원문 제목: 2028년 글로벌 인공지능 위기
원문 작성자: CITRINI 및 ALAP SHAH, Citrini Research
번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: 방금 지난 설 연휴 기간에, AI의 발전은 작년 DeepSeek가 설 연휴 기간에 선보인 충격보다 훨씬 큰 것으로 나타났으며, 이번에는 놀라움보다는 불안함이었습니다.

2월 20일, 홍콩 주식 시장의 새해 첫 거래일에 설립된 지 4년만에 AI 기업 MiniMax의 시가총액이 장중에 일시적으로 3000억 홍콩 달러를 넘어섰습니다. 거의 동시에 상장한 지능형 시스템 AI도 맹렬한 추세를 보였습니다. 두 회사의 시가총액 합계는 6200억 홍콩 달러를 넘어서, 이미 틱톡, JD.com, 여행조선 등 고유명 인터넷 거물들을 추월하거나 빠르게 추격했습니다.

이러한 불안은 중국에서만 일어나는 것이 아닙니다. AI를 둘러싼 중미의 감정은 거의 거울상입니다. 한쪽은 2026년 설날 연극이 이미 AI와 로봇의 집중 공연 무대로 자리 잡아 기술 서사가 밀도 높고 강렬한 리듬으로 대중의 삶으로 들어갔습니다. 다른 한쪽은 미국 주식이 번번이 진동을 하며 소프트웨어, Saas, 식품 등 부문의 하락폭이 심해지고 있으며 시장은 AI의 두 번째 차원적 영향에 대해 다시 논의하기 시작했습니다. 이는 단순히 어떤 기업이 이길 것인가가 아니라 어떻게 일자리, 소비, 신용 및 거시적 주기를 변경할 것인가에 대한 것입니다.

대중들의 기술과다에 대한 거부감과 금융 엘리트들의 구조적 리스크에 대한 우려가 융합되고 있습니다. 그러한 감정 배경 속에서 Citrini Research의 이 기사가 나타나며 빠르게 불안의 구체화된 표현이 되었습니다. 이 기사는 가정상황을 설정하여, 2028년 6월에 인공지능의 파괴적인 영향으로 대규모 화이트 칼라 실직, 소비자 지출 감소, 소프트웨어 지원 대출의 파산, 경제가 수축하는 상황을 묘사합니다.

현재까지, 이 기사는 트위터에서 이미 2300만 회 이상의 조회수를 기록하여 최근 가장 핫한 공공적 사건 중 하나가 되었으며, 심지어 월요일(2월 23일) 미국 주식 기술 부문의 격렬한 변동의 불꽃 불석이 되어 다우 지수가 가장 크게 하락하면서 800포인트 이상 하락했습니다. 미국 주식은 상승과 하락 비율이 치열하며, 소프트웨어, 결제 및 배달 주식들은 엄청난 타격을 입었으며, 기사에서 언급된 DoorDash(DASH), 아메리칸 익스프레스(AXP), KKR(KKR) 및 블랙스톤(BX)은 모두 8% 이상 하락했습니다.

이 기사는 반드시 시장의 하락을 설명하는 것은 아니지만, 시장의 원래 불안을 확대시켰습니다. AI의 파괴, 지정학적 불안정성 및 거시적 불확실성이 겹쳐지는 단계에서, 충분히 어두운, 자기 일치하는 서술은 연약한 감정이 나갈 수 있는 출구로 충분합니다.

본문의 저자는 Citrini Research와 Alap Shah입니다. Citrini Research는 James van Geelen에 의해 설립되었으며, Alap Shah는 하버드 대학에서 경제 전공으로 졸업하고, 졸업 후 Citadel LLC에서 분석가로 근무하였으며, 2024년 9월부터 Littlebird CEO로 임명되었습니다.

아래는 원문입니다:

만약 우리가 AI에 대한 장기적인 긍정적인 전망이 항상 유효하다고 판단한다면, 결국 전체 경제에 대해 좋은 소식은 아닌가요?

아래 내용은 예측이 아니라 시나리오 전개입니다. 이는 고의적인 패닉을 일으키는 베어 마켓 서사도 아니며, AI의 종말에 관한 환상도 아닙니다. 본문의 목적은 한 가지뿐이며, 이전에 충분히 논의되지 않은 가능한 경로를 체계적으로 모델링하는 것을 시도하는 것입니다. 이 문제는 초기에 우리의 친구 Alap Shah에 의해 제기되었으며, 우리는 소통하면서 이 아이디어를 함께 발전시켜 왔습니다. 본문은 우리가 완성했으며, 그 외 두 편은 그가 작성하여 참조할 수 있습니다.

이 기사가 독자들이 AI가 경제 운영 방식을 점진적으로 변화시키고, 구조 자체가 더욱 반직관적으로 바뀌기 전에 잠재적인 왼쪽 꼬리 위험에 대비하는 데 도움이 되기를 희망합니다.

다음은 2028년 6월에 CitriniResearch가 작성한 대형 메모입니다. 해당 메모는 전 세계적인 지능 위기의 형성 과정과 그에 따른 연쇄 영향을 회고하려고 합니다.

대형 메모: 지능 과잉의 경제적 결과

CitriniResearch

(2026년 2월 22일) 2028년 6월 30일

오늘 아침 발표된 실업률은 10.2%로, 시장 예상을 0.3%포인트 상회했습니다. 이에 영향을 받아 시장은 2% 하락하였으며, S&P 500 지수는 2026년 10월 이후 누적 하락률이 38%에 이릅니다.

이로 인해 거래자들은 거의 반응하지 않았으며, 딱 여섯 개월 전에는 이 정도의 실업률이 소거 기구를 작동시킬만큼 충분했습니다.

단 두 해 만에, 경제는 "위험 관리 가능, 충격은 특정 산업에 국한"에서 우리 누구의 성장 경험과도 더 이상 부합하지 않는 시스템으로 발전했습니다. 본 분기의 대형 메모는 이 진화 과정을 재구성하고, 위기가 진정으로 찾아오기 전에 경제 구조를 사후적으로 체계적으로 분석하는 것입니다.

한때 시장 심리는 여전히 고조되어 있었습니다. 2026년 10월에 S&P 500 지수는 한때 8000 포인트에 근접했고, 나스닥 지수는 3만 포인트를 돌파했습니다. 2026년 초부터 시작된 인간 노동력 대체에 따른 최초의 대규모 감축은 자본 시장이 기대했던 효과를 실현했습니다. 이익률 상승, 예상 이상의 실적, 주가 상승 등이 이루어졌습니다.

기업들의 기록적인 이익은 신속하게 AI 계산 능력으로 재투자되었습니다.

매크로 데이터는 표면 상으로 여전히 밝은 면모를 보였으며, 명목 GDP는 몇 차례 중고 연 이율 상승을 기록하며 생산성이 현저히 향상되고 시간당 실질 생산량 증가율은 1950년대 이후 최고치를 달성했습니다. 이 모든 것은 휴식을 취하지 않고, 병가를 사용하지 않으며 복지 혜택이 필요하지 않은 AI 에이전트들로부터 비롯했습니다.

계산 능력의 소유자들의 부는 급속히 팽창되었지만, 이에 반비례하는 실질 임금 상승은 명백한 약세를 보였습니다. 공식적으로 생산성이 기록적이라고 강조되지만, 점점 더 많은 화이트칼라 직책이 기계로 대체되며 노동자들은 소득이 더 낮은 직책으로 향해야 했습니다.

소비 측면에서 불안 전조가 나타날 때, 코멘터리계에서는 새로운 개념인 '유령 GDP'를 제시했습니다: 통계 보고서에는 기록되어 있지만 실질적인 경제 순환이 이루어지지 않는 생산물들을 말합니다.

거의 모든 기술 지표에서 AI는 예상을 능가했으며, 자본 시장의 이야기는 거의 완전히 AI 주변에 형성되었습니다. 유일한 차이점은 경제 구조 자체가 동기화되지 않은 것입니다.

사후에 되돌아보면, 이 논리가 사실 그다지 복잡하지 않음을 깨닫게 됩니다. 북다코타 주에 위치한 GPU 클러스터가 그 생산물을 맨해튼 미드타운의 1만 명의 화이트칼라들의 경제 기여에 동등하다고 한다면, 그 영향력은 거대한 경제적 유행과 같아 보이며 치료제보다 eer 이상의 것입니다.

통화 유통 속도는 멈추게 되었습니다. 인간 중심, GDP의 약 70%를 차지하는 소비형 경제가 급격히 좁아지기 시작했습니다. 우리는 아마도 더 일찍 이 사실을 알아챌 수 있었을 것입니다. 기계는 선택적 소비상품에 얼마나 많은 돈을 쓸까요?

답은 명백합니다. 0.

이후, 부정적 피드백이 자기 강조되기 시작했습니다. AI 능력 향상 -> 기업의 노동력 요구 감소 -> 화이트칼라 감축 확대 -> 대체된 사람들의 소비 축소 -> 이윤 압력이 기업을 추가 AI 투자로 가증 -> AI 능력이 계속해서 향상... 등

이것은 자가 제동 메커니즘이 부족한 순환입니다. 인간 지능이 system적으로 대체되는 나선형 과정입니다.

