NBER 회의 논문 “생성형 AI 노출 높은 산업, 스타트업 설립 20% 늘어”

미국 국립경제연구소(NBER)의 공식 회의 자료에 따르면 브리티시컬럼비아대의 Jan Bena·Bo Bian과 스톡홀름경제대의 Mariassunta Giannetti 연구팀은 생성형 AI 확산과 창업 활동의 관계를 분석한 논문을 NBER-SAIF ‘AI와 금융시장’ 회의에서 발표했다. 7월 8일 자로 갱신된 논문은 생성형 AI 과업 노출도가 높은 산업에서 ChatGPT 공개 이후 스타트업 설립이 노출도가 낮은 산업보다 20% 더 늘었다고 보고했다. 다만 이 결과는 아직 동료평가를 거치지 않은 회의 논문 단계의 분석이다.

연구진은 미국 인구조사국의 기업설립통계와 분기별 노동력 지표, 사업체 데이터베이스 Data Axle, Crunchbase와 LinkedIn 기반 고용 자료를 결합했다. 세부 기업 분석은 주로 2020년부터 2024년까지 설립된 스타트업을 대상으로 했다. 생성형 AI 노출도는 Anthropic Economic Index가 집계한 실제 AI 이용 과업을 직업과 산업 단위로 환산해 만들었다. 이후 노출도가 높은 산업과 낮은 산업의 창업 변화를 생성형 AI 공개 전후로 비교하는 차이의 차이 분석을 적용했다.

논문에 따르면 산업 간 창업 격차는 2023년 1분기부터 통계적으로 뚜렷해졌고 이후 확대됐다. 연구진은 새 기업을 생성형 AI로 내부 업무를 자동화하는 ‘AI 활용형’과 생성형 AI 자체를 제품·서비스의 핵심으로 삼는 ‘AI 네이티브형’으로 나눠 살폈다. 분석에서는 두 유형이 모두 증가했다. 이는 생성형 AI가 기존 업무 비용을 낮추는 데 그치지 않고 새로운 제품 시장의 진입도 촉진했을 가능성을 보여준다.

개별 신생기업의 시작 규모는 작아졌지만 전체 창업 건수가 늘면서 고용 효과는 반대 방향으로 나타났다. 생성형 AI 노출도가 높은 산업의 젊은 기업에서는 총고용이 7%, 평균 임금이 5% 증가한 것으로 추정됐다. 이는 미국 경제 전체의 고용과 임금이 같은 폭으로 늘었다는 뜻이 아니라, 노출도가 높은 산업과 낮은 산업의 변화 차이를 비교한 결과다.

창업의 지리적 분포도 달라졌다. 연구진은 벤처투자와 전문 인력이 상대적으로 부족한 지역에서도 생성형 AI 노출도가 높은 업종의 신규 진입이 늘었다고 분석했다. 창업자는 AI의 영향을 많이 받는 직무 출신일 가능성이 높아졌고, 자금 조달이나 거래 경험보다 기술·AI 역량을 더 강조하는 경향을 보였다. 기존 기업에서 관련 직무의 채용이 줄더라도 신생기업이 같은 경험을 가진 인력을 흡수하는 통로가 될 수 있다는 해석이다.

연구팀은 Anthropic 지표에만 결과가 좌우되는지 확인하기 위해 Microsoft가 공개한 Bing Copilot 기반 AI 적용성 지표로도 분석을 반복했다. Microsoft 자료는 미국에서 2024년 1월부터 9월까지 수집된 Copilot 대화를 직업별 과업과 연결한 것이다. 대체 지표를 사용해도 창업 증가와 소규모 기업 중심의 진입, 비전통적 창업 지역으로의 확산이라는 방향은 유사하게 나타났다고 논문은 설명했다.

해석에는 한계가 있다. 생성형 AI 노출도가 높은 산업은 소프트웨어와 컴퓨터 시스템 등 다른 성장 요인도 함께 가진 분야가 많다. 생성형 AI 확산 시점이 코로나19 이후 경기 회복과 겹친다는 문제도 있다. 연구진은 2020년 자료를 제외하거나 산업별 코로나19 시기 퇴출률을 통제해도 결과가 유지됐다고 밝혔지만, 관찰 자료에 기반한 분석만으로 생성형 AI가 창업 증가의 유일한 원인이라고 단정할 수는 없다. 미국 중심 자료와 일부 상용 데이터베이스, LLM을 활용한 기업 분류에 의존했다는 점도 다른 국가와 시기로 일반화할 때 고려해야 한다.

이번 연구는 생성형 AI의 노동시장 영향을 기존 기업의 자동화와 인력 대체만으로 볼 수 없다는 근거를 제시한다. 창업 진입 비용이 낮아지고 새로운 서비스가 등장하면 신생기업의 증가가 고용 감소를 일부 상쇄할 수 있다는 것이다. 동시에 연구진은 다수의 AI 신생기업이 자체 모델보다 소수 기업이 제공하는 기반 모델 API에 의존하고 있어, 안정적인 모델 접근과 규제 불확실성도 창업 생태계의 변수가 될 수 있다고 지적했다.

출처: NBER-SAIF Conference on AI and Financial Markets https://www.nber.org/conferences/nber-saif-conference-ai-and-financial-markets-spring-2026
출처: Prompted to Start: How Generative AI is Transforming Entrepreneurship https://conference.nber.org/conf_papers/f238865.pdf
출처: Anthropic Economic Index https://www.anthropic.com/economic-index
출처: Microsoft Working with AI 연구 데이터 https://github.com/microsoft/working-with-ai