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[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = 작금의 ‘인공지능(AI) 시대의 도래’ 기대감이 추동하는 미국 주식시장의 강세 이면에는 기업의 생산성이 대폭 향상될 것이라는 대전제가 깔렸다. AI 기술이 확산돼 생산성이 높아지면 기업의 산출량은 증가하고 그러면 기업의 이익은 향상될 것이므로 현재 기업가치는 응당 높아져야 한다는 것이 지금의 AI 장세를 설명하는 핵심 논리다. 당장 수익이 없더라도 미래에 기대되는 현금흐름을 현재 가치에 투영하려는 움직임이 열성적이다.

노트북 디스플레이에 표시된 오픈AI 로고 [사진=블룸버그통신]

2022년 11월 오픈AI의 생성형 AI 서비스인 챗GPT가 전 세계에 ‘생산성 혁신’이라는 기대감을 자극한 뒤 주식시장에서는 AI 기술의 근간이 되는 반도체주나 거액 설비투자를 발표한 대형 기술주의 인기가 치솟아 올랐다. 엔비디아 주가는 1년 사이 3.5배가 됐고 메타는 2.4배가 됐다. 마이크로소프트는 50% 뛰었다. 반면 종전까지 주식시장의 대장 취급을 받았다가 AI 경쟁에서 뒤처졌다는 평가를 받는 애플의 상승률은 7%에 불과하다.

현재처럼 결제와 일반 업무 등 디지털화가 깊숙이 파고든 경제에서 ‘기술 혁신’이 일어난다면 초기 수혜는 반도체와 대형 기술기업에 집중될 수밖에 없다. 그 기술이라는 것이 고성능 연산을 가능하게 하는 반도체에 기반할 수밖에 없고 아울러 기술의 보편화를 이끌어낼 수있는 곳은 고도의 기술력과 대규모 현금을 갖춘 대형 기술기업 밖에 없기 때문이다. 그렇기에 최근 1년여 동안 전개된 AI 장세의 흐름은 일견 타당해 보인다. 짧은 시간에 나타난 배 단위의 시세의 상승폭은 차치하고 말이다.

이제 반도체와 대형 기술주에 ‘시세 열기’가 집중됐던 AI 장세가 제2막으로 향하는 듯하다. 현재까지 1년여에 걸쳐 ‘상상’과 ‘기대’에 힘입어 관련 기술의 토대가 되는 회사에 투자금이 쏠렸다면 이제는 기술을 활용해 수익을 낼 것으로 예상되는 기업으로 열기가 옮겨붙고 있다. AI라는 기술이 구체적으로 어떤 성과를 낼 수 있을지로 초점이 모이는 가운데 기업 스스로가 생산성 향상의 약속을 실증해보일 순간이 점점 다가오고 있다. 과연 AI는 기업의 생산성을 얼마나 그리고 얼마나 빨리 끌어올릴 수 있을까.

엔비디아 로고 [사진=블룸버그통신]

AI가 기업의 생산성에 미칠 영향에 대한 통찰은 과거 기술 혁신의 사례에서 단서를 얻을 수 있을지도 모른다. 과거의 기술과 AI에는 차이점이 있어 직접적인 비교가 어렵지만 AI 기술 도입 자체가 아직 초기 국면인 까닭에 생산성에 미치는 영향을 직접적으로 관측하거나 평가하기가 어려운 것도 사실이다. 아직 일반화해 분석하기에는 데이터가 부족한 만큼 과거 기술 혁신의 사례에서 나타난 패턴을 참고하는 것이 향후의 전개를 가늠하는 데 도움이 될 수 있다.

주식시장에 시세의 거친 ‘호황’과 ‘불황’의 주기로 기록됐던 과거의 사례는 투자자들에게 실망감을 안겨줄 가능성이 크다. 모든 기술이 종국적으로는 긴 시차를 두고 생산성을 끌어올리기는 했지만 생산성 개선은 즉각적으로 발생하기보다 지체된 양상을 보인 경우가 많아서다. 초기에는 신기술이 생산성을 크게 향상시키고 기업의 이익을 끌어올릴 것이라는 낙관적인 기류가 팽배했다가 시간이 지나면서 기대감 누그러지는 과정이 동반됐다. 기대감의 실현에 오랜 시간이 걸렸기 때문이다. 생산성의 극적인 개선은 주식시장의 ‘거품’이 꺼지고 나서야 나타났다.

