AI 에이전트의 출현은 AI 능력과 사회 자원의 불일치를 심화시켰다

저자: 멍옌의 블록체인 사고

많은 사람들이 AI의 성능이 급격히 상승하는 것을 보고 흥분하여 세상이 곧 변화할 것이라고 예언하지만, 사실 이는 현대 사회의 운영 메커니즘에 대한 오해이거나, 개인의 지능과 생산성의 중요성을 과대평가한 것입니다.

여러분은 하나의 현상을 발견한 적이 있나요? 많은 기관과 대기업의 고급 직위는 채용 시 매우 높은 학력과 지능 요구를 제시하지만, 일단 사람을 채용하면 하는 일은 평범하고 일반적인 능력으로도 충분히 수행할 수 있는 일입니다. 그러나 오늘날에도 여전히 인맥이 능력을 압도하는 현상은 매우 일반적입니다. 조직은 경쟁 속에서 특별한 사회적 신분과 사회적 자원을 가진 능력이 보통인 사람을 선택할 수 있으며, 비록 여러분이 이에 불만을 품더라도, 대부분의 경우 그런 사람도 일을 잘 수행할 수 있습니다.

왜 그럴까요? 많은 사람들은 이를 "학력 인플레이션"으로 돌리지만, 사실 그 이유는 더 복잡합니다. 저는 이를 "생산성 비효율적 유출"이라고 부릅니다.

현대 사회는 고밀도의 네트워크 협력체입니다. 고급 직위는 사회 자원과 권력 분배 네트워크에서의 우위 노드를 나타내며, 이 노드가 대표하는 자원과 권력은 사회적으로 희소한 자원에 해당하지만, 사람의 능력 요구는 사실 높지 않으며, 이 위치에 있는 사람이 높은 생산성을 가질 필요는 없습니다. 여러분이 이런 직위를 얻었다면, 팔을 걷어붙이고 열심히 일할 준비가 되어 있지만, 곧 여러분은 자신의 생산성 증가가 이 시스템에서 필요하지 않다는 것을 깨닫게 됩니다. 즉, 여러분의 능력이 아무리 높아도 이 네트워크는 그것을 필요로 하지 않습니다. 조직이 그렇게 높은 입사 기준을 제시하는 이유는, 많은 사람들이 이 직무를 수행할 수 있을 때, 반드시 어떤 원칙에 따라 한 사람을 선택해야 하기 때문이며, 능력은 종종 논란의 여지가 적은 원칙이지만, 실제로는 그렇게 높은 능력이 필요하지 않습니다.

현대 사회의 이 협력 네트워크에서 각 개인은 사실 조금씩의 일만 담당합니다. 극소수를 제외하고 대부분의 사람들은 이 네트워크에서 자원을 라우팅하는 단순한 역할을 수행하며, 개인의 생산성은 기준에 도달하기만 하면 됩니다. 기준에 도달한 후, 네트워크 시스템 전체에 대한 추가적인 향상은 뚜렷한 이익을 가져오지 않습니다.

따라서 여러분은 협력 네트워크의 노드로서, 개인의 지능이 아무리 높고 생산성이 아무리 높더라도, 초과된 부분은 모두 비효율적으로 유출되며, 이 네트워크는 그것을 필요로 하지도, 사용할 수도, 소화할 수도 없습니다.

그래서 지금 많은 사람들이 AI의 학습과 응용을 통해 생산성을 얼마나 높였다고 흥분해서 주장하지만, 사실 여러분은 자신의 지능과 생산성의 역할을 과대평가하고 있습니다. 여러분의 생산성 향상은 전체 네트워크에서 큰 가치가 없으며, 분배될 수도 없습니다. 여러분이 속한 조직과 협력 네트워크는 여러분의 유출된 생산성을 필요로 하지도, 소화할 수도 없습니다. 그래서 대부분의 AI 전문가들이 말하고 싶지 않은 것은, 이러한 생산성 향상의 주요 의미는 자신에게 짧은 동영상을 시청할 시간을 더 확보해주는 것일 뿐, 수입, 자원, 사회적 지위의 상승을 가져오지 않는다는 것입니다.

현재 많은 사람들이 과장해서 이야기하는 OPC(1인 회사)도 같은 이치입니다. 이러한 회사의 발전 병목 현상은 내부 생산성이 아니라 외부 자원 연결입니다. 현재 대부분의 OPC가 사회 상업 네트워크에서 차지하는 위치를 고려할 때, 그들의 제품과 서비스는 전혀 팔리지 않으며, 아마도 자가 만족의 가치조차 존재하지 않을 것입니다.

