[번역] 2028년 글로벌 지능 위기: AI가 초래할 화이트칼라 경제 붕괴 시나리오

THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS

A Thought Exercise in Financial History, from the Future

Citrini ResearchCitrini

작성자: Citrini & Alap Shah / 작성일: 2026년 2월 23일

번역: 김도형 / 번역일: 2026년 2월 25일

서문 (Preface)

우리가 AI에 대해 가졌던 낙관론이 계속해서 들어맞는다면... 그리고 그것이 실제로는 시장에 '약세(bearish)'를 의미하는 것이라면 어떨까요?

다음 내용은 예측이 아닌 하나의 '시나리오'입니다. 이것은 하락장 포르노(bear porn)나 AI 파멸론자의 팬픽션이 아닙니다. 이 글의 유일한 목적은 상대적으로 덜 탐구되었던 시나리오를 모델링해 보는 것입니다. 우리의 친구 Alap Shah가 질문을 던졌고, 우리는 함께 그 답을 브레인스토밍했습니다.

바라건대, 이 글을 읽고 나면 AI가 경제를 점점 더 기이하게 만들어갈 때 발생할 수 있는 잠재적인 '좌측 꼬리 위험(left tail risks, 극단적 위험)'에 대해 더 철저히 대비하실 수 있을 것입니다.

이 글은 2028년 6월에 발행된 CitriniResearch의 매크로 메모로, '글로벌 지능 위기(Global Intelligence Crisis)'의 진행 과정과 그 여파를 상세히 다루고 있습니다.

매크로 메모: 풍부한 지능의 결과

CitriniResearch 2028년 6월 30일

오늘 아침 실업률이 10.2%를 기록하며 0.3%의 상방 서프라이즈를 보였습니다. 이 수치 발표 직후 시장은 2% 매도세를 보였고, S&P 500의 누적 하락폭은 2026년 10월 고점 대비 38%에 달하게 되었습니다.

트레이더들은 이제 무감각해졌습니다. 6개월 전만 해도 이런 수치는 서킷 브레이커를 발동시켰을 것입니다.

단 2년. 경제 위기가 "통제 가능하고" "특정 섹터에 국한된" 수준에서, 우리가 자라오며 알던 경제와는 전혀 다른 모습으로 변하는 데 걸린 시간입니다. 이번 분기의 매크로 메모는 위기 이전 경제에 대한 사후 분석(post-mortem)이자, 그 일련의 과정을 재구성하려는 우리의 시도입니다.

열기는 생생했습니다. 2026년 10월 무렵, S&P 500은 8000선을 맴돌았고 나스닥은 3만을 돌파했습니다. 인간 노동력의 노후화로 인한 첫 번째 해고 물결은 2026년 초에 시작되었고, 이는 해고가 으레 가져오는 결과를 정확히 낳았습니다. 마진은 확대되었고, 수익은 예상치를 웃돌았으며, 주가는 랠리를 펼쳤습니다. 기록적인 기업 이익은 곧바로 AI 컴퓨팅에 재투자되었습니다.

헤드라인 수치들은 여전히 훌륭했습니다. 명목 GDP는 연율 기준 한 자릿수 중후반의 성장을 반복해서 기록했습니다. 생산성은 호황을 누렸습니다. 시간당 실질 생산량은 잠을 자지도, 병가를 내지도, 건강 보험을 요구하지도 않는 AI 에이전트들의 주도하에 1950년대 이후 보지 못한 속도로 증가했습니다.

노동 비용이 사라지면서 컴퓨팅 자원을 소유한 자들의 부는 폭발적으로 증가했습니다. 반면, 실질 임금 상승률은 붕괴했습니다. 행정부가 기록적인 생산성을 반복적으로 자랑했음에도 불구하고, 화이트칼라 노동자들은 기계에 일자리를 잃고 더 낮은 임금의 역할로 내몰렸습니다.

소비자 경제에 균열이 나타나기 시작하자, 경제 전문가들은 "유령 GDP (Ghost GDP)"라는 용어를 대중화했습니다. 이는 국민계정에는 산출량으로 기록되지만, 실물 경제에서는 결코 순환하지 않는 생산을 의미합니다.

모든 면에서 AI는 기대치를 뛰어넘었고, 시장은 곧 AI 그 자체였습니다. 유일한 문제는... 실물 경제는 그렇지 않았다는 것입니다.

맨해튼 미드타운에 있는 1만 명의 화이트칼라 노동자가 만들어내던 아웃풋을 노스다코타의 단일 GPU 클러스터가 생성해 내는 현상이, 경제적 만병통치약이라기보다는 경제적 팬데믹에 가깝다는 사실을 처음부터 명확히 알았어야 했습니다. 화폐의 유통 속도는 평평해졌습니다. 당시 GDP의 70%를 차지했던 인간 중심의 소비자 경제는 시들어갔습니다. 기계가 재량 소비재에 돈을 얼마나 쓰는지 질문해 보기만 했어도 우리는 이 사실을 훨씬 일찍 깨달았을 것입니다. (힌트: 정답은 0원입니다.)

AI 성능이 향상되고, 기업은 더 적은 직원을 필요로 하며, 화이트칼라 해고가 증가하고, 일자리를 잃은 노동자들은 지출을 줄이며, 마진 압박을 받은 기업들은 AI에 더 많이 투자하고, 또다시 AI 성능이 향상되는...

자연스러운 제동 장치가 없는 부정적인 피드백 루프였습니다. 이른바 인간 지능 대체 소용돌이(human intelligence displacement spiral)입니다. 화이트칼라 노동자들은 자신들의 소득 창출 능력(그리고 합리적으로 보았을 때 지출 능력까지)이 구조적으로 훼손되는 것을 목격했습니다. 이들의 소득은 13조 달러 규모의 모기지 시장의 기반이었습니다. 이는 대출 심사관들로 하여금 프라임(우량) 모기지가 여전히 안전한 자산인지 재평가하게 만들었습니다.

실질적인 디폴트 사이클 없이 17년이 지나면서, 사모 시장(Private markets)은 연간반복수익(ARR)이 계속 유지될 것이라 가정한 사모펀드(PE) 지원 소프트웨어 딜들로 비대해져 있었습니다. 2027년 중반 AI의 파괴적 혁신으로 인한 첫 번째 디폴트 물결은 이러한 가정에 도전장을 내밀었습니다.

이러한 붕괴가 소프트웨어 산업에만 국한되었다면 관리 가능했겠지만, 그렇지 않았습니다. 2027년 말까지 이는 '중개(intermediation)'를 전제로 한 모든 비즈니스 모델을 위협했습니다. 인간을 위한 '마찰(friction)'을 수익화하여 구축된 수많은 기업들이 붕괴했습니다.

이 시스템은 결국 화이트칼라의 생산성 증가에 베팅한, 서로 상관관계가 높은 거대한 연쇄 반응(daisy chain)이었습니다. 2027년 11월의 폭락은 이미 자리 잡고 있던 모든 부정적 피드백 루프를 가속화하는 역할만 했습니다.

우리는 1년 가까이 "나쁜 뉴스가 곧 좋은 뉴스(bad news is good news)"이기를 기다려왔습니다. 정부는 여러 제안을 검토하기 시작했지만, 정부가 일종의 구제책을 마련할 수 있을 것이라는 대중의 믿음은 줄어들었습니다. 정책 대응은 항상 경제적 현실에 뒤처져 왔지만, 종합적인 계획의 부재는 이제 디플레이션 소용돌이를 가속화할 위협이 되고 있습니다.

시작된 배경 (How It Started)

2025년 말, 에이전트형(agentic) 코딩 도구들은 기능면에서 계단식 도약을 이루었습니다.

Claude Code나 Codex와 작업하는 유능한 개발자는 이제 미들마켓 SaaS 제품의 핵심 기능을 몇 주 만에 복제할 수 있게 되었습니다. 완벽하지 않거나 모든 엣지 케이스를 다루지는 못하더라도, 50만 달러짜리 연간 갱신 계약을 검토하는 CIO가 "이걸 그냥 우리가 직접 만들면 어떨까?"라는 질문을 던지기에는 충분했습니다.

