2년 치 매진, 그러나 일의 가격은 내려간다
오라클 AI 월드 라스베이거스 2일차, 오늘 다이제스트의 주인공은 좀 이상한 질문이었습니다. GPU가 전부 팔려 나간 곳에서 왜 싼 CPU를 이야기할까. 이 컨퍼런스는 오라클이 오픈AI와의 기업용 AI 파트너십 확대와 추론 칩 라인업을 발표한 자리였습니다. 티아가라얀 OCI 총괄사장에 따르면 새 컴퓨팅 자원은 2027년 물량뿐 아니라 2028년 물량까지 이미 매진되었습니다. 같은 무대에서 엔비디아는 ‘베라’ CPU를 에이전트 실행 샌드박스 서비스로 출시했고, 오픈AI도 베라를 에이전트 즉시 실행 작업에 활용할 계획이라고 했습니다. 겉보기에 상관이 없는 두 사실이 나란히 서 있습니다.
오늘 뉴스를 두 장부가 묶인 하나의 회계서로 보면 답이 보입니다. 한 장부, 능력의 가격은 올라가고 있습니다. 다른 장부, 일의 가격은 내려가고 있습니다. 오늘 다이제스트의 기사는 결국 ‘컴퓨팅의 가격’과 ‘일의 가격’이 갈라지고 있다는 하나의 문장으로 요약됩니다. 두 장부는 ‘일이 완성되는 자리’라는 한 지점에서 교차합니다. 이 교차점은 우연이 아니라, 산업이 AI에 가격표를 붙이는 방식이 갈라진 구조적 변화로 읽힙니다. 먼저 올라가는 장부를 보겠습니다.
글의 핵심 개념을 형상화했습니다.
첫 번째 장부, 능력의 가격은 오른다
먼저 능력 쪽입니다. 골드만삭스 전망에 따르면 아마존, 알파벳, 마이크로소프트, 오라클, 메타 5개 빅테크의 내년 AI 인프라 투자는 1조2,000억달러, 약 1,620조원입니다. 올해 8,000억달러 대비 50% 증가입니다. 이 중 약 35%는 빌려 쓰는 돈이고 내년 회사채 발행은 4,200억달러로 사상 최대가 될 전망입니다. 5개사 AI 사업의 손익분기점은 연간 매출 3,000억달러 수준으로 추산됩니다.
앤트로픽의 S-1 서류는 이 장부의 대표주입니다. 지난해 매출 46억달러, 12배 성장에도 영업손실은 80억6,000만달러였고 컴퓨팅과 인프라 지출이 영업비용의 58%를 차지했습니다. 클라우드와 인프라 계약액 규모만 5,180억달러입니다. 매출은 12배 늘고 적자는 2.7배 부푸는 구조. 이 장부는 능력을 먼저 사고 수익은 나중에 따지는 상태를 기록하는 것이다.
품귀는 메모리까지 이어집니다. KB증권 분석에 따르면 알리바바, 바이두, 텐센트, 바이트댄스 등 중국 4대 클라우드가 서버용 D램 10년 초장기 공급계약 확보 경쟁에 합류했습니다. 삼성전자 2027년 메모리 공급 예정 물량의 70~80%는 이미 장기계약에 배정되어 있고, 중국은 현재 D램 매출의 7~8%에 불과합니다. 계약 기간은 기존 5년 중심에서 10년 단위로 늘고 있습니다. KB증권은 기간이 길어지면 판매 가시성과 가격 협상력이 동시에 높아져 삼성전자 밸류에이션 재평가의 전환점이 될 수 있다고 짰습니다.
