골드만삭스 에이전틱 AI 토큰 사용량 2030년 24배 증가 빅테크 수익 전환점 분석

골드만삭스(Goldman Sachs) 리서치가 2026년 5월, AI 산업의 경제적 미래에 대한 주목할 만한 전망을 내놓았습니다. 에이전틱 AI(Agentic AI, 스스로 판단하고 여러 단계의 작업을 수행하는 AI) 의 확산으로 2030년까지 글로벌 토큰(Token, AI 모델이 처리하는 정보 단위) 소비량이 현재 대비 24배 증가하고, 이에 따라 마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타 등 하이퍼스케일러(hyperscaler, 대규모 클라우드 인프라 기업)들의 수익성과 현금흐름 구조가 크게 개선될 것이라는 분석입니다.

AI에 막대한 돈을 쏟아붓는 빅테크 기업들의 수익성에 대한 회의론이 계속 제기되는 상황에서, 골드만삭스의 이 전망은 시장에 중요한 신호를 보냅니다. 이 글에서는 토큰 사용량 24배 증가의 근거, AI 반도체 단가 하락이 수익성에 미치는 영향, 그리고 이 전망에 내포된 리스크까지 균형 있게 분석합니다.

기사 원문 보기: 2026년 5월 22일 (금) AI 브리핑 - AI코리아24

토큰이란 무엇이며 24배 증가가 왜 중요한가

AI 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 기본 단위가 토큰입니다. 대략 영어 단어 하나 혹은 한국어 2~3글자 정도에 해당합니다. “안녕하세요”라는 문장은 몇 개의 토큰으로 처리됩니다. AI 모델을 사용하는 비용은 대부분 이 토큰 수에 비례합니다.

토큰 소비량이 중요한 이유는, 이것이 AI 산업의 실제 사용량과 수익을 가장 직접적으로 나타내는 지표이기 때문입니다. 골드만삭스의 수석 애널리스트 짐 슈나이더(Jim Schneider)는 2026년부터 2030년 사이 월간 토큰 처리량이 120경 개 수준까지 증가할 것으로 예상했습니다. 120경은 숫자로 쓰면 1.2 뒤에 0이 17개 붙는 수치입니다. 현재 대비 24배 증가입니다.

이 폭발적 증가의 원인은 에이전틱 AI에 있습니다. 기존 챗봇은 질문 하나에 답변 하나를 제공하는 방식입니다. 그러나 에이전틱 AI는 “여행 계획을 짜줘”라는 요청 하나에 항공권 검색, 숙소 비교, 날씨 확인, 일정표 작성이라는 여러 단계를 순차적으로 수행합니다. 슈나이더는 하나의 에이전틱 AI 요청이 기존 챗봇 대비 10배에서 50배 이상의 토큰을 소비할 수 있다고 설명했습니다.

소비자와 기업 시장에서의 토큰 수요 어디서 얼마나 증가하는가

골드만삭스는 토큰 수요 증가의 원천을 소비자 시장과 기업 시장으로 나누어 분석했습니다.

소비자 시장에서는 온라인 쇼핑 AI 에이전트, 고객센터 자동화, 스마트폰 기반 개인 비서 등의 확산으로 토큰 사용량이 12배 증가할 것으로 예상했습니다. 이미 소비자들이 AI 어시스턴트를 일상적으로 사용하기 시작했고, 에이전틱 기능이 추가되면서 사용량이 폭발적으로 늘어날 것이라는 전망입니다.

기업 시장에서의 증가는 더 크지만, 실현 속도는 더 느릴 것으로 분석했습니다. 기업 환경에서 에이전틱 AI를 도입하려면 단순히 AI 도구를 연결하는 것 이상이 필요합니다. 코드 작성과 테스트, 보안 규정 준수, 기존 시스템과의 연동, 예산 통제 등 복잡한 요구사항을 모두 충족해야 합니다. 슈나이더는 “항공권 예약보다 기업용 소프트웨어 개발이 훨씬 복잡하다”고 비유했습니다.

골드만삭스는 2030년까지 전체 지식 노동자(knowledge worker, 정보와 지식을 다루는 업무를 하는 직종)의 12% 가 에이전틱 AI를 사용할 것으로 예상했으며, 이 비율이 2040년에는 37% 까지 증가할 것으로 전망했습니다.

AI 반도체 단가 하락과 수익성 개선의 구조

토큰 소비량 증가만으로는 빅테크 기업들의 수익성이 개선되지 않습니다. 수요가 늘어나도 비용이 함께 늘어나면 수익은 나빠질 수 있습니다. 골드만삭스 분석의 핵심은 비용 하락 속도가 수익 증가 속도보다 빠르다는 점입니다.

현재 AI 반도체 업체들은 추론(inference, AI 모델이 실제로 답변을 생성하는 과정) 작업 기준으로 토큰당 비용을 연간 60~70% 수준으로 낮추고 있습니다. 반도체 효율 개선과 AI 데이터센터 아키텍처 혁신 덕분입니다.

