인공지능(AI) 관련 투자가 2026년까지 글로벌 경제 확장의 핵심 축으로 자리할 것이라는 분석이 나왔다. 미국 금융회사 BofA Global Research는 새로운 거시 분석 보고서 시리즈인 “AI Matters“에서 올해 AI 관련 자본 지출이 미국 국내총생산(GDP) 성장에 약 0.4%포인트를 기여할 것으로 추정했다.
2026년 3월 22일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면 보수적 거시 분석에서 시작된 이 보고서는 AI 투자가 지역별로 파급되는 방식과 장기적인 생산성 영향 등을 광범위하게 검토했다. 보도 시각은 2026-03-22 07:56:57로 표기되어 있다.
글로벌 공급망 수혜국: 대만, 멕시코, 한국
보고서는 AI 투자 사이클이 단지 미국 내에 국한되지 않으며, 대만(Taiwan), 멕시코(Mexico), 한국(Korea) 등 여러 지역의 AI 공급업체들이 자본흐름 전환의 주요 수혜자로 떠오르고 있다고 지적했다. 특히 분석가들은 2026년 대만의 GDP 성장률 전망을 견고한 8%으로 유지하고 있으며, 이는 AI 부문 확장이 주된 촉매 요인이라고 명시했다.
보고서는 또한 미·중 간의 AI 주도권 경쟁을 다음과 같이 구분했다. 미국은 프론티어 모델(frontier model) 혁신에서 우위를 점하고 있으며, 민간 부문의 역동성과 연구 깊이가 강점으로 꼽힌다. 반면 중국은 국가 주도의 스케일링(확대)과 제조 통제 능력을 통해 저에너지 비용 및 하드웨어 핵심 광물에 대한 중앙집중적 통제를 활용하고 있다.
핵심 수치: 보고서는 올해 미국 GDP 성장에 대한 AI 관련 자본 지출의 기여도를 약 0.4%포인트로 추정했으며, 대만의 2026년 GDP 전망은 8%로 유지되고 있다고 밝혔다.
용어 설명: hyperscalers·프론티어 모델·specialized silicon·capex
기사의 이해를 돕기 위해 주요 용어를 설명한다. Hyperscalers는 대규모 데이터센터와 컴퓨팅 인프라를 운영하는 대형 IT 기업(예: 아마존 웹서비스, 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저 등)을 말한다. 프론티어 모델은 최첨단 대규모 언어모델(LLM)이나 멀티모달 모델처럼 성능의 최전선에 있는 인공지능 모델을 의미한다. Specialized silicon은 AI 워크로드에 최적화된 반도체(예: AI 가속기, TPU, GPU 특화 제품 등)를 가리키며, CapEx(capital expenditure)는 데이터센터 건설이나 서버·칩 구매 등 설비투자를 뜻한다.
생산성 잠재력과 장기적 확장성
보고서는 초기 투자 단계를 넘어 글로벌 경제의 초점이 생산성의 ‘단계적 도약(step-change)’ 가능성으로 이동하고 있다고 진단한다. 현재의 성장은 주로 인프라와 하드웨어 지출에 의해 견인되고 있으나, 두 번째 단계는 각국이 얼마나 효과적으로 AI 도구를 자국 노동력에 접목해 업무를 보조·증대하느냐에 달려 있다.
이 과정에서 일부 산업은 직무의 대체(displacement) 위험에 직면할 것이며, 전반적인 추세는 2020년대 후반 국가 경쟁력을 좌우할 중대한 기술·숙련(skill) 도전으로 수렴될 가능성이 높다. BofA 분석가들은 이 ‘기술·숙련 도전’이 교육·직업훈련, 노동시장 정책, 기업의 인력 재편 전략과 밀접히 연결될 것이라고 전망했다.
공급능력이 국제 성장 지표를 좌우
보고서에 따르면 AI 투자 사이클은 아직 정점에 도달하지 않았으며, 자본지출이 데이터센터와 특수 실리콘으로 계속 흘러들어감에 따라 글로벌 공급업체들의 수요 대응 능력이 향후 국제 성장의 판가름이 될 것이다. 투자자들은 이러한 공급망에서 핵심적 지위를 유지할 수 있는 ‘톱티어(top-tier)’ 경제들을 주목하고 있다.
특히 반도체 생산능력, 원자재 확보, 에너지 비용 구조, 제조 허브의 물류·인프라 역량 등은 단기적으로는 공급 병목과 가격 변동성을 초래할 수 있다. 장기적으로는 이러한 공급 능력을 확보한 국가들이 반도체·데이터센터·시스템 통합 분야에서 수출 주도형 성장을 달성할 가능성이 크다.
경제적·정책적 시사점 및 향후 전망
첫째, 단기적으로 AI 관련 대규모 설비투자는 건설 경기와 자본재 수요를 촉진해 일부 수출국의 GDP에 긍정적으로 작용할 전망이다. 다만 공급제약이 지속되면 반도체 등 핵심 부품의 가격 상승으로 기업의 마진과 소비자 물가에 상방 압력을 가할 수 있다.
둘째, 2027년 이후 AI 기여도가 약화될 가능성은 현재의 지출 계획이 단기적으로 집중되어 있음을 시사한다. 이는 투자 수익률(ROI)과 설비 가동률에 따라 지역별 성장률의 변동성을 확대할 수 있다.
셋째, 노동시장 측면에서는 자동화·AI 도입으로 인한 직무 재편이 가속화될 것이며, 이는 교육·재훈련(리스킬링) 및 노동정책의 역할을 강조한다. 국가별로는 AI 도구를 얼마나 빠르고 효율적으로 노동력에 통합하느냐가 2020년대 후반의 경쟁력을 좌우할 전망이다.
넷째, 투자 관점에서는 데이터센터, AI 특화 반도체, 통신 인프라, 클라우드 서비스 공급업체 등이 중기적 투자 기회로 부각된다. 그러나 공급망 리스크, 지정학적 변수(예: 미·중 갈등), 에너지 비용 변동 등은 투자 리스크로 남아 있다.
결론
BofA의 분석은 AI 투자가 단지 기술적 현상이 아니라 글로벌 성장의 구조적 동력으로 작용하고 있으며, 그 파급은 지역별로 상이하다고 진단한다. 미국은 연구·혁신의 깊이에서, 중국은 국가주도의 스케일링과 제조 통제에서 강점을 가지는 가운데, 대만·멕시코·한국 등은 공급망 수혜국으로서 실질적 경제적 이익을 보고 있다. 향후 관건은 하드웨어와 인프라에 대한 지속적 투자, 노동시장의 적응력, 그리고 공급망의 안정성 확보가 될 것이다.
