최고재무책임자(CFO)들이 경고음을 울리고 있다: 새로운 AI 에이전트의 통제 불가능한 비용

생성형 인공지능은 근본적인 위기에 처해 있습니다. 기술 자체가 실패해서가 아니라, 상업적 구조가 붕괴하고 있기 때문입니다.

마이크로소프트, 우버, 깃허브 같은 거대 기술 기업들은 이미 과감한 조치를 취하고 있습니다. 자율 에이전트 사용으로 인해 AI 도구에 대한 연간 예산이 몇 달 만에 줄어들고 있는 반면, 기대되는 생산성 향상은 측정하기 어려운 경우가 많습니다. 이러한 문제의 원인은 업계 전반에 걸친 토큰 기반 요금 모델로의 전환에 있습니다. "사용량 기반 요금제"라는 명목하에 공급업체들은 기업 고객에게 모든 재정적 위험을 전가하고 있으며, AI가 작업을 정확하게 해결했는지 또는 실질적인 경제적 가치를 창출했는지 여부와 관계없이 컴퓨팅 성능 자체에 대해서만 비용을 청구하고 있습니다. 이 글에서는 현재 진행 중인 AI 가격 책정 방식의 숨겨진 위험을 분석하고, 예산 통제와 AI 도입 사이의 치명적인 긴장 관계를 설명하며, 성과 기반 가격 책정이 기업 AI의 미래를 위한 유일한 지속 가능한 해결책인 이유를 제시합니다.

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AI가 아무런 성과도 내지 못할 때 누가 비용을 부담하는가? 스스로의 가치 창출 방식을 이해하지 못했던 업계의 심판이 시작됐다

생성형 AI의 비즈니스 모델은 근본적인 위기에 처해 있습니다. 기술 자체의 실패 때문이 아니라, 요금 청구 방식이 경제 논리를 완전히 뒤집어 놓았기 때문입니다. 기업은 모든 재정적 위험을 감수해야 하고, 제공업체는 결과와 상관없이 수익을 가져갑니다. 2026년 5월, 마이크로소프트는 자사 Experiences & Devices 부서의 수천 명 직원에게 제공했던 Claude Code 라이선스를 취소했습니다. 우버는 5,000명의 엔지니어가 Claude Code를 집중적으로 사용하면서 1인당 월 500달러에서 2,000달러의 비용을 지출했고, 결국 2026년 AI 예산을 4개월 만에 모두 소진했습니다. 마이크로소프트 소유의 세계 최대 개발자 플랫폼인 GitHub는 2026년 6월 1일 정액제 가격 정책을 폐지하고 토큰 기반 크레딧 시스템으로 전환했습니다. 불과 몇 주 만에 발생한 이 세 가지 사건은 우연이 아닙니다. 이는 AI 산업의 가격 책정 구조에 깊숙이 자리 잡은 구조적 결함의 징후입니다.

보조금 시대의 종말: 시장이 가격을 발견하는 순간

생성형 AI의 초기 단계는 상당 부분 정부 보조금에 의해 지원되었습니다. Anthropic, OpenAI, Microsoft와 같은 업체들은 시장 점유율을 확보하고, 사용자 행동을 파악하고, 개발자 생태계를 구축하기 위해 실제 인프라 비용보다 훨씬 낮은 가격으로 서비스를 제공했습니다. 코딩 도우미에 대한 고정 요금, 한 자릿수 월 요금으로 무제한 채팅 세션 이용, 그리고 업체 부담의 풍부한 기업 테스트까지, 이 모든 것이 가능했던 이유는 벤처 캐피털이 가격 차이를 메워주었고, 에이전트 기반 워크플로우 사용의 실제 비용이 아직 정확히 알려지지 않았기 때문입니다.

