아폴로의 존 지토는 모건스탠리 미국 금융 컨퍼런스에서 “토큰” 기반 지표가 처리량(throughput)을 추적할 뿐 비즈니스 가치를 반영하지 못해 인공지능(AI) 경제성을 왜곡해 가격을 잘못 매긴다고 주장했다. 그의 분석은 토큰을 생산성의 지표가 아니라 부산물로 재정의하며, 초점을 ‘유용한 지능(useful intelligence)’ 단위당 비용으로 이동시킨다. 이 관점에서는 헤드라인 서사가 여전히 토큰 수에 집중하더라도, AI의 가격은 하락하는 것으로 해석된다는 설명이다.

다만 단위비용 하락이 곧바로 지출 감소로 이어지는 것은 아니다. 사용량이 급증하면 전체 청구액은 오히려 커질 수 있고, CFO들이 더 엄격한 거버넌스로 끌려들어갈 수 있다. 기업들은 ‘무료 뷔페’ 단계에서 벗어나 사용 상한, 알림, 모델 라우팅, 강화된 비용 통제로 이동하고 있다. ROI가 명확한 프런티어 모델에는 프리미엄 가격이 지속될 가능성이 크고, 가치가 낮은 업무는 더 저렴한 선택지로 옮겨갈 전망이다. AI 전반의 투자 테마는 이어질 수 있지만, 시장이 ‘진짜 지능 레버리지’와 ‘통제되지 않은 연산(컴퓨트) 소비’에서 비롯된 성장의 차이를 가려내면서 밸류에이션 멀티플은 검증대에 오를 수 있다.

성장보다 효율: 새로운 AI 투자 내러티브

시장은 AI 스토리가 단순한 성장 내러티브에서 효율의 내러티브로 바뀌고 있음을 이해하기 시작한 것으로 보인다. AI 지출이 ‘폭주 기관차’라는 인식이 도전을 받는 가운데, 기업들은 이제 그 지출의 투자수익률(ROI)에 초점을 맞추고 있다. 이는 AI 관련이라면 가리지 않고 매수하던 흐름이 끝나갈 가능성을 시사한다.

이 변화는 이미 데이터에서 나타나고 있다. 주요 클라우드 사업자들의 2026년 1분기 실적에 따르면, 전체 AI 사용량은 증가했지만 가장 비싼 프런티어 모델 API의 성장률은 전년 대비 60%에서 45%로 둔화됐다. 반면 플랫폼 내 소형 오픈소스 모델의 사용은 3배 이상 급증해, 고객들이 중요도가 낮은 업무에 대해 적극적으로 저가 대안을 찾고 있음을 보여준다.

이는 대형 AI 인프라 기업들의 변동성이 크게 확대될 수 있음을 시사한다. 2026년 7월로 예정된 엔비디아(NVIDIA) 같은 종목의 실적 발표는 중요한 시험대가 될 것이며, 기업들의 효율화 드라이브에 따른 가이던스 조정 리스크를 옵션시장이 과소평가하고 있다고 본다. 해당 실적을 앞두고 스트래들(straddle)이나 스트랭글(strangle)을 매수하는 전략은 어느 방향이든 큰 가격 변동 가능성에 대비하는 신중한 접근이 될 수 있다.

이와 유사한 패턴은 과거에도 있었다. 특히 2000년대 초 시장이 ‘아이볼(트래픽)’을 중시하던 단계에서 실제 이익을 중시하는 단계로 전환했던 시기와 닮았다. ‘유용한 지능’ 단위당 비용은 무어의 법칙과 유사한 흐름으로 급락하고 있지만, 시장은 여전히 기업들이 판매하는 컴퓨트 물량(연산량) 자체에 기반해 보상을 주고 있다. 최근 분석에 따르면 복잡한 코딩 질의의 비용은 지난 18개월 동안 90% 이상 하락했으며, 이는 프리미엄 가격으로 순수 처리능력을 판매하는 기업들에 강력한 디플레이션 역풍으로 작용한다.

트레이딩 전략과 시장 함의

이 상황은 페어 트레이드(pair trade) 기회를 명확히 만든다. 우리는 AI 비용관리·효율화를 위한 ‘곡괭이와 삽(picks and shovels)’을 제공하는 기업을 롱으로 가져가고, 다가올 마진 압박을 멀티플에 반영하지 못한 ‘순수 컴퓨트 제공업체’는 숏 포지션을 검토하고 있다. 예컨대 서비스나우(ServiceNow)가 지난달 새로운 AI 비용통제 플랫폼을 발표한 것은, 기업들의 감시·통제 강화 국면에서 수혜가 기대되는 전형적인 사례다.

광범위한 시장은 다소 안일해 보인다. 이러한 기초 여건 변화가 수면 아래에서 진행되고 있음에도 VIX는 14 부근의 낮은 수준에 머물고 있다. 이는 현재 헤지 전략의 비용이 상대적으로 저렴하다는 뜻이다. 우리는 고가의 서드파티 모델을 단순히 내재화하는 고밸류 AI 소프트웨어 종목 바스켓에 대한 풋 매수가, 다가올 AI 멀티플 ‘감사(audit)’ 국면에 대비하는 비용 효율적인 포지셔닝이라고 본다.