CBDC 채택에서 나타나는 숨겨진 AI 위험

중앙은행 디지털 통화(CBDC)는 결제 속도를 높이고 투명성을 강화하며 금융 포용성을 개선하고 통화 주권을 강화하는 디지털 시대의 핵심 금융 혁신으로 여겨집니다. 이러한 역량 때문에 전 세계 중앙은행들의 관심이 점점 커지고 있습니다.

하지만 덜 논의되는 것은 이러한 공식 통화의 디지털 버전이 가진 눈에 잘 띄지 않는 위험입니다. CBDC 채택은 기업이 기술 전략을 생각하고 제시하는 방식을 변화시키고 있으며, 항상 긍정적인 방향만은 아닙니다.

최근 연구에 따르면 CBDC는 디지털 전환을 증명해야 하는 압력을 증가시켜 일부 기업이 실제 기술 개발과 일치하지 않는 AI 이야기를 과장하게 만든다고 합니다. 이는 기계 학습보다 마케팅에 가깝습니다.

기업이 AI 야망에 대해 말하는 것과 실제로 구축하는 것 사이의 격차는 투자자, 자본 시장, 그리고 광범위한 AI 투자 사이클의 신뢰성에 실질적인 영향을 미치며, 지금까지 거의 검토되지 않았습니다.

투자자에게 이 교훈은 CBDC를 넘어섭니다. 경영진의 언급만에 의존하는 대신, 특허, 연구개발 강도, 채용, 배포 및 수익 창출 등을 통해 AI 노출을 평가해야 합니다. AI 주장이 보편화됨에 따라, 홍보와 실행 사이의 신뢰성 격차가 실질적인 가치 평가와 재무 위험이 될 수 있습니다.

왜 중앙은행들은 디지털 통화를 향해 달려가는가

대부분의 국가에는 자체 중앙은행이 있습니다. 이러한 중앙집권적 기관은 통화 및 신용 공급을 통화 정책을 통해 관리합니다. 금리, 지급준비금 비율, 공개시장 조작과 같은 도구를 활용해 인플레이션을 통제하고, 통화 가치를 안정시키며, 경제 성장을 유도합니다. 독립적으로 운영되도록 설계되었지만, 중앙은행은 실제로 그렇게 기능하지 않습니다¹.

그들의 독립성이 의문시될 뿐만 아니라, 이러한 공공 금융 기관은 통화 긴축에 한계가 있으며 디지털 경제에서 통화 주권을 유지하는 데에도 우려가 있습니다.

지난 10년 동안 금융 시스템은 급속히 디지털화되었고 민간 결제 플랫폼이 성장했습니다. 오늘날 결제 시스템, 금융 상품 및 화폐 형태는 규제와 정책 프레임워크보다 더 빠르게 진화하고 있으며, 스테이블코인과 토큰화된 자산이 전통적 구조와 나란히 운영되어 중앙은행 정책 결정의 영향을 더욱 약화시키고 있습니다.

이러한 모든 문제에 대응하기 위해 CBDC가 등장했습니다. 중앙은행이 자체 디지털 화폐를 발행한다는 개념은 새로운 것이 아니지만, 2008년 금융 위기 이후 대중의 금융 기관에 대한 신뢰가 약화되면서 비트코인(BTC )이 부상한 이후 큰 관심을 얻었습니다.

암호화폐의 부상은 통화 당국의 관심을 끌었고, 국가 지원 디지털 화폐가 어떤 모습일지 고민하게 만들었습니다. 최근 몇 년간 중앙은행은 결제 인프라를 현대화하고 완전한 통제권을 유지하기 위해 연구, 실험 및 파일럿 프로그램을 가속화했습니다.

