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박제민의 QnA.I_LLM 지출 단가 하락 사이클
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이번 리포트는 생성형 AI 시장이 “성능 경쟁”에서 “Token Optimizing” 단계로 이동하고 있다는 점을 핵심 결론으로 제시한다. LLM 지출 단가가 2025년 12월 $1.0 수준에서 2026년 6월 $2.0까지 상승했다가 2026년 8월 약 $1.05로 되돌아왔고, 이는 신규 플래그십 출시로 프리미엄이 붙은 뒤 약 2개월 내외에 저가 모델 믹스 확대로 다시 하락하는 패턴이 반복된다는 해석이다. 동시에 기업의 AI 예산은 2024년 $1.2M에서 2026년 $7M으로 커졌지만, 엔터프라이즈 API 블렌디드 단가는 2025년 1분기 $18.4에서 2026년 1분기 $6.07로 67% 하락해, 단가 하락과 총 청구액 증가가 함께 진행되는 구조를 보여준다. 중국 빅테크와 프론티어 랩의 가격 정책도 경쟁적으로 수렴하고 있어, AI 인프라와 모델 사업의 초점은 고가 프리미엄 유지보다 비용 효율, 워크플로우당 토큰 절감, 그리고 대규모 수요를 감당할 공급 역량으로 이동하고 있다.
📈 투자 포인트
- LLM 지출 단가가 2025년 12월 $1.0에서 2026년 6월 $2.0로 상승했다가 2026년 8월 약 $1.05로 재하락하며, 가격표보다 모델 믹스가 단가를 좌우하는 구조가 확인됨.
- 프론티어 프리미엄은 신모델 출시 후 약 2개월 내외만 유지되고, 이후 저가 모델 물량 확대와 가격 인하로 수요가 이동하는 패턴이 반복됨.
- OpenAI, Anthropic, Google이 2026년 7~8월에 걸쳐 주요 모델 가격을 연이어 인하하거나 가격 인상 계획을 철회하며 가격 경쟁이 심화됨.
- DeepSeek는 API 전반의 가격 인상을 예고했지만, 이는 수요 폭주와 컴퓨트 부족이 배경으로 해석되어 저가 시장에서도 단순한 하락 일변도 서사가 깨지고 있음.
- FinOps Foundation 데이터 기준 엔터프라이즈 API 블렌디드 단가가 2025년 1Q $18.4에서 2026년 1Q $6.07로 67% 하락했음.
- 동시에 기업의 AI 예산은 2024년 $1.2M에서 2026년 $7M으로 확대됐고, AI 비용 계획 초과 응답 비중도 높아져 비용 관리 수요가 급증함.
- Agentic Workflow는 채팅 대비 훨씬 많은 토큰을 반복 사용해, 토큰 단가 하락에도 실제 청구서는 증가하는 역설을 만들어냄.
- 알리바바는 FY27 1Q 매출 RMB 269B, +9% YoY를 기록했지만 조정 EBITDA는 RMB 27.3B, -30% YoY로 AI 투자 확대가 수익성 압박으로 이어짐.
- 알리바바의 CapEx는 3개년 RMB 380B 계획 중 6월 말까지 RMB 190B를 집행해 진도 50%에 도달했고, AI 인프라 투자 강도가 매우 높음.
- 바이두는 AI 전환을 진행 중이지만 검색 광고 수익화는 일부러 보류하고 있어 하반기까지 광고 매출 압박이 예상됨.
- 알리바바는 자체칩과 128장 슈퍼노드, 자체 모델까지 결합한 시스템 단위의 수직통합을 강화하며 엔비디아 의존도를 낮추려는 움직임을 보임.
- 중국 및 미국 빅테크 모두 AI 검색·클라우드·칩 투자를 확대하지만, 수익화 성과는 기업별로 크게 갈려 차별화가 심화되고 있음.
⚠️ 리스크
- LLM 가격 경쟁이 장기화되면 프론티어 랩과 인프라 사업자의 마진이 추가로 압박받을 수 있음.
- Agentic Workflow 확산으로 토큰 사용량이 급증하면 고객 예산 초과와 비용 통제 강화가 동시에 발생해 수요 변동성이 커질 수 있음.
- DeepSeek 사례처럼 수요 폭주가 심해질 경우 컴퓨트 부족과 가격 인상 압력이 다시 나타나 시장 예측 가능성이 낮아짐.
- 알리바바와 같은 AI 투자 확대 기업은 CapEx 부담이 커서 현금흐름과 이익 변동성이 확대될 위험이 있음.
- 바이두처럼 AI 전환 중에도 본업 광고 수익화가 지연되면 성장 투자와 수익화 사이의 괴리가 길어질 수 있음.
- 자체칩과 슈퍼노드 확산이 진행되더라도 파운드리 및 부품 공급 제약이 남아 있어 램프업 속도가 제한될 수 있음.
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