제번스 역설과 바우몰 효과를 나란히 놓고, AI 슈퍼사이클이 가격, 임금, 그리고 직업의 ‘마지막 1%’에 어떤 영향을 줄지 해설한다.
오늘날 미국에 살고 있다면, 집 벽에 실수로 구멍을 냈을 때 핸디맨을 불러 석고보드를 수리하는 것보다, 평면 TV를 하나 사서 그 앞에 세워두는 게 더 쌀 가능성이 큽니다. (출처: Marc Andreessen.) 말도 안 되는 소리처럼 들리죠; 왜 그럴까요?
사실 특정 산업에 집중된 대규모 생산성 급증이 벌어지면 경제에는 특이한 일들이 일어납니다. 분명 그 산업 에게는 좋습니다. 무언가의 비용이 떨어지면서 품질이 높아지면, 우리는 대개 그걸 훨씬 더 많이 소비할 방법을 찾아내고—그렇게 새롭게 생산성이 높아진 영역에서 엄청나게 많은 일자리와 기회가 생깁니다.
하지만 흥미로운 파급효과가 있습니다. 생산성 호황이 만드는 일자리와 기회가 많아질수록, 다른 산업들 의 임금도 함께 올라갑니다. 결국 모두가 같은 노동시장 안에서 경쟁하기 때문이죠. 한 세대 전에는 존재하지도 않았던 디지털 프리랜스 마케터로 시간당 30달러를 벌 수 있다면, 푸드서비스에서 그보다 적은 임금을 받아들이지 않을 겁니다. 데이터센터에 HVAC를 설치해서 시간당 150달러를 벌 수 있다면, 주거용 에어컨 서비스를 하면서 그보다 적게 받으려 하진 않겠죠.
이건 재미있는 병치입니다. 각각의 현상에는 이름이 있죠. 제번스의 역설(Jevons Paradox) 은 “더 생산적이 될수록 우리는 그 대상에 더 많이 돈을 쓴다”는 뜻이고, 바우몰 효과(Baumol Effect) 는 “더 생산적이지 않은 대상에도 돈을 더 쓴다”는 뜻입니다. 그리고 지금, AI 설비투자(Capex)가 벌이는 광경을 경이로움 속에 지켜보는 우리에게 이 둘은 동시에 중요합니다.
오늘날의 AI 슈퍼사이클이 전개되는 동안, 과거 수십 년의 생산성 급증 때와 마찬가지로 매우 흥미로운 일이 벌어질 가능성이 큽니다:
그리고 더 이상한 점은, 이 효과가 하나의 직무 안에서도 벌어질 수 있다는 겁니다:
자, 들어가 봅시다:
아마 이런 그래프를 어디선가 한 번쯤은 보셨을 겁니다:
이 그래프는 보는 사람에 따라 다른 뜻을 가집니다. 어떤 이들에겐 “규제되는 것과 규제되지 않는 것”을, 또 다른 이들에겐 “기술이 차이를 만드는 곳”을 뜻하죠. 그리고 요즘은 지속적인 인플레이션과 AI 투자 슈퍼사이클이 화제가 되면서 더욱 주목을 받습니다.
이를 제대로 이해하려면, 붉은 선들부터가 아니라 파란 선들부터 보는 게 좋습니다. 즉, 어디서 것이 싸지고 있으며, 그 결과로 더 많은 일자리, 더 많은 기회, 더 많은 지출이 생기고 있는가?
1865년 윌리엄 스탠리 제번스가 처음 제시한 “제번스의 역설”은 석탄 생산에 관한 것이었습니다. 제번스는 석탄을 더 싸고 더 빠르게 생산할수록 오히려 석탄 사용량이 더 늘어난다는 사실을 관찰했습니다. 수요가 비용 절감폭을 상회 하여, 영국과 해외에서 제2차 산업혁명을 먹여 살리면서 석탄 시장은 급속히 성장했습니다.
