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AI 토큰 가격 하락에도 총 지출은 급증... '제본스의 역설' 현실화
인공지능(AI) 서비스 가격 하락이 관련 컴퓨팅 파워에 대한 지출 감소로 이어지지 않고, 오히려 기업과 사용자의 소비를 촉진하는 선순환을 만들고 있습니다. 이로 인해 AI 기술에 대한 투자는 계속 높은 수준을 유지할 것으로 보입니다.
제본스의 역설, AI 시장서 재현
UBS에 따르면, AI 서비스 비용의 척도인 'LLM 토큰 지출 지수'는 지난 5월 100만 토큰당 약 2달러에서 8월에는 약 1달러로 거의 절반 수준으로 떨어졌습니다. 하지만 가격 하락과 동시에 수요는 폭발적으로 증가하며, 효율성 증대가 오히려 총소비량 증가를 유발하는 '제본스의 역설(Jevons paradox)'이 뚜렷하게 나타나고 있습니다.
이러한 추세는 수백 개의 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 액세스를 제공하는 플랫폼 '오픈라우터(OpenRouter)'에서 명확히 관찰됩니다. UBS는 이 플랫폼의 토큰 사용량이 연초 대비 10배 증가했으며, 상위 1% 사용자의 월평균 지출액은 2,500달러에서 7,500달러로 급증했다고 밝혔습니다.
'AI 플라이휠' 효과와 투자 전망
AI 사용량의 증가는 더 광범위한 투자 사이클을 뒷받침하고 있습니다. 기업들은 AI 작업량을 토큰 단위로 측정하기 시작했으며, 토큰 소비 증가는 데이터 센터, 컴퓨팅 장비 및 기타 인프라에 대한 지출 확대를 정당화하는 근거가 됩니다.
AdUBS는 이러한 현상을 'AI 플라이휠(AI flywheel)'로 묘사합니다. 저렴해진 AI가 더 많은 사용을 가능하게 하고, 늘어난 사용량은 컴퓨팅 용량 수요를 뒷받침하며, 강력해진 수요는 다시 추가 투자를 장려하는 역학 관계가 형성된다는 분석입니다. 실제로 AI 사용 비용은 저렴해지는 반면, 관련 인프라 비용(메모리 가격 등)은 상승하는 탈동조화 현상이 나타나고 있습니다.
투자자를 위한 시사점
투자자들에게 토큰 가격과 소비량은 이제 AI 경제 전반의 활동을 가늠하는 중요한 지표가 되었습니다. UBS에 따르면, 토큰 가격 하락은 지출 약화의 신호가 아니라, 오히려 AI 채택이 총 토큰 소비와 지출을 끌어올릴 만큼 빠르게 확산되고 있다는 증거로 해석될 수 있습니다.
하드웨어와 AI 모델의 효율성이 개선되고 있다는 점도 이러한 모멘텀을 더합니다. UBS가 인용한 이코노미스트의 한 연구에 따르면, 특정 성능 벤치마크를 달성하는 데 드는 토큰 비용은 전년 대비 약 97% 감소한 것으로 나타났습니다. 이는 AI 도입을 더욱 가속화하는 요인으로 작용할 전망입니다.