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박제민의 QnA.I_저렴한 모델이 부각 받는 시..
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이 리포트는 AI 산업의 무게중심이 고성능 프론티어 모델 경쟁에서 저렴하고 효율적인 모델로 이동하고 있다고 본다. 기업들은 토큰 사용을 최대화하던 단계에서 비용을 통제하고 최적화하는 단계로 전환 중이며, 메타의 내부 토큰 리더보드 폐기와 AI Gateway 도입, Uber·Microsoft·Tesla·Amazon의 토큰 소비 상한 적용이 이를 뒷받침한다. 7월 들어서만도 Grok 4.5, GPT-5.6, Muse Spark 1.1처럼 Opus-class를 겨냥하면서도 더 낮은 API 가격을 전면에 내세운 신모델이 연이어 등장했고, 중국 오픈소스의 성능 향상과 프론티어 모델에 대한 규제·배포 지연 리스크까지 겹치며 평균 LLM 단가 하락이 더 빨라질 가능성이 커졌다. 이에 따라 AI Labs의 절대적 우위보다 B2B 유통망과 플랫폼을 가진 빅테크의 협상력이 강화되고, 모델 자체보다 배포·커스터마이즈·에이전트 유통이 더 중요한 국면으로 해석된다.
📈 투자 포인트
- 기업들이 Token Maximizing에서 Token Optimizing으로 이동하며 평균 LLM 토큰 단가 하락이 구조적으로 진행되고 있다.
- Grok 4.5, GPT-5.6, Muse Spark 1.1 등 최신 모델들이 성능뿐 아니라 더 낮은 API 가격을 핵심 셀링 포인트로 내세우고 있다.
- 중국 오픈소스 모델의 성능이 빠르게 개선되며 OpenRouter에서 중국 모델 비중이 20% 미만에서 약 70% 수준까지 확대됐다.
- 코딩 에이전트 확산으로 정답이 정해진 영역에서 오픈소스와 저가 모델의 경쟁력이 부각되고 있다.
- AI 산업의 주도권이 모델 개발사보다 Office, 검색, SNS, 클라우드 같은 유통망을 보유한 빅테크로 이동할 가능성이 높다.
- Microsoft는 자체 모델과 커스터마이즈 전략을 통해 효율성 중심의 AI 수요를 흡수할 수 있는 가장 유리한 위치에 있다.
- Oracle과 CoreWeave, Nebius 등 네오클라우드는 수주가 크지만 자금조달 구조와 고객 집중도가 향후 실적 변동성을 좌우할 가능성이 크다.
⚠️ 리스크
- 프론티어 모델 개발과 배포에는 수출 통제, 정부 승인, 출시 지연 등 규제 리스크가 커지고 있다.
- 오픈소스와 저가 모델 확산으로 AI Labs의 가격 결정력이 약화되면 관련 수익성 기대가 낮아질 수 있다.
- Oracle의 경우 $638B 수주 중 약 $300B가 OpenAI에 집중돼 있어 고객 편중 리스크가 존재한다.
- CoreWeave는 변동금리 차입과 높은 이자 부담으로 매출의 27%, EBITDA의 50%가 이자비용에 소진되는 구조다.
- 국채 금리 상승과 자본비용 확대는 특히 부채 의존도가 높은 네오클라우드의 수익성에 부담이 된다.
- AI 데이터센터 확장 과정에서 전기·인력·부품 쇼티지가 지속되면 수주가 실제 매출로 전환되는 속도가 늦어질 수 있다.
- 저가 모델 중심으로 시장이 재편될 경우 고가 프론티어 모델과 관련 인프라의 밸류에이션 프리미엄이 축소될 수 있다.
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