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[IT뉴스]AI토큰 사용량 급증에 기업들도 ‘화들짝’…“효율화·사업전략 새국면”

온카뱅크관리자

2026-07-02 13:17:30

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 [디지털데일리 오병훈기자] “인공지능(AI) 토큰 사용량 자체에 집중할 것이 아니라 회사가 달성하고자 하는 가치에 부합하게 토큰이 사용됐는지 살펴봐야 합니다.”
 주한미국상공회의소(암참)가 2일 그랜드 하얏트 서울 호텔에서 개최한 ‘2026 암참 AI 포럼’에서 김영훈 AWS 부사장은 AI 토큰 사용량에 따른 기업 전략 변화를 짚으며 이와 같이 강조했다.
 AI 토큰은 모델이 문장을 처리하거나 답변을 생성할 때 단어보다 작은 단위로 쪼개 읽고 계산하는 기본 단위를 의미한다. 사용자가 AI에 질문을 입력하고, AI가 답변을 내놓는 과정에서 토큰이 소비된다.
 생성형 AI가 기업 업무에 본격 도입되면서 토큰 사용량은 AI 활용도를 보여주는 주요 지표로 떠올랐다. 이날 포럼 연사들은 단순히 토큰을 많이 쓰는 것이 AI 전환 성과를 의미하지는 않는다고 입을 모았다. 기업이 AI를 얼마나 많이 호출했는지보다, 그 사용이 실제 업무 효율과 매출, 고객 경험, 비용 절감 등 비즈니스 가치로 이어지는지가 중요하다는 의미다.
 김 부사장은 기업 AI 도입 흐름이 빠르게 바뀌고 있다고 진단했다. 2023년만 해도 기업 관심은 ‘파운데이션’ 모델과 같은 기본 개념 이해에 머물렀지만 이후 여러 모델과 서비스가 등장하면서 실험 단계로 옮겨갔다.
 지난해부터는 실제 업무 도입과 성공 사례가 나오기 시작했고 올해와 내년에는 단일 AI 도구가 아니라 여러 에이전트를 어떻게 묶어 쓰는지 또 투자 대비 수익률(ROI)을 어떻게 확인할지가 핵심 과제로 떠올랐다는 설명이다.
 기업 입장에서 직원들의 AI 사용량을 측정하기 위해 토큰 소비량을 지표로 삼기 쉽다. 사내 직원들이 AI를 얼마나 활용하는지 가장 직관적으로 보여주는 수치이기 때문이다. 하지만 김 부사장은 이 같은 접근이 오히려 왜곡을 낳을 수 있다고 지적했다.
 예컨대 회사가 AI 활용 목표를 세우고 토큰 사용량을 핵심성과지표(KPI)처럼 관리하면 직원들은 업무 성과와 무관하게 토큰 사용량을 늘리는 방향으로 움직일 수 있다. 실제 업무 개선과 관계없는 작업을 AI에 반복적으로 맡기거나 단순 실험성 사용이 많아져도 수치상으로는 AI 활용이 늘어난 것처럼 보일 수 있다는 것이다.
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 김 부사장은 “회사가 어떤 지표를 중요하게 본다고 하면 사람들은 그 지표를 올리기 위한 방법을 찾는다”며 “하지만 그 노력이 회사 전체 성과를 높이는 방향과 항상 일치하지는 않는다”고 말했다.
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 토큰 사용량 급증은 기업 내부 효율화 문제를 넘어 산업 전략 차원에서도 새 쟁점으로 부상하고 있다. 유영상 SK수펙스추구협의회 AI위원장은 한국이 ‘토큰 수출국’으로 진화해야 한다고 강조했다.
 AI 모델은 사람이 문장을 단어로 이해하듯 정보를 처리하는 것이 아니라, 문장을 더 작은 조각인 토큰으로 쪼개 계산한다. 이 과정에는 전기, 반도체, 서버, 데이터센터, 모델, 애플리케이션이 함께 투입된다.
 유 위원장은 AI 산업을 ‘토큰을 만드는 제조업’으로 봐야 한다고 역설했다. 소프트웨어처럼 한번 만든 뒤 공짜로 복제되는 구조가 아니라 토큰 하나하나를 생성할 때마다 전력과 컴퓨팅 자원이 들어간다는 이유에서다. 이 관점에서 AI 데이터센터(AIDC)는 단순 전산 시설이 아니라 토큰을 생산하는 ‘AI팩토리’가 된다는 설명이다.
 유 위원장은 “한국은 반도체 수출국에서 토큰 수출국으로 진화해야 한다”며 “AI는 소프트웨어 산업이 아니라 토큰을 만드는 제조업”이라고 말했다.
 SK그룹은 앞서 지난달 8일 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한 시기에 맞춰 AI팩토리 전략을 발표했다. 엔비디아 ‘DSX 플랫폼’을 기반으로 국내에 기가와트(GW)급 AI 클라우드를 구축하고, 2027년 첫 AI팩토리를 가동한 뒤 아시아 시장으로 확장하겠다는 구상이다.
 유 위원장이 이날 제시한 토큰 수출 구상은 토큰을 파일 형태로 사고파는 개념이라기보다, 국내에 대규모 AI 팩토리를 구축해 해외 기업과 서비스가 이를 활용하도록 하는 인프라 임차·운영 사업에 가깝다. 해외 빅테크나 글로벌 기업이 한국의 전력, 메모리 반도체, 데이터센터, 네트워크, 운영 역량을 활용해 AI 연산을 수행하도록 만들면, 한국이 AI 시대의 새로운 디지털 수출 기반을 확보할 수 있다는 논리다.
 AI 팩토리 경쟁력은 결국 전력 규모와 효율에서 갈린다는 분석도 제시됐다. 같은 전기로 얼마나 많은 토큰을 생산할 수 있는지, 또 얼마나 큰 규모의 전력을 안정적으로 확보할 수 있는지가 국가와 기업의 AI 매출 잠재력을 결정한다는 것이다. 유 위원장은 1기가와트(GW)급 AI 팩토리 구축에 약 470억달러, 원화로 70조원 이상이 투입될 수 있다고 언급하며 대규모 전후방 산업 파급 효과를 강조했다.
 유 위원장은 “AI 팩토리에서 전력은 생산능력이고 효율은 경쟁력”이라며 “누가 어디에 얼마나 큰 공장을 짓느냐가 향후 수십 년 국가 경쟁력의 지도를 다시 그릴 것”이라고 말했다.
 정부도 이 같은 흐름을 AI 풀스택 경쟁 차원에서 보고 있다. 김경만 과학기술정보통신부 실장은 이날 AI 경쟁이 단일 모델이나 특정 스펙 경쟁을 넘어 데이터센터, 반도체, 파운데이션 모델, 서비스, 활용 생태계가 맞물린 경쟁으로 바뀌고 있다고 설명했다.
 특히 한국이 미국·중국과 기술 격차를 안고 있지만 제조업과 데이터, 디지털 전환 수요를 바탕으로 AI 강국 도약을 추진할 수 있다고 봤다.
 김 실장은 “이제는 하나하나의 경쟁력을 높이는 단계를 넘어 풀스택 경쟁이 중요해졌다”며 “그 풀스택 안에서 어떤 위치를 가지느냐에 따라 대한민국이 진정한 AI 강국이 될 수 있는지가 결정될 것”이라고 말했다.
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