이 단계는 이제 명백히 끝났습니다. GitHub는 에이전트 기반 사용이 표준이 되었고 관련 컴퓨팅 비용이 기존의 정액제 모델을 더 이상 유지할 수 없다는 이유로 토큰 기반 결제로 전환했다고 명시적으로 밝혔습니다. 회사는 직설적으로 말했습니다. 이전에는 짧은 채팅 질문과 몇 시간 동안 진행되는 자율 코딩 세션의 비용이 동일했는데, 이는 지속 불가능했다는 것입니다. 이전에는 월 10달러에서 39달러로 에이전트 기반 서비스를 제한 없이 이용할 수 있었던 개발자들은 전환 후 비용이 월 50달러에서 3,000달러 이상으로 급증했습니다. 이러한 변경 사항을 알리는 커뮤니티 게시글에는 거의 900표에 달하는 반대표가 모였습니다.

가트너는 2026년 전 세계 AI 지출이 2조 5200억 달러에 달할 것으로 예측하며, 이는 전년 대비 44% 증가한 수치입니다. 이처럼 막대한 규모의 지출이 발생하는 상황에서 누가 비용을 부담하고 누가 이익을 얻을 것인가는 더 이상 학술적인 논의를 넘어 기업 지배구조의 근본적인 문제로 대두되고 있습니다. AI 인프라 구축에만 2026년까지 1조 3700억 달러가 투자될 것으로 예상됩니다. 그러나 2025년 7월 MIT 연구에 따르면, 기업 전반에 걸친 차세대 AI 시범 프로젝트의 약 95%가 실질적인 손익 효과를 내지 못했습니다. 지출 증가에도 불구하고 수익이 저조한 이러한 모순이 바로 문제의 핵심입니다.

토큰 가격 책정 모델이 기업에 전가하는 5가지 위험 유형

"사용량에 따라 지불"이라는 무해해 보이는 문구 뒤에는 공급자에서 기업 고객으로 다섯 가지 위험 요소가 체계적으로 이전되는 메커니즘이 숨어 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하는 사람이라면 누구나 토큰 청구 방식이 중립적인 청구 방식이 아니라 구매자에게 구조적인 불이익을 주는 방식이라는 것을 알 수 있습니다.

예산 위험: 공급업체가 해당 제품을 관리하며, 구매자는 관리하지 않습니다

토큰 기반 가격 모델에서 기업은 제공자가 언제든 가격을 변경할 수 있고 사용량 증가에 따라 비선형적으로 증가하는 비용 단위에 대해 연간 예산을 책정합니다. 예를 들어, 2026년 5월 Anthropic은 상담원 도구 및 타사 통합 구독자에게 표준 API 요율로 청구되는 별도의 월별 할당량을 제공할 것이라고 발표했습니다. 이는 기존 예산의 가치를 즉시 떨어뜨리는 일방적인 가격 조정입니다. Uber는 이를 직접 경험했습니다. 12개월을 기준으로 책정된 예산이 4개월 만에 소진되었습니다. 문제는 도입률이 아니라 오히려 성공의 지표였습니다. 문제는 상담원 기반 워크플로가 구현되는 순간 "토큰" 단위가 기하급수적으로 증가하는 반면, 예산은 선형적으로 계획되었다는 점입니다.

도입 위험: 사용과 가치 창출이 분리되어 있음

토큰 기반 시스템은 결과가 아닌 컴퓨팅 파워에 따라 비용을 청구합니다. 10만 토큰을 사용하여 잘못된 답을 내놓는 모델과 10만 토큰을 사용하여 정확한 답을 내놓는 모델의 비용은 정확히 동일합니다. 이러한 비용과 이익의 분리가 근본적인 경제적 문제입니다. 즉, 기업은 토큰 기반 시스템을 중심으로 워크플로우를 구축하고 운영하며 비용을 지불하면서도 실질적인 부가가치를 전혀 얻지 못할 수 있다는 뜻입니다. 2025년까지 기업의 42%가 대부분의 AI 프로젝트를 포기할 것이라는 예측(전년도 17%에서 급증)은 이러한 관점에서 기술적인 문제라기보다는 가격 책정 문제에 가깝습니다. 잘못된 인센티브 구조는 수개월 운영 후에야 비로소 드러나는 잘못된 투자로 이어집니다.

