AI 가격 결정권은 모델에 있지 않다: 모델 회사의 적은 더 강력한 LLM이 아니다

저자: danny

양털은 돼지에게서 나온다는 말이 중국 비즈니스 세계의 전유물은 아니다. 일본 애니메이션 산업은 이미 60년 동안 이를 실천해 왔다. 1963년 《우주소년 아톰》이 일본 가정에 들어가면서 30분짜리 주간 TV 애니메이션의 표본을 세웠다. 방송국은 프로그램을 구매했고, 스폰서는 아이들의 시청 시간을 샀으며, 애니메이션은 데즈카 오사무의 만화 캐릭터를 전국 각지의 안방으로 배달했다.

일본 애니메이션은 이미 하나의 사실을 증명했다. 오래 지속되는 비즈니스 모델이란, 첫 번째 제품으로 사람을 모으고, 이후의 제품들로 돈을 모으는 것이다.

60년이 지난 지금, AI도 똑같은 논리를 반복하고 있다.

모델 회사들이 API와 구독, 토큰으로 어떻게 수익을 낼지 연구하는 사이, 메타, 구글, 마이크로소프트, 아마존은 이미 모델 가격을 내리거나 묶음 상품으로 팔거나 심지어는 무료로 제공한 뒤, 광고와 클라우드 컴퓨팅, 기업용 소프트웨어에서 그 대가를 챙길 수 있게 되었다.

그러므로 순수 모델 회사의 가장 위험한 적은 더 강력한 또 다른 모델이 아니라, 애초에 모델로 돈을 벌 필요가 없는 회사인 셈이다.

1. 가장 치열한 가격 경쟁은 상대가 애당초 이 상품으로 돈을 벌지 않을 때 벌어진다

AI 업계에서는 매일같이 같은 질문이 오간다. 오픈AI, 앤트로픽, 구글, 메타, 누구의 모델이 더 강한가? 물론 이 질문도 중요하지만, 모델의 우열은 오늘 누가 사용자의 선택을 받을지만 결정할 뿐, 5년 후에 누가 여전히 테이블에 남아 있을지는 결정하지 못한다.

순수 모델 회사 입장에서 진짜 위험한 상대는 반드시 더 나은 모델을 만든 다른 연구실이 아니라, 모델을 공짜로 풀고 광고, 클라우드, 기업용 소프트웨어, 전자상거래 사업에서 대금을 회수할 수 있는 회사다.

언뜻 보면 모두 AI를 제공하고 있지만, 사실 이들은 같은 장사를 하는 게 아니다. 모델 회사는 모델을 상품으로 취급하며, 학습과 추론, 연구 개발 비용을 API와 구독료, 기업 계약으로 회수해야 한다. 반면 종합 플랫폼은 모델을 비용으로 간주할 수 있다. 사용자 진입점을 지키고, 광고 효율을 높이고, 클라우드 사용량을 늘리거나 고객 이탈을 막는 데 도움이 된다면, 모델 사업 자체의 이익 여부는 중요하지 않다. 한쪽은 매번 호출에서 마진을 남겨야 하지만, 다른 쪽은 그 호출을 고객 획득 비용으로 여길 수 있는 상황, 이것은 더 이상 평범한 제품 경쟁이 아니다. 두 회사는 서로 다른 손익계산서를 사용하고 있기 때문이다.

이 전쟁이 가장 까다로운 지점이 바로 여기에 있다. 순수 모델 회사는 자신이 ‘또 다른 지능’과 경쟁하고 있다고 생각하지만, 플랫폼 회사는 “지능을 판매하는” 영역에서 이길 필요조차 없기 때문이다. 단지 지능을 너무 저렴하게 만들어 순수 모델 회사가 거기서 충분한 돈을 벌지 못하게 하면 그만이다.

2. 일본 애니메이션은 이미 오래전에 이 문제에 직면했다

데즈카 오사무가 기꺼이 이 가격을 받아들인 이유는 그가 애니메이션만으로 돈을 벌지 않았기 때문이다. 그에게는 만화 원고료, 단행본, 해외 배급, 그리고 캐릭터 라이선스 수입도 있었다. 애니메이션으로 적게 벌거나 심지어 일시적인 적자를 보더라도, 더 많은 만화 독자와 더 큰 상품 시장을 가져올 수 있었다. 그는 단순히 적자로 애니메이션을 판매한 것이 아니라, 유통을 구매한 셈이었다.

