토큰 가격이 사람보다 비쌀 때, ‘AI 서사’는 어려움에 직면한다
글쓴이: 바오이룽
출처: 월스트리트 인사이더
기업의 AI 지출 타당성에 대한 엄격한 검토가 진행 중이다. 토큰 소비량은 계속 증가하고 있으나, 측정 가능한 상업적 가치는 여전히 찾기 어렵다.
5월 22일, 시가총액 2000억 달러를 넘는 우버(Uber)의 최고운영책임자(COO) 앤드류 맥도널드(Andrew Macdonald)는 한 팟캐스트에서 공개적으로 “토큰 소비 증가와 제품의 실질적 개선 사이에는 아직 ‘그 선’이 존재하지 않는다”고 밝혔다.
맥도널드는 기업이 급증하는 AI 지출을 정당화하기 점점 더 어려워지고 있다고 지적했다. 그는 심지어 엔지니어링 팀 내부의 낭비 현상을 묘사하기 위해 신조어 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’—즉 ‘토큰 극대화’—이라는 용어까지 창안했다.
이보다 앞선 5월 중순, 마이크로소프트는 토큰 청구서가 ‘지속 불가능하다’는 이유로 내부 클로드 코드(Claude Code) 라이선스를 축소하기 시작했다.
이 두 사건이 겹치면서 시장은 이전까지 간과되어 온 하나의 변수를 직시할 수밖에 없게 되었다. 즉, 기업 규모에서 토큰 소비의 단위 경제성, 즉 ‘토큰 경제학(Token Economics)’이 이제 주변부 논의를 넘어 전체 AI 투자 논의의 핵심 지지대가 되었다.
다섯 가지 데이터로 그려낸 새로운 그림
지난 4월 이후, 여러 그룹의 데이터가 연이어 발표되며 경계심을 자극하는 새로운 그림을 함께 그려내고 있다.
올해 4월, 우버의 최고기술책임자(CTO)는 회사가 4개월 만에 연간 클로드 코드 예산 전액을 소진했다고 공개적으로 밝혔다.
5000명의 엔지니어 중 월 사용률은 84%~95% 사이이며, 1인당 월 청구액은 150달러에서 2000달러까지 다양하다. 해당 CTO 본인은 한 차례 2시간 분량의 내부 데모에서 약 1200달러 상당의 토큰을 소비한 것으로 보고되었다.
맥도널드는 이 수치를 접했을 때 “말문이 막힐 정도로 충격을 받았다”고 표현했다.
마이크로소프트 측은 The Verge 산하 톰 워런(Tom Warren)의 뉴스레터 Notepad 보도에 따르면, 클로드 코드가 내부 엔지니어들 사이에서 급속히 인기를 끌었으나, 토큰 기반 과금 모델로 인해 대규모 도입에 따른 비용 부담이 지속 불가능해졌고, 이에 따라 관련 라이선스를 축소하기로 결정했다.
깃허브(GitHub)는 오는 6월 1일부터 모든 코파일럿(Copilot) 요금제를 고정 구독 방식에서 사용량 기반 과금 방식으로 전환한다고 발표했다.
공식 토론 게시물은 약 900표의 반대표를 받았는데, 이는 일부 사용자가 계산한 결과, 스마트 에이전트 프로그래밍 세션 1회당 평균 30~40달러의 토큰 비용이 발생한다는 점 때문이었다. 즉, 월 10달러 요금제는 단 1회 사용만으로도 소진되는 셈이다.
개발자 생산성 플랫폼 엔티리전스.AI(Entelligence.AI)는 2444개 기업의 데이터를 종합 분석한 결과 다음과 같은 사실을 밝혀냈다:
- AI 토큰 비용 1달러당 단지 18센트만 실제 사용자에게 전달되는 실질적 가치를 창출한다.
- 44센트는 AI가 유발한 버그 수정에, 27센트는 재작업에, 11센트는 검토 및 승인 과정에서 발생하는 마찰 비용에 소비된다.
블룸버그 실리콘 데이터(Bloomberg Silicon Data)의 LLM 토큰 지출 지수(LLM Token Expenditure Index)에 따르면, 토큰 가격은 올해 2월 말 이후 약 65% 상승했으며, 미국 내 AI 소프트웨어 가격은 지난 1년간 누적 20%~37% 상승했다.
벌어지는 다중·공매도 논쟁: 동일한 사실, 상반된 해석
동일한 데이터라도 분석 프레임워크에 따라 완전히 다른 결론을 도출한다.