화이트칼라 집단의 소득 능력과 그로 인한 소비 의욕은 구조적인 수준에서 침식당하고 있는데, 이 소득은 주택 모기지 13조 달러 시장이 의존하고 있는 기반이 됩니다. 분양 기관들은 상기 사항은 오랫동안 당연시 해왔던 문제를 재평가해야 했습니다. 그것이 고품질 모기지인지 여전히 충분한 안전 여유가 있는지에 대해.

한편, 17년 연속의 실제 파산 사례 없는 시기는 사설 펀드 시장이 사설 자본을 바탕으로 한 소프트웨어 자산 거래를 축적하게 했습니다. 이들 거래는 거의 예외 없이 동일한 가정 위에 세워졌습니다: ARR(연간 반복 매출)은 장기간 안정적이고 계속 성장하며 복리 특성을 가질 것이다.

하지만 2027년 중반, AI에 의한 혁신으로 인한 최초 파산 사태가 이 전제를 직접 흔들었습니다.

만약 충격이 소프트웨어 산업에만 국한된다면, 상황은 아직 통제 가능한 범위 내에 있을지도 모릅니다. 하지만 현실은 다릅니다.

2027년 말까지, 인터미디어리 역할에 기초한 대부분의 비즈니스 모델이 압력을 받기 시작했고, 인간에게 마찰식 인터미디어 서비스를 제공하여 수익을 올리는 기업들은 대규모로 붕괴했습니다.

더 깊은 수준에서 볼 때, 전체 경제 시스템은 본질적으로 백색인 생산성의 지속적인 향상에 매우 관련된 긴박한 링크드 인스턴스입니다. 2027년 11월의 시장 붕괴는 충격의 시작점이 아니라 이미 존재하던 다양한 부정적 피드백 메커니즘을 전방위로 가속화한 것에 불과합니다.

시장은 이미 하락 속도가 가속화되고 있음을 약 1년 전에 알고 있었습니다. 정부는 대응 방안에 대해 논의를 시작했지만 공중은 정부가 효과적인 구원을 실행할 수 있는지에 대한 신뢰를 급속하게 잃고 있습니다. 정책적 대응은 경제 현실에 후행되는데, 현재 단계에서는 시스템적 해결책의 부재 자체가 디스인플레이션 스파이럴을 더욱 깊게 밀어닥칩니다.

모든 것은 어떻게 시작되었는가

2025년 말, 에이전트형 프로그래밍 도구의 능력이 급격히 향상되었습니다.

한 경력 있는 개발자는, Claude Code 또는 Codex를 활용하여 중소형 SaaS 제품의 핵심 기능을 몇 주 내에 복제할 수 있었습니다. 모든 가장자리 케이스를 완벽히 다루기 어려울지라도, 그 성숙도는 이미 CIO가 연간 50만 달러의 유료 계약을 재고하는 동안 진지하게 고민해야 할 정도로 충분했습니다.

대다수 기업의 재정년도가 자연년도와 일치하는 바람에, 2026년 IT 지출 예산은 이미 2025년 제4 분기에 확정되어 있었습니다. 그 때, '에이전트형 인공지능'은 아직 개념 수준에 머물러 있었습니다.

따라서 중간 점검은 첫 진정한 압력 테스트가 되었으며, 구매 팀은 사이스템의 실제 능력을 충분히 이해한 상태에서 기존의 지출 결정을 재평가했습니다.

그 여름, 우리는 '포춘' 500 대 기업의 구매 매니저와의 인터뷰를 진행했는데, 그는 핵심적인 예산 협상을 회상했습니다: 판매 측은 원래의 협상 템플릿을 계속 사용할 계획이었는데, 연간 5%의 인상 및 '귀하는 이미 우리 없이는 더 이상 팀을 운영할 수 없다'라는 표준 발언을 따르려 했습니다. 그러나 이 구매 매니저는 이미 OpenAI와 논의 중이었으며, 기존 공급 업체를 직접 대체하기 위해 AI 도구를 활용하는 전선 배치 엔지니어를 고용하는 것을 고려하고 있음을 순진하게 밝혔습니다.

마침내 해당 계약은 30% 할인된 가격으로 갱신되었습니다. 그에게는 이미 비교적 이상적인 결과로 여겨졌습니다. Monday.com, Zapier, Asana와 같은 SaaS 장보기 기업들은 상황이 훨씬 어려웠습니다.

투자자들은 사실상 SaaS 장보기 기업이 먼저 충격을 받을 것으로 예상하고 있었습니다. 결국, 이들은 기업 기술 스택 지출의 1/3을 차지하고 있어 이미 가장 노출되어 있는 것으로 간주되었습니다.

진정으로 무시된 맹점은 시스템 수준의 레코드 시스템으로 간주되던 핵심 소프트웨어였습니다. 이들은 원래 충분히 안전하다고 여겨졌습니다.

ServiceNow가 2026년 3분기 보고서에서 역사적 반사 메커니즘이 실제로 드러나기 시작한 것은 그때서야였습니다:

ServiceNow의 ACV 증가율이 23%에서 14%로 둔화되었으며, 15% 감원 및 구조적 효율성 계획이 발표되었고 주가는 18% 하락했습니다.
——Bloomberg, 2026년 10월

SaaS는 아직 죽지 않았으며, 자체 구축된 시스템은 여전히 유지보수 비용 및 복잡성의 균형을 유지하고 있습니다. 그러나 자체 구축이 가능한 옵션 자체가 가격 협상의 기본 출발점을 뿐만 아니라 근본적으로 바꾸었습니다.

더 중요한 것은 경쟁 환경이 구조적으로 변화했다는 것입니다. 인공지능은 기능 개발 및 제품 이터레이션의 진입 장벽을 크게 낮추었고, 차별화가 빠르게 붕괴되었습니다. 기존의 대형 업체들은 가격 전쟁에 빠지게 되었으며, 서로 싸우는 동안 역사적 비용 부담이 없는 대리식 프로그래밍 능력에 의해 직접 강화된 새로운 도전자들과 마주해야 했습니다.

이 때까지 시장은 이러한 시스템 간의 높은 상호 의존성을 정말로 인식하지 못했습니다.

ServiceNow는 시트당 청구하고, 그것의 "포춘" 500 강자 고객이 15% 감원한다면, 15%의 라이선스가 동시에 취소됨을 의미합니다.

고객의 수익성 개선을 촉진하는 AI 감원 논리도, 거의 기계적인 방식으로 자신의 수익 기반을 침식시키고 있습니다. 이 워크플로 자동화를 판매하는 회사는 궁극적으로 더 효율적인 워크플로 자동화에 의해 전복되었으며; 그의 대응 전략은 감원일 뿐이고, 절감된 비용을 자사를 전복시키는 기술에 계속 투자해야만 합니다.

더 이상 무슨 수가 있을까요? 가만히 있으면서 천천히 기다리는 것인가요?

그래서 가장 직접적이자 풍자적인 결과 중 하나가 나타났습니다. 적극적으로 AI에 위협받는 기업들이 오히려 AI의 가장 적극적인 채택자로 전락했습니다.

나중에 돌아보면, 이것은 당연하게 보일 수 있지만, 그 당시에는 (적어도 제게는) 그렇지 않았습니다. 전통적인 기술 전복 모델은 일반적으로, 기존 거물이 새로운 기술에 저항하고 유연한 후발주자에 의해 점유율이 갉아먹히고 마침내 천천히 쇠퇴하는 것으로 나타났습니다. Kodak, Blockbuster, BlackBerry가 그 예시입니다.

그러나 2026년은 다릅니다. 일부 기업들은 더 이상 저항하지 않고 저항할 능력조차 없습니다. 주가가 40%에서 60% 하락하면서 이러한 AI 충격 중심에 있는 기업들은 실제로 명확한 대응책을 내놓으라고 이사회에서 경영진에 요구할 때, 이 기업들은 사실상 둘도 없이 단 하나의 길, 즉 인원 감축, 절감된 비용을 AI에 투자하고 다시 AI를 사용하여 더 낮은 비용으로 생산량을 유지하는 것만이 남아 있습니다.

개별 회사 관점에서 이러한 결정은 완전히 합리적입니다. 그러나 전체적인 관점에서는 파국적인 결과를 가져옵니다. 노동비용을 1달러 절감할 때마다, 그 금액은 AI 능력을 강화하는 투자로 전환되고, 이는 다음 번 인원 감축을 위한 발판을 마련합니다.

소프트웨어는 그저 시작일 뿐입니다.

투자자들이 아직 SaaS 가치평가가 최저점에 다다랐는지 논쟁 중일 때, 더 중요한 변화가 이미 발생했습니다. 지금까지 소프트웨어 산업에서만 넘쳤던 이 상반된 논리는 이미 넘어서 더 큰 영향을 미치기 시작했습니다. ServiceNow의 인원 감축을 지탱하는 이 논리는 백색인력 비용을 핵심으로 하는 모든 기업에 적용됩니다.

마찰이 사라질 때

2027년 초까지는 대형 언어 모델의 사용이 기본 옵션으로 자리 잡았습니다. 사람들은 무의식적으로 AI 에이전트를 사용하고 있지만 AI 에이전트 개념조차 자세히 이해하지 못할 수도 있습니다. 이는 다수의 사람들이 클라우드 컴퓨팅이 무엇인지 이해하지 못했지만 이미 스트리밍 서비스를 통해 동영상을 시청하는 데 익숙했던 것과 같습니다. 보통 사용자에게는 이러한 모습이 자동 완성, 맞춤법 검사와 같은 하위 기능으로 표현되어야 할 현실적인 기능, 자연스럽게 장치에 갖춰져야 할 능력이어야 합니다.

