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Apollo - Quantifying the productivity gains from AI adoption
콜드브루리포트 - AI & Tech

Apollo - Quantifying the productivity gains from AI adoption

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콜드브루
2026.02.01조회수 46회
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콜드브루
구독자 390명구독중 17명
리포트 정리해 두는 블로그입니다. 정보 습득에 있어 편식이 많은 편이니 양해 부탁드립니다.

AI가 생산성을 얼마나 올릴까?


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  • “우리는 또 하나의 생산성 붐의 초기 단계에 있을 가능성이 큼”

  • PC 도입 → 인터넷 도입 → AI 도입


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  • Annual Productivity/TFP Gain (pp): 연간 생산성/총요소생산성(TFP) 상승 폭(퍼센트포인트)


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  • 기술별 채택률: AI가 가장 빠른 채택 속도


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  • 모든 기업 규모에서 AI 채택률이 평탄화(상승 둔화)되기 시작”


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  • 지난 12개월 동안 귀사의 AI 사용은 귀사에 어떤 영향을 미쳤습니까? -> 대다수의 응답은 No change/Not sure


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  • 그러나 지난 1년 동안 도입률은 크게 증가하지 않았음


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  • 생산성 향상이 둔화되고 있는가? : 생성형 AI로 인한 시간절감은 1.7% 내외


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  • AI 도입은 생산성 증가와 양(+)의 상관관계


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  • 이전 주 총 근로시간 대비 생성형 AI로 절약된 시간 비중(%)


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  • 산업별 노동 생산성 성장률


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  • 산업별 AI 도입률


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  • 노동 생산성 증가 = 자본 심화 + 노동 구성 + 총요소생산성(TFP)

  • TFP 증가율은 자본 심화를 따라 움직임


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  • 닷컴 버블 당시 통신기업 대비 현재 하이퍼스케일러의 GDP 대비 설비투자 비중이 훨씬 높음


