Forwarded from 주식창고210
#현대차
2분기에 나올 종목 레버리지 수혜 종목이라 수급적으로 혈이 뚫릴 예정입니다
EWY 구성상 삼전/하닉이 50%가까이 차지하는데
현대차는 3위임에도 2.8%대
개별종목 레버리지가 나오게 되면 삼전/하닉도 당연히 수혜지만 [현대차]의 경우는 더더욱 그 매력도가 커질 것
(선별적 수급들이 들어온다는말)
더불어 현대차와 BD, 또 BD밸류체인이 부각될수록 만도/에스엘 등 자동차 부품주들이 로봇ETF로 편입될 개연성이 매우 높음
*현재는 만도/에스엘 정도만 로봇ETF에 일부 담겨진 상황
(일반적인 전통 자동차 부품주를 말하는겁니다)
2분기에 나올 종목 레버리지 수혜 종목이라 수급적으로 혈이 뚫릴 예정입니다
EWY 구성상 삼전/하닉이 50%가까이 차지하는데
현대차는 3위임에도 2.8%대
개별종목 레버리지가 나오게 되면 삼전/하닉도 당연히 수혜지만 [현대차]의 경우는 더더욱 그 매력도가 커질 것
(선별적 수급들이 들어온다는말)
더불어 현대차와 BD, 또 BD밸류체인이 부각될수록 만도/에스엘 등 자동차 부품주들이 로봇ETF로 편입될 개연성이 매우 높음
*현재는 만도/에스엘 정도만 로봇ETF에 일부 담겨진 상황
(일반적인 전통 자동차 부품주를 말하는겁니다)
Forwarded from 주식창고210
NH-아문디, HANARO K휴머노이드테마TOP10 ETF 상장
https://naver.me/5fdRMjjJ
👉 여기서도 HL만도나 현대오토에버 등이 포함되어 있네요
https://naver.me/5fdRMjjJ
지난 19일 기준 구성종목은 ▲레인보우로보틱스(17.9%) ▲에스피지(14.8%) ▲현대오토에버(11.9%) ▲로보티즈(11.2%) ▲두산로보틱스(9.6%) ▲원익홀딩스(9.5%) ▲삼현(7.3%) ▲하이젠알앤엠(6.7%) ▲HL만도(5.9%) ▲클로봇(5.3%)이다.
👉 여기서도 HL만도나 현대오토에버 등이 포함되어 있네요
Naver
NH-아문디, HANARO K휴머노이드테마TOP10 ETF 상장
NH-아문디자산운용은 휴머노이드 관련 기업에 투자하는 ‘HANARO K휴머노이드테마TOP10’ 상장지수펀드(ETF)를 신규 상장했다고 26일 밝혔다. HANARO K휴머노이드테마TOP10 ETF는 국내 휴머노이드 기
미국 상무부 로봇산업 지원정책 논의, 현대차 보스턴다이나믹스 수혜 가능성
https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=431261
https://www.businesspost.co.kr/BP?command=article_view&num=431261
비즈니스포스트
미국 상무부 로봇산업 지원정책 논의, 현대차 보스턴다이나믹스 수혜 가능성
미국 상무부 로봇산업 지원정책 논의, 현대차 보스턴다이나믹스 수혜 가능성
Forwarded from AI Corporate Analysis DeepDive
삼성전자 밸류업 공시 계획 및 시장 영향 분석
1. 주요 뉴스 요약
뉴스 링크: 삼성전자, 3월 19일 밸류업 공시한다 (뉴스토마토 단독)
공시 시점: 3월 19일이 마지노선으로 유력합니다. 이는 3월 18일 정기주주총회 직후이며, 고배당 기업 세제 특례를 받기 위한 필수 요건인 '이익배당 결의 다음 날' 규정에 맞춘 일정입니다.
배경 및 동력: 최근 의결된 배당소득 분리과세 요건(조세특례제한법 시행령)을 적용받기 위해 삼성전자의 참여가 불가피해졌습니다. 기존 3개년 단위 주주환원 사이클(차기 2027년)을 앞당겨 대응하는 것으로 풀이됩니다.
