콘크리트공 시급 45달러, 법무 직군 Codex 108배… AI가 흔든 두 일터

글을 쓴 모지스 스턴스타인은 이번 호를 네 묶음으로 나눴습니다. 테마 ETF로 몰리는 개인 자금, 블루칼라 임금을 끌어올리는 데이터센터, 비싸진 차량 공유 요금, 그리고 아직 초기인데 벌써 판을 흔드는 에이전트입니다. 저는 이 가운데 돈이 실물과 임금, 토큰으로 옮겨 가는 흐름을 따라가 보겠습니다.

ETF 돈이 AI와 원자력, 방산으로

출발점은 개인 자금입니다. 시타델 증권 집계로 올해 1월 1일부터 8월 10일까지 ETF 순유입은 약 1조 6,000억 달러로, 기록적이던 작년 같은 기간보다 약 6,000억 달러 많았습니다. 7월 한 달 순유입 3,460억 달러는 2000년 이후 월간 최대였습니다. a16z는 낮은 수수료와 쉬운 유통, 개인 투자자의 참여 증가를 그 이유로 꼽았습니다.

돈이 들어간 곳도 달라졌습니다. 블룸버그와 JP모건 자산운용 자료로 해마다 유입이 가장 많은 테마 ETF 다섯 개를 보면, 2020년에는 클린에너지와 혁신, 헬스케어, 클라우드 컴퓨팅, 신흥국 테크였습니다. 올해는 7월까지 AI와 인프라, 방산, 우주, 원자력이 차지했고 다섯 테마로 약 645억 달러가 들어가 그 가운데 AI가 약 330억 달러입니다. a16z는 자본이 많이 드는 실물 산업이 ETF를 장악했다며 이를 비트보다 원자의 세계라고 표현했습니다.

같은 도표에는 테마 열풍이 식은 기록도 있습니다. 2020년 상위 다섯 테마로 들어간 돈은 약 410억 달러였는데 2022년에는 약 90억 달러, 2023년에는 70억 달러 남짓으로 줄었습니다. a16z는 이번 흐름이 잘 풀릴지는 판단하지 않겠다면서도 2026년 쪽이 훨씬 흥미롭다고 적었습니다. 2020년 테마에는 기대가 먼저 붙었다면, 올해 테마 뒤에는 빅테크의 데이터센터 투자와 각국의 국방·전력 지출처럼 이미 집행되고 있는 돈이 있습니다.

건설 지출의 60%가 데이터센터인 주

그 돈이 실물이 되는 곳이 데이터센터 공사장입니다. a16z가 옮긴 골드만삭스 도표에서 뉴멕시코와 와이오밍은 민간 비주거 건설 지출의 약 60%가 데이터센터입니다. 두 주가 짓고 있는 용량은 각각 1GW 남짓인데, 원래 다른 건설이 적어서 비중이 이렇게 커졌습니다. 약 10GW를 짓는 버지니아는 55% 안팎, 약 3GW를 짓는 펜실베이니아는 25% 안팎입니다.

가장 많이 짓는 텍사스는 반대입니다. 건설 중인 데이터센터가 약 14GW로 미국에서 가장 많은데, 건설 지출에서 차지하는 비중은 도표에서 13% 안팎입니다. a16z는 본문에서 이 값을 10%로, X 게시물에서는 약 15%로 적었습니다. 다른 건설이 워낙 많은 주라서 데이터센터 비중이 낮게 나옵니다.

웰스파고 증권은 대형 데이터센터가 있는 카운티의 지표를 미국 전체와 견줬습니다. 2024년 이후 데이터센터가 가동 중인 카운티는 새로 지은 주택이 50% 가까이 늘고 집값이 15% 넘게 올랐으며, 실업률은 3.5% 안팎으로 미국 전체보다 낮고 일자리도 더 늘었습니다. 지금 짓고 있는 카운티는 고용은 나았지만 새 주택은 오히려 10% 가까이 줄었습니다.

a16z도 인과관계는 분명하지 않다고 적었습니다. 기존 데이터센터가 몰린 버지니아 라우든 카운티는 미국에서 손꼽히게 부유한 지역이고, 새로 짓는 곳이 많은 텍사스는 2024년 전에 주택 건설과 집값이 이미 크게 올라 있었습니다. 원문은 사람들이 ETF 속 데이터센터는 좋아하면서 집 근처 데이터센터는 점점 싫어한다고 짚으면서도, 고용에 도움이 된다는 점만큼은 거의 확실하다고 봤습니다.

한국은 공사보다 전기가 먼저 걸립니다. 정부가 6월 29일 내놓은 AI 데이터센터 계획 18.4GW는 한국 발전설비의 12%에 이르고, 10MW 넘는 전기를 새로 쓰려면 국가의 전력계통영향평가를 거쳐야 합니다. 그 사정은 전기를 국가가 나누는 한국의 데이터센터 이야기에서 다뤘습니다.

