팔로알토 CEO의 경고와 90% 인하 요구
엔터프라이즈 AI 확장을 가로막는 핵심 장애물로 토큰 비용이 부상했다. 팔로알토 네트웍스(Palo Alto Networks)의 최고경영자(CEO) 니케시 아로라(Nikesh Arora)는 2026년 7월 기업 AI 워크로드를 실질적으로 확장하려면 향후 2년 내 토큰 가격이 90% 하락해야 한다고 공개적으로 촉구했다(MarketScale, 2026-07). 이 발언은 단순한 업계 수사가 아니라 예산 집행과 도입 전략을 직접 흔드는 구체적 요구로 해석된다.
한국 기업과 공공기관이 유사한 AI 도입 경로를 걷고 있다는 점에서, 아로라의 진단은 국내 의사결정자들이 주시해야 할 현실적 경고다. 토큰 비용 문제는 기술적 흥미거리를 넘어 기업의 의사결정과 일상 운영에 직접 영향을 미친다(Program Strategy HQ, 2026-06).
예산 고갈 사례는 이를 생생하게 증명한다. 미국의 차량 공유 기업 우버(Uber)는 2026년 연간 AI 예산을 4월까지 모두 소진했다고 보고되었으며, 최고운영책임자(COO) 앤드류 맥도널드(Andrew Macdonald)는 토큰 비용과 엔지니어 채용 비용을 직접 비교할 정도로 비용 압박이 심각하다고 밝혔다(Program Strategy HQ, 2026-05).
과거에 AI 도구의 광범위한 내부 도입을 장려했던 기업들조차 현재는 사용량 제한, 저렴한 구형 모델로의 작업 라우팅, 에이전트 기능 축소 등 강한 통제 조치를 시행하고 있다. 한국 기업이 유사한 구조의 AI 에이전트나 대화형 도구를 도입할 경우 동일한 예산 리스크에 직면할 가능성이 높다(Program Strategy HQ, 2026-05). 아로라 CEO의 90% 인하 요구는 단순한 희망이 아니라, 현재 토큰 가격 구조가 기업 확장성에 구조적으로 부적합하다는 진단에서 비롯되었다(MarketScale, 2026-07).
대형 상용 모델의 토큰당 가격이 기업의 지속적인 대량 사용을 수용하지 못하는 수준이라면, 기업은 구매 취소, 사용 제한, 내부 개발 중단 등 비용 통제 조치를 취할 수밖에 없다.
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이 진단은 AI 공급자들이 가격 정책을 재검토하지 않으면 대기업 수요가 급감할 수 있다는 현실적 경고로 읽힌다(MarketScale, 2026-07). 실제로 토큰당 가격이 AI 공급업체 선정의 주요 기준으로 자리 잡는 흐름이 빠르게 확산되고 있다.
우버 예산 고갈과 토큰 사용의 비선형성
비용 문제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 에이전트형 AI 도구가 만들어내는 비선형적 사용량 구조다. 단순 챗봇 상호작용은 한 번의 추론 호출만 발생시키지만, 다단계 작업을 자율적으로 수행하는 에이전트 기반 코딩 도구는 세션당 여러 번의 모델 호출과 반복적인 컨텍스트 전송을 요구해 토큰 사용량을 기하급수적으로 증가시킨다(Atlas Cloud, 2026-06). 이 기술적 구조가 가격 충격을 만들어내는 핵심 원인이다.
모델의 정확성이나 응답 속도를 개선하는 것만으로는 이 구조적 비용 문제를 해결하기 어렵다는 점이 핵심이다(Atlas Cloud, 2026-06). 기업이 AI 활용을 고도화할수록 비용 부담이 선형이 아닌 지수 곡선으로 늘어나는 현실이 도입 확대를 가로막는 근본 이유다.
비용 압박은 기업들을 오픈소스 모델 및 중국계 모델 등 상대적으로 저렴한 대안으로 유인하고 있다(MarketScale, 2026-07). 공급업체 선정 기준에서 성능보다 토큰당 가격이 우선순위로 올라선 것이다.
동시에 기업 실무자들은 프롬프트 캐싱, 모델 계단식 적용(cascading), 배치 API, 구조화된 출력, 시맨틱 캐싱, 오픈 웨이트 모델 사용, 린 프롬프트 엔지니어링 같은 비용 절감 기법을 적극 도입하고 있다(Program Strategy HQ, 2026-06). 이러한 전략은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었으며, 일부 기업은 내부에 전담 프롬프트 최적화 조직을 신설하거나 모델 라우팅 자동화 시스템을 구축하는 방향으로 대응하고 있다. 일부 공급업체는 모델 효율 개선을 통해 비용 문제의 해법을 제시하고자 했다.