파급 효과: 삼성전자의 참여 시 시가총액 기준 공시 기업 비중이 70~80%까지 확대될 전망이며, 이는 다른 대기업 계열사들의 동참을 이끄는 '피어 프레셔(Peer Pressure)'로 작용할 것입니다.
2. 투자 인사이트
지수 모멘텀: 삼성전자의 밸류업 공시는 밸류업 지수의 신뢰도를 완성하는 마지막 퍼즐입니다. 공시 발표를 전후로 외국인 수급 유입이 가속화될 가능성이 매우 높습니다.
현실적인 목표치: 업계는 삼성전자가 과도한 수치 제시보다는 관리 가능한 목표와 중장기 방향성 위주의 공시를 낼 것으로 보고 있습니다. 이는 실천 가능성에 무게를 둔 전략으로 시장의 신뢰를 유지하는 데 긍정적입니다.
세제 혜택의 실질적 수혜: 배당성향 40% 이상 혹은 25% 이상이면서 전년 대비 10% 증가 조건을 충족할 경우, 대주주 및 개인 투자자들의 배당 세액 부담이 줄어들어 주가 하향 경직성을 강력하게 확보할 결론입니다.
https://www.newstomato.com/ReadNews.aspx?no=1292603&inflow=N
1. 주요 뉴스 요약
뉴스 링크: 삼성전자, 3월 19일 밸류업 공시한다 (뉴스토마토 단독)
공시 시점: 3월 19일이 마지노선으로 유력합니다. 이는 3월 18일 정기주주총회 직후이며, 고배당 기업 세제 특례를 받기 위한 필수 요건인 '이익배당 결의 다음 날' 규정에 맞춘 일정입니다.
배경 및 동력: 최근 의결된 배당소득 분리과세 요건(조세특례제한법 시행령)을 적용받기 위해 삼성전자의 참여가 불가피해졌습니다. 기존 3개년 단위 주주환원 사이클(차기 2027년)을 앞당겨 대응하는 것으로 풀이됩니다.
파급 효과: 삼성전자의 참여 시 시가총액 기준 공시 기업 비중이 70~80%까지 확대될 전망이며, 이는 다른 대기업 계열사들의 동참을 이끄는 '피어 프레셔(Peer Pressure)'로 작용할 것입니다.
2. 투자 인사이트
지수 모멘텀: 삼성전자의 밸류업 공시는 밸류업 지수의 신뢰도를 완성하는 마지막 퍼즐입니다. 공시 발표를 전후로 외국인 수급 유입이 가속화될 가능성이 매우 높습니다.
현실적인 목표치: 업계는 삼성전자가 과도한 수치 제시보다는 관리 가능한 목표와 중장기 방향성 위주의 공시를 낼 것으로 보고 있습니다. 이는 실천 가능성에 무게를 둔 전략으로 시장의 신뢰를 유지하는 데 긍정적입니다.
세제 혜택의 실질적 수혜: 배당성향 40% 이상 혹은 25% 이상이면서 전년 대비 10% 증가 조건을 충족할 경우, 대주주 및 개인 투자자들의 배당 세액 부담이 줄어들어 주가 하향 경직성을 강력하게 확보할 결론입니다.
https://www.newstomato.com/ReadNews.aspx?no=1292603&inflow=N
뉴스토마토
(단독)삼성전자, 3월19일 밸류업 공시한다
공시 시점·범위 두고 거래소 문의…준비 마무리 단계 해석
Forwarded from 미래에셋증권 매크로/시황 김석환
X에서도 난리난 K-증시
글로벌 투자자들의 '온' 관심이 집중되고 있습니다💡
글로벌 투자자들의 '온' 관심이 집중되고 있습니다💡
Forwarded from 유진투자증권 ETF/파생 강송철 (Songchul Kang)
- 2/26일 장 마감 후 거래소 공지
- 전일(2/25일) 시가총액(3.4조원)과 유통주식수 비율(41%, fnguide)을 기준으로 하면 코스닥150 편입 시 비중 0.63%, 45위 수준
https://index.krx.co.kr/board/MKD01040000/bbs#view=1071
- 전일(2/25일) 시가총액(3.4조원)과 유통주식수 비율(41%, fnguide)을 기준으로 하면 코스닥150 편입 시 비중 0.63%, 45위 수준
https://index.krx.co.kr/board/MKD01040000/bbs#view=1071
Forwarded from 딘스티커 Dean's Ticker
현대차, 2029년 아틀라스 15만대 생산
(전자신문) 현대자동차그룹이 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 생산량 확대를 위한 공급망 구축에 돌입했다. 초기 연간 3만5000대 수준으로 생산, 시장에 안착한 후 2029년에는 15만대까지 늘려 휴머노이드 주도권을 선점한다는 구상이다. 26일 업계에 따르면 현대차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스는 이같은 규모로 아틀라스 생산 로드맵을 수립하고 핵심 부품을 공급할 협력사에 관련 사안을 공유한 것으로 확인됐다. 복수의 부품 업체에 확인된 아틀라스 생산계획은 2027년 생산을 개시해 2028년 3만5000대~4만대 규모로 양산에 진입한다. 이듬해인 2029년에는 이보다 생산량을 4배가량 확대해 15만대까지 늘릴 방침인 것으로 전해진다.
