기업의 AI 비용이 하락하고 있지만, 기업들은 그 절감분을 활용해 더 많은 AI를 배포하고 있습니다

최근 발표된 연구에 따르면, 사용량이 증가함에도 불구하고 미국의 기업들은 여전히 AI에 대해 더 적은 비용을 지불하고 있습니다. 램프 AI 지수. 이 정보는 AI 가격 경쟁이 수요에 부정적인 영향을 미치지 않고 있음을 나타냅니다. 대신 기업들은 이제 대규모로 AI를 도입하는 것이 더 쉬워지고 있습니다.

위와 같은 추세가 계속된다면, 칩, 클라우드 용량 및 추론을 공급하는 기업들은 재무적 이익에서 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.

사용량은 50% 증가, 7월 이후 지출 감소

Ramp의 경제학자 아라 하라지안은 7월 시장이 OpenAI와 Anthropic 같은 기업들에게 가격을 낮출 수 있는 기회를 제공했을 당시 기록적인 최고치를 찍은 후, 기업들이 AI에 투입한 돈의 양이 감소했다고 밝혔습니다.

사용량은 완전히 반대 추세를 보이고 있습니다. 9월까지 사용량은 약 50% 증가하며 사상 최고치를 기록했습니다. 말라달 주Anthropic의 토큰 사용량은 해당 달 마지막 주에 51%, OpenAI는 44.5%였습니다. Ramp에 따르면 오픈소스 대안들은 여전히 5% 미만으로 유지되었습니다.

Ramp는 70,000개 미국 기업의 거래 데이터를 수집했지만, 토큰 데이터는 대형 구매자를 우선시하는 상대적으로 작은 API 중심 샘플에서 가져왔습니다.

Kharazian에 따르면 Anthropic과 OpenAI 간의 경쟁은 “더 많은 사람들에게 AI를 더 쉽게 접근 가능하게” 만드는 동시에 기업들의 비용을 낮추고 있습니다.

왜 저렴한 토큰은 AI를 덜 사용하는 것이 아니라 더 많이 사용하게 하는가

낮은 가격이 반드시 AI 산업의 감소를 의미하는 것은 아닙니다. Citadel Securities의 전문가인 프랭크 플라이트는 그의 토크노믹스 평가에서 수용도가 컴퓨팅, 전력, 추론 능력의 가격 경쟁력과 가용성에 점점 더 의존하고 있다고 주장했습니다.

Ramp 자체의 데이터에 따르면 유효 토큰당 가격이 41% 하락하여 백만 토큰당 약 $0.68로 떨어졌습니다.

기업은 적합한 가장 저렴한 모델로 작업을 라우팅합니다

기업들은 각 작업을 처리할 모델에 대해 점점 더 선택적이지 되고 있습니다. 472개 기업을 대상으로 한 토큰노믹스 현황(State of Tokenomics) 조사에서 86%가 모델 라우터(Model Router)를 사용 중이거나 평가하고 있는 것으로 나타났습니다. 라우터를 사용하는 기업은 재무담당 임원(CFO)에게 측정 가능한 가치를 입증할 가능성이 4배 더 높았습니다.

많은 기업들이 프론티어 모델에 대한 의존도를 낮추기 시작하고 있습니다. 현재 51%의 기업이 이들 모델에 크게 의존한다고 답한 반면, 1년 후에도 여전히 해당 범주에 속할 것이라고 생각하는 기업은 24%에 불과합니다.

비용 통제는 강화되지만, 여전히 도입 확대는 지속

KPMG의 Q3 AI 파ulse 조사에 따르면, 응답 리더의 거의 5명 중 3명이 AI로 인한 측정 가능한 가치를 보고했습니다. 생산성 향상이 55%로 가장 높았으며, 그 다음으로 의사결정 속도 향상(49%), 재무 성과 강화(37%) 순이었습니다.

“AI의 가치 제안이 더욱 선명해지고 있습니다.”라고 KPMG 부회장 겸 클라이언트 기술 및 혁신 책임자 토드 로르는 말했습니다.

BCG 역시 기업의 절반 가까이가 이제 AI로부터 가치를 창출하고 있다고 밝혔습니다.

가격 하락이 시장에 미칠 영향

저렴해진 AI는 이전에는 비용 부담 때문에 도입하기 어려웠던 업무 프로세스에 자동화를 가져올 수 있습니다. OECD의 AI 시장 연구에 따르면 품질 조정 후 언어 모델 가격이 급락한 반면, 에이전트(Agent)가 작업당 훨씬 많은 토큰을 소비할 수 있다는 점도 지적되었습니다.

이는 토큰 단가가 저렴해지면 단위 비용은 낮아지지만 총 AI 지출액은 줄어들지 않을 수 있음을 의미합니다. 채택이 확산됨에 따라 기업들은 단순히 훨씬 더 많은 AI를 활용하게 될 것입니다.

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