에이전트 비용은 호출이 아니라 런에서 터진다
AI 에이전트 비용은 요청 단위가 아니라 하나의 런 전체로 추적해야 하며, 예산 상한 도달 시 강제 정지보다 모델 전환·출력 축소 같은 조향이 완료율과 비용 모두를 개선한다.
#AI 경제
컴퓨팅을 가진 자가 AI의 통행료를 걷는다
AI 기업들의 장부 밖 약정이 3조달러를 넘어섰고, 자산과 계약의 수명 차이 속에서 컴퓨팅 부족이 만드는 임대료는 칩과 데이터센터를 보유한 기업에 먼저 돌아간다.
공화당도 민주당도 끄지 못하는 데이터센터 반대 여론의 딜레마
전기요금 상승과 데이터센터 반대 여론이 확산하면서 2026년 중간선거는 건설 자체보다 비용을 가구와 사업자 중 누가 부담할지를 두고 다투고 있다.
판단의 희소성이 사라진 시대.. AI 전환을 위한 조직 재설계
기업의 AI 도입 성과를 가르는 요인은 모델 성능이 아니라 결재 단계와 업무 흐름을 먼저 다시 설계했는지에 있다. 절차를 그대로 둔 채 속도만 높이면 과거의 조직 설계를 오래 유지할 뿐이다.
프론티어, 오픈웨이트…그리고 사람이라는 자원의 균형
프론티어 모델과 오픈웨이트 모델은 서로 대체하지 않고 처리량과 수익이 갈리는 방식으로 공존하며, 규제·비용·위험도에 따라 작업별로 배분해야 하고 새로운 판단은 사람이 맡는다.
경영진 90% "AI로 생산성 안 올랐다"
경영진은 AI를 해고 명분으로 쓰면서도 정작 생산성 효과는 체감하지 못하는데, 이는 일자리 불안이 오히려 도구 채택과 조직 재설계를 늦추기 때문이다.
AI의 최대 고객은 이제 AI
인간이 주고받는 대화보다 상시 가동되는 에이전트 루프가 컴퓨트 수요를 더 많이 잡아먹으면서, AI 원가 경쟁의 전선이 모델 성능에서 캐시·컨텍스트 낭비 관리로 옮겨가고 있다.
업무 속도 30% 단축.. 그런데 그 판은 아직 유효한가
AI로 업무 속도만 높이는 조직은 희소성이 사라진 영역만 효율화하게 되며, 업무 간 피드백과 실패 기록까지 관리하는 조직이 경쟁에서 유리하다는 내용이다.
검증가능성이 곧 ROI다
AI 활용의 성패는 답을 만드는 속도가 아니라 그 답을 확인하는 비용에 달려 있으며, 검증 장치가 없는 업무일수록 절약한 시간을 재확인에 다시 쓰게 된다.
엔비디아, AI 서버 가격 15% 이상 인상 통보
엔비디아가 마진을 지키면서도 비용을 그대로 전가한 것은 HBM·서버 D램을 쥔 메모리 3사의 협상력이 GPU 독점 기업보다 세졌다는 뜻이며, 그 부담은 고정 예산으로 클러스터를 사는 스타트업과 유럽 공공 AI 프로젝트에 먼저 떨어진다.
Broadcom, Anthropic 위한 600억 달러 이상 AI 칩 부채 조달 논의
칩 제조사가 고객사 구매를 보증하는 순환 금융 구조가 커지자, 신용시장은 주식시장보다 먼저 CDS 스프레드 확대로 리스크를 반영하기 시작했다.
계약서에는 잡히지 않는 AI 인프라의 만기
AI 데이터센터 투자는 고객 계약 기간의 현금흐름으로 대출 심사를 받지만, 계약이 끝난 뒤 장비 가치와 상환 능력은 중고 시장과 차환 조건에 좌우된다.
기업이 국가를 덜 필요로 하면 누가 약해지는가?
AI 기업이 송전망을 우회해 자체 발전소를 짓고 전력 비용을 배분하면서, 지역사회의 입지 거부권만으로는 산업 가치 배분을 바꾸지 못하는 구조가 드러난다.
엔비디아가 찍어내는 돈, 갚는 쪽은 따로 있다
엔비디아가 신생 GPU 클라우드 사업자의 임대 수입에 6년 하한을 보장하면서 대출 심사 기준이 사업자 신용에서 엔비디아 지급 능력으로 옮겨갔고, 초과 수입은 엔비디아가 나눠 갖되 장비 가치 하락 손실은 대주와 투자자가 떠안는 구조를 다룬다.
