AI 서사가 시장과 사회를 흔든다…화이트칼라 대체 우려에 투자심리도 출렁

금융시장의 ‘서사’가 생각보다 큰 파장을 낳을 때가 있다. 인공지능(AI)처럼 불확실성이 큰 테마에서는 한 편의 시나리오가 투자심리뿐 아니라 사회적 의제까지 흔들 수 있다는 경고가 나온다. AI가 화이트칼라 일자리를 빠르게 잠식할 수 있다는 전망과 함께, AI 투자 전략을 둘러싼 시장의 신경전도 거세지는 분위기다.

“복잡한 부채 이야기가 시위를 움직였다”…금융 내러티브의 의외의 힘

시트리니 리서치(Citrini Research) 설립자 제임스 반 힐런(James van Geelen)은 최근 인터뷰에서 “정교한 부채 이야기가 예상치 못하게 바이럴 되면서 사회운동에 영향을 줄 수 있다”고 말했다. 그는 “누가 봐도 복잡한 부채 스토리가 갑자기 ‘민주화 시위’의 구호가 될 줄은 상상하기 어렵다”고도 했다.

실제로 ‘부채’를 다룬 금융 서사가 시민들의 자발적 배너 문구로 재가공돼 정치·사회적 메시지로 확산된 사례는, 금융 이슈가 단지 시장 내부의 언어에 그치지 않고 대중 담론과 행동으로 번질 수 있음을 보여준다. 그의 문제의식은 금융이 사회와 분리된 영역이 아니라, 오히려 여론과 운동이 ‘금융 프레임’을 빌려 더 넓은 지지를 끌어내는 시대가 됐다는 데 맞닿아 있다.

AI, 화이트칼라 일자리를 겨냥하나…“대규모 대체 논의가 현실로”

반 힐런은 AI 확산이 ‘화이트칼라 일자리 대체’를 본격화할 수 있다고 내다봤다. 그는 “AI가 채택되면서 대규모 화이트칼라 대체가 일어날 수 있다는 이야기가 많이 나온다”며, 단순 반복 업무를 넘어 지식 노동의 일부가 빠르게 자동화될 가능성을 강조했다.

이 관측이 주목받는 이유는 AI의 발전 속도가 기존 기술 변화의 궤적을 압축하고 있기 때문이다. 기업 입장에선 비용 절감과 생산성 향상이라는 유인이 명확하고, 정부와 사회는 고용 충격을 흡수할 재교육·전환 프로그램을 얼마나 빠르게 갖추느냐가 핵심 변수가 될 수 있다.

시장은 AI 앞에서 ‘불안’…시나리오 하나에 투자심리가 출렁

AI의 미래를 둘러싼 시장 분위기는 낙관 일변도와는 거리가 멀다. 반 힐런은 “시장은 AI의 향후 전개에 대해 상당한 신경과 불확실성을 겪고 있다”고 진단했다. 불확실성이 커질수록 투자자들은 ‘그럴듯한 이야기’에 더 빨리 매달리게 된다. 그는 “사람들이 어떤 시나리오든 나오기만 하면 거기에 달라붙으려 한다”고 표현했다.

이런 환경에서는 기업 실적이나 기술 지표 못지않게, 보고서·칼럼·인터뷰 같은 내러티브가 단기 변동성을 키우는 촉매로 작동한다. 특히 AI처럼 초기 국면의 테마는 ‘도입 속도’와 ‘수익화 모델’이 불확실해, 기대와 실망이 교차하며 가격이 과민 반응하기 쉽다.

시트리니 리서치, AI·로보틱스 테마와 거시 분석 결합

반 힐런이 이끄는 시트리니 리서치는 테마형 주식 투자와 글로벌 매크로 트레이딩을 결합한 리서치에 강점을 둔다. 핵심 축은 AI와 로보틱스다. 기술 트렌드를 산업·정책·금리 환경과 함께 엮어 해석하는 방식은, 단일 섹터 분석을 넘어 ‘AI가 경제 구조를 어떻게 바꾸는가’에 초점을 맞춘다는 점에서 시장의 관심을 받는다.

그는 2022년 말 실리콘밸리은행(SVB) 주가를 공매도해 이후 붕괴 국면에서 이름을 알렸고, 2023년 시작한 서브스택은 현재 구독자 11만9,000명 이상을 확보한 것으로 전해졌다. 최근 시나리오 분석 ‘2028 글로벌 인텔리전스 위기(The 2028 Global Intelligence Crisis)’는 온라인에서 확산되며 2월 말 시장 매도세에 영향을 줬다는 평가도 나온다.

소프트웨어·핀테크는 급락, 채권은 반등…엇갈린 시장 흐름

올해 시장에서는 소프트웨어와 핀테크 종목 중심으로 의미 있는 매도 압력이 나타났다는 게 그의 설명이다. 반면 채권 시장은 랠리를 보이며 자금 흐름이 방어적으로 기울었다. 성장 기대가 큰 기술주가 조정을 받을 때 이런 흐름은 흔히 ‘실적 가시성’과 ‘밸류에이션 부담’이 동시에 작동한 결과로 해석된다.

