골드만삭스, AI 에이전트 토큰 소비 2030년까지 24배 증가 전망
AI 에이전트가 쓰는 월간 토큰 소비량이 2030년까지 24배 늘어날 것이라는 전망. 지금의 수 쿼드릴리언 수준에서 2030년에는 120쿼드릴리언을 넘어서고, 물리적 AI와 생성형 에이전트, 기업용 에이전트가 각각 다른 경로로 2040년까지 계속 가속되는 그림.
증가의 원인은 에이전트가 자원을 쓰는 방식 자체에 존재. 단순한 대화형 질문은 약 1만 토큰이면 되지만, 여러 단계를 거쳐 일을 끝내는 에이전트는 여행 예약이나 재무 데이터 대조, 배포 관리 같은 작업 하나에 약 100만 토큰이 필요한 구조.
여기서 부담이 커지는 건 연산보다 메모리. 대화 상태를 계속 붙들고 있으려면 모델 자체 가중치와 별도로 메모리가 필요한데, 700억개 매개변수 모델을 12만8,000토큰 전체 맥락으로 돌릴 경우 기본 가중치의 약 두 배에 해당하는 메모리가 소요. 에이전트가 유능해지고 오래 돌아갈수록 메모리 수요가 연산 수요보다 빠르게 늘어나는 구조.
마이크론 경영진도 같은 현상을 확인하는 중. 에이전트형 작업이 비슷한 대화형 작업보다 5~30배 많은 토큰을 요구할 수 있고 깊은 추론 작업은 그보다 더 많이 쓰며, 생성형과 에이전트형, 그 이후의 작업이 동시에 쌓이는 방식이라 과거 메모리 사이클과 근본적으로 다르다는 설명.
공급 쪽은 늘리고 싶어도 늘리기 어려운 구조. 고대역폭 메모리(HBM)는 같은 용량을 만드는 데 일반 D램의 3~4배 웨이퍼를 쓰고 이 비율은 세대가 바뀔수록 오히려 나빠져, HBM을 1기가바이트 만들 때마다 일반 D램 4기가바이트를 포기하는 셈. 삼성전자와 SK하이닉스, 마이크론은 2026년과 2027년 HBM 및 D램 물량을 이미 하이퍼스케일러에 모두 넘긴 상태이며, SK하이닉스 최고경영자는 2027년이 공급 측면에서 업계 역사상 가장 어려운 해가 될 것이라고 언급.
가격에는 이미 반영되는 중. 2026년 1분기에만 일반 D램 계약가격이 전 분기 대비 90~98% 급등했고, 가트너 분석가들은 낙관적인 경우에도 2027년 후반 이전에 의미 있는 가격 안정은 없을 것으로 전망.
가격 결정력이 메모리 쪽으로 쏠리는 구도. 여러 해에 걸쳐 물량이 묶인 공급과 크게 늘어나는 수요가 부딪히면서, 모델을 파는 쪽이나 그에 의존하는 GPU 설계 업체보다 메모리 제조사가 유리해지는 형태.
다만 주가는 반대로 움직이는 상황. 마이크론과 동종 업체들이 지난 한 달간 하락세를 보이면서, 시장이 메모리를 구조적 병목이 아니라 여전히 오르내리는 경기 민감 업종으로 값을 매기고 있다는 해석.
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작성자 : 홀로서기
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August 31, 2026 186 3
