In partnership with
Your browser should think and act. Norton Neo does.
Right now, getting answers online means juggling tabs, copying text into a separate AI tool, losing your place, and starting over. Norton Neo is the first safe AI-native browser built by Norton, and it cuts all of that out. Hover any link for an instant summary without opening a new tab. Search every tab, chat, and bookmark from one place. Write with AI built right into whatever page you're on.
No external tools. No broken flow. Every action protected by built-in VPN and ad blocking, all running quietly in the background while you work.
Fast. Safe. Intelligent. That's Neo.
사용자가 질문을 던질 때마다 AI 모델을 돌리는 데 드는 '추론 비용'.
이 추론 비용이 AI 비즈니스의 성패를 가르는 가장 큰 숙제로 떠오르고 있죠. 사용자 수가 폭발적으로 늘어나면서, 추론 비용은 그에 따라 기하급수적으로 증가하기 때문입니다. 처음엔 돈을 버는 것 같다가도, 사용자가 몰리는 순간 감당하기 힘든 '클라우드 비용 폭탄'을 맞으며 무너지는 스타트업들도 나타나구요. 이번 에피소드에서는 John Greenberg가 바로 이 문제를 다뤄봅니다.
자, 여러분이 스타트업을 창업해서 야심차게 새로운 AI 서비스를 출시했다고 해 봅시다.
초기 수익구조는 꽤 괜찮아 보일 수 있어요 - 클라우드에서 모델이 매끄럽게 잘 돌아가고, 사용자들의 반응도 뜨겁습니다. 사용자의 요청에 따라서 AI 모델 콜 한 번 처리하는 데 드는 비용은 고작 몇십 원 수준이니까요.
그러다가, 드디어 바라던 '성장의 순간'이 찾아옵니다. 사용자 트래픽이 한 분기 만에 무려 10배나 급증했다고 해 볼까요? 하지만 기쁨도 잠시, 클라우드 영수증에 찍힌 금액 역시 똑같이 10배로 불어납니다. 순식간에 마진이 사라지고 공들여 세운 수익 구조가 처참하게 무너지고 맙니다.
요즘 AI 업계에서 이런 시나리오는 결코 낯선 일이 아닙니다. AI 제품의 확장성은 당연히 일반적인 소프트웨어처럼 크지만, 비용 구조는 소프트웨어가 아니라 전통적인 장치 산업(인프라)처럼 ‘정직하게’ 늘어나는 특징이 있어요. 벤처캐피털인 베세머 벤처 파트너스(BVP)에 따르면, 전통적인 SaaS 기업의 매출총이익률이 보통 80~90%인데 AI 기업들은 50~60% 수준이라고 합니다. 심지어, 가파르게 성장하는 일부 AI 스타트업의 경우 이 수치가 25%까지 떨어지기도 하는데다가, 규모를 키울수록 적자가 커지는 '성장의 역설'에 빠지기도 한다고 해요.
예를 들어서, 하루에 1,000만 건의 요청을 처리하는 서비스가 건당 약 25원의 비용을 쓴다면, 1년에 지출되는 비용만 900억 원이 넘죠. 여기서 효율을 30%만 개선해도 자그마치 270억 원 이상을 아낄 수 있습니다. 이 정도 규모에 도달하면, 새로운 기능을 하나 더 추가하는 것보다 비용 효율을 높이는 작업이 비즈니스의 생존에 훨씬 더 결정적인 영향을 미치게 될 겁니다.
그래서 이제 'AI 모델에 대한 요청 당 단가(Cost per Request)'가 단순한 숫자를 넘어서 사업 모델의 명운을 결정짓는 핵심 지표가 되었습니다. 맥킨지는 2030년까지 글로벌 데이터 센터 투자액이 약 6.7조 달러에 달하고, 그 중 5.2조 달러가 AI 작업에 투입될 것으로 보고 있습니다. 가트너도 2026년이면 전 세계 AI 지출 규모가 2.5조 달러를 돌파할 것으로 내다보구요.
