우수한 글은 시장이 "시나리오 전개"를 "현실 예언"으로 혼동하게 만들 수 있습니다.

2026년 2월 22일, "The 2028 Global Intelligence Crisis"라는 제목의 보고서가 발표되었고, 소셜 미디어와 금융 시장을 격렬하게 뒤흔들었습니다. 조회수는 2700만을 넘어섰습니다. 보고서가 발표된 당일, IBM 주가는 13% 급락했고, DoorDash, American Express, KKR 등 다른 회사들의 주가도 6% 이상 하락했습니다.

이 보고서는 Citrini Research의 창립자 James van Geelen이 작성했습니다. 이 33세의 연구자는 X에서 18만 명 이상의 팔로워를 보유하며, 자신의 Substack는 금융 작가 중 가장 우선되며, Equity Investment 및 Global Macro Research를 주제로 다루며, 다양한 자산 간 연상으로 유명합니다. 2023년 이후 실제 포트폴리오 수익률이 200% 이상입니다. 보고서는 시나리오 전개 형식으로 2028년이 베이스인 미래를 상상했습니다: 2년 만에 AI가 화이트칼라 노동력을 대규모로 대체함으로써 소비 위축, 소프트웨어 자산 부도, 신용 긴축을 일으켰으며, 결국 경제를 "기술적 번영"과 "사회적 쇠퇴"가 공존하는 비정상적인 상태로 밀어 넣을 것입니다. Van Geelen은 문서의 시작에 "이 글은 가능성 있는 시나리오를 다루는 것이며, 예언이 아닙니다"라고 표기했지만, 시장은 분명히 두 가지 사이를 구분하기에는 인내심이 부족했습니다.

그러나 단기간의 시장 공포보다 더 주목할 가치가 있는 것은 과거 몇 일 동안이 보고서가 일으킨 광범위한 토론입니다. 학계에서 투자계까지, 월스트리트에서 중국어 인터넷까지, 열두 가지 서로 다른 시각에서의 응답이 연이어 등장했습니다. 극단적인 결론만 믿는 것보다, 서로 다른 의견의 "불일치와 중첩"에서 보다 명확한 미래를 조합해 낼 수 있을지도 모릅니다.

Citrini가 무엇을 말했는가

Citrini의 글의 논리 구조는 그리 복잡하지 않습니다: AI 능력의 급진이 화이트칼라 직종의 대규모 대체로 이어지고 -> 일자리 소멸로 소비 지출이 위축 -> SaaS를 기초 자산으로 하는 구조화 금융 상품이 대량 부도를 맞이하고 -> 신용 긴축이 더 넓은 금융 시스템으로 확산 -> 경제가 "기술적 번영"과 "사회적 쇠퇴"가 공존하는 비정상 상태로 빠집니다.

이 인과 관계 사슬의 각 단계는 턱없이 매매할 만한 이유가 있습니다. 하지만 이를 끊임없이 서로 연결하고 위기로 이어지게 만드는 데에는 상당히 과감한 전제들이 필요합니다.

이 사슬을 해체하는 방법은 다양합니다. 우리는 노동력 대체 속도와 규모, 수요 붕괴의 전달 메커니즘, 금융 위기 가능성과 같은 세 가지 핵심 분야를 따라가며, 각 단계 주변의 다양한 목소리가 어떤 논의를 벌이고 있는지 알아보는 것이 좋습니다.

파괴하고 창조하라

Citrini의 전개는 인공지능이 백색인력을 대규모로 대체하는 것에서 출발한다. 그의 이야기에 따르면, 이 과정은 2026년부터 2028년 사이에 급격히 가속화되었으며, 법률, 금융 분석, 소프트웨어 개발, 고객 서비스 등의 분야의 종업원들이 가장 먼저 영향을 받았다.

기업이 AI 모델 공급 업체 및 온라인 노동 시장에 지출 비율 변화량, 산업별 AI 노출 정도로 그룹화됨

Citrini의 견해를 뒷받침하는 증거가 있었다. Bick, Blandin 및 Deming의 기업 지출 데이터를 기반으로 한 경험적 연구에 따르면, ChatGPT가 출시된 후, AI 노출 정도가 가장 높았던 기업(즉, 이전에 온라인 노동 시장에서 지출 비율이 가장 높았던 기업)은 AI 모델 공급 업체에 대한 지출을 상당히 늘리고 동시에 온라인 노동 시장에서의 지출을 줄였으며, 감소 폭은 약 15%에 이른다. 주목할 점은 이 교체가 "동일 가치 대체"가 아니라는 것이다 — 기업이 노동 시장 지출을 1달러 줄일 때마다 AI 지출은 0.03달러에서 0.30달러만큼 늘어난다. 다시 말해, AI는 훨씬 낮은 비용으로 동등한 작업량을 수행하고 있다.

