2028년 AI로 망한다 보고서 내용, 핵심은?

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2028년 AI로 망한다 보고서 내용이 궁금해서 찾아서 AI로 요약해봤다. 먼저 내용요약을 보자.

핵심 내용은 이런것이다.

AI가 급속히 퍼지면서 비용 절감하고 사람들이 여기저기 사용하게됨.
이로인해 실직한 사람들이 생김.
실직한 사람들이 돈을 쓰지 못함
기업 매출이 떨어짐
기업은 AI를 도입해 비용을 더 줄임
더 많은 일자리가 사라지고 소비는 더 줄어듦

악순환의 연속이 될거라는 보고서이고 이 보고서로 미국의 주식 시장은 아사리판이 됨.

2028년 AI로 망한다 보고서 내용 요약입니다. 이 보고서는 미국 뉴욕 기반 투자 연구 회사인 시트리니 리서치(Citrini Research)가 2026년 2월에 발간한 문서로, 정확한 제목은 ‘2028 글로벌 지능 위기(The 2028 Global Intelligence Crisis)’입니다.

보고서는 예측이 아니라 ‘생각 실험(thought exercise)’이라고 명확히 밝혔습니다. 2028년 6월 30일 시점에서 과거를 회고하는 형식으로 작성됐으며, AI가 너무 잘 작동할 경우 경제가 어떻게 무너질 수 있는지 ‘왼쪽 꼬리 위험(극단적 나쁜 경우)’을 미리 점검하려는 목적입니다. 작성자는 “AI 능력이 폭발적으로 좋아지면 오히려 경제가 이상해진다”는 역설을 강조합니다.

핵심 메시지 (한 문장으로 정리)

AI가 인간 지능을 대체하면 생산성은 폭발적으로 올라가지만, 사람들이 돈을 벌지 못해 소비가 멈추고 경제 순환이 끊어진다. 이것을 보고서는 ‘지능 대체 악순환(intelligence displacement spiral)’이라고 불렀습니다.

왜 이런 일이 생기는가? (원인 → 결과 설명)

원인1: 에이전트형 AI 등장
AI가 단순히 답변만 하는 게 아니라, 인간처럼 스스로 계획을 세우고 실행하는 에이전트 AI(autonomous AI agents)가 2026년부터 급속히 퍼집니다.
→ 코딩, 고객 응대, 가격 비교, 구독 관리, 여행 예약 등 사무직 업무 대부분을 대신합니다.
원인2 → 결과1: 기업 비용 절감
회사는 인건비를 크게 줄입니다. (화이트칼라, 즉 사무·전문직이 미국 고용의 50%, 소비의 75%를 담당합니다.)
→ 단기적으로 기업 이익(마진)이 늘어나 주가가 오릅니다.
결과1 → 새로운 원인: 소비 붕괴
실직한 사람들이 돈을 쓰지 못합니다. 특히 상위 10% 고소득층 소비가 줄어듭니다.
→ 기업 매출이 떨어지기 시작합니다.
악순환 반복 (가장 중요한 부분)
매출이 떨어지면 기업은 더 많은 AI를 도입해 비용을 또 줄입니다.
→ AI가 더 똑똑해지고, 더 많은 일자리가 사라지고, 소비가 더 줄어듭니다. 이 고리를 보고서는 “자연스러운 제동장치가 없는 악순환”이라고 표현했습니다. 결과적으로 ‘유령 GDP(ghost GDP)’가 생깁니다. 생산량은 늘어나는데 실제 돈이 돌지 않아 경제가 텅 비는 현상입니다.

2028년 6월 가상 상황 (주요 숫자)

미국 실업률: 10.2% (화이트칼라 중심)
S&P500 지수: 2026년 10월 고점 대비 38% 하락 (최악 시 57%까지 가능, 약 3500선)
노동소득 비중(GDP 중 임금 몫): 56% → 46% 급락
정부 세수: 예상보다 12% 이상 부족
2027년 2분기: 실질 GDP 두 분기 연속 마이너스 → 공식 경기 침체 선언

시간대별 간단 흐름

2026년 상반기: 에이전트 AI 본격 도입 → ServiceNow 등 소프트웨어 회사 주가 급락, 첫 대규모 정리해고
2026년 하반기~2027년: 소비자 AI 에이전트가 가격 비교·구독 취소 자동화 → 도어대시, 아메리칸 익스프레스, 비자·마스터카드 등 중개 수수료 사업 타격
2027년: 프라이빗 크레딧(사모 대출) 디폴트 증가, 기술 허브(샌프란시스코 등) 주택 가격 8~11% 하락, 모기지 연체 증가
2028년 6월: 실업률 10.2%, 증시 대폭락, 사회 불안(Occupy Silicon Valley 시위) 발생

산업별 영향

피해 큰 분야: 소프트웨어·SaaS(서비스형 소프트웨어), 결제·보험·부동산 중개, 컨설팅
상대적으로 안전 또는 이익: AI 인프라(엔비디아, TSMC 등 칩·데이터센터) – 오히려 더 많은 투자가 몰립니다.

보고서가 강조하는 내용

“인간 지능이 희소할 때는 값비쌌지만, 이제 넘쳐나면 가치가 폭락한다. 이 재가격 과정은 고통스럽지만, 우리가 미리 대비하면 새로운 균형을 찾을 수 있다.” 작성자는 보편기본소득(UBI), AI 산출물 과세, 새로운 제도 설계 등을 정책 방향으로 암시했습니다.