한국은 능력 장부를 자기 손으로 짓고 있는 셈입니다. 네이버는 브룩필드와 90억달러, 약 12조원 규모 컴퓨팅 인프라 확보 계약을 체결하고 내년 상반기 세종 55메가와트 첫 사이트를 가동합니다. 브룩필드가 100% 출자한 에셋코가 GPU 자산을 보유, 공급하고 네이버클라우드가 고객 사업을 운영하는 구조는 초기 자본 부담을 외부 자본으로 나누는 재무 모델입니다. 2028년 200메가와트, 최종 1기가와트로 확대되면 연간 20조원 매출 전망입니다. 한국은행 보고서는 2025~2028년 하이퍼스케일러 데이터센터 투자 2조9,000억달러의 52%, 약 1조5,000억달러가 외부자금으로 조달될 것으로 봤고 BIS는 AI랩과 하이퍼스케일러, 칩 제조사 사이의 순환금융 비중이 50%를 넘을 것으로 추정했습니다.
이 장부의 화폐 단위는 와트와 10년짜리 메모리 계약입니다. 능력은 더 이상 필요할 때 사는 품목이 아니라 10년 앞을 잠가 놓는 품목인 것이기 때문입니다. 국내 기업 입장에서 GPU와 메모리, 전력의 단가는 상당 기간 강성이 되고 AI 데이터센터의 서버 원가와 클라우드 리소스 단가까지 밀어 올립니다.
두 번째 장부, 일의 가격은 내려간다
그럼 내려가는 장부는 어디일까요. 같은 오라클 AI 월드 안입니다. 거기서 ‘실행 레이어’가 ‘능력 레이어’로부터 분리되었습니다. 학습과 무거운 추론은 GPU에 남습니다. 에이전트가 바로 일을 처리하는 순간, 도구를 부르고 코드를 돌리고 결과를 확인하는 일은 저비용 CPU 샌드박스 위로 옮겨가는 셈입니다. 베라의 위치입니다. 학습은 GPU에, 추론은 GPU와 추론 칩에, 실행은 CPU에. 이 삼등분이 기업 AI 운영 비용 구조를 바꿀 신호로 보입니다.
추론 특화 칩의 진입도 동시에 일어납니다. 세레브라스, 포지트론, 삼바노바, 오픈AI가 브로드컴과 함께 설계한 자체 추론 칩 할라페뇨가 잇따라 들어오고 구글 8세대 TPU는 구글 밖 하이퍼스케일러에 처음 입점했고, AMD MI455도 정식 출시되었습니다. 디지털타임스는 전선이 하드웨어 경쟁에서 ‘1달러당 더 많은 일’을 내는 통합 시스템 경쟁으로 이동한다고 썼습니다.
국내에서는 KT가 이 장부를 상품화했습니다. 27일 기자간담회에서 공개하고 30일 출시할 토큰팩토리는 국내외 500개 이상 AI 모델을 단일 API로 묶습니다. 질문 난이도에 맞춰 최적 모델을 자동 선택하는 오토 모델 라우터와 한국어 특화 프롬프트 압축으로 토큰 비용 최대 25% 절감을 내세웁니다. 과금은 통신비처럼 쓴 만큼만 내는 후불 과금에 선불 크레딧을 병행하고, 모든 추론은 국내 데이터센터에서 비저장, 비학습 원칙으로 돌아갑니다. 글로벌 AI 게이트웨이 오픈라우터와 파트너십으로 해외 모델 생태계도 확보합니다. 국내 토큰 경제 상용화의 출발점으로 평가받는 사례입니다. 배경은 글로벌 AI 토큰 소비가 지난해 10월 4조8,900억T에서 올해 10월 172조T로 약 35배 늘었다는 사실입니다.
이 장부의 화폐 단위는 토큰과 실행입니다. 능력의 가격이 오를수록 일의 단위는 더 작아지고 더 작아질수록 분해, 측정, 최적화의 대상이 됩니다. 일이 측정 가능한 단위가 되는 순간, 각 실행을 가장 싸고 좋은 가격 체계로 라우팅하는 능력이 플랫폼의 새로운 차별점이 됩니다.
