AI 투자 수익성 확보를 위한 생산성 2.7배 증가 필요

NBER(미국 국립경제연구소)와 와튼 스쿨의 Jessica A. Wachter 및 Jonathan D. Wachter가 발표한 연구(“What Investment Data Implies about the AI Transition”)에 따르면, 현재 빅테크 기업들의 AI 관련 설비투자(CAPEX) 규모를 고려할 때 매우 높은 수준의 생산성 향상이 요구됩니다.

주요 내용은 다음과 같습니다:

• 투자 규모와 수익성: 2025년 미국 5대 테크 기업의 CAPEX는 약 3,800억 달러에 달하며, 2026년에는 두 배로 증가할 전망입니다. 이 투자가 순현재가치(NPV) 기준으로 정당화되려면 AI 섹터의 생산성이 현재보다 약 2.7배는 상승해야 합니다.
• 리스크 요인: 만약 기대만큼의 수익 성장이 뒷받침되지 않을 경우, 해당 기업들은 지불 능력 위기(Insolvency) 또는 파산 위험에 직면할 수 있습니다.
• 경제적 영향: 연구는 AI 붐이 실현될 경우 2030년까지 누적 GDP가 5~58% 성장할 수 있다고 보지만, 동시에 금리 상승 압력과 주식 프리미엄 변동성이라는 리스크도 함께 제시합니다.
• 역사적 맥락: 과거 전기, 내연기관, ICT 혁명과 같은 범용 기술(GPT)의 생산성 향상은 수십 년에 걸쳐 점진적으로 일어났으나, 현재 AI 산업에 요구되는 2.7배의 단기적 생산성 도약은 역사적으로 매우 이례적인 속도입니다.