1.
여러 매체에서 미국시장 전망과 관련한 보고서로 소개한 THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS. 슬로우뉴스가 소개한 글을 보고 원문을 보았습니다. 보통 월스트리트가 발행하는 보고서와 달리 블로그같은 느낌의 글이었습니다. Citrinitas Capital Management Inc.가 설립한 연구소로 보입니다.
Citrini Research provides insights on thematic equity investing and global macro trading—with cross-asset, lateral thinking. Our promise: you’ll never have to ask “what’s the trade?”
미국주식시장의 전망이 아니라 제가 몸담고 있는 소프트웨어와 금융산업의 미래에 대한 하나의 견해이기때문에 정리합니다.
첫문장은 이렇습니다.
What follows is a scenario, not a prediction.
그리고 이런 문장도 있습니다.
This is the CitriniResearch Macro Memo from June 2028, detailing the progression and fallout of the Global Intelligence Crisis.
보고서를 보면서 눈에 들어온 단어는 Intermediation.입니다. 현재 금융과 플랫폼이 하는 역할이 Intermediation으로 생각하기 때문입니다. AI 전환에 적극적으로 대응해야 하는 이유이기도 합니다.
2.
수많은 언론들이 다룬 기사중 ‘A feedback loop with no brake’: how an AI doomsday report shook US markets을 중심으로 정리해봅니다.
1. AI 에이전트가 경제의 모든 ‘마찰’을 제거한다 (AI agents remove all ‘friction’ in the economy)
이 시나리오는 AI 에이전트가 ‘능력 도약’을 경험하는 것으로 시작된다. 이는 이미 현실화되었다. 시트리니는 최근 몇 달간 성능으로 사용자를 놀라게 한 앤트로픽의 클로드 코드와 오픈AI의 코덱스를 언급한다.
이 에이전트들은 Monday.com, Zapier, Asana 같은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들에 타격을 입힌다. 기업들이 데이터베이스 관리나 워크플로 구성 같은 내부 업무를 더 저렴하게 처리할 수 있는 방법을 제공하기 때문이다. 이로 인해 오라클처럼 고객과의 장기 계약에 의존하는 기업들은 가격 경쟁에서 ‘바닥을 향한 경쟁’에 내몰리게 된다.
한편 AI 에이전트들은 다른 곳에서도 혼란을 일으킨다. 이 시나리오는 모든 소비자가 거래와 업무 수행에 개인 전용 에이전트를 사용하기로 결정하는 상황을 가정한다. 이는 휴가 예약이나 부동산 구매 같은 과정에서 중개자 역할을 하는 여행사나 부동산 중개업체처럼 경제 내 ‘마찰’을 수익화하는 기업들을 완전히 배제시킨다.
개발자와 일반인들은 DoorDash를 이용하는 대신 자체 음식 배달 앱을 코딩한다. 이로 인해 시장이 분열되고 기존 사업자들의 마진이 파괴된다. 우버와 다른 차량 공유 앱의 사업도 사라집니다. 거래 비용이 더 저렴하기 때문에, 비자와 마스터카드 대신 AI 에이전트들이 모든 거래를 암호화폐로 처리하기로 결정합니다. 이는 기존 결제 서비스 제공업체들을 무력화시킵니다.
시티니에게 이는 모든 것을 최적화할 시간과 능력을 가진 지칠 줄 모르는 인공지능 에이전트의 논리적 종착점이다. “기계에게는 습관적인 앱 충성도, 즉 비즈니스 모델의 전체 기반 자체가 존재하지 않았다”고 그는 기술한다.
현실 세계에서는 우버, 도어대시, 마스터카드, 아메리칸 익스프레스 주가가 모두 이번 시나리오에 따라 이번 주 하락세를 보였다.
2. 대량 화이트칼라 실업 ( Mass white-collar unemployment)
진보에 대한 전통적 서사는 최신 기술이 기존 일자리를 파괴하는 동시에 새로운 일자리를 창출한다고 가정한다. AI는 다르다.“AI는 이제 인간이 재배치하려는 바로 그 업무에서 능숙해지는 일반 지능입니다. 실직한 코더들은 단순히 ‘AI 관리’로 이동할 수 없습니다. AI가 이미 그 일을 할 수 있기 때문이죠.”라고 시트리니는 설명한다.
대신 화이트칼라 노동자들은 불안정한 긱 경제 일자리로 대거 재배치된다. 저자들은 세일즈포스에서 해고된 가상의 친구가 우버 운전사로 일하는 사례를 제시한다. 이는 해당 분야의 임금을 억제한다. 한편 해고는 소비자 지출을 감소시킨다. 수요 약화로 고통받는 기업들은 노동자가 아닌 더 많은 인공지능에 투자하기로 결정한다.
