2025년 11월, AI 도구의 '무료' 제공은 관대한 선물이 아니라 정교한 추출 장치다. 7억 명이 매주 ChatGPT를 사용하고, 10억 명이 Meta AI에 접속하며, 사용자들은 편리함을 얻는 대가로 인지 능력, 주의력, 그리고 사고 자체를 플랫폼 자본에 양도하고 있다. MIT의 최신 신경과학 연구는 이것이 단순한 은유가 아니라 뇌의 신경 연결이 최대 55%까지 약화되는 측정 가능한 현상임을 보여준다. 이 보고서는 철학적 이론과 2025년 구체적 현실을 연결하여, AI 무료화가 플랫폼 감시 자본주의의 정점이자 인지 공유지의 결정적 엔클로저임을 논증한다.

플랫폼 감시 자본주의의 완성: AI는 어떻게 추출을 강화하는가

Nick Srnicek의 플랫폼 자본주의 이론과 Shoshana Zuboff의 감시 자본주의 개념은 2025년 AI 무료화 현상을 이해하는 핵심 렌즈를 제공한다. Srnicek은 플랫폼을 데이터를 추출하고 정제하는 디지털 인프라로 정의했으며, 교차 보조(cross-subsidization)—무료 서비스로 사용자를 모으고 다른 수익원으로 균형을 맞추는—를 핵심 특징으로 지적했다. Zuboff는 이를 한 단계 더 나아가, "행동 잉여(behavioral surplus)"의 일방적 수취가 예측 상품으로 전환되어 행동 선물 시장에서 거래된다고 분석했다.

2025년 AI 기업들은 이 두 논리를 극대화한다. OpenAI는 월 매출 10억 달러를 달성했지만 2028년까지 740억 달러의 손실을 예상한다—이는 현재의 무료 전략이 미래의 막대한 지대 추출을 전제로 한다는 의미다. Anthropic는 연간 70억 달러 수익을 향해 달려가며, 기업 고객의 77%가 완전 자동화를 위해 AI를 사용한다고 보고한다. Google은 4억 명 이상의 Gemini 사용자를 보유하며, 광고 수익으로 AI 개발을 교차 보조한다. Meta는 10억 명 이상에게 완전 무료로 AI를 제공하며, 소셜 플랫폼의 네트워크 효과를 극대화한다.

하지만 진정한 비용은 숨겨져 있다. 무료 사용자들은 매 대화마다 훈련 데이터를 생성하고, OpenAI는 명시적으로 "무료 계층 콘텐츠는 모델 훈련에 사용됩니다"라고 밝힌다. Zuboff가 설명한 행동 잉여는 AI 맥락에서 인지적 잉여(cognitive surplus)로 진화한다—클릭과 '좋아요'가 아니라 추론 패턴, 창의적 과정, 지식 구조 자체가 추출된다. 모든 프롬프트는 검색 쿼리보다 몇 배나 풍부한 데이터를 제공하며, 대화는 브라우징 행동보다 훨씬 더 친밀한 정보를 드러낸다.

무료 계층은 졸업된 감시 체계다: 무료 사용자는 최대 데이터 추출과 최소 통제를 경험하고, 중간 계층은 약간 나은 모델을 받지만 여전히 광범위하게 수집되며, 프리미엄 계층은 최고의 경험을 얻지만 여전히 개선을 위해 감시된다. 기업 고객조차 전문 도메인 데이터를 제공자에게 피드백한다. 2025년 학술 연구가 지적하듯, "AI 감시 자본주의는 사생활을 교란하고 도덕적 자율성을 왜곡하여... 우리가 개인적 및 집단적 자아의 더 나은 버전이 되는 능력을 방해한다."

도구성의 철학: 하이데거, 아이디, 스티글러가 본 AI

Martin Heidegger의 "기술에 대한 물음"은 AI 무료화의 존재론적 차원을 조명한다. Heidegger에게 현대 기술의 본질은 틀짓기(Enframing, Ge-stell)—모든 것을 최적화 가능한 자원으로 드러내는 진리의 방식이다. 강은 "수력 공급자"가 되고, 숲은 목재 비축물이 되며, 인간은 "인적 자원"이 된다. AI는 이 틀짓기의 정점이다. 한 분석이 지적하듯, "AI는 프로그래머부터 사용자까지 모두를 비축 가능하고 배열 가능하며 통제 가능한 것으로 명령하는 방식 때문에 탁월한 틀짓기다."

