블록체인 캐피탈 파트너: AI가 노동의 기본 단위를 다시 쓰고 있다

저자：Kinjal Shah

편집: 가환, ChainCatcher

2024년, 샘 올트먼은 대담한 판단을 내놓았다: 인공지능의 부상과 함께, 한 사람이 창립한 10억 달러 규모의 회사가 곧 등장할 것이다.

핵심 변화는 인류가 처음으로 항상 자신을 제한해왔던 차원에서 규모화를 실현할 수 있게 되었다는 점이다. 즉, 시간이다. 인공지능이 더 이상 인간의 수면이라는 병목에 얽매이지 않고, 지치지 않는 기계에 의해 구동될 때, 우리가 익숙한 "창조와 건설"은 어떤 모습으로 변할까?

이런 장면을 상상해보라: 하나의 인공지능이 다른 인공지능에게 작업을 위임하고, 결과를 받은 후 USDC로 지불하며, 전체 거래가 400밀리초 이내에 블록체인에서 정산된다. 중개자가 전혀 없이 말이다.

또는, 한 운동선수가 자신의 상징적인 터치다운 축하 동작을 특정 비디오 게임의 마케팅 활동에 허가하고, 세계 모델에 의해 재생성된다. 또 다른 예로, 한 과학자가 실험을 위해 희귀 데이터 세트를 얻고, 데이터를 수집한 연구자에게 직접 비용을 지불하는 경우도 있다.

우리는 이 비전과의 거리가 대부분 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 가깝다.

현재 논의의 주도적인 두려움(인공지능이 일자리를 빼앗고 있다는 것)은 사실 더 흥미로운 구조적 문제를 놓치고 있다: 노동력의 기본 단위가 변화할 때, 어떤 일이 발생할까?

매번의 변화

회사가 존재하는 이유에 대해 로널드 코스는 1937년 논문 《기업의 본질》에서 가장 명확한 답을 제시했다: 시장을 통해 조정하는 비용이 직접 고용하는 비용보다 높을 때, 회사는 노동력을 "내부로 수용"하게 된다.

역사적으로 모든 주요 노동력 전환은 조정 비용이 감소한 직접적인 결과이다. 작업을 찾고, 지불하고, 관리하는 마찰이 줄어들면, 회사의 경계도 함께 이동하게 된다. 원래 회사 내부에서 수행해야 했던 작업은 회사 외부에서 수행할 수 있게 된다.

과거의 장인들은 다중 노드 공급망에 의존하여 운영했으며, 각 장인은 그 중 일부 가치를 나누어 가졌다. 기술은 대대손손 전수되었다. 산업 혁명은 이러한 분산 모델을 공장으로 압축시켰고, 공장은 조정을 "같은 지붕 아래"에 집중시켜 대부분의 생산 가치를 차지하게 되었다.

인터넷과 모바일 기기는 다시 한번 매칭과 조정 비용을 낮추어, 긱 경제(Uber, DoorDash)와 창작자 경제를 탄생시켰다: 카메라와 인터넷 선을 가진 일반인이 과거에는 스튜디오, 출판사, 에이전시만이 맡을 수 있었던 일을 시작하게 되었다.

다리 역할을 하는 계층

모든 가치를 포착할 수 있는 인프라가 등장하기 전, 위의 모든 전환은 먼저 "다리 역할을 하는 계층"이 등장하여 새로운 모델이 가능하다는 것을 증명했다.

장인들은 분산 생산이 가능하다는 것을 증명했고, 이후 공장은 집중화를 통해 가치를 가져갔다; 창작자들은 개인이 대규모로 청중을 구축하고 수익을 창출할 수 있다는 것을 증명했으며, 이후 주요 플랫폼(YouTube, Instagram, Substack)은 대부분의 경제적 이익을 가져가고, 전체 시스템의 기본 집합점이 되었다.

