[디지털투데이 AI리포터] 기업들이 생성형 AI 도입을 확대하면서 예상보다 빠르게 늘어나는 토큰 비용 관리에 비상이 걸렸다.

지난 5일(현지시간) IT매체 테크크런치에 따르면, AI 활용이 급증하면서 기업들의 관심은 모델 성능보다 비용 통제와 사용량 관리로 이동하고 있다. 이에 맞춰 AI 비용 측정과 최적화를 지원하는 새로운 시장도 형성되고 있다.

실제 일부 기업들은 예산 초과 문제를 겪고 있다. 우버는 2026년 AI 코딩 예산을 지난 4월까지 모두 소진한 것으로 알려졌다. 마이크로소프트는 개발자들에게 제공했던 클로드 코드 라이선스를 중단했으며, 프라이스라인은 AI 개발 도구 커서(Cursor) 계약 갱신 비용이 기존보다 4~5배 상승했다고 전했다.

토큰당 가격은 하락했지만 AI 도입 확대와 자율형 에이전트 사용 증가로 전체 토큰 소비량은 급증하고 있다. 일부 기업들은 연간 토큰 예산의 3배를 초과하는 비용을 이미 상반기에 사용한 것으로 나타났다.

이 같은 상황은 최신 AI 모델 확산과 맞물려 있다. 앤트로픽과 오픈AI, 구글 등이 선보인 고성능 모델은 에이전트 기능 활용을 늘렸고, 이에 따라 사용량도 크게 증가했다. 한 기업은 직원 사용 한도를 설정하지 않아 클로드 사용 비용이 5억달러에 달한 사례도 보고됐다.

다만 비용 증가가 반드시 생산성 향상으로 이어지는지는 불분명하다. 개발자들의 산출물은 늘어났지만 버그와 코드 수정 작업도 함께 증가했다는 조사 결과가 나왔다. 또 AI를 가장 많이 활용한 개발자들은 생산성이 약 두 배 높았지만, 이를 위해 약 10배 많은 토큰을 사용한 것으로 나타났다.

이에 업계에서는 AI 비용을 체계적으로 관리하기 위한 움직임이 본격화되고 있다. 리눅스 재단은 최근 AI 토큰 사용량과 비용 측정을 위한 표준화 기구인 토크노믹스 재단(Tokenomics Foundation) 설립 계획을 발표했다. 토큰 비용과 효율성을 비교할 수 있는 공통 지표와 표준을 마련하는 것이 목표다.

한편 골드만삭스는 전 세계 토큰 사용량이 2030년까지 현재보다 24배 증가할 것으로 전망했다. 업계에서는 AI 활용 확대와 함께 비용 효율성과 투자수익률(ROI)을 측정하는 역량이 새로운 과제로 떠오르고 있다.

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