이 보고서는 실제로 2026년 2월 23~24일 월가에서 큰 화제를 불러일으켜, 기술주(특히 소프트웨어)가 일제히 하락하는 계기가 됐습니다. 그러나 어디까지나 극단적 위험 시나리오일 뿐이며, 실제 미래는 인간과 정책의 적응 속도에 달려 있다고 봅니다.

개인적인 생각으로 이런 시나리오가 오지 않을까?

위 내용 관련해서 AI로 돌려보았을 때 몇가지 시나리오가 나온다. AI 시나리오니깐 그냥 일어나지 않는 사건에 대한 심심풀이 미래 예측으로 이해하자.

시나리오 A(가격 폭락 → 실질 구매력 상승)가 가장 인간들이 만들어내려고 하는 시나리오가 아닐까 생각한다.

인간은 욕구 기반으로 살아가는 동물이다. 먹고 살고 즐기고 안전한것에 돈을 쓴다. 이 욕구가 있는 이상 거래라는 것은 계속 생겨날 것이다.

단 지금의 가격이 아니라 단가를 확 내리고 생산적인 부분은 국가가 끼어서 무엇인가를 하려고 하지 않을까 한다. 이게 기득권자에게는 불편할것이다. 지금 당장 보이는게 없으니깐.

국가도 여기에 지금 끼어들지 못하면 힘을 쓰지 못할것이고~

아무튼 중요한 시기가 지금이 아닐까 생각한다.

AI는 아래와 같은 답변을 하였는데,

AI가 잘 작동하면 제일 먼저 벌어지는 건 서비스 생산비 하락 + 경쟁에 따른 가격 인하입니다.
욕구가 동일해도 “충족 비용”이 떨어지면, 임금이 일부 줄어도 소비 붕괴가 ‘완전 붕괴’까지 가지 않을 완충재가 생깁니다.
단, 이 효과는 주거/의료/교육 같은 고비용·규제·공급제약 영역에서 덜 바로 나타날 수 있어요(여기가 크면 보고서식 충격이 커짐).

아무튼 기존의 사회 시스템으로 다가올 미래 시스템을 예측하는것은 너무나도 어렵다. 그렇기때문에 먼저 현재 나와있는 AI를 이용해서 변화의 물결에 올라타야 한다.

중년들은 이것을 뒤로 미루면 절대 안된다!

우리는 중요한것을 먼저 한다는 이유로 뒤로 미루면서 생활을 했다. AI를 제대로 활용하는것은 이 일을 동시에 돌리면서 사용해야 한다.

하나씩 해결이 아니라 한번에 쫙 나열해서 병렬 형식으로 문제를 해결해야 한다는것이다.

아래의 AI는 답이 아니라 이러한 미래가 올수도 있다는 확율로 생각하시길 바란다.

시나리오 A. “가격 폭락 → 실질 구매력 상승” (욕구는 그대로, 단가만 내려감)

욕구: 먹고, 살고, 즐기고, 편해지고 싶다(기본 욕구는 꾸준함).
AI가 만드는 변화: 서비스·사무·콘텐츠·소프트웨어 가격이 급락(한계비용 0에 수렴).
결과(반박 포인트): 소득이 일부 줄어도 실질 구매력(Real purchasing power)은 오히려 커질 수 있음.
예: 월급이 15% 줄어도 생활 필수 서비스·보험·금융 수수료·콘텐츠 구독이 40% 싸지면, 소비 “총액”이 아니라 “충족”은 유지/증가.
악순환 차단 메커니즘: 매출(명목)은 줄어도 거래량/후생이 늘고, 가격 하락이 수요를 자극해 “소비 붕괴”가 완화.

보고서는 “돈이 안 돈다”에 집중하지만, AI는 ‘돈이 필요한 이유(비용)’ 자체를 낮춰 욕구 충족을 유지시킬 수 있습니다.

시나리오 B. “욕구는 끝이 없다 → 새로운 소비 항목이 폭발” (대체보다 창출이 커짐)

욕구: 지위, 차별화, 재미, 소속, 의미, 사랑/관계, 건강/젊음, 안전, 여행, 미식, 취미.
AI가 만드는 변화: 개인 맞춤 설계가 극도로 싸져서 “이전엔 비싸서 못 하던 것”이 대중화.
- 개인 맞춤 교육/코칭, 맞춤형 운동·식단, 개인용 게임/스토리/음악 제작
- 취미용 설계(3D프린팅/공방/메이커), 맞춤 여행, 이벤트, 커뮤니티 운영
결과(반박 포인트): “사무직 소득 감소 → 소비 붕괴”가 아니라, 소비의 품목이 이동할 수 있음(디지털·경험·맞춤·건강·관계 중심).
악순환 차단 메커니즘: 기업은 단순 비용절감이 아니라 새 시장 창출로 매출을 방어/성장.

