資産格差が190倍に拡大、キム・グァンソク教授がAI経済の二面性を警告

キム・グァンソク教授は、AI産業への資金集中により、所得格差が約9倍に広がる一方で、上位・下位20％間の資産格差は190倍にまで拡大していると指摘した。教授は、2027年の政府予算が10％台半ばの成長率を示すとの予測とともに、核心技術を確保する「Choke Point Tech」戦略の重要性を説いた。

政府の財政政策が拡張基調を維持する一方で、金融政策は引き締めへと向かう、いわゆる「不協和音」の局面が続いている。こうした政策の不一致が経済の安定性を損なう要因なのか、あるいは精巧な戦略的選択なのかについて、分析が示された。

「経済を読み解く男（キム・グァンソクTV）」が伝えた租税日報との対談において、キム・グァンソク教授は、2027年の政府予算が10％台半ばの成長率を示すと予測し、現在の政策基調を「テクニシャンの不協和音」に例えた。キム教授は、政府が150兆ウォン規模の莫大な超過税収を確保したことにより、9年ぶりに財政黒字への転換を控えている点を指摘した。政府当局の立場としては、超過税収を未来産業の育成や人材養成といった未来の成長動力のために積極的に投入せざるを得ない状況であると説明し、財政支出の総量よりも、予算がどのような分野に集中的に配分されるのかという問いが必要な時期であると述べた。

財政拡張と金融引き締めの「戦略的役割分担」

特にキム教授は、韓国銀行の引き締め基調と政府の拡張財政が噛み合う現象を「戦略的役割分担」として解釈した。物価安定のために金融当局が努力する一方で、財政当局は成長のために模索する構造であり、それはまるで冷たい風が吹く冬に、適切な温度を維持するためにボイラーを稼働させるようなものだと説明した。金融政策の引き締めが財政の拡張効果を相殺して物価安定を図る構造であれば、これは単なる政策ミスではなく、精巧な対応である可能性があるという分析だ。

キム教授はこのような政策の組み合わせを「テクニシャンの不協和音」と表現し、韓国銀行は物価安定のために、政府は成長のためにそれぞれ取り組む形であれば、それは「良い不協和音」にもなり得ると語った。政府債務の返済や国債買い入れを通じて国債金利を下げるなどの細かな政策的補完は必要かもしれないが、大きな枠組みでは、拡張財政と引き締め金融政策がそれぞれの目的を遂行している局面であると診断した。

AIが牽引する実体経済の成長と「Choke Point Tech」戦略

キム教授は2027年の経済を「逆流」というキーワードで定義した。AIが、債務、戦争、低成長という経済の本流に逆らって、新たな成長動力になり得るという意味だ。韓国経済はAIバリューチェーンの核心である半導体分野で超格差を維持しており、実体経済を牽引していると診断した。特に、過去最大級の経常収支および貿易収支の黒字、企業の好決算などが韓国経済を牽引する動力であると分析した。

同教授は、韓国が持続可能な成長を続けるためには「Choke Point Tech」戦略を取るべきだと強調した。現在、韓国がHBM（高帯域幅メモリ）市場を独占的に掌握しているように、全世界のAI産業が韓国なしでは回らないような核心技術を確保すべきだというものだ。キム教授はHBMを超え、宇宙産業やロボット、フィジカルAI（Physical AI）の時代において、韓国が最も得意とする領域を選択し、集中的なR&Dと人材養成を進めるべきだと提言した。また、メモリ半導体に安住せず、非メモリ半導体分野でも挑戦を続けることで、未来の「ネックレス」を確保できると付け加えた。

所得格差9倍 vs 資産格差190倍…「準備のない誠実さは危険」

成長の裏側には、極端な両極化という暗い影がある。キム教授は、AI産業に資金が集中することで発生する資産価値の不均衡を警告した。世界経済の成長率が3％水準である状況において、特定のAI企業の業績が前年同期比で14倍ずつ急増するなど、パフォーマンスが確実な企業へと資金が集れる現象が加速しているためだ。

同教授は最近の分析を引用し、所得格差は約9倍に広がった一方で、下位20％と上位20％を基準とした資産価値の格差は190倍にまで広がったと指摘した。AIに関連する素材・部品・装置企業へと資金が集まる構造の中で、準備ができていない個人は、誠実に働きながらも同時に貧困へと向かう道を選択してしまう可能性があるという警告だ。

キム教授は、経済パラダイムが変化する時代には、勤労所得を高める努力と同じくらい、適切な資産管理と意思決定が重要であると述べた。また、政府も所得再分配のための移転所得の提供にとどまらず、極端に広がる資産の両極化構造を解決するための政策的対応を検討すべきだと強調した。同教授は、1700年代の車輪、1800年代の電気、1900年代のインターネットに続き、2000年代はAIが導入される時代であり、今直面しているAIは生成型・推論型AIを超えて、エージェンティックAIやフィジカルAIへと進む初歩段階に過ぎないと説明した。

出典：元の動画（YouTube）