애니메이션은 입구이고, 만화와 라이선스가 진짜 금전 등록기였다.

훗날 일본 애니메이션이 찾아낸 다양한 비즈니스 모델은 모두 이 논리의 연장선상에 있다. 《기동전사 건담》(‘건담’이라고도 불린다)의 초기 시청률은 저조했지만, 극장판과 프라모델이 그 운명을 바꾸었다. 기체의 형식 번호와 진영, 무기, 도장은 단순한 스토리 설정에 그치지 않고, 지속적으로 업데이트되는 상품 라인으로도 전환될 수 있었다. 《드래곤볼》과 《슬램덩크》는 ‘점프’ 체제에 기대어 만화 잡지가 먼저 캐릭터와 스토리를 검증하고, 애니메이션이 수용층을 확대한 후, 영화와 게임, 라이선스가 후속 수익 창출을 맡는 구조다. 《신세기 에반게리온》(EVA)은 TV 방영을 비디오테이프, LD, 음악, 영화의 고객 획득 통로로 만들었으며, 포켓몬스터는 게임과 카드, 애니메이션이 서로 사용자를 공급하도록 한다. 《귀멸의 칼날》은 TV 애니메이션과 스트리밍 방영으로 캐릭터의 바탕을 쌓고, 영화는 시청자가 이미 감정 이입을 완료한 시점에 집중적으로 수익을 걷어들인다.

일본 애니메이션 산업이 점점 더 커진 것은, 애니메이션 한 편당 제작비 수익이 점점 더 높아졌기 때문이 아니다. 애니메이션이 더 이상 모든 사업적 보상을 혼자 책임질 필요가 없어졌기 때문이다. 건담 애니메이션은 피규어와 프라모델의 고객을 유치할 수 있고, 포켓몬스터 애니메이션은 게임과 카드의 고객을 유치할 수 있으며, TV 애니메이션은 영화가 두 시간 만에 완성할 수 없는 인물 묘사를 대신해 줄 수 있다. 애니메이션은 혼자서 수익을 내야만 하는 상품에서 다른 상품으로 연결되는 입구로 바뀐 것이다.

이것은 가격을 누가 결정하는지에도 변화를 가져왔다.

만화와 프라모델, 게임, 카드, 영화 수익을 가진 사람은 애니메이션에서 낮은 수익률을 용인할 수 있다. 그러나 제작비 수입만 있는 회사는 다른 이들이 제2의 수익 풀을 통해 보조해 주는 그 가격대로 사업을 운영해야 한다.

시장은 싼 가격을 기억할 뿐, 그 싼 가격을 유지하는 데 필요한 수익원을 후발 주자에게는 절대로 함께 건네주지 않는다.

3. AI 모델도 상품에서 입구로 변하고 있다

순수 모델 회사의 목표는 지능을 판매하는 것이다. 사용자는 챗GPT를 구독하고, 기업은 Claude를 구매하며, 개발자는 토큰 단위로 API를 호출한다. 모델이 강력해질수록 사용량이 늘어나고, 추론 비용이 낮아질수록 마진이 높아진다. 이는 정상적인 비즈니스 논리다. 문제는 메타, 구글, 마이크로소프트, 아마존이 이와 똑같은 논리로 수익을 계산하지 않아도 된다는 점이다.

메타가 모델을 오픈할 수 있는 이유는, 주요 수익원이 광고이기 때문이다. 모델 자체로 수익을 얻지 못하더라도, AI가 콘텐츠 추천과 광고 타겟팅 효율을 높이거나, 다른 모델 플랫폼이 개발자 생태계를 장악하는 것을 막아낼 수만 있다면 이 투자는 성립할 수 있다. 구글은 검색, 유튜브, 워크스페이스, 구글 클라우드에서 AI 비용을 회수할 수 있다. Gemini는 유료 제품인 동시에, 검색 진입점을 보호하고 클라우드 자원을 판매하며 자체 개발 칩을 홍보하는 수단이 될 수도 있다. 마이크로소프트는 Copilot을 오피스, 깃허브, 애저에 배치했고, 거기서 얻는 대가는 Copilot 구독료에만 국한되지 않는다. 소프트웨어 가격 인상, 클라우드 소비, 그리고 더 높은 고객 이전 비용까지 포함된다. 아마존이 모델 회사에 투자하는 일은 지분 수익을 얻는 동시에, 연구실과 최종 사용자에게 AWS의 연산 능력을 판매하는 효과도 있다.

