샌프란시스코 연은 "투자 걷어내면 생산성 증가 사실상 제로"
"PC 사례 등서 보듯 AI 중심 생산체계 재편 이뤄져야 생산성 도약"

인공지능(AI)이 빠르게 발전하고 있지만 거시경제 차원의 생산성 도약은 아직 확인되지 않고 있다고 영국 경제 주간지 이코노미스트가 진단했다. 이 매체는 최신호에서 AI 모델이 복잡한 작업을 수행하고 과학 연구에도 기여하는 등 기술적 진보는 분명하지만, 경제 전반의 생산성 지표는 그만큼 개선되지 않았다고 지적했다.

지난해 미국 경제는 2%대 성장률을 기록했지만, 고용 증가는 크게 둔화됐다. 겉으로 보면 노동자 1인당 산출이 증가한 것처럼 보인다. 일부 정책 당국자들은 이를 AI 효과의 신호로 해석하고 있다.

그러나 이코노미스트는 최근 생산성 개선 폭이 장기 평균 수준을 크게 벗어나지 않는다고 분석했다. 2025년 생산성 증가율은 약 1%대 후반으로 추정되는데, 이는 장기 평균(약 2%)에 근접한 수준일 뿐 1990년대 인터넷 붐 당시 3%를 넘었던 것과 괴리가 있다는 것이다.

샌프란시스코 연방준비은행(연은) 연구에 따르면 최근 국내총생산(GDP) 증가의 상당 부분이 데이터센터 등 AI 관련 설비 투자에서 비롯됐다. 설비 투자 효과를 제거하고 계산한 기초적 생산성(underlying productivity) 지표가 사실상 제로(0)에 가깝다고 샌프란시스코 연은은 추정했다. 자본 투입 확대를 제외하면 노동 효율 자체가 눈에 띄게 개선됐다고 보기는 어렵다는 의미다.

하버드 대학의 제이슨 퍼먼 역시 2025년 상반기 GDP 증가의 약 90%가 데이터센터와 관련 자본 지출에서 나왔다고 분석했다. AI 확산이 아직은 생산성 혁신이라기보다 '투자 사이클'에 가깝다는 해석이 가능하다.

물론 AI는 경제 전반에 빠르게 도입되고 있다. 세인트루이스 연은에 따르면 2025년 11월 미국 근로자의 41%가 업무에서 생성형 AI를 사용한 것으로 추정되는데 1년 전의 31%에서 늘어난 수치다. 그러나 실제 근로시간 중 AI가 활용되는 비중은 한 자릿수에 머물고, 주로 문서 작성이나 코드 보조 등 제한적 업무에 집중된다고 이코노미스트는 지적했다.

AI 사용시 개별 업무 생산성이 15~30% 개선됐다는 연구도 존재한다. 하지만 이를 전체 경제에 적용하면 생산성 증가에 기여하는 폭은 연간 0.25~0.5%포인트 수준에 그친다고 이코노미스트는 추정했다. 이마저도 절감된 시간이 모두 고부가가치 활동으로 전환된다는 낙관적 가정에 기반한 수치라고 이코노미스트는 지적했다.

이코노미스트는 해당 기사에 실린 삽화를 통해서도 이러한 괴리를 상징적으로 보여줬다. 삽화 속 와이어프레임 인형은 무기력한 모습으로 다리를 책상 위에 올려 놓은채 잠든 것처럼 보이는데, 코를 고는 소리를 표현한 기호처럼 0과 1로 구성된 이진법 숫자가 그려져 있다. 기술은 분주히 진화하고 있지만, 정작 조직과 생산 구조는 그 속도를 따라가지 못하고 있다는 의미로 해석된다.

이코노미스트는 과거 전기 모터나 개인용 컴퓨터(PC)가 확산된 뒤에도 생산성 도약이 나타나기까지는 상당한 시간이 걸렸다는 점을 상기했다.

초기 공장들은 증기기관에서 전기 모터로 대체되었을 때 효율성이 약간 향상됐지만 진짜 혁명은 전기 에너지를 최대한 활용하도록 공장 평면도를 재설계한 이후 시작됐다. 또 PC가 보급화한 이후 수 년 동안 생산성 개선은 미미했지만 기업들이 컴퓨터 기술을 최대한 활용하는 비즈니스 모델을 도입한 이후 생산성은 가속화했다.

다시 말해서 생산성 개선은 일반적으로 근로자가 AI라는 새로운 도구를 더 자주 사용할 뿐만 아니라 기업이 AI를 중심으로 생산 체계를 재편할 때 이뤄진다고 이코노미스트는 설명했다.

결국 "AI 자체로는 거대한 변화가 일어나고 있을지 모르지만, 그것이 경제 전체의 생산성 붐으로 나타나기까지는 아직 시간이 필요하다"고 이코노미스트는 덧붙였다.

기사제공=뉴스1(시애틀N 제휴사)