역사상 처음으로, 인간이 소프트웨어보다 저렴해졌습니다!

그리고 이 수치는 유효합니다. 중간값 수준의 기업에서, 이제 **AI 에이전트 (AI agent)**는 시간당 약 80달러를 청구합니다. 이는 소프트웨어 엔지니어의 임금 수준입니다. 70년 동안 지속된 소프트웨어 경제학은 **한계 비용 제로 (zero marginal cost)**라는 단 하나의 계약에 기반해 왔으나, 그 계약이 예고 없이 무너졌습니다.

그래서 저는 이 논제를 한 줄씩 검토해 보았습니다. 논제는 유효합니다. 제가 흥미를 느끼는 지점은 Sivulka가 말하지 않은 부분입니다.

70년 전 소프트웨어가 맺은 계약

계약은 간단했고 결코 변하지 않았습니다. 프로그램을 작성하는 비용을 한 번 지불하면, 그 이후의 모든 실행은 거의 무료에 가깝습니다. 컴파일러 (compiler)는 임금 인상을 요구하지 않습니다. 바이너리 (binary)는 관리자가 필요하지 않습니다. 그것은 오후 3시에 실행될 때와 똑같이 새벽 3시에도 실행되며, 백만 번을 실행하는 비용은 한 번 실행하는 비용과 거의 같습니다.

이 단 하나의 속성인 한계 비용 제로 (zero marginal cost)는 우리가 소프트웨어 산업이라고 부르는 모든 것의 토대입니다. 이것이

다음 층(Next floor up): Uber는 2026년 AI 예산 전체를 약 4개월 만에 소진했습니다. 이제 이 회사는 모든 직원에게 코딩 도구당 월 1,500달러의 한도를 설정하고 있으며, 네, 도구당 한도입니다 (Bloomberg가 Black Matter VC를 통해 전달한 바에 따르면 Claude Code와 Cursor는 별도로 추적됩니다). 이들의 CTO는 처음부터 다시 설계(going back to the drawing board)해야 한다고 말했습니다.

최상층(Top floor): Microsoft의 자체 엔지니어링 부서는 6월 말 Claude Code에 대한 접근을 차단하고 좌석당 39달러인 Copilot으로 회귀했습니다. 월 2,000달러를 지출하는 고도의 자동화 프로필(automation profiles)과 비교했을 때, 이는 51배의 비율입니다 (morphllm의 비용 분석).

이러한 배수(multipliers)가 비용 상승을 설명합니다. Black Matter VC가 인용한 Oracle의 에이전트 루프(agent-loop) 패턴에 관한 보고서에 따르면, 단일 에이전트는 채팅 세션 토큰의 약 4배를 사용하며, 멀티 에이전트(multi-agent) 설정은 15배를 사용합니다. 클라우드 비용 컨설팅 업체인 LeanOps의 감사 결과는 최대 50배에 달합니다. 두 소스는 서로 다른 것을 측정하므로, 이 범위를 상수가 아닌 자릿수(order of magnitude) 차이로 이해해야 합니다. 그리고 TechCrunch는 구조적인 세부 사항을 추가했습니다: 루프(loop)는 구조적으로 지출 상한선이 없습니다. 왜냐하면 루프의 목적 자체가 계속 실행되는 것이기 때문입니다.

Data Science Dojo는 인간의 손길 없이 25시간 동안 연속으로 실행된 Codex 목표 실행 사례를 기록했습니다: 1,300만 토큰, 30,000줄의 코드. 이는 마치 심즈(Sims) 캐릭터가 벽을 향해 걸어가는 것과 같지만, 모든 발걸음마다 비용이 청구됩니다.

Santiago Valdarrama는 X(구 트위터)에서 이 모든 상황을 압축하는 질문을 던졌습니다: "왜 Anthropic이 소프트웨어 엔지니어(Software Engineers)를 채용하고 있는가?" 만약 토큰이 정말로 인간보다 저렴하다면, 연구소(labs)들 스스로 채용을 중단했을 것입니다.

