a16z 최신 발견: 자본 풍향계가 바뀌어 '비트'에서 '아톰'으로 불고 있다

작성자: Moses Sternstein, a16z

정리: 深潮 TechFlow

深潮 리뷰: 이번 주 a16z의 'Charts of the Week'는 미국 경제에서 형성 중인 세 가지 구조적 힘을 한 세트의 차트로 그려낸다. 첫째, ETF의 테마는 불과 몇 년 사이에 완전히 세대교체됐다. 2020년만 해도 청정에너지, 신흥시장 기술, 헬스케어가 상위권이었지만, 2026년은 AI, 원자력, 우주, 국방, 인프라가 차지하고 있다. 둘째, 데이터센터는 자본지출의 거대한 괴물일 뿐 아니라 블루칼라 고용과 임금을 조용히 재편하고 있다. 건설 노동자에게 시장보다 약 50% 높은 시급을 제시한다. 셋째, 승차공유 요금이 오르고, 긱 이코노미에서 '소셜커머스'가 급부상하며, AI 에이전트는 아직 초기 단계지만 이미 인간 대비 약 5배의 토큰 소비를 만들어내고 전통적인 자동화 도구의 영역을 잠식하기 시작했다. 세 가지 그림은 같은 결론을 가리킨다. 자본과 노동의 바람이 '비트'에서 다시 '원자'로 불고 있다는 것이다.

테마 로테이션의 바람

ETF는 공개 시장에서 점점 더 눈에 띄는 존재가 되었고, 특히 개인 투자자에게 그렇다. 테마형 ETF 외에도 액티브·패시브 ETF, 지수 추종 ETF, 크레딧 ETF 등 종류가 다양하고 레버리지 수준도 제각각이다. ETF가 계속 질주할 수 있었던 데는 낮은 수수료, 낮은 진입장벽, 쉬운 유통, 뛰어난 마케팅(물론 전반적인 개인 투자자 참여 확대도 빼놓을 수 없다)이 있다.

Citadel 데이터에 따르면 ETF 순유입은 사상 최강 수준의 한 해를 향해 달려가고 있으며, 그중 7월은 사상 최고치를 기록했다.

ETF가 정말 잘하는 한 가지는 지금 가장 뜨거운 테마라면 무엇이든 편승하는 것이다. “아, 로봇이 다음 큰 기회라고 생각하세요? 마침 관련 ETF가 있습니다. 메모리 칩 로켓에 올라타고 싶다고요? 그렇다면 DRAM의 맛을 분명 좋아하게 될 겁니다. 더 짜릿한 경험을 원한다면 저희가 최근 출시한 포토닉스 상품 PHOX를 써보세요. 딱 어울립니다.”

이 말 자체도 꽤 흥미롭지만, 더 흥미로운 것은 아마도 ETF의 ‘테마’가 비교적 짧은 시간 안에 얼마나 크게 순환했는지일 것이다—

2020년만 해도 상위 5대 테마에는 청정에너지, 신흥시장 기술, 헬스케어가 포함되어 있었다. 2026년이 되자 테마 스토리는 완전히 다시 쓰였다. AI, 원자력, 우주, 국방, 인프라가 순위를 점령했다.

‘비트보다 원자’라는 자본 집약적이고 야심 찬 사업에 대해, 이는 ETF의 총공세라 할 만하다. 결과가 어떨지는 차트가 예언할 수 없지만, 2026년이 예전보다 훨씬 더 흥미진진하다는 점은 분명히 말할 수 있다.

데이터센터는 블루칼라에게 희소식

사람들은 데이터센터를 자신의 ETF에 담는 것을 좋아할지 모르지만, 어째서인지 자기 집 근처에서 데이터센터를 보는 것은 점점 더 꺼리고 있다.

나는 이 논쟁에 너무 일찍 끼어들 생각은 없다(적어도 지금은 아니다). 다만 한마디만 하자면, 좋아하든 싫어하든 데이터센터는 경제적으로 큰 사건이며, 어떤 경우에는 지역에서 가장 중요한 사건이기도 하다.

