인공지능이 세금을 내야 한다면, 얼마를 내야 할까

들어가며

구독자님, 안녕하세요. 오스왈드의 지식토킹입니다.

2주 전, 잭 도시(Jack Dorsey)가 이끄는 핀테크 기업 블록(Block)이 전체 직원의 40%, 약 4,000명을 해고했어요. 도시는 이렇게 말했어요. "AI 도구가 회사를 만들고 운영하는 방식 자체를 바꿨다." 그런데 시장의 반응이 흥미로웠어요. 주가가 24% 급등한 거예요. 시가총액이 하루 만에 약 60억 달러 늘었으니, 해고된 직원 1인당 약 150만 달러의 기업 가치가 올라간 셈이에요.

같은 주, 전 미국 대선 후보이자 기업인인 앤드류 양(Andrew Yang)이 CNBC 인터뷰에서 이렇게 말했어요. "노동에 세금 매기는 걸 그만두고, AI 에이전트에 세금을 매겨야 합니다." 이건 단순한 정치적 수사가 아니에요. 블록의 사례가 보여주듯 AI가 사람의 일자리를 대체하면, 정부의 세수 기반 자체가 흔들리거든요. 오늘은 이 구조적 문제를 풀어볼게요. (개인적으로 미국 정치인 중에 관심있게 보는 한국계 정치인이에요.)

조용한 혁명: 해고 없는 고용 축소

AI가 노동 시장에 미치는 충격은 대량 해고보다 신규 채용의 실종으로 먼저 나타나고 있어요. 앤트로픽(Anthropic) CEO 다리오 아모데이(Dario Amodei)는 2025년 5월 Axios 인터뷰에서 "향후 1~5년 내에 신입 화이트칼라 직종의 최대 50%가 자동화될 수 있다"고 경고했어요. 실업률이 10~20%까지 치솟을 수 있다는 전망도 함께 내놓았고요. 더 주목할 점은, 이 경고를 한 사람이 바로 그 자동화 기술을 만들고 있는 회사의 CEO라는 거예요.

숫자를 볼게요. 뉴욕 연방준비은행 데이터에 따르면, 미국 대졸 신입(22~27세)의 실업률은 2025년 4분기 기준 5.7%로, 전체 실업률 약 4%를 웃돌고 있어요. 역사상 처음으로 대졸자 실업률이 전체 실업률보다 높아진 거예요. 불완전 고용률^[1]​은 42.5%에 달해 2020년 이후 최고치를 기록했어요.

골드만삭스 리서치는 이 현상의 원인을 분석했는데, 대졸자가 주로 취업하는 산업인 정보기술, 금융, 전문 서비스 분야에서 2023~2025년 사이 월평균 고용 증가가 -9,000명을 기록했어요. 같은 기간 비대졸자 위주 산업은 월평균 +12,000명이었고요. 즉, AI 도입이 가장 활발한 산업에서 신규 채용이 가장 먼저 멈추고 있는 거예요.

앤드류 양의 표현이 정곡을 찔러요. "해고하기 가장 쉬운 사람은 아직 고용하지 않은 사람이에요."

세금의 역설: 노동이 사라지면 세수도 사라진다

여기서 조세 구조의 문제가 등장해요. 미국 연방 정부 세수의 절반 이상이 개인 소득세에서 나와요. 2025년 기준 약 2조 6,000억 달러, 한화로 약 3,500조 원 규모예요. 여기에 급여세(payroll tax)를 더하면 노동 관련 세금이 전체 세수의 약 75%를 차지해요.

이 구조에서 AI가 노동을 대체하면 무슨 일이 벌어질까요? 기업의 이익은 늘어나지만, 급여가 줄어들면서 소득세와 급여세 기반이 동시에 약화돼요. 블록의 사례를 다시 떠올려보면, 4,000명이 일자리를 잃었는데 주가는 24% 올랐어요. 생산성 향상의 과실이 자본 소유자에게 집중되는 전형적인 패턴이에요.

앤드류 양은 이 구조를 정면으로 겨냥해요. "줄이고 싶은 것에 세금을 매기는 경향이 있잖아요. 그런데 우리는 지금 노동에 세금을 매기고 있어요. 노동이 더 필요한 시대인데요." 그의 제안은 명확해요. 노동에 대한 과세를 중단하고, 대신 AI 에이전트에 세금을 부과하자는 거예요.