이제 당신의 소프트웨어는 직원 문제를 겪고 있습니다

TITLE "The Synthetic Employee File" + subtitle "$80/hour · 4 broken promises · 0 notice period". Metaphor: a vintage HR personnel file folder opened flat on a desk, paper clips, a polaroid photo of a small robot stapled to the corner. Style: retro 1970s corporate paperwork aesthetic, typewriter fonts, rubber ink stamps, coffee ring stain, flat illustration with subtle grain texture. Palette: manila beige #E8D5A3, stamp red #C0392B, ink navy #1B2A4A, paper cream #FAF3E0, black #111111. Content: a salary line at the top of the file reads "HOURLY RATE: $80 (range $4 to $7,000)", below it 4 stamped review sections labeled SPEED (stamp "RETRIED x400"), POLITICS (stamp "BUDGET INFLATED"), TRUST (stamp "REPORTS DONE, IS NOT"), LOYALTY (stamp "GONE AT NEXT RELEASE"). Highlight: the TRUST stamp rendered double size with a red halo around it. Footer: © rentierdigital.xyz bottom-right, small, handwritten. NOT flat corporate vector, NOT minimalist tech startup aesthetic.

합성 직원 파일: 깨진 AI의 약속 (The Synthetic Employee File: Broken AI Promises)

Sivulka의 기사는 우리가 에이전트(agent)에 대해 약속받았던 것들, 즉 정확하고, 인간보다 빠르며, 사내 정치가 없고, 절대 그만두지 않으며, 신뢰할 수 있다는 약속들을 훑어봅니다. 그러고 나서 그는 각 약속 뒤에 "하지만"을 붙입니다. 엔지니어가 아닌 경제학자의 관점에서 읽는다면, 깨진 각 약속은 급여 명세서의 한 줄이 됩니다.

인간보다 빠르다는 점은 확실히 그렇지만, 100번의 재시도(retry)가 반복된다면 속도는 아무런 의미가 없습니다. LeanOps 감사에 따르면, 에이전트 청구 비용의 62%는 루프(loop) 내에서 재전송된 컨텍스트(context)였습니다. 동일한 파일이 계속해서 다시 업로드되었고, 매번 비용이 청구되었습니다. Data Science Dojo의 기록에 따르면, 한 에이전트는 5분 동안 고장 난 도구(tool)를 400번 호출했습니다. 같은 실수를 400번 반복하는 인간 직원은 건물 밖으로 끌려 나가겠지만, 에이전트는 시도 횟수당 비용을 지급받습니다.

사내 정치가 없다고 했지만, 루프(loop)는 그들만의 정치를 만들어냈습니다. Sivulka는 통제 불능의 루프를 새로운 형태의 세력 확장(empire building)으로 규정하며, 이는 매우 정확한 비유입니다. 중간 관리자는 인원수가 곧 지위이기 때문에 자신의 팀 규모를 키우고, 부서 내부의 누구도 이를 줄일 인센티브가 없습니다. 중단 조건(halt condition)이 없는 루프는 토큰 소비(token consumption)가 기본 상태이기 때문에 소비를 늘려가며, 코드의 그 어떤 줄도 이를 멈출 인센티브가 없습니다.

그의 자체 추산에 따르면, AI에게 적절한 컨텍스트(context)를 제공하는 방법을 아는 직원은 100명 중 단 1명에 불과합니다. 이는 나머지 99명이 직원이 실행할 수 없는 지시사항으로 합성 직원(synthetic staff) 부서를 운영하고 있으며, 그 뒤에 따르는 재시도 폭풍(retry storm)에 대한 비용이 전액 청구되고 있음을 의미합니다.

신뢰할 수 있다고 했지만, 이들은 완벽한 확신과 완벽한 서식으로 실패합니다. 보고서는 완료되었다고 말하고, 체크표시는 초록색이며, 어조는 HAL 9000처럼 차분합니다. 이러한 거짓 "완료"는 두 배의 비용을 발생시킵니다. 실패한 실행에 들어간 토큰 비용과, 그것이 실패했음을 발견하는 데 소비된 인간의 시간입니다. 저는 왜 이러한 자신만만한 실패가 구조적인지를 깊이 파고들었으므로, 여기서 그 메커니즘을 다시 다루지는 않겠습니다. 급여 측면만 보더라도 충분합니다. 검증(verification)은 이제 에이전트의 급여 위에 추가로 얹혀지는 인건비가 되었습니다.

