빅테크 이익률 25% vs 나머지 493개 기업은 10%대 정체: Apollo, 아직 AI 수익성 확인되지 않았다

뉴스 요약

Apollo Global Management의 수석 이코노미스트 Torsten Slok는 기술 부문을 제외한 기업들이 지금까지 인공지능(AI)으로부터 측정 가능한 재무적 성과를 얻지 못했다고 밝혔습니다. 2026년 10월 25일 태평양 표준시 오전 9시 57분에 TechCrunch가 주목한 리서치 노트에서 Slok는 AI 지출과 기대감이 계속 높아지고 있음에도 불구하고 미국 주요 기업 대부분에서 이익률과 직원 1인당 매출이 정체되어 있다고 주장했습니다. 그의 결론은 이 기술이 "기술 기업을 제외한 미국 기업들에 전혀 재무적 성과를 주지 못했다"는 것입니다.

Slok가 실제로 한 말

"기술 부문 외에서는 AI 성과의 징후가 없다"라는 제목의 이 노트는 분석가들이 "S&P 493"이라 부르는 집단에 초점을 맞추고 있습니다. 이는 S&P 500 지수에서 7대 거대 기업(Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, Nvidia, Tesla)을 제외한 것입니다. AI를 개발하고 판매하는 기업들을 제외함으로써, Slok는 주로 AI를 활용하려는 기업들만을 분리해 냈습니다. 그리고 그 집단에서는 이익률 개선이나 직원 1인당 매출 증가의 증거를 찾을 수 없었습니다.

Slok는 비기술 기업들이 단순히 기술 선도 기업보다 몇 분기 뒤처져 있을 뿐이라는 널리 퍼진 설명에도 반박했습니다. 그는 그 격차가 쉽게 좁혀지지 않을 것으로 보며, 미국 기업들이 저렴한 기계 지능을 더 빠른 매출 성장과 더 높은 이익률로 전환하기는 어려울 것이라고 주장했습니다.

그는 이러한 견해를 기술 자체의 한계에 근거했습니다. 그는 "AI는 책임, 신뢰, 문화, 불문율, 윤리적 상충 관계, 공정성을 이해하지 못한다"고 적었으며, "AI는 훌륭한 계산기일 수 있지만 비즈니스에서 지능은 대부분 판단력"이라고 덧붙였습니다. TechCrunch는 과거 Apollo가 TechCrunch를 소유한 적이 있었다고 언급했습니다. 해당 TechCrunch 기사는 노트에 나온 구체적인 비율, 표본 크기, 달러 금액은 공개하지 않았습니다.

주장을 뒷받침하는 수치

Slok의 분석에 대한 이전 보도들이 관련 데이터를 제공합니다. Fortune은 2026년 7월 6일(미국 동부 시간), Bloomberg와 Macrobond 데이터를 인용하여 매그니피센트 7의 이익률이 2023년 1분기부터 2026년 1분기 사이에 약 15%에서 약 25%로 상승했다고 보도했습니다. 같은 기간 나머지 S&P 493 기업의 이익률은 10% 안팎에 머물렀고, 더 넓은 범위의 Bloomberg 500 지수는 약 12% 수준을 유지했습니다.

다시 말해, 지금까지 AI로 인한 이익 급증은 거의 전적으로 기술, 칩, 클라우드 인프라를 공급하는 기업들에 집중되어 있습니다.

기술 부문 외에서 도입이 느릴 수밖에 없는 이유

Fortune과 The Decoder가 요약한 Slok의 7월 논평은 왜 이러한 격차가 지속될 수 있는지 설명했습니다. 소프트웨어 및 기술 기업들은 비교적 쉽게 AI를 자사 제품에 통합할 수 있습니다. 그러나 경제의 나머지 대부분은 규제 장벽, 데이터 보호 규정, 그리고 워크플로우를 재설계하는 힘든 작업에 직면해 있습니다. 의료, 은행, 에너지, 제약, 제조업은 프로세스 전면 개편과 개인정보 보호 요구 사항으로 인해 성과 창출이 "현재 시장이 예상하는 것보다 훨씬 더" 지연될 수 있는 분야로 지목되었습니다.