Qwen의 오픈 소스 에이전트형 쇼핑 보조는 소비 결정의 AI 인수를 필요한 기반 요소로 만들었습니다. 단 몇 주 사이에 거의 모든 주류 AI 애시스턴트가 다양한 형태의 에이전트형 전자상거래 기능을 내재화했습니다. 증류 모델의 성숙화로 이러한 에이전트들은 더 이상 완전히 클라우드 컴퓨팅에 의존할 필요 없이 스마트폰 및 노트북과 같은 종단 장치에서 직접 실행될 수 있게 되었으며, 추론의 한계 비용을 대폭 낮췄습니다.

투자자들이 더욱 경계해야 할 진짜 문제는 이러한 에이전트들이 명확한 명령을 기다리지 않는다는 점입니다. 설정된 선호도에 따라 백그라운드에서 계속 실행됩니다. 소비는 더 이상 인간이 수동적으로 한 번에 하나씩 선택하는 일련의 행위가 아니라, 연중무휴로 자동 최적화되는 프로세스로 변모하여 연결된 모든 소비자를 위해 계속 실행됩니다. 2027년 3월까지, 미국 개인이 하루에 사용하는 토큰 양은 40만 개로 증가하여 2026년 말 대비 10배 증가했습니다.

그리고 이러한 연결 고리의 다음 링크는 이미 느슨해졌습니다.

중개층 (Intermediation)

지난 50년 동안 미국 경제는 인간한테의 제약 위에 덧씌워진 방대한 렌트-seeking 구조를 형성했으며, 결정에는 시간이 소요되고 인내심이 제한되어 브랜드 익숙함이 종종 섬세한 비교로 대신되었기 때문에 많은 사람들은 몇 번의 페이지 이탈을 위해 이상적이지 않은 가격을 받아들이기를 선호했습니다. 수천 억 달러에 이르는 기업 가치는 이러한 행동 마찰이 오랫동안 존재했기 때문에 성립되었습니다.

최초의 변화는 그렇게 눈에 띄지는 않았지만, 중개자가 마찰을 제거하기 시작했습니다. 몇 달 동안 사용되지 않았지만 자동 갱신되는 구독 서비스, 무료 체험 기간 종료 후 몰래 가격이 올라가는 유료 요금 모델은 다시 협상 가능한 조항으로 재정의되었습니다. 전체 구독 경제를 지탱하는 핵심 지표인 고객 평생 가치(LTV)가 실질적으로 감소하기 시작했습니다.

소비자 중개자는 거의 모든 소비 거래의 운영 논리를 점차적으로 다시 썼습니다. 당신이 프로틴 바 한 상자를 구매하기 전에 다섯 개 플랫폼 간에 일일이 가격을 비교하기는 어려웠지만, 기계는 할 수 있습니다.

여행 예약 플랫폼이 가장 먼저 충격을 받았는데, 그 이유는 비즈니스 논리가 매우 표준화되어 있었기 때문입니다. 2026년 제4분기까지, AI 중개자는 더 빠르고 더 저렴한 비용으로 전체 여행 일정을 포함한 항공편, 호텔, 지상 교통, 포인트 최적화, 예산 제약, 환불 규정을 결합할 수 있었으며, 전체적인 효율성이 전통적인 플랫폼을 크게 앞지르게 되었습니다.

보험 갱신 또한 면치 못할 고통을 겪었습니다. 보험 가입자의 나태함에 의존하여 수익을 유지해 온 비즈니스 모델은 연간 자동 비교의 중개자에 의해 신속히 붕괴되었습니다: 관성 갱신으로부터 얻는 15%~20%의 과잉 요금 공간은 사라지는 데에 걸린 시간이 거의 없었습니다.

재무 설계 자문가, 세무 서비스, 규범적인 법률 사무소... 고객 대상 복잡하고 번거로운 업무 처리에 가치 주장이 근거한 산업은 모두 충격을 받았습니다. 왜냐하면 중개자에게는 번거롭다는 개념이 존재하지 않기 때문입니다.

인간 간 상호 작용 가치가 보호되리라 생각되던 분야조차도 면치 못할 일을 겪었습니다.

부동산 산업은 오랫동안 정보의 비대칭성에 의존하여 5%~6%의 중개 수수료 구조를 유지해 왔습니다. AI 중개자가 MLS 데이터에 접속하고 몇십 년간의 거래 기록을 즉각적으로 호출할 수 있는 능력을 갖추면서, 이러한 지식적 우위가 신속하게 복제되었습니다.

2027년 3월에 발표된 한 판매자 보고서는 이러한 현상을 중개자 간 전쟁으로 묘사했습니다. 주요 도시의 구매자 중개 수수료 중앙값은 2.5%~3%에서 1% 이하로 압축되었으며, 점점 더 많은 거래가 구매자가 완전히 인력 중개인의 참여 없이 완료되었습니다.

우리는 인간 간 상호 작용의 가치를 과대 평가했습니다. 많은 이른바 관계들은 본질적으로 마찰을 입은 우호적 외투에 불과합니다.

이것은 중개층 해체의 시작에 불과합니다. 성공한 기업들은 소비자의 행동 편향과 심리적 관성을 활용하여 수십억 달러를 투자했지만 기계 앞에서 이러한 메커니즘들은 신속하게 실패하였습니다.

기계는 가격과 매칭만을 최적화합니다. 그것은 당신이 선호하는 앱을 신경 쓰지 않으며, 정교한 체크아웃 페이지에 끌리지 않으며, 피로에도 편의성을 택하지 않으며, 습관에 따라 동일한 플랫폼에서 반복 주문하지 않을 것입니다.

파괴되는 것은 특정한 모래성으로, 중개 형식입니다.

DoorDash는 전형적인 사례가 되었습니다. 중개식 프로그래밍은 배달 플랫폼의 진입 장벽을 크게 낮추었으며, 숙련된 개발자는 몇 주 만에 완전한 기능을 갖춘 경쟁 제품을 배포할 수 있었습니다. 많은 새로운 플랫폼이 등장했고, 90%~95%의 배송 수수료를 운전자에게 직접 할당함으로써 신속하게 운송 능력을 유인했습니다. 여러 플랫폼 관리 대시보드를 통해 일용직 근로자는 한 번에 20~30개의 플랫폼에 동시에 액세스할 수 있게 되었고, 기존의 잠금 효과는 거의 사라졌습니다. 시장은 매우 짧은 시간 내에 파편화되었으며 수익률은 거의 제로에 가까이 압축되었습니다.

중개는 두 단면의 해체를 동시에 촉진했습니다. 경쟁자를 육성할 뿐만 아니라 그들을 우선 호출했습니다. DoorDash의 모래성은 본질적으로 간단한 전제에 기초합니다: "당신이 배고프고 가격을 비교하기 귀찮다면, 이 앱은 홈 화면에 있습니다."

반면 중개는 '홈 화면'이 없습니다. 중개는 동시에 DoorDash, Uber Eats, 레스토랑 공식 웹사이트 및 수십 개의 새로운 플랫폼을 검색하며, 항상 가장 낮은 비용 및 가장 빠른 배송 방법을 선택합니다.

기계에게는 습관적 충성이 존재하지 않습니다.

아이러니한 것은 이 반응 사슬에서, 이것이 중개가 곧 대체될 백색 계급에 도움을준 유일한 시간일 수도 있습니다. 그들이 배달원이 되면, 적어도 수입의 절반은 더 이상 플랫폼에 가져가지 않습니다. 그러나 기술의 이러한 선의는 길지 않았으며, 자율 주행이 보급되면서 상황은 금방 뒤바뀌었습니다.

중개가 거래 그 자체를 제어하기 시작하면, 그들은 계속해서 더 큰 최적화 공간을 찾습니다.

간단한 비교 및 집계에는 결국 한계가 있습니다. 사용자에게 지속적으로 비용을 절감하려면, 특히 중개 간의 거래가 시작된 후에는 수수료를 없애는 것이 가장 직접적인 방법입니다. 기계 간 거래 시나리오에서 2%~3%의 은행 카드 교환 수수료가 가장 눈에 띄는 대상이 됩니다.

중개는 전통적인 카드 네트워크보다 빠르고 저렴한 결제 경로를 찾기 시작했습니다. 대부분은 Solana 또는 Ethereum 레이어 2 네트워크를 통해 안정화폐를 사용하여 결제하며, 결제는 거의 즉각적이며 수수료는 소수 센트 수준으로 유지됩니다.

2027년 제1사분기 Mastercard 재무제표: 순수익이 전년 동기 대비 6% 증가하였으며, 구매 거래량의 증가율이 전분기의 5.9%에서 3.4%로 둔화되었습니다; 경영진은 '중개 중심의 가격 최적화' 및 '선택적 소비 부문에 압력'이라고 언급했습니다.

——블룸버그, 2027년 4월 29일

이 재무제표는 돌이킬 수 없는 전환점이 되었습니다.

중개식 비즈니스가 제품 수준의 혁신에서 결제 인프라 수준의 충격으로 변화했습니다. MA는 다음날 9% 하락했으며, Visa도 압박을 받았지만, 안정화폐 인프라 분야에서 초기에 더 진출해 동조폭이 줄었습니다.

