AI가 줄인 인건비는 주주에게 곧장 가지 않습니다

Fri, 11 Sep 2026 12:00:00 +0900

Anthropic의 극단적 시나리오에서는 2030년 초 GDP가 AI 없는 경로보다 32.4% 커지는 반면, 인지직 고용은 2026년 중반보다 21.5% 줄어듭니다. 어느 쪽도 반도체 매출 전망이나 해고 확률이 아닙니다. 두 숫자는 비교 시점부터 다르며, 시나리오의 발생 확률도 부여되지 않았습니다.¹

한국 주식에서 중요한 질문은 사무업무가 싸질 때 누가 절감액을 가져가는가입니다. 은행은 처리비를 줄이지만 업무를 대신하던 업체는 청구할 인력이 줄 수 있습니다. 소프트웨어 기업은 AI 매출을 늘리면서 인프라 비용을 더 많이 지출할 수 있습니다. 메모리 기업에는 수요가 생겨도 증설, 감가상각, 매수 당시 기업가치에 따라 주주수익률이 달라집니다.

이 연구를 AI 관련주 일괄 매수의 근거로 쓰기는 어렵습니다. 공급이 제한된 인프라, 기업의 도입을 돕는 사업, 생산성을 높이는 사용자, 과금 단위가 줄어드는 사업을 나누어야 합니다. 아래 기업 연결과 투자 판단은 연구진의 종목 추천이 아니라 필자의 해석입니다. 현재 주가와 기업가치 배수는 검증하지 않았으므로 목표가나 즉시 매수 의견은 제시하지 않습니다.

거시 시나리오와 개별 직업의 노출도는 다른 자료입니다

9월 경제 보고서는 인지직과 그 외 직업을 나누는 모형입니다. 세부 직업의 노출도는 실제 Claude 사용과 업무 특성을 결합한 3월 별도 연구에서 가져왔습니다. 노출도는 해고율이 아니며, 미국 직업 구성을 한국에 그대로 적용할 수도 없습니다.¹²

원문 표 3, 2030년 초	완만한 변화	상당한 변화	극단적 변화
GDP 수준, AI 없는 경로 대비	+1.6%	+8.3%	+32.4%
평균임금, AI 없는 경로 대비	+0.7%	+2.1%	+9.7%
인지직 임금, AI 없는 경로 대비	+0.4%	−0.3%	−11.5%
인지직 고용, 2026년 중반 대비	−0.5%	−3.9%	−21.5%
전체 실업률	3.9%	4.6%	11.9%
자본량, AI 없는 경로 대비	+2.3%	+13.8%	+56.3%
전체 소득 중 자본소득 비중	40.6%	43.9%	54.8%
자본소득, AI 없는 경로 대비	+3.1%	+18.9%	+81.4%

원문 모형의 결과를 옮긴 표이며 독립적으로 재추정한 결과가 아닙니다. GDP 격차는 연평균 성장률이 아닙니다. 취업자의 평균임금이 높아져도 일자리를 잃은 사람까지 포함한 소득이 같은 비율로 늘어나는 것은 아닙니다.¹

투자자가 도출할 수 있는 판단은 경제 전체의 성장과 개별 기업의 이익이 다르게 움직일 수 있다는 것입니다. 필요한 투입물을 파는 기업과 줄어드는 업무량에 따라 돈을 받는 기업은 같은 경제 안에서 반대 방향의 영향을 받을 수 있습니다.

가능한 업무와 실제 보급, 자동화의 분모를 맞춰야 합니다

보고서의 업무량은 AI 도입 이전 임금총액을 기준으로 가중한 값입니다. 직원 수가 아닙니다. 영향 가능한 업무량을 m, 보급률을 d, AI 수행 업무 중 자동화 비중을 ψ로 두면 다음 계산을 할 수 있습니다.¹

2030년 가정 또는 계산	완만	상당	극단
영향 가능한 업무량 m	20%	30%	50%
해당 업무의 실제 보급률 d	20%	40%	60%
AI 수행 업무 중 자동화 비중 ψ	50%	75%	90%
AI 수행 업무량 m×d	4%	12%	30%
자동화 업무량 m×d×ψ	2%	9%	27%
새 노동업무 복원비율 ρ	50%	25%	0%
순감소 노동업무량 (1−ρ)×m×d×ψ	1%	6.75%	27%

