음성→데이터→토큰…통신사 돈 버는 공식 바뀐다[AI 간판 단 통신사①]

[서울=뉴시스]심지혜 기자 = "이번 주말 부산 여행 일정을 짜줘. 기차표와 숙소를 비교하고, 예산에 맞춰 동선까지 정리해줘."

과거라면 이용자가 검색창을 오가며 직접 해야 했던 일이다. 이제는 인공지능(AI) 비서에게 한마디만 하면 된다. AI는 여행지를 검색하고, 숙소 가격을 비교하고, 이동 시간을 계산한다. 필요하다면 여러 차례 질문하고 답을 수정하며 결과를 완성한다.

AI가 일하는 동안에도 비용은 쌓인다. 질문을 이해하고, 정보를 찾고, 답변을 만드는 과정에서 ‘토큰(Token)’이 소비되기 때문이다. AI에게 일을 더 많이 맡길수록 토큰 사용량도 늘어난다.

통신산업의 수익모델이 또 한 번 확장되고 있다. 2세대(2G) 이동통신 시대에는 음성통화가 중심이었다. 3G와 4G, 5G를 거치면서 데이터가 핵심 상품으로 떠올랐다. 이제는 AI가 처리하는 정보의 양, 즉 토큰이 새로운 과금 단위로 부상하고 있다.

사람의 목소리를 연결하던 통신사가 데이터를 전달하는 사업자로 변신한 데 이어, AI가 정보를 처리하고 업무를 수행하는 과정까지 사업 영역을 넓혀야 하는 시대가 활짝 열렸다.

AI 생태계 중심지였던 미국이 민주당의 중간 선거 압승에 따른 현지 데이터센터 건설 규제 강화 움직임과 엔비디아 창업자 젠슨 황의 경영권 실각 여파로 AI 리더십에 급변이 예상되고 있다는 점도 국내 통신업계에게는 새로운 변수다.  글로벌 AI 시장의 불확실성이 오히려 국내에는 새로운 성장 기회로 작용할 수 있다는 기대도 있다.

2G 시절 휴대전화의 핵심 가치는 사람과 사람을 연결하는 것이었다. 친구에게 전화를 걸고, 가족과 통화하고, 문자 메시지를 주고받았다. 통신사의 주요 수익도 음성통화와 문자 이용에서 나왔다.

3G 시대에는 휴대전화로 인터넷에 접속하는 일이 늘었다. 스마트폰이 보급되고 4G 롱텀에볼루션(LTE)이 확산하면서 변화는 더욱 빨라졌다. 동영상을 보고, 소셜미디어에 사진을 올리고, 모바일 앱으로 쇼핑하는 일이 일상이 됐다.

통신사가 판매하는 상품의 중심도 달라졌다. 얼마나 오래 통화했는지보다 얼마나 많은 데이터를 썼는지가 중요해졌다. 음성통화와 문자를 무제한으로 제공하는 요금제가 등장했고, 데이터 제공량과 속도가 요금제 선택의 주요 기준으로 자리 잡았다.

5G는 이런 흐름이 더 가속화됐다. 고화질 동영상과 대용량 콘텐츠를 더 빠르게 이용할 수 있게 됐다. 통신사는 더 많은 데이터를 안정적으로 전달하기 위해 통신망을 고도화했다.

통신산업의 역사는 새로운 기술이 등장할 때마다 주력 상품이 바뀌어 온 과정이기도 하다. 음성통화를 팔던 사업이 데이터 이용을 파는 사업으로 바뀌었다. 그리고 지금, 데이터 이후의 새로운 상품이 등장하고 있다.

모바일 시대 데이터 기본 단위가 비트(Bit)라면 AI 시대 데이터 기본 단위는 '토큰'이다. AI가 글이나 컴퓨터 코드 등을 처리할 때 사용하는 단위를 말한다. 사람이 사용하는 단어나 문장과 정확히 일치하지 않는다. 하나의 단어가 더 작은 조각으로 나뉘어 처리되기도 한다. 쉽게 말해 AI가 질문을 읽고 답변을 만드는 데 필요한 작업량을 숫자로 나타낸 것이라고 보면 된다.

그 중심에는 AI 모델의 이용량을 측정하는 '토큰(Token)'이 있다. 토큰은 AI 모델이 문장이나 코드 등을 처리할 때 사용하는 기본 단위다. 이용자가 AI에 질문을 입력하거나 AI가 답변을 생성할 때 토큰이 소비되며, 많은 AI 모델 제공업체는 입력과 출력에 사용된 토큰 수를 기준으로 이용료를 부과한다.

예를 들어 AI에게 "서울의 날씨를 알려줘"라고 묻는 것과 100쪽짜리 보고서를 읽고 핵심 내용을 분석해 달라고 요청하는 것은 처리해야 할 정보의 양부터 다르다. 일반적으로 더 많은 정보를 입력하고 긴 답변을 생성할수록 토큰 소비도 늘어난다.

