이 글은 OpenClaw AI 에이전트 프레임 의 폭발적인 인기를 출발점으로 삼아, 새롭게 부상하는 "토큰 경제"를 체계적으로 분석하고 설명한다.
기사 작성자 및 출처: Decision Magazine
지금 이 순간은 그때 그 순간과 똑같아요.
중국 전역에서 센세이션을 일으킨 만화 캐릭터 '오픈클로(OpenClaw)'는 해외에서 전해진 또 다른 고급 음식인 매운 가재만큼이나 인기가 높습니다. 이러한 대규모 '가재 양식 열풍'은 딥시크 r1이 출시되었을 당시 현지 공급이 극히 부족했던 상황을 떠올리게 합니다.
오픈 소스, 로컬 우선, 자체 호스팅 가능한 AI 에이전트 프레임 인 OpenClaw는 AI 애플리케이션을 새로운 차원으로 끌어올려 "일을 처리할 수 있는" AI 작업자 시대의 도래를 공식적으로 알렸습니다.
애플리케이션 도입 장벽과 유지 관리 비용을 제외하면, 사용자가 AI 작업자가 제공하는 서비스를 이용하기 위해 지불해야 하는 유일한 비용은 토큰입니다.
인터넷 시대의 척도가 트래픽이라면, 토큰은 스마트 시대의 실질적인 화폐라고 할 수 있습니다.
"설치비 499달러, 제거비 299달러"와 같은 기술 열풍에 비하면, 해시레이트 소비와 비용 통제를 둘러싼 더욱 심오하고 치열한 경쟁이 전례 없는 방식으로 비즈니스 로직을 재편하고 있습니다.
오픈클로는 마치 랍스터처럼, 지능이라는 거대한 잔치의 전채요리와 같습니다. 대중에게 AI의 이점을 맛보게 해주고, 토큰 소비 습관을 미묘하게 형성합니다. 붉은 랍스터 집게발을 흔드는 오픈클로는 토큰 경제 시대의 서막을 열었습니다.
1. 당신은 "가재"를 키우고 있는 건가요, 아니면 돈을 잡아먹는 괴물을 키우고 있는 건가요?
수익 창출 측면에서 볼 때, OpenClaw는 현재 주로 1인 기업(OPC)을 포함한 전문적인 B급 사용자를 대상으로 합니다. 빈번한 애플리케이션 사용 시나리오가 없는 일반 사용자에게 OpenClaw를 설치하는 것은 비용 대비 효과가 매우 떨어지는 "모기를 잡으려고 대포를 사용하는" 것과 같거나, 아니면 아예 사용하지 않고 제거하려면 또 돈을 써야 하는 무용지물 도구에 불과합니다.
한 private equity 펀드 리서처는 OpenClaw를 이용해 리서치 보고서 처리를 자동화했는데, 일주일에 1,200만 토큰 이상을 사용하며 약 1,000위안의 비용을 지출했습니다. OpenClaw의 사용자 세분화는 이러한 비용 구조에 따라 결정됩니다. 일반 사용자는 하루 10건의 작업을 완료하며 월 약 3,000만 토큰을 사용하고 비용은 100~300위안입니다. 자체 미디어 제작자는 하루 50건의 작업을 완료하며 월 1억 5,000만 토큰을 사용하고 비용은 600~1,500위안입니다. 자동화 팀은 하루 200건의 작업을 완료하며 월 6억 토큰을 사용하고 비용은 3,000~10,000위안입니다.
더욱 중요한 것은 OpenClaw가 영구 운동 모델을 채택하고 있다는 점입니다. 즉, 네트워크 및 전력 공급 중단을 제외하고는 24시간 내내 작동할 수 있습니다. 이는 기존 대화형 AI의 "질문이 있을 때만 답변하고, 답변이 완료되면 종료"하는 응답 방식과는 근본적으로 다릅니다. 이러한 "상시 가동" 또는 "지속적인"해시레이트 소비는 토큰 비용을 상대적으로 제어 가능한 "일시적인 지출"에서 지속적이고 끊임없는 비용으로 전환시킵니다.
