핵심 요약

  • 톰 퉁구즈의 분석에 따르면 GPU 단기 임대료가 급등하면서 앤스로픽의 GPU 환산 시간당 혼합 비용이 3.10달러에서 5.65달러로 올랐다.
  • 장기 계약으로 확보한 물량을 다 쓰면 비싼 단기 시장에 의존해야 한다. 전력과 설비 부족으로 공급을 빠르게 늘리기도 어렵다.
  • AI 기업들은 모델 효율 개선, 구독 사용량 제한 조정, 기업 고객의 다년 계약 전환으로 대응하고 있다.
  • 퉁구즈는 GPU를 빌리는 기간과 고객에게 매출을 확보하는 기간을 맞추는 일이 2027년의 핵심 과제가 될 것으로 전망했다.

GPU 임대 기간과 고객 계약 기간의 차이

AI·데이터 분야 벤처캐피털인 Theory Ventures의 창업자 톰 퉁구즈는 이번 글에서 GPU 비용 상승이 AI 기업의 수익 구조를 어떻게 바꾸는지 짚었다. 핵심 쟁점은 수년간 GPU 임대료를 부담해야 하는 기업이 고객에게서도 그 기간에 맞춰 매출을 확보할 수 있느냐다.

AI 연산에 쓰는 칩인 GPU는 계약 기간에 따라 임대료 차이가 크다. 퉁구즈에 따르면 앤스로픽을 비롯한 AI 공급자들은 시간당 약 2~4달러로 가격을 고정하는 다년 계약을 최대한 확보하려 한다. 하지만 장기 계약 물량을 모두 사용하면 추가 수요는 단기간 연산 자원을 빌리는 시장에서 해결해야 한다.

그는 이 단기 시장의 GPU 시간당 임대료가 3달러에서 12~13달러로 뛰었다고 분석했다. 앤스로픽의 수정 증권신고서와 공개된 연산 용량 자료를 조합한 추정에 따르면 여러 계약을 합친 GPU 환산 시간당 혼합 비용은 3.10달러에서 5.65달러로 상승했다. 추정 신뢰구간은 3.45~8.29달러다.

비용 상승은 매출 성장만으로 덮기 어렵다

GPU 비용이 오르면 AI 모델을 개발·제공하는 기업의 수익성에 직접 영향을 미친다. 퉁구즈는 GPU 비용이 두 배가 되면 기존 마진을 유지하려면 모델 효율을 두 배로 높이거나 고객 가격을 두 배로 올리거나 두 방법을 함께 써야 한다고 설명했다.

그가 인용한 앤스로픽 자료에 따르면 2026년 3분기 단기 연산 비용만 50억 달러로 분기 전체 연산 비용 98억6,000만 달러의 51%를 차지했다. 같은 분기 매출은 전 분기보다 54억 달러 늘어 169억6,000만 달러에 이르렀지만 영업 실적은 2분기 9억7,400만 달러 흑자에서 3분기 5억6,700만 달러 적자로 돌아섰다. 퉁구즈는 단기 연산 비용 급증을 이 변화의 원인으로 짚었다.

공급 압박도 당장 풀리기 어렵다고 봤다. 그가 인용한 전망에 따르면 향후 1~2년 내 데이터센터 프로젝트의 40~50%가 제때 완공되지 못한다. 전력이 없어 가동하지 못하는 수십억 달러 규모의 GPU가 창고에 쌓여 있고 변압기와 터빈을 공급받는 데도 수년이 걸린다고 전했다.

가격을 올리기 어려운 기업들의 세 가지 대응

원가가 올라도 그만큼 고객 가격을 올리기는 어렵다. 퉁구즈는 최상위 모델과 중간급 모델 모두 가격 경쟁을 벌이는 상황에서 이용료를 인상하는 기업은 시장 점유율을 내줄 위험이 있다고 봤다.

그가 정리한 AI 기업들의 대응 가운데 하나는 모델 효율 개선이다. 사례로 든 Opus 5.5는 Opus 5보다 작업당 비용을 40% 줄였다. 같은 작업을 처리하는 데 드는 비용을 낮춰 GPU 가격 상승을 흡수하는 방식이다.

구독자가 쓸 수 있는 양도 조정한다. 원문에 따르면 오픈AI는 2026년 12월부터 Plus·Pro·Business 요금제에서 ChatGPT와 Codex가 하나의 토큰 사용 한도를 공유하도록 바꿀 예정이다. 토큰은 모델 사용량을 계산하는 단위다. 두 제품에 별도 한도를 주는 대신 하나의 허용량 안에서 쓰게 하는 조치다.

기업 고객의 구매 방식을 바꾸려는 움직임도 있다. 필요할 때 API를 호출하고 사용량만큼 지불하던 고객을 수년간 일정 금액 이상을 쓰기로 약정하는 계약으로 옮기는 방향이다.

2027년의 재무 설계는 계약 기간을 맞추는 일

퉁구즈가 말하는 금융공학의 핵심은 복잡한 금융상품이 아니라 비용과 매출의 계약 기간 차이를 줄이는 것이다. GPU를 다년 계약으로 빌렸다면 고객도 그에 맞는 기간 동안 최소 사용 금액을 약정하도록 만드는 방식이다.

그는 포천 500대 기업 고객에게 고정 요율과 최소 사용 금액을 묶은 다년 계약을 판매하는 예를 들었다. 이 계약을 바탕으로 고객의 서비스를 제공하는 데 필요한 GPU 임대 기간과 고객 계약 기간을 맞춘다.

퉁구즈는 2026년의 경쟁을 가격을 불문하고 GPU를 확보하는 싸움으로, 2027년의 경쟁을 고객 계약과 연산 자원 계약의 기간을 맞추는 싸움으로 전망했다. 그의 논지에서 GPU 확보는 출발점이다. 확보한 자원에 수년간 비용을 지불해야 한다면 고객에게서 매출을 확보하는 방식도 함께 설계해야 한다.