[박철완의 마켓 나우] AI 경쟁, 전력망에서 토큰으로 이동 중

AI 요약

저자는 LLM이 문장을 토큰으로 처리하며 중요한 것은 토큰을 얼마나 효율적으로 쓰느냐이고, 품질은 모델 성능과 입력 맥락, 설계·운영 방식에 달려 있다고 설명합니다. 에이전트 환경에서는 계획·실행·검증·재추론의 반복으로 토큰 사용과 비용이 급증하고, 여러 에이전트를 쓰면 정교해지지만 비용도 증가해 경쟁력은 얼마나 정확히 토큰을 쓰고 불필요한 반복을 줄이느냐에 좌우된다고 지적합니다. 이 때문에 고성능 모델과 긴 맥락 처리·도구 호출의 원가가 상승해 요금 체계와 접근 격차가 확대되고, 기업과 국가는 독자·외부·오픈 모델의 조합과 비용·성능·보안·접근성의 균형을 고민해야 하며 토큰 경제가 새로운 지식 인프라가 되어 이를 감당하지 못하는 사회는 뒤처진다고 결론짓습니다.