전문 사용자나 기업의 경우, OpenClaw가 가져다주는 효율성 향상은 높은 비용을 충분히 상쇄할 만합니다. 하지만 고부가가치 업무가 없는 일반 사용자에게는 토큰을 사용하여 애완용 새우를 키우고 "디지털 직원"의 서비스를 받는다는 정서 만족감을 경험하는 것과 더 비슷합니다.
II. 토큰 경제란 무엇인가?
토큰 경제학은 지능형 시대의 경제 운영 모델로서, 가격 책정에 토큰을 활용합니다. 토큰은 지능형 세상에서 "보편적인 가격 기준이자 가치 순환 매개체"로 이해할 수 있습니다.
이는 토큰 자체가 이중적인 속성을 가지고 있음을 의미합니다.
의미론적 측정 기준: 이는 AI가 정보를 처리하는 가장 작은 의미 단위입니다. 사용자와 AI 간의 모든 대화(입력)와 AI가 생성하는 모든 콘텐츠(출력)는 토큰을 사용하여 처리된 정보의 양으로 정량화됩니다.
컴퓨팅 파워 매핑: 이는 AI 연산에 필요한 해시레이트 소비량을 측정하는 기본 단위이기도 합니다. AI의 사고와 추론의 모든 단계에는 해시레이트 필요합니다. 컴퓨팅 효율성은 단위 해시레이트 당 토큰 출력량(FLOPs)을 결정합니다. 따라서 성능이 다른 해시레이트 자원들을 토큰 단위의 통일된 측정 기준으로 매핑할 수 있습니다.
오늘날 전 세계 대규모 모델의 일일 토큰 소비량은 30조에 달하며, 중국의 모델 사용량이 처음으로 미국을 추월하여 전 세계 총량의 60% 이상을 차지하고 있습니다. 간단한 AI 질문부터 기업 수준의 모델 학습에 이르기까지 모든 것이 토큰을 통해 처리됩니다. 이는 단순한 기술적 지표가 아니라 스마트 경제의 규모와 활력을 보여주는 핵심적인 지표입니다.
모든 지능형 상호작용에 토큰으로 가격이 책정되고, 모든 서비스 호출에 토큰으로 결제가 이루어지면, 인공지능으로 강화된 수많은 산업들은 경제 인프라 차원에서 조용히 재구축을 완료하게 됩니다.
III. 앤디-빌의 법칙이 다시 태어나다
PC 시대에는 더 높은 사양의 소프트웨어나 게임을 실행하기 위해 컴퓨터 사양을 업그레이드했습니다. 스마트 시대에는 더욱 강력한 에이전트 서비스를 제공하기 위해 토큰 플랜을 업그레이드해야 합니다.
지난 30년간 PC 시대를 지배했던 인과 법칙인 앤디-비어의 법칙이 지적인 시대에 다시 태어나고 있다.
일반적으로 하드웨어 제조업체가 성능을 향상시키면 소프트웨어 공급업체는 증가된 해시레이트 빠르게 활용하기 위해 더 복잡한 기능과 두꺼운 추상화 계층을 사용한다는 설명이 통용됩니다. 그러나 사용자가 체감하는 "속도 향상"은 실제 성능 향상 폭이 두 배에 달하는 것과는 거리가 멉니다.
지능화 시대에는 이러한 법칙이 더욱 급진적으로 적용됩니다. OpenClaw와 같은 지능형 애플리케이션은 기능이 향상될수록 더 많은 해시레이트 소비합니다. 기존의 대화형 AI는 모델을 한 번만 호출하는 반면, OpenClaw는 작업을 실행할 때 여러 번의 사고 과정과 호출을 거칩니다. 복잡한 작업의 경우 수만, 심지어 수십만 개의 토큰이 소모되는 것은 흔한 일입니다.
