AI 산업 | 생성 AI의 숨겨진 긴축 조치 및 비용 절감 조치 - 단어 수 감소 포함: 적을수록 저렴합니다.

AI의 엄청난 환상: 수십억 달러의 손실과 긴축 조치 - 기술 거대 기업들이 여러분에게 숨기고 있는 것

인공지능(AI)은 전례 없는 호황을 누리고 있지만, 기술 혁명이라는 화려한 겉모습 뒤에는 엄청난 재정적 어려움이 도사리고 있습니다. 사용자들은 사소한 기술적 변화로 인식하지만, 자세히 들여다보면 주요 AI 제공업체들이 폭발적으로 증가하는 비용을 통제하려는 필사적인 시도로 드러납니다. 구글과 오픈AI는 2024년 9월에 거의 동시에 변화를 추진했습니다. 언뜻 보기에는 이러한 변화들이 서로 관련이 없어 보이지만, 이는 업계 전체가 직면한 더 큰 문제를 드러냅니다. 바로 AI 서비스의 수익화가 막대한 투자와 운영 비용에 비해 크게 뒤떨어져 있다는 것입니다.

생성적 AI(Generative Artificial Intelligence)는 기존 데이터를 분석하거나 분류하는 데 그치지 않고 새로운 콘텐츠를 생성하는 데 특화된 인공 지능의 한 분야입니다.

이러한 변화는 수십억 달러 규모의 기술 대기업들조차 자사 혁신의 재정적 압박으로 어려움을 겪고 있음을 보여주기 때문에 특히 주목할 만합니다. 1,570억 달러의 기업 가치에도 불구하고 OpenAI는 2024년에 50억 달러의 손실을 예상하는 반면, 구글은 데이터 수집 및 처리 비용을 급격하게 증가시키는 조치를 조용히 시행하고 있습니다. 이처럼 사소해 보이는 변화는 전체 디지털 환경에 광범위한 영향을 미치며, AI 산업의 더 큰 구조적 위기를 시사합니다.

구글의 조용한 혁명

num=100 매개변수 비활성화

2024년 9월 14일, 구글은 별다른 홍보 없이 수년 만에 검색 인프라에 가장 큰 변화를 가져왔습니다. 수십 년 동안 100개의 검색 결과를 동시에 표시할 수 있도록 했던 URL 매개변수 num=100이 완전히 비활성화되었습니다. 이 기술 혁신은 SEO 업계 전체와 AI 애플리케이션에 지대한 영향을 미쳤습니다.

이 매개변수는 일반 사용자에게는 편리한 기능이었지만, SEO 업계에서는 매우 중요했습니다. Ahrefs, Sistrix, SEMrush 및 전문 순위 도구와 같은 거의 모든 주요 SEO 제공업체는 효율적인 데이터 수집을 위해 이 매개변수를 사용했습니다. 단 한 번의 호출로 상위 100개 순위 전체를 파악할 수 있었는데, 이는 페이지별로 결과를 가져오는 것보다 비용 효율적이면서도 빠릅니다.

이 매개변수의 비활성화로 인해 SEO 업계의 비용이 폭발적으로 증가했습니다. 이제 순위 도구는 이전에는 단일 쿼리로 가능했던 것과 동일한 양의 데이터를 얻기 위해 10번의 개별 쿼리를 수행해야 합니다. 이는 쿼리 비용이 10배 증가했음을 의미하며, 이미 여러 도구 제공업체에 심각한 기술적, 재정적 어려움을 안겨주었습니다.

웹사이트 운영자에게 미치는 영향

그 효과는 Google Search Console에서 즉시 나타났습니다. 조사 대상 웹사이트의 87.7%에서 측정된 노출수가 급격히 감소했습니다. 동시에 역설적이게도, 11위부터 100위까지 "저순위 노출수"가 줄어들면서 웹사이트의 평균 순위가 개선되었습니다.

많은 언론사들이 트래픽이 급격하게 감소했다고 보고하고 있습니다. derwesten.de와 같은 뉴스 사이트는 검색 트래픽이 51%, express.de는 35%, focus.de는 33% 감소했습니다. 그 이유는 복잡합니다. Google의 기술적 변화 외에도 AI 검토가 영향을 미쳐 사용자들이 외부 웹사이트를 덜 클릭하게 만들고 있습니다.

