미국인들은 물가가 생존이 힘들 정도로 비싸졌다고 말하며, 그 이유는 700억 달러의 AI 투자 때문이라고 합니다.

4 월 1 일, 세인트루이스 연방은행의 경제학자 Miguel Faria-e-Castro와 Serdar Ozkan이 제목은 매우 절제되었지만 결론은 매우 눈에 띄는 블로그를 게재했습니다: AI 낙관론 자체가 인플레이션을 촉진하는 요인이 될 수 있습니다. 전기료가 올랐기 때문이 아니라 칩이 부족했기 때문도 아닙니다. 모든 사람이 AI가 미래를 더 나아지게 할 것이라고 믿는다는 것만으로도 현재 더 많이 소비하도록 만드는 것입니다.

같은 날, Fortune는 독일 은행의 한 실험을 보도했습니다: 그들은 3 개의 AI 모델이 "인플레이션에 미치는 AI의 영향"을 평가하도록 했습니다. 결론은, 심지어 AI조차도 그들 자신이 물가를 끌어올리고 있다고 생각했습니다.

소셜 미디어 상에서 미국 물가 급등에 관한 게시물이 많이 있습니다

이 두 가지 사실이 함께 작용하여 불편한 순환을 가리킵니다: AI로의 투자가 많아질수록 인플레이션은 더욱 심해지고, 금리 인하는 멀어지며, 자금 조달 비용은 더욱 상승하지만 투자는 여전히 가속화됩니다.

멈출 수 없는 군비 경쟁

우선 돈을 살펴봅시다. 회사의 재무 보고서에 따르면, 2023 년 아마존, 마이크로소프트, 구글, Meta 4 개 회사의 자본 지출은 약 1,520 억 달러입니다. 2024 년까지 이 수치는 2,510 억 달러로, 65% 증가합니다. 2025 년 연간 총액은 4,160 억 달러에 이르며, 66% 증가합니다.

2026 년 회사의 지침은 더욱 공격적입니다. Wolf Street의 요약에 따르면, 아마존은 2,000 억 달러, 구글은 1,750-1,850 억 달러, 마이크로소프트는 1,450-1,500 억 달러, Meta는 1,350 억 달러를 지침하고 있습니다. 이 네 회사는 약 6,630 억 달러를 총액으로 집계합니다. 오라클의 420 억 달러를 추가하면, 다섯 회사는 거의 7,000 억 달러에 근접합니다.

4 년간 네 회사의 자본 지출이 네 배로 증가했습니다. 이 증가율은 미국 기업 역사상 이전의 사례가 없습니다. Fortune보도에 따르면, 이 규모는 이미 스웨덴의 연간 GDP를 넘어섰습니다.

데이터 센터 하나, 한 주 이상의 주택 전력량

이러한 자금 대부분은 데이터 센터로 흘러갔습니다. 데이터 센터의 가장 큰 병목은 땅이 아니라 전기입니다. EIA 데이터에 따르면, 버몬트주의 연간 전력 사용량은 약 5,364 기가와트-시로, 평균 부하가 0.61 기가와트입니다. 로드아일랜드는 조금 더 높아서 약 0.83 기가와트입니다.

지금 데이터 센터가 무엇을 하고 있는지 살펴봅시다. 각 회사의 발표에 따르면, OpenAI는 오라클과 소프트뱅크와의 협업인 Stargate 프로젝트에서 총 10 기가와트의 전력 용량을 계획했으며, 이는 버몬트 주 16개 주 전체 전력 소비량에 해당합니다. Meta는 루이지애나 주의 하이페리온 캠퍼스에서 5 기가와트를 계획했으며, 270억 달러를 투자했습니다. 머스크의 xAI는 인트롤의 보고에 따르면, 테네시 주의 메멘피스에 위치한 콜로서스가 이미 2 기가와트로 확장되었으며, 약 180억 달러를 투자하고 55.5만 장의 엔비디아 GPU를 배치했습니다. 아마존과 Anthropic은 인디애나 주에서 공동 건설 중인 Project Rainier에서 2.2 기가와트를 계획했습니다.

S&P 글로벌 데이터에 따르면, 미국 데이터 센터의 2024년 총 전력 소비량은 183 테라와트-시이며, 전국 전력 사용량의 4% 이상을 차지합니다. 이 수치는 2030년까지 세 배로 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 전력 수요는 먼 미래 이야기가 아닌 이미 기존 전력망을 압박하고 있습니다. CBRE 보고서에 따르면, 2023년 상반기의 북미 데이터 센터 빈방률이 3.3%에서 2025년 상반기의 1.6%로 지난 기록을 경신하는 최저치로 하락했습니다. Cushman & Wakefield 데이터에 따르면, 2025년 하반기의 빈방률은 소폭 상승하여 3.5%에 이르렀지만, 이는 대규모 신규 용량이 집중적으로 공급되어 상대적 수준에서 역사적인 최저치에 머무르는데 그치며, 의미 있는 공급 완화가 2030년 이전에는 어려울 것으로 보입니다.

