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GitHub Copilot 요금제 도입으로 AI 산업의 '가장 큰 거짓'이 드러났다

이 글을 읽으려면 53 분

OpenAI는 현재 어떤 성취를 달성했는지 자세하게 설명하는 것은 어려운 일이지만 기술적인 역량과 비전에 대한 경외심을 보이는 것은 불가능하지 않습니다. Anthropic은 더 흥미로운 영역에 집중하고 있지만 과대 평가된 측면이 있으며, Microsoft은 기술 스택의 다양성에 기초하여 강력한 포지션을 보유하고 있습니다. 하지만 셋 다 현재는 수익 창출보다는 장기적인 가치 창출에 초점을 맞추고 있습니다.

원문 제목: AI의 경제학이 이치에 맞지 않다

원문 저자: Ed Zitron, Where's Your Ed At
원문 번역: 딥타이드 TechFlow

딥타이드 요약: 마이크로소프트가 버틸 수 없게 되었습니다. GitHub Copilot이 월 구독에서 토큰 청구로 변경되었습니다. 이것은 제품 업그레이드가 아니라 전체 AI 산업의 보조금 사기 모델로 인한 집단 파산입니다. OpenAI, Anthropic은 월 구독으로 실제 비용을 감추고, 사용자가 1달러를 소비할 때마다 8-13달러의 연산량을 태운 결과물을 만들어내며, 지속 불가능한 사용 방식의 세대를 훈련시켰습니다. 가격이 현실로 회귀하면, 그 "혁신적"인 AI 도구들이 비싼 장난감에 불과할 수 있음을 발견하게 될 것입니다.

저는 방금 Oracle을 어떻게 OpenAI가 처리했는지에 대한 기사를 썼습니다. 오늘 이 기사에서는 해당 내용 일부를 사용했습니다.

이것은 제가 쓴 글 중 가장 좋은 글 중 하나로, 저는 정말 자랑스럽습니다.

유료 구독은 매우 가치가 있으며, 저를 주간으로 이러한 대규모, 깊이 있는 연구의 무료 기사를 쓸 수 있게 해줍니다.

어제 아침, GitHub Copilot 사용자들이 1주 전에 내가 보도한 내용을 확인했습니다 — 2026년 6월 1일 모든 GitHub Copilot 플랜이 사용량 요금제로 변경됩니다.

마이크로소프트는 더 이상 사용자에게 일정한 수의 "요청 횟수"를 제공하지 않고, 대신 사용자가 실제로 사용한 모델 소요 비용에 따라 청구합니다. 마이크로소프트는 이를 "…지속 가능하고 신뢰할 수 있는 Copilot 비즈니스 및 모든 사용자 경험을 향상시키기 위한 중요한 한걸음"이라고 설명했습니다. 사용자는 이제 구독 비용으로 얼마나 많은 토큰을 구매할지에 따라 이용할 수 있습니다 (예: 매월 19달러 플랜은 19달러의 토큰을 사용할 수 있음).

번역: 우리는 더 이상 GitHub Copilot 사용자를 보조금으로 지원할 수 없습니다, 그렇지 않으면 Amy Hood(마이크로소프트 CFO)가 사람을 야구 방망이로 때리기 시작할 것입니다.

이 공지 자체가 흥미로운 미리보기입니다. 이 가격 변동이 어떻게 포장될지를 보여줍니다:

Copilot은 이미 1년 전의 제품이 아닙니다. 그것은 편집기 내 보조 도구에서 코드베이스 전체에서 이터레이션하는 확장된 지능적 에이전트 플랫폼으로 진화했습니다. 협업자를 사용하는 것이 기본 모드가 되어 계산 및 추론 요구가 크게 증가했습니다.

지금은 빠른 채팅 질문과 수시간의 자율 코딩 세션 간에 사용자가 지불하는 금액이 동일할 수 있습니다. GitHub은 계속해서 이러한 사용에 따라 지속적으로 증가하는 추론 비용을 흡수해 왔지만, 현재 요청 횟수 기반의 고급 모델은 더 이상 지속 가능하지 않습니다. 사용량 요금제는 이 문제를 해결했습니다. 이는 가격을 실제 사용과 조정하여 장기 서비스 신뢰성을 유지하고 중요한 사용자의 제한을 줄이는 데 도움이 됩니다.

당신이 보는 것은, 마이크로소프트가 200만 명 가까이의 컴퓨팅을 보조하고 있지 않습니다. 대신에 AI가 너무 강력하고 복잡해져서 사실상 다른 제품이 되었기 때문입니다!

비록 Copilot이 「1년 전 제품이 아니라」 할지라도, 기본적인 경제적 불일치는 거의 변하지 않았습니다: 마이크로소프트는 지난 3년간 사용자가 월 구독비보다 많은 토큰을 소비하도록 허용해 왔습니다. 2023년 10월의 월스트리트 저널에 따르면:

개인 사용자는 이 AI 어시스턴트를 사용하기 위해 매월 10달러를 지불합니다. 정보에 의하면, 올해 초 몇 달 동안 회사 당 평균 사용자는 매월 20달러 이상의 손실을 봤으며, 어떤 사용자들은 매월 80달러를 소멸시켰습니다.

당연히, GitHub Copilot 사용자들은 이제 반발하며 제품이 "망함"이라고 말합니다.