Google 전략의 동기

구글이 이러한 결정을 내린 이유는 복잡합니다. 한편으로는 이러한 변경으로 요청당 처리해야 하는 데이터가 줄어들어 서버 부하가 크게 줄어듭니다. 다른 한편으로는 봇과 스크래핑 서비스가 대규모로 데이터를 수집하는 것을 더욱 어렵게 만듭니다. 특히 AI 기업들이 구글 데이터에 관심을 기울이고 있는 상황에서 이는 더욱 중요합니다.

또 다른 측면은 사용자 경험입니다. 구글은 사용자들이 여러 페이지를 클릭하며 구글 환경에서 더 많은 시간을 보내는 기존 검색 방식으로 돌아가도록 유도하고자 합니다. 이를 통해 구글은 정보의 중심 접점으로서의 입지를 강화하고, 사용자를 외부 웹사이트로 리디렉션하는 데 덜 의존하게 됩니다.

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• Google과 ChatGPT의 두 가지 기술적 변화가 현재 검색 환경을 근본적으로 변화시키는 방식

OpenAI의 필사적인 비용 통제: 인용 횟수의 급격한 감소

Google의 변경과 더불어 OpenAI도 ChatGPT에 상당한 변화를 주었습니다. 2024년 9월 11일 이후, AI 챗봇이 외부 웹사이트에 대한 인용 및 링크를 표시하는 횟수가 크게 줄었습니다. 이러한 감소는 콘텐츠 품질이나 출처의 도메인 권한과 관계없이 모든 업종과 콘텐츠 유형에 동일하게 영향을 미쳤습니다.

수치는 극적입니다. 분석에 따르면 ChatGPT의 인용 횟수가 최대 90%까지 감소했습니다. 특히 무료 ChatGPT 계정이 영향을 받는 반면, 유료 버전 사용자는 제한이 훨씬 적습니다. 이러한 현상은 웹사이트가 Google에서 받는 트래픽과 ChatGPT에서 받는 현저히 낮은 트래픽 간의 기존 불일치를 더욱 심화시킵니다.

웹 검색 기능 비용의 폭발적 증가

OpenAI는 엄청난 재정적 압박을 받고 있습니다. 2024년까지 약 50억 달러의 손실을 예상하고 있으며, ChatGPT 운영 비용은 하루 최대 70만 달러에 달합니다. 웹 검색과 인용 횟수를 줄이는 것은 명백한 비용 절감 조치입니다. 각 웹 검색에는 추가적인 컴퓨팅 리소스와 API 호출이 필요하기 때문입니다.

OpenAI 웹 검색 기능 비용이 크게 증가했습니다. 이전 모델은 웹 검색을 무료로 제공했지만, 최신 모델은 검색 토큰에 대해 정가를 부과합니다. 비용 문제를 보여주는 예가 있습니다. GPT-4o를 사용한 쿼리는 0.13달러였지만, 더 광범위한 웹 검색 토큰을 사용하는 GPT-5를 사용한 동일한 쿼리는 74달러였습니다.

OpenAI의 현재 웹 검색 모델 중 gpt-4o와 gpt-4.1은 조회수 1,000회당 25달러를 청구하는 반면, GPT-5와 o-시리즈처럼 더 강력한 모델은 조회수 1,000회당 10달러에 불과합니다. 이러한 가격은 OpenAI가 웹 기반 정보 제공을 대폭 축소하고 있는 이유를 분명히 보여줍니다.

줄어드는 단어 수: 적을수록 저렴합니다

출처 인용 감소 외에도 사용자들은 또 다른 미묘한 변화를 발견했습니다. 바로 ChatGPT의 응답이 눈에 띄게 짧아지고 덜 자세해졌다는 것입니다. 언뜻 보기에 간결성을 높이기 위한 최적화처럼 보일 수 있지만, 실제로는 또 다른 효과적인 비용 절감 조치입니다. 생성된 모든 단어, 더 정확히 말하면 모든 토큰은 컴퓨팅 파워를 소모하여 직접적인 비용을 발생시킵니다. OpenAI는 체계적으로 응답을 줄임으로써 쿼리당 운영 비용을 절감합니다.

