솔직히 저는 AI가 경제를 바꾼다는 얘기를 들으면서도 실감이 잘 나지 않았습니다. 그런데 최근 실리콘밸리에서 개발자 채용이 급격히 줄어들고 있다는 소식을 접하면서, 이게 단순히 기술 변화가 아니라 제 월급과 직결된 문제일 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 6년차 직장인으로서 회사가 당연한 기반이라고 믿었는데, 그 안전장치가 생각보다 빨리 흔들릴 수도 있다는 불안감이 생겼거든요. 2024년 1월부터 본격화된 에이전틱 AI의 등장은 단순히 생산성을 높이는 수준을 넘어서, 우리가 돈을 버는 구조 자체를 재편하고 있습니다.
과거 산업혁명 때는 기술 발전이 생산성을 올리고 가격을 낮춰서 새로운 시장을 열었습니다. 90년대 휴대폰이 수백만 원에서 십만 원대로 내려오면서 전 국민이 소비자가 됐고, 그 과정에서 공장이 생기고 일자리가 늘어났죠. 생산성 향상이 고용 증가로 이어지는 선순환이 작동했던 겁니다. 여기서 선순환(virtuous cycle)이란 한 요소의 개선이 다른 요소에 긍정적 영향을 주면서 경제 전체가 성장하는 구조를 의미합니다.
그런데 에이전틱 AI는 이 그림을 완전히 바꿔놓고 있습니다. 생산성은 올리지만 고용은 만들지 않는 구조거든요. 올해 1월 오스트리아 개발자가 혼자서 만든 오픈 클로우(Open Claw)라는 AI는 사람이 하루 종일 해야 할 일을 24시간 쉬지 않고 처리합니다. 중국 바이두는 이걸 즉시 이커머스에 도입했고, 이 개발자는 오픈AI에 영입됐어요. 저는 이 소식을 보면서 기술 발전 속도가 예상보다 훨씬 빠르다는 걸 실감했습니다.
문제는 새로운 산업이 열려도 그 산업에서 AI가 일을 대신한다는 점입니다. 과거에는 자동차가 마부를 없앴지만 자동차 공장, 정비소, 주유소에서 훨씬 많은 일자리가 생겼어요. 하지만 지금은 새 산업 자체를 AI가 운영하는 구조로 가고 있습니다. 경제학에서 말하는 기술적 실업(technological unemployment)이 일시적 현상이 아니라 구조적으로 고착될 가능성이 커지고 있다는 뜻이죠. 기술적 실업이란 기술 발전으로 인해 특정 직종의 노동력이 더 이상 필요 없어지면서 발생하는 실업을 말합니다.
노동소득 중심 구조가 무너지는 시점
저희 같은 직장인들은 대부분 노동소득에 거의 전부를 의존하고 있습니다. 회사 다니면서 월급 받고, 그걸로 생활하고, 남으면 저축하는 구조죠. 사업소득은 창업 리스크가 크고, 자본소득은 부동산 같은 실물 자산이 있어야 하고, 투자소득은 여유 자금이 있어야 해서 대부분 뒷전이었습니다.
그런데 AI가 고용을 대체하면서 이 구조가 흔들리고 있어요. 실리콘밸리에서 가장 먼저 해고되는 직군이 개발자라는 사실은 충격적입니다. 3년 전만 해도 전문가들은 "AI 시대에는 개발자가 더 필요하다"고 했거든요. 실제로는 정반대 상황이 벌어지고 있는 겁니다. 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코워커(Claude Code Worker) 같은 AI가 플러그인 방식으로 기능을 확장하면서, 법률·보안·회계 관련 소프트웨어 기업 주가가 10~30% 빠지는 일이 실제로 일어나고 있습니다(출처: 금융감독원).
제가 직접 느낀 건, 이제 투자소득의 중요성이 선택이 아니라 생존 문제가 됐다는 점입니다. 노동소득만으로 버티던 시대는 점점 지나가고 있어요. 문제는 투자소득에도 '항상성'이 필요하다는 겁니다. 월급 100만 원과 주식으로 번 100만 원은 심리적으로 완전히 다르거든요. 월급은 다음 달에도 들어올 거라는 예측이 가능하지만, 주식 수익은 다음 달에 플러스일지 마이너스일지 아무도 모릅니다. 이런 불확실한 소득은 소비로 이어지지 않고 저축으로 가는 경우가 많아요.
투자소득의 항상성을 만드는 방법
여기서 중요한 개념이 바로 소득의 항상성입니다. 항상성(stability of income)이란 일정 수준의 소득이 지속적으로 유지되는 상태를 말합니다. 월급이 심리적으로 편한 이유는 매달 정해진 금액이 들어온다는 예측 가능성 때문이에요. 투자소득도 이런 항상성을 갖추려면 구조를 설계해야 합니다.
