토큰 값이 떨어진다는 기사 하나를 재료로 밸류체인 전체를 다시 세우는 회차다. 진행자는 그 하락이 소프트웨어 회사를 죽이는 것인지 싸게 살 기회인지를 판정하는 잣대로 삼고, 여섯 갈래에 각각 다른 답을 붙인다. 이 글은 그 가르기의 논리를 보고 다섯 달 뒤의 값에 대조한다. 4절의 대조 값은 원문에 없는 것이라 출처를 함께 적는다.
먼저 용어를 푼다. 토큰은 AI 모델이 문장을 처리하는 최소 단위이고, 업계의 관심이 모델을 만드는 학습에서 만든 모델을 쓰게 하는 추론으로 옮겨 가고 있다는 것이다(L20~L60 안팎).
여기서 셈이 나온다. 추론으로 무게가 옮겨 가면 토큰 사용량이 늘고, 사용량이 늘수록 토큰당 값은 내려간다. 값이 내려가는 것 자체가 시장이 커지는 신호라는 뜻이다.
같은 사실이 위치에 따라 반대로 작동한다는 것이 이 회차의 출발이다. 토큰을 파는 쪽에는 단가 하락이고, 토큰을 사서 쓰는 쪽에는 원가 하락이다. 그래서 한 기사에서 악재와 호재가 동시에 나온다.
이 관점이 값어치 있는 이유는 소프트웨어 주가가 크게 빠진 국면을 다시 보게 만들기 때문이다. AI가 소프트웨어를 잡아먹는다는 이야기가 널리 퍼져 있었는데, 토큰 값이 내려가면 그 소프트웨어 회사들이 AI 기능을 싸게 붙일 수 있다는 반대 방향의 셈이 성립한다.
같은 하락이 칸마다 다르게 작동한다
밸류체인을 여섯으로 나누고 칸마다 답이 다르다.
AI 모델을 직접 만드는 회사는 부정적으로 본다. 차별화 포인트나 고객 기반이 없으면 값이 내려가는 싸움에서 사라질 것이라는 이유다.
엔비디아는 계속 좋다고 본다. 이미 업계의 필수 인프라가 됐기 때문이다.
반도체 설계 회사인 시놉시스와 케이던스도 괜찮다고 본다. 3월 29일 회차에서 엔비디아가 시놉시스에 투자한 것을 길목 잡기로 읽은 것과 이어진다.
GPU와 데이터센터를 빌려주는 사업자는 부정적이다. 지금은 좋아 보여도 시간이 지나면 마진 압박으로 힘들어질 것으로 본다.
TSMC는 계속 좋다고 본다.
소프트웨어 회사들이 이 회차의 결론이다. 마이크로소프트는 토큰 값 하락이 비용 하락으로 이어져 애드온 프로그램을 더 붙여 팔 수 있는 요인이 된다고 보고, 구글은 그 비용 하락이 광고 수익으로 이어진다고 보며, 서비스나우는 주가가 이렇게까지 빠질 이유가 있느냐고 되묻는다.
여섯 칸의 답을 나란히 놓으면 기준이 하나로 보인다. 대체 가능한 자리에 있으면 값 하락이 그대로 손실이 되고, 대체가 어려운 자리에 있거나 그 값을 사서 쓰는 자리에 있으면 이득이 된다. 임대 사업자를 부정적으로 본 것도 같은 잣대다. GPU를 빌려주는 일에는 남과 다른 것이 없다.
결론은 분명하다. 토큰 값 하락이 이어지면 특히 소프트웨어 회사가 싸게 살 기회가 될 수 있다는 것이다. 다만 어디까지나 개인 생각이라는 단서를 붙인다.
이 판단의 구조를 보면 조건이 하나 숨어 있다. 소프트웨어 회사가 이득을 보려면 토큰 값이 내려가는 만큼 그들이 쓰는 총액이 늘지 않아야 한다. 단가가 내려도 쓰는 양이 그보다 더 늘면 비용은 오른다. 이 회차는 단가만 보고 총액을 안 본다.