이러한 추세는 Anthropic의 Claude나 Google의 Gemini와 같은 경쟁사와 직접 비교할 때 특히 두드러집니다. 이러한 모델은 동일한 질의에 대해 더욱 상세하고, 미묘하며, 심층적인 답변을 제공하는 경우가 많습니다. 일부 경쟁사는 여전히 세부 정보의 풍부함을 품질 지표로 활용하는 반면, OpenAI는 막대한 사용자 기반에 따른 재정적 부담을 감당하기 위해 의도적으로 단어 수를 줄이는 것으로 보입니다.

사용자에게 이는 추가적인 작업을 의미합니다. 포괄적인 답변 대신, 사용자는 종종 피상적인 요약만 받고, 소위 "프롬프트 체이닝(prompt chaining)"이라고 불리는 특정 질의를 통해 원하는 수준의 정보를 직접 추출해야 합니다. 이러한 후속 질의는 각각 새로운 거래를 의미하며, 개별적으로는 비용이 저렴하지만 사용자에게는 더 많은 시간과 노력이 필요합니다. 이러한 조치는 인용 횟수를 줄이는 전략과 완벽하게 부합합니다. 두 가지 모두 사용자 경험을 저하시키는 요소이며, 결합되면 상당한 비용 절감으로 이어지고 회사의 막대한 재정적자를 상쇄하기 위한 것입니다.

답변은 더 짧고, 소스는 더 적습니다. ChatGPT가 비밀리에 비용을 절감하고 있다는 사실도 알고 계신가요?

프리미엄 구독으로 인한 손실을 보는 사업

특히 문제는 월 200달러라는 더 비싼 ChatGPT Pro 구독조차도 예상보다 많은 서비스를 이용하면서 손실을 보고 있다는 점입니다. CEO 샘 알트먼은 이러한 상황을 "미친 짓"이라고 표현하며 비용 감당의 어려움을 인정했습니다.

OpenAI의 CEO 샘 알트먼은 현재 200달러짜리 구독 서비스에서 손실을 보고 있다고 시인했습니다. "사람들이 예상보다 훨씬 더 많이 이용하고 있습니다." 이 놀라운 결과는 AI 기업들이 실제 사용 비용을 예측하고 적절한 가격을 산정하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다.

두 변화 사이의 놀라운 연결

두 이벤트의 시간적 근접성은 단순한 우연이 아닙니다. ChatGPT는 응답을 위해 최신 웹 정보에 의존하는 경우가 많으며, 스크래핑 서비스를 통해 Google 검색 결과에 직접 또는 간접적으로 접근합니다. num=100 매개변수를 비활성화하면 ChatGPT 및 기타 AI 시스템의 효율적인 웹 데이터 수집이 상당히 복잡해집니다.

ChatGPT와 같은 AI 애플리케이션은 관련성 높고 정확한 답변을 생성하기 위해 광범위하고 최신 웹 데이터를 활용합니다. num=100 매개변수를 통해 이러한 시스템은 대량의 검색 결과를 빠르고 비용 효율적으로 수집하고 답변에 가장 적합한 출처를 선택할 수 있었습니다.

이 매개변수를 비활성화하면 AI 시스템은 이제 훨씬 더 많은 개별 쿼리를 수행해야 하며, 이는 기하급수적으로 비용을 증가시킵니다. 이것이 OpenAI가 인용 빈도를 동시에 줄인 이유입니다. 최신 웹 정보를 제공하는 데 드는 비용이 더 이상 경제적으로 실현 가능하지 않았기 때문입니다.

8000억 달러의 자금 격차

베인앤컴퍼니의 우려스러운 전망

베인앤컴퍼니의 최근 연구에 따르면 AI 산업의 심각한 자금 부족 현상이 드러났습니다. 2030년까지 OpenAI, Google, DeepSeek과 같은 AI 기업들은 컴퓨팅 파워 및 인프라 비용 증가를 감당하기 위해 매년 약 2조 달러를 확보해야 할 것으로 예상됩니다. 그러나 전문가들은 이 목표에 약 8천억 달러가 부족할 것으로 예상합니다.

