Anthropic 수석 이코노미스트, AI가 노동 소득 분배율을 15포인트 감소시킬 수 있다고 경고하며 ‘토큰세’ 제안
TREE NEWS 보도: 하버드 케네디 스쿨 포럼에서 Anthropic 수석 이코노미스트 피터 맥크로리와 전 오바마 경제 고문 제이슨 퍼먼은 인공지능이 2030년까지 거시경제를 어떻게 재편할 수 있는지에 대한 냉혹한 프레임워크를 제시했다. AI 연구소의 경제 연구와 실제 Claude 사용을 추적하는 ‘경제 지수’를 이끄는 맥크로리는 AI가 J-커브 효과 때문에 아직 생산성 데이터에 나타나지 않고 있다고 주장했다. 기업이 이익을 실현하기 전에 비용이 많이 드는 조직 및 데이터 투자를 해야 한다는 것이다. 동시에 자동화가 심화되면서 자본이 국민 소득에서 훨씬 더 큰 몫을 차지할 것이라고 경고했다.
무슨 일이 있었나
맥크로리는 AI 모델이 자율적으로 완료할 수 있는 작업 범위가 약 4~7개월마다 두 배로 늘어나고 있지만, 총요소생산성은 급증하지 않았고 미국 실업률은 4.1% 근처에 머물고 있다고 말했다. 그는 이 격차를 확산 지연과 기업 구조조정 비용 때문이라고 설명했다. 관찰된 작업 수준의 시간 절약을 바탕으로 AI가 노동 생산성 성장에 약 1.8포인트를 추가할 수 있다고 추정했다. 이는 의회예산국(CBO)의 장기 성장 전망 1.7%와 연준의 가장 낙관적인 2.4% 전망을 훨씬 웃도는 수치다.
분배에 대해 맥크로리는 솔직했다. 극단적인 시나리오에서는 노동 소득 분배율이 역사적인 60% 수준에서 약 15포인트 하락할 수 있으며, 이는 주주들이 AI로 인한 이익의 대부분을 가져간다는 의미다. 그는 또한 과잉 자동화를 억제하기 위한 피구세적 도구로 탄소세나 담배세에 준하는 ‘토큰세’를 제안했으며, 노동 소득이 줄어들면서 소비 기반 과세로 전환해야 한다고 주장했다.
시장 시사점
- 주식: 생산성이 높고 자본 집약적인 경제는 대규모 AI 인프라 기존 기업과 독점 데이터 해자를 가진 기업에 유리하다. 그러나 같은 역학은 노동 소득이 감소하면 대중 소비 수요가 약해진다는 것을 의미하며, 이는 경기소비재와 소매주에 장기적 위험이다.
- 채권: AI가 잠재 성장률을 1990년대 수준으로 끌어올리면 기간 프리미엄과 중립 금리가 상승하여 장기 듀레이션 채권에 압력을 가할 수 있다. 반대로 대체로 인한 수요 약화는 반대 방향으로 작용할 것이다. 채권에 진정한 양방향 위험이다.
- 암호화폐: 토큰세 개념은 기계 간 경제 활동을 과세 기반으로 취급하기 때문에 디지털 자산 시장에 주목할 만하다. 온체인 AI 에이전트 거래를 합법화할 가능성이 있는 동시에 토큰화된 컴퓨팅 및 추론 시장에 규정 준수 문제를 제기한다.
- 원자재: 자본 심화는 전력, 냉각, 반도체 공급망에 대한 강한 수요를 의미하며 전력, 구리, 우라늄에 강세, 노동 집약적 서비스 투입에 약세다.
- 통화: AI를 가장 빠르게 도입하는 경제는 상대적 생산성 향상과 통화 강세를 보일 수 있는 반면, 노동 집약적 수출에 의존하는 경제는 구조적 역풍에 직면한다.
투자자를 위한 핵심 요점
- AI 생산성 향상이 거시 데이터에 빠르게 나타날 것이라고 기대하지 말라. J-커브는 보상이 후방에 집중되고 불균일하다는 것을 의미한다.
- AI 주도 성장의 한계 달러를 노동이 아닌 자본이 차지하는 세상에 포지션을 취하라. 주주와 인프라 제공자에게 유리하다.
- 소비세와 자동화 부과금에 대한 정책 신호를 주시하라. 이는 주식과 디지털 자산 모두에 체제 전환적일 것이다.
- 맥크로리의 1.8포인트 생산성 추정치는 기본 시나리오가 아니라 상방 시나리오로 취급하라. 능력과 도입 사이의 격차가 여전히 핵심 불확실성이다.