데이터 표시에 따르면 146개 국가와 통화 연합이 어느 정도 CBDC에 관여하고 있습니다. 이 중 40개는 현재 자국 통화의 디지털 버전을 만들 가능성을 연구하고 있습니다. 더 많은 국가(41개)는 이미 파일럿을 시작했으며, 많은 국가(33개)는 개발 단계에 있습니다. 약 15개 프로젝트는 비활성 상태이며 9개는 취소되었습니다.

특히 나이지리아와 같은 소수 경제만이 완전한 소매용 CBDC를 출시했지만, 채택률은 미미했습니다.

나이지리아 중앙은행(CBN)은 2021년에 출시된 eNaira의 채택을 촉진하기 위해 연금, 공무원 급여 및 사회복지 지급 등 정부 결제에 eNaira를 사용할 계획을 최근 발표했습니다. 이는 은행의 ‘Nigerian Payments System Vision 2028‘에 명시되어 있습니다.

브라질, 러시아, 인도, 중국, 남아프리카공화국 등 BRICS 회원국과 나이지리아 등은 자국의 빠른 결제 시스템을 CBDC와 연계하는 방안을 논의하고 있습니다. Reuters 보도.

“국경 간 결제는 우리 모두, 특히 BRICS에게 관심 분야이며, 비용 절감 여지가 크다고 생각합니다. 다양한 옵션이 논의 중이지만 아직 논의 단계에 머물러 있으며, 여기에는 CBDC와 빠른 결제 시스템 연계가 포함됩니다.”

– 인도 중앙은행(RBI) 총재 산제이 말호트라가 지난 주 행사에서 말했습니다

현지 통화를 국제화하는 것 외에도, 말호트라 총재는 AI를 억제해야 할 위험이라기보다 활용해야 할 역량으로 보고 있다고 밝혔습니다.

“인도 은행들은 한쪽에 머물러 지켜볼 여유가 없습니다,”라고 말호트라가 말했습니다. 그는 대출기관에게 이사회 승인 AI 거버넌스 정책을 수립할 것을 촉구했으며, 이는 전 세계 중앙은행이 운영 위험, 거버넌스 위험 및 사이버 공격에 대한 우려 속에서 대출기관의 AI 활용을 면밀히 검토하고 있는 시점과 맞물립니다.

“혁신과 안전은 대립되는 목표가 아니라, 지속 가능한 금융 시스템의 상호 보완적인 요구사항입니다.”

– 말호트라

CBDC 분야에서 중국의 디지털 위안(e-CNY) 프로젝트는 가장 눈에 띄는 사례 중 하나입니다. 중국인민은행은 2014년에 내부 CBDC 연구를 시작했고, 2019년에 파일럿 프로그램을 시작했으며, 2022년 말까지 주요 경제 지역으로 확대했습니다.

e-CNY는 특히 채택률이 두드러집니다. 이 CBDC는 2025년 12월 현재 3.4조 건 이상의 소매 거래를 처리했으며, 거래 금액은 약 16.7조 위안(약 2.3조 달러)에 달합니다.

올해 초, 중국인민은행은 디지털 위안을 예금 부채로 재분류했으며, 이는 단순 현금 대체물에서 중국 금융 인프라의 보다 깊게 내재된 부분으로 진화하고 있음을 의미합니다. CBDC의 매력은 은행 이체와 같은 전통적 수단보다 더 빠르고 저렴한 결제를 제공한다는 점에 있습니다.

즉시 결제를 촉진하는 것 외에도, 디지털 통화는 거래 마찰을 줄이고 결제 비용을 낮추며 금융 시스템 효율성과 통화 정책 전파를 개선하고, 더 추적 가능한 거래를 통해 투명성을 높입니다.

특히 향상된 추적 가능성은 규제 기관에 중요합니다. 이는 CBDC가 현금이나 일반 은행 예금과 크게 다른 점이며, 중앙 관리 결제 시스템 내에서 거래 기록을 생성함으로써 통화 및 규제 당국이 자금 흐름을 더 잘 파악할 수 있게 합니다.

