유례없는 변동성 장세를 두고 해석이 쏟아집니다. AI 주식이 너무 올라서 이유만 생기면 판다는 말, 물가 때문에 금리가 다시 위협이라는 말, 국민연금 포트폴리오 조정에 레버리지 ETF 청산까지. 진단이 참 많습니다. 다 일리가 있는 해석들입니다. 그런데 저는 예전부터 앞으로의 장세는 결국 이 질문 하나로 좁혀진다고 봐왔습니다. “AI의 생산성이 물가를 잡을 수 있는가.” 최근 신임 연준 의장이 공개적으로 같은 얘길 꺼냈습니다. 정책으로 확정된 건 아니지만, 연준 수장 입에서 나왔다는 것만으로도 신호입니다. 그렇다면 진짜 물어야 할 건 이겁니다. AI 생산성은 정말 물가를 끌어내릴 수 있을까요? 그리고 우리는 그걸 어떤 지표로 확인할 수 있을까요? AI가 물가를 낮추는 길은 두 갈래입니다. 하나는 워시 의장이 본 노동 생산성이고, 다른 하나는 추론 단가죠. 생산성은 경제 전체로 퍼지는 데 오래 걸리고 데이터로 잡기도 어렵습니다. 반면 지금 훨씬 빠르게, 눈에 보이게 움직이는 건 추론 단가입니다. 같은 성능의 AI를 더 싸게 쓰는 경쟁 말입니다. 이미 숫자로 쉽게 드러나 있습니다. ① OpenRouter(개발자들이 여러 AI 모델을 골라 쓰는 중개 플랫폼)에서 중국·오픈 모델의 토큰 사용량이 미국 모델을 크게 앞질렀습니다(상위 모델 표본 기준). ② 미국과 중국 최상위 모델의 성능 차이는 2.7%까지 좁혀졌고요(Stanford HAI). ③ 기업들은 요금 부담에 더 싸고 작은 모델로 갈아타기 시작했습니다. 이 변화가 먼저 영향을 미치는 건 미국 AI 기업의 매출이 아니라 마진입니다. 값을 그대로 두면 물량을 잃고, 물량을 지키려면 값을 내려야 하니까요. 그런데 여기서 한 걸음 더 가야 합니다. 마진이 눌리는 것 자체가 물가를 낮추는 건 아니거든요. 그건 추론 가격이 실제로 떨어지고 있다는 신호일 뿐입니다. 진짜는 그다음입니다. 추론 가격이 내려가면 AI를 도구로 쓰는 수많은 기업의 비용이 같이 내려갑니다. 콜센터 응대, 코드 작성, 문서 정리처럼 사람이 하던 일을 더 싸게 처리하게 되면, 그 절감이 상품과 서비스 가격에 스며듭니다. 마진은 AI를 파는 쪽 이야기이고, 물가는 AI를 쓰는 쪽에서 결정됩니다. 중국·오픈 모델의 약진을 눈여겨봐야 하는 이유가 여기 있습니다. 이들이 추론 가격의 바닥을 빠르게 끌어내릴수록, AI가 물가를 누르는 힘도 빨라지니까요. 물론 아직은 비용에 민감한 일부 시장의 얘기고, AI 시장 전체의 결론은 아닙니다. 하지만 AI가 물가를 이기는지 어디서 확인하냐고 묻는다면, 오픈 모델의 토큰 비중, 미·중 모델의 단가 격차, 기업의 모델 갈아타기 속도. 이 셋이 같은 방향으로 움직이는지를 지켜보라고 말씀드립니다. 더 자세한 글은 제 블로그 글에서 보실 수 있습니다. https://aleph.ai.kr/s/k/rp #AI투자 #추론단가 #AI디스인플레이션 #변동성장세