이미지:아이스톡
골드만삭스(Goldman Sachs) 리서치는 에이전틱 AI(Agentic AI)의 확산으로 2030년까지 글로벌 토큰(Token) 소비량이 현재 대비 24배 증가하고, 이에 따라 하이퍼스케일러들의 수익성과 현금흐름 구조도 크게 개선될 것으로 21일(현지시간) 전망했다.
특히, 인공지능(AI) 반도체 단가 하락과 에이전 기반 애플리케이션 수요 증가가 맞물리며, AI 산업이 새로운 수익 전환점에 진입하고 있다는 분석이다.
골드만삭스의 미국 반도체 및 IT 서비스 담당 수석 애널리스트 짐 슈나이더(Jim Schneider)는 “소비자와 기업이 AI 에이전트를 본격 도입하면서 2026년부터 2030년 사이 월간 토큰 처리량이 120경 개 수준까지 증가할 것”이라고 말했다. 이는 현재 대비 약 24배 증가한 규모다.
AI 에이전트의 토큰 사용량은 2030년까지 24배 증가할 것으로 예상(출처:골드만삭스)
토큰은 대형언어모델(LLM)이 처리하는 정보 단위를 의미한다. 기존 챗봇은 단일 질의응답 중심이었지만, 에이전틱 AI는 스스로 여러 단계를 수행하며 연속적으로 작업을 처리하기 때문에 훨씬 많은 연산량이 필요하다.
슈나이더는 “단순 질의응답이 아니라 ‘비행기를 예약하고, 이메일을 정리하고, 업무 우선순위를 분류하라’는 식의 연속 작업 수행이 에이전틱 AI의 핵심”이라며 “하나의 요청이 기존 챗봇 대비 10배에서 50배 이상의 토큰 소비를 유발할 수 있다”고 설명했다.
특히, 소비자 영역뿐 아니라 기업 시장에서의 수요 확대가 핵심 성장 동력으로 지목됐다. 골드만삭스는 온라인 쇼핑, 고객센터 자동화, 스마트폰 기반 개인 비서 등 소비자 영역에서 토큰 사용량이 12배 증가할 것으로 예상했으며, 여기에 기업용 에이전틱 AI 도입이 더해져 전체 토큰 소비가 폭증할 것으로 내다봤다.
AI 연산 비용 급락...하이퍼스케일러 수익성 개선 신호
골드만삭스는 AI 산업의 또 다른 핵심 변화로 ‘토큰당 연산 비용’ 하락을 꼽았다. 현재 AI 반도체 업체들은 추론 작업 기준으로 토큰당 비용을 연간 60~70% 수준으로 낮추고 있다는 설명이다.
이는 반도체 효율 개선과 AI 데이터센터 아키텍처 혁신 덕분이다. 슈나이더는 “비용은 빠르게 떨어지고 있는데 AI 서비스 수요는 폭발적으로 증가하고 있다”며 “향후 3~12개월 사이 하이퍼스케일러들의 총마진(Gross Margin)이 본격 개선되는 변곡점이 나타날 가능성이 높다”고 분석했다.
현재 시장에서는 마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타 등 하이퍼스케일러들이 AI 데이터센터와 GPU 확보를 위해 막대한 자본지출(CAPEX)을 이어가면서 현금흐름 부담이 커지고 있다는 우려가 제기되고 있다. 그러나 골드만삭스는 AI 서비스 수익성이 일정 수준을 넘어서면 상황이 반전될 것으로 전망했다. 슈나이더는 “총마진이 상승하면 영업현금흐름도 개선되고, 결과적으로 추가 인프라 투자 여력 역시 확대된다”고 말했다.
향후 12~18개월 반도체 부족 지속
인공지능 수요 폭증은 반도체 공급 부족 문제도 심화시키고 있다. 슈나이더는 “새로운 반도체 공장을 건설하는 데는 통상 3년 정도가 걸리지만 AI 시장 변화 속도는 훨씬 빠르다”고 지적했다.
그는 “6개월 전까지만 해도 챗봇 중심 수요를 예상했지만 이제는 AI 에이전트 시대가 열리고 있다”며 “현재 산업은 과거 수요 기준으로 생산 능력을 확대하고 있기 때문에 시장 변화 속도를 따라가지 못하고 있다”고 설명했다.
이에 따라 향후 12~18개월 동안 AI 칩 공급 부족 현상이 이어질 가능성이 높으며, 약 2년 후에야 수급 균형이 맞춰질 것으로 전망했다. 현재 AI 반도체 시장에서는 엔비디아를 중심으로 AI GPU 수요가 급증하고 있으며, AMD와 인텔 등도 AI 가속기 시장 확대에 속도를 내고 있다.
기업용 에이전틱 AI 확산은 더 오래 걸릴 것...
골드만삭스는 소비자 시장보다 기업 시장에서 에이전틱 AI가 더 큰 잠재력을 갖고 있지만, 실제 확산 속도는 상대적으로 느릴 것으로 전망했다. 기업 환경에서는 단순 응답 생성뿐 아니라 코드 작성, 테스트, 재검증, 보안 규정 준수, 예산 통제, 기존 시스템 연동 등 복합적인 요구사항이 존재하기 때문이다.
슈나이더는 “항공권 예약보다 기업용 소프트웨어 개발이 훨씬 복잡하다”며 “에이전틱 AI는 단순히 작동하는 것을 넘어 문서화와 규정 준수까지 충족해야 한다”고 설명했다.
골드만삭스는 2030년까지 전체 지식 노동자의 12%가 에이전틱 AI를 사용할 것으로 예상했으며, 이 비율은 2040년 37%까지 증가할 것으로 전망했다. 다만 모든 AI 서비스가 동일한 수익성을 확보하는 것은 아니라고 분석했다. 예를 들어 코드 생성 에이전트는 높은 효율성을 보이는 반면, 실시간 음성 기반 고객센터 AI는 지연시간(latency)과 실시간 처리 문제 때문에 아직 인간 인력 대비 경제성이 낮은 사례도 존재한다고 설명했다.
골드만삭스는 현재 시장이 AI를 ‘막대한 비용 산업’으로만 바라보고 있지만, 실제로는 수익성 회복 국면에 진입할 가능성이 높다고 평가했다.
슈나이더는 “현재 시장의 일반적인 내러티브는 AI 사용량 증가가 지속적인 비용 부담만 초래한다는 것”이라며 “그러나 실제로는 비용 하락 속도가 가격 하락보다 빠르기 때문에 하이퍼스케일러들의 수익성이 개선되는 구조가 나타날 수 있다”고 강조했다.
이어 “향후 AI 산업은 모든 기업이 동일한 속도로 성장하는 구조가 아니라, 운영현금흐름과 인프라 효율성 측면에서 기업 간 차별화가 더욱 뚜렷해질 것”이라고 덧붙였다.
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