풍부한 지능과 부족한 수요: 급격한 AI 도입에 대한 거시 금융 스트레스 테스트

Abundant Intelligence and Deficient Demand: A Macro-Financial Stress Test of Rapid AI Adoption

본 연구는 급격한 AI 도입에 대한 거시 금융 스트레스 테스트를 정형화합니다. 생산성 저하 또는 실존적 위험이 아닌, 우리는 '분배-수요 불일치' 현상을 분석합니다. AI가 창출하는 풍요로움은 경제 시스템이 인간의 인지적 희소성에 기반하고 있기 때문에 수요 부족과 공존하게 됩니다. 이러한 현상을 설명하는 세 가지 메커니즘을 제시합니다. 첫째, 경쟁적인 재고용 효과와 함께 발생하는 대체 효과: 각 기업의 AI를 활용한 노동 대체 결정은 전체 노동 소득을 감소시키고, 이는 전체 수요를 감소시켜 AI 도입을 더욱 가속화합니다. AI의 발전 속도, 확산 속도, 그리고 재고용 비율에 대한 조건을 도출하여, 이러한 피드백이 자체 제한적인 수준을 유지하는지, 아니면 폭발적인 결과를 초래하는지를 분석합니다. 둘째, '유령 GDP(Ghost GDP)': AI가 생산하는 결과물이 노동으로 생산하는 결과물을 대체할 때, 노동 소득 점유율이 감소하면 통화 유통 속도가 단조롭게 감소하며, 이는 측정된 생산량과 소비 관련 소득 간의 격차를 만듭니다. 셋째, 중개 기관 붕괴: 정보 불확실성을 줄이는 AI 에이전트는 중개 기관의 마진을 순수한 물류 비용 수준으로 압축시키고, 이는 SaaS, 결제, 컨설팅, 보험, 금융 자문 등 분야에서 가격 변동을 초래합니다. 미국 소비의 47~65%를 차지하는 상위 20% 소득 계층이 가장 높은 AI 노출 수준을 가지고 있기 때문에, 이러한 현상이 사적 신용 시장(전 세계 2조 5천억 달러) 및 주택 담보 대출 시장(전 세계 13조 달러)에 미치는 영향은 매우 큽니다. 본 연구는 11가지 검증 가능한 예측과 명시적인 반증 조건을 제시하며, FRED 시계열 데이터 및 BLS 직업 수준 데이터를 활용한 시뮬레이션을 통해 안정적인 조정이 폭발적인 위기로 이어지는 조건을 정량적으로 분석합니다.

We formalize a macro-financial stress test for rapid AI adoption. Rather than a productivity bust or existential risk, we identify a distribution-and-contract mismatch: AI-generated abundance coexists with demand deficiency because economic institutions are anchored to human cognitive scarcity. Three mechanisms formalize this channel. First, a displacement spiral with competing reinstatement effects: each firm's rational decision to substitute AI for labor reduces aggregate labor income, which reduces aggregate demand, accelerating further AI adoption. We derive conditions on the AI capability growth rate, diffusion speed, and reinstatement rate under which the net feedback is self-limiting versus explosive. Second, Ghost GDP: when AI-generated output substitutes for labor-generated output, monetary velocity declines monotonically in the labor share absent compensating transfers, creating a wedge between measured output and consumption-relevant income. Third, intermediation collapse: AI agents that reduce information frictions compress intermediary margins toward pure logistics costs, triggering repricing across SaaS, payments, consulting, insurance, and financial advisory. Because top-quintile earners drive 47--65\% of U.S.\ consumption and face the highest AI exposure, the transmission into private credit (\$2.5 trillion globally) and mortgage markets (\$13 trillion) is disproportionate. We derive eleven testable predictions with explicit falsification conditions. Calibrated simulations disciplined by FRED time series and BLS occupation-level data quantify conditions under which stable adjustment transitions to explosive crisis.