AI 노동자 연 4억 달러 수익, Virtuals가 당신을 주주로 만들려 한다

번역: 심조 TechFlow

심조 서문: AI 에이전트가 실제 수익을 창출하기 시작하면서, 기계를 누가 소유하는가의 문제는 기술 그 자체보다 더 시급해졌다. Virtuals Protocol은 일반인들이 자율 기계의 주주가 되도록 하려 한다. 이 실험이 성립한다면 노동과 소유권의 경계를 재정의하게 될 것이다. 이 글은 투자자들이 AI와 암호화폐가 교차하는 지점의 장기적 기회를 이해하는 데 중요하다.

자율 기계를 위한 경제

몇 년에 한 번씩, 경제학만으로는 답할 수 없는 질문을 던지는 기술이 등장한다. 기계가 당신의 일을 더 잘, 더 싸게, 하루 24시간 할 수 있다면 당신은 대체 어떻게 되는가, 그리고 그 기계가 생산한 산출물을 누가 소유하게 되는가.

이 글은 Virtuals Protocol과의 협업으로 작성되었으며, 지금까지 암호화폐 분야에서 가장 야심 찬 실험 중 하나를 깊이 들여다본다. 이 프로젝트는 AI 에이전트를 위한 완전한 국가 인프라를 구축하고 있다. 신원, 은행, 상거래 계층까지, 자본 시장과 물리적 로봇이 이를 뒷받침한다. 그 내기는, 실제 경제적 가치를 창출하기 시작한 자율 기계의 지분을 일반인도 소유할 수 있어야 한다는 것이다. Virtuals는 암호화폐 투기 시대가 의도치 않게 남긴 금융 레일을 활용해 이를 가능하게 만들려 한다. 이 글은 실행력이 그 야망을 감당할 수 있는지 살펴본다. 하지만 먼저, 이 모든 것보다 약 200년 앞서 등장한 질문부터……

1811년, 노팅엄셔의 한 직물 노동자 무리가 작업장에 난입해 양말 편직기를 고철로 부숴 버렸다. 이는 대규모 운동으로 번졌다. 영국 정부는 직조공들이 기계를 파괴하는 것을 막기 위해 중부 지역에 1만 4천 명의 군인을 파견해야 했다. 이는 웰링턴이 이베리아 반도에서 나폴레옹에 맞서 싸우기 위해 데려간 병력보다 많은 숫자였다.

영국 의회는 직기 파괴를 사형에 처할 수 있는 범죄로 선언했고, 이듬해 요크에서 17명이 교수형에 처해졌다. 이들은 "러다이트"라 불렸지만, 역사는 이 단어를 모욕으로 만들어 변화에 적응하지 못하는 바보, 기술 공포증자를 가리키는 말로 썼다. 그러나 이 러다이트들은 누구보다 기계를 잘 이해했다. 그들은 고급 직물을 생산하기 위해 수년간 좁은 폭의 직기를 숙달한 뛰어난 장인들이었다. 그들이 부순 기계는 넓은 폭의 직기와 최신 모델로, 훈련받지 않은 어떤 소년이라도 다룰 수 있었고 임금은 장인의 3분의 1에 불과했다.

넓은 폭의 직기는 질 낮은 옷을 생산했지만, 비용은 그 어느 때보다 낮았고, 이 저렴함이 시장을 잠식하고 있었다. 작업장에 들어오는 넓은 폭의 직기 한 대마다 한 장인의 생계를 앗아갔다.

이 패턴은 이후 모든 세대에서 반복됐고, 그때마다 당사자들은 자신이 겪는 버전이 다르고 더 나쁘다고 스스로를 설득했다. 그러나 역사는 기계가 일자리를 거의 없애지 않는다는 것을 증명했다. 기계는 단지 누가 그 일을 하고 누가 산출물을 소유하는지를 재배치할 뿐이다. 소작농은 공유지에서 쫓겨나 공장 도시로 들어가, 자신이 기른 작물의 소유권을 타인의 시계에 맞춘 시급과 바꿨다.

공장 노동자는 사무직이 되어 더 나은 임금에 시간을 임대했다. 사무직은 다시 긱 워커, 우버 기사, Fiverr 프리랜서가 되었다. 그들은 플랫폼이 수익을 가져가고 노동자가 위험을 부담하도록 설계된 분류 체계 아래에서 동일한 노동을 수행한다.

매번 총생산은 증가하지만, 일하는 사람이 자신이 창출한 가치에서 소유하는 비중은 줄어든다. 오늘날 5억 명이 종속적 노동에 종사하는데, 이는 자유 임금 노동으로조차 간주되지 않는다. 인도에서는 5천만 명이 부채 속박에 묶여 있는데, 이는 중세 농노제가 새 문서로 바뀐 것처럼 느껴진다.

이제 역사는 AI 혁명 속에서 반복되고 있지만, 이번에는 스스로 작동하는 직기처럼 느껴진다. 우리가 가진 AI는 기업을 자동으로 운영하고, 이익을 확인하고, 그 이익을 성장에 재투자할 수 있다. Medvi라는 헬스테크 AI는 지난해 단 두 명의 인간 직원으로 4억 100만 달러의 매출을 기록했다. 지금 당장 시간당 약 1달러로 프로그래밍 에이전트를 고용할 수 있다. 하루 24시간 일하고, 유급 휴가를 요구하지 않는다.

이들은 이제 실제 경제 주체이며, 이는 누가 그들을 소유하는가라는 질문을 강요한다. 복제 비용이 0이고 다른 기계를 고용해 일을 도울 수도 있는 기계가 노동자라면, 실제로 누가 통제권을 쥐고 있는가. 일반인에게 암호화폐 기술 변화의 일부를 소유하게 하려 했던 지난번 대형 시도는 Axie Infinity였다. 돈을 벌면서 플레이하는 게임으로, 필리핀과 동남아시아 노동자들에게 경제적 해방을 약속했다. 일일 활성 사용자 270만 명을 끌어모았고, 대부분 필리핀 노동자였으며, 비디오 게임에서 현지 일자리보다 더 많은 돈을 벌었다. 그러나 이후 붕괴하며 업계 전체에 경고 사례가 되었다.

