컴퓨팅 업계의 대변혁: 'GPU 쌓기'에서 '토큰 판매'로

2026년 7월 마지막 주, 컴퓨팅 업계는 비즈니스 모델의 깊은 전환을 목격하고 있다. 고성능 컴퓨팅 파워의 가격이 지속적으로 오르고 공급이 부족해지는 가운데, 주요 기업들은 단순한 하드웨어 임대를 넘어 '토큰 팩토리(Token Factory)'라는 완전히 새로운 모델을 모색하기 시작했다. 즉, '하드웨어 판매'에서 '서비스 판매'로, GPU 시간 단위 과금에서 AI가 생성한 토큰 수에 기반한 과금으로 전환하고 있다. 이 변화는 경쟁의 초점이 '얼마나 많은 GPU를 보유하느냐'에서 '얼마나 많은 지능을 효율적으로 생산하느냐'로 옮겨갔음을 의미하며, 업계 전체가 자원 중심 경제에서 서비스 중심 경제로 도약하는 전환점에 서 있다.

1. 토큰 팩토리: 컴퓨팅 비즈니스 모델의 패러다임 전환

'토큰 팩토리'란 컴퓨팅 서비스 제공자가 GPU 수나 연산 시간을 주요 과금 단위로 삼지 않고, 대신 AI 모델이 생성한 토큰(모델이 처리하는 최소 텍스트 단위)의 수를 납품 및 과금의 기준으로 삼는 모델이다. 이 모델은 TaaS(Token‑as‑a‑Service)로 불리며, 그 본질은 컴퓨팅 파워를 측정 가능하고 거래 가능한 지능 생산력으로 추상화하는 데 있다. 이는 마치 전기가 '발전기 임대'에서 'kWh당 과금'으로 진화한 것과 유사하다.

현재까지 런젠股份(潤建股份), 홍신전자(弘信電子), 싱윈테크(行雲科技), 차오쉰테크(超訊科技), 난웨이소프트웨어(南威軟件) 등 10여 개 상장사가 '토큰 팩토리' 사업의 탐색 또는 도입을 공개적으로 발표했다. 막 막을 내린 2026 세계인공지능대회(WAIC)에서도 '토큰 팩토리'는 많은 컴퓨팅 기업 부스의 주요 키워드가 되었으며, 각사는 토큰 과금 플랫폼과 스케줄링 시스템을 선보이며 업계 내 공감대가 빠르게 형성되고 있다.

싱윈테크는 이러한 모델 전환의 대표적 사례다. 7월 29일 밤, 싱윈테크는 기존에 체결한 대규모 컴퓨팅 서비스 계약이 증액 및 가격 인상될 뿐만 아니라 '토큰 수익 관련 고정 서비스 수수료'가 새로 추가되었다고 발표했다. 구체적으로, 이 회사는 한 대형 장문맥 대규모 언어모델 서비스 제공업체와의 계약에서 컴퓨팅 서비스 유닛을 128개에서 256개로 두 배로 늘렸고, 계약 총액은 약 10억 위안에서 30억 5,300만 위안으로 201%나 증가했다. 동시에 유닛당 월 서비스 요금도 21%~36% 가량 인상되었다. 발표문은 특히 새로운 토큰 서비스 요금이 실제 생성된 토큰 수에 따라 단계적으로 정산된다고 명시하여, 싱윈테크의 수익 구조가 단순한 자원 임대에서 '기본 컴퓨팅 요금 + 성과 연동 배분'으로 전환되어 비즈니스 유연성이 크게 향상되었음을 보여주었다.

또 다른 대표 사례인 런젠股份은 WAIC 기간 중 '런젠지쏸 토큰 팩토리' 2.0 버전을 발표하고, 5만 장 이상의 이종 GPU를 통합했으며, 중소 모델 팀을 대상으로 토큰 과금 방식의 개발자 패키지를 제공한다고 밝혔다. 홍신전자는 여러 국산 칩 제조사와 협력하여 쑤위안 테크놀로지(燧原科技), 한무기(寒武紀) 등의 칩을 기반으로 한 토큰화 컴퓨팅 풀을 구축하고, 국산 대체 경로에서 차별화된 서비스 역량을 갖추려 하고 있다.