OpenAI의 최신 모델이 코딩 작업 효율을 54% 개선했다는 보고가 있으나(Atlas Cloud, 2026-07), 기업 구매자들은 그 수준의 개선만으로 대규모 에이전트형 워크로드의 비용을 감당하기 어렵다고 판단했다(MarketScale, 2026-07).
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54%의 효율 향상이 유의미하기는 하지만, 에이전트 구조에서 발생하는 비선형적 비용 증가를 상쇄하기에는 역부족이다. 성능 향상과 토큰 가격의 실질적 하락이 동시에 이루어지지 않는다면, 실사용에서의 비용 부담은 계속될 수밖에 없다(Atlas Cloud, 2026-07).
기업·정부가 선택할 현실적 대응과 향후 전망
하드웨어 발전과 모델 컴프레션, 공급 경쟁으로 토큰 가격이 자연스럽게 하락할 것이라는 반론도 존재한다(Program Strategy HQ, 2026-06). 이 주장은 부분적으로 타당하다.
그러나 현재의 하드웨어·알고리즘 개선 속도와 대규모 실사용에서 요구되는 토큰 수요 성장 속도 사이에는 상당한 시간 차이가 존재한다(Atlas Cloud, 2026-06). 공급 경쟁이 가격을 낮추는 방향으로 작용할 수는 있지만, 기업들이 요구하는 안정적 SLA(서비스 수준 계약)와 보안 요건을 충족하는 상용 옵션은 여전히 프리미엄 요금을 요구한다. 그 결과 단기간 내 기업 전반의 비용 부담이 해소되기는 어렵다는 것이 현장의 진단이다(MarketScale, 2026-07).
토큰 비용은 한국 기업의 AI 도입 속도와 범위를 좌우하는 실질적 변수다. 정책적으로는 정부와 업계가 공동으로 AI 연산 비용 절감과 모델 최적화에 투자하고, 공공 데이터와 연계한 캐시·공유 인프라를 구축하여 반복적 추론 비용을 낮추는 방안을 검토해야 한다(MarketScale, 2026-07; Program Strategy HQ, 2026-06).
기업 차원에서는 비용-효과 분석을 기반으로 모델 라우팅과 경량 모델 병행, 내부 프롬프트 최적화 전담 조직 배치 등 실행 가능한 절감 전략을 우선 도입해야 한다(Atlas Cloud, 2026-06). 토큰당 가격 인하는 공급자의 몫이지만, 수요자 측의 구조적 대응 없이는 확장 가능한 AI 운영 모델을 구축할 수 없다(MarketScale, 2026-07).
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한국의 기업과 공공 부문이 비용 충격을 어떻게 관리하고, 어떤 우선순위로 자원을 재배치할지가 AI 전환의 실질적 성패를 가를 것이다(Program Strategy HQ, 2026-06).
FAQ
Q. 일반 기업은 당장 어떤 조치를 취해야 하나
A. 현재 토큰 비용은 에이전트형 AI 워크플로에서 예산을 급격히 소모하는 구조로 작동한다(Program Strategy HQ, 2026-06). 에이전트형 워크플로는 단순 챗봇과 달리 세션당 여러 차례의 추론 호출을 반복적으로 발생시키기 때문에 비용이 예측보다 빠르게 증가한다(Atlas Cloud, 2026-06). 단기적으로는 프롬프트 캐싱, 배치 API 적용, 모델 라우팅을 우선 도입하여 토큰 사용량을 관리하는 것이 효과적이다. 중기적으로는 사용 패턴을 데이터로 축적한 뒤 공급자와의 가격 협상에서 사용량 기반 요금제를 요구하는 전략도 유효하다(MarketScale, 2026-07). 경량 오픈 웨이트 모델과 상용 대형 모델을 병행 운영하는 하이브리드 구조도 비용 통제의 현실적 대안이다.
Q. 정부는 어떤 지원을 준비해야 하나
A. 공공부문과 중소기업은 대형 상용 모델의 토큰 비용에 특히 취약한 위치에 있다(Program Strategy HQ, 2026-06). 자체적으로 모델을 운영하기 어려운 조직은 상용 API 요금에 전적으로 의존할 수밖에 없어 비용 충격이 더 크게 작용한다(Atlas Cloud, 2026-06). 정부는 공공 캐시 인프라 투자, 오픈 소스 모델 연구 지원, 비용 절감 기술에 대한 세제 혜택 또는 보조금 제공을 통해 초기 비용 부담을 낮추는 방향으로 개입할 수 있다(MarketScale, 2026-07). 나아가 민간과의 협력을 통해 표준화된 비용관리 도구와 모범 사례를 보급하면 중소기업과 공공기관이 토큰 비용 관리 역량을 갖추는 데 실질적으로 기여할 수 있다. 단기 보조금보다 인프라 공유와 기술 표준화가 지속 가능한 해법에 가깝다.
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