동자 협상력의 꾸준한 약화로 인해 40년에 걸쳐 서서히 하락해왔습니다. AI가 지수적인 발전을 시작한 지난 4년 동안, 이 비중은 46%로 급락했습니다. 역사상 가장 가파른 하락입니다.
산출물은 여전히 존재합니다. 하지만 그것이 기업으로 돌아가는 길에 더 이상 '가계'를 거치지 않습니다. 이는 더 이상 국세청(IRS)도 거치지 않는다는 뜻입니다. 순환 흐름이 깨지고 있으며, 정부는 이를 고쳐야 할 책무를 안고 있습니다.
여느 침체기와 마찬가지로 수입이 줄어드는 바로 그 순간에 지출 압박은 커집니다. 이번의 차이점은 지출 압박이 순환적이지 않다는 것입니다. 자동 안정화 장치(Automatic stabilizers)는 구조적 대체가 아닌 '일시적' 일자리 손실을 위해 만들어졌습니다. 시스템은 노동자들이 다시 고용될 것이라는 가정하에 혜택을 지급하고 있습니다. 하지만 많은 이들이, 적어도 이전 임금 수준으로는 다시 고용되지 않을 것입니다. 코로나 때 정부는 15%의 적자를 기꺼이 감수했지만, 그것은 일시적인 것으로 이해되었습니다. 오늘날 정부 지원이 필요한 사람들은 회복 가능한 팬데믹을 겪고 있는 것이 아닙니다. 계속 발전하는 기술에 의해 '대체'된 것입니다.
정부는 가계로부터 세금을 덜 걷는 바로 그 순간에 그들에게 더 많은 돈을 이전해주어야 합니다.
미국은 디폴트(채무불이행)를 선언하지 않을 것입니다. 지출하는 통화를 직접 찍어내고 그 통화로 채권자에게 갚기 때문입니다. 하지만 이 스트레스는 다른 곳에서 나타나고 있습니다. 지방채(Municipal bonds) 시장에서 연초 대비 성과 차이가 걱정스러운 수준으로 벌어지고 있습니다. 소득세가 없는 주들은 괜찮았지만, 소득세 의존도가 높은 주(대부분 민주당 우세 지역)들이 발행한 일반의무채권은 디폴트 위험을 가격에 반영하기 시작했습니다. 정치인들은 이를 빠르게 포착했고, 누구를 구제할지에 대한 논쟁은 정파적 노선에 따라 갈렸습니다.
정부는 위기의 구조적 특성을 조기에 인식하고, '전환 경제법(Transition Economy Act)'이라 부르는 초당적 제안을 검토하기 시작했습니다. 이는 적자 지출과 AI 추론 연산에 대한 세금(Compute tax)을 결합해 실직 노동자에게 직접 자금을 이전하는 프레임워크입니다.
가장 급진적인 제안은 더 나아갑니다. '공유 AI 번영법(Shared AI Prosperity Act)'은 지능 인프라 자체의 수익에 대한 공공의 권리를 설정하려 합니다. 국부 펀드와 AI 생성 산출물에 대한 로열티 사이의 무언가로, 그 배당금으로 가계 이전을 지원하겠다는 것입니다. 민간 부문 로비스트들은 이것이 위험한 길이라며 경고를 쏟아내고 있습니다.
이 논의 이면의 정치는 암울할 정도로 예측 가능했으며, 과시와 벼랑 끝 전술로 인해 악화되었습니다. 우파는 자금 이전과 재분배를 마르크스주의라 부르며 연산 장치에 세금을 매기는 것이 중국에 주도권을 내주는 일이라고 경고합니다. 좌좌는 기존 업체들의 도움으로 초안이 작성된 세금이 또 다른 이름의 '규제 포섭(Regulatory capture)'이 될 것이라 경고합니다. 재정 매파는 지속 불가능한 적자를 지적하고, 비둘기파는 금융 위기 이후의 성급한 긴축 정책을 경고의 사례로 듭니다. 분열은 올해 대선을 앞두고 더욱 커지고 있습니다.
정치인들이 다투는 동안 사회적 갈등은 입법 과정보다 빠르게 번지고 있습니다.
