출처: https://www.fmkorea.com/9632609400
유럽 날짜로 2026년 3월 23일 즉 어제 인공지능이 경제와 사업에 어떻게 영향을 끼치는지 보고서가 올라옴.
유럽은 인공지능은 이전의 기술과 확연히 구분된다고 보고 있는데 증기기관에서 전기까지 지난 산업혁명의 초점은 기존 생산과정을 더 싸고 빠르게 하는거였음.
그러나 인공지능은 혁신의 생산성 그 자체를 눈에 띄게 개선하고 연구 개발을 비약적으로 줄일수 있다는점에서 이전 혁명들과는 궤를 달리한다함.
최근 연구에서 아세모글루가 인공지능에 따른 생산성이 연 0.66%, OECD는 0.4에서 1.3%, 애기온이랑 브루넬은 0.68% 향상을 제안하고 있음.
최근 연구에 따르면 챗지피티는 40대 중년 전문직의.작업 수행시간을 40% 줄이고 퀄리티는 18% 개선시켰다함.
특히 퍼포먼스가 저조한 직원이 가장 큰 향상을 얻었다고. 그러나 이런 미시적 관찰로 거시경제에 얼마나 큰 영향을 끼치느냐 도출하기엔 아직 불확실한점이 있다 얘기.
그럼에도 불구 인공지능의 실적용은 보다 빠르고 광범위하게 퍼져나가고 있음.
예컨대 1800년대초 산업혁명 태동기 기술은 개발후 실적용까지 60년이 걸렸으나 1900년대엔 20년 그리고 2000년대는 10년이며 2020년대에는 고작 년단위로 내려옴.
그러나 이는 여러 기업들과 노동자들이 이런 변화에 따라 필연적으로 생길 마찰에 적응할 시간을 주지 않는다는 단점도 존재.
현재 인공지능이 얼마나 빠르게 그리고 광범위하게 확산되느냐에는 국가간 자본럭 격차도 존재한다고 설명.
데이타 센터, 반도체, 전력 생산 증가등 인공지능에 필수적인 인프라의 확대를 얼마나 빠르고 많이 할 수 있느냐가 관건.
그렇기에 그런 인프라에 자본을 가장 많이 퍼붓는 기업의 서비스를 다른 국가들이 사용하게 된 다 함.
지난 10년간 유럽에서 미국 테크 기업들에게 낸 지불금은 약 5배 증가. 하지만 동시에 이는 유럽이 반드시 기술 선두가 될 필요가 없다는 역설이기도 하다고.
실제로 미국과 유럽의 AI 관련 특허는 약 2배 이상으로 꽤 큰 격차를 보이고 있는데 이 격차는 지난 10년간 특히 벌어졌음.
또한 유럽이 보기에 이런 인공지능의 확산은 대규모 일자리 위기를 불러올수 있다고 함.
2024년 IMF 연구에 따르면 세계 일자리 40% 그리고 선진국 일자리 60% 가 AI 리스크에 노출된다고.
그러나 또다른 절반은 오히려 인공지능으로 생산성 향상과 함께 큰 이익을 얻을수 있을거라함.
그러나 저번 디지털 혁명과 달리 인공지능이 고학력 고소득 전문직에만 이익이 될 지는 아직 모호하다함.
게다가 해당 문제 관련 연구나 실험 다수가 선두인 미국에서 벌어진만큼 AI 사용률이 상대적으로 낮는 유럽에 얼마나 동일하게 적용될수 있는지 의문.
그렇게 지역별 그리고 국가별로 AI의 확산이 차이나는만큼 세계 AI 공급망을 주도하는 국가 또한 정해져있음.
ASML 정도를 제외하면 AI 공급망을 주도하는 기업을 가진 국가들은 대개 비유럽 국가들로 미국, 중국, 대만, 한국임.
반도체등 수출 시장에서는 중국을 비롯한 동아시아 국가들이 압도적이고 AI 관련 무역 네트워크에서는 미국이 압도적.