마지막 행은 고용 감소율이 아닙니다. 또 생산성 변수 a의 0.30·0.45·0.80은 로그 변화입니다. 일반적인 증가율로 바꾸면 exp(a)−1, 약 35.0%·56.8%·122.6%이지 30%·45%·80%가 아닙니다.¹

주식 분석에서도 같은 구분이 필요합니다. 사무직 인구에 개발자의 토큰 사용량을 곱해서는 안 됩니다. 실제 도입된 업무 수, 실행 빈도, 작업 길이, 완료율, 재시도, 완료 한 건에 필요한 연산을 계산해야 합니다. 이후에 제품 구성과 가격을 연결해야 합니다. GDP 증가분을 HBM 출하 증가율로 바꾸는 지름길은 없습니다.

직업의 변화는 돈을 쓰는 고객과 줄어드는 과금 단위를 보여줍니다

아래 노출도는 3월 연구의 Figure 3 수치이며 9월 현재의 도입률이 아닙니다. 오른쪽 두 열은 투자 분석 가설입니다.²

직업	관측 노출도	늘어날 수 있는 지출	압박받을 수 있는 매출
프로그래머	74.5%	배포·테스트·인프라	투입 인시 기준 개발 매출
고객서비스 담당자	70.1%	시스템과 연결된 AI 상담	상담 좌석 기준 외주 매출
데이터 입력원	67.1%	전자문서·ERP·예외 처리	단순 입력 대행
의무기록 전문가	66.7%	코딩·청구·기록 연동	인력 단가 중심 행정 대행
시장조사·마케팅 전문가	64.8%	독점 데이터·성과 측정	범용 보고서·콘텐츠 제작
도매·제조 영업 담당자	62.8%	고객관리·견적·주문	표준화된 고객 접촉 업무
금융·투자 분석가	57.2%	정식 데이터 이용·검증·감사 기록	차별화 없는 정보 요약
소프트웨어 QA 분석가·테스터	51.9%	배포 검증·회귀 테스트	수동 시험에 대한 인시 청구
정보보안 분석가	48.6%	권한을 갖춘 대응·접근 통제	차별화 없는 경보 분류
컴퓨터 사용자 지원 전문가	46.8%	진단·승인·복구	반복적인 지원 인력 제공

도매·제조 영업은 원문과 같이 기술·과학 제품 영업을 제외한 범주입니다. 이 수치를 모든 영업직이나 개발자 전체에 확대하지 않았습니다.

같은 생산성 개선이 고객에게는 이익이고 공급자에게는 매출 감소가 될 수 있습니다. 처리 시간이 줄었다는 사실만으로 어느 기업이 이익을 보유하는지 알 수는 없습니다. 계약, 경쟁, 그리고 시간·좌석·거래·성과 중 무엇에 돈을 받는지가 그 차이를 결정합니다.

메모리는 노동시장 숫자보다 실제 도입과 제품별 이익을 확인해야 합니다

삼성전자는 7월 실적 발표에서 서버 중심 수요와 가격 상승을 메모리 실적 개선 요인으로 설명했습니다. 하반기에는 서버 DRAM, 기업용 SSD, HBM 수요가 확대될 것으로 전망했습니다. 이는 회사가 발표한 실적 설명과 전망이며 미래 수요에 대한 독립 검증은 아닙니다.³

삼성전자와 SK하이닉스는 메모리 관찰 대상입니다. 다만 투자 검증 항목은 실제 사용처, 제품 승인, 출하 구성, 가격, 증설 이후 현금 창출입니다. SK하이닉스의 이익이나 현재 기업가치 판단에는 별도 추정과 검증이 필요합니다.

반복적인 사무 에이전트 실행이 추론 수요의 저변을 넓힐 수 있다는 것은 긍정적 가설입니다. 반대로 추론 효율 개선, 가격 하락, 고객의 수익화 부진, 과잉 증설 때문에 사용량 한 단위에서 얻는 이익이 줄 수 있다는 가설도 검토해야 합니다. 토큰 사용은 늘지만 하드웨어 이익은 기대에 못 미치는 상황이 가능합니다.