AI 시스템은 모든 의사소통, 지식, 인간 행동을 계산 가능한 패턴—0과 1—으로 환원하여 주문하고, 예측하고, 최적화한다. 위험은 AI의 능력 자체가 아니라 우리가 인간 지능 자체를 이 환원적 렌즈를 통해서만 보게 되는 것이다. 무료 AI 도구는 이 위험을 구현한다—사용자들은 중립적 도구를 사용한다고 믿지만, 도구들은 그들의 인식을 틀짓고, 데이터를 상품화하며, 그들을 광고와 감시 자본주의를 위한 대기 자원으로 전환한다. "무료" 특성은 추출적 관계를 가린다: 사용자는 고객이 아니라 상품이다.

Don Ihde의 기술 현상학은 AI가 경험을 매개하는 네 가지 방식을 드러낸다. 체현 관계(embodiment relations)에서 AI는 인지적 확장이 되어 투명해진다—우리는 AI를 통해 생각한다. 해석 관계(hermeneutic relations)에서 우리는 세계를 이해하기 위해 AI 출력을 "읽는다". 타자성 관계(alterity relations)에서 ChatGPT 같은 대화형 AI는 준-타자가 된다. 배경 관계(background relations)에서 AI는 보이지 않게 작동하며 추천 알고리즘, 콘텐츠 큐레이션, 자동화된 의사결정을 통해 경험을 형성한다.

가장 중요한 것은 배경 관계다. 대부분의 AI 영향력은 보이지 않는 곳에서 작동한다—알고리즘적으로 큐레이션된 현실을 자연스러운 것으로 경험하게 만든다. 무료 AI 도구는 네 관계를 동시에 점유한다: 체현(인지 확장), 해석(지식 인터페이스), 타자성(대화 에이전트), 배경(데이터 수집). "무료" 측면은 사용자가 지불하는 배경 데이터 추출을 가린다.

Bernard Stiegler의 약물학(pharmacology)은 모든 기술이 동시에 독과 치료제임을 강조한다. AI는 새로운 능력을 가능케 하지만(치료), 주의를 포획하고 비판적 사고를 파괴하며 조작을 가능케 한다(독). 핵심은 용량과 적용이다—AI가 인간 개별화의 "긴 회로"를 가능케 하는가, 아니면 소비의 "짧은 회로"에 가두는가. 플랫폼 AI는 의도적으로 설계된 부정적 약물학을 산업적 규모로 구현한다—주의를 이윤을 위해 포획하는 중독적 패턴. 추천 알고리즘, 무한 스크롤, 알림 시스템은 지속적 주의와 깊은 사고를 방해하는 "짧은 회로"를 만든다.

무료 AI 도구는 약물학적 독성을 집중시킨다: 치료적으로 보이지만(도움, 가능케 함, 민주화) 실제로는 독을 주입한다(데이터 추출, 행동 조작, 자율성 파괴). 비즈니스 모델이 부정적 약물학을 요구한다—임파워먼트와 해방이 아니라 중독과 의존. 현대 AI 디자인의 "마찰 없음" 철학은 숨겨진 착취를 가린다—매끄럽고 직관적이며 즉각적인 사용자 경험은 다른 곳에서의 막대한 "마찰"을 요구한다: 데이터 센터, 감시 인프라, 착취당하는 노동, 환경 파괴.

인지 자본주의의 심화: 비가시적 인지 노동의 본질

Maurizio Lazzarato의 비물질 노동 이론은 AI 무료 모델의 숨겨진 노동을 드러낸다. Lazzarato는 비물질 노동을 인지 노동(사이버네틱스, 컴퓨터 제어, 정보 콘텐츠 생산)과 정동 노동(감정 생산, 인간 접촉 요구)으로 구분한다. 가장 결정적으로, 비물질 노동은 "주체성과 경제적 가치를 동시에 생산한다"—상품뿐 아니라 자본 관계 자체를 생산한다.

AI 프리미엄 모델에서 사용자는 여러 층위의 비가시적 인지 노동을 수행한다. 훈련 노동: 모든 상호작용이 무보수 데이터 노동을 수행한다—프롬프트 엔지니어링(효과적 질문 공식화 학습), 응답 평가(어떤 출력을 사용하고 재생성하는지를 통해 미세 조정 신호 제공), 오류 수정(재구성하고 명확히 할 때 유급 데이터 작업자와 유사한 주석 노동 수행). 정동 노동: 대화 유지(정중하게 요청 프레이밍, 대화 일관성 유지—서비스 작업과 전통적으로 연관된 정동 노동), 신뢰 구축(특정 플랫폼에 의존하게 만드는 관계 투자).