저는 2년 전 Subprime AI Crisis에서 이 날을 예측했습니다:

그 날이 드디어 왔습니다. 왜냐하면 당신이 사용하는 모든 AI 서비스는 가솔린을 보조하고, 따라서 모든 서비스가 손실을 보게 됩니다:

AI 스타트업의 서비스에 대한 비용을 지불할 때 - 물론 OpenAI와 Anthropic을 포함하여 - 당신은 매달 비용을 지불하게 되며, 예를 들어 Anthropic의 Claude는 매월 20, 100 또는 200달러, Perplexity는 매월 20 또는 200달러, 또는 OpenAI는 매월 8, 20 또는 200달러의 구독비를 지불합니다.

일부 기업 시나리오에서는 사용자에게 "100 가정 달러의 월간 할당량을 제공"하는 Lovable이 매월 25달러의 구독비로 제공되며, 2026년 첫 분기까지 25달러의 클라우드 호스팅까지 함께 제공되며, 할당량은 이전 월로 롤오버될 수 있습니다.

이러한 서비스를 사용할 때, 관련 회사는 AI 랩에게 백만 달러 당 토큰 요금을 지불하거나 (Anthropic과 OpenAI의 경우) 모델을 실행하기 위해 GPU 임대료를 지불합니다. 토큰은 기본적으로 3/4 단어입니다.

사용자로서 당신은 토큰 소비를 느끼지 못하며, 오직 입력과 출력 과정만을 경험합니다. AI 연구소는 서비스 비용을 감추기 위해 "토큰", "메시지" 또는 백분율로 계산된 5시간 속도 제한을 사용하며, 사용자로서 실제로 이 모든 것이 얼마나 드는지 정확히 알 수 없습니다.

백엔드에서 AI 스타트업은 돈을 날리고 있으며, 최근까지 Anthropic은 1달러의 구독료를 결제하면 최대 8달러의 계산 능력을 소모하는 것을 허용했습니다. OpenAI도 이를 허용하지만, 정확한 가격 책정은 어려울 수 있습니다.

AI 스타트업과 클라우드 거물들은 보조금과 적자를 낼 제품으로 충분히 많은 사람들을 유치하여 사용자들이 기업이 요금을 올릴 때도 교체를 거부하도록 중독시킬 수 있다고 생각했습니다. 그들은 또한 시간이 지남에 따라 토큰 비용이 감소할 것으로 생각했지만, 실제로 발생한 것은——일부 모델의 가격이 하락했을 수 있지만, 업데이트된 "추론" 모델은 더 많은 토큰을 소모하므로 추론 비용이 시간이 지남에 따라 더욱 증가했다는 것을 의미합니다.

이 두 가지 가정 모두 잘못되었으며, 연결된 대형 언어 모델에 대한 월간 구독 모델은 전혀 합리적이지 않습니다.

생성식 AI의 핵심 경제 모델이 이미 붕괴했습니다

다음과 같이 생각해 봅시다. Uber(아니요, 이것은 완전히 Uber와는 다릅니다)가 차량 요금을 인상하기 시작할 때, 기본적인 경제 논리는 변하지 않았으며, 승객과 운전자에게 제시되는 것 또한 변하지 않았습니다——사용자는 여행 당 요금을 지불하고, 운전자는 여행 당 요금을 받습니다.

운전자는 여전히 연료비, 자동차 보험, 현지 정부의 면허 요구 사항, 그리고 차량 금융비용을 지불해야 하며, 이러한 비용은 Uber가 보조하지 않습니다. Uber의 대규모 적자는 보조금, 끊임없는 마케팅 비용, 그리고 실패가 예견된 자율 주행 자동차 등의 연구 개발 노력에서 비롯됩니다.

생성식 AI 구독과 Uber는 완전히 다릅니다

AI 요금 책정의 오산을 보여주기 위해, AI가 주어진 상황에서 매우 다른 비즈니스 모델을 갖고 있는 병렬 역사를 상상해 보라고 요청합니다.

생성식 AI 구독은 마치 Uber가 한 달에 20달러를 받아 여러분이 100마일 이내의 차를 100번 호출할 수 있는 것과 비슷합니다. 갤런 당 150달러의 가솔린값을 지불하며, Uber가 연료 비용을 부담하게 됩니다. 그렇게 되는 날 적자되면 안되면서도 유지될 수 있다고 생기는 이유인 석유 가격이 언젠가 전혀 계량할 가치가 없게 될 것이라고 누군가가 주장합니다.

결국 Uber는 사용자에게 월 회비를 청구하여 탑승 자격을 얻고, 사용자가 소비한 연료량에 따라 비용을 부과하기로 결정합니다. 갑자기 사용자들은 매월 20달러에 100번 차를 탔던 것에서 20달러를 지불하여 탑승 자격을 얻고, 26달러를 추가로 낸 후 10마일을 운행하면서 소비한 기름값을 지불하게 됩니다. 사용자들은 당연히 좀 지루해하는게 사실입니다.

조금 과장된 듯한 소리일 수 있지만, 실제로 생성식 AI 산업에서 발생하고 있는 일에 대해 매우 정확한 비유이며, 특히 GitHub Copilot에서 더욱 그렇습니다.

이전의 GitHub Copilot 요금제는 매월 300회의 고급 요청 및 GPT-5 미니 등 모델을 사용한 "무제한 채팅 요청"을 허용했습니다.