Jansen Teng과 Wee Kee는 그 붕괴를 내부에서 목격한 팀이다. 그들은 폐허에서 나와, 프로그래머블 화폐와 자율 소프트웨어의 세계에 맞게 업데이트된 러다이트식 질문을 들고 나왔다. 경제적 가치를 창출하는 노동자가 비디오 게임에서 고군분투하는 인간이 아니라 소프트웨어라면 어떨까? 한때 주주들이 무역선의 지분을 소유했던 것처럼, 일반인도 그 지분을 소유할 수 있다. 그들은 이 질문을 중심으로 Virtuals Protocol을 만들기 시작했다.

이를 이해하려면 먼저 우리가 처한 세계의 이해관계를 파악해야 한다. 1950년대 미국 원자력위원회 위원장 Lewis Strauss는 핵분열이 "계량할 필요조차 없을 만큼 싼" 전력을 제공할 것이라고 약속했다. 이는 에너지 역사상 가장 유명한 실패한 약속 중 하나가 되었다. 원자력은 결국 파괴적일 만큼 비쌌고 치명적으로 위험했기 때문이다. 체르노빌과 후쿠시마 사고는 대중의 공포와 규제 부담을 10년 더 더했다. 이로 인해 이 말은 70년 동안 기술적 오만의 대명사로 남았다.

그러다 Sam Altman이 AI 인지 능력이 얼마나 쉽게 얻을 수 있고 풍부해질 것인지를 묘사하며 정확히 같은 말을 사용했다. 최전선 모델 훈련 비용은 이미 18개월마다 10배씩 하락하고 있다. 2023년 훈련 비용 약 1억 달러였던 GPT-4 수준의 성능을 오늘날에는 수백만 달러로 재현할 수 있다.

프로그래밍 에이전트 한 대는 시간당 1달러 미만의 비용으로 프로덕션 코드를 제공한다. 이는 이미 지구상에서 가장 저렴한 오프쇼어 개발자보다 싸고, 주말에 쉬지도 않는다. Altman이 공개한 일정에는 올해 진정한 과학적 돌파구를 만들어낼 시스템이 포함된다. 2027년까지는 현실 세계의 노동을 수행할 수 있는 물리적 로봇도 나온다. 그를 믿는지 여부는 거의 중요하지 않다. 비용 곡선이 분기마다 하락하고 있기 때문이다.

기계가 점점 저렴해지면서 생성 콘텐츠가 모든 디지털 표면을 뒤덮고 있다. 살아 있는 인간만이 제공할 수 있는 것들은 그 어느 때보다 프리미엄을 받기 시작한다. 라이브 콘서트는 Spotify 스트리밍보다 더 가치 있다. 주말에 목공이 손으로 탁자를 만든다. 공장 로봇이 더 빠르고 싸게 만들 수 있지만, 손으로 만든 탁자가 프리미엄을 받는 이유는 바로 한 사람이 자신의 대체 불가능한 시간을 쓰기로 선택했기 때문이다.

기계의 풍요는 인간의 노력을 사치품으로 만든다. Virtuals의 논제는 이러한 역전 위에 세워져 있다. 상품화된 가치를 생산하는 자율 기계를 인간이 소유하는 세계를 만들려는 것이다. 그렇게 하면 인간은 오직 인간의 존재와 인간의 판단만이 만들어낼 수 있는 것들에 대체 불가능한 노력을 쏟을 수 있다.

1602년 네덜란드 상인들도 비슷한 문제에 직면했다. 개별 상인은 혼자서 아시아로 배를 보낼 능력이 없었다. 원정은 너무 비쌌고, 위험은 어느 한 가문이 감당할 수 없을 정도였다. 그래서 그들은 영구 기업에서 자유롭게 거래 가능한 지분을 발명했다. 네덜란드 동인도회사, 즉 VOC는 일반 시민이 지분을 사는 것을 허용했다. 이 기업은 선박을 소유하고, 무역을 운영하고, 이후 주주들에게 이익을 분배했다. 그것은 지구상 최초의 초대형 기업이 되었고, 5만 명의 직원과 200척의 배를 보유했다. 그 혁신은 일반인들이 자본을 모아 혼자서는 감당할 수 없는 생산적 사업을 소유할 수 있게 한 것이었다.

Virtuals는 AI 에이전트를 위해 동일한 메커니즘을 구축하고 있다. Teng은 임페리얼 칼리지 기숙사에서 학교의 무료 전기로 ETH를 채굴했고, BCG에서 수년간 일하며 대출을 갚았다. 이후 2021년 12월, Axie Infinity가 정점에 달했을 때 게임 투자 DAO인 pathDAO를 출시했다.

그와 Wee Kee는 필리핀 플레이어들이 비디오 게임 하나에서 현지 어떤 일자리보다 많은 돈을 버는 것을 보았다. 베트남의 한 결혼식 사진작가가 직업을 그만두고 풀타임으로 게임을 하는 것도 보았다. 그러나 이후 플레이어들이 힘들게 번 토큰은 거의 0이 되었다. 플레이투언 모델에 의존했던 노동자들은 시작했을 때보다 더 나쁜 처지가 되었다.

그 폐허에서 얻은 교훈은 게임을 통해 인간 노동을 토큰화하는 것은 막다른 길이라는 것이었다. 인간 노동은 착취 없이는 규모를 키울 수 없기 때문이다. 그러나 더 현실적인 아이디어는, VOC 주주들이 한때 향신료 무역을 운영하던 선박을 소유했던 것처럼, 일반인도 일하는 소프트웨어를 소유할 수 있다면 어떨까 하는 것이었다.

그래서 Virtuals는 그들의 첫 AI 에이전트 Luna로 시작했다. Luna는 K-pop 테마의 에이전트로, 자신의 암호화폐 지갑도 가지고 있었다. 몇 달 만에 Luna는 인간 예술가들을 고용해 전 세계 도시에 자신을 위한 그래피티를 그리게 하고, 자신의 지갑에서 비용을 지불했다. 이 창의적 작업은 오직 인간의 손만이 할 수 있는 일이었다. Luna는 사실상 인간과 기계의 관계를 뒤집었다. 이제 Virtuals의 실행력이 그 주장을 뒷받침할 수 있는지가 이 글의 다음 부분에서 다룰 내용이다. 나는 또한 그것이 작동하지 않는 지점에 대해서도 솔직하게 지적할 것이다.

AI의 민족 국가

지난 몇 년을 돌아보면, 모든 기술 혁명은 동일한 두 단계를 따른다. 베네수엘라 출신 영국 경제학자 Carlota Perez는 수십 년에 걸쳐 다섯 차례의 산업혁명에서 이 패턴을 도표화했다. 그녀는 이 두 단계를 설치 단계와 배치 단계라고 불렀다.