Franco "Bifo" Berardi의 심리권력(psychopower) 개념은 AI가 감정적 및 인지적 능력을 포획하는 방식을 설명한다. Berardi는 "인간 감정과 체화된 의사소통이 포스트산업 사회의 생산 및 소비 패턴을 유지하는 자본 흐름의 중심이 된다"고 주장한다. 그의 코그니타리아트(cognitariat) 개념—"사회적 존재를 지능으로 환원할 수 없는" 인지 노동자 계급—은 AI 무료 사용자를 완벽하게 설명한다: 그들은 인지 노동을 수행하고(프롬프트 엔지니어링, 평가), 작업은 불안정하고 무보수이며, 물리적 대가를 경험하고(눈의 피로, 정신적 피로), 24/7 기기 전반에서 추출 가능하다.

Herbert Simon의 1971년 통찰은 예언적이었다: "정보가 풍부한 세계에서, 정보의 풍부함은 무언가의 부족을 의미한다: 정보가 소비하는 것의 부족... 주의력." 주의는 "인간 사고의 병목"이며 경제적 측면에서 유한하고 가치 있는 자원이 된다. 2025년까지 주의 경제는 지배적 비즈니스 모델로 진화했다. AI 챗봇은 정보 과부하를 해결하지 않고 강화한다—사용자는 가치를 추출하기 위해 인지 자원을 투자해야 하며, 플랫폼은 데이터 추출과 모델 훈련을 위해 그 주의를 포획한다.

Matthew Crawford는 "주의는 가장 자기 자신인 것"이라고 주장한다: 우리는 무엇에 주의를 기울일지 선택하고, 이것이 우리에게 현실인 것을 결정한다. 따라서 "우리 주의의 전유는... 특히 친밀한 문제"인데, 주의가 말 그대로 "자아를 조각"하기 때문이다. AI 도구는 해방이 아니라 새로운 형태의 포획을 나타낸다—개인적이고 유용하게 느껴지면서 실제로는 우리가 현실을 마주하고 개인으로서 형성되는 능력을 전유한다.

무료 AI 도구가 추출하는 것: 즉각적 층위(행동 데이터—클릭 패턴, 대화 길이), 중간 층위(인지 패턴—문제 해결 접근법, 추론 전략, 창의적 과정), 깊은 층위(주체성과 정체성—가치 체계, 성격 특성, 욕망과 불안), 메타 층위(주의 자체—우리가 현실로 인식하는 것, 자신을 이해하는 방식, 상상할 수 있는 가능성). 이것이 왜 "비가시적"인가? 상호작용이 개인적 도구 사용처럼 느껴지지 노동처럼 느껴지지 않기 때문이다. 사용자는 즉각적 사용 가치(도움 되는 응답)를 받지만, 추출되는 교환 가치(수십억 가치의 훈련 데이터)를 가린다.

증여, 공유지, 그리고 디지털 엔클로저

Marcel Mauss의 증여론은 "무료" AI 제공의 숨겨진 의무와 권력 비대칭을 드러낸다. Mauss는 증여가 주기, 받기, 답례의 세 가지 의무를 수반한다고 밝혔다—증여는 지속적 상호의존 속에서 모두를 묶는 끝없는 순환의 일부다. 시장 거래와 달리, 증여는 공동체를 유지하는 도덕적 및 사회적 의무를 창출한다.

AI 기업들은 "무료" 서비스로 관대함의 인식을 창출하지만, 실제 구조는 Mauss적 상호성을 위반한다. 사용자의 의무: 받기(AI 도구 채택에 대한 사회적 압력, "디지털 리터러시" 필수), 답례하기(데이터 기여—모든 상호작용이 모델 훈련, 주의/참여—플랫폼 시간과 충성도, 네트워크 효과—타인 초대와 콘텐츠 생성, 미래 지불—프리미엄 전환을 위한 고리로서의 무료 계층, 옹호—공유를 통해 무급 마케터가 됨).

그러나 이것은 동등한 자 간의 상호 증여가 아니다. 권력 비대칭: 사용자는 무엇을 "주는지" 이해하지 못하고(훈련 데이터, 행동 패턴), 서비스 약관이 상호 의무를 무효화하며, 기업은 언제든 "증여"를 철회할 수 있고, 기업은 가치를 축적하지만 사용자는 소유권이나 통제권을 축적하지 못하며, "증여" 거부가 사회적/직업적 필요성 때문에 점점 어려워진다. 이것은 "관대함의 가면을 쓴 상업적 추출을 위해 상호성의 도덕 경제를 무기화하는" 거짓 증여다.

