AI붕괴 이후 다음 질서

AI붕괴 이후 다음 질서

거품이 꺼지면 누가 살아남고, 돈은 어디로 가는가

유신익

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2026-10-302026-11-11

분야별 기록

책 소개

‘AI 거품’, 진짜 위기는 언제 오는가

- 지표가 나빠서가 아니라, 정책이 바뀔 때 흔들린다
- 11월 중간선거 이후 워싱턴이 할 수 있는 것과 막히는 것
- 2027년 미국 경제에서 달러·금·연준·전쟁까지

2026년 가을, 시장에서 가장 자주 들리는 말은 ‘AI 거품’이다. 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타 네 회사가 2026년 설비투자로 쓰겠다고 밝힌 돈은 약 6,500억~7,000억 달러로, 2025년 4,000억 달러 안팎에서 한 해 만에 크게 불었다. 한쪽에서는 닷컴 버블이 되풀이된다고 경고하고, 다른 쪽에서는 인류가 처음 겪는 기술 전환이라고 반박한다. 『AI붕괴 이후 다음 질서』는 어느 한쪽 편을 들지 않는다. 대신 이렇게 묻는다. 무엇이 이 구조를 떠받치고 있고, 그 지지대는 얼마나 빨리 닳고 있는가. 계약으로 뒷받침되는 수요가 있는지, 현금흐름으로 투자를 감당하는지, 설비가 낡는 속도가 수익이 느는 속도보다 빠른지, 그리고 미국 연방정부의 투자 의지가 이어지는지를 차례로 따진다.

저자 유신익 박사가 내놓는 답은 분명하다. 빅테크는 보조금과 낮은 실효세율이라는 정부 지원 위에서 투자를 이어 가고 있다. 수익성 논란과 과투자, 지역 사회의 반발, 전력 부족은 쉽게 풀리지 않겠지만, AI는 지표가 나쁘다는 이유만으로 한순간에 무너지지 않는다. 진짜 위기는 세율이 크게 바뀌어 빅테크가 더는 투자할 이유를 찾지 못하는 순간에 온다. 그래서 이 책은 뒤늦게 나오는 수치보다 ‘외교와 정책’을 먼저 본다. 11월 3일(현지 시각) 미국 중간선거 뒤 워싱턴의 정책이 어디로 움직이는지, 그 움직임이 2027~2028년 미국 경제와 채권·주식시장, 달러와 금, 그리고 한국 금융시장에 어떤 길을 내는지를 시나리오로 따라간다.

목차

프롤로그

1부 AI, 지금 어디까지 왔나

01 AI 기업들의 자본조달 현황
02 AI 기반 투자 급증이 미국 경제에 미치는 영향
03 AI 데이터센터 구축에 따른 노동시장 변화
04 AI 투자 시장이 만든, 소재 공급 부족
05 AI 투자 시장과 전쟁이 만든 운송망 리스크
06 데이터센터 투자에 반발하는 미국 사회
07 데이터센터 투자로 확산되는, 미국의 전력난
08 트럼프 행정부의 AI 활용 전략은, 결국 안보에만 집중
09 민간에서의 AI 도입률과 적용 범위
10 미국 경제에서의 AI 투자의 역할
11 AI 도입에 따른 실업률 변화
12 AI 도입에 따른 생산성 효과
13 2027년 AI 투자의 지형도 예상
14 미국 민주당이 제시하는 ‘트럼프 AI 투자 정책’의 비난
15 미국이 2027년에 AI 투자를 대하는 자세
16 2027년 AI의 미래

2부 중간선거 이후의 미국

01 중간선거 결과
02 대통령이 행동할 시나리오
03 민주당이 다수당이 된 이후, 트럼프 행정부에게 다가올 공격의 요소
04 중간선거 이후의 AI 관련 정책의 방향성
05 중간선거 이후의 채권시장의 방향성
06 중간선거 이후의 산업(Sector)별 영향

3부 2027년, 입증의 시간

01 AI발 경제 성장의 기회 요인과 부채에 따른 금리 불안
02 미국 경제의 AI 시나리오에 따른 전망
03 미국 설비투자의 시장과 경제
04 K성장과 양극화의 최절정
05 2027년 미국 연방정부의 지출 전략
06 미국 주식시장 전망
07 미국의 성장정책과 한국의 금융시장 패턴 해석
08 미국의 성장에서의 걸림돌과 위험 요인

4부 달러·연준·전쟁, 그리고 2028년

01 최근 달러자산에서 나타난 변화들
02 금 투자 욕구의 강화 속에서 달러 위상 하락
03 스털링(파운드) 몰락의 교훈
04 달러와 금, 종합
05 연준이 나아가는 길
06 전쟁
07 기존 경제학이 답하지 못한 질문
08 달러가 아직까지는 갖고 있는 세 가지 힘
09 미국은 쓰고, 신흥국은 일했다
10 은행: 균열은 봉합되었지만 흉터가 남았다
11 부의 이동
12 빚: 줄지 않는 가계 부채
13 주식으로 미국 가계의 부를 형성한다

에필로그

책 정보

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