베인앤컴퍼니 글로벌 기술 부문 회장 데이비드 크로포드는 "현재의 확장 규제가 유지된다면 인공지능은 글로벌 공급망에 점점 더 큰 부담을 안겨줄 것"이라고 긴급히 경고했습니다. 필요 매출과 예상 매출 간의 이러한 불일치는 AI 산업의 가치 평가와 사업 모델에 대한 근본적인 의문을 제기합니다.

막대한 투자 대비 불확실한 수익

미국의 주요 기술 기업들이 전례 없는 수준으로 AI 투자를 확대하고 있습니다. 마이크로소프트, 메타, 구글은 2025년까지 AI 프로젝트에 총 2,150억 달러를 투자할 계획입니다. 아마존은 1,000억 달러의 추가 투자를 발표했습니다. 이러한 지출은 주로 데이터 센터 확장 및 새로운 AI 모델 개발에 사용될 예정입니다.

ChatGPT 출시 이후 투자액이 두 배 이상 증가했습니다. 2024년까지 4대 기술 기업은 AI에 총 2,460억 달러를 투자했는데, 이는 전년 대비 63% 증가한 수치입니다. 2030년대 초까지 AI에 대한 연간 지출은 5,000억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

에너지 수요와 인프라 문제

베인앤컴퍼니는 2030년까지 전 세계 컴퓨팅 전력 수요가 200기가와트까지 증가할 것으로 예측하며, 이 중 절반은 미국에서 발생할 것으로 예상합니다. AI 데이터 센터의 전력 소비량은 2023년 500억 킬로와트시에서 2030년 약 5,500억 킬로와트시로 11배 증가할 것으로 예상됩니다.

이러한 대규모 확장은 심각한 환경적 영향을 미칠 것입니다. 재생에너지 확대에도 불구하고, 데이터 센터의 온실가스 배출량은 2023년 2억 1,200만 톤에서 2030년 3억 5,500만 톤으로 증가할 것입니다. 같은 기간 동안 냉각수 소비량은 거의 4배인 6,640억 리터에 달할 것입니다.

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DeepSeek 충격은 전환점이다

중국의 비용 효율적인 혁신

중국 스타트업 DeepSeek은 R1 모델로 AI 업계에 큰 반향을 일으켰습니다. 개발 비용은 약 560만 달러로, 훨씬 더 비싼 미국 모델과 경쟁할 수 있는 모델을 개발했습니다. 이와 비교했을 때, OpenAI의 GPT-4o 개발 비용은 약 8천만 달러였습니다.

DeepSeek의 가격은 경쟁사보다 훨씬 저렴합니다. DeepSeek의 모델은 OpenAI의 동급 모델보다 20~40배 저렴합니다. DeepSeek의 Reasoner 모델은 입력 토큰 100만 개당 53센트인 반면, OpenAI의 o1 모델은 같은 개수에 15달러입니다.

산업 역학에 미치는 영향

DeepSeek의 성공은 AI 업계의 기존 통념에 도전장을 던졌습니다. DeepSeek은 수십억 달러의 예산 없이도 최첨단 AI가 가능하다는 것을 입증하며, 기존 공급업체들에게 상당한 가격 압박을 가하고 있습니다. 이러한 발전은 미국 수출 제한의 흥미로운 부작용을 보여줍니다. 기술적 한계로 인해 DeepSeek은 가용 하드웨어를 최적으로 활용하기 위해 소프트웨어 혁신에 착수해야 했습니다.

DeepSeek의 AI 비서는 몇 주 만에 전 세계 LLM 사용자 점유율의 21%를 차지하며 Apple 앱 스토어에서 가장 인기 있는 무료 앱인 ChatGPT를 제쳤습니다. 이처럼 빠른 시장 침투는 AI 시장의 변동성과 비용 집약적인 비즈니스 모델을 가진 기존 공급업체들에게 얼마나 위험한지를 여실히 보여줍니다.

지역에서 글로벌로: 중소기업은 영리한 전략으로 글로벌 시장을 정복합니다. - 이미지: Xpert.Digital

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자세한 내용은 여기를 참조하세요.