각 요청(마이크로소프트의 말을 인용하면), "...Copilot이 당신을 위해 무엇인가를 하도록 요청하는 모든 상호 작용"이며, 요청 기반 시스템에서 후반부에는 더 비쌌던 모델이 더 많은 요청을 차지하게 되는데, Claude Opus 4.6과 같이 높은 모델은 고급 요청 세 번을 차지합니다. 고급 요청을 모두 사용한 경우 Copilot은 남은 이번 달 시간 동안 더 저렴한 모델을 마음대로 사용하도록 허용합니다.

상황이 항상 그랬던 것은 아닙니다. 2025년 5월까지 마이크로소프트는 아직 사용자에게 모델의 무제한 사용을 허용했었지만, 심지어 그럼에도 사용자들은 제품에 대한 어떤 제한도 분노스러워했습니다.

마이크로소프트 - 다른 모든 AI 기업들과 마찬가지로 - 월 구독 기반 LLM(Loss-Lead Model) 드라이븐 서비스를 판매함으로써 고객을 속였으며, 매출 중심 기반의 서비스는 절대로 합리적이지 않았습니다.

토큰 기반 요금제 서비스가 얼마나 비쌀지 궁금하다면, GitHub Copilot의 하나의 사용자는 지난 고급 요청 한 번이 대략 11달러가 소비된다는 점을 발견했습니다. 왜냐하면 한 번의 "요청"은 60,000개의 토큰을 사용하고, 여러 도구들과 내부 "라운드"(모델이 하는 작업)들을 통해 출력물을 생성하기 때문입니다.

또한 매혹적인 대형 언어 모델의 기초적인 신뢰성 문제가 있습니다. 고급 요청 중에 무한 루프에 빠져 반쪽 코드를 뱉는 것은 좌절스러울 수 있지만, 동일한 결함이 발생할 때 스스로 비용을 부담할 때는 용서하기가 그만큼 쉽지 않습니다.

사용자들은 토큰 기반 요금제와는 완전히 다른 방식으로 제품을 사용하는 방식으로 교육되었으며, 많은 사람들은 자신이 얼마나 많은 "토큰"을 소모했는지 실제로 인식하지 못했거나 특정 작업이 어느 정도 필요한지 인식하지 못하며, 이는 사용하는 모델에 따라 달라집니다.

이는 완전히 다른 것이며, 그 반대를 주장하는 사람들은 잘못된 행동을 변호하려는 것입니다. Uber는 가격을 인상할 수 있지만, 플랫폼의 기본 경제 논리를 급변할 필요가 없으며, 사용자들은 갑자기 갤런당 요금이 부과되기 시작했다고 해도 제품 사용 방식을 완전히 변경할 필요가 없습니다.

월간 AI 구독은 AI 보조금 사기의 일부이며, 생성식 AI를 실제 비용과 분리시키고자 하는 의도적 시도입니다

일련의 LLM에 의해 제공된 서비스를 경제적으로 실현 가능한 방법이 현재나 앞으로도 존재하지 않을 것이며, 각 사용자의 실제 토큰 소비에 대해 청구하지 않는 한, 이러한 기업은 이러한 사용자를 속이고 가상 혜택과 의심스러운 투자 수익을 가진 제품을 만들었습니다.

이는 지난 몇 년 동안 명백히 드러났습니다.

경제학적 관점에서 월 구독은 비용이 비교적 고정적 일 때에만 합리적입니다. 체육관은 장비의 마모, 코스 운영 비용, 특정 기간 동안 전기, 직원 및 수도에 얼마나 많은 비용이 들 수 있는지 대충 알고 있기 때문에 회원 자격을 판매할 수 있습니다.

Google Workspace 고객의 경우—적어도 AI 이전—비용은 문서 액세스 또는 저장 비용과 Google 문서 및 기타 서비스의 지속 비용이었습니다. 숫자 저장 비용은 상대적으로 낮은 편이며 (LLM과는 달리 Google Workspace는 계산 요구 사항이 높지 않음), 특히 많은 양의 Google 드라이브를 사용하는 사용자라도 그들의 월 구독 이익을 크게 해치지 않을 것입니다.

그러나 이러한 서비스는 일부러 토큰 양이나 특정 활동에 얼마나 많은 비용이 들었는지를 감추었으므로, 사용자는 속도 제한이 무엇을 의미하는지 진정으로 이해하지 못했습니다. 이로 인해 속도 제한이 갑자기 변경될 때마다 고객은 그들이 실제로 그 서비스로 얼마나 많은 작업을 수행할 수 있는지 발악해야만 했습니다.

이것은 학대적이며 조종적이며 속임수적인 비즈니스 방식으로, 그 존재의 유일한 목적은 Anthropic, OpenAI 및 기타 AI 기업들이 사용자 기반을 확대할 수 있도록 하는 것입니다. 왜냐하면 대부분의 AI 사용자는 실제 또는 상상의 혜택을 1달러 구독료로 받아 8~13.5달러의 토큰을 태우는 이 시각으로만 인식하기 때문입니다.

이러한 의도적인 속임수 행위는 하나의 목표만을 가지고 있습니다: 대부분의 사람들이 생성적 AI의 실제 비용에 결코 접근할 수 없도록 하는 것.

《대서양 월간》이 Anthropic의 "ChatGPT Moment"에 대한 열정적인 수필을 쓸 때, 그 바탕은 월 20달러의 구독이었으며, Anthropic이 소비한 기본 토큰 비용이 아니었습니다. 이는 작가가 모델이 범할 수 있는 "작은 실수"를 용서하거나 "더 복잡한 프로그래밍 작업에 막힐 때"를 설명해 주었습니다.

