AI 기업들이 토큰 기반 종량제를 확대하면서 기업들의 AI 운영 방식도 변화하고 있습니다.
생성형 AI는 이제 문서 작성과 번역, 코드 개발, 데이터 분석 등 기업 업무 전반에서 활용되는 핵심 도구로 자리 잡았습니다.
이러한 변화와 함께 글로벌 AI 기업들은 토큰(Token) 사용량을 기준으로 이용 요금을 부과하는 종량제를 확대하는 추세입니다.
AI를 많이 활용할수록 업무 효율은 높아질 수 있지만, 운영 비용 역시 함께 증가하는 구조입니다.
이에 따라 기업들의 관심도 달라졌습니다.
과거에는 AI를 얼마나 적극적으로 도입할 것인지가 중요한 과제였다면, 이제는 비용과 보안, 운영 효율을 함께 고려해 AI를 어떻게 관리할 것인지가 새로운 경영 과제로 떠오르고 있습니다.
AI 종량제가 확산되는 이유
생성형 AI는 대부분 토큰(Token) 을 기준으로 이용 요금을 부과합니다.
토큰은 AI가 문장을 이해하고 답변을 생성하는 과정에서 처리하는 데이터의 최소 단위로, 입력과 출력에 사용된 양만큼 비용이 발생하는 구조입니다.
초기에는 기업들이 AI를 보조 도구 수준으로 활용했기 때문에 비용 부담이 크지 않았습니다.
그러나 최근에는 문서 작성이나 번역을 넘어 코드 개발, 데이터 분석, 보고서 작성까지 AI 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있습니다.
여기에 스스로 계획을 세우고 검색과 검토를 반복하는 에이전트 AI까지 확산되면서 한 번의 업무에 소비되는 토큰 수도 크게 늘어나는 추세입니다.
이처럼 AI 활용이 늘어날수록 기업의 생산성을 높일 수 있다는 장점은 분명합니다.
반면 사용량 증가가 곧 운영 비용 증가로 이어지는 종량제 구조에서는 AI 활용 전략도 달라질 수밖에 없습니다.
실제로 AI 서비스 기업들도 고성능 모델뿐 아니라 상대적으로 비용 부담이 낮은 모델을 함께 출시하며 기업 고객이 업무 목적과 예산에 맞춰 서비스를 선택할 수 있도록 하고 있습니다.
결국 기업들의 관심도 'AI를 얼마나 많이 사용할 것인가'에서 '어떤 업무에 어떤 AI를 활용할 것인가'로 옮겨가고 있습니다.
앞으로는 AI 성능뿐 아니라 비용과 활용 효율까지 함께 고려하는 운영 전략이 기업 경쟁력을 좌우하는 요소가 될 것으로 보입니다.
기업들은 AI를 어떻게 관리하고 있을까
LG전자는 기본 제공되는 토큰 범위 내에서 AI를 활용하도록 권장하고 있으며, 추가 사용이 필요한 경우에는 별도 품의를 거쳐 사용 한도를 확대하고 있습니다.
삼성전자 역시 직군과 업무 특성에 맞춰 토큰과 사용 범위를 운영하면서도 필요한 경우 추가 배정을 받을 수 있도록 하는 등 업무 효율과 비용 관리 사이의 균형을 고려하고 있습니다.
국내 IT 기업들도 유사한 흐름을 보이고 있습니다.
안랩은 개발자별 AI 사용량을 일정 수준으로 관리하면서 필요 시 추가 지원하는 정책을 운영하고 있으며, 크래프톤은 신규 AI 도구를 구독할 때 사전 승인 절차를 적용하고 있습니다.
해외에서도 우버가 직원별 AI 코딩 도구 사용 한도를 설정하고, 아마존과 메타는 사내 AI 사용량 경쟁을 유발했던 순위표를 폐지하는 등 운영 정책을 조정하고 있습니다.
이처럼 기업마다 운영 방식에는 차이가 있지만 방향은 비슷합니다.
AI 사용을 제한하려는 것이 아니라 업무 목적에 맞게 활용하고, 비용과 보안까지 함께 관리하는 체계를 구축하려는 움직임이 나타나고 있는 것입니다.
기업이 준비해야 할 AI 활용 전략은
점검 영역 | 주요 확인 사항 |
|---|---|
AI 운영 정책 | AI 도입 기준, 사용 승인 절차 및 운영 원칙 마련 |
비용 관리 | 업무별 AI 사용량과 예산 관리 체계 구축 |
AI 모델 활용 | 업무 난도에 맞는 AI 모델 선택 및 활용 기준 마련 |
보안 | AI 입력 데이터 관리 및 정보보호 기준 정비 |
내부 관리 | 임직원 AI 활용 가이드라인과 교육 체계 마련 |
이에 따라 기업은 AI를 도입하는 데 그치지 않고, 어떤 업무에 어떤 AI를 활용할지에 대한 운영 기준을 함께 마련할 필요가 있습니다.
특히 토큰 기반 종량제가 확산되면서 사용량 증가는 운영 비용 증가로 이어질 수 있어 업무 목적과 난도에 맞는 AI 활용 전략이 중요해지고 있습니다.
아울러 AI 활용이 늘어날수록 보안과 내부 관리 기준도 함께 점검해야 합니다.
임직원의 AI 활용 기준과 데이터 관리 원칙, 신규 AI 서비스 도입 절차 등을 미리 정비하면 운영 과정에서 발생할 수 있는 혼선을 줄이는 데 도움이 됩니다.
기업의 AI 경쟁력은 기술 도입만으로 결정되지 않습니다.
변화하는 AI 환경에 맞춰 운영 정책과 내부 관리 체계를 지속적으로 점검하고 개선하는 노력이 함께 필요합니다.
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▶ AI 서비스 이용계약, SaaS 계약 및 라이선스 조건 검토
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▶ AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 법률 리스크 분석 및 내부 통제 체계 점검
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