• 진본인. 개별적으로. 글로벌: 귀사를 위한 Xpert.Digital 전략

웹사이트 트래픽에 미치는 극적인 영향

AI의 쇠퇴 개요

Authoritas의 연구에 따르면 AI Overviews 도입으로 인해 영국 퍼블리셔 웹사이트의 클릭률이 약 절반으로 크게 감소한 것으로 나타났습니다. 이 연구에 따르면 AI Overviews를 도입한 데스크톱에서는 클릭률이 47.5%, 모바일에서는 37.7% 감소했습니다. 웹사이트가 Google AI Overviews에서 상위에 위치하더라도 클릭률 개선 효과는 미미했습니다.

SEO 전문가 케빈 인디그와 UX 연구원 에릭 반 부스커크가 진행한 새로운 연구에서는 구글의 AI 오버뷰 활용을 체계적으로 분석했습니다. 복잡한 환경에서 70명의 사용자가 8가지 현실적인 검색 작업을 수행하는 모습이 관찰되었습니다. 그 결과 약 400건의 AIO 상호작용이 발생했으며, 이는 AI의 영향으로 웹 검색 행동이 얼마나 크게 변화하는지에 대한 통찰력을 제공합니다.

AI 개요는 외부 링크의 클릭률을 크게 낮춥니다. 데스크톱에서는 클릭률이 최대 3분의 2까지, 모바일에서는 거의 절반까지 감소합니다. 사용자는 특히 간단하거나 표준화된 쿼리의 경우 AI 개요의 정보에 점점 더 의존하고 있습니다.

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기존 웹 트래픽의 붕괴

구글이 2024년 5월 미국에서, 2025년 3월 말 독일에서 생성 AI 답변을 검색에 통합한 이후, 뉴스 사이트, 블로그, 포럼과 같은 콘텐츠 제공업체들은 방문자 수가 크게 감소하는 것을 우려해 왔습니다. 답변이 이미 검색 페이지에 있는 경우, 사람들은 원래 출처를 클릭하지 않는 경우가 많습니다.

Publisher Mail Online의 클릭률은 AI 개요 덕분에 56% 이상 감소했습니다. 일부 웹사이트는 유기적 트래픽이 18~64% 감소했습니다. AI 도입 시 유기적 클릭률은 최대 70%까지 감소할 수 있습니다.

Built In 보고서에 따르면 퍼블리셔의 유기적 검색 트래픽은 2026년까지 25% 감소할 수 있습니다. 상위 3위권에서도 AIO로 인해 CTR이 크게 감소하며, 4~10위권은 최대 50%까지 감소합니다. 1,000개의 중소기업 웹사이트를 대상으로 한 연구에 따르면 AI 검색 기능을 도입한 후 68%가 상당한 유기적 트래픽 손실을 경험했습니다.

몇몇 소스에 집중

ChatGPT에서 웹사이트로 유입되는 추천 트래픽은 2024년 7월 이후 52% 감소했습니다. Reddit 인용은 87% 증가하여 현재 전체 ChatGPT 인용의 10% 이상을 차지합니다. Wikipedia는 7월 최저치 대비 62% 상승하여 전체 인용 점유율의 약 13%를 차지했습니다.

상위 3개 웹사이트(위키피디아, 레딧, 테크레이더)는 전체 인용의 22%를 차지했는데, 이는 단 한 달 만에 53% 증가한 수치입니다. ChatGPT는 이제 소수의 "답변 우선" 출처를 선호하는 반면, 브랜드 관련 웹사이트는 가시성을 잃고 수백만 건의 잠재 추천 클릭 기회를 놓치고 있습니다.

시간 압박으로 인한 고장

구글의 이미지 생성 문제

현재 Google Gemini의 문제는 다양한 측면에서 나타나고 있습니다. 사용자들은 몇 주 동안 이미지 기술, 특히 원하는 형식으로 이미지를 생성할 때 발생하는 근본적인 오류를 보고해 왔습니다. 이 광범위한 문제는 주로 16:9 형식 이미지 생성에 영향을 미치는데, 이전에는 문제없이 가능했지만 현재는 더 이상 지원되지 않습니다.

