AI delivers ‘zero financial payoff’ to most companies, Apollo economist says

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💡 한 줄 요약

Apollo Global Management의 수석 이코노미스트 Torsten Slok은 주요 기술기업을 제외한 미국 대기업에서 AI의 재무적 성과나 생산성 개선 증거가 나타나지 않았다고 주장했다.

📌 핵심 요약

• Torsten Slok은 최근 발표한 보고서에서 막대한 투자와 과열된 기대에도 불구하고 기술업계 밖의 미국 기업에 AI가 가져온 재무적 성과는 ‘전무하다’고 주장했다.
• Slok은 S&P 500에서 Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla를 제외한 ‘S&P 493’을 살펴봤으며, 이익률과 근로자당 매출이 정체된 것으로 보여 AI가 생산성을 높였다는 증거가 없다고 평가했다.
• 비기술기업이 기술 대기업보다 도입 효과를 늦게 얻는 것인지에 대해 Slok은 회의적인 태도를 보였으며, 점점 저렴해지는 지능을 더 높은 매출 성장률과 이익률로 전환하기는 어려울 것이라고 주장했다.
• Slok은 AI가 훌륭한 계산기일 수 있지만 사업에서 지능의 핵심은 판단이라고 설명했다. 그는 AI가 책임, 신뢰, 문화, 불문율, 윤리적 상충관계, 공정성을 이해하지 못하며, 이러한 요소가 평판 위험과 매출 성장률, 이익률에 영향을 준다고 주장했다.
• 기사는 최근 연구들에서도 AI가 아직 유의미한 생산성 향상을 가져오지 못했다는 결과가 나왔다고 덧붙였다.

🧩 주요 포인트

1. S&P 493의 이익률·근로자당 매출 정체 → AI 투자 규모와 실제 재무 성과 사이의 간극이 핵심 쟁점이다.
2. 저렴해지는 지능의 사업 성과 전환에 대한 회의론 → Slok은 비기술기업의 성과 부재를 단순한 도입 시차로 설명하는 데 의문을 제기한다.
3. 계산 능력과 사업적 판단의 차이 → Slok은 AI의 수익 기여를 평가할 때 책임·신뢰·문화 등 평판 위험을 좌우하는 요소를 중시한다.

🧠 상세 정리

1. S&P 493에서 나타나지 않은 재무적 성과

TechCrunch는 Apollo Global Management의 수석 이코노미스트 Torsten Slok이 최근 발표한 보고서를 인용해, 기술업계 밖의 미국 대기업에서 AI가 수익성에 기여한 증거가 보이지 않는다고 전했다. Slok의 분석 대상은 S&P 500에서 Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla를 제외한 ‘S&P 493’이다. 그는 이 기업들의 이익률과 근로자당 매출이 정체된 것으로 보이며, AI가 생산성을 개선하고 있다는 증거가 없다고 평가했다. 이를 근거로 막대한 투자와 광범위한 기대에도 기술업계 밖의 미국 기업이 얻은 AI의 재무적 성과는 ‘전무하다’고 주장했다.

2. 도입 시차만으로 설명할 수 있는가

기사는 비기술기업이 기술 대기업에 뒤처져 있어 AI의 성과가 아직 나타나지 않은 것인지 질문을 제기한다. Slok은 이러한 가능성에 회의적인 태도를 보이며, 시간이 지나면 효과가 나타날 것이라는 설명에 의문을 제기했다. 그의 주장은 점점 저렴해지는 지능을 기업이 더 높은 매출 성장률과 이익률로 바꾸는 일이 쉽지 않다는 것이다. 따라서 논점은 AI에 대한 투자나 지능의 가격 하락 자체에서, 기업이 이를 실제 사업 성과로 전환할 수 있는지로 옮겨간다. 다만 기사에 소개된 관찰은 현재 성과의 부재에 관한 것이며, 향후 효과가 나타날 시점이나 가능성을 수치로 제시하지는 않는다.

3. 계산 능력과 사업적 판단의 차이

Slok은 AI가 훌륭한 계산기일 수 있지만, 사업에서 지능은 주로 판단의 문제라고 설명했다. 그는 AI가 책임, 신뢰, 문화, 불문율, 윤리적 상충관계, 공정성을 이해하지 못한다고 주장했다. 이러한 요소들은 평판 위험을 형성하고 궁극적으로 매출 성장률과 이익률에 영향을 주므로, 계산 능력이 높아지는 것만으로 재무적 성과를 설명하기 어렵다는 논리다. 기사는 마지막으로 최근 연구들에서도 AI가 아직 유의미한 생산성 향상을 가져오지 못했다는 결과가 나왔다고 덧붙였다. 다만 해당 연구들의 구체적인 대상이나 방법, 효과의 크기는 본문에 제시되지 않았다.

🧾 핵심 주장 / 시사점

• AI 투자 확대와 재무적 성과의 실현은 구분해서 볼 필요가 있으며, Slok의 주장은 이익률과 근로자당 매출이라는 관찰 지표에 기반한다.
• 현재 생산성 개선 증거가 없다는 관찰과 앞으로도 성과 전환이 어려울 것이라는 전망은 구분된다. 후자는 Slok의 회의적인 판단이다.
• Slok의 설명에서는 지능의 비용보다 사업적 판단과 평판 위험이 성과 전환의 핵심 제약으로 제시된다.

✅ 액션 아이템

• S&P 493의 이익률과 근로자당 매출을 기준으로 AI의 재무적 성과 여부 검토.
• 비기술기업의 성과 부재를 도입 시차로 설명할 수 있는지와 저렴해지는 지능의 성과 전환 제약 검토.
• AI의 수익 기여 평가에 책임·신뢰·문화와 평판 위험이 미치는 영향 검토.

❓ 열린 질문

• S&P 493의 이익률과 근로자당 매출 정체만으로 AI의 재무적 성과가 전무하다고 판단할 수 있는가?
• 비기술기업의 AI 성과 부재는 도입 시차 때문인가, 저렴해지는 지능을 매출 성장률과 이익률로 전환하기 어렵기 때문인가?
• 책임·신뢰·문화 등 사업적 판단의 요소는 AI의 생산성 향상과 재무적 성과에 어떤 제약을 주는가?