AGI 시대, AI는 오히려 소수만의 도구가 된다 — AI 트레이너 2년차가 본 접근성의 역설 2026

이 글에서는 AGI(범용인공지능) 시대가 도래할 경우, AI가 모두에게 열린 도구가 아니라 오히려 소수만 사용할 수 있는 고비용 인프라로 전환될 가능성을 분석합니다. 약 2년간 AI Trainer로 일하며 AI 업계 트렌드를 지속적으로 따라온 경험을 바탕으로, 업계에서 회자되는 낙관론과는 조금 다른 시각을 정리했습니다. "AI가 일자리를 뺏는다"는 논의에서 한 발 더 나아가, "그 AI를 과연 누가 쓸 수 있을 것인가"라는 질문을 던져 봅니다.

1. 업계에서 회자되는 AGI 시나리오 — 유토피아인가, 디스토피아인가

AI 업계에서 일하다 보면 반복적으로 들리는 이야기들이 있습니다.

• "AGI가 등장하면 노벨상 급의 인재가 AI 수만큼 생기는 것과 같다"
• "사무직 90%가 5년 안에 사라진다"
• "기본소득제, 그 이상이 필요하다"

이런 전망은 근거 없는 추측이 아닙니다. 2026년 4월 27일, 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 CEO는 서울에서 열린 MOU 체결식에서 "AGI 시대가 5년 내 도래할 것이며, 기존 산업혁명 대비 10배 더 큰 규모의 파급력을 10배 더 빠른 속도로 가져올 것"이라고 발언했습니다. (파이낸셜뉴스, 2026.04.27)

같은 날 이재명 대통령은 허사비스 CEO에게 "AI 시대에 기본소득이 필요하지 않겠느냐"고 물었고, 허사비스는 그 필요성에 동의했다고 알려졌습니다. (뉴스핌, 2026.04.27)

누군가에게는 유토피아이고, 누군가에게는 디스토피아인 세상. 이 두 갈래 중 어느 쪽이 현실에 가까울지는 아직 결정되지 않았습니다.

2. AGI 낙관론의 논리 구조 — 왜 그렇게 말하는가

AGI가 가져올 변화를 낙관하는 측의 논리는 대략 다음과 같은 단계로 구성됩니다.

1. 에이전트 AI 시대가 열리면서, 현재 신입사원이 수행하는 일부 어드민 업무를 AI가 대체할 수 있는 수준에 도달했다.
2. AI의 발전 속도를 감안하면, 5년 안에 박사급 이상의 범용인공지능이 탄생할 가능성이 있다.
3. 이미 글로벌 기업들이 AI로 인한 생산성 향상과 인건비 절감을 위해 대규모 해고 또는 채용 보류를 진행하고 있다.
4. AGI가 등장하고 피지컬 AI(로봇)의 단가가 하락하면, 인간이 회사에서 수행하는 업무 대부분이 대체 가능하다.
5. 그렇게 얻은 부를 사람들에게 나누거나(기본소득), 독점하는 형태로 전환된다.

이 논리를 뒷받침하는 현실 데이터도 존재합니다. 블룸버그 보고서에 따르면 2026년 1분기에만 전 세계 기술 산업에서 8만 개 이상의 일자리가 사라졌으며, 연말까지 30만 개 이상의 감소가 예상됩니다. (전국인력신문, 2026.04.24)

아마존은 향후 수년 내 50만 명 이상의 직원을 감축할 계획이며, 메타는 2026년을 '효율성의 해'로 정의하고 구조조정을 이어가고 있습니다. (한경비즈니스, 2026.02.03)

한국도 예외가 아닙니다. 경향신문의 분석에 따르면, AI로 대체될 가능성이 높은 34개 직종의 채용공고가 2022년 대비 56.3% 감소한 것으로 나타났습니다. (경향신문, 2026.04.23)

샘 알트먼 OpenAI CEO는 전통적 기본소득을 넘어 "Universal Basic Compute", 즉 AI 생산량의 일부를 전 세계 인구에게 토큰 형태로 분배하는 구상까지 밝힌 바 있습니다. (Yahoo Finance, 2025.08.25)

3. 김대식 교수의 경고 — 기술 봉건주의의 가능성

그런데 이 낙관론에 차가운 물을 끼얹는 시각도 있습니다. KAIST 김대식 교수는 AGI 시대를 2,000년 전 로마 제국의 상황에 비유합니다.