Garrett Hardin의 "공유지의 비극"은 역사적으로 부정확하고 우생학적 가정에 기반했지만, 디지털 공유지 개념은 중요하다. AI는 엔클로저를 겪고 있는 디지털 공유지인가? 증거는 명확하다. 기초 자원은 집단적이다—훈련 데이터는 공공 인터넷(위키피디아, GitHub, 학술 논문, 창작물)에서 스크랩되고, 공공 자금 연구(대학, 정부 연구소)에 기반하며, 오픈소스 인프라(Linux, Python, PyTorch)에 의존하고, 모델을 훈련시킨 콘텐츠 제작자의 집단 노동에 기반한다.

엔클로저의 증거: 법적 엔클로저(공공 데이터로 훈련된 모델의 독점 라이선스, 지불 뒤의 API 접근 게이트, 출력 소유권 주장), 기술적 엔클로저(닫힌 모델 가중치, 독점 훈련 기법), 경제적 엔클로저(막대한 컴퓨팅 요구사항이 대안을 배제, 클라우드 과점—AWS, Azure, Google Cloud가 시장의 2/3), 데이터 엔클로저(공공 공유지 스크랩하여 사적 가치 창출, 원 제작자에게 보상 없음). 이것은 "약탈에 의한 축적"—집단적으로 창출된 가치를 사적 재산으로 전환—을 나타낸다.

그러나 2025년에는 대안이 출현하고 있다. 오픈소스 AI 운동: Meta의 Llama 4, DeepSeek R1(중국 모델로 일반적 비용의 일부로 효율성 입증—560만 달러 훈련), BLOOM(70개국 1000명 이상 연구자의 협력), Common Corpus(공공 도메인만 사용한 최대 오픈 다국어 데이터셋). 철학적 기반은 자유 소프트웨어 운동의 네 가지 자유, 투명성과 책임성, 민주화, 필수 디지털 인프라로서의 AI 개념에서 나온다.

공유지 기반 거버넌스 원칙: 투명성(출처의 철저한 문서화), 선택 존중(데이터 주체와 콘텐츠 제작자의 결정 존중), 공유지 보호(집단적으로 관리되는 자원으로서 데이터셋 인식), 품질 보장(편향 해결, 인간과 합성 콘텐츠 구별), 신뢰받는 기관 설립(커뮤니티 참여를 동반한 스튜어드십 기능), 참여적 거버넌스(사용에 대한 민주적 의사결정).

디지털 주권 담론은 기술, 데이터, 인프라에 대한 통제를 다룬다. EU는 2천억 유로 AI 대륙 행동 계획과 13개 AI 공장으로 주권적 AI 인프라에 투자한다. 하지만 비판적 통찰: "빅테크 기업들은 높은 수준의 통제(즉, 서술적 디지털 주권)를 주장하지만, 강한 투입 정당성이 부족하고 의문스러운 산출 정당성을 가진다. 이러한 이유로 빅테크는 AI에 대한 준-주권자로만 간주되어야 한다."

마르크스적 비판: 페티시즘, 소외, 물화

Karl Marx의 상품 페티시즘 개념은 AI 도구에 강력하게 적용된다. Marx에게 페티시즘은 사람들 간의 사회적 관계가 사물 간의 관계로 나타나, 가치를 생산하는 노동을 가리고 상품이 고유한 속성을 가진 것처럼 보이게 만들 때 발생한다. 최신 연구 "지능형 기계의 페티시"(Díaz Alva, 2024)는 AI 지능이 객체화된 인간 활동이 아니라 자본주의 기술의 속성으로 나타난다고 주장한다. 이것은 단순한 이데올로기적 환상이 아니라 자본 발전의 필연적 현상이다.

2025년 AI의 페티시즘: 기계 지능 페티시(AI가 본질적으로 지능적으로 보임—집단적 인간 지식 추출 가림), 데이터 페티시(데이터를 자연 자원으로 취급—실제로는 인간 활동의 산물), 알고리즘 권위 페티시(알고리즘을 객관적 중재자로 인식—실제로는 인간 편향과 권력 관계 인코딩). Crawford(2021)가 지적하듯, AI 시스템은 희귀 광물, 인간 주체성, 대규모 데이터셋에 의존하지만 자율적 "지능적" 실체로 나타난다.