(전자신문) 현대자동차그룹이 휴머노이드 로봇 '아틀라스' 생산량 확대를 위한 공급망 구축에 돌입했다. 초기 연간 3만5000대 수준으로 생산, 시장에 안착한 후 2029년에는 15만대까지 늘려 휴머노이드 주도권을 선점한다는 구상이다. 26일 업계에 따르면 현대차그룹 로봇 계열사 보스턴다이내믹스는 이같은 규모로 아틀라스 생산 로드맵을 수립하고 핵심 부품을 공급할 협력사에 관련 사안을 공유한 것으로 확인됐다. 복수의 부품 업체에 확인된 아틀라스 생산계획은 2027년 생산을 개시해 2028년 3만5000대~4만대 규모로 양산에 진입한다. 이듬해인 2029년에는 이보다 생산량을 4배가량 확대해 15만대까지 늘릴 방침인 것으로 전해진다.
AX부터 임상까지 지원…정부, 1조 '바이오 메가펀드' 조성
정부가 바이오산업 육성을 위해 민관 투자 확대와 규제 개편을 동시에 추진하겠다고 밝혔다. 신약 개발 전주기에 인공지능(AI)을 적용하고, 임상 3상과 글로벌 상업화 단계까지 정책 자금을 투입해 민간 투자 속도를 높이겠다는 구상이다.
정부는 기존 5766억원 규모의 K-바이오·백신 펀드에 더해 1500억원 규모의 임상 3상 특화 펀드를 추가 조성한다. 이를 통해 임상 후기 단계에서 자금 부족으로 좌초되는 사례를 줄이고, 장기적으로는 1조원 규모의 메가펀드를 조성해 글로벌 상업화까지 이어지는 투자 사다리를 구축한다는 계획이다.
바이오 기업 상장도 계속 지원한다. 최지우 한국거래소 코스닥시장본부 상무는 “2024년까지 상장한 바이오 기업 125곳 중 98곳의 매출이 증가하는 등 성과도 나타나고 있다”고 전했다.
식품의약품안전처는 규제 혁신을 추진한다. 오정원 식품의약품안전처 바이오의약품정책과장은 바이오의약품 세계화를 위한 핵심 정책으로 위탁개발생산(CDMO) 특별법 제정, 바이오시밀러 허가 혁신 등을 제시했다. 그는 “CDMO 특별법으로 법률적 안정성이 높아지고 개발 비용과 기간이 감소해 국내 바이오시밀러산업 성장이 가속화될 것으로 기대한다”고 말했다.
https://naver.me/5Xch2Bsa
정부가 바이오산업 육성을 위해 민관 투자 확대와 규제 개편을 동시에 추진하겠다고 밝혔다. 신약 개발 전주기에 인공지능(AI)을 적용하고, 임상 3상과 글로벌 상업화 단계까지 정책 자금을 투입해 민간 투자 속도를 높이겠다는 구상이다.
정부는 기존 5766억원 규모의 K-바이오·백신 펀드에 더해 1500억원 규모의 임상 3상 특화 펀드를 추가 조성한다. 이를 통해 임상 후기 단계에서 자금 부족으로 좌초되는 사례를 줄이고, 장기적으로는 1조원 규모의 메가펀드를 조성해 글로벌 상업화까지 이어지는 투자 사다리를 구축한다는 계획이다.