파산 뒤 1천만 달러, 회사의 기억은 누구 것인가?
파산한 스피릿항공의 40년치 업무 기록이 구글에 1천만 달러로 낙찰됐다. 가격을 결정한 건 데이터 양이 아니라 결정과 결과를 연결하는 맥락, 그리고 권리와 익명화를 둘러싼 불확실성이었다.
AI가 이미 일자리를 줄이고 있다
진입 수준 근로자에게 미치는 타격이 전체 평균보다 2~6배 크게 나타나면서, 기업들이 신입 채용을 줄이는 대신 기존 인력을 AI로 증강하는 선택을 지속할 경우 경력 사다리 첫 단이 구조적으로 약화될 수 있다.
빌려 쓰는 GPU vs. 직접 굴리는 GPU
GPU 추론 비용은 자체 서버, 클라우드 임대, API 방식마다 다르게 나타나며 가동률과 데이터 통제 여부에 따라 유리한 선택이 달라진다.
에이전트 경제의 병목은 결제가 아니다
에이전트 결제 인프라는 빠르게 갖춰지고 있지만, 신원과 평판, 서명 이후의 의도까지 검증하는 장치는 아직 부족하다. x402와 ERC-8004의 실제 데이터는 결제 가능성만으로는 시장이 열리지 않는다는 사실을 담고 있다.
AI가 일자리를 죽인다는 말, 데이터로 다시 세어 보면
AI가 총고용을 크게 줄였다는 증거는 약하지만, 신입 채용은 다른 양상을 보인다. 숙련자는 안정적이고 입구만 좁아지는 흐름이 감원 통계에는 잘 잡히지 않는다.
당신의 AI를 막는 것은 누구인가
스탠퍼드 조사에 따르면 AI 도입의 성패는 모델보다 업무 절차 재설계, 통제 부서 참여, 예외 처리 기준 같은 조직 준비에 달려 있었다.
프론티어를 ‘기본 모델’이 아니라 ‘호출 가능한 도구’로 쓰는 기업이 이긴다
생성형 AI 도입에서 성능 경쟁은 최고급 모델 사용량에 집중돼 왔지만, 실제 운영에서는 모델을 어느 단계에 배치하는지가 비용과 결과를 함께 결정한 사례를 다룬다.
AI에 $18조를 쏟아도 안 되는 이유: 레거시, 데이터, 프로세스 부채가 그만큼 기다리고 있다!
Global 2000 기업에 묶인 17조9000억 달러 가치 대부분은 IT 부채가 아니라 데이터·프로세스·인재 부채에서 나오며, 이를 정리하지 않으면 AI 도입 예산도 성과로 이어지지 않는다.
AI 도입 전, 데이터의 이자부터 계산하라
기업이 AI 자동화 범위를 넓힐수록 오래된 데이터 정의와 관리 부실이 비용과 위험으로 드러나며, 자동화가 미치는 범위는 결국 검증 가능한 데이터 범위 안에서 정해진다.
ChatGPT는 공짜인데, 왜 전기요금·아이폰·집값은 더 비싸졌을까
챗봇 이용료는 안 내도 늘어난 전력 수요와 반도체 부족은 전기요금과 전자기기 가격, 구독료 인상으로 넘어간다. 데이터센터 투자 이익은 먼저 자산시장에 모이고 부담은 가계 전체에 퍼진다.
컴퓨트는 어떻게 자산이 되는가
NVIDIA가 여섯 금융기관과 5000억 달러 규모의 컴퓨트 파이낸싱 플랫폼을 발표했다. GPU를 담보로 한 채권 시장이 만들어지는 과정과 그 위험을 다룬다.
모델보다 먼저 고쳐야 할 비용 구조
코딩 에이전트 비용은 프롬프트보다 세션에 쌓이는 컨텍스트에서 커진다. 모델 선택과 라우팅, 캐시 조정을 게이트웨이 하나에서 관리하는 조직이 비용을 예측 가능한 범위에 둔다.
ASI는 ‘한 방 점프’가 아니다.. DeepMind가 그린 AGI 이후 네 갈래 경로와 병목
초지능은 연산 확대·새 알고리즘·재귀적 자기개선·에이전트 집단이라는 네 경로가 맞물려 진행되지만, 검증 비용과 전력망 같은 물리적 제약 때문에 코드와 수학부터 물질과 생명과학까지 분야마다 다른 속도로 번진다.