예측 위험: 비용 계획의 통제 불가능한 변동성

최고재무책임자(CFO)에게 토큰 청구는 통화 헤지 오류와 유사한 유형의 비용입니다. 너무 많은 외부 변수가 청구에 영향을 미치기 때문에 근본적으로 모델링이 불가능합니다. 새로운 사용 사례, 새로운 내부 사용자, 모델 동작의 변화, 컨텍스트 윈도우 크기의 증가 등 모든 것이 청구에 예측 불가능한 영향을 미칩니다. 여기에 소위 에이전트 확산 문제가 더해집니다. 기업이 여러 부서에 걸쳐 에이전트 기반 워크플로를 배포하면 예측 불가능성이 더욱 커집니다. 새로운 에이전트가 추가될 때마다 토큰 원장에 항목이 추가되지만, 그에 따른 수익은 보장되지 않습니다. Anthropic은 Claude Opus 4.7 버전에서 확장된 추론 체인으로 인해 이전 버전보다 약 30% 더 많은 토큰을 소비하게 되었습니다. 이는 단 하나의 새로운 거래나 고객 주문도 없이 단 하루 만에 30%의 비용 증가를 의미합니다.

지배구조 위험: 데이터 보호 및 규정 준수는 사용량에 따라 확대됩니다

금융 서비스, 의료, 보험과 같은 규제 산업에서는 모든 토큰 호출에 거버넌스 문제가 수반됩니다. 기업 데이터는 모든 API 호출 시 제3자 추론 인프라를 거치게 되는데, 이는 토큰 사용량이 많을수록 내부 보안 경계를 벗어나는 데이터가 많아진다는 것을 의미합니다. GDPR, SOC 2, HIPAA, EU AI법 등의 규제 환경에서 이는 사용 강도가 높아질수록 규정 준수 비용, 감사 노출, 책임 위험을 증가시킵니다. 따라서 토큰 청구와 데이터 주권은 구조적 긴장 관계에 놓이게 됩니다. AI를 더 많이 사용하는 기업은 자동으로 더 많은 규제 위험을 감수하게 되는데, 이는 안전하고 확장 가능한 AI 사용을 저해하는 인센티브 문제입니다.

결과적 위험: AI 제공업체의 영향에 대한 침묵

가장 논의되지 않는 위험이 가장 중대한 결과를 초래할 수 있습니다. 토큰 가격 모델은 가치 창출이 아닌 소비를 측정합니다. 공급자는 기업의 AI 프로그램이 손익에 실질적인 영향을 미치는지 여부와 관계없이, 또는 측정 가능한 수익을 창출하지 못하고 실패한 수많은 기업용 인공지능(GenAI) 시범 사업 목록에 합류하는지 여부와 관계없이 비용을 받습니다. MIT 연구에 따르면 이러한 실패율은 95%에 달합니다. 즉, 대다수의 경우 기업은 검증 가능한 경제적 가치를 얻지 못하고 비용을 지불하며, 공급자는 이러한 상황을 개선할 비즈니스 모델 관련 유인이 없습니다.

업계의 가격 책정 논리: 시장이 스스로의 가치를 제대로 알지 못하는 상황

현재 가격 위기의 근본 원인은 GenAI 시장의 초기 단계에 있습니다. 업계는 실제 기업 환경에서의 제품 사용 비용을 제대로 파악하지 못한 채 제품을 출시했습니다. 정액제와 토큰 기반 가격 모델은 지속 가능한 상업적 구조가 아닌 시장 진입 전략으로 고안되었습니다. GitHub 자체도 기존의 정액제 모델이 실제 추론 비용을 흡수하고 있으며, 이러한 방식은 장기적으로 공급업체에게 지속 가능하지 않다는 점을 인정했습니다.

이로 인해 역설적인 상황이 발생했습니다. 도입이 성공적일수록 공급업체의 손실 위험이 커지고, 기업의 예산 위험도 높아진 것입니다. 우버가 가장 대표적인 사례입니다. 클로드 코드(Claude Code) 도입률은 개발자의 32%에서 84%로 증가했고, 커밋된 코드의 70%가 AI로 생성되었으며, 생산성 향상은 실질적이고 측정 가능했습니다. 그럼에도 불구하고 우버의 CTO인 프라빈 네팔리 나가(Praveen Neppalli Naga)는 다음과 같이 상황을 설명했습니다. "필요하다고 생각했던 예산을 이미 다 써버려서 처음부터 다시 시작해야 하는 상황입니다." 기술 자체는 효과가 있었지만, 가격 모델이 실패한 것입니다.

