AI 모델 가격 지수 3년 만에 95% 하락…인프라 수요가 과제

김하린 기자 2026.10.10 05:42

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AI 모델 가격 지수가 3년여 만에 약 95% 하락했다. 이용자 부담은 낮아졌지만, 대규모 데이터센터와 반도체에 투자한 기업은 컴퓨팅 수요가 투자 속도를 따라가는지가 과제로 남는다.

안드리센호로위츠(Andreessen Horowitz)는 골드만삭스(Goldman Sachs) 자료를 바탕으로 대규모 언어 모델(LLM) 가격 지수를 소개했다. 지수는 2023년 3월을 100으로 놓았고 2026년 9월 값은 약 5였다.

안드리센호로위츠는 이 하락 폭을 컴퓨터 가격 지수의 약 15년 하락과 비교했다. 두 지수는 산정 대상과 방법이 달라 같은 상품의 가격을 직접 견준 수치는 아니다.

골드만삭스는 2024년 생성형 AI 분석에서 일부 대형 기술기업의 AI 질의 비용이 기술 공개 이후 크게 낮아졌다고 밝혔다. 동시에 AI를 대규모로 구축하려면 데이터센터와 반도체, 전력 등에 큰 투자가 필요하다고 짚었다.

골드만삭스는 2025년 4월 공개한 인프라 분석에서 채팅 서비스만으로는 건설 중인 AI 인프라 투자를 정당화하기 어려울 수 있다고 봤다. 추가 컴퓨팅 수요가 충분히 생기지 않으면 인프라 공급과 실제 수요 사이에 격차가 날 수 있다는 조건부 분석이다.

이 분석은 투자 수익성이 이미 악화했다는 뜻은 아니다. 모델 가격 하락과 인프라 투자 부담이 함께 나타나는 만큼, 이용량과 학습·운영 비용, 서비스 구성, 계약 조건을 함께 살펴야 한다.

이용자가 실제로 지불하는 비용을 나타내는 지표는 모델 가격 지수와 구분된다. 실리콘데이터(Silicon Data)의 LLM 토큰 지출 지수(SDLLMTK)는 여러 모델의 가격과 실제 사용량을 반영해 100만 토큰당 유효 가격을 추정한다.

이 지수는 개별 업체의 가격표만 추적하지 않는다. 이용자가 저렴한 모델을 더 많이 선택해도 지수가 내려갈 수 있다. 실리콘데이터 공개 페이지의 2026년 10월 8일 값은 0.98달러(약 1,314원)다.

안드리센호로위츠가 소개한 2026년 8월 값 0.97달러(약 1,301원)와는 기준일이 다르다. 따라서 두 값을 같은 시점의 수치처럼 비교하기 어렵다.

가격 하락은 이용자의 비용을 낮추는 한편 모델 제공자의 토큰당 매출에 압력을 줄 수 있다. 다만 가격 지수만으로 개별 기업의 전체 수익성을 판단할 수는 없다.

골드만삭스가 제시한 AI 인프라 투자 회수의 관건도 컴퓨팅 수요다. 대규모 AI 인프라 투자 회수의 관건으로 컴퓨팅 수요가 꼽혔다.

이 사안은 AI 모델 비용과 기술기업의 인프라 투자에 관한 내용이다. 가상자산 가격이나 블록체인 서비스와의 직접적인 연결은 제시되지 않았다.

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