여기에 계산을 더 복잡하게 만드는 두 가지 흐름이 서로 반대 방향으로 작용하고 있습니다. 한쪽에서는 기술이 발전하면서 토큰 단가가 계속 낮아지고 있지만, 다른 한쪽에서는 고도의 추론 능력을 갖춘 모델들이 등장하면서 요청 한 번에 필요한 연산량, 토큰 사용량을 100배 이상 끌어올리고 있거든요. 예전에는 질문 100번 정도는 주고 받아야 썼을 토큰량을, 깊이 생각하고 답하는 '추론형 모델'은 단 한 번의 답변에 다 써버리기도 하니까요.
결국 비용을 낮추려는 '효율화'의 힘과, 더 똑똑한 답변을 원하는 '추론 수요'의 힘이 팽팽하게 맞붙고 있는 셈입니다. 단순한 답변을 제공하는 서비스라면 최적화 전략이 승리하겠지만, 모델이 깊이 고민해야 하는 서비스라면 기능 하나를 새로 출시하는 것만으로도 지난 1년간 공들인 비용 절감 노력이 단숨에 물거품이 될 수 있다는 거예요.
이제 기업들이 마주한 질문은 명확합니다. "추론 한 번에 얼마를 쓰고 있는가, 그리고 그 비용을 어떻게 줄일 것인가?" 이 질문에 어떤 답을 내놓느냐에 따라 AI 제품이 지속 가능하게 성장할 수 있을지가 결정될 겁니다.
오늘 에피소드에서는 아래와 같은 내용에 대해 여러분과 생각을 나눠보려고 합니다:
선도사업자들은 어떻게 AI 추론 비용을 줄이고 있나
수억 명의 사용자를 보유하고 있는 AI 서비스를 운영하는 기업이 있다고 해 봅시다 이 기업의 AI 서비스가 추론을 비효율적으로 한다는 뜻은, 어쩌면 연간 수조 원대의 손실이 발생한다는 뜻일지도 모릅니다. 그래서, 선도적인 사업자들은 너무나도 당연하게 단순히 ‘똑똑한 모델’을 만드는 것을 넘어서 기존 모델을 ‘말도 안 되게 저렴하게’ 만드는 데 집중하고 있죠.
OpenAI: 약 14개월 만에 응답을 생성하는데 들어가는 비용을 1,000배 이상 줄였습니다. 반복되는 질문에 답할 때, 그 비용을 90%까지 깎아주는 ‘프롬프트 캐싱’, 전용 칩, 데이터베이스 최적화까지 수단과 방법을 가리지 않은 결과입니다.
Anthropic: 긴 프롬프트를 쓸 때 비용은 90%, 지연 시간은 85%까지 줄여주는 캐싱 기술에 사활을 걸고 있습니다.
구글: 질문의 성격에 따라서 길을 찾아주는 ‘스마트 라우팅’을 적용합니다. 똑같은 배경 지식이 필요한 질문들을 이미 데이터가 로드된 서버로 보내서 첫 답변 속도를 96%나 높였고, 전체 처리량도 60%나 끌어올렸습니다.
특히, 이런 여러가지 기술을 다양하게 합쳐서 쓸 때 그 효과가 극대화된다고 하는데요. 예를 들어서, 얀덱스(Yandex)에서는 모델 크기를 줄이는 양자화, 그리고 속도를 높이는 투기적 디코딩 등을 조합해서 종합적인 응답 속도를 5.8배나 높였다고 해요.
기법 | 핵심 효과 | 사용하면 좋을 때 |
|---|---|---|
Prompt caching | 중복 질문 비용/지연 감소 | 길거나 반복되는 지침이 많거나, 시스템 프롬프트 등이 길 때 |
Quantization | 메모리 사용량 및 연산비용 감소 | 가볍고 빠른 서비스용 모델이 필요할 때 |
Speculative decoding | 토큰 생성속도의 향상 | 텍스트 생성량이 많을 때 |
Smart routing | 대형 모델의 남용을 방지 | 질문의 난이도나 복잡성이 제각각일 때 |
KV 캐시 재사용 | 반복되는 공통 프롬프트 연산 | 프롬프트,에이전트, 기업 워크플로우 등을 공유하면 좋을 때 |
비용 최적화: 거대 IT 기업(Hyperscaler)만의 숙제는 아닌 이유
다행히 이런 기술들은 거대 연구소가 아니라도 충분히 따라 할 수 있습니다. 요즘은 오픈소스 도구만 잘 써도 몇 배의 성능 향상은 쉽게 거둘 수 있는 시대니까요. 몇 가지 도구를 예로 들어보자면:
vLLM: 엔진만 바꿔도 속도가 2~4배 빨라지는 마법같은 도구입니다.
