AI 투자, 성능보다 수익성에 주목···하나증권 "토큰 수익화가 경쟁력"

구독형에서 사용량 기반 과금으로 비용 구조 변화

"AI 생태계 지속 성장, 애플리케이션 수익화 핵심"

그래픽=이찬희 기자

하나증권은 인공지능(AI) 산업의 경쟁이 더 뛰어난 AI 모델을 만드는 단계에서 AI 서비스를 얼마나 안정적으로 운영하고 수익으로 연결하는지 경쟁하는 단계로 바뀌고 있다고 분석했다. 앞으로는 AI를 사용할 때 발생하는 '토큰(Token)'이 AI 생태계의 핵심 경제 단위로 자리 잡으면서 AI 투자도 성능보다 수익성에 주목해야 한다는 설명이다.

이영주 하나증권 연구원은 2일 배포한 '토큰 경제로 이어지는 AI 생태계' 보고서에서 "그동안 AI 경쟁은 더 높은 성능과 많은 파라미터를 갖춘 모델 개발에 집중됐지만 AI가 기업 업무 전반으로 확산되면서 경쟁의 초점도 변화하고 있다"며 "토큰을 얼마나 효율적으로 활용해 수익으로 연결하는지가 새로운 경쟁력이 될 것"이라고 분석했다.

하나증권은 AI 생태계를 인프라, AI 모델, 애플리케이션 등 세 단계로 구분했다. 인프라는 GPU와 데이터센터, 네트워크 등 AI가 작동하는 기반을 제공하고 AI 모델은 이를 활용해 추론 서비스를 운영한다. 애플리케이션은 이를 바탕으로 기업 고객에게 AI 서비스를 제공해 수익을 창출하는 역할을 맡는다.

특히 AI 서비스가 확대될수록 '토큰'의 중요성이 커질 것으로 내다봤다. 토큰은 AI가 질문을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 사용하는 데이터 처리 단위다. AI 이용이 늘어날수록 토큰 사용량도 함께 증가하고, 이에 따라 기업이 부담해야 하는 추론 비용도 늘어나는 구조다.

기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)는 고객이 늘어도 추가 비용이 크지 않아 높은 수익성을 유지할 수 있었다. 반면 생성형 AI 서비스는 이용량이 증가할수록 토큰 사용량과 추론 비용도 함께 늘어난다. 하나증권은 AI 기반 SaaS의 추론 비용이 매출의 약 23%를 차지하는 것으로 추정했다.

실제로 로이터 조사에서는 기업의 71%가 AI 관련 비용이 예산을 초과한 것으로 나타났다. 이에 따라 기업들은 기존 구독형에서 사용량(Consumption)이나 크레딧(Credit) 기반 과금 방식으로 전환하고 있다고 하나증권은 분석했다.

토큰 사용량은 앞으로 더욱 빠르게 증가할 것으로 전망했다. 골드만삭스는 월간 토큰 사용량이 2030년까지 현재보다 약 24배 증가한 120쿼드릴리언 토큰(약 12경 개의 토큰)에 이를 것으로 예상했다. 토큰당 추론 비용은 연간 60~70% 하락하겠지만 사용량 증가 속도가 더 빨라 AI 연산 수요는 계속 확대될 것으로 내다봤다.

하나증권은 AI 산업이 지속적으로 성장하려면 애플리케이션 기업이 AI 서비스를 통해 안정적인 수익을 창출해야 한다고 강조했다. 애플리케이션 기업의 수익 확대가 AI 모델 활용과 인프라 투자 증가로 이어지는 선순환을 만들 수 있다는 설명이다. 앞으로 시장의 관심도 토큰 사용량 자체보다 토큰을 얼마나 효율적으로 수익으로 연결하는지로 이동할 것으로 전망했다.

이 연구원은 "시장의 관심은 토큰의 양에서 토큰의 수익화로 이동할 것"이라며 "AI를 하나의 산업으로 보기보다 애플리케이션의 수익화가 AI 모델과 인프라 투자로 이어지는 선순환이 이어질 수 있는지를 살펴봐야 한다"고 말했다.