바이오 기업 상장도 계속 지원한다. 최지우 한국거래소 코스닥시장본부 상무는 “2024년까지 상장한 바이오 기업 125곳 중 98곳의 매출이 증가하는 등 성과도 나타나고 있다”고 전했다.
식품의약품안전처는 규제 혁신을 추진한다. 오정원 식품의약품안전처 바이오의약품정책과장은 바이오의약품 세계화를 위한 핵심 정책으로 위탁개발생산(CDMO) 특별법 제정, 바이오시밀러 허가 혁신 등을 제시했다. 그는 “CDMO 특별법으로 법률적 안정성이 높아지고 개발 비용과 기간이 감소해 국내 바이오시밀러산업 성장이 가속화될 것으로 기대한다”고 말했다.
https://naver.me/5Xch2Bsa
Naver
AX부터 임상까지 지원…정부, 1조 '바이오 메가펀드' 조성
정부가 바이오산업 육성을 위해 민관 투자 확대와 규제 개편을 동시에 추진하겠다고 밝혔다. 신약 개발 전주기에 인공지능(AI)을 적용하고, 임상 3상과 글로벌 상업화 단계까지 정책 자금을 투입해 민간 투자 속도를 높이
Forwarded from Decoded Narratives
Citadel: The 2026 Global Intelligence Crisis
1. 2026년이다.
실업률은 방금 4.28%를 기록했고, AI 자본지출은 GDP의 2%(6,500억 달러)에 달한다. AI 관련 인접 원자재 가격은 2023년 1월 이후 65% 상승했으며, 미국에는 약 2,800개의 데이터센터가 건설 예정으로 계획되어 있다. 현재 노동 대체 내러티브가 확산되고 있음에도 불구하고, 소프트웨어 엔지니어 채용 공고는 빠르게 증가하고 있으며 전년 대비 11% 상승했다.
거시경제 커뮤니티가 두 달 후의 비농업 고용 증가를 신뢰성 있게 예측하는 데 어려움을 겪고 있는 상황에서, 노동 파괴의 향후 경로는 서브스택에 게시된 가상의 시나리오인 「2028 글로벌 인텔리전스 위기」로부터 상당한 확신을 가지고 추론할 수 있다고 여겨지고 있다. 우리는 지난주 AI 자본지출 스토리의 단기적 역학을 인플레이션적이라고 보지만, 시장이 장기적 내러티브에 집중하고 있는 만큼, 아래에서는 보다 건설적인 최종 국면에 대한 관점을 제시한다. 다만 그에 앞서, 임박한 중개자 제거 내러티브가 확산 속도에 의존하고 있다는 점을 되짚어볼 필요가 있다.
2. AI 확산 속도에 대해 데이터는 무엇을 말하는가?
세인트루이스 연준은 실시간 인구조사를 통해 AI 도입 데이터를 제공한다. AI 도입의 1차적 표현은 일반적으로 이진 질문이다: “AI를 사용합니까?” 그러나 노동 대체 내러티브와 관련해 더 중요한 질문은 “업무에서 AI를 얼마나 강도 높게 사용하고 있는가?”이다. 우리는 세인트루이스 연준 데이터 중 AI 사용 빈도에 따라 분류된 하위 데이터를 통해 그 답을 유추할 수 있다.
만약 AI가 임박한 노동 대체 위험을 의미한다면, 실시간 인구 데이터는 업무에서의 일일 AI 사용이 뚜렷하게 상승하는 변곡점을 보여야 할 것이다. 그러나 데이터는 예상외로 안정적이며, 임박한 노동 대체 위험을 시사하는 뚜렷한 증거는 거의 나타나지 않는다. AI 도입 추세는 비선형적이지 않아 보인다
3. 생산연령 인구 중 생성형 AI 사용 비중: 재귀적 기술 ≠ 재귀적 채택
현재 인공지능에 대한 논쟁은 기술의 재귀적 잠재력과 경제적 배치의 재귀적 확장에 대한 기대를 혼동하고 있다. 다시 말해, AI 시스템이 스스로를 개선하거나 자체 역량을 가속할 수 있다는 점 때문에, 자동화와 생산성이 무한히 기하급수적으로 복리 성장할 것이라는 미래를 외삽하고 있다. 그러나 기술 확산은 역사적으로 S-커브를 따라왔다. 초기 채택은 느리고 비용이 많이 든다. 비용이 하락하고 보완 인프라가 구축되면 성장이 가속된다. 결국 포화에 이르며, 한계 채택자는 생산성이나 수익성이 낮아 성장 속도는 둔화된다. 그럼에도 불구하고 시장은 가속 구간을 선형적으로 외삽하는 경향이 있다. 하지만 역사적으로 볼 때, 조직 통합 비용, 규제 등장, 경제적 배치에서의 체감 한계수익 등으로 인해 채택 속도는 결국 정체된다. 채택 속도가 느릴수록 노동 대체 위험은 감소한다.
