AI 도입 기업 EBIT 마진, 2027년 증가폭 90bp로 둔화

인공지능(AI)을 도입한 기업의 EBIT 마진 증가 폭이 2027년 90bp로 낮아질 것으로 예상됐다. 초기 비용 절감 효과가 약해지면서 AI를 제품과 서비스의 핵심으로 활용하는 기업과 기존 업무에 AI를 추가하는 기업 사이의 격차가 커질 수 있다는 분석이다.

모건스탠리(Morgan Stanley)는 ‘AI 변화율 지도: 현장에서 성과가 나타나는 지점’ 보고서에서 AI 도입 기업의 EBIT 마진이 2024년부터 2025년까지 310bp 확대됐다고 밝혔다. 2026년에는 230bp 추가 확대가 예상되지만, 2026년부터 2027년까지의 증가 폭은 90bp로 낮아질 것으로 분석했다.

EBIT 마진은 이자와 세금을 제외한 영업이익이 매출에서 차지하는 비율이다. 100bp는 1%포인트를 뜻한다. 이번 분석은 AI 보유 여부보다 실제 업무에 적용해 수익성 개선으로 연결했는지가 평가 기준이 될 수 있음을 보여준다.

모건스탠리는 AI 도입에 따른 효과의 대부분이 매출 증가보다 비용 효율성에서 발생할 것으로 봤다. 향후 12~24개월 동안 AI 효과의 74~90%가 비용 효율성에서 나타날 것으로 예상됐고, 매출 증가 비중은 10~26%로 제시됐다.

기업 유형별 효과도 달라질 수 있다. 모건스탠리는 기업을 AI 도입 기업, AI 인프라 제공 기업, AI로 사업 모델이 흔들릴 수 있는 기업 등으로 구분했다.

이 가운데 AI가 투자 논리의 핵심이고 가격 결정력이 중립 이상인 기업일수록 이익 전망과 마진 개선 폭이 상대적으로 큰 것으로 분석됐다. 가격 결정력은 비용 상승이나 제품 경쟁 상황에서도 가격을 조정해 수익성을 유지할 수 있는 능력을 뜻한다.

AI 인프라 제공 기업은 매출 증가에서 더 큰 효과를 얻을 가능성이 있는 반면, AI 도입 기업은 비용 절감이 주요 수익 경로로 제시됐다. 보고서에서는 AI 도입 기업의 89%가 매출 증가보다 비용 효율성에서 더 큰 효과를 얻을 것으로 평가됐다.

다만 AI를 도입했다고 장기적인 수익성 개선이 자동으로 보장되는 것은 아니다. 기존 업무에 AI를 추가하는 데 그치면 초기 비용 절감 효과가 소진된 뒤 추가 마진 확대가 제한될 수 있다.

반대로 AI를 제품과 서비스의 핵심 구성 요소로 활용하는 기업은 장기적인 경쟁력과 수익성 개선을 이어갈 가능성이 상대적으로 큰 것으로 분석됐다. 이는 AI가 단순한 보조 도구인지 사업 모델의 일부인지에 따라 성과가 달라질 수 있다는 의미다.

모건스탠리는 AI 도입 기업의 성과를 확인할 지표로 비용 절감, 매출 증가, 가격 결정력, 실제 AI 활용 사례를 제시했다. 기술을 보유했다는 사실보다 실제 사용 결과를 재무 지표로 입증하는지가 중요하다는 설명이다.

모건스탠리는 2025년 4분기 북미 지역에서 애널리스트가 식별한 AI 도입 기업 중 정량화 가능한 AI 효과를 언급한 비중이 30%로, 2025년 3분기 24%와 2024년 4분기 16%에서 높아졌다고 밝혔다. AI 활용 성과를 언급하는 기업이 늘면서 비용과 매출에 미친 영향도 비교 대상이 되고 있다.

AI 인프라를 제공하는 기업은 관련 매출 확대가 주요 성과로 평가될 수 있다. 반면 AI를 도입하는 기업은 인력·업무 효율화와 가격 결정력 개선이 실제 마진 확대를 뒷받침하는지 확인해야 한다.

AI 효과가 비용 절감에 집중될 경우 초기에는 수익성이 빠르게 개선될 수 있지만, 이후에는 추가 절감 여지가 줄어들 수 있다. 제품과 서비스의 핵심 기능으로 AI를 활용하는 기업은 매출 증가와 경쟁력 변화까지 함께 평가받게 된다.

이번 보고서는 AI 관련 평가 기준이 기술 노출에서 실제 수익성 개선으로 이동하고 있음을 제시했다. 기업별 마진 변화는 AI 투자 비용과 산업별 도입 속도, 가격 결정력에 따라 달라질 수 있다.