에이전시 비즈니스가 교환 수수료 결제 경로를 우회함으로써 은행 카드 사업을 핵심으로 하는 은행 및 단일 비즈니스 발급 기관에 더욱 심각한 타격을 주었습니다. 이러한 기관들은 장기간 2%–3%의 교환 수수료 중 대부분의 수익을 영세상이 지원하는 포인트 및 보상 계획을 중심으로 완전한 비즈니스 모델을 구축해 왔습니다.

특히, 미국 익스프레스는 가장 집중된 압력을 받았습니다. 한편으로는 백색 인력 고용의 감소가 고가치 고객 기반을 계속 약화시키고; 다른 한편으로는 에이전시 비즈니스 우회 결제가 직접적으로 핵심 수입 모델을 흔들었습니다. 이후 몇 주 동안 Synchrony（SYF US）、Capital One（COF US）、Discover（DFS US）의 주가도 각각 10% 이상 하락했습니다.

이들의 모에는 본질적으로 마찰 위에 구축되었으며, 이 마찰은 빠르게 제로로 수렴하고 있습니다.

산업 리스크에서 체계적 리스크로

2026년 동안 시장은 AI의 부정적 영향을 산업 수준의 충격으로 간주했습니다. 소프트웨어 및 컨설팅 산업이 가장 먼저 영향을 받았으며, 결제 시스템 및 기타 수수료 관문이 동요하기 시작했지만 더 광범위한 거시경제는 여전히 견고해 보였습니다. 노동 시장은 이완되고는 있지만 신경 제어된 추락은 나타나지 않았습니다. 주류 의견은 창의력적인 파괴가 모든 기술 혁신 주기의 필수적인 단계임을 인식하고 있었습니다: 지역적으로 아프지만, AI가 가져다 줄 총순익은 결국 그 부정적 영향을 보상할 것으로 여겨졌습니다.

저희는 2027년 1월의 거시 메모에서 이것이 잘못된 인식 프레임워크라고 지적했습니다. 미국은 본질적으로 백색 인력 중심의 서비스 산업 경제체입니다. 백색 인력자가 전체 고용 중 50%를 차지하며, 총 자유로운 소비 지출의 약 75%를 기여합니다. AI가 침식하고 있는 기업과 직무는 미국 경제의 가장자리 부분이 아니라 미국 경제 그 자체인 것입니다.

「기술혁신은 일자리를 파괴하는 동시에 더 많은 일자리를 창출한다」는 것이 당시 가장 유행하면서 설득력 있는 반론 중 하나였습니다.

이것은 거의 두 세기 동안 결썩지 않았기 때문에 합당성이 인정되었습니다. 우리가 미래 직무의 구체적 모습을 명확히 상상할 수 없어도, 그것들은 항상 제때 나타날 것입니다. ATM는 은행 영업점 운영 비용을 절감했지만, 은행은 오히려 더 많은 지점을 개설했으며, 총원 직무는 그 후 20년 동안 계속 확대되었습니다. 인터넷은 여행사, 옐로 페이지 및 오프라인 소매를 전복시켰지만 동시에 새로운 산업을 육성하고 많은 새로운 일자리를 만들었습니다.

하지만 한 가지 전제는 항상 파괴되지 않았습니다: 이러한 새로운 일자리는 모두 인간이 수행해야 합니다.

그러나 AI는 이 전제를 바꾸고 있습니다. 현재 AI는 일반 지능이 되었으며, 인간이 재배치될 것으로 예상되던 작업에서 빠르게 발전하고 있습니다. 대체되는 프로그래머들은 AI 관리로 간단히 전환할 수 없습니다. 왜냐하면 AI 자체가 이미 관리 능력을 갖추고 있기 때문입니다.

오늘날, AI 에이전트는 몇 주간 지속되는 연구 및 개발 작업을 독립적으로 수행할 수 있게 되었습니다. 비즈니스 스쿨 교수들은 매년이면 여전히 이러한 데이터를 새 S 커브에 맞추려고 노력하지만, 지수 함수 증가는 우리가 알던 가능성의 경계를 이미 초과했습니다.

그들은 거의 모든 코드를 작성했으며, 성능이 가장 우수한 에이전트는 거의 모든 면에서 거의 모든 인간보다 똑똑합니다. 그리고 그들은 점점 더 저렴해지고 있습니다.

AI는 실제로 새로운 직업을 만들어냈고, 신호 키워드 엔지니어. AI 보안 연구원. 인프라 기술자. 인간은 여전히 최상위 수준에서 조정하거나 취향을 제어합니다. 그러나 각 새로운 직위는 종종 수십 개의 구식 직위가 없어지는 것을 동반하며, 새로운 직위의 급여 수준은 종종 대체되는 직위의 작은 부분에 불과합니다.

미국 JOLTS 데이터: 직위 공석이 550만 명 이하로 감소; 실업자 수 대비 직위 공석 비율이 약 1.7로 상승하여 2020년 8월 이후 최고치에 달함 —— Bloomberg, 2026년 10월

연준의 고용 동향 조회 결과는 전년 대비 15% 감소한 550만 명 이하의 공석을 보여주었습니다.

INDEED:「생산성 이니셔티브」의 확산으로 소프트웨어, 금융, 컨설팅 업종의 채용 공고가 크게 줄었습니다 —— Indeed Hiring Lab, 2026년 11–12월

화이트 칼라의 공석 직위는 신속하게 줄어들고 있으며, 블루 칼라의 공석 (건설, 의료, 기술 종사자)은 비교적 안정적입니다. 인력 유출은 보고서 작성, 예산 승인 및 중위력운용을 유지하는 직위에 집중되어 있습니다 (우리는 아직도 그 일을 하고 있습니다). 그러나 두 그룹 모두의 실질적인 임금 상승은 연간 대부분 시간 동안 부정이며, 지속적으로 하향 조정 중입니다.

주식 시장은 JOLTS 데이터에 대한 반응이 턴 이르지 않았으며, 그들이 더 관심을 가지고 있는 것은 제너럴 일렉트릭스 Vernova의 터보 기계 생산 능력이 이미 2040년까지 팔렸다는 소식입니다. 시장은 부정적인 거시적 데이터와 긍정적인 AI 인프라 확장 사이에서 전반적으로 횡보하고 있습니다.

그러나 채권 시장(언제나 주식 시장보다 현명하거나 적어도 덜 로맨틱한)은 소비 측면의 하락 위험을 가격으로 반영하기 시작했습니다. 10년 만기 국채 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 떨어졌습니다. 그럼에도 불구하고 전체 실업률이 통제 불능적으로 증가하지는 않았으며, 구조상의 작은 차이가 여전히 몇몇 사람들에게는 무시되고 있습니다.

일반적인 경제 불황에서 문제들은 대개 자가 치유 메커니즘을 갖고 있습니다. 과도한 건설은 건축물의 감소로 이어져 이자율 하락을 유발하고, 이에 반해 새로운 건설을 촉발합니다. 재고 과잉은 재고 소진을 초래하여 재입고를 유발합니다. 주기적인 메커니즘 안에는 스스로 회복하는 씨앗이 내포되어 있습니다.

그러나 이번에는 주기의 근본적인 원인이 주기적이지 않습니다.

AI는 점점 능력이 향상되고 더 저렴해지고 있습니다. 기업은 먼저 인력을 감축한 후 절감된 비용을 더 많은 AI 능력에 투자하여 더 많은 인력을 감축할 수 있는 조건을 확보합니다. 해고된 직원들의 소비가 줄어듦에 따라 소비자 기업의 매출이 감소하고 수익이 압박을 받아 수익율을 유지하기 위해 AI에 대한 투자를 계속 증가해야만 합니다. 그 결과, AI는 한층 강력하고 더 저렴해집니다.

이는 자연적인 제동장치가 없는 음의 피드백 루프입니다.

직관적으로 사람들은 총수요의 하락이 결국 AI의 구축 속도를 둔화시킬 것으로 생각할 것입니다. 그러나 사실은 그렇지 않습니다. 왜냐하면 이는 기존의 대규모 컴퓨팅 센터에 의존하는 전통적인 CAPEX가 아니라 운영 비용(OPEX의 구조적 대안)에 의존하기 때문입니다.

과거에 매년 1억 달러를 노동력에 투자하고 AI에는 단 500만 달러를 투자해온 기업은 이제 노동력 비용이 7000만 달러로 감소하고 AI 예산은 2000만 달러로 상승할 수 있습니다. AI 투자가 2배로 증가했지만 이 증가는 확장에서가 아니라 전체 운영 비용이 감소하는 과정에서 일어납니다. 다시 말해, 각 기업의 AI 예산은 증가하는 반면 총 지출은 축소되고 있습니다.

아이러니한 점은 AI가 그 내재된 경제 시스템을 다시 설계하고 약화시키고 있는 동안, AI 인프라 편성체 자체는 여전히 강력하게 성과를 내고 있다는 점입니다.

NVIDIA(NVDA)는 계속해서 사상 최고의 매출을 올리고, TSMC는 여전히 95% 이상의 생산능률을 유지하고 있으며, 초대형 클라우드 공급업체들은 매 분기 1500억 달러에서 2000억 달러를 데이터 센터 구축에 투자하고 있습니다. 대만과 한국 같은 이러한 추세를 가장 강력하게 반영하는 국가들은 자본 시장에서 대형지수를 크게 앞질러 나가고 있습니다.

