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골드만삭스 "AI는 PC/인터넷 도입과 비견할 만한 역사적 생산성 증가"
- AI 인뎁스 리포트 2건 발간

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최근 시장의 가장 큰 화두인 AI 관련하여 반드시 참고하실만한 두가지 리포트를 공유 드립니다. 골드만삭스 리서치는 특히 AI 기술을 과거 1920년대 전기 도입 및 1990년대 PC/인터넷 도입에 따른 생산성 증가와 비견할 만한 사건으로 판단하고 있는 점을 특기하실만합니다.
이에 다음 두가지 굵직한 리서치를 소개드립니다.

(1) 당사 매크로 리서치를 이끌고 있는 Jan Hatzius가 AI 투자 사이클의 규모와 영향을 분석하였고, 아울러
(2) 리서치 수석 고문인 Dominic Wilson이 AI가 매크로 시장에 미칠 영향에 대한 견해를 발간했습니다.

자세한 내용은 하단 요약 및 첨부 원문을 참고해주시기 바랍니다.

(1) Global Markets Analyst: The Impact of Artificial Intelligence on Macro Markets (Wilson/Chang)
• 당사 이코노미스트들은 AI 도입이 향후 10년간 연간 생산성 성장이 1.5%p 가량 높아질 가능성이 있다고 전망하고 있습니다. 이는 과거 전기 도입, 아울러 PC/인터넷 도입으로 인한 생산성의 폭발적인 증대와 비견될만한 사건입니다. 마이크로 영향을 넘어 분석할 경우 이러한 생산성 증대는 매크로 시장에도 여러 영향을 미칠 수 있습니다. 이에 그러한 영향을 분석할 수 있는 틀을 본 리서치를 통해 제공합니다.

• AI가 매크로 시장에 미치는 영향이 가장 뚜렷한 부분은 단연코 주식시장입니다. 특히 GDP와 실적 성장에 대한 전망이 밝아짐에 따라 상승할 가능성이 높습니다. 대부분의 선진국 통화, 특히 미국 달러의 경우 수혜를 입을 가능성이 높습니다. 다만 금리 시장에 미치는 영향은 다소 모호한 것이 사실이나, 시장이 높은 상승을 예견할수록 그렇지 않을 경우보다 금리 수준이 높아질 가능성이 있습니다. 원자재 가격 또한 시간이 지남에 따라 상승할 것으로 생각합니다. 이는 지난 1990년대(PC/인터넷 도입)과 비슷한 패턴이며, 지난 1920년대(전기 도입)과도 일부 유사성이 있습니다.

• 주식시장이 가장 명백한 승자임은 분명하지만, 생산성이 큰 폭으로 증가하더라도 aggregation constraints로 인해 상승 여력은 다소 제한될 가능성이 있습니다. GDP와 실적은 눈에 띄게 증가할 수 있으나, 이 단일 요인으로 인한 미국 주식시장의 업사이드가 10-15%를 상회하는 것은 다소 어려워보입니다. 다만, 지난 1920년대와 1990년대 사례에서 밸류에이션 제한을 뚫고 버블이 형성된 사례가 있습니다. 지속된 생산성 증대는 버블 dynamics에 긍정적이며, 따라서 AI로 인한 생산성 증대 역시 버블 리스크를 증가시킬 수 있습니다.

• 보다 구체적인 승자와 패자를 판단하는 관점에서는 매크로 리서치가 미치는 영향력이 낮을 수 있습니다. 그러나, Enablers (신기술로 이전해가는 과정에 투자하는 기업들), Beneficiaries (AI에 따른 지출 증가로 인한 수익 증대, 또는 AI로 인한 비용 절감 효과를 누리는 기업들), Innovators (신기술에 따른 새로운 상품을 제공하는 기업들)이 시장 차원의 수익 증대의 큰 부분을 향유할 것으로 보입니다. 시장 진입 장벽 또는 시장 영향력이 있어야 경쟁력을 지속적으로 유지할 수 있을 것으로 생각합니다.