시나리오 C. “인간 프리미엄 시장이 커진다” (진짜/신뢰/관계 욕구)

욕구: ‘사람이 해줬으면’, ‘진짜가 좋다’, ‘신뢰 가능한 책임 주체가 필요’.
AI가 만드는 변화: AI 생성물이 넘치면 역설적으로 인간성·현장성·책임성이 희소해짐.
- 의료/법률/심리/교육에서 “인간 책임 서명” 프리미엄
- 라이브 공연, 스포츠, 오프라인 커뮤니티, 장인/핸드메이드, 휴먼 크리에이터
결과(반박 포인트): 지능이 흔해져도 “인간이 제공하는 가치”는 다른 축에서 재가격됨.
악순환 차단 메커니즘: 일자리의 형태는 바뀌어도(관계·현장·책임 중심) 완전 붕괴 대신 재배치가 일어남.

시나리오 D. “에이전트 AI는 ‘실업 엔진’이 아니라 ‘1인 기업 엔진’” (자기실현 욕구)

욕구: 자율성, 성취, 창업, 영향력, ‘내가 주도’하고 싶다.
AI가 만드는 변화: 기획/마케팅/회계/CS/개발을 에이전트가 대신 → 창업 고정비가 급락.
결과(반박 포인트): 기존 직장이 줄어도 초소형 사업자·크리에이터·전문가 마이크로서비스가 대량으로 생겨 소득원이 다변화.
악순환 차단 메커니즘: “고용→소득” 단일 경로가 약해지는 대신 소득 생성 경로가 분산되어 소비 급락이 완화.

시나리오 E. “정책은 늦지 않을 수 있다: 욕구 충족을 위해 사회가 빠르게 합의” (안정 욕구)

욕구: 사회 안정, 치안, 생계, 예측 가능성(불안이 커지면 정치가 반응).
AI가 만드는 변화: 실업/불안이 체감되면 정치적 압력이 즉각 커짐.
가능한 빠른 대응(UBI 말고도):
- 급여보조(임금보험), 근로시간 단축+보전, 고용세액공제 확대
- AI 사용에 따른 “생산성 배당(세금/기금)”을 현금 또는 공공서비스로 환급
- 국민연금/국부펀드처럼 AI 인프라/대기업 지분을 사회가 일부 보유해 배당 재분배
결과(반박 포인트): 보고서의 “자연스러운 제동장치가 없다”는 주장에 대해, 사회적 제동장치(정책)가 충분히 빠르게 작동할 수 있음.
악순환 차단 메커니즘: 소비의 바닥이 보전되면 기업 매출이 완전히 무너지지 않아 “AI 추가 도입→추가 실업”의 가속이 둔화.

시나리오 F. “기업은 비용절감만 하지 않는다: 욕구를 찾아 경쟁한다” (기업의 생존 욕구)

욕구(기업): 생존, 성장, 시장 지배.
AI가 만드는 변화: 비용절감은 기본, 하지만 매출이 흔들리면 기업은 보통
1. 가격 인하로 점유율 확대
2. 신제품/번들/구독 재설계
3. 해외시장/신규 세그먼트 공략
4. 오프라인/경험/커뮤니티 결합
  을 동시에 씀.
결과(반박 포인트): “매출↓ → AI로 더 자름”만 반복된다는 단선적 전개는 실제 기업 행동을 과소평가.
악순환 차단 메커니즘: 가격 인하+신시장이 수요를 되살려 고용 감소 속도를 늦출 수 있음.

AI가 본 가능성

내가 보는 가능성 순서(정성적으로)

A. 가격 폭락(특히 디지털/사무 서비스) → 실질 구매력 일부 방어

AI가 잘 작동하면 제일 먼저 벌어지는 건 서비스 생산비 하락 + 경쟁에 따른 가격 인하입니다.
욕구가 동일해도 “충족 비용”이 떨어지면, 임금이 일부 줄어도 소비 붕괴가 ‘완전 붕괴’까지 가지 않을 완충재가 생깁니다.
단, 이 효과는 주거/의료/교육 같은 고비용·규제·공급제약 영역에서 덜 바로 나타날 수 있어요(여기가 크면 보고서식 충격이 커짐).

F. 기업은 비용절감만이 아니라 가격/상품 재설계로 수요를 되살리려 함

기업의 욕구는 생존/성장이라서, 매출이 흔들리면 “해고→AI”만 반복하기보다 가격 인하, 번들, 신제품, 신시장을 동시에 칩니다.
이건 역사적으로도(자동화/IT 도입 시기) 꽤 일관된 행동 패턴이라 가능성이 높습니다.

E. 정책적 제동(완전 UBI가 아니어도)이 생각보다 빨리 일부 들어올 수 있음

사회 불안이 커지면 정치도 “욕구(안정/생계)” 때문에 반응합니다.
다만 속도는 국가/정치환경에 크게 좌우돼서 A/F보다 불확실성이 큽니다.

상대적으로 “부분적으로만” 맞을 가능성이 큰 것

C(인간 프리미엄): 분명 커지겠지만, 거시경제 전체를 받칠 만큼의 일자리/소득을 즉시 만들어낼지는 미지수.
D(1인 기업 폭발): 기술적으로는 가능하지만, 실제로는 수요 확보/브랜딩/신용/보험/규제/경쟁 과열 때문에 성공률이 제한될 수 있어 “일부 흡수” 정도로 보는 게 안전합니다.
B(새 소비 항목 폭발): 생길 수 있지만, 대규모 실직을 상쇄할 만큼 “돈이 많이 도는” 새 시장이 단기간에 생기려면 시간이 필요합니다.

