핵심 내용 요약
중국의 토큰 경제 규모는 놀랍지만(일일 평균 140조 단위), 세 가지 중요한 문제가 존재합니다: 첫째, 사용 구조가 단일하다는 점입니다(바이트닷컴의 사용량이 120조 단위로, 주로 AI 비디오 생성에 의존하며 다양한 산업으로 확산되지 않았습니다); 둘째, 공급 측은 활발하지만 수요 측은 침체되어 있다는 점입니다(정책은 기업의 생산 능력 확대에 집중하지만, 토큰이 중간 투자로서 주민의 소득, 소비, 공공 서비스로 전환되지 않았습니다); 셋째, 수익 분배가 불균형하다는 점입니다(AI의 효율성 향상으로 인한 이익이 대부분 상류 기업에 돌아가고 노동자들은 그 혜택을 공유하지 못합니다). 수요 측과의 연결 문제를 해결하지 않으면, 토큰 경제는 “생산 능력 확대에도 불구하고 주민의 복지가 개선되지 않는” 과거의 실수를 반복할 수 있습니다.
상세한 분석
1. 140조 단위의 토큰: 활기 넘치는 뒤에는 “독점적인 상황”이 숨어 있습니다
많은 사람들이 140조라는 수치를 보고 AI가 모든 산업에 확산되었다고 생각하지만, 실제로는 대부분의 사용량이 바이트닷컴의 ‘두바오’ 대형 모델에서 비롯됩니다(일일 평균 120조 단위), 그리고 이는 주로 AI 비디오 생성에 사용됩니다. 한 개의 비디오를 생성하거나 수정하는 데도 수천만 개의 토큰이 소모됩니다. 이는 “한 기업의 특정 분야에서의 폭발적인 성장”에 가깝지, “모든 산업에서의 전면적인 활용”과는 거리가 멉니다.
예를 들어, 한 도시의 전력 사용량이 모두 한 공장에서 생산된다고 해서 그 도시의 경제가 활발하다고 할 수 없듯이, 토큰 사용량이 많다고 해서 AI가 실제로 경제 효율성을 높였다거나 일반 시민들이 혜택을 받았다는 것을 의미하지 않습니다.
2. 공급 측의 “폐쇄적인 순환”: 보조금은 기업에만 돌아가고 주민에게는 가지 않습니다
지방 정부(예: 베이징 이좡)는 토큰 경제를 촉진하기 위해 많은 보조금 정책을 내놓았습니다: 컴퓨팅 파워 임대에 30%의 보조금, 토큰 소비에 50%의 보조금을 지원하거나 직접 “데이터 쿠폰”을 제공하기도 합니다. 하지만 이러한 보조금은 기업들에게만 돌아가며, 기업들은 토큰을 생산(예: 고객 서비스, 콘텐츠 생성)에 사용합니다. 이는 “중간 투자”에 해당하며, 우리가 스마트폰이나 식료품을 구매하는 것과 같은 “최종 소비”와는 다릅니다.
결과적으로 돈은 정부 → 플랫폼 → 기업 사이에서만 순환하며, 주민의 임금, 사회 보장, 공공 서비스로 전달되지 않습니다. 예를 들어, 이좡의 정책에서 “소비 확대”는 기업의 토큰 소비를 지원하는 것에 불과하며, 주민들은 아무런 혜택을 받지 못합니다. 이러한 “공급 측 확대를 통한 수요 자극” 전략은 과거 4조 단위의 에너지나 태양광 산업에서도 경험된 바 있으며, 결국은 생산 능력 과잉으로 이어져 주민들에게 실질적인 혜택이 돌아가지 않았습니다.
3. 토큰 ≠ 효율성 ≠ 이익: 많은 사용량이 반드시 수익을 의미하지는 않습니다
많은 사람들은 토큰 사용량이 많다고 해서 효율성이 높다고 생각하지만, 실제로는:
- 토큰은 단지 투자일 뿐, 결과가 아닙니다: 한 번의 호출로 쓸모없는 텍스트가 생성될 수도 있고 시간을 절약할 수도 있지만, 사용량 자체가 가치를 나타내지는 않습니다. 미국 KPMG의 조사에 따르면, 거의 절반의 기업이 AI 도입을 줄였으며, 그 이유는 비용이 수익을 초과하기 때문입니다(예: 우버는 연간 AI 예산을 모두 소비했지만 제품 개선이 없었습니다).