그러나 Citrini는 변화의 속도를 과소 평가했을지도 모른다. 또 다른 반박자는 미국의 부동산 중개업계를 예로 들었으며, 기술은 이미 중개인 수를 대폭 줄일 능력을 갖추고 있지만, 이 산업은 지금까지 150만 명 이상의 인력을 고용하고 있다. 제도의 관성, 규제 장벽, 산업 내 이해관계자들 간의 이해관계는 기술보다 훨씬 튼튼한 방어선을 형성하고 있다고 주장했다. 그는 Citrini가 "제도적 힘의 에너지"를 심각하게 과소 평가했다고 보았다.

또 다른 반박자는 Kimball, Basu 및 Fernald의 1998년 연구를 인용하여 기술 충격이 역사적으로 공급 측면에 긍정적인 자극을 주는 것으로 지적했으며, 이는 단기적으로는 고용 구조 조정을 동반할 수 있지만 장기적으로는 그 생성한 생산 공간이 더 크며 파괴한 직책보다 많다고 주장했다.

사실, 역사를 살펴보면 모든 범용 기술의 보급 과정은 연구소에서부터 대규모 보급까지 기술 자체의 성숙 속도보다 훨씬 더 느리게 진행됩니다. 전기는 5%의 가구 보급율에서부터 50%로 30년이 걸렸으며, 전화는 35년이 걸렸으며, 심지어 가장 빠른 보급 속도를 보인 스마트폰도 5년이 걸렸습니다. AI 기술 능력은 이미 여러 산업을 뒤집을 만큼 충분할지 모르지만, 기술 능력과 제도 수용 사이의 괴리는 단순히 능력만으로는 메워질 수 없습니다.

Citrini 이야기의 두 번째 핵심 단계는 수요 측면의 나선형 하강입니다: 실질적인 일자리 → 소득 감소 → 소비 축소 → 기업 이익 하락 → 추가적인 감원.

Citrini는 이런 단계에서 수요 측면의 디플레이션과 공급 측면의 디플레이션을 혼동했습니다. 전자는 소비자의 구매력이 줄어드는 것을 의미하며, 후자는 기술 발전으로 생산 비용이 낮아지는 것입니다—AI 주도의 가격 하락은 본질적으로 후자와 더 가깝고, 과거 몇십 년간의 전자제품 및 통신 서비스의 가격 경로와 유사합니다. 분석가들은 젠심 스패스러디란 패러다임이 여전히 유효할 것이며, AI가 법률 상담, 의료 진단, 소프트웨어 개발 등의 서비스 비용을 크게 낮추면, 과거에 가격이 높아 많은 사람들에게 제한된 수요가 풀릴 것이며, 총량은 축소되는 것이 아니라 폭발적으로 증가할 것이라고 생각합니다. 이와 동시에, '모라비크 패러다임'도 작용할 것입니다. 기계에게는 진정으로 어려운 것은 보편적으로 이루어지는 신체 운동, 지각적 인식 및 감정적 교류보다는 오히려 인간의 생활 속 당연한 것입니다. 이는 체력 노동 및 정교한 지각이 필요한 서비스 분야가 우리가 상상하는 것보다 더 견고할 수 있음을 의미합니다.

그러나 젠심 스패스러디 패러다임은 실패할 수도 있습니다. 시카고 대학 경제학 교수 Alex Imas가 제안했듯, 만약 AI가 대부분의 노동을 자동화하고 노동 소득이 총 소득에서 급격히 줄어든다면, 이를 효율적으로 생산해내는 상품 및 서비스를 누가 구매할 것인가요? 이는 분배 메커니즘 자체에 닿게 됩니다. 생산 능력은 무한에 가까워지고 효율적인 수요는 집중화되면, 우리가 직면하는 것은 침체가 아니라, 물질 풍요임에도 불구하고 닿을 수 없는 불균형일지도 모릅니다.

천리안을 보고 만 형체를 알 수 없다

Citrini 推演 중 가장 중요한 부분은 고용 충격부터 금융 위기로의 전파입니다. 그의 이야기에 따르면, SaaS 수익을 기초 자산으로 하는 구조화 금융 상품(그는 이를 "Software-Backed Securities"로 지칭)이 AI 전환의 파도 속에서 대규모 파산을 맞아 2008년과 유사한 신용 긴축을 일으켰습니다.

그러나 평론가들은 2008년과 비교하여, 현재 미국 기업 부문의 레버리지 비율은 훨씬 건강하며, 은행 시스템은 돗-프랭크(Dodd-Frank) 개혁과 다수의 압력 테스트를 거친 후에도 당시보다 훨씬 튼튼하다고 지적했습니다.

2008년 경제 위기 직전과 비교하면, 현재 미국 금융 시스템의 각종 탄력 지표는 크게 개선되었습니다: 은행의 1급 자본 적정성 비율은 8.1%에서 13.7%로 상승했고, 가계 부문의 부채 대 가처분 소득 비율은 130%에서 97%로 감소했으며, 부실 대출 비율은 1.4%에서 0.7%로 하락했습니다.