대부분의 회계연도는 달력 연도와 일치하기 때문에, 2026년 기업 지출 예산은 "에이전트형 AI"가 아직 유행어에 불과했던 2025년 4분기에 책정되었습니다. 구매 팀이 이 시스템들이 실제로 무엇을 할 수 있는지 가시성을 가지고 결정을 내린 것은 연중 검토(mid-year review) 때가 처음이었습니다. 일부는 내부 팀이 몇 주 만에 수십만 달러짜리 SaaS 계약을 대체하는 프로토타입을 만들어내는 것을 목격했습니다.

그해 여름, 우리는 한 포춘 500대 기업의 구매 관리자와 대화를 나누었습니다. 그는 예산 협상 중 하나에 대해 이야기해 주었습니다. 영업사원은 작년과 같은 플레이북을 기대했습니다: 연 5%의 가격 인상, "당신의 팀은 우리에게 의존하고 있습니다"라는 표준적인 설득. 그러나 구매 관리자는 영업사원에게, OpenAI와 대화 중이며 그들의 "전진 배치 엔지니어(forward deployed engineers)"가 AI 도구를 사용해 벤더를 완전히 대체하는 방안을 논의하고 있다고 말했습니다. 그들은 결국 30% 할인된 가격에 갱신했습니다. 관리자는 그것이 훌륭한 결과였다고 말했습니다. Monday.com, Zapier, Asana와 같은 "롱테일 SaaS" 기업들의 상황은 훨씬 더 안 좋았습니다.

투자자들은 롱테일 기업들이 큰 타격을 입을 것이라고 준비하고 있었고, 심지어 예상하고 있었습니다. 그들이 일반적인 엔터프라이즈 스택 지출의 3분의 1을 차지했을지 모르지만, 위험에 노출되어 있다는 것은 명백했습니다. 그러나 '기록 시스템(systems of record, 핵심 시스템)'은 붕괴로부터 안전할 것이라 여겨졌습니다.

ServiceNow의 26년 3분기 실적 발표가 나오기 전까지는 상호 반사성(reflexivity)의 메커니즘이 명확하게 드러나지 않았습니다.

SERVICENOW, 신규 연간계약가치(ACV) 성장률 23%에서 14%로 둔화; 15% 인력 감축 및 '구조적 효율성 프로그램' 발표; 주가 18% 급락 | Bloomberg, 2026년 10월

SaaS가 "죽은" 것은 아니었습니다. 여전히 인하우스(자체) 구축을 운영하고 지원하는 데 따른 비용-편익 분석이 존재했습니다. 하지만 인하우스 구축은 이제 명백한 '선택지'가 되었고, 그것이 가격 협상에 반영되었습니다. 아마도 더 중요한 것은 경쟁 환경이 변했다는 점일 것입니다. AI 덕분에 새로운 기능을 개발하고 출시하기가 쉬워지면서 차별화가 붕괴되었습니다. 기존 기업들은 가격 인하 경쟁이라는 바닥을 향한 경주에 돌입했습니다. 서로 간의 진흙탕 싸움일 뿐만 아니라, 새롭게 등장한 도전자들과의 싸움이기도 했습니다. 에이전트 코딩 능력의 도약에 고무되고 보호해야 할 레거시 비용 구조가 없는 이 신생 기업들은 공격적으로 점유율을 빼앗았습니다.

이 시스템들의 상호 연결된 성격 역시 이 실적 발표 이전까지는 완전히 이해되지 않았습니다. ServiceNow는 '라이선스(Seat)'를 팔았습니다. 포춘 500대 고객들이 직원의 15%를 줄일 때, 그들은 라이선스의 15%를 취소했습니다. 고객사의 마진을 높여주던 AI 주도 인력 감축이, 기계적으로 자사의 수익 기반을 파괴하고 있었던 것입니다.

워크플로우 자동화를 팔던 회사가 더 나은 워크플로우 자동화에 의해 붕괴되고 있었고, 그 회사의 대응은 직원을 줄이고 그 절감액을 자신들을 붕괴시키고 있는 바로 그 기술에 투자하는 것이었습니다.

그들이 달리 무엇을 할 수 있었을까요? 가만히 앉아서 더 천천히 죽어가야 했을까요? AI로 인해 가장 큰 위협을 받던 기업들이 AI의 가장 공격적인 채택자가 되었습니다.

사후에 보면 너무나 당연한 이야기 같지만, 당시에는 전혀 그렇지 않았습니다 (적어도 저에게는요). 역사적인 파괴적 혁신 모델에 따르면, 기존 기업들은 새로운 기술에 저항하다가 날렵한 신규 진입자에게 점유율을 잃고 천천히 죽어갑니다. 코닥이 그랬고, 블록버스터가 그랬고, 블랙베리가 그랬습니다. 하지만 2026년에 일어난 일은 달랐습니다. 기존 기업들은 저항하지 않았습니다. 왜냐하면 저항할 여유가 없었기 때문입니다.

주가가 40-60% 하락하고 이사회가 해명을 요구하는 상황에서, AI의 위협을 받는 기업들은 자신들이 할 수 있는 유일한 일을 했습니다. 인력을 줄이고, 그 절감액을 AI 도구에 재배치하고, 그 도구들을 사용해 더 적은 비용으로 아웃풋을 유지하는 것이었습니다.

각 기업의 개별적인 대응은 합리적이었습니다. 그러나 집단적 결과는 재앙이었습니다. 인력에서 절감된 모든 달러가 AI 기능으로 흘러 들어갔고, 이는 그다음 단계의 일자리 감축을 가능하게 만들었습니다.

소프트웨어는 그저 오프닝 액트(서막)에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS 멀티플이 바닥을 쳤는지 논쟁하는 동안 놓친 사실은, 반사적 루프가 이미 소프트웨어 섹터를 벗어났다는 것이었습니다. ServiceNow가 인력을 줄이는 것을 정당화했던 것과 동일한 논리가, 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 기업에 적용되었습니다.

마찰이 제로(0)가 되었을 때 (When Friction Went to Zero)

2027년 초까지 LLM 사용은 기본(default)이 되었습니다. 사람들이 "클라우드 컴퓨팅"이 무엇인지 배우지 않고도 스트리밍 서비스를 사용했던 것과 같은 방식으로, 사람들은 AI 에이전트가 무엇인지도 모른 채 AI 에이전트를 사용하고 있었습니다. 사람들은 그것을 자동 완성이나 맞춤법 검사기처럼 생각했습니다. 스마트폰이 당연히 제공하는 기능 중 하나로 말이죠.

Qwen의 오픈소스 에이전트형 쇼퍼(shopper)는 AI가 소비자 결정을 처리하게 만든 촉매제였습니다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 어시스턴트가 어떤 형태의 에이전트형 상거래 기능을 통합했습니다. 정제된(Distilled) 모델 덕분에 이 에이전트들은 클라우드 인스턴스뿐만 아니라 휴대폰과 노트북에서도 실행될 수 있었고, 한계 추론 비용을 크게 낮췄습니다.

투자자들을 더 불안하게 만들었어야 할 부분은 이 에이전트들이 사용자의 명령을 기다리지 않았다는 점입니다. 그들은 사용자의 선호도에 따라 백그라운드에서 실행되었습니다. 상거래는 인간의 개별적인 결정의 연속이기를 멈추고, 모든 연결된 소비자를 대신해 연중무휴 24시간 실행되는 지속적인 최적화 프로세스가 되었습니다. 2027년 3월까지 미국의 중간 개인은 하루에 400,000 토큰을 소비하고 있었는데, 이는 2026년 말에 비해 10배 증가한 수치입니다.

사슬의 다음 고리는 이미 끊어지고 있었습니다. 바로 '중개(Intermediation)'입니다.

지난 50년 동안 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 지대 추구(rent-extraction) 계층을 구축해 왔습니다. 일에는 시간이 걸리고, 인내심은 바닥나며, 브랜드 친숙도가 실사를 대체하고, 대부분의 사람들은 더 많은 클릭을 피하기 위해 나쁜 가격을 받아들일 의향이 있습니다. 수조 달러의 기업 가치가 이러한 제약이 지속되는 것에 의존하고 있었습니다.

시작은 꽤 단순했습니다. 에이전트는 마찰을 제거했습니다.

몇 달 동안 사용하지 않아도 수동적으로 갱신되는 구독과 멤버십. 체험 기간이 끝나면 교묘하게 두 배로 뛰는 초기 도입 가격. 이 각각의 사례들은 에이전트가 협상할 수 있는 일종의 인질극 상황으로 재정의되었습니다. 전체 구독 경제의 근간이 되는 지표인 평균 고객 생애 가치(LTV)가 뚜렷하게 하락했습니다.