엔비디아, 월스트리트와 $5000억 AI 인프라 금융 플랫폼 가동
엔비디아가 직접 자금을 대는 대신 월가 자본을 끌어들이는 구조를 택하면서, GPU 수요를 지탱해야 하는 부담과 순환 금융 논란이 동시에 불거지고 있다.
AI 에이전트 트래픽, 5년 내 인간 트래픽의 1,000배로
클라우드플레어 자체 네트워크에서 이미 비인간 트래픽이 인간을 앞질렀다는 실측 데이터가 나오면서, 인프라·보안·과금 체계를 에이전트 중심으로 다시 짜야 한다는 압박이 업계 전반으로 번지고 있다.
코드의 80%를 AI가 쓴 뒤, 병목은 ‘무엇을 만들지’로 옮겨갔다
AI 코딩 도구로 코드 생성 속도는 빨라졌지만 리뷰와 채택, 목표 설정에서 새 병목이 나타나고 있으며 인수 기준을 담은 명세 작성이 새로운 작업이 됐다.
2.8조 파라미터인데 켜지는 건 1.8%.. Kimi K3가 연 ‘오픈 3T’ 시대, 진짜 승부처는 크기일까
2.8조 파라미터 K3는 토큰마다 16개 전문가만 쓰지만 저장과 운영에는 전체 웨이트가 필요하다. 가격은 폐쇄형 모델보다 훨씬 낮지만 자체 운영에는 대규모 인프라와 손익분기 사용량이 필요해 실제 이용은 자원을 갖춘 조직에 좁혀진다.
우주 데이터센터의 현실적 TCO
우주 궤도 데이터센터는 태양광 확보에는 유리하지만 방열판 면적과 짧은 설비 수명 탓에 지상보다 약 4배 비용이 든다. 반도체와 발사체 생산 능력도 함께 늘어야 격차가 줄어든다.
버티컬 AI의 진짜 해자는 무엇인가
모델 가격이 떨어지고 성능이 평준화될수록 화면과 기능은 쉽게 복제되지만, 데이터 연결과 권한 체계, 고객 업무에 쌓인 판단 절차는 쉽게 옮겨지지 않는다.
Anthropic 대규모 컴퓨트 금융, 민간 신용으로 수천억 달러 조달 구조 공개
Broadcom과 Google이 잔존가치·전력을 이중 보증하면서 Anthropic은 자체 신용등급 없이도 수백억 달러 부채를 투자등급으로 조달했지만, AI 수요가 둔화되면 그 보증 부담이 고스란히 이들 대차대조표로 되돌아온다.
AI는 기술인가 종교인가?
카프와 아모데이는 AI가 산업을 바꾼다는 데는 동의하지만, 변화 이후 이익과 결정권을 누가 쥐느냐를 두고 맞선다. 계약의 빈칸을 채우는 잔여통제권이 실질적 소유권을 가른다.
보너스를 태워 GPU를 산다
미국 기업 절반 이상이 성과급과 임금 인상분을 줄여 AI 투자 재원을 마련하고 있으며, 토너먼트 이론과 산업혁명기 임금 정체 사례가 그 구조를 보여준다.
RSI에 대하여
AI가 스스로를 개선하는 재귀적 자기개선의 속도는 코드 작성 비율이 아니라 전력망·데이터센터 확보 속도로 정해진다. Alphabet의 대규모 자본지출도 그 전력과 시간을 확보하려는 투자다.
AI에 쓴 돈은 누구의 지식이 되는가
AI 주권은 모델 선택이 아니라 프롬프트와 승인 기록, 온톨로지를 자사 저장소에 남겨 공급자가 바뀌어도 같은 판단을 재현할 수 있는지로 갈린다.
남는 AI 한도는 어디로 가야 하나
주간 단위로 초기화되는 AI 좌석 한도는 쓰지 않아도 소멸하는데, 억지로 소진하면 품질이 떨어진다는 문제를 다른 자원 배분 사례에 비춰 다룬다.
AI가 없애는 건 월급만이 아니다
기본소득은 소득 손실을 보완하지만 일이 주던 시간표와 관계, 목적과 지위까지 대체하지는 못한다. 자동화 이후에는 현금과 함께 책임과 판단권을 나누는 역할 설계가 요구된다.
아마존, 2026년 캐펙스 2200억 달러로 상향
AWS 성장이 예상을 웃돌면서도 현금흐름이 마이너스로 전환되자, 시장은 이제 지출 규모보다 회수 속도를 잣대로 삼기 시작했다.