근본적인 변화는 오픈클로 이전에는 확장성 법칙이 B-엔드, 즉 기업이 모델을 학습하고 애플리케이션을 배포하는 단계에서만 모델과 해시레이트 확장하는 데 적용되었고, 해시레이트 소비는 연구 개발 및 생산 단계에 집중되었다는 점에 있습니다. 오픈클로 이후, 앤디-비어의 법칙은 애플리케이션과 해시레이트 간의 경쟁을 C-엔드로 이동시키기 시작했습니다.
지능형 에이전트 작업의 복잡성이 증가함에 따라 해시레이트 소비량도 급증하며, 토큰 소비량은 연평균 3000%라는 경이로운 복합 성장률을 보이고 있습니다. 오픈클로를 많이 사용하는 사용자들은 하루에 3천만에서 1억 개의 토큰을 소비합니다. 최고 수준의 해외 모델을 사용하는 경우, 일일 비용은 900달러에서 3000달러에 달합니다. 비용 효율적인 국내 모델을 사용하더라도 하루 40달러에서 140달러의 비용이 발생합니다. 이에 비해 기존 대화형 AI의 구독료는 무시할 수 있을 정도로 저렴하며, 오픈클로를 활발하게 사용하는 사용자의 일일 토큰 소비량은 이보다 몇 배, 심지어 수십 배 더 높을 수 있습니다.
이는 해시레이트 소비의 '인플레이션'이 기업 측에서 소비자 측으로 전가되고 있음을 의미합니다. 이전에는 반도체 제조업체와 클라우드 서비스 제공업체가 전략 게임을 벌였지만, 이제는 모든 일반 사용자가 '사용할 것인가 말 것인가'라는 비용 결정에 직접 대면 되었습니다.
PC 시대의 경험은 진정한 경쟁력이 단순히 해시레이트 에만 있는 것이 아니라, 더욱 효율적이고 절제된 시스템을 설계하는 능력에 달려 있음을 일깨워줍니다. 토큰 소비의 폭발적인 증가는 기술 혁신과 효율성 개선으로 상쇄되지 않는다면, 결국 지능형 시대의 발전을 가로막는 장애물이 될 것입니다.
IV. 모든 것은 토큰이다
머스크는 에너지(전기)를 가장 아래에 두고 칩, 데이터 센터, 모델, 애플리케이션 순으로 5단계로 구성된 AI 개발 이론을 제시했습니다. 이 프레임 모든 단계의 혁신이 궁극적으로 에너지라는 물리적 제약에 좌우된다는 근본적인 진실을 보여줍니다.
지능화 시대에 토큰을 사용하여 전기 요금이 균일하게 책정된다면, 이 프레임"모든 것이 토큰이다"라고 요약될 수 있습니다.
토큰을 기반으로 물리적 세계와 디지털 세계 간의 관계를 재구성할 수 있습니다.
데이터는 토큰의 원자재입니다. 모든 학습 및 추론 과정은 방대한 양의 데이터를 토큰으로 변환하는 과정입니다. 데이터의 품질, 규모 및 다양성은 토큰의 가치 밀도를 결정합니다. 고품질의 특화된 데이터는 희소하고 값비싼 토큰을 생성하는 반면, 방대한 양의 일반화된 데이터는 보편적이지만 값싼 토큰을 생성합니다.
알고리즘은 토큰 정제소와 같습니다. 동일한 전력 및 해시레이트 투자로, 더욱 효율적인 알고리즘 아키텍처는 더 많은 토큰을 생산할 수 있습니다. DeepSeek V3는 해시레이트 비용은 10분의 1에 불과하지만, 아키텍처 혁신을 통해 최고 수준의 모델과 경쟁하며 더 높은 토큰 생산 속도를 달성합니다. 알고리즘 효율성의 모든 향상은 단위 전력 소비량당 토큰 생산량 증가로 이어집니다.