4. 직장 및 가정에서의 생성형 AI 도입률 vs 기타 기술 도입 속도
또한 학습과 추론은 상당한 반도체 용량, 데이터센터, 에너지를 필요로 한다는 점은 널리 인정되고 있다. 화이트칼라 업무를 대체하려면 현재 활용 수준보다 몇 배 이상의 컴퓨팅 집약도가 필요하다. 자동화가 급속히 확대되면 컴퓨팅 수요는 정의상 증가하며, 이는 한계 비용을 상승시킨다. 만약 특정 업무에서 컴퓨팅의 한계 비용이 인간 노동의 한계 비용을 초과하게 된다면, 대체는 발생하지 않을 것이다. 이는 자연적인 경제적 경계를 형성한다. 이러한 역학은 마찰 없는 지능 복제를 가정하는 내러티브와는 크게 대비된다. 알고리즘이 재귀적으로 개선된다 하더라도, 경제적 배치는 물리적 자본, 에너지 가용성, 규제 승인, 조직 변화 등에 의해 제약된다. 재귀적 역량이 재귀적 채택을 의미하지는 않는다.
5. 생산성 충격은 공급 충격이다
AI 기반 자동화는 본질적으로 생산성 충격이다. 생산성 충격은 긍정적 공급 충격으로, 한계 비용을 낮추고 잠재 산출을 확대하며 실질 소득을 증가시킨다. 이는 단독으로는 디스인플레이션적이며 중기적으로 성장에 긍정적이다. 역사적으로 증기기관, 전기화, 내연기관, 컴퓨팅 등 모든 주요 기술 혁신은 이러한 패턴을 따랐다. 반론은 AI가 노동 소득을 직접 대체함으로써 총수요를 억제한다는 주장이다. 그러나 기업이 더 낮은 비용으로 더 많이 생산하면 가격은 하락하거나 마진은 확대된다 (혹은 둘 다).
가격 하락은 실질 구매력을 증가시켜 소비를 늘린다. 마진 확대는 이익잉여금과 투자 여력을 증가시킨다. 산출이 증가하고 실질 GDP가 상승한다면, 국민소득 회계 항등식상 수요 측의 항목 중 무엇인가가 반드시 증가해야 한다: 소비, 투자, 정부지출 또는 순수출. 생산성이 급증하는 동시에 총수요가 붕괴하면서 측정 산출이 증가하는 시나리오는 회계 항등식에 위배된다. AI가 지속적 거시 침체를 유발하려면 노동소득이 감소하고, 그에 대한 보상적 투자 증가, 재정 이전, 외부 수요 증가가 전혀 발생하지 않아야 한다.
6. 이와 관련해 신규 사업 창업 급증은 흥미로운 참고 지점이다.
대체 탄력성 제약: AI 노동 대체의 핵심 변수는 AI 자본과 노동 간 대체 탄력성이다. 만약 이 탄력성이 극도로 높다면, 기업은 거의 모든 인간 노동을 자동화 시스템으로 비교적 안정적인 비용 하에 대체할 수 있고, 노동소득 비중은 급격히 하락할 수 있다. 이 경우 자본소득은 크게 증가하고 임금소득은 위축된다. 그러나 이 경우에도 총수요가 자동적으로 붕괴하는 것은 아니다. 자본소득의 한계 소비성향은 임금소득보다 낮지만 0은 아니다. 이윤은 재투자, 분배, 과세 또는 소비될 수 있다. 총수요가 구조적으로 하락하려면, 재분배 메커니즘이 지속적으로 실패하고 투자 기회가 동시에 고갈되어야 한다. 민주주의 국가들은 이러한 대체 위험에 직면할 경우 최악의 결과를 완화하는 방향으로 규제 및 재정 정책을 조정할 가능성이 높다. 또한 현재 노동시장 데이터에서 AI로 인한 붕괴 증거는 거의 없다. 오히려 선행 노동시장 지표는 개선되었으며, AI 데이터센터 건설은 건설업 고용 증가를 견인하고 있다.
