오픈AI, 중국 오픈소스 공세에 토큰 가격 인하 검토

• 오픈AI가 토큰 가격 인하를 검토 중이라는 보도가 나옴

  • 대상은 개발자와 기업 고객에게 부과하는 토큰 가격임
  • 앤트로픽도 비슷한 가격 조정에 나설 수 있다는 관측이 붙음
  • 이제 AI 모델 경쟁이 성능표만이 아니라 가격표 싸움으로 번지는 모양새임

• 배경에는 꽤 빡센 수익성 압박이 있음

  • 오픈AI의 2026년 1분기 조정 영업이익률은 마이너스 122%임
  • 쉽게 말하면 1달러를 벌 때마다 1.22달러를 추가로 잃는 구조임
  • 샘 알트먼도 최근 행사에서 더 적은 비용으로 더 큰 가치를 제공할 방법이 많다고 언급함

• 시장 점유율도 예전처럼 압도적이지 않음

  • 챗GPT의 글로벌 생성형 AI 웹 트래픽 점유율은 지난해 5월 77.6%에서 올해 4월 53.7%로 떨어짐
  • 램프 AI 인덱스가 추적한 기업 중에서는 오픈AI보다 앤트로픽에 돈을 내는 기업 수가 처음으로 더 많아짐
  • 앤트로픽의 연환산 매출은 지난해 말 90억 달러에서 올해 5월 470억 달러로 뛰었고, 올해 2분기 첫 흑자도 달성함

• 기업 고객의 사용 패턴도 비용을 키우고 있음

  • 오픈AI는 코딩 도구 코덱스를 핵심 사업으로 키우고 있음
  • 동시에 기업 고객은 사용량 기반 API로 이동하면서 더 많은 연산 자원을 쓰고 있음
  • 업계에서는 투자 대비 효과가 애매해도 가능한 많은 AI 토큰을 쓰는 현상을 토큰맥싱이라고 부름

• 중국 오픈소스 모델의 저가 공세가 가장 큰 압박 카드로 등장함

  • 딥시크 V4는 폐쇄형 모델보다 훨씬 낮은 가격으로 제공되고 있음
  • 딥시크, GLM, 미모, 키미, 미니맥스 같은 중국 모델은 코딩 성능 평가에서 클로드 오퍼스와 경쟁하는 수준으로 언급됨
  • 그런데 비용은 약 13분의 1 수준으로 알려짐. 이러면 구매팀 눈이 안 돌아갈 수가 없음

• 오픈소스 전략이 AI 서비스 가격 하락을 더 밀어붙이는 중임

  • 중국 연구소들이 최첨단 모델을 오픈소스로 공개하면, 서비스 업체는 가장 큰 비용 요소인 모델 자체를 무료에 가깝게 활용할 수 있음
  • 그러면 남는 승부는 추론 인프라 효율, 라우팅, 운영 안정성 쪽으로 이동함
  • 오픈AI와 앤트로픽이 가격 경쟁에 들어갈 가능성이 커졌다는 해석이 나오는 이유임

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기술 맥락

• 이번 이슈의 핵심은 토큰당 가격이에요. 개발팀이 AI API를 많이 쓰기 시작하면 모델 성능보다 월말 청구서가 먼저 보이거든요. 오픈AI가 가격 인하를 검토한다는 건 시장이 그만큼 비용 민감해졌다는 뜻이에요.

• 중국 오픈소스 모델이 무서운 이유는 모델 원가 구조를 흔들기 때문이에요. 모델을 무료로 가져다 쓸 수 있으면 서비스 업체는 추론 서버 운영비와 마진만 계산하면 되니, 폐쇄형 모델보다 훨씬 낮은 가격을 제시할 수 있어요.

• 기업 입장에서는 이제 모든 일을 최고급 모델에 맡길 필요가 줄어들어요. 단순 분류, 초안 생성, 반복 코딩 작업은 싼 모델로 보내고, 어려운 추론이나 고위험 작업만 비싼 모델로 보내는 식의 운영이 자연스러워져요.

• 그래서 앞으로의 경쟁은 “모델 하나의 성능”보다 “작업별로 어떤 모델을 얼마나 싸게 잘 배치하느냐”가 될 가능성이 커요. 이건 백엔드 개발에서 캐시, 큐, 데이터베이스를 비용별로 나눠 쓰는 감각과 꽤 비슷해요.