‘일’이 독립된 가격이 된 날
두 장부가 만나는 지점은 어디일까요. 실제로 일이 완수되는 자리입니다. 오라클과 오픈AI가 바로 거기로 나섭니다. 오라클은 OCI에서 GPT-6를 제공하고 ‘오라클 AI 워크스페이스’로 퓨전, 넷스위트, AI 데이터베이스, OCI를 챗GPT에 직접 연결해 승인된 비즈니스 워크플로가 챗GPT 안에서 수행되게 합니다. 고객 AI 프로젝트의 전략부터 구현, 운영 전 주기를 맡는 현장배포엔지니어 FDE 사업부와 컨설팅 사업부도 신설했습니다. FDE 조직 신설 뒤에는 AI 도입의 병목이 기술이 아니라 현장 구현 역량이라는 산업 현실이 있기 때문입니다. 중소기업 대상에는 연 1만2,000달러 클라우드 크레딧이 포함된 번들까지 준비되어 있습니다.
수요 측에는 KRG 조사가 답을 줍니다. 매출 2,000억원 이상 국내 주요 기업 약 220곳의 내년 평균 AI 예산은 18억1,800만원입니다. 올해 14억6,800만원 대비 23.8% 증가, 2년 새 약 62% 확대입니다. 업종별로는 금융이 기업당 68억2,700만원으로 가장 크고 제조업 증가율은 27.5%로 가장 가파릅니다. 핵심 투자 대상은 기업용 AI 에이전트입니다. KRG는 2026년까지 생성형 AI, GPU, AI 데이터센터 등 인프라에 집중된 투자가 2027년부터 기업용 에이전트, 산업 특화 AI, 피지컬 AI로 무게중심을 이동한다고 봤습니다. 2027년 국내 AI 시장은 10조2,820억원으로 전년 대비 40% 성장해 10조원을 처음 넘습니다. 2027년 IT서비스 시장도 18조920억원으로 전망됩니다. 기업용 ICT 시장 44조1,100억원, 클라우드 시장 15조8,500억원이라는 큰 물결 속에서, 에이전트 개발과 업무 연계, 운영과 보안 권한 관리까지 묶은 통합 공급으로 사업 구조가 바뀝니다.
여기서 중요한 것은 말의 뒷부분입니다. 예산은 늘어나지만 판단 기준은 업무시간과 운영비를 줄이는 ‘성과’로 이동하고 있습니다. 과방위 국정감사에서도 4조7,000억원 규모 프론티어 AI 사업 예산의 적정성과 보안 관리 실태가 질의 대상이었습니다. 바이라인네트워크 분석은 에이전트 플랫폼의 빌더, 런타임, 오케스트레이션, 옵저버빌리티, 거버넌스 5개 층을 단일 플랫폼이 아직 다 제공하지 못하고 통제와 자유 사이의 긴장이 핵심 설계 과제라고 짚었습니다. 빠진 층은 바로 일이 완수되는 실행 환경입니다.
국내 기업에게는 두 가지 과제가 남는다
두 장부가 국내 기업에 남기는 과제는 두 개입니다. 첫째, 비용 쪽입니다. 메모리, GPU, 전력 등 능력 단가는 상당 기간 강성이고 빅테크 채권 발행이 밀어올린 미국 장기금리는 국내 자금 조달 환경으로도 전이됩니다. 한국은행은 AI 호황 최대 수혜국인 한국이 공급망 밀착 때문에 AI발 충격이 증폭, 전이될 수 있다고 경고했습니다. 그리고 공급망 병목은 메모리 반도체와 TSMC 생산능력처럼 증설에 1~2년 걸리는 부품에 있습니다.
