딥시크를 제번스의 역설로 볼 수 있는가

(The Economist, Jan/30/2025) Tech tycoons have got the economics of AI wrong

 

경제 성장이 막 시작되던 시기에도 일부 경제학자들은 이미 비관적인 전망을 하고 있었다.

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1865년, 윌리엄 스탠리 제번스 William Stanley Jevons는 "석탄은 현대 물질문명의 원동력 Coal is the mainspring of modern material civilisation"이라고 썼다. 그러나 석탄은 유한하며 곧 고갈될 것이었다. 더 깊이 파내면 더 많은 석탄을 찾을 수는 있지만, 채굴 비용이 점점 증가하면서 영국 제조업의 경쟁력을 약화시킬 것이라고 그는 주장했다.

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결국 다른 나라에서는 여전히 지표면 가까이에서 석탄을 채굴할 수 있기 때문에, 영국에서 생산성을 높여 동일한 생산량을 위해 더 적은 석탄을 사용한다 해도, 영국을 구할 수는 없었다.

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오히려 자원을 더 효율적으로 활용하는 기술이 개발될수록, 더 많은 석탄이 필요하게되어 결과적으로 영국의 석탄 매장량이 더 빠르게 소진될 것이라는 역설적인 결론에 도달했다.

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제번스는 결국 "영국은 원래의 보잘것없는 상태로 다시 축소될 것 Contract to her former littleness"이라고 전망했다.

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이러한 제번스의 역설 Jevons paradox, 즉 "효율성이 증가할수록 특정 자원의 사용량이 감소하는 것이 아니라 오히려 증가한다"는 개념은 최근 실리콘밸리 대기업들에게 위안이 되고 있다.

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이들은 중국의 저렴하고 효율적인 챗봇을 개발한 DeepSeek의 등장으로 인해, 강력하지만 전력 소모가 많은 미국 AI 모델이 위협받는 상황을 우려하고 있다.

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마이크로소프트 CEO인 사티아 나델라는 "제번스의 역설이 다시 한번 나타났다! AI가 더 효율적이고 접근성이 높아질수록, 우리는 이를 더욱 많이 사용하게 될 것이며 결국 없어서는 안 될 기술이 될 것이다"라는 글을 소셜미디어 X에 올렸다.

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그는 해당 경제 원칙을 설명하는 위키피디아 링크까지 함께 공유하며 DeepSeek의 발전이 오히려 데이터센터, 엔비디아 칩, 그리고 AI 대기업들이 최근까지 재가동을 추진하던 원자력 발전소에 대한 수요를 더욱 증가시킬 것이라고 주장했다.

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결국, AI 비용이 낮아진다고 해도 "가격이 떨어지면, 우리는 더 많은 판매량으로 이를 보충하면 된다"는 논리를 펼친 것이다.

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이 논리는 다소 자기합리화적인 측면이 있지만, 어느 정도 진실을 포함하고 있다. 제번스의 역설은 실제로 존재하며, 여러 시장에서 관찰할 수 있다.

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예를 들어 조명 기술의 발전을 살펴보자. 노벨 경제학상을 수상한 윌리엄 노드하우스William Nordhaus는 고대 바빌로니아의 등불이 참기름을 연료로 사용했을 때 1와트당 약 0.06루멘의 빛을 생산했다고 계산했다. 반면, 현대의 LED 조명은 최대 110루멘을 생산할 수 있다.

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이처럼 에너지 효율이 극적으로 향상되었지만, 인류는 단순히 바빌로니아인과 같은 수준의 조명을 더 적은 비용으로 사용하는 방향으로 나아가지 않았다.

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대신 어두움을 완전히 몰아내는 방향으로 변화했다. 현대 사회에서는 과거에는 상상도 못 했을 만큼 많은 침실 조명을 사용하거나, 라스베이거스의 스피어처럼 112미터 높이의 거대한 LED 화면으로 이모지를 띄우는 등, 조명이 압도적으로 풍부해졌다.

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조명이 이제 너무 싸고 풍부해진 나머지, 도시 조명이 하나의 환경 오염 문제로까지 여겨질 정도가 되었다.

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마찬가지로, 더 효율적인 챗봇이 등장하면 AI는 새로운 용도를 찾게 될 가능성이 크다. 그중 일부는 조명 오염처럼 불쾌한 방향일 수도 있다.

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DeepSeek의 AI 모델이 미국의 고성능 AI 모델들과 비슷한 성능을 내면서도 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 소비할 수 있다는 점은, 오히려 데이터센터가 예상보다 훨씬 더 생산적이라는 사실을 보여준다.

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따라서, 데이터센터에 대한 투자도 기존 예상보다 더 증가할 가능성이 크다는 논리가 성립하는 것이다.

