인공지능은 경제를 32% 성장시킬 수 있다. 그 성장의 대부분은 일하는 사람들에게는 돌아가지 않는다.

대부분의 투자자들은 “미국 경제에 대한 뚜렷한 인공지능 전망”이라는 문구를, 인공지능이 성장할지 아니면 침체될지에 대한 판단을 의미하는 것으로 이해합니다. 하지만 그건 잘못된 관점입니다. 실제로 중요한 것은, 누가 무엇을 소유할지 결정하는 데 있어서 중요한 요소입니다. 여기서 말하는 전망은 단순한 GDP 수치가 아닙니다. 그것은 성장하는 경제가 그 안에 있는 사람들에게 어떤 영향을 미치는지를 나타내는 경고입니다. 그리고 그 영향은 급여를 받는 기업들에도 미칩니다.

이것은 대부분의 사람들이 가지고 있는 그림입니다. 그리고 이 그림에서 삭제된 부분은 다음과 같습니다: GDP가 상승하면, 그 나라는 더 부유해집니다. “더 부유해진다”는 말은 그 문장에서 조용히 작용하는 요소입니다. 이는 돈이 손이 닿을 수 있는 곳에 도착한다는 것을 의미합니다. Anthropic의 경제학팀 – 클로드 어시스턴트를 개발한 바로 그 연구실에서 발표된 내용입니다.2030년까지의 미국 경제 모델그것은 바로 그 모호한 단계를 해결하는 방법입니다. 연구실의 연구자들은 자신들이 아무것도 예측하지 않는다는 점을 분명히 하고 있습니다. 그들은…사고를 위한 도구이 도구의 세 가지 시나리오는 각각 GDP를 증가시킵니다. 그 차이점은 그러한 성장의 일부가 임금으로 전환되는 정도에 있습니다.

마크로경제학에 대해서는 30초만 잠시 잊어보세요. 장난감 세계에는 단 세 사람만 있어요: 하나의 소유자, 두 명의 일꾼, 그리고 한 명의 빵집 주인입니다.

파이가 자라고 월급은 안 오는 베이커리

이 빵집은 하루에 100달러 상당의 빵을 판매합니다. 그 중 60달러는 두 직원에게 임금으로 지급되고, 40달러는 밀가루와 오븐 비용을 충당한 후 사장에게 지급됩니다. 이것이 전체 계약 내용입니다. 매출의 60센트는 노동자들에게, 40센트는 자본가들에게 지급됩니다.

이제 주인은 컵케이크를 얼리고, 현금을 계산하며, 전화를 받을 수 있는 기계를 구입했습니다. 사업이 성장했고, 이제 빵집의 매출은 하루에 140달러가 됩니다. 모두가 더 부유해졌습니다. 하지만 그 기계는 급여를 받지 않습니다. 주인은 협상을 통해 노동자들의 몫을 60%에서 45%로 낮추었습니다. 계산을 해보세요.

• 이전: 매출액은 $100이었으며, 그 중 60%는 노동비로 사용되었고, 그에 해당하는 금액은 $60였습니다. 나머지 40%는 자본에 투입되었고, 그에 해당하는 금액은 $40였습니다.
• 결과적으로, 매출은 $140이었으며, 노동에 투입된 비용은 45%, 즉 $63이었습니다. 자본에 투입된 비용은 55%, 즉 $77이었습니다.

제과점의 매출은 40% 증가했고, 사장의 수입도 40달러에서 77달러로 올랐습니다. 거의 두 배에 해당하는 수치입니다. 두 직원들의 임금도 60달러에서 63달러로 증가했습니다. 경제는 번성했지만, 그 효과는 임금으로 나타나지 않았습니다. 이것이 바로 안타르니크의 “엄격한” 예측의 핵심적인 문제입니다.

이제 부품들을 표시해보죠. 제과점은 미국 경제의 일부입니다. 하루에 발생하는 총 판매량은 국내총생산입니다. 노동자들의 합계 급여는 소득의 노동 분배가 되고, 소유자의 수익은 자본 분배가 됩니다. 기계는 인공지능이며, 그 기계를 누가 소유하느냐에 따라 수익이 어디로 흘러가는지가 결정됩니다.

인류주의적 모델은 미래 경제를 단일한 GDP 수치로 보는 것이 아니라, 두 가지 요소 간의 경쟁으로 간주합니다. 오늘날 노동력은…국민소득의 60%그리고 자본은 약 40%에 불과합니다. 연구실의 극단적 시나리오에서는, 인공지능이 거의 모든 지식 작업을 스스로 처리한다고 가정할 때, 자본의 역할은…분기별 성장률은 약 55%에 달합니다.그리고 노동력도 절반 이하로 감소합니다. 실제 GDP 수치와 관련된 산술 계산에 어떤 영향을 미치는지 주목해 보세요. 그러한 극단적인 상황에서는 2030년까지 GDP가 어느 정도일지…44.4조 달러AI가 없었다면보다 약 32% 더 높은 수치였을 것입니다. 하지만 노동력의 비중이 줄어들기 때문에, 국가가 세 배나 더 부유해진다 하더라도 노동자들의 총소득은 거의 변하지 않습니다.

헤드라인을 만들어낸 시나리오는 대부분의 사람들이 선택하지 않은 그 시나리오입니다.