AI 기술과 그나마 비견할 과거의 예로는 개인용컴퓨터(PC)와 인터넷이 있다. RBC웰스매니지먼트에 따르면 PC와 인터넷은 1970년대 후반과 1980년대 초에 도입됐다. 하지만 사용자 수가 이른바 ‘임곗값(새로운 기술이 사회 전반에 확산되고 경제에 실질적인 영향을 미치기 위해 필요한 최소한의 사용자 수)’에 도달하는 데는 약 20년이 걸렸고, 이에 따라 미국 경제는 1990년대 후반에 들어서야 2000년대 중반까지 이어진 혁신에 의해 주도된 생산성 향상을 경험했다.

미국의 생산성 증가율 추이(전년대비, 5년 이동평균), PC와 인터넷 도입률 각각 표시 [자료=RBC웰스매니지먼트]

미국의 생산성 증가율은 PC와 인터넷이 도입되고 나서 오히려 떨어지는 순간도 있었다. 예로 1987년도에는 약 2.4%에서 1998년 1%대 초반까지 하락했었다. 1998년 당시에는 PC 보급률이 37%로 종전보다 늘었는데도 말이다. 추세적인 생산성 증가율을 경험한 때는 1998년 바닥을 찍은 뒤 2005년(3.5%)까지다. ‘인터넷이 세상의 모든 것을 바꾼다’는 낙관론이 극에 달했던 닷컴버블은 미국의 생산성 증가율이 향상되는 시점에 붕괴(2000년)하기 시작한다.

*자료에 표시된 생산성 증가율은 통상 노동생산성의 변화율(자료에서는 명시되지 않음)로 측정된다. 노동생산성은 총노동시간 대비 실질 국내총생산(GDP)의 값으로 추산된다. 자료에 표시된 생산성 증가율은 5년 이동평균 변화율인데 이는 매년 노동생산성을 계산한 뒤 ‘당해연도 5년이동평균값’에서 ‘전년도 5년이동평균값’을 빼고 이를 전년도 5년이동평균값으로 나눠 100을 곱해 산출한다. 광의의 생산성 지표로는 자본투입량까지 함께 고려한 총요소생산성(TFP)이 있다.

PC와 인터넷이라는 신기술이 도입되고 25년이 지나서야 생산성이 크게 개선된 것은 관련 기술의 보급을 뒷받침할 제반시설의 부족, 그리고 결정적으로는 소위 ‘킬러 앱’이 탄생하기까지 시간이 걸렸기 때문이다. PC와 인터넷 시대에는 구글이라는 검색 엔진이 킬러 앱으로 등장했지만 구글은 PC와 인터넷이 대중화되기 시작한 5~10년 정도 지나서야 두각을 드러내기 시작했다. 구글이 검색 사용량에서 야후를 추월하기 시작한 것은 2002년, 검색 광고가 사업 모델로 자리 잡기 시작한 것은 2003년이다.

경제성장 이론 연구로 노벨경제학상을 수상한 고로버트 머튼 솔로 매사추세츠공과대(MIT) 경제학과 명예교수(2023년 사망)는 1987년 당시 뉴욕타임스 기고문을 통해 “컴퓨터 시대의 존재는 어디서나 확인할 수 있있다. 다만 생산성 통계 자료만 빼고”라는 말을 한 적이 있다. 1980년대 중반부터 컴퓨터가 보급되고 있었지만 생산성 통계에는 이러한 변화가 잘 반영되지 않았음을 일컬은 말이다. 솔로 교수는 생전 그 이유 중 하나로 기술 혁신의 효과가 생산성 향상으로 나타기까지는 시차가 존재함을 거론했다.

▶②편에서 계속