요약
AI가 빅테크를 뺀 미국 대기업에는 재무적 이득을 전혀 안기지 못했다는 분석이 나왔습니다.
자산운용사 아폴로 글로벌 매니지먼트의 수석 이코노미스트 토르스텐 슬록이 회사 웹사이트에 올린 짧은 메모를 테크크런치가 전했습니다. 그는 AI에 막대한 투자가 몰렸지만 기술 업종 밖에서는 성과가 아직 숫자로 드러나지 않았다고 봤습니다.
왜 중요한가
- AI의 효과를 체감 생산성이 아니라 이익률과 1인당 매출 같은 재무 지표로 따져 봤습니다.
- AI로 실제 돈을 버는 곳이 아직 기술 기업에 머물러 있다고 본 셈입니다.
- 최근 다른 연구들도 AI의 생산성 효과가 아직 크지 않다고 봐서, 같은 방향의 근거가 하나 더해졌습니다.
핵심 내용
- 슬록은 S&P 500(미국 대형주 500개로 만든 주가지수)에서 알파벳, 아마존, 애플, 메타, 마이크로소프트, 엔비디아, 테슬라를 뺀 'S&P 493'을 살폈습니다.
- 이들 기업의 이익률과 직원 1인당 매출은 제자리였고, AI가 생산성을 끌어올린 신호는 보이지 않았습니다.
- 그는 AI가 싸졌어도 비기술 기업이 이를 매출과 이익률 상승으로 바꿀 수 있을지 의문이라고 했습니다.
- 기업 경영에서 지능은 대부분 판단력이라고 했습니다.
- AI는 책임, 신뢰, 조직 문화, 윤리적 선택을 이해하지 못하며, 이런 요소가 평판 위험과 매출을 좌우한다고 봤습니다.
HN 반응
- 슬록의 2025년 'AI 도입률 하락' 분석도 빗나갔다는 비판에, 그것은 예측이 아니라 통계를 옮긴 것이었다는 반박이 맞섰습니다.
- 시제품 개발이 1~2주에서 하루로 줄었다는 경험담도 나왔지만, 빨라진 작업이 곧바로 손익으로 이어지지는 않는다는 지적이 많았습니다.
같은 아폴로 글로벌 리서치 파트너인 토르스텐 슬록은 작년인 2025년 9월에도 "대기업의 AI 도입률 하락세"라는 글을 냈고, 이 글도 널리 인용됐습니다. https://www.apolloacademy.com/ai-adoption-rate-trending-down-for-large-companies/
그 글은 그다지 잘 버텨내지 못했다고 봅니다. 냉소적인 사람이라면, AI에 대한 부정적인 이야기에 목마른 사람들의 입맛에 맞는 연구를 내놓으면 헤드라인과 관심을 얻기가 얼마나 쉬운지 이들이 깨달은 것 아니냐고 할 수도 있겠습니다.
수정: 한발 물러서겠습니다. 알고 보니 아폴로는 이런 글을 매일 올리더군요. 그러니 "AI에 대한 부정적인 이야기에 목마른" 사람들 구미에 맞는 헤드라인이 가끔 나오는 건, 올리는 빈도가 더 낮았을 때만큼 어떤 패턴이라고 보기는 어렵습니다.
아폴로가 편향돼 있다고 말씀하시는 것 같은데, 인용하신 건 공개된 연구를 아주 짧게 소개한 보고서입니다. 글 전체가 이렇습니다.
“미국 인구조사국은 120만 개 기업을 대상으로 격주로 설문조사를 하는데, 질문 중 하나가 지난 2주 동안 상품이나 서비스를 만드는 데 머신러닝, 자연어 처리, 가상 에이전트, 음성 인식 같은 AI 도구를 사용했는지입니다. 기업 규모별 최근 데이터를 보면 직원 250명을 넘는 기업에서 AI 도입이 줄고 있습니다. 아래 차트를 참고하세요.”
질문이 두 가지 있습니다.
