■ 머리말 – ‘사다리가 부서진’ 현장 속에서 찾은 거시적 단서
CNBC가 2025년 9월 7일 보도한 “AI가 부순 사다리: ‘입사 → CEO’ 성공 신화가 사라질 위기” 기사는 AI 도입이 초급 단계 일자리(Entry Level)를 대체해 전통적 승진 경로를 끊어 놓고 있다고 경고한다. 이는 단순 인력 감축 차원을 넘어, 미국 노동 시장ㆍ생산성ㆍ임금·물가ㆍ주식시장 밸류에이션까지 장기 구조를 재편할 구조적 요인으로 부상했다.
본 칼럼은 향후 10년을 관통할 결정적 변수로 ‘생성형 AI 확산’을 지목한 뒤, (1) 노동수요·임금 구조, (2) 총요소생산성(TFP) 및 마진율, (3) 섹터·산업별 승패, (4) 통화정책‧물가 경로, (5) 주식시장 장기 밸류에이션까지 입체적으로 분석한다. 결론적으로 ‘AI 디플레+생산성 점프’ 시나리오가 미국 자산가격에 우호적이라는 견해를 제시하되, 노동 소득 양극화가 소비 패턴·정치 리스크로 번질 수 있음을 병행 경고한다.
1. 생성형 AI 채택 속도: 가시화된 데이터
- 컨설팅사 맥킨지: 2025년 2Q 기준, 미국 대형기업 1,200곳의 38%가 “적어도 하나 이상의 업무 프로세스에 생성형 AI를 이미 적용”했다고 답변.
→ 2023년 조사(15%) 대비 두 배 이상. - Gartner 설문: IT 예산에서 AI·ML 비중은 2024년 6.4% → 2027년 14.2%로 증가 전망.
- Bureau of Labor Statistics: 2025년 1H 기준 ‘AI Engineer’ 및 ‘Prompt Engineer’ 신규 고용은 전년 동기 대비 41% 증가.
AI 테스트용 GPU 수요 폭증으로 Nvidia FY26 매출 컨센서스가 850억 달러까지 상향되는 등, 설비투자 흐름이 실제 자본적지출(CapEx)에 반영되고 있음을 확인할 수 있다.
2. 노동시장 장기 구조: ‘고임금 폴라라이제이션’ 시나리오
2.1 직무 대체·보완 매트릭스
| 분류 | 대체 위험도 | 보완 가능성 | 장기 고용 전망 |
|---|---|---|---|
| 반복형 백오피스(데이터 입력·결산) | 높음 | 낮음 | -3.2%/년 |
| 고급 소프트웨어 개발 | 중간 | 매우 높음 | +2.8%/년 |
| 고령자 돌봄·간호 | 낮음 | 보통 | +3.5%/년 |
| 창의 콘텐츠 제작 | 중간 | 높음 | +1.1%/년 |
| 현장 물류·제조 | 중간 | 중간 | -0.5%/년 |
위 표는 OECD AI Taskforce(2025)가 2030년까지 직무별 CAGR(고용증가율)을 추산한 결과다. 고임금 개발·데이터 사이언스·AI 관리직 수요는 늘지만, 저·중숙련 관리지원직은 ‘J-커브 양극화’가 예상된다.
2.2 임금·물가 동학
• 임금 억제 압력: Entry Level 축소 → 노동공급 여력 증가 → 초기에는 평균임금 상승률 둔화.
• 장기 인플레 변수: 고급 인재 교섭력 강화가 상위소득 분배 비중을 키워 서비스 인플레를 자극할 가능성.
Fed Beige Book(2025.8)은 “IT·AI 부문 제한된 인력풀이 임금 인상을 부추킨다”는 보고를 내놓았다. 이는 이중 노동시장을 통한 인플레 재점화 리스크를 내포한다.
3. 총요소생산성(TFP)과 기업 마진 구조
• CBO(의회예산국) 베이스라인: 미국 TFP 증가율 2024~2034년 평균 1.4%.
• AI 채택 가속 시나리오: 맥킨지·골드만삭스는 ’26~’35년 TFP +0.8%p 상향을 제시.
즉, S&P500 EBIT 마진이 2023년 12.2%에서 2030년 14%대에 안착할 가능성이 있다. 마진 레짐 시프트는 PER 정당화 논리를 제공, 결과적으로 대형 AI 수혜주에 20~25배 이상의 멀티플을 지속 부여할 토대를 마련한다.