같은 기업 안에서도 영향은 상쇄될 수 있습니다. 삼성전자는 메모리 호조와 함께 모바일·네트워크 사업의 영업적자를 발표하며 부품 원가 부담을 언급했습니다. 메모리 가격 상승을 회사 전체에 동일하게 적용해서는 안 됩니다.³

전력기기는 납기 희소성의 수혜이지 영구적인 공급 부족의 보증서가 아닙니다

HD현대일렉트릭은 로이터에 6월 말 수주잔고가 85억달러로 연말보다 23% 늘었으며, 3년 이상의 주문과 2030년 납품 물량 협의를 설명했습니다. 계약 수요와 긴 납기를 보여주는 자료이지, 모든 미래 주문의 이익률을 보증하는 자료는 아닙니다.⁴

주문을 납품 일정, 선수금, 취소 조건, 원가 전가, 공장 증설, 현금 회수로 연결해야 합니다. 긴 수주잔고가 가동률을 지켜줄 수도 있지만 원가가 오르기 전에 낮은 가격으로 받은 계약이 섞여 있을 수도 있습니다. 잔고 금액만으로 둘을 구분할 수 없습니다.

거시 보고서의 자본공급 민감도는 이 논지를 점검할 재료입니다. 극단적 기술 경로를 유지하고 자본공급 탄력성만 바꾸면 다음 결과가 나옵니다.¹

자본공급 탄력성 ε	GDP 격차	자본 순수익률	자본량 격차
1	+21.3%	10.3%	+33.5%
3	+32.4%	8.3%	+56.3%
6	+37.2%	7.5%	+67.1%
무한	+43.3%	6.5%	+82.2%

원문 표 5이며 AI 없는 경로의 자본 순수익률은 6.5%입니다. 자본공급 탄력성은 기업의 자본조달비용이 아닙니다. 투자상 해석은 더 좁습니다. 수요가 자본량을 늘릴 수는 있어도 자본 한 단위의 높은 수익률까지 영구히 유지하는 것은 아닙니다. 공급업체의 증설 성공은 그 기업을 매력적으로 만들었던 희소성을 약화시킬 수도 있습니다.

삼성SDS·LG CNS는 구축 매출과 반복 이익을 나눠야 합니다

삼성SDS의 2분기 매출은 3조7,178억원, 영업이익은 2,318억원으로 전년 동기 대비 각각 5.9%, 0.7% 증가했습니다. 클라우드 매출은 17% 늘었습니다. 물류 매출 1조9,553억원은 전체의 약 52.6%입니다.⁵

이 구성 때문에 회사 전체 매출을 AI 매출로 볼 수 없습니다. 새 도입 프로젝트가 재사용 가능한 제품과 반복적인 운영 계약으로 바뀌는지, 계속 사람을 투입해야 하는 구축 사업으로 남는지가 중요합니다. 코드 작성이 빨라져 공급 원가는 내려가도 고객이 더 낮은 구축 가격을 요구할 수 있습니다. AI 수주 증가만으로 순효과가 정해지지 않습니다.

LG CNS는 AI 상담 사업에서 시스템 통합, 생성형 AI 상담 보조, 구독·사용량 과금 서비스를 설명합니다. 회사 자료에도 구축·유지보수·보안의 어려움이 제시됩니다.⁶ 사업 접점이 있다는 증거이지 AI가 얼마의 이익을 내는지 검증한 증거는 아닙니다.

두 기업에는 반복 판매 제품 비중, 외부 고객 갱신, 설치 비용, 지속적인 사람 지원, 인프라 감가상각, 영업현금흐름을 확인해야 합니다. 인프라를 직접 보유하는 사업과 소프트웨어를 유통하는 사업은 필요한 자본이 다르므로 구분해서 평가해야 합니다.

은행·보험은 비용을 줄이면서 다른 항목에서 손실을 볼 수 있습니다

금융분석, 고객지원, 행정 업무는 금융회사의 비용 절감 기회를 시사합니다. 그러나 절감액이 수수료와 가격 경쟁으로 고객에게 이전될 수 있습니다. 연동, 규정 준수, 오류 수정, 인력 조정 비용도 남는 이익을 줄입니다.