- 수입 증가가 반드시 이익을 의미하지는 않습니다: 지스푸 AI의 수입은 132% 증가했지만, 조정 후 순손실은 29% 더 커졌습니다; 태양광 산업의 규모는 커졌지만 통웨이 주식은 2025년에 약 100억 위안의 손실을 기록했습니다. 이는 토큰 사용량이 많아도 실제 수입이나 비용 절감으로 전환되지 않으면 “손해를 보면서 홍보하는” 것과 같습니다.
4. 이익은 어떻게 분배될까요? 노동자들은 소외될 수 있습니다
AI가 창출한 가치는 여러 당사자들이 나누려고 하지만, 노동자들은 거의 혜택을 받지 못합니다: 칩 회사, 클라우드 제공업체, 모델 플랫폼, 애플리케이션 기업 등이 이익을 가져가려고 하지만 노동자들은 거의 혜택을 받지 못합니다. 예를 들어:
- 배달원들은 AI를 사용해 주문 처리 효율성을 높였지만 수입이 증가하지 않았습니다;
- 기업들은 AI를 사용해 비용을 절감하면서 채용을 줄이거나 임금을 낮출 수 있습니다;
- 포드는 과거 생산 라인의 효율성을 높였지만, 인력 유지를 위해 임금을 올려야 했습니다(일일 임금이 2.34달러에서 5달러로 상승), 하지만 현재 AI 시대에는 “비용 절감”을 더 선호합니다.
이러한 불균형적인 분배는 주민의 소득 증가 없음 → 소비력 약화 → 기업 제품 판매 어려움 → AI에 대한 의존도 증가 → 악순환으로 이어집니다.
5. 가장 큰 위험: AI는 새로운 “생산 도구”가 되었지만, 자신의 구매자를 만들지 못합니다
많은 사람들이 토큰 경제를 부동산 이후의 새로운 동력으로 보지만, 두 가지에는 본질적인 차이가 있습니다: 부동산은 많은 저숙련 노동을 흡수하여 인테리어, 가전제품 등의 소비를 촉진하고, 토지 재정과 주택 가격 상승을 통해 주민들에게 부의감을 줄 수 있습니다. 반면, AI는 자본 집약적이고 노동 절약형 기술입니다 — 칩과 서버가 필요하지만, 많은 일자리를 창출하지 않으며 주민들의 소득도 증가시키지 않습니다.
예를 들어, 토큰 공장이 아무리 많이 지어져도 주민들이 그곳에서 생산된 제품(예: AI로 생성된 서비스나 상품)을 구매할 수 없다면, 공장은 결국 “공회전”하게 됩니다. 이는 포드의 생산 라인과 같습니다; 만약 노동자들이 자신들이 만든 차를 살 수 없다면, 아무리 많이 생산해도 소용이 없습니다. 포드는 당시 임금 인상으로 이 문제를 해결했지만, 현재의 토큰 경제는 그 “열쇠”를 찾지 못하고 있습니다.
마무리 말
토큰 경제의 핵심 문제는 AI가 쓸모없다는 것이 아니라, 우리가 ‘생산주의’ 논리로 그것을 추진하는 데 너무 익숙해져 있다는 것입니다: 생산 능력, 사용량, 투자만 보고 주민의 소득, 소비, 복지를 간과하고 있습니다. AI의 생산성이 아무리 높아도 일반인들의 삶이 개선되지 않는다면, 그것은 단지 “디지털 거품”에 불과합니다. 포드주의의 다른 측면(안정적인 임금, 대중 소비, 복지 제도)은 저절로 오지 않으며, 제도 설계와 사회 협상을 통해 이루어져야 합니다. 이것이 바로 토큰 경제가 진정으로 필요로 하는 것입니다.