막대한 AI 투자에도 경제 생산성 효과는 '미미'

겉으로 보이는 성장과 실제 데이터의 괴리

인공지능(AI) 기술에 대한 천문학적인 자본 투입에도 불구하고, 실제 미국 경제의 생산성을 끌어올리는 데는 아직 한계가 있는 것으로 분석되었다. 악시오스는 28일(현지시간) 샌프란시스코 연방준비은행의 보고서를 인용하여, AI가 기대만큼의 경제적 성과를 창출하지 못하고 있다고 보도했다.

보고서에 나타난 수치상으로는 AI 투자 효과가 눈에 띄는 듯 보인다. 2023년 초를 기점으로 투자 규모가 확대되고 노동력과 장비 활용도가 높아지면서, 연간 생산성 증가율은 1.3%p 상승했다. 이는 지난 20년간 나타났던 증가 폭의 약 2배에 달하는 놀라운 수치다.

하지만 세부 내용을 살펴보면 AI가 이 성장을 주도했는지에 대해서는 의문이 남는다. 추가적인 자원 활용과 투자 확대 효과를 제외할 경우, 2023년 이후의 연간 생산성 상승률은 0.7%에 그쳤다. 이는 2005년부터 2022년까지 기록된 연간 상승률인 0.5%와 비교했을 때 큰 차이를 보이지 않는 수준이다.

AI 개발사와 일반 기업 간의 극명한 격차

생산성 향상의 원인을 분석해보면, 일부 투자는 직원의 업무 효율을 높이는 소프트웨어 등 AI와 직접 연관된 형태일 수 있다. 그러나 연준의 지역경제동향 보고서인 '베이지북'은 AI 외에도 교육 수준 향상이나 공정의 일관성 확보와 같은 전통적인 개선 방식이 생산성 증대에 거의 대등한 기여를 했다고 평가했다.

반면, AI 기술을 직접 개발하는 기업들 사이에서는 생산성 혁신이 뚜렷하게 관찰되었다. 앤스로픽은 지난 26일 제출한 기업공개(IPO) 예비 투자설명서(S-1)를 통해, 지난달 자사 코딩 작업의 90% 이상을 AI 모델인 '클로드'가 수행했다고 밝혔다. 앤스로픽의 자료에 따르면, 엔지니어 한 명당 하루 평균 코딩량은 2024년 대비 45배 넘게 폭증했다.

혼재된 지표와 경제적 성과 도출의 과제

이처럼 개발사들은 비약적인 성장을 이루었지만, 일반 기업들은 막대한 비용을 AI에 쏟아붓고 있음에도 가시적인 성과를 얻지 못하고 있는 실정이다. 인력 공급 업체인 로버트 해프의 키스 워델 최고경영자(CEO)는 지난주 투자자들에게 노동자 개인의 생산성이 조직 전체의 생산성으로 온전히 전환되지 못하고 상당한 누수가 발생하고 있다고 지적했다. 다만 그는 노동자 개개인의 생산성이 일부 개선된 점은 인정했다.

결국 생산성 향상 수치에서 AI의 순수한 기여도를 분리해내는 작업도 난제다. S&P 글로벌은 연간 약 2%의 생산성 향상을 목표로 설정하고 있으나, AI만의 효과를 별도로 추출하는 것은 불가능에 가깝다는 결론에 도달했다. 에릭 어보프 S&P 글로벌 최고재무책임자(CFO)는 27일 실적 발표 회의에서 AI의 직접적인 효과와 무관한 생산성 향상이 서로 뒤섞여 있어 이를 하나로 구분하기 어렵다고 설명했다. AI의 실질적인 성과가 경제 전반의 통계로 증명되기까지는 더 많은 시간이 소요될 전망이다.