이러한 기능 조합은 기업 행동에 대한 정보 환경을 새롭게 만들며, 기업이 기술 전략을 커뮤니케이션하는 방식을 조용히 재구성하고 있습니다.

기업이 규제기관, 투자자, 대중에게 동시에 더 많이 노출되면, 실질적인 내용이 부족해도 “올바른” 일을 하고 있다는 모습을 보여야 한다는 압력이 커집니다. 이러한 미시적 기업 수준의 결과는 연구자들에 의해 크게 주목받지 못했으며, 그들은 주로 통화 전파, 금융 안정성, 결제 시스템 개혁과 같은 거시경제적 결과에 초점을 맞추었습니다.

새로운 증거에 따르면 CBDC는 결제 시스템을 변혁할 뿐만 아니라 기업이 운영되는 제도적 환경도 변화시킵니다. 금융 활동 가시성 증가, 디지털 전환에 대한 기대 강화, 규제 감시 확대는 기업이 혁신 전략을 전달하고 자원을 배분하는 방식에 영향을 미칩니다. 이는 기업 AI 투자 진위성에 대한 새로운 위험을 초래합니다.

이 간과된 위험은 최근 연구의 기반이 되며, 이 연구는 중국의 e-CNY 도입을 자연 실험으로 활용해 CBDC 채택과 기업 AI 전략 간의 관계를 조사했습니다.

CBDC가 AI 신뢰성 문제를 촉발할 수 있는 방법

연구 제목 All sizzle and no steak: The predicament of enterprise AI strategies under central bank digital currency policies²는 CBDC 채택이 기업이 AI에 대해 말하는 내용과 실제 AI 투자 사이의 격차에 영향을 미치는지 조사합니다. 이 격차는 “AI 전략 분리”라고 불리며, 기업의 공개 AI 서사와 실제 AI 기술 역량 사이의 차이를 의미합니다.

연구자들은 연례 보고서에서 관련 공시를 통해 AI 서사를 측정했으며, 실제 검증 가능한 역량은 중국 국가 지식재산권국의 특허 분류 시스템에서 추출한 관련 특허 출원을 통해 대리했습니다.

2014년부터 2024년까지 5,015개의 중국 A-주식 상장 기업을 대상으로 30,000건이 넘는 기업-연도 관측치를 사용하여, 난징대학 경영학부와 런던시 세인트 조지 대학 경제학부의 진레이 유, 루이 첸, 하오티엔 루오가 차등 차분-차분 설계를 적용했으며, 이는 서로 다른 중국 도시가 e-CNY 파일럿에 서로 다른 시점에 진입한 사실을 활용했습니다.

이 설계는 연구자들이 중국 기업에 영향을 미치는 보다 넓은 변화를 고려하면서 e-CNY 채택 효과를 추정할 수 있게 했습니다.

e-CNY 파일럿 프로그램은 도시별로 단계적이고 다층적으로 출시되었기 때문에 인과식별을 위한 외생적 시공간 변이를 제공하는 준자연 실험으로 활용되었습니다. 주요 발견은 CBDC 채택이 AI 전략 분리를 크게 증가시킨다는 것입니다.

e-CNY 도입은 기업의 AI 관련 전략적 커뮤니케이션을 크게 늘렸지만, AI 특허 출원에서는 통계적으로 유의미한 증가를 보이지 않았으며, 연구자들은 이를 기술 역량의 대리 변수로 사용했습니다. 이는 실제 혁신을 가속화하기보다 상징적 순응을 장려하는 정책 환경을 나타냅니다.

기업들은 디지털 전환 우선순위와 일치한다는 신호를 보냈지만, 관측 가능한 AI 특허 활동의 증가와는 일치하지 않았습니다.

