AI 투자 열풍에도 테크 밖에서는 성과가 없다
No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector
Apollo 수석 이코노미스트 Torsten Slok은 AI에 막대한 투자가 이뤄지고 있지만 테크 섹터를 제외한 미국 기업에는 재무적 성과가 전혀 나타나지 않는다고 지적한다. Mag 7은 직원당 매출과 이익률이 오르는 반면 S&P 493은 정체돼 있고, 생산성 증가의 징후도 없다. AI 지출이 소수 기업에 극도로 집중된 탓에 거시경제 효과도 제한적이라는 분석이다.
AI는 훌륭한 계산기일지 모르지만, 비즈니스에서 지능은 대부분 판단력이다. 그리고 AI는 책임, 신뢰, 문화, 불문율, 윤리적 상충, 공정성을 이해하지 못한다. 이 모든 것이 평판 리스크를 만들고 결국 매출 성장과 이익률을 좌우한다.
HN 토론
505- secabeen
테크 섹터는 모든 섹터 중에서 가장 소프트웨어로 정의되고 가상화된 분야라서, 가장 먼저 변하는 게 당연합니다. 다른 산업들은 변화에 적응하려면 자본 투자를 해야 하죠.
전기화의 역사에서도 비슷한 사례를 볼 수 있습니다. 몇몇 산업은 빠르게 전환했지만, 진정한 이점이 나타나기까지는 약 10년간 거의 성장이 없는 시기가 있었죠. 예를 들어, 수력으로 돌아가는 제분소 같은 공장을 생각해 보세요. 전기 모터를 가져다가 물레방아 대신 그냥 집어넣을 수는 없습니다. 맞지도 않고, 바퀴는 밖에 있고, 제분소와 벽 사이에 공간도 없고요. 전기 모터의 특성과 한계를 중심으로 설계된 새로운 제분소 건물을 완전히 새로 지어야만 비로소 큰 이점이 나타납니다.
여기서도 마찬가지입니다. AI와 그 이점 및 한계를 바탕으로 처음부터 설계된 새로운 공장과 새로운 기업들이야말로 진정한 변화를 만들어낼 것입니다.
- fwlr
물론 그럴 수밖에 없죠. 1센트짜리 아스피린 기계를 만들기 위해 1조 달러를 빌려서 1달러짜리 제네릭 아스피린과 경쟁한다면, 당신은 아스피린을 99센트에 팔도록 강하게 유인됩니다. 생산성 향상이 보이지 않는 이유는, 이득의 거의 전부가 AI 기업들의 수익으로 흡수되기 때문입니다.
이걸 수많은 엔지니어와 경제학자들에게 일일이 설명해야 한다는 게 이상하지만, 아주 분명히 말하자면: OpenAI 등은 당신의 토큰 지출이 이전에 인건비로 썼던 금액의 1-엡실론이 되기를 원하고, 당신의 생산성이 이전의 1+엡실론이 되기를 원합니다. 생산성을 10배로 원한다면, 토큰에 9.9배를 더 쓰세요.
그들은 울타리 치기와 지대 추출 사업을 하고 있으며, 그들의 연구개발에서 나오는 어떤 혁신이든—그것이 얼마나 진짜 혁신이든 간에—완전히 통제되고 그 사업에 맞춰질 것입니다. 당신이 생산성 향상으로 경험하는 혁신의 누출은 말 그대로 그들에게는 손실된 이익으로 느껴집니다.
- ttul
아직 성과가 나타날 이유가 없다고 봅니다. 많은 (물론 전부는 아니지만) 소프트웨어 회사들이 더 많은 인력을 고용하지 않고도 생산량을 늘렸습니다. 하지만 더 많은 기능을 가진 소프트웨어가 경제의 나머지 부분에 즉각적인 생산성 향상을 가져오는 것은 아닙니다. 그 혜택이 스며들기까지는 시간이 걸릴 겁니다. 코드 작성 속도를 크게 높일 만큼 좋은 모델에 접근할 수 있게 된 것은 2026년 초부터였습니다. 저는 우리가 이 물결의 첫 부분의 아주 초기 단계에 있다고 느낍니다.
비교를 위해 전자상거래를 생각해 보세요. "경제에 미치는 영향"의 대리 지표로 아마존의 매출을 사용할 수 있습니다. 아마존은 1997년에 상장했고 그해 매출은 1억 4,800만 달러였습니다(그해 월마트 매출의 0.14%에 불과). 2000년까지 매출은 27억 6,000만 달러(월마트의 1.65%)가 되었습니다. 오프라인 매장들은 아마 2011년, 아마존이 월마트 매출의 11%를 넘어설 때쯤에야 뭔가를 느끼기 시작했을 겁니다. 그리고 아마존이 마침내 월마트를 추월한 것은 2025년이었습니다.
