AI 에이전트, ROI는 현실…확장의 열쇠는 추론 비용 절감

AI 에이전트 ROI는 현실, 확장의 관건은 추론 비용

DigitalOcean의 2026 Currents 보고서(개발자·CTO·창업자 1,100여 명 대상)에 따르면, 에이전트를 쓰는 조직의 67%가 생산성 향상을 체감했고, 응답자의 60%는 애플리케이션과 에이전트가 AI 스택에서 장기적 가치를 가장 크게 만든다고 답했지만 실제 운영 환경에서 확장 중인 곳은 10%에 그쳤습니다.

확장을 가로막는 1순위 장애물은 추론(inference) 비용으로, 단일 API 호출이 아니라 작업 체이닝과 자율 실행이 누적시키는 토큰 비용이 문제이며, 응답자의 약 절반은 AI 예산의 76~100%를 추론에 쓰고 있다고 밝혔습니다.

도입 가속화와 활용 영역

주요 섹션 제목 (AI 에이전트 도입 현황)

조사 시점 기준으로 적극적인 AI 도입 기업은 35%에서 52%로 늘었고, 그중 46%는 자율적으로 작업을 수행하는 에이전트를 실제로 배포하고 있습니다. 최근 예로 오픈소스 어시스턴트 OpenClaw는 메시징 앱 연동, 웹 브라우징, 셸 명령 실행 등 자율 태스크를 수행합니다.

주요 활용처는 코드 생성·리팩터링(54%)과 내부 운영 자동화(49%), 고객지원·챗봇(45%), 비즈니스 로직·태스크 오케스트레이션(43%), 글쓰기(41%), 마케팅 자동화(27%), 데이터 분석(21%) 등입니다.

개발자 중심의 툴도 성숙해졌습니다. Cursor는 VS Code 포크에 인라인 편집과 빠른 반복을 녹였고, Claude Code는 터미널에서 리포지토리 전반을 다룹니다. 두 툴 모두 자동완성을 넘어 파일을 읽고 테스트를 돌리며 실패를 찾고 빌드가 통과할 때까지 스스로 반복하는 에이전틱 루프를 수행합니다.

YC는 2025년 겨울 배치의 4분의 1이 코드베이스의 95%를 AI가 생성했다고 밝혔고, Karpathy가 말한 ‘vibe coding’처럼 요구사항을 자연어로 설명하면 코드가 생성되는 흐름이 확산 중입니다.

생산성 효과와 멀티에이전트 협업

주요 섹션 제목 (AI 에이전트 생산성)

응답 기업의 67%가 측정 가능한 생산성 향상을, 9%는 75% 이상 향상을 보고했습니다. 구체적 효과로는 직원의 시간 절감(53%), 새로운 비즈니스 역량 창출(44%), 추가 채용 필요 감소(32%), 비용 절감(27%), 고객 경험 개선(26%)이 꼽혔습니다.

Anthropic 내부 분석에 따르면, Claude Code 보조를 받은 업무의 4분의 1 이상은 예전 같으면 시도조차 하지 않았을 일로, 대규모화나 내부 도구 구축, 탐색적 과제 등이 여기에 포함됩니다.

또한 구글의 오픈소스 Agent Development Kit는 단일 목적 에이전트에서 서로를 발견·교신·협업하는 멀티에이전트 시스템으로의 전환을 촉진하고 있습니다. 다만 14%는 아직 효과가 없다고, 19%는 평가하기 이르다고 답했으며, 2025년은 프로토타이핑의 해, 2026년은 운영 전환의 해로 전망됩니다.

예산 흐름: 애플리케이션 중심으로 쏠림

주요 섹션 제목 (AI 에이전트 예산 우선순위)

향후 12개월간 AI에 투자하지 않겠다는 응답은 4%에 불과했고, 예산 증액 분야로 애플리케이션·에이전트를 꼽은 비율이 37%로 인프라(14%)나 플랫폼(17%)의 두 배 이상이었습니다. 장기적으로도 애플리케이션·에이전트가 최대 기회라는 응답이 60%로, 인프라(19%)를 크게 앞섰습니다.

시장 데이터에 따르면 2025년 생성형 AI 지출의 절반 이상이 애플리케이션 레이어(190억 달러)에 몰렸고, 코드 도구가 40억 달러로 부서 단위 지출의 55%를 차지했습니다. 사용자의 워크플로에 직접 닿는 계층에 가치를 베팅하는 흐름입니다.

최대 장애물: 추론 비용과 확장성

주요 섹션 제목 (AI 에이전트 추론 비용)

훈련이 선투자라면 추론은 매 호출마다 토큰 비용이 발생하는 운영비입니다. 추론 단계, 재시도, 자체 교정이 누적되면 비용은 기하급수적으로 커지고, 대규모 운영에서는 모델 개발비를 넘어설 수 있습니다. 규모화를 막는 요인으로 추론 비용을 꼽은 비율이 49%였으며, 44%는 AI 예산의 대부분(76~100%)을 추론에 쓰고 있다고 답했습니다.

GPU 구성 최적화, 병렬화 전략, 서빙 파인튜닝 같은 복잡성은 애플리케이션 팀이 떠안을 일이 아니라 클라우드 인프라가 흡수해야 할 과제입니다.

해결책: 인퍼런스 경제학에 맞춘 인프라

주요 섹션 제목 (에이전트 확장 전략)

DigitalOcean은 Gradient AI Inference Cloud를 통해 예측 가능한 성능, 부하 상황의 비용 제어, 구성 요소 단순화를 지향하며 추론 최적화에 투자하고 있습니다. Character.ai는 이 플랫폼과 AMD와의 협업을 통해 운영 추론 처리량을 2배로 높이고 토큰당 비용을 50% 절감했습니다.

플랫폼이 ‘무거운 짐’을 대신 들어줄 때, 파일럿을 넘어 제품으로의 전환이 가능해집니다. 2026년, 더 많은 팀이 에이전트를 운영 환경으로 확장할 조건이 무르익고 있습니다.

글: Wade Wegner(DigitalOcean 생태계·성장 총괄). 본 콘텐츠는 VentureBeat의 스폰서드 기사입니다.