[한경에세이] 지능에 가격표가 붙었다

AI를 사용하다 보면 요구가 하나둘씩 늘어난다. 처음에는 문장 하나만 다듬어 달라고 했다. 그러다 조금 더 자연스럽게, 더 설득력 있게, 이번에는 다른 관점으로 다시 써 달라고 한다. 답변이 마음에 들수록 다음 질문은 더 어려워진다. 사람에게 이런 부탁을 반복했다면 미안했을 것이다. 하지만 AI에는 자연스럽게 더 많은 것을 요구한다. 사용자에게 AI의 답변은 몇 초 만에 만들어지는 결과처럼 보인다. 하지만 그 짧은 순간 뒤에는 수많은 연산과 비용이 숨어 있다.

전통적인 소프트웨어는 한 번 개발하면 사용자가 늘어도 추가 비용이 크지 않다. 같은 프로그램을 여러 사람이 써도 복제 비용은 거의 들지 않았다. AI는 다르다. 질문 하나에 답할 때마다 고성능 반도체가 연산하고 전력을 사용한다. 서버의 열을 식히는 데도 비용이 든다. 화면에서는 소프트웨어처럼 보이지만, 뒤에서는 비용이 계속 발생한다.

AI 산업에서 반도체와 데이터센터가 먼저 주목받은 이유도 여기에 있다. 어떤 AI 모델이 최종 승자가 될지는 알 수 없지만, 모든 AI 서비스에는 막대한 연산 능력이 필요하다. 골드러시 때 금을 찾는 사람뿐 아니라 곡괭이를 판 사람이 먼저 돈을 번 것처럼, AI 시대에도 지능을 만드는 기반을 제공하는 기업이 먼저 가치를 인정받고 있다. 엔비디아의 2026회계연도 매출은 2조159억달러, 매출총이익률은 71.1%다. 다음 분기 전망에는 중국 데이터센터 컴퓨팅 매출도 반영하지 않았다. 이를 제외하고도 성장을 자신할 만큼 AI 인프라 수요가 강하다는 뜻이다.

반면 AI 모델 기업의 사정은 다르다. 이용자가 늘면 매출 기회와 함께 비용도 증가한다. 질문과 답변을 처리하는 데 연산이 필요하고, 새로운 모델을 개발하는 데도 막대한 학습 비용이 든다. 기존 인터넷 플랫폼과 다른 점이다. 플랫폼은 이용자가 만든 콘텐츠와 관심을 기반으로 성장했지만, AI는 질문을 받을 때마다 직접 답을 생성해야 한다. 사용량이 늘어날수록 기회와 비용이 함께 커진다.

AI 업계가 ‘토큰’을 중요하게 보는 이유다. 토큰은 AI가 문장을 처리하는 기본 단위다. 질문과 답변이 길수록 더 많은 토큰과 연산이 필요하다. 전기를 많이 쓰면 요금이 늘듯, AI 시대에는 지능 사용량도 비용으로 계산된다. 처음 이 구조를 알고 나니 조금 낯설었다. 우리는 오랫동안 지식과 정보는 복제할수록 비용이 거의 들지 않는다고 생각했다. 그런데 AI는 지능을 생성하는 순간마다 비용이 발생한다.

기업이 바라봐야 할 기준도 달라진다. 이용자 수뿐 아니라 답 하나를 만드는 데 얼마가 들고, 그 결과가 얼마나 큰 가치를 지니는지를 함께 봐야 한다. AI는 많이 사용된다고 반드시 많은 이익을 남기는 사업은 아니다.

요즘도 AI에 “조금만 더 다듬어 달라”고 부탁한다. 하지만 짧은 요청 하나에도 연산 비용이 든다는 사실을 알고 나니 예전처럼 아무 생각 없이 질문을 이어가지 않는다. 필요하지 않은 질문은 줄이고, 같은 질문이라도 조금 더 정확하게 하려고 노력한다. 지능에 가격표가 붙기 시작했다. 이제 중요한 것은 얼마나 비싼 지능을 쓰느냐가 아니라, 그 지능으로 가격 이상의 가치를 창출하는 일이다.