이 회사들이 비용을 계산하지 않는 게 아니라, 모델이 혼자서 수익을 낼 필요가 없다. 모델은 가격을 낮추거나 묶음 상품으로 제공하거나, 어떤 경우에는 공짜로 풀어도 무방하다. 그것이 기존 사업을 보호하거나, 다른 사업의 성장을 촉진하거나, 심지어 사용자가 경쟁사로 넘어가지 않게만 해주면 된다. 순수 모델 회사는 한 명의 사용자에게 서비스를 제공할 때마다 “이 사용자가 모델 사업에 얼마나 많은 마진을 기여할까?”라고 묻는 반면, 종합 플랫폼은 같은 사용자에게 “이 사용자의 평생 가치는 얼마일까? 어느 생태계에 붙잡아둬야 하지?”라고 묻는다. ARPU를 넘어선 질문인 셈이다.

질문이 다르니, 감당할 수 있는 가격도 달라진다. 메타가 모델을 오픈하는 일은, 단순히 모델 시장을 놓고 싸우기 위함이 아니라 미래 지능의 기본 가격을 끌어내려 차세대 애플리케이션이 모두 경쟁사의 유료 인터페이스 위에 구축되는 일을 막으려는 것이다. 마이크로소프트가 Copilot을 기업용 소프트웨어에 넣는 것은 단지 한 가지 기능을 추가하는 행위가 아니라, 기업이 오피스, 깃허브, 애저를 떠나기 어렵게 만드는 작업이다. 구글이 AI를 검색에 도입하는 것은, 매번 검색할 때마다 비용을 청구하려는 게 아니라 사용자가 검색이라는 입구를 우회하는 일을 막으려는 것이다.

이 플랫폼들은 모델만 따로 떼어 계산기를 두드릴 필요가 없다. 그룹 전체의 장부가 흑자이면 그만이다.

순수 모델 회사가 직면하는 가장 큰 위협은, 경쟁사의 가격이 자기보다 10% 낮거나 성능이 20% 앞서는 것이 아니다. 상대가 애초에 그 수익을 포기할 수 있다는 사실 자체가 위협인 것이다.

4. 가격은 하락하는데, 청구서는 점점 커지고 있다

스탠퍼드 AI 인덱스(Stanford AI Index) 데이터에 따르면, GPT-3.5 수준에 도달한 모델의 백만 토큰당 쿼리 비용은 2022년 11월 20달러에서 2024년 10월 0.07달러로, 23개월 만에 280배 이상 하락했다. 모델 역량은 여전히 개선되고 있지만, 동일한 수준의 도매 가격은 크게 떨어졌다. 오픈 웨이트 모델, 대기업의 보조금, 칩 효율 향상 등은 앞으로도 계속 가격을 압박할 것이다.

동시에 AI 산업의 자본 지출은 줄어들지 않고 있다. 2026년 마이크로소프트, 알파벳, 아마존, 메타, 오라클 5개 회사의 자본 지출 합계는 수천억 달러에 이를 전망이며, 이 가운데 막대한 신규 투자가 데이터 센터, 서버, 네트워크, 전력 인프라로 향한다. AI에는 GPU, HBM, 스위치, 광 모듈, 냉각 설비, 변압기, 부지와 전력이 필요하다. 데이터 센터가 계획 단계에서 실제 가동까지는 수년이 걸리지만, 구매 계약과 임대 의무, 전력 계약은 미리 서명해야 한다.

이것은 순수 모델 회사가 처리하기 가장 어려운 가위차를 형성합니다: 모델의 단위 가격은 하락하고, 인프라 의무는 증가합니다. 호출당 비용이 점점 저렴해진다고 해서 총 컴퓨팅 수요가 반드시 감소하는 것은 아닙니다. 가격 하락이 더 많은 사용을 불러오기 때문입니다. 과거에는 사용자가 질문 하나만 던졌지만, 미래의 에이전트는 30분 동안 지속적으로 실행되며 문서를 읽고, 도구를 호출하고, 코드를 수정하고, 결과를 검사할 수 있습니다. 기업들도 AI를 더 많은 부서와 워크플로에 도입할 것입니다. 기존 작업의 단위 비용은 감소하지만, 새로운 작업의 수와 복잡성은 증가하고 있습니다.