다리 역할을 하는 계층은 새로운 기술의 위험을 감수하고, 수요가 실제로 존재한다는 것을 검증했다. 인프라가 따라오면, 새로운 기관들이 대규모로 가치를 수집하게 된다.

긱 경제와 창작자 경제는 최근의 두 개의 다리 역할을 하는 계층이다. 이들은 작업이 분해되고 배포될 수 있으며, 전통적인 고용 관계 외부에서 보상을 받을 수 있음을 증명했다.

하지만 이들은 여전히 플랫폼에 의존하여 이 경제 활동을 포장해야 했다: Stripe로 결제를 처리하고, YouTube로 콘텐츠를 배포하고, Uber로 여정을 중개한다. 조정 비용은 줄어들었지만 사라지지는 않았다. 왜냐하면 결제와 신원의 인프라는 여전히 거래 당사자가 인간이라는 전제를 가지고 있기 때문이다.

프로그래머블 노동력과 프로그래머블 통화의 만남

현재 우리는 다음 전환의 초기 단계에 있으며, 이는 두 가지 요소가 동시에 갖추어져야 한다.

첫 번째는 프로그래머블 노동력이다. AI 인공지능은 새로운 유형의 노동력 참여자로, 근무 시간, 인원 수, 지역의 제약을 받지 않으며, 인력을 고용하는 대신 계산 능력에 의해 규모를 확장한다.

상위 인공지능은 작업을 분해하고, 전문 하위 인공지능에게 위임하며, 그들의 산출물을 평가하고, 다음 단계를 계획할 수 있다. 이 과정에서 인간의 개입은 필요 없다. 이때 노동력의 기본 단위는 더 이상 직무, 근무 시간, 심지어는 산출물이 아니라 작업 자체가 된다.

과거에는 인간이 작업을 포장하여 직무로 만들고, 직무를 포장하여 직업으로 만들고, 직업을 포장하여 회사를 만든 것은 당시 유일하게 사용 가능한 조직 형태였기 때문이다. 그러나 이제 개별 작업에 직접 가격을 매기고, 이를 직접 위임할 수 있다면, "포장"은 구조적 필연성이 아닌 선택 사항이 된다.

두 번째는 프로그래머블 통화이다. 오늘날 스테이블코인은 약 3000억 달러 규모의 자산 클래스가 되었으며, 여러 기관의 신뢰할 수 있는 예측에 따르면 향후 몇 년 내에 2조 달러에 이를 것으로 예상된다. 스테이블코인은 전체 결제 공급망을 프로그래머블 거래로 압축한다.

긱 경제가 노동력을 완전히 분해하지 못한 이유는 거래 양쪽에서 여전히 Stripe, PayPal 또는 은행 계좌를 벗어날 수 없기 때문이다. 이러한 인프라의 전제는 알려진 양측 간의 지속적인 관계가 존재한다는 것이다.

스테이블코인은 아마도 인공지능이라는 새로운 노동력 계층을 위해 준비된 최상의 솔루션일 것이다. 하나의 인공지능은 다른 인공지능에게 산출물에 따라 지불할 수 있으며, 금액은 몇 분의 1센트에 불과하고, 500밀리초 이내에 정산이 완료된다. 계좌 개설, 청구서 발행, 중개자도 필요 없다.

Meta는 최근 Polygon과 Solana에서 창작자에게 USDC를 지급하기 시작했으며, AWS는 인공지능 간의 상업적 거래를 위해 스테이블코인 마이크로 결제를 지원하는 AgentCore를 출시했다. 이는 세계 최대의 기술 회사들이 스테이블코인을 차세대 경제 활동의 정산 계층으로 보고 있다는 초기 신호이다.

프로그래머블 노동력과 프로그래머블 통화가 결합되어 역사상 처음으로 다음과 같은 가능성이 열렸다: 조직 실체가 없는 생산 라인, 회사도 없고, 급여 체계도 없으며, 인사 부서도 없다. 오직 일련의 작업만 존재하며, 기계 속도에 따라 배포되고, 실행되며, 가격이 매겨지고, 정산된다.