둘째, 수요 쪽입니다. 기업당 18억원의 AI 예산은 더 이상 파일럿 건수로 쓰이지 않습니다. 성과주의, 폐쇄망, 데이터 주권. 이 세 단어가 선정 기준이 됩니다. 그러면 과제가 명확해집니다. 능력이 2년 치 매진되고 가격이 오르는 세상에서 ‘일’을 어떻게 싸고 투명한 장부에 두느냐. 답은 더 많은 GPU를 갖는 것이 아니라, 각 일에 적합한 가격 체계를 대어 주는 것입니다. 무거운 생각에는 비싼 모델을, 즉시 실행에는 싼 샌드박스를, 그리고 모든 실행에 미터와 감사를. 이 실행 레이어가 기업 AI의 가치가 이동하는 곳입니다.
Paxis, 일의 가격 체계를 가동하는 운영체제
이 지점에서 ThakiCloud의 Paxis가 나옵니다. Paxis는 ThakiCloud의 Agent-Native Cloud로, 정식 제품 v1.1 GA로 출시한 것입니다. 일의 가격 체계 자체를 리소스로 관리하는 운영체제입니다.
여기서 Skills, Tools, Policies, Audit Logs는 일급 리소스입니다. 일은 프롬프트가 아니라 스케줄링 가능한 단위입니다. 각 에이전트 실행은 격리 샌드박스 안에서 돌아가며 이는 베라가 칩 레벨에서 보여 준 실행 레이어의 기업 업무 버전입니다. CostRouter는 작업별로 모델을 골라, 무거운 생각에는 고가 모델을, 즉시 실행에는 저비용 샌드박스를 배정합니다. 토큰 단가가 매일 움직이는 세상에서 이 배정이 곧 비용 관리 장치입니다.
통제는 패치가 아니라 설계인 셈입니다. 자율도 L0에서 L3까지가 에이전트가 스스로 몇 칸을 달릴지 정하고 정책 게이트는 실행 전에 막고 감사 로그는 모든 결과를 남깁니다. KRG가 짚은 성과주의 질문에, 국감이 던진 감사 질문에, 같은 메커니즘이 답합니다. 바이라인네트워크가 제기한 숙련자의 암묵지를 스킬과 하네스로 데이터화하는 과제 역시, 일이 조직 자산으로 축적되는 이 층에서 풀립니다. MCP 커넥터와 스킬 마켓이 기존 업무 시스템과 이어 주고, 소버린 온프레미스 K8s 배포는 해외 컴퓨팅이 2년 치 매진된 폐쇄망 안에서도 그대로 동작합니다.
능력 가격 체계는 당분간 계속 오르는 것입니다. 그러나 기업 AI의 본전장은 일의 가격 체계입니다. 일을 얼마나 싸고 얼마나 안전하게, 얼마나 주권적으로 돌리느냐. Paxis는 ThakiCloud가 그 질문에 내 놓은 답입니다.
참고 자료
이 글은 아래 뉴스를 종합해 작성했습니다.
- 이투데이, KB證 “삼성전자, 中 빅테크까지 10년 메모리 계약 경쟁…가격 협상력 강화”
- 데일리카, 빅테크 기업들, 앞다퉈 빚내서 데이터센터 짓는다..그 배경은?
- 바이라인네트워크, 오라클, 오픈AI와 기업 AI 프로젝트 뛰어든다
- 뉴시스, “12조원 실탄 장전 완료”…네이버, 年 20조원 노릴 ‘초대형 AI 공장’ 시동
- 디지털타임스, 오라클 “AI인프라 2년치 매진”…오픈AI·엔비디아·구글·메타·스노우플레이크 등
- 바이라인네트워크, 미래의 AI 에이전트 플랫폼은 어디로 흘러갈까
- 뉴시스, 기업당 내년 AI 예산 18억원…투자 늘리고 성과 따진다
- 매일경제, AI 이용료도 통신비처럼 쓴 만큼만…KT, ‘AI 쇼핑몰’ 토큰팩토리 공개
- 지디넷코리아, 해킹책임 묻고 AI예산 따졌지만…과방위 국감 남은 쓴맛
- 아시아경제, “닷컴버블과 닮았지만 다르다” AI 자금조달의 세 가지 리스크는