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이 개념이 기술 대기업들에게 어느 정도 위안을 줄 수는 있지만, 그들이 여전히 걱정해야 할 이유는 남아 있다. 제번스의 역설은 더 넓은 개념인 "리바운드 효과rebound effects"의 한 형태다.

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리바운드 효과rebound effects란 효율성이 향상되면서 절약될 것으로 예상된 자원이 실제로는 기대만큼 절약되지 않는 현상을 말한다.

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대부분의 경우, 리바운드 효과는 효율성 향상으로 인한 절약분을 완전히 상쇄할 만큼 크지는 않다. 일반적으로 에너지를 덜 사용하려는 환경 연구자나 정책 입안자들이 이를 연구한다. 석탄 고갈에 대한 우려는 석유 고갈 문제로 바뀌었고, 이후에는 온실가스 배출 문제로 이어졌다.

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때때로 리바운드 효과는 명확하게 나타난다. 예를 들어, 배출가스를 줄이기 위해 연비 기준을 강화하면 미국 운전자들이 더 긴 거리를 주행하게 되는 경우가 있다.

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때로는 더 간접적인 방식으로 나타난다. 단열이 잘된 집이 등장하면서 유럽에서는 창문의 크기가 더 커졌고, 이로 인해 단열 성능 향상으로 인한 에너지 절감 효과가 일부 상쇄되었다.

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경우에 따라서는 거시경제적인 방식으로 나타나기도 한다. 한 산업에서 에너지 소비가 줄어들면, 절약된 에너지가 다른 산업에서 사용될 수 있다.

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제번스의 역설은 이러한 리바운드 효과들이 모두 합쳐졌을 때, 최초의 에너지 절약 효과보다 더 큰 소비 증가를 초래하는 경우를 의미한다. 하지만 이런 경우는 사실상 매우 드물다.

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나델라가 AI가 제번스의 역설이 적용되는 사례 중 하나가 될 것이라고 얼마나 확신할 수 있을까?

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리바운드 효과의 전체 규모는 궁극적으로 수요 구조에 달려 있다. 만약 특정 재화가 다른 재화를 쉽게 대체할 수 있다면, 리바운드 효과는 더 크게 나타날 것이다.

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또한, 만약 해당 재화가 사치재(소득이 증가할수록 더 빠르게 수요가 증가하는 재화)라면, 역시 리바운드 효과가 더 강하게 나타날 가능성이 크다.

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케임브리지 대학교의 크리스티나 페냐스코와 라우라 디아스 아나돈은 영국의 주택 단열 사례를 연구한 결과, 리바운드 효과가 부유한 가정보다 저소득 가정에서 더 크게 나타난다는 사실을 발견했다. 이는 부유한 가정은 이미 원하는 실내 온도에 가까운 상태이기 때문이다.

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따라서 AI의 낙관적 전망을 제번스의 역설에 기반하는 것은 기술의 효율성이 아니라 수요 수준에 대한 베팅이라고 볼 수 있다.

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만약 AI 채택이 가격 때문에 제한되고 있다면, 효율성이 향상될수록 사용이 증가할 가능성이 있다.

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하지만 기술적 발전이 비용 절감보다는 기대치를 높이는 방향으로 작용한다면, 의료 산업에서처럼 챗봇과 같은 AI 기술이 점점 더 많은 지출을 차지하게 될 것이다. 현재로서는 그런 시나리오가 가능성이 낮아 보인다.

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미국 인구조사국 조사에 따르면, 현재 AI를 사용하는 미국 기업은 5%에 불과하며, 앞으로 도입할 계획이 있는 기업도 7%에 그친다. 많은 기업들이 AI 기술을 사용하기 어렵거나 자신들의 사업과 무관하다고 여긴다.

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1865년 제번스는 "석탄은 다른 상품들과 나란히 있는 것이 아니라, 완전히 그 위에 있다. 그것은 국가의 물질적 에너지이며, 보편적인 조력자이며, 우리가 하는 모든 일의 핵심 요소다. 석탄이 있으면 거의 모든 것이 가능하거나 쉬워진다."라고 썼다.

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그의 역설이 석탄에 적용될 수 있었던 이유는 석탄이 산업 경제의 근본적인 동력이었기 때문이다.

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적어도 현재로서는, 하이퍼스케일러들이 제공하는 AI 도구가 그런 수준에 도달했다고 보기 어렵다.

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나델라의 트윗이 전달하려던 메시지는 분명했다. "마이크로소프트 주식을 팔지 마라." 그는 옳았을 수도 있지만, 그 이유가 제번스의 역설 때문은 아닐 것이다.

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