월가에서 가장 널리 읽히는 이코노미스트 중 한 명이 평범한 미국 기업에서 AI 의 성과를 찾아보았지만 아직 아무것도 발견하지 못했습니다. 사모펀드 Apollo Global Management의 수석 이코노미스트 Torsten Slok은 10월 24일 자 Daily Spark 노트에서 이 주장을 내놓았고, TechCrunch가 하루 뒤 이를 보도했습니다. 채팅 어시스턴트부터 코딩 에이전트까지 AI 소프트웨어의 거의 모든 판매 논리가 구매 기업의 생산성과 이익을 끌어올린다는 약속에 기대고 있다는 점에서 중요한 지적입니다.
Slok은 S&P 500을 둘로 나눕니다. 한쪽은 Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla의 7대 기업입니다. 다른 쪽은 나머지 493개 기업으로, 그는 이를 미국 일반 기업의 대표로 봅니다. 그의 차트를 보면 2019년 말 기준으로 물가를 조정한 직원 1인당 매출이 7개 기업에서는 오르고 나머지에서는 제자리이며, 이익률도 같은 식으로 갈립니다. 샌프란시스코 연준의 총요소생산성 지표를 바탕으로 한 세 번째 차트에서는 경제 전체의 생산성 증가율이 높아진 흔적이 보이지 않습니다.
그의 해석은 숫자를 넘어섭니다. 벤처캐피털의 투자를 받은 스타트업은 토큰에 점점 더 많은 돈을 쓰지만, 대부분의 대기업은 최신 모델이 필요하지 않고 그 값을 치를 생각도 없으며, 이제 많은 기업이 토큰 지출을 이익률을 갉아먹는 비용으로 본다고 그는 씁니다. AI 에이전트의 본격적인 사용이 경제의 작은 구석에 머무는 한 성장에 미치는 효과는 작을 것이라는 게 그의 주장입니다. 또한 사업상의 결정은 판단력, 책임, 신뢰에 달려 있는데 AI는 이를 이해하지 못한다며, 모델이 저렴해져도 이 상황이 바뀔지 의문을 제기합니다.
이 결론은 직원 1인당 절약한 시간을 내세우는 공급업체의 사례 연구가 꾸준히 나오는 상황과 잘 맞지 않습니다. 둘 다 사실일 수 있습니다. 팀 안에서 절약한 시간은 기업이 파는 것, 채용 인원, 성장 속도를 바꾸지 않는 한 손익계산서에 닿지 않으며, Slok의 차트는 그 사슬의 마지막 부분만 측정합니다.
이 노트에는 분명한 한계가 있습니다. 몇 개의 차트로 만든 짧은 시장 논평일 뿐 동료 검토를 거친 연구가 아니며, 원인을 검증하지도 않습니다. 성격이 크게 다른 493개 기업의 이익률과 직원 1인당 매출은 거친 지표여서 일부 업종의 개선과 다른 업종의 악화를 가릴 수 있고, 피한 비용에 대해서는 아무것도 말해 주지 않습니다. Apollo는 또한 견해가 작성자 개인의 의견이라는 통상적인 면책 문구를 붙여 둡니다. 이 노트가 잘한 점은 하나의 시험대를 세웠다는 것입니다. AI가 일반 기업을 바꾸고 있다면 이 선들이 움직이기 시작해야 하며, 1년 뒤 다시 확인해 볼 만합니다.