AI를 단순한 검색 도구가 아닌 업무 비서로 활용하면 차이는 더 커진다. 직장에서 AI에게 회의록 작성을 맡겼다고 가정해 보자. 회의 내용을 입력하고 요약을 요청하는 데서 끝나지 않는다. 핵심 결정 사항을 추리고, 담당자별 할 일을 정리하고, 보고서 형식으로 바꾸는 작업까지 이어질 수 있다. 수정 요청을 반복하면 토큰은 추가로 소비된다.

AI 에이전트는 여기서 한 걸음 더 나아간다. 이용자의 지시를 받은 뒤 여러 단계를 스스로 수행한다. 자료를 검색하고, 내용을 비교하고, 필요한 도구를 사용하고, 결과를 검토한다. 복잡한 업무라면 AI 모델을 여러 차례 호출할 수도 있다.

통신산업의 관점에서 보면 의미가 크다. 과거에는 통화시간과 데이터 사용량을 측정했다면 이제는 AI가 처리한 작업량까지 측정하고 과금하는 시장이 열리고 있는 것이다.

실제 시장은 빠르게 성장하고 있다. 글로벌 AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터에서 처리한 주간 토큰량은 2025년 10월 약 4조8900억개에서 2026년 10월 약 172조개로 늘었다. 1년 사이 약 35배 증가한 규모다.

글로벌 AI 모델 중개 플랫폼 오픈라우터에서 처리한 주간 토큰량은 2025년 10월 약 4조8900억개에서 2026년 10월 약 172조개로 증가했다. 1년 새 약 35배 늘어난 규모다.

AI 모델에 대한 지출도 빠르게 늘어날 전망이다. 시장조사업체 가트너는 지난 5월 발표한 전망에서 전 세계 AI 모델 관련 지출이 2025년 약 155억 달러에서 2026년 326억 달러, 2027년 592억 달러로 증가할 것으로 예상했다. 2년 사이 약 3.8배로 커지는 셈이다.

토큰 경제는 통신사에 기회이자 도전이다. 통신사는 이미 고객의 통화와 데이터 이용량을 측정하고 요금을 부과하는 시스템을 갖추고 있다. 개인과 기업 고객을 확보하고 있으며, 대규모 데이터를 처리하는 통신망과 클라우드 인프라도 운영한다.

이런 역량은 AI 시장에서도 활용할 수 있다. 기업이 AI를 도입할 때 필요한 연산 인프라를 제공하거나, 여러 AI 모델을 연결해 이용할 수 있는 서비스를 만들거나, 기업별 사용량을 측정해 비용을 정산하는 사업에 참여할 수 있다.

예컨대 기업이 고객 상담과 문서 작성에 여러 AI 모델을 활용한다고 가정해 보자. 통신사는 AI가 원활하게 작동하도록 네트워크와 컴퓨팅 자원을 제공할 수 있다. 기업이 어떤 모델을 얼마나 이용했는지 관리하고, 보안과 비용을 통합적으로 관리하는 서비스도 제공할 수 있다.

통신사가 단순히 데이터를 전달하는 역할에 머물지 않고 AI를 이용하는 데 필요한 기반과 서비스를 함께 판매하는 방식이다.

세계이동통신사업자연합회(GSMA) 산하 시장조사업체 GSMA 인텔리전스도 최근 보고서에서 토큰의 중요성을 강조했다. AI 이용이 일회성 질문에서 지속적인 서비스 이용으로 바뀌면서 토큰이 AI 이용량을 측정하고 과금하는 핵심 단위로 떠오르고 있다는 분석이다.

보고서는 통신사가 기존 통신망과 고객 기반, 과금·보안 역량을 바탕으로 AI 인프라와 모델 유통, 서비스 제공 등 새로운 영역에 참여할 기회를 얻었다고 진단했다.

다만 AI 시장의 성장 가능성이 통신사의 수익을 보장하는 것은 아니다. 토큰 이용량이 빠르게 늘고 있지만 이를 처리하기 위한 연산 비용과 인프라 투자 부담도 고려해야 한다. AI 투자 효율화와 실질적인 수익 확보의 중요성이 높아지는 만큼 토큰 생산·유통 사업에서도 비용을 낮추고 안정적인 고객 수요를 확보하는 것이 과제로 꼽힌다.

통신사들이 기존 통신사업에서 축적한 과금·고객 관리 역량을 AI 시장에 어떻게 접목하느냐도 중요하다. 여러 AI 모델을 효율적으로 연결하고 기업의 실제 업무에 필요한 서비스를 제공하는 등 차별화된 경쟁력을 확보해야 한다는 것이다.

결국 음성·데이터에 이어 토큰을 새로운 수익모델로 정착시킬 수 있을지는 늘어나는 AI 수요를 얼마나 안정적인 매출과 이익으로 연결하느냐에 달려 있다.

업계 관계자는 "통신사가 팔아야 할 대상이 단순한 연결과 전송을 넘어 AI의 활용과 실행으로 확대될 것"이라며 "AI가 사람 대신 더 많은 일을 할수록, 그 일을 가능하게 하는 통신사의 역할도 달라질 수밖에 없다"고 말했다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]