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이는 기업들이 그동안 AI 사용량 증가를 생산성 향상의 지표로 간주해 온 관행을 재검토하는 것으로 해석된다. 기술 기업을 중심으로 직원들의 AI 활용을 적극 장려하며 사용량을 늘리는 이른바 ‘토큰 맥싱’ 흐름을 보였지만, 최근 관련 비용 부담이 본격화하고 있다.
AI 사용량을 측정하는 단위인 토큰 가격은 하락하고 있지만, AI 업체들이 정액 구독 방식에서 사용량 기반 과금 방식으로 전환하면서 실제 업무 처리 비용은 오히려 상승하고 있다. 기업의 AI 활용이 늘어날수록 비용은 초기 예상치를 웃돌고 있다. AI 업무가 단순 질의응답을 넘어 더 많은 단계와 데이터, 긴 입력값을 요구하는 방식으로 복잡해지고 있기 때문이다. 우버는 직원들이 AI 코딩 도구를 빠르게 도입하면서 올해 AI 예산을 불과 4개월 만에 모두 소진했고, 이후 경영진이 사용량 제한에 나선 것으로 전해졌다.
시장조사업체 가트너는 2028년 AI 코딩 비용이 평균 개발자 연봉을 넘어설 것으로 전망했다. 기업 경영진의 4분의 3은 올해 기술 예산이 증가할 것으로 예상했으며, 이 중 절반 가까이는 두자릿수 증가를 전망했다.
업계에서는 기업들이 과거 클라우드 컴퓨팅 시장에서처럼 여러 AI 제공업체를 병행 사용하는 전략을 택할 것으로 보고 있다. 업무 성격과 보안 수준, 가격에 따라 AI 모델을 나눠 쓰는 방식이 확산될 것이라는 전망이다.
이런 흐름은 중국 딥시크를 비롯한 오픈소스 AI 모델 개발사에 유리하게 작용할 전망이다. 딥시크는 스타트업 사이에서 빠르게 확산됐지만, 보안 우려로 대기업 고객 확보는 더뎠다. 씨티 보고서에 따르면 중국 AI 모델은 100만 토큰당 0.18달러 수준의 요금을 부과하는 반면, 주요 프리미엄 모델의 평균 가격은 100만 토큰당 약 4달러로 나타났다.
AI 인프라 기업 위카의 발 베르코비치 최고AI책임자는 “오픈소스 모델은 10%의 가격으로 90% 수준의 성능을 제공할 수 있음을 보여주고 있다”며 “모든 업무에 비싼 프리미엄 토큰을 사용할 필요는 없다”고 말했다.




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