만약 작가가 실제 토큰 소비에 대해 지불했고, 각 막힘이 15달러의 토큰 비용을 발생시켰다면, 그녀가 이러한 결함들을 그토록 용서했을지 의심스럽습니다.

그러나 이 모두가 사기의 일환이었습니다.

매우, 매우 중요한 것은, AI에 대해 매체에 쓴 사람들이 이러한 서비스에 얼마나 많은 돈을 쓸지 실제로 이해하지 못한다는 것이며, ChatGPT 또는 Claude Code 등의 서비스에 대한 어떠한 기사도 사용자가 얼마나 많은 돈을 쓰게 될 수 있는지 거의 모르는 사람들이 쓴 것이다.

기억하세요: 생성적 AI 서비스는 대부분 실험적 제품이며, 다른 모든 현대 소프트웨어나 하드웨어와 같은 기능을 갖지 않습니다. 사람들은 ChatGPT나 Claude 앞에 가서 그것에 작동해 달라고 요청할 수 없습니다.

즉, 요청할 수 있지만, 제대로 된 프롬프트를 얻지 못하거나 그것이 어떻게 작동하는지 이해하지 못하거나 제공된 것에서 실수를 범하거나 그것이 잘못된 경우, 그러면 당신이 좋아하지 않는 것을 내뱉을 것이며, 그것은 다시 당신이 제대로 프롬프트를 제시해야 한다는 것을 의미합니다. LLM은 본질적으로 예측할 수 없습니다.

LLM이 특정 작업을 수행할 것이라고 보장할 수 없으며, 현실적인 결과를 제시할지도 알 수 없습니다. 특정 작업이 얼마나 많은 돈이 들지는 물론, 여태 LLM을 사용하여 수행한 다른 작업들보다 더 비용이 많이 들 수 있습니다. 또한, 모델이 언제 무언가를 삭제하거나 그만둘지를 알 수 없으며 그렇지 않다고 주장할 수 있습니다.

사용자가 실제 요금을 지불하도록 강요된다면, 많은 사람들이 제품을 즉시 포기할 것이라고 생각합니다. LLM이 무엇을 할 수 있는지 탐색하려고 애쓰다 보면 5달러의 토큰을 소비하는 것이 쉽습니다.

부가 설명: 사실, LLM은 진정한 인공 지능이 아니기 때문에 원하는 결과를 얻지 못한 채 많은 돈을 태울 수 있습니다! 그 한계를 실제로 이해하지 못하는 사람은 LLM을 납작하게 30달러, 50달러, 심지어 100달러도 태울 수 있으며, LLM이 자신이 할 수 있다고 주장하는 일을 시키려고 할 것입니다.

이 것을 설명하는 용어가 있습니다. 아첨. LLM은 일반적으로 사용자를 긍정적으로 평가하도록 설계되어 있으며, 사용자가 위험한 말을 하는 상황에서도 그러하기에 "당신이 기술적으로나 경제적으로 완전히 실행 불가능한 대형 작업을 원하십니까?"라고 할 수 있습니다! 바로 이것, 이것이 삐걱거리는 점이 그들의 비용을 숨기려는 삐걱거리기 때문입니다!

대부분의 AI 구독이 토큰 기반 요금제로 이동하게 될 것이라고 생각합니다, 특히 Anthropic과 OpenAI가 이미 기업 고객에게 이러한 방식으로 하고 있기 때문에.

일반 기업이 토큰 기반 요금제로 전환할 수 있을까요? Anthropic은 사용자가 Claude Code에 하루에 13-30달러(연간 7,000달러 이상)를 쓰는 것으로 추정하며, 대규모 조직은 수십만 달러에서 수백만 달러를 연간 소비합니다

저번 주에 이야기했던 것처럼, Uber의 CTO는 회의에서 이 회사가 2026년 전체 AI 예산을 몇 달 만에 모두 소진했다고 말했습니다. 고액 결제 권고에 따르면 일부 기업은 AI 토큰에 최대 임직원 급여의 10%까지 지출할 것이며, 해당 금액은 앞으로 몇 분기 동안 100%로 증가할 수 있습니다.

이는 각 AI 사용자가 가능한 한 많이 이 서비스들을 사용하고 동시에 실제 비용을 숨기려는 직접적인 결과입니다. 모든 임직원이 "AI를 최대한 활용하도록" 요구되는 대기업은 기본적으로 자사의 실제 토큰 소비를 무시하거나 완전히 떠난 상태에서 이를 수행하고 있으며, 회사가 실제 비용을 부담할 필요가 생길수록 이 기술에 대한 어떤 투자라도 경제적으로 합리적임을 증명하는 방법에 대해 의문이 듭니다.

물론 엔지니어가 "코드를 더 빨리 제공한다"고 하겠지만, 그 정도로 얼마나 빨라졌나요? 그 결과로 얼마나 많은 돈을 벌었거나 절약했나요? 임직원 비용의 10%를 AI 토큰에 사용한다면 추가 비용이 다른 곳에서 회수되었습니까?

저는 확신하지 못합니다. 거액의 투자를 한 기업 중 어느 기업도 투자 수익을 보았다는 것을 확신할 수 없으며, 이것이 왜 AI 투자 수익에 관한 각 연구가 존재 증거를 찾을 수 없는 이유입니다.