이 절의 값은 원문에 없다. 2026-09-07 기준으로 따로 확인한 것이며 출처를 함께 적는다.
값 하락은 그대로 이어졌다. GPT-4급 품질의 값은 100만 토큰당 30달러에서 0.50달러 아래로 떨어졌고, 주요 공급자의 평균 단가는 1년 만에 100만 토큰당 10달러에서 2.50달러로 내려갔다(출처: The GTM Newsletter 「The Token Price Collapse」 2026, Forbes 2026-07-28).
소프트웨어 저가 매수 판단은 방향이 맞았다. AI가 기업용 소프트웨어를 잡아먹는다는 인식으로 이 업종에서 2조 달러가량의 시가총액이 빠져나갔다가 다시 돌아왔고, 소프트웨어 업종의 12개월 선행 주가수익비율은 22.7배로 사상 처음 S&P500 전체보다 낮아진 구간을 지났다(출처: SaaStr 2026, Forbes 2026-02-06).
그런데 이 회차가 안 본 조건이 실제로 문제가 됐다. 단가가 내려간 만큼 사용량이 폭증해 총비용은 오히려 늘었다. 구글의 월간 토큰 처리량은 두 해 만에 9.7조에서 3,200조 이상으로 약 330배가 됐고, 2024년 단가로 예산을 짠 기업들이 에이전트형 작업에서 예상의 몇 배를 쓰게 됐다는 지적이 나왔다. AI 기반 사업의 매출총이익률은 50~60%로 전통적인 소프트웨어의 80~90%보다 낮다(출처: The GTM Newsletter 2026, Forbes 2026-07-28).
임대 사업자에 대한 부정적 판단은 아직 판정이 이르다. 데이터센터 쪽에서는 오히려 전력과 장비 부족으로 공급이 막힌 상태가 이어졌다(출처: Yahoo Finance 2026 데이터센터 지연 기사).
단가는 봤고 총액은 안 봤다
이 회차의 성적이 반반인 이유가 분명하다.
단가의 방향은 맞았고 그 방향이 누구에게 유리한지도 대체로 맞았다. 대체 가능성으로 칸을 나눈 잣대가 작동했다.
총액을 안 본 것이 빈 곳이었다. 값이 싸지면 쓰는 양이 늘고, 늘어난 양이 단가 하락을 삼키면 비용은 늘어난다. 소프트웨어 회사가 AI 기능을 붙일수록 원가 구조가 무거워지는 결과가 실제로 나타났다.
이 어긋남은 이 채널에서 되풀이되는 자리와 같다. 한쪽 변수만 보고 업종 전체를 부를 때 자주 어긋났다. 은행주를 예대차 하나로 본 것, 해운 운임을 수요 하나로 본 것과 같은 꼴이다.
빠진 것 ① 사용량이 늘면 총비용이 어떻게 되는지가 없다. 단가 하락만으로 소프트웨어의 이득을 셈한다.
빠진 것 ② 소프트웨어 회사가 AI 기능으로 값을 더 받을 수 있는지가 안 다뤄진다. 비용이 내려가도 고객이 그만큼 덜 내면 남는 것이 없다.
빠진 것 ③ 임대 사업자를 부정적으로 보면서 전력과 장비 공급 제약을 함께 세지 않는다. 공급이 막히면 대체 가능성이 낮아진다.
무엇을 더 봐야 하나 ① 소프트웨어 회사의 매출총이익률이 AI 기능을 붙인 뒤 어떻게 움직이는지가 이 판단의 실제 성적표다.
무엇을 더 봐야 하나 ② 토큰 값이 더 내려가도 마이크로소프트와 구글의 이득이 이어지는지는 사용량 증가율과 함께 봐야 한다.
무엇을 더 봐야 하나 ③ 이 회차에서 부정적으로 본 임대 사업자는 전력 제약이 풀리는 시점에 판정이 갈린다. 그 시점이 이 채널의 6월 회차에서 다시 다뤄진다.