AI가 장기적으로 경제를 바꿀 것이라는 믿음이 강해도, 단기적으로는 금리·경기·기업 수익의 현실적 제약이 주가를 누를 수 있다. 투자자 입장에서는 AI 테마의 장기 스토리와, 단기 사이클의 변동성을 분리해 볼 필요가 커진 셈이다.

AI 추론 비용 10~30배 하락…경제 전반의 ‘가격 신호’가 바뀐다

이번 분석에서 특히 눈에 띄는 대목은 AI 비용 구조 변화다. 반 힐런은 “인지 작업당 추론(inference) 비용이 지난 1년 동안 10~30배 낮아졌을 수 있다”고 말했다. 추론은 학습된 AI 모델이 실제 서비스 환경에서 답을 생성하는 과정으로, 비용 하락은 곧 다양한 산업에서 AI 적용의 문턱을 낮추는 요인이 된다.

비용이 내려가면 고객센터 자동화, 문서 처리, 소프트웨어 개발 보조, 마케팅 콘텐츠 생성 등 ‘당장 돈이 되는 업무’부터 도입이 가속할 수 있다. 동시에 경쟁도 심해져 AI를 쓰는 것 자체가 차별화가 아니라 ‘기본값’이 될 가능성도 제기된다.

기술혁명은 본질적으로 요동친다…인프라 기회와 ‘전환기’의 함정

반 힐런은 기술혁명의 전개가 본질적으로 변동적이라고 강조했다. “기술혁명은 불안정하고, 개선은 예상치 못한 곳에서 튀어나온다”는 것이다. 이는 특정 기업이나 기술이 ‘정답’처럼 보이던 국면이 순식간에 뒤집힐 수 있음을 뜻한다.

그는 AI 인프라가 큰 시장 기회를 만들 것이지만, 그 과정에는 전환기가 필요하다고 봤다. 데이터센터, 반도체, 전력, 네트워크 등 인프라 투자가 이어져도, 실제로 기업들이 AI를 프로세스에 녹여 생산성을 입증하기까지는 시간이 걸릴 수 있다. 이 간극이 커질수록 시장은 ‘기대-실망’ 사이에서 더 크게 흔들릴 수 있다.

“AI는 스스로 진화해도, 채택은 별개”…역량과 확산의 간극

AI가 ‘재귀적(recursive)’으로 능력을 키울 수 있다는 주장에도 반 힐런은 선을 그었다. AI의 성능이 높아진다고 해서 곧바로 전 산업에 광범위하게 채택되는 것은 아니라는 의미다. 규제, 보안, 데이터 품질, 조직 문화, 책임 소재 같은 현실적 장벽이 남아 있기 때문이다.

결국 관건은 AI의 기술적 성취가 아니라 경제적 파급력이다. AI가 어떤 직무를 대체하고 어떤 직무를 새로 만들지, 비용 하락이 어떤 산업의 가격 결정 구조를 바꿀지, 그 변화가 사회적 갈등과 정책 대응으로 어떻게 이어질지를 읽어야 한다는 얘기다. 시장이 AI를 둘러싼 불확실성에 흔들리는 지금, 투자자와 기업 모두 ‘AI의 경제학’을 이해하는 작업이 점점 더 중요해지고 있다.

불확실성이 큰 AI 테마에서는 “무엇이 사실인가”보다 “어떤 서사가 시장을 지배하는가”가 더 빠르게 가격을 흔듭니다. 추론 비용이 10~30배 낮아지고, 채택(Adoption) 속도와 수익화 모델은 아직 안갯속인 지금 같은 구간일수록 투자자에게 필요한 것은 ‘그럴듯한 이야기’가 아니라 데이터와 구조를 읽는 프레임입니다.

토큰포스트 아카데미는 내러티브에 휘둘리지 않고, 거시(금리·유동성)와 산업(기술 채택) 변수를 함께 해석하는 실전 커리큘럼으로 ‘흔들리지 않는 기준’을 세우는 교육 과정을 제공합니다.

• 7단계: The Macro Master (거시 경제와 시장 사이클)
  

  AI 같은 대형 테마가 “어떤 시나리오”에 따라 흔들릴 때, 글로벌 유동성(Liquidity)과 시장 사이클 프레임으로 큰 흐름을 읽는 법을 학습합니다.

• 2단계: The Analyst (가치 평가와 분석)
  

  테마 기사·보고서의 서사를 그대로 믿기보다, 토크노믹스/온체인 데이터를 기반으로 “무엇이 근거이고 무엇이 과장인가”를 구분하는 분석력을 기릅니다.

• 3단계: The Strategist (투자 전략과 포트폴리오)
  

  AI발 변동성처럼 기대-실망이 교차하는 장에서 DCA, 포트폴리오 구성, 현금 비중 조절 등 리스크 관리 중심으로 생존 전략을 정립합니다.

• 4단계: The Trader (테크니컬 분석과 트레이딩)
  

  내러티브가 촉매가 되어 단기 변동성이 커질 때, 지지/저항·추세·주문 전략 등 실행 관점에서 대응하는 방법을 다룹니다.

지금 필요한 것은 ‘AI가 세상을 바꾼다’는 구호가 아니라, 그 변화가 가격에 반영되는 메커니즘을 읽어내는 실력입니다. 토큰포스트 아카데미에서 테마의 소음 너머, 구조와 데이터로 투자 판단을 내리는 기준을 세워보세요.

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