두 번째 영향도 있습니다. 일부 차주의 고용을 약화시키는 기술 전환은 후선 업무 효율을 높이는 동시에 신용비용을 악화시킬 수 있습니다. 이는 검토할 시나리오이지 한국의 연체율에 대한 예측이 아닙니다. 보험 역시 인건비만이 아니라 보험금과 가격 조건을 함께 봐야 합니다.

교육·의료·현장 서비스도 마찬가지입니다. 사람의 서비스 수요가 늘면 매출과 임금이 함께 오를 수 있습니다. 가격을 올릴 수 없다면 운영기업이 수혜자가 아닐 수 있습니다. 보고서는 고도화된 로봇을 제외하며, 보건 전문·기술직을 인지직으로 분류합니다. 기타 직군의 임금 증가율을 간호사에게 그대로 적용하면 안 됩니다.¹

절약한 시간이 현금으로 바뀌고, 그 현금이 경쟁 뒤에도 남아야 합니다

다음은 실제 기업 수치가 아닌 계산 예시입니다. 직원 100명, 1인당 연간 총고용비 8,000만원이면 인건비는 80억원입니다. 대상업무 비중 40%, 실제 도입률 50%, 성공 완료율 80%, 절감 시간의 현금 실현률 50%를 가정합니다.

연간 총 절감액 = 80억원 × 40% × 50% × 80% × 50% = 6.4억원.

소프트웨어 이용료 1.6억원, 이용료에 포함되지 않은 추론·사람 검수 직접비 0.8억원, 연간 환산 연동·운영비 0.4억원이면 총비용은 2.8억원, 순 고객 편익은 3.6억원입니다.

현금 실현률만 20%라면 절감액은 2.56억원, 순편익은 −0.24억원입니다. 손익분기 실현률은 2.8 ÷ (80×0.4×0.5×0.8) = 21.875%입니다. 이 계산은 작성자의 가정이며 실제 기업 실적이나 보고서 자체 모형의 결과가 아닙니다.

공급자의 과금에도 별도 문제가 있습니다. 좌석 수가 20% 줄면 매출을 유지하기 위해 단가가 25% 올라야 합니다. 0.8×1.25=1.0입니다. 추론 원가가 늘면 매출이 같아도 이익은 줄어듭니다. 성과·사용량 과금으로 바꿀 수 있지만, 고객이 그 가격을 받아들일 때만 해결책이 됩니다.

실업률 하나로 소비·교육·채용 주식을 평가하면 위험합니다

원문 표 6은 극단적 기술 경로에서 임금 경직성을 바꿉니다.¹

연간 상대임금 경직성 ξ	인지직 임금 격차	인지직 실업률
0, 유연한 임금	−42.2%	2.6%
0.5, 기본 가정	−11.5%	17.9%
0.9, 높은 경직성	+2.8%	24.0%

17.9%를 정밀한 예측으로 간주한 뒤 소비·채용·교육 기업을 평가하는 것은 부적절합니다. 한국의 제도, 임금 결정, 인구, 산업 구성은 별도 근거가 필요합니다. 임금소득 감소, 채용 둔화, 소비 약화를 함께 가정해 보되, 이 모형이 한국에서 그 크기까지 예측했다고 주장하지 않는 편이 낫습니다.

이익이 늘어도 비싸게 사면 주가수익률은 낮습니다

주당순이익이 3년간 매년 15% 증가하고, 주가수익비율(PER)이 35배에서 25배로 낮아진다고 가정하겠습니다. 배당과 세금을 제외한 연환산 주가수익률은 다음과 같습니다.

(1.15³×25÷35)^(1/3)−1 = 약 2.8%.

어느 종목의 현재 배수도 사용하지 않은 예시입니다. 산업 방향을 맞히는 것과 좋은 가격에 사는 것은 다릅니다. 실제 매수 판단에는 확인된 주가, 희석 주식 수, 정상화 이익, 순차입금, 유지·성장 투자비, 향후 적용 가능한 배수가 필요합니다.