결론(한 줄)

“AI로 단가가 내려가 욕구 충족 비용이 떨어지는(A) 방향”이 기본이고, 여기에 “기업의 수요 회복 행동(F)”과 “부분적 정책 대응(E)”이 섞이면서 보고서의 악순환이 ‘완전한 붕괴’까지는 가지 않을 확률이 더 높다고 봅니다.

Citrini Research “2028 글로벌 인텔리전스 위기” 보고서 뜯어보기

일단 무슨 일이 있었는지부터

2026년 2월 22일 일요일, 구독자 11만 명짜리 Substack 뉴스레터에 글 하나가 올라왔다. 글쓴이는 Citrini Research의 James Van Geelen. 전직 LA 구급대원 출신에 생물학·심리학 전공, 월가 주류와는 한참 거리가 먼 사람이다. 글 제목은 「The 2028 Global Intelligence Crisis」. 첫 줄에 “이건 시나리오지 예측이 아니다”라고 적어놨다.

근데 월요일 장이 열리자마자 진짜 돈이 움직였다.

S&P 500이 1% 넘게 빠졌고, IBM은 하루 만에 -13.1% 찍으면서 25년 만에 최악의 하루를 기록했다. DoorDash, 아멕스(American Express), 마스터카드, 블랙스톤 전부 4~6% 하락. 소프트웨어 ETF(IGV)는 하루에 -5%. 블룸버그에 따르면 글쓴이 본인도 이 반응에 놀랐다고 한다.

같은 날 「블랙 스완」 저자 나심 탈레브가 소프트웨어 업종 파산 경고를 내놓으면서 불에 기름을 부었다. 다음 날 백악관 경제학자가 “재밌는 공상과학”이라고 일축했지만, 이미 수백억 달러가 증발한 뒤였다.

여기서 진짜 흥미로운 건 “블로그 글이 시장을 움직인 것” 자체가 아니다. 이 글이 건드린 불안이 이미 시장 안에 가득 차 있었다는 거다. WSJ은 이걸 “월스트리트의 깊은 AI 불안을 드러낸 바이럴 보고서”라고 불렀다.

이 사건을 처음부터 끝까지 흐름을 따라가볼 건데, 마지막에는 이 흐름 안에서 아직 크게 이야기되지 않는 다음 문제가 뭔지도 짚어볼 거다.

기업들은 이미 “이 비싼 구독료, 왜 내고 있지?”라고 묻고 있었다

모든 일에는 누군가 뭔가를 원하는 것, 그러니까 수요가 먼저 있다.

기업들은 CRM(고객관리), HR(인사관리), 법률 리서치, 보안, 프로젝트 관리 같은 소프트웨어를 수십 개씩 구독하면서, 매년 수천만 원에서 수억 원을 내고 있었다. 근데 실제로 쓰는 기능은 전체의 20%도 안 된다. 그러면서 갱신할 때마다 값은 매년 5%씩 올라가고, 영업 담당자는 “귀사 팀이 저희 없이는 일 못 하잖아요~” 같은 뻔한 이야기를 한다.

이 불만은 원래 오래전부터 쌓여 있었는데, 터진 건 2025년 후반이다. Claude Code(클로드 코드)나 OpenAI Codex 같은 AI 코딩 도구가 확 좋아지면서, 실력 있는 개발자 한 명이 웬만한 SaaS 제품의 핵심 기능을 몇 주 만에 따라 만들 수 있게 된 거다.

Citrini 보고서에 나오는 에피소드가 하나 있는데, 진짜 쎄다. Fortune 500 기업(초대형 기업이라고 생각하면 된다)의 구매 담당자가 소프트웨어 업체 영업사원한테 이렇게 말했단다.

“우리가 OpenAI 엔지니어 불러서 AI로 귀사 제품 통째로 대체하는 거 검토 중이에요.”

결과? 30% 할인받고 갱신. 그 담당자가 “이 정도면 좋은 결과”라고 했단다. Monday.com이나 Zapier, Asana 같은 데는 이것보다 훨씬 심했다고.

하버드 비즈니스 리뷰(HBR)는 2026년 1월에 “기업들이 AI가 실제로 성과를 낸 게 아니라, 잠재력만 보고 이미 해고를 진행하고 있다”고 보도했다. 수요는 이미 꽉 차 있었고, AI가 그 수요에 진짜 출구를 제공하기 시작한 거다.

“귀찮음”으로 먹고살던 수조 원짜리 사업이 통째로 흔들린다

수요가 있으면, 그 수요 안에서 문제가 터진다. 이번에 터진 문제의 이름은 “마찰의 소멸”이다.

이게 뭔 소리냐면. 지난 50년간 미국 경제는 사실 사람의 귀찮음과 한계 위에 어마어마한 수수료 장사를 쌓아 올린 거다.

시간 없으니까 대충 비교하고 결제하고. 귀찮으니까 비싼 줄 알면서도 그냥 원래 쓰던 앱 열고. 익숙하니까 더 싼 곳 있어도 알아보기 귀찮아서 패스하고. 이런 “사람이 귀찮아하는 것”에 기대서 돈 버는 사업 모델이 수조 달러(수천조 원) 규모였다.