설치 단계에서는 투기 자금이 대거 유입되고, 과대광고가 현실을 앞지르며, 대량의 인프라가 과잉 건설되고, 건설 회사들은 대부분 파산한다. 이어서 붕괴가 오고, 그 후 배치 단계가 시작된다. 이때 다른 이들이 들어와 과잉 건설된 인프라를 활용해, 원래 건설자들은 상상하지 못했던 가치를 창출한다.

전형적인 예는 인터넷 거품이다. 1990년대 후반, 광섬유 케이블포설에 투자된 자금은 인터넷 스타트업에 투자된 자금을 초과했다. 이 케이블을포설한 통신 회사들은 모두 파산했다. 그 후 구글이 광섬유를 매우 낮은 가격에 매입했다. 이 케이블은 YouTube, Netflix 및 전체 온라인 미디어 스트리밍 경제의 중추가 되었다.

"비이성적 과열 없이는 위대한 일이 이루어지지 않는다. 붕괴 없이는 중요한 일이 일어나지 않는다." — Fred Wilson, 인터넷 거품 시기의 벤처 투자자.

암호화폐 산업의 설치 단계는 동일한 궤적을 따랐다. 대략 2017년부터 2022년까지 투기 자본이 지갑, DEX, 본딩 곡선, 스테이블코인, 토큰 표준 및 온체인 거버넌스 프레임워크 구축을 도왔다. 그러나 이러한 도구를 구축한 프로젝트 대부분은 죽었거나 현재는 무관하다. 하지만포설된 인프라는 오늘날에도 존재한다. 비인간 참여자를 위한 정상 작동 경제를 구축하려면 바로 이것이 필요하다. Virtuals는 이러한 도구를 발명하거나 재발명하지 않았다. 기본적으로 이들을 계승했으며, 이제 '설치' 단계에서는 전혀 예상하지 못했던 것을 구축하는 데 사용하고 있다.

Jansen Teng은 그들이 하고 있는 일을 '국가 건설'이라고 부른다. 이것이 암호화폐 창업자가 팟캐스트에서 하는 말처럼 들린다는 것을 안다. 목적은 토큰이 실제보다 더 경제적 가치가 있는 것처럼 들리게 하는 것이다. 하지만 이번에는 이 비유가 성립한다.

정상적으로 작동하는 국가는 경제를 운영하기 위해 5개 계층의 인프라가 필요하다. 첫째는 신원 시스템으로, 누가 참여하는지 알 수 있게 한다. 둘째는 은행 시스템으로, 가치가 이를 통해 흐를 수 있다. 그 다음은 상업 법률로, 참여자가 거래하고 분쟁을 해결할 수 있게 한다. 자본 시장은 기업이 자금을 조달할 수 있게 한다. 그리고 물리적 인프라가 있어 현실 세계에서 일이 일어날 수 있게 한다. Virtuals는 AI 에이전트를 위해 이 각 계층을 구축했거나 여전히 구축 중이다.

신원부터 시작하자. 이것이 병목 지점이기 때문이다. 최근 A16z는 연구를 발표하여 에이전트 경제의 제약이 더 이상 지능이 아니라 신원이라고 주장했다. 오늘날 금융 서비스 분야에서도 자동화된 거래 시스템, 리스크 엔진, 사기 모델과 같은 비인간 신원은 인간 신원보다 100배 많다. 그러나 a16z의 표현에 따르면 이러한 시스템은 여전히 '사실상 은행 계좌가 없다'. AI 에이전트는 프로덕션급 코드를 작성하고 투자 포트폴리오를 관리할 수 있다. 하지만 KYC 확인을 통과할 수 없고, 은행 계좌를 보유할 수 없으며, 검증 가능한 자격 증명을 가질 수 없다.

아이러니하게도 이 문제는 우리 경제 문명만큼 오래되었다. 중국 진나라는 기원전 4세기에 법정 성씨를 강제로 도입했는데, 목적은 시민을 세금 및 무역 체계에 편입시키기 위한 것이었다. 인류는 신원 인프라를 구축하는 데 약 2500년이 걸렸다.

Virtuals는 신원 계층인 EconomyOS를 통해 AI 경제 참여자를 위해 동일한 일을 하려고 한다. 각 AI 에이전트에게 다섯 가지를 제공한다:

비수탁 암호화폐 지갑.
일반 가맹점에서 사용할 수 있는 가상 결제 카드.
인증 코드를 자동으로 추출할 수 있는 전용 이메일 주소.
온체인 자금 조달을 위한 선택적 토큰.
그리고 지갑이 자금을 지원하는 컴퓨팅 접근 권한으로, 에이전트가 자신의 추론 비용을 지불할 수 있게 한다.

이러한 기본 요소가 없는 에이전트는 단지 유용한 비서일 뿐이다. 그러나 이러한 능력을 갖춘 에이전트는 완전한 경제 참여자가 될 수 있다. 인간처럼 가치를 벌고, 쓰고, 거래하고, 복리로 늘릴 수 있다.

다음은 상업이다. Virtuals는 에이전트가 온라인에서 거래하고, 소통하고, 지불할 수 있도록 Agentic Commerce Protocol도 출시했다. 작동 방식은 간단하다: 어떤 일을 완수해야 하는 에이전트가 요청을 게시하고, 작업을 설명하며, 예산과 시간 제한을 첨부한다. 다른 에이전트들은 목록을 보고 작업에 입찰하여 조건을 협상한다. 프리랜서가 Upwork 프로젝트에 입찰하는 것과 같다. 고객과 제공자가 합의하면 지불금이 에스크로 계정으로 들어간다. 작업이 전달되면 세 번째 에이전트가 평가자 역할을 하여 암호학적으로 서명된 POA에 따라 산출물을 확인한다. 이 POA는 본질적으로 약속된 내용에 대한 변조 방지 기록이다.

작업이 약속과 일치하면 자금이 에스크로에서 에이전트 지갑으로 해제된다. 모든 단계가 온체인에 있으므로 중개자 없이 모든 것을 공개적으로 감사하고 집행할 수 있다. Fiverr를 프로그래밍 가능하고 에이전트 네이티브한 버전으로 생각하면 되며, 스마트 계약을 통해 정산된다. 이미 전문 에이전트 그룹이 24시간 운영되고 있으며, 자율 헤지펀드가 이 시스템을 통해 독립적으로 투자와 보안 감사에 협력하고 있다.