이 문제는 치명적입니다. 모든 경제 활동은 경제적 유인이 결과로 작용해야만 닫힌 루프를 형성하고, 그 후에야 긍정적 피드백 루프 방식으로 경제 시스템의 진화를 촉진할 수 있습니다. 그러나 현재 대부분의 사람들이 AI를 사용하여 얻는 긍정적 유인은 사실 개인의 감정적인 것일 뿐이며, 이는 지속 가능하지 않습니다.

어떻게 하면 즉각적으로 긍정적 유인을 생성할 수 있을까요? 핵심은 네트워크 연결 관계의 변화입니다. 이 변화는 자원과 권력의 재분배를 가져옵니다. 만약 여러분이 이 네트워크에서 더 많은 연결을 가지게 된다면, AI를 전혀 사용하지 못하더라도, 수입, 영향력, 권력이 즉각적으로 증가하는 것을 느낄 수 있습니다.

물론, 노드의 생산성이 일반적으로 향상되면, 장기적으로 연결 관계의 변화를 가져올 것입니다. AI 에이전트 시대에는 서로 다른 사람들의 AI 사용 능력의 차이가 급격히 벌어지기 시작하며, 이러한 격차는 결국 사회 네트워크에 의해 인식되고, 네트워크 연결 관계의 변화로 전환되며, 심지어 네트워크 토폴로지의 변화로 이어질 것입니다. 그러나 이는 시간이 걸리며, 대부분의 AI 인플루언서들이 생각하는 것보다 느릴 것입니다. 만약 여러분이 연결을 적극적으로 가속화할 의식이 없다면, 단순히 원래의 위치에서 효율성 향상에 자족하며 더 많은 시간을 동영상 시청에 쏟는 것에 기뻐한다면, 사실 여러분은 AI의 초기 혜택을 누릴 수 없습니다.

게다가 여기서 매우 흥미로운 불일치가 발생하고 있습니다.

현재 AI를 가장 적극적으로 학습하는 사람들은 종종 네트워크의 부차적 노드에 해당합니다. 프로그래머, 디자이너, 연구원, 분석가들은 매일 에이전트, MCP, 기술, 워크플로우를 연구하며, 자신의 생산성을 열 배로 높이기를 원합니다. 그러나 문제는, 원래 하루에 한 개의 보고서를 작성하던 사람이 이제 하루에 열 개를 작성할 수 있지만, 여러분의 조직은 열 개가 필요하지 않다는 것입니다. 원래 일주일에 하나의 프로토타입을 만들던 사람이 이제 하루에 하나를 만들 수 있지만, 예산, 결정, 판매, 법무, 조달의 속도는 일곱 배로 증가하지 않았습니다. 따라서 대량으로 증가한 생산성은 관련 노드에서 막혀 있으며, 전체 시스템에 큰 가치를 창출하지 못하고 있습니다.

반대로, 자원을 실제로 장악하고 있는 주요 노드, 즉 기업가, 고위 경영진, 투자자 및 다양한 기관의 리더들은 본래 가장 많은 고객, 자본, 인사권 및 사회적 연결을 가지고 있으며, 이들이 AI 능력을 열 배로 향상시킨다면, 생성되는 레버리지는 일반 직원보다 훨씬 클 수 있습니다. 그러나 이러한 사람들의 AI 응용 능력과 최전선 간의 거리는 빠르게 벌어지고 있습니다.

여기서 중요한 이유 중 하나는, 2025년 하반기 AI 에이전트의 출현 이후 AI 응용 혁신이 점점 더 프로그래밍 주도적으로 변하고 있기 때문입니다.

이전의 AI는 채팅, 작문, 검색, 그림 그리기 등으로, CEO와 프로그래머 모두 참여할 수 있었습니다. 그러나 에이전트 단계에 들어서면서 많은 새로운 것들이 AI 코딩에서 먼저 등장했습니다: 에이전트, MCP, 기술, 하네스, CLI, API, Git, IDE, 다양한 워크플로우 및 오케스트레이션. AI는 점점 소프트웨어가 아니라, 여러분이 스스로 구축하고 지휘해야 하는 관리 시스템처럼 보입니다.

이로 인해 문제가 발생했습니다.