7. 미국 노동시장 추적 지표는 개선을 시사
경제에는 자동화하기 어려운 물리적, 관계적, 규제적, 감독적 업무가 방대하게 존재한다. 인지적 자동화조차도 조정 마찰, 법적 책임, 신뢰 장벽 등에 직면한다. AI는 많은 영역에서 노동의 대체재보다는 보완재가 될 가능성이 더 높다. 역사적으로 기술 혁명은 노동을 제거하기보다 업무 구성을 변화시켰다. 논쟁을 올바르게 설정하려면 이렇게 질문할 수 있다. 마이크로소프트 오피스의 등장은 사무직 근로자에게 보완재였는가, 대체재였는가? 사전적으로는 대체 우려가 컸지만, 사후적으로는 명백한 보완재로 보인다.
8. 1930년, 존 메이너드 케인즈는 생산성 성장이 매우 강력하여 21세기 초에는 주 15시간 노동이 될 것이라 예측했다. 그는 생산성 성장 방향성에 대해서는 맞았지만, 노동시장 결과에 대해서는 크게 틀렸다. 사람들은 덜 일하기보다 훨씬 더 많이 소비했다. 왜인가? 생산성 향상은 비용을 낮추고 소비 가능 영역을 확장시켰다. 선호는 더 높은 품질의 상품, 새로운 서비스, 이전에는 상상조차 할 수 없었던 소비 형태로 이동했다. 여가는 소폭 증가했지만, 물질적 욕망의 확장은 훨씬 컸다. 역사는 생산성 향상이 자동적으로 노동 철수나 수요 붕괴로 이어지지 않음을 보여준다. 그것은 수요 구성을 변화시키고 실질 소득을 확대하며 새로운 산업을 창출한다. 케인즈는 인간 욕망의 탄력성을 과소평가했다.
1. 2026년이다.
실업률은 방금 4.28%를 기록했고, AI 자본지출은 GDP의 2%(6,500억 달러)에 달한다. AI 관련 인접 원자재 가격은 2023년 1월 이후 65% 상승했으며, 미국에는 약 2,800개의 데이터센터가 건설 예정으로 계획되어 있다. 현재 노동 대체 내러티브가 확산되고 있음에도 불구하고, 소프트웨어 엔지니어 채용 공고는 빠르게 증가하고 있으며 전년 대비 11% 상승했다.
거시경제 커뮤니티가 두 달 후의 비농업 고용 증가를 신뢰성 있게 예측하는 데 어려움을 겪고 있는 상황에서, 노동 파괴의 향후 경로는 서브스택에 게시된 가상의 시나리오인 「2028 글로벌 인텔리전스 위기」로부터 상당한 확신을 가지고 추론할 수 있다고 여겨지고 있다. 우리는 지난주 AI 자본지출 스토리의 단기적 역학을 인플레이션적이라고 보지만, 시장이 장기적 내러티브에 집중하고 있는 만큼, 아래에서는 보다 건설적인 최종 국면에 대한 관점을 제시한다. 다만 그에 앞서, 임박한 중개자 제거 내러티브가 확산 속도에 의존하고 있다는 점을 되짚어볼 필요가 있다.
2. AI 확산 속도에 대해 데이터는 무엇을 말하는가?
세인트루이스 연준은 실시간 인구조사를 통해 AI 도입 데이터를 제공한다. AI 도입의 1차적 표현은 일반적으로 이진 질문이다: “AI를 사용합니까?” 그러나 노동 대체 내러티브와 관련해 더 중요한 질문은 “업무에서 AI를 얼마나 강도 높게 사용하고 있는가?”이다. 우리는 세인트루이스 연준 데이터 중 AI 사용 빈도에 따라 분류된 하위 데이터를 통해 그 답을 유추할 수 있다.