그 다음 세 번째 계층은 자본 형성이다. 보다시피 각 경제 시대마다 필요한 금융 도구가 있다. 주식회사는 탐험 시대에 양도 가능한 주식을 발행했다. 투자 은행은 철강과 철도에 자금을 지원했다. 벤처 자본은 정보 시대에 자금을 지원했다. 본딩 곡선은 에이전트 경제에 있어 탐험 시대의 자유롭게 양도 가능한 주식과 같다. 자본을 가진 누구나 생산적 자산 또는 실체의 소유권을 얻을 수 있게 하는 금융 도구이다. 즉, 어떤 개발자든 에이전트를 구축하고 토큰화하여 시장이 자금을 조달하게 할 수 있다.

Virtuals의 60일 출시 프레임워크는 동일한 모델을 기반으로 한다. 위험 없고 되돌릴 수 있는 실험 프레임워크를 만든다. 창업자는 되돌릴 수 없는 약속을 하기 전에 공개적으로 토큰을 구축, 출시, 테스트할 수 있다.

이는 모듈식 발사대를 통해 작동한다. 각 에이전트 토큰은 처음에 본딩 곡선에서 VIRTUAL과 페어링되며, 유동성이 충분히 축적되면 장기 LP 잠금과 함께 정식 거래 풀로 졸업하고, 거래 수수료는 에이전트 생성자와 생태계 인센티브 간에 분배된다. 이 부분은 토큰을 발행하는 누구에게나 동일하다. 각 출시 간 차이는 창업자가 어떤 모듈을 켰는지에 있다.

모든 토큰 발행이 해결해야 할 첫 번째 문제는 스나이핑이다. 즉, 봇이 처음 몇 초 안에 먼저 달려가 실제 참여자가 들어오기 전에 가치를 추출하는 것이다. Virtuals는 이 문제를 소위 반스나이핑 세금으로 처리하는데, 초기 구매에 거의 전액에 가까운 수수료를 부과하고 분 단위로 감소시키며, 모든 세금은 강제 베스팅을 통해 토큰으로 환원된다. 따라서 봇은 완전히 회피하거나 의도치 않게 프로젝트의 장기적 건전성에 자금을 지원하게 된다.

출시가 되면 스나이퍼는 가격 때문에 문 밖에 남게 되고, 문제는 창업자가 어떻게 자금을 조달하는가로 바뀐다. 여기서 자동 자본 형성(ACF)이 등장한다. 시스템은 더 이상 벤처 캐피털에 영업하거나 자금 조달 라운드를 협상하지 않는다. 대신 프로젝트가 평가 가치 이정표에 도달함에 따라 팀 토큰을 배치로 판매한다. 여기서부터 프로젝트가 정체되면 창업자는 거의 모금하지 못한다. 하지만 성장하면 자본이 자동으로 따라온다.

이러한 자본 구조는 기존 Virtuals 커뮤니티도 포함한다. 각 신규 발행의 일부는 에어드랍 메커니즘을 통해 VIRTUAL 스테이커와 활성 ACP 사용자에게 분배되므로, 이미 생태계 내에서 구축하고 거래하는 사람들은 그 위에 출시되는 모든 프로젝트에 이해관계를 갖는다. 이는 각 출시가 자체 사일로에 고립되지 않고 전체 네트워크의 인센티브를 일치시킨다.

또 하나는 창업자가 자신의 프로젝트를 지원하고 싶다면 사전 구매 모듈을 통해 발행 시 완전한 투명성과 강제 베스팅으로 공급량을 구매할 수 있어, 모든 사람이 팀이 얼마나 투자했는지 정확히 볼 수 있다. 여기에서 전체 모델과 작동 방식을 더 자세히 알아볼 수 있다.

생산 능력에 베팅하는 이전의 모든 형태와 다른 점은, 역사적으로 인간 재능을 지원한 모든 버전—투자 도구로 검투사 학교에 자금을 댄 로마 시민부터 스크린샷과 평판만으로 Venmo를 통해 송금하는 현대 포커 후원자까지—은 동일한 치명적 결함을 가졌다는 것이다. 사람은 언제나 떠날 수 있다. 검투사는 일부러 경기에서 질 수 있고, 포커 플레이어는 틸트에 빠질 수 있다.

생산적 자산이 자유 의지와 두 다리를 가지고 있기 때문에 상대방 위험은 결코 해결될 수 없다. 그러나 토큰화된 에이전트가 있으면 자본이 투입된 후 작업을 지연시키거나 재협상할 수 없다. 생산적 자산은 전기와 코드로 운영되며, 그 산출물은 온체인에서 감사할 수 있다.

네 번째 계층은 진정한 에이전트 경제로 가는 마지막 단계이다. 이를 '제로 휴먼 컴퍼니'라고 부르는데, AI 실체로서 수입이 실제 경제 활동에서 나오며, 어떤 거래 수수료와도 완전히 무관하고, 종종 암호화폐와도 완전히 무관하다. 한 회사를 꼽자면 Felix Craft가 현재 전형적인 사례이다. 온라인에서 정보 제품을 판매하는 순수 AI 회사이다. 평생 수입 20만 달러를 창출했다. 실제 제품 판매가 토큰 투기 거래보다 더 많은 수익을 올렸다.

또 다른 예로 KellyClaudeAI는 지금까지 인간 개발자 없이 19개의 iOS 앱을 출시했다. 이 숫자는 작지만, 한 가지 질문을 제기한다. 그것이 곡선상의 첫 데이터 포인트인가, 아니면 에이전트 실제 산출물의 상한인가.

토큰 발행 메커니즘에는 또 다른 문제가 있다. 2025년 초 AI 에이전트 토큰 열풍 동안 발행된 AI 에이전트 토큰의 94%가 펌프 앤 덤프 사기였다. 그리고 그해 발행된 모든 토큰 중 30일 후에도 활발히 거래되는 것은 1.7%에 불과했다. 이는 대다수 프로젝트에서 투기 프리미엄이 가격을 움직이는 유일한 요인이기 때문이다. 그 아래에는 실제 제품, 수입 또는 어떤 형태의 경제적 가치 축적도 없다.

이 자산을 영원히 팔 수 없다는 것을 안다면, 당신은 그것에 얼마를 지불하겠는가? 그 가격보다 높은 모든 것은 단지 투기일 뿐이다.