베어마켓 관점에서는 현재 혼란이 성공적인 전환 과정에서 불가피하게 수반되는 일시적 통증일 뿐이라고 주장한다.
골드만삭스(Goldman Sachs)의 짐 슈나이더(Jim Schneider)는 5월 초 분석 보고서에서, 2030년까지 에이전트형 AI가 토큰 소비량을 24배 증가시켜 월 약 120경(120×1018) 토큰에 달할 것이라고 예측했다. 이에 따라 초대규모 클라우드 서비스 제공업체 및 모델 공급업체의 매출총이익률(Gross Margin)은 향후 3~12개월 내 흑자 전환될 전망이다.
골드만삭스의 리치 프라이보로츠키(Rich Privorotsky)는 2026년 1분기가 ‘토큰 극대화’를 KPI로 삼는 마지막 정점이 될 가능성이 높다고 보며, 업계가 토큰 소비량 추구에서 벗어나 ‘단위 유효 조치 비용(Unit Effective Action Cost)’이라는 더 건강한 성과 지표로 전환하고 있다고 분석했다.
모건스탠리(Morgan Stanley)의 경제 연구 역시 2026년 초 파이썬(PyPI)에서 새롭게 등록되거나 업데이트된 패키지 수가 급증하고 있으며, 이는 2022년 챗GPT 출시 당시에는 나타나지 않았던 현상이라며, 실제 생산성 향상이 진전되고 있음을 시사한다고 지적했다.
또한, ‘매그7(Mag 7)’ 기업들의 현재 주가수익비율(P/E)은 약 20배의 미래 이익 기준으로 산정되며, 이는 2000년 기술 버블 정점의 52배, 1989년 일본의 67배, ‘뷰티풀 50(Beautiful 50)’ 시대의 34배보다 훨씬 낮다. 역사적 버블 기준으로 볼 때, 현재는 버블이라 보기 어렵다.
공매도 관점은 골드만삭스 반도체 애널리스트 짐 코벨로(Jim Covello)가 4월 보고서에서 가장 체계적으로 제시했다.
그는 AI 공급망 내 거의 모든 가치가 반도체 기업으로 흘러가고 있는데, 이는 역사적으로 유례를 찾아볼 수 없을 뿐 아니라 지속 불가능하다고 지적했다. 반도체 기업은 고객이 실질적 이익을 얻을 때 비로소 수혜를 입어야 하지만, 이번 사이클에서는 그들의 번영이 전체 산업 사슬 상류의 소진을 전제로 하고 있다는 것이다.
챗GPT 출시 이후 엔비디아(NVIDIA) 순이익은 약 20배 증가했고, 주요 초대규모 클라우드 서비스 제공업체들은 영업활동현금흐름(Operating Cash Flow)을 이미 모두 소진한 후 차입에 의존하고 있다. 2025년 데이터센터 관련 채무 발행 규모는 약 1820억 달러로, 2024년 대비 2배로 늘어날 전망이다.
MIT 난다(Nanda) 연구에 따르면, 생성형 AI에 투자한 기업 중 95%가 수익을 전혀 거두지 못했다. 이러한 괴리는 어느 정도 시간을 버틸 수는 있지만, 영원히 지속되지는 못한다.
순환적 자금 조달 구조의 잠재적 위험
이 논의는 또 하나 더 복잡한 측면—초대규모 클라우드 서비스 제공업체와 AI 연구소 간의 재정적 순환 구조—을 포함한다.
The Information이 기업 공시 자료를 종합한 바에 따르면, 오픈AI(OpenAI)와 앤트로픽(Anthropic)은 마이크로소프트, 오라클, 구글, 아마존의 약 2조 달러 규모 미래 클라우드 서비스 계약액 중 절반 이상을 차지한다. 구체적으로는 다음과 같다:
- 마이크로소프트의 6270억 달러 클라우드 서비스 미완료 주문(Backlog) 중 2800억 달러가 오픈AI와 연결됨;
- 오라클의 5530억 달러 파이프라인 사업 중 약 3000억 달러(54%)가 오픈AI 약정에 기반함;
- 구글의 4676억 달러 중 앤트로픽이 43%(약 2000억 달러) 차지;
- 아마존 역시 4640억 달러 미완료 주문의 51%를 앤트로픽과 연결.
