1. ‘AI Everywhere’ 시대가 오지 못한 이유
지금 우리는 수많은 서비스에서 “AI 솔루션”을 마주하고 있습니다. Notion, Canva, 먼데이닷컴과 같은 생산성 SaaS부터, ChatGPT나 Claude 같은 챗봇 AI, 그리고 스마트폰의 카메라 추천, 이메일 자동완성까지…말 그대로 ‘AI 시대’라고 불러도 될 정도입니다.
하지만 정말 그럴까요? 많은 사람들이 ChatGPT와 같은 LLM 모델을 사용하고 있지만 “돈 내고 쓸 만큼 자주 필요하지도 않고, 부담된다.”고 말합니다. 이는 단순히 ‘기능 부족’ 때문이 아닙니다.
많은 SaaS 제품들이 AI 솔루션을 추가하고 연동하고 있지만, 실제로 해당 기능을 탑재한 유료 구독제는 활성화되지 못하고, 매출을 확대시키지 못하고 있습니다.
그 이유는 ‘속도’와 ‘비용’이라는 두 가지 벽이 AI의 일상화(AI Everywhere)를 가로막고 있기 때문입니다.
과거의 데자뷰 : 2000년대 IT 버블
이 상황은 마치 2000년대 초반의 인터넷과 매우 닮아 있습니다. 당시에도 웹사이트는 넘쳐났고, 누구나 인터넷을 ‘접속’할 수는 있었지만…
속도가 너무 느렸고 (초기 56kbps 모뎀으로 작동했었음)
접속할 때마다 요금이 올라가는 종량제 구조였기 때문
→ 실제 사용은 제한적이었고, 인터넷은 ‘기술’이지 ‘생활’은 아니었음
그러나 이후 광케이블이 보급되고, 요금제가 ‘무제한 정액제’로 바뀌면서 상황은 급변합니다. 인터넷은 더 이상 특정 기술이 아니라, 일상 그 자체가 되었습니다.
지금의 AI도 같은 길목에 있습니다.
오늘날의 AI도 같습니다. 많은 앱이 AI 기능을 탑재하고 있지만, 유료로 제한되거나 속도가 느려서 일상적인 사용(AI Everywhere)으로 완전히 스며들지 못하고 있습니다.
Notion AI의 경우 문서 작성 도우미지만 유료 전환 시 망설여지고, ChatGPT나 Gemini도 무료 플랜은 다소 느리고, 매월 지출되는 유료는 부담이 되기도 합니다.
즉, AI Everywhere 시대가 아직 오지 못한 이유는 ‘기능 부족’이 아니라, ‘속도와 비용의 제약’ 때문이라고 생각됩니다.
그런 이유로 Big Tech 기업들이 이 문제를 해결하기 위해 스스로 AI 칩을 만들기 시작했습니다.
2. 빅테크는 왜 스스로 AI 칩을 만들까?
앞서 살펴본 것처럼, AI의 일상화(AI Everywhere) 를 가로막는 가장 큰 장벽은 “속도”와 “비용”입니다. 그리고 이 두 가지는 결국 하나의 문제로 귀결됩니다: 바로 AI를 구동하는 ‘인프라’, 가장 큰 비용 AI 칩입니다.
지금의 AI는 대부분 엔비디아에 의존
오늘날 ChatGPT, Claude, Bard, Perplexity 같은 대형 AI 모델부터 SaaS에 내장된 AI API 기능까지, 대부분의 AI 연산은 NVIDIA의 GPU, 특히 A100, H100, H200, 최근의 Blackwell 등에서 돌아가고 있습니다.
NVIDIA의 GPU는 범용성과 성능 면에서 최고의 선택지이지만, 그만큼 아쉬운 점도 명확합니다.
비싼 가격 (H100 1장당 3만~4만 달러 이상)
심각한 공급 부족 (수 개월 대기 필요, 일부 빅테크에 물량 집중)
높은 전력 소비량 (데이터센터 운영 비용 부담, 구축 자체가 불가능한 경우도 많음)
특정 연산에 최적화되지 않음
이 때문에, AI를 본격적으로 서비스에 접목시키려는 빅테크 기업들(Google, Amazon, Meta, Tesla, Microsoft) 은 다음과 같은 결론에 이르게 됩니다.
“직접 AI 칩을 만들어야 한다. 그래야 진짜 AI 서비스를 일상화할 수 있다.”
빅테크 기업들이 직접 만드는 AI 칩
| 기업 | 자체 AI 칩 종류 | 사용 범위, 내용 |
|---|---|---|
| TPU (Tensor Processing Unit) | Google Search, YouTube 추천, Gemini LLM 등 AI 전반 최적화 | |
| Amazon | Trainium / Inferentia | AWS Bedrock, SageMaker 등 AI 클라우드 서비스의 추론/학습 가속 |
| Microsoft | Azure Maia / Cobalt | Copilot 계열 제품 성능 강화 (Office, GitHub, Azure 등) |
| Meta | MTIA (Meta Training/ Inference Accelerator) | Facebook, Instagram 광고 추천 및 AI 비서 |
| Tesla | Dojo | 자율주행 학습 최적화 (비디오 기반 신경망 학습 전용) |
결국 빅테크들은 엔비디아에 공급망을 의존하지 않으면서도, AI를 더 빠르고 저렴하게 서비스하기 위한 ‘수직 통합’을 진행하고 있습니다.
이처럼 자체 칩 개발은 단순히 부품 단가를 낮추는 수준이 아닙니다. 그보다는 AI 기능을 핵심 서비스로 가져가기 위해 통제력을 확보하기 위한 전략에 가깝습니다.
