🏆 노벨경제학상으로 읽는 경제학 ②- 2013년 노벨경제학상 수상자 로버트 실러(Robert J. Shiller)의 버블과 투자심리 2026년은 우리 주식시장 역사에서 오래 기억될 한 해가 될지도 모릅니다.6월 19일, 코스피는 장중 9,385.59를 기록하며 사상 최고치를 경신했습니다. AI 혁명과 반도체 산업에 대한 기대가 시장을 뜨겁게 달궜고, "코스피 1만 시대가 열린다", "이번에는 정말 다르다"는 전망도 이어졌습니다. 그러나 불과 한 달여 뒤인 7월 29일, 코스피는 장중 5,262.77까지 급락했습니다.한 달 남짓한 기간 동안 시장은 환호에서 공포로, 기대에서 불안으로 급격히 바뀌었습니다. 이처럼 큰 주가 변동을 이해하려면 기업의 이익 전망과 금리, 위험 평가뿐 아니라 투자자들의 기대와 심..

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.노동자본생산성노동과 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?노동..

"AI 때문에 내 일자리가 사라지는 것은 아닐까?"최근 가장 많이 듣는 질문 가운데 하나입니다.생성형 AI의 발전 속도를 보면 이러한 걱정이 결코 과장만은 아닌 것처럼 보입니다.하지만 역사를 돌아보면 새로운 기술이 등장할 때마다 사람들은 비슷한 두려움을 느꼈습니다.200여 년 전 영국에서는 기계를 부수는 운동까지 일어났습니다.바로 러다이트(Luddite) 운동입니다.AI 시대를 이해하려면 먼저 이 역사부터 살펴볼 필요가 있습니다. [30초 핵심 요약 : 러다이트 운동이 AI 시대에 주는 교훈]• 두려움의 역사: 19세기 러다이트 운동처럼 기술 혁신은 언제나 일자리 감소에 대한 불안과 함께 시작되었습니다.• 일자리의 변화: 기술은 기존의 일부 일자리를 대체하는 동시에 생산성 향상과 새로운 산업의 등장으로 ..

최근 AI를 이야기할 때 가장 많이 듣는 단어는 챗GPT, 반도체, 빅테크, 데이터센터입니다.하지만 경제학자들이 AI를 바라보는 시각은 조금 다릅니다.그들이 가장 주목하는 것은 바로 '생산성(Productivity)'입니다.왜냐하면 한 나라가 장기적으로 부유해지는 가장 중요한 원동력은 결국 생산성 향상이기 때문입니다.AI가 정말 산업혁명에 버금가는 변화를 가져올 것인지도 결국은 생산성을 얼마나 높이느냐에 달려 있습니다. [30초 핵심 요약 : 경제학이 보는 AI의 진짜 가치]• 생산성 중심: 경제학자들이 주목하는 AI의 본질은 기술의 화려함이 아닌 '생산성 향상'에 있습니다.• 인간 능력의 확장: AI는 인력을 완전히 대체하기보다 지식노동의 효율을 높여 같은 시간 동안 더 큰 가치를 창출하도록 지원합니다..

“AI는 소프트웨어인데 왜 전기가 그렇게 많이 필요할까?”최근 세계경제를 움직이는 가장 강력한 산업은 인공지능(AI)입니다.처음에는 AI 반도체와 소프트웨어 기업에 관심이 집중됐지만, 이제 시장은 그다음 질문을 던지고 있습니다.“수많은 AI 반도체를 가동하는 전기는 어디에서 공급할 것인가?”AI를 학습시키고 서비스를 제공하려면 대규모 데이터센터가 필요합니다. 데이터센터 안에서는 수많은 GPU와 서버가 24시간 작동하고, 장비에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각시설도 계속 가동됩니다.국제에너지기구(IEA)는 2025년 「Energy and AI」 보고서에서 전 세계 데이터센터의 전력 소비가 2024년 약 415TWh에서 2030년 약 945TWh로 두 배가량 늘어날 것으로 전망했습니다. 데이터센터 전력 소..

"우리가 당연하다고 믿는 것이 항상 정답은 아닙니다."2002년 미국 메이저리그 오클랜드 애슬레틱스는 심각한 현실에 직면했습니다.팀의 핵심 선수들이 모두 다른 구단으로 떠났지만, 새로운 스타 선수를 영입할 돈은 없었습니다.대부분의 사람들은 그들의 실패를 예상했습니다.하지만 단장 빌리 빈(Billy Beane)은 다른 길을 선택했습니다.그는 선수의 이름이나 명성보다 데이터를 믿었습니다.이 실화를 바탕으로 만들어진 영화가 바로 《머니볼(Moneyball)》입니다. [30초 핵심 요약 : 영화 《머니볼》로 읽는 데이터 경제학]• 자원의 효율적 배분: 직감이나 통상적 명성 대신 데이터를 활용해 시장에서 저평가된 자원을 찾아내고 성과를 극대화한 사례입니다. • 데이터의 역할: 숫자는 단순한 결과 기록을 넘어 합..