인공지능(AI) 연구자들과 주요 기술 기업들 사이에서는 AI의 역량이 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 일부는 범용인공지능(AGI, Artificial General Intelligence) 이 조만간 실현될 수 있다고 주장할 정도로 이에 대한 폭넓은 공감대가 형성되어 있다.
그러나 전통적인 경제통계를 살펴보면, 데이터센터에 대한 업스트림 투자만 포착될 뿐, 이러한 혁명이 가져오는 다운스트림 효과는 거의 포착되지 않는다. 미국을 비롯한 선진국들의 국내총생산(GDP) 증가율은 여전히 완만한 수준에 머물러 있고, 생산성 지표 역시 소폭 상승하는 데 그쳤다.
국민계정은 모든 생산활동이 궁극적으로 인간을 가치 창출의 중심으로 하는 경제를 전제로 설계되었으며, 지금도 본래의 목적을 충실히 수행하고 있다. 하지만 AI 관련 경제활동이 전통적인 국민계정의 틀과 우리가 일반적으로 GDP를 측정하는 방식으로는 제대로 포착되기 어렵다는 점이 제기된다.
AI는 반도체와 인터넷에 이어 경제통계에 새로운 측정 과제를 제기한 또 하나의 고성장 기술로 자리매김하고 있다. 게다가 AI는 반드시 보완적인 인간 노동 공급의 제약을 받을 필요가 없으며, 이로 인해 경제활동의 실제 규모와 통계 간의 괴리가 훨씬 더 크게 발생할 가능성이 있다.
이러한 측정상의 문제는 이미 중요하게 부각되지만, 앞으로 그 정도가 훨씬 커질 것이다. AI의 역량이 계속 빠르게 발전한다면 정책당국과 연구자들은 기존 경제통계와 함께 AI 경제의 성장세를 추적할 수 있는 새로운 측정 도구를 필요로 하게 될 것이다.
이런 가운데 AI 시스템 추론 활동과 학습 활동을 결합하고, 고정된 성능 수준에서의 API 가격과 알고리즘 발전에 대한 추정치를 활용해 품질 조정을 적용함으로써 미국의 생산 측면 AI 산출을 추정한 연구 결과가 피터슨국제경제연구소(PIIE)에서 발간됐다.
PIIE의 안톤 코리넥과 캐나다은행의 패트릭 맥켈비가 공동 저술한 이 논문(『AI 경제 측정(Measuring the AI Economy)』)에서 저자들은 아주 흥미로운 결과를 발표했다.
명목 AI 컴퓨팅 투자는 2024년과 2025년 각각 140% 이상 증가했으며, 절대 컴퓨팅 용량은 각각 200% 이상 확대된 것으로 추정됐다. 또한 품질 조정(quality-adjusted) AI 생산은 두 해 모두 연간 2,000% 이상 증가한 것으로 나타났다. 이러한 높은 성장률은 데이터센터 용량 확대, 칩 효율성의 지속적인 개선, 알고리즘의 급속한 발전이라는 세 가지 요인이 복합적으로 작용한 결과라고 저자들은 밝혔다.
이러한 연구를 바탕으로 저자들은 기존 산업분류 체계에 분산되어 있는 AI 관련 항목들을 하나의 일관된 경제 단위로 파악해 제시한 'AI 국내총생산(AI GDP)' 의 초기 분석 틀을 제시했다. 그 결과, 품질 조정 AI GDP 는 2024년과 2025년 각각 2,500% 이상 증가한 것으로 추정됐다.
저자들은 이러한 측정 방식이 기존 국민계정을 보완함으로써, 현행 통계로는 분리해 측정하기 어려운 급성장 분야인 AI 부문의 경제활동을 보다 명확하게 포착할 수 있도록 하며, 향후 경제에서 AI의 역할 확대를 추적하는 위성계정(satellite accounts) 구축의 기초 자료로 활용될 수 있다고 제안했다.
관심있는 분들은 여기(Click Here)를 클릭해서 보고서 원문을 읽어볼 것을 권한다.