침부터, 모델, 클라우드 운영까지 속도, 비용, 보안 모두를 최적화할 수 있으며, 자사 제품에 맞춰 최적 성능이 발휘되도록 설계할 수 있습니다. 지금 당장은 수백~수천억 단위의 AI 칩 투자가 발생하지만, 장기적으로 경쟁력을 확보하려는 계획입니다.
3. 결국 AI 일상화가 핵심
오늘날 대부분의 SaaS와 디지털 서비스에는 AI 기능이 “옵션”처럼 추가되어 있습니다. 기본적인 서비스는 무료 또는 정액제이지만, AI 기능만큼은 API 사용량에 따라 별도 요금을 부과하거나, 일일 사용량 제한을 걸어두는 방식이 많습니다.
그 이유는 여전히 비싸기 때문
대부분은 API를 활용해서 서비스를 연동하고 있는데, 사용자가 많아질수록, 텍스트 외에도 이미지, 음성, 비디오 등 멀티모달 수요가 늘어날 수록 엄청난 비용이 발생할 수 있습니다.
주요 LLM 모델의 API 사용료는 아래와 같으며, 한가지 희망적인 사항은 이 비용이 지속적으로 빠르게 감소하고 있다는 점 입니다.
| 모델명 | 입력(Input, 1M 토큰당) | 출력(Output, 1M 토큰당) |
|---|---|---|
| GPT-5 (OpenAI) | $1.25 | $10.00 |
| GPT-5-mini (OpenAI) | $0.25 | $2.00 |
| Gemini 2.5 Pro (Google) | $1.25 | $5.00 |
| Gemini 2.5 Flash (Google) | $0.30 | $2.50 |
| Grok-4 (xAI) | $3.00 | $15.00 |
AI 칩이 구조 전환의 핵심
앞서 이야기한 것처럼, 빅테크들이 직접 개발 중인 AI 칩(Google TPU, Amazon Trainium 등)은 기존 GPU 대비 성능은 유지하면서도 비용은 크게 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다.
TPU v6e 'Trillium → 칩당 성능이 4.7배 향상, 학습 및 추론 성능 개선으로 비용 절감
AWS Inferentia2 → GPU 대비 최대 4배 추론 성능, 10배 지연 시간 감소
Meta MTIAv2 → 1세대 칩 대비 성능이 3배 이상 향상
이러한 칩들이 본격적으로 상용화되고, 대량 배포되기 시작하면 AI API 단가 자체가 내려가게 되고, 기업들도 점차 부담 없이 AI 기능을 기본 포함할 수 있게 됩니다.
마치 초기 IT 붐이 일었을 때, 무제한 데이터 요금제가 처음엔 “프리미엄 옵션”이었지만 지금은 대부분의 사용자에게 “기본값”이 된 것처럼, AI 기능도 머지않아 모든 SaaS, 앱, 웹서비스에 ‘당연히 있는 것’이 될 수 있습니다.
4. AI 시장 선점을 위한 전쟁 중
오늘날 AI 기능은 누구나 이용할 수 있는 것처럼 보이지만, 실제로는 속도, 성능, 요금제에 따라 ‘AI 격차’가 존재합니다.
GPT-5, Grok 4, Gemini 2.5 Pro구나 이름은 들어봤지만, 빠르고 강력한 성능은 ‘유료 사용자’만 누릴 수 있습니다. 하루 수백만 원어치의 API를 소모하며 AI를 학습시키는 기업이 있지만, 개인 사용자에게는 여전히 ‘대기열’, ‘속도 제한’, ‘쿼터 제한’이 따르기도 합니다.
과거 고속 인터넷이나 스마트폰이 처음 등장했을 때도, ‘빠르게 연결된 사람들’과 ‘아직 연결되지 않은 사람들’ 사이의 격차는 분명했습니다.
그리고 지금도 AI는 같은 길을 걷고 있다는 관점을 저희 테크뷰는 가지고 있습니다. AI를 빠르게, 마음껏 사용할 수 있는 권리는 아직 일부에게만 열려 있습니다.
지금은 AI Everywhere가 아닌, AI Elite Access의 시대
이 격차를 좁히는 핵심이 바로 AI 칩의 보급입니다. 더 저렴하고 효율적인 칩이 클라우드 인프라를 바꾸고, 그 결과 SaaS와 앱들이 AI 기능을 기본값으로 탑재하게 되면, 누구나 매일 AI를 쓰고, 각자의 삶과 업무에 AI가 자연스럽게 녹아들며, 진짜 ‘AI Everywhere’ 시대가 도래하게 될 것입니다.
AI 칩이 일상이 되는 순간, AI도 일상이 될 것 입니다.
5. 빠른 AI 트렌드 변화, 테크뷰에서!
2025년 3월과 8월, 6개월 사이에도 AI 시장은 빠르게 재편되고 있습니다.
ChatGPT의 독주는 계속되지만, Google Gemini, X의 Grok, 중국발 AI 플랫폼, 그리고 개발자 생태계를 겨냥한 Vibe Coding 플랫폼까지, AI 시장은 기능, 포지셔닝, 사용자 경험을 기준으로 명확하게 세분화되고 있습니다.
그리고 그 변화의 중심에는 ‘단순한 대화형 AI’가 아닌, ‘어떤 AI를 쓸지’가 아니라, ‘어떻게 연결해 쓰고, 나에게 맞게 활용하느냐’가 핵심입니다.
TechView 테크뷰에서는 지금 이 순간에도 이런 AI 트렌드를 실시간으로 정리하고, 글로벌 시장과 한국 시장을 아우르는 전문 리뷰 콘텐츠, 활용법, 실제 사용 후기를 전하고 있습니다. 아래 이미지 링크를 통해 테크뷰 플랫폼을 방문해보세요!
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