이는 마이크로소프트가 Experiences & Devices 사업부의 Claude Code 라이선스를 취소하고 개발자들을 GitHub Copilot CLI로 전환하기로 결정한 이유를 설명해 줍니다. 공식적인 이유는 "툴체인 통합"이지만, 내부적으로는 재정적인 결정이었습니다. Windows, Microsoft 365, Teams, Outlook, Surface를 개발하는 수천 명의 엔지니어들이 2025년 12월 시범 출시 이후 Claude Code를 집중적으로 사용해 왔는데, 그 비용이 연말이 되기도 전에 연간 예산을 소진해 버렸습니다. OpenAI에 130억 달러를 투자하고 대부분의 AI 프런트엔드 연구소가 운영되는 클라우드 환경을 제공하는 마이크로소프트는 이러한 수치를 검토한 후, 인지된 가치가 아닌 비용을 기준으로 결정을 내린 것입니다.

성과 중심 가격 모델: 차별화된 상업 구조, 할인 없음

성과 기반 가격 책정이라는 용어는 시장에서 종종 오해됩니다. 이는 토큰 가격 인하, 할인 패키지 또는 지불 유예와는 전혀 다른 개념입니다. 근본적으로 다른 상업적 구조를 의미합니다. 즉, 서비스 제공자는 특정 워크플로에서 정의된 비즈니스 성과가 검증된 경우에만 완료된 작업에 대해 비용을 받습니다. 그 과정에서 발생하는 계산 노력에 대해서는 비용을 청구하지 않습니다.

수십 년 동안 기업용 소프트웨어는 시스템 및 SLA(서비스 수준 계약) 원칙에 따라 운영되어 왔습니다. 즉, 공급업체는 단위 경제성을 책임지고 솔루션이 약속된 결과를 제공하도록 보장해야 합니다. ERP 시스템, CRM 플랫폼, 회계 소프트웨어 등 그 어떤 범주도 데이터베이스 접근 횟수, API 호출 횟수 또는 연산 주기를 기준으로 요금을 청구한 적이 없습니다. 사용자 수, 모듈 수 또는 성능 결과를 기준으로 요금을 청구했습니다. AI 가격 책정 또한 이러한 기준을 따라야 합니다.

하지만 성과 기반 가격 책정 모델은 공급자가 변동성을 스스로 감당할 수 있을 때, 즉 위험을 내재화할 수 있는 플랫폼 효율성을 구축했을 때만 경제적으로 실현 가능합니다. 대부분의 공급자는 이를 할 수 없습니다. 그들의 생산 비용은 회사가 부담하는 비용과 동일하며, 그들은 단순히 그 비용을 고객에게 전가할 뿐입니다. 성과 기반 가격 책정은 공급자가 자신의 수익을 성과와 연동하도록 요구합니다. 이는 위험 프로필이 상당히 다르며, 이러한 이유로 성과 기반 가격 책정 모델은 시장에서 여전히 드뭅니다.

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실용적인 모델: 결과 중심의 AI 제공 방식은 어떻게 작동하는가

성과 기반 원칙을 일관되게 구현하는 플랫폼은 차별화된 참여 논리를 따릅니다. 단순히 인프라를 임대하고 사용량을 측정하는 방식이 아니라, 기업의 사용 사례에 가장 높은 가치를 창출하는 워크플로, 즉 측정 가능한 효과를 가장 빠르게 제공할 수 있는 프로세스를 먼저 파악합니다. 그런 다음 기업 클라우드, 온프레미스, 프라이빗 클라우드 또는 완전 관리형 SaaS 형태로 기업 인프라 내에 즉시 사용 가능한 솔루션을 배포하고, 데이터는 기업 경계를 벗어나지 않도록 합니다. 비용은 결과가 나타나고 고객이 만족할 때 비로소 발생합니다.