한편, 인도는 정반대의 상황을 보여주고 있습니다. 인도의 IT 서비스 산업은 매년 2000억 달러 이상의 수출을 달성하며, 인도의 현지 통화 수출을 뒷받침하는 주요 원천이자 장기적인 상품무역 적자를 메꾸는 중추적 요소입니다. 이 전체 모델은 간단한 비교 우위에 기반하고 있습니다: 인도의 개발자 인건비는 미국 동료들의 일부분에 불과합니다.

그러나 AI 프로그래밍 대리인의 한계 비용은 이미 전기 요금만 남아 있는 수준으로 축소되었습니다. 2027년이 되자, 타타 컨설팅(TCS), Infosys 및 Wipro 사이의 계약 해지 건수가 두드러지게 증가했습니다. 인도의 외부 계정을 지탱해온 서비스무역 흑자가 급속히 사라지면서 루피는 4개월 만에 달러 대비 18% 가치를 잃었습니다. 2028년 1분기에는 국제통화기금(IMF)이 뉴델리와의 사전 접촉을 시작했습니다.

전복을 촉발하는 엔진은 매 분기마다 더욱 강력해지고 있으며, 이는 전복 속도가 계속 가속화되고 있는 것을 의미합니다. 노동시장에는 본질적인 하류가 존재하지 않습니다.

미국에서의 문제는 더 이상 AI 인프라 버블이 언제 붕괴할 것인지에 있지 않습니다. 실제로 반복적으로 묻는 것은, 소비자 자체가 기계적으로 대체될 때, 소비신용에 기반한 경제가 어느 방향으로 나아갈 것인지입니다.

지능적인 대체 나선

2027년은 미묘하게 더 이상하지 않는 거시 경제 서술의 한 해였습니다. 지난 12개월 동안 그 비연결되었으나 명확하게 부정적인 발전 동향의 전파 메커니즘이 명백해졌습니다. 미국 노동통계국(BLS) 자료를 참조할 필요 없이, 친구의 만찬에 한 번 참석하는 것으로 충분합니다.

대체당한 화이트칼라 노동자들은 한가하지 않았습니다. 많은 사람들이 보다 낮은 임금의 서비스업 및 저임금 노동 경제 일자리에 종사했으며, 이는 해당 분야의 노동 공급을 증가시킴과 동시에 임금을 압축시켰습니다.

우리의 한 친구는 2025년 Salesforce에서 고급 제품 관리자로 일했습니다. 이는 제목, 건강 보험, 401k 연금을 가진 연봉 18만 달러의 직책이었는데, 그녀는 세 번째 직원 감축으로 일자리를 잃었습니다. 6개월의 채용 노력 끝에, 그녀는 Uber 운전을 시작하게 되었고 수입은 4.5만 달러로 줄었습니다.

개인 이야기에 중점을 두는 것이 아니라, 이러한 동태를 각 주요 대도시의 수십만 노동자에게 곱하는 이중 수학적 효과에 주목해야 합니다. 자격이 과도한 노동력이 서비스업 및 저임금 노동 경제로 유입되면서 이미 어려움을 겪고 있던 기존 노동자들의 임금을 낮추며, 산업별 대체는 경제 전체적으로 임금을 압축하는 형태로 악화되었습니다.

인간 중심의 노동력 풀 중 유일하게 살아남은 조정은 아직 오지 않았으며, 이는 우리가 이 글을 쓰는 시점에 일어나고 있습니다. 이는 자동화된 배송 및 자율 주행 차량이 첫 번째 파도에서 대체되는 노동자들을 흡수했던 일용직 경제를 휩쓸고 있기 때문입니다.

2027년 2월까지는 분명히 아직 직업을 가진 전문가들의 소비 패턴이 이제는 그들이 다음으로 해고될 수 있는 사람일 것처럼 변했습니다. 그들은 AI의 도움을 받아 두 배로 열심히 일하고 있으며, 승진이나 급여 인상을 희망하던 희망은 이미 소멸되었습니다. 저축률은 약간 상승하고 지출은 부진합니다.

가장 위험한 부분은 지연 효과에 있습니다. 고소득 계층은 평균 이상의 저축을 활용하여 일반적인 모습을 유지하는 데 두세 분기 이상 소요했습니다. 실제 데이터는 문제의 존재를 확인하지 않았으며, 그것이 물리적 경제에서 이미 낡은 뉴스가 된 후에야 공식화되었습니다. 그 후에 이 환상을 깨뜨리는 데이터가 공개되었습니다.

미국의 신규 실업 수당 신청자 수는 48.7만으로 급증하여 2020년 4월 이후 최고 수준에 이르렀습니다 | 노동부, 2027년 제3분기

신규 실업 수당 신청자 수가 48.7만으로 급증하여 2020년 4월 이후 최고 수준을 기록했습니다. ADP와 Equifax는 대다수의 새로운 신청자가 백색 계집 전문가들임을 확인했습니다.

스탠다드 앤드 푸어스 500지수는 이후 일주일 동안 6% 하락하여 부정적인 거시적 요인이 쟁탈 전에서 우위를 차지하기 시작했습니다.

일반적인 경기 침체에서 실업은 광범위하게 분산됩니다. 노동자들이 겪는 고통은 대체로 전체 고용 구조에서 그들의 비율에 비례합니다. 소비 타격도 광범위하며 거의 즉시 데이터에서 나타나게 될 것입니다. 왜냐하면 저소득 노동자들은 보다 더 높은 주변 소비 성향을 가지고 있기 때문입니다.

이번 주기에서는 실업이 가장 높은 소득 분배 침체로 초점을 맞춥니다. 그들의 고용 비중은 상대적으로 작지만, 그들은 불균형한 소비자 지출 비율을 추동합니다. 상위 10%의 최상위 소득층은 미국의 모든 소비 지출의 절반 이상을 차지합니다. 상위 20%는 약 65%를 차지합니다. 이들은 주택을 사고, 차를 사고, 휴가를 떠나며, 식사를 하며, 사립학교 등록금을 지불하며, 주택을 리모델링합니다.

그들은 전체 비필수 소비 경제의 수요 기반입니다.

이러한 노동자들이 직업을 잃거나 연봉을 50% 감소시키고 이후 사용 가능한 위치에 맞춰질 때, 소비 타격은 소멸한 직책 수에 비해 상당합니다. 백색 계층의 고용률 감소율이 2% 감소하면 가용한 소비자 지출에 대한 영향은 약 3-4%에 이릅니다. 일반적인 블루 칼라 실직은 대개 즉각적인 영향을 미치지만, 백색 계층의 실직은 지연되지만 더 큰 타격을 입기 때문에 업종 전환 전에 몇 달 동안 지출을 유지할 수 있습니다.

2027년 제2 분기에 경제가 빠져들었습니다. 미국 국립경제연구국은 몇 달 후에야 정식으로 위기 시작일을 확정했지만(그들은 항상 그랬습니다), 데이터는 분명합니다 - 우리는 이미 실질 GDP가 두 분기 연속으로 마이너스 성장했다는 것을 보여줍니다. 그러나 그때는 아직 "금융 위기"가 아니었습니다......아직.

관련된 베팅의 다미노 효과

2015년 1조 달러 미만이었던 사설 대출 규모는 급격히 확대되어 2026년에는 2.5조 달러를 웃돌았습니다. 그 중 상당 부분의 자본이 소프트웨어 및 기술 거래에 투자되었는데, 특히 SaaS 기업에 대한 레버리지드 바이아웃으로 향했습니다. 그러나 이러한 거래의 가치 평가 기준은 일반적으로 수입이 장기간 중반자릿수의 성장세를 유지할 것이라는 핵심 가정에 기초하고 있습니다.

이러한 가정들은 사실상 이미 2026년 1분기의 소프트웨어 주식 폭락과 첫 번째 에이전트형 프로그래밍 능력 쇼케이스 간의 파산으로 인해 터졌었습니다. 그러나 문제는 자산의 장부 가치(marks)가 이 사실을 인식하지 못한 것 같습니다.

다수의 상장된 SaaS 기업의 거래 배수가 이미 5-8배 EBITDA로 떨어진 시점에, 사설 지원 소프트웨어 기업들의 재무상태표는 여전히 "수입 배수"에 기초한 인수 가치를 유지하고 있었는데, 그러한 수입 배수는 이미 존재하지 않았습니다. 경영진은 천천히 자산 가치를 조정하기로 선택했습니다: 100센트에서 92, 85로 낮추었는데, 동시에 공개 시장에서의 유사 기업들의 가격은 이미 50센트를 향하고 있었습니다.

Moody's는 "인공지능 주도의 경쟁이 가져온 장기적인 수입 하락"이라는 이유로 180억 달러에 달하는 프라이빗 이퀴티 지원 소프트웨어 채무에 대한 14개 발행인의 등급을 하향 조정했으며, 이는 2015년 에너지 위기 이후에서 가장 큰 단일 산업 하향 조정 조치였습니다. - 모디스 투자자 서비스, 2027년 4월

모두가 등급 하향 조정 이후에 무슨 일이 일어났는지 기억합니다. 2015년 에너지 산업 하향 조정 파동을 경험한 산업 고수들에게는 이러한 시나리오가 익숙한 것입니다.

