AI는 어떻게 경제성장을 이끌까?

경제 뉴스에서 "올해 경제성장률은 2%입니다."라는 말을 자주 듣습니다.

하지만 많은 사람들은 경제성장률이 왜 중요한지, 무엇이 성장률을 결정하는지는 잘 알지 못합니다.

최근에는 AI가 경제성장률을 크게 높일 것이라는 전망도 잇따르고 있습니다.

AI는 정말 한 나라의 경제를 더 빠르게 성장시킬 수 있을까요?

경제학자들은 그 답을 생산성과 혁신에서 찾고 있습니다.

 

경제성장률은 어떻게 결정될까?

경제가 성장하려면 크게 세 가지 요소가 필요합니다.

• 노동
• 자본
• 생산성

노동과 자본은 일정 수준까지는 늘릴 수 있지만 한계가 있습니다.

반면 생산성은 같은 사람과 같은 설비를 가지고도 더 많은 가치를 창출할 수 있게 합니다.

그래서 경제학에서는 장기적인 경제성장의 핵심을 생산성 향상으로 설명합니다.

 

왜 경제학자들은 생산성을 강조할까?

노동과 자본을 계속 늘리는 것만으로 경제가 영원히 빠르게 성장하기는 어렵습니다. 인구 증가에는 한계가 있고, 공장과 설비에 대한 투자 역시 자본이 축적될수록 추가적인 효과가 줄어들 수 있기 때문입니다.

따라서 장기적인 경제성장을 위해서는 같은 노동과 자본을 이용하면서도 더 많은 가치를 만들어내는 능력이 중요합니다.

AI가 생산성을 높이는 구체적인 과정은「AI는 생산성을 얼마나 높일까? 노벨경제학상으로 보는 AI의 진짜 가치」에서 살펴봤습니다.

여기서는 한 걸음 더 나아가 AI에 따른 생산성 향상이 한 나라의 경제성장률을 실제로 얼마나 끌어올릴 수 있는가에 초점을 맞춰보겠습니다.

 

AI는 총요소생산성(TFP)을 높일 수 있을까?

경제성장을 분석할 때 중요한 개념 가운데 하나가 총요소생산성(TFP, Total Factor Productivity)입니다.

총요소생산성은 노동이나 자본을 단순히 더 많이 투입해서 나타난 성장이 아니라, 기술혁신이나 생산방식의 개선 등을 통해 주어진 노동과 자본을 얼마나 효율적으로 활용하는가를 보여주는 개념입니다.

AI가 경제성장에 중요한 이유도 여기에 있습니다. AI가 업무 자동화, 데이터 분석, 연구개발 지원, 생산공정 최적화, 물류 효율화 등을 통해 경제 전체의 효율성을 높인다면 총요소생산성 향상으로 이어질 수 있습니다.

따라서 AI가 경제성장률을 얼마나 높일 것인가를 판단하려면 AI 투자 규모 자체보다 그 투자가 실제 생산성 향상으로 얼마나 연결되는가를 살펴봐야 합니다.

기업의 생산성이 높아지면 경제도 그만큼 성장할까?

한 기업의 업무가 빨라졌다고 해서 나라 전체의 경제가 같은 비율로 성장하는 것은 아닙니다. AI를 활용하는 기업과 업무가 경제에서 차지하는 비중, 절약한 자원이 어디에 쓰이는지가 함께 중요합니다.

가령 어떤 회사에서 문서 작성시간이 절반으로 줄었다고 해보겠습니다. 그렇더라도 문서 작성이 전체 업무의 일부라면 회사 전체의 생산성이 두 배가 되는 것은 아닙니다. 여기에 검토와 고객 응대, 실제 제작과 배송까지 포함하면 효과는 더 작아질 수 있습니다. 기업의 성과를 국가 전체로 넓혀 볼 때도 같은 구분이 필요합니다.

절약한 시간을 활용하는 방식에 따라서도 결과가 달라집니다. 같은 인력으로 더 많은 주문을 처리하거나 새로운 서비스를 제공한다면 생산이 늘어날 수 있습니다. 반면 주문이 부족하거나 다른 공정이 막혀 있다면, 업무가 빨라져도 생산량은 바로 늘지 않을 수 있습니다.

