AI가 ‘세상을 지배한다’는 합의가 형성되며 시장이 8,000억 달러의 시가총액을 지웠지만, 가장 뻔한 시나리오가 반드시 현실이 되는 것은 아니다. AI가 비용을 낮추고 생산성을 폭발적으로 끌어올려 ‘풍요(Abundance)’의 경로를 열 수 있다는 반대 시나리오를 살펴본다.
URL: https://x.com/kobeissiletter/status/2026125293149163694?s=46
주식시장은 AI가 “세상을 장악한다”는 관점이 컨센서스가 되면서 시가총액 -8,000억 달러를 방금 지워버렸습니다. 그 관점은 너무 뻔합니다. 그리고 “뻔한” 트레이드는 실제로 이긴 적이 없습니다.
종말론적 시나리오가 바이럴이 된 이유는 본능적으로 와닿는 무언가를 포착했기 때문입니다. 그것은 AI를 생산성 도구가 아니라, 거시경제를 불안정하게 만들 수 있는 존재로 규정했습니다. 즉, 부정적 피드백 루프를 촉발할 수 있다는 것입니다: 해고는 소비 약화로 이어지고, 소비 약화는 더 많은 자동화로 이어지며, 자동화는 해고를 가속합니다.
분명한 사실: AI는 또 하나의 소프트웨어 기능이나 효율 개선이 아닙니다. AI는 모든 화이트칼라 워크플로를 동시에 건드리는 범용 역량의 충격(general-purpose capability shock) 입니다. 역사상의 어떤 혁명과도 다르게, AI는 동시에 모든 것에서 더 나아지고 있습니다.
하지만, 종말론 시나리오가 틀렸다면 어떨까요? 그 시나리오는 수요가 고정돼 있고, 생산성 향상이 시장을 확장하지 않으며, 시스템이 충격보다 더 빨리 적응할 수 없다고 가정합니다.
우리는 시장에서 극적으로 저평가되고 있는 두 번째 경로가 있다고 봅니다. 체제 붕괴의 초기 신호처럼 보이는 동일한 Anthropic의 “테이크다운(takedowns)”이, 결국 역대 최대의 생산성 확장의 시작일 수도 있습니다.
시작하기 전에, 이 글을 북마크해 두고 향후 12개월 동안 다시 참고하세요. 아래 분석이 확정된 결과는 아니지만, 인류는 항상 위기를 극복해 왔고, 자유시장은 항상 스스로 균형을 찾아왔다는 점을 기억하는 것이 중요합니다.
먼저, 시장을 무시할 수 없다는 점부터 말하겠습니다. Anthropic은 Claude를 통해 세상을 교란하고 있으며, 포춘 500 기업들은 그 결과 수천억 달러의 시가총액을 잃고 있습니다.
이는 2026년에 이미 여러 차례 반복해서 본 이야기입니다: Anthropic이 새로운 AI 도구를 출시하고, Claude는 코딩과 워크플로 자동화에서 의미 있게 좋아지며, 몇 시간 내로 해당 산업의 시장이 붕괴합니다.
주목하지 않았다면, 아래는 몇 가지 예시입니다:
위 사례에서 CrowdStrike 주가( )의 급락은 Claude가 “Claude Code Security”를 발표한 바로 그 순간에 나타났습니다.
2월 20일 미 동부시간 오후 1시, Claude가 “Claude Code Security”를 발표했습니다. 이는 코드베이스의 취약점을 스캔하는 자동화 AI 도구입니다.
단 두 거래일 후, CrowdStrike 주가( )는 이 소식으로 시가총액 -200억 달러를 지웠습니다.
이런 반응은 비이성적이 아닙니다. 시장은 실시간으로 마진 압박을 가격에 반영하려 합니다. AI가 노동자가 하던 일을 복제하면 가격 결정력이 구매자 쪽으로 이동합니다. 이것이 1차 효과이며, 매우 현실적입니다.
상품화(commoditization) 는 붕괴가 아닙니다. 오히려 기술이 비용을 낮추고 접근성을 확장하는 방식입니다. 개인용 컴퓨터는 컴퓨팅을 상품화했고, 인터넷은 유통을 상품화했으며, 클라우드는 인프라를 상품화했고, AI는 인지(cognition) 를 상품화하고 있습니다.
