"AI가 금리인하 시기도 늦춘다?"...미국이 '피봇'에 여유로운 까닭

머니투데이 뉴욕=박준식 특파원 2024.06.27 03:51
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IT 정보통신 혁명 당시의 노동생산성 변화 /사진제공= 한국은행 (골드만삭스 등)IT 정보통신 혁명 당시의 노동생산성 변화 /사진제공= 한국은행 (골드만삭스 등)


미국에서 일어나고 있는 AI(인공지능) 열풍이 기업들의 장기 생산성을 높이고 경제 전체를 좌우할 중립금리까지 상승시킬 수 있다는 분석이 제기됐다. 유럽연합(EU)은 물론 캐나다와 노르웨이 등 여러 선진국들이 인플레이션 재발 위험성을 경계하면서도 실업률 상승을 막기 위해 예방적 금리인하(Pivot)에 나선 상황이지만 미국 중앙은행만은 예외적으로 긴축을 길게 가져가는 이유가 이와 무관치 않다는 설명이다.

한국은행 뉴욕사무소는 26일(현지시간) 맨해튼 본부에서 '2024년 하반기 미국경제 전망 및 주요이슈' 특파원 간담회를 열어 AI가 미국경제에 미치는 영향을 이렇게 분석했다. 한은은 AI 혁신은 과거 1990년대 후반의 IT 기술혁신과 비교해볼 수 있다고 전제했다. 당시 기술혁신은 기업 생산성을 증가시켰고 투자수요를 크게 유발했는데, 이것이 결과적으로 중립금리 상승으로 이어졌다는 분석이다.



이재랑 뉴욕사무소장은 "높은 금리는 장기 자본수익률이 높다는 것을 의미한다"며 "금리상승이 위험자산의 가치 상승과 함께 진행될 수 있다"고 내다봤다. 이어 "다만 AI의 중립금리 영향을 분석하려면 인구구조 변화 등 금리하락 요인들도 감안해볼 필요가 있다"고 덧붙였다.

"AI가 금리인하 시기도 늦춘다?"...미국이 '피봇'에 여유로운 까닭
한은에 따르면 아직까지 AI를 정식으로 사용하는 기업의 비중은 5% 미만에 그친다. 하지만 정보통신 분야로 이 기술이 빠르게 확산될 전망이다. 그런데 한번 시작된 AI 경제로의 전환은 상당한 투자와 대규모 생산성 증대로 나타날 것으로 보인다. AI 도입기업을 대상으로 한 연구결과에 따르면 이를 통해 평균 25~26%의 노동생산성 향상이 이뤄지고 있다는 것이다.



한은 뉴욕사무소는 "AI 도입은 90년대 후반 PC와 인터넷 보급 같은 효과를 낼 것"이라며 "골드만삭스 보고에 따르면 AI 투자는 앞으로 10년간 GDP(국내총생산)의 2~2.5% 수준으로 증가할 것이고 2030년 이후에는 업무활동의 절반을 AI로 자동화하게 될 거라는 연구(맥킨지)가 있다"고 설명했다.

하지만 AI 혁명은 일자리에 있어서는 장단점을 가져올 수 있다. 먼저 혁신 과정에서 경기침체가 오면 구조조정이 심화할 수 있다는 지적이다. 최근 글로벌 물류사 UPS는 관리직 1만2000명을 감원하고 대체인원을 뽑지 않기로 했다. 관리업무를 대부분 AI를 통한 프로그램 자동화로 대체하겠다는 것이다.

한은 뉴욕사무소는 "경기가 회복되어도 높아진 노동생산성을 이유로 고용에 적극적이진 않을 기업들이 있다"며 "다만 과거 IT 혁명 당시에도 고용이 연간 1.8% 증가했기 때문에 기술혁신은 더 많은 복합적인 새로운 일자리를 창출할 수도 있다"고 예상했다.


"AI가 금리인하 시기도 늦춘다?"...미국이 '피봇'에 여유로운 까닭
AI 혁명은 물가에는 긍정적인 효과를 낼 전망이다. 생산성이 늘어나고 물류혁신 등이 일어나면 생산비용이 줄고 기업간 경쟁이 심화해 인플레이션은 둔화할 가능성이 높아서다. BNP파리바에 따르면 AI로 생산성이 1%p 증가하면 물가상승률은 최대 1%p 하락할 상관관계를 갖는 것으로 조사됐다.

한은 뉴욕사무소는 그러나 생산성 증가는 투자수요 확대로 이어지고 장기적으로는 중립금리를 상승시킬 것으로 내다봤다. 최근 엔비디아 열풍을 중심으로 관련 하드웨어 기업 투자가 커졌고 이후엔 그 기술을 활용한 자동화 솔루션 회사들이 늘어나 기존 레거시 기업들을 대체할 더 큰 변화가 나타날 거라는 예상이다.

이재랑 소장은 "최근까지 데이터를 기초로 하면 미국 경제가 원활하게 돌아가고 있기 때문에 단기간 내에 연방준비제도(Fed)가 금리인하를 서두를 가능성은 높지 않다"며 "한동안 고금리 상태(Higher-for-Longer)를 유지하면서 경제의 거시적인 변화를 관찰한 후에 정책변화를 시도할 것으로 본다"고 설명했다.
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