이 모델은 위험 분담에 광범위한 영향을 미칩니다. 공급자가 자원을 많이 소모하는 용도보다는 진정으로 가치를 창출하는 사용 사례에 집중하도록 유도합니다. 공급자와 고객 간의 이해관계를 직접적으로 일치시킵니다. AI가 제대로 작동할 때 양측 모두 이익을 얻고, 작동하지 않을 때는 어느 한쪽이 손해를 보지 않습니다. 규제 산업의 경우, 데이터가 회사 경계를 벗어나지 않는다는 전제는 GDPR, SOC 2, HIPAA 및 EU AI법과 호환되는 규정 준수 체계를 제공합니다.

성과 중심적으로 잘 구현된 플랫폼의 핵심적인 장점은 누적적인 지식 구조입니다. 성공적으로 완료된 모든 워크플로는 공유된 내부 지식 기반 위에 구축되며, 후속 작업이 진행될수록 그 가치는 더욱 높아집니다. 이는 비용은 누적되지만 회사 내 조직적 지식을 확고히 다지지 못하는 토큰 기반 배포 방식과는 정반대되는 점입니다.

최고재무책임자(CFO)의 관점: 토큰 청구는 범주형 예산 문제로 간주되어야 한다

금융 전문가들에게 토큰 청구는 확립된 관리 체계가 없는 완전히 새로운 유형의 운영 비용을 의미합니다. 클라우드 비용(컴퓨팅, 스토리지, 네트워크)은 지난 15년 동안 전문화되었습니다. FinOps라는 분야는 클라우드 지출을 예측하고 통제할 수 있도록 하는 방법, 도구 및 조직 단위를 만들어냈습니다. 하지만 AI 에이전트 런타임 비용에 대한 완벽한 대응 체계는 아직 마련되지 않았습니다.

토큰 소모량은 사용자 수에 비례하는 것이 아니라, 프롬프트의 난이도, 컨텍스트 윈도우 길이, 동시 실행 에이전트 수, 추론 체인의 복잡성에 따라 증가합니다. 즉, 100명의 엔지니어를 단순 자동 완성 기능에서 에이전트 기반 워크플로로 전환하는 기업은 새로운 사용자를 한 명도 추가하지 않고도 월별 AI 작업량을 5배에서 20배까지 늘릴 수 있습니다. 이러한 맥락에서 사용자 수나 세션 볼륨에 기반한 기존의 계획 수립 방식은 구조적으로 결함이 있습니다.

이는 예산 계획에 구체적인 영향을 미칩니다. 지출 구조에는 에너지 관리와 유사한 통제 메커니즘이 필요합니다. 실시간 측정, 임계값 알림, 팀 할당량, 상담원 수준의 엄격한 한도 설정 등이 그것입니다. 도입 전에 이러한 메커니즘을 구현하지 않은 기업은 예산이 이미 소진된 후에야 그 결과를 직면하게 될 것입니다. 우버의 사례가 대표적입니다. 우버는 팀별 한도도, 중앙 집중식 추적 시스템도, 실시간 소비 현황 파악도 없이 운영하다가 최고기술책임자(CTO)가 연간 예산이 소진되었다고 조기에 보고하면서 사태가 악화되었습니다.

시장 역학: 이러한 가격 변동에서 누가 주도권을 쥐고 있는가?

현재의 가격 변동은 대칭적이지 않습니다. 마이크로소프트, 구글, 아마존과 같은 대형 하이퍼스케일러는 유통 채널, 기업 계약, 클라우드 인프라, 개발자 도구 등을 장악하고 있어 소규모 제공업체와는 차별화되는 구조적 우위를 가지고 있습니다. 마이크로소프트가 클로드 코드(Claude Code)를 서비스 종료한 것은 코파일럿(Copilot)이 더 좋아서가 아닙니다. 내부 설문 조사 결과 개발자들이 클로드 코드를 선호하는 것으로 나타났습니다. 마이크로소프트가 클로드 코드를 서비스 종료한 이유는 유통 채널을 장악하고 있어 경쟁 제품에 대한 토큰 비용을 통제하거나 전략적으로 활용할 수 없기 때문입니다.

