[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 인공지능(AI) 붐 한가운데서 터진 '시트리니 쇼크'는 한 편의 과장된 시나리오가 아니라 GDI(Gross Domestic Intelligence, 국내총지능) 시대의 구조를 가장 민감한 곳에서 건드린 사건이라는 데 월가는 입을 모은다.

AI가 국가와 기업의 '국내총지능'을 끌어올리는 엔진이라면, 이번에 흔들린 것은 엔진 자체가 아니라 그 위에 얹힌 비즈니스, 특히 사람과 중개에 의존해온 모델들이다.

시트리니 리서치(Citrini Research)의 'The 2028 Global Intelligence Crisis(2028 글로벌 인텔리전스 위기)'는 전통적인 리포트라기보다 2028년 6월 시점에서 2026~2027년 AI 붐을 회고하는 형식으로 쓰인 가상의 매크로 시나리오다.

저자는 S&P500 지수가 AI 기대감에 8000선까지 치솟았다가 2028년에는 38% 폭락해 4960까지 밀리는 경로를 그리면서 이 과정에 전개된 'AI발 위기'를 서술했다.

시나리오는 AI가 기업 마진과 GDI와 GDP(국내총생산) 성장을 이끌어내지만 화이트칼라와 중산층 일자리와 소득 기반을 갉아먹어 결국 모기지와 소비, 서비스 수요 붕괴와 자산 가격 급락으로 이어지는 소위 'Ghost GDP(유령 GDP)' 역설을 그렸다.

지난 2월23일(현지시각) 글이 공개되자 뉴욕 증시는 즉각 반응했다. 결제 네트워크부터 엔터프라이즈 소프트웨어, 배달 및 플랫폼 기업들이 일제히 급락했다. AI 공포 트레이드가 확산되면서 일부 대형 기술주는 1일 기준 수십 년 만에 최대 하락을 기록했다는 보도가 나왔다. 

앞서 GDI ①·②편에서 국력과 성장의 축이 공장과 설비, 노동에서 데이터와 실리콘, 전력으로 이동한다는 사실을 다뤘다. 가장 하단에는 전력과 에너지, 규범이 깔리고, 그 위에 실리콘과 클라우드, 네트워크, 데이터센터라는 연산 인프라가 올라가며, 최상층에는 데이터와 모델, 알고리즘, 인재, 조직이라는 지식 자본이 위치한다. 이들 세 개 층이 결합해 한 나라의 GDI, 즉 실제로 배치 가능한 총지능의 잠재력을 결정한다.

AI 도구를 이용해 이번 시트리니 쇼크를 GDI 피라미드 위에 올려 보면 시장의 흥분과 두려움이 어디에 집중돼 있는지 보다 명확하게 드러난다.

최하단의 전력과 에너지 층을 보자. AI 붐은 데이터센터 전력 수요를 폭발적으로 늘리고 있다. 골드만 삭스는 2030년까지 데이터센터 전력 사용량이 2023년 대비 최대 165% 증가할 수 있다고 본다.

브루킹스 연구소와 다수의 에너지 싱크탱크 보고서는 미국과 중국 모두 AI 데이터센터 전력 수요가 향후 수년간 두 배 이상 뛸 것으로 전망한다. 이를 감당할 수 있는 전력, 송전, 재생에너지, 원전 투자가 AI 전략의 핵심 축으로 부상했다는 설명이다.

여기서 AI와 GDI는 전형적인 '수요 확대 요인'이다. 전력망과 그리드 병목, 탄소 규제라는 제약이 있지만 방향성 자체는 분명한 수혜라는 분석이다.

실리콘과 클라우드, 데이터센터 레이어는 어떨까. AI 슈퍼컴퓨터와 GPU(그래픽처리장치) 클러스터를 추적하는 다양한 데이터에서 미국과 중국, 일부 동맹국이 GDI 경쟁의 중심에 서 있다는 그림이 나온다. 에폭 AI(Epoch AI) 분석에 따르면 2025년 기준 글로벌 AI 클러스터 성능의 약 4분의 3이 미국에, 15% 정도가 중국에 집중돼 있고, 유럽과 일본·노르웨이 등 전통 HPC 강국은 한 자릿수 비중을 나눠 갖는 구조다.

해당 레이어 역시 장기적인 AI와 GDI 수혜 축으로 보는 시각이 우세하다. 시트리니 보고서로 인해 GPU와 데이터센터, 클라우드 인프라 기업들이 일시적인 조정을 받았지만 이들이 AI 레버리지의 코어라는 인식 자체가 바뀌지는 않았다.