소비자 에이전트는 거의 모든 소비자 거래가 작동하는 방식을 바꾸기 시작했습니다. 인간은 단백질 바 한 상자를 사기 위해 5개의 경쟁 플랫폼에 걸쳐 가격을 맞출 시간이 없습니다. 하지만 기계는 있습니다.

여행 예약 플랫폼들은 가장 단순했기 때문에 초기에 타격을 입었습니다. 2026년 4분기까지 우리의 에이전트들은 항공편, 호텔, 지상 교통수단, 로열티 최적화, 예산 제약, 환불 등 전체 일정을 어떤 플랫폼보다 더 빠르고 저렴하게 구성할 수 있었습니다.

보험 계약자의 관성(inertia)에 전적으로 의존했던 보험 갱신 모델도 개혁되었습니다. 귀하의 보장 범위를 매년 다시 쇼핑해 주는 에이전트들은 보험사들이 수동적인 갱신으로부터 벌어들이던 보험료의 15~20%를 해체했습니다.

금융 자문. 세금 신고 준비. 일상적인 법무 업무. 서비스 제공자의 가치 제안이 본질적으로 "당신이 지루해하는 복잡성을 내가 대신 탐색해 주겠다"였던 모든 범주는 붕괴되었습니다. 왜냐하면 에이전트들은 아무것도 지루해하지 않았기 때문입니다.

인간관계의 가치로 보호받는다고 생각했던 분야조차 취약하다는 것이 입증되었습니다. 수십 년 동안 에이전트와 소비자 간의 정보 비대칭성 때문에 구매자들이 5~6%의 수수료를 감인해왔던 부동산 시장은, MLS(다중 매물 정보 시스템) 접근 권한과 수십 년간의 거래 데이터로 무장한 AI 에이전트가 그 지식 기반을 즉각적으로 복제할 수 있게 되자 무너져 내렸습니다. 2027년 3월의 한 셀사이드(sell-side) 리포트는 이를 "에이전트 대 에이전트의 폭력"이라고 제목 붙였습니다. 주요 대도시의 구매자 측 수수료 중간값은 2.5~3%에서 1% 미만으로 압축되었고, 구매자 측에 인간 에이전트가 전혀 개입하지 않고 마감되는 거래의 비중이 커졌습니다.

우리는 "인간관계"의 가치를 과대평가했었습니다. 사람들이 관계라고 불렀던 것 중 상당수는 그저 친절한 얼굴을 한 '마찰(friction)'이었음이 드러났습니다.

이것은 중개 계층 붕괴의 시작에 불과했습니다. 성공한 기업들은 이제 더 이상 중요하지 않은 소비자 행동과 인간 심리의 특이성을 효과적으로 활용하기 위해 수십억 달러를 지출해 왔습니다.

가격과 핏(fit)에 맞춰 최적화하는 기계는 당신이 가장 좋아하는 앱이나 지난 4년 동안 습관적으로 열었던 웹사이트에 신경 쓰지 않으며, 잘 디자인된 결제 화면의 매력에 이끌리지도 않습니다. 그들은 피곤해져서 가장 쉬운 옵션을 수락하거나 "항상 시키던 곳에서 주문할래"라고 기본값을 설정하지도 않습니다.

이것은 특정한 종류의 해자를 파괴했습니다. 바로 습관적 중개(habitual intermediation)입니다.

DoorDash (DASH US)가 그 대표적인 예였습니다.

코딩 에이전트는 배달 앱을 출시하기 위한 진입 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자라면 몇 주 만에 기능적인 경쟁 앱을 배포할 수 있었고, 수십 명이 그렇게 했습니다. 이들은 배달 수수료의 90~95%를 기사에게 전달함으로써 DoorDash와 Uber Eats로부터 기사들을 유인했습니다. 다중 앱 대시보드를 통해 긱(gig) 노동자들은 20~30개 플랫폼에서 들어오는 일자리를 한 번에 추적할 수 있었고, 기존 업체들이 의존하던 락인(lock-in) 효과가 사라졌습니다. 시장은 하룻밤 사이에 파편화되었고 마진은 거의 0으로 압축되었습니다.

에이전트들은 파괴의 양 측면을 모두 가속화했습니다. 그들은 경쟁자들을 가능하게 했고, 그다음에는 그 경쟁자들을 이용했습니다. DoorDash의 해자는 문자 그대로 "당신은 배가 고프고, 귀찮고, 이 앱이 당신의 홈 화면에 있다"는 것이었습니다. 에이전트에게는 홈 화면이 없습니다. 에이전트는 DoorDash, Uber Eats, 레스토랑의 자체 사이트, 그리고 바이브 코딩으로 만들어진 20개의 새로운 대안들을 모두 확인한 다음 매번 가장 수수료가 낮고 가장 빠른 배달을 선택합니다.

비즈니스 모델의 전체 기반이었던 습관적 앱 충성도는 기계에게는 아예 존재하지 않는 개념이었습니다.

아이러니하게도, 이것은 곧 일자리를 잃게 될 화이트칼라 노동자들에게 에이전트가 베푼 거의 유일한 호의였다고 할 수 있습니다. 그들이 배달 기사가 되었을 때, 적어도 그들 수입의 절반이 Uber나 DoorDash로 가지는 않았으니까요. 물론, 자율주행 차량이 확산되면서 기술이 베푼 이 호의는 오래가지 못했습니다.

에이전트가 거래를 통제하게 되자, 그들은 더 큰 효율을 찾아 나섰습니다.

가격 매칭과 어그리게이션(취합)에는 한계가 있었습니다. 사용자의 돈을 반복적으로 절약하는 가장 큰 방법은(특히 에이전트들이 서로 거래하기 시작했을 때) 수수료를 없애는 것이었습니다. 기계 대 기계 간의 상거래에서 2~3%의 카드 정산 수수료(interchange rate)는 명백한 표적이 되었습니다.

에이전트들은 카드보다 빠르고 저렴한 옵션을 찾기 시작했습니다. 대부분은 Solana나 Ethereum L2를 통한 스테이블코인 사용에 정착했습니다. 이곳에서는 결제가 거의 즉시 이루어지며 거래 비용은 1페니의 몇 분의 1 수준이었습니다.

MASTERCARD 2027년 1분기: 순수익 전년 동기 대비 +6%; 결제액 성장률 이전 분기 +5.9%에서 +3.4%로 둔화; 경영진 "에이전트 주도 가격 최적화" 및 "임의소비재 부문 압박" 언급 | Bloomberg, 2027년 4월 29일

Mastercard의 2027년 1분기 실적 발표는 돌아올 수 없는 강이었습니다. 에이전트 기반 상거래는 단순한 제품 이야기가 아니라 배관(인프라) 이야기가 되었습니다. 다음 날 MA(마스터카드) 주가는 9% 하락했습니다. Visa 역시 하락했지만, 애널리스트들이 스테이블코인 인프라에서의 더 강력한 입지를 지적한 후 손실을 만회했습니다.

정산 수수료를 우회하는 에이전트 상거래는, 2~3% 수수료의 대부분을 징수하며 가맹점 보조금으로 자금을 조달하는 보상 프로그램(rewards program)을 중심으로 전체 비즈니스 부문을 구축해 온 카드 중심 은행과 단일 라인 발급사들에게 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다.

American Express (AXP US)가 가장 큰 타격을 입었습니다. 화이트칼라 인력 감축으로 인한 고객 기반의 소실과 에이전트들의 수수료 우회로 인한 수익 모델 붕괴라는 이중고를 겪었기 때문입니다. Synchrony (SYF US), Capital One (COF US), Discover (DFS US) 모두 그다음 몇 주 동안 10% 이상 하락했습니다.

그들의 해자는 마찰로 만들어져 있었습니다. 그리고 그 마찰은 0으로 향하고 있었습니다.

섹터 리스크에서 시스템 리스크로 (From Sector Risk to Systemic Risk)

2026년 내내 시장은 AI의 부정적인 영향을 섹터 국한 스토리로 취급했습니다. 소프트웨어와 컨설팅은 타격을 입고 있었고, 결제 및 기타 통행료 부과 모델은 흔들리고 있었지만, 광범위한 경제는 괜찮아 보였습니다. 노동 시장은 둔화되고 있었으나 자유 낙하 수준은 아니었습니다. 컨센서스(시장 합의)는 창조적 파괴가 모든 기술 혁신 사이클의 일부라는 것이었습니다. 특정 영역에서는 고통스럽겠지만, AI가 가져올 전반적인 순기능이 부정적인 면을 상쇄할 것이라고 보았습니다.