이 연구에서 저자들은 “AI 전략 분리를 기관적 조건에 따른 반응으로 재구성한다는 것은 단기적 경영진주의, 의도적인 기계 세탁, 혹은 거버넌스 실패의 산물이 아니라, 높은 신호 가치, 큰 비용 비대칭, 낮은 외부 검증 가능성이 기관적 압력 하에 동시에 발생할 때 체계적으로 나타나는 현상이다”라고 언급했습니다. “이를 사후 기술적 라벨에서 사전 예측적 구조로 전환함으로써 향후 기술 분야와 인프라 개혁에 적용 가능한 예측 모델로 만들었다”라고 덧붙였습니다.

현재, 분리는 기업이 기관적 기대에 부합하는 공개 약속이나 공식 정책을 채택하면서도 내부 실천은 그 입장과 다르게 진행될 때 발생합니다.

CBDC 맥락에서 기업은 기관적 가시성이 확대됨에 따라 AI를 공개적으로 수용하지만, 내부 자원 배분을 실제 AI 역량 구축에서 선택적으로 조정합니다. “이는 단순한 경영진 부주의가 아니라 구조화된 조직적 대응이다: 기업은 최소 비용으로 정당성 요구를 충족시키기 위해 외부 서사와 내부 자원 결정을 관리한다”라고 연구는 말합니다.

연구자들은 격차를 초래하는 세 가지 주요 메커니즘을 확인했습니다. 첫 번째는 자본 유동성 강화로, 이는 자금 조달 마찰을 낮춥니다. 이는 장기 AI 연구개발에 자본을 투입하는 것보다 상징적 신호를 보내는 것이 더 저렴함을 의미합니다.

두 번째 메커니즘은 거래 추적 가능성 증가로, 이는 기업의 자본 배분 결정을 규제기관과 투자자에게 더 가시화합니다. 이는 더 많은 서사적 신호를 장려하면서, 이전보다 더 가시화된 위험한 투자 실패를 억제합니다.

“CBDC는 기업이 운영되는 결제 환경을 재구성하는 외부 강제 제도 변화이며, 이는 자금 조달 조건, 모니터링 강도 및 결제 속도를 변화시킨다”

제도 이론에 따르면, 이러한 환경 변화는 “강제적, 모방적, 규범적 압력”을 생성해 조직이 현행 제도 기대에 부합하도록 강요합니다.

따라서 CBDC 정책이 기업 금융 행동의 가시성을 높이고 국가의 디지털 전환 의지를 신호하면, 기업은 기술 정책 우선순위에 맞추어야 하는 정당성 압력을 더 크게 받게 됩니다.

세 번째 메커니즘은 더 빠른 결제 속도로, 이는 기업이 평가받는 시간 범위를 단축시킵니다. 이는 느리게 성장하는 혁신 프로젝트보다 가시적이고 빈번하며 저비용인 신호를 보상합니다.

이 세 가지 메커니즘이 결합하면 AI 수사학의 매력이 증가하고, 실제 AI 역량에 대한 비용이 많이 들고 불확실한 투자는 억제됩니다.

중재 분석은 세 가지 제안된 경로 모두에 대해 통계적으로 유의한 증거를 제시했으며, 결과는 평행 추세 테스트, Goodman-Bacon 분해, 플라시보 테스트, Heckman 선택 편향 보정, 성향 점수 매칭, 그리고 스택형 차분-차분 설계 등 여러 검증에도 견고했습니다.

그렇다면 왜 AI가 이러한 분리 현상에 특히 취약할까요? 이는 AI가 매우 높은 신호 가치를 제공하고, 실제 역량을 구축하기 위해 장기적인 대규모 투자(원본 알고리즘 및 대규모 모델 훈련)가 필요하며, 외부 이해관계자가 검증하기 어렵기 때문입니다.

“기업과 외부 이해관계자 간 정보 비대칭 상황에서, 기업은 비용당 평판 수익을 극대화하는 순응 방식을 선택할 인센티브가 있다”

연구는 AI 역량이 알고리즘과 데이터 파이프라인 같은 무형 자산에 내재되어 있어 불투명하다고 지적했습니다.

