글로벌 빅테크는 AI 가격 인상 중 … 광고 붙이고 고가 요금제 출시가격으로 경쟁하던 중국 AI모델도 잇따른 가격인상 릴레이 참여국내 범용 AI모델 수익성은 아직 걸음마 … B2B에만 집중돼
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    ▲ ⓒGoogle Gemini
    글로벌 빅테크 AI모델의 수익화가 본격화되고 있다. 그동안 시장점유율 확대에 맞춰져 있던 AI 전략이 수익성 확보로 급격하게 전환되기 시작한 것. 

    특히 그동안 경제성에 강점을 보였던 중국 AI 기업이 가격 인상을 주도하고 있다는 점에서 이런 추세는 지속될 가능성이 높다.

    국내 범용 AI모델이 유료화에서 이렇다 할 성과를 내지 못하는 상황에서 수익성 격차가 커지게 됐다는 평가가 나온다.

    11일 AI업계에 따르면 최근 글로벌 빅테크를 중심으로 AI 수익화가 본격화되고 있다.

    오픈AI는 AI모델 ‘챗GPT 광고 파일럿’을 국내에 도입할 예정이다. 현재 미국, 캐나다, 호주, 뉴질랜드에서 진행 중인 이 파일럿은 무료 사용자와 저가 요금제인 ‘고(Go)’ 이용자를 대상으로 광고를 표출하는 서비스다. 

    ‘챗GPT 광고 파일럿’은 지난 3월 미국 서비스 개시 이후 약 600개의 광고주가 참여하면서 6주만에 매출 1억달러(약 1500억원)을 돌파한 것으로 알려졌다. 이와 별개로 오픈AI는 지난달 AI 코딩 에이전트 ‘코덱스’ 헤비 유저를 위한 월 100달러 중간 단계 요금제를 새로 출시하기도 했다. 

    엔트로픽도 지난달 월 20달러 요금제에서 코딩 에이전트인 ‘클로드 코드’를 제외했다. ‘클로드 코드’를 쓰기 위해서는 월 100달러의 ‘맥스 5배(Max 5x)’ 이상의 요금제를 써야한다. 구글도 지난 3월 ‘제미나이3 Flash’ 버전을 선보이며 가격을 대폭 올렸다.

    그동안 저렴한 비용을 강점으로 삼았던 중국의 AI 관련 산업의 가격 인상도 잇따르고 있다.

    알리바바 클라우드는 지난 3월 AI 수요 폭등을 이유로 AI 컴퓨팅 및 스토리지 서비스 가격을 최대 34% 인상했고 바이두 클라우드 역시 같은 달 AI 연산 관련 제품군 가격을 최대 30% 올렸다. 

    이런 AI인프라의 가격인상은 고스란히 중국 AI모델의 수익화로 나타나고 있다.

    중국의 대표적인 AI 기업인 지푸도 지난달 신모델 GLM-5.1을 출시하면서 클라우드 API 사용 가격을 최대 17% 올렸다. 지난 2월 코딩 구독 요금제를 30% 이상 인상한 데 이은 두 번째 가격인상이다. 

    중국 내 압도적 점유율을 자랑하는 바이트댄스의 AI서비스 더우바오도 최근 최대 월 500위안(약 9만5000원)의 구독서비스를 공개했고 AI기업 딥시크 역시 지난 2월 API의 가격을 최대 5배 인상했다.

    이런 글로벌 빅테크의 AI 수익성 강화는 AI서비스를 위한 연산 과정에 더 많은 AI 인프라를 필요로 하면서 비용의 급등이 주효했다. 

    에이전틱 AI나 코딩 과정에서 더 많은 토큰을 발생시키면서 ‘공짜 AI’의 확산에 제동을 걸었다는 분석이 나온다. 그동안 시장점유율 확산에 맞춰졌던 AI 시장의 경쟁이 이제 수익성 확대로 전환되기 시작했다는 이야기다.

    아직 수익성 측면에서 걸음마 단계인 국내 AI 서비스에도 시사하는 바가 크다. 국내 AI 서비스는 대부분 B2B나 AI 인프라에 초점이 맞춰진 단계다. 

    정부의 독자 AI파운데이션 모델 프로젝트에 참가한 LG AI연구원이나 SK텔레콤, 업스테이지는 물론이고 네이버나 KT, 카카오, NC AI 등도 범용 AI에 대한 이렇다 할 수익화 모델은 없다. 그동안 부분 유료화 가능성이 거론돼 오던 SKT와 LG유플러스의 AI 전화 에이전트 ‘에이닷’, ‘익시오’도 올해 들어서는 별다른 계획을 내놓지 못하고 있다. 

    AI업계 관계자는 “현재 국내 AI 서비스는 글로벌 빅테크 AI와 직접 경쟁을 펼쳐야하는 상황에서 가격 경쟁력마저 잃을 경우 이용자가 급격하게 이탈할 수 있다는 우려로부터 자유롭지 못하다”며 “이 때문에 국내 AI기업의 수익화는 B2B 모델에 집중되는 경향이 강하다”고 분석했다.

    다만 국내 AI 서비스의 수익성 강화가 결국은 시간문제라는 전망도 나온다. AI모델이 고도화될수록 필요로 하는 자원은 급격하게 늘어나기 때문. 반도체 가격 상승에 따른 글로벌 GPU 수급 불안 등 AI 인프라의 가격 인상이 지속되고 있다. 

    결국 AI모델의 성능 격차를 좁히는 동시에 수익성으로도 경쟁해야 하는 처지에 몰리게 됐다는 관측이다.