화끈한 종목 하나에 올인해서 대박을 노리는 건 투자가 아니라 도박입니다. M7(매그니피센트 7, 미국 빅테크 7개 기업) 주식만 들고 있다가 6개월간 하락장을 만나면 소비를 줄이게 되고, 그러면 기업 매출이 빠지면서 주가가 더 떨어지는 악순환에 빠집니다. 저는 개인적으로 배당 포트폴리오나 인프라 투자처럼 꾸준한 현금흐름이 나오는 구조에 관심을 갖게 됐습니다. 매달 얼마가 들어온다는 예측이 가능한 투자 구조를 만드는 게 핵심이라고 생각해요.
구체적으로 어디에 투자해야 하는지는 AI 산업 내부의 돈 흐름을 읽어야 합니다. 지금까지는 학습 인프라에 집중됐어요. GPU 수천 개를 동시에 돌리고, 원전 하나 분량의 전력이 필요한 데이터 센터를 짓는 데 돈이 몰렸죠. 하이닉스 주가가 크게 오른 이유도 HBM(고대역폭메모리) 때문이었습니다. HBM이란 AI 학습에 필수적인 고속·대용량 메모리로, 기존 메모리보다 데이터 처리 속도가 훨씬 빠릅니다.
그런데 학습은 끝이 있습니다. 한 회사가 AI 모델을 동시에 수백 개씩 학습시키지는 않거든요. 진짜 돈이 되는 건 추론(inference) 단계입니다. 사람들이 AI로 콘텐츠 만들고, 코딩하고, 이미지·영상 생성하고, 에이전틱 AI를 돌릴 때 발생하는 계산량이죠. 에이전틱 AI는 24시간 쉬지 않고 돌아가기 때문에, 추론에 필요한 데이터 센터 용량이 지금과는 차원이 다르게 필요해집니다. 학습용 하드웨어와 추론용 하드웨어는 구조가 다르기 때문에, 이 전환점을 읽는 사람과 아직 학습 단계만 보는 사람 사이에 수익률 차이가 벌어질 겁니다.
정부 정책과 개인 대응 전략
노동과 소득의 분리라는 새로운 경제학 프레임이 등장하고 있습니다. 지금까지는 일해야 돈이 생기는 구조였는데, AI가 노동을 대체하면 소득 없는 사람이 대량으로 생기고, 이들이 소비를 안 하면 경제가 무너집니다. 어떤 정부도 이걸 가만히 두지 않을 겁니다.
대안으로 세 가지가 논의되고 있습니다. 첫째, UBS(Universal Basic Services, 보편적 기본 서비스)는 현금 대신 의료·교육·주거 같은 필수 서비스를 국가가 보장하자는 겁니다. 둘째, UBE(Universal Basic Equity, 보편적 기본 주식)는 18세가 되면 국가가 국부펀드 지분을 나눠주자는 아이디어예요. 노르웨이 오일펀드나 알래스카 가스펀드처럼 펀드 지분을 국민에게 배분해서 배당 형태로 항상적인 소득을 만들자는 거죠. 셋째, UBC(Universal Basic Compute, 보편적 기본 계산능력)는 샘 올트먼이 주장하는 개념으로, 데이터 센터의 GPU 지분을 1인당 일정량씩 나눠주자는 겁니다(출처: 한국경제연구원).
이런 정책이 실현되려면 시간이 걸립니다. AI가 고용을 없애는 속도와 사회안전망이 만들어지는 속도 사이에 갭이 생기는 시기가 제일 위험해요. 이 갭에서 개인이 자기를 보호하는 방법은 결국 투자소득의 파이프라인을 미리 깔아놓는 것밖에 없습니다.
제 경험상 종목 선택보다 더 중요한 건 안목을 키우는 겁니다. AI 시대의 투자 안목이란 새로운 정보를 해석하고 판단하는 능력이거든요. 이건 하루아침에 만들어지지 않아요. 매일 30분이라도 시장 변화와 기술 변화를 추적하는 루틴이 필요합니다. 플러그인 하나로 업계 주가가 30% 날아가는 세상에서 어제 지식으로 오늘을 판단하면 반드시 틀립니다. 2주 만에 판이 바뀌는 속도를 따라잡으려면 지속적인 학습이 필수예요.
결국 이 글을 통해 제가 느낀 건, 투자가 더 이상 선택이 아니라는 점입니다. 예전에는 투자를 안 해도 월급만으로 그럭저럭 살 수 있었지만, 앞으로는 달라질 겁니다. 노동소득만으로 먹고사는 게 점점 어려워지는 세상에서, 투자를 안 한다는 건 네 가지 소득 파이프라인 중 하나만 갖고 있다는 뜻이에요. 그것도 AI한테 가장 먼저 위협받는 그 하나만요. 투자가 재테크 영역에서 생존 영역으로 넘어가고 있다는 걸 인정하고, 지금부터라도 준비하는 게 현실적인 대응이라고 생각합니다. 경제를 이해하고 돈의 흐름을 읽는 능력, 그게 앞으로의 진짜 스펙이 될 겁니다.