우리는 모두 AI에 의해 대체될까 봐 걱정하지만, Citrini의 종말 시나리오는 무엇을 놓쳤을까?

훌륭한 글은 시장이 '시나리오 추론'을 '현실 예언'으로 혼동하게 만들 수 있다.

2026년 2월 22일, 'The 2028 Global Intelligence Crisis'라는 제목의 보고서가 소셜 미디어와 금융 시장을 폭발시켰으며, 조회수는 2700만을 돌파했다. 보고서가 발표된 당일, IBM은 13% 급락했고, DoorDash, American Express, KKR 등 여러 회사의 주가가 6% 이상 하락했다.

이 보고서는 Citrini Research의 창립자인 James van Geelen의 작품이다. 33세의 이 연구자는 X에서 18만 명 이상의 팔로워를 보유하고 있으며, 그의 Substack은 금융 저자 중 1위를 차지하고 있다. 주제는 주식 투자와 글로벌 매크로 연구에 중점을 두며, 스타일은 크로스 자산, 횡적 연상으로 유명하며, 실제 포트폴리오는 2023년 이후 200% 이상의 수익을 기록했다. 보고서는 시나리오 추론의 형태로 2028년을 배경으로 한 미래를 가상으로 설정했다: AI가 단 2년 만에 대규모로 화이트칼라 노동력을 대체하여 소비 위축, 소프트웨어 자산 부도, 신용 긴축을 초래하고, 결국 경제를 '기술적 번영'과 '사회적 침체'가 공존하는 기형적 상태로 몰아넣는다. Van Geelen은 글 서두에 "이 글은 가능한 시나리오를 다루는 것이지 예언이 아니다"라고 표기했다. 그러나 시장은 분명히 이 둘을 구분할 인내심이 없었다.

그러나, 짧은 시장 공포보다 더 주목할 만한 것은 이 글이 지난 며칠 동안 촉발한 광범위한 논의다. 학계에서 투자계까지, 월스트리트에서 중국 인터넷까지, 십여 편의 서로 다른 각도의 응답 글이 잇따라 등장했다. 어떤 하나의 극단적인 결론만을 믿는 것보다, 아마도 우리는 각 측의 관점 사이의 '분기와 중첩'에서 더 선명한 미래를 맞춰볼 수 있을 것이다.

Citrini가 말한 것

Citrini 글의 논리적 단서는 복잡하지 않다: AI 능력의 도약으로 인한 화이트칼라 직종의 대규모 대체 → 실업 증가로 인한 소비 지출 위축 → SaaS를 기초 자산으로 하는 구조화 금융 상품의 부도 물결 → 신용 긴축이 더 광범위한 금융 시스템으로 확산 → 경제가 '기술적 번영'과 '사회적 침체'가 공존하는 기형적 상태에 빠짐.

이 인과 사슬의 각 단계는 근거 없는 것이 아니다. 그러나 그것들을 처음부터 끝까지 연결하여 한 번에 위기까지 추론하려면 일련의 상당히 급진적인 전제 가정이 필요하다.

이 사슬을 해체하는 방법은 많다. 우리는 세 가지 핵심 분론점, 즉 노동력 대체의 속도와 규모, 수요 붕괴의 전달 메커니즘, 금융 위기의 가능성을 따라 차례로 전개하며, 각 단계를 둘러싸고 다른 목소리가 정확히 무엇을 논쟁하는지 살펴보자.

부수지 않으면 세울 수 없다

Citrini의 추론 출발점은 AI에 의한 화이트칼라 노동력의 대규모 대체다. 그의 서사에서 이 과정은 2026년부터 2028년 사이에 갑자기 가속화되어 법률, 금융 분석, 소프트웨어 개발, 고객 서비스 등 분야의 종사자들이 가장 먼저 타격을 받는다.

AI 모델 공급업체와 온라인 노동력 플랫폼에 대한 기업 지출 비중 변화량, 산업별 AI 노출 정도 그룹화

Citrini의 관점을 지지하는 증거가 확실히 있다. Bick, Blandin 및 Deming의 기업 지출 데이터 기반 실증 연구에 따르면, ChatGPT 출시 후, AI 노출 정도가 가장 높은 기업(즉, 이전에 온라인 노동력 시장에서 지출 비중이 가장 컸던 기업)은 AI 모델 제공업체에 대한 지출을 현저히 증가시켰으며, 동시에 온라인 노동력 시장에서의 지출을 약 15% 감소시켰다. 주목할 점은, 이 대체가 '동액 교체'가 아니라는 것이다 — 기업이 노동력 시장 지출을 1달러 줄일 때마다 AI 지출은 0.03달러에서 0.30달러만 증가했다. 다시 말해, AI는 인건비보다 훨씬 낮은 비용으로 동일한 작업량을 수행하고 있다.

