2040년이면 인류의 경제 지도 위에 거대한 구멍 하나가 뚫려 있을지 모릅니다. 그 자리는 지금의 “AI 소프트웨어와 서비스”가 대신 채우게 될 가능성이 큽니다. 맥킨지 분석에 따르면 이 영역이 만들어낼 수 있는 경제적 가치는 연간 최대 23조 달러, 현재 미국 GDP에 맞먹는 규모다.
2040년, AI가 만든 새로운 경제 블록
맥킨지의 ‘The Next Big Arenas of Competition’ 리포트는 앞으로 글로벌 경제를 이끌 18개의 고성장 영역을 “새로운 경쟁의 경기장(arenas)”으로 정의합니다. 이 중 가장 강력한 성장 동력으로 꼽히는 것이 바로 AI 소프트웨어와 서비스 분야입니다.
현재 이 시장은 아직 시작 단계인데 2022년 기준 AI 소프트웨어와 서비스 매출은 약 850억 달러 수준이었지만, 맥킨지는 2040년에 이 매출이 최소 1조 5천억 달러에서 많게는 4조 6천억 달러까지 성장할 수 있다고 추정하고 있습니다. 연평균 17~25%에 이르는 고성장 시나리오로 놀라운 성장률입니다.
하지만 이 숫자는 ‘겉으로 드러난’ 매출만을 본 것입니다. 보고서에서 더 중요한 대목은, 직접 매출을 넘어 경제 전반에서 AI가 만들어낼 수 있는 “총 경제 효과”입니다. 분석에 따르면 AI 소프트웨어와 서비스가 경제 전반에 미치는 파급 효과를 모두 합쳤을 때, 2040년에는 연간 15조 5천억 달러에서 22조 9천억 달러 사이의 가치가 창출될 수 있다고 보고 있습니다. 이 범위의 상단이 바로 요약에서 언급한 “연 23조 달러 경제 폭탄”이다
돈이 몰리는 네 개의 전장
이 엄청난 숫자가 어디에서 나오는지 더 들여다보면, 생각보다 단순한 그림이 보입니다. 생성형 AI만 놓고 보더라도, 맥킨지는 기업용 활용 사례를 기준으로 연간 2조 6천억~4조 4천억 달러의 경제 효과를 낼 수 있다고 보고 있습니다. 그리고 이 가치의 약 75%가 네 가지 영역에 집중될 것으로 보고 있습니다.
- 고객 운영(고객 서비스, 콜센터, 지원)
- 마케팅 및 영업
- 소프트웨어 엔지니어링
- 연구·개발(R&D)
즉, 현재 생성형 AI 도구와 자동화 설루션이 가장 빠르게 스며들고 있는 영역이 곧 가장 큰 부가가치를 만들어내는 곳이기도 합니다. 고객 문의를 자동으로 처리하는 챗봇, 마케터를 대신해 카피를 써주는 모델, 코드를 보조 작성하는 AI, 신약 후보 물질을 탐색하는 알고리즘 같은 것들이 이 범주에 들어갑니다.
흥미로운 점은, 맥킨지가 이전 연구에서 분석한 “분석형 AI(머신러닝·딥러닝 등)”의 잠재 가치와 생성형 AI의 잠재 가치를 합쳤을 때 그림이 더 커진다는 것입니다. 분석형 AI는 2040년까지 최대 9조 4천억~15조 달러의 가치를, 생성형 AI는 앞서 본 것처럼 2조 6천억~4조 4천억 달러 수준의 효과를 낼 수 있으며, 여기에 개별 근로자 생산성 향상 효과까지 감안하면 총 6조 1천억~7조 9천억 달러의 추가 가치가 더해질 수 있다는 추정하고 있습니다. 이런 요소들을 모두 합쳤을 때, AI 소프트웨어와 서비스가 만들어내는 총 잠재 가치가 15조~22조 달러대로 올라가는 셈입니다.