더 심각한 문제는 이미지가 생성되었다고 하지만 표시되지 않는 현상입니다. 사용자는 이미지가 성공적으로 생성되었다는 확인 메시지를 받지만, 빈 공간이나 오류 메시지만 보게 됩니다. 이 문제는 웹 버전과 모바일 앱 모두에서 발생하여 이미지 생성 기능을 사실상 사용할 수 없게 만듭니다.

의사소통 실패와 투명성 부족

구글이 이러한 명백한 시스템 오류를 처리하는 방식은 특히 문제가 심각합니다. 구글은 이러한 문제가 몇 주 동안 발생했음에도 불구하고 사용자에게 사전에 알리지 않습니다. 오히려 시스템은 모든 기능이 제대로 작동한다고 주장하지만, 실제 성능은 크게 저하되어 있습니다.

현재의 어려움은 고립된 문제로 보기보다는 구글 AI 시스템의 여러 문제의 일부라고 봐야 합니다. 2024년 2월, 구글은 시스템이 역사적으로 부정확한 이미지를 생성한 후 제미니에서 인간 표현을 완전히 비활성화해야 했습니다. 독일군은 아시아인의 얼굴 특징을 가진 것으로 묘사되었고, 바이킹은 드레드락 헤어스타일을 하고 있었는데, 이는 훈련 데이터 준비 과정의 근본적인 문제점을 드러낸 오류였습니다.

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AI 개발의 구조적 문제

출판의 서두름

반복되는 문제는 구글 AI 개발의 시스템적 취약점을 시사합니다. 구글은 OpenAI와 같은 경쟁사와의 경쟁에서 뒤처져야 하는 엄청난 시간적 압박에 시달리고 있으며, 이로 인해 성급하게 제품을 출시하게 되었습니다. 이러한 "빠르게 움직이고 문제를 해결하라"는 사고방식은 다른 기술 분야에서는 통할 수 있지만, AI 시스템에서는 오류가 사용자 경험에 더 직접적인 영향을 미치기 때문에 문제가 됩니다.

콘텐츠 관리 및 시스템 개선을 담당하는 하청업체의 열악한 근무 환경은 이러한 문제를 더욱 악화시킵니다. 시간 압박, 저임금, 공급망의 투명성 부족에 대한 보고는 수동 시스템 최적화의 질에 대한 의문을 제기합니다.

시스템 아키텍처의 단편화

다양한 Google 서비스 간의 통합 부족은 구조적 결함을 드러냅니다. Google Photos는 새로운 AI 이미지 처리 기능을 추가하고 있지만, Gemini의 기본 이미지 생성 기능은 제대로 작동하지 않습니다. 이러한 분열은 내부 협력 부족을 나타내며 최종 사용자의 문제를 더욱 악화시킵니다.

경제적 결과

다양한 사용자 그룹에 미치는 영향

설명된 문제들은 다양한 사용자 그룹에 구체적인 영향을 미칩니다. 안정적인 이미지 생성에 의존하는 콘텐츠 제작자와 마케팅 전문가들은 다른 솔루션을 사용해야 합니다. 이는 워크플로 중단뿐만 아니라 다른 도구 사용에 대한 추가 비용 발생으로 이어집니다.

이러한 상황은 특히 유료 Gemini Pro 버전 사용자에게 심각한 문제입니다. 고급 기능에 대한 비용을 지불했지만 약속보다 성능이 떨어지는 경우가 많습니다. 약속된 개선 사항이 적용되지 않아 이미 구독을 취소한 사용자도 많습니다.

AI 제공자에 대한 신뢰 상실

시스템의 신뢰성 부족으로 인해 AI 제공업체로서 구글에 대한 신뢰가 하락하고 있습니다. 서비스의 정확성과 가용성에 의존하는 사용자들은 점점 더 다른 제공업체로 눈을 돌리고 있습니다. 이는 장기적으로 경쟁이 치열한 AI 시장에서 구글의 입지를 약화시킬 수 있습니다.

OpenAI의 DALL-E와 Anthropic의 Claude가 더 일관된 결과를 제공하는 반면, Google은 근본적인 기능적 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 특히 눈에 띄는 것은 무료 대안조차도 Google의 프리미엄 서비스보다 더 안정적으로 작동하는 경우가 많다는 것입니다.