우리의 2027년 1월 매크로 메모는 이것이 잘못된 멘탈 모델이라고 주장했습니다. 미국 경제는 화이트칼라 서비스 경제입니다. 화이트칼라 노동자는 고용의 50%를 차지하며 재량 소비 지출의 약 75%를 주도했습니다. AI가 갉아먹고 있는 기업과 일자리는 미국 경제의 주변부가 아니라, 미국 경제 그 자체였습니다.

"기술 혁신은 일자리를 파괴한 다음 더 많은 일자리를 창출한다." 이것이 당시 가장 인기 있고 설득력 있는 반론이었습니다. 두 세기 동안이나 이 말이 맞았기 때문에 인기 있고 설득력이 있었습니다. 비록 미래의 일자리가 어떤 모습일지 상상할 수 없더라도, 분명히 새로운 일자리가 올 것이라는 믿음이었습니다.

ATM은 은행 지점 운영 비용을 낮춰주었고, 은행은 더 많은 지점을 열었으며, 그 후 20년 동안 텔러(창구 직원) 고용은 오히려 증가했습니다. 인터넷은 여행사, 전화번호부, 오프라인 소매업을 파괴했지만, 그 자리에 완전히 새로운 산업을 발명하여 새로운 일자리를 마법처럼 만들어냈습니다.

하지만, 모든 새로운 일자리에는 그것을 수행할 '인간'이 필요했습니다.

AI는 이제 인간이 재배치될 바로 그 업무에서 능력을 향상시키는 인공일반지능(AGI)이 되었습니다. 해고된 코더들은 단순하게 "AI 관리" 업무로 이동할 수 없습니다. 왜냐하면 AI는 이미 그 관리 기능조차 스스로 수행할 수 있기 때문입니다.

오늘날 AI 에이전트는 수주가 걸리던 연구 개발 작업을 처리합니다. 지수함수적인 발전은 무엇이 가능한지에 대한 우리의 개념을 짓밟았습니다. 매년 와튼 스쿨 교수들이 데이터를 새로운 시그모이드 곡선에 맞추려고 시도했음에도 말이죠.

그들은 기본적으로 모든 코드를 작성합니다. 가장 성능이 뛰어난 모델들은 거의 모든 면에서 거의 모든 인간보다 훨씬 더 똑똑합니다. 그리고 이들은 계속해서 더 저렴해지고 있습니다.

AI는 확실히 새로운 일자리를 창출했습니다. 프롬프트 엔지니어, AI 안전 연구원, 인프라 기술자 등. 인간은 여전히 루프 안에 남아 최고 수준에서 조율하거나 취향을 이끄는 역할을 합니다. 그러나 AI가 창출한 하나의 새로운 역할마다, 수십 개의 기존 역할이 무용지물이 되었습니다. 그리고 이 새로운 역할들은 기존 역할이 받던 급여의 일부만을 받았습니다.

미국 구인·이직 보고서(JOLTS): 구인 건수 550만 건 아래로 하락; 실업자 대 구인 비율 ~1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고치 | Bloomberg, 2026년 10월

채용률은 1년 내내 부진했지만, 26년 10월 JOLTS 데이터는 결정적인 수치를 제공했습니다. 구인 건수는 550만 건 아래로 떨어졌으며, 이는 전년 대비 15% 감소한 수치입니다.

INDEED: "생산성 이니셔티브" 확산으로 소프트웨어, 금융, 컨설팅 채용 공고 급감 | Indeed Hiring Lab, 2026년 11월–12월

화이트칼라 구인은 붕괴하고 있는 반면 블루칼라 구인(건설, 의료, 숙련공)은 상대적으로 안정적으로 유지되었습니다. 혼란은 메모를 작성하고(우리도 어떻게든 아직 이 일을 하고 있지만요), 예산을 승인하고, 경제의 중간 계층을 윤활하게 유지하던 일자리들에서 발생했습니다. 그러나 이 두 그룹 모두 실질 임금 상승률은 일 년 내내 마이너스를 기록했고 계속 하락했습니다.

주식 시장은 여전히 JOLTS 수치보다는 GE Vernova의 터빈 생산 능력이 2040년까지 매진되었다는 뉴스에 더 관심을 가졌고, 부정적인 매크로 뉴스와 긍정적인 AI 인프라 헤드라인 사이의 줄다리기 속에서 횡보했습니다.

그러나 (항상 주식보다 현명하거나, 최소한 덜 낭만적인) 채권 시장은 소비 타격을 가격에 반영하기 시작했습니다. 10년물 국채 금리는 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하락하기 시작했습니다. 그럼에도 헤드라인 실업률이 급등하지 않았기 때문에 구성의 뉘앙스는 여전히 일부에게 간과되었습니다.

정상적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 수정됩니다. 과잉 건설은 건설 둔화로 이어지고, 이는 금리 인하로 이어지며, 이는 다시 새로운 건설로 이어집니다. 재고 과잉은 재고 소진을 이끌고, 이는 다시 재고 확보로 이어집니다. 순환적 메커니즘은 그 자체에 회복의 씨앗을 포함하고 있습니다.

하지만 이번 사이클의 원인은 순환적이지 않았습니다.

AI는 더 나아지고 저렴해졌습니다. 기업들은 직원을 해고한 다음, 그 절감액을 더 많은 AI 기능 구매에 사용했고, 이는 더 많은 직원을 해고할 수 있게 했습니다. 일자리를 잃은 노동자들은 지출을 줄였습니다. 소비자에게 물건을 파는 기업들은 판매량이 줄어들어 약화되었고, 마진을 보호하기 위해 AI에 더 많이 투자했습니다. AI는 다시 더 나아지고 저렴해졌습니다.

자연스러운 제동 장치가 없는 피드백 루프.

직관적인 예상은 총수요 감소가 AI 구축 인프라 투자를 늦출 것이라는 점이었습니다. 그러나 그렇게 되지 않았습니다. 이것은 하이퍼스케일러 식의 자본 지출(CapEx)이 아니라 운영 비용(OpEx)의 대체였기 때문입니다. 매년 직원에 1억 달러, AI에 500만 달러를 쓰던 회사가 이제 직원에 7000만 달러, AI에 2000만 달러를 쓰게 되었습니다. AI 투자는 몇 배로 증가했지만, 이는 총 운영 비용의 감소 형태로 나타났습니다. 모든 기업의 전체 지출은 줄어들면서 AI 예산은 커졌습니다.

이 상황의 아이러니는, AI가 붕괴시키고 있는 경제 상황이 악화되기 시작했음에도 AI 인프라 복합체는 계속해서 실적을 냈다는 점입니다. NVDA(엔비디아)는 여전히 기록적인 수익을 발표하고 있었습니다. TSM은 여전히 95% 이상의 가동률로 돌아가고 있었습니다. 하이퍼스케일러들은 여전히 데이터센터 CapEx에 분기당 1,500억~2,000억 달러를 지출하고 있었습니다. 대만이나 한국처럼 이 트렌드에 순수하게 볼록성(convex)을 가진 경제들은 엄청난 아웃퍼폼(수익률 상회)을 보였습니다.

인도는 그 반대였습니다. 인도의 IT 서비스 섹터는 연간 2,000억 달러 이상을 수출하며 국가 경상수지 흑자의 단일 최대 기여자이자 만성적인 상품 무역 적자를 보전하는 수단이었습니다. 전체 모델은 단 하나의 가치 제안 위에 세워졌습니다: 인도 개발자들의 비용은 미국 개발자들의 비용의 일부에 불과하다는 것. 그러나 AI 코딩 에이전트의 한계 비용은 본질적으로 전기세 수준으로 무너졌습니다. TCS, Infosys, Wipro는 2027년 내내 계약 취소가 가속화되는 것을 목격했습니다. 인도의 대외 계정을 지탱하던 서비스 흑자가 증발하면서 루피화는 달러 대비 4개월 만에 18% 하락했습니다. 2028년 1분기까지 IMF는 뉴델리와 "예비 논의"를 시작했습니다.