4. 정책·규제: ‘디플레 vs 데이터 독점’ 딜레마
4.1 통화당국(Fed)의 관점
- 단기: 자동화로 인한 비용 절감→상품·서비스 가격 하락→디스인플레이션 요인
- 장기: 고급 인재 임금·광범위한 고용 재배치→서비스 인플레·정치적 임금 압박 재점화
4.2 의회·FTC·EU 규제 라인업
• AI 책임법(American AI Accountability Act) 초안은 ▲데이터 편향 보고 ▲모델 투명성 ▲‘Human-in-the-loop’ 의무 삽입을 요구.
• EU AI Act는 2026년 전면 시행이 확정·고위험 모델 등록제 도입.
규제 강화는 단기적으로 Compliance CapEx 상승→중소형 SaaS엔 비용부담, 반면 빅테크에는 진입장벽 강화라는 ‘레귤레이션 프리미엄’으로 돌아올 여지가 크다.
5. 섹터별 장기 승·패
5.1 구조적 수혜 3대 섹터
- 반도체·AI 인프라: Nvidia, AMD, TSMC. 공급망 다변화·높은 R&D 진입장벽.
- 클라우드·사이버보안: Microsoft, AWS, CrowdStrike. AI 스택 통합+보안 수요 급증.
- 로봇/자동화 HW: Tesla(옵티머스), Fanuc, Intuitive Surgical. 임금비용 대체·고령화 수혜.
5.2 디스럽션 우려 섹터
- 전통 IT 서비스 아웃소싱: 코드 자동화→비용절감 압박으로 인도·필리핀 BPO 타격.
- 백오피스·지급결제 인력 의존 은행: 단순 업무 인력 구조조정→노사 갈등 리스크.
6. 밸류에이션·자본시장 장기 그림
6.1 S&P500 EPSㆍPER 로드맵
아래 가정(① TFP +0.8%p, ② S&P 매출 CAGR 5.5%, ③ 마진 14%)을 적용할 경우 2030년 EPS 400달러가 가능하다. 역사적 중립 PER 19배 대입 시 8,000pt 안착이 합리적 상단으로 이동한다.
6.2 스타일·因子
- 퀄리티·모멘텀因子가 AI 수혜 대형주 중심으로 장기 초과수익 유지.
- 밸류·고배당因子는 CapEx/AI 전환비용 부담에 상대 약세 지속. 다만 인프라·에너지처럼 현금흐름 탄탄한 업종은 차별화 전망.
7. 투자전략: 3단계 포트폴리오 로드맵
Phase ① (2025~2026) : 인프라 CapEx 확산기
- ETF: SOXX(반도체), HACK(사이버보안)
- 옵션 전략: Nvidia 콜스프레드(2년 만기, 델타 0.4~0.5 추천)
Phase ② (2027~2029) : 생산성 나타나는 구간
- 중소형 SaaS 중 ‘AI 추가 수익 공유’ 비즈니스 모델 보유 기업 선별.
- 로봇 ETF BOTZ 비중 상향.
Phase ③ (2030~ 이후) : 2차 파도 – Generative AI 2.0
- 휴머노이드·물류 로봇 Pure Play (예: X스퀘어 로봇, 아마존 Zoox) Pre-IPO 라운드 참여.
- 고정수익 대체: 데이터센터 REIT 직접 편입.
8. 리스크 요인 체크리스트
- ① 규제 쇼크: 독점 규제·AI 세금 도입 시 투자심리 훼손.
- ② AI 거품 붕괴: 투자 과열→수익화 지연 시 밸류에이션 급락.
- ③ 지정학적 분절: 반도체 장비·GPU 중국 수출제한 심화 시 공급 충격.
- ④ 정치 리스크: 노동대체 반발로 ‘AI 고용세’ 논쟁 재점화.
9. 결론 – ‘생성형 AI 디플레’는 美 증시 장기 강세의 신 모멘텀
생성형 AI가 효율성 향상 + 구조적 디플레라는 이중 호재를 동시에 제공한다면, Fed가 경제 과열을 과도하게 우려할 필요 없이 완만한 금리 정상화→정책 중립(zone) 안착 루트를 밟을 수 있다. 이는 결국 리스크자산의 할인율을 낮춰 장기 PER 상단을 끌어올린다.
다만 ‘사라진 사다리’는 소득·교육 양극화, 공정 배분 논쟁을 부르며 정치변동성으로 귀결될 수 있다. 투자자는 생산성 수혜와 사회·정치적 후폭풍을 동시에 관찰하며, AI·로봇 대장주 초과 수익과 정책 리스크 헤지를 병행해야 한다.