클라우드 제공업체에게 이러한 변화는 더 많은 컴퓨팅 소비를 가져올 수 있습니다. 애플리케이션 회사에게 모델 가격 인하는 제품 비용을 낮춥니다. 그러나 순수 모델 회사에게는 문제가 더 복잡합니다. 인프라 전쟁에 참여하는 동시에 모델 가격 디플레이션에 직면해야 합니다. 주요 수익이 계속 토큰에서 발생한다면, 가격이 투명해질수록, 성능 비교가 쉬워질수록 고객이 공급업체를 변경하는 비용이 낮아집니다.

이것이 순수 모델 회사가 모델이 더 강력해지기를 기다리기만 해서는 안 되는 이유입니다. 더 강력한 모델은 한동안 프리미엄을 가져올 수 있지만, 업계 전체가 저가로 이동하는 것을 막기는 어렵습니다. 특히 경쟁자가 광고, 소프트웨어, 클라우드 컴퓨팅 사업을 두 번째 계산대로 가지고 있다면, 기술 리더십으로 얻은 이익 창출 기회는 훈련 주기보다 짧을 수 있습니다.

5. 모델 회사는 토큰만 판매하는 사업에서 벗어나야 한다

GPT와 Claude는 아톰이 아니며, OpenAI와 Anthropic도 무시 프로덕션이 아닙니다. 이들은 모델, 브랜드, 직접 사용자, API, 기업 고객을 보유하고 있으며 제품 형태를 정의할 수도 있습니다. 시간당 비용을 청구하는 아웃소싱 제작사와 달리, 이들은 자체적인 고객 진입점과 생태계를 구축할 기회가 있습니다. 하지만 장기적으로 토큰만 판매한다면, 가장 비싼 연구개발 및 인프라 비용을 부담하면서 가격이 지속적으로 하락하고 공급업체 교체가 가능한 제품을 판매하는 위험한 위치에 놓이게 될 것임을 알고 있습니다.

따라서 모델 회사의 과제는 토큰을 더 비싸게 판매하는 것이 아니라, 판매하는 제품 자체를 바꾸는 것입니다. OpenAI와 Anthropic이 Forward Deployed Engineering 팀을 구성한 것은 본질적으로 모델을 API 인터페이스에서 고객의 생산 시스템으로 밀어 넣는 것입니다. 토큰만 판매하면 원자재를 판매하는 셈입니다. 워크플로에 들어간 후에는 비즈니스 결과를 판매하게 되며, 사람들은 결과에 대해 비용을 지불합니다.

코드를 생성하는 모델은 교체할 수 있지만, 회사의 코드 베이스, 테스트 환경, 권한 시스템, 배포 프로세스를 이해하는 엔지니어링 시스템은 쉽게 교체할 수 없습니다. 고객 서비스 질문에 답하는 모델은 교체할 수 있지만, 주문, 재고, 결제, 애프터 서비스 정책에 이미 연결된 고객 서비스 플랫폼은 쉽게 교체할 수 없습니다. 금융 분석 모델은 교체할 수 있지만, 계좌에 연결하고 거래를 실행하며 리스크 관리 책임을 지는 제품은 쉽게 교체할 수 없습니다.

요금 부과 방식도 이에 따라 변화합니다. 토큰 기준 요금은 투명하며, 고객이 여러 모델의 가격과 성능을 쉽게 비교할 수 있습니다. 좌석 기준 요금은 제품이 조직 내에 도입되기 시작했음을 의미합니다. 작업, 거래 또는 결과 기준 요금은 모델이 고객의 비즈니스 프로세스에 내장되었음을 나타냅니다. 모델 회사가 이 단계에 도달해야만 더 이상 지속적으로 가격이 하락하는 원자재를 판매하는 것이 아니라, 자체적인 두 번째 수익원을 갖게 됩니다.

이들이 이 시대의 무시 프로덕션이 될지 여부는 세 가지 질문에 달려 있습니다.

모델 차별화를 통해 프리미엄을 유지할 수 있는가;
고객 진입점을 자신이 장악하고 있는가;
모델 이외의 영역에서 새로운 수익원을 구축할 수 있는가.

모델 성능이 동질화되고 고객 진입점이 플랫폼에 의해 통제되며, 연구개발 및 컴퓨팅 비용을 여전히 연구실이 부담할 때, 순수 모델 회사는 가장 위험한 위치에 놓이게 됩니다. 즉, 업계에서 가장 주목받는 제품을 생산하지만 가격은 다른 사람이 결정하는 역할을 맡게 됩니다.