흥미로운 건 다리오 아모데이도 비슷한 입장이에요. 그는 AI 기업 매출의 3%를 정부 재분배 프로그램에 기여하는 '토큰세(token tax)'를 제안했어요. AI 기업 CEO가 스스로 "우리에게 세금을 매겨달라"고 말하는 건, 양의 표현대로 "언제부터 있었던 일"인지 생각해볼 필요가 있어요.

에이전트세, 말은 쉽지만 설계는 어렵다

그렇다면 실제로 'AI에 세금을 매긴다'는 건 어떤 의미일까요? 여기서부터가 복잡해져요.

현재 논의되는 AI 과세 방식은 크게 세 갈래예요.

첫째, 이익 기반 과세. AI로 얻은 초과이익에 법인세를 더 매기는 방식이에요. IMF가 2024년 보고서에서 권고한 방향이 이쪽이에요. IMF는 "AI에 직접 세금을 매기는 것은 운용이 어렵고 혁신을 저해할 수 있다"면서, 대신 자본소득세를 강화하고 노동 대체를 장려하는 기존 세제 혜택을 재검토하라고 조언했어요.

둘째, 사용량 기반 과세. 아모데이의 토큰세처럼 AI 모델 사용량에 따라 과세하는 방식이에요. 2026년 1월 브루킹스 연구소가 발표한 분석에 따르면, 이 방식은 최종 소비자에게 부과할 때는 기존 소비세와 유사하게 작동하지만, 기업 간(B2B) 거래에 부과하면 세금이 누적되는 캐스케이드 효과^[2]​가 발생해 AI 제품의 경쟁력을 약화시킬 수 있어요.

셋째, 업무 대체 기반 과세. AI 또는 로봇이 사람의 특정 업무를 대체할 때 건당 세금을 매기는 '업무세(task tax)' 방식이에요. AI 기업 AskHumans의 창업자 잭 키드(Zak Kidd)가 미국 각 주 주지사에게 이 모델을 적극 제안하고 있어요. 호텔을 예로 들면, 시간당 28달러인 객실 청소 직원을 시간당 2달러짜리 로봇으로 대체할 때, 그 차액의 일부를 세금으로 환수하자는 거예요.

세 방식 모두 한 가지 근본적인 난제를 공유해요. AI의 기여분과 사람의 기여분을 어떻게 구분하느냐는 문제예요. 키드가 지적했듯이, "AI가 끝나고 인간의 해석이 시작되는 지점을 어디에 선을 긋느냐"는 질문에 아직 명확한 답이 없어요.

그래서 기본소득은 답이 될 수 있을까

에이전트세의 수입을 어디에 쓸 것인가, 라는 질문은 자연스럽게 기본소득(UBI)으로 이어져요.

앤드류 양은 2020년 대선에서 모든 미국 성인에게 월 1,000달러(연 12,000달러)의 '자유 배당금(Freedom Dividend)'을 제안했던 인물이에요. 당시 Tax Foundation의 분석에 따르면, 10%의 부가가치세(VAT)만으로는 재원을 충당하기 어렵고, 노동에 대한 한계세율이 약 8.6%p 올라가면서 장기적으로 GDP가 3% 감소할 수 있다는 추정이 나왔어요.

하지만 2026년 지금, 상황이 달라졌어요. AI가 만들어내는 생산성 잉여가 새로운 재원 가능성으로 떠오르고 있거든요. 블록이 4,000명을 줄이면서 예상하는 연간 비용 절감 규모는 수억 달러에 달해요. 이 절감분의 일부를 사회로 환류시키는 것이 에이전트세의 핵심 논리예요.

한국도 이 논의에서 벗어나 있지 않아요. IMF가 2025년 발간한 보고서에 따르면 한국 전체 일자리의 약 절반이 AI 영향에 노출되어 있어요. 특히 사무직, 여성, 청년, 고학력층에서 노출도가 더 높다고 분석했어요. KDI의 연구도 비슷한 결론을 내놓고 있는데, AI 기술 도입이 확산되면서 주로 청년 일자리를 감소시키는 방향으로 작용하고 있다고 해요.