실제로 데이터센터를 건설하고 있는 주들에게 이 건설은 전체 비주거용 건축 지출에서 상당히 큰 부분을 차지한다:

뉴멕시코와 와이오밍은 사실 많이 짓지 않았다—건설 중인 용량이 3GW 미만이다—하지만 이 두 주에는 원래 건설 활동이 거의 없었기 때문에 데이터센터가 민간 비주거용 건축 지출의 약 60%를 차지한다(!). 펜실베이니아처럼 훨씬 큰 주에서도 약 3GW에 불과한 데이터센터가 비주거용 지출의 30%에 육박한다. 이와 달리 텍사스는 건설 중인 용량이 훨씬 크지만 전체 지출의 10%에 그치는데, 이는 이미 상당한 수준이지만 60%만큼 놀랍지는 않다.

어쨌든, 데이터센터를 어떻게 보든 변하지 않는 사실이 하나 있다. 그것은 지금 경제에서 가장 중요한 임펄스 중 하나(어쩌면 가장 중요한 임펄스)라는 점이다.

웰스파고(Wells Fargo)는 데이터센터(가동 중이든 건설 중이든)와 함께 나타나는 '뚜렷한 경제적 효과'를 정리하려고 했다:

2024년 이후, 이미 데이터센터가 가동 중인 카운티에서는 모든 지표가 일제히 더 좋았다. 주택이 더 많고, 집값이 더 높고, 실업률이 더 낮고, 고용 증가가 더 빠르다. 반면 데이터센터를 건설 중인 카운티에서는 고용 상황은 확실히 좋지만 신규 주택 건설의 둔화가 더 뚜렷하고 집값 상승률도 그만큼 높지 않다.

공정하게 말하자면, 여기서 인과관계는 명확하지 않다. 기존(및 신규) 데이터센터의 상당수는 미국에서 가장 부유한 카운티 중 하나인 버지니아주 라우든 카운티에 있다. 마찬가지로 많은 신규 데이터센터는 텍사스에 있는데, 텍사스는 2024년 이전에 역사적인 주택 건설(과 집값 상승)을 겪었기 때문에 주택 지표의 둔화는 훨씬 높은 기저에서 시작된 것이다.

하지만 위의 논점으로 돌아가면, 데이터센터 건설은 거의 확실히 고용에 유리하다. 지금 만들어지고 있는 수백, 수천 개의 안전모 일자리 외에도, 데이터센터가 제공하는 급여는 유사한 고용주보다 훨씬 후하다:

Indeed 데이터에 따르면 데이터센터가 제공하는 임금 프리미엄은 최대 64%(시설 관리자)에 달하며, 가장 낮은 전기 엔지니어도 10%의 프리미엄이 있다.

데이터센터는 기술직의 호황을 점점 더 분명하게 만들고 있다. 댈러스 연방준비은행(Dallas Fed) 보고서에 실린 최근 논평이 핵심을 짚는다:

한 중공업 건설 시공업체는 이렇게 말했다. “우리는 숙련 콘크리트 노동자에게 시간당 28~32달러라는 충분히 경쟁력 있다고 생각하는 임금을 계속 줘왔다. 그런데 데이터센터가 제시한 금액은 시간당 45달러에 하루 150달러 수당까지 얹어준 것이다.”

데이터센터 현장의 콘크리트 노동자에게 이는 약 50%의 임금 프리미엄이다. 인생을 바꿀 만한 수준의 임금 인상이다.

ADP 데이터도 비슷한 이야기를 들려준다. 이직자의 임금 프리미엄을 보면—이는 보통 '수요가 뜨거운 곳'을 보여주는 대리 지표인데, 누군가를 이직시키려면 임금 인상이 반드시 필요하기 때문이다—데이터센터 관련 부문의 프리미엄은 말 그대로 '폭등'하고 있다:

건설, 제조, 천연자원/광업 부문에서 이직자의 임금 상승률은 잔류자보다 6~9.5%포인트 높다. 이 이직 프리미엄은 다른 어떤 산업보다 훨씬 높다.

다시 강조하지만, 여기서 핵심은 데이터센터에 대한 최종 변론을 쓰려는 것이 아니다. 데이터센터에 '안 된다'고 말하는 것은 거의 확실히 블루칼라 노동자의 더 높은 임금에 '아니요'라고 말하는 것(그리고 주변 지역에 가장 두드러진 투자 임펄스 한 차례에 '아니요'라고 말하는 것)이라는 점을 지적하려는 것이다.

승차공유는 정말 더 비싸졌다 — 착각이 아니다

최근 Uber 이용 요금이 더 비싸졌다고 느낀다면, 아마도 정말로 비싸졌기 때문일 것이다. 적어도 Gridwise Analytics의 데이터는 그렇게 말한다.