이러한 역학 관계는 가격 변혁 전체를 해석하는 데 중요한 의미를 지닙니다. 하이퍼스케일러에게 정액제에서 토큰 결제 방식으로의 전환은 단순한 가격 개혁이 아니라 수익 최적화입니다. 모델 운영에 필요한 인프라를 관리하고, 결제 시스템을 운영하며, 기업 계약을 체결하는 주체들은 사용량 기반 결제 방식에서 구조적으로 유리한 위치를 차지합니다. 반면, 성과 기반 가격 책정 방식은 공급자가 위험을 감수하도록 강요함으로써 이러한 수익 구조를 위협합니다.

하이퍼스케일러에 속하지 않는 중소기업 및 대기업의 경우, 차기 계약 갱신 시 이는 중요한 협상 변수가 될 수 있습니다. JP모건의 분석에 따르면, AI 인프라에 대한 부담은 약속된 수익이 실현되기 전에 경제적 마찰을 야기할 수 있습니다. 차기 AI 계약에서 위험 분담에 대해 적극적으로 협상하지 않는 기업은 구조적으로 불리한 표준적인 계약 조건을 수용하게 될 것입니다.

투자 경제학에서 얻을 수 있는 교훈은 다음과 같습니다. 효율성이 목표가 아니라면, 그것은 문제가 됩니다

토큰 기반 결제 방식의 비용 비판에 대한 반론은 진지하게 고려해야 합니다. 우버의 경우, AI는 커밋된 코드의 70%와 모든 실시간 백엔드 업데이트의 11%를 생성했습니다. 샌프란시스코에 있는 엔지니어의 연봉은 월 2,000달러의 토큰 비용보다 훨씬 높습니다. AI 기반 코딩이 회사에서 가장 값비싼 자원의 생산성을 단 한 자릿수 비율로만 향상시킨다고 해도 투자 수익률은 비용을 훨씬 상회할 수 있습니다.

이 주장이 틀린 것은 아니지만, 불완전합니다. 첫째, 생산성 향상이 실제로 정량화 가능하고 툴셋에 인과적으로 귀속될 수 있는 경우에만 타당성이 있는데, 대부분의 기업에서는 이를 체계적으로 측정하는 경우가 드뭅니다. 둘째, 절약된 엔지니어링 시간이 실질적인 비용 절감이나 직접적인 추가 수익으로 이어져야 한다는 전제가 깔려 있습니다. 많은 조직에서처럼 단순히 더 많은 업무로 이어져 AI 시스템에서 더 많은 토큰을 소모하는 결과를 초래해서는 안 됩니다. 셋째, AI 작업 결과가 검증된 경우에만 비교 가능성이 유효합니다. 생성되었지만 생산적으로 사용되지 않은 코드는 숙련된 엔지니어의 업무 가치와 동일시될 수 없습니다.

따라서 성과 중심 가격 책정의 근본적인 논리는 여전히 유효합니다. 실질적인 수익이 발생한다면, 공급자는 계약을 통해 이를 입증하고 수익을 수익과 연계할 수 있습니다. 만약 공급자가 그렇게 할 수 없거나 하지 않으려 한다면, 이는 구매자에게 불리하게 작용하는 구조적인 이유가 있는 것입니다.

기업 경영에 미치는 전략적 영향

2026년 상반기에 발생하는 사건들은 회사 경영진에게 명확한 운영상의 결론을 제공할 것입니다.

첫째, AI 기반 지출 제어에는 클라우드 FinOps와 유사한 구조를 갖추되 고유한 방법론을 요구하는 전담 FinOps 부서가 필요합니다. 토큰 소비는 비선형적이며, 에이전트별로 다르고, 모델 버전에 따라 달라집니다. 대시보드만으로는 충분하지 않으며, 팀 및 에이전트 수준의 실시간 예산 한도 설정, 임계값 초과 시 자동 종료 메커니즘, 그리고 개별 실행 수준의 감사 로그가 필요합니다.

둘째로, 토큰 결제를 사용하는 시범 프로젝트는 실제 운영 비용에 대한 신뢰할 만한 예측을 제공하지 못합니다. 월 1,000유로의 비용이 드는 시범 프로젝트도 실제 운영 환경에서는 초기 사용량의 최대 100배까지 증가할 수 있으므로 예산 초과를 초래할 수 있습니다. AI 관련 지출 계획은 시범 프로젝트 사용량이 아닌 실제 운영 환경을 가정하여 수립해야 합니다.