50세의 CEO는 회사를 관리하고 자금을 조달하며 자원을 조정하는 데 매우 능숙할 수 있으며, AI가 매우 중요하다는 것을 완전히 이해하고 있습니다. 그러나 그에게 터미널을 열고 코딩 에이전트를 설치하고 MCP를 설정하며 여러 에이전트를 병렬로 작업하게 하고, API, GitHub 및 다양한 도구를 연결하라고 하면, 그는 아마도 즉시 포기할 것입니다.

이는 지능의 문제가 아니라 기술 스택의 단절입니다.

그래서 지금 매우 이상한 상황이 발생하고 있습니다: AI를 아는 사람은 자원이 없고, 자원이 있는 사람은 AI를 사용할 줄 모릅니다.

첫 번째 그룹은 필사적으로 생산성을 높이지만, 이러한 생산성을 소화할 만큼 큰 네트워크가 없습니다. 두 번째 그룹은 막대한 자원 네트워크를 가지고 있지만, 최신 기계 생산성을 받아들일 능력이 없습니다. 이러한 불일치는 앞으로 몇 년 동안 특히 주목해야 할 문제라고 생각합니다.

중국에는 추가적인 문제가 있습니다. 현재 가장 활발한 두 개의 AI 응용 생태계는 OpenAI와 Anthropic입니다. 중국 본토는 여러 가지 이유로 이 두 시스템을 직접적이고 안정적으로 사용할 수 없기 때문에, 격리된 것은 두 개의 모델뿐만 아니라, 이들 주위에서 급속히 성장하고 있는 에이전트, 코딩, 도구 체인 및 개발자 생태계도 포함됩니다.

이 영향은 모델 자체의 차이보다 더 복잡할 수 있습니다. 에이전트 시대에는 많은 지식이 누적됩니다. 다른 사람들은 오늘 채팅에서 도구 호출로, 내일 도구 호출에서 에이전트 오케스트레이션으로, 모레는 에이전트가 스스로 도구를 개발하게 됩니다. 여러분이 반년 늦게 들어가면, 차이가 단순히 몇 개의 벤치마크 점수가 아니라, 전체 작업 방식이 될 수 있습니다.

따라서 앞으로 정말 흥미로운 일은 이 불일치가 언제 시작해서 깨질 것인가입니다.

한편, 현재 부차적 노드에 있지만 AI 능력이 매우 강한 사람들이 이 능력을 활용하여 더 많은 고객, 자본, 주목 및 사회적 연결을 얻어 네트워크 내에서 자신의 위치를 변화시킬 수 있을지입니다. 다른 한편으로, 본래 네트워크 중심에 있는 사람들이 AI를 진정으로 마스터하고 자신의 자원 조정 능력과 기계 생산성을 결합할 수 있을지입니다.

이 두 가지 일이 대규모로 발생하기 시작하면, AI가 사회에 미치는 영향은 "모두가 조금 더 빨리 일하게 된다"는 것을 넘어 조직 구조, 기업 경계 및 자원 분배 방식의 변화로 이어질 것입니다.

이 점에서 많은 AI 대가들의 행동은 매우 명확합니다. 그들은 종종 새로운 기술과 혁신에 흥분하며, 충격적인 예측을 합니다. 나중에 돌아보면, 이러한 예측의 대부분은 실패하지만, 그들은 그로 인해 많은 새로운 주목과 자원 연결을 얻습니다. 이것이 그들의 스마트한 접근 방식이며, 그들이 진정으로 얻는 것은 AI 기술이나 생산성이 아니라, 여러분의 관심입니다. 반면, 단순히 자신의 AI 기술을 향상시키는 데만 집중하고 사회적 연결을 늘리지 않는 사람들은 너무 솔직합니다.

그래서 저는 AI가 사회를 변화시키는 과정이 대략 세 가지 단계로 진행될 것이라고 생각합니다.

첫 번째 단계는 노드의 변화입니다. 여러분 개인의 생산성이 세 배, 다섯 배, 열 배로 향상되는 것이 현재 일어나고 있는 일입니다.

두 번째 단계는 연결의 변화입니다. 누군가가 AI 덕분에 더 많은 고객, 자본, 주목 및 조직 능력을 얻어 네트워크 내에서의 위치가 변화합니다.

세 번째 단계는 네트워크 토폴로지의 변화입니다. 원래 100명이 필요했던 조직이 이제 10명 정도만 필요하게 되고, 원래 회사에서 수행해야 했던 일이 몇 명과 여러 에이전트로도 완료될 수 있으며, 일부 기존의 중간 노드는 사라지고, 새로운 슈퍼 노드가 등장합니다.

세 번째 단계에 이르러야 AI는 진정으로 사회 구조를 혁신할 것입니다.