UBS: AI 토큰 단가는 내려가는데 지출은 늘어나는 이유
2Q 실적시즌에서 S&P500 EPS가 전년동기비 30% 증가하며 시장 기대를 크게 상회했음. 실적 개선을 이끈 것은 AI 투자였고, 기업 가이던스를 봐도 관련 지출이 둔화될 신호는 나타나지 않고 있음. 배경은 명확한데, 전사적 AI 도입이 확대되고 투자 회수가 가시화되면서 토큰 단위로 측정되는 컴퓨팅 수요가 구조적 증가 국면에 진입한 것으로 판단됨. 특히 5월 이후 토큰 판가가 반토막 수준으로 하락했음에도 수요는 전혀 훼손되지 않았다는 점이 핵심임. 단가 하락을 물량 증가가 상쇄하는 전형적인 제번스 역설 구도가 나타나고 있음.
토큰은 프롬프트 입출력을 구성하는 최소 텍스트 단위로, AI 경제의 사실상 결제 단위로 기능함. 토큰 소비량은 AI 컴퓨팅 총수요의 프록시이자 CAPEX 사이클의 선행 지표이며, 실제로 다수 기업이 자사 AI 활용도를 토큰 단위로 계량해 투자 확대의 논거로 제시하고 있음. 소비 구조를 보면 인풋 측에서는 프롬프트 길이와 컨텍스트 누적, 멀티모달 입력, 외부 DB 연동 검색증강이 사용량을 견인하고, 아웃풋 측에서는 추론 단계가 결정적 변수로 작용함. 최종 답변 도출 이전의 사고 과정에 투입된 토큰까지 아웃풋으로 과금되기 때문임.
여기에 모델 지능 고도화, 동일 성능대 내 아키텍처별 효율 격차, 자율 실행형 에이전트 워크플로우가 승수로 작용하며 건당 소비량을 지속적으로 확대시키고 있음. 요컨대 P는 하락하지만 Q가 그 이상으로 증가하는 국면임.
데이터도 이를 뒷받침함. 수백 개 LLM을 중개하는 OpenRouter의 토큰 처리량은 연초 대비 10배 증가했고, 상위 1% 유저의 월평균 지출은 2,500달러에서 7,500달러로 3배 확대됐음. 반면 200개 이상 모델의 가격을 추적하는 LLM Token Expenditure Index는 5월 100만 토큰당 약 2달러에서 8월 약 1달러로 하락했음. 이코노미스트 분석에 따르면 특정 성능 벤치마크 달성 기준 토큰 원가는 전년비 약 97% 절감된 것으로 파악됨. 하드웨어와 모델 양단의 효율 개선에 주요 프로바이더들의 공격적 프라이싱과 고객 인센티브가 더해지며 도입 문턱이 빠르게 낮아지는 흐름임.
결론적으로 판가 하락이 총지출 축소로 이어지지 않고, 오히려 소비 확대를 통해 전체 토큰 지출을 증가시키는 구도가 유지되고 있음. 확대된 수요는 하이퍼스케일러의 추가 캐펙스 집행 명분으로 환류되고, 그 투자가 다시 효율 개선과 판가 하락을 유발하는 AI 플라이휠이 작동 중임. 토큰 수요와 가격은 AI 경제의 활동성을 가늠하는 핵심 시그널인데, 현시점 기준 사이클 둔화를 시사하는 지표는 확인되지 않음.
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4September 7, 2026 790 17