일부 SaaS 기업이 수익 감소에 직면하고 있지만, 그 규모는 체계적인 신용 위기를 일으키기에는 불충분합니다. 이전 블룸버그 금융 전문가 닉 스미스는, Citrini가 이 부분에서 흔히 범하는 실수를 범했다고 생각합니다: 미시적 수준의 산업 충격을 매크로적 수준의 시스템 리스크로 선형적으로 외추겼기 때문입니다. 수요가 와르르 떨어진다면, 스미스는 재정 정책이 정답임을 주장했습니다. 대규모 실업이 실제로 급증한다면, 정부는 수요를 견인하기 위해 대규모의 재정 촉진책을 펼칠 능력과 의지가 충분히 있습니다.

체제의 대응 능력도 과소평가되었으며, COVID 시대의 정책 대응을 예로 들면, 2020년 3월 11일 WHO가 대유행을 선언한 후 약 16일 만에 2.2조 달러 규모의 CARES Act가 서명되어 발효되었습니다. 그 후 1년간 미국은 총 5.68조 달러에 달하는 재정 촉진책을 발표했으며, 이는 2020년 GDP의 약 25%에 해당합니다.

만약 Citrini가 묘사한 속도와 규모로 AI 주도의 실업이 발생한다면, 정책 개입을 놓칠 가능성은 거의 없을 것입니다.

더 근본적인 수준에서 의문을 제기하는 평론가도 있습니다. 기술적 종말론은 일반적으로 인문학에 대한 믿음의 부재에서 비롯됩니다. Citrini의 추론은 시장을 자율적인 기계로 간주하고, "인과"가 붕괴될 때까지 자율적으로 전개된다고 보았지만, 현실 세계의 경제 시스템은 이렇게 작동하지 않습니다. 법률, 제도, 정치, 문화, 이념이 기술 충격을 흡수하는 방식을 깊이 있게 결정합니다.

합의와 이견

우리는 몇 가지 합의와 이견을 주석으로 남길 수 있을 것입니다.

인공지능은 현재 백색인 직업 구조를 변화시키고 있으며, 앞으로도 계속 변할 것으로 여겨지며, 이에 대해 논란이 거의 없습니다. 다만, 이 변화의 속도와 규모에 대한 이견이 존재합니다. 또한 이러한 변화 기간의 고통은 실제로 존재하며, 장기적 낙관주의에 의해 가려지지 않아야 합니다. 뿐만 아니라, 정책 대응의 질과 속도는 결과의 좋고 나쁨을 상당 부분 결정할 것입니다.

이견은 보다 근본적인 논리에 존재합니다. 일부 사람들은 이번 기술 충격이 역사적 선례를 뛰어넘는 속도와 범위로 나타날 수 있다고 여기며, 따라서 역사적 유사성의 적절성이 제한적일 수 있다고 믿습니다. 또 다른 사람들은 제도의 적응성과 역사적 반복성을 더 신뢰합니다.

고개 들기

Citrini의 글에는 몇 가지 문제가 있습니다. 논리가 너무 밀접하게 이어져 있고, 제도적인 반응이 체계적으로 과소평가되었으며, 미시적 산업 충격에서 거시적 시스템 리스크로의 도약에는 충분한 중간 논증이 부족합니다. 그러나 그 가장 근본적인 문제는 아마도 인류 사회에 대한 과소평가에 있을지도 모릅니다. 이 글은 기술이 거의 멈출 수 없는 속도로 모든 것을 짓밟는 정적인 제도 환경이라고 가정합니다. 역사적으로 기술 종말론이 끊임없이 제기되어 왔는데, 이들은 기술적으로 거의 취약하지만 거의 언급되지 않는 피해자인「인간」이라는 변수를 대부분 무시합니다. 인류 사회의 복잡성, 마찰, 여분, 그 효율성이 낮아 보이는 제도적 배치는 오힜 얼마나 강력하고 분산된 충격 내성을 형성합니다. 우리는 그러한 예측된 종말을 회피할 충분한 시간을 갖고 있습니다. 전제는 예측에 자체에 위협받지 않는 한입니다.

낙관적인 서술은 어디에 있을까요? "제븐스 역설"은 장기적 추세에 대한 관찰입니다. "모라비악 역설"은 물리적 노동이 일시적으로 안전하다고 말해줍니다만, 백색인 직업들이 대체되는 사람들이 어디로 가야 하는지는 말하지 않습니다. 역사적 유사성은 영감을 줍니다만, 역사는 정확하게 반복되지는 않으며, 리듬을 따라갑니다. 낙관적 서술은 검증하는 데 시간이 필요하며, 우리는 지금 그 초기 단계에 있습니다.

종말론을 재생산하는 것은 불안을 가하는 사람들에게 비용을 지우게 하는 것입니다. 자신의 판단력을 강화하고, 리스크를 감당하고, 포지션을 운영해야 합니다. 그러나 그것이 아닌 것은 "일 눈에 보이는 대로"의 글에 빠져들면 안 됩니다.

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