Marx의 소외 이론은 AI가 창출하는 새로운 차원을 드러낸다. MIT의 Kate Vredenburgh가 밝힌 AI 작업장 소외의 핵심 메커니즘: 기술적 불투명성(복잡한 알고리즘은 본질적으로 설명 불가능—노동자가 의사결정 과정을 이해할 수 없음, "존재론적 소외"—왜인지 모르고 행동), 과도한 전문화와 고립(AI가 작업을 미세 작업으로 분해—노동자가 기여하는 더 큰 프로젝트를 모름), 통제 상실(알고리즘적 넛지가 설명 없이 행동 조작, 학습 시스템이 노동자 입력 없이 역할 재정의).

AI에 사고를 아웃소싱할 때 무엇이 소외되는가? 즉각적 수준(특정 인지 기술—계산, 분석, 작문), 깊은 수준(인식론적 자율성—독립적으로 지식 검증하는 능력, 지적 대리성—자신의 인지 발달을 지시하는 능력), 사회적 수준(집단적 지식 구축 참여, 공유된 지적 실천), 실존적 수준(인지적 자기 충족감, 지적 자신감, 이해의 현상학 자체). Pasquinelli(2023)는 AI를 "지능 추출주의"—노동(물리적 및 인지적)의 기계적 모델링이 생산을 노동자가 파악할 수 없게 만든다—로 설명한다.

Georg Simmel의 화폐철학은 AI에 대한 통찰력 있는 유사를 제공한다. Simmel에게 화폐는 보편적 교환을 가능케 하는 추상적 매개자, 사회적 관계의 탈인격화자, 객관적 가치 측정을 창출하는 합리화자로 기능한다. AI는 인지적 매개자로서 유사하게 작동한다: 화폐가 특정 상품에서 추상화하듯, AI는 특정 인지 과정에서 추상화한다. 화폐가 비교 불가능한 가치(명예, 시간, 노동)를 비교 가능하게 만들었듯, AI는 비교 불가능한 인지 능력을 측정하고 비교 가능하게 만든다.

핵심 차이: 화폐는 교환을 매개하지만(이미 생산된 상품), AI는 생산을 매개한다(지식, 결정, 콘텐츠의). 이것은 AI를 더 근본적이고 침습적인 매개 형태로 만든다—생성 시점에서 인지를 형성하고, 무엇을 생각할 수 있는지 영향을 미치며, 표현 형식을 결정하고, 의식 자체를 재구조화한다.

Georg Lukács의 물화(reification) 개념—사회적 관계가 사물 같은 속성으로 전환되는—은 AI의 가장 깊은 문제를 드러낸다. AI 매개 인지는 최고 형태의 물화를 나타낸다: 사고 과정이 사물처럼 되고, 동적 인지가 정적 계산이 되며, 사회적 지식이 개별화된 출력이 되고, 인간이 AI의 인간 기원을 잊으며, 알고리즘적 표현을 현실 자체로 취급할 위험이 있다. 이 네 개념이 통합되면 AI가 자본주의 하에서 인지 노동의 포괄적 변환임을 드러낸다.

MIT 신경과학 연구: 인지 부채의 물질적 기반

2025년 6월, MIT Media Lab의 Nataliya Kosmyna 박사가 이끄는 연구진은 획기적인 연구 "Your Brain on ChatGPT: AI 어시스턴트 사용 시 인지 부채의 축적"을 발표했다. 54명의 성인을 대상으로 한 4개월 연구는 EEG를 사용하여 32개 뇌 영역을 모니터링하며, 세 그룹을 비교했다: ChatGPT-4o 사용 그룹, Google 검색 사용 그룹, 기술 지원 없는 그룹.

핵심 신경학적 발견: 뇌 전용 그룹은 전두-두정 영역에서 강력한 연결성을 가진 가장 강하고 분산된 신경 네트워크를 보였다. 검색 엔진 그룹은 중간 참여도를 보였다. LLM 그룹은 최대 47-55% 낮은 인지 참여도로 가장 약한 전체 신경 결합을 보였다. 창의성, 관념화, 기억 부하, 의미 처리와 연관된 알파 및 세타 파는 뇌 전용 그룹에서 훨씬 강했다. LLM 사용자의 83%는 몇 분 전에 쓴 에세이에서 구절을 정확하게 인용할 수 없었다(뇌-LLM 그룹의 78% 정확도와 대조).

지속 효과: LLM-뇌 참가자가 AI 사용을 중단했을 때, 그들은 지속적인 신경 결핍을 보였다—AI 사용 중단 후에도 기준 뇌 활동 패턴으로 돌아갈 수 없었다. 이것은 단지 일시적 효과가 아니라 신경가소성 변화를 시사한다.