일부 레거시 워크플로에서 마진이 압축될 것이라는 점에는 의문의 여지가 없습니다. 문제는, 인지 비용 하락이 경제를 붕괴시키는가, 아니면 경제를 극적으로 확장시키는가입니다.
약세(비관) 루프는 단순한 선형 모델을 만듭니다: AI가 더 좋아지고, 기업은 인력을 줄이고 임금을 낮추며, 구매력이 떨어지고, 기업은 마진 방어를 위해 다시 AI에 투자하고, 하락 사이클이 반복됩니다. 이는 경제가 완전히 정체돼 있다는 가정입니다.
역사는 다르게 말합니다. 어떤 것을 생산하는 비용이 붕괴하면 수요는 대개 정체되지 않고 확대됩니다. 컴퓨팅 비용이 하락했을 때, 우리는 같은 양의 컴퓨팅을 더 싸게 소비하지 않았습니다. 우리는 그보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅을 소비했고, 그 위에 완전히 새로운 산업을 쌓았습니다.
아래와 같이, 개인용 컴퓨터 가격은 1980년 대비 오늘날 99.9% 더 저렴해졌습니다.
PC 가격 – 1980~2015
AI는 모든 부문에서 비용을 낮추며, 서비스 비용이 내려가면 임금 성장 여부와 무관하게 구매력이 증가합니다.
종말 루프가 지배적이 되는 경우는 AI가 노동을 대체하면서도 수요를 의미 있게 확장하지 못할 때뿐입니다. 반대로, 더 싼 컴퓨트와 생산성이 완전히 새로운 소비와 경제 활동의 범주를 만들어낸다면 낙관 시나리오가 등장합니다.
눈에 보이는 해고는 투자자에게 팔기 쉬운 이야기지만, 더 큰 이야기는 서비스가 가격 압박을 받는다는 점입니다. 지식이 수요 대비 희소했기 때문에 지식 노동은 언제나 비쌌습니다. 말 그대로 단순하지만 사실입니다. 지식 공급이 풍부해지면 지식 노동의 가격은 떨어집니다.
의료 행정, 법률 문서 작성, 세금 신고, 컴플라이언스, 마케팅 제작, 기본 코딩, 고객 서비스, 교육 튜터링을 생각해 보세요. 이 서비스들은 훈련된 인간의 ‘주의(attention)’가 필요하기 때문에 막대한 경제 자원을 소비합니다. AI는 그 주의의 한계비용을 낮춥니다.
사실 아래와 같이, 미국 서비스 부문은 미국 GDP의 80% 에 가깝게 기여합니다.
사업 운영 비용이 내려가면 소상공인 창업이 더 가능해지고, 서비스 접근 비용이 내려가면 더 많은 가계가 참여합니다. 어떤 의미에서 AI의 발전은 “보이지 않는” 감세처럼 작동할 수 있습니다.
고비용 인지 노동에 마진이 의존하는 기업은 타격을 받을 수 있지만, 더 넓은 경제는 서비스 인플레이션 하락과 실질 구매력 상승의 혜택을 봅니다.
약세론은 “유령 GDP(Ghost GDP)”에 의존합니다. 즉, 데이터에는 잡히지만 가계에는 혜택이 돌아가지 않는 산출입니다. 낙관론의 반대 논리는 우리가 “풍요 GDP(Abundance GDP) ”라고 부르는 것입니다. 이는 산출 성장과 동시에 생활비가 하락하는 상황입니다.
풍요 GDP는 명목소득 급등을 필요로 하지 않습니다. 가격이 소득보다 더 빠르게 떨어지기만 하면 됩니다. AI가 많은 이들에게 필수인 서비스 비용을 낮추면, 임금 성장률이 둔화돼도 가계는 실질적 이득을 얻습니다. 결과적으로 생산성 향상은 사라지지 않고, 더 낮은 가격을 통해 전이됩니다.
아마 이것이 지난 70년+ 동안 생산성이 임금 성장을 앞서온 이유일지도 모릅니다:
인터넷, 전기, 대량생산, 항생제는 각각 산출을 늘리고 비용을 낮추는 새로운 방법을 제공하면서도, 동시에 혼란과 변동성을 동반했습니다. 하지만 돌이켜보면 이러한 변화는 생활 수준을 영구적으로 높였습니다.