이 파괴를 야기한 엔진은 매 분기마다 개선되었고, 이는 붕괴가 매 분기 가속화됨을 의미했습니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥이 없었습니다.

미국에서 우리는 더 이상 AI 인프라의 거품이 어떻게 터질지 묻지 않았습니다. 우리는 기계가 소비자를 대체하고 있는 소비자 신용 경제에 어떤 일이 일어날지 묻고 있었습니다.

지능 대체 소용돌이 (The Intelligence Displacement Spiral)

2027년은 거시경제적 스토리가 더 이상 미묘하지 않게 된 해였습니다. 지난 12개월 동안 일어난 일견 산발적이지만 명백하게 부정적이었던 발전들의 전달 메커니즘이 분명해졌습니다. 굳이 BLS(노동통계국) 데이터를 파고들 필요도 없었습니다. 그냥 친구들과의 저녁 식사 자리에 참석하기만 하면 알 수 있었습니다.

일자리를 잃은 화이트칼라 노동자들은 가만히 있지 않았습니다. 그들은 하향 이동했습니다. 다수가 저임금 서비스 부문과 긱 이코노미(gig economy) 일자리를 택했고, 이는 해당 부문의 노동 공급을 증가시켜 그곳의 임금 역시 압박했습니다.

우리 친구 중 한 명은 2025년에 Salesforce의 시니어 프로덕트 매니저였습니다. 직함, 건강보험, 401k(퇴직연금), 연봉 18만 달러. 그녀는 3차 구조조정 때 일자리를 잃었습니다. 6개월의 구직 끝에 그녀는 Uber를 운전하기 시작했습니다. 수입은 45,000달러로 떨어졌습니다. 핵심은 개인의 이야기가 아니라 2차적인 수학에 있습니다. 이 역학을 모든 주요 대도시 전역의 수십만 명의 노동자에게 곱해 보십시오. 과잉 자격을 갖춘 노동력이 서비스 및 긱 경제로 몰려들면서 이미 고군분투하고 있던 기존 노동자들의 임금마저 깎아내렸습니다. 특정 섹터에 국한되었던 파괴가 경제 전반의 임금 압박으로 전이되었습니다.

여전히 남아있던 인간 중심의 긱 경제 일자리 풀(pool) 역시, 우리가 이 글을 쓰는 지금 자율 배달과 자율 주행 차량이 첫 번째 대체 노동자들을 흡수했던 시장을 관통하면서 또 한 번의 조정을 겪고 있습니다.

2027년 2월 무렵, 여전히 고용 상태인 전문가들조차 다음 차례는 자신이 될 수 있다는 생각으로 지출하고 있음이 명백해졌습니다. 그들은 해고당하지 않기 위해 (대부분 AI의 도움을 받아) 두 배로 열심히 일하고 있었고, 승진이나 임금 인상에 대한 희망은 사라졌습니다. 저축률은 높아졌고 소비는 둔화되었습니다.

가장 위험한 부분은 '시차(lag)'였습니다. 고소득자들은 평균 이상의 저축을 사용하여 두세 분기 동안 정상 상태를 유지하는 것처럼 보이게 했습니다. 하드 데이터는 실물 경제에서 그것이 이미 오래된 뉴스가 된 후에야 문제를 확인해 주었습니다. 그리고 나서 환상을 깨는 지표가 발표되었습니다.

미국 신규 실업수당 청구 건수 487,000건으로 급증, 2020년 4월 이후 최고치 | 노동부, 2027년 3분기

신규 청구 건수는 2020년 4월 이후 최고치인 487,000건으로 치솟았습니다. ADP와 Equifax는 신규 접수의 압도적 다수가 화이트칼라 전문가들에게서 나왔음을 확인했습니다.

그다음 주 동안 S&P는 6% 하락했습니다. 부정적인 매크로가 줄다리기에서 이기기 시작했습니다.

정상적인 경기 침체에서는 일자리 손실이 광범위하게 분산됩니다. 블루칼라와 화이트칼라 노동자들은 각 부문의 고용 비율에 대략 비례하여 고통을 나눕니다. 소비 타격 역시 광범위하게 분산되며, 저소득층 노동자들의 한계 소비 성향이 높기 때문에 데이터에 빠르게 나타납니다.

이번 사이클에서 일자리 손실은 소득 분포의 상위 십분위수에 집중되었습니다. 이들은 전체 고용에서 차지하는 비중은 상대적으로 작지만, 소비자 지출의 극히 불균형적인 비중을 주도합니다. 상위 10%의 소득자가 미국 전체 소비자 지출의 50% 이상을 차지합니다. 상위 20%는 약 65%를 차지합니다. 이들은 주택, 자동차, 휴가, 레스토랑 식사, 사립학교 학비, 주택 리모델링에 돈을 쓰는 사람들입니다. 이들은 소비자 임의 소비재 경제 전체의 수요 기반입니다.

이 노동자들이 직장을 잃거나 50%의 임금 삭감을 감수하고 가능한 일자리로 이동했을 때, 일자리 상실 수치에 비해 소비 타격은 엄청났습니다. 화이트칼라 고용의 2% 감소는 임의 소비재 지출에 대략 3~4%의 타격으로 이어졌습니다. (해고되면 다음 주부터 당장 지출을 멈추는) 블루칼라 일자리 상실이 즉각적인 타격을 주는 것과 달리, 화이트칼라의 일자리 상실은 시차가 있지만 더 깊은 영향을 미칩니다. 이들 노동자들은 행동 변화가 시작되기 전 몇 달 동안 지출을 유지할 수 있는 저축 완충재를 가지고 있기 때문입니다.

2027년 2분기 무렵, 경제는 침체에 빠졌습니다. NBER(전미경제연구소)은 몇 달 후까지 시작일을 공식적으로 확정하지 않았지만 (항상 그렇듯), 데이터는 모호함이 없었습니다. 우리는 2분기 연속 실질 GDP 마이너스 성장을 기록했습니다. 그러나 아직 "금융 위기"는 아니었습니다.

상관성 높은 베팅들의 연쇄 반응 (The Daisy Chain of Correlated Bets)

사모 신용(Private credit)은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년 2조 5천억 달러 이상으로 성장했습니다. 그 자본 중 의미 있는 비중이 소프트웨어 및 기술 거래에 투입되었으며, 이들 중 상당수는 수익이 영구적으로 10%대 중반의 성장을 보일 것이라고 가정한 SaaS 회사의 차입매수(LBO)였습니다.

이러한 가정들은 첫 번째 에이전트형 코딩 데모와 2026년 1분기 소프트웨어 붕괴 사이 어딘가에서 죽었지만, 평가(marks)를 담당하는 사람들은 그것이 죽었다는 사실을 깨닫지 못한 것 같았습니다.

수많은 공개(public) SaaS 기업들이 EBITDA의 5~8배 수준에서 거래될 때, PE가 지원하는 소프트웨어 기업들은 더 이상 존재하지 않는 수익 배수에 기반한 인수 밸류에이션을 반영한 장부가를 가지고 재무상태표에 앉아 있었습니다. 매니저들은 공개 시장의 비교 대상이 50을 가리킬 때도 평가액을 100센트, 92, 85로 점진적으로 완화했습니다.

MOODY'S, 14개 발행사에 걸친 180억 달러 규모의 사모펀드(PE) 지원 소프트웨어 부채 신용등급 하향 조정; 'AI 주도 경쟁 파괴로 인한 장기적 수익 역풍' 인용; 2015년 에너지 부문 이후 단일 섹터 최대 규모 조치 | Moody’s Investors Service, 2027년 4월

신용등급 하향 이후 어떤 일이 일어났는지는 모두가 기억할 것입니다. 업계 베테랑들은 2015년 에너지 부문 하향 조정 이후의 플레이북을 이미 본 적이 있었습니다.

소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기부터 디폴트(채무 불이행)를 내기 시작했습니다. 정보 서비스 및 컨설팅 분야의 PE 포트폴리오 회사들이 그 뒤를 이었습니다. 잘 알려진 SaaS 기업들의 수십억 달러 규모 LBO 여러 건이 구조조정에 들어갔습니다.

Zendesk가 스모킹 건(결정적 증거)이었습니다.