그 차트가 지금은 어떻게 나옵니까? (진짜 궁금해서 묻는 겁니다. 어디서 찾아야 하는지 몰라서요.)
지금 어떻게 나오든, 아폴로가 그걸 보고서로 낸 게 왜 주목할 만하다고 보십니까?
네, 아폴로가 무엇을 다룰지, 그리고 그걸 어떻게 프레이밍할지에서 편향이 있을 수 있다고 말씀드리는 겁니다. 어떤 수치를 차트로 만들지 정하는 것도 편집상의 결정이니까요.
지금 그 차트의 새 버전을 정리하고 있는데, 미리 보기는 여기 있습니다. https://static.simonwillison.net/static/2026-11-01/5821A414-FAF6-4E61-B037-952C1FD80D39.png
데이터를 어디서 찾는지는 여기에 적어 뒀습니다. https://simonwillison.net/2025/Sep/9/apollo-ai-adoption/
정리한 글은 여기 있습니다. https://simonwillison.net/2026/Nov/2/census-bureau-super-intelligence/
아폴로 건은 그래프의 단기적인 출렁임을 근거로 한 꽤 어리석은 섣부른 주장이라고 생각해요. 근데 당신이 그들더러 편향됐다고 하는 건 웃기네요.
똥 묻은 개가 겨 묻은 개 나무란다는 거죠.
내용 면에서는 저 선들이 올라가는 게 전혀 놀랍지 않아요. 이 정도로 과열된 홍보 속에서 안 올라가면 오히려 충격이죠. 중요한 건 기울기예요. 특히 당신 그래프가 시간이 갈수록 도입이 가속된다는 걸 보여준다고는 말 못 하겠네요.
저는 오히려 수치가 이렇게 낮아서 놀랐습니다. AI의 정의가 음성 인식과 모든 종류의 머신러닝, 모든 업무 기능을 포함할 만큼 넓어서, 거기서 결론을 끌어내기가 어렵습니다. LLM으로만 좁혀서 조사했더라면 좋았을 텐데요.
중간에 정의를 바꾼 것도 아쉽습니다. 두 선을 나란히 볼 수 있었다면 좋았을 겁니다.
(simonw 님, 업데이트한 차트 감사합니다.)
"그래프의 단기적인 출렁임을 근거로 한 꽤 어리석은 섣부른 주장"이라는 표현 고맙습니다. 제가 하려던 말을 훨씬 잘 담은 표현이네요.
당연히 아폴로는 편향돼 있죠. 헤지펀드잖아요. 자기들이 보는 시장 해석 쪽으로 편향돼 있는 거죠.
실제로 이들은 어떤 회사나 시장에 대해 가설을 세우고 그걸 옹호하는 경우가 많아요. 이보다 덜 편향된 게 뭐가 있을지 모르겠네요.
헤지펀드가 아닙니다. 사모펀드와 사모대출 펀드, 금융 회사, 벤처 펀드를 한데 묶은 대체자산 운용사이고, 사모대출과 관련된 거의 모든 일을 합니다.
미래를 더 잘 설명해 준다면 그건 편향이 아니죠.
아폴로가 미래를 예측할 수 있다고요?
정확히 "편향"이라고 해야 할지는 모르겠습니다. 이 사람이 최근 AI에 관해서는 계속 틀렸다는 건 사실이고요.
HN에서 손꼽히는 AI 찬양론자라면서, "아폴로는 사실을 관찰해서 보고했으니 나쁘다"보다는 더 탄탄한 논리를 댈 수 있을 텐데요. 그건 예측이 아니었으니 "잘 버텨냈는지" 따질 것도 없잖아요.
"예측"이 뭔지 제대로 이해하지 못하는 건 AI 평론가들 사이에서 계속 반복되는 문제 같습니다.
지난 몇 년간 "AI 회의론자"들을 깎아내리는 글이나 상위 댓글을 수십 개 봤는데, 그 사람들이 한 말은 예측과는 비슷하지도 않은 것들이었습니다.
