AI 수요 창출이 왜 지금 화두인가
지금 대한민국은 온통 AI다.
AI로 생산성 높이고, AI로 비용 줄이고, AI로 자동화하고.
근데 한 발 물러서서 보면 이상한 게 있다.
생산성은 올라가는데, 경제는 왜 안 좋아지는 거지?
편리한 건 쏟아져 나오는데, 왜 지갑은 안 열리는 거지?
이게 바로 AI 수요 창출이라는 키워드가 등장한 배경이다.
생산성을 높여서 공급을 늘리는 것에만 집중한 나머지, 정작 “누가 이걸 사줄 건데?”라는 질문을 놓쳐버린 거다.
숫자가 말해주는 불편한 진실
한국은행이 2025년 10월 발표한 보고서가 있다.
제목은 AI 확산과 청년고용 위축이다.
충격적인 내용이었다.
지난 3년간 청년층(15~29세) 일자리가 21.1만 개 줄었다.
그중 98.6%인 20.8만 개가 AI 고노출 업종에서 사라졌다.
(한국경제 – 챗GPT가 일자리 먹어 치웠다)
국내 일자리의 51%가 AI 도입에 노출되어 있고, 27%는 AI에 의해 대체되거나 소득이 감소할 가능성이 높다고 분석됐다.
(중앙일보 – 미 53개월만에 마이너스 고용)
일자리가 줄면 뭐가 줄어?
소득이 줄어.
소득이 줄면?
소비가 줄어.
소비가 줄면?
수요가 사라진다.
이건 수학이다. 감정이 아니다.
이거 어디서 본 패턴이다, 1929년 대공황
여기서 소름 끼치는 역사가 등장한다.
1929년 미국.
포드의 대량생산 시스템 덕분에 자동차, 철강, 건설, 전자제품이 쏟아져 나왔다.
생산성은 역대급으로 올랐다.
근데 문제가 있었다.
상위 0.1%의 소득이 하위 42%의 소득과 같았다.
(월간중앙 – 미국발 세계 대공황은 다시 올 것인가)
대다수의 사람들에게는 물건을 살 돈이 없었다.
공장은 돌아가는데, 창고에는 팔리지 않는 물건이 쌓여갔다.
과잉생산.
수요부족.
그리고 1929년 10월 24일, 암흑의 목요일.
주식시장 시가총액의 40%가 증발했다.
세계는 대공황의 소용돌이에 빠졌다.
(국제통상신문 – 20세기 최악의 경제 위기 대공황)
지금과 뭐가 다른가.
1929년엔 기계가 사람의 손을 대체했다.
2026년엔 AI가 사람의 두뇌를 대체하고 있다.
대체되는 대상만 바뀌었지, 구조는 완전히 동일하다.
일본의 잃어버린 30년, 수요를 잃으면 이렇게 된다
대공황이 너무 옛날이야기 같으면, 바로 옆 나라를 보면 된다.
일본.
1991년, 일본 GDP는 세계 경제의 15%를 차지했다.
30년 후인 2021년? 5%로 쪼그라들었다.
(국방부 로터리 – 잃어버린 30년, 일본의 교훈)
뭐가 문제였나.
버블 붕괴 이후, 민간의 수요가 증발했다.
기업은 투자를 안 했고, 개인은 소비를 안 했다.
소비 침체가 기업 악화로, 기업 악화가 임금 감소로, 임금 감소가 경기 침체로 이어지는 디플레이션 악순환이 23년간 이어졌다.
(동아일보 – 日, 23년만에 디플레 탈출 선언 검토)
일본의 잃어버린 30년을 한 문장으로 요약하면 이거다.
“생산할 능력은 있었지만, 수요를 만들지 못했다.”
연합뉴스는 2025년 3월 기사에서 한국이 일본의 전철을 밟을 가능성을 정면으로 다뤘다.
인구 고령화, 잠재성장률 하락, 구조개혁 지연.
판박이라는 분석이다.
(연합뉴스 – 한국이 일본처럼 잃어버린 30년 겪을 가능성은)
AI 수요 창출, 학자들도 경고하기 시작했다
이건 커뮤니티 떠도는 음모론이 아니다.
논문으로 나오고 있다.