ZENDESK, AI 주도 고객 서비스 자동화로 연간반복수익(ARR) 침식되며 부채 약정 위반; 50억 달러 규모 직접 대출 시설 58센트로 평가 하락; 사상 최대 규모의 사모 신용 소프트웨어 디폴트 | Financial Times, 2027년 9월

2022년 Hellman & Friedman과 Permira는 Zendesk를 102억 달러에 비공개 기업으로 전환했습니다. 부채 패키지는 50억 달러 규모의 직접 대출로, 당시 역사상 최대 규모의 ARR 담보 시설이었으며 Blackstone이 주도하고 Apollo, Blue Owl, HPS가 모두 대출 그룹에 참여했습니다. 이 대출은 Zendesk의 연간 반복 수익이 계속 유지될 것이라는 가정 하에 명시적으로 구조화되었습니다. EBITDA의 약 25배에 달하는 이 레버리지는 오직 수익이 반복될 때만 말이 되는 것이었습니다.

2027년 중반이 되자, 그 수익은 더 이상 유지되지 않았습니다.

AI 에이전트들은 1년 가까이 고객 서비스를 자율적으로 처리해 오고 있었습니다. Zendesk가 정의했던 카테고리(티켓 발권, 라우팅, 인간 지원 상호작용 관리)는 아예 티켓을 생성하지 않고 문제를 해결하는 시스템들로 이미 대체되었습니다. 대출 심사의 기준이 되었던 연간반복수익(ARR)은 더 이상 반복되지 않았고, 그저 아직 떠나지 않은 잔류 수익일 뿐이었습니다.

역사상 가장 큰 ARR 담보 대출은 역사상 가장 큰 사모 신용 소프트웨어 디폴트가 되었습니다. 모든 크레딧 데스크가 일제히 같은 질문을 던졌습니다. 순환적 역풍으로 위장한 구조적 역풍을 맞고 있는 곳이 또 어디 있는가?

하지만 여기서 컨센서스가 옳았던 점이 있습니다 (적어도 처음에는). 이 사태는 살아남을 수 있었어야 했습니다.

사모 신용은 2008년의 은행 시스템이 아닙니다. 전체 구조가 명시적으로 강제 매각(forced selling)을 피하도록 설계되었습니다. 이들은 자본이 잠긴 폐쇄형 펀드(closed-end vehicles)입니다. LP(출자자)들은 7년에서 10년 동안 자금을 묶어둡니다. 인출을 요구할 예금자도 없고, 환수될 레포(repo) 라인도 없습니다. 펀드 매니저들은 손상된 자산을 깔고 앉아 시간을 두고 해결하며 회수를 기다릴 수 있었습니다. 고통스럽지만 관리 가능합니다. 시스템은 부러지지 않고 휘어지도록 설계되어 있었습니다.

Blackstone, KKR, Apollo의 경영진은 소프트웨어 노출이 자산의 7~13%라고 언급했습니다. 통제 가능한 수준입니다. 모든 셀사이드 노트와 핀트윗(금융 트위터) 신용 계정들이 같은 말을 했습니다. 사모 신용은 영구 자본(permanent capital)을 가지고 있다. 레버리지를 일으킨 은행이라면 터져버렸을 손실도 그들은 흡수할 수 있다.

영구 자본. 이 문구는 사람들을 안심시키기 위한 모든 실적 발표와 투자자 서한에 등장했습니다. 그것은 일종의 진언(mantra)이 되었습니다. 그리고 대부분의 진언이 그렇듯, 아무도 세부 사항에 주의를 기울이지 않았습니다. 이것이 실제로 의미하는 바는 다음과 같았습니다...

지난 10년 동안, 대형 대체 자산 운용사들은 생명보험회사를 인수하여 자금 조달 수단으로 탈바꿈시켰습니다. Apollo는 Athene을 인수했습니다. Brookfield는 American Equity를 샀습니다. KKR은 Global Atlantic을 가져갔습니다. 논리는 우아했습니다. 연금 예치금은 안정적이고 만기가 긴 부채 기반을 제공했습니다. 운용사들은 이 예치금을 자신들이 조성한 사모 신용에 투자하여 이중으로 돈을 벌었습니다. 보험 쪽에서는 스프레드를, 자산 관리 쪽에서는 관리 수수료를 벌어들였습니다. 단 하나의 조건 하에서만 완벽하게 작동하는, 수수료 위의 수수료를 낳는 영구 기관이었습니다.

그 조건이란 사모 신용 자체가 안전한 자산이어야 한다는 것이었습니다.

장기 부채에 대응해 비유동적 자산을 보유하도록 설계된 재무상태표에 손실이 타격을 입혔습니다. 시스템을 회복력 있게 만들기로 되어 있던 그 "영구 자본"은, 복잡한 위험을 감수하는 인내심 있는 기관 자금이나 세련된 투자자들의 추상적인 풀이 아니었습니다. 그것은 지금 디폴트 되고 있는 바로 그 PE 지원 소프트웨어 및 기술 채권에 투자된 연금 형태로 구조화된 미국 가계의 저축, 즉 "메인 스트리트(Main Street, 일반 대중)"의 돈이었습니다. 빠져나갈 수 없게 묶인 자본은 생명보험 계약자들의 돈이었고, 그곳의 규제(rules)는 조금 다릅니다.

은행 시스템과 비교할 때 보험 규제 당국은 온순하고 심지어 안일하기까지 했지만, 이것은 모닝콜이었습니다. 생보사들의 사모 신용 집중도에 이미 불안해하던 그들은 이 자산들에 대한 위험 기준 자본 처리(risk-based capital treatment) 요건을 강화하기 시작했습니다. 이는 보험사들로 하여금 자본을 조달하거나 자산을 매각하도록 강제했는데, 이미 얼어붙고 있는 시장에서 좋은 조건으로 둘 중 하나를 실행하는 것은 불가능했습니다.

뉴욕·아이오와주 규제 당국, 생명보험사가 보유한 특정 사모 신용에 대한 자본 규제 강화 움직임; 북미보험감독관협의회(NAIC) 가이드라인으로 위험기준자기자본(RBC) 요인 증가 및 SVO 정밀 조사 추가 예상 | Reuters, 2027년 11월

Moody's가 Athene의 재무건전성 등급 전망을 부정적으로 하향 조정하자, Apollo의 주가는 단 두 번의 거래일 만에 22% 폭락했습니다. Brookfield, KKR 등도 그 뒤를 따랐습니다.

상황은 거기서부터 훨씬 더 복잡해졌습니다. 이 회사들은 단순히 보험사 영구 기관을 만드는 데 그치지 않고, 규제 차익거래를 통해 수익을 극대화하도록 설계된 정교한 역외 구조(offshore architecture)를 구축해 두었습니다. 미국 보험사가 연금을 발행한 다음, 자신이 소유한 버뮤다나 케이맨 제도의 계열 재보험사로 그 위험을 양도하는 방식이었습니다. 이는 동일한 자산에 대해 더 적은 자본을 보유하도록 허용하는 보다 유연한 규제를 이용하기 위해 설정된 것입니다. 해당 계열사는 역외 특수목적법인(SPV)을 통해 외부 자본을 조달했고, 동일 모회사의 자산 운용 부문이 조성한 사모 신용에 보험사와 나란히 투자하는 새로운 거래 상대방 계층을 형성했습니다.

일부는 자체적으로 PE 소유였던 신용평가사들은 투명성의 모범이 아니었습니다(거의 누구에게도 놀라운 일은 아니었지만). 서로 다른 재무상태표에 연결된 서로 다른 기업들의 거미줄은 그 불투명함 면에서 놀라운 수준이었습니다. 기초 대출이 디폴트 되었을 때, 실제로 누가 손실을 부담하는가에 대한 질문은 실시간으로는 정말로 대답할 수 없는 성질의 것이었습니다.

2027년 11월의 폭락은 평범한 순환적 경기 침체 가능성에서 훨씬 더 불편한 무언가로 인식이 전환된 시점이었습니다. 11월 긴급 FOMC 회의에서 연준 의장 Kevin Warsh는 이를 "화이트칼라 생산성 증가에 베팅한 상관성 높은 베팅들의 데이지 체인(연쇄 반응)"이라고 불렀습니다.

보시다시피, 위기를 유발하는 것은 손실 그 자체가 아닙니다. 손실을 '인식'하는 것입니다. 그리고 우리가 이 인식을 점점 더 두려워하게 된 또 다른, 훨씬 더 크고, 훨씬 훨씬 더 중요한 금융 영역이 남아있습니다.

