
인공지능(AI) 시대 새로운 경제 단위로 '토큰(Token)'이 떠오르고 있다. AI 모델 경쟁이 성능 중심에서 토큰을 얼마나 효율적으로 활용하느냐로 이동하면서 기업들의 경쟁 기준도 빠르게 바뀌고 있다. KT는 기업의 AI 토큰 사용을 최적화하는 '토큰 팩토리'를 공개하며 시장 선점에 나섰고, SK텔레콤과 LG유플러스도 AI 인프라 구축에 속도를 내고 있다. 글로벌 빅테크에 이어 국내 통신업계도 토큰을 중심으로 AI 플랫폼과 인프라 경쟁을 본격화하는 모습이다. AI 영역의 토큰은 언어를 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 사용하는 최소 연산 단위다. 일반적으로 토큰 1개는 단어 0.75개 수준이며, 1000단어 분량의 문서는 1300개의 토큰으로 처리된다. AI는 문장을 한 번에 생성하는 것이 아니라 토큰을 하나씩 예측하고 연결하는 방식으로 답변을 완성한다. 사용자의 질문을 이해하고 추론해 답을 생성하는 모든 과정에서 토큰이 소비된다. 토큰은 AI를 움직이는 '디지털 연료'로도 불린다. AI 사용량이 늘어날수록 토큰 소비도 증가하고, 이는 곧 비용 증가로 이어진다. 텍스트뿐 아니라 이미지와 음성도 토큰 형태로 변환돼 처리되며, 이미지 한 장도 수백에서 수천 개의 토큰을 사용할 수 있다. 특히 스스로 계획을 세우고 외부 도구를 활용하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'는 모델을 여러 차례 호출하기 때문에 일반적인 챗봇보다 훨씬 많은 토큰을 사용한다. 작업이 복잡할수록 토큰 사용량과 비용도 빠르게 늘어난다. AI 활용이 폭발적으로 증가하면서 과금 방식도 정액제에서 실제 사용량만큼 비용을 지불하는 '종량제'로 빠르게 전환되고 있다. 이제는 AI를 얼마나 도입했느냐보다 토큰을 얼마나 효율적으로 생성하고 활용하느냐가 새로운 경쟁력으로 떠오르고 있다. 글로벌 시장에서는 이미 토큰이 AI 산업의 핵심 경쟁 지표로 자리 잡았다. 올해 1월 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 “우리가 최적화하는 핵심 지표는 와트당 토큰과 달러당 토큰"이라고 밝혔다. 이어 3월 젠슨 황 엔비디아 CEO도 “궁극적으로 중요한 것은 와트당 토큰과 달러당 토큰"이라고 강조했다. 이 같은 흐름은 중국 통신업계로도 확산하고 있다. 지난 6월 중국 상하이에서 열린 MWC26에서는 중국 통신사와 장비업체들이 일제히 '토큰 이코노미(Token Economy)'를 핵심 화두로 제시했다. 대표적인 사례가 화웨이다. 화웨이는 '토큰을 위한 최적의 컴퓨팅 인프라'를 새로운 비전으로 내세우며 AI 컴퓨팅과 AI 에이전트, 6G 네트워크를 모두 토큰 처리 효율을 극대화하기 위한 인프라로 정의했다. 한국 정부 역시 토큰을 AI 시대 핵심 자산으로 보고 있다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 지난달 'AI 3대 메가프로젝트' 발표에서 “AI 데이터센터는 토큰을 생산하는 토큰 팩토리(Token Factory)"라며 “1GW 규모 AI 데이터센터는 40조~400조 개의 토큰을 생산할 수 있다. 토큰에 경제적 가치를 부여한 '토큰 이코노미'를 만들어가야 한다"고 말했다. 재계에서도 토큰 이코노미의 중요성을 강조하고 있다. 최태원 SK그룹 회장은 최근 “AI가 경쟁력이 되면서 앞으로는 돈이 아니라 토큰을 요구하는 상황이 늘어날 것"이라며 “토큰 이코노미를 어떻게 실현할 것인지 실험이 필요하다"고 밝혔다. 이처럼 토큰이 AI 시대의 새로운 경제 단위로 부상하면서 국내 이동통신 3사도 토큰을 중심으로 한 플랫폼과 인프라 경쟁에 속도를 내고 있다. 국내 통신업계에서는 KT가 가장 먼저 나섰다. KT는 지난 6일 기자간담회에서 기업의 AI 토큰 사용을 최적화하는 플랫폼 '토큰 팩토리'를 공개했다. AI 모델을 자동으로 연결하는 '토큰 게이트웨이'에 통신사의 과금 시스템과 AI 데이터센터를 결합해, 기업 고객이 AI 비용과 토큰 사용량을 효율적으로 관리할 수 있도록 한다는 구상이다. 박윤영 KT 대표는 “인터넷 시대 경제의 기본 단위가 비트(Bit)였다면 AI 시대에는 토큰이 새로운 경제 단위가 되고 있다"며 “AI 사용량이 기하급수적으로 증가하면서 월 정액제에서 사용량 기반 과금 체계로 전환되는 것이 글로벌 흐름"이라고 말했다. 이어 “앞으로는 어떤 AI 모델을 쓰느냐보다 토큰을 얼마나 효율적으로 활용하고 관리하느냐가 경쟁력이 될 것"이라고 했다. KT 관계자는 “최근 기업들이 챗GPT와 클로드 등 여러 AI 모델을 함께 사용하는 경우가 많은데, 모델마다 성능과 토큰 가격이 다르다"며 “단순한 업무는 비용이 낮은 AI 모델로 처리하고, 복잡한 업무는 고성능 AI 모델을 활용하는 것이 비용 효율성을 높이는 방법"이라고 설명했다. 이어 “토큰 팩토리는 기업의 업무 특성에 맞는 AI 모델을 자동으로 연결하고, 사용한 토큰량을 관리해 과금과 정산까지 지원하는 플랫폼"이라며 “KT가 통신사업을 통해 오랜 기간 축적한 '사용량 측정→과금→정산' 역량을 AI 토큰 시장에 적용한 것이 핵심"이라고 말했다. SK텔레콤은 엔비디아와 함께 토큰을 대량으로 생성·처리할 수 있는 AI 인프라 구축에 집중하고 있다. 양사가 추진하는 AI 팩토리는 GPU 기반 연산 자원을 활용해 AI 모델의 학습과 추론, 토큰 생성을 수행하는 차세대 AI 인프라다. 기존 AI 데이터센터보다 한 단계 진화한 개념으로, 토큰 생성 효율을 극대화하는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아와 SK그룹은 2027년 국내 첫 AI 팩토리 가동을 목표로 하고 있다. SK텔레콤도 울산에서 아마존웹서비스(AWS)와 함께 하이퍼스케일급 AI 데이터센터를 구축하는 등 AI 인프라 사업을 확대하고 있다. LG유플러스 역시 AI 에이전트와 기업용 AI 서비스 확대에 맞춰 토큰 처리 효율을 높일 수 있는 AI 인프라와 플랫폼 경쟁력을 강화하고 있다. 김나현 기자 knh@ekn.kr





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