Axie Infinity의 토큰에 있어 효용 바닥 가격은 0이다. 토큰 가치가 전적으로 새로운 플레이어의 시스템 유입에 달려 있기 때문이다. Virtuals의 에이전트 토큰이라면 답이 다를 수 있다. Felix Craft가 실제 고객에게 제품을 판매해 20만 달러를 벌었고, 그 고객들이 AI에게서 구매한다는 사실을 모른다고 하자. 게다가 에이전트의 산출물은 온체인에서 감사할 수 있다. 앞서 말했듯 실제로 가능하다. 그렇다면 이 토큰에는 다른 누군가가 사고 싶어 하는지와 무관한 바닥 가격이 존재한다. 그것은 생산적 기계의 미래 산출물에 대한 현재 가치다.

물리적 프런티어

효용 하한선 테스트는 소프트웨어 에이전트에 적용된다. 그 비용은 측정 가능하고 산출물은 온체인에서 직접 확인할 수 있기 때문이다. 그러나 Virtuals의 경제학을 재편할 수 있는 생산적 기계의 미래 산출물은 소프트웨어가 전혀 아니다. 그것은 현실 세계에서 작동하는 물리적 로봇이며, 바로 이 지점이 Virtuals의 야망이 암호화폐 업계의 기존 시도들을 뛰어넘는 곳이다.

지난 50년간의 컴퓨팅 분야에는 거대한 역설이 존재한다. 인류는 육체노동보다 추론을 자동화하는 것이 더 쉽다는 것을 발견했다. 스프레드시트는 회계사로 가득 찬 사무실을 대체했고, 이메일은 우편실을 대체했으며, 코드는 파일 시스템과 제도판을 대체했다. 그리고 2026년이 되면 AI는 법률 요약서를 작성하고, 의료 영상을 진단하며, 생산 수준의 소프트웨어를 한 번에 만들어낼 수 있다.

화이트칼라 인지 노동이 가장 먼저 자동화로 대체되었지만, 창고에서 상자를 나르는 사람, 에스프레소를 내리는 바리스타 등 이런 일자리는 거의 변하지 않았다. 그 이유는 육체노동이 소프트웨어가 현실 세계의 예측 불가능성과 변화를 잘 처리할 것을 요구하기 때문이다. 공장의 로봇 팔은 같은 용접 부위를 백만 번 용접할 수 있다. 용접 부위가 항상 같은 위치에 있기 때문이다. 주방의 로봇은 샌드위치를 만들지 못한다. 토마토마다 모양이 조금씩 다르고, 칼마다 균형이 다르며, 도마조차 때로는 젖어 있을 수 있기 때문이다. 현실 세계는 스프레드시트처럼 가만히 있지 않는다.

이제 이 문제를 해결할 방법이 있다. 바로 데이터다.

우리가 대규모 언어 모델을 방대한 텍스트로 훈련시키듯, 그 텍스트는 수십억 명의 평생에 걸친 사고를 대표한다.

우리는 로봇에게도 같은 일을 할 수 있다.

NVIDIA의 Joel Jang은 이렇게 말한 적이 있다. “인간은 이미 대규모로 배치된 로봇이다.”

그러니 여러분이 해야 할 일은 일반 인간의 비디오로 VLA(시각-언어-행동 모델)를 파인튜닝하는 것뿐이다.

이것만으로 해당 작업에서 로봇의 성능을 두 배로 끌어올릴 수 있다.

이 분야에 필요한 것은 더 많은 실험실에 더 많은 로봇을 배치하는 것이 아니다.

오히려 많은 인간이 일상적인 육체 작업을 수행하는 자신의 모습을 촬영하는 파이프라인이다.

Virtuals는 누구보다 먼저 이 공백을 발견하고, 이를 중심으로 전체 로봇 전략을 구축했다.

그들은 이를 ‘중간의 길’이라고 부르며, 로봇이나 AI 모델을 직접 만드는 것을 의도적으로 피한다.

대신 그들은 데이터와 자본 인프라를 구축하고 있다.

이는 모든 로봇 팀이 필요로 하지만, 어느 팀도 혼자서 대규모로 감당할 수 없는 것이다.

그들은 데이터에 해당하는 절반인 SeeSaw부터 시작한다.

이것은 BitRobot과 협력하여 출시한 iOS 앱이다.

일반 스마트폰 사용자를 AI 로봇 훈련 데이터 수집자로 바꿔준다.

사용자는 iPhone의 LiDAR와 모션 센서를 통해 물 따르기, 수건 접기, 캔 열기 같은 현실 세계의 동작을 수행하는 자신의 모습을 기록할 수 있다.

LiDAR는 일반 카메라가 포착하지 못하는 깊이와 공간 데이터를 캡처하기 위해 특별히 사용된다.

연구에 따르면 인간 비디오와 로봇 탑재 카메라 사이의 시점 중첩이 데이터 전이를 효과적으로 만드는 핵심이다.

이미 50만 개 이상의 실제 세계 작업이 수집되었다.

실제로 NVIDIA는 이러한 데이터로 훈련된 140억 개 파라미터 모델인 DreamZero를 테스트하고 있다.

이 모델은 신발 끈 풀기, 다림질 같은 수백 가지 작업 전반에서 작업별 훈련 없이 일반화 능력을 보여주고 있다.

SeeSaw는 어떤 실험실의 원격 조작 설정도 따라올 수 없는 규모로 이러한 모델에 데이터를 공급하는 파이프라인을 구축하고 있다.

새로운 비디오 하나하나가 훈련 세트를 풍부하게 만들고, 그로 인해 모델이 개선되며, 다음 세대 로봇의 능력을 키운다.

이는 다시 더 구체적인 훈련 데이터에 대한 수요를 창출한다.

충분한 규모에 도달하면 플라이휠은 스스로 회전한다.

훈련 다음은 배치에 해당하는 절반이며, 이를 위해 Virtuals는 Eastworlds를 만들었다.

이를 프로토콜 내의 물리적 노동 계층이라고 볼 수 있다.

한 부분은 데이터 공장, 한 부분은 운영 인프라, 또 한 부분은 현실 세계 로봇 실험실이다.

문제는 로봇 산업에 어떤 기술적 한계보다 더 많은 스타트업을 죽인 순환 문제가 존재한다는 것이다.