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Made in USA 변혁적 혁신은 다양한 형태로 나타남. 때로는 백열전구나 비행기처럼 반짝이는 신제품으로 등장하여, 이를 접하는 모든 사람에게 “이전과 이후”를 가르는 순간을 만들어냄. 제품 수명 주기 동안의 지속적인 개선과 발전은 채택과 규모 확장을 촉진함. 다른 경우 혁신은 제품이 아니라 ‘프로세스’에 있음. 발견의 핵심은 제품 자체가 아니라, 생산성을 변화시키는 방식에 있음. 조립라인은 이런 “공정 혁신(process enhancement)”의 대표 사례임. 육가공 산업은 조립라인의 전신으로 자주 언급됨. 전문화된 노동과 표준화된 투입물에 의존했다는 점이 비슷했기 때문임. 그러나 이 “분해 라인(disassembly lines)”은 거대하고 비효율적이며 종종 위험한 증기기관으로 단일 컨베이어 벨트를 구동했음. 1800년대 후반 전기화의 등장은 증기에서 전기 모터로의 전환을 알렸지만, 이를 광범위하게 적용할 비전가들이 필요했음. 1910년이 되어서도 제조업에서 전기 모터는 거의 사용되지 않았음. 제품 설계의 모듈화, 공정 단계별 속도 제어라는 장점이 있었음에도 그랬음. 여기서 헨리 포드의 조립라인 비전이 독창적이었음. 전기를 이용해 생산 흐름을 가속·제어하면서 작업을 노동자에게 가져오고, 노동을 전문화하고 부품을 표준화하여 비용을 절감함. 1913년 당시 자동차는 아직 초기 단계였고 부유층만 살 수 있었음. 대중 시장 제품이 되려면 생산 방식을 급진적으로 바꿔 가격을 낮춰야 했음. 조립라인은 훨씬 낮은 가격으로 생산량을 폭증시켰고, 소비자 잉여, 안정적 고용, 근로 생애 및 은퇴기 혜택으로 이어졌음. 하지만 조립라인은 노동자의 숙련을 떨어뜨려 광범위한 직무 불만과 장인정신 상실을 낳았음. 오늘날 AI와 자동화는 반대 효과를 내고 있음. 반복 작업을 대체하는 대신 전문성의 가치를 높이고 생산성 향상을 다시 약속함. 과거와 마찬가지로 변혁 기술에 투자하려면 분산된 노출과 해당 기술이 거시 및 정치경제에 미칠 영향을 이해해야 함. 또한 인프라 레이어만큼 응용(application) 레이어를 소유하는 것이 중요함. 전기와 조립라인에서 봤듯, 하나의 변혁 기술이 또 다른 기술을 낳음. 이는 AI·자동화 투자 기회를 찾는 데 중요한 교훈임. The history lesson 1913년 헨리 포드는 세계를 바꿀 자동차 제조 공정을 도입했음. 조립 공장은 단 10년 만에 생산량을 12배 늘렸고, 모델 T를 200만 대 이상 생산하면서 실질 가격은 2/3 하락했음. 1923년 모델 T의 정점 생산량을 넘어선 자동차 제조사는 없었음. 모델 T는 4년 뒤 단종되었지만, 이 차를 만들던 조립라인은 자동차 산업을 넘어 오늘날까지 제조업의 표준이 되었음. 1913년 이전에도 전신 사례는 있었음. 베네치아는 12세기에 운하를 따라 연속 흐름 방식으로 표준 부품을 사용해 군함을 대량 생산했음. 19세기 육가공 산업에서는 증기기관이 컨베이어를 구동해 사체를 이동시켰음. 스티븐 앰브로스는 대륙횡단철도 책에서 이렇게 썼음: “이것이 훗날 조립라인 작업이라 불릴 것의 시작이었다. 속도는 사람이 걸을 수 있는 만큼 빨랐다. 각 사람이 특정 작업만 맡았기 때문에 가능한 속도였다.” 포드 조립라인의 독특함은 표준화 + 전기모터 등 노동절감 기계의 결합으로 규모의 경제를 극대화했다는 점임. 미국 노동자는 유럽·아시아보다 높은 임금을 받았지만, 그들이...
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☆BlackRock - On the Record : Infrastructure and the opportunity in skilled trades☆