Citrini 보고서의 역대급 한 줄이 여기 나온다. “우리가 ‘관계’라고 불렀던 것의 상당 부분은, 사실 친절한 얼굴을 한 귀찮음이었을 뿐이다.” (가디언 정리 기사)

AI 에이전트는 이 귀찮음을 하나씩 없앤다. 보고서가 그리는 구체적인 그림을 보면,

보험 갱신: AI가 매년 자동으로 보험 상품 전수 비교. 보험사가 “고객이 알아서 갱신해주겠지~” 하면서 벌던 수익의 15~20%가 사라진다.
부동산: AI 에이전트가 거래 데이터에 직접 접근. 매수 수수료가 2.5~3%에서 1% 미만으로 쪼그라들고, 부동산 중개인 없이 거래하는 건수가 늘어난다.
배달앱: AI 코딩 도구가 배달앱 만드는 진입장벽을 박살 냈다. 개발자 한 명이 몇 주 만에 경쟁 앱을 뚝딱 만든다. 그리고 소비자 쪽 AI 에이전트가 20~30개 배달앱 가격을 실시간 비교하면서, DoorDash의 해자(경쟁력)였던 “배고플 때 제일 먼저 누르는 앱”이라는 지위가 의미를 잃는다.

보고서에서 뼈 때리는 문장.

“AI 에이전트에게는 홈 화면이 없다.”

이건 먼 미래 이야기만이 아니다.

이미 벌어진 일이다.

2026년 2월 첫째 주에 Anthropic이 Claude Cowork 플러그인(법률·영업·HR 자동화)을 내놓은 직후, 소프트웨어 주식에서 약 1조 달러(≈1,400조 원)가 증발했다.

Thomson Reuters(톰슨 로이터) -15.8%, LegalZoom(리걸줌) -19.7%, ServiceNow(서비스나우) -23%. 헤지펀드들은 소프트웨어 공매도(주가 하락에 베팅)로 240억 달러(≈33조 원)를 벌었다.

여기까지가 첫 번째 연결고리다.

기업들이 “더 싸게 일하고 싶다”는 수요 → “귀찮음이 사라지면서 귀찮음으로 먹고살던 기업이 무너진다”는 문제.

여기서 다음 단계가 시작된다.

경기가 안 좋아도 AI 투자는 안 줄어드는 이상한 구조

문제가 발생하면, 그 문제를 해결하는 쪽에 돈이 되는 구조(경제성)가 생긴다. 근데 이번 경제성의 구조가 좀 독특하다.

보통 경기가 안 좋아지면 기업 투자도 줄어든다.

근데 AI 투자는 안 줄어든다.

이유가 있다.

AI 투자는 새로운 지출이 아니라, 원래 쓰던 인건비를 대체하는 지출이기 때문이다.

쉽게 말해서,

직원에게 연 100억, AI에 5억 쓰던 회사가 → 직원 70억, AI 20억으로 바꾸면?

AI 투자는 4배 늘었는데 전체 지출은 15억 줄었다. 경기가 안 좋으니까 비용 줄이려고 AI를 더 쓰는 거다.

회사 하나만 놓고 보면 완전 합리적인 판단인데, 모든 회사가 동시에 하면 대참사가 된다.

Citrini는 이 루프에 “인간 지능 대체 나선”이라는 이름을 붙였다.

AI가 좋아짐 → 회사가 사람 자름 → 아낀 돈으로 AI 더 삼 → AI가 더 좋아짐 → 잘린 사람들이 소비를 줄임 → 회사 매출이 빠짐 → 마진(수익률) 지키려고 AI를 더 삼 → “브레이크 없는 피드백 루프.”

이게 이 보고서의 핵심 문장이다.

이건 탁상공론이 아니다.

2025년 5월, Anthropic CEO 다리오 아모데이 본인이 “AI가 1~5년 안에 초급 사무직 일자리 50%를 날려버리고, 실업률 10~20%까지 올릴 수 있다”고 경고했다.

AI를 만드는 당사자가 “이거 위험하다”고 직접 말한 거다.

실제 숫자도 이미 움직이고 있다. 2025년 한 해 동안 AI를 직접 원인으로 밝힌 해고가 55,000건이었다.

전년 대비 12배 증가.

마이크로소프트 AI 총괄 무스타파 술레이만은 “18개월 안에 모든 사무직 업무를 AI가 대체 가능”이라고까지 말했다.

역사상 처음, 당하는 쪽이 때리는 도구를 가장 많이 사는 역설

돈이 되는 구조가 보이면, 경쟁이 붙는다. 근데 이번 경쟁 구도는 교과서에 없는 형태다.

보통 새 기술이 나오면, 기존 강자(코닥, 블록버스터, 블랙베리)는 버티다가 천천히 망했다.

이번엔 다르다.

기존 기업이 버틸 여유가 없다. 주가가 40~60% 빠지고 이사회에서 “대체 뭐 하고 있냐”고 다그치면, 할 수 있는 건 하나뿐이다.

사람 줄이고, 아낀 돈으로 AI 사고, AI로 예전만큼 뽑아내는 것.

보고서 원문에서 역대급 문장이 하나 더 나온다.

“AI한테 가장 위협받는 회사가, AI를 가장 공격적으로 사들이는 회사가 되었다.”

ServiceNow(서비스나우)를 예시로 들어보자.

이 회사는 기업한테 직원 수에 비례해서 소프트웨어 라이선스를 판다. 근데 고객사(포춘 500 기업)가 직원 15%를 자르면?

ServiceNow 라이선스도 15% 줄어든다.