시스템을 헤매고 중복 서비스에 비용을 지불하는 데 쓰는 시간이 줄어드는 사회는 기능적으로 더 부유합니다.
핵심 우려는 AI가 재량 소비와 주택 수요를 이끄는 화이트칼라 고용에 불균형적으로 영향을 준다는 점입니다. 이는 사실이며, 특히 이미 부의 격차가 매우 큰 상황에서 정당한 우려입니다.
하지만 AI는 물리 세계의 민첩성(dexterity)과 인간 정체성(identity) 영역에서는 더 어려움을 겪습니다. 숙련 기능직, 현장 의료, 첨단 제조, 경험 기반 산업은 구조적 수요를 유지합니다. 많은 경우 AI는 이 역할을 대체하기보다 보완합니다.
더 중요한 것은 AI가 창업의 장벽을 낮춘다는 점입니다. 한 개인이 회계, 마케팅, 지원, 코딩 업무를 자동화할 수 있다면, 소규모 사업 설립은 더 쉬워집니다. 우리는 소상공인에 대해 강세(BULLISH) 입니다.
사실, AI를 통한 진입장벽 제거는 우리가 직면한 부의 격차를 완화하는 해법이 될 수도 있습니다.
인터넷은 일부 직무 범주를 사라지게 했지만 완전히 새로운 직무를 만들었습니다. AI도 유사한 패턴을 따를 수 있습니다. 일부 화이트칼라 기능을 압축하는 동시에, 다른 곳에서 자율적 경제 참여를 확대할 수 있습니다.
AI는 전통적인 SaaS 비즈니스 모델에 분명히 압력을 가합니다. 구매(조달) 팀은 더 강하게 협상하고, 일부 롱테일 소프트웨어 제품은 구조적 역풍에 직면합니다. 하지만 SaaS는 ‘가치 창출의 종착점’이 아니라 전달 메커니즘입니다.
다음 세대 소프트웨어는 적응형이며, 에이전트 주도이고, 성과(outcome) 기반이며, 깊게 통합됩니다. 승자는 고정된 도구 제공자가 아니라, 변화에 가장 잘 적응하는 자입니다.
모든 기술적 전환은 스택을 재정렬하며, 정적인 워크플로에 가격을 매기는 기업은 어려움을 겪습니다. 데이터, 신뢰, 컴퓨트, 에너지, 검증(verification)을 소유한 기업은 번영할 수 있습니다.
한 레이어에서의 마진 압축이 디지털 경제 전체의 붕괴를 의미하지는 않습니다. 그것은 전환을 의미합니다.
약세 내러티브는 에이전트형 상거래(agentic commerce)가 중개를 파괴하고 수수료를 제거한다고 주장합니다. 어느 정도는 그렇습니다. 마찰이 줄어들면 수수료 추출은 더 어려워집니다.
아래와 같이, 스테이블코인 거래량은 AI가 지금처럼 되기 이전부터 이미 급증하고 있었습니다. 왜일까요? 시장은 항상 효율성을 선호하기 때문입니다.
시스템 전반의 마찰 감소는 거래량도 확대합니다. 가격발견이 개선되고 거래비용이 하락하면, 더 많은 경제 활동이 발생합니다. 이는 강세(BULLISH) 추세입니다.
소비자를 대신해 행동하는 에이전트는 ‘습관’에 기반한 플랫폼의 마진을 압축할 수 있습니다. 하지만 동시에 검색 비용을 낮추고 효율을 개선함으로써 총수요를 늘릴 수도 있습니다.
낙관적 결과를 좌우하는 궁극적 결정요인은 생산성입니다. AI가 의료, 정부 행정, 물류, 제조, 에너지 최적화 전반에서 지속적인 생산성 향상을 제공한다면, 결과는 풍요와 모두를 위한 접근성 확대가 될 것입니다.
지속적으로 1~2%의 추가 생산성 부스트만 있어도 10년에 걸쳐 엄청나게 복리로 누적됩니다.
AI로 인해 거시경제에서 일어나는 변화는 역사상 최고의 투자 기회를 일부 만들어냈습니다. 우리는 이에 대해 수많은 시간을 들여 연구했고, 계속해서 선제적으로 대응하고 있습니다. 이런 혼란의 시기에 우리가 어떻게 포지셔닝하고 있는지, 그리고 프리미엄 분석을 받고 싶다면, 우리의 추가 리서치를 참고하세요.
