[뉴스스페이스=김정영 기자] 오픈AI·메타플랫폼스·스페이스XAI(엑스AI)가 잇달아 신형 모델을 내놓으며 AI 업계의 경쟁 축이 '성능 최강'에서 '토큰당 비용 최적화'로 옮겨가고 있다.

블룸버그통신에 따르면 오픈AI의 GPT-5.6은 더 적은 토큰으로 더 많은 작업을 처리하도록 설계됐고, 엑스AI의 그록 4.5는 경쟁 모델보다 토큰 효율성이 두 배 높다고 주장했으며, 메타플랫폼스는 뮤즈 스파크 1.1의 가격을 "매우 매력적인 수준"으로 책정하겠다고 밝혔다.

토큰 단가, 실제로 하락세

실리콘데이터의 'LLM 토큰 지출 지수'는 최근 뚜렷한 하락세로 돌아섰고, 이는 전 세계 주요 대형언어모델의 API 토큰 가격과 사용량을 가중평균한 지표다. 월스트리트저널은 오픈AI가 앤스로픽과의 사용자 쟁탈전을 앞두고 큰 폭의 토큰 가격 인하를 검토하고 있다고 전했다.

샘 올트먼 오픈AI CEO도 "기업 고객들이 갑자기 토큰 비용을 큰 문제로 느끼기 시작했다"고 인정했다. 실제 아마존은 사내 '토큰 리더보드'를 없앴고, 마이크로소프트는 직원들의 클로드 코드 구독을 끊었으며, 우버는 "AI 토큰 지출을 정당화하기가 점점 어려워지고 있다"고 공개적으로 토로한 것으로 확인됐다.

사용량은 오히려 폭증

가격은 내려가지만 총 사용량은 급증하는 '제번스의 역설'이 관측된다는 분석도 나온다. 오픈라우터의 모델별 토큰 사용량 데이터에 따르면 전체 토큰 소비량은 꾸준히 우상향하고 있고, 구글은 최근 월 토큰 처리량이 3경 2,000조 개로 1년 새 7배 증가했다고 밝혔다. 앤스로픽과 오픈AI의 연환산매출(ARR)도 가파른 증가세를 이어가고 있어, 줄어든 것은 '토큰당 가격'이지 '토큰의 양'이 아니라는 해석이다.

경쟁 축 이동…성능에서 운영비로

전문가들은 AI 산업의 경쟁축이 모델 성능에서 운영 비용과 인프라 주도권으로 이동하고 있다고 지적한다. 앤트로픽도 기업들에게 중요한 것은 '토큰당 가격'이 아니라 하나의 작업을 처음부터 끝까지 완수하는 데 드는 '작업당 가격'이라고 설명하며, 비용 효율성의 중요성이 커지고 있음을 강조했다. 이는 젠슨 황 엔비디아 CEO가 강조해온 '토큰 경제학(token economics)' 논리와도 맥이 닿아 있다.

하이퍼스케일러 투자 부담은 여전히 무겁다

가격 경쟁이 치열해지는 사이 인프라 투자 규모는 더 커지고 있다는 점이 관전 포인트다. 모건스탠리는 아마존·구글·메타·마이크로소프트·오라클 등 5대 하이퍼스케일러의 매출 대비 설비투자(CAPEX) 비율이 올해 36%, 내년엔 44%까지 치솟을 것으로 추정했는데, 이는 닷컴 버블 당시 통신 업종 정점(32%)을 넘어서는 수준이다.

인프라 이면의 승부수…결국 자체 칩 개발

메타플랫폼스는 엔비디아·AMD 의존도를 낮추기 위해 오는 9월부터 자체 설계 AI칩 '아이리스(Iris)' 양산에 들어갈 예정으로, 확보한 컴퓨팅 자원을 토큰 효율화에 활용하려는 전략으로 풀이된다. 블록미디어는 AI 투자 경쟁이 본격화되면서 빅테크의 현금은 줄어드는 반면 반도체 기업들의 곳간은 빠르게 차오르고 있다는 분석을 내놓기도 했다.

결국 이번 신모델 경쟁은 단순한 가격 인하가 아니라, AI 대중화 국면에서 '토큰당 가격'을 넘어 '작업당 비용'과 투자수익률(ROI)을 동시에 입증해야 하는 하이퍼스케일러들의 생존 경쟁으로 읽힌다.