JP모건은 AI 관련 설비투자의 급증이 우리 시대를 규정하는 경제적 특징이며, 이 투자의 두드러진 점은 다른 기술 설비투자와 비교해도 감가상각률이 매우 높다는 것이라고 짚습니다. 국민계정상 고정자본소모의 실질 증가율은 최근 하이테크 설비투자 급증의 영향으로 뚜렷하게 상승했으며, 산출 중 노후화되거나 진부해진 장비를 교체하는 데 쓰이는 비중이 커지면서 GDP와 NDP(국내순생산) 간 격차가 벌어지고 있습니다. 지난 1년간 실질 NDP 성장률은 1.7%로 GDP보다 40bp 낮았는데, 이는 전후 평균 격차인 10bp를 크게 웃도는 수준입니다. 복지 지표에 더 가까운 NDP 기준으로 보면 AI의 경제 효과가 과장되었다고 볼 수도 있으나, 보고서는 이러한 해석이 높은 감가상각률의 또 다른 측면을 놓치고 있다고 지적합니다. 마이클 버리가 촉발한 논쟁에서 보듯 데이터센터 등 하이퍼스케일러 설비투자의 감가상각률은 불확실하며, 국민계정의 감가상각 체계도 이 논쟁에 참여할 만큼 세부적이지는 않다는 점도 함께 언급합니다.
보고서의 핵심 논리는 높은 감가상각률이 곧 자본의 사용자비용 상승을 의미하며, 경쟁 균형 하에서 기업은 해당 장비가 특히 생산적이라고 판단할 때만 이 비용을 감수한다는 것입니다. 기업은 자본의 한계생산이 사용자비용과 같아지는 지점까지 투자하므로, 감가상각률이 높은 자산일수록 한계생산이 높고 총 자본서비스 지수에서 더 큰 가중치를 갖게 됩니다. 이 때문에 순투자가 가장 강했던 시기는 1960년대였음에도 자본서비스 증가율이 가장 높았던 시기는 하이테크 투자 비중이 컸던 1990년대였다고 설명합니다. 일정 조건 하에서 자본서비스 증가가 GDP 공급 측면에 기여하는 정도는 자본소득분배율과 자본서비스 지수 증가율의 곱으로 산출됩니다.
JP모건은 아마존, 구글, 메타, 마이크로소프트, 오라클 등 하이퍼스케일러의 설비투자 계획(증가율 2025년 72%, 2026년 83%, 2027년 40%, 2028년 11% 전망)을 바탕으로, 지출의 75%가 데이터센터에 투입되고 혼합 감가상각률 30%, 사용자비용 35%를 가정해 추정을 진행했습니다. 그 결과 올해와 내년 총 자본서비스 지수는 연간 약 1.5%p 끌어올려질 것으로 보이며, 이는 과거 추이 대비 뚜렷한 가속에 해당합니다. 여기에 자본소득분배율을 곱하면 올해와 내년 GDP를 0.6%p 가까이 끌어올리는 효과가 있고 2028년에는 다소 둔화될 것으로 전망하며, 데이터센터 설비투자가 연간 0.5%p 이상 생산성 성장에 기여할 수 있다고 봅니다. 보고서는 이것이 C+I+G+NX로 대표되는 수요 측면이 아니라 생산성 향상을 통한 공급 측면의 GDP 부양 효과라는 점을 강조합니다.
이 추정치는 AI로 자동화 가능한 업무를 집계하는 방식이 아니라 시장이 매긴 AI의 가치에 의존한다는 점에서 기존 연구와 차별화되며, 비관적인 아제모을루(Acemoglu)의 연 0.1% 추정과 보다 낙관적인 아기옹(Aghion)·브루넬(Brunel)의 1.1% 추정 사이에 위치합니다. 다만 보고서는 모든 파라미터 선택에 논쟁의 여지가 있고, 규모수익 체증 경제에서는 데이터센터 투자가 총요소생산성으로 파급될 수 있는 반면 다른 형태의 자본 심화를 구축(crowd out)해 전체 효과를 줄일 수도 있으며, 학습 등에 따른 도입 시차도 존재할 수 있다는 점을 들어 이번 추정을 개략적인 수치로 봐야 한다고 덧붙입니다.