2027년 제3분기까지, 소프트웨어 자산을 담보로 한 대출이 잇따라 부도를 낼 시작했으며, 정보 서비스 및 컨설팅 분야의 PE 투자 포트폴리오 회사들이 이어서 이탈했습니다; 몇몇 수십 억 달러에 이르는 유명 SaaS 기업들이 관련된 레버리지드 바이아웃 거래들이 잇따라 재구조화 프로세스에 들어갔습니다.

Zendesk가 명백한 증거입니다.

Zendesk가 인공지능 주도의 고객 서비스 자동화로 인해 ARR(연간 반복 수입)이 침해되어 채무 계약을 이행하지 못했으며; 50억 달러의 다이렉트 프라이빗 이퀴티 툴부 서비스는 58센트로 표시되었으며; 역대급 중 개인 대출 소프트웨어 부도 기록을 세웠습니다. - 금융 타임스, 2027년 9월

2022 년, Hellman & Friedman 과 Permira 가 Zendesk 를 102 억 달러에 사모화했습니다. 그들의 자금 조달 구조에는 50 억 달러의 직접 대출이 포함되어 있으며, 이는 그 당시 ARR을 지원하는 가장 큰 역사적인 대출이었습니다. 이 대출은 Blackstone이 주도하고 Apollo, Blue Owl 및 HPS 가 대출 조합에 참여한 25 배 EBITDA 레버리지 조건을 전제로 합니다.

이 대출의 핵심 구조 가정은 매우 명확합니다: Zendesk의 연간 반복 수익(ARR)이 변하지 않을 것이라는 것입니다. 약 25 배 EBITDA 레버리지 비율에서, 이러한 조건을 만족하는 자금 조달 구조는 ARR이 일정할 때만 합리적입니다.

그러나 2027 년 중반에는 이 전제가 사라졌습니다.

반 년 여러 시간 이내에, AI 에이전트는 이미 고객 서비스를 자체 처리하기 시작했습니다. Zendesk가 정의한 범주(워크플로우, 라우팅, 인간 고객 서비스 상호 작용 관리)는 워크플로를 생성하지 않고도 문제를 직접 해결하는 시스템에 의해 대체되었습니다. 대출 패키지의 기반인 "연간 반복 수익"은 더는 반복적이지 않으며, 보존된 수익일 뿐입니다.

결국, 역사상 가장 큰 ARR을 지원하는 대출은 역사상 가장 큰 사모화 소프트웨어 부도 사례로 전개되었습니다. 거의 동시에, 모든 신용 거래 상점은 동일한 질문을 반복해서 묻고 있습니다: 구조적 장기적인 역풍을 주기적인 변동으로 오해한 사람이 누구인가?

그러나 이것은 초기 시장 합의 사항 중에서도 드물게 성립된 하나의 지점이기도 합니다(적어도 처음에). 이것은 견딜 수 있고, 심지어 버틸 수 있던 충격이었어야 했습니다.

사모화 대출은 2008 년 은행 시스템과는 다릅니다. 그 설계 원칙은 강제매각을 피하는 데 있었기 때문입니다. 이러한 펀드들은 주로 폐쇄형으로 구성되며, 자본은 장기적으로 잠겨 있으며, 유한 활동주들의 약정 기간은 일반적으로 7~10 년입니다. 예금 인출 공격은 없으며, 끔찍한 리포 공급이 중단되는 위험도 없습니다. 관리자는 손상된 자산을 보유하고, 단계적으로 리포지셔닝하며, 회수를 기다릴 수 있습니다. 과정은 아파할 수 있지만, 원칙적으로 관리 가능합니다.

Blackstone, KKR 및 Apollo의 경영진은 소프트웨어 자산 위험의 비중이 총 자산의 7%~13%에 불과하며, 리스크가 통제 가능하다고 강조했습니다. 판매자 보고서와 금융 소셜 미디어의 신용 의견 지도자들 또한 똑같은 주장을 반복하여 송부했는데, 사모화는 영구 자금을 갖고 있어, 고려될만한 높은 레버리지 은행을 파산시킬 수 있는 손실을 흡수할 수 있습니다.

"영구 자금".

이 용어는 시장을 진정시키는 재무 보고 전화와 투자자 편지에서 빈번하게 등장하여 거의 주문 같은 말이 되었습니다. 거의 모든 주문과 마찬가지로, 이 용어의 의미를 실제로 해체하는 사람은 거의 없습니다.

지난 10년 동안 대형 대체 자산 관리 회사들은 연이어 생명 보험 회사를 인수하고 이를 자금 조달 플랫폼으로 전환했습니다. 아폴로가 Athene을 인수하였으며, 브룩필드가 American Equity를 인수하였으며, KKR이 Global Atlantic을 인수하였습니다.

논리는 우아해 보입니다: 연금 예금은 안정적이고 장기적인 부채 원천을 제공합니다. 관리자는 이러한 자금을 자사가 시작한 사설 신용 자산에 투자하며, 동시에 보험 부문에서 이자 차입을 받고 자산 관리 부문에서 관리 수수료를 받아 "비용 중첩" 수익 구조를 형성합니다. 한 가지 전제만 충족된다면이 시스템은 잘 작동합니다.

전제는 사설 신용 자산이 원금을 안전하게 보호해야 한다는 것입니다.

실제로 손실이 발생할 때, 이것이 충격을 주는 것은 비유동 자산에 장기 부채를 대응하는 자산 책임 대조표입니다.

말하는 "영구 자본"은 심리적 의미의 인내력 있는 기관 자금도 아니며, 복잡한 위험을 자발적으로 감수하는 성숙한 투자자 집단도 아닙니다. 이것은 미국 가정의 저축이며, Main Street의 자금으로, 연금 형태로 존재하며, 현재 사유화를 시작하고 있는 사설 자본에 지원되는 소프트웨어 및 기술 채무에 투자합니다.

철저한 자본 잠금인 그 자본은 실제로는 생명 보험 계약 보유자의 돈입니다. 그리고 이 분야에서 규칙은 다릅니다.

은행 규제에 비해 보험 규제 기관은 장기간에 걸쳐 더 온화하게 나타나고, 때로는 스스로 만족해합니다. 그러나 이번에는 진정한 경고가 되었습니다. 보험 사업자 사설 신용 집중도에 대해 의심을 품고 있던 감독 기관은 이러한 자산의 위험 자본 취약성 적립을 낮출 것으로 시작했습니다. 이로 인해 보험 회사들은 자기 자본 증액 또는 자산 매각을 강요받았는데, 이미 얼어붙은 시장 환경에서 이러한 두 가지 선택은 합리적인 가격으로 완료하기 어려웠습니다.

뉴욕 및 아이오와 주 규제 기관은 생명 보험 사업자가 보유한 일부 사설 등급 신용에 대한 자본 적립 기준을 강화하기로 발표했습니다. NAIC 가이드라인은 RBC 계수를 높일 것으로 예상되며 추가 검토를 유발할 것입니다. —— 로이터통신, 2027년 11월

무디가 Athene의 재무 강도 등급 전망을 부정적으로 조정함에 따라, 아폴로 주가는 2거래일 내에 22% 하락하였습니다. 브룩필드, KKR 등 기관들도 증압을 받았습니다.

복잡성은 여기서 머물지 않았습니다. 이러한 기관들은 보험 영구동력을 구축하는 데 그치지 않고 정교한 해외 거래 구조를 구축하여 규제적 기회중심을 통해 수익을 극대화하였습니다. 미국 보험사가 연금을 보험한 후, 위험을 자회사로 재보험하지만, 이러한 법적 관할 지역의 규제는 더 용인적이며 동일한 종류의 자산에 대해 더 적은 자본을 적립할 수 있습니다. 이 재보험 개체는 다시 해외의 특별 목적 개체를 통해 외부 자본을 도입하여 새로운 거래 상대국을 형성하고 있습니다. 이는 보험사가 동일한 모기업 자산 관리 부문에서 시작된 사설 신용 자산에 공동 투자하도록 하는 것입니다.

평가 기관 중 일부는 자본금 투자에 의해 소유되어 투명성에 관해 언급되기 어렵습니다. 서로 다른 기업 및 자산 장부가 서로 얽히고 얼룩져 복잡한 네트워크를 형성하여 불투명성이 놀라울 정도입니다. 기본 대출이 기본적인 거래에서 기본 사기로 발생할 경우, 손실을 최종적으로 누가 감당해야 하는지를 실시간으로 식별하기는 거의 불가능합니다.

2027년 11월 시장 붕괴는 시장 인식의 전환을 암시했습니다.

처음에는 일반적인 주기적 하락으로 간주되었다가 보다 깊고 불안정한 구조적 문제로 전환되었습니다. 해당 달 연방공개시장위원회 긴급 회의에서 미 연방준비이사회 의장인 Kevin Warsh는 이를 다름이 아닌 시행착오 현상으로 기술하며 "화이트 칼라 생산성 성장 전망을 기반으로 한 도미노식 서로 의존적인 건축 구조"로 설명했습니다.

사실, 위기의 원인은 손실 자체가 아니라 손실의 확인 및 인정입니다. 금융 시스템에서는 손실이 실제로 "인정"되는 데 더 많은 규모와 중요성이 높으며 심지어 그 영역이 더욱 "인정"되어야 하는 것에 대해 우려가 커집니다.