공포가 집중된 곳은 최상층이다. 이들 인프라 위에서 돌아가는 데이터와 모델, 서비스, 플랫폼 분야다. 특히 이번 매도에서 강하게 얻어맞은 종목들을 보면 공통점이 뚜렷하다. 결제 네트워크와 핀테크, 엔터프라이즈 소프트웨어, 콜센터 및 BPO(Business Process Outsourcing, 비즈니스 프로세스 아웃소싱), 음식 배달과 마켓플레이스처럼 사람이 중간에서 연결하거나 사무 처리와 중개를 해주는 구조에 수익 모델을 의존해온 기업들이다.

AI 에이전트와 자동화 도구가 빠르게 발전할수록 이런 비즈니스의 상당 부분은 'AI가 더 잘 할 수 있는 일'로 간주될 가능성이 크다. 고객 지원이나 결제 라우팅, 신용 심사, 주문 매칭, 일정 관리, 기본 리서치와 문서 작성 같은 기능은 이미 거대언어모델(LLM)과 에이전트로 대체 가능성이 입증되기 시작했다.

시트리니 리포트는 바로 이 지점에 불을 붙였다. GDI 피라미드의 최상층부에서 AI가 할 수 있는 일이 많아질수록 그 위에 얹힌 일부 인력 기반 서비스와 중개 레이어는 가장 먼저 잘려나갈 수 있다는 '베어 시나리오'를 수치와 타임라인으로 밀어붙인 것.

시트리니 쇼크가 겨냥한 것은 GDI 자체가 아니라 GDI의 활용 방식이다. 전력과 실리콘, 데이터가 결합해 만들어낸 막강한 총지능이 어느 영역에서는 기존 기업과 노동자를 강화하지만 다른 영역에서는 기존 역할을 급속도로 잠식해버릴 수 있다는 구조적 긴장이다.

전력과 칩, 모델을 더 많이 보유한 국가일수록 이른바 디스럽션(disruption)의 속도와 범위가 더 클 수 있다는 점에서 GDI 강국 내부의 불안은 오히려 더 클 수 있다고 월가는 지적한다.

인프라 레이어는 더 크게, 더 깊게 자리잡을 전망이다. 반면 API와 에이전트가 무료 혹은 매우 낮은 비용으로 열리는 세계에서 수수료와 중개 마진에 크게 의존해온 서비스 업체들은 위기를 맞을 수 있다.

특정 국가의 GDI가 커질수록 단순 반복과 연결·기록·전달에 머무르는 업무와 비즈니스 모델은 생존 공간이 줄어들 수밖에 없다. 시트리니 보고서가 과격한 언어로 보여준 것은 바로 그 구조가 노동시장과 중산층, 금융시장에 어떤 꼬리위험을 던질 수 있는지에 대한 극단값이다.

AI 도구를 이용해 해외 연구 자료를 교차 분석해보면 공통된 그림이 나타난다. AI와 GDI는 분명 국력과 기업 경쟁력의 핵심 축으로 부상하고 있다. 데이터와 실리콘, 전력이 결합한 총지능을 더 많이, 더 효율적으로 갖춘 국가와 기업이 다음 세상을 주도할 가능성이 크다.

하지만 총지능이 어떻게 사용되고, 그 과정에서 어떤 계층과 비즈니스 모델이 강화되거나 소멸되는가에 대한 사안은 기술 자체가 아니라 선택과 설계의 문제다.

정책 싱크탱크들은 같은 AI 충격이라도 분배와 제도의 설계에 따라 결과가 크게 달라질 수 있다고 본다. 재훈련과 사회안전망, 조세, 경쟁 정책에 따라 '총지능의 황금기'부터 시트리니가 경고한 '총지능의 위기'까지 현실화될 수 있다는 얘기다.

시트리니 쇼크는 AI가 버블 혹은 거짓이라고 말한 것이 아니다. 오히려 AI가 너무 진짜일 때 그 성공의 비용을 누가 치를 것인가에 대한 질문을 정면으로 던졌다.

IB와 싱크탱크는 AI와 GDI가 불가역적인 흐름이라는 사실을 인정하면서도 분배와 정책, 새로운 안전망과 규제, 그리고 비즈니스 모델의 재설계 없이는 그 총지능이 위기로 되돌아올 수 있다는 조건을 덧붙인다.

총지능의 확대는 피할 수 없는 방향이지만 그 총지능이 어떤 비즈니스를 강화하고, 소멸시키는지는 여전히 열린 변수다. 시트리니 쇼크는 그 변수들에 대한 논쟁의 신호탄인 셈이다.

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