번역: 이번 해고의 물결 뒤에는 하나가 아닌 완전히 다른 두 가지 이야기가 있습니다. 한편, 아마존, 메타, 마이크로소프트와 같은 거대 기술 기업들은 GPU(그래픽 처리 장치, AI 학습 및 운영에 필수적인 강력한 칩) 구매 자금을 마련하기 위해 직원을 해고하고 있습니다. 이들의 매출은 증가하고 주가는 급등하고 있습니다. 이들은 컴퓨팅 성능에 투자할 자금을 확보하기 위해 직원을 해고하고 있습니다. 이는 경기 침체기에 "비용 절감 및 효율성 향상"을 위한 조치가 아닙니다. 오히려 자원의 강제적인 재분배, 즉 급여 지급에 사용될 자금을 데이터 센터로 이전하는 것에 가깝습니다. 계산은 매우 가혹합니다. 해고된 직원의 1%는 H100 칩(엔비디아의 최고급 AI 칩으로, 매우 비싸고 수요가 많습니다)을 추가로 구매할 수 있는 충분한 돈을 저축합니다. 한편, UPS, 네슬레, 포드, 타겟과 같은 전통 산업 기업들도 직원을 해고하고 있지만, 그 이유는 정반대입니다. 이들은 이미 고객 서비스 자동화, 공급망 최적화, 생성적 디자인 시스템 등 효과적인 AI(인공지능) 도구를 도입했습니다. AI를 통한 생산성 향상은 실질적이며 누적되고 있습니다. 이러한 기업들은 대규모 GPU 클러스터(다수의 GPU로 구성된 고성능 컴퓨팅 시스템)를 구매할 필요가 없습니다. 이들은 하이퍼스케일 클라우드 공급업체(예: Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud)로부터 추론 컴퓨팅 성능(즉, AI 모델을 실행하고 결과를 얻는 기능)을 임대한 후 직원을 해고합니다. 이제 AI로 인간 노동력을 대체하는 비용이 마침내 합리적이기 때문입니다. 해고에 연루된 두 측은 모두 같은 거대 기업에 돈을 주고 있는 셈입니다. 거대 기술 기업들은 "삽을 사들이는"(골드러시 시대의 삽 장사꾼들처럼 GPU 같은 인프라를 구매하는 것을 뜻함) 데 열중하고 있습니다. 하지만 다른 모든 기업들은 이 삽들이 파헤치는 "금"(AI가 가져다주는 생산성을 뜻함)을 사고 있습니다. 반도체 기업들은 산업 사슬 전체에서 "임대료"를 받으며 중간 위치에 편안하게 자리잡고 있습니다. TSMC(세계 최대 칩 파운드리), NVIDIA(GPU 주요 설계 업체), ASML(최고급 칩 리소그래피 장비 제조업체)은 미친 듯이 돈을 찍어내고 있는 반면, 산업 사슬의 양 끝단(기술 기업과 기존 기업)은 대규모 직원 해고에 나서고 있습니다. 이 사건의 시점은 매우 중요합니다. 현재 기업의 AI 도입률은 약 10%이며, 50%를 향해 나아가고 있습니다. 역사적 경험에 따르면 이 단계(초기 도입에서 주류 도입으로의 전환)가 개발 속도와 부의 창출 측면에서 가장 빠릅니다. 문제는 이러한 부가 노동력이 아닌 컴퓨팅 능력에 집중되어 있다는 것입니다. 기업 시가총액(즉, 기업의 총 가치) 증가와 일반 국민 임금 증가 사이의 격차가 이토록 컸던 적은 없었습니다. 이것은 경기 침체가 아닙니다. 이는 "재균형"(즉, 경제 구조의 근본적인 재편)입니다. 그리고 안타깝게도 대부분의 근로자는 그 기준선에서 잘못된 쪽에 서 있습니다.
핀의 관점과는 대조적으로