NBER(미국 국립경제연구소)는 Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox라는 논문에서, AI가 생산성을 높여도 실제 거시경제 지표에 반영이 안 되는 현상을 분석했다.
이른바 생산성 역설(Productivity Paradox)이다.
(NBER Working Paper No.24001)
MIT 슬론 경영대학원도 2025년 연구에서, AI 도입 초기에는 오히려 생산성이 떨어진다는 결과를 발표했다.
(MIT Sloan – The productivity paradox of AI adoption)
가장 직접적인 논문은 2025년 10월에 나왔다.
arXiv에 게재된 New Demand Economics다.
핵심 주장이 이거다.
“물질적 풍요의 시대에서 성장의 병목은 더 이상 공급이 아니다. 수요 계층을 업그레이드하는 것이 새로운 성장 엔진이다.”
(arXiv – New Demand Economics)
그리고 2026년 1월, 뉴요커(The New Yorker)가 결정적인 기사를 쏜다.
제목은 The Dangerous Paradox of A.I. Abundance다.
시카고대 부스 경영대학원의 경제학자 Alex Imas의 말을 인용하면 이렇다.
“수요가 감소하면 고객도 줄어든다. 가장 효율적인 AI 기반 기업이라도 사람들이 그 제품을 살 여력이 없으면 성공할 수 없다.”
(The New Yorker – The Dangerous Paradox of A.I. Abundance)
지금 한국의 상황, 세 개의 시한폭탄
자, 이제 현재의 한국을 보자.
시한폭탄 1번은 인구절벽이다.
2025년 생산연령인구(15~64세)는 약 3,600만 명.
2024년 대비 약 20만 명 감소.
합계출산율은 0.72로 OECD 최저.
국회미래연구원은 2026년 생산가능인구가 2020년 대비 약 50만 명 감소할 것으로 전망했다.
(데일리안 – 인구구조 쇼크, 한국 경제 근간 흔들어)
사람이 줄면 소비가 준다.
소비가 줄면 수요가 사라진다.
이건 AI가 해결해줄 수 없는 문제다.
시한폭탄 2번은 가계부채다.
한국의 소득 대비 가계부채 비율은 186.2%(2023년 기준)다.
벌어들이는 돈의 거의 두 배를 빚으로 지고 있다.
한국은행 보고서에 따르면, 경제규모 대비 과도한 가계부채는 소비를 제약하고 성장잠재력을 약화시킨다.
(한국은행 – 가계부채 디레버리징 추진 경과 및 향후 과제)
빚 갚느라 소비 못 한다.
소비 못 하니 수요가 없다.
수요가 없으니 기업이 안 판다.
안 팔리니 고용을 줄인다.
이미 악순환에 들어가 있다.
시한폭탄 3번은 AI 고용 파괴다.
2026년 1월, 연합뉴스 보도.
한국은행의 AI와 노동시장 변화 보고서에 따르면, AI 대체 위험이 높은 직업군은 역설적으로 고학력과 고소득 전문직에 집중되어 있다.
(연합뉴스 – 해고보다 먼저 채용 중단, AI가 흔든 고용 시장)
화이트칼라가 무너지면 중산층이 무너진다.
중산층이 무너지면 내수가 무너진다.
내수가 무너지면 대한민국 경제가 무너진다.
아무도 말 못 하는 예측, 유령 GDP의 시대
여기서부터가 진짜다.
아무도 공개적으로 말 안 하지만, 논리적으로 따라가면 이런 시나리오가 보인다.
미국 리서치 기관 Citrini Research가 2028 글로벌 지능 위기(GIC) 보고서에서 이미 이 시나리오를 그렸다.
(조세일보 – AI가 쏘아올린 지능의 풍요, 경제 파멸의 서막 되나)
유령 GDP(Ghost GDP).
생산성은 높다.
GDP 수치는 나온다.
근데 실제로 소비하는 사람이 없다.
기업 이익은 증가하는데, 그 이익은 AI 재투자로 돌아간다.
인간에게 돌아오는 몫은 점점 줄어든다.
스탠포드 디지털 경제 연구소의 Philip Trammell과 Dwarkesh Patel은 뉴요커 기사에서 이렇게 경고했다.
