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Stripe의 경제학자는 최근 미국의 노동 생산성 급증이 AI의 대대적인 활용보다는 기존 자본의 활용도 향상에 기인한다고 분석했습니다. AI가 생산성 향상의 일부 역할을 하고는 있지만, 아직 거시적 경제 트렌드를 주도하는 핵심 동력은 아니라는 견해입니다.
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원문 바로가기AI는 여러 부문에서 노동자의 효율성을 향상시키는 것으로 보입니다. 미국은 지난 몇 년 동안 경제 전반에 걸쳐 생산성의 급증을 경험했습니다. 하지만 전자가 반드시 후자를 견인하고 있는 것은 아닙니다.
거시적 관점: 새로운 도발적인 분석에 따르면, 기업들이 노동 시간당 더 많은 산출물을 달성하고 있는 이유는 현재로서는 AI를 대대적으로 활용해서가 아니라, 기존 자본을 더 잘 활용하고 있기 때문입니다.
현황: 수십 년간의 저조한 개선 이후 나타난 노동 생산성(labor productivity)의 급증은 지난 몇 년간 미국 경제에 관한 가장 좋은 소식 중 하나였습니다.
그렇지만: Tedeschi는 노동 생산성은 상승했지만, 총요소생산성(total factor productivity) — 즉, 노동 시간당 산출물뿐만 아니라 노동 시간 및 자본 단위당 산출물 — 은 거의 변하지 않았다고 언급했습니다.
상세 분석: Tedeschi는 "이미 건설된 공장의 더 긴 가동 시간, 이미 비용을 지불한 서버 랙(server racks) 및 GPU 클러스터(GPU clusters)의 더 높은 활용도, 그리고 기존 호텔 객실의 더 높은 점유율을 생각해 보십시오"라고 작성했습니다.
참고: 이러한 사실들이 AI의 발전이 머지않은 미래에 막대한 생산성 향상을 일으킬 가능성을 배제하는 것은 아닙니다. 기업들이 그 잠재력을 억제해 온 워크플로 (workflow)와 병목 지점 (choke points)을 해결해 나감에 따라 말입니다.
결론: Tedeschi는 Axios에 "미국이 높은 생산성 성장기에 있으며, AI가 그 이야기의 일부라는 점이 점점 더 확실해 보입니다"라고 말했습니다.