만약 AI가 임박한 노동 대체 위험을 의미한다면, 실시간 인구 데이터는 업무에서의 일일 AI 사용이 뚜렷하게 상승하는 변곡점을 보여야 할 것이다. 그러나 데이터는 예상외로 안정적이며, 임박한 노동 대체 위험을 시사하는 뚜렷한 증거는 거의 나타나지 않는다. AI 도입 추세는 비선형적이지 않아 보인다
3. 생산연령 인구 중 생성형 AI 사용 비중: 재귀적 기술 ≠ 재귀적 채택
현재 인공지능에 대한 논쟁은 기술의 재귀적 잠재력과 경제적 배치의 재귀적 확장에 대한 기대를 혼동하고 있다. 다시 말해, AI 시스템이 스스로를 개선하거나 자체 역량을 가속할 수 있다는 점 때문에, 자동화와 생산성이 무한히 기하급수적으로 복리 성장할 것이라는 미래를 외삽하고 있다. 그러나 기술 확산은 역사적으로 S-커브를 따라왔다. 초기 채택은 느리고 비용이 많이 든다. 비용이 하락하고 보완 인프라가 구축되면 성장이 가속된다. 결국 포화에 이르며, 한계 채택자는 생산성이나 수익성이 낮아 성장 속도는 둔화된다. 그럼에도 불구하고 시장은 가속 구간을 선형적으로 외삽하는 경향이 있다. 하지만 역사적으로 볼 때, 조직 통합 비용, 규제 등장, 경제적 배치에서의 체감 한계수익 등으로 인해 채택 속도는 결국 정체된다. 채택 속도가 느릴수록 노동 대체 위험은 감소한다.
4. 직장 및 가정에서의 생성형 AI 도입률 vs 기타 기술 도입 속도
또한 학습과 추론은 상당한 반도체 용량, 데이터센터, 에너지를 필요로 한다는 점은 널리 인정되고 있다. 화이트칼라 업무를 대체하려면 현재 활용 수준보다 몇 배 이상의 컴퓨팅 집약도가 필요하다. 자동화가 급속히 확대되면 컴퓨팅 수요는 정의상 증가하며, 이는 한계 비용을 상승시킨다. 만약 특정 업무에서 컴퓨팅의 한계 비용이 인간 노동의 한계 비용을 초과하게 된다면, 대체는 발생하지 않을 것이다. 이는 자연적인 경제적 경계를 형성한다. 이러한 역학은 마찰 없는 지능 복제를 가정하는 내러티브와는 크게 대비된다. 알고리즘이 재귀적으로 개선된다 하더라도, 경제적 배치는 물리적 자본, 에너지 가용성, 규제 승인, 조직 변화 등에 의해 제약된다. 재귀적 역량이 재귀적 채택을 의미하지는 않는다.
5. 생산성 충격은 공급 충격이다
AI 기반 자동화는 본질적으로 생산성 충격이다. 생산성 충격은 긍정적 공급 충격으로, 한계 비용을 낮추고 잠재 산출을 확대하며 실질 소득을 증가시킨다. 이는 단독으로는 디스인플레이션적이며 중기적으로 성장에 긍정적이다. 역사적으로 증기기관, 전기화, 내연기관, 컴퓨팅 등 모든 주요 기술 혁신은 이러한 패턴을 따랐다. 반론은 AI가 노동 소득을 직접 대체함으로써 총수요를 억제한다는 주장이다. 그러나 기업이 더 낮은 비용으로 더 많이 생산하면 가격은 하락하거나 마진은 확대된다 (혹은 둘 다).
가격 하락은 실질 구매력을 증가시켜 소비를 늘린다. 마진 확대는 이익잉여금과 투자 여력을 증가시킨다. 산출이 증가하고 실질 GDP가 상승한다면, 국민소득 회계 항등식상 수요 측의 항목 중 무엇인가가 반드시 증가해야 한다: 소비, 투자, 정부지출 또는 순수출. 생산성이 급증하는 동시에 총수요가 붕괴하면서 측정 산출이 증가하는 시나리오는 회계 항등식에 위배된다. AI가 지속적 거시 침체를 유발하려면 노동소득이 감소하고, 그에 대한 보상적 투자 증가, 재정 이전, 외부 수요 증가가 전혀 발생하지 않아야 한다.