주택 융자에 대한 의문

ZILLOW 주택 가치 지수에 따르면 샌프란시스코는 전년 동기 대비 11% 하락했으며, 시애틀은 9% 하락, 오스틴은 8% 하락했습니다. 이에 따라 투자/금융 업종 고용 인구가 40%를 상회하는 우편번호 지역에서 '조기 채무율 상승'이 발생했다. —— Zillow / Fannie Mae, 2028년 6월

이번 달, Zillow 주택 가격 지수는 샌프란시스코의 주택 가격이 전년 대비 11% 하락하여, 시애틀은 9% 하락하고, 오스틴은 8% 하락했습니다. 이것이 불안한 신호에 머무르지 않았습니다. 지난 달에 Fannie Mae는 대출 비율이 높은 몇몇 우편번호 지역에서 더 높은 조기 부실률을 보고했습니다. 이러한 지역의 대출자들은 대체적으로 780점 이상의 신용 점수를 가지고 있으며 장기간 '방탄' 수준의 우수 인구로 간주되었습니다.

미국 주택 모기지 시장은 약 13조 달러로 추산됩니다. 주택 모기지 판매는 대출자가 대출 기간 동안 현재 직장 상황과 소득 수준을 대략적으로 유지할 수 있다는 기본 가정에 기반합니다. 대부분의 부동산 모기지는 이 가정을 30년간 유지합니다.

그러나 화이트 칼라 직업 위기는 수입 예상의 지속적인 하향 조정을 통해 이 기본 가정을 흔들고 있습니다. 3년 전에는 거의 터난이론적인 문제였으나 지금은 피할 수 없는 것으로 변해, 고품질 주택 모기지는 정말로 현금처럼 안정한가요?

미국 역사의 모든 주택 융자 위기를 되짚어보면, 그 원인은 결국 세 가지 유형에 불과합니다: 첫째, 과도한 투기 (본질적으로 주택을 감당할 수 없는 사람들에게 융자를 제공하는 것, 예: 2008년); 둘째, 이자 충격 (변동금리 모기지가 감당할 수 없게 되는 이자 상승, 예: 1980년대 초); 셋째, 지역적 경제 충격 (단일 산업이 특정 지역에서 붕괴, 예: 1980년대 텍사스 석유 산업, 2009년 미시간 자동차 산업).

하지만 이번에는 세 가지 모두 해당되지 않습니다. 이러한 대여자들은 초급 고객이 아니라 780의 FICO 점수를 가진 최상위 그룹이며; 그들은 20%의 계약금을 내고, 신용 기록이 깨끗하며, 고용 기간이 안정되어 있고, 대출 시기의 소득이 엄격히 검증되고 문서화되어 있습니다. 그들은 금융 시스템에서 위험 모형에 따른 기준 신용입니다.

2008년의 문제는 대출이 처음부터 나쁜 것이었기 때문입니다. 2028년의 다른 점은 대출이 처음부터 좋았다는 것입니다. 그저 세계가 대출 이후 조용히 변화했을 뿐입니다.

사람들은 대출을 통해, 이제 믿을 수 없고 감당하기 어려운 미래에 베팅했습니다.

2027년에는 이미 일부 숨겨진 압력이 나타나기 시작했습니다: 주택 순자산 대출이 증가, 401(k) 계좌 조기 인출이 증가, 신용카드 잔액이 급증했지만, 동시에 모기지 상환은 여전히 정상이었습니다. 직원 감축, 채용 동결, 보너스 축소로 인해, 원래 우량한 대여자로 여겨졌던 가정의 부채 대비 소득 비율은 거의 2배로 증가했습니다.

그들은 여전히 주택 융자를 적시에 상환할 수 있지만, 그 대가로 자유로운 비상금 지출을 전면으로 줄이고, 모든 주택 유지 및 개선 계획을 미루고 있습니다. 그들의 주택 융자는 여전히 정상적으로 보이지만; 실제로 그들은 이미 한 번의 추가 충격만으로도 파산의 가장자리에 서 있을 수 있다. 그리고 AI 능력의 지속적인 진화는 이러한 충격이 멀리 떨어져 있지 않다는 것을 의미합니다.

이어서, 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴과 같은 기술과 재정이 높게 집중된 도시에서 주택 융자 파산율이 뚜렷하게 상승하기 시작했지만, 전국 평균 수준은 여전히 역사적 수준 내에 유지되었습니다.

우리는 가장 민감한 단계로 진입하고 있습니다. 가장자리 구매자(즉, 인수할 수 있는 사람)들의 재정 상태가 건전할 때는 주택 가격 하락도 시장에서 소화될 수 있었습니다; 그러나 현재 가장자리 구매자들 자체가 동일한 소득 손실 압력을 겪고 있습니다.

위험이 쌓이고 있지만, 아직 전면적인 주택 융자 위기로 진화하지는 않았습니다. 파산율은 확실이 상승했지만, 아직 2008년의 최고점보다는 낮습니다. 현재 수준보다 더 주목할 만한 것은 현재 수준이 아닌 그 발전경로가 보여주는 것입니다.

현재, 스마트 리플레이스먼트에는 물리 경제에 직접 영향을 미치는 두 가지 금융 가속기가 추가되었습니다.

노동력 대체, 저당 대출 우려, 사모 시장 동요.

이 세 가지는 서로를 강화하고 상승시킵니다. 그러나 전통적인 정책 도구 세트(금리 인하, 양적 완화 QE)가 금융 시스템 압력을 완화할 수는 있지만 물리 경제 엔진의 문제는 해결할 수 없습니다. 왜냐하면 문제는 금융 조건이 너무 타이트해서가 아니기 때문입니다.

물리 경제의 엔진은 다른 힘에 의해 주도되고 있습니다. 인공지능은 인간의 지능이 더 이상 희소하거나 비싸지 않도록 만들고 있습니다. 당신은 이자율을 제로로 낮출 수도 있고 시장 상의 모든 저당 대출 지원 유가증권을 매수할 수도 있으며 심지어 모든 부도 소프트웨어 LBO 채무를 인수할 수도 있습니다...

그러나 이러한 것들도 하나의 사실을 바꾸지 못합니다. 클라우드 에이전트는 매월 200달러의 비용으로 연봉 18만 달러의 제품 매니저의 업무를 완성할 수 있습니다.

이러한 공포가 현실이 되면 모기지 시장은 올해 하반기에 붕괴할 것으로 예상됩니다. 그러한 경우에는 우리는 현재 주식 시장의 하락이 결국 전 세계 금융 위기 기간에 근접할 것으로 예상하며(최고점에서 최저점으로 약 57% 하락), S&P 500 지수를 약 3500 포인트로 되돌릴 것으로 기대합니다. 이런 수준을 마지막으로 본 것은 2022년 11월, ChatGPT 시점에서였습니다.

확인할 수 있는 것은 13조 달러짜리 주택 모기지 대출을 지지하는 수입 가정이 구조적으로 손상을 입었음을 이미 보여준다는 것입니다. 알 수 없는 것은 주택 모기지 시장이 이러한 사실을 완전히 소화하기 전에 정책이 여전히 적시에 개입할 수 있는지입니다.

우리는 여전히 희망을 품고 있지만 점점 더한 비관주의 이유들이 누적되고 있음을 부인할 수 없습니다.

시간과의 경쟁

첫 번째 부정적 피드백 루프는 물리 경제에서 발생하며, 인공지능 능력이 향상되면서 고용 규모가 축소되고 소비가 약화되며 이윤율이 압박받고 기업은 AI 투자를 확대하며 AI 능력이 더욱 향상됩니다.

그 후, 이러한 메커니즘은 금융 시스템으로 확산되어 소득 감소가 주택 모기지 성능을 충격을 주며 은행 자산 품질이 악화되고 신용이 타이트해지며 부의 효과가 약화되며 피드백 루프가 가속화됩니다. 그리고 이 두 가지는 위기에 직면한 정부의 무력함과 부족한 대응 덕분에 더욱 확대됩니다.

우리의 시스템은 처음부터 이러한 위기에 대응하도록 설계된 것이 아니었습니다. 연방 정부의 재정 수입 구조는 본질적으로 인간의 시간에 대한 과세 체계이며, 개인이 노동에 기여하고 기업이 보상을 하면 정부가 그 중에서 세금을 걷습니다. 보통 연도에는 개인 소득세와 급여세가 정부 재정의 중추를 이룹니다.

그러나 이번 분기까지 연방 정부의 재정 수입은 예산기획처의 기준 예측보다 12% 낮았습니다. 그 중에서도 급여세 감소는 이미 있는 급여 수준에서의 고용 인원의 지속적인 감소에서 비롯되었으며, 소득세의 약화는 주거자의 실제 소득이 구조적으로 저조한 수준에서 반영되고 있습니다. 생산성은 확실히 빠르게 상승하고 있지만 추가 수익은 노동자로 향하지 않고 자본과 컴퓨팅 리소스에 흡수되고 있습니다.

노동 소득의 GDP에서의 비중은 1974년의 64%에서 2024년의 56%로 하락했으며, 이는 글로벌화, 자동화 및 오랜 기간에 걸친 노동 당사자의 협상 능력의 약화로 인한 40년간의 줄어듦을 공동으로 추동하였습니다. 그리고 AI가 지수적으로 발전하기 시작한 후 단 4년 동안 이 비율은 더욱 급격히 46%로 떨어져 레코드를 세웠습니다.