아래와 같이, AI의 결과로 생산성은 이미 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 미국 노동생산성은 2025년 3분기에 2년 만의 가장 강한 속도로 가속화했습니다:
비관론은 생산성 향상이 AI 모델을 만드는 자들에게만 귀속되고, 광범위한 혜택으로 전이되지 않는다고 가정합니다. 낙관론은 가격 압축과 새로운 시장 형성이 이익을 더 넓게 전달한다고 가정합니다.
AI 주도 풍요의 가장 과소논의된 함의 중 하나는 지정학입니다. 현대사의 대부분에서 전쟁은 희소성을 두고 벌어졌습니다: 에너지, 식량, 교역로, 산업 역량, 노동, 기술. 자원이 제한되고 성장이 제로섬처럼 느껴질 때 국가는 경쟁합니다. 하지만 풍요는 모든 것을 바꿉니다.
AI가 에너지, 제조 설계, 물류, 서비스 전반에서 생산비를 실질적으로 낮춘다면, 전 세계 파이는 커집니다. 생산성이 상승하고 한계비용이 하락하면, 성장은 타국으로부터 이득을 빼앗는 것에 덜 의존하게 됩니다. 이는 전쟁을 끝내고, 인류 역사상 가장 평화로운 시기를 가져올 수도 있습니다.
현재 우리가 겪고 있는 1년짜리 무역전쟁 같은 경제전쟁도 마찬가지입니다.
관세는 국내 산업이 비용 경쟁에서 버거워하는 세계에서의 보호 수단입니다. 하지만 AI가 어디서든 생산비를 붕괴시킨다면, 왜 관세가 필요할까요? 고풍요 환경에서 보호무역은 경제적으로 비효율이 됩니다.
역사는 기술 가속의 시기가 장기적으로 글로벌 갈등을 줄이는 경향이 있음을 보여줍니다. 제2차 세계대전 이후 산업 확장은 주요 강대국 간 직접 충돌 유인을 줄였습니다.
전쟁 사망자 수, 2차 세계대전 이후 감소
AI 주도 풍요는 이 역학을 가속할 수 있습니다. 에너지가 더 효율적으로 관리되고, 공급망이 더 회복탄력적이 되며, 자동화를 통해 생산이 더 지역화되면, 국가는 덜 취약해집니다. 경제적 안전이 높아지면 지정학적 공격은 덜 합리적이 됩니다.
가장 낙관적인 AI 결과는 단지 더 높은 생산성이나 더 높은 주가지수가 아닙니다. 그것은 경제 성장이 덜 제로섬이 되는 세상입니다.
AI는 결과를 증폭합니다. 제도가 적응하지 못하면 취약성을 증폭할 수 있고, 생산성이 혼란을 앞지르면 번영을 증폭할 수도 있습니다.
Anthropic의 테이크다운은 워크플로가 재가격화되고 인지 노동이 더 싸지고 있다는 신호입니다. 명백한 전환입니다.
하지만 전환은 붕괴와 같지 않습니다. 모든 주요 기술 혁명은 시작 단계에서 불안정해 보였습니다.
오늘날 가장 저평가된 가능성은 디스토피아가 아니라 풍요입니다. AI는 임대료(rents)를 압축하고, 마찰을 줄이며, 노동시장을 재구조화할 수 있지만, 동시에 현대사에서 가장 큰 실질 생산성 확장을 제공할 수도 있습니다.
“글로벌 인텔리전스 위기(Global Intelligence Crisis)”와 “글로벌 인텔리전스 붐(Global Intelligence Boom)”의 차이는 역량(capability)이 아니라 적응(adaptation) 입니다.
그리고 세상은 늘 적응해 왔습니다.
마지막으로, 지금과 같은 혼란의 시기에도 객관성을 유지하고 프로세스를 따를 수 있는 사람들은 역대 최고의 트레이딩 환경을 경험하고 있습니다.
객관적이고 체계적인 접근이 시장 벤치마크 대비 우리의 아웃퍼폼을 이끌었습니다. 아래와 같이, 우리의 투자 전략은 2020년 이후 S&P 500 대비 거의 5배의 수익률을 기록했습니다.
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