인공지능조차도 인플레이션을 밀어올리고 있다고 말합니다

이러한 투자는 수요를 증폭시키고 전력 가격을 끌어올리며 칩 부족 문제를 야기하는 동시에 더 숨겨진 인플레이션 채널이 있습니다.

4월 1일 Fortune 보도에 따르면, 독일 은행의 미국 경제 수석 경제학자 Matthew Luzzetti가 이끄는 팀이 한 실험을 실시했습니다: 독일 은행 자체 개발 모델인 dbLumina, Anthropic의 Claude 및 OpenAI의 ChatGPT-5.2가 각각 "인공지능이 내년 이맘때쯤 인플레이션을 밀어올릴 가능성"을 평가했습니다.

결과: dbLumina는 40%를, Claude는 25%를, ChatGPT-5.2는 20%를 제시했습니다. 세 모델 모두 "인공지능이 인플레이션을 상당히 낮출" 가능성을 평가한 결과가 일치하여 5%에 그쳤습니다.

세 가지 모델이 인용한 인플레이션을 추진하는 요인은 매우 일관되다: 대규모 데이터 센터 확장, 반도체 수요 급증, AI 워크로드의 전력 소비가 급격히 증가하는 것 — 모두 수요 증가형 가격 압력이다.

이는 월스트리트 일부 투자자들의 공감과 정반대다. 도이치은행 팀은 연구 보고서에서 다음과 같이 썼다: "AI가 주요 디인플레이션 요인이 될까요? 심지어 AI조차도 그렇게 생각하지 않습니다."

다섯 년간의 시간적 범위에서, 모델들은 실제로 더 많은 디인플레이션 가능성으로 전환했다. 그러나 "대규모 AI로 인한 대규모 디인플레이션"의 가능성은 여전히 꼬리 위험 범위에 압박되어 있다.

낙관주의 자체가 인플레이션

세인트루이스 연방 준비은행의 논문은 이 모든 것을 설명하는 이론적인 프레임워크를 제시했다.

Faria-e-Castro와 Ozkan은 표준 마크로경제 모델을 사용하여 AI 투자 열풍을 "뉴스 충격"으로 정의했다. 연방 기사에 따르면, 모델의 논리는 다음과 같다: 가정이 AI가 혁명적인 기술로 묘사될 때, 가정은 미래 소득의 상승을 예상하고 소비를 미리 증가시킨다. 기업은 생산성이 향상되고 투자가 증가할 것으로 예상한다. 두 가지 요인이 결합되면 수요가 공급을 급속하게 초과한다. 논문은 이러한 힘들이 함께 작용하여 전체 수요의 인플레이션 증가를 초래한다고 설명했다—이것은 뉴스 충격 초기 단계의 핵심적인 특징이다.

모델은 두 가지 경로를 제시한다. AI가 실제로 생산성의 큰 도약을 가져온다면, 단기적인 인플레이션은 장기적인 생산증가로 소화되어, 경제가 선순환에 진입할 것이다. 그러나 생산성이 실현되지 않는다면—논문에서 사용한 용어는 "지속적인 저성장 및 고인플레"이다, 즉 정체 인플레이션이다.

연방 기사가 인용한 데이터에 따르면, ChatGPT 출시 이후 미국의 총요소생산성(TFP) 연평균 성장률은 1.11%로, 역사적 평균 1.23%보다 낮다. 지금까지 AI는 생산성 데이터에 아무런 영향을 미치지 않았다.

한편 BLS 데이터에 따르면, 미국의 2026년 2월 CPI 연간 등락률은 2.4%, 핵심 CPI는 2.5%, 둘 다 아직 연방준비제도의 2% 목표에 도달하지 못했다. 연방은 3월 점치도르에 2022년 말 중간 예상 이자율은 3.4%로, 올해 단 한 번의 인하를 가리키고 있다.

7000억 달러가 AI 인프라에 투입되고 있다. 이 자금이 인플레이션의 원인인지, 아니면 생산성 혁명의 서막인지는 아직 아무도 대답하지 못하는 질문에 달려있다: 이러한 데이터 센터에서 실행되는 모델은 실제로 경제를 더 효율적으로 만들까?

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