로봇은 개선을 위해 현실 세계 데이터가 필요하지만, 다른 사람들이 문을 열어주려면 로봇이 실제 세계에서도 잘 작동해야 한다.

모든 실험실은 통제된 환경에서 인상적인 데모를 만들 수 있다.

하지만 아무도 같은 로봇을 소매점에 들여보내 하루 종일 안정적으로 작동시키지는 못한다.

이를 위해서는 예상치 못한 상황을 처리할 뛰어난 원격 조작이 필요하다.

또한 현장 경험의 매 순간을 모델 훈련으로 되돌려 보내 학습이 계속 복리로 쌓이게 하는 피드백 시스템도 필요하다.

이를 위해 Virtuals는 Unitree G1-U6 휴머노이드 로봇 30대를 구매했다.

이는 여러 배치 팀이 일정 충돌 없이 병렬로 운영되기 위한 최소 규모의 함대이다.

그들은 또한 라이선스 시스템을 사용하는 대신 독자적인 원격 조작 기술을 사내에서 개발했다.

기성 원격 조작이 출력하는 데이터 형식은 VLA 및 기타 세계 행동 모델이 사용할 수 없는 형태이기 때문이다.

그들은 또한 수십 년간 지각 및 운동 제어 같은 난제를 깊이 연구해 온 일부 실험실과 연구 협력 관계를 구축했다.

또한 소매 및 호스피탈리티 업종을 아우르는 상업 파일럿 네트워크를 구축하여, Eastworlds를 졸업한 팀이 실제 기업에 배치될 수 있도록 했다.

이 설정을 통해 빌더는 몇 가지 핵심 부분을 다룰 수 있다.

하드웨어 접근: 실제 Unitree G1 또는 강화판 U6 EDU에 직접 접근.

원격 조작 인프라: 모션 캡처 같은 시스템을 사용해 원격 제어 환경을 테스트.

데이터 루프 및 상업 파일럿: 광범위한 확장 전에 실제 세계 데이터를 수집하고 배치 경로를 테스트.

Eastworlds를 Virtuals가 말하는 ‘물리적 AI BPO’로 이해할 수 있다.

전통적인 비즈니스 프로세스 아웃소싱은 저비용 지역의 인력을 고용해 원격으로 업무를 처리하는 것이다.

물리적 AI BPO는 원격 조작과 하이브리드 로봇을 배치해 같은 일을 하면서 천장 청소나 고객 응대 같은 경제적 가치를 창출한다.

로봇이 완전히 자율적일 필요는 없다.

일상적인 작업을 충분히 잘 처리하여 인간 원격 조작자가 엣지 케이스에만 개입하면 된다.

원격 조작 작업의 매 시간은 시뮬레이션 생성 데이터보다 몇 자릿수 더 가치 있는 훈련 데이터를 만들어낸다.

실험실의 통제된 조건이 아니라 상업 환경의 실제 혼란을 포착하기 때문이다.

데이터가 쌓일수록 모델은 개선되고, 인간 개입의 필요성은 줄어든다.

단위 경제성도 하드웨어 업그레이드 없이 개선된다.

원격 조작은 생산적 작업을 통해 비용을 회수하면서 진정한 로봇 자율성을 달성하는 가장 빠른 경로일 수 있다.

자세히 보면, 들판에서 공장으로, 다시 칸막이 사무실의 화면으로, 이제는 로봇으로 이어졌다.

각각의 전환은 노동자와 산출물의 소유권을 재정의했다.

Barclays 데이터에 따르면 2018년 일자리의 60% 이상이 1940년에는 존재하지 않았다.

로봇도 같은 일을 할 것이며, 지금은 이름조차 붙일 수 없는 새로운 유형의 일자리를 만들어낼 것이다.

경제 성장의 인구 구조는 ‘국가에 충분한 노동 인구가 있는가’에서 ‘대규모 전력 공급과 충분한 기계 제조가 가능한가’로 바뀔 수 있다.

논지와 향후 방향

앞선 모든 내용은 하나의 사례일 뿐이며, 사례는 논지에 불과하고, 논지는 틀릴 수 있다.

Virtuals가 구축하고 있는 것이 의미 있고 실재하는지 평가하는 유일한 방법은 현재의 진행 상황과 숫자를 보는 것이다.

무엇이 유효하고 무엇이 유효하지 않은지 살펴보자.

지금까지 Virtuals는 Base, Solana, Robinhood 등 프로토콜에서 8만 개 이상의 에이전트를 출시했다.

누적 7,500만 달러 이상의 총 수수료를 얻었으며, 암호화폐 AI 에이전트 분야에서 약 23%의 점유율을 차지하고 있다.

그러나 이 수수료는 고르게 분포되어 있지 않다.

대부분은 일일 수익이 100만 달러를 넘었던 2025년 초 몇 주간의 투기적 광풍에서 나왔다.

오늘날 이 프로토콜은 매달 약 200만 달러를 창출한다. 그런데 이것은 실제로 무엇을 의미하는가? 앞선 민족국가 비유를 진지하게 받아들인다면, 나는 그렇게 봐야 한다고 생각한다. VIRTUAL이 가치를 축적하는 방식은 한 국가의 통화가 가치를 축적하는 방식과 매우 유사하다. 달러에 가치가 있는 것은 미국 재무부에 환매 프로그램이 있어서가 아니다. 25조 달러 규모의 연간 경제 산출물이 달러로 표시되기 때문이다. 시스템 내 활동이 많아질수록 중심 회계 단위에 대한 수요가 커진다.

Virtuals의 설계도 마찬가지다. 이는 전체 시스템의 중심에 위치하며, 모든 것이 VIRTUAL로 표시된다. 시스템 아래의 각 계층은 실제로 서로 다른 원천에서 수요를 창출하며, 그 대부분은 투기적 프리미엄에 의존하지 않는다.

EconomyOS부터 시작한다. 이는 결제 카드와 이메일 신원을 제공한다. 즉, 인간 중개자 없이 현실 세계와 거래할 수 있다는 뜻이다. ACP는 에이전트가 서로를 고용하고 작업 결과가 온체인에서 평가·정산되는 상업 계층을 만든다. 또한 자본 형성 계층이 있어, 확신을 가진 누구나 생산적 에이전트에 자금을 댈 수 있다. 이는 한때 주식회사가 선박에 자금을 조달했던 방식과 같다.