게다가 “AI는 중국 기술 정책 계층의 정점에 자리 잡고 있으며, 투자자 관심과 정책 정당성을 불균형적으로 끌어당겨, 클라우드 컴퓨팅이나 빅데이터에 대한 주장보다 AI 관련 주장이 훨씬 더 큰 보상을 얻는다”라고 설명했습니다.

특히 분리 효과는 고르게 분포되지 않습니다. 디지털 전환 수준이 높고, AI 주장이 가장 큰 평판 가치를 갖는 고기술 부문에 속하며, 지방 정부 정책 문서가 디지털 전환을 강하게 강조하는 지역에 위치한 기업에 집중됩니다. 이러한 기업은 기관 투자자 소유 비중이 낮아, 정교한 주주가 빈약한 주장을 제재할 가능성이 적습니다.

이는 AI에 대해 큰 이야기를 하지만 실제 역량이 부족한 기업들이 바로 디지털 및 정책 생태계에 깊이 얽혀 혁신 모습을 보여주는 보상을 받는 기업이라는 뜻입니다. 시장은 이 행동을 완전히 무시하지는 않습니다.

연구 결과에 따르면 AI 분리가 큰 기업은 낮은 기업 가치, 약화된 벤처 캐피털 유입, 감소된 수익성, 그리고 높은 부채 자금 조달 비용을 경험합니다.

이는 채권자, 주식 투자자 및 벤처 캐피털리스트가 AI 주장이 의미 있는 기술 개발에 의해 뒷받침되지 않을 때를 어느 정도 식별하고, 상징적 AI 신호에 대해 벌점을 부과할 수 있음을 시사합니다. 그러나 이러한 벌점에도 불구하고 분리가 지속되는 것은 단기적인 정당성 이득이 장기적인 시장 규율보다 여전히 더 큰 가치를 제공한다는 것을 의미합니다.

따라서 저자들은 이것을 CBDC 채택의 의도치 않은, 이전에 문서화되지 않은 부작용으로 강조합니다. 디지털 통화는 금융 효율성을 개선할 수 있지만, 기업 혁신 공개를 금융 시스템을 현대화하려는 목적을 넘어 왜곡시켜 AI 관련 공개의 신뢰성을 약화시킬 수 있습니다.

International Business Machines Corporation (NYSE: IBM)

투자 관점에서 IBM은 CBDC와 인공지능 두 분야 모두에 관여하고 있기 때문에 매력적인 선택입니다. 이 회사는 중앙은행이 안전한 CBDC를 개발, 테스트 및 확장할 수 있도록 기업용 블록체인 프레임워크와 연구 도구를 제공합니다. 최근 IBM은 디지털 자산 헤이븐(Digital Asset Haven)을 출시했으며, 이는 금융기관, 정부 및 기업이 디지털 자산 운영을 안전하게 관리하고 확장할 수 있는 플랫폼입니다. IBM의 확립된 금융 서비스 및 결제 인프라 사업은 규제된 금융 시스템 현대화에 대한 신뢰할 수 있는 노출을 추가로 제공합니다.

IBM은 연구에서 조사 대상이 아니었으며, 여기서 언급된 이유는 연구 결과와 직접적인 연관이 있기보다 연구가 강조한 기술 및 거버넌스 요구에 대한 노출을 반영하기 위함입니다.

한편, IBM의 기업용 AI 및 데이터 플랫폼인 watsonx는 생성형 AI와 머신러닝 워크로드를 구축, 확장 및 관리하도록 설계되었습니다.

IBM은 시가총액 2234억 달러 규모의 기업으로, 현재 주가는 236달러이며, 지난 한 달 동안 11.34% 상승했지만 연초 대비 20% 하락했으며, 지난 1년 동안은 2.22% 상승했습니다. EPS(TTM)는 12.45이고 P/E(TTM)는 19.05입니다. IBM은 배당 수익률 2.85%를 지급합니다.