잉여현금흐름은 두 번째 검증 장치입니다. 영업이익 증가가 설비투자와 운전자본으로 흡수될 수 있습니다. 클라우드 운영사는 가동률과 장비 수명, 메모리 기업은 공정 투자와 정상화 수익률, 전력기기 기업은 공장 투자와 대금 회수 일정을 확인해야 합니다.

관찰 대상과 판단을 바꿀 조건

기업 또는 사업군	긍정 판단을 강화할 증거	투자 논지를 약화시킬 증거
삼성전자·SK하이닉스	고부가 제품 승인, 가격·구성 개선, 현금 창출	수요 증가에도 이익 부진, 공급 과잉, 투자 부담
HD현대일렉트릭	수주가 높은 이익과 현금 회수로 전환	납품 지연·취소, 원가 상승, 희소성 조기 해소
삼성SDS·LG CNS	도입 재사용, 반복 계약, 이익률 개선	인력과 매출이 함께 증가, AI 이익 기여 불명확
은행·보험	구축비와 위험비용을 뺀 순비용 절감	수수료 경쟁, 신용·보험금 비용이 절감 상쇄
좌석·인시 과금 서비스	성과 과금의 유료 전환과 갱신	청구 단위 감소가 단가 상승보다 빠름

완만한 시나리오에서는 이미 입증된 수익성을 우선하고 확인되지 않은 호황에 높은 가격을 지불하지 않는 편이 낫습니다. 상당한 확대에서는 인프라 수요와 기업용 AI의 반복 이익 전환을 함께 확인합니다. 극단적 확대에서는 물량 증가뿐 아니라 신용·소비, 플랫폼의 사업 흡수, 공급 증설을 동시에 점검해야 합니다. 이는 조건부 대응이지 시나리오별 확률 배분이 아닙니다.

다음 매수에는 직업 변화 → 돈을 쓰는 고객 → 매출 단위 → 남는 이익 → 현금흐름 → 매수가격의 연결이 필요합니다. 노동시장의 큰 숫자는 어느 단계도 대신하지 못합니다.

자료와 엑셀 검증의 한계

57쪽 기술 보고서와 별도 직업 연구를 검토했습니다. 공개 페이지에서 원본 Excel은 확보하지 못했습니다. 별도 검산 파일은 표 전사, 기계적 계산, 사업 예시를 담은 독립 재구성본입니다. 원본 Excel의 수식 검증이나 전체 월별 모형의 재실행은 아닙니다.

정합성 확인 사항도 남아 있습니다. 표 3의 극단 시나리오에서 GDP +32.4%, 노동소득 비중 45.2%, 기준 비중 60%를 같은 분모로 연결하면 (1.324×0.452÷0.60−1)×100 = −0.259%입니다. 원문의 노동소득 증가율 +0.5%와 약 0.759%포인트 차이가 나며, 두 입력의 소수 첫째 자리 반올림만으로는 설명되지 않습니다. 원문 값은 보존하고 정의·출력 집계·원자료의 확인 사항으로 표시했습니다. 논문 오류로 확정하거나 +0.5%의 정밀도에 투자 판단을 의존하지 않았습니다.

Korinek 외, 2026년 9월, Economic Scenarios for Transformative AI, 표 1·3·5·6 및 부록. 시나리오 소개. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Massenkoff·McCrory, 2026년 3월 5일, Labor market impacts of AI: A new measure, Figure 3. 관측 노출도는 해고 확률이 아닙니다. ↩︎ ↩︎
삼성전자, 2026년 7월 30일, 2분기 실적 발표. 발표 실적과 회사 전망을 구분했습니다. ↩︎ ↩︎
Reuters, 2026년 9월 1일 UTC·9월 2일 갱신, 데이터센터 전력·냉각 공급업체 보도. HD현대일렉트릭의 설명을 인용했습니다. ↩︎
삼성SDS, 2026년 7월 30일, 2분기 잠정 실적. 물류 비중은 19,553÷37,178을 소수 첫째 자리로 반올림했습니다. ↩︎
LG CNS, AI Contact Center, 2026년 9월 11일 확인. 제품 소개는 이익률을 입증하지 않습니다. ↩︎

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