하지만 전자상거래 업계의 테크 업계에서 일했다면 2007년쯤에는 이미 상당히 뜨거운 것을 느꼈을 겁니다. 그리고 그 시점에 전자상거래 부문은 전통 소매업에 비해 여전히 미미했습니다(약 4%). 요즘 소프트웨어는 매우 흥미진진하고 가장 환상적인 일들이 일어나고 있습니다. 그것들은 결국 경제의 나머지 부분으로 스며들 것입니다. 하지만 모두가 그 차이를 알아차리기까지는 수년이 걸릴 겁니다.
- jstanley
"컴퓨터 시대는 어디에서나 볼 수 있지만, 생산성 통계에서는 볼 수 없다." -- 1987
- poody
한 산업 사례를 들자면.. 우리는 수년간 학생들에게 컴퓨팅 기기를 제공해 왔지만 학생 교육 비용은 해마다 오르고 있습니다.. 그런데도 점수는 계속 떨어지고 있죠.. 여기에는 생산성 향상이 없습니다.. 이런 결과가 교육 부문에만 국한된다고 생각하지 않습니다.. 아마 많은 비즈니스에서 약간의 효율성 외에는 별로 변하지 않을 겁니다.. 변화를 만들기에는 충분하지 않죠..
- tapoxi
우리는 검증 게이트 역할을 하는 테스트 스위트가 있기 때문에 비결정적 시스템을 사용할 수 있습니다.
다른 산업에는 그런 게 없어서, 수동 검증 외에는 AI가 헛소리를 하는지 알 방법이 없고, 그러면 직접 하는 것보다 더 비싸고 느려집니다.
- TheAtomic
"AI는 책임, 신뢰, 문화, 불문율, 윤리적 트레이드오프, 공정성을 이해하지 못하며, 이 모든 것이 평판 리스크를 형성하고 궁극적으로 매출 성장과 이윤을 이끈다."
잠깐 동안 그는 사모펀드에 대해 말하는 줄 알았습니다.
- morelandjs
사람들이 간과하는 점은, 일정 규모를 넘어서면 조직과 그 안의 사람들이 특정 방식으로 일하는 데 너무나 단단히 얽매여서, 전체를 처음부터 다시 짓지 않고는 고치기가 거의 불가능해진다는 것입니다.
AI가 성과를 내고 있는지 보려면, AI 네이티브로 구축한 신생 스타트업과 그렇지 않은 스타트업을 산업/제품 유형을 통제하면서 비교해 보세요. 이는 하기 어려운 인과 추론 비교이지만, 제가 가장 의미 있고 흥미롭게 생각하는 비교입니다.
- adjejmxbdjdn
이 분석의 문제점은 두 가지입니다.
1. AI 이전에도 미국 경제는 소수의 테크 기업들 덕분에 성장하고 있었습니다. 나머지 기업들은 붕괴하고 있었죠.
2. AI 투자에도 불구하고 노동자당 매출이 정체되어 있다면, AI 투자가 없었다면 노동자당 매출이 어땠을지는 알 수 없습니다.
3. AI가 매출을 개선해야 한다고 믿을 이유가 없습니다. AI는 단지 기업을 더 효율적으로 만드는 것이 아닙니다. 고객이 기업의 제품을 대체할 수 있는 능력을 더 키워줍니다. 이는 개인에 이르기까지 계속됩니다. 예전에는 칼로리 추적 앱을 살까 생각했을지 모르지만, 이제는 AI 채팅 앱 중 하나를 사용해 그냥 해결할 수 있습니다.
AI는 서비스에 대한 전반적인 수요를 줄여서 교환 기반 경제 시스템을 자연스럽게 위축시킬 수 있습니다.
- 638d127673
일화적으로 이는 사실이 아닙니다. $JOB에서 저는 미국의 작은 상장사의 회계 기능을 운영하는 책임을 맡고 있습니다. OMP나 Shortcut 같은 도구 덕분에 제 팀은 내부 및 공개 보고 문서를 준비하는 시간을 크게 줄일 수 있었습니다. 더 촉박한 마감 기한 안에서 더 많은 일을 해낼 뿐만 아니라, 작업 결과물의 품질이 극적으로 향상된 것도 관찰했습니다(특히 감사 지적 사항이 줄어든 형태로).
S&P 493의 최종 손익에 나타나기까지는 시간이 걸릴지 모르지만, 제가 보기에 우리의 토큰 지출은 최고의 ROI 중 하나였습니다.