이 자금 조달 구조는 내재적 순환성을 갖는다. 마이크로소프트가 오픈AI에 투자한 130억 달러는 주로 애저(Azure) 크레딧 형태로 지급되며, 오픈AI는 이를 애저 컴퓨팅 리소스 구매에 사용하고, 마이크로소프트는 이를 클라우드 매출로 집계한다.
즉, 동일한 초대규모 클라우드 서비스 제공업체가 동시에 AI 연구소의 지분 투자자이자 컴퓨팅 리소스 과금 서비스 공급자 역할을 수행한다.
이 구조는 수익성 데이터에도 반영된다. 알파벳(Alphabet)은 사상 최대 분기 순이익 626억 달러를 발표했는데, 이 중 약 287억 달러(절반 가까이)는 앤트로픽 지분의 장부 가치 상승에서 비롯된 것이다.
아마존의 분기 순이익 303억 달러 중 168억 달러는 앤트로픽 지분의 세전 미실현 이익이며, 동기 데이터센터 자본지출이 442억 달러에 달하면서 자유현금흐름(Free Cash Flow)은 95% 급감해 12억 달러로 떨어졌다.
이 체계의 지속 가능성은 AI 연구소가 외부 자금 조달을 통해 클라우드 서비스 약정을 계속 이행할 수 있는지 여부에 달려 있으며, 이는 다시 기업 고객들이 급등하는 토큰 청구서를 계속 지불하려는 의지에 의존한다.
보도에 따르면, 앤트로픽은 현재 1달러의 수익을 올릴 때마다 3달러의 비용이 발생한다. 자금 조달 속도가 느려지면 클라우드 매출 전망의 신뢰성도 하락하며, 초대규모 클라우드 업체들의 기업가치 배수(Valuation Multiple) 역시 재평가 압력을 받게 된다.
이 사슬은 양방향으로 작동하며, 양방향으로 붕괴될 수도 있다.
이것은 1999년이 아니다. 그러나 문제는 현실이다
현재 상황은 전형적인 버블 환경이라 보기 어렵다.
기업가치 배수 측면에서 보면, 기술 7대 기업(Mag 7)의 현재 주가수익비율(P/E)은 약 20배의 미래 이익 기준이며, 이는 2000년 기술 버블 정점의 52배, 1989년 일본 시장의 67배 또는 ‘뷰티풀 50’ 시대의 34배보다 훨씬 낮다.
AI 기술 자체는 현실이다. 특히 중증도 사용자층에 대해서는 생산성 향상 데이터 또한 검증 가능하다. 오픈AI의 연간 수익은 약 200억 달러, 앤트로픽은 약 43억 달러로, 두 연구소가 사라질 가능성은 없다.
지금은 토큰 비용(즉, 컴퓨팅 비용)이 AI 성패를 가르는 결정적 요인이 되었으며, 반년 전만 해도 이 주제는 거의 언급되지 않았다.
당시 사람들은 오직 ‘기술이 제대로 작동하느냐’에만 관심이 있었다. 지금 그 답은 명확하다: 특정 업무와 특정 사용자 집단에게는 기술이 실제로 잘 작동한다.
하지만 새로운 문제가 생겼다: 하류 기업이 AI를 통해 절감한 비용이, AI 연구소와 클라우드 거대 기업에 대한 자본시장의 기업가치 평가 윈도우를 뛰어넘을 만큼 빠르게 상류로 전달될 수 있을까?
AI를 낙관적으로 보는 이들은 기술이 계속 성숙한다면, 기업의 ROI(투자수익률)가 1~1.5년 내에 흑자 전환될 것이라고 믿는다.
비관적으로 보는 이들은 맥도널드처럼 AI 투입 대비 산출 비율이 너무 낮다며 공개적으로 불만을 표시하고 예산을 삭감하기 시작할 경영진이 더욱 많아질 것이라고 전망한다.
이 두 가능성은 모두 현실에서 진행 중이며, 승패는 아직 가늠할 수 없다. 다만 하나 확실한 것은, “토큰 소비량이 증가하면 AI 전환이 성공한 것이다”라는 과거의 허위 전제가 완전히 무너졌다는 점이다.
토큰 소비량이 크다고 해서 반드시 상업적 가치가 있는 것은 아니다. 이 두 가지 버블은 결국 빠져나가야 한다. AI의 청구서는 이미 만기일을 맞았지만, 과연 누가 이 돈을 지불할 것인가는 여전히 미지수다.
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