생성형 AI 모델 비용 폭등 경고: 벤더 락인과 가치 기반 가격 책정의 덫

최근 기업 IT 임원들은 생성형 AI(GenAI) 모델 접근 비용이 천정부지로 치솟는 것에 대한 불만을 토로하고 있습니다. 하지만 일각에서는 향후 2~3년 안에 이 비용이 더욱 급등할 것이라는 우려를 제기하고 있습니다. 이들의 주장은 대규모 언어 모델(LLM) 제작사들이 자사 코드가 기업 환경에 필수적인 부분으로 자리 잡을 때까지 기다렸다가, 다른 모델로 전환하는 것이 비용적으로 감당할 수 없을 정도로 만드는 전략을 펼칠 것이라는 데 있습니다.

LLM 벤더들의 숨겨진 전략: 락인 효과 극대화

소프트웨어 개발 그룹 New Gravity의 CEO인 Manuel Kistner는 최근 LinkedIn에 잠재적인 GenAI 가격 인상에 대해 언급했습니다. 그는 Uber 택시 요금이 프로모션으로 저렴했던 시절을 예로 들며, 벤처 캐피털이 편의성에 대한 중독을 유발하기 위해 막대한 투자를 했지만, 결국 보조금이 중단되면서 요금이 폭등한 사례를 지적했습니다. Kistner는 AI가 이와 유사한 전략을 따르고 있으며, Salesforce나 Adobe Creative Suite와 같은 엔터프라이즈 소프트웨어의 가격 책정 방식이 개발 비용이 아닌 제공하는 가치를 기반으로 책정된다는 점을 강조했습니다.

기술 혁신과 가격 변화의 역사

QueryPal의 CEO인 Dev Nag는 IT 산업 역사를 통해 충분히 차별화되고 실질적으로 더 나은 가치를 제공하는 기술은 가격 기대치를 무너뜨릴 수 있다고 주장합니다. Netscape가 브라우징에 요금을 부과하려 했을 때 Microsoft는 무료 Internet Explorer로 대응하여 웹 탐색 가격이 회복되지 못하게 했습니다. 이와 유사하게 Let's Encrypt는 인증서 시장을 완전히 증발시켜 300달러의 SSL 수수료를 사라지게 했고, Skype는 국제 전화 요금을 파괴했습니다. 스마트폰은 디지털 카메라 시장을 붕괴시키면서 사진 촬영은 급증했습니다. 이 사례들은 디지털 상품이 거의 제로에 가까운 한계 비용으로 복제될 수 있다면 가치의 대부분이 사용자에게 귀속된다는 것을 보여줍니다.

아마존과 우버의 사례: 가격 정책 변화의 가능성

AI 컨설턴트인 Aaron Cohen은 아마존의 사례를 언급하며 무료 배송 정책이 결국 변경된 것처럼, AI 가격 정책도 변화할 수 있다고 지적합니다. 그는 우버처럼 AI에도 수요 급증에 따른 가격 할증이 적용될 수 있다고 예상합니다. Cohen은 모델이 개선될수록 의존성이 심화되고 결국 가격이 상승할 것이라고 경고합니다. 이는 벤더 락인과 가치 기반 가격 책정이라는 두 가지 문제가 복합적으로 작용하여 GenAI 가격을 더욱 상승시킬 수 있다는 것을 의미합니다.

벤더 락인: 피할 수 없는 함정인가?

GenAI 기업들은 전 세계적으로 모델을 보급하고 있으며, 모든 사업 부서에서 다양한 방식으로 활용하도록 장려하고 있습니다. 만약 기업이 특정 회사의 언어 모델에 주로 투자한 경우, 가격이 상승하면 결정을 번복하는 것이 얼마나 어렵고 비용이 많이 들지 상상해 보십시오. Stephen Klein은 기업이 소유하지 않고 임대하는 현재 모델을 과거 메인프레임 시대의 타임 쉐어 모델에 비유하며 영구적인 토큰 요금을 지불해야 하는 상황을 지적합니다. 그는 특정 벤더에 종속되지 않고 멀티 LLM 모델 또는 오픈 소스 옵션을 구현하는 것이 더 쉬울 수 있지만, 오픈 소스는 조립과 미세 조정이 필요하다는 점을 강조합니다.

경쟁 심화: 가격 상승을 막을 수 있을까?

NASA 디지털 혁신 및 AI 책임자였던 James Villarrubia는 향후 가격 변화가 과거 클라우드 마이그레이션 초기 단계에서 경험했던 공포와 크게 다르지 않을 것이라고 예측합니다. 그는 많은 GenAI 벤더들이 서로의 시스템과 상호 작용하는 방식으로 인해 기업들이 시스템을 최대한 가볍게 도구에 연결하도록 설계하고 있으며, 이는 모델 교체를 더 저렴하게 만들 것이라고 주장합니다. 또한 Villarrubia는 기업들이 수행하는 광범위한 미세 조정 작업이 특정 모델에 갇히게 만들지 않을 것이라고 믿습니다. 그는 Meta의 Llama와 같은 핵심 모델을 사용하는 경우가 많아 맞춤형 미세 조정 작업이 줄어들 것이라고 예상합니다.

장기 계약: 현실적인 대안인가?

일부에서는 무제한적인 가격 인상에 대한 노출을 피하기 위해 5년과 같은 장기 계약을 협상할 것을 제안합니다. 그러나 Villarrubia는 아직 시장에 출시된 지 5년도 채 되지 않은 제품에 대해 5년 계약을 맺는 것이 비즈니스적으로 타당한지 의문을 제기합니다. 새로운 모델이 출시될 때 가격이 인상될 수 있지만, 모델 제작사들은 업그레이드를 장려하기를 원하기 때문에 가격 인상 폭이 과도하게 크지 않을 것이라고 그는 믿습니다.

맺음말

생성형 AI 모델 비용 상승에 대한 우려는 벤더 락인과 가치 기반 가격 책정이라는 두 가지 핵심 문제에서 비롯됩니다. 기업은 특정 벤더에 대한 의존도를 줄이고 멀티 LLM 모델 또는 오픈 소스 옵션을 고려하여 가격 인상에 대한 위험을 완화해야 합니다. 또한 장기 계약은 신중하게 고려해야 하며, 기술 변화 속도를 감안할 때 단기적인 유연성을 확보하는 것이 더 유리할 수 있습니다.