안타르피크는 세 가지 미래를 제시하며, 그 사이의 차이는 엄청납니다. 보수적인 경우에는 인공지능이 인터넷과 같이 작동합니다. 즉, 약간의 도움만 주고, GDP는…2030년까지 1.6% 증가현재와 비슷한 수준의 실업률입니다. 상당한 정도로는, 인공지능이 모든 지식 관련 업무의 절반을 처리할 수 있으며, GDP도 어느 정도 유지될 것입니다.8% 더 높음그리고 지식 노동자의 임금은 급감하는 반면, 다른 직업의 임금은 상승합니다. 극단적인 경우에는 성장률이 두 자릿수에 달하고, 경제는 3분의 1 정도 증가합니다. 그리고 이십년 초반에 지식 노동직에서 일하던 사람들 중 약 5명 중 1명이 실업자가 되고, 전체 실업률도 두 자릿수에 이릅니다. 그 결과 지식 노동자의 임금은 크게 감소합니다.AI가 없는 경로에 비해 10%의 차이.

주목할 점은 44.4조 달러라는 엄청난 수치가 아니라, 극단적인 경로와 보통적인 경로가 교차하는 지점에 있는 무역량입니다. 즉, 더 부유한 나라가 있지만, 인공지능이 일을 대신해줄 수 있는 사람들에게 주어지는 몫은 적습니다. 그래서 비록 성장 전망이 낙관적이긴 하지만, 제목은 그렇게 길고 심각합니다.

이곳에서 비유가 그 역할을 하기도 하고, 반대로 작용하기도 합니다. 같은 방에 있는 빵집 주인과 직원은 선의로 파이를 나누어 먹을 수도 있습니다. 하지만 국가 경제 규모에서는 그러한 협상이 일어나지 않습니다. 애난티크의 모델은 이러한 상황을 바꾸기 위한 뛰어난 정책적 조치가 없다고 가정합니다. 또한 상업 사이클, 금융 시장의 혼란, 데이터 센터의 성장으로 인한 영향, 로봇 기술 등도 고려되지 않습니다. 이 모델은 소프트웨어와 같은 인지 자동화에만 국한됩니다. 그리고 연구실은 그 시나리오들에 대한 확률도 제시하지 않습니다. 심지어 그 모델의 공동 창립자조차도 이 기술이…경제 전반에 더 천천히 퍼진다.가파른 길이 가정하는 것보다.

모델을 원래 상태로 되돌리기

이 내용을 읽는 투자자는 그 헤드라인을 시장 예측으로 해석해서는 안 됩니다. 분배에 관한 예측은 S&P 500에 관한 예측이 아닙니다. 하지만 이는 대부분의 사람들이 무심코 내리는 결정, 즉 ‘분할의 어느 쪽에 위치할 것인가’라는 결정을 다시 생각하게 만듭니다.

만약 경제가 3분의 1 증가하고 노동자들의 몫이 절반 이하로 줄어든다면, 승자는 생산성의 소유자들, 즉 AI를 보유하고 그 수익을 얻는 회사의 주주들이 될 것입니다. 자본의 비율이 증가한다는 것은, 자본에 대한 권리를 가진 사람들에게서 얻는 수익이 일을 하는 것에 대한 수익보다 더 높다는 것을 의미합니다. 이는 전략적인 관점이 아니라 구조적인 관점입니다. 이는 빵집에서 일하는 노동자와는 달리, 큰 월급을 받기를 기대하는 소유자와 같은 역할을 하는 사람들을 고려해야 한다는 뜻입니다.

같은 렌즈가 다른 방향으로도 작용한다는 점이, 성장에 낙관적인 사람들이 간과할 수 있는 부분입니다. 반면, 사람들이 받는 임금이 정체되는 동안 기업의 제품 가치는 오히려 증가합니다. 이는 소비자 지출에 의존하는 기업들에게는 부담이 됩니다. 식료품점, 레스토랑, 은행, 소매업체들은 월급을 바탕으로 상품을 판매합니다. 만약 극심한 경제 상황에서 노동자들의 소득이 줄어들면, GDP는 상승할 수 있지만 그 기업들의 고객들은 그렇지 않습니다. “극심한” 전망의 위험은 정체가 아니라, 혜택을 받는 사람들과 관련된 문제입니다.

따라서 중요한 질문은 “AI가 경제를 성장시킬까?”가 아니라 “누구의 수입이 증가할까? 그리고 내 투자가 그 현금 흐름의 어느 쪽에 해당하는가?”입니다. GDP가 높아진다고 해서 모든 사업이 좋은 것이라고 생각하는 사람들은 잘못된 생각을 하고 있습니다. 애노핀크 모델이 바로 그러한 오해를 반박하기 위해 만들어졌습니다. 즉, GDP가 증가하고 사람들이 더 많은 돈을 받는 것과는 다른 문제입니다. 만약 빵집이 무언가를 가르쳐준다면, 그건 기업이 좋은 성적을 거둘 수 있음에도 불구하고 최고 고객들의 수입이 정체될 수도 있다는 것입니다. 이러한 질문을 AI와 관련된 주식에 적용해보면, 그 모델은 제 역할을 해낼 것입니다.