OpenAI, GPT-5.6 Luna 가격 80% 인하
효율성 개선이 가격에 그대로 반영되면서, 저비용 모델을 쓰던 대량 반복 작업 위주로 도입 문턱이 크게 낮아졌다.
AI 투자 ROI 선별 시작
Microsoft는 클라우드·구독 매출로 투자 회수가 이미 눈에 보이는 반면, Meta는 현금흐름이 급감하며 회수 시점이 불투명해 투자자들의 평가가 갈렸다.
X Money 소셜미디어에 올라탄 은행
X Money는 고금리와 메탈 카드보다 @핸들을 결제 주소로 만들어 소셜 관계에서 오간 돈을 플랫폼 안에 붙잡아 두는 데 핵심이 있다.
AI 데이터센터 투자 폭주, 전력 병목이 새로운 전선으로
전력 병목이 칩 경쟁을 대체하면서, 하이퍼스케일러들은 자체 발전·배터리를 함께 짓는 방식으로 그리드 의존을 줄이는 쪽으로 전략을 바꾸고 있다.
AI 반도체 주식 급락
AI 반도체·메모리 업체들의 실적이 사상 최고치를 경신했음에도, 캐펙스 대비 현금 회수 속도와 순환 금융 구조에 대한 의구심이 밸류체인 전반의 투매를 촉발했다.
프론티어 모델과 오픈웨이트, 우리가 찾아야 할 밸런스
프론티어 폐쇄 모델과 오픈웨이트 모델의 격차가 빠르게 좁혀지는 구조를 분석하고, 성능이 평준화된 뒤 각 진영이 수익을 지킬 자리와 한국의 현실적 위치를 짚는 글이다.
직원 없는 AI 유니콘의 부는 누구의 몫인가
소수 인력으로 몸값을 불리는 AI 유니콘에서 초과 이익이 노동이 아닌 소유권에서 나오는 구조와, 조직이 작아질수록 실패 리스크가 창업자와 소수 엔지니어에게 쏠리는 문제를 다룬다.
Microsoft, 자체 MAI 모델로 생산성 앱 AI 비용 대폭 절감
Microsoft가 프론티어 모델 대신 자체 저비용 MAI 모델을 일상 작업에 투입해, 외부 AI 랩에 대한 의존도를 낮추면서도 서비스 운영비를 크게 줄이고 있다.
트럼프, AI 데이터센터 전력 비용 가정 전가 차단 공약 대폭 확대
전력사·기업이 발전 비용을 직접 떠안는 자발적 서약이라 강제력이 없고, 실제 요금 인하 여부는 주정부 규제와 세부 계약 조항 설계에 달려 있다.
감정평가사보다 빠른 AI 시세, 집값은 누가 정하나
AI가 5분 만에 집값을 산출하는 시대, 속도는 검증됐지만 AI 시세와 감정평가사 판단이 갈릴 때 누가 도장을 찍고 책임지는지는 아직 정해지지 않았다.
토큰과 인간의 경제학
토큰 단가 급락이 임금·고용 구조와 잉여 분배를 어떻게 재편하는지, 소유권과 협상력 관점에서 짚는다.
We Must Act Now…or Later?
「We Must Act Now」 성명과 그 반론을 정리하고, AI 경제 변혁에 사전 개입할 것인가 감지·측정을 먼저 세울 것인가로 갈리는 두 축의 논쟁을 짚는다.
토큰맥싱 시대. 가성비와 생태계 전쟁의 시작
Grok 4.5의 파격 가격과 토큰 효율이 AI 경쟁축을 성능에서 비용으로 옮기는 전환기 신호인지, 생태계 경쟁의 서막인지 분석한다.
루프 엔지니어링은 필요한가? 필요하다. 다만 선별적으로
우버·테슬라의 AI 토큰 예산 통제 사례와 앤스로픽 Fable 5 가이드를 통해 루프 엔지니어링이 정당화되는 조건을 짚는다.
학원 숙제를 AI가 계속해도 될까?
생성형 AI가 학생 과제를 대신 쓰면서 성적 신호의 신뢰성이 무너지고 있다. 스펜스의 신호이론과 레몬마켓 모델로 학원 숙제 AI 사용이 만드는 구조적 결과와 세 갈래 미래를 분석한다.
AI는 일자리 자체보다 일자리로 가는 사다리를 끊는 것 아닐까?
AI 충격은 전체 고용이 아니라 신입 채용에서 먼저 나타난다. 거시 지표가 안정적인 사이 경력자를 길러내는 경로가 좁아지고 있다.