닷컴 버블과의 유사점

유사한 시장 역학

현재의 상황은 2000년대 초 닷컴 버블과 놀라울 정도로 유사합니다. 당시 인터넷 열풍은 극단적인 기업 가치 평가를 초래했고, 결국 엄청난 폭락으로 이어졌습니다. 오늘날 AI 기업들은 비슷한 어려움에 직면해 있습니다. 천문학적인 기업 가치 평가와 불분명한 사업 모델 간의 충돌이 발생하고, 투자와 실제 수익 간의 격차는 계속해서 벌어지고 있습니다.

현재 S&P 500의 가치 평가는 지난 10년간 순이익의 38배에 해당합니다. 모건 스탠리의 전략가들이 지적하듯, 닷컴 버블 시기에만 이보다 더 높은 가치 평가가 이루어졌습니다. 닷컴 버블 시대의 스타 애널리스트였던 헨리 블로젯은 현재의 AI 붐과 묘하게 유사하다고 경고합니다.

미국 경기 회복의 기이한 진실

도이체방크의 조지 사라벨로스는 충격적인 표현을 사용합니다. "AI 기계가 말 그대로 미국 경제를 구하고 있습니다." 그의 분석은 역설적인 상황을 보여줍니다. 경제 성장은 혁신적인 AI 응용 프로그램에서 비롯되는 것이 아니라, 단순히 "AI 용량 생산 공장"을 건설하는 데서 비롯된다는 것입니다.

특히 논란의 여지가 있는 부분은, 은행 측이 이러한 기술 관련 지출이 없었다면 미국은 이미 경기 침체에 빠졌을 것이라고 지적한 것입니다. 수십억 달러의 투자로 이루어진 '카드로 만든 집'이 세계 최대 경제 대국을 지탱하고 있습니다. 이처럼 AI 투자에 대한 과도한 의존은 기술 산업을 훨씬 넘어서는 시스템적 위험을 초래합니다.

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해결책과 미래 전망

대안적인 비즈니스 모델

비용 상승으로 인해 AI 제공업체들은 새로운 비즈니스 모델을 개발해야 하는 상황에 직면해 있습니다. OpenAI는 고객이 실제로 사용한 컴퓨팅 성능에 대해서만 비용을 지불하는 사용량 기반 요금제를 테스트하고 있습니다. 배치 API는 이미 시간에 민감하지 않은 요청에 대해 최대 50%의 비용 절감 효과를 제공합니다.

OpenAI는 수익성 확보를 위해 다양한 구독 요금제에 대한 가격 인상을 고려하고 있는 것으로 알려졌습니다. 회사는 대폭적인 가격 인상을 계획하고 있습니다. ChatGPT Plus는 2024년 말까지 월 20달러에서 22달러로 인상될 예정이며, 2029년에는 월 44달러까지 인상될 것으로 예상됩니다.

생존 전략으로서의 전문화

범용 AI 시스템 비용 상승은 특화된 솔루션 개발로 이어질 수 있습니다. 최신 웹 데이터로 모든 질의에 답변하려고 시도하는 대신, AI 시스템은 더욱 선택적으로 특정 유형의 질의에 대해서만 비용이 많이 드는 웹 검색을 수행할 수 있습니다.

이를 통해 AI 시장은 다각화될 것이며, 다양한 공급업체가 각자의 전문 분야를 개발하게 될 것입니다. 어떤 공급업체는 최신 정보에 집중하고, 어떤 공급업체는 인터넷 연결 없이 심층적인 전문 지식에 집중할 수 있습니다.

새로운 협력 모델

AI 제공업체와 콘텐츠 제작자 간에 이미 새로운 협업 모델이 등장하고 있습니다. 일부 퍼블리셔는 콘텐츠 사용에 대한 공정한 몫을 받기 위해 AI 기업과 직접 라이선스 계약을 협상하고 있습니다. 이러한 발전은 콘텐츠 제작자가 AI 시스템에서 콘텐츠 사용에 대한 직접적인 보상을 받는 새로운 생태계로 이어질 수 있습니다.