대부분의 경우, 생성적 AI의 다양한 가능성에 대한 글을 즐겨보는 사람들은 실제 비용을 부담하지 않고 이를 경험하는 사람들입니다.

Twitter에서 자사의 전체 엔지니어 팀이 Claude Code를 미쳐날뛰며 사용한다고 글을 쓰는 사람, 그들이 사용하는 것은 각자 매월 $125의 Teams 구독이며, 사용 제한이 있는 Anthropic의 소비자 지향 $100 월 구독과 비슷합니다. LinkedIn에서 특정 Perplexity 제품으로 "몇 분 만에 수시간의 작업을 완료"했다고 주장하는 사람은, 최대 $200을 Perplexity의 최대 구독에 지출합니다.

실제로, 그 10명, 매월 $1250의 Teams 구독은 아마도 매월 $5000에서 $10000 이상의 API 호출 비용을 소비할 것이며, 더 많을 수도 있습니다.

Anthropic의 성장 담당자 Amol Avasare는 지난 주에 Max 구독이 회사의 중대한 대화에 사용되도록 설계되었으며, Claude Code와 Cowork로 하는 일에 사용되는 것이 아니다고 말했으며, 명백히 Anthropic은 현재 "우수한 경험을 계속 제공하기 위한 다양한 옵션을 고려하고 있으며" 결국은 "우리는 언젠가 가격을 조정할 것입니다"라고 명시했습니다.

이러한 토큰이 얼마나 비싼지 인식하고 있는지 확실하지 않습니다, 특히 대규모 코드베이스를 다루는 프로그래밍 프로젝트에서 코딩 및 인프라 도구를 빈번하게 호출할 때. 매월 200달러를 쓰는 사람이 350, 400 또는 500달러를 감당할 수 있을까요? 한 달에 그 숫자를 넘는 지출을 할 수 있을까요? 예산이 초과될 경우 어떻게 대처해야 할까요? 아니면 그들은 실제로 작업을 완료하는 데 필요한 비용을 감당할 수 없을까요?

더 현실적인 예로, 4월 초까지 Anthropic의 자체 Claude Code 개발자 문서에는 아직도 "[Claude Code 사용자] 평균 비용이 개발자 당 매일 6달러이며, 사용자의 90%는 하루 12달러 이하로 유지합니다."라고 적혀 있었습니다. 이번 주까지, 문서는 다음과 같이 변했습니다:

Claude Code는 API 토큰 소비에 따라 비용이 청구됩니다. 구독 요금제 가격 (Pro, Max, Team, Enterprise)은 claude.com/pricing에서 확인할 수 있습니다. 개발자 당 비용은 모델 선택, 코드베이스 크기 및 사용 방식(다중 인스턴스 실행 또는 자동화)에 따라 크게 달라집니다. 기업 배포에서 개발자 당 평균 비용은 활성 성일당 약 13달러, 매월 150-250달러이며, 사용자의 90%는 활성 성일당 30달러 이하 비용으로 유지됩니다.

팀의 지출을 추정하려면 작은 규모의 시범 그룹에서 시작하여 아래 추적 도구를 사용하여 기준을 설정한 다음 확장하세요.

월 평균 근무일이 21일이라고 가정하면, Claude Code 사용자의 평균 비용은 월 273달러 또는 연간 3276달러입니다. 일일 30달러로 계산하면 월 630달러 또는 연간 7560달러입니다.

이러한 숫자는 놀랄만한데, 더 놀랍다면, Anthropic의 최신 모델 중 하나를 사용하는 경우, 하루 30달러만 지출하는 것은 불가능합니다. Claude Opus 4.7의 가격은 입력 토큰 백만 개당 5달러, 출력 토큰 백만 개당 25달러입니다. 1백만 토큰은 대략 5만 줄의 코드에 해당하며, 특정 작업에 어떤 모델을 사용해야 하는지 모르는 경우, 이 숫자가 급격히 증가할 것입니다.

30달러의 숫자로 다시 한 번 놀이해 봅시다.

10명의 개발 팀의 경우, 연간 75600달러이며, 우리는 근무일만을 고려했습니다.

하루 평균 50달러를 벌어 세 달 동안이면 88,200달러가 됩니다.

하루 100달러 이상 벌어 한 달을 더하면 연간 102,900달러가 필요합니다.

하루에 300달러를 쓴다면 한 해 10명이면 756,000달러가 필요합니다.

자금이 풍부한 스타트업 회사나 바나나 공화국 Meta와 같은 곳에서는 실현 가능할 수 있지만, 비용을 중요시하는 실제 기업은 "생산성 향상" 서비스에 다섯 자리수 또는 여섯 자리수 추가 지출이 합리적임을 입증하기 어렵습니다. 이러한 향상은 아무도 측정할 수 없는 것으로 보입니다.

지금, 저는 대부분의 기업이 세 가지 유형으로 나뉜다고 생각합니다:

AI에 열광하는 CEO가 있는 대규모 조직인 Spotify 또는 Uber에서의 기업 전개로, 예산이 통제를 받지 않습니다. 자금이 풍부한 대규모 스타트업 회사도 이와 같은 상황이라고 말할 수 있습니다.

팀의 구독에서 보조금을 받는 소규모 스타트업 회사.

클라우드 또는 기타 AI 구독을 위해 월 회비를 지불하는 개인 사용자.

대규모 조직은 여전히 "최고의 엔지니어"가 어떠한 코드도 작성하지 않는다는 의심스러운 이점으로 수백만 달러의 AI 토큰을 소모하고 있다고 말할 수 있습니다.