인프라와 숙련 기술직(skilled trades)의 기회 우리의 목표는 고객, 정책입안자, 그리고 대중이 명확한 분석, 실질적인 인사이트, 장기적 관점을 바탕으로 변화를 이해하고 대응하도록 돕는 것임. 이번 On the Record 시리즈에서는 현재 전례 없는 규모로 진행 중인 인프라 건설 붐, 특히 AI 데이터센터의 급속한 확장을 조명하며, 이것이 숙련 기술직에서의 고임금 일자리 기회를 어떻게 만들어내는지 살펴봄. 핵심 포인트 세계는 8.5조 달러가 아니라 85조 달러 규모의 인프라 투자 기회 앞에 놓여 있음 — 그리고 동시에 인적 자본 기회도 존재함. 노후 시스템 현대화, 디지털·AI 시대 인프라 구축, 이를 뒷받침할 전력 수요 충족을 위해 대규모 투자가 필요함. 이 기회를 현실로 만들기 위해서는 수조 달러의 자본뿐 아니라, 실제 건설을 수행할 숙련 노동력이 필요함. 이 인프라 건설 붐은 경제성장을 끌어올리고, 일자리를 창출하며, 일상생활을 개선할 수 있음. 교통, 광대역 인터넷, 에너지, 위생 시스템까지 — 인프라는 생산성을 높이고, 경제적 연결성을 강화하며, 삶의 질을 향상시킴. 인프라에 투자되는 1달러는 그 이상의 경제적 효과를 만들어내며, 특히 경제 중심지와 연결이 부족한 지역사회에 기회를 확대함. BlackRock은 AI가 빠르게 세계의 핵심 인프라의 일부가 될 것이며, AI 혁신 자체가 경제성장을 더욱 가속할 것으로 봄. 숙련 기술직은 고임금, 장기 커리어 경로, 그리고 오프쇼어링(해외 이전)이나 AI로 대체될 가능성이 낮은 직업군으로서 점점 더 중요한 경로로 인식되고 있음. 이는 계층 상승(upward mobility)과 재무적 안정성을 제공하는 매력적인 경로가 될 수 있음. 세계는 인프라를 필요로 하고, 인프라는 숙련 노동자를 필요로 함. 미국 노동부는 인프라 관련 숙련 기술직 일자리가 향후 10년간 전국 평균보다 훨씬 빠르게 증가할 것으로 전망함. 인프라 건설 자체가 수십만 개의 일자리를 창출하기 때문임. AI 인프라 확장이 매우 빠르게 진행되고 있다는 점을 감안하면, 증가 속도는 이보다 더 빠를 수도 있음. 이 잠재력을 현실로 바꾸기 위해 기업, 정부, 학교가 협력해 교육·훈련 파이프라인을 현대화하고 확대해야 함. 표준화된 자격증 제도, 견습제 확대, 채용 저변 확대가 도움이 될 수 있음. 고용주, 교육기관, 정책입안자 간의 협력이 필수적이며, 급변하는 노동시장 수요에 맞는 훈련이 이뤄지도록 해야 함. 섹션 01 — 배경 설정: 기회 세계는 향후 15년간 최대 85조 달러 규모의 신규 인프라가 필요한, 인류 역사상 가장 큰 건설 시기로 진입하고 있음. 전 세계적으로 공공부문의 재정 여력이 제한되어 있기 때문에, 이 지출의 상당 부분은 민간 자본이 조달해야 함. 자본시장과 정부가 필요한 자금을 동원할 수 있다면, 이 85조 달러는 어디에 쓰이게 될까? 간단히 말하면 모든 곳임. 세계는 낡은 시스템을 업그레이드하고 새로운 시스템을 건설해야 함 — 전력망, 항만, 파이프라인, 급변하는 글로벌 경제를 위한 기반시설, 그리고 도시화가 진행되는 인구를 수용할 새로운 도시들까지. 가장 빠르게 성장하는 수요는 디지털 부문이며, AI 혁명이 본격적으로 시작되고 있음. 물리적 인프라 건설이 중요한 투자 기회이긴 하지만, 또 하나의 핵심 요소가 있음: 바로 이를 가능하게 할 사람들에 대한 투자임. 물적 자본(하드 자산)은 인적 자본 없이는 설계, 건설, 운영, 유지될 수 없음. 이 인프라 붐은 전기 기술자, HVAC 기술자, 배관공 등 숙련 기술직에 대한 수요를 창출하고 있음. 우리는 이러한 일자리를 ‘좋은 일자리’로 봄: 고임금, 장기 커리어 가능성, 해외 이전 및 AI 대체 가능성 낮음. 많은 직종이 견습 과정으로 시작되며, 이 기간 동안 일하면서 배우기 때문에 대학 학위가 필요한 직업에 비해 기회비용이 낮을 수 있음. 최근 여론조사에 따르면 미국인들은 대학 학위가 커리어 성공의 최선 경로라는 오랜 인식에서 벗어나고 있음. 이런 상황에서 숙련 기술직은 계층 상승과 재무적 안정성을 향한 매력적인 대안 경로가 될 수 있음. 미국 노동부는 인프라 관련 숙련 기술직 일자리가 향후 10년간 5% 이상 성장할 것으로 전망함 — 이는 전국 평균 3%보다 3분의 2 이상 빠른 속도임. BlackRock은 이 추정치가 보수적이라고 봄. AI 관련 인프라 수요가 얼마나 빠르게 증가했는지를 반영하지 못하기 때문임. 외부 추정에 따르면 신규 일자리는 수십만 개에 이를 수 있음. 영국에서도 정부는 이 보고서에서 다루는 직종을 포함한 ‘우선 직업군(priority occupations)’이 2030년까지 다른 직업보다 더 빠르게 증가할 것으로 전망함. 유럽연합의 국방비 지출 확대와 청정에너지 인프라 건설 필요성도 숙련 기술직 일자리를 늘릴 수 있음. 인프라는 개인과 기관 투자자에게 기회를 제공할 뿐 아니라, 경제 전반에 광범위한 이점을 줌 — 더 빠른 성장, 높은 생산성, 새로운 일자리, 더 강한 연결성, 더 나은 삶의 질. 일반적으로 인프라에 투자된 1달러는 1달러 이상의 추가 산출을 만들어냄. 이 기회를 최대한 활용하려면 정부, 기업, 학교가 협력해 ...

