이번 주, 오픈AI의 CEO 샘 알트만은 블랙록 미국 인프라 서밋에서 다음과 같은 비유를 제시했습니다. "우리가 envisions하는 미래는 인텔리전스가 전기나 수도처럼 공공재가 되어 사람들이 사용량에 따라 우리에게서 구매하는 세상입니다."

이 발언 자체는 새로운 개념이 아닙니다. "AI를 유틸리티로 활용한다"는 아이디어는 적어도 10년 전부터 존재해 왔습니다. 하지만 이번 알트만의 발언은 명확한 주제와 방향을 제시합니다. 바로 "대량 구매를 통해 우리에게서 구매하세요"라는 것입니다. 구체적으로 말하자면, 토큰을 사용하여 오픈AI의 인텔리전스를 구매하라는 의미입니다.

그의 말이 끝나자마자 레딧과 X 같은 플랫폼에서 비판의 물결이 쏟아졌다. 널리 퍼진 한 댓글은 다음과 같았다. "그들은 우리의 삶과 창의력을 이 모델들에 쏟아붓고 저작권법을 짓밟더니, 이제 와서 그것들을 우리에게 유틸리티처럼 되팔려고 한다."

이 글은 자본 시장을 겨냥한 거대한 담론을 제시하며, 창작자 커뮤니티 내에서 윤리적 논쟁을 불러일으킵니다. 글은 발언자들의 동기를 판단하거나 법적 절차의 진행 방향을 예측하려는 것이 아닙니다. 핵심 관심사는 이러한 "효용"이라는 은유가 논리적, 윤리적, 그리고 상업적으로 타당한지 여부입니다. 이 은유를 해체함으로써 우리는 AI 산업 내부에 만연한 뿌리 깊은 모순들을 이해할 수 있을 것입니다.

내러티브 해체: 왜 "공공 서비스"인가?

이 비유에 담긴 의도를 이해하려면 알트만의 발언 맥락으로 돌아가야 합니다.

비즈니스 인사이더와 레브(Rev)가 공개한 회의록에 따르면, 알트만의 발언은 제품 출시나 기술 로드맵에 관한 것이 아니라 "컴퓨팅 병목 현상"에 대한 경고였다. 그는 정상회담에서 충분한 컴퓨팅 파워 인프라가 지금 구축되지 않으면 미래에 세 가지 결과가 발생할 수 있다고 명확히 밝혔다. 즉, AI 서비스 공급 부족으로 가격이 폭등하거나, 부유층만이 서비스를 이용할 수 있게 되거나, 정부가 자원 배분에 개입해야 하는 상황이 될 수 있다는 것이다.

다시 말해, "유틸리티"라는 비유는 주로 인프라 투자자를 겨냥한 이야기이지, 사용자 중심의 가격 책정 전략을 위한 이야기는 아닙니다.

인공지능을 유틸리티처럼 포장하는 데에는 분명한 사업적 논리가 있습니다. 유틸리티는 자본 집약적이고, 장기적인 사업 주기를 가지며, 안정적인 현금 흐름을 제공하기 때문에 연기금이나 인프라 펀드와 같은 투자 구조에 자연스럽게 적합합니다. 오픈아이디(OpenAI)가 블랙록과 같은 자산운용 대기업으로부터 수십억 달러 규모의 데이터 센터 프로젝트에 투자하도록 설득해야 했을 때, "AI를 기술 제품으로" 포장하는 것보다 "유틸리티로" 포장하는 것이 투자 위원회의 승인을 받을 가능성이 훨씬 높았습니다.

이러한 평가는 추측이 아닙니다. OpenAI의 사장인 그렉 브록먼은 향후 8년 동안 데이터 센터 투자에 약 1조 4천억 달러가 필요할 것이라고 언급했습니다. 이 수치의 구체적인 구조와 이행 진행 상황은 아직 검증이 필요하지만, 알트만이 언급한 "유틸리티"가 최종 사용자보다는 자본 시장을 주로 겨냥하고 있음을 보여주는 데는 충분합니다.

"점진적 건설" 또는 "기존 자산의 구조 조정"?

비평가들의 분노는 "실용성"이라는 은유가 가리고 있는 근본적인 차이점에 집중되어 있다.

수력 발전은 "점진적 건설"입니다. 인간이 댐을 건설하고, 송유관을 매설하고, 전력망을 구축할 때, 자연에는 원래 존재하지 않았던 공급 능력을 창출하는 것입니다. 이러한 투자는 기존 노동력에 의존하지 않는 새로운 물리적 자산을 구축하는 데 사용됩니다.

AI 모델 학습은 "기존 자원을 재구성하는 과정"입니다. GPT 시리즈 모델의 학습 데이터는 인터넷 전체에 걸쳐 공개적으로 이용 가능한 콘텐츠를 대규모로 수집하여 얻습니다. 여기에는 책, 기사, 예술 작품, 포럼 게시물, 코드 저장소, 심지어 소셜 미디어에서 사용자들의 개인 대화까지 포함됩니다. 이는 수십 년 동안 축적된 인간의 창작물을 나타내며, 그 대부분은 창작자의 허가 없이 저작권료도 지불되지 않은 상태입니다.