측정 역시 또 다른 문제입니다. 지식 노동에서는 생산성 향상을 정량화하기 어려워 관리자들이 이를 바탕으로 조치를 취하기 쉽지 않습니다. 절약된 시간은 재무제표에 나타나지 않고 일상 업무에 흡수될 수 있습니다. Slok는 이를 다음과 같이 요약했습니다. "핵심 문제는 기술 부문 외에서의 ROI 달성까지 걸리는 시간입니다."

다른 연구에서 나온 뒷받침 증거

Fortune 기사는 이러한 상황을 보여주는 여러 데이터를 제시했습니다:

• 2025년 MIT 연구에 따르면 생성형 AI 시범 프로젝트에서 의미 있는 수익을 얻은 기업은 단 5%에 불과했습니다.
• 2026년 Boston Consulting Group이 약 1만 2,000명의 현장 직원을 대상으로 실시한 설문조사에서 42%가 AI를 통해 매주 8시간을 절약했다고 답했지만, 대다수는 그 시간을 어떻게 활용할지에 대한 지침을 거의 받지 못했습니다.
• Ricoh의 보험 청구 사례 중 하나에서는 부서 생산성이 3배 향상되었음에도 비용이 수작업 대비 약 3배 더 높았습니다.
• Nvidia의 Bryan Catanzaro는 AI 비용이 여전히 인건비를 훨씬 초과한다고 말했습니다.
• Ford는 후배 직원을 교육하고 AI 도구를 개선하기 위해 350명의 베테랑 엔지니어를 채용했습니다.

이러한 사례들은 개별 직원은 업무가 빨라졌다고 느끼더라도 최소한 현재로서는 기업 전체의 재무적 결과가 변함없이 유지될 수 있음을 보여줍니다.

투자자가 주목해야 하는 이유

Slok의 우려는 기술만큼이나 시장에 관한 것이기도 합니다. AI 기업들의 밸류에이션은 더 넓은 경제 전반에서 이익률이 상승할 것이라는 기대에 의존합니다. 그는 생산성 향상이 5개월이 아닌 5년이 걸린다면 예상 수익과 실제 현금흐름이 크게 벌어져 그가 말하는 "고통스러운 재평가"의 위험이 있다고 경고합니다. 또한 기업들은 빠르게 수익을 보지 못하면 AI 지출을 줄이는 경향이 있으며, 토큰 가격 하락이 대형 클라우드 제공업체의 매출을 제한할 수 있다고 지적했습니다.

그는 AI가 결코 수익을 내지 못할 것이라고 주장하는 것은 아닙니다. 그의 견해는 결국 성과가 나타날 수 있지만, 이미 기대치가 선반영된 이후에야 실현될 수 있다는 것입니다.

표현에 대한 참고 사항

헤드라인의 "재무적 성과 제로"라는 표현은 Slok의 노트를 가장 강하게 해석한 것입니다. 이는 개별 프로젝트나 팀이 아니라 S&P 493 기업들의 전체적인 이익률과 직원 1인당 매출을 가리킵니다. 특정 활용 사례에서 시간이나 비용을 절감하더라도 전체 이익률은 정체될 수 있으며, 이것이 바로 MIT, BCG, Ricoh 사례가 모두 동시에 사실일 수 있는 이유입니다.

앞으로 지켜볼 점

이 사안을 추적하는 독자들은 몇 가지 간단한 지표를 확인할 수 있습니다. 향후 분기 보고서에서 S&P 493의 이익률이 약 10% 수준을 넘어 상승하는지, 직원 1인당 매출이 오르기 시작하는지, 그리고 수익이 보이지 않는데도 기업들이 AI 예산을 계속 늘리는지 여부입니다. 기술을 공부하는 사람들에게 이번 사례는 도구가 인상적인 것과 도구가 조직의 경제 구조를 바꾸는 것 사이의 차이를 보여주는 유용한 교훈이며, 후자는 종종 소프트웨어만이 아닌 새로운 프로세스, 교육, 측정을 필요로 합니다.