점점 더 많은 중앙은행 관계자들이 인공지능으로 인해 결국 중립금리가 상승할 것이라고 주장하고 있습니다. 직관적으로 보면 AI가 생산성을 높이고 장기 성장률을 끌어올릴 경우, 가계의 저축 유인이 줄어들면서 실질 중립금리가 상승하게 됩니다. 이러한 견해는 정책 논의에 점차 깊이 반영되고 있으며, 일부에서는 생산성 증가율 상승과 중립금리 추정치 상승이 동시에 나타났던 1990년대 후반을 근거로 제시합니다.
이는 통화정책과 관련하여 매우 중요한 논의입니다. 비록 실질 중립금리는 이론적 개념으로 직접 관측할 수는 없지만, 경제 성장을 억제하지도 자극하지도 않는 기준금리로서 중요한 판단 기준 역할을 하기 때문입니다. 경제학자들은 이를 r* 또는 r-star라고 부릅니다.
하지만 현재까지의 실증 연구는 AI에 대한 이러한 일반적 인식을 충분히 뒷받침하지 못하고 있습니다. 실제로 주요 AI 관련 뉴스가 발표된 시기에는 장기 실질금리와 명목금리가 상승하기보다 하락하는 경향이 보였습니다. 특히 2023년 이후 대규모 AI 모델 출시 시점의 시장 반응을 살펴보면, 선도금리의 누적 변동은 투자자들이 중립금리 전망을 상향이 아닌 하향 조정하고 있음을 시사합니다. 이벤트 기반 분석에 회의적인 입장을 취하더라도, AI 발전에 따라 금리가 상승했다는 일관된 증거가 없다는 점은 주목할 만합니다.
중립금리와 5년물 5년 선도금리
앞서 언급했듯이 실질 중립금리는 정책금리가 경제를 제약하고 있는지, 아니면 부양하고 있는지를 판단하는 기준이 되기 때문에 중앙은행 관계자들이 중요하게 살펴보는 지표입니다. r*에 대해 가장 널리 사용되는 정의는 경제가 완전고용 상태에 있고 인플레이션이 안정적일 때 형성되는 실질 단기금리입니다. 정의상 r*는 장기적 개념이며, 중앙은행이 실제 정책금리를 중립 수준보다 높이거나 낮게 조정해야 하는 일시적 충격은 고려하지 않습니다.
r*는 인구구조, 생산성, 저축·투자 추세와 같은 장기적 구조 요인에 따라 움직이는 경향이 있기 때문에, 중앙은행은 경기순환뿐 아니라 r*의 변화도 이해해야 효과적인 정책을 수립할 수 있습니다. 문제는 r*가 직접 관측되지 않기 때문에 추정에 의존해야 하며, 그 추정치에는 상당한 불확실성이 수반된다는 점입니다.
r*를 직접 추정하는 대신 활용할 수 있는 대표적 대용 지표 가운데 하나가 시장 내재금리입니다. 특히 5년물 5년 선도금리(5y5y)는 단기 경기순환 효과가 잦아든 이후의 시장 내재금리를 반영하므로 유용한 대용 지표입니다. 5년물 5년 선도금리에는 먼 미래의 평균 오버나이트 금리에 대한 투자자 기대와 함께 기간 프리미엄이 반영됩니다. 기간 프리미엄은 단기채를 계속 차환하는 대신 미래의 고정 수익을 확정할 때 요구되는 리스크에 대한 보상을 의미합니다.
5년물 5년 선도 실질금리와 명목금리의 변화를 살펴보는 이벤트 연구는 새로운 AI 모델 출시에 대한 시장 반응을 평가하는 유용한 벤치마크가 됩니다. 이러한 모델에 대한 기대는 대체로 사전에 가격이 반영되므로, 출시 당일의 시장 반응은 실제 결과가 기대를 얼마나 웃돌거나 밑돌았는지를 보여줍니다.
AI: 생산성과 불확실성의 원천
주요 AI 모델 출시 전후의 선도금리 변화를 분석한 이벤트 연구에 따르면, AI가 r*를 높일 것이라는 일반적인 기대와 달리 주요 AI 관련 뉴스가 발표될 때 장기 실질금리와 명목금리는 오히려 하락하는 경향을 보였습니다.
차트 1은 2023년 1월 이후 5년물 5년 선도 실질금리의 누적 변화를 나타내며, OpenAI, Google, Anthropic, xAI, DeepSeek의 주요 모델 출시일 43일 동안 선도금리가 어떻게 움직였는지를 별도로 보여줍니다. 이 기간 전체 누적 금리 변화는 약 100bp 상승했지만, 모델 출시일만 놓고 보면 누적 금리 변화는 약 100bp 하락했습니다. 즉, AI 모델 출시일을 제외하면 해당 기간 누적 금리는 약 200bp 상승한 셈입니다. MIT 연구진은 최근 유사한 결과를 보여주는 보다 포괄적인 연구 결과를 발표했습니다.1
차트 1: AI 모델 출시일과 선도금리의 누적 변동
출처: Bloomberg 및 PIMCO. 2026년 6월 30일 기준.