고객이 AI를 도입해서 사람을 자르면 자를수록, ServiceNow 매출이 깎이는 구조다. 근데 ServiceNow도 살아남으려면 자기네 직원을 줄이고 AI에 투자해야 한다.

자기를 죽이는 기술에 자기 돈을 대는 상황. 혼자 놓고 보면 합리적인데, 전체적으로 보면 나선이 가속된다.

현실에서도 이 재편은 진행 중이다.

한쪽에서는 상위 1% 수익률 펀드 Polar Capital이 “소프트웨어 기업한테 AI는 실존적 위협”이라며 SAP, Adobe, ServiceNow를 전부 팔아치웠고, 반대편에서는 Anthropic이 300억 달러(약 41조 원) 투자를 받으며 기업가치 3,800억 달러(약 520조 원)를 찍었다. 연매출 140억 달러(약 19조 원).

경쟁 구도 자체가 바뀌었다.

예전에는 소프트웨어 회사 vs. 소프트웨어 회사였는데, 지금은 소프트웨어 회사 vs. AI 플랫폼 vs. “그냥 우리가 직접 만들겠다”는 고객, 이 3자 구도가 된 거다.

“유령 GDP” 나라는 성장하는데, 사람들 지갑은 텅 비는 시스템

경쟁이 일정 규모를 넘으면 시스템이 만들어진다. 여기가 이 보고서의 심장부이고, 이 보고서가 그냥 비관론이 아니라 구조를 짚는 글이 되는 지점이다.

Citrini가 만든 개념 중 가장 임팩트 있는 건 Ghost GDP(유령 GDP)다.

노스다코타에 있는 GPU 서버(AI 돌리는 컴퓨터) 한 세트가, 맨해튼 오피스에서 일하던 사무직 10,000명이 하던 일을 대신 처리한다.

GDP 통계에는 같은 양이 잡힌다. 근데 그 10,000명이 받던 월급은 사라졌다.

그 사람들이 하던 외식, 자동차 할부, 주택담보대출(모기지) 상환, 넷플릭스 구독, 주말 카페 지출 전부 사라진다.

보고서의 한 줄 “기계가 쇼핑에 얼마 쓰는지 물어보면 된다. 답은 0원이다.” (포춘 해설 기사)

이게 왜 시스템 차원의 문제가 되냐면, 경기 지표가 거짓말을 하게 되기 때문이다.

생산성 수치는 역대급, GDP 성장률은 높은데, 실제로 사람들 주머니 사정은 악화되는 상황. 정책 만드는 사람들이 “숫자상으로는 괜찮은데?”라면서 대응이 늦어질 수밖에 없다.

여기서 두 개의 루프가 서로를 먹인다.

루프 1 (실물경제): 사무직 해고 → 소비 감소 → 기업 매출 하락 → 마진 지키려고 AI 더 도입 → 추가 해고
루프 2 (금융): 소득 감소 → 주택담보대출 연체 → 은행 손실 → 대출 옥죄기 → 자산가치 하락 → 소비 추가 감소

핵심 숫자 하나만 기억하면 된다. 미국 경제에서 상위 10% 소득자가 전체 소비의 50% 이상을 담당한다. 이 사람들이 바로 AI한테 가장 직격탄을 맞는 고소득 사무직이다.

보고서는 “사무직 고용이 2% 줄면, 생활 소비는 3~4% 줄어든다”고 추정한다. 해고된 사람 수는 적어 보여도, 그 사람들이 쓰던 돈의 규모가 크기 때문에 충격이 증폭되는 구조다.

AI 에이전트가 카드 수수료마저 우회하기 시작한다

시스템이 만들어지면, 그 시스템 안에서 행동이 나온다. 보고서에서 가장 구체적이면서 가장 현실감 있는 시나리오가 결제 시스템 교란이다.

쉽게 말하면 이렇다.

AI 에이전트가 소비자 대신 물건을 사고 서비스를 이용하기 시작하면, 에이전트끼리 거래하는 세상이 온다.

근데 기계는 비자(Visa)나 마스터카드(Mastercard)에 2~3% 수수료를 내면서 거래할 이유가 없다.

더 빠르고 싼 결제 수단을 찾는 건 기계 입장에서 너무 쉬운 일이고, 대부분 스테이블코인(달러 가치에 연동된 암호화폐)으로 갈아탄다. 거래 수수료가 0.01원도 안 되니까.

보고서는 이렇게 표현했다.

“이 회사들의 해자(경쟁력)는 귀찮음으로 만들어진 것이었다. 그런데 귀찮음이 0에 수렴하고 있다.”

실제로 2월 24일 월요일, 마스터카드와 아멕스 주가가 4~6% 하락했다. 아직 시나리오일 뿐인데도, 시장은 “이 경로가 가능하다”고 판단한 거다.

현실에서도 이미 움직임이 있다. Visa와 Mastercard가 스테이블코인을 자기네 결제망에 통합하려고 경쟁 중이고, 2026년이 스테이블코인의 결정적인 해가 될 거라는 분석도 나오고 있다. 이 회사들도 알고 있는 거다. 가만히 있으면 우회당한다는 걸.

13조 달러짜리 주택 대출 시장까지 흔들리는 최종 결과

행동이 쌓이면 결과가 나온다. 보고서가 그리는 최종 결과는 두 가지다.