카파시의 글도 그렇습니다. 옛날 HN 댓글을 사람의 검증 없이 AI 모델에 던져 "예측"의 점수를 매긴 글인데도 메인 페이지에 올라 600개 넘게 추천을 받았죠. 자세히 들여다보면 현재에 대한 명백한 사실 진술이나 미래에 대한 조건부 if-then 논리가 잔뜩 들어 있었는데, 편의상 대충 넘기다 보니 "빗나간" 예측이 되어 버린 겁니다.
그 사이트의 채점은 AI가 아니라 방문한 사람들이 한 걸로 아는데요?
서퍼는 파도 홍보맨이 아니에요. 부적절한 묘사네요.
우리가 있는 곳은 신비로운 AI 바다가 아니라 인공 수영장이에요. 서퍼와 인공 파도 기계를 파는 사람이 대부분 같은 사람들이죠.
지금 얘기하는 그 댓글 쓴 사람은 블로그 맨 위에 AI 회사 후원 배너까지 달고 있고, 그 블로그가 5천만 달러를 투자받았다고요 ㅋㅋ
저는 그들이 고른 헤드라인을 보고 판단하는 겁니다.
당신은 콘텐츠를 파는 사람이고 AI 열풍에 빌붙어 먹고사는 데다 실질적인 건 (콘텐츠 면에서) 아무것도 만들지 않고 그저 자기 웹사이트로 트래픽을 끌어오려는 사람이니, 편향에 대한 당신의 판단은 별로 중요하지 않다고 봅니다. 미안하지만 특히 AI 관련해서는 객관성을 논할 자리에 있는 사람이 아니에요.
실질적인 게 아무것도 없다고요, 정말로요?
제 작업을 잘 모르시거나, 판단력이 형편없으신 거겠죠.
당신 콘텐츠는 아주 잘 압니다. 제 판단력을 들먹이는 건 "어디 감히!"로밖에 안 들리네요. 하지만 진정하세요. 모두가 당신 작업이나 글에서 가치를 찾아야 하는 건 아니니까요. 정말 논점을 입증하고 싶다면, 정말 독창적이고 다른 곳에서는 찾을 수 없는 걸 더해 주는 글을 하나 공유해 보세요. 공개된 정보를 중계하면서 진짜 자기 견해나 요지가 없는 건 제 취향엔 앵무새 노릇에 가깝습니다. 그런 글 말고요.
당신 블로그는 당신이 AI에 푹 빠지기 전부터 오랫동안 제 RSS 피드에 들어 있었습니다.
적어도 1년쯤은 당신 글에서 알맹이를 거의 찾지 못했습니다. 대부분 겉핥기 수준이고, 스타트업 회사 블로그에서 보는 군더더기 같은 내용이에요.
비교적 최근의 오픈소스 프로젝트는 쓰지 않지만, 그 노력과 기여는 존중합니다. 하지만 지금 하는 얘기는 그게 아니에요. 그러니 당신의 작업 전반에 대한 얘기가 아닙니다.
당신 블로그와 웹사이트 콘텐츠에는 깊이, 독창성, 진정성이 없습니다. 당신은 뭔가를 팔려고 하고, 저는 살 생각이 없습니다. 그렇다고 당신 물건을 사는 사람들의 판단력이 형편없다고까지 말할 생각은 없습니다.
당신은 AI를 폭넓게 다루지만, 문체와 (적어도 콘텐츠로 보이는) 이 주제에 대한 지식의 깊이를 보면 뉴스 프로그램에 불려 나오는 "전문가"들이 떠오릅니다. 변변한 자격은 없는데 사교성, 인맥, 네트워킹으로 방송 시간을 따내는 법을 어떻게든 터득한 사람들이요. 이들은 논리적, 지적 구멍투성이인 겉핥기 정보를 내놓으면서도, 그 분야 배경지식이 적거나 없는 사람들에게는 그럴듯하게 들리는 데 성공합니다.