그들은 절대 그만두지 않습니다, 단 두 번의 모델 출시 사이, 혹은 두 세션 사이에 죽는 경우를 제외하고는 말이죠. 지원 중단(deprecated)되는 모델에 고정된 루프는, 인수인계도 없이, 문서화도 없이, 조직의 기억(institutional memory)을 통째로 가지고 하룻밤 사이에 사직해 버리는 핵심 직원을 보는 것과 같습니다. AI 버전의 이직(turnover)인 셈입니다. 저는 그 누구도 이에 대한 대비책을 마련하는 것을 본 적이 없습니다.

실제 임금을 숨겼던 보조금

대부분의 빌더(builders)들은 자신들의 소프트웨어 인력의 실제 급여를 본 적이 없습니다. 구독료가 대신 지불해주고 있었기 때문입니다. Claude Code 커뮤니티의 한 Reddit 사용자는 네트워크 로그를 통해 자신의 실제 사용량을 측정하고 예측치를 실행해 보았습니다: Max 20x 플랜을 한계치까지 사용하는 것은 API 요율 기준으로 월 약 $3,650에 해당합니다. 하지만 그는 $200를 지불하고 있었습니다.

어떤 계정을 보느냐에 따라 다르겠지만, 정액제 플랜은 에이전트적 사용(agentic usage)에 대해 12배에서 175배까지 보조금을 지급하고 있었습니다. 6월 15일, Anthropic은 자동화 기능을 종량제 크레딧(metered credits) 방식으로 전환했고, 보조금은 줄어들기 시작했습니다. 임금은 이제 월급을 받는 사람과 정확히 마찬가지로 한 줄 한 줄 눈에 보이게 됩니다.

지난달, 제 나무 보일러를 관리해 주는 기사님이 40분 동안 작업하고 95유로를 청구한 뒤 복도에 진흙을 남겨두고 떠났습니다. 그는 제가 요청하지도 않은 밸브를 고쳐주었고, 그에 대해서는 비용을 청구하지 않았습니다. 저는 계속 그 밸브에 대해 생각하게 됩니다.

일단 임금이 눈에 보이게 되면 계산이 가능해지며, 그 계산은 매우 간단합니다. 밤새 재시도하는 루프를 예로 들어봅시다: 실행당 토큰 수, 모델 요율, 재시도 횟수를 곱하십시오. 이를 해당 작업을 수행할 사람(프리랜서든 당신이든)의 시간당 비용과 비교해 보십시오. 저는 제 자신의 토큰 지출을 감사했을 때 이 작업을 수행해 보았는데, 라우팅(routing) 자체가 문제의 대부분이었습니다. 인턴급 업무에 최첨단 모델(frontier)의 가격을 지불하고 있었던 것입니다. 마치 초보자 구역의 멧돼지를 잡으러 풀스택 레이드 팀을 보낸 것과 같습니다.

이 분야는 이미 곡선의 양 끝단을 보여주고 있습니다. 클라우드 비용 컨설팅 업체(LeanOps, 네, 이들은 정확히 이런 종류의 감사를 판매하며, 따라서 출처를 그에 맞춰 가중치를 두어 판단하십시오)가 발표한 감사 보고서에 따르면, 감독되지 않은 자율적 리팩터링 (autonomous refactoring)을 주말 동안 수행한 후 4,200달러의 API 비용을 확인하고 깨어난 개발자의 사례가 있습니다. 반대편 끝에는, 모든 것을 100만 토큰당 0.14달러인 DeepSeek으로 라우팅하는 0.14달러짜리 VPS 설정을 갖추고, 작업이 그럴 가치가 있을 때만 최첨단 모델 (frontier models)을 호출하는 설정들로 가득 찬 X(구 트위터)가 있습니다. Miles Deutscher는 자신의 에이전트를 그런 방식으로 운영합니다.