6. 애플리케이션 계층의 기회도 모델 자체에 있지 않다

이 결론은 대기업이 반드시 승리하고 모델 회사가 반드시 패한다는 의미가 아닙니다. AI 산업의 이익이 기술적으로 가장 강력한 계층에 균등하게 머물지 않는다는 것을 의미합니다. 애플리케이션 회사는 가장 강력한 기본 모델을 훈련할 필요가 없으며, 특정 모델 공급업체에 충성할 필요도 없습니다. 이들은 OpenAI를 사용할 수도 있고, Anthropic, Kimi, Google 또는 오픈소스 모델로 전환할 수도 있습니다.

업스트림 경쟁이 치열할수록 애플리케이션 계층이 인공지능을 구매하는 가격이 낮아집니다.

하지만 애플리케이션 회사도 단순한 포장만으로는 안 됩니다. 제품이 사용자 질문을 모델에 전달하고 답변을 다른 인터페이스로 보여주는 것에 불과하다면, 기본 모델이 기능 하나를 추가할 때 사라질 것입니다. 애플리케이션 계층은 고객 관계, 독점 데이터, 업계 프로세스, 유통 채널, 규제 책임, 최종 거래 등 모델 회사가 쉽게 얻을 수 없는 요소를 확보해야 합니다. 그렇지 않으면 그저 모델 회사의 수혈을 받으며 일해 주는 셈입니다.

따라서 애플리케이션 계층의 가장 중요한 원칙은 어떤 모델을 선택할지가 아니라 업스트림 모델을 교체 가능하게 만들고 자신의 고객 관계를 대체 불가능하게 만드는 것입니다. 공급업체를 교체할 수 있는 사람이 가격 협상력을 가지며, 고객을 소유한 사람이 두 번째 계산대를 가지며, 비즈니스 결과를 책임지는 사람만이 결과에 따라 요금을 부과할 자격이 있습니다.

7. 진정 위험한 경쟁자는 당신의 전장에서 수익을 낼 필요가 없는 사람이다

일본 애니메이션을 돌아보면, 무시 프로덕션은 TV 애니메이션을 개척했지만 업계 수익의 대부분을 차지하지는 못했습니다. 건담은 애니메이션만으로 돈을 벌지 않았고, 포켓몬스터도 애니메이션만으로 돈을 벌지 않았으며, 《귀멸의 칼날》도 TV 애니메이션만으로 돈을 벌지 않았습니다. 이들은 모두 애니메이션 외부에 새로운 수익원을 구축했으며, 따라서 애니메이션이 배포, 고객 유치, 사용자 관계 유지의 역할을 맡을 수 있었습니다.

AI도 비슷한 구조로 나아갈 것입니다. 기본 모델은 점점 전기와 유사해질 수도 있습니다. 모든 사람이 필요하지만, 사용자는 전기가 어느 발전소에서 왔는지 신경 쓰지 않을 수 있습니다. 모델이 인프라가 되면 이익은 고객 진입점, 워크플로, 데이터, 거래로 이동할 것입니다. 모델 성능은 여전히 중요하지만, 모델 성능이 더 이상 자동으로 비즈니스 가치로 이어지지 않으며, 수익이 모델 회사에 머무르는 것도 아닙니다.

따라서 순수 모델 회사의 적은 더 강력한 다른 모델이 아닙니다. 더 강력한 모델은 적어도 비슷한 비즈니스 규칙을 따릅니다. 컴퓨팅 파워를 투입하고 성능을 개선한 다음, 모델 수익을 통해 비용을 회수합니다. 진정 위험한 경쟁자는 모델로 수익을 낼 필요가 전혀 없는 회사입니다. 광고로 모델을 보조하고, 클라우드 컴퓨팅으로 모델을 보조하고, 엔터프라이즈 소프트웨어로 모델을 보조하거나, 고객과 생태계를 유지하기 위해 모델을 무료로 제공할 수도 있습니다.

당신의 전장에서 수익을 낼 필요 없이, 당신이 수익을 낼 수 없게 만들기만 하면 됩니다.

이 전쟁의 승패를 가르는 요소는 모델 점수나 자본 지출, 장부상 현금뿐만 아니라 누가 두 번째 계산대를 가지고 있느냐입니다. 두 번째 계산대를 가진 사람은 첫 번째 제품을 비용으로 취급할 수 있으며, 그러한 사람만이 첫 번째 제품의 가격을 결정할 자격이 있습니다.