아무튼 콘텐츠 기계 잘 굴러가길 빕니다.
오늘 아침에 쓴 https://simonwillison.net/2026/Nov/3/qwen-can-interpret-model-weights/ 가 그렇습니다. Qwen 3.8 27B가 그 가중치 해석 기법을 쓴다는 걸 다룬 글로는 제가 본 첫 보고였어요.
혹시 제 링크 블로그와 장문 글을 혼동하고 계신 건 아닌가요? 제 링크 블로깅 전략은 여기에 더 자세히 썼습니다. https://simonwillison.net/2024/Dec/22/link-blog/
제 장문 글이 "다른 곳에서는 찾을 수 없는 걸 더해 줄" 가능성이 훨씬 큽니다. https://simonwillison.net/entries/
그럼 당신이라면 어떤 헤드라인을 고르시겠어요?
데이터에 정확히 들어맞는 설명이었지, 장기 예측이 아니었어요.
저희한테는 효과가 있습니다(데이터 과학, 특수 화학, 배합식 탐색·최적화). 아이디어에서 프로토타입까지 1~2주 걸리던 게 하루면 됩니다. 데이터를 처리하는 상용구 코드를 손으로 짜는 데 시간이 많이 들었거든요. 특히 프로그래머가 아닌 데이터 과학, 수학 쪽 사람들에게는요. 이제는 가장 유망해 보이는 것 하나만 골라 해보는 대신 모든 아이디어를 실제로 시도해 볼 수 있습니다.
그럼 이 작업에 AI를 쓴 결과로 공개적으로 댈 수 있는 매출이나 이익 증가는 얼마입니까?
AI가 여러 종류의 작업을 더 쉽게 또는 빠르게 해준다는 데 이의를 제기하는 사람은 없다고 봅니다. 쟁점은 그 개선의 정도, 그리고 그 개선이 실제로 얼마나 벌거나 아끼는 돈으로 이어지느냐입니다.
이에 관한 확실한 데이터를 볼 수 있다면 논쟁을 매듭짓는 데 도움이 될 겁니다.
아쉽게도 모든 게 손익계산서에 깔끔하게 나타나지는 않습니다. 손익은 회사 전체 프로세스의 함수니까요.
개발자들이 코드를 더 많이 내놓는다고(지금은 AI 활용이 대부분 소프트웨어에 몰려 있죠) 그게 매출 상단에 나타날까요? 그럴 수도 있겠죠. 영업과 마케팅도 더 많이 팔고, 제품 담당자들이 올바른 제품을 만들고, 또...
AI에서 곧장 돈으로 이어지는 직선은 아닙니다.
그런데 코드를 더 많이 내놓는 게 꼭 좋은 건 아닙니다. 품질 관리를 제대로 하지 않으면 결국 매출 상단에 마이너스로 나타나거든요.
AI를 쓰면 좋은 품질을 유지하기가 더 어려워집니다. 보통 교묘한 결함만 만들어 내기 때문입니다.
코드 품질만의 문제가 아니라, 제품 자체가 가치가 있는지 같은 다른 사업의 기본기 전부가 걸려 있습니다.
저는 AI와 전혀 상관없는 방식으로 이걸 겪고 있습니다. 인수한 회사들이 뒤섞인 잡탕 같은 회사에 다니거든요. 저희 제품 중 일부는 그냥 돈이 안 되고, 공감을 얻지 못하고, 여러 면에서 경쟁사에 뒤처져 있습니다.
코드의 양이나 애플리케이션의 전반적인 엔지니어링 복잡도는 수익성과 완전히 따로 노는 경우가 많아 보입니다.
이제는 직접 쓸 소프트웨어를 만들기가 이렇게 쉬우니, 사 쓸 만한 가치가 있는 소프트웨어가 되려면 기준이 더 높아질 겁니다. 그러면 우리가 코드를 쏟아낼 수 있는 능력도 가치가 떨어진다는 뜻이고요.
정말 AI 같지 않으시네요 ㅋㅋ