시트리니는 이를 “자연스러운 제동이 없는 피드백 루프”라고 표현한다. 소비자 지출의 50%를 차지하는 미국 노동자 10%의 지갑이 갑자기 닫히면 그 영향은 광범위해진다.
3. 경제 전반으로 파급되는 영향 (Ripples out into the broader economy)
이 시나리오는 일자리 감소와 소프트웨어 기업의 붕괴가 두 가지 경로로 더 넓은 시장에 파급될 것이라고 가정합니다: 민간 신용 부도와 모기지 위기를 통해서입니다.비은행 대출 기관인 사모 신용 기업들은 최근 몇 년간 다수의 소프트웨어 기업 구조조정에 관여해 왔으며, 해당 기업들의 먼 미래까지 예측된 연간 매출을 기반으로 대출을 실행해 왔습니다. 시트리니가 제시한 사례는 2022년 헬만 앤 프리드먼과 자산 운용사 퍼미라가 소프트웨어 기업 젠데스크를 102억 달러(76억 파운드)에 사모화한 사례입니다. 이 인수에는 젠데스크의 매출이 안정적일 것이라는 가정 하에 구조화된 대출이 포함됐다.
AI 에이전트 등장 이후 이 가정은 더 이상 성립하지 않는다.
이로 인해 역사상 “최대 규모의 사모 신용 소프트웨어 채무 불이행”이 발생한다. 시트리니는 이 사태가 소프트웨어 분야에 국한되어야 한다고 주장하지만, 자산운용사들의 대차대조표에 생명보험 계약과 “미국 가계의 저축”이 포함되어 있어 그렇지 않다고 지적한다.
규제 당국이 이 소프트웨어 부채 등급을 하향 조정하면서 2027년 금융 위기가 촉발된다.
동시에 모기지 위기가 발생한다. 화이트칼라 근로자들은 더 이상 화이트칼라 직업을 유지하지 못해 주택 대출 상환이 불가능해진다. 시트리니는 “사람들은 더 이상 믿을 수 없는 미래를 담보로 대출을 받았다”고 지적한다.
4. 하향 나선형 악순환 (Downward spirals)
이 모든 것이 부정적 피드백 루프를 더욱 악화시킨다.1차 나선형은 기업들이 근로자를 해고함으로써 수요와 소비자 지출을 약화시키고, 이는 다시 기업들이 더 많은 인공지능에 투자하고 더 많은 근로자를 해고하는 결과를 초래한다.
2차 나선형은 민간 신용 시장 혼란과 모기지 우려로 인해 시장이 긴축되고 소비자 신뢰가 흔들리며, 더 많은 해고와 모기지 부실화가 발생한다는 점이다. 시트리니는 “각각이 서로를 강화한다”고 지적한다.
이를 해결할 금융 정책 수단은 존재하지 않는다. 실물 경제에서 벌어지는 위기—일자리 감소와 억눌린 임금 및 소비—는 중앙은행이 해결할 수 있는 긴축 금융 조건의 결과가 아니라, “인간 지능의 희소성과 가치를 감소시키는” AI 투자 때문이다.
결국 2027년 말 모기지 시장이 촉발한 폭락이 발생한다. 이로 인해 S&P 지수의 57%가 증발한다.
5. 실리콘밸리 점령과 유령 GDP (Occupy Silicon Valley and Ghost GDP)
시티니는 이번 붕괴가 정부를 관리 불가능한 위기로 몰아넣을 것이라고 예상한다.
“이 시스템은 이런 위기를 위해 설계되지 않았다. 연방 정부의 세수 기반은 본질적으로 인간의 노동 시간에 대한 세금이다. 사람들이 일하고, 기업이 그들에게 임금을 지급하며, 정부는 그 일부를 가져간다”고 그는 쓴다.
“정부는 세금으로 국민들로부터 더 적은 돈을 걷는 바로 그 순간에, 오히려 더 많은 돈을 가계로 이전해야 한다.”
그러나 AI 기업들은 호황이다. AI 모델을 개발·판매하는 대형 기술 기업들은 엄청난 수익을 올리고 있다. 이들이 시장 점유율이 높아 경제 지표상으로는 호황을 보일 뿐이다.
시티니는 이를 ‘유령 GDP’라 명명했다. “국가 계정에 기록되지만 실물 경제에 전혀 유입되지 않는 생산량”을 의미한다.
사회적 결속이 약화되고, 월가 점령 운동을 본뜬 운동이 수주 동안 AI 기업 사무실을 봉쇄한다.
시트리니의 시나리오는 경고로 끝난다: “경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아닌 더 적은 일자리를 창출한 것은 역사상 처음이다. 누구의 프레임워크도 맞지 않는다. 왜냐하면 누구도 희소한 투입물이 풍부해진 세상을 위해 설계된 프레임워크가 없기 때문이다. 따라서 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 한다.