한 미디엄(Medium) 기고자는 이렇게 썼습니다. "그들은 수십 년에 걸친 인류의 집단적 창조물을 하나의 상품으로 압축한 다음, 그것을 공공 서비스처럼 가격을 매겨 애초에 원자재를 무료로 제공했던 사람들에게 되팔려고 하고 있습니다."

이는 감정적인 폭발이 아니라 재산권의 논리를 정확하게 지적하는 것입니다. 수력 발전과 같은 공공사업체는 자체적으로 "원자재"(물을 저장하는 댐)를 건설하거나 시장 가격으로 구매합니다(석탄과 가스). 이와 대조적으로, AI 기업이 학습 단계에서 획득하는 "원자재"는 "공정 이용"이라는 법적 회색지대에 속하며, 상업적으로는 어떠한 비용 이전도 발생하지 않습니다.

이러한 "무료 접근, 유료 판매" 모델은 비판자들이 "공공 시설"이라고 보는 것을 "토지 강탈"처럼 들리게 합니다. 즉, 먼저 공공 자원을 사유화하고, 담을 쌓은 다음, 기존 사용자에게 입장료를 부과하는 방식입니다.

토큰 결제와 보편적 서비스 간의 거리

데이터 출처에 대한 논란을 차치하더라도, "AI는 공공 서비스"라는 주장은 가격 책정 방식 측면에서 정당화하기 어렵습니다.

수도, 전기, 가스와 같은 진정한 공공 서비스는 대부분의 경제권에서 보편적 서비스를 제공할 의무가 있습니다. 정부 규제 기관은 이러한 서비스 제공자들이 기본적인 필수품의 공급을 보장하도록 요구하며, 가격 책정 방식은 일반적으로 엄격하게 규제된 이윤폭을 적용한 원가 가산 방식에 기반합니다. 주거용 전기 요금은 전구를 켜는 데 사용하는지 서버를 가동하는 데 사용하는지에 따라 차등 적용되지 않습니다.

AI 토큰의 가격 책정 방식은 완전히 다릅니다. KongHQ의 기업 AI 비용 모니터링 데이터와 Artefact의 분석에 따르면, 토큰당 절대 가격은 지난 1년 동안 약 75% 하락했지만, 기업의 실제 AI 지출은 사용량 증가율이 가격 하락폭을 훨씬 웃돌아 오히려 증가했습니다. 이러한 "단가 하락, 총비용 상승" 현상을 "토큰 비용 착시 현상"이라고 합니다.

더욱 중요한 것은 토큰 수수료의 구조적 차이입니다. 출력 토큰은 일반적으로 입력 토큰보다 3~10배 더 비쌉니다. 동일한 양의 정보를 입력받는 데 드는 비용은 AI가 출력하는 데 드는 비용보다 훨씬 적습니다. AI에 문서를 요약하도록 제출하면 입력 단계는 거의 무료이지만, 요약본에 생성되는 모든 단어는 고비용 영역이 됩니다.

공공 전력망의 가격 책정 방식은 전기가 동질적이라는 전제에 기반합니다. 즉, 1킬로와트시의 전기는 냉장고를 가동하는 데 사용하든 서버를 가동하는 데 사용하든 비용이 동일합니다. 반면 AI 토큰의 가격 책정 방식은 서비스 자체가 매우 다양한 가격 차이로 나뉘어 있고, 이러한 가격 차이는 공급자가 일방적으로 결정한다는 점에 기반합니다.

다시 말해, 이것은 공공요금제가 아니라 사용량에 따른 차별적 가격 책정입니다. 모든 사람이 스마트 기술을 이용할 수 있도록 하는 것이 목적이 아니라, 스마트 기술 소비량으로부터 수익을 극대화하는 것이 목적입니다.

'합리적인 사용'이라는 장벽이 허물어지고 있다.

거센 비판에도 불구하고, 법적인 관점에서 볼 때 AI 기업들은 학습 데이터와 관련하여 겉으로 보이는 것만큼 취약하지 않습니다.

모리슨앤포스터의 "AI 트렌드 2026" 보고서와 노턴로즈풀브라이트의 AI 저작권 소송 추적 자료에 따르면, 미국 법원은 현재 범용 AI 모델 학습이 "매우 혁신적인" 행위이며 따라서 "공정 사용"이라는 법적 기준을 충족할 가능성이 높다고 판단하는 경향이 있습니다. 앤트로픽이 2025년 중반에 제기한 저작권 소송을 기각시킨 사례(세부 사항은 아직 확인 중이지만)는 AI 업계에 중요한 신뢰의 원천이 되었습니다.

하지만 법적 방어벽은 인공지능 업계 자체의 사업 논리에 따른 행태로 인해 점차 무너지고 있다.

