OpenClaw 차단 논란, 구독 vs 과금 구조 충돌 본격화
“AI는 인프라다”… 비용 구조가 바꾸는 플랫폼 전략

AI 스타트업 Anthropic이 2026년 4월 4일을 기점으로 자사 코딩 어시스턴트 ‘Claude Code’의 이용 정책을 변경하면서 업계 전반에 논쟁이 확산되고 있다. 이번 조치의 핵심은 OpenClaw 등 서드파티 도구를 통한 사용을 기존 구독 한도에서 제외하고, 별도의 사용량 기반 과금(pay-as-you-go)을 적용한다는 점이다.

특히 이 정책이 특정 도구에 국한되지 않고 모든 외부 도구로 확대될 예정이라는 점에서 단순한 기능 제한을 넘어 플랫폼 전략 변화로 해석된다. 여기서 말하는 ‘하네스(harness)’는 AI를 자동으로 반복 실행하도록 만드는 외부 프로그램을 의미한다. 즉, 사람이 직접 사용하는 것이 아니라 프로그램이 대신 AI를 계속 호출하는 방식이다.

이번 조치는 OpenClaw 개발자가 경쟁사로 이동한 시점과 맞물리며, 단순한 기술 정책 변경을 넘어 경쟁 구도의 신호탄이라는 분석도 나온다.

논쟁의 본질은 기술이 아닌 경제 구조에 있다. 기존 AI 구독 모델은 ‘대부분의 사용자는 최대 한도까지 쓰지 않는다’는 전제를 기반으로 설계됐다. 일부 많이 사용하는 이용자의 비용을, 적게 사용하는 다수가 보완하는 구조 덕분에 정액 요금이 가능했다.

하지만 OpenClaw와 같은 자동화 도구가 등장하면서 상황이 달라졌다. AI를 반복적으로 호출하는 환경이 만들어지면서 사용량이 급증하고, 사실상 모든 사용자가 고사용량 이용자가 되는 구조가 형성된 것이다. 이로 인해 토큰 사용량이 폭증하고 GPU 연산 비용이 증가하면서 기존 구독 모델의 전제가 흔들리고 있다는 평가가 나온다.

구독 모델은 원래 대부분의 사용자가 제한된 수준만 이용한다는 가정 위에서 성립한다. 일부 사용자가 많이 쓰더라도 전체적으로 균형이 유지되는 구조다. 그러나 자동화 도구는 이러한 균형을 무너뜨리고, 기업 입장에서 감당해야 할 비용을 급격히 증가시킨다. 결국 구독 모델 자체의 지속 가능성이 흔들릴 수밖에 없다는 것이다.

이 과정에서 AI 서비스의 본질도 다시 주목받고 있다. 인터넷 서비스는 사용량이 늘어나도 추가 비용이 크지 않지만, AI는 다르다. 요청 하나를 처리할 때마다 연산이 필요하고, 그만큼 전력과 서버 비용이 발생한다. 즉, 사용량 증가가 곧 비용 증가로 이어지는 구조다. 이 때문에 AI는 단순한 소프트웨어가 아니라 ‘인프라’에 가까운 산업으로 평가된다.

이번 정책을 두고 해석은 엇갈린다. 한쪽에서는 일부 이용자의 과도한 사용을 제한해 전체 이용자를 보호하는 합리적 조치라고 본다. 반면 다른 한편에서는 외부 도구를 차단하고 자사 플랫폼 중심으로 이용을 유도하려는 전략이라는 비판도 제기된다. 결국 “구독은 어디까지 허용되는가”라는 근본적인 인식 차이가 드러난 셈이다.

또 하나 드러난 문제는 ‘헤비 유저’다. 기존 구독 모델은 일부 고사용자와 다수 일반 사용자의 균형 위에 성립했지만, 자동화 도구는 이 구조를 무너뜨리고 모든 사용자를 헤비 유저로 만드는 효과를 낳는다. 이는 곧 구독 모델의 구조적 한계를 드러내는 사례로 평가된다.

이용자들 사이에서는 신뢰 문제도 함께 제기되고 있다. 초기에는 저렴한 구독 형태로 서비스를 제공한 뒤 점차 제한을 늘리고 비용을 전가하는 것 아니냐는 우려다. 여기에 외부 도구 제한까지 더해지면서, AI 기업이 사용자보다 자사 이익을 우선하는 것 아니냐는 시각도 확산되고 있다.

결국 이번 사건은 단순한 정책 변경을 넘어 AI 산업의 방향성을 보여준다. 앞으로는 정액제 구독보다 사용량 기반 과금이 확대될 가능성이 크고, 기업들은 자사 플랫폼 중심으로 통제를 강화할 가능성이 높다. 동시에 이에 대응해 보다 자유롭게 사용할 수 있는 오픈소스 기술 역시 성장세를 이어갈 것으로 보인다.

이번 논쟁이 던지는 질문은 분명하다. AI를 우리는 ‘월정액 서비스’로 소비할 것인지, 아니면 ‘사용량에 따라 비용을 지불하는 인프라’로 받아들여야 할 것인지에 대한 선택의 문제다.