(2) Global Economics Analyst: The Magnitude and Timing of the AI Investment Cycle

• 생성형AI는 경제적으로 엄청난 잠재력을 지니고 있으며, 이 기술이 보편화될 경우 글로벌 노동 생산성을 향후 10년동안 1%p 이상을 증가시킬 수 있습니다. 역사적으로 대규모의 투자 사이클이 이러한 급격한 생산성 증가를 이끈 바 있는데, 특히 전기 도입 및 PC/IT boom 시기의 경우, 장비와 기술 투자가 총 GDP의 2%까지 증가한 바 있습니다.

• 단기적으로는 높아진 시장 관심도와 AI Hyper-scalers의 강한 매출 추정을 감안할 경우, AI 관련 투자가 급속도로 증가하고 있는 것으로 보입니다. 그러나, 시작점 자체가 낮다는 점을 유념할 필요가 있기에 AI 관련 투자는 향후 2-3년 기간동안 GDP에 중대한 수준의 영향을 미칠 것이라고 생각하지 않습니다.

• 시계를 늘려 보다 장기적으로는 AI 관련 투자가 GDP에 더 큰 기여를 할 수 있을 것으로 보입니다. Top-down 방식 분석할 경우 IT 혁명 사례시 투자가 소프트웨어를 통한 최종 output gains 중 약 25%를 차지한 것으로 보입니다. 이는 만약 당사의 AI 성장 가정이 그대로 현실화될 경우, AI관련 투자가 미국 GDP 대비 최대 2.5%-4%를, 다른 AI 선진국의 경우 GDP의 최대 1.5-2.5% 수준을 차지할 수 있음을 뜻합니다.

• 아울러 AI 관련 투자의 크기를 보다 구체적으로 추정하는데, 단 투자 대부분이 하드웨어 부문임을 전제합니다. 특히 1) AI 모델 훈련, 2) AI queries 수행, 아울러 3) AI 기능이 탑재된 소프트웨어 대한 지출을 큰 틀로 분석하였습니다.

• 훈련과 Querying 관련 투자의 최종적인 규모는 결국 AI 모델의 크기에 따라 결정될 가능성이 높으며, 여기서 말하는 AI 모델의 크기 자체는 모델 parameter를 지칭합니다. 만약 모델이 기하급수적으로 커질 경우, 모델 훈련 및 query 관련된 처리능력(processing power)은 극도로 높은 수준(prohibitively high levels)에 도달하여 결국 모델의 성장 자체를 제한할 가능성이 존재합니다. 만약 모델 성장이 둔화될 경우, 처리능력이 감소함에 따라 부수적인 비용 절감효과가 두드러져 하드웨어 투자 사이클로 이어질 가능성이 있습니다.

• 이와 대조적으로, AI 소프트웨어 투자는 최종 사용자 수가 증가함에 따라 지속적으로 증가할 가능성이 있습니다. 이는AI 관련 역량들이 단지 몇개 기업들에 집중되어, AI로 인한 생산성 증대를 상술한 몇개 기업들이 그들의 시장 영향력을 활용하여 rent 를 수취하는 것을 전제합니다. 종국엔 AI 소프트웨어 투자는 하드웨어 투자 규모를 능가할 수 있다고 생각합니다.

• AI 투자 사이클의 시기를 예측하는 것은 어려운 것이 사실입니다만, 기업들 설문에 따르면 AI의 본격적인 투자 사이클은 2026년 이후가 될 것(2nd half of this decade)이라고 생각합니다. 특히 정보기술, 과학, 기술 서비스 분야의 대형 기업들은 보다 이른 도입에 나설 것으로 생각합니다.

• AI 관련 투자는 향후 10년동안 최대 GDP의 2-2.5% 규모까지 집행될 가능성이 있고, 이후 2040년까지 그 비중이 GDP의 1.5% 수준까지 하락할 것으로 보입니다. 미국 이외 다른 국가들에서의 AI 투자 영향은 더욱 작거나 지연될 가능성이 있는데, 특히 미국이 이미 AI 기술의 선두주자로 자리매김하였을 뿐 아니라 미국 기업들이 비교적 early adopter들이 될 것으로 보이기 때문입니다.

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