기술 부문 밖에서는 AI 성과의 징후가 없음

• 대규모 AI 투자와 높은 기대에도 기술 부문 밖 미국 기업에서는 매출 성장이나 이익률 개선의 증거가 아직 없음
• Mag 7의 직원당 매출과 이익률은 상승하지만 S&P 493에서는 정체돼 있으며, AI가 생산성 증가를 촉진한다는 징후도 아직 없음
• 일반 미국 기업은 실적 개선이 나타나지 않자 지출을 줄이고, 토큰 지출을 성장 동력보다 이익률을 압박하는 비용으로 보기 시작함
• VC 투자 기업과 일반 기업의 토큰 지출 추세가 엇갈리며, 에이전트형 AI와 토큰 지출이 경제의 작은 영역에 머무는 한 거시경제 효과는 매우 제한적임
• 앞으로의 관건은 저렴해지는 AI를 매출 성장과 이익률 개선으로 연결할 수 있느냐이며, 사업의 판단에는 AI가 이해하지 못하는 책임, 신뢰, 문화 등이 작용함

Mag 7과 S&P 493 사이의 성과 격차

• 막대한 투자에도 기술 부문 밖 미국 기업에서는 AI의 재무적 성과가 나타나지 않음
  • 직원당 매출은 Mag 7에서 상승하지만 S&P 493에서는 정체돼 있음
  • 이익률 역시 Mag 7에서는 상승하지만 S&P 493에서는 정체돼 있음
  • AI가 생산성 증가를 촉진한다는 징후도 아직 없음
• 순이익에 영향이 없자 일반 미국 기업은 지출을 줄이고, 토큰 지출을 성장의 원천이 아니라 이익률을 낮추는 비용 항목으로 보기 시작함
• VC 투자 기업은 토큰에 점점 더 많은 돈을 쓰지만, 일반 미국 기업은 최신 모델을 필요로 하지 않으며 그 비용도 지불하려 하지 않음
  • 에이전트형 AI와 토큰 지출이 경제의 작은 일부에 국한되는 한 거시경제 효과는 매우 제한적임

저렴한 지능을 사업 성과로 바꿀 수 있는가

• 모델이 범용 상품화되는 가운데 일반 미국 기업이 점점 저렴해지는 지능을 더 높은 매출 성장률과 이익률로 전환할 수 있을지가 앞으로의 관건이며, 이는 생각보다 어려울 수 있음
• AI는 훌륭한 계산기일 수 있지만, 사업에서 지능의 핵심은 판단력임
  • 판단은 맥락에 달려 있고, 어떤 사람이나 모델에 묻느냐에 따라 답이 달라짐
• AI는 책임, 신뢰, 문화뿐 아니라 불문율, 윤리적 상충관계, 공정성을 이해하지 못함
  • 이 요소들은 평판 위험을 형성하고 궁극적으로 매출 성장과 이익률을 좌우함
• AI의 성패가 결정될 곳은 Mag 7이 아니라 S&P 493이며, 현재까지 기술 부문 밖에서는 매출 성장이나 이익률이 개선된다는 증거가 없음