오늘날 우리는 모두 무어의 법칙을 압니다. 제번스의 역설에 대한 현대 최고의 사례죠. 1965년에는 트랜지스터 하나가 대략 1달러였습니다. 오늘날에는 센트의 백만분의 일보다도 작은 금액이죠. 이처럼 컴퓨팅 비용이 천문학적으로 붕괴—10억 배 개선—했다고 해서 컴퓨터 사용량이 그에 비례해 소폭 증가하는 데 그치지 않았습니다. 과거 가격대에선 상상도 못 했을 응용이 폭발적으로 등장했습니다. 트랜지스터 하나가 1달러일 땐 군사용 계산과 기업 급여 관리에 컴퓨터가 쓰일 만했습니다. 센트의 천분의 일 수준이 되자 워드프로세싱과 데이터베이스에 쓰일 만해졌고, 백만분의 일 수준에선 온도조절기와 축하카드에도 쓰이게 됐습니다. 10억분의 일 수준이 되자 한 번 위치를 전송하고 버려지는 일회용 운송 태그에도 집어넣습니다. 효율성 향상이 우리의 총 컴퓨팅 소비를 줄이지는 않았습니다. 컴퓨팅이 너무 싸져서 이제 우리는 과거보다 수조 배 더 많이 쓰게 되었을 뿐이죠.
우리는 모두 토큰의 비용에도 똑같은 일이 벌어질 것이라고 베팅하고 있습니다. 컴퓨팅 비용에서 그랬던 것처럼요. 이는 기존 투자로는 감당할 수 없을 만큼 더 많은 수요를 열어줍니다. 얼마 전 구글 클라우드의 AI·인프라 총괄인 Amin Vahdat이 우리에게 놀라운 관찰을 공유했습니다. 7년 된 TPU조차 구글 내부에서 여전히 가동률 100%를 보인다는 것입니다. 그게 바로 제번스의 역설에서 보이는 현상 중 하나입니다. 생산적 일을 할 기회가 가능성 면에서 폭발 합니다. 우리는 지금 AI 기술 곡선의 그 지점에 와 있습니다. 매일 누군가가 새로운 활용법을 찾아내고, 사용자는 손에 넣을 수 있는 어떤 칩이든 생산적으로 써 버리는 지점 말이죠.
제번스의 역설(사실 역설이라기보다 경제학 그 자체입니다)은 수요 창출 이 어디서 오는지, 그리고 새로운 형태의 매력적인 일자리가 어디서 생기는지 보여줍니다. 그리고 이렇게 대규모로 생겨난 실행 가능한 생산적 기회는 우리의 경제 퍼즐의 다른 절반—그 외의 모든 곳에서 무슨 일이 벌어지는가—을 이해하는 출발점입니다.
아가사 크리스티는 한때 자신이 차를 소유할 만큼 부자가 될 거라곤, 혹은 하인을 둘 수 없을 만큼 가난해질 거라곤 생각하지 못했다고 썼습니다. 반면 한 세기 동안의 생산성 향상 덕분에, 오늘날 평균적인 미국 중산층 가구는 2년마다 새 차를 리스하는 건 무난하지만, 보모 한 명의 비용은 이웃과 나눠 내야 합니다.
어쩌다 이렇게 됐을까요? 제번스가 석탄에 대한 관찰을 발표하고 100년 뒤, 윌리엄 바우몰은 왜 그렇게 많은 오케스트라, 극장, 오페라단이 돈이 바닥나고 있는지 조사하는 짧은 논문을 발표했습니다. 그는 도발적으로, 현악 4중주는 ‘실물경제’ 기준으로 덜 생산적 이 되었다고 주장했습니다. 경제의 나머지 부분이 더 생산적 이 되는 동안, 음악가의 일은 정확히 똑같이 남아 있었기 때문입니다. 이 논문은 큰 반향을 일으켰고, 하나의 개념으로 자리 잡았습니다. “바우몰의 비용 질병(Baumol’s Cost Disease)”.
이건 이해하기 까다로운 개념이고, 모두가 동의하는 것도 아닙니다. 하지만 기본 주장은 이렇습니다. 장기적으로는 모든 직무와 임금 수준이 다른 모든 직무와 임금 수준과 노동시장에서 경쟁하게 됩니다. 어떤 부문이 엄청나게 생산적이 되어 아주 많은 고임금 일자리를 만들어낸다면, 다른 모든 부문의 임금도 결국 올라야 합니다. 그 일자리가 누군가에게 매력적으로 남기 위해서요.