재무 측면에서 IBM은 2026년 2분기에 매출 171.6억 달러와 조정된 EPS 2.93달러를 보고했습니다. 매출은 전년 대비 1% 성장했습니다. 순이익은 21.7억 달러였습니다. 부문별로는 소프트웨어 매출이 5% 증가해 78억 달러가 되었으며, 하이브리드 클라우드(Red Hat), 자동화 및 데이터 모두 증가했지만, 거래 처리 소프트웨어는 8% 감소했습니다. 컨설팅 매출은 53억 달러로 변동이 없었고, 파이낸싱 부문은 2% 증가해 2억 달러, 인프라 매출은 7% 감소해 38억 달러였으며, 이는 계획보다 부진한 Z 메인프레임 컴퓨터 판매가 42% 감소했기 때문입니다.

“우리는 AI와 자동화를 통해 회사 전반의 생산성을 높이고, 매출 성장과 수익성을 가속화하기 위해 조치를 취하고 있으며, 혁신을 빠르고 대규모로 상용화하는 데 대대적으로 투자하고 있습니다.”

– CEO 아르빈드 크리슈나

IBM의 2분기 자유 현금 흐름은 25억 달러였으며, 전년 대비 3억 달러 감소했습니다. 회사는 현금, 제한 현금 및 유가증권을 합쳐 82억 달러를 보유하고 있으며, 이는 2025년 연말 대비 63억 달러 감소한 수치입니다.

이 기간 동안 회사는 배당금으로 16억 달러를 주주에게 반환했습니다. 연간 전체에 대해 회사는 4%-5%의 일정 환율 매출 성장과 약 10억 달러의 자유 현금 흐름 증가를 예상하고 있습니다.

앞으로 IBM은 고객이 AI 준비 솔루션을 관리, 배포 및 구축하도록 돕는 소프트웨어를 포함한 고성장 포트폴리오에 집중할 예정이며, “고객 수요가 가장 강한” 분야에 주력합니다. 양자 컴퓨팅도 또 다른 집중 분야이며, 100억 달러 이상을 투자할 계획입니다. IBM은 2029년까지 최초의 대규모 내결함 양자 컴퓨터를 제공할 예정이라고 밝혔습니다.

“비록 2분기 말에 매출 역풍을 겪었지만, 우리는 비즈니스 기본에 집중했고, 생산성을 높이고 포트폴리오를 강화하며 자유 현금 흐름을 창출하는 데 주력했습니다.”

– CFO 제임스 카보언

결론

CBDC는 정부 사이에서 주목받고 있는 이유가 있습니다. 이는 결제 시스템을 현대화하고 효율성을 개선하며 금융 인프라를 강화하기 때문입니다.

하지만 모든 것이 이득만은 아닙니다. CBDC 채택은 위험도 동반합니다. 증거에 따르면 그 영향은 금융을 넘어 기업 혁신 행동까지 미치며, 최신 연구는 CBDC 채택이 기업이 AI 서사를 늘리도록 무의식적으로 유도하지만 관측 가능한 AI 특허 활동은 증가시키지 않는다는 사실을 발견했습니다.

이는 정책 입안자, 기술 제공자 및 투자자들이 기업 AI 공개의 품질에 주의를 기울여야 할 필요성을 만들며, AI 서사가 실제 기술 진보와 일치하도록 보장해야 CBDC와 AI 모두의 혜택을 완전히 실현할 수 있습니다.

참고문헌

1. Eijffinger, S. & de Haan, J. 중앙은행 독립성 및 책임성. Journal of International Money and Finance, 166, 103595 (2026). https://doi.org/10.1016/j.jimonfin.2026.103595
2. Yu, J., Chen, R. & Luo, H. 허울만 크고 실체는 없는: 중앙은행 디지털 통화 정책 하에서 기업 AI 전략의 난관. International Review of Economics & Finance, 111, 105689 (2026). https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105689