AI 민주화?

최근 AI 코딩 도구 강의를 진행하면서 흥미로운 경험을 많이 했습니다. 도구의 강력한 기능과 기대 이상의 생산성에 놀라기도 했고, 학습자들의 긍정적인 반응도 인상적이었습니다.

하지만 동시에, 한계도 분명히 느꼈습니다. 그중 가장 큰 부분은 비용 구조였습니다. 무료와 유료 계정을 함께 사용했음에도, 크레딧 부족으로 실습이 중단되는 경우가 빈번했습니다. 단순히 '비싸다'는 이야기가 아니라, 비용 체계 자체에 대한 고민입니다.

▫️ 비용 예측의 어려움

비용이 'Effort-Based'(플랫폼의 컴퓨팅 사용량)로 계산된다고 명시되어 있지만, 실제로 작업 전에 비용을 예측하기는 매우 어렵습니다.

함께 공부하던 분은 이 답답함을 해소하고자 직접 크레딧 계산 앱을 만들어보기도 했지만, 명확한 예측은 여전히 어려웠습니다.

▫️ 과정 중심의 과금 방식

SaaS가 월 단위로 과금한다면, AI 코딩 도구는 실행 단위로 과금합니다. 심지어 "너 이런 기능 지원하니?"라는 단순 질문에도 비용이 발생합니다.

생성형 AI 작업의 특성상, 초벌을 만든 후 지속적으로 개선하는 과정이 필수적입니다. 앱 품질을 높이기 위해 반복적인 업그레이드를 진행하게 되는데, 매 과정마다 비용이 쌓이는 구조입니다.

결과물보다는 과정에 집중된 과금 체계가 사용자 입장에서는 부담스러울 수밖에 없습니다.

▫️ 이중 과금 구조

스터디 모임에서 논의된 또 다른 이슈는 일부 협업 AI 도구의 이중 과금 구조였습니다.

다양한 LLM을 선택하여 사용할 수 있다는 점은 편리하지만, 플랫폼 사용료와 별도로 LLM 사용료가 부과되는 방식은 예상보다 훨씬 높은 비용으로 이어졌습니다.

▫️ 더 나은 AI 접근성

AI 기술은 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 발전하고 있지만, 비용이 여전히 진입 장벽으로 작용하고 있습니다. 특히 소수의 빅테크 기업이 LLM 시장을 독점한다면 이런 문제는 더욱 심화되겠죠.

개인적으로 더 많은 오픈소스 LLM이 등장하고, 특정 기능은 로컬 환경에서도 실행 가능한 옵션이 보편화되길 기대합니다.

좋은 기술은 누구나 접근할 수 있어야 하고, 위대한 기술은 누구나 계속 사용할 수 있어야 합니다.