핵심 요약

  • 톰 퉁구즈의 추정에서 AI 애플리케이션과 네오클라우드가 전체 매출총이익의 68%를 차지한다. 다만 네오클라우드 수치는 GPU 감가상각 전 기준이다.
  • 기존 설비의 평균 단가보다 높은 신규 컴퓨팅 계약 가격은 각 사업자의 가격 인상 능력을 시험한다.
  • 애플리케이션이 고객에게 얼마나 큰 비용 절감 효과를 주느냐에 따라 확보할 수 있는 이익도 달라진다.
  • 인접 사업을 인수해 여러 단계를 직접 운영하면 가격 변동의 충격을 흡수할 여지가 커진다.

전력부터 애플리케이션까지, 같은 단위로 비교한다

Theory Ventures 창업자이자 벤처투자자인 톰 퉁구즈는 이 글에서 공개 공시와 추정 모형을 바탕으로 AI 산업의 이익 배분을 살폈다. 핵심은 컴퓨팅 비용이 오를 때 누가 이익을 지킬 수 있느냐다.

그가 나눈 가치사슬은 다섯 단계다. 발전소는 전기를 생산하고 데이터센터 운영사는 건물과 전력 연결을 제공한다. 네오클라우드는 GPU를 사서 운영하는 클라우드 사업자다. 추론 사업자는 AI 모델을 실행하는 소프트웨어를 운영하고 애플리케이션은 고객에게 소프트웨어를 판매한다.

각 단계의 과금 단위는 다르다. 전력은 킬로와트시, GPU는 사용 시간, 애플리케이션은 완료한 작업 단위로 돈을 받는다. 퉁구즈는 이를 전력 1와트당 연간 달러 금액으로 환산했다. 다만 설비 효율, 이용률, 캐시 적중률 등 여러 가정을 쓴 추정치여서 실제 작업에 따라 오차가 크다.

이익의 68%라는 숫자에 붙은 조건

애플리케이션의 매출총이익률을 40%로 가정하면 모형상 전체 매출총이익 배분은 전력 3%, 데이터센터 5%, 네오클라우드 28%, 추론 24%, 애플리케이션 40%다.

여기서 네오클라우드의 28%는 GPU 감가상각 전 수치다. 퉁구즈는 GPU 초기 투자비를 와트당 35~50달러로 잡고 6년에 걸쳐 감가상각하면 연간 와트당 6~8달러의 비용이 생긴다고 계산했다. 이를 반영하면 CoreWeave의 현재 평균 단가인 연간 와트당 약 9달러에서 남는 매출총이익은 0~2달러로 줄어든다. 엔비디아의 하드웨어 이익도 별도 서비스 단계가 아니라 이 GPU 투자비 안에 들어 있다.

계산 범위에도 주의할 부분이 있다. 전력 항목은 발전사의 매출총이익을 따로 확인할 수 없어 매출을 사용했다. 추론 항목 역시 독점적인 최첨단 모델 API가 아니라 모델 가중치가 공개된 모델을 실행하는 경우를 가정했다. 따라서 이 비중을 모든 사업자의 실제 회계상 이익 배분으로 읽어서는 안 된다.

컴퓨팅 가격이 오르면 누가 부담하는가

퉁구즈는 Anthropic의 공시에서 단기 추가 컴퓨팅 비용이 GPU 시간당 최대 13달러에 이르렀다는 점을 짚었다. CoreWeave의 마이클 인트레이터 최고경영자도 실적 발표에서 신규 인프라의 4~5년 계약 가격이 메가와트당 연간 2,000만~2,500만 달러로 움직이고 있다고 밝혔다.

이를 환산하면 와트당 연간 20~25달러로, CoreWeave의 기존 설비 전체 평균인 약 9달러의 두 배가 넘는다. 신규 장기 계약과 기존 전체 평균이라는 비교 기준의 차이는 있지만 비용 상승이 수익 구조에 미칠 압력은 드러난다.

애플리케이션이 성능과 효과를 근거로 최종 고객에게 더 높은 가격을 받을 수 있다면 오른 비용을 판매 가격에 반영할 수 있다. 그렇지 못하면 네오클라우드, 추론 사업자, 애플리케이션이 한정된 금액을 놓고 이익을 나눠 가져야 한다.

고객의 비용을 얼마나 줄이느냐가 가격을 가른다

퉁구즈는 고객 비용을 30% 줄이는 AI와 70% 줄이는 AI가 같은 가격 인상 능력을 갖지는 않는다고 봤다. 고객이 얻는 투자 대비 효과가 클수록 애플리케이션이 가격을 정할 여지도 커진다.

작은 모델, 미세조정, 작업에 맞는 모델로 요청을 보내는 라우팅은 비용을 낮춰 이익률을 지키는 수단이다. 그는 SaaS 시대와 달리 업종별 소프트웨어 시장마다 확보할 수 있는 매출총이익 규모가 달라진다고 봤다.

인접 사업 인수로 가격 변동을 흡수한다

여러 단계를 직접 운영하려는 움직임도 나타난다. CoreWeave는 2025년 Weights & Biases, OpenPipe, Marimo, Monolith AI를 인수하며 학습·평가·기업 업무 영역으로 사업을 넓혔다.

Nebius도 2026년 검색, 모델 최적화, 초기 구동 시 확장, 여러 실행 과정을 조율하는 오케스트레이션 분야에서 인수와 인력·기술 확보를 추진했다. 퉁구즈는 이를 Token Factory 구축을 위한 움직임으로 묶었다.

여러 단계를 소유한 사업자는 한 단계의 가격 변화로 생긴 충격을 다른 단계에서 흡수할 수 있어 단일 영역에만 있는 업체보다 대응할 여지가 크다.

AI 산업에서 이익이 머무는 위치는 고정돼 있지 않다. 퉁구즈는 현재의 이익 비중뿐 아니라 감가상각 이후의 수익성, 고객에게 가격을 올릴 수 있는 능력, 여러 단계를 함께 운영할 수 있는 구조로 경쟁과 인수합병의 향방을 읽었다.