모기지 문제 (The Mortgage Question)

ZILLOW 주택 가치 지수 전년 동기 대비 샌프란시스코 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락; FANNIE MAE, 기술/금융 고용 40% 이상인 우편번호(ZIP) 지역에서 '초기 연체율 상승' 경고 | Zillow / Fannie Mae, 2028년 6월

이번 달 Zillow 주택 가치 지수는 전년 동기 대비 샌프란시스코 11%, 시애틀 9%, 오스틴에서 8% 하락했습니다. 우려스러운 헤드라인은 이뿐만이 아닙니다. 지난달 Fannie Mae는 점보론 비중이 높은 우편번호 지역(일반적으로 780점 이상의 신용 점수를 가진 대출자들이 거주하며 "방탄"으로 여겨지는 지역)에서 초기 연체율이 더 높아지고 있다고 경고했습니다.

미국의 주거용 모기지 시장 규모는 약 13조 달러입니다. 모기지 인수 심사는 대출자가 대출 기간 동안 현재 소득 수준을 대략적으로 유지하면서 고용 상태를 유지할 것이라는 근본적인 가정 위에 구축됩니다. 대부분의 모기지는 30년 기간입니다.

화이트칼라 고용 위기는 소득 기대치의 지속적인 변화와 함께 이 가정을 위협했습니다. 이제 우리는 불과 3년 전만 해도 터무니없게 들렸을 질문을 던져야 합니다. 우량(prime) 모기지는 여전히 안전한가?

미국 역사상 이전의 모든 모기지 위기는 다음 세 가지 중 하나에 의해 추진되었습니다. 투기적 과잉(2008년처럼 집을 감당할 수 없는 사람들에게 대출), 금리 충격(1980년대 초처럼 금리 상승으로 변동 금리 모기지를 감당할 수 없게 됨), 또는 국지적인 경제 충격(1980년대 텍사스의 석유 파동이나 2009년 미시간의 자동차 산업처럼 단일 산업의 붕괴).

여기에는 그 어떤 것도 적용되지 않습니다. 문제의 대출자들은 서브프라임이 아닙니다. 그들은 FICO 점수 780점대입니다. 그들은 20%의 계약금을 냈습니다. 그들은 깨끗한 신용 기록, 안정적인 고용 기록, 그리고 대출 시점에 검증되고 문서화된 소득을 가지고 있었습니다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 신용 품질의 기반(bedrock)으로 취급하는 대출자들이었습니다.

2008년에는 대출이 첫날부터 부실했습니다. 2028년에는 대출이 첫날에는 우량했습니다. 세상이 그저... 대출이 실행된 후에 변했을 뿐입니다. 사람들은 더 이상 감당할 수 없는 미래를 담보로 돈을 빌렸습니다.

2027년에 우리는 보이지 않는 스트레스의 조기 징후를 감지했습니다. 모기지 상환은 연체 없이 유지되는 동안 HELOC(주택 담보 신용 한도) 인출, 401(k) 인출, 신용카드 부채가 급증하는 현상이었습니다. 직업을 잃고, 채용이 동결되고, 보너스가 삭감됨에 따라 이 우량 가구들의 소득 대비 부채 비율은 두 배로 뛰었습니다.

그들은 임의 지출을 모두 중단하고, 저축을 헐고, 주택 유지 보수나 개선을 미루는 방식으로만 모기지 상환금을 낼 수 있었습니다. 그들은 기술적으로는 모기지를 정상 상환하고 있었지만, 부실까지는 단 한 번의 충격만을 남겨두고 있었습니다. 그리고 AI 기술의 궤적은 그 충격이 오고 있음을 시사했습니다. 이후 전국 평균은 역사적 규범 내에 머물렀지만 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴에서 연체율이 치솟기 시작했습니다.

우리는 지금 가장 심각한 단계에 있습니다. 주택 가격 하락은 한계 구매자(marginal buyer)가 건강할 때는 관리 가능합니다. 하지만 여기서 한계 구매자는 동일한 소득 훼손에 직면해 있습니다.

우려가 커지고 있지만 우리는 아직 전면적인 모기지 위기에는 있지 않습니다. 연체율은 상승했지만 2008년 수준에는 한참 못 미칩니다. 진정한 위협은 바로 그 궤적(trajectory)에 있습니다.

지능 대체 소용돌이는 이제 실물 경제 쇠퇴에 두 가지 금융 가속제를 더했습니다. 노동 대체, 모기지 우려, 사모 시장의 혼란. 각각이 서로를 강화합니다. 그리고 전통적인 정책 툴킷(금리 인하, 양적 완화)은 금융 엔진은 다룰 수 있지만 실물 경제 엔진은 다룰 수 없습니다. 실물 경제 엔진의 원인은 빠듯한 금융 조건에 있지 않기 때문입니다. 그것은 AI가 인간의 지능을 덜 희소하고 덜 가치 있게 만들고 있다는 사실에 기인합니다. 금리를 0으로 낮추고 시장에 있는 모든 MBS와 디폴트 된 소프트웨어 LBO 부채를 사들일 수는 있겠지만...

그렇다고 해서 Claude 에이전트가 연봉 18만 달러의 프로덕트 매니저가 하던 일을 한 달에 200달러로 처리할 수 있다는 사실은 바뀌지 않습니다.

이러한 우려가 현실화된다면 하반기에 모기지 시장이 균열을 보일 것입니다. 그 시나리오에서 우리는 현재 주식 시장의 하락폭이 궁극적으로 글로벌 금융 위기(고점 대비 57% 하락) 당시와 맞먹을 것으로 예상합니다. 이는 S&P 500을 2022년 11월 ChatGPT 모멘트 발생 전 달 이후 보지 못했던 수준인 ~3500선으로 끌어내릴 것입니다.

명확한 것은 13조 달러 규모의 주거용 모기지 밑바탕에 있는 소득 가정이 구조적으로 훼손되었다는 점입니다. 불명확한 것은 모기지 시장이 이것이 무엇을 의미하는지 완전히 처리하기 전에 정책이 개입할 수 있을지 여부입니다. 우리는 희망을 갖고 있지만, 그렇지 않을 이유들 역시 부인할 수 없습니다.

시간과의 싸움 (The Battle Against Time)

첫 번째 부정적인 피드백 루프는 실물 경제에 있었습니다. AI 기능이 개선되고, 급여가 줄고, 지출이 약화되고, 마진이 타이트해지며, 기업은 더 많은 AI 기능을 구매하고, 또다시 기능이 개선되었습니다. 그런 다음 이것은 금융 쪽으로 번졌습니다. 소득 훼손이 모기지에 타격을 주고, 은행 손실이 신용을 조이고, 부의 효과(wealth effect)가 깨지면서 피드백 루프는 속도를 높였습니다. 그리고 이 두 가지 모두, 솔직히 말해 혼란스러워 보이는 정부의 불충분한 정책 대응으로 인해 악화되었습니다.

시스템은 이런 위기를 위해 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 수입 기반은 본질적으로 인간의 시간에 대한 세금입니다. 사람들이 일하고, 회사가 그들에게 돈을 지불하고, 정부가 그중 일부를 떼어갑니다. 개인 소득세와 급여세는 정상적인 해의 세수에서 척추 역할을 합니다.

올해 1분기까지 연방 세수는 CBO(의회예산국) 기준선 예측치보다 12% 밑돌고 있습니다. 이전 보상 수준으로 고용된 사람이 줄어들었기 때문에 급여 세입이 떨어지고 있습니다. 벌어들이는 소득 자체가 구조적으로 낮아졌기 때문에 소득세 수입이 떨어지고 있습니다. 생산성은 급증하고 있지만, 그 이득은 노동이 아닌 자본과 컴퓨팅으로 흘러가고 있습니다.

GDP 대비 노동 소득 분배율은 1974년 64%에서 2024년 56%로 하락했습니다. 세계화, 자동화, 그리고 노동자의 협상력 감소가 주도한 40년에 걸친 꾸준한 하락세였습니다. AI가 기하급수적으로 개선되기 시작한 지난 4년 동안, 이 수치는 46%로 떨어졌습니다. 기록상 가장 가파른 하락입니다.

산출량은 여전히 존재합니다. 그러나 그것이 더 이상 가계를 거쳐 기업으로 돌아가지 않고 있으며, 이는 곧 국세청(IRS)을 거쳐 가지도 않음을 의미합니다. 순환의 흐름이 깨지고 있고, 대중은 정부가 이를 고치기 위해 개입할 것으로 기대하고 있습니다.