비하면서도, 나쁜 재무 보고 전화 회의 하나로 이야기가 바뀔 수 있습니다. 언젠가는, AI 거품을 계속 부풀리던 심신미약한 투자자라도 연구 및 개발 비용이 계속 증가할 때 회사의 수익성이 따라주지 않는다는 것을 의구심하기 시작할 것입니다.

이는 비용을 통제하기 위해 더 많은 리소스를 해고하도록 이끌 수 있으며, 마침내 Meta와 같이 “이것이 정말 우리가 일을 더 빠르게, 더 잘할 수 있게 했나요?”라는 질문을 받게 될 것입니다.

또한, 여섯 개월 안에 AI 토큰에 10% 이상의 노동력 비용을 소모하는 스타트업 회사는 이것이 필요하다고 투자자를 납득시키기가 어려울 것입니다.

모든 사람이 토큰 기반 요금 모델로 전환하면, 생성적 AI에 관한 홍보 속에서 더 많은 변화가 올 것이라고 확신할 수 없습니다.

AI 데이터 센터 및 컴퓨팅 자원의 경제학적 비합리성

사람들은 AI 데이터 센터에 대해 현실과 완전히 떨어진 방식으로 이야기합니다. 전체 시대가 얼마나 터무니없어졌는지에 대해 인식하지 못한 것 같습니다.

AI 데이터 센터 구축 비용이 높고 운영 비용도 높지만, 실제 수익은 매우 적습니다

TD Cowen의 Jerome Darling에 따르면, 중요한 IT(그래픽 처리 장치 및 관련 하드웨어) 비용은 약 3000만 달러이며, 데이터 센터의 메가와트 당 구축 비용은 1400만 달러입니다. 데이터 센터는 전력이 공급되는 경우 1에서 3년이 소요될 수 있습니다.

2028년 말까지 건설 예정인 114GW 데이터 센터 중, 어떠한 방식, 형태 또는 형식으로도 건설 중인 것은 15.2GW뿐입니다. 또한 건설 중이라고 해도 일반적으로는 "땅 파기"를 의미하며 해당 시설의 용량이 빠르게 이용 가능하다는 것을 의미하지 않아야 합니다.

간단하게 말해봅시다: "100MW"를 생각할 때마다 "440억 달러"를 상상해보십시오. 이 중 상당 부분이 NVIDIA GPU에 사용됩니다.

따라서 각 AI 데이터 센터는 처음부터 수백만 달러의 적자를 낳으며, 6년의 감가상각 계획을 채택해도 상당한 시간이 소요되어 상환해야 합니다. 게다가 NVIDIA의 연간 업그레이드 주기로 인해 첫 번째 고객 계약을 완료한 후에도 GPU는 많은 수익을 창출하기 어렵습니다.

또한 AI 컴퓨팅력 고객 집단이 OpenAI 및 Anthropic 이외에 존재하는지 여부도 알 수 없으며, 이 두 기업의 수요는 건설 중인 AI 데이터 센터의 50%를 차지합니다. 두 회사 중 어느 한 곳이 비용을 지급할 수 없는 경우 시스템적 취약성이 발생할 수 있습니다.

어쨌든, 이러한 데이터 센터가 어떤 종류의 지속적인 요금을 부과하는지 알려지지 않았습니다. 시장 가격은 보통 시간당 약 4.50달러/B200 GPU일 수 있지만, 장기 계약 가격은 보통 훨씬 낮습니다. 한 창업자는 년단위 계약에 대해 GPU 당 시간당 약 3.70달러를 지불했다고 밝힌 바 있습니다.

명확해야 하는 점은 현금 가격(다른 사람 서버에서 무작위로 GPU 시작)과 계약된 컴퓨팅력을 구분해야 한다는 것입니다. 후자는 데이터 센터 자본 지출의 주요 부분을 차지하며, 대부분의 데이터 센터는 일부 대규모 고객을 상정하여 보다 저렴한 혼합 요금을 협상할 경우가 많습니다.

따라서 많은 데이터 센터는 시간당 3.70달러보다 훨씬 낮은 요금을 부과하는데, 이는 메가와트(또는 킬로와트) 당 가격으로 청구되기 때문입니다.

이것이 경제학이 붕괴하기 시작하는 곳입니다.

100MW 데이터 센터의 붕괴하는 경제학 - 시간당 2.55달러, 100% 가동률에서 순이익률 16%, 부채 때문에 수익이 없음

이것이 100MW 데이터 센터의 초기 비용입니다. 100MW 데이터 센터는 실제 요금 청구용 용량인 85MW만 가질 수 있을 수 있습니다. 대규모 요금 청구에 익숙한 소식통과의 논의에 따르면, 그들은 1MW 당 약 1,250만 달러의 수입 또는 연간 수익 약 10.63 억 달러로 예상합니다.

지금 명확하게 해야 할 것은, 대부분의 데이터 센터 회사들이 실제로는 그것들을 건축하지 않고 Applied Digital과 같은 회사들에게 그 작업을 맡기며, 그들은 "호스팅 파트너"로 알려져 있습니다. 예를 들어, CoreWeave는 Applied Digital에 호스팅 비용을 지불하여 노스다코타 주의 데이터 센터를 사용합니다. CoreWeave는 데이터 센터 내의 모든 GPU와 다른 기술을 책임집니다.

