2026년, 구글이 AI 성장 지표로 토큰을 내세웠습니다. AI의 새로운 석유라 불리는 토큰의 정의, 경제적 가치, 그리고 AI 시장의 미래를 심층 분석합니다.
2026년 AI 혁명의 새로운 연료, 토큰
2026년 현재, 인공지능 분야는 폭발적인 성장을 거듭하고 있습니다. 구글 CEO 순다르 피차이는 이번 주 I/O 키노트에서 구글이 월 3.2경 개 토큰을 처리한다고 밝혔습니다. 피차이는 “‘경’이라는 단위를 입에 올리게 될 줄은 몰랐지만, 이제 현실이 됐다”고 덧붙였습니다. 토큰은 대규모 언어 모델(LLM)이 데이터를 처리하는 기본 단위로, 이제 ‘AI 혁명을 이끄는 새로운 석유’로 불립니다. AI 업체는 사용량을 측정하고 서비스 가격을 책정하며, 기업은 컴퓨팅 시간 확보를 위해 토큰에 수십억 단위 비용을 지출합니다.
토큰이란 무엇인가
토큰은 LLM이 문장의 의미를 파악하고 데이터를 처리하는 기본 단위입니다. 인간의 사고방식과 유사하게 단어를 토큰으로 분해해 이해합니다. 피차이 CEO는 토큰을 "모델이 처리하는 데이터의 기본 단위이며, 상당수는 해결해야 할 문제를 나타낸다"고 설명했습니다. 기본 단위는 단어, 부분 단어, 문자열, 기호, 구문 등 다양한 형태를 취할 수 있으며, 복합어는 여러 토큰으로 분리되기도 합니다. 예를 들어 "running"에서 "run"과 "ing"는 별도의 토큰으로 처리될 수 있습니다. 가트너의 딥아크 세스는 평균적으로 토큰 하나가 단어 약 0.75개에 해당하며, 100단어는 대략 135개 토큰으로 환산된다고 설명합니다.
토큰 가격 책정의 복잡성
모든 토큰의 가격이 동일하지는 않습니다. AI 시스템에 데이터를 업로드하는 토큰은 저렴하지만, AI 모델이 처리한 결과를 다운로드하는 토큰은 더 비쌉니다. 사용자가 이력서를 업로드할 때 비용을 내고, LLM이 다듬은 이력서를 다운로드할 때 더 큰 비용을 부담하는 식입니다. 맨파워그룹의 맥스 레이밍 총괄은 "AI가 일정한 작업을 수행했기 때문에 업로드 비용보다 다운로드 비용이 더 높다"고 설명했습니다. 토큰 기반 과금 방식은 주로 기업 고객과 개발자 등 고사용량 사용자를 대상으로 적용됩니다. 앤트로픽 클로드, 오픈AI 코덱스, 그리고 2026년 6월 1일 토큰 기반 과금 방식을 도입한 마이크로소프트 깃허브 등이 대표적입니다. 최종 AI 청구 금액에는 토큰 비용과 GPU 사용 시간 같은 컴퓨팅 비용이 함께 포함됩니다.
효율적인 AI 모델과 프롬프트의 중요성
일부 AI 모델은 더 나은 응답을 생성하며, 주어진 토큰 예산을 효율적으로 활용합니다. 구글 피차이 CEO는 제미나이 3.5 플래시가 "비슷한 수준의 최전선 모델 대비 절반 이하 가격으로 최전선급 성능을 낸다"고 강조하며 비용 절감 가능성을 제시했습니다. 가트너의 세스 애널리스트는 토큰을 비효율적으로 사용하는 것이 비용 낭비라고 지적하며 프롬프트 효율성의 중요성을 강조했습니다. 맨파워그룹은 고객이 데이터를 얻기까지의 단계를 줄이는 대시보드를 자체 개발하여, 사용자가 토큰을 더 적게 쓰면서도 효율을 높이는 데 성공했습니다. 이는 프롬프트 효율성 능력 덕분입니다. 앤트로픽의 Mythos처럼 토큰당 가격은 높지만 뛰어난 추론 능력으로 전체 비용을 낮출 수 있는 AI 모델도 등장하고 있습니다.
AI 업체의 ‘락인’ 전략과 현장 배포 엔지니어
세스 애널리스트는 주요 AI 업체들이 인프라 구축에 막대한 투자를 하면서도 토큰 가격을 낮게 책정하여 사용자들을 AI에 ‘중독’시킨 후 가격을 올리는 이른바 ‘마약상 전략’을 쓰고 있다고 비판했습니다. 레이밍 총괄은 무료 토큰이 고객 락인 수단으로 활용될 수 있으며, 기업이 특정 LLM과 에이전트를 중심으로 워크플로우를 구축하도록 유인할 수 있다고 분석했습니다. 이를 위해 오픈AI, 구글, 마이크로소프트 등은 현장 배포 엔지니어(FDE)를 고객사에 직접 파견하여 AI 모델 배포를 전담하고 있습니다. FDE들은 AI 배포 전략 수립, 실행 계획 설계, 에이전틱 프레임워크 구축 및 고객사 엔지니어와의 협업을 통한 AI 도입 지원에 초점을 맞춥니다. 이는 단순한 AI 모델 판매를 넘어 고객사 인프라에 깊이 관여하여 솔루션을 구축하는 전략적 변화를 의미합니다.
무료 토큰, 새로운 직원 복지인가
엔비디아 CEO 젠슨 황은 토큰이 엔지니어에게 직원 복지로 제공되는 사례가 생겼다고 언급했습니다. 이는 기업이 직원의 휴대폰 요금을 대신 내주는 관행과 유사합니다. 맨파워그룹의 레이밍 총괄은 아직 직접 경험해보지 못했지만, 만약 그런 일이 일어난다면 어느 업체가 무료 토큰을 제공하느냐가 핵심이라고 강조했습니다. 고용주가 오픈AI나 마이크로소프트 무료 토큰을 제공하는 것은 간접적인 형태의 업체 락인이 될 수 있으며, 특정 제품에 익숙해질수록 사용 유인이 생기는 효과를 낳을 수 있습니다. 또한, 무료 토큰은 오픈클로처럼 기업 환경에 적용하기엔 리스크가 있다고 판단되는 신흥 AI 기술의 도입을 촉진하는 수단이 되기도 합니다. ARM 부사장 알렉스 스피넬리처럼 자비로 오픈클로를 실험하다 예상치 못한 청구서를 받는 사례도 있어 주의가 필요합니다.
토큰 경제의 미래와 주의점
토큰은 2026년 AI 시대의 핵심 자원으로 자리매김하며, 그 중요성은 계속 증대될 것입니다. 가트너의 세스 애널리스트는 무료 토큰 전략을 인도의 한 담배 기업이 직원에게 담배를 현물 급여처럼 지급했던 사례에 빗대어 설명합니다. 이는 직원들이 비용 걱정 없이 AI 도구를 자연스럽게 사용하게 하여 AI 활용을 촉진하는 동시에, 장기적으로는 AI 서비스에 대한 의존도를 높이는 전략일 수 있습니다. 기업이 토큰의 실제 비용을 인식하기 시작하면 토큰 효율성에 주목하게 될 것이며, 성과 기반 과금 방식으로의 전환도 추진될 수 있습니다. AI 활용이 보편화될수록 토큰 효율성과 비용 관리는 기업의 핵심 경쟁력이 될 것이며, AI 시장의 역동적인 변화는 앞으로도 계속될 것입니다.