첫째, 사모펀드 대출이 터지는 시나리오.

사모펀드(PE)들이 SaaS 기업을 비싸게 사면서 쌓아놓은 대출이 약 2.5조 달러(약 3,400조 원) 규모다. 이 대출들은 “이 소프트웨어 회사가 앞으로도 매년 이만큼 벌 거다”라는 전제로 만들어졌는데, AI가 그 매출 기반을 갉아먹으면서 그 전제가 흔들린다.

보고서가 든 예시가 Zendesk(젠데스크)다. 2022년에 102억 달러(약 14조 원)에 비상장화되면서 50억 달러(약 7조 원)짜리 대출을 받았는데, AI 에이전트가 고객 서비스를 자동 처리하기 시작하면서 그 반복 매출이 “아직 떠나지 않은 매출”이 되는 시나리오.

현실에서도 이 걱정이 가격에 반영되기 시작했다. UBS는 “최악의 경우 사모 대출 부실률이 13%까지 올라갈 수 있다”고 경고했고, 관련 ETF는 이미 -23% 하락했다.

둘째, 주택담보대출(모기지) 시장 균열.

미국 모기지 시장은 약 13조 달러(약 1경 7,800조 원) 규모다. 대출 심사의 기본 전제는 “이 사람이 30년 동안 지금 수준의 월급을 받을 것이다”인데, 사무직 대량 해고는 이 전제를 통째로 흔든다.

2008년 금융위기와 다른 점이 여기 있다. 그때는 대출 자체가 처음부터 부실이었다.

갚을 능력이 없는 사람한테 대출을 해준 거다. 이번 시나리오에서는 대출받을 때는 멀쩡했는데, 세상이 바뀐 거다. 보고서의 문장이 꽤 세다: “사람들은 더 이상 믿을 수 없는 미래를 담보로 돈을 빌렸다.”

여기까지가 수요 → 문제 → 경제성 → 경쟁 → 시스템 → 행동 → 결과의 전체 흐름이다. 근데 여기서 끝이 아니다. 이 결과가 만들어낸 시스템 안에서 또 다른 문제가 생긴다. 이걸 찾는 게 진짜 재밌는 부분이다.

아직 크게 이야기되지 않는 다음 문제들

Citrini 보고서가 안 그리거나, 살짝만 건드린 위험 요소들이 있다. 결과가 나오면 그 안에서 새로운 문제가 또 생기기 마련인데, 이 부분을 좀 더 파보자.

1. 정부 세금 구조가 근본적으로 깨진다

정부 세입의 뼈대는 간단하다. 사람이 일한다 → 회사가 월급을 준다 → 정부가 그 일부를 세금으로 가져간다. 근데 사람 대신 AI가 일하면? 월급이 없으니까 세금도 없다.

정부가 더 많이 써야 하는 바로 그 타이밍에, 걷히는 세금이 줄어드는 이중 함정에 빠진다. 보고서에서는 2028년 상반기에 연방 세입이 예상보다 -12% 부족하다고 가정한다.

이거에 대한 대응으로 AI세(로봇세) 논의가 이미 시작됐고, 빌 게이츠가 예전에 제안한 로봇세 개념이 기본소득(UBI) 재원으로 다시 떠오르고 있다.

근데 이런 정책이 현실에서 시행되려면 입법 과정을 거쳐야 하는데, 그 속도가 AI 발전 속도를 따라잡을 수 있을까? 솔직히 쉽지 않아 보인다.

2. 한국·대만 같은 “AI 부품 공급국”이 끼이는 딜레마

보고서가 짧게 언급한 부분인데, 우리 입장에서는 제일 중요한 부분일 수 있다. 한국 경제는 지금 삼성·SK하이닉스의 HBM(AI용 고성능 메모리) 슈퍼사이클 덕에 코스피가 6,000을 돌파했다.

근데 생각해보면 이상한 구조다. “AI가 잘 돼야 반도체가 팔린다”는 건 사실인데, Citrini 시나리오대로 “AI가 잘 될수록 전 세계 소비가 줄어든다”면?

결국 AI 인프라 투자 자체가 둔화될 수 있다. “AI가 성공해야 좋은 경제”와 “AI가 성공하면 글로벌 소비가 줄어드는 경제” 사이에 낀 셈이다. 이 양면성은 아직 시장에서 제대로 가격에 반영이 안 된 것 같다.

3. “절대 못 도망가는 돈”이라더니, 그게 우리 보험금이었다

보고서가 가장 상세하게 그린 위기 경로 중 하나다. Apollo(아폴로)가 보험사 Athene(아테네)를 인수하고, KKR이 Global Atlantic을 인수하는 식으로, 사모펀드가 보험사를 사서 보험 가입자들의 돈을 사모 대출에 투자하는 구조를 만들었다.

업계에서는 이걸 “영구 자본(permanent capital)”이라고 불렀는데, 보고서의 지적이 쎄다:

“도망 못 가는 돈이라고 불리던 게, 사실은 미국 일반 가정의 저축이 보험 형태로 묶여 있는 거였다.”

소프트웨어 대출이 부실화되면, 그 손실이 연금/보험 가입자한테 전이된다. 2008년에 MBS(주택담보대출 증권)가 터졌을 때와 비슷한 전이 구조인데, 이번에는 소프트웨어 매출이 담보다.

