AI 클라우드 회사 코어위브가 3분기에 새로 맺은 3~6개월짜리 단기 계약은 전력 1MW당 연 4,000만 달러 수준이었고, 이번 주 3분기

AI 클라우드 회사 코어위브가 3분기에 새로 맺은 3~6개월짜리 단기 계약은 전력 1MW당 연 4,000만 달러 수준이었고, 이번 주 3분기 실적 자료는 오른 가격을 이익률이 좋아진 이유 중 하나로 꼽았습니다. 같은 주에 메타는 입력 100만 토큰당 0.1달러짜리 작은 모델을 내놨습니다.

1MW당 연 4,000만 달러는 장비를 사는 값이 아닙니다. GPU를 빌려주고 1년 동안 받을 매출을, 그 GPU를 돌리는 데 필요한 전력 용량으로 나눈 숫자입니다. 토큰은 AI가 글을 잘게 쪼개서 읽고 쓰는 단위인데, 단어 조각 하나쯤으로 생각하시면 됩니다. 기계를 빌리는 값과 AI에게 일을 한 번 시키는 값, 둘 다 흔히 'AI 비용'이라고 부르는데 이번 주에는 서로 반대 방향으로 움직였습니다.

1. 기계를 빌리는 값은 올랐습니다

앞의 4,000만 달러는 코어위브가 9월에 따로 낸 보도자료에 나온 숫자입니다. 6월 말 이후 새 용량을 더 높은 가격에 계약하고 있다는 내용이었습니다. 이번 3분기 매출은 36억 6,100만 달러로 1년 전보다 168% 늘었고, 회사가 따로 계산하는 조정 영업이익률은 올해 1분기 1%, 2분기 5%, 3분기 10%로 올라왔습니다.

값이 오르는 이유는 단순합니다. 빌려줄 자리가 모자랍니다. 아직 매출로 잡히지 않은 계약 잔고가 약 1,325억 달러이고, 앞으로 석 달 안에 고객 선급금과 보증금으로만 약 90억 달러가 들어올 예정이라고 합니다. CNBC가 전한 컨퍼런스콜 발언을 보면, 인트레이터 CEO는 지금 줄 서 있는 고객에게 가진 용량을 다 팔 수도 있지만 더 나은 수익을 위해 일부러 기다리고 있다고까지 말했습니다.

다만 같은 실적을 로이터는 다른 쪽에서 봤습니다. 조정 영업이익은 순이익이 아닙니다. 3분기 순이자비용만 8억 4,600만 달러였고, 순손실은 7억 900만 달러였습니다. 로이터는 LSEG 집계를 인용해 이 회사가 한 번도 이익을 낸 적이 없고, 9월 말 빚(차입금)이 약 469억 달러라고 짚었습니다. 값을 올릴 힘은 있는데, 그 힘으로 아직 빚을 이기지는 못한 상태입니다.

2. AI에게 일을 한 번 시키는 값은 내려갔습니다

그 반대편에서 메타가 내놓은 Muse Ember는 입력 100만 토큰에 0.1달러, 출력 100만 토큰에 0.5달러입니다. 메타는 이 모델을 도구 호출, 코딩 하위 작업, 요청 분류처럼 AI 에이전트가 하루 종일 반복하는 일에 맞췄다고 설명합니다. Claude Haiku 5.5의 최고 점수를 약 3분의 1 비용으로 따라잡았다는 비교도 붙였는데, 이건 메타가 직접 낸 자료입니다.

아마존 쪽 사례도 같은 방향입니다. 아마존 엔지니어 두 명이 사내 티켓 시스템 하나에서 티켓을 20개 분류로 나누는 일을 Claude Sonnet 4.6에서 Strands Decider라는 결정 전용 모델로 바꿨더니, 티켓 한 건당 비용이 0.0222달러에서 약 0.0005달러로 내려갔다고 합니다. 작업 하나에 대한 사례이고, 아마존 쪽 오픈소스 프로젝트인 Strands가 자기 블로그에 올린 글이라 홍보 성격도 있습니다. 그래도 정해진 보기 중에 하나를 고르는 일에 가장 비싼 모델이 꼭 필요하지는 않다는 점은 잘 보여 줍니다.

3. 꼭대기 모델 값은 12월부터 두 배가 됩니다

작은 모델이 싸지는 동안 꼭대기 모델은 반대로 갑니다. 구글이 11월 10일 공개한 Gemini 4 Carbon은 100만 토큰당 입력 2달러, 출력 10달러에 나왔지만 이건 도입 가격입니다. 11월 30일이 지나면 4달러와 20달러로 두 배가 되고, 같은 계열의 Argon도 같은 날 같은 폭으로 오릅니다. 모델이 답하기 전에 속으로 생각하는 데 쓴 토큰도 출력으로 계산되는데, 구글은 Carbon이 Argon보다 토큰을 더 많이 쓰면서 깊게 따져 본다고 설명합니다.

값만 갈린 게 아니라 쓰는 방식도 나뉘고 있습니다. 구글은 Carbon에게 설계나 검수처럼 가장 깊은 추론이 필요한 역할을 맡기고, 나머지는 더 가볍고 빠른 모델과 짝지어 돌리라고 안내합니다. 메타도 Ember를 소개하면서 큰 모델이 계획하고 Ember가 물량을 처리한다고 썼고, 에이전트가 한 번 일하는 동안 이런 코딩 하위 작업을 수백 번씩 보낸다고 적었습니다. 두 회사가 같은 그림을 그리고 있는 거죠.

4. 호출이 싸질수록 전기가 꽂힌 자리는 더 귀해집니다

이 방식이 퍼진다면 AI에게 일을 한 번 시키는 값은 계속 내려가도, 시키는 횟수는 그보다 빠르게 늘어날 수 있습니다. 싼 모델이든 비싼 모델이든 그 호출은 결국 어딘가의 전력이 연결된 GPU 위에서 돌아갑니다. 단가가 내려가는 게 수요를 줄이기보다 키우는 쪽으로 작동한다면, GPU 임대 업체가 값을 올리는데도 고객이 줄을 서는 지금 모습이 설명됩니다.

12월에 꼭대기 모델 값이 두 배가 되고 작은 모델이 지금처럼 더 싸진다면, 가장 애매해지는 쪽은 그 사이에 낀 중간급 모델 판매사일 수 있습니다. 어려운 일은 비싼 모델로, 반복 작업은 싼 모델로 나뉘면 중간 가격대가 설 자리가 좁아지니까요. 호출당 돈을 내는 앱 회사는 일을 잘게 나눠 비용을 관리할 여지가 생기고, 남는 이익은 모자란 전력과 GPU를 쥔 임대 업체 쪽으로 기울 수 있습니다. 그 임대 업체가 빚과 이자를 버티는 동안이라는 조건은 붙습니다.

AI 값이 싸졌다는 소식이 나올수록, 그 호출이 돌아갈 자리를 가진 쪽의 협상력은 오히려 단단해지고 있다고 봅니다.