다양한 이해관계자를 위한 권장사항

웹사이트 운영자 및 콘텐츠 제작자를 위해

웹사이트 운영자는 검색 엔진 트래픽에만 의존하지 않고 전략을 다각화해야 합니다. 뉴스레터, 소셜 미디어 및 기타 채널을 통해 사용자와 직접적인 관계를 구축하는 것이 더욱 중요해질 것입니다. 동시에 AI가 생성한 답변에 언급될 수 있도록 콘텐츠의 품질을 향상시켜야 합니다.

양보다 질이 더욱 중요해지고 있습니다. 콘텐츠 제작자는 실질적인 가치를 제공하는 유용하고 독창적인 콘텐츠 제작에 집중해야 합니다. 단순한 SEO 최적화만으로 상위 100위 안에 들 수 있었던 시대는 지났습니다.

SEO 대행사 및 도구용

SEO 업체는 서비스를 개선하고 상위 20개 순위에 더욱 집중해야 합니다. 상위 20개 순위가 실제 트래픽의 대부분을 차지하기 때문입니다. 포괄적인 상위 100개 순위 분석의 시대는 끝나가고 있으며, 이를 통해 더욱 심층적인 최적화에 필요한 리소스를 확보할 수 있습니다.

Semrush와 Accuranker 같은 도구 제공업체들은 자사 시스템을 개선하기 위해 열심히 노력하고 있지만, 높은 비용은 불가피하게 고객에게 전가됩니다. 많은 기존 도구들이 현재 불완전하거나 잘못된 데이터를 표시하는 이유는 크롤링 로직이 기존의 num=100 매개변수를 기반으로 하기 때문입니다.

AI 기업을 위해

AI 기업들은 자사와 콘텐츠 제작자 모두에게 효과적인 지속 가능한 비즈니스 모델을 개발해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 현재의 무료 콘텐츠 사용 관행은 데이터 소스의 기반을 약화시킬 경우 장기적으로 지속 가능하지 않습니다.

사용자 신뢰를 회복하려면 Google과 같은 기업은 접근 방식을 근본적으로 바꿔야 합니다. 첫째, 시스템 문제와 계획된 유지 관리에 대한 더욱 투명한 소통이 필요합니다. 사용자는 기능이 제대로 작동하지 않을 때 알 권리가 있습니다.

숨겨진 긴축 조치와 그 결과: 기술 거대 기업의 새로운 힘

Google과 ChatGPT에서 일어난 사소해 보이는 기술적 변화는 디지털 정보 환경에 근본적인 전환점을 가져왔습니다. 이는 전체 인터넷 생태계가 소수의 대형 기술 기업의 결정에 얼마나 의존하는지를 보여줍니다.

두 가지 변화의 복합적인 영향은 링크 기반 인터넷에서 AI 기반 인터넷으로의 전환을 가속화하고 있습니다. 이러한 변화는 기회와 위험을 동시에 초래합니다. 사용자는 질문에 대한 답변을 더 빨리 얻을 수 있지만, 콘텐츠 제작의 경제적 기반은 근본적으로 의문시됩니다.

업계는 기술 제공업체, 콘텐츠 제작자, 그리고 사용자 간에 새로운 균형을 구축해야 하는 재편 단계에 있습니다. 앞으로 몇 년은 어떤 업체가 변화하는 환경에 성공적으로 적응할 수 있는지, 그리고 어떤 새로운 비즈니스 모델이 등장할지를 보여줄 것입니다.

베인앤컴퍼니가 예측한 8천억 달러 규모의 자금 부족은 업계 통합으로 이어질 수 있습니다. 재정적으로 탄탄한 기업만 살아남고, 소규모 공급업체와 스타트업은 시장에서 자취를 감출 수 있습니다. AI 버블이 통제된 조정으로 이어질지, 아니면 급격한 폭락으로 이어질지는 업계가 시의적절하게 실행 가능한 비즈니스 모델을 개발할 수 있느냐에 달려 있습니다.

주요 AI 제공업체들의 은밀한 긴축 조치는 훨씬 더 큰 구조적 위기의 빙산의 일각에 불과합니다. 대중은 인공지능의 가능성에 여전히 매료되어 있지만, 그 이면에서는 기업들이 재정적 생존을 위해 필사적으로 싸우고 있습니다. 침묵의 혁명은 이미 본격화되었으며, 그 영향은 향후 수년간 디지털 환경에 큰 영향을 미칠 것입니다.

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