최근 시장에서는 하이퍼스케일러의 AI 자본지출(CapEx)이 과도하다는 우려가 반복되고 있다.

데이터센터는 너무 많이 짓고 있고, GPU는 너무 많이 사들이고 있으며, 언젠가는 투자가 급격히 줄어들 것이라는 이야기다.

그러나 지금까지 축적된 데이터는 오히려 다른 방향을 가리키고 있다.

먼저 기업 현장을 보자.

미국 기업 2만1,559곳을 분석한 Ramp의 연구에 따르면 AI를 도입한 기업은 도입 이후 2년 동안 전체 고용이 평균 10% 증가했다.

특히 AI를 가장 적극적으로 도입한 기업에서는 신입·초급 직무가 약 12% 늘어났다.

이는 적어도 현재의 AI가 사람을 대체하는 기술이라기보다, 생산성을 높여 기업의 성장과 신규 채용을 동시에 이끌고 있음을 보여준다.

이 점은 매우 중요하다.

AI가 비용 절감만을 위한 기술이라면 기업은 인력을 줄여야 한다.

그러나 실제 데이터는 정반대다.

AI는 생산성을 높이고, 생산성이 높아진 기업은 더 많은 프로젝트를 수행하며, 더 많은 고객을 확보하고, 다시 더 많은 사람을 채용하고 있다.

AI가 만들어낼 생산성 증가 속도가 미국 부채 증가 속도를 넘어설 수 있는가?

많은 투자자들은 금리가 오르면 경제가 나쁘다고 생각한다.

하지만 모든 금리 상승이 같은 의미를 갖는 것은 아니다.

경제학적으로 가장 건강한 금리 상승은 경제가 성장하기 때문에 나타나는 금리 상승이다.

기업들이 새로운 공장을 짓고, 데이터센터를 건설하고, 로봇과 AI에 투자하기 위해 더 많은 자본을 필요로 하면 자연스럽게 돈의 가격인 금리가 올라간다.

이때 금리는 경제의 부담이 아니라 성장의 결과물이다.

1990년대 미국이 그랬다.

인터넷 혁명이 시작되면서 기업들의 투자 수요가 폭발적으로 증가했고, 정부 재정은 적자에서 흑자로 전환되며 민간이 더 많은 자본을 사용할 수 있었다.

실질금리가 상승했지만 시장은 이를 성장의 신호로 받아들였다.

반면 지금 미국은 전혀 다른 출발선에 서 있다.

AI 혁명이라는 새로운 생산성 사이클이 시작되고 있지만 동시에 미국 정부는 역사상 가장 큰 규모의 부채를 발행하고 있다.

문제는 AI 기업도 돈을 원하고, 정부도 돈을 원한다는 점이다.

같은 자본시장에서 두 주체가 동시에 자금을 흡수하는 구조다.

결국 장기금리는 오를 수밖에 없다.

하지만 여기서 중요한 질문이 생긴다.

지금 금리를 올리고 있는 것은 성장인가, 부채인가?

워시는 후자가 아닌 전자를 원한다.

그가 꿈꾸는 경제는 정부가 만들어낸 금리가 아니라 시장이 결정하는 금리다.

연준이 국채를 매입해 금리를 억누르는 구조가 아니라, 기업들의 투자 수요가 자연스럽게 실질금리를 결정하는 구조다.

정부 레버리지는 줄어들고 민간 레버리지는 늘어난다.

자본은 국채가 아니라 생산성 향상으로 향한다.

그것이 워시가 말하는 "정상화된 자본주의"다.

하지만 현실은 훨씬 복잡하다.

현재 미국의 국가부채는 GDP를 넘어섰고, 순저축률은 사실상 0에 가깝다.

정부는 매년 막대한 국채를 발행해야 하고, 해외 자본은 그 국채를 사줘야 한다.

만약 연준이 시장에서 완전히 손을 떼고 국채 가격을 시장에 맡긴다면 어떤 일이 벌어질까.

국채 공급을 소화하기 위해 장기금리는 지금보다 훨씬 높아질 가능성이 있다.

문제는 그 순간이다.

국채금리가 높아지면 기업의 자본비용도 상승한다.

AI 투자도 부담이 된다.

주식시장 밸류에이션도 압박받는다.

결국 워시가 원하는 시장금리 체계는 이론적으로는 이상적이지만, 현실에서는 미국 정부 부채라는 거대한 제약과 충돌하게 된다.

그래서 시장의 진짜 관심은 인플레이션이 아니다.

연준이 금리를 몇 번 올리느냐도 아니다.

진짜 질문은 이것이다.

AI가 만들어낼 생산성 증가 속도가 미국 부채 증가 속도를 넘어설 수 있는가?

만약 가능하다면 실질금리 상승은 성장의 신호가 된다.

하지만 그렇지 못하다면 실질금리 상승은 성장이 아니라 부채 부담의 신호가 된다.

결국 앞으로의 장기금리는 단순한 금리 지표가 아니다.

그것은 AI 혁명과 재정 적자 사이의 힘겨루기를 보여주는 가장 중요한 가격 신호다.

그리고 지금 시장은 바로 그 결과에 베팅하고 있다.