같은 직함, 다른 건물

공사장의 임금은 이미 움직였습니다. 댈러스 연준이 8월 17일 낸 텍사스 경제 보고서에서 한 중장비 산업 건설업체는 숙련 콘크리트공에게 시급 28~32달러를 주고 있는데 데이터센터들은 시급 45달러에 하루 150달러의 일비를 얹어 준다고 말했습니다. a16z는 이를 인생이 달라질 만한 50% 안팎의 웃돈이라고 적었습니다.

같은 보고서에는 그 웃돈의 뒷면도 적혀 있습니다. 데이터센터 공사 붐으로 콘크리트공과 전기공 같은 숙련공이 모자라고, 이들을 서로 빼 가는 일이 잦아 이직이 늘면서 3~6개월 전에 채운 일자리를 다시 공고하는 회사들이 생겼다는 내용입니다. 텍사스의 고용은 2분기에 연율 2.4% 늘어 1분기 1.5%보다 빨라졌고, 연준은 데이터센터 건설 붐이 건설업 채용을 끌어올렸을 것으로 봤습니다.

구인 사이트 Indeed는 올해 1~6월 미국 채용 공고에서 같은 직함을 단 데이터센터 공고와 일반 공고의 제시 임금 중앙값을 견줬습니다. 임금을 밝힌 공고만 모았고, 양쪽 공고가 각각 50건을 넘는 직함만 비교했습니다.

가장 큰 웃돈이 붙은 직함은 공사가 끝난 뒤에도 건물에 남는 시설 관리자였습니다. 콘크리트공의 웃돈은 공사 기간에 붙고, 시설 관리자와 네트워크 기술자의 웃돈은 완공된 건물을 돌리는 동안 이어집니다. 웃돈이 가장 작은 직함은 전기 엔지니어(10%)와 프로젝트 관리자(12%)였습니다.

ADP 리서치의 8월 11일 자료도 같은 방향입니다. 직장을 옮긴 사람과 남은 사람의 임금 상승률 차이가 건설과 제조, 자원·채굴에서 6~9.5%포인트로 다른 업종보다 훨씬 컸고, 여가·숙박에서는 오히려 옮긴 사람 쪽이 낮았습니다. a16z는 데이터센터에 반대하는 일은 블루칼라의 훨씬 높은 임금에도 반대하는 일이라고 적었습니다.

같은 호에는 긱 노동 차트도 실렸습니다. Gridwise 자료로 2024년 이후 우버의 평균·중간 요금은 약 20% 올랐고, 기사가 한 번 운행해 받는 평균 총수입은 최근 사상 최고를 기록했습니다. BofA 고객 계좌에서는 소셜 커머스 부업이 30% 넘게 늘어 다른 긱 분야를 크게 앞질렀습니다.

상위 10% 기업은 토큰 출력을 17배로

후반부는 에이전트입니다. a16z가 옮긴 오픈AI Signals 보고서(8월 12일)에서 2025년 4월부터 2026년 6월까지 토큰 출력은 보통 기업(가운데 10%)이 2.1배로 늘 때 상위 10% 기업이 17.1배로 늘어, 격차가 8.3배로 벌어졌습니다. 정보 업종에서는 상위 10%가 32.5배, 보통 기업이 2.8배로 격차가 11.7배였고, 금융·보험은 12.9배와 1.9배였습니다.

쓰는 방식도 다릅니다. 주간 활성 기업 사용자 가운데 플러그인을 쓰는 비율은 상위 10% 기업이 21%, 보통 기업이 9%이고, 스킬은 19%와 3%입니다. 오픈AI 내부는 플러그인 95%, 스킬 93%라서 가장 앞선 고객사도 오픈AI 직원들과는 거리가 멉니다. 일주일 전 a16z 차트의 Ramp 법인카드 자료에서도 상위 1% 기업의 직원 1인당 AI 지출은 중간값 기업의 600배를 넘었습니다.

개발자는 5배, 법무는 108배

가장 빨리 퍼진 곳은 개발 조직 밖이었습니다. 올해 2월 1일을 기준으로 6월까지 Codex 주간 활성 기업 사용자는 법무 직군에서 108배, 영업과 채용에서 각각 41배, 마케팅·홍보에서 26배, 의료·임상에서 24배, 재무·회계에서 20배 늘었습니다. 엔지니어와 기술 실무자는 5배였습니다.

배수는 출발점이 작을수록 커집니다. 오픈AI가 4월 16일 발표할 때 이미 매주 300만 명 넘는 개발자가 Codex를 쓰고 있었고, 원래 쓰던 사람이 많은 직군일수록 같은 기간의 배수는 작게 나옵니다. a16z도 이 증가에 Codex 배포 확대의 영향이 얼마나 섞였는지 따져 볼 일이라는 단서를 달았습니다. 오픈AI는 그 4월 발표에서 Codex에 컴퓨터 조작 기능과 90개가 넘는 플러그인, PDF·스프레드시트·슬라이드·문서를 바로 열어 보는 기능을 더했고, 7월에는 오픈AI의 악샤이 네이선이 ChatGPT Work와 코덱스가 같은 하네스를 쓴다고 설명했습니다.

