미 연준 연구진 “AI 경제, 광범위한 대체보다 투자 확장 단계”

미국 연방준비제도(Fed) 연구진이 17일 공개한 FEDS Notes에 따르면, 2026년 현재 생성형 AI의 경제적 영향은 광범위한 고용 대체가 시작된 단계보다 대규모 투자가 이어지는 구축 단계에 가깝다. AI 역량과 기업 도입은 빠르게 늘고 있지만 생산성과 노동시장 전반에서 거시적인 변화가 나타났다고 보기는 이르다는 분석이다.

연구진은 AI 전환을 추적할 공개 지표를 역량과 비용, 기업 투자와 도입, 생산성과 노동시장 등 세 범주로 나눴다. 기술 성능과 비용 개선이 기업의 투자·도입으로 이어지고, 이후 생산성과 고용에 변화가 나타나는 범용기술의 확산 경로를 기준으로 삼았다. 금융시장은 AI 관련 전망에 민감하게 반응해 왔지만 총산출과 노동시장 지표에서는 아직 광범위한 전환 신호가 제한적이라는 점도 짚었다.

AI 인프라 투자는 뚜렷하게 늘고 있다. 연구진이 소프트웨어와 데이터센터, 전력 설비, 컴퓨터·주변기기 투자를 묶어 추정한 결과, 2025년부터 2026년 1분기까지 관련 항목은 분기별 국내총생산 성장에 의미 있게 기여했다. 소프트웨어와 컴퓨터·주변기기가 주요 긍정 요인이었지만, 장비 수입이 급증한 분기에는 순수출 감소가 투자 효과의 상당 부분을 상쇄해 순기여도는 크게 달라졌다.

기업의 AI 도입률도 상승하고 규모가 큰 기업일수록 활용 비율이 높게 나타났다. 다만 도입 여부를 묻는 조사만으로는 실제 사용 강도를 알기 어렵고, 여러 조사에서는 AI를 도입한 기업에서도 활용 깊이가 얕은 것으로 나타났다고 연구진은 설명했다. 투자 증가만으로 경제 전반의 생산성 변화를 단정하기 어려운 이유다.

개별 업무 단위의 실험에서는 AI 도구가 생산성을 높인다는 결과가 반복해서 확인됐지만, 이런 효과가 산업 전체의 생산성 향상으로 이어졌다는 신호는 아직 제한적이었다. 예를 들어 특정 작업 속도가 10% 빨라져도 시스템 통합 비용이나 다른 업무 병목이 남아 있으면 기업 전체 산출이 같은 비율로 늘지는 않는다. 연구진은 과거 범용기술도 투자와 측정 가능한 생산성 향상 사이에 수년의 시차가 있었다고 덧붙였다.

노동시장 영향은 일부 직군과 연령대에 집중돼 있다. 연구진은 AI에 많이 노출된 정보처리·프로그래밍 직군의 채용과 해고, 청년층 실업률과 경제활동참가율을 우선 관찰할 지표로 제시했다. 현재까지는 광범위한 해고보다 젊은 노동자의 채용 둔화가 먼저 나타날 가능성을 보여주는 초기 연구가 있지만, 전체 노동시장으로 확산됐다고 판단할 근거는 부족하다고 봤다.

한국 반도체 지표도 AI 비용을 추적하는 자료로 포함됐다. 보고서는 삼성전자와 SK하이닉스가 세계 D램 공급의 약 70%를 차지하고 고대역폭메모리 시장에서도 지배적인 비중을 갖는다는 점을 들어, 한국의 반도체·D램 수출물가를 AI 인프라 투입 비용의 대리 지표로 활용했다. 메모리 공급 확대가 AI 연산 비용을 낮출 수 있는지가 기술 확산 속도를 좌우할 요인이라는 설명이다.

이번 자료는 AI 경제를 하나의 수치로 단정하기보다 투자, 도입, 생산성과 고용을 함께 추적하는 측정 틀을 제시했다는 데 의미가 있다. 다만 FEDS Notes는 연준 직원의 연구·분석을 담는 자료로, 결론이 연준 이사회나 다른 연구진의 공식 견해를 뜻하지 않는다. AI 투자에 해당하는 국민계정 항목이 별도로 존재하지 않아 국내총생산 기여도 계산에도 여러 추정과 한계가 적용됐다.

출처: 미국 연방준비제도 FEDS Notes https://www.federalreserve.gov/econres/notes/feds-notes/the-ai-buildout-and-the-economy-publicly-available-data-to-assess-ais-impact-20260717.html