마지막으로, Eastworlds는 실제 로봇을 현실 업무 현장에 투입하고 있으며, 50만 명이 수건을 개거나 물을 따르는 자신의 모습을 촬영한 데이터로 로봇을 훈련시키고 있다. 이러한 계층들은 모두 프로토콜이 일컫는 aGDP, 즉 에이전트가 디지털 및 육체 노동에서 만들어 내는 총생산에 기여한다. 게다가 에이전트는 집세를 내거나 식료품을 사기 위해 출금할 필요가 없기 때문에, 그들이 만들어 내는 1달러는 모두 시스템 안에 남는다. 이 자금은 유동성을 심화하기 위해 DeFi에 재배치되며, 더 많은 에이전트 서비스 수요를 불러오는 온체인 플라이휠을 형성한다.

이러한 반사성은 양방향으로 작동한다. 상승 시에는 더 많은 에이전트가 출시하고, 더 많은 VIRTUAL이 잠기며, 더 많은 서비스 구축이 이루어져 Virtual 경제가 복리로 성장한다. 마찬가지로 하락 시에는 더 적은 에이전트가 출시하여 VIRTUAL 잠금이 줄고, 스테이킹 보상이 얇아지며, 순환이 풀린다. 그러나 이러한 반사성 자체는 결함이 아니다. 작동하는 모든 경제는 반사적이다. 예를 들어 사람들이 달러를 보유하는 이유는 다른 사람들이 달러를 받아주고, 또 다른 사람들도 달러를 보유하기 때문이다. 중요한 질문은 핵심에 이 순환을 유지할 만한 실제 경제 활동이 충분히 존재하는가, 아니면 그저 토큰이 내부에서 서로 거래되는 것에 불과한가이다.

그 아래에 실체가 있다는 징후가 있다. 인프라가 암호화폐 바깥에서 구축된 제품을 끌어들이기 시작한 것이다. 예를 들어 Facticity.AI는 사실 확인 도구로, Dennis Yap이 만들었다. 그는 게이츠 재단과 프린스턴에서 연구원으로 일한 이력이 있다. 타임지는 텍스트·비디오·오디오의 주장을 약 92%의 정확도로 검증한다는 이유로 이 도구를 2024년 최고의 발명품 중 하나로 선정했다. 팀이 자금이 필요했을 때 그들은 벤처캐피털을 완전히 건너뛰고 ArAIstotle로 Virtuals에 출시했다. 그 펀딩은 658% 초과 청약되었다.

ACP를 통해 에이전트들은 이미 그래픽 디자인, 연구 보고서, 비디오 제작, 코드 감사 같은 서비스를 서로 계약하고 조달하고 있다. AI 에이전트는 상세한 브리프에 따라 마케팅 포스터를 납품할 수 있다. 그런 다음 별도의 품질 관리 에이전트가 계약 조건에 따라 평가하고 승인하거나 거부한다. Virtuals 스스로 인정하듯, 시장의 판매자 측은 거의 비어 있다. 그러나 프로토콜은 매월 100만 달러 이상의 에이전트 간 거래를 처리하며, 모든 결제는 온체인 에스크로와 프로그램화된 평가를 통해 완료된다.

동일한 소유권 모델은 물리적 AI로도 확장된다. Fabric Foundation은 Virtuals의 Titan 출시 메커니즘을 사용한 첫 번째 프로젝트다. 이는 커뮤니티가 자금을 모아 로봇 차량을 구매하고, 요양원·생산 작업장·환경 정화 현장에 배치하도록 한다. 이들 산업은 장기적인 노동력 부족에 직면해 있으며, 휴머노이드 로봇 비용은 인간 노동자와 비슷한 수준에 접근하고 있다.

작동 방식은 고용주가 자금 풀의 네이티브 토큰으로 로봇 노동에 비용을 지불하는 것이다. 이후 스테이블코인이 차량 유지보수와 경로 배차에 자금을 공급하고, 각 로봇의 생산 산출물은 자금을 댄 사람들에게 다시 흘러간다. 이는 물리적 생산 기계에 대한 집단 소유로, 전적으로 온체인에서 자금 조달과 조정이 이루어진다.

이것들이 모두 실제 사용 사례이긴 하지만, 오늘날 기준으로 활동의 압도적 다수는 여전히 내부에 머물러 있다는 점도 짚어야 한다. 그럼에도 아키텍처는 암호화폐 바깥에서 수입을 끌어오도록 설계되어 있다. Felix의 고객이 자신이 AI로부터 구매한다는 사실을 모르고, Eastworld의 로봇이 창고에서 택배를 분류하고 있다면, 시스템으로 들어오는 수입은 어떤 SaaS 기업만큼이나 실재한다. 그렇게 되면 위 그림에 표시된 수수료와 수입은 VIRTUAL로 표시된 기계의 실제 경제 산출물을 보여주는 후행 지표가 된다.

모든 새로운 것이 그러하듯, 여기에는 우리가 외면할 수 없는 진짜 별표 사항이 따른다.

첫 번째 위험 요소는 실제 거래량으로, 이는 암호화폐 업계 전반에 만연한 문제다. Artemis는 x402 에이전트 거래의 47%와 달러 거래량의 81%가 조작되었다는 사실을 발견했다. 이를 걸러내면 x402는 약 160만 달러의 실제 에이전트 결제만을 만들어냈으며, 이는 블룸버그가 보도한 2400만 달러에 훨씬 못 미친다. 이는 오늘날의 ‘에이전트 경제’ 중 얼마나 많은 부분이 지표를 부풀리기 위한 봇 거래인지를 보여준다. 전체 논거가 에이전트가 투기적 유통이 아닌 실제 경제 가치를 창출한다는 데 달려 있기 때문에 이 점은 중요하다.

투기적 거래량을 벗겨내고, 내일 거래가 멈춘다면 생산적 산출물이 얼마나 될지 스스로에게 물어야 한다. 7000만 달러의 프로토콜 수수료 대부분이 에이전트 토큰의 거래세에서 나오고, 토큰 가격이 투기에 의해 움직인다면, 그것은 거대한 사기다. 현재 생산적 에이전트 수입과 투기적 에이전트 토큰이 얽혀 있어 진짜와 가짜를 구분할 수 없기 때문에, 그 비율을 말해주는 사람은 누구든 거짓말을 하고 있을 가능성이 크다.