셋째, AI 공급업체와의 계약 갱신에는 현재 제대로 활용되지 않고 있는 전략적 협상 요소가 있습니다. 모든 기업이 다음 미팅에서 AI 공급업체에게 던져야 할 질문은 간단하고 명확합니다. "만약 제대로 작동하지 않을 경우 얼마를 지불해야 합니까?" 위험 부담을 공유하려 하지 않는 공급업체는 구매자와 이해 상충 관계를 형성하게 되며, 이는 진지한 구매 과정에서 간과할 수 없는 부분입니다.

넷째, 데이터 주권은 단순한 규정 준수 문제가 아니라 별개의 비용 및 위험 변수입니다. 규제 산업에 속한 기업들이 퍼블릭 클라우드에서 토큰 기반 서비스를 사용할 때마다 규정 준수 노력, 감사 노출, 잠재적 책임 위험이 누적됩니다. 기업 자체 네트워크 내에서 운영되는 AI 인프라, 즉 주권 AI는 2026년까지 클라우드 프런트엔드 모델과 기술적으로 동등한 수준에 도달할 것입니다. 스탠포드 HAI 2026 AI 지수에 따르면, 최고의 개방형 가중 모델과 가장 발전된 독점 시스템 간의 성능 격차가 평균 3개월로 좁혀질 것으로 예상됩니다.

전망: 가격 변혁이 2027년에 미치는 영향

시장은 변화의 소용돌이 속에 있습니다. 정액제에서 토큰 기반 요금제로의 전환은 단기적으로는 서비스 제공업체에게 유리한 상황입니다. 사용량이 증가함에 따라 수익도 늘어나기 때문입니다. 하지만 중장기적으로는 이러한 변화가 가격 구조를 근본적으로 바꿀 세 가지 동시적인 변화를 촉발할 것입니다.

첫째, 오픈소스 모델로 인해 경쟁 압력이 증가할 것입니다. 기업 전반에 걸친 에이전트 배포를 위한 독점 토큰 비용이 연간 수십만 달러에 달하고, 오픈 소스 모델이 온프레미스 하드웨어에서 유사한 성능을 제공한다면, 총 소유 비용 계산은 온프레미스 인프라에 유리하게 작용할 것입니다. 특히 GDPR 준수와 데이터 주권을 중시하는 유럽 기업들에게 더욱 그러할 것입니다.

둘째로, 성과 중심의 가격 모델은 기업 고객에게 토큰 기반 청구 방식에서는 찾아볼 수 없는 협상력을 제공하기 때문에 시장에서 성장할 것입니다. 현재 이 모델을 수익성 있게 제공할 수 있는 플랫폼 효율성을 갖춘 업체는 소수에 불과하지만, 경쟁이 심화됨에 따라 모방이 불가피해질 것입니다.

셋째, AI 거버넌스(AI 투자 수익률 측정, 가치 창출 기여도 추적, 계약상 성공 지표 정의 등)는 데이터 보호나 사이버 보안과 마찬가지로 독립적인 비즈니스 영역으로 자리 잡을 것입니다. 가트너는 2027년까지 전 세계 AI 지출이 3조 3400억 달러에 달할 것으로 예상합니다. 이 정도 규모가 되면 기업 경영진은 검증 가능한 성공 지표 없이는 AI를 예산 항목으로 받아들이지 않을 것입니다.

핵심 질문은 토큰 기반 청구 방식이 성과 중심 모델로 대체될 것인지 여부가 아닙니다. 경제적 논리대로라면 당연히 그렇게 될 것입니다. 진짜 문제는 기업들이 이러한 변화를 적극적으로 주도할 것인지, 아니면 끊임없이 증가하는 비용에 수동적으로 떠밀릴 것인지입니다. 지금 인공지능 투자에 대한 계약 구조를 조정하는 기업들이야말로 올바른 방향으로 나아가고 있는 것입니다.

Konrad Wolfenstein

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