사용자들이 Codex의 사용 한도 리셋 시점을 직접 선택하고 싶어 한다는 의견을 반영했습니다.

오늘부터 사용 한도 리셋을 나중에 사용할 수 있도록 저장하는 기능을 순차적으로 출시합니다.

우선 Go, Plus, Pro, Business 사용자에게 무료 리셋 1회가 제공됩니다. 이제 리셋을 나중을 위해 저장할 수 있습니다.

또한 향후 2주 동안 Plus 및 Pro 사용자는 최대 3명의 친구를 Codex에 초대할 수 있습니다.

초대한 친구가 Codex에서 첫 메시지를 보내면, 초대한 사람과 초대받은 사람 모두 추가 저장 리셋 1회를 받게 됩니다.

AI 중심 경제에서 기업의 미래에 대해 많이 생각해 왔습니다.

이번 전환은 과거 어떤 플랫폼 전환과도 다릅니다. 과거에는 디지털 시스템이 인간의 역량을 강화하는 역할을 했습니다.

하지만 이번에는 사람과 디지털 시스템 사이에 실제로 ‘인지적 순환’을 만들 수 있게 되었습니다. 이는 기업 내부에서 일을 어떻게 정의하고 이해하는지 자체를 바꾸는 매우 근본적인 변화입니다.

지금 걸려 있는 것은 단순히 새로운 디지털 도구나 시스템의 활용이 아닙니다. AI 모델이 인간과 조직의 전문성을 지속적으로 흡수하고 상품화 할 수 있는 세상에서, 기업이 어떻게 학습하고, 지식재산(IP)을 구축하고, 차별화하며, 성장할 것인가의 문제입니다.

앞으로 모든 기업은 제가 말하는 ‘인적 자본(Human Capital)’과 ‘토큰 자본(Token Capital)’을 동시에 구축해야 할 것입니다.

인적 자본은 사람들의 지식, 판단력, 관계, 창의성, 그리고 패턴 인식 능력을 의미합니다.

토큰 자본은 기업이 구축하고 소유하는 AI 역량을 의미합니다.

중요한 점은 토큰 자본이 성장한다고 해서 인적 자본의 가치가 줄어드는 것이 아니라는 것입니다. 오히려 더욱 가치가 커집니다.

저는 인간의 주체성이 토큰 자본 성장의 핵심 동력이 될 것이라고 믿습니다. 인간은 더 큰 목표를 설정하고, 서로 다른 분야를 연결하며, 관계를 구축하고, 중요한 패턴을 발견합니다. 인간의 방향성이 없다면 컴퓨팅 자원은 그저 제자리에서 맴돌 뿐입니다.

이는 결국 가장 좋은 모델을 선택하는 것이 핵심이 아니라는 뜻입니다. 진정한 기회는 모델 위에 인간 자본과 토큰 자본이 함께 복리로 성장하는 학습 루프(learning loop)를 구축하는 데 있습니다.

업무(task)를 AI에 맡길 수는 있습니다. 직무(job) 자체를 AI에 맡길 수도 있습니다. 하지만 학습(learning)만큼은 절대 위임할 수 없습니다.

기업의 미래는 사람과 AI를 통해 그 학습을 얼마나 복리로 축적할 수 있는지에 달려 있습니다. 이를 위해서는 새로운 아키텍처가 필요합니다.

모든 기업은 시간이 지날수록 개선되는 에이전트 시스템을 구축할 수 있어야 하며, 동시에 자신의 IP에 대한 통제권을 유지해야 합니다.

기업은 범용 모델을 교체하더라도, 자신들의 학습 시스템 안에 축적된 ‘베테랑 직원의 전문성’을 잃지 않아야 합니다.

저는 이것이 앞으로의 시대에 기업의 통제권과 주권을 가늠하는 핵심 시험대라고 생각합니다.

기업은 자신의 업무 프로세스, 도메인 지식, 그리고 축적된 판단력을 AI 시스템으로 전환해야 합니다. 그리고 그 시스템은 사용할수록 더 좋아져야 합니다.

사내 전용 평가 체계는 단순한 외부 벤치마크가 아니라, 실제 비즈니스 성과 측면에서 모델이 개선되고 있는지를 측정해야 합니다.

사내 전용 강화학습 환경은 조직 내부의 실제 작업 기록을 활용해 모델이 지속적으로 발전할 수 있게 해야 합니다.

또한 기업의 지식 베이스는 조직의 기억을 언제든 조회할 수 있게 만들고, 토큰 사용 효율도 높여야 합니다.이러한 루프가 앞으로 기업의 새로운 IP가 될 것입니다.

저는 이를 ‘언덕을 끊임없이 올라가는 기계’라고 생각합니다. 그리고 대부분의 자산과 달리, 이것은 복리로 성장합니다.

개선된 업무 프로세스는 더 좋은 학습 신호를 만들어내고, 이는 다시 해당 기업만의 암묵지 축적을 가속화합니다.

이 구조를 먼저 구축하는 기업은 향후 어떤 새로운 모델이 등장하더라도 쉽게 따라잡기 어려운 경쟁우위를 확보하게 될 것입니다.

우리 모두가 가장 원하지 않는 미래는, 모든 산업의 기업들이 자신이 창출한 가치를 몇 개의 AI 모델에게 넘겨주는 세상입니다.

만약 가치의 대부분이 소수의 모델에만 집중된다면, 정치경제적 관점에서 그런 구조는 결코 지속될 수 없습니다.

산업 전체를 텅 비게 만드는 AI 미래에 대해 사회는 결코 동의하지 않을 것입니다.

세계화의 초기 단계를 떠올려 보십시오. 아웃소싱으로 인해 많은 산업 경제가 공동화 되었습니다.

표면적으로 GDP 수치는 괜찮아 보였지만, 실제로는 대규모 대체가 발생했고, 그 후유증은 지금도 이어지고 있습니다.

AI 시대에 같은 실수를 반복해서는 안 됩니다.

소수의 AI 시스템만이 경제적 수익 대부분을 가져가고, 산업 전반은 자신들의 지식이 상품화되어 경쟁력을 잃는 상황을 만들어서는 안 됩니다.

우리의 우선순위는 단순히 ‘최첨단 모델(frontier model)’을 만드는 것이 아니라, ‘최첨단 생태계(frontier ecosystem)’를 구축하는 것입니다.

가치가 모든 기업, 모든 산업, 모든 국가로 널리 확산되는 생태계 말입니다.

각 조직이 자신의 제도적 지삭을 담은 학습 루프를 소유하고, 이를 통해 인적 자본과 토큰 자본을 함께 복리로 성장시킬 수 있어야 합니다.

저는 플랫폼이 스스로 가져가는 가치보다 그 위에서 창출되는 가치가 더 크도록 만드는 철학 속에서 성장해 왔습니다.

그리고 모든 기업이 스스로 혁신하고 자신만의 가치를 만들어낼 수 있어야 한다고 믿습니다.

그렇게 될 때 기업은 자신뿐 아니라 주변 경제 전체를 위해 가치를 창출하게 됩니다.

직원들은 자신의 전문성이 증폭되는 것을 경험하게 될 것이며, 자신의 판단력이 시스템 안에 녹아들어 반복 가능하고 확장 가능한 형태로 남게 될 것입니다.

그리고 그 혜택은 기업과 지역사회 전체로 확산될 것입니다.

그것이 기업이 자신과 경제 전체를 위해 가치를 창출하는 방식입니다.

그리고 그것이 우리가 함께 구축해야 할 지속 가능한 균형점이라고 생각합니다.