지난달 AI 스타트업 린디는 트래픽을 앤트로픽 클로드에서 딥시크로 전량 옮겼다. 이유는 성능이 아니라 비용이었고, 회사는 그 전환으로 수백만 달러를 아낀다고 CNBC에 말했다. 반년 전이라면 성능을 포기한 타협으로 읽혔을 결정이다. 지금은 그렇게 읽히지 않는다.
숫자가 그 이유를 설명한다. Z.ai의 GLM 5.2는 널리 인용되는 에이전트 벤치마크에서 앤트로픽 Opus 4.8과 1퍼센트포인트 안쪽으로 붙었고, 값은 약 5분의 1이다. OpenRouter를 지나는 미국 기업 토큰 중 중국 모델 비중은 2월 8일 이후 매주 30퍼센트를 넘겼고 한때 46퍼센트까지 올랐다. 2025년 상반기엔 4.5퍼센트였다.
성능 격차가 조달 담당자가 무시할 만한 크기로 줄면, 결정의 무게중심은 성능에서 가격표로 내려온다. 이건 모델 이야기가 아니라 구매 이야기다.
벤치마크 1퍼센트는 더 이상 프리미엄을 정당화하지 못한다
오픈소스 중국 모델은 선두 미국 모델보다 60~90퍼센트 싸다는 것이 이번 이동의 동력이다. 같은 기간 미국 랩들의 고급 모델 토큰 가격은 올랐고, 기업들은 예상보다 큰 청구서를 받아들었다. 팔란티어의 알렉스 카프는 토큰 과금 모델을 두고 "무언가 완전히 잘못됐다"고 했다.
핵심은 절대 성능이 아니라 성능당 가격이다. 1퍼센트를 위해 다섯 배를 내는 구조는, 그 1퍼센트가 내 실제 작업에서 체감되지 않는 한 방어되지 않는다. 벤치마크가 붙었다는 사실보다, 그 격차가 지불 의사를 정당화하던 서사를 깼다는 사실이 크다.
값이 붙자 미국 랩도 성능이 아니라 가격으로 답하기 시작했다
앤트로픽은 소넷 5를 전 세계 무료·프로 사용자의 기본 모델로 내리고, 8월 31일까지 100만 토큰당 2/10달러의 프로모션 가격을 걸었다. 네이티브 100만 토큰 컨텍스트도 함께다. 이건 새 능력의 공개라기보다 가격 방어에 가깝다. 경쟁축이 "무엇을 더 하는가"에서 "얼마에 하는가"로 옮겨간 신호다.
한 가지 변수가 이 계산을 다시 흔든다. 미국은 자국 기업의 중국 AI 사용을 제한하는 방안을 검토하고 있고, 앤트로픽 모델을 둘러싼 수출통제도 그달에 풀렸다. 값이 가장 싼 선택지가 규제상 쓸 수 없는 선택지가 될 수 있다는 뜻이다. 그래서 모델 선택은 이제 두 축의 곱이다.
- 성능당 가격: 내 과제에서 격차가 체감되는가, 값은 몇 배인가
- 허가 가능성: 데이터·규제·조달 정책상 실제로 쓸 수 있는가
그래서 정답은 하나의 플래그십이 아니라 교체 가능한 조합이다
성능이 오차범위로 수렴하고 가격과 규제가 갈리는 시장에서, 특정 모델에 코드를 붙박아 두는 조직이 가장 비싼 대가를 치른다. 발표된 최고 모델을 쫓는 대신, 자기 과제로 후보들을 나란히 평가하고, 값과 허가가 바뀌면 바꿔 끼울 수 있게 설계하는 쪽이 유리하다. 능력은 더 이상 희소하지 않다. 희소한 건 그 능력을 내 비용·규제 조건 안에서 판별하는 판단이다.
조녁컴퍼니가 AX 교육에서 강조하는 지점도 여기다. 최신 모델 사용법이 아니라, 내 업무로 모델을 평가하고 비용과 거버넌스를 함께 저울질하는 조달의 감각을 가르친다. 사업영역 →