[뉴스] 월 1억 값어치 하나…기업들, 돈 먹는 하마 AI 공포

생성형 인공지능이 기업 업무의 혁신을 이끌면서, 그 이면에는 ‘돈 먹는 하마’와 같은 비용 부담이 숨어 있습니다. 바로 월 1억 원 가치의 AI 비용, 즉 ‘월 1억 값어치 하나…기업들, 돈 먹는 하마 AI 공포’라는 현실입니다. 왜 많은 기업들이 AI 도입 뒤에 엄청난 비용 압박에 시달리게 될까?

생성형 AI를 활용한 문서 요약, 코드 작성, 고객 응대, 데이터 분석 등은 기업의 업무 효율성을 높이고 있지만, 동시에 ‘토큰’이라는 비용의 실체도 함께 커지고 있습니다. 토큰은 AI가 텍스트를 처리하는 기본 단위로, 입력과 출력 모두 비용으로 계산되기 때문에 사용량이 늘수록 비용도 기하급수적으로 증가하는 구조입니다. 특히, 고성능의 AI 모델을 이용하면 할수록, 비용은 더욱 폭증하게 되죠.

이와 관련해 글로벌 기업들은 이미 비용 예측이 어려운 상황에 직면해 있습니다. 해외에서는 우버와 아마존이 AI 사용량 제한 조치를 취하는가 하면, 시장조사업체 가트너는 AI 코딩 비용이 2028년에는 평균 개발자 연봉을 뛰어넘을 것이란 전망도 내놓고 있습니다. 토큰 소비량은 작업마다 최대 1000배 차이, 심지어 비용이 늘어나는 만큼 정확도 향상 효과는 미미하다는 점도 기업들에 큰 부담으로 작용하고 있죠.

한국 기업들도 이와 같은 고민에 빠졌습니다. 비용을 억제하기 위해 부서별, 업무별로 AI 사용 방식을 세밀하게 조정하고, 무분별한 고성능 모델 사용을 자제하는 움직임이 늘어나고 있습니다. AI 도구를 무조건 전 직원에게 제공하기보다는, 업무의 특성을 고려한 맞춤형 운영 전략이 중요해지고 있는 셈입니다.

이렇듯, 생성형 AI가 가져온 업무 혁신의 그림자에는 수많은 ‘눈덩이처럼 불어나는 비용’이라는 도전이 도사리고 있습니다. 기업들이 AI를 적극 활용하면서도, 비용 낭비를 막기 위해 모니터링과 관리, 효율적 비용 산정에 집중하는 이유입니다. 결국, AI 도입의 성공 여부는 기술이 아닌, 얼마나 효과적으로 비용을 통제하느냐에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다.
생성형 AI가 가져온 변화의 물결 속에서, ‘월 1억 값어치 하나…기업들, 돈 먹는 하마 AI 공포’라는 벽을 넘는 전략이 절실합니다.

비용 관리 절실…기업들이 AI 사용을 조율하는 새로운 전략

월 1억 값어치 하나…기업들이 ‘돈 먹는 하마’로 떠오른 생성형 인공지능(AI)에 대한 비용 부담을 어떻게 해결할 것인지에 대한 고민이 점차 깊어지고 있다. AI를 활용한 업무 자동화와 코딩, 고객 응대, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 AI의 도입이 확산됨에 따라, 기업들은 수십, 수백 억원의 비용이 소요될 가능성에 직면하고 있다.

특히, 생성형 AI의 비용 구조가 점차 토큰 기반으로 바뀌면서 예상치 못한 지출이 쌓이고 있어, ‘일단 쓰기 시작하면 비용이 걷잡을 수 없다’는 우려가 커지고 있다. 예를 들어, AI에 입력하는 프롬프트 길이, 응답 결과물, 반복 수정 횟수 등에 따라 비용이 크게 달라지기 때문에, 어느 정도의 통제와 전략 없이는 비용이 통제 불능 상태로 치솟을 수 있다.

이런 상황에서 기업들은 AI 사용을 효율적이고 체계적으로 조율하기 위한 다양한 전략을 모색하고 있다. 일부 기업은 비용이 많이 드는 고성능 모델 대신, 간단한 요약이나 초안 작성을 위해 가벼운 모델을 배정하거나 부서별로 AI 활용 기준을 설정하는 방식을 도입하고 있다. 또한, 조직 내에서 누가 얼마나 많이 AI를 쓰는지 모니터링하고, 필요 없는 사용을 제한하는 정책으로 전환하는 사례도 늘고 있다.

이러한 전략은 결국, AI를 적극 활용하면서도 ‘돈 먹는 하마’로 변질되지 않게 하려는 기업들의 지혜로운 선택이다. 시장조사기관 가트너는 2028년이면 AI 코딩 비용이 개발자 연봉을 넘어설 가능성을 전망하며, AI 도구의 비용 효율성을 확보하는 일이 매우 중요한 과제로 자리 잡았다고 강조한다. 덧붙여, 잘 쓰는 사람은 더 많이 활용하고, 그렇지 않은 사람은 사용을 제한하는 방식으로 자율적인 조율이 필요하다는 의견도 대두되고 있다.

결국, 월 수억원대 AI 비용 부담에 맞서기 위해 기업들은 ‘비용 효율성’과 ‘투명성’을 최대화하는 새로운 전략을 속속 도입하고 있다. 이는 단순한 비용 절감 차원을 넘어, AI 도입 전체의 방향성을 재정립하는 중요한 전환점이 되고 있다. 잘 쓰는 사람은 계속 활용하고, 그렇지 않은 사람은 엄격히 제한하는 이 면밀한 조율 과정이 바로, ‘이상적인 AI 활용 전략’의 핵심임을 잊지 말아야 할 것이다.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202607018663g