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월가는 AI 종말론까지 투자 논리로 바꾸고 있다

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AI가 인류를 위협할 수 있다는 경고가 나오는 와중에도 월가는 여전히 AI 자산을 사고 있다. BCA리서치는 이를 ‘파멸 전 호황’으로 설명했고, JP모건은 AI가 일자리를 없애기보다 노동자의 숙련도를 끌어올릴 가능성에 무게를 뒀다. 동시에 하드웨어 엔지니어 몸값이 소프트웨어 엔지니어보다 훨씬 빠르게 오르며 AI 인프라 쪽으로 돈과 인재가 몰리고 있다.

  • 1

    BCA리서치는 AI가 GDP 성장률을 과거 시대보다 30배 이상 끌어올릴 수 있다고 봤다

  • 2

    JP모건은 소프트웨어 구인 공고 증가세가 전체 노동시장 평균을 앞선다고 분석했다

  • 3

    커리어 초기 하드웨어 엔지니어 연봉 상승률은 소프트웨어 엔지니어보다 2~3배 빠르다

  • 월가가 AI를 보는 방식이 꽤 묘함. ‘AI가 인류를 망하게 할 수도 있다’는 경고를 인정하면서도, 결론은 ‘그래도 멸망 전까지는 사자’에 가까움.

    • BCA리서치는 이 흐름을 ‘파멸 전 호황’이라고 부름.
    • AI가 농업혁명·산업혁명급을 넘어 글로벌 국내총생산 성장률을 이전 시대보다 30배 이상 폭발시킬 수 있다는 게 낙관 쪽 논리임.
    • 다만 중장기적으로는 AI의 예측 불가능성이 인류 종말 리스크로 이어질 수 있다고 봄.
  • BCA리서치가 꺼낸 논리는 거의 블랙코미디에 가까움. 평행우주론과 인류학적 선택 효과로 투자 논리를 만든 것.

    • AI 때문에 인류가 멸망한 우주라면 주식 계좌도 의미가 없음.
    • 반대로 내일도 살아서 시장을 보고 있다면, 우리는 ‘AI가 인류를 멸망시키지 않은 우주’에 있는 셈이라는 논리임.
    • 그래서 살아 있는 투자자는 AI 자산을 계속 들고 있어도 된다는 식인데, 이쯤 되면 리서치 보고서인지 SF 단편인지 헷갈림.

ℹ️참고

> 이 기사의 포인트는 “AI가 안전하다”가 아니라, 시장이 종말론적 리스크까지도 투자 서사로 흡수하고 있다는 데 있음.

  • JP모건 쪽에서는 AI로 인한 일자리 붕괴 걱정을 과하게 볼 필요 없다는 주장이 나옴.

    • 스티븐 파커 JP모건 프라이빗 뱅크 공동 헤드는 지금의 AI를 노동자를 밀어내는 기술이 아니라 숙련도를 높여주는 기술로 봄.
    • 기업들도 이런 식으로 AI를 받아들이고 있어서 노동시장의 회복탄력성을 오히려 지탱할 수 있다는 해석임.
    • 특히 JP모건 자료상 소프트웨어 분야 구인 공고 증가세가 전체 노동시장 평균 구인 공고 수준을 앞선다고 지적함.
  • ‘AI 때문에 개발자 다 잘리는 거 아님?’이라는 공포와 실제 지표 사이에는 아직 간극이 있음.

    • 파커는 AI 해고 이야기가 계속 나오면서 여론을 자극하고 있지만, 실업률 급등 같은 신호는 지표상 포착되지 않는다고 봄.
    • JP모건은 과거 기술 혁신기에도 사라진 일자리보다 더 많은 새 일자리가 생겼다고 강조함.
    • 물론 이 말이 모든 직무가 안전하다는 뜻은 아니고, 어떤 스킬이 더 비싸지는지가 바뀐다는 쪽에 가까움.
  • 실제로 AI 열풍의 승자로 떠오른 쪽은 한동안 덜 주목받던 하드웨어 엔지니어들임.

    • 실리콘밸리 인사 정보 플랫폼 레벨스 에프와이아이에 따르면 커리어 초기 하드웨어 엔지니어 연봉 상승 속도는 소프트웨어 엔지니어보다 2~3배 빠름.
    • 0~2년차는 하드웨어 엔지니어 연봉이 14% 올랐고, 소프트웨어 엔지니어는 5% 상승에 그침.
    • 3~5년차도 하드웨어는 9%, 소프트웨어는 1% 상승으로 차이가 큼.
  • 이유는 단순함. AI는 클라우드 버튼 하나로 굴러가는 게 아니라 실리콘, 전력, 냉각, 데이터센터 위에서 돌아감.

    • 엔비디아, 브로드컴, 스페이스X 같은 회사들이 AI의 물리 인프라를 만들 인재를 강하게 끌어당기고 있음.
    • 기사 표현대로 이제 실리콘밸리에서 가장 높은 보수를 받는 인재는 실리콘과 전력 시스템, 냉각 장비를 다루는 엔지니어들이 되고 있음.
    • 개발자 커리어 관점에서도 ‘모델을 쓰는 사람’보다 ‘모델이 돌아가는 기반을 이해하는 사람’의 프리미엄이 커지는 흐름으로 볼 만함.

AI 열풍의 핵심은 모델 성능만이 아니라 돈, 고용, 하드웨어 공급망이 한꺼번에 재편된다는 점이다. 개발자 입장에선 ‘AI가 코드를 대체하나’만 볼 게 아니라, 어떤 레이어에 예산과 채용이 붙는지 보는 게 더 현실적이다.

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