실리콘밸리에서 인공지능(AI) 기술의 발전과 함께 새로운 경제적 패러다임, 즉 ‘토큰 경제’가 형성되고 있다. 특히, 최근 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 GTC 2026 기조연설에서 AI와 토큰을 연계한 새로운 생산성 평가 방법을 소개하며 주목을 받고 있다. 그는 엔지니어에게 기본급 외에 토큰을 지급해 그들의 생산성을 높이겠다는 의지를 밝혔다. 이러한 변화는 단순한 보상 체계를 넘어, 기업의 경쟁력을 평가하는 중요한 지표로 자리 잡고 있다.
최근 뉴욕타임스에 따르면, 메타와 오픈AI와 같은 대기업에서는 직원들의 AI 토큰 사용량을 모니터링하고 순위를 매기는 ‘토큰맥싱(Tokenmaxxing)’ 문화가 확산되고 있다. 이렇듯, 토큰은 이제 개인의 생산성을 측정하고 평가하는 새로운 기준으로 자리매김하고 있으며, 이는 기업 경쟁의 판도를 변화시키고 있다. 엔비디아는 AI 인프라의 성능 지표로 ‘초당 토큰’, ‘와트당 토큰’, ‘달러당 토큰’을 제시하며, 효율적인 토큰 생성이 경쟁력의 핵심 요소임을 강조하고 있다.
하지만 이러한 토큰 경제의 발전에는 몇 가지 문제점도 동반되고 있다. 우버는 AI 코딩 도구에 대한 예산이 예상보다 빨리 소진되자 사용 한도를 설정했으며, 메타는 내부 AI 비용이 증가함에 따라 외부 AI 서비스보다 자체 AI 모델을 활용하는 방향으로 전략을 조정했다. 이는 단순히 토큰을 많이 사용하는 것이 아니라 효율적으로 같은 성과를 내는 것이 더 중요해진 것을 의미한다. 즉, ‘토큰맥싱’에서 ‘토큰미닝(Tokenminning)’으로의 전환이 이루어지고 있는 것이다.
AI 모델에서도 동일한 작업을 보다 적은 연산으로 수행하는 것이 경쟁력으로 부각되고 있다. 최근 중국의 문샷AI가 공개한 ‘키미 K3’는 동일한 연산 자원에서 더 높은 성능을 구현하는 효율성을 강조하며 시장의 주목을 받았다. 국내에서도 이러한 트렌드에 주목하는 기업들이 늘어나고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 미국 IT 전문매체와의 인터뷰에서 더 낮은 비용으로 운영되면서도 효율적으로 토큰을 생성하는 AI 데이터센터 구축을 목표로 하고 있다고 밝혔다.
실리콘밸리에서 이미 경험한 토큰 지급과 활용, 비용 통제 과정을 통해, 토큰을 어떻게 생산하고 배분하며 효율적으로 관리할 것인지에 대한 설계가 향후 토큰 경제의 핵심 과제로 떠오를 것이다. 김지현 SK AI위원회 부사장은 실리콘밸리에서 ‘토크노믹스(Tokenomics)’ 개념이 자리 잡고 있다고 언급하며, 이는 토큰 사용의 세부적인 관리와 최적화를 통해 낭비를 줄이고, 효율적인 AI 활용을 위해 필수적이라 강조했다. 이러한 변화는 AI 산업의 지속 가능한 발전을 위한 중요한 전환점이 될 것으로 전망된다.
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