TechPolicy.press의 분석에 따르면, AI 기업들이 라이선스가 부여된 학습 데이터를 대규모로 구매하기 시작하면서(예: OpenAI가 Reddit, News Corp 등과 체결한 계약), "무료 스크래핑은 공정 사용과 같다"는 주장이 역설적으로 약화되고 있다고 지적합니다. 만약 학습 데이터를 차별 없이 "공정하게" 사용할 수 있다면, 왜 특정 출처로부터 라이선스를 구매하기 위해 많은 돈을 지출해야 할까요? 데이터 소유자에게 정말로 권리를 주장할 여지가 없다면, 이러한 라이선스 계약의 법적 근거는 무엇일까요?

구매 행위 자체는 "무료 원자재"라는 전제를 상업적으로 부정하는 행위이다.

알트만의 "수력 발전 이론"으로 돌아가 보면, 이러한 모순은 더욱 두드러진다. 수력 발전 회사는 기반 시설을 건설할 때 "수원이 합법적인지 여부"라는 집단적인 질문에 직면하지 않는다. 그러나 AI 기업들이 차세대 공공시설을 자처할 때, "원자재는 어디에서 오는가?"라는 질문은 여전히 ​​설득력이 부족하다.

인프라 개발 과정에서는 자원 배분 문제를 다뤄야 합니다.

알트만의 "수력 발전 이론"은 인공지능 개발의 실제 추세를 잘 포착하고 있습니다. 대규모 모델은 실험실 산물에서 벗어나 검색 엔진, 오피스 소프트웨어, 디자인 도구, 심지어 산업 공정에까지 내장되는 기반 기능으로 진화하고 있습니다. 인공지능이 보편화되면 비로소 기능적인 측면에서 "인프라"에 근접하게 됩니다.

하지만 이 은유가 현재 발전 단계에 있는 세 가지 균열은 간과할 수 없습니다.

첫째, 재산권 문제가 있습니다. 수력 발전은 새로운 가치를 창출하는 반면, 인공지능은 기존 자산을 재구성합니다. 재구성 자체는 가치가 있지만, 전제는 "기존 자산을 무상으로 사용할 수 있다"는 것입니다. 이 전제는 도덕적 합의를 얻지 못했을 뿐 아니라 최종적인 법적 승인도 받지 못했습니다.

둘째, 가격 차이입니다. 공공 서비스에서 "보편적 서비스"는 낮은 이윤과 비차별적 가격 책정을 의미하는 반면, 토큰 가격 책정은 시장 주도적이고, 단계별로 나뉘며, 공급자가 일방적으로 결정합니다. 이 두 방식은 사업 논리 면에서 사실상 공통점이 없습니다.

셋째, 부족한 부분을 해결해야 합니다. 수력 발전 산업은 독립적인 규제 기관, 투명한 비용 회계, 그리고 가격 청문회를 위한 공공 참여 메커니즘을 갖추고 있습니다. 반면 AI 산업은 현재 어떠한 형태의 공공 거버넌스 체계도 부재하며, 몇몇 기업들이 자체적으로 '사용량에 따라 요금을 부과하는' 방식에 의존하고 있습니다.

일반 사용자의 경우, 사용량에 따라 AI 서비스 이용료를 부과하는 추세는 단기적으로 크게 변하지 않을 것으로 예상됩니다. 토큰 가격 하락으로 인한 긍정적인 효과가 지속되겠지만, 사용량 증가가 이러한 이점을 상쇄할 것이기 때문입니다. 따라서 AI 도구를 선택할 때는 단가뿐 아니라 실제 사용량 추세도 함께 고려하는 것이 좋습니다.

개발자와 기업 고객에게는 코드 생성이나 장문 텍스트 분석과 같이 토큰 사용량이 많은 시나리오에서 단가보다 비용 관리 능력이 더 중요합니다. 단일 공급업체에 의존하는 토큰 가격 시스템은 비용 구조를 해당 공급업체가 완전히 통제한다는 것을 의미합니다.

창작자들에게 있어 "AI 활용성"이라는 담론의 확산은 그 자체로 하나의 신호입니다. 자신의 작품이 AI 학습에 활용될 가능성은 높아지고 있지만, 그에 대한 보상 메커니즘은 아직 마련되지 않았기 때문입니다. 업계의 인프라 구축은 단순히 모범 기업들을 차세대 에너지 기업으로 탈바꿈시키는 데 그쳐서는 안 되며, 합리적이고 투명한 데이터 수익 분배 메커니즘을 확립하는 것 또한 포함해야 합니다.

현재 현실은 AI가 인프라로 자리 잡고는 있지만 아직 공공 서비스라고 할 수는 없다는 것입니다. 공공 서비스라는 칭호를 얻으려면 단순히 컴퓨팅 파워와 토큰 기반 요금제를 넘어 훨씬 더 많은 것을 입증해야 합니다.