“AI가 노동을 진정으로 대체하게 되면, 결국 전환기에 가장 부유한 사람들과 그 상속인들에게 거의 모든 것이 귀속될 것이다.”
한국의 시나리오를 그려보면 이렇다.
- 1단계(지금에서 2027년까지)는 AI 생산성 투자 열풍이다. 기업은 비용 절감에 환호한다. 주가가 상승한다.
- 2단계(2027년에서 2028년까지)는 고용 감소가 소비 감소로 전이되는 시기다. 내수 침체가 본격화된다. 근데 수출도 글로벌 수요 절벽으로 안 된다.
- 3단계(2028년 이후)는 생산은 되는데 살 사람이 없는 유령 경제다. 디플레이션에 진입한다.
일본은 이걸 30년에 걸쳐 겪었다.
AI 시대의 한국은 이걸 5년 안에 압축해서 겪을 수 있다.
그래서 뭘 해야 하나, AI 수요 창출을 위한 학습 로드맵
역사가 알려주는 건 명확하다.
공급 과잉을 해결한 건 항상 새로운 수요의 창출이었다.
1929년 대공황을 끝낸 건 뉴딜이었다.
정부가 직접 수요를 만들었다.
케인스는 이걸 유효수요의 원리라고 불렀다.
지금 우리가 배워야 할 것들을 정리하면 이렇다.
첫째, 수요 계층의 업그레이드를 이해해야 한다.
arXiv의 New Demand Economics 논문이 말하는 핵심이다. 기본적인 물질 수요가 충족된 시대에는 상위 수요, 그러니까 경험과 의미와 자아실현을 자극하는 비즈니스가 성장 엔진이 된다. 매슬로우의 욕구 단계를 경제학에 적용한 거다.
둘째, 경험 경제(Experience Economy)를 학습해야 한다.
AI가 대체할 수 없는 건 인간의 경험이다. 실제로 개인의 경험을 거래 가능한 자산으로 구조화하는 경험 경제가 급부상하고 있다.
(한국경제 – AI가 대체할 수 없는 경험, 개인 노하우 거래하는 경험 경제 급부상)
셋째, 소득 재분배 메커니즘을 설계해야 한다.
시카고대의 Alex Imas가 제안한 건 국부펀드(Sovereign Wealth Fund)다. AI 혁명의 수혜 기업에 지분을 갖고, 그 배당을 시민에게 돌려주는 구조다. 소득이 있어야 소비가 있고, 소비가 있어야 수요가 있다.
넷째, 수요 설계(Demand Design) 역량을 키워야 한다.
AI로 물건 잘 만드는 건 이제 누구나 한다. 진짜 경쟁력은 “이걸 왜 사야 하는지”를 설계하는 능력이다. 마케팅이 아니다. 인간 심리, 행동경제학, 문화 분석, 트렌드 리딩을 결합한 수요 아키텍처 역량이다.
다섯째, 케인스를 다시 읽어야 한다.
1930년 에세이 Economic Possibilities for Our Grandchildren에서 케인스는 기술이 충분히 발전하면 하루 3시간만 일하는 시대가 온다고 했다. 그때 중요한 건 “남은 시간에 무엇을 하며 살 것인가”라는 질문이다. 그 질문에 답하는 산업이 바로 새로운 수요다.
이건 선택이 아니라 생존이다
정리하자.
1929년 대공황이 가르쳐 준 것.
생산성만으로는 경제를 살릴 수 없다.
일본의 잃어버린 30년이 가르쳐 준 것.
수요를 잃으면 수십 년을 잃는다.
2026년의 AI 시대가 우리에게 묻는 것.
넌 공급을 늘릴 거야, 수요를 만들 거야?
지금 한국은 AI로 생산성을 높이는 데 올인하고 있다.
그건 필요하다. 부정할 수 없다.
근데 수요가 없으면, 생산성은 무덤을 파는 삽이 된다.
역사는 항상 같은 패턴을 보여줬다.
기술이 폭발적으로 발전할 때, 수요 측면을 무시한 경제는 반드시 무너졌다.
AI 수요 창출.
이건 학문적 관심사가 아니다.
생존의 문제다.