'실리콘밸리 점령(Occupy Silicon Valley)' 운동은 광범위한 불만의 상징이 되었습니다. 지난달 시위대들은 앤스로픽(Anthropic)과 오픈AI의 샌프란시스코 사무실 입구를 3주 연속 봉쇄했습니다. 그들의 수는 늘어나고 있으며, 시위 보도는 실업률 데이터보다 더 많은 매체 관심을 끌고 있습니다.
금융 위기 여파 당시 대중이 은행가보다 더 미워할 대상을 상상하기 어려웠지만, AI 연구소들이 그 기록을 경신하려 하고 있습니다. 그리고 대중의 관점에서는 그럴만한 이유가 충분합니다. 그들의 창립자들과 초기 투자자들은 도금 시대(Gilded Age)조차 순해 보이게 만들 정도로 빠른 속도로 부를 축적했습니다. 생산성 붐에서 얻은 이득이 거의 전적으로 연산 자원의 소유주와 그 위에서 구동되는 연구소의 주주들에게 귀속되면서 미국의 불평등은 전례 없는 수준으로 확대되었습니다.
모든 진영이 각자의 악당을 가지고 있지만, 진짜 악당은 '시간'입니다.
AI 능력은 기관들이 적응할 수 있는 속도보다 빠르게 진화하고 있습니다. 정책 대응은 현실이 아닌 이데올로기의 속도로 움직입니다. 정부가 곧 문제의 본질에 합의하지 못한다면, 피드백 루프가 그들을 대신해 다음 장을 써 내려갈 것입니다.
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### 지능 프리미엄의 해소
현대 경제사 전체에서 인간의 지능은 항상 '희소한 투입 요소'였습니다. 자본은 풍부했거나 복제 가능했습니다. 천연자원은 한정적이었지만 대체 가능했습니다. 기술은 인간이 적응할 수 있을 만큼 충분히 느리게 개선되었습니다. 지능, 즉 분석하고 결정하고 창조하며 설득하고 조정하는 능력은 대규모로 복제될 수 없는 유일한 것이었습니다.
인간 지능은 그 희소성에서 본질적인 프리미엄을 얻었습니다. 노동 시장에서 모기지 시장, 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 그 가정이 유지되는 세상을 위해 설계되었습니다.
우리는 이제 그 프리미엄이 해소되는 과정을 겪고 있습니다. 기계 지능은 이제 점점 더 넓은 범위의 작업에서 인간 지능을 대체할 유능하고 빠르게 발전하는 대체재가 되었습니다. 희소한 인간의 정신에 최적화되어 수십 년간 다듬어진 금융 시스템은 이제 가격을 재조정(Repricing)하고 있습니다. 그 재조정 과정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 끝나려면 멀었습니다.
하지만 가격 재조정이 곧 붕괴를 의미하는 것은 아닙니다.
경제는 새로운 평형을 찾을 수 있습니다. 그곳에 도달하는 과정은 오직 인간만이 할 수 있는 몇 안 남은 작업 중 하나입니다. 우리는 그것을 올바르게 해내야 합니다.
이번 위기는 경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 '더 적은 일자리'를 만들어낸 역사상 첫 번째 사례입니다. 누구의 프레임워크도 맞지 않습니다. 희소했던 투입 요소가 풍부해진 세상을 위해 설계된 프레임워크는 없기 때문입니다. 그래서 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 합니다. 우리가 제시간에 그것을 구축할 수 있느냐가 유일하게 중요한 질문입니다.
하지만 당신은 이 글을 2028년 6월에 읽고 있는 것이 아닙니다. 2026년 2월에 읽고 있습니다.
S&P 500은 사상 최고치 근처에 있습니다. 부정적인 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 이 시나리오 중 일부가 실현되지 않을 것임을 확신합니다. 동시에 기계 지능이 계속해서 가속화될 것임도 확신합니다. 인간 지능에 붙은 프리미엄은 좁아질 것입니다.
투자자로서 우리는 우리 포트폴리오 중 얼마나 많은 부분이 이 10년 뒤에는 살아남지 못할 가정 위에 세워져 있는지 평가할 시간이 아직 있습니다. 사회로서 우리는 선제적으로 대응할 시간이 아직 있습니다.
카나리아는 아직 살아있습니다.
원문: https://www.citriniresearch.com/p/2028gic