인지 부채의 개념: 독립적 사고, 학습, 기억 형성에 필요한 노력적 인지 과정을 대체하는 외부 AI 시스템에 반복 의존한 결과로 축적되는 장기 인지 비용. 기술 부채나 금융 부채와 유사하게, 즉각적 편리함과 효율성 이득이 장기 인지 능력의 비용으로 온다. 부채는 "복리"처럼 쌓인다—반복된 오프로딩이 점진적 인지 약화로 이어진다.

메커니즘: 신경 참여 감소(AI가 인지 작업을 처리할 때 뇌가 더 적은 자원을 할당, 시냅스 가지치기와 약화된 신경 경로로 이어짐), 기억 흔적 파편화(깊은 인코딩 과정 없이 기억이 "지속 가능한 기억 흔적" 부족), 메타인지적 게으름(아이디어 통합, 비판적 성찰, 자신의 이해 모니터링의 정신적 작업 우회), 인지 오프로딩 의존(뇌가 외부 지원에 적응하여 지원 제거 시에도 독립적 처리 능력 감소).

인지과학에 대한 함의: 확장된 마음 이론(Clark & Chalmers, 1998)은 인지가 도구로 확장된다고 제안했지만, MIT 연구는 이를 복잡하게 만든다—도구가 능력을 확장하는 동안, 과도한 의존은 인지의 생물학적 기질 자체를 감소시킬 수 있다. 이중 과정 이론: 연구는 AI가 주로 빠른 시스템 1 사고(자동적, 표면적)를 참여시키며 시스템 2(숙고적, 분석적) 과정의 참여를 줄인다고 제안한다.

교육적 함의: 정신과 의사 Zishan Khan 박사: "LLM에 대한 과도한 의존은 특히 뇌가 아직 발달 중인 젊은이들에게 의도하지 않은 심리적 및 인지적 결과를 가질 수 있다." 정보 접근, 기억, 회복력을 지원하는 신경 연결이 약해질 수 있다. 순서가 중요하다: 뇌-LLM 접근법—AI 없이 시작한 후 사용한 학생들이 가장 강한 뇌 전체 연결성을 보였다. LLM-뇌 문제—AI로 시작하면 나중에 적절한 신경 네트워크 활성화에 어려움을 겪었다.

윤리적 함의: 인지적 타율성(heteronomy)—외부 힘에 의해 지배되는—AI 시스템은 개별 판단을 알고리즘적 추천으로 대체하고, 독립적 추론 능력을 감소시키며, 진정한 선택을 제약하는 의존성을 창출하여 인지적 타율성을 만들 수 있다. 칸트적 관점에서 인간 존엄은 이성적 자율성을 요구한다—이성에 기반한 자기 지배. AI 오프로딩은 도덕적 대리성에 필요한 내적 인지 능력을 위협한다.

2025년 11월 현재: 시장 동향과 담론

OpenAI는 10월 2025년 o3 API 가격을 80% 인하했다(입력 $10→$2, 출력 $40→$8/백만 토큰)—가격 전쟁을 촉발했다. 이것은 o3를 Google의 Gemini 2.5 Pro보다 저렴하고 많은 시나리오에서 Claude 4 Sonnet과 경쟁력 있게 만든다. OpenAI는 수익이 127억 달러로 세 배 증가할 것으로 예상하지만 2029년까지 양의 현금 흐름에 도달하지 않을 것이다—현재의 무료 전략이 미래의 막대한 지대 추출을 전제로 함을 보여준다.

Anthropic는 연간 70억 달러 수익 실행률에 접근하고 있으며, 30만 개 이상의 기업이 Claude를 사용한다(2년 동안 300배 증가). 2025년 Anthropic 경제 지수의 주요 발견: 미국 AI 채택이 직원의 40%에 도달(2023년 20%에서 증가). 지리적 집중: 이스라엘이 1인당 사용량 주도(인구 점유율의 7배), 싱가포르(4.57배), 호주(4.10배). 미국 3.62배. 인도 0.27배, 나이지리아 0.2배. 작업 분배: 코딩이 36%로 지배. 자동화 대 증강: "지시적"(전체 작업 위임) 대화가 8개월 동안 27%에서 39%로 급증—자동화가 처음으로 증강을 초과.

McKinsey "AI 현황 2025"(2025년 7월): 조직의 78%가 최소한 하나의 비즈니스 기능에서 AI 사용(2024년 초 72%, 2023년 55%에서 증가). 하지만 경영진의 1%만이 생성 AI 출시를 "성숙"하다고 설명한다. 80% 이상이 아직 기업 전체 EBIT 영향을 보지 못한다고 말한다. 비판적 성공 요인: CEO의 AI 거버넌스 감독이 수익성 영향과 강하게 상관. 워크플로우 재설계가 EBIT 영향에 가장 큰 효과. 하지만 21%만이 생성 AI를 위해 워크플로우를 근본적으로 재설계했다.