그래도 법무가 가장 앞선 데는 일의 모양도 작용했을 것으로 봅니다. 계약서와 소송 문서는 사건마다 내용이 달라 양식으로 찍어 낼 수 없고, 자료를 읽고 판단을 보태 긴 문서를 완성하는 일이 반복됩니다. 결과물이 전부 파일이라서, 파일을 열고 고치고 다시 검토하는 에이전트의 작업 방식과 잘 맞습니다.

에이전트 토큰의 86%는 캐시

에이전트가 쓰는 토큰은 양부터 다릅니다. 모델 중개 플랫폼 OpenRouter 집계에서 에이전트가 쓴 토큰은 2월 6일 사람이 쓴 토큰을 처음 넘어섰고, 8월 초에는 7일 평균 7조 3,000억 개로 2월보다 14배가 됐습니다. 사람이 쓴 양의 5배 가까이입니다. OpenRouter는 80곳 넘는 공급사의 모델 400여 개를 한 곳에서 골라 쓰게 해 주는 회사로, 3일 전인 8월 19일 Stripe가 인수하기로 했습니다.

구성은 더 다릅니다. 에이전트 토큰에서 캐시(앞서 보낸 긴 맥락을 저장해 두고 다시 읽는 토큰)가 차지하는 비중은 1월 65%에서 8월 86%로 올랐고, 같은 기간 사람은 16%에서 29%였습니다. 최근 늘어난 토큰도 거의 다 캐시에서 나왔습니다.

차이는 일하는 방식에서 나옵니다. 사람은 묻고 답을 받으면 대화가 끝나지만, 에이전트는 정책과 절차, 코드 규칙 같은 긴 맥락을 처음에 한 번 올려 두고 결과가 나올 때까지 조금씩 읽고 쓰기를 되풀이합니다. 앤트로픽 요금표 기준으로 캐시에서 읽는 토큰은 대부분 모델에서 입력 정가의 10%이고, 캐시에 새로 쓸 때는 5분 보관이면 정가의 1.25배, 1시간 보관이면 2배를 냅니다. 같은 맥락을 여러 번 읽는 에이전트일수록 토큰 단가가 내려갑니다.

대신 캐시는 메모리를 차지합니다. a16z는 에이전트가 매번 처음부터 다시 계산하지 않고 맥락을 붙든 채 일하려면 메모리가 필요하고, 고대역폭 메모리(HBM) 수요가 뜨거운 이유가 여기 있다고 적었습니다. HBM을 만드는 회사는 SK하이닉스와 삼성전자, 마이크론이고, SK그룹이 모델은 무료로 풀면서 메모리와 데이터센터로 돈을 버는 구조는 7월에 다뤘습니다.

Zapier·n8n·Make 방문이 줄 때 Gumloop만 늘었습니다

에이전트가 먼저 밀어내는 것은 기존 자동화 도구일 수 있습니다. Similarweb 집계로 7월 31일 기준 최근 12주 사이트 방문은 n8n이 12%, Zapier가 13%, Make가 14% 줄었고, Gumloop까지 넷을 합친 자동화 도구 전체도 11% 줄었습니다. 늘어난 곳은 2023년 AI 네이티브 에이전트 빌더로 출발한 Gumloop 하나로, 같은 기간 64% 늘었고 7월 초에는 12주 증가율이 265%까지 올랐습니다.

방문 수는 매출도 사용량도 아닙니다. 자동화가 API나 백그라운드 실행으로 옮겨 가면 방문은 줄어도 사용량은 늘 수 있습니다. 세 도구는 LLM 이전에 나왔지만 방문 수로는 여전히 이 시장을 주도하고, a16z도 그들 역시 AI를 쓸 수 있으니 Zapier 같은 회사에 사망 선고를 내리기는 한참 이르다고 적었습니다.

교체가 일어난다면 이유는 일을 시키는 방식에 있습니다. 기존 자동화 도구는 사람이 조건과 순서를 미리 그려 두고 그대로 돌리는 방식이라 예외가 생기면 사람이 다시 그려야 합니다. 에이전트는 목표를 받으면 경로를 스스로 정하고, 앞서 본 대로 그 과정에서 같은 맥락을 캐시로 여러 번 읽습니다.

아직 초기인데 먼저 움직인 숫자들

a16z는 에이전트가 이제 막 도착했는데도 이미 풍경을 크게 바꾸기 시작했다고 적었습니다. 에이전트를 온전히 배포한 조직은 아직 소수인데, 토큰과 임금과 방문 수는 먼저 움직였습니다. ETF에서는 실물 테마로 돈이 몰렸고, 공사장에서는 시급이 올랐고, 완공된 건물에서는 캐시를 읽는 에이전트가 기존 자동화 도구의 방문을 줄이고 있습니다.

저는 두 숫자를 보려고 합니다. 오픈AI Signals 자료에서 보통 기업의 토큰 출력(2.1배)이 상위 10%(17.1배)를 따라붙는지, 그리고 Similarweb에서 Gumloop 말고도 방문이 느는 에이전트 빌더가 나오는지입니다. 보통 기업이 따라붙으면 지금의 데이터센터 공사는 초기 물량이 되고, 격차가 그대로면 콘크리트공의 시급 45달러는 공사 기간에만 붙는 웃돈으로 남습니다.

읽어 주셔서 고맙습니다.

초이 드림