마리오 드라기 전 유럽중앙은행장은 이런 디지털 격차가 미국 유럽 1인당 gdp 격차의 핵심이라고 지적.
중소기업 위주의 테크 생태계와 혁신을 방해하는 규제 그리고 혁신 리스크에 베팅할만한 자본시장 규모가 작다는것이 방해물.
OECD 2024 인공지능 인덱스에 따르면 미국이 선두고 그 다음이 영국과 스위스와 한국 순.
유럽은 칠레나 터키등보다는 양호하지만 일본이나 뉴질랜드등과 비슷한 수준으로 체급 대비 저조한 실적.
이렇게 유럽이 미국보다 인공지능 확산이 느리고 산업별로 균질하지 않을수록 미국과 유럽의 생산성 격차는 더 벌어질것이라함.
그리고 생산성이 해외가 더 높다는건 유럽의 상대적 낮은 투자를 의미.
물론 위에서 지적했듯 해외 기술 도입을 통해 유럽이 임금 상승등 이득을 볼 수 있겠지만 기술 집약 분야의 유럽 기업들이 경쟁에서 도태되며 그 이익이 상쇄된다고 지적.
방금 얘기했듯 유럽과 미국의 디지털 관련 투자 격차는 계속 벌어지는 추세.
유럽인들도 AI 이용이 증가중인데 연령대에 따라 큰 차이가 난다함. 18-34세는 50% 이상이 이용하는 반면 55세 이상은 30% 대.
대기업일수록 AI 사용 비율이 높고 사용하는 최대 이유로는 업무 과정 효율 개선. 사용하지 않는 최대 이유로는 AI 관련 스킬 부족이 꼽혔음.
이 AI의 도입과 확산은 생산성 증가 격차를 약 2배 이상 벌릴것으로 추정되고 있음.
실제 10대에서 30대 중반까지는 인공지능에 대한 긍정적 선입견이 압도적인 반면 50대 중반 이후는 부정적인 의견이 더 강세.
또한 산업별로도 각기 다른데 농업, 숙박업, 운송업서 AI 도입이나 긍정적 인식은 상대적으로 낮은 반면 금융, 전문직, 교육, 제조업등에서 AI 긍정 인식은 매우 높음.
이렇게 젊은세대와 제조업과 금융에서 도입되는 AI 에서 저자가 우려하는점은 유럽 ai 관련 테크 기업들의 시가총액이나 매출등에서 미국기업에 압도당한다는점.
이는 위에서도 얘기했듯이 인공지능에 대한 자본 투자 규모가 크게 영향을 끼침.
그런데 유럽 투자자들은 보다 실적과 성과를 보여주고 주가가 오르는 미국 테크 기업들에 투자하는 경향이 지난 몇년간 특히 2024년 2025년 강해졌음.
지금 미국 빅테크조차도 AI 투자가 비대해지면서 계속 자금원을 찾아야 되는 상황인만큼 유럽 투자자가 미국등 해외에 투자하는건 별로 좋은 소식은 아님.
특히 벤처 투자 자본 규모를 보면 미국은 거의 1조 2000억 유로에서 노는 한 편 유럽은 약 2000억 유로대로 6배 이상 차이가 남.
이는 사금융 조달 전체로 가면 격차가 더욱 커지는데 미국은 약 2조 1000억 유로인 반면 유럽은 2500억 유로대로 거의 9-10배 격차.
저자는 결론을 매듭지으며 만약에 인공지능이 단순 생산성증가에 그치는것이 아닌 물질적인 의미에서도 혁신을 이룬다면 장기 성장성 향상에 큰 영향을 미치는 역사상 가장 거대한 경제적 변혁일거라함.
그러나 유럽의 상대적으로 느린 투자, 리스크 베팅 자본 시장 규모가 작다는것과 함께 최선두 기술에 대한 해외 의존성이 지속된다면 유럽이 AI로부터 얻는 이익의 크기는 제한적일거라고 경고.
그렇기에 자본 수혈 방법을 강구하고 중소기업들의 AI 도입을 촉진하게끔 유럽 정부와 기관들이 나서야한다며 해결책 제시.