또한 한 기업의 매출 증가가 경쟁기업의 고객을 옮겨온 결과라면, 그 증가분을 모두 경제 전체의 새로운 성장으로 볼 수는 없습니다. 같은 자원으로 더 좋은 제품을 만들거나, 이전에는 없던 수요를 충족했는지도 살펴야 합니다.

따라서 AI의 성장 효과를 판단하려면 뛰어난 기업 몇 곳의 성과를 넘어, 개선이 얼마나 많은 산업으로 확산되고 실제 생산과 새로운 가치로 연결되는지를 보아야 합니다.

AI가 있다고 모든 나라가 성장하는 것은 아니다

AI를 도입했다고 해서 모든 나라가 같은 성과를 얻는 것은 아닙니다.

경제성장을 위해서는

• 교육
• 연구개발
• 디지털 인프라
• 안정적인 전력 공급
• 합리적인 규제와 제도

등이 함께 뒷받침되어야 합니다.

AI는 강력한 도구이지만, 이를 제대로 활용할 수 있는 환경이 갖춰질 때 비로소 경제성장으로 이어질 수 있습니다.

AI 성장 전망의 숫자는 어떻게 읽어야 할까?

다론 아세모글루는 2024년 「The Simple Macroeconomics of AI」에서 당시의 업무별 AI 활용 가능성과 비용 절감 추정치를 이용해, 향후 10년간 총요소생산성 증가 효과가 0.66%를 넘지 않는다는 전망을 제시했습니다.

이 숫자는 매년 경제성장률이 0.66%포인트 높아진다는 뜻이 아닙니다. 연구의 가정 아래 10년에 걸쳐 생산성 수준이 얼마나 높아질 수 있는지를 추정한 것입니다. GDP 성장률과 총요소생산성 증가율도 같은 지표가 아닙니다.

그렇다고 이 연구가 AI의 미래를 확정한 것은 아닙니다. AI가 수행할 업무의 범위가 넓어지거나 새로운 제품과 서비스가 생기면 결과는 달라질 수 있습니다. 중요한 것은 전망의 크기와 함께 그 전망이 어떤 업무와 효과를 계산했는지 확인하는 일입니다.

한국의 성장 효과를 판단할 때도 같은 기준이 필요합니다. 특정 사무업무의 시간 절감이 큰지에 더해, 그 업무가 한국 경제에서 차지하는 비중과 다른 산업으로 확산되는 속도를 살펴야 합니다. AI의 성능 발표와 국가의 성장 전망 사이에는 이러한 계산 과정이 놓여 있습니다.

 

앞으로 시장은 무엇을 주목할까?

앞으로 투자자들은 단순히 어떤 기업이 AI를 도입했는가보다

• 생산성이 얼마나 향상되었는가
• 혁신을 통해 새로운 시장을 창출하고 있는가
• 기업의 수익성이 얼마나 개선되고 있는가
• 지속 가능한 성장으로 이어지고 있는가

를 더욱 중요하게 평가할 것입니다.

국가 차원에서도 AI 기술 자체보다 혁신이 산업 전반으로 얼마나 확산되고 생산성 향상으로 이어지는지가 경제성장의 핵심 변수가 될 가능성이 큽니다.

 

 

한 걸음 더

번역 비용이 낮아지면 기존 고객이 같은 번역을 더 싸게 맡길 수 있습니다. 그런데 변화는 거기서 끝나지 않을 수 있습니다. 비용 때문에 해외 고객에게 제품을 소개하지 못했던 작은 업체가 처음으로 외국어 안내문을 만들 수도 있습니다.

앞의 변화는 이미 하던 일의 비용 절감입니다. 뒤의 변화는 하지 못했던 일을 시작하는 것입니다. AI의 성장 효과를 생각할 때는 두 번째 변화에도 관심을 둘 만합니다. 기술이 이용 문턱을 낮추면서 새로운 거래와 서비스를 가능하게 할 수 있기 때문입니다.

다만 안내문을 만들었다고 수출이 바로 늘지는 않습니다. 제품의 경쟁력과 결제, 배송, 고객 대응이 뒤따라야 합니다. AI가 열어준 첫 문을 실제 사업으로 연결할 여건이 있는지에 따라 성장의 폭도 달라집니다.

 

참고자료

Daron Acemoglu, 「The Simple Macroeconomics of AI」, NBER Working Paper 32487, 2024

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