이것이 바로 노동력의 진정한 의미에서의 분해이다.

실제 적용 사례

Merit Systems는 Poncho라는 제품을 만들어 이 모든 것을 구체화했다. Poncho는 AI 인공지능에게 지갑을 제공한다.

이것을 통해 인공지능은 스스로 결제 장벽을 넘고, 고급 도구를 호출하며, 서비스에 대해 지불할 수 있고, 실제로 사용한 부분에 대해서만 비용을 지불할 수 있다. Poncho는 x402, MPP와 같은 결제 프로토콜을 통합하여 결제 승인을 HTTP 요청에 직접 내장했다: 인공지능은 가격을 보고, 결제한 후, 접근 권한을 얻는다.

이는 경제적 가치가 인터넷에서 흐르는 또 다른 방식이다. 인공지능은 더 이상 사용 가능성이 있는 서비스의 대량 구독을 할 필요가 없으며, 특정 작업을 완료하는 데 필요한 데이터, API 호출 또는 계산 능력에 대해 정확하게 비용을 지불할 수 있다.

초기 인터넷은 "마이크로 거래"라는 명목으로 이 아이디어를 탐색했지만, 결국 실현되지 못했다. 그 이유 중 하나는 신용 카드 수수료가 경제적으로 이러한 소액 결제를 지탱할 수 없었고, 그 외에도 많은 문제들이 있었으며, 당시에는 인터넷 원주율의 결제 경로가 없었다.

스테이블코인은 Solana, 이더리움과 같은 인프라를 통해 몇 분의 1센트로 즉시 정산을 완료할 수 있게 하여, 가격 책정이 드디어 작업의 세분화와 일치할 수 있게 되었다.

재포장

이 가정을 따라가면, 작업이 점점 더 많은 인공지능에 의해 작업 단위로 지불되어 다른 인공지능에 의해 완료된다면, 회사의 형태도 변화할 것이다. 더 이상 모든 기능을 내부로 수용할 필요가 없다.

당신이 진정으로 잘해야 할 것은 무엇을 해야 하는지, 어떤 기준으로 품질을 측정할 것인지, 그리고 이러한 산출물이 어떻게 각 부분의 합보다 큰 전체로 합쳐질 수 있는지를 명확히 정의하는 것이다.

이 점은 창작자 경제에도 동일하게 적용된다. 점대점의 보상은 항상 잘 이루어지지 않았고, Clubhouse와 Farcaster는 그 한계를 증명했다. 그러나 마이크로 거래는 기계 간의 상호작용에 특히 적합하다: 소액 결제는 사회적 어색함이 없고, "상호 호혜"의 기대도 없다.

만약 인공지능이 디지털 콘텐츠의 주요 소비자가 된다면, 인터넷을 지배해온 구독제와 유료 장벽은 프로그램이 자동으로 실행하는 건당 과금으로 자리를 내줄 수 있다.

AI가 생성한 콘텐츠가 다양한 채널에서 범람함에 따라, 인간의 판단력과 기술의 프리미엄은 점점 더 높아질 것이며, 가장 흥미로운 비즈니스 모델은 인간의 취향과 기계의 실행이 교차하는 지점에서 나타날 것이다.

인공지능이 주도하는 경제에서 인간의 역할은 노동력을 재포장하는 것이다. 당신은 그 조정자이다. 당신의 일은 특정 구성에 따라 다양한 인공지능이 각자의 역할을 수행하도록 시스템을 설계하고, 원하는 결과를 조금씩 밀어내는 플라이휠을 만드는 것이다.

당신의 가치는 무엇을 위임할지, 어떻게 평가할지, 그리고 그것들을 복리 효과를 생성할 수 있는 것으로 조합하는지를 아는 데 있다.

회사는 사라지지 않겠지만, 미래의 회사는 노동력을 담는 용기가 아니라, 전 세계 프로그래머블 노동력 시장 위에 구축된 지능형 층이 될 것이다.