서비스는 토큰 유통을 위한 네트워크를 구성합니다. 대규모 API 호출부터 A2A(에이전트 간 협업) 및 엔드투엔드 애플리케이션 시나리오에 이르기까지, 토큰은 다양한 수준과 주체 간에 효율적으로 흐르며, 토큰과 서비스의 원활한 교환을 위한 협업 생태계를 가능하게 합니다.
더 나아가, 토큰은 다양한 모달리티를 아우르는 "경화"가 될 것입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 3D 모델, 센서 데이터 모두 토큰으로 변환되어 동일한 컴퓨팅 및 가격 책정 시스템에 입력될 수 있습니다.
근본적인 경제적 논리는 명확하고 심오합니다. 산업 경제 시대에는 전력을 킬로와트시(kWh)로 측정했고, 디지털 경제 시대에는 데이터 트래픽을 기가바이트(GB)로 측정했으며, 지능형 경제 시대에는 지능을 토큰으로 측정합니다. 물리적 세계의 에너지, 디지털 세계의 해시레이트, 그리고 어디에나 존재하는 지능형 서비스는 모두 궁극적으로 토큰이라는 통합된 가치 단위로 수렴합니다.
V. 통화의 기준점
H100 칩 추론 시나리오를 예로 들면, 이론적으로 1kWh(360만 줄)로 약 923만 토큰을 생산할 수 있지만, 열 손실(PUE≈1.2)을 제외하면 실제 출력은 약 550만 토큰입니다.
토큰으로 표시되는 전기 요금(에너지 비용)이 경제를 측정하는 궁극적인 단위가 되면, 결국 화폐는 토큰 형태의 전기 요금에 연동될 것입니다.
다소 급진적으로 들릴지 모르지만, 근거 없는 주장은 아닙니다. 화폐의 본질적인 관점에서 볼 때, 기준이 되는 자원은 희소성, 안정성, 유동성이라는 세 가지 조건을 충족해야 합니다. 전기는 이러한 조건을 완벽하게 충족합니다. 전기는 우주의 기본 화폐로서 모든 형태의 노동으로 교환될 수 있으며, 물리 법칙의 지배를 받고, 허공에서 만들어낼 수 없으며, 본질적으로 인플레이션에 강합니다. 더욱이, 친환경 에너지의 보급으로 전력 공급은 점점 더 안정적이고 지속 가능해지고 있습니다.
전력을 금융적으로 표현하는 토큰은 "에너지 → 해시레이트 → 토큰 → 가치"라는 완전한 가치 사슬을 구축하고 있습니다. 중국 서부에서는 킬로와트시당 0.2위안의 저렴한 친환경 전력을 해시레이트 로 변환하면 그 가격보다 몇 배나 비싼 AI 서비스로 바꿀 수 있습니다. 반면 유럽과 미국의 전력 가격은 킬로와트시당 0.8~1.2위안으로, 토큰 가격이 중국 모델보다 3~5배 높습니다. 이러한 가격 차이는 AI 서비스의 가격 경쟁력에 직접적인 영향을 미칩니다.
더욱 심오한 영향은 국경 간 무역 모델의 재편에 있습니다. 전통적인 전력 수출은 물리적인 전력망 송전을 필요로 하며, 이로 인해 5~10%의 송전 손실, 막대한 인프라 투자 비용, 그리고 복잡한 지정학적 장벽에 직면합니다. 그러나 토큰 수출은 점점 더 발전하는 통신 네트워크를 통해 즉각적인 전달이 가능합니다. 전력은 국가 전력망 내에 머물지만, 그 가치는 토큰을 통해 전 세계 사용자에게 전달됩니다. 국내 모델 가격을 토큰 100만 개당 약 2위안으로 가정할 때, 1킬로와트시의 전력을 토큰을 통해 11위안에 판매할 수 있는데, 이는 전통적인 전력 수출 방식으로는 달성할 수 없는 부가가치 효과입니다.