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버블은 결함이 아니라 기능이다 요약 (EXECUTIVE SUMMARY) 전기화와 인터넷에 비유하며, Jason Thomas는 AI가 데이터, 인프라, 생산성에 대한 기업의 우선순위를 어떻게 재편하고 있는지를 고찰한다. 또한 초기 투자 열기가 왜 흔히 ‘병목 지점’으로 인식되는 영역에 집중되는 반면, 실제 경제적 가치는 결국 하류(downstream) 영역에 축적되는지를 설명한다. 금융시장은 기술 혁명을 포착하는 데에는 매우 뛰어난 경향이 있다. 그러나 그 2차·3차 파급효과를 미리 예측하는 데에는 거의 성공하지 못했다. 버블이 붕괴하는 이유는 기술이 실망스럽기 때문이 아니라, 그 기술의 경제적 가치가 그것을 활용하는 기업들과 그로 인해 탄생한 새로운 산업들로 하류 방향으로 흘러가기 때문이다. 이건 시계열 데이터가 존재하는 한 반복되어 온 이야기다… 전기는 1880년대에 실험실을 벗어나 “현실 세계”로 전환되었다. 그러나 대규모 전기화는 고압 증기 터빈 발전기와 고전압 교류(AC) 시스템의 도입이 있어야만 가능했다. 당시 이 하드웨어가 얼마나 최첨단이었는지는 아무리 강조해도 지나치지 않다. 1920년대에 달성된 열효율 개선은 이후 단 한 번도 재현된 적이 없다(그림 1). 그림 1. 화력 발전소 효율 열 투입 대비 전기로 전환된 비율(%) 총도달가능시장(TAM)은 AI 기반 애플리케이션의 매출 기회를 측정하는 유행 지표가 되었다. 사람들이 조명을 위해 등유 램프에 의존하고 기계 동력을 위해 증기를 쓰던 시대에 전기의 TAM을 계산한다고 상상해 보라. 수요는 공급이 허용하는 속도만큼 빠르게 성장했을 것이며, 선도 기업들은 각자의 서비스 지역에서 “자연 독점”을 구축했을 것이다. 자본은 이 부문으로 쏟아져 들어왔고, 10년이 끝날 무렵에는 가정의 거의 70%, 제조업의 80%가 전기화되었다¹. 전기화 테마에 투자하려는 투자자들은 새로운 기술의 최전선에 있는 기업 주식으로 ...
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Power Tracker: 데이터센터가 수요를 끌어올리며 미국 전력 시장을 긴축시키고 있음 2026년 1월 20일 | 오후 3:45 (EST) 사상 최고 수준의 데이터센터 증설이 계속되며 미국 전력 수요를 끌어올리고 있음. 지난 두 달 동안 하향 조정이 있었음에도 불구하고, 월간 및 연간 미국 데이터센터 설비 증설은 2025년 12월 1.4GW, 2025년 연간 10GW로 사상 최고치를 기록함. 데이터센터는 2025년 1~10월 미국 전체 전력 수요 증가율(현재까지 공개된 EIA 공식 데이터 기준)을 전년 대비 2.8%까지 끌어올리는 데 기여했으며, 이는 지난 20년 중 가장 높은 수치임. 그 결과 2025년에는 미국 지역 전력 시장의 절반 이상이 임계적 공급 타이트 상태에 도달함. 중부 대서양 전력 시장이자 글로벌 데이터센터 중심지인 PJM은 전력 수요 전망을 수정하며, 단기적으로는 데이터센터 전력 수요 성장 둔화를 시사하지만 장기적으로는 견조한 수요 성장을 전망함. 구체적으로 PJM은 2027~2029년 여름철 연간 피크 전력 수요 성장률 전망을 평균 3.5%에서 3.1%로 하향 조정함. 