[박철완의 마켓 나우] AI 경쟁, 전력망에서 토큰으로 이동 중

박철완 서정대학교 스마트모빌리티학부 및 미래자동차석사과정 교수

영화 ‘어벤져스’의 비전은 피지컬 AI를, 그를 움직이는 자비스는 대형 언어모델(LLM) 기반 에이전트를 상징한다. 이 대비는 최첨단 AI의 핵심을 드러낸다. AI 경쟁의 본질은 성능이 아니라 비용 구조다.

LLM은 문장을 잘게 쪼갠 계산 단위인 토큰(token)으로 언어를 처리한다. 중요한 것은 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰느냐다. 많이 쓴다고 결과가 좋아지지는 않는다. 품질은 모델 성능과 입력 맥락, 그리고 이를 어떻게 설계하고 운영하느냐에 달려 있다. 같은 질문도 어떤 모델에 접근하는지, 얼마나 적절한 맥락을 제공하는지에 따라 전혀 다른 답을 낳는다. AI는 기술이면서 동시에 비용과 접근권이 결합된 경제 시스템이다.

이 성격은 에이전트 환경에서 더 뚜렷해진다. 한 번의 응답으로 끝나던 작업이 계획·실행·검증·재추론의 반복 구조로 바뀌며 토큰 사용이 빠르게 늘어난다. 여러 에이전트를 나누어 쓰면 결과는 더 정교해지지만, 비용도 함께 증가한다. 결국 경쟁력은 얼마나 많이 쓰느냐가 아니라 얼마나 정확히 쓰느냐, 불필요한 반복을 얼마나 줄이느냐에 있다.

이 변화는 요금 체계와 접근 격차로 이어진다. 고성능 모델일수록 비용이 많이 들고, 긴 맥락 처리와 도구 호출이 결합될수록 원가가 상승한다. 정액과 종량 과금, 사용 한도와 기능 제한이 결합된 구조가 나타나는 이유다. 그 결과 교육과 산업에서 격차가 확대된다. 더 나은 모델과 더 많은 자원에 접근할 수 있는 쪽이 더 정교한 결과를 얻는다. AI 활용 능력은 점점 비용 접근성의 문제로 수렴한다.

기업과 국가는 같은 선택 앞에 선다. AI를 보조 도구에 머물게 할 것인지, 전략과 연구개발, 행정 전반으로 확장할 것인지는 결국 비용 구조와 접근성에 달려 있다. 토큰을 얼마나 싸고 안정적으로 확보하느냐가 지식 생산의 원가를 좌우하기 시작했다. 시장 역시 소수의 선도 모델 중심으로 재편되며, 성능 못지않게 안정적 접근이 경쟁력이 된다.

결국 새로운 경쟁 축은 토큰 효율이다. 같은 결과를 더 낮은 비용으로 내는 능력이 확산 속도와 지배력을 가른다. 과거에는 전력망을 가진 쪽이 산업을 지배했다. 이제는 토큰 비용과 접근성을 통제하는 쪽이 생산성과 권력을 쥔다.

따라서 AI 전략은 기술 보유 여부만으로는 충분하지 않다. 독자 모델, 외부 모델, 오픈 모델을 어떻게 조합하고 비용과 성능, 보안, 접근성을 어떻게 균형 잡을 것인지가 핵심이다.

토큰 경제는 지식 접근성과 사고 능력을 규정하는 새로운 인프라다. 이를 감당하지 못하는 사회는 뒤처진다.

박철완 서정대학교 스마트모빌리티학부 및 미래자동차석사과정 교수