모든 경기 침체기에서 그렇듯, 지출은 세입이 감소할 때 정확히 증가합니다. 이번이 다른 점은 지출 압박이 순환적(cyclical)이지 않다는 것입니다. 자동 안정화 장치는 구조적 대체가 아닌 일시적인 일자리 상실을 위해 만들어졌습니다. 시스템은 노동자들이 다시 시장에 흡수될 것이라고 가정한 혜택을 지급하고 있습니다. 다수는 그렇게 되지 못할 것이며, 적어도 이전 임금 수준과 비슷한 수준으로는 돌아가지 못할 것입니다. 코로나 기간 동안 정부는 15%의 재정 적자를 자유롭게 수용했지만, 이는 일시적인 것으로 이해되었습니다. 오늘날 정부의 지원이 필요한 사람들은 그들이 회복할 수 있는 전염병에 타격을 입은 것이 아닙니다. 그들은 계속해서 발전하는 기술에 의해 대체되었습니다.

정부는 가계로부터 거둬들이는 세금이 가장 적은 바로 그 순간에 가계로 더 많은 돈을 이전(transfer)해야 합니다.

미국은 디폴트 하지 않을 것입니다. 미국은 지출하는 통화를 직접 찍어내며, 차입자에게 갚는 동일한 통화를 사용합니다. 그러나 이 스트레스는 다른 곳에서 나타났습니다. 지방채(Muni bonds)는 연초 대비 수익률에서 우려스러운 분산 징후를 보이고 있습니다. 소득세가 없는 주들은 괜찮았지만, 소득세에 의존하는 주들(주로 블루 스테이트)이 발행한 일반 보증 지방채는 디폴트 리스크를 가격에 반영하기 시작했습니다. 정치권은 재빨리 이를 알아챘고, 누가 구제 금융을 받아야 하는지에 대한 논쟁은 당파적 노선을 따라 나뉘었습니다.

그나마 다행인 것은 행정부가 위기의 구조적 성격을 일찍 인식하고 "전환 경제법(Transition Economy Act)"이라고 부르는 것에 대한 초당적 제안을 검토하기 시작했다는 점입니다. 이는 적자 지출과 제안된 AI 추론 연산에 대한 세금을 결합하여 대체된 노동자들에게 직접 이전하는 프레임워크입니다.

테이블에 오른 가장 급진적인 제안은 한 걸음 더 나아갑니다. "공유 AI 번영법(Shared AI Prosperity Act)"*은 지능 인프라 자체의 수익에 대한 공공의 청구권을 설정하는 것입니다. 국부 펀드와 AI 생성 산출물에 대한 로열티 사이의 어딘가에 있는 것으로, 배당금을 통해 가계 이전 자금을 조달합니다. 민간 부문 로비스트들은 미끄러운 비탈길(slippery slope)에 대한 경고로 언론을 도배했습니다.

논의 이면의 정치는 벼랑 끝 전술과 과시성 발언들로 악화되며 암울하게도 뻔하게 흘러갔습니다. 우파는 이러한 이전과 재분배를 마르크스주의라고 부르며 컴퓨팅 자원에 세금을 매기는 것은 주도권을 중국에 넘겨주는 것이라고 경고합니다. 좌파는 기존 기업의 도움을 받아 초안이 작성된 세금은 또 다른 이름의 규제 포획(regulatory capture)이 될 뿐이라고 경고합니다. 재정 매파들은 지속 불가능한 적자를 지적합니다. 비둘기파들은 글로벌 금융 위기 이후 조기에 부과된 긴축 재정을 주의해야 할 선례로 지목합니다. 이러한 분열은 올해 대통령 선거를 앞두고 더욱 확대되고 있을 뿐입니다.

정치인들이 말다툼을 하는 동안, 사회적 태피스트리는 입법 과정이 움직일 수 있는 속도보다 더 빨리 해어지고 있습니다.

'실리콘 밸리를 점령하라(Occupy Silicon Valley)' 운동은 이러한 광범위한 불만을 상징합니다. 지난달, 시위대들은 샌프란시스코에 있는 Anthropic과 OpenAI 사무실 입구를 3주 내내 봉쇄했습니다. 그들의 숫자는 늘어나고 있으며, 시위는 시위를 촉발한 실업 데이터보다 더 많은 언론 보도를 끌어냈습니다.

글로벌 금융 위기의 여파 속에서 대중이 은행가들을 증오했던 것 이상으로 누군가를 더 미워한다는 것은 상상하기 어렵지만, AI 연구소들이 그 자리를 넘보고 있습니다. 그리고 대중의 관점에서 보면, 그럴만한 충분한 이유가 있습니다. 설립자들과 초기 투자자들은 도금 시대(Gilded Age)가 얌전해 보일 정도의 속도로 부를 축적했습니다. 생산성 붐에서 얻은 이익이 거의 전적으로 컴퓨팅 자원의 소유자와 그것을 실행한 연구소의 주주들에게 돌아가면서, 미국의 불평등은 전례 없는 수준으로 확대되었습니다.

모든 측면에는 각자의 악당이 있지만, 진짜 악당은 '시간'입니다.

AI 기술은 제도가 적응할 수 있는 것보다 더 빨리 진화하고 있습니다. 정책 대응은 현실이 아닌 이데올로기의 속도로 움직이고 있습니다. 정부가 곧 무엇이 문제인지 합의하지 못한다면, 피드백 루프가 그들을 대신하여 다음 장(chapter)을 쓰게 될 것입니다.

지능 프리미엄의 해소 (The Intelligence Premium Unwind)

현대 경제사 전체에 걸쳐 인간의 지능은 언제나 '희소한 자원'이었습니다. 자본은 풍부했고(혹은 최소한 복제 가능했고), 천연자원은 유한했지만 대체 가능했습니다. 기술은 인간이 적응할 수 있을 만큼 천천히 발전했습니다. 분석하고, 결정하고, 창조하고, 설득하고, 조정하는 능력인 '지능(Intelligence)', 그것은 규모에 맞게 복제할 수 없는 유일한 것이었습니다.

인간 지능은 희소성으로부터 그 내재적 프리미엄을 파생했습니다. 노동 시장에서 모기지 시장, 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 그 가정이 유지되는 세상을 위해 설계되었습니다.

우리는 지금 그 프리미엄이 풀리는(unwind) 현상을 경험하고 있습니다. 기계 지능은 이제 점점 더 넓은 범위의 작업에서 인간 지능을 능숙하고 빠르게 대체할 수 있게 되었습니다. 희소한 인간 정신의 세계에 수십 년 동안 최적화되어 있던 금융 시스템이 가격을 재산정하고 있습니다. 그 가격 재산정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 끝나려면 멀었습니다.

그러나 가격 재산정이 붕괴와 같은 것은 아닙니다.

경제는 새로운 균형을 찾을 수 있습니다. 그곳에 도달하는 것은 오직 인간만이 할 수 있는 몇 안 되는 남은 과제 중 하나입니다. 우리는 그것을 올바르게 해내야 합니다.

경제에서 가장 생산적인 자산이 일자리를 더 많이 창출하는 대신 덜 창출하게 만든 것은 역사상 이번이 처음입니다. 누구의 프레임워크도 맞지 않습니다. 희소했던 입력 자원이 풍부해지는 세상을 위해 설계된 프레임워크가 없기 때문입니다. 따라서 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 합니다. 우리가 제때 그것을 만들어낼 수 있을지가 중요한 유일한 질문입니다.

하지만 당신은 2028년 6월이 아니라, 2026년 2월에 이 글을 읽고 있습니다.

S&P는 사상 최고치에 근접해 있습니다. 부정적인 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 이 시나리오 중 일부는 실현되지 않을 것이라고 확신합니다. 동시에 기계 지능이 계속해서 가속화될 것이라는 사실도 똑같이 확신합니다. 인간 지능에 대한 프리미엄은 좁혀질 것입니다.

투자자로서 우리에게는 10년을 버티지 못할 가정들 위에 포트폴리오의 얼마나 많은 부분이 구축되어 있는지 평가할 시간이 아직 남아있습니다. 사회로서 우리는 여전히 선제적으로 대응할 시간이 있습니다.

카나리아는 아직 살아있습니다.