4. 이번 위기의 원인은 매 분기 더 강해진다는 전례 없는 문제

보통 경기 침체의 원인은 스스로 꺼지는 메커니즘이 있다.

건설을 너무 많이 했으면 → 건설이 줄고 → 금리가 내리고 → 다시 건설이 시작된다. 재고가 쌓였으면 → 주문이 줄고 → 재고가 빠지면 → 다시 주문이 들어온다.

근데 이번 위기의 원인인 AI는 매 분기 더 좋아지고 더 싸진다.

보고서의 표현 “이번 위기의 원인은 순환적(cyclical)이 아니다.”

금리를 0%로 내려도, 중앙은행이 부실 대출을 전부 사줘도 Claude 에이전트가 연봉 2억짜리 프로덕트 매니저 일을 월 20만 원에 하는 현실은 바뀌지 않는다.

기존 경제학 교과서에 이런 경우가 없다. 이게 이 보고서가 진짜 무서운 이유다.

5. 인도 경제가 통째로 흔들리는 시나리오

인도 IT 서비스 수출은 연 2,000억 달러(약 274조 원) 이상으로, 인도 경제의 버팀목이다.

“인도 개발자가 미국 개발자보다 싸다”는 가치 위에 전체 모델이 서 있는데, AI 코딩 에이전트 비용이 “전기세 수준”으로 내려가면?

TCS, Infosys, Wipro 같은 대형 IT 기업의 계약 해지가 가속되고, 보고서에서는 인도 루피가 4개월에 18% 떨어지고 IMF가 나서는 시나리오까지 그린다.

그래서 이 보고서, 어떻게 받아들여야 할까

“에이, 공상과학이지”라고 할 수 있는 근거

Deutsche Bank(도이체방크)가 AI한테 물어봤더니, 2030년까지 9,200만 개 일자리가 사라지지만 1억 7,000만 개 새 일자리가 생긴다고 답했다.

여러 CEO들은 “지금 업무의 70%는 아직 AI가 못 한다”고 주장한다. 100년 전 냉동식품이 발명됐을 때 농업 일자리가 30~40%에서 2~5%로 줄었지만, 경제는 다른 곳에서 새 일자리를 만들어냈다는 지적(톰 리, Fundstrat)도 있다.

“아니, 이건 무시하면 안 되는데”라고 할 수 있는 근거

2025년 AI 관련 해고 55,000건은 전년 대비 12배다 (CBS).
AI를 만드는 당사자인 Anthropic CEO가 실업률 10~20% 가능성을 직접 말했다.
소프트웨어 지수가 2026년 들어 -20% 이상 빠진 건 시나리오가 아니라 현실이다.
블로그 글 하나에 S&P 500이 1%, IBM이 13% 빠졌다. 시장이 이 시나리오를 “충분히 가능하다”고 가격에 반영했다는 뜻이다.

가디언이 인용한 분석가의 말이 핵심을 찌른.

“우리는 전쟁, 인플레이션, 은행 위기, 관세 쇼를 어깨 한 번 으쓱하며 넘긴 시장이, Substack 글 하나에 흔들리는 걸 봤다. 이 글이 이미 존재하던 불안에 이름을 붙여줬기 때문이다.”

어떤 시스템이든, 결과가 나오면 그 안에서 또 새로운 문제가 만들어진다. 지금 이 순간에도 위에 적은 5가지 “다음 문제”들이 조용히 형태를 갖춰가고 있을 거다.

이 중 어떤 게 먼저 수면 위로 올라오는지 지켜보는 것 그게 지금 할 수 있는 가장 실용적인 대비라고 생각한다.

참고 기사 전체 모음

보고서 원문 및 반응:
Citrini 원문 · Bloomberg – 창업자 반응 · 가디언 – 시장 분석 · Fortune – Ghost GDP · WSJ – 월가의 불안 · Bloomberg – 백악관 “공상과학” · Forbes – 허구가 시장을 움직인 이유
시장 반응:
Bloomberg – IBM 25년 최악 · Forbes – IBM -13% · Reuters – 투자자 공포 · Bloomberg – 탈레브 경고
AI 고용 충격:
HBR – 잠재력만으로 해고 · CBS – 해고 55,000건 · Axios – 아모데이 경고 · The Atlantic – 미국은 준비 안 됐다 · Fortune – “18개월”
사모 신용·금융 리스크:
CNBC – 사모 대출 우려 · SaaStr – SaaS 붕괴와 사모 신용 · Pitchbook – 소프트웨어 투심 변화
스테이블코인·결제:
PYMNTS – 스테이블코인 결제 · The Defiant – 카드주 하락 · Visa – 2026 결제 전망
반론·균형 시각:
Deutsche Bank – AI의 일자리 전망 · Fortune – CEO들 반론 · FT – “극단적 경제학”
2026년 2월 소프트웨어 매도 배경:
Reuters – 1조 달러 증발 · CNBC – 공매도 240억 달러 · Polar Capital – 전량 매도

※ 본 글은 AI로 작성된 글이 섞여 있습니다. AI로 정리했지만 있는 객관적 사실을 연계해서 만든 자료입니다. (자료는 꽤 신뢰할 수 있게 만들었습니다.) 단 답으로 생각하지마시고 하나의 판단을 하는데 도와주는 글로 봐주세요. 판단은 본인이 하는것이고 재미있게 봐주세요.