집이것이 토큰 경제에 위기가 찾아오는 시발점이 될 수 있을까?
마이크로소프트는 최근 GitHub Copilot의 가격을 대폭 조정했으며, 그 변화 규모가 매우 커서 한 레딧 사용자는 자사 내 상황을 ‘토큰 종말’이라고 표현하기도 했습니다.
TechCrunch의 Equity 팟캐스트 최신 에피소드에서 커스틴 코로세크, 숀 오케인과 함께 이러한 가격 변동이 전반적인 AI 산업에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보았습니다. 앤서니픽 등 주요 AI 기업들이 상장을 준비하는 가운데, 수익성에 대한 의문이 제기되고 있으며, 기업들이 비용을 통제하려다 비슷한 가격 인상과 추가적인 사용 제한이 생길 가능성도 있습니다.
숀은 중요한 질문을 던졌습니다. “이러한 AI 개발팀들이 고객들의 지출 의향에 부합할 만큼 기술을 발전시키면서도 동시에 비용을 줄일 수 있을까요?”
커스틴은 이러한 변화가 트렌드가 얼마나 빠르게 진화하고 있는지를 보여준다고 지적했습니다. 불과 몇 달 만에 기업들은 토큰 사용량을 극대화하는 데 집착했으나, 그에 따른 높은 비용 때문에 이 방식을 버리게 되었습니다. AI 기업들이 IPO 신청서를 준비하는 현시점에서 그녀는 “우리 눈앞에서 상황이 계속 변하고 있는데, 어떻게 이러한 위험 요소들을 정확하게 기록할 수 있을까요?”라고 반문했습니다.
간결함과 명확성을 위해 편집된 우리의 대화 발췌문을 읽어보십시오.
앤서니 하: 이 에피소드를 기획할 때 숀, 당신은 현재 상황을 ‘토큰 종말’이라고 표현했습니다. 특히 마이크로소프트가 GitHub Copilot의 토큰당 요금을 일정한 고정 요금 대신 더 높게 책정하기로 한 결정을 고려할 때, 이 용어에 대한 당신의 생각을 좀 더 듣고 싶습니다.
전체 AI 생태계는 투자 자금에 크게 의존하고 있어서, 무료로 보이는 많은 서비스들이 사실상 상당히 비쌉니다. 이제 이러한 비용의 일부가 최종 소비자에게 전가되기 시작함에 따라, 이것이 소비자 행동에 어떤 영향을 미칠지 지켜볼 필요가 있습니다. 정확한 결과는 아직 명확하지 않지만, 사용자들에게 상당한 불편함을 초래할 가능성이 높습니다.
숀 오케인: 앤서니픽의 S-1 신청서에 얼마나 많은 토큰 관련 위험 요소가 포함될지 생각해보는 것도 흥미롭습니다. 저는 이 프로그램에서 이 문제를 자주 다루었는데, 비슷한 패턴이 계속 반복되고 있기 때문입니다. 예를 들어 우버는 처음에는 한 달 반 만에 AI 관련 지출 예산을 초과했다고 말했다가, 이후 비용이 너무 높다며 전사적으로 사용 제한을 도입해야 한다고 결정했습니다.
이처럼 급격한 태도 변화는 우려스럽습니다. 이는 AI 개발팀들이 고객들의 지출 능력에 부합할 만큼 기술을 발전시키면서도 동시에 비용을 줄일 수 있을지에 대한 의문을 제기합니다.
또한 처음에는 월 20달러로 책정되었으며 그 가격 설정 뒤에 명확한 전략이 없었던 ChatGPT Plus도 생각해볼 필요가 있습니다. 사람들은 더 고급 모델을 위해 계속해서 더 많은 비용을 지불했지만, 그 가격조차 실제 비용을 충당하기에는 부족합니다. 이것이 바로 이 분야에서 가장 큰 과제 중 하나입니다.
커스틴: 이 모든 것은 상황이 얼마나 빠르게 변하고 있는지를 보여줍니다. 토큰 사용량을 극대화하는 추세는 6개월 만에 정점에 달했으며, 현재는 부정적으로 바라보고 있습니다. 앞서 언급했듯이, 이러한 가격 구조는 AI 기업들의 비즈니스 모델이 완전히 정립되기 전에 만들어졌습니다.
동시에 정부도 이러한 발전 속도를 따라가려고 노력하고 있습니다. 이번 주 트럼프 대통령은 강력한 AI 모델들을 검토할 수 있도록 하는 행정명령에 서명했지만, 그 범위는 제한적입니다. 제가 목격하고 있는 변화의 속도는 전례가 없습니다.
그래서 저는 S-1 IPO 등록 문서를 기대하고 있습니다. 이 문서들을 통해 중요한 위험 요소들이 드러날 것입니다. 위험이 매일같이 계속 변화한다면 그것들을 기록하는 것은 어렵습니다.
앤서니: 숀, 우버는 흥미로운 사례입니다. 우버는 높은 AI 지출에 대해 비판을 받았지만, 동시에 규모를 확대하고 사업을 발전시킴으로써 시간이 지나면서 재정적 어려움을 극복할 수 있음을 보여주었습니다. 다양한 비즈니스 분야를 개발해야 했으며, 고객과 운전자 모두 압력을 받았지만, 이러한 노력들이 결국 우버가 수익을 창출하게 하는 데 기여했습니다.
저는 많은 AI 기업들도 장기적으로 생존하기 위해서는 비슷한 변화를 거쳐야 할 것이라고 생각합니다.
숀: 이러한 AI 개발팀들이 우버가 수년에 걸쳐 운전자들로부터 비용을 절감한 것처럼 극적으로 비용을 줄일 방법을 찾을 수 있을까요? 잘 모르겠습니다. 많은 경우 이러한 비용들은 더 단순하면서도 줄이기 어려운 것들이므로, 그들이 이 과제를 어떻게 해결할지 지켜보는 것이 흥미로울 것입니다.
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그래서 저는 S-1 IPO 등록 문서를 기대하고 있습니다. 이 문서들을 통해 중요한 위험 요소들이 드러날 것입니다. 위험이 매일같이 계속 변화한다면 그것들을 기록하는 것은 어렵습니다.
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