현악 4중주는 예시로는 좀 특이합니다. 지난 세기 동안 음악은 여러 면에서 더 생산적이 되었기 때문입니다. 녹음과 스트리밍은 소비 비용을 거의 제로까지 낮췄고, 오늘날 청중이 찾는 바에 비추어 보면 테일러 스위프트가 ‘더 높은 품질’이라고 주장할 수도 있습니다(미학적으로 못마땅하더라도). 하지만 전반적 효과는 그럼에도 설득력 있습니다. 경제의 어떤 부문이 더 매력적으로 될수록, 상대적으로 덜 매력적인 부문도 어쨌든 더 비싸집니다.
바우몰 효과를 알게 되면, 마치 사회 문제의 원흉을 하나 손에 쥔 유행 경제사상가 클럽에 가입한 기분이 듭니다. 노동시장 이상이나 기본 서비스의 높은 비용을 설명하는 만능 샌드백이 되죠—“부자 나라의 문제”라고요.
하지만 바우몰 효과에 대해 이상한 점은, 그 생산성 왜곡의 실제 동력 과 나란히 놓이는 경우가 드물다는 겁니다. 즉, 바우몰 효과가 작동하려면 전체적인 생산성, 전체 부, 전체 소비가 대폭 증가 해야 합니다. 호황 산업과 그 산업이 만드는 새 일자리로 인한 상대적 생산성 증가만으로는 부족합니다. 그러나 그런 일이 벌어지고, 호황에 의해 많은 소비·일자리·번영이 창출되면, 경제의 먼 구석에서 바우몰 효과가 드러날 것이라고 자신 있게 말할 수 있습니다. 이게 모두 나쁜 건 아닙니다. 부가 퍼져나가는 방식이기도 하니까요. 그리고 밀물은 많은 배를 띄우죠. (아마 여기엔 바우몰의 비용 질병이야말로 지금껏 시도된 가장 효과적인 공산주의일지도 모른다는 농담거리가 숨어 있을 겁니다.)
정리하자면:
단일 직무로 설명해보죠. 데이터센터 수요 폭증은 HVAC 기술자에게 무한한 일을 만들어 냅니다. 그래서 그들은 더 많은 돈을 받습니다(그들 자신이 바뀐 건 아니지만). 그러니 모든 작업에서 더 많이 청구합니다(AI와 무관한 일이어도). 하지만 우리는 그 비용을 감당할 수 있습니다(장기적으로는 주로 기술 향상 덕분에 우리의 부 가 늘었기 때문에). 게다가 다음 세대의 배관 견습생은 HVAC를 택할지도 모릅니다. 그러면 이제 배관 도 더 비싸집니다. 계속 그렇습니다.
이제 우리가 모두 예상하듯 AI의 광범위한 채택이 성공을 거둔다면 무슨 일이 벌어질지 생각해 봅시다. 무엇보다도, 이는 특히 서비스 분야에서 많은 생산성 향상을 이끌 것입니다. (전례가 있습니다. 예컨대 철도는 우편을 훨씬 더 생산적으로 만들었고, 인터넷은 여행 예약을 훨씬 더 생산적으로 만들었죠.) 어떤 서비스들은 제번스의 소용돌이에 휩쓸려 급속히 더 생산적이 되면서, 그 서비스를 위한 새로운 사용 사례를 열어줄 겁니다. (핵심은 수요 탄력적 인 서비스입니다. 어떤 차원에서든 그 서비스를 10배 이상 소비할 수 있다고 합리적으로 볼 수 있는 경우죠. 예컨대 법률 서비스는 그럴듯합니다.)