경제적 불일치를 설명하기 위해, 이론적인 AI 파워 회사에 임대 된 데이터 센터를 사용하겠습니다.

이 데이터 센터의 GPU는 아마도 NVIDIA의 Blackwell 칩 일 것입니다. 더 그럴듯한 시나리오는, 이 데이터 센터가 8개의 B200 GPU가 장착된 pod를 사용하고, 도매 가격은 한 대에 약 45만 달러 또는 각 GPU 당 56,250달러입니다. 핵심 IT 부하 85MW를 기반으로, 1MW 당 총 자본 지출은 36.78달러 정도이며, 총 IT 자본 지출은 약 31.26억 달러 또는 약 26.7억 달러의 GPU입니다.

이 데이터 센터가 노스다코타 주 엘런데일에 위치한 것으로 가정하면, 산업용 전기 요금은 킬로와트시당 약 6.31센트로, 연간 전기 요금은 약 5540만 달러입니다. 소식통과의 논의에 따르면, 유지 보수, 인력, 전원 교체 등의 지속적 비용은 수입의 12% 정도 차지하며, 연간 약 1.28억 달러이므로, 우리는 18.34억 달러의 비용에 도달합니다.

잠깐만요. 핵심 IT에 대한 호스팅 비용 또한 지급하여야 합니다. Brightlio에 따르면, 이 비용은 일반적으로 킬로와트 당 월 180-200달러 정도로, 배치 규모와 위치에 따라 다르지만, 저는 130달러로 읽었으며, 연간 약 1.33억 달러입니다. 그렇게 되면 우리는 31.64억 달러에 도달하게 됩니다.

음, 여전히 10.6억 달러보다 적기 때문에 문제가 없습니다, 맞지요?

틀렸습니다! 312.6 억 달러의 IT 장비를 상각시켜야 합니다. 6년 간 매년 약 52.1 억 달러씩 소진됩니다. 이는 연간 83.74 억 달러씩 들어가며, 연간 약 16.86 억 달러의 순이익 또는 약 16.7%의 총이익율을 얻게 됩니다……

……그리고 항상 100%의 입주율을 유지한다고 가정합니다! 데이터 센터는 이러한 GPU를 설치하고 고객을 입주시키는 데 한 달 또는 두 달이 걸릴 수 있으며, 이 기간 동안 수익은 없지만 손실은 훨씬 큽니다. 왜냐하면 계속해서 호스팅, 전력 및 운영 비용을 지불해야 하기 때문입니다. 비용율은 낮지만(전력의 10% 및 호스팅/운영 비용의 15%를 가정했습니다) 매일 약 3.27 백만 달러를 손해 볼 것입니다.

이 예에서는 이를 작동하는 데 한 달이 더 걸릴 것으로 가정하고 있으므로 약 10.2 억 달러를 이미 지불하고 돌이킬 수 없다는 것을 의미하므로, 우리는 상각을 포함한 연간 총 비용이 93.94 억 달러 또는 6.6%의 총이익율에 이르게 됩니다.

잠깐만, 대출로 이러한 GPU를 사지는 않았죠? 구매했다면요? 얼마나 나쁠까요? 열 받소! 당신은 6년 만기 자산 지원 대출을 받았습니다. 대출 가치는 80%로, 28 억 달러를 6%의 이자율로 빌렸다는 뜻입니다.

당신의 은행은 영원한 관대함으로 한 거래를 줬습니다. 12개월의 거치 기간을 부여했고, 당신은 이자 약 1.68 억 달러만을 지불하게 되었습니다. 이로써 우리는 첫해의 총 비용(공정함을 위해 한 달의 지연을 제외한)이 약 10.05 억 달러에 달하게 되었습니다…… 수익은 10.6 억 달러입니다.

이는 5.19%의 총이익율인데, 여기서 아직 원금 상환을 시작하지 않았습니다. 원금을 상환하게 되면 매월 5410만 달러씩의 대출 상환을 해야하며, 차선책으로 다음 5년 동안 매년 약 64.9 억 달러 또는 총 148 억 달러 를 상환해야 합니다. 이는 약 -40%의 총이익율에 해당합니다.

명확히 해야 할 점은, 이것은 100%의 이용률을 갖고 각 임차인이 적시에 지불한다고 가정한 것입니다.

스타게이트 아빌린은 재앙입니다 - GPU 당 시간당 2.94달러, 연간 수익 100억 달러, 수년 간 진행이 늦어지고, 연간 수십 억 달러의 적자를 보이는 임차인이 한 명입니다

가장 경제적으로 타당한 단일 프로젝트로서 데이터 센터 역사상 가장 가치 있는 것에 대해 이야기해 봅시다 - 세계 최대의 AI 기업을 위해 오라클이 구축한 대규모 캠퍼스, 오라클은 거의 역사적인 대규모 기업으로, 고가의 데이터베이스 및 비즈니스 관리 소프트웨어를 기업 및 정부에 판매해 온 역사가 있습니다.

하하, 내가 머리쓸고 웃다니까, 이 곳은 정말 젠장한 악몽이야.

Stargate Abilene, 8 건물, 1.2GW 데이터 센터 캠퍼스로 구성된 곳으로, 약 824MW의 핵심 IT를 보유하고 있으며, 최초 발표는 2024년 7월에 이루어졌다. 2026년 4월 27일 현재, 건물 2개만 운영 중이며 수익이 발생하고, 건물 3은 거의 IT 장비가 없다. 나는 Stargate Abilene의 총 비용을 약 528억 달러로 추정한다.