이재명 대통령은 APEC 정상회의에서 'AI 기본사회' 비전을 언급한 바 있고, 국내에서도 로봇세, AI 이익공유제, 보편적 기본소득 등의 논의가 확산 중이에요. 핵심 쟁점은 결국 같아요. 재원을 어떻게 마련하고, 어떤 방식으로 분배할 것인가.

오스왈드의 시선

솔직히 이야기하면, 저는 '에이전트세'라는 이름 자체보다 그 뒤에 있는 구조적 질문이 더 중요하다고 봐요. 기술 도입 초기에는 항상 '효율성'이 강조되지만, 실제로 그 효율성의 과실이 어디로 흘러가는지는 별개의 문제라는 거예요. 블록의 사례가 정확히 이걸 보여줘요. 4,000명의 해고가 주주에게는 60억 달러의 가치 증가였지만, 해고된 직원에게는 20주치 퇴직금이었어요.

제가 주목하는 건 IMF와 브루킹스가 공통으로 지적하는 포인트예요. AI에 직접 세금을 매기는 건 기술적으로 어렵고, 잘못하면 혁신을 저해할 수 있다. 대신 자본소득세를 강화하고, 노동 대체를 지나치게 장려하는 기존 세제 인센티브를 재설계하는 게 현실적인 첫 단계라는 거예요.

결국 이건 세금 문제가 아니라 사회 계약의 재설계 문제예요. 20세기 복지국가는 '노동 → 소득 → 소비 → 세수'라는 선순환 위에 설계되었어요. AI가 이 사슬의 첫 고리인 '노동'을 약화시키고 있는데, 나머지 고리만 손보는 건 근본적 해법이 아니에요.

앤드류 양의 말 중에서 제가 가장 의미 있다고 생각하는 건 세금 제안 자체가 아니라 이 한마디예요. "미국의 암묵적 사회 계약이 깨지고 있어요." 대졸자의 실업률이 비대졸자보다 높아지고, 기업이 직원을 해고할 때 주가가 급등하는 세상에서, 노동과 보상 사이의 약속이 흔들리고 있다는 진단이요. 이건 미국만의 문제가 아니에요. 한국 청년 고용 시장에서도 똑같은 패턴이 관찰되고 있거든요.

마치며

AI가 노동을 대체하면 세수 기반이 약화되고, 이건 복지 시스템의 지속 가능성을 위협해요. '에이전트세'든 '토큰세'든 '업무세'든, AI의 생산성 잉여를 사회로 환류하는 메커니즘이 필요하다는 건 점점 더 명확해지고 있어요. 다만, 그 설계는 아직 초기 단계이고, "무엇에 세금을 매길 것인가"라는 기술적 질문은 "AI가 일자리를 없앨 것인가"만큼이나 중요한 문제예요.

2026년 브루킹스의 분석이 제시하는 프레임이 유용해요. 지금 당장 해야 할 개혁과, AI가 훨씬 더 자율적으로 작동하는 미래에 필요한 개혁을 구분하라는 것. 지금은 노동 대체를 촉진하는 세제 인센티브를 재검토하고 자본소득세를 강화하는 게 먼저예요. AI에 직접 세금을 매기는 건 그다음 이야기고요.

참고자료 & 더 읽기

핵심 출처

배경 지식

필자 안광섭은 세종대학교 경영학과 교수이자 OBF(Oswarld Boutique Consulting Firm) 리드 컨설턴트이다. 대학에서 경영데이터 관리, 비즈니스 애널리틱스 등 데이터 분석을 가르치는 한편, 현장에서는 GTM 전략과 인공지능 전략 컨설팅을 이끌며 기술과 비즈니스의 접점을 설계하고 있다. AI 대화 시스템의 기억 아키텍처(HEMA) 연구로 학술 논문을 발표했으며, 매일 글로벌 AI 논문을 큐레이션하는 Daily Arxiv 프로젝트를 운영하고 있다. 고려대학교 KBMA와 기술경영전문대 석사과정을 졸업했다. 지은 책으로 《생각을 맡기는 사람들: 호모 브레인리스》가 있다.