그러나 Citrini는 변화 발생 속도를 과대평가했을 수 있다. 반박자는 미국의 부동산 중개인 업계를 예로 들며, 기술이 이미 중개인 수를 크게 줄일 능력을 갖추었음에도 불구하고, 이 업계는 여전히 150만 명 이상을 고용하고 있다고 지적한다. 제도의 관성, 규제 장벽, 업계 내부의 이해관계 경쟁은 기술보다 훨씬 견고한 방어선을 구성한다. 그는 Citrini가 '제도적 관성'의 저항력을 심각하게 과소평가했다고 본다.

또 다른 반박자는 Kimball, Basu 및 Fernald의 1998년 연구를 인용하며, 역사적으로 기술 충격은 종종 공급 측면의 긍정적 자극이었다고 지적한다 — 단기적으로는 고용 구조 조정이 동반될 수 있지만, 장기적으로 볼 때 그것이 창출하는 산출 공간은 파괴하는 일자리보다 훨씬 크다.

사실, 역사상 각 범용 목적 기술의 확산을 돌아보면, 실험실에서 대규모 침투까지의 과정은 항상 기술 자체의 성숙 속도보다 훨씬 느렸다. 전기는 5%의 가구 보급률에서 50%까지 도달하는 데 30년이 걸렸고, 전화는 35년이 걸렸으며, 확산 속도가 가장 빠른 스마트폰도 5년이 필요했다. AI의 기술 능력은 많은 산업을 뒤흔들기에 충분할지 모르지만, 기술 능력과 제도적 흡수 사이의 간극은 결코 능력 자체만으로 메워진 적이 없다.

Citrini 서사의 두 번째 핵심 단계는 수요 측면의 나선형 하락이다: 실업 → 소득 감소 → 소비 위축 → 기업 수익 하락 → 추가적인 구조 조정.

Citrini는 이 단계에서 수요 측 디플레이션과 공급 측 디플레이션을 혼동했다. 전자는 소비자의 구매력 위축을 의미하고, 후자는 기술 진보가 생산 비용을 낮추는 것이다 — AI 주도의 가격 하락은 본질적으로 후자에 더 가깝다. 지난 수십 년간 전자 제품과 통신 서비스의 가격 궤적과 유사하다. 한 분석가는 제번스의 역설이 여전히 유효할 것이라고 본다: AI가 법률 자문, 의료 진단, 소프트웨어 개발 등의 서비스 비용을 크게 낮출 때, 과거 가격이 비싸서 대중이 배제되었던 수요가 해방되어 총량은 위축되지 않고 폭발적으로 증가할 것이라고 말한다. 동시에, '모라벡의 역설'도 작용할 것이다. 기계에게 진정으로 어려운 것은 종종 심오한 논리 추론이나 방대한 데이터 검색이 아니라, 오히려 인간이 당연시하는 신체 운동, 감각 인지 및 감정 교류다. 이는 육체 노동과 정교한 지각이 필요한 서비스업 직종이 우리가 상상하는 것보다 더 탄력적일 수 있음을 의미한다.

그러나 제번스의 역설도 실패할 수 있다. 시카고 대학교 경제학 교수 Alex Imas는 제기한다: 만약 AI가 대부분의 노동을 자동화하고, 노동 소득이 총소득에서 차지하는 비중이 급격히 하락한다면, 누가 이렇게 효율적으로 생산된 상품과 서비스를 구매할 것인가? 이것은 분배 메커니즘 자체를 건드린다. 산출 능력이 무한에 가까워지고 유효 수요가 집중될 때, 우리가 직면하는 것은 아마도 침체가 아니라 경제학 교과서가 아직 충분히 논의하지 않은 불균형 — 물질적 풍요로움에 도달할 수 없는 상태일 것이다.

대나무 관으로 표범 엿보기

Citrini 추론에서 가장 도약이 큰 부분은 고용 충격에서 금융 위기로의 전달이다. 그의 서사에서, SaaS 수익을 기초 자산으로 하는 구조화 금융 상품(그는 'Software-Backed Securities'라고 부름)이 AI 전환 물결 속에서 대규모 부도를 맞아 2008년과 유사한 신용 긴축을 촉발시킨다.