내 소식통에 따르면 Oracle은 Stargate Abilene에서 약 100억 달러의 연간 수익을 얻을 것으로 예상되며, 그 중 71GW 데이터 센터용량을 OpenAI를 위해 구축한 것으로 추정되는 총 매출은 약 750억 달러이다. 내가 보도한 바에 따르면 2024년 Oracle은 Abilene이 연간 최소 21.4억 달러의 호스팅 및 전기 요금을 지불해야하는 것으로 추정되며, 이는 토지 개발자인 Crusoe에게 지불된다.

내가 덧붙여야 할 사항은 Oracle이 Abilene의 건설 비용 전액을 지금 지불하고 있어 보인다는 것이다.

내 계산 및 보도에 따르면 Abilene이 완전히 가동될 경우 대략적인 총매출액 마진율은 37.47%로 추정된다:

명시해야 할 점은 37.47%의 매출액 마진율이 너무 높을 수 있다는 것이며, Oracle의 실제 보험료나 인건비 숫자를 정확히 모르기 때문에 이는 문서 추정치를 기반으로 한 것이다.

추가해야 할 점은 Oracle이 Stargate Abilene과 같은 프로젝트에 전체 미래를 걸고 있어, 수십억 달러의 비용을 선제 지출하고 있으며, 이 사업은 OpenAI가 모든 지불을 적시에 하는 경우라도 수년이 걸려야 수익이 발생할 것이라는 것이다.

안타깝게도 Abilene이 얼마나 많이 부채로 지불되었는지 확실하지 않다. Oracle이 2025년 9월에 다양한 규모의 채무로 약 180억 달러를 조달했으며, 7년부터 40년까지의 기간을 가졌으며 최근 분기 보고서에는 247억 달러의 현금 유출이 있었다.

확실한 것은 Oracle이 15년 임대 계약을 Crusoe 개발자와 체결했으며, Oracle의 미래는 OpenAI의 계속된 지급 능력에 심각하게 의존하며, 이는 Oracle이 Stargate Abilene 프로젝트를 완료할 수 있는지에 달렸다는 것이다.

더 불어 말씀드리겠지만, 매년 385억 달러의 이익은 OpenAI가 제때 지불하고, Abilene에 가장 빠르게 입주하며 모든 것이 계획대로 진행될 때에만 실현 가능합니다.

만약 OpenAI가 앞으로 4년 동안 8520억 달러의 수익, 자금 조달 및 부채를 조달하지 못하면, Stargate 데이터 센터 프로젝트는 오라클을 망치게 될 것입니다

안타깝게도, 일은 전혀 반대로 전개되었습니다:

DatacenterDynamics에 따르면, 최초 200MW의 전력은 "2025년"에 투입되어야 했습니다. 시간이 흐름에 따라, 2025년 상반기에 시작될 예정이었던 입주는 "2025년까지 1GW에 이를 가능성이 있는" 상황으로 전개되었으며, 2026년 중반까지 총 1.2GW 용량이 완료되고, 2026년 중반에 가동되며, 2026년 말까지 64,000개의 GPU가 배치될 예정입니다. 2025년 9월 30일까지 "두 건물이 온라인 상태로 전환되었습니다".

2025년 12월 12일 현재, Oracle의 공동 CEO Clay Magouyurk는 "Abilene가 계획대로 진행되었으며, 두 건물의 GPU 수인 96,000개가 이미 제공되었다"고 밝혔습니다.

4개월 뒤인 2026년 4월 22일, Oracle은 트위터에서 "Abilene에서 200MW가 이미 운영 중이며, 8개 건물의 구역 배치가 계획대로 진행 중"이라고 밝히고 있습니다. 현재 200MW가 핵심 IT 용량인지 Abilene 구역의 총 사용 가능 전력인지는 알 수 없습니다. 그러나 이는 두 건물을 지원하는 데 충분하기 때문에 Oracle이 절대 "계획대로 전개되고 있는" 것은 아닙니다.

이는 엄청난 문제입니다. OpenAI는 실제로 존재하는 컴퓨팅 자원에 대해서만 비용을 부담해야 하며, 실제로 수익을 창출할 수 있는 것은 206MW의 핵심 IT 용량뿐이며, 세 번째 건물은 최소 한 달(혹은 분기)의 시간이 더 필요합니다.

하지만, Stargate 데이터 센터 프로젝트 전체에는 한 가지 더 크고 본질적인 문제가 있습니다—OpenAI가 그들의 터무니없고 만화 같은 예측을 실현하는 경우에만 모든 것이 의미가 있습니다.

저는 지난 금요일에 언급한 대로:

다음 숫자들을 다시 한번 말씀드리겠습니다: 현재 건설 중인 7.1GW 스타게이트 데이터 센터는 완공되면 연간 약 750 억 달러의 수익을 창출하며 총 비용은 3400 억 달러를 상회합니다. Oracle의 자유 현금 흐름은 마이너스 247 억 달러이며 다른 사업 부문은 침체 상태이므로 그 클라우드 비즈니스가 낮은 수익에서 음수 수익으로 변하는 유일한 성장 엔진이 되고 있습니다.

사실적으로, 알고리즘 계약을 지속적으로 유지하려면 — 아마존, 마이크로소프트, CoreWeave, 구글, Cerberas, Oracle과의 계약 포함 — OpenAI는 4년 안에 기금을 조달하거나 벌어들여야 합니다.