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Citadel Securities, The 2026 Global Intelligence Crisis

‒ 2026년 현재 실업률은 4.28%, AI Capex는 GDP의 2%(약 6,500억달러) 수준이며 AI 인접 원자재는 2023년 1월 이후 65% 상승, 미국 내 약 2,800개 데이터센터 건설이 계획된 가운데 소프트웨어 엔지니어 채용공고는 YoY +11% 증가해 즉각적 노동 붕괴 신호는 나타나지 않고 있음.

‒ 노동 파괴 내러티브는 AI 확산 속도가 비선형적으로 가속된다는 가정에 기반하지만, 세인트루이스 연은 Real Time Population Survey상 AI 사용 빈도 데이터는 일일 업무 활용 비중에서 뚜렷한 상향 변곡을 보여주지 않으며 확산은 안정적 흐름을 보임.

‒ 기술의 재귀적 발전 가능성과 경제 내 재귀적 채택은 동일하지 않으며, 역사적으로 기술 확산은 S-커브를 따랐고 조직 통합 비용·규제·한계수익 체감으로 인해 채택 속도는 결국 둔화되는 경향을 보임.

‒ AI 학습·추론은 대규모 반도체·데이터센터·에너지 투입을 필요로 하며, 화이트칼라 전면 대체에는 현재 대비 수배 이상의 컴퓨팅 집약도가 요구되고, 컴퓨트 한계비용이 인건비를 상회하면 대체는 경제적으로 제한되는 자연적 경계가 존재함.

‒ AI는 본질적으로 생산성 충격이며 이는 긍정적 공급충격으로 한계비용 하락·잠재산출 확대·실질소득 증가를 통해 중기적으로는 디스인플레이션적·성장 친화적 성격을 가짐.

‒ 생산성 급증과 동시에 총수요 붕괴가 발생한다는 시나리오는 국민소득 항등식과 배치되며, 산출이 증가한다면 소비·투자·정부지출·순수출 중 하나 이상은 상승해야 하며 실제로 신규 사업자 등록은 빠르게 확대되고 있음.

‒ AI 대체의 핵심 변수는 자본과 노동 간 대체탄력성이며, 극단적으로 높을 경우 노동소득 비중이 축소될 수 있으나 자본소득은 재투자·배당·과세·소비를 통해 여전히 수요를 형성하며 구조적 수요 붕괴를 위해선 재분배 실패와 투자 기회 고갈이 동시 발생해야 함.

‒ 현재 노동시장 데이터는 AI로 인한 파괴를 보여주지 않으며, 오히려 선행 지표는 개선되고 있고 AI 데이터센터 건설 확대는 건설 고용 증가로 이어지고 있음.

‒ 경제에는 물리적·관계적·규제적·감독적 과업 등 자동화 비용이 높은 영역이 광범위하게 존재하며, 역사적으로 기술혁명은 노동을 제거하기보다 과업 구성을 변화시켰고 Microsoft Office 사례처럼 보완적 효과를 낳은 경우가 많았음.

‒ 지속적 수요 붕괴를 위해서는 채택 급가속·노동 전면 대체·재정 대응 부재·투자 흡수 부진·컴퓨트 무제한 확장이라는 다중 조건이 필요하며, 과거 기술혁신이 장기 성장률을 약 2% 수준에 유지해온 점을 감안하면 AI 역시 고령화·탈세계화 등 구조적 역풍을 상쇄하는 수준일 가능성이 높음.

‒ 2023년 10월 이후 미국 증시는 모멘텀 장세가 지속되며, 52주 수익률 상위 10% 및 고베타 모멘텀 바스켓이 S&P500 대비 일관된 초과성과를 기록했고 최근 알파가 재가속되는 흐름

‒ 이익 모멘텀 상위 1%·5%·10% 바스켓 역시 구조적으로 초과성과가 누적되고 있으며, 특히 상위 1% 그룹의 성과 확대는 실적 모멘텀의 파급력이 강화되고 있음을 보여줌

‒ 주가와 실적 모멘텀이 동시에 강한 종목군에 알파가 집중되는 국면으로, 지수 베타보다 종목 단 모멘텀 전략의 유효성이 높아진 환경임