로마가 1,000만 명의 노예(무료 노동력)를 얻으면서 일반 시민의 노동 가치가 사라지고 실업률이 40%까지 치솟았던 것처럼, AGI 시대에도 유사한 구조적 변화가 올 수 있다는 분석입니다. (포브스코리아, 2025.09.30)

김 교수는 이를 '기술 봉건주의'라는 개념으로 설명합니다. 만능에 가까운 AI가 등장하면, 기술을 지배하는 자가 동시에 사회와 정치도 지배하게 되고, 기술은 고도로 발전했지만 사회 구조는 중세 시대로 회귀할 수 있다는 것입니다.

또한 김 교수는 "20년 안에 노동의 가치는 제로에 가까워질 수 있으며, 생존을 위해서는 지금 당장 자본을 축적해야 한다"고 경고했습니다. 기본소득 대신, 글로벌 AI 데이터센터 인프라 중 1인당 GPU 지분을 나눠주는 방법도 대안으로 제시했습니다. (더밀크, 2025.10.28)

4. 그런데 그 AGI를 누가 쓸 수 있을까 — 토큰과 전력의 역설

여기서 저는 조금 다른 질문을 하게 되었습니다. 대부분의 논의가 "AGI가 무엇을 할 수 있는가"에 집중하는 반면, "AGI를 누가 쓸 수 있는가"를 묻는 사람은 많지 않습니다.

현재 AI 비용 구조의 현실

• 현재 AI 도구를 유료로 사용해도 쓸 수 있는 토큰 수가 제한되어 있습니다.
• 비용을 많이 지불해도 결국 사용 가능한 토큰에는 한계가 있습니다.
• 지금은 무료 버전부터 월 수십만 원의 프로 버전까지, 일반인이 비교적 접근할 수 있는 가격대가 형성되어 있습니다.

그런데 만약 AGI가 나타난다면, 그 모델은 현재 AI보다 토큰이 덜 들어갈까요?

실제 데이터를 보면 그 반대입니다. 엔비디아 GTC 2026에서 공개된 바에 따르면, ChatGPT 등장 이후 추론 연산에 필요한 토큰 처리량은 약 1만 배 폭증했습니다. (서울경제, 2026.03.22)

전력이라는 물리적 한계

AGI급 모델을 운영하려면 천문학적인 전력이 필요합니다.

• IEA에 따르면, 전 세계 데이터센터 전력 사용량은 2022년 460TWh → 2026년 1,050TWh로 2배 이상 증가 전망입니다. (PwC 삼일회계법인)
• 하이퍼스케일 AI 데이터센터는 기존 대비 100MW 이상의 전력을 요구합니다.
• 가트너는 2027년까지 기존 AI 데이터센터의 약 40%가 전력 공급 부족을 겪을 것으로 예측했습니다. (산업종합저널)
• 미국에서는 데이터센터로 인해 가정용 전기요금이 최대 25% 상승할 수 있다는 분석도 나왔습니다. (글로벌이코노믹, 2025.12.17)

양자컴퓨터에 AGI가 탑재된다 해도, 데이터센터가 환경적·금전적으로 감당할 수 있는 수준에서 운영될 수 있을 만큼 쉽게 접근 가능한 세상이 열릴까요? 오히려 토큰은 더 많이 필요하고, 전기도 더 많이 필요하며, 결국 소수만 사용할 수 있는 도구가 되지 않을까요?

접근성의 역설

결국 이런 흐름이 이어진다면, AI를 제대로 활용할 수 있는 사람은 자본이 충분하거나 인프라를 소유한 소수에 한정될 수 있습니다. 다수는 AGI에 접근조차 못하는 형태로 구조가 바뀔 가능성이 있습니다.

즉, AI를 무료로, 또는 소정의 금액으로 창업이나 부업에 활용할 수 있는 시기는 몇 년 남지 않았을지도 모른다는 것이 저의 결론입니다. 이 일이 반드시 일어난다고 단정하는 것은 아니지만, 대부분의 논의가 향하는 방향과는 조금 다른 시나리오를 고려해 볼 필요가 있다고 생각합니다.

5. 지금 우리가 할 수 있는 것 — 실용적 시사점

이 글의 목적은 비관론을 퍼뜨리는 것이 아닙니다. 오히려 "지금이 기회의 창"일 수 있다는 점을 강조하고 싶습니다.