생산물은 사라지지 않았지만 더 이상 가구를 통해 기업으로 순환되지 않고, 이는 미국 국세청을 통해도 순환되지 않음을 의미합니다. 경제 순환의 닫힌 구조가 파열되고 있으며, 시장과 사회는 여전히 정부가 이러한 구조적 균열을 보수할 것을 기대하고 있습니다.

지난 모든 경제 침체와 마찬가지로, 재정 지출은 증가하는 반면 재정 수입은 감소하고 있습니다. 그러나 이번의 다른 점은 지출 압력이 주기적이 아닌 구조적인 것이라는 점입니다.

자동 안정기란 원래 단기 실업 충격에 대응하기 위해 설계되었으며, 장기적이고 되돌릴 수 없는 구조적 대체를 위한 것이 아닙니다. 이 시스템이 복지를 제공하는 전제는 노동자가 최종적으로 고용 시장으로 되돌아올 것이라는 것입니다.

그러나 현실은 이 가정을 재쓰고 있으며, 상당수의 사람들은 더 이상 직장으로 돌아가지 않을 것이며, 적어도 이전과 유사한 급여 수준으로는 돌아갈 수 없을 것입니다. 코로나19 대유행 기간 동안, 정부는 일시적 충격으로 간주되며 15%의 재정적 적자를 충분히 받아들였습니다.

그러나 오늘, 정부 지원이 필요한 사람들은 공공 보건 위기가 지나갈 것으로 기대되는 것이 아니라, 지속적으로 진화하고 되돌릴 수 없는 기술에 의해 대체되고 있습니다.

결국, 재정시스템은 가계로부터 더 많은 자금을 이동시켜야 할 필요가 있지만, 정부는 이러한 가계로부터 더 적은 세금을 징수하고 있습니다.

미국은 채무불이행을 하지 않을 것입니다. 그것은 소비에 사용하는 통화를 인쇄하고, 동일한 통화를 빌린 사람에게 상환하는 방식으로 운영됩니다. 그러나 압력은 이미 다른 영역에서 나타나고 있습니다. 올해 들어, 지방채 시장에서는 걱정스러운 분화가 나타났습니다. 소득세가 없는 주의 전체적인 성과는 양호합니다. 그러나 소득세 수입에 높은 의존성을 보이는 주(주로 블루 주)가 발행한 일반 책임채권(GO munis)은 어느 정도의 채무불이행 위험을 시장이 고려하기 시작했습니다. 정치인들은 이 사실을 빨리 깨달았으며, 누구를 구제해야 하는지에 대한 논쟁은 빠르게 당파 갈등으로 변모했습니다.

확실한 것은 현 정부가 이 위기의 구조적 본질을 상대적으로 일찍 깨달았으며, "전환경제법"으로 통합되는 일련의 이원론적 토론을 촉진하기 시작했다는 점입니다. 이 핵심 아이디어는 재정 적자를 확대하고 제안된 AI 추론력 세금을 중첩하여, 교체되는 노동자들에게 직접 이전 지원을 제공하는 것입니다.

그리고 더 과감한 제안은 더 나아가고 있습니다. "공유 AI 번영법"은 인공지능 기반 인프라 자체의 혜택에 대한 공공적 인수권을 설정하고, 이는 주권적 부의 기금과 AI 생산 출력 특허료 사이의 성격을 갖고 있으며, 이로 인해 발생하는 배당금은 가정에 지속적으로 소득 전달에 사용됩니다.

예견할 수 있었던 대로, 사설 부문의 로비 전력이 신속하게 언론을 점령하고, 이것은 위험한 미끄럼틈임이라고 경고합니다.

정책 토론 뒤의 정치적 게임은 매우 진부하며, 허영과 주변 정책으로 가득 차 있습니다. 우파는 이전 지원과 재분배를 말미암아 공산주의로 비난하고, 계산 능력에 대한 과세를 경계하며 기술 선도권을 중국에 내주는 것과 같다고 경고합니다; 좌파는 이해권면의 이익자들이 작성한 세법은 간접적인 규제 강탈일 뿐이라고 경고하며, 재정 매파는 적자가 지속 불가능하다고 강조하며, 평화파는 글로벌 금융 위기(GFC) 이후 조기에 시행된 긴축 정책을 전술한 것을 반복적으로 인용합니다.

올해 대통령 선거가 점점 가까워짐에 따라, 이러한 이견은 더욱 커질 것입니다.

정치인들이 논쟁하는 동안, 사회 구조의 파열 속도는 입법 절차 자체보다 명백하게 빨라졌습니다. 실리콘밸리 점령 운동은 이러한 광범위한 불만의 집중체입니다. 지난 달, 시위대는 산타크루즈와 오픈AI의 샌프란시스코 사무실 현관을 연속 세 주 동안 봉쇄했습니다. 참가자 수는 여전히 증가 중이며, 이러한 시위 활동이 받는 언론 관심은 시위를 일으킨 실업 데이터보다도 많은 것입니다.

세계 금융 위기 이후 누구도 예상하지 못한 것은, 당시 은행가들보다 더욱 대중들에게 멸시받는 사람이 있을 것이라면, 그것은 AI 연구소들이 빠르게 그 위치에 들어선다는 것입니다. 그리고 대중들의 시각에서, 이러한 혐오는 이해해야 할 만한 것입니다.

이러한 회사들의 창업자와 초기 투자자들은 금기 시대까지도 온화하게 보이는 속도로 부의 축적을 이루었습니다. 생산성 폭발의 수익은 대부분의 경우 해시파워 소유주 및 해시파워에 의존하는 연구소 주주들에게로 흘러들어가서 미국의 불평등 수준을 전례 없는 수준으로 확대시켰습니다.

각 당사자는 자신만의 대악당을 갖고 있지만, 진정한 대악당은 사실 시간입니다.

AI 능력 진화의 속도는 제도적 조정의 리듬보다 훨씬 빨라지고 있습니다. 정책 반응은 여전히 이데올로기 속도로 나아가고 있는데, 현실 속도가 아닙니다. 만약 정부가 문제의 본질에 대한 합의를 빨리 이끌지 못한다면, 상기한 피드백 루프가 그들을 위해 다음 장을 위해 써내릴 것입니다.

지능의 프리미엄 종식

전체 현대 경제사에 있어서, 인간 지능은 항상 가장 희소한 투입 요소였습니다. 자본은 풍부했고(또는 적어도 복제 가능했고), 자원은 제한적이었으나 종종 대체할 수 있었으며, 기술의 진보 속도는 충분히 느리게 발전했기 때문에 인간은 적응할 시간이 있었습니다. 그런데 오직 지능, 즉 분석, 의사결정, 창조, 설득 및 조정 능력은 대규모로 복제할 수 없는 것이었습니다.

이러한 희소성 때문에, 인간 지능은 자연스레 프리미엄을 즐겼습니다. 노동 시장부터 주택 담보제도, 세제 디자인까지 핵심적인 거의 모든 경제 제도들은 이 기본 전제 위에 구축되어 있었습니다.

지금, 우리는 이러한 프리미엄의 종식을 경험하고 있습니다. 더 많은 작업에서, 기계 지능은 인간 지능의 적절한 대체품이 되고 있으며 아직도 빠르게 발전 중입니다. 수십 년 동안 인간 지능 희소 가정에 따라 운영되어 왔고 계속해서 최적화된 금융 시스템이, 다시 가격 재설정을 강요 받고 있습니다. 이러한 프로세스는 고통스럽고 무질서하며 아직 끝나지 않았을 것입니다.

하지만 가격 재설정은 붕괴와는 동일하지 않습니다.

경제는 여전히 새로운 균형을 찾아낼 수 있습니다. 그리고 그 균형을 달성하는 것은 단지 몇 안 되는, 여전히 인간만이 수행할 수 있는 작업 가운데 하나이며, 우리는 그것을 올바르게 해야 합니다.

이것은 역사상 최초로 경제의 가장 생산적인 자산은 더 많은 일자리를 끌어들이지 않았으며 오히려 일자리를 줄였습니다. 현재의 이론적 구조는 완전히 적용하기 어렵습니다. 왜냐하면 원래 희소한 요소가 갑자기 풍부해진 세계에 대응하기 위해 설계된 적이 없기 때문입니다. 그래서 우리는 새로운 구조를 구축해야 합니다.

진정으로 중요한 문제는 하나뿐입니다. 우리는 제 시간에 할 수 있을까요.

하지만 여러분은 2028년 6월에 이 글을 읽는 것이 아니라, 2026년 2월입니다.

S&P 500 지수는 역사적인 최고점 부근에 위치해 있습니다. 부정 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 그 상황 중 일부가 현실이 되지 않을 것이라고 확신할 뿐입니다. 또한 기계 지능이 계속 가속화되고 인간 지능의 프리미엄이 계속해서 좁아질 것임도 확신합니다.

투자자로서, 우리는 아직 이 십년을 넘어설 수 없는 전제 위에 세워진 자산 포트폴리오를 검토할 시간이 있습니다. 사회로서, 우리는 또한 미래를 능동적으로 가꾸는 것을 선택할 시간이 남아 있습니다. 결과를 수동적으로 수용하는 대신.

광산 속 황새, 현재 아직 살아 있습니다.

[원문 링크]

BlockBeats 공식 커뮤니티에 참여하세요:

Telegram 구독 그룹：https://t.me/theblockbeats

Telegram 토론 그룹：https://t.me/BlockBeats_App

Twitter 공식 계정：https://twitter.com/BlockBeatsAsia