미국의 AI 논의는 종종 일자리 대체에 초점을 맞추지만, 이 글은 시각을 ‘기업 설립’과 ‘확산’으로 옮기며 미국의 강점은 새로운 도구를 빠르게 새로운 기업으로 전환하는 데 있다고 주장한다. 소기업은 AI가 최소 효율 규모를 낮춰 창업자가 여러 역할의 기능을 통합하고 확장 장벽을 더 이르게 넘을 수 있게 해주는 만큼, AI의 핵심 전파 채널로 제시된다. 고용 영향도 비선형으로 묘사된다. 더 날렵한 스타트업은 기업당 고용 인원이 줄 수 있지만, 기업 설립 속도가 빨라지면 낮아진 노동집약도를 상쇄할 수 있다는 것이다.

데이터 측면에서 미국 소기업은 GDP의 약 44%를 차지하고 6,000만 명 이상을 고용하고 있으며, ChatGPT 출시 이후 신규 사업체 설립은 24% 증가했다. 인용된 세쿼이아 자료에 따르면 시드 단계 스타트업의 중위값 인력은 2023년 1분기에 5명에서 4명으로 감소했지만, 당시 자금조달 여건이 긴축적이었던 점도 함께 언급된다. 시타델 분석은 2022년 1월부터 2026년 3월까지 CPS 마이크로데이터 230만 건 이상과 541개 직업에 대한 버짓랩의 AI 노출 점수를 결합해, AI 노출 직무가 점점 ‘기존 주력 산업(home industry)’ 밖에서 더 많이 채용되고 있으며, 과거 해당 인력 비중이 가장 낮았던 분야에서 증가 속도가 가장 빠르다는 결과를 제시한다.

The Real AI Opportunity: Small Business Formation

우리는 시장이 아직 AI의 진짜 스토리를 놓치고 있다고 본다. 그 스토리는 대형 기술주가 아니라 소기업 창업에 더 가깝다. 이는 미국의 ‘허슬 프리미엄(hustle premium)’이 작동하는 모습으로, 현재 밸류에이션이 시사하는 것보다 더 넓고 회복력 있는 경제 기반을 만들어낸다. 이는 아직 이 생산성 붐을 반영하지 못하고 있는 스몰캡 지수의 초과성과 가능성을 시사한다.

2026년 2분기 최신 미국 인구조사국(Census Bureau) 데이터도 이를 확인한다. 고성장 가능성이 높은(high-propensity) 사업 신청 건수가 4.5% 증가해 7개 분기 연속 상승했다. 이 급증은 AI가 창업자의 진입장벽을 낮추고 있다는 관점과 맞물린다. 우리는 이 흐름이 더 이어질 여지가 크며, 실물경제의 장기적 건전성을 뒷받침한다고 본다.

트레이딩 관점에서 이는 시장 전반의 변동성이 낮은 수준을 유지할 수 있음을 시사한다. VIX가 15 아래에서 머무는 가운데, 러셀2000의 상대적으로 높은 변동성은 기회로 보인다. 아직 저평가된 이 성장 동력에 대한 강세 시각을 표현하면서 프리미엄을 수취하기 위해 러셀2000(IWM) 풋옵션 매도 전략을 검토할 필요가 있다.

Positioning for a Broader Productivity Boom

진짜 기회는 상대가치 전략, 즉 소기업의 ‘캐치업’ 거래에 베팅하는 데 있을 수 있다. 1990년대 후반처럼 광범위한 생산성 붐은 역사적으로 기술 리더뿐 아니라 경제 전반을 끌어올렸다. 우리는 향후 수개월 동안 옵션을 활용해 나스닥100 대비 러셀2000을 선호하는 방식으로 이러한 로테이션에 포지셔닝하고 있다.

AI에 따른 일자리 대체라는 약세 논리는 지나치게 단순해 보인다. 2026년 6월 NFIB 보고서는 소기업의 채용 의향이 예상외로 크게 늘었음을 보여줬고, 다수 기업이 그 동인으로 기술 투자를 꼽았다. 이는 더 슬림한 스타트업이 초기에는 고용을 적게 할 수 있지만, 새로 만들어지는 기업의 절대량이 그 효과를 충분히 상쇄하고도 남는다는 관점을 뒷받침한다.

또한 우리는 이 ‘AI 배당’이 물류에서 소비자 서비스에 이르기까지 기술 섹터를 훨씬 넘어 확산되는 모습도 확인하고 있다. 기술 친화 인력의 ‘비(非)주력 산업’ 채용 트렌드는 전 산업에 걸친 효율화를 만들어내고 있다. 이에 따라 우리는 경기 둔화가 현실화되지 않을 수 있음에도 둔화를 가격에 반영하고 있다고 판단되는 산업재 및 경기소비재 ETF의 콜옵션 매수를 검토하고 있다.

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