AI 토큰 24배 쏟아져도 안심 못 해… 2027년 하반기 공급 폭탄이 진짜 분수령

AI가 사용자와 간단히 대화를 주고받던 챗봇 시대를 지나 스스로 도구를 쓰고 업무를 끝내는 '에이전트' 시대로 넘어가면서 전 세계 AI 데이터 처리량이 폭발적으로 늘고 있다.

그러나 이 같은 역대급 수요 폭증이 한국 메모리 반도체 기업들의 영원한 호황을 보장하지는 않는다. 빅테크들의 천문학적인 투자 비용 부담이 한계에 다다르고 있는 데다, 글로벌 메모리 공급이 크게 늘어나는 2027년 하반기가 판가 조정의 분수령이 될 전망이 나오기 때문이다.


AI가 소모하는 데이터 단위인 '토큰'의 소비 방식이 근본적으로 바뀌었다. 골드만삭스에 따르면 챗봇과 한 차례 대화할 때 쓰이는 토큰은 평균 1700개 수준이다. 반면 상시 업무 환경을 감시하고 여러 도구를 스스로 반복 호출하는 에이전트는 소비량의 자릿수 자체를 바꾼다.
골드만삭스는 에이전트 확산에 힘입어 2030년 글로벌 월간 토큰 처리량이 지금보다 24배 급증할 것으로 내다봤다.

실제 데이터 증가세는 시장에서 뚜렷하게 확인된다. 모델 중개 플랫폼 오픈라우터의 집계에 따르면, 주간 토큰 처리량은 지난 3월 12조 1000억 개에서 5월 28조 9000억 개로 두 달 만에 두 배 이상 불어났다.

앤스로픽의 연 환산 매출이 650억 달러(약 92조 원)를 돌파하는 등 AI 시장의 판이 커지면서 기업들의 데이터센터 투자 무게 중심도 모델을 만드는 '학습'에서 실제 서비스를 굴리는 '추론'으로 완전히 이동했다.


데이터 소비가 늘자, 개발자들은 값싼 오픈소스 모델로 눈을 돌렸다. 테크노드에 따르면 7월 말 오픈 라우터 주간 처리량 1위는 7조 2200억 개를 기록한 딥시크 V4 플래시가 차지했다.

하지만 토큰당 단가가 싸다고 해서 최종 청구서가 가벼워지는 것은 아니다.
벤치마크 기관 아티피셜애널리시스가 작업 1건당 완결 비용을 측정한 결과, 문샷AI의 킴 K3는 0.94달러로 GPT-5.6 솔(1.04달러)보다 단가는 낮았으나, 장시간 지식노동 평가에서는 작업 오류와 재시도 탓에 오히려 클로드 오퍼스 4.8(1.80달러)보다 총비용이 더 많이 들었다.

토큰 단가가 아니라 '작업을 끝내는 데 드는 총비용(완결 비용)'이 기업의 실제 지출을 가르는 셈이다.

문제는 인프라를 떠받치는 빅테크들의 지갑 사정이다.

마이크로소프트·아마존·알파벳·메타 4개사의 올해 연간 설비투자(CapEx) 합계는 7250억 달러(약 1023조 원)에 달한다. 팩트셋에 따르면 주요 빅테크 5개사의 설비투자 대비 순증 부채 비율은 2024년 9%에서 올해 중반 32%까지 치솟았다.

자체 현금만으로 감당이 안 돼 빚을 내서 데이터센터를 짓고 있다. 디인포메이션에 따르면 우버가 지난 4월 올해 AI 예산을 조기 소진하는 등 현장의 비용 피로감도 커지고 있다.


빅테크의 천문학적 지출과 에이전트 전환 속도는 한국 반도체 산업에 세 갈래로 직접 전달된다. 고대역폭 메모리(HBM) 수주량, 범용 D램 판매 가격, 그리고 일반 D램 생산라인을 HBM으로 돌리는 공정 전환 속도다.

카운터포인트리서치는 에이전트형 AI 수요가 늘어날수록 D램 가격이 계속 오를 것으로 전망했다. 그러나 반대편의 시한폭탄도 분명하다. 신한금융그룹은 글로벌 D램 3사의 설비 증설 효과가 본격적으로 시장에 반영되는 시점을 2027년 하반기 이후로 지목했다. 공급이 수요를 따라잡아 판가가 꺾이는 시점이 바로 2027년 하반기라는 의미다.

AI 추론 비용이 낮아지면서 처리 물량이 늘어나는 속도와, 2027년 하반기 본격화될 글로벌 메모리 공급 폭탄이 맞물리는 지점까지가 한국 반도체 기업들의 최대 실적 구간이다. 시장의 시선은 이제 HBM 판매 가격이 유지되는지, 그리고 빅테크의 차입 투자 여력이 언제까지 버텨줄지에 집중되고 있다.


김주원 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com