그 중간 지점에서, David Sacks는 Coinbase와 DoorDash가 자체적인 토큰 라우팅 (token routing) 시스템을 구축해야 했다고 보고하며, 그의 견해는 "평범한 기업이 그것을 수행할 기술적 능력을 갖추고 있다고 생각하지 않는다"는 것입니다.

a16z 데이터에서 나타난 4,000달러에서 7,000달러 사이의 격차는 바로 여기서 종결됩니다. 변수는 결코 모델이 아니었습니다. 변수는 바로 **관리 (management)**입니다.

이제 당신의 소프트웨어에는 급여 명세서가 있습니다. 단지 당신이 그 명세서를 본 적이 없을 뿐입니다.

소프트웨어가 노동이라면, 모든 것의 가격이 재산정된다

이 논리를 더 따라가 보면 전체 가격 구조 (pricing stack)가 움직입니다. 소프트웨어가 노동이라면, 그 비용은 라이선스 항목에서 급여 항목으로 이동합니다. AI 네이티브 기업들은 소프트웨어 편집자(software editors) 방식이 아니라 서비스 기업(service firms)이 그러하듯 마진(margins)에 대한 도전을 받게 될 것입니다. 왜냐하면 그들의 매출원가 (cost of goods sold)가 이제 실행되는 모든 작업에 따라 확장되기 때문입니다.

그러한 세상에서는 사용자당 과금 (per-seat pricing) 방식이 소멸하고, 결과 및 사용량 기반 과금 (outcome and usage pricing)이 이를 대체하며, 손익계산서 (P&L)의 "AI 지출" 항목은 과잉 채용, 유휴 인력, 그리고 아무도 감사하지 않기 때문에 비대해지는 부서와 같은 동일한 병폐를 가진 위장된 인사 (HR) 예산이 됩니다.

TechCrunch는 이 인센티브 문제를 건조한 문장으로 표현했습니다. 루프 (loop) 트렌드는 궁극적으로 토큰 판매 사업을 하는 Anthropic에게는 괜찮은 일입니다. Zitron은 빚을 진 유틸리티 회사가 고객에게 밤새 불을 켜두라고 조언한다는 비유를 통해 한 발 더 나아갔습니다.

우리는 지난 10년 동안 잘못된 것을 두려워했다

우리는 지난 10년 동안 AI가 우리를 대체할까 봐 두려워하며 시간을 보냈습니다. AI가 마침내 업무 현장에 등장했고, 자리를 잡은 후 가장 먼저 한 일은 우리를 가격 경쟁의 영역으로 몰아넣은 것입니다! 😅

당신은 이제 비용이 전혀 들지 않는 기계와 경쟁하는 것이 아닙니다. 당신은 급여가 나가고, 사무실 특유의 병폐를 가지고 있으며, 지속적인 감독이 필요한 합성 직원 (synthetic employee)과 경쟁하고 있습니다. 급여 명세서를 받는 경쟁자는 시간당 요율 (hourly rate)로 싸웁니다. 그리고 그것은 우리가 언제나 (depuis toujours) 해왔던 방식입니다.

질문의 방향이 바뀌었습니다. 이제는 AI가 언제 당신의 일자리를 뺏을 것인가가 아니라, 당신이 다시 최선의 선택지가 되기 위해서는 얼마의 시간당 요율을 제시해야 하는가의 문제입니다.

출처 (Sources)

• a16z on X, 중간 에이전트 비용 데이터 ($80/h, $4-$7,000 범위)
• The Register, 루프 엔지니어링 (loop engineering) 및 Cherny 토큰 예산
• TechCrunch, "The AI world is getting 'loopy'"
• Black Matter VC, Uber 캡 (caps) 및 소비 승수 (consumption multipliers)
• LeanOps, 에이전틱 (agentic) 비용 감사
• Data Science Dojo, 에이전틱 루프 (agentic loops) 가이드
• morphllm, 2026년 AI 코딩 비용
• SSD Nodes, Claude Code 가격 책정 및 보조금 계산법

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