이는 중요한 의문을 제기합니다. AI가 중립금리를 상승시키기보다 오히려 하락시킬 수 있는 이유는 무엇일까요?
가능한 설명 가운데 하나는 AI가 단순한 생산성 향상 요인에 그치지 않고 경제적 혼란을 유발하는 요인이기도 하다는 점입니다. 장기적으로는 성장을 촉진할 수 있지만, 그 과정에서 노동소득과 고용 안정성에 대한 불확실성이 커질 수 있습니다. 일자리 대체 위험에 직면한 가계는 예방적 저축을 늘릴 수 있으며, 이는 "안전한" 자산에 대한 수요를 높여 중립금리를 낮추는 압력으로 작용할 수 있습니다. 이러한 관점에서 AI는 궁극적으로 잠재 성장률을 높이더라도 단기적으로는 일종의 리스크 충격처럼 작용할 수 있습니다.
이러한 메커니즘은 현재 상황을 1990년대 후반의 기술 혁신 사이클과 구분 짓는 요소입니다. 당시의 기술 혁신은 전반적으로 노동을 보완하는 성격이 강했으며, 광범위한 소득 증가를 동반했습니다. 반면, 현재의 주식 밸류에이션은 AI의 잠재적 이익이 보다 제한된 집단에 집중되고, 그 이익의 상당 부분이 일부 자본 보유자들에게 불균형적으로 귀속될 것임을 시사합니다. 그 결과로 나타나는 소득 집중과 전환 과정에 대한 불확실성은 예방적 저축 성향을 약화시키기보다 오히려 강화할 수 있습니다. 연구에 따르면 r* 하락은 수십 년에 걸친 노동소득분배율 감소와도 관련이 있는 것으로 나타났습니다(2026년 5월 21일자 Macro Signposts, "AI, 시장 지배력, 그리고 노동소득분배율 약화" 참조).
또한 재정 전망을 통해 작용하는 두 번째 경로도 존재합니다. 다른 조건이 동일하다면 생산성 증가율 상승은 장기 세수 기반을 확대하고 재정 건전성 전망을 개선합니다. 시장이 미래 재정 흑자 확대를 가격에 반영할 경우 기간 프리미엄이 축소되고 장기금리는 하락할 수 있습니다.
이러한 분석은 이전지출 증가에 따른 상쇄 효과를 고려하지는 않지만, AI 관련 뉴스가 국채 밸류에이션을 일정 부분 지지할 수 있음을 시사합니다. 런던비즈니스스쿨과 스탠퍼드대학교의 연구진은 최근 이러한 논리를 검토하면서2, 미국의 세수는 장기 생산성 증가율에 매우 민감한 반면 지출은 상대적으로 그렇지 않기 때문에 미국 국채 투자자들은 사실상 AI에 대한 롱포지션을 보유하고 있으며 옵션과 유사한 수익 구조를 갖는다고 주장했습니다. 연준 이사회 구성원 모델3 을 활용해 기간 프리미엄과 금리 기대치를 추정한 결과, AI 모델 출시 전후 장기금리 하락의 약 절반은 기간 프리미엄 감소에 기인한 것으로 나타났습니다.
결론
AI가 중립금리를 상승시킬 것이라는 전망이 지배적이지만, 시장에서는 오히려 반대 방향을 시사하는 증거가 나타나고 있습니다. 향후 시장 반응이 바뀔 가능성은 있지만, 최소한 이러한 현상은 현재의 정책 서사를 더욱 복잡하게 만듭니다. AI가 궁극적으로 추세 성장률을 높이더라도 단기 및 중기적으로는 안전자산 수요를 증가시키고 기간 프리미엄을 축소하며 실질 중립금리를 낮출 수 있습니다.
다시 말해 AI는 장기 성장 잠재력을 높이는 동시에, 예방적 저축 증가와 재정 전망 개선에 따른 중립금리 하락을 통해 중기적으로는 채권시장에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
- Isaiah Andrews and Maryam Farboodi. “Do Markets Believe in Transformative AI?” National Bureau of Economic Research Working Paper 34243 (September 2025). 본문으로 돌아가기
- Hanno Lustig, Howard Kung, James Paron. “U.S. Treasury Investors' Massive Bet on AI.” The Two Cents, Substack (April 2026). 본문으로 돌아가기
- Don Kim, Cait Walsh, Min Wei. “Tips from TIPS: Update and Discussions.” Federal Reserve Board FEDS Notes (May 2019). 본문으로 돌아가기