6. 이와 관련해 신규 사업 창업 급증은 흥미로운 참고 지점이다.
대체 탄력성 제약: AI 노동 대체의 핵심 변수는 AI 자본과 노동 간 대체 탄력성이다. 만약 이 탄력성이 극도로 높다면, 기업은 거의 모든 인간 노동을 자동화 시스템으로 비교적 안정적인 비용 하에 대체할 수 있고, 노동소득 비중은 급격히 하락할 수 있다. 이 경우 자본소득은 크게 증가하고 임금소득은 위축된다. 그러나 이 경우에도 총수요가 자동적으로 붕괴하는 것은 아니다. 자본소득의 한계 소비성향은 임금소득보다 낮지만 0은 아니다. 이윤은 재투자, 분배, 과세 또는 소비될 수 있다. 총수요가 구조적으로 하락하려면, 재분배 메커니즘이 지속적으로 실패하고 투자 기회가 동시에 고갈되어야 한다. 민주주의 국가들은 이러한 대체 위험에 직면할 경우 최악의 결과를 완화하는 방향으로 규제 및 재정 정책을 조정할 가능성이 높다. 또한 현재 노동시장 데이터에서 AI로 인한 붕괴 증거는 거의 없다. 오히려 선행 노동시장 지표는 개선되었으며, AI 데이터센터 건설은 건설업 고용 증가를 견인하고 있다.
7. 미국 노동시장 추적 지표는 개선을 시사
경제에는 자동화하기 어려운 물리적, 관계적, 규제적, 감독적 업무가 방대하게 존재한다. 인지적 자동화조차도 조정 마찰, 법적 책임, 신뢰 장벽 등에 직면한다. AI는 많은 영역에서 노동의 대체재보다는 보완재가 될 가능성이 더 높다. 역사적으로 기술 혁명은 노동을 제거하기보다 업무 구성을 변화시켰다. 논쟁을 올바르게 설정하려면 이렇게 질문할 수 있다. 마이크로소프트 오피스의 등장은 사무직 근로자에게 보완재였는가, 대체재였는가? 사전적으로는 대체 우려가 컸지만, 사후적으로는 명백한 보완재로 보인다.
8. 1930년, 존 메이너드 케인즈는 생산성 성장이 매우 강력하여 21세기 초에는 주 15시간 노동이 될 것이라 예측했다. 그는 생산성 성장 방향성에 대해서는 맞았지만, 노동시장 결과에 대해서는 크게 틀렸다. 사람들은 덜 일하기보다 훨씬 더 많이 소비했다. 왜인가? 생산성 향상은 비용을 낮추고 소비 가능 영역을 확장시켰다. 선호는 더 높은 품질의 상품, 새로운 서비스, 이전에는 상상조차 할 수 없었던 소비 형태로 이동했다. 여가는 소폭 증가했지만, 물질적 욕망의 확장은 훨씬 컸다. 역사는 생산성 향상이 자동적으로 노동 철수나 수요 붕괴로 이어지지 않음을 보여준다. 그것은 수요 구성을 변화시키고 실질 소득을 확대하며 새로운 산업을 창출한다. 케인즈는 인간 욕망의 탄력성을 과소평가했다.
결론: AI가 지속적인 부정적 수요 충격을 초래하려면 다음 조건이 필요하다: 1) 채택 속도의 급격한 가속, 2) 거의 완전한 노동 대체, 3) 재정 대응의 부재, 4)투자 흡수의 미미함, 5) 제약 없는 컴퓨팅 확장. 또한 지난 100년간 기술 변화의 연속적 물결은 통제 불가능한 기하급수 성장도, 노동의 소멸도 초래하지 않았음을 상기할 필요가 있다. 오히려 장기 추세 성장률은 약 2% 수준을 유지해왔다. 오늘날 인구 고령화, 기후 변화, 탈세계화는 잠재 성장과 생산성에 하방 압력을 가하고 있다. 어쩌면 AI는 이러한 역풍을 상쇄하기에 충분한 정도일 뿐일지도 모른다. 거시경제는 여전히 대체 탄력성, 제도적 대응, 그리고 인간 욕망의 지속적 탄력성에 의해 지배된다.