Svmuu 소식: 기업들이 AI 투자 대비 수익을 재검토하기 시작하면서, 업계는 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’이라는 고소비 모델에서 효율성 우선 모델로 전환되고 있으며, AI 대형 모델 업체들은 새로운 성장 제약에 직면하고 있다. 이미 여러 기업이 모델 호출 비용을 절감하거나 최적화하기 시작했다. 예를 들어, AI 스타트업 Lindy의 CEO는 트래픽의 100%를 Anthropic의 Claude 모델에서 더 저렴한 DeepSeek으로 전환했으며, 이를 통해 수개월 내에 수백만 달러의 비용을 절감할 수 있을 것으로 예상한다고 밝혔다.
이러한 변화는 기업용 AI 예산이 긴축되고 있음을 반영하며, 과거 ‘모델 리소스 무제한 사용’이었던 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’ 모델이 점차 비용 통제와 ROI 중심으로 대체되고 있음을 보여준다. 일부 기업은 심지어 AI 도구 사용에 대한 단계별 예산을 설정하기도 했는데, 예를 들어 우버(Uber)는 내부 AI 지출에 월별 상한선을 설정했다.
분석가들은 기업들이 ‘사용 확대’에서 ‘정밀한 호출’로 전환함에 따라, OpenAI와 Anthropic이 그동안 의존해 온 고속 성장 모델이 도전에 직면하고 있다고 지적한다. 업계 데이터는 여전히 강력한 성장세를 보여주고 있다. Anthropic의 연간 매출은 약 470억 달러 수준이며, OpenAI의 운영 규모는 250억 달러에 육박하지만, 시장은 이러한 성장의 지속 가능성에 주목하기 시작했다.
동시에 모델 호출 방식이 변화하고 있으며, ‘모델 라우팅(model routing)’과 같은 기술이 부상하고 있다. 이는 고성능 모델을 저비용 모델로 대체해 단순 작업을 수행함으로써 전체 컴퓨팅 비용을 최적화하는 방식이다. 업계 경쟁도 심화되고 있으며, 마이크로소프트, 아마존, 구글은 모두 저비용 AI 모델과 엔터프라이즈급 도구의 출시를 가속화하며 가격 경쟁을 더욱 치열하게 만들고 있다. 기업 부문의 AI 지출이 합리화되는 추세 속에서, 대형 모델 기업들은 ‘성장 둔화 전망’과 ‘IPO 시기 압박’이 공존하는 상황에 직면할 수 있다. (CNBC)