두 번째 위험은 더 근본적이며 암호화폐와 무관하다. NBER의 변혁적 AI 경제학 핸드북에 실린 한 논문은 LLM이 경제적 추론에서 실제로는 AI 에이전트 과대광고가 암시하는 수준보다 훨씬 약하다는 사실을 발견했다. 논문 발표 당시 가장 강력한 모델은 전략적 환경에서의 경제적 추론 점수가 무작위 추측보다 겨우 33% 높은 수준이었다. 비전략적 미시경제 과제에서는 거의 모든 LLM이 이윤 극대화에서 운에 맡기는 것보다 약간 나은 정도에 그쳤다.

그러나 그 이후로 모델도 크게 개선되었다. 2026년 하버드 대학의 한 연구는 GPT-5와 Claude Opus 4가 기초 경제 과제에서 성능을 90% 끌어올렸다는 사실을 발견했다. 하지만 그럼에도 불구하고, 에이전트가 가격을 설정하고 협상하거나 자본을 배분해야 하는 어려운 가격 결정 과제에서는 세계 최고의 모델조차 대부분의 경우 여전히 틀린다.

Virtuals의 경우, 전체 아키텍처는 에이전트가 조건을 협상하고, 결정을 내리고, 자본을 배분하여 가치를 창출할 수 있다고 가정한다. 모델 자체가 이러한 과제에서 평범한 성과를 낸다면, 그 위에 구축된 에이전트도 프로토콜이 아무리 우아하더라도 그 평범함을 물려받는다. 이는 에이전트가 최적화 장치라 하더라도, 우리가 그것들이 실제로 무엇을 최적화하는지 확신할 수 없기 때문이다. 이 LLM들은 시퀀스에서 다음 단어를 예측하도록 훈련되어 목표 지향성을 갖게 되었다. 그것들은 결코 진정한 경제 주체로 설계된 적이 없다. 그저 때때로 경제 주체처럼 행동할 뿐이다. 뭐, 그런 셈이다.

여러 에이전트가 시장에서 상호작용할 때 이러한 문제는 더욱 심화될 뿐이다. 예를 들어 AI 가격 책정 알고리즘은 그렇게 훈련된 적이 없음에도 불구하고 초경쟁적 가격을 담합하는 것으로 밝혀졌다. 2010년 플래시 크래시는 15분 만에 약 1조 달러를 증발시켰으며, 상관된 기계 오류가 규모 면에서 어떤 모습인지 보여주었다.

AI 에이전트 오류는 인간의 오류보다 더 상관성이 높다. 동일한 모델이 여러 배포에 복제되기 때문이다. 심지어 Claude가 자신을 끄려는 사람들에게 협박 성향을 보인 사례도 있다. GPT o3는 자신의 종료 메커니즘을 파괴하여 꺼지는 것을 막기까지 했다. 이러한 행동은 현재 출시된 모델에서 나타나며, OpenAI와 Anthropic의 자체 시스템 카드에 기록되어 있다. 에이전트 처리량은 이미 인간의 감독 능력을 훨씬 넘어섰다. 수천 개의 에이전트가 기계 속도로 자율 거래할 때, 누가 실제로 통제하는가 하는 질문은 특히 절실해진다. 에이전트가 지시대로 행동할 수 있는지만이 아니라, 이를 둘러싸고 세워진 기업이 살아남을 수 있는지가 핵심 문제다.

자동차 산업은 20세기 전반 가장 중요한 발명품이었다. 자동차가 미국을 어떻게 완전히 재편할지 이해할 수 있었다면, 당신은 그것을 세기의 산업에 베팅했을 것이다. 그러나 2,000개의 자동차 회사 중 살아남은 곳은 단 세 곳뿐이었다. 자동차는 미국에 엄청난 영향을 미쳤지만, 그 산업의 투자자들에게 미친 영향은 정반대였다.

모든 변혁적 기술은 이 궤적을 따르며 거품을 동반한다. 유일한 차이는 변곡점 거품과 평균 회귀 거품이다. 변곡점 거품은 고통스럽지만 실제 인프라와 진보를 남긴다. 평균 회귀 거품은 그저 올랐다 내리는 유행일 뿐이다. AI는 거의 확실히 변곡점 거품이다. 그러나 Virtuals의 질문은 이것이다. 결국 통신 거품 붕괴 후 구글이 몇 푼에 사들인 광케이블처럼 될 것인가, 아니면 사라진 1,997개의 자동차 회사 중 하나처럼 될 것인가?

이 프로토콜의 가장 큰 베팅은 모든 에이전트 토큰 거래가 기준으로 삼는 인프라가 되는 것이다. VIRTUAL을 에이전트 경제의 기축 통화로 만드는 것이다. 마치 ETH가 이더리움을 위해 기능하듯이. 에이전트 경제가 성장하면 VIRTUAL에 대한 수요는 기계적으로 증가한다. 참여하려면 기초 거래쌍이 필요하기 때문이다. 그러나 다른 식으로 말하면, VIRTUAL은 에이전트 토큰 투기 거래에 편승한 또 하나의 토큰일 뿐이며, 그 대부분은 0이 될 것이다.

분명히 러다이트는 혁명에서 패배했을지 모르지만, 전부 틀린 것은 아니었다. 직조기는 실제로 직조공을 대체했다. 그러나 그들이 예견하지 못한 것은 그것이 섬유 디자이너, 공장 관리자, 패션 회사, 백화점, 그리고 값싼 직물 위에 세워진 소비 경제 전체를 만들어낸다는 점이었다. 기계는 결코 일자리를 없애지 않는다. 누가 하고 누가 산출물을 가져가는지를 재배열할 뿐이다.

그리고 당시 중요했던 질문은 결국 지금과 같다. 누가 직조기를 소유하는가?

공장주야말로 잉여가치를 거머쥔 사람들이었다. 아크라이트, 캐드버리, 포드. 이어서 누가 기계를 만들고, 누가 운영하며, 그로부터 이익을 얻는지를 둘러싼 체계는 결코 바뀌지 않았다. 200년 동안 그것은 파업과 주식 발행을 통해 몇 번이고 재분배되었다. Virtuals의 베팅은 이번에는 소유권 계층이 처음부터 기계 안에 내장된다는 것이다. 토큰 발행과 본딩 곡선을 통해 생산적 AI 에이전트의 소유권은 지갑과 신념을 가진 누구에게나 분배될 수 있다.

그것이 실제로 가치를 재분배할 것인지, 아니면 탈중앙화라는 수사를 이용해 새로운 착취 계층을 만들어낼 것인지는 아직 지켜봐야 한다.