2024년 이후 Uber의 평균 및 중위 요금은 약 20% 상승했다(그리고 계속 오르는 것으로 보인다):

눈에 띄는 점은 이 기간 동안 가격이 오른 것은 Uber뿐이라는 것이다. Lyft의 중위 및 평균 요금은 오히려 2024년 초보다 약간 저렴하고(전반적으로 Uber보다 약 24% 낮다), 최근 들어 오르고 있기는 하지만 말이다.

가격 인상의 큰 원인 중 하나는 플랫폼 수수료의 상승인 것으로 보이며, 특히 Uber에서 두드러진다:

Uber의 플랫폼 수수료는 지난 1년여 동안 계속 상승했고(중위 수수료는 10월에 눈에 띄게 뛰었다), Lyft의 플랫폼 수수료는 한동안 큰 폭으로 하락한 뒤 이제 막 오르기 시작했다.

이는 Uber에도 좋고 Lyft에도 좋다.

공정하게 말하면, 혜택을 본 것은 두 플랫폼만이 아니다. Uber/Lyft 드라이버도 몫을 챙겼다:

건당 드라이버 평균 총수입도 2024년 이후 계속 상승하고 있으며, 최근에는 사상 최고치를 기록했다.

장기적으로 더 높은 차량호출 가격이 수요에 하방 압력을 가할지는 두고 볼 일이다. 그러나 지금은 요금이 점점 비싸지는 가운데 수익은 플랫폼과 기사 양쪽으로 흘러들고 있다.

또 하나 흥미로운 여담은, 전반적인 채용 시장이 여전히 부진하지만 더 많은 사람이 창업에 나서는 것 외에도 더 많은 사람이 '긱'에 뛰어들고 있다는 점이다. 아마도 일부는 오른 수입에 이끌렸을 것이다.

다만, 차량호출 긱이 점점 인기를 끌고 있지만 가장 빠르게 성장하는 긱 유형과는 거리가 멀다. 긱 분야에서 가장 뜨거운 새 것은 단연 '소셜 커머스', 즉 소셜미디어 시대의 QVC다.

뱅크오브아메리카(BofA) 고객 계좌에서는 휴가용 임대를 제외한 모든 유형의 긱이 증가했는데, 소셜 커머스는 기반이 더 작음에도 불구하고 증가율이 30%를 넘어 다른 어떤 범주보다 훨씬 높았다.

소셜 커머스가 정확히 왜 폭발했는지는 아무도 확신할 수 없다. 아마도 미디어 소비가 TV에서 소셜로 이동한 것과 더 광범위한 이커머스 호황이 겹쳤기 때문일 수 있다. 또는 AI가 소셜미디어 버전 QVC를 운영하는 다른 모든 단계의 비용을 낮추면서 소셜 커머스가 더 많은 사람에게 더 지속 가능한 생업이 되도록 했을 가능성도 크다. 혹은 단지 Instagram의 광고 타기팅이 너무 정교해서 저항하기 어려운 것일 수도 있다. 아니면 이 모든 것이 정답일 수도 있다.

AI 에이전트는 아직 초기지만 이미 판도를 바꾸고 있다 (그리고 프런티어의 다른 이야기들)

이 차트는 앞서 이렇게 관찰한 바 있다. AI 수요가 전반적으로 증가하고 있음에도 성장은 정규분포와는 거리가 멀다. 중위 사용자와 헤비 사용자 간 사용량에는 커다란 격차가 존재하며, OpenAI(OAI)의 최근 데이터 일부는 이 격차가 더 벌어지고 있음을 보여준다.

일반적인 기업의 출력 토큰은 대략 두 배가 됐지만, 상위 10% 기업은 점점 더 멀리 앞서 나가고 있다.

모든 산업을 통틀어 일반적인 기업과 상위 10% 기업 간 토큰 산출 격차는 약 8배이며, 후자의 산출량은 2025년 4월 이후 17배 넘게 증가했다. 일부 특정 산업에서는 격차가 더 크다. 정보(즉 기술) 산업은 약 12배에 가까웠고, 상위 10% 기업의 토큰 산출량은 1년여 전의 32.5배(!)에 달했다.