이것이 어떤 의미인지 구체적으로 설명하겠습니다. 2024년에 1만 토큰 처리 비용이 100원이었다면, 2025년에는 30~~40원, 2026년에는 10~~15원 수준으로 낮아집니다. 반면 사용량은 폭발적으로 늘어납니다. 이 두 곡선이 교차하는 지점에서 총마진(Gross Margin, 매출에서 원가를 뺀 이익)이 본격적으로 개선되기 시작합니다. 슈나이더는 이 변곡점이 향후 3~12개월 사이에 나타날 가능성이 높다고 분석했습니다.

AI 반도체 공급 부족은 향후 12~18개월 지속된다

낙관적 전망과 함께 현실적 제약도 짚었습니다. AI 수요 폭증은 반도체 공급 부족 문제를 심화시키고 있습니다. 새로운 반도체 공장을 건설하는 데는 통상 3년이 걸리지만, AI 시장의 변화 속도는 훨씬 빠릅니다.

슈나이더는 “6개월 전까지만 해도 챗봇 중심 수요를 예상했지만 이제는 AI 에이전트 시대가 열리고 있다”며, 현재 반도체 산업이 과거 수요 기준으로 생산 능력을 확대하고 있어 시장 변화 속도를 따라가지 못한다고 지적했습니다.

결론적으로 향후 12~18개월은 AI 칩 공급 부족이 이어지고, 약 2년 후에야 수급 균형이 맞춰질 것으로 전망했습니다. 이는 단기적으로 AI 서비스 확장에 제동이 걸릴 수 있음을 의미합니다. 엔비디아(NVIDIA)를 중심으로 한 AI GPU 수요가 공급을 초과하는 상황이 당분간 지속된다는 뜻이기도 합니다.

모든 AI 서비스가 수익성이 같지 않다 차별화되는 구도

골드만삭스는 에이전틱 AI 시대에 모든 서비스가 동일한 수익성을 확보하는 것은 아니라고 분석했습니다. 이 차별화 구도를 이해하는 것이 투자자와 기업 모두에게 중요합니다.

높은 수익성이 기대되는 영역으로는 코드 생성 에이전트가 꼽혔습니다. 소프트웨어 개발 비용을 획기적으로 줄일 수 있고, 그 가치가 측정 가능하기 때문에 기업들이 기꺼이 비용을 지불합니다.

상대적으로 수익성 확보가 어려운 영역으로는 실시간 음성 기반 고객센터 AI가 제시되었습니다. 지연시간(latency, 응답이 나오기까지 걸리는 시간)과 실시간 처리 문제로 인해 인간 인력 대비 경제성이 아직 낮다는 분석입니다. 자연스러운 음성 대화를 위해서는 수백 밀리초 이내의 응답이 필요한데, 이 수준의 성능을 달성하면서 비용도 맞추는 것이 기술적으로 아직 어렵습니다.

한국 기업과 투자자에게 미치는 시사점

골드만삭스의 이 분석은 한국 기업과 투자자에게 몇 가지 중요한 시사점을 제공합니다.

첫째, AI 인프라 투자의 장기적 수익성은 점차 명확해지고 있습니다. AI가 “비용만 먹는 산업”이라는 시각에서 “수익성 개선의 변곡점에 진입하고 있는 산업”으로 관점이 전환되고 있습니다. 국내 AI 관련 기업들의 장기 성장 가능성을 평가할 때 이 구조 변화를 고려할 필요가 있습니다.

둘째, 에이전틱 AI 서비스 개발이 핵심 과제입니다. 토큰 소비를 폭발적으로 늘리는 것이 에이전틱 AI인 만큼, 에이전틱 기능을 갖춘 서비스를 선점하는 기업들이 시장에서 유리한 위치를 점할 것입니다.

셋째, AI 반도체 공급 부족이 지속되는 동안 국내 기업들도 GPU 확보에 어려움을 겪을 수 있습니다. 클라우드 기반 AI 서비스 이용 비용이 당분간 높은 수준을 유지할 가능성이 있어, 비용 효율적인 AI 활용 전략이 필요합니다.

주목해야 할 포인트 AI 버블인가 수익화의 시작인가

골드만삭스의 이 보고서는 시장에서 반복적으로 제기되는 질문, “AI는 버블인가”에 대한 하나의 대답을 제시합니다. 비용은 빠르게 하락하고 수요는 폭발적으로 증가하는 구조에서, 수익성 개선은 시간의 문제라는 것입니다.

물론 이 전망이 틀릴 수도 있습니다. 에이전틱 AI의 대규모 도입이 예상보다 늦어질 수 있고, 반도체 공급 부족이 예상보다 길어질 수 있으며, 새로운 경쟁자의 등장으로 시장 구조가 바뀔 수 있습니다. 투자 판단은 항상 다양한 시나리오를 고려해야 합니다.

그러나 분명한 것은, AI가 “언젠가 돈이 될 것 같은 기술”에서 “이미 돈이 되기 시작하는 기술”로 전환되는 시점이 가까워지고 있다는 것입니다. 그 전환 속도를 정확히 맞히는 것이 이 시대의 투자와 비즈니스에서 가장 중요한 판단 과제입니다.

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