미국 GDP에 맞먹는 규모라는 뜻
이 숫자가 어느 정도인지 감이 잘 오지 않을 수 있다. 마케팅 AI 인스티튜트의 분석에서는 이 수치를 미국 경제와 직접 비교해 설명하면. 2024년 10월 기준 미국의 국내총생산(GDP)은 약 28조 달러 수준입니다. 맥킨지가 제시한 상단 추정치인 연간 22조 9천억 달러는, 단일 국가인 미국 경제에 거의 근접하는 규모의 새로운 경제 블록이 “AI 소프트웨어·서비스”라는 이름으로 생겨날 수 있다는 의미입니다.
전통적인 거시경제 모델로 보면, 이런 폭발적인 성장률은 다소 비현실적으로 보일 수 있다. 선진국 GDP는 대체로 연 2.5~3% 정도의 완만한 성장에 익숙하기 때문입니다. 하지만 맥킨지와 이 리포트를 해설한 전문가들은, AI가 이 전통적인 한계를 뛰어넘을 수 있는 여러 메커니즘을 지적합니다.
첫째, AI는 기존 인력·자본으로 더 많은 생산을 가능하게 해 생산성을 크게 끌어올릴 수 있다.
둘째, 신제품 개발과 시장 검증 속도를 앞당겨 혁신의 주기를 단축하고, 전혀 새로운 시장을 만들어낼 수 있다.
셋째, 반복적인 지식 노동을 자동화하면서 인력을 더 부가가치가 높은 업무로 재배치할 수 있고,
이는 노동 생산성 향상으로 이어진다.
여기에 맞춤형 추천과 초개인화 마케팅이 소비를 늘려 전체 수요를 자극할 수 있다는 점도 더해집니다.
숨겨진 변수, 그리고 사회적 마찰
맥킨지 보고서를 해설하는 과정에서, 전문가들은 대부분의 거시경제 모델이 “현재 수준의 모델”만을 전제로 하고 있다고 비판하고 있습니다. 향후 10~20년 사이에 인공지능이 일반지능(AGI)을 넘어서거나, 특정 영역에서 인간을 훨씬 뛰어넘는 초지능(superintelligence)에 가까워진다면, 지금의 성장 가정은 모두 다시 써야 할 수도 있다는 것입니다.
예를 들어, 전 OpenAI 연구원인 레오폴트 아쉔브레너는 초지능이 도입될 경우 연간 경제성장률이 30% 이상, 심지어 매년 경제 규모가 두 배씩 늘어날 가능성까지 언급한다. 물론 이는 매우 공격적인 시나리오이지만, 적어도 “23조 달러”라는 숫자가 상한선이 아니라 중간 지점일 수도 있다는 상상력을 자극합니다.
다만 이런 잠재력이 곧바로 현실이 되는 것은 아니고. 항만 자동화와 관련된 노동 분쟁 사례에서 볼 수 있듯, 사회적·정치적 마찰과 규제, 이해관계 충돌은 기술 확산 속도를 상당히 늦출 수 있습니다. 노동시장 재편, 직업 훈련, 안전 규제, 데이터 보호 같은 이슈들이 AI 도입 속도를 조절하는 브레이크 역할을 할 수 있다는 점도 맥킨지 보고서에서는 분명히 짚고 있습니다.
지금 비즈니스 리더가 할 일
맥킨지와 마케팅 AI 인스티튜트의 메시지는 결국 하나로 수렴합니다. 숫자 하나하나의 정확성보다 중요한 것은 “방향성”이다. AI의 경제적 영향은 규모를 둘러싼 추정치가 엇갈리더라도, 최소 수조 달러 단위로 거대하다는 점에는 큰 이견이 없다.
그래서 리포트가 비즈니스 리더에게 던지는 핵심 조언은 놀랄 만큼 단순합니다.
“매일 행동으로 옮겨라.” AI 문해력을 키우고, 도구를 직접 써보고, 작은 파일럿 프로젝트부터 시작해
학습 속도를 높이는 개인과 조직이 결국 이 23조 달러짜리 새로운 경제 지도에서 더 큰 파이를 가져갈 가능성이 크다는 메시지입니다.숫자는 이미 나와 있습니다. 이제 남은 것은, 각자가 이 거대한 지도의 어디에 자리 잡을지 결정하는 일뿐입니다.