이러한 프레임 에서 화폐 가치의 기준점은 미묘하지만 심오한 변화를 겪고 있습니다. 인공지능 서비스가 세계 경제 성장의 절대적인 원동력이 되고, 토큰이 지능형 상호작용의 보편적인 회계 단위로 자리 잡으면서, 에너지의 물리적 속성은 점차 토큰의 디지털 속성으로 대체될 것입니다. 미래의 화폐 시스템은 더 이상 석유에 연동된 법정화폐가 아니라 전력에 연동된 토큰에 기반할지도 모릅니다.
VI. 계산의 자유
스마트 애플리케이션의 광범위한 보급과 함께 토큰 경제는 사회가 컴퓨팅의 자유를 실현할 수 있도록 해줄 것입니다.
이러한 자유는 무엇보다도 인간이 지능형 서비스에 국경 없이 접근할 수 있다는 점에서 나타납니다. 토큰 기반 가격 시스템을 통해 인터넷 연결만 있으면 누구나 세계에서 가장 앞선 AI 기술에 접근할 수 있습니다. 동남아시아의 전자상거래 기업, 남미의 의료진, 중동의 국부펀드 모두 토큰을 구매하여 세계 최고 수준의 AI 기업과 동일한 수준으로 지능형 서비스를 이용할 수 있습니다. 이는 개발도상국이 기존의 고되고 어려운 IT 인프라 구축 단계를 건너뛰고 바로 지능형 경제로 진입할 수 있도록 해줍니다.
에이전트 간의 자율적인 협업을 통해 더욱 폭넓은 자유가 가능해집니다. A2A 프로토콜을 기반으로, 서로 다른 프레임 와 벤더에서 개발된 지능형 에이전트들이 서로를 탐색하고, 정보를 교환하며, 통합된 표준 하에서 행동을 조정할 수 있습니다. 데이터 분석에 능숙한 에이전트는 시각화에 능숙한 에이전트에게 분석 결과를 전달할 수 있고, 재무 위험 관리에 집중하는 에이전트는 규정 준수 감사에 능숙한 에이전트의 서비스를 이용할 수 있습니다. 이러한 다중 에이전트 협업 네트워크는 단일 중앙 집중식 플랫폼을 초월하는 분산형 지능형 생태계를 구축합니다.
다음 단계는 에이전트의 경제적 자율성 확보입니다. 지능형 에이전트가 독립적인 토큰 계정을 보유하여 자율적으로 서비스를 거래하고, 해시레이트 구매하고, 시장에서 수익을 최적화할 수 있게 되면, 인간은 이러한 지능형 경제 네트워크의 "관리자"가 아닌 "시작자"가 될 수 있습니다. OpenClaw와 같은 자율 지능형 에이전트의 오픈 소스 특성은 이러한 방향으로 나아가는 첫걸음입니다. 이들은 실행 권한, 메모리 시스템, 그리고 도구를 호출할 수 있는 능력을 갖추고 있어, 본질적으로 "디지털 시민"의 원형을 나타냅니다.
해시레이트 의 궁극적인 목표는 전력이며, 미래의 전력은 토큰화에 달려 있습니다. 이것이 바로 토큰 경제의 진정한 핵심입니다. 향후 10년 안에 우리는 오늘날 물, 전기, 가스에 대해 이야기하는 것처럼 토큰에 대해 자연스럽게 이야기하게 될 것입니다. 토큰은 지능을 측정하는 단위이자 가치의 전달 수단이며, 인간과 지능형 에이전트가 공존하는 사회의 기본 통화가 될 것입니다.
(원제: "토큰 경제에서 랍스터는 그저 전채요리일 뿐이다." 저자 타오 허산은 인공지능 분야의 정책 기획을 전문으로 하는 스마트 경제 종사자입니다.)