그러나 2025년에 여름철 피크 수요가 새로운 최고치를 기록한 이후, PJM 운영자는 최근 향후 10년간 여름철 피크 수요의 연평균 성장률 전망을 3.1%에서 3.6%로 상향 조정함. 이러한 전망 변화는 당사의 시각과 일치함. 단기적으로는, 미국 전력 시장의 타이트화가 데이터센터 증설을 둔화시킬 수 있음. PJM 시장의 임계적 타이트 상태(이미 2025년에 도달)와 송전 병목 현상이 결합되면서, 향후 수년간 시장 운영자가 과거에 예상되었던 속도로 대규모 부하 증가를 승인하기가 어려워지고 있음. 장기적으로는, 데이터센터에서 발생하는 추가적인 전력 수요와 함께 EV 보급 확대 및 산업 활동 증가를 포함한 전력화(electrification)가 미국 전력 수요 성장을 지속적으로 견인할 것임. 상향 조정된 장기 전망은, 시장 운영자가 이번 10년 후반에 이러한 제약 요인이 해소되어 2030년대에 더 높은 전력 수요 성장이 가능해질 것으로 기대하고 있음을 시사함. 1월 16일, 시장 타이트화와 그로 인한 전력 요금 부담에 대응하여, 트럼프 ...
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AI 채택률 17.7%로 상승 우리는 2026년 1월 기준으로 AI 채택 트래커를 업데이트함. AI 관련 투자 증가세는 여전히 강력하며, 특히 반도체 기업에서 두드러짐. 주식 애널리스트들은 2026년 말까지 반도체 매출이 현재 대비 41% 성장할 것으로 예상함. 2022년 말 ChatGPT 출시 이후: 반도체에 대한 2026년 말 매출 전망치가 3,770억 달러 상향됨 (미국 GDP의 1.3%) AI 하드웨어 핵심 인프라(엔에이블러)는 1,600억 달러 상향됨 (미국 GDP의 0.5%) 미국 국민계정 기준 반도체 지출은 2022년 대비 1,080억 달러 증가한 상태임. AI 관련 부품 출하량은 미국, 일본, 한국, 대만에서 높은 수준을 유지 중임. 대만의 최근 무역 데이터에 따르면, 2024년 12월 AI 하드웨어 출하량은 소폭 감소했으나 여전히 465억 달러로 높은 수준을 유지하고 있음. 미국 Census Bureau의 Business Trends and Outlook Survey에 따르면 **미국 기업의 AI 채택률은 17.7%**에 도달함. 정보 서비스, 전문 서비스, 교육 분야가 채택을 주도 향후 6개월 내 AI 채택 증가가 가장 클 것으로 예상되는 분야: 기타 금융·보험 헬스케어 부동산 AI 자동화에 더 많이 노출된 업무를 가진 하위 산업일수록 채택률이 더 높게 나타남 직원 수 100~249명 규모의 중형 기업에서 AI 채택률이 28.2%로 크게 상승 이 중 약 40%는 6개월 내 AI를 사용할 계획이라고 응답 최근 산업 설문조사에서도 AI 사용량과 ChatGPT 메시지 볼륨이 지난 1년간 크게 증가한 것으로 나타남. AI의 노동시장 전체에 대한 영향은 아직 제한적 다만 마케팅, 그래픽 디자인, 고객 서비스, 특히 테크 산업에서는 고용 압박이 관찰됨 테크 산업 고용 비중은 장기 추세 이하로 하락 산업별 AI 채택률과 고용 증가율 ...
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