1. AI 도구를 지금 배워두는 것이 유리합니다. 현재 ChatGPT, Claude, Gemini 등 주요 AI 도구는 무료~월 몇만 원 수준에서 사용할 수 있습니다. 이 가격대가 유지되는 기간이 영원하지 않을 수 있습니다.
2. AI를 활용한 부업·창업은 빠를수록 유리합니다. 진입 장벽이 낮은 지금 시작하는 것이, AGI 시대에 비용이 급등한 뒤 시작하는 것보다 현실적입니다.
3. AI 리터러시는 선택이 아닌 생존 역량이 되고 있습니다. 단순히 도구를 쓰는 것을 넘어, AI의 한계·비용 구조·발전 방향을 이해하는 것이 중요합니다.
4. 자본과 인프라에 대한 관심도 필요합니다. 김대식 교수의 말처럼, 노동 가치가 하락하는 시대에는 자본(혹은 기술 자원에 대한 접근권)이 핵심 변수가 될 수 있습니다.

KAIST 김대식 교수가 말했듯이, "테크 트렌드의 본질은 속도가 아니라 방향"입니다. 방향을 선택하는 일은 기술이 아니라 우리 각자의 몫이며, 아직 늦지 않았습니다.

※ 이 글은 개인적 분석과 전망을 담고 있으며, 특정 투자나 행동을 권유하는 것이 아닙니다. AI 기술의 발전 방향과 비용 구조는 다양한 변수에 의해 달라질 수 있으므로, 참고 자료로 활용하시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

Q1. AGI는 정말 5년 안에 나오나요?

구글 딥마인드의 허사비스 CEO는 2030년경 AGI가 가시화될 것으로 전망했습니다. 다만 KAIST 김대식 교수는 개인적으로 10~20년 사이를 예상하면서도, 어느 쪽이든 '곧 우리 삶의 문제가 될 것'이라고 경고합니다. 전문가마다 시점은 다르지만, 방향 자체를 부정하는 전문가는 거의 없는 상황입니다.

Q2. AI 때문에 정말 일자리가 사라지고 있나요?

2026년 기준, 블룸버그는 글로벌 기술 산업에서 연말까지 30만 개 이상의 일자리 감소를 예상하고 있습니다. 한국에서도 AI 대체 가능성이 높은 34개 직종의 채용공고가 3년 새 56.3% 줄었다는 분석이 나왔습니다. 다만 이는 일자리가 '사라지는' 것이 아니라 '변화하는' 측면도 있으므로, 단정적으로 해석하기보다는 흐름을 주시하는 것이 권장됩니다.

Q3. AI 도구 가격이 앞으로 더 오를까요?

현재 AI 모델의 추론 비용은 하드웨어 발전과 효율화로 점진적으로 하락하는 추세이지만, 모델 크기와 기능이 동시에 확대되고 있어 총 비용은 오히려 증가할 가능성이 있습니다. 특히 AGI급 모델은 현재 모델 대비 훨씬 많은 연산과 전력을 요구할 것으로 예상되므로, 개인 사용자 입장에서 가격이 반드시 저렴해진다는 보장은 없습니다.

Q4. 기본소득제가 실현될 가능성이 있나요?

샘 알트먼(OpenAI CEO)은 'Universal Basic Compute' 개념을 제안하며, AI 생산량의 일부를 인류에게 토큰으로 분배하는 구상을 밝힌 바 있습니다. 일론 머스크도 AI로 인한 실업 대응으로 기본소득 필요성을 언급했습니다. 다만 이는 아직 구상 단계이며, 실현을 위해서는 국제적 합의와 재원 조달 방안이 필요합니다.

Q5. AI Trainer(AI 트레이너)는 어떤 일을 하나요?

AI Trainer는 AI 모델의 학습 데이터를 검수하고, 모델 응답의 품질을 평가하며, 피드백을 제공하는 역할을 합니다. 프롬프트 작성, 응답 비교 평가, 안전성 점검 등이 주요 업무이며, AI 모델이 더 정확하고 안전하게 동작하도록 돕는 작업입니다. 다양한 AI 모델을 실무에서 직접 다루기 때문에 업계 트렌드와 모델 성능 변화를 체감할 수 있는 위치에 있습니다.