예상대로, 헤비 사용자가 더 많은 토큰을 생성하는 이유는 AI 동반자와 잡담하기 위해서가 아니다. 그들 대부분은 이미 채팅을 넘어 더 발전된 AI 도구로 나아가고 있다.

상위 10% 기업의 플러그인과 Skills 도입률은 일반적인 기업의 각각 약 2배와 6배이며, 헤비 사용자조차 OAI 내부의 도입 수준과는 아직 거리가 멀다.

다만 흥미롭게도, 최근 더 강력한 도구 도입 증가가 가장 빠른 분야는 테크가 아니다. Codex 도입률로 사용 성숙도를 측정한다면, 지식 노동자 전반의 성숙도가 높아지고 있지만 법률 전문가만큼 두드러진 집단은 없다.

법률 실무자의 Codex 도입률은 2026년 2월 이후 108배나 급증했다. 이 중 어느 정도가 더 광범위한 Codex 보급에 따른 것인지는 논쟁의 여지가 있지만, 어쨌든 법률 분야는 단연 돋보였다.

이렇게 더 복잡한 AI 도입으로 전환되는 것에는 또 다른 의미가 있다. 토큰 소비의 증가와 구성을 극적으로 바꾸고 있다는 점이다.

완전한 에이전트를 실제로 배포한 AI 도입자는 아주 일부에 불과하지만, 에이전트는 토큰에서 막대한 비중을 차지하고 있다.

OpenRouter(및 차트 작성자 Peter Walker)의 데이터에 따르면, 에이전트가 사용하는 토큰은 사람의 거의 5배이며, 에이전트 사용량은 2월 이후 약 14배 증가했다.

에이전트는 사람보다 토큰을 훨씬 더 많이 쓸 뿐 아니라 사용 방식도 완전히 다르다. 에이전트는 캐시 토큰에서 수행하는 작업이 사람보다 훨씬 많다.

마찬가지로 OpenRouter에 따르면, 에이전트 토큰 소비의 85% 이상이 캐시된 프롬프트에서 발생하며, 캐시 토큰이 토큰 사용량의 상대적 증가에서 거의 전부를 차지한다.

이유는 상당히 단순하다. 사람은 '질문-답변'식 대화를 선호하는 반면, 에이전트는 하나의 목표를 향해 반복적으로 나아가도록 설계된다. 초기 프롬프트에는 토큰 집약적인 '프리필(prefill)'이 포함된다. 이는 목표를 둘러싼 핵심 컨텍스트, 예컨대 정책 프로세스나 코드 규범 등이다. 이후 에이전트는 최종 결과로 나아가면서 읽고 쓰기를 점진적으로 수행하고, 그 과정에서 캐시에 내용을 차츰 추가한다.

캐시 토큰은 프리필보다 훨씬 저렴하다. 이는 에이전트의 경제성을 더욱 높여주는 좋은 일이지만, 정의상 메모리를 극도로 많이 소모하기도 한다. 이제 고대역폭 메모리가 특히 뜨거운 이유를 알 수 있다. 바쁘게 일하는 모든 에이전트(매 사이클마다 처음부터 다시 시작할 필요가 없는)는 '발사'하기 위해 메모리가 필요하다. 그리고 전반적인 발전은 여전히 아주 초기 단계이지만, 에이전트는 빠르게 늘어나고 있다.

에이전트에는 주목할 만한 잠재적 2차 효과가 하나 더 있다. 전통적인 자동화 및 워크플로 도구에 대한 수요를 잠식하고 있을 수 있다는 점이다.

Similarweb 데이터에 따르면, Gumloop을 제외한 자동화 도구 웹사이트로 향하는 트래픽이 지속적으로 감소하고 있다.

N8N, Zapier, Make는 모두 LLM보다 먼저 등장했다. 이들은 방문량 기준으로 자동화 섹터 전체를 지배하고 있음에도, 각각 12주 롤링 기준으로 두 자릿수 하락을 보이고 있다. 반면 2023년 'AI 네이티브 에이전트 빌더'로 출시된 Gumloop은 Similarweb 기준으로 여전히 모멘텀을 얻고 있는 유일한 자동화 플랫폼이다.

지금 Zapier 같은 서비스에 사형 선고를 내리기에는 이르다. 어차피 그들에게도 AI가 있으니까. 그러나 에이전트는 이제 막 등장했을 뿐인데 이미 실질적인 방식으로 판도를 바꾸기 시작했다.

계속됩니다.