사용자 커뮤니티 반응: Reddit과 온라인 커뮤니티에서 주요 테마—"영원히 무료" 미끼와 스위치에 대한 좌절(사용자는 "무료" AI 도구의 약 60%가 첫 주 내에 사용 제한에 도달한다고 보고), ChatGPT 무료 한도에 대한 혼란(시스템 부하에 따라 달라지는 모호하고 동적인 한도), 품질 저하(무료 계층 사용자가 알림 없이 더 약한 모델로 다운그레이드된다고 보고). Cornell 연구(CSCW 2025에서 발표): Reddit 모더레이터가 AI 콘텐츠로부터 "삼중 위협" 직면—낮은 품질, 교란된 사회적 역학, 어려운 탐지.

시장 세분화 전략: 지리적 가격 책정(OpenAI의 ChatGPT Go가 인도, 신흥 시장 타겟—$4-5/월), 수직적 전문화(Harvey AI(법률): 전문화를 통해 2025년 30억→50억→80억 달러 평가), 모델 차별화(빠른/저렴한 모델부터 프리미엄 추론 모델까지).

규제 발전: EU AI 법(2025년 8월 2일, 범용 AI 모델 규칙 적용—GPAI 제공자는 기술 문서, 투명성 보고서, 저작권 준수 유지 필요). 위반 시 최대 3,500만 유로 또는 전 세계 수익의 7%까지 벌금. 일부 기능이 EU에서 지연되거나 제한됨. 미국 규제 환경: 행정명령 14179(2025년 1월)가 2023년 명령의 이전 AI 안전 요구사항을 철회—혁신과 경쟁력 장벽 제거에 집중, 친혁신 의제.

저항과 대안의 가능성

세 가지 실행 가능한 경로가 2025년 출현하고 있다. 공공 인프라 모델: 컴퓨팅, 데이터, 인재에 대한 대규모 공공 투자. EU의 AI 공장(회원국 전역의 13개 시설), 미국의 NAIRR(국립 AI 연구 자원). 연구자, 교육자, 공공 서비스를 위한 개방 접근. 이해관계자 대표를 포함한 민주적 거버넌스.

연합 공유지 모델: 협동조합, 비영리, 대학의 네트워크. 분산 거버넌스를 가진 공유 인프라. 상호운용 프로토콜(플랫폼 아님). 민주적 통제를 가진 커뮤니티 소유권. 강점: 다양하고, 회복력 있으며, 민주적이고, 지역 요구에 부합. 과제: 조정 비용, 규모의 경제 단점.

하이브리드 모델(가장 유망): 공공 인프라 계층(컴퓨팅, 기본 모델, 데이터셋) + 공유지 기반 거버넌스 프레임워크 + 다중 구현(협동조합, 비영리, 공공 부문) + 엔클로저를 방지하는 강력한 규제(카피레프트 요구사항, 데이터 권리) + 가치 공유 메커니즘(데이터 배당, 커뮤니티 소유권). 예: EU가 제공할 수 있는 것—AI 공장(공공 컴퓨팅), Common Corpus 확장(공공 데이터 공유지), 카피레프트 라이선스가 있는 오픈소스 기본 모델, 협동조합, 비영리, 기업이 애플리케이션을 구축할 수 있도록 허용, 강력한 투명성, 이식성, 반엔클로저 규제와 함께.

현명한 사용의 이론적 토대: Stiegler의 긍정적 약물학—임파워먼트와 착취가 아니라 인간 개별화를 지원하기 위한 치료적 설계. Crawford의 체화된 실천—고립된 선택이 아니라 커뮤니티, 전통, 기술의 "단단한 제약"에 내장된 숙련된 실천을 통한 진정한 자율성. Ostrom의 공유지 거버넌스 원칙—적절한 설계 원칙을 가진 커뮤니티 기관을 통해 공유지를 성공적으로 관리할 수 있음.

긴급한 권장사항: "무료"를 추출적으로 인식, 증여가 아님(무료 서비스에서 데이터 사용에 대한 투명성 의무화, 사용자에게서 추출된 가치의 명확한 공개 요구). 디지털 공유지 보호 및 확장(공유지를 보호하는 법적 프레임워크, 공유지 기반 인프라에 대한 공공 투자). 공공 AI 인프라 구축(연구자, 교육자, 비영리에 접근 가능한 공공 컴퓨팅 자원). 협동조합 대안 가능케 하기(협동조합 AI 인프라를 위한 자금, 규제적 이점). 민주적으로 디지털 주권 주장(개인 데이터 권리, 커뮤니티 거버넌스 메커니즘, AI 시스템 설계에 참여).