그러나 논평자들은 지적한다: 2008년과 비교하여, 현재 미국 기업 부문의 레버리지는 훨씬 건강하며, Dodd-Frank 개혁과 여러 차례의 스트레스 테스트를 거친 은행 시스템도 당시보다 훨씬 견고하다.

2008년 경제 위기 직전에 비해, 현재 미국 금융 시스템의 각종 회복력 지표는 크게 개선되었다: 은행 1차 자본 적정성 비율은 8.1%에서 13.7%로 상승했고, 가계 부문 부채 대비 가처분 소득 비율은 130%에서 97%로 하락했으며, 부실 채권 비율은 1.4%에서 0.7%로 하락했다.

일부 SaaS 기업이 실제로 수익 하락에 직면하더라도, 그 규모는 체계적인 신용 위기를 촉발시키기에 충분하지 않다. 전 Bloomberg 금융 칼럼니스트 Nick Smith는, Citrini가 이 단계에서 흔히 범하는 실수를 저질렀다고 생각한다: 미시적 수준의 산업 충격을 선형적으로 외삽하여 거시적 수준의 시스템 리스크로 만드는 것이다. 수요 붕괴에 대해 Smith가 제시한 답은 재정 정책이다. 만약 실업이 정말 크게 증가한다면, 정부는 완전히 능력도 있고 의지도 있으며 대규모 재정 부양을 통해 수요를 떠받칠 수 있다.

제도의 대응 능력도 과소평가된 것으로 보인다. COVID 시기의 정책 대응을 예로 들면, 2020년 3월 11일 WHO가 팬데믹을 선언한 지 불과 16일 후, 규모 2.2조 달러의 CARES 법안이 서명되어 발효되었다. 이후 1년 동안 미국은 누적 5.68조 달러의 재정 부양책을 추진했으며, 이는 2020년 GDP의 약 25%에 해당한다.

만약 AI 주도의 실업이 Citrini가 묘사한 속도와 규모로 나타난다면, 정책 측면의 개입은 없을 가능성이 낮다.

또 다른 논평자는 더 근본적인 수준에서 의문을 제기한다. 기술적 종말론은 보편적으로 인문학적 신앙의 부족에서 비롯된다. Citrini의 추론은 시장을 무인 감시 기계로 간주하여 '인과'가 스스로 전개되어 붕괴될 때까지 내버려둔다. 그러나 현실의 경제 시스템은 그렇게 작동하지 않는다. 법률, 제도, 정치, 문화, 이데올로기가 실제 세계가 기술 충격을 흡수하는 방식을 깊이 결정한다.

합의와 분기

우리는 아마도 몇 가지 합의와 분기를 표시해 볼 수 있다.

AI가 화이트칼라 노동력의 수요 구조를 변화시키고 있으며, 계속 변화시킬 것이라는 점은 거의 부인하는 사람이 없다. 분기는 단지 변화의 속도와 규모에만 존재한다. 또한, 과도기의 고통은 실존하는 것이며, 장기적 낙관론에 의해 가려져서는 안 된다. 그리고 정책 대응의 질과 속도가 결과의 좋고 나쁨을 크게 결정할 것이다.

분기는 더 근본적인 논리 속에 존재한다. 어떤 이들은 이번 기술 충격이 속도와 범위에서 역사적 선례를 초월할 가능성이 있어 역사적 유추의 적용 가능성이 제한적이라고 생각한다. 또 다른 이들은 제도의 적응성과 역사의 반복 가능성을 더 신뢰한다.

고개 들기

Citrini의 글에는 많은 문제가 있다. 논리적 연결이 지나치게 긴밀하고, 제도적 반응이 체계적으로 과소평가되었으며, 미시적 산업 충격에서 거시적 시스템 리스크로의 도약에 충분한 중간 논증이 부족하다. 그러나 그것의 가장 근본적인 문제는 아마도 인간 사회에 대한 일종의 과소평가에 있을 것이다: 그것은 기술이 거의 막을 수 없는 속도로 모든 것을 짓밟는 정적인 제도 환경을 가정한다. 역사상 기술 종말론은 끊임없이 쏟아져 나왔고, 그것들은 기술적 논리에서는 흔히 흠잡을 데 없지만, 거의 예외 없이 '인간'이라는 변수를 간과했다. 인간 사회의 복잡성, 그것의 마찰력, 그것의 여유, 그것의 비효율적으로 보이는 제도적 배열이 오히려