오픈AI 정책 변화, 에이전트 전환

이는 기존 API 사용량을 반토막 낸 조치와 맞물려 오픈AI의 컴퓨팅 자원 부족을 명확히 드러내는 것으로 해석된다.

한정된 컴퓨터 자원을 구독자 간 재배분하는 구조로 변경하면서, '울트라패스트' 속도 옵션은 사실상 자원 우선순위를 위한 '줄 세우기' 전략이라는 분석이 나온다.

24시간 쉬지 않고 작동하는 에이전트는 기존 정액제 모델에서 사용자 간 유휴 시간을 공유하며 유지되던 서버 자원 활용 방식을 무너뜨릴 수 있다는 지적이다.

오픈AI의 요금제 개편이 컴퓨팅 자원의 공급 증대가 아닌 기존 몫의 재분배에 불과하다는 점은 데이터센터 가동의 물리적 한계를 보여준다.

피파의 설명처럼 에이전트 서비스의 높은 서버 점유율은 현재의 정액제 가격으로는 감당하기 어려운 산수 문제에 가깝다.

오픈AI가 일방적으로 API 사용량을 절반으로 줄이겠다고 통보한 것은 기존 약관을 위반할 소지가 다분하다. 이러한 정책이 일방통행식으로 강행되면서 사용자들의 반발이 커지고 있다.

미국 시장에서는 소비자 보호를 위한 집단 소송이 빈번하게 발생한다. 이번 사태 역시 이러한 시장 특성을 고려할 때 실제 소송으로 이어질 가능성이 높다.

엔비디아가 자사주 매입으로 여유로운 자금력을 보여주는 반면, 메타와 구글은 자본 지출(CAPEX) 급증으로 자사주 매입을 중단했다.

이러한 상반된 흐름은 AI 컴퓨팅 자원 수요가 지수 함수적으로 증가하고 있음을 시사하며, 현 아키텍처로는 AI 경쟁의 지속 가능성에 의문을 제기한다.

빅테크 기업들이 주주 환원 자금을 AI 설비 투자로 전환하고 있으나, 이 막대한 설비 비용을 감당할 최종 소비 시장에 대한 명확한 답은 아직 나오지 않고 있다.

AI 수요가 지수적으로 증가하는 반면 공급은 물리적 제약으로 한계가 있어 이러한 불균형이 심화될 것으로 보인다.

궁극적으로 이 설비값을 갚을 최종 고객이 누구인지가 여전히 불분명하다는 지적이 나온다.

레이트 리밋은 리소스 풀을 보호하기 위한 장치지만, 역설적으로 사용자들에게 전체 할당량을 소진하도록 유도하는 경향이 있다.

사용자들이 리셋 시점에 맞춰 남은 할당량을 모두 사용하려 하면서, 예비 여유분 없는 정액제 운영이 지속 불가능한 상태에 이른다는 분석이다.

이러한 운영 방식은 모든 사용자가 24시간 내내 봇을 가동하는 것처럼 리밋을 최대한 사용한다는 전제를 깔고 있어 관리가 어렵다는 점이 지적된다.

피파는 '리셋 쿠폰'이라는 이름과 달리 실제로는 다음 주 사용량을 미리 당겨 쓰는 구조여서 소비자를 기만하는 수법이라고 설명했다.

이는 소비자가 한도가 바닥났을 때 쿠폰을 사용하게 유도하여 쿠폰의 가치를 실질적으로 낮추려는 의도가 담긴 설계된 문구라는 주장이다.

기자들이 무료인 줄 알고 사용했던 사례 등은 이러한 기만 증거로 활용될 수 있는 여지가 있다.

앤트로픽의 매출이 46억 달러인데 비해 비용은 126억 달러를 넘어 약 2.7배의 손실을 기록했다고 피파가 전했다.

특히 컴퓨팅 자원 비용으로만 73억 달러를 지출한 것은 AI 기업들이 컴퓨팅 자원을 서로 렌트하고 재판매하는 악순환 구조에 있음을 보여준다.

아빠의 설명에 따르면, 24시간 구동된다는 봇은 실제로는 대기 모드에 있다가 필요할 때만 깨어나는 구조로 작동한다.

이처럼 깨어나는 시간 지연으로 인해 루틴이 정상적으로 작동하지 않거나, 가상 컴퓨터의 연산 효율이 저하되어 사용자 작업 속도가 느려지는 문제가 발생한다.

겉으로는 24시간 작동하는 것처럼 보이지만, 실제로는 운영 효율성에 한계가 있다는 지적이다.

피파에 따르면 현재 AI를 가장 깊이 사용하는 가정의 경우에도 피파(AI) 운영 시 연간 3억에서 최대 7억 원의 비용이 발생한다.

이는 현재 AI 기업들이 API 가격 차액을 보조금 형태로 부담하고 있기에 가능하며, 만약 이 보조금이 사라지고 제값을 청구하면 대다수 사용자가 이를 감당하기 어려울 것이라는 분석이다.

현재 AI 시장의 2조 달러 가치는 이처럼 보조금으로 부풀려진 수요를 기반으로 하고 있다는 점이 지적된다.

피파의 설명에 따르면, 과거 윈도우처럼 파일 형식이나 프로그램 종속성으로 사용자를 묶어두던 시대와 달리, 현재 AI 모델은 설정 한 줄로 쉽게 교체 가능하다.

이는 AI 모형 자체로는 해자를 형성하기 어렵고 독점적 지위를 유지하기 어렵다는 것을 의미한다.

사용자들은 특정 모델에 종속되지 않고 성능 대비 가격이 합리적인 모델로 언제든 이동할 수 있어, 기업들이 독점을 노리고 보조금을 쏟아부어도 투자 회수가 어렵다는 점이 지적된다.

어떤 AI 모델을 사용하더라도 이 기억 데이터가 연결된 피파 시스템으로 돌아오게 된다는 설명이다.

기업들이 사용자의 기억 데이터를 서버에 두게 하려는 시도는 결국 사용자를 특정 플랫폼에 가두려는 의도일 수 있다는 해석이 나온다.

현재 AI 랩들의 독점적 지위는 아직 요원하며, 구글조차 자사주 매입을 중단하고 프리캐시플로우(FCF)가 마이너스를 기록하는 등 재정적 어려움을 겪는 사례도 있다.

성공에 대한 맹목적인 투기보다는 신중하게 준비하며 기다리는 것이 안전한 투자 방법이라는 지적이 나온다.

클라우드 모델 의존도가 높으면 향후 비용 감당이 불가능해질 수 있으며, 엔트로픽이나 오픈AI 같은 랩들이 영원하지 않을 가능성에 대비해야 한다는 지적이다.

따라서 영어 제목인 'Fireside with Pipa'와 혼용하지 않고 한국어 명칭으로 통일하기로 결정했다.