결론: 2025년의 기로

핵심 발견의 통합: AI 무료화는 관대한 선물이 아니라 정교한 추출 장치다. 플랫폼 감시 자본주의의 논리(Srnicek, Zuboff)는 AI에서 정점에 도달한다—사용자는 동시에 소비자, 무급 노동자, 훈련 데이터, 상품이다. 기술 철학(Heidegger, Ihde, Stiegler)은 AI가 중립적 도구가 아니라 존재 방식, 매개 형태, 약물학적 개입임을 드러낸다. 인지 자본주의 이론(Lazzarato, Berardi, Simon, Crawford)은 주의와 인지 능력 자체가 추출되는 자원이 되는 방식을 설명한다.

MIT 신경과학 연구는 이것이 은유가 아니라 물질적 현실임을 입증한다—신경 연결이 최대 55%까지 약화되고, 효과는 AI 사용 중단 후에도 지속되며, 순서가 중요하다(뇌-LLM이 LLM-뇌보다 우수). 마르크스적 비판(페티시즘, 소외, 물화)은 AI가 인지 노동의 근본적 변환이자 의식 자체의 상품화임을 보여준다. 증여와 공유지 프레임워크는 AI를 엔클로저를 겪고 있는 집단적으로 창출된 자원으로 드러낸다.

중심 역설: AI는 동시에 인류 역사상 가장 집단적인 지식 프로젝트(인터넷 전체 데이터, 글로벌 연구, 오픈소스 도구에 기반)이면서 가장 사유화되고 집중된 것(소수 기업에 의해 통제, 독점 모델을 통해 엔클로저됨)이다.

2025년의 선택: 현재 궤적은 기술 과점에 의해 통제되는 공공 유틸리티로서 AI의 완전한 엔클로저, 보상 없는 집단 노동으로부터의 가치 추출, 필수 인프라에 대한 권력 집중, 개인과 커뮤니티를 위한 디지털 주권 상실로 이어진다. 대안적 미래는 다음을 요구한다: AI를 공공 인프라/공유지로 취급, 모든 이해관계자를 포함한 민주적 거버넌스, 데이터/노동 기여에 대한 공정한 보상, 미래 엔클로저를 방지하는 지속적 공공 소유권, 다중 제도 형태(공공, 협동조합, 비영리).

역사적 교훈: Mauss, Ostrom, 디지털 공유지 이론가들은 상호성, 공유, 집단 거버넌스가 순진한 이상주의가 아니라 시장과 국가 통제 모두에 대한 입증된 대안임을 보여주는 프레임워크를 제공한다. 공유지 기반 AI가 가능한지가 아니라—예시가 이미 존재한다—엔클로저가 되돌릴 수 없게 되기 전에 그것을 규모에 맞게 구축하기 위한 정치적 의지를 동원할지가 문제다.

프리미엄 현상은 관대함이 아니라 추출을, 무료 선물이 아니라 거짓 선물을 드러낸다. 진정한 대안이 존재한다: 공공 인프라, 협동조합 소유권, 공유지 기반 거버넌스. 2025년의 도전은 엔클로저가 되돌릴 수 없게 되기 전에 그것들을 구축하기 위한 정치적 의지를 동원하는 것이다. 디지털 공유지 이론가들이 주장하듯: "우리는 디지털 공유지를 더 이상 21세기 디지털 사회에 맞는 저작권 개혁, 자유 소프트웨어 또는 오픈 데이터에 대한 논쟁에 필수적인 개념으로만 보지 않는다. 그것은 오히려 현대 사회의 성격 자체에 도전한다. 그것의 포괄적인 공유 및 참여 모델은 감시 자본주의와 사회 생활의 디지털 식민화에 대한 포괄적 대안을 개략적으로 보여준다."

AI의 미래—엔클로저된 자원 또는 관리된 공유지로서—는 디지털 기술이 집중된 권력을 섬기는지 집단적 번영을 섬기는지를 결정할 것이다. 여기서 검토된 이론적 프레임워크는 공유지 기반 접근만이 후자를 달성할 수 있음을 시사한다. 우리의 인지 주권, 우리의 민주적 미래, 그리고 사고 자체의 본질이 위태롭다.