그리고 어떤 서비스들은 여러 이유로 제번스형 궤도에 오르지 못할 겁니다. 그런 서비스들에서는 시간이 갈수록 AI와 별 상관이 없는 특정 서비스의 가격이 터무니없이 높아지는 걸 보게 될 겁니다. 당신의 도그워커는 AI 인프라와 아무 상관이 없습니다. 그럼에도, 요금은 더 비싸질 겁니다. 그래도 지불할 겁니다. 당신이 반려견을 사랑한다면요.
이 경제 수수께끼의 마지막 조각은, 지금까지 언급하지 않았지만, 선출된 정부(그리고 그 정부가 임명하고 지휘하는 고용 규제기관)가 종종 사람들의 고용과 생계를 보호해야 한다는 책무가 있다고 믿는다는 점입니다. 그리고 기술 변화에 직면했을 때 이 책무가 적용되는 직접적인 방식은, “이 안전 기능은 사람이 수행하거나 사람이 승인해야 한다”고 해서 인간의 일자리를 보호하는 것입니다.
이런 일이 벌어지면(틀림없이 수많은 산업에서 그럴 겁니다), 바우몰형 효과가 단일 직무 안에서 나타나는 걸 보게 될 겁니다. 최근 안드레이 카르파시와의 인터뷰를 두고 드와르케시가 한 말이 있습니다. (생각할 거리가 너무 흥미로워 통째로 인용합니다):
“영상의학과 전문의의 실제 워크플로가 무엇인지 저는 전혀 알지 못하고, 지금부터 하는 이야기는 완전히 추측입니다. 다만 적용 가능한 비유가 하나 있을 수 있습니다. 웨이모(Waymo) 차량이 처음 등장했을 때, 앞자리에 사람이 앉아 있곤 했습니다. 정말 큰 문제가 생기면 그 사람이 모니터링하다 개입할 수 있도록 말이죠. 오늘날에도 여전히 사람들이 잘 작동하는지 지켜보고 있습니다. 방금 배치된 로보택시에도 여전히 사람이 타고 있죠.
비슷한 상황이 벌어질 수 있습니다. 어떤 직무가 99% 자동화되면, 사람이 해야 하는 마지막 1%가 엄청난 가치를 갖게 됩니다. 나머지 모든 것을 병목으로 묶어놓기 때문이죠. 만약 영상의학에서, 웨이모 앞좌석에 앉는 사람이 그 마지막 1%를 제공하기 위해 수년간 특별한 훈련을 받아야 한다면, 그들의 임금은 엄청나게 올라야 합니다. 광범위한 배치를 막고 있는 단 하나의 병목이니까요. 영상의학과 의사의 임금이 비슷한 이유로 올랐다고 생각합니다. 당신이 마지막 병목이고 대체 불가능하다면요. 웨이모 운전자는 다른 사람과 대체 가능할 수 있습니다. 그래서 이런 현상이 벌어질 수도 있습니다. 당신의 임금은 99%까지 올라가다가, 마지막 1%가 사라지는 순간 똑 떨어지는 겁니다. 영상의학에서도, 콜센터 근로자의 급여에서도, 비슷한 일이 벌어지고 있는지 궁금합니다.”
선진국의 기묘한 경제—우리 주머니엔 슈퍼컴퓨터가 있지만, 작은 학급 규모를 위한 교사는 충분치 않은—처럼, 어떤 직무에서든 반드시 사람이 해야 하는 마지막 1%(“엑셀” 부분이 아니라 “도그워커” 부분)가 핵심 고용 가능 역량이 되어버리는 이상한 일이 벌어질 수 있습니다.
흥미롭게도, 이는 바우몰 효과가 마침내 동력을 잃게 될 지점을 암시합니다. 어느 순간부터는 이러한 ‘마지막 1%의 고용 가능 기술’이 서로 대체 가능하지 않게 될 테니까요. 일종의 이상한 흔적 기관처럼 경력 경로에 남을 겁니다. 거기까지는 아직 멀었지만, 그런 세상에선 매우 이상한 경제·정치 연합이 형성되는 걸 보게 될지도 모릅니다. 그때까지는, 생산성 부분에 집중합시다. 그게 중요하고, 우리를 부유한 사회로 만드는 것이니까요—이상한 결과가 뒤따르더라도.
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