AI 용량 부족, 지연·비용 폭증 속 서지 프라이싱 전환 임박

AI 용량 부족이 부르는 ‘서지 프라이싱’ 논쟁

VentureBeat의 뉴욕 AI Impact 현장에서 WEKA의 발 베르코비치와 VB CEO 맷 마샬은 모델 크기나 멀티모달보다 더 시급한 의제로 떠오른 AI 용량 부족을 짚었다. 지연 증가, 클라우드 락인, 폭증하는 비용이 맞물리며 보조금 기반의 현재 요금체계가 실시간 시장요금, 즉 ‘서지 프라이싱’ 방식으로 전환될 것이라는 전망이다. 그는 수조 달러 규모의 설비투자와 유한한 에너지 운용비를 감안하면, 이르면 내년에서 늦어도 2027년에는 보조금이 걷히고 실제 시장요금이 정착해 업계가 효율성 중심으로 재편될 것이라고 내다봤다.

토큰 경제학: 정확도는 비협상, 지연·비용은 절충

“토큰이 많을수록 가치가 기하급수적으로 커진다”는 전제 아래, AI의 고전 삼각형은 지연(latency)·비용(cost)·정확도(accuracy)로 번역된다. 특히 신약 개발이나 금융·의료 등 규제 산업의 업무 자동화처럼 고위험 영역에서는 정확도가 비협상 요소다. 보안, 가드레일, 품질 모델을 더할수록 높은 추론 정확도를 위해 더 많은 토큰이 필요하고, 그 대가로 지연과 비용 사이에서 절충이 이뤄진다. 소비자용 일부 시나리오에서는 높은 지연을 감수하고 무료·저가 티어로 비용을 낮출 수 있지만, 한계는 분명하다.

에이전트 스웜과 AI 용량 병목: 지연이 치명적

오늘날 에이전트는 단독으로 움직이지 않는다. 가장 똑똑한 오케스트레이터가 아키텍처, 온프렘/클라우드 실행, 성능 제약, 보안을 결정하고, 다수의 에이전트가 병렬로 하위 과제를 수행한 뒤 평가 모델이 결과를 검증하는 ‘스웜’이 기본이다. 수백~수천 번의 멀티턴을 거치는 동안 지연이 누적되면 전체 작업이 사실상 불가능해진다. AI 용량 부족 국면에서는 성능 확보를 위해 지금은 보조금이 깔린 높은 단가를 감수할 수밖에 없고, 장기적으로는 이 단가를 기술·운영 혁신으로 낮춰야 한다.

강화학습의 부상: 트레이닝과 추론의 통합

올해 5월 전후로 컨텍스트 윈도우 확대와 GPU 가용성 개선이 맞물리며, 신뢰할 만한 소프트웨어를 작성하는 수준까지 에이전트 성능이 도약했다. 일부 사례에서는 코딩 에이전트가 소프트웨어의 90%를 생성한다는 추정도 나온다. 이와 함께 주요 연구소(OpenAI, Anthropic, Gemini 등)에서는 강화학습이 차세대 확장 법칙으로 자리 잡고 있다. 강화학습은 학습과 추론의 모범 사례를 하나의 워크플로로 엮어 수천 번의 루프를 신속히 반복하게 하며, AGI라는 장기 목표를 향한 실질적 추진력을 제공한다.

수익성으로 가는 인프라 전략: AI 용량 한계 속 선택과 집중

정답은 하나가 아니다. 프런티어 모델을 만드는 조직에는 온프렘이, 빠른 실험과 출시가 중요한 조직에는 클라우드 네이티브나 하이브리드가 유리할 수 있다. 무엇을 택하든 비즈니스의 성장 단계에 맞춰 AI 인프라 전략을 지속적으로 조정해야 한다. 핵심은 유닛 이코노믹스다. 보조금이 사라져 토큰 가격이 오르더라도 사용을 멈추기보다는 사용 방식을 더 미세하게 최적화하게 된다. 리더들은 개별 토큰 가격보다 트랜잭션 단위의 효율·임팩트가 드러나는 경제성에 집중해야 한다. “우리의 실제 단위경제 비용은 무엇인가?”라는 질문이 방향을 정한다. AI 용량 부족 환경에서는 덜 하는 것이 아니라, 더 영리하고 효율적으로 대규모로 실행하는 것이 해답이다.