하루 300달러·연 10만달러… AI 에이전트, 인건비 넘으면 일자리 못 뺏는다

“AI 에이전트, 인건비보다 비싸면 일자리 못 뺏는다” 실리콘밸리 투자자들 경고

실리콘밸리 대표 테크 투자자들이 ‘AI 에이전트’의 실제 운용 비용이 인건비를 넘어서는 순간, 인공지능이 기존 일자리를 완전히 대체하기는 어렵다고 경고하고 나섰다. 토큰 사용료와 유지비까지 감안하면, 기대와 달리 인간 노동보다 비효율적일 수 있다는 지적이다.

테크 투자자 제이슨 칼라카니스는 최근 팟캐스트 ‘올인(All-In)’에서 앤트로픽의 클로드(Claude) 기반 AI 에이전트를 도입해 자신의 비즈니스를 돌려본 결과, 에이전트 한 대당 하루 300달러(약 43만 4,000원) 수준의 비용이 들었다고 밝혔다. 그는 이 AI 에이전트가 ‘풀 가동’이 아니라 실제로는 10~20% 정도만 활용되는 상황에서도 이런 비용이 발생했다고 설명했다.

칼라카니스는 “언제 토큰 비용이 직원 연봉을 추월하게 될까”라고 반문했다. 대부분의 생성형 AI 모델을 쓰려면 미리 토큰을 구매해 사용량을 충전해야 하는데, 일정 수준 이상 사용량이 쌓이면 결국 ‘직원 1명 고용 비용’을 넘어설 수 있다는 문제 제기다.

“AI 에이전트, 최소 인간의 두 배 생산성 필요”

소셜캐피털 CEO 차마스 팔리하피티야 역시 같은 고민을 안고 있다고 밝혔다. 그는 현재 AI 모델 비용 구조를 감안하면 “AI 에이전트가 다른 직원보다 최소 두 배는 생산성이 높아야 한다”고 지적했다. 그러지 못한다면, 기업 입장에서는 인지 비용이든 심리적 비용이든 감수하면서까지 AI로 대체할 유인이 떨어진다는 설명이다.

팔리하피티야는 자사 비즈니스에서 사용할 수 있는 ‘AI 예산’ 상한선을 정해야 할 수도 있다고 덧붙였다. AI 에이전트가 이론상으로는 자동화와 효율을 약속하지만, 실제 회계 장부에 찍히는 비용까지 고려하면 과도한 토큰 소비가 수익성을 갉아먹을 수 있다는 우려다.

칼라카니스는 “에이전트 한 대가 클로드 API를 쓰면서 하루 300달러에 순식간에 도달했고, 그게 고작 전체 용량의 10~20% 사용에 불과했다”며 “연간으로 환산하면 에이전트 한 대당 약 10만 달러(약 1억 4,491만 원)가 나간다”고 강조했다.

마크 큐반 “AI 도입 비용, 일자리 대체론의 가장 똑똑한 반론”

테크 투자자 마크 큐반은 칼라카니스와 팔리하피티야가 제기한 ‘AI 도입 비용’ 문제를 가리켜, “AI가 일자리를 장악할 것이라는 주장에 대한 가장 설득력 있는 반대 논거”라고 평가했다.

큐반은 토큰 비용과 유지·관리 비용을 모두 합치면, 클로드 AI 에이전트 8대를 투입해 직원 한 명이 하루에 하는 일을 처리하는 데 최대 2배 가까운 비용이 들 수 있다고 분석했다. 그는 예시로, 특정 직원이 하루 1,200달러(약 173만 9,000원) 상당의 가치를 만들어낸다고 가정할 경우, 동일한 업무를 수행하는 AI 에이전트들이 그 이상의 비용을 요구할 수 있다고 지적했다.

그는 이어 “이 AI 봇들이 과연 인간보다 두 배 이상 생산적인가”라는 질문을 던지며, 단순 생산성 외에도 ‘사기, 윤리, 조직문화 같은 정성적 요소’가 의사결정에 반영돼야 한다고 말했다. 즉, 숫자로 측정하기 어려운 요소들까지 고려하면, 무조건적인 AI 치환이 능사는 아니라는 뜻이다.

AI 일자리 대체 공포 vs “과장됐다”는 반론

최근 몇 년 사이, AI가 대규모로 일자리를 대체할 수 있다는 전망은 전 세계 노동시장에서 불안을 키워왔다. 실제로 일부 기업은 생성형 AI 도입을 이유로 인력 구조조정을 단행하며, 특정 직무의 ‘AI 대체 가능성’을 공식 언급하기도 했다.

마이크로소프트는 지난해 7월 발표한 연구 보고서에서, 지식 노동 직군과 고객 서비스, 영업 부문이 AI에 의해 대체될 위험이 가장 크다고 경고했다. 단순 반복 업무, 문서 작성, 상담, 세일즈 스크립트 작성 등은 대규모 자동화 대상이라는 분석이다.

반면 이런 우려가 ‘과장됐다’는 평가도 꾸준히 제기된다. 백악관에서 AI와 크립토 정책을 함께 총괄하는 데이비드 색스는 지난해 8월, “AI가 실제 비즈니스 가치를 내려면 여전히 인간의 프롬프트와 검증이 필요하다”며 AI 자율성에 대한 공포를 낮춰야 한다고 강조했다.

하지만 맥킨지앤드컴퍼니 같은 컨설팅 기업은 시각이 다르다. 맥킨지는 여러 보고서에서, 차세대 AI 에이전트의 목표 자체가 ‘엔드투엔드 자동화’에 있다고 본다. 즉, 초기에만 인간이 세팅을 도와주고 이후에는 상시 개입 없이도 스스로 업무를 처리하는 구조를 지향하기 때문에, 중장기적으로는 인력 구조에 구조적 변화를 가져올 수 있다는 전망이다.

