비트코인(BTC), AI 비용 급증 속 6만 5,000달러 부근 유지

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차마스 팔리하피티야(Chamath Palihapitiya)가 기업의 AI 지출—실리콘밸리에서 이제 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’이라 부르는 현상—이 대다수 최고경영자와 재무책임자가 미처 체감하지 못한 규모로 조용히 불어났다고 경고했다. 소셜캐피털 창업자이자 8090 최고경영자인 그는 7월 14일 방송에서, 언젠가 한 기업이 몇 센트 차이로 주당순이익(EPS) 전망치를 밑도는 실적을 내놓을 것이며 그 부진의 원인은 과소평가된 AI 비용으로 지목될 것이라고 내다봤다. 그는 자사의 연간 AI 청구액이 1,000만 달러에 육박한다며 스타트업으로서는 불안한 수준이라고 표현했다. 이런 경계론은 AI 소비를 늘리면 생산성이 자동으로 오른다는 가정에 의문을 제기하는 투자자들의 목소리와 맞닿아 있으며, 감시받지 않는 AI 트레이딩 봇이 자본을 태우는 모습과 다르지 않다.

미국 최대 암호화폐 거래소 코인베이스(Coinbase)는 현재 코드의 95~100%를 대규모언어모델(LLM)로 작성한다고 플랫폼 총괄이 밝혔다. 이는 지난 2월 사내에서 추정한 약 40%의 두 배를 웃도는 수치다. 엔지니어 한 명이 동시에 5~10개의 AI 에이전트를 지휘하며, 이들 에이전트가 만들어내는 산출물은 약 1,200명의 직원에 맞먹는다. 핵심 암호화 코드는 여전히 전문 인력이 한 줄씩 직접 작성하고 감사하지만, 사내 프로토타이핑은 완전히 자동화됐다. 회사 최고경영자는 토큰 사용량이 기하급수적으로 늘었음에도 AI 지출은 제자리를 유지했다며, 사용량 상한이 아니라 더 나은 기본 설정과 라우팅, 캐싱을 통해 이를 달성했다고 덧붙였다. 이 과정에서 팀 규모는 10명에서 2~3명의 정예 단위로 축소됐다.

안드리센 호로위츠(Andreessen Horowitz)의 최신 보고서는 특정 업무 환경에서 역사상 처음으로 인간이 소프트웨어보다 저렴해졌다고 주장한다. 이 벤처투자사의 포트폴리오 기업이자 조지 시불카(George Sivulka)가 이끄는 헤비아(Hebbia)는 기업 토큰 예산의 최대 80%가 비생산적인 자기수정 반복에 소모된다고 추산한다—AI 시대판 ‘놀고 있는 인건비’인 셈이다. 시불카는 오늘날의 에이전트 도입 열풍을 1840년대 미국 철도 붐에 빗댔는데, 당시 철도 연장은 10년 사이 약 120배로 폭증했고 조율되지 않은 확장은 현대적 경영기법이 등장하기 전까지 치명적인 충돌 사고를 낳았다. 그는 직원의 약 99%가 AI 시스템에 정확한 맥락을 제공하지 못해, 모델이 모호한 지시를 무차별 대입으로 처리할 수밖에 없다고 지적한다.

코인베이스의 이번 공개는 업계 전반에서 AI를 명분으로 한 구조조정 물결과 맞물려 있다. 이 거래소는 지난 5월 전체 인력의 약 14%에 해당하는 약 700명을 감축했고, 블록(Block)은 2월 AI 네이티브 조직으로 재편하기 위해 약 4,000명, 약 40%의 인원을 줄였다. 크립토닷컴(Crypto.com), 크라켄(Kraken), 제미니(Gemini)도 각자의 감원에 나섰다. 코인베이스 플랫폼 총괄은 2030년이면 AI 에이전트가 직원 10만 명에 맞먹는 업무를 수행할 수 있다고 전망했다. 패턴은 일관된다. 주니어 개발자와 관리직이 먼저 정리되고, 시니어 엔지니어는 에이전트를 조율하기 위해 남는다—엔지니어의 역할이 코드를 작성하는 일에서 어떤 코드가 존재해야 하는지 판단하는 일로 바뀌는 셈이다.

이런 경고의 밑바탕에는 AI 가격 책정 방식의 구조적 변화가 자리한다. 서클(Circle) 최고경영자 제러미 알레어(Jeremy Allaire)의 ‘에이전틱 이코노미(Agentic Economy)’ 명제는 모델을 비용으로, 에이전트를 사업으로 규정하며, 소프트웨어 과금을 좌석당 구독에서 사용량 기반 과금으로 옮겨간다. 이 전환은 서클이 발행하는 달러 연동 스테이블코인 USDC에 중요한데, 기계 간(M2M) 결제는 월 단위 청구서보다 프로그래밍 가능한 정산 레일을 선호하기 때문이다. 기업들이 사용량 기반 AI를 채택할수록, 고정 계약이 아니라 코드로 가치가 연속적으로 정산되는 알고리즘 스테이블코인의 논리가, 각자 AI 크립토 지갑으로 연산·저장·데이터를 필요할 때마다 결제하는 자율 에이전트의 방식으로까지 확장될 수 있다.

시불카의 처방은 경쟁 우위가 더 이상 모델을 사들이는 데서 나오지 않고, 모호한 인간의 판단을 정량적이고 검증 가능한 코드로 바꾸는 평가 체계, 즉 ‘이밸(Evals)’을 구축하는 데서 나온다는 것이다. 그는 이밸을 AI 시대의 OKR이라 부르며, 코딩 자체가 폭발적으로 수익화되는 이유는 그것이 합격·불합격을 가르는 테스트를 본래 내장하고 있기 때문이라고 주장한다. 그는 숨은 걸림돌도 지적한다. AI가 자신을 대체할지 모른다고 의심하는 직원들이 시스템에 필요한 운영 노하우를 감추고 있으며, 이런 방어적 반사작용이 기업의 AI 도입을 가로막는 가장 조용한 저해 요인이 됐다는 것이다. 대다수 기업에게 합격 기준 없이 에이전트로 뛰어드는 알트코인식 투기적 돌진은 기존의 조직적 역기능을 증폭시킬 뿐이다.

이 흐름들을 종합하면 하나의 주제로 수렴한다. AI는 ‘역량’의 서사에서 ‘비용 거버넌스’의 서사로 옮겨갔고, 암호화폐 산업이 그 최전선에 서 있다는 것이다. COINOTAG의 종합 시장 데이터도 이런 신중론을 뒷받침한다—공포·탐욕 지수는 25로 ‘극단적 공포’ 구간에 확고히 머물러 있고, 비트코인 도미넌스는 69.5%를 유지하며, 전체 암호화폐 시가총액은 약 1조 8,600억 달러 선이다. 실시간 시세에서 비트코인(BTC)이 6만 5,000달러 부근에서 거래되는 가운데, 자본은 역대 최고가의 열광과는 거리가 먼 채 대형 코인으로 집중되고 있다. 남은 질문은, 기업들이 토큰맥싱이 분기 실적 부진으로 예고 없이 드러나기 전에 그 비용을 가격으로 매길 수 있는 예산 관측 체계를 구축할 것인가다.