NVIDIA TensorRT-LLM / Intel OpenVINO: 하드웨어에 딱 맞춰서 모델을 최적화해 줍니다.
Hugging Face Optimum: 모델을 가볍게 압축(양자화)하는 작업을 아주 쉽게 진행할 수 있게 해 줍니다.
정말 논문에 있는 기술이 실제 서비스에 적용되는 데까지 채 몇 달, 아니 몇 주까지도 걸리지 않는 시대예요. 2024년에 나온 기술이 벌써 오픈소스 프레임워크에 포함되어서 AI 서비스의 속도를 45%씩 높여주고 있는 게 놀라울 따름입니다.
앞으로 펼쳐질 AI 추론 효율화의 미래
최근인 2025~2026년에 있었던 AI 추론(Inference) 효율화의 흐름을 보면, 이 영역도 간단한 잔기술적인 요소들을 적용하는 단계를 넘어서 이제 ‘시스템 전체가 알아서 최적화되는 구조’로 진화하고 있습니다. 예를 들자면, 아래와 같은 기술들이 본격적으로 등장, 확산된다는 겁니다:
적응형 최적화: 상황에 따라서 AI가 얼마나 깊게 생각할지를 스스로 결정합니다.
실시간 압축: 구글의 TurboQuant처럼 별도의 사전 작업이 없이도 실시간으로 데이터를 압축해서 효율을 극대화합니다.
하드웨어 맞춤형 알고리즘: 칩의 특성과 알고리즘을 처음부터 함께 설계해서, 효율을 끝까지 쥐어짜는 방식이 대세가 될 것입니다.
이제 AI 추론 시스템은, 단일하게 고정된 파이프라인이 아니라 실시간으로 최적의 효율을 찾아가는 ‘살아있는 시스템’이 되어가고 있습니다.
지금 당장, 추론 비용을 낮추기 위해서 해 볼 만한 전략들
여러분이 계신 현장에서도, 바로 AI 추론 비용을 낮추기 위해 시도해 볼 만한 다양한 방법들이 있습니다:
먼저, 추론 비용을 측정부터 하세요: 사용자의 질문에 대한 응답 한 번에 얼마의 비용이 들고 있는지 모른다면 개선도 불가능합니다.
최적화를 우선순위에 두세요: 새 기능 하나를 추가하는 것보다 기존 기능의 비용을 20% 줄이는 게 더 큰 수익을 가져다준다는 걸 잊지 마세요.
검증된 도구를 쓰세요: vLLM이나 캐싱을 도입하는 것만으로도 단 며칠 만에 큰 효과를 볼 수도 있습니다.
최신의 연구들을 챙겨보세요: 오늘의 논문이 금새 내일의 표준이 되는 세상이 되었습니다.
2026년 5월, 효율성은 단순히 엔지니어링의 문제가 아니라 AI 서비스를 성장시키고자 하는 모든 회사의 핵심 전략이 되었습니다. 모델을 더 빠르고, 안정적이고, 저렴하게 돌리는 곳만이 진짜 비즈니스를 키워낼 수 있다는 사실, 명심해야겠습니다.
튜링 포스트 코리아는 독자들의 응원으로 만들어집니다. 가치있는 컨텐츠를 지속적으로 여러분과
공유할 수 있도록, 커피 한 잔으로 힘을 보태주세요 ☕
*읽어주셔서 감사합니다. 재미있게 보셨다면 친구와 동료 분들에게도 뉴스레터를 추천해 주세요.