“에이전트형 AI, 스테이블코인을 기본 화폐로 쓸 것”

AI 에이전트의 확산은 크립토 시장과도 맞물려 있다. 특히 결제 수단으로서 ‘스테이블코인’이 AI 에이전트의 ‘기본 통화’ 역할을 맡을 것이라는 전망이 힘을 얻고 있다.

스테이블코인 발행사 서클 CEO 제러미 알레어는 지난달, 향후 5년 안에 수십억 개의 AI 에이전트가 사용자 대신 스테이블코인을 활용해 일상 결제를 처리하게 될 것이라고 내다봤다. 온라인 구독료, 소액 결제, 서비스 이용료 등을 사람이 직접 결제하지 않고, AI 에이전트가 알아서 지불하고 정산하는 구조다.

바이낸스 공동 창업자 창펑 자오는 올해 1월, 블록체인이 “AI 에이전트에게 가장 자연스러운 기술 인터페이스”가 되기 때문에, 결국 크립토가 이들의 ‘네이티브 통화’가 될 것이라고 주장했다. 글로벌에 걸친 24시간 결제, 투명한 기록, 스마트 콘트랙트를 통한 자동 실행이 AI의 특성과 잘 맞아떨어진다는 설명이다.

이미 여러 블록체인에서 AI 에이전트가 실제로 가동되고 있다. 이더리움 레이어2 기반 베이스(Base)에서는 AIXBT가 버추얼스 프로토콜(Virtuals Protocol)을 통해 사용자 대신 소액 결제를 처리하고 트레이딩을 실행한다. Fetch.ai 기반 ASI 얼라이언스는 자산 관리와 경제 활동 조율을 자동으로 수행하는 에이전트를 제공하며, 사용자는 전략만 설정해두고 결과를 모니터링하는 방식으로 참여한다.

오픈AI, 스마트 콘트랙트 취약점 찾는 ‘에이전트 성능’ 벤치마크 공개

AI 에이전트가 블록체인과 크립토 생태계 깊숙이 들어가면서, 보안 리스크 역시 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 특히 스마트 콘트랙트에 잠긴 자산 규모가 커질수록, 취약점을 악용하는 해킹 시도도 함께 늘어날 수밖에 없다.

오픈AI는 수요일, 다양한 AI 모델이 스마트 콘트랙트 취약점을 얼마나 잘 ‘탐지·패치·악용’할 수 있는지 평가하는 새로운 벤치마크를 공개했다. 이번 연구의 초점은 단순 기술 성능이 아니라, 실제 경제적 가치가 걸린 환경에서 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지 측정하는 데 맞춰졌다.

오픈AI는 “스마트 콘트랙트는 수십억 달러 규모의 자산을 보호하고 있으며, AI 에이전트는 공격자와 방어자 모두에게 변곡점이 될 가능성이 크다”고 설명했다. 즉, 같은 기술이 한편으로는 자동화된 해킹 시도로 악용될 수 있고, 다른 한편으로는 실시간 보안 감시와 패치 자동화에 활용될 수 있다는 양면성을 지적한 셈이다.

AI 에이전트의 경제학…“효율 vs 비용” 싸움 본격화

AI 에이전트가 인간 일자리를 어디까지 대체할 수 있을지에 대한 논쟁은 이제 ‘기술 가능성’에서 ‘경제성 검증’ 단계로 이동하는 모습이다. 칼라카니스, 팔리하피티야, 큐반이 지적하듯, 토큰 비용과 유지비를 모두 감안한 총비용이 인건비를 상회한다면, AI 에이전트의 도입 속도는 자연스럽게 제한될 수밖에 없다.

반면 크립토·블록체인 분야에서는 AI 에이전트가 스테이블코인과 스마트 콘트랙트를 매개로 새로운 자동화 경제를 열 것이라는 기대도 여전히 크다. 향후 관건은, AI 에이전트가 실제 현업에서 인간 대비 어느 정도의 생산성과 신뢰도를 입증하느냐, 그리고 그 과정에서 크립토 인프라가 얼마나 ‘저비용·고효율’ 결제 및 운영 환경을 제공할 수 있느냐에 달려 있다.

AI 에이전트가 인력 시장을 급격히 재편할지, 아니면 높은 비용과 리스크에 가로막혀 ‘부분 자동화 도구’에 머물지는, 이제부터의 실증 데이터가 가를 전망이다.

◆ “AI 에이전트 경제학, 진짜 관건은 ‘효율 vs 비용’… 답은 결국 실력에 있다”

AI 에이전트가 인건비를 넘어서는 순간, ‘완전한 일자리 대체’는 경제 논리상 제동이 걸릴 수밖에 없습니다. 토큰 비용, 유지·관리비, 보안 리스크까지 감안하면, 무턱대고 AI를 도입하는 것만으로는 경쟁력이 되지 않는 시대가 온 것입니다.

결국 남는 질문은 하나입니다.

“어떤 사람(혹은 팀)이 AI와 크립토를 가장 효율적으로 써서, 낮은 비용으로 가장 큰 결과를 만들어내는가?”

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• Phase 7: The Macro Master (거시 경제와 시장 사이클) – AI와 크립토가 동시에 거시 유동성에 영향을 받는 시대, ‘숲을 보는 눈’이 마지막 퍼즐입니다. 글로벌 유동성(분모), 비트코인 반감기 사이클, 과거 사이클별 포트폴리오 운용 사례를 복기하며, 장기 전략을 세우는 프레임워크를 제공합니다.

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