2. 가격 급등: 수급 불균형이 낳은 시장 현실

토큰 팩토리 모델이 등장한 배경에는 고성능 컴퓨팅 파워의 지속적인 부족과 가격 상승이라는 '판매자 시장'이 자리 잡고 있다. 이 가격 인상파는 소비자용 그래픽카드와 임대 시장 모두에 영향을 미쳤으며, 그 강도와 지속성은 최근 몇 년간 유례를 찾기 어려울 정도다.

소비자 측면에서 그래픽카드 시장은 말 그대로 '가격 폭풍'을 겪고 있다. 주요 GPU 제조사(NVIDIA, AMD)의 가격 인상 통보에 따라 각 브랜드 공장은 일제히 재고 보류 정책을 시행하고 대량 출하를 중단하면서 유통 재고가 급격히 고갈되었다. 선전 화창베이 전자상가의 여러 판매업자는 "이 이틀 사이에 약 30% 가량 올랐다"고 증언했으며, RTX 5070은 작년 소매가 약 4,500~5,000위안에서 현재 6,000~6,500위안으로, RTX 5080은 8,000위안대에서 거의 12,000위안까지 치솟았다. "거의 매일 가격이 바뀌며 하루 평균 500~1,000위안씩 오르고 있다"는 상황으로, 일부 고급 모델은 '가격은 있지만 물건이 없는' 상태에 이르렀다. 게이머와 AI 애호가들은 한탄하고, 되팔이와 사재기 업자들은 활개를 치고 있다.

임대 측면에서도 컴퓨팅 파워 임대 가격은 계속해서 상승하고 있다. 업계 분석 기관의 데이터에 따르면, NVIDIA B200의 현물 및 계약 복합 임대 가격은 2025년 8월 약 4.0달러/GPU·시에서 2026년 7월 약 5.0~5.2달러/GPU·시까지 상승해 누적 25~30%의 인상률을 기록했다. H100의 1년 계약 임대료도 2025년 말 저점에서 회복하여 현재 약 2.8~3.0달러/GPU·시 수준에서 안정화되었다. 중국 국내 컴퓨팅 임대 시장에서도 A800, H800 등 규정 준수 모델의 임대료는 전월 대비 15~20% 상승했으며, 장기 계약은 수개월 전에 예약해야 하는 실정이다.

이 가격 인상의 근본 원인은 AI 컴퓨팅 수요가 상류 생산능력을 빨아들이는 '흡인 효과'에 있다. 삼성, SK하이닉스, 마이크론 3대 메모리 제조사는 첨단 패키징 및 웨이퍼 생산능력의 70~90%를 수익성이 훨씬 높은 HBM(고대역폭 메모리)에 할당하고 있다. HBM의 수익성은 소비자용 GDDR보다 훨씬 높으며, 주로 NVIDIA, AMD 등 데이터센터 고객에게 공급된다. 제조사들이 HBM 수주를 우선시하면서 소비자용 그래픽카드용 GDDR 생산능력이 크게 축소되고 메모리 원가가 상승한다. 이러한 원가 압력이 공급망을 타고 전파되어 최종적으로 소매 가격을 끌어올리고 있다. 또한, 전 세계적인 AI 대형 모델 경쟁이 '백모델 대전'의 백열화 단계에 접어들면서 주요 업체들은 클러스터 규모를 수천 장에서 수만 장, 나아가 수십만 장 수준으로 확대하고 있어 수급 격차가 더욱 벌어지고 있다.

3. '카드 쌓기'에서 '시스템'으로: 경쟁 논리의 진화

토큰 팩토리 모델의 대두는 컴퓨팅 업계 경쟁 논리의 전반적인 고도화와 분리할 수 없다. 단순히 GPU 수를 늘리는 '카드 쌓기' 시대는 끝났으며, 시스템 수준의 최적화가 승패를 가르는 핵심이 되었다.

방금 막 끝난 WAIC 2026은 분명한 신호를 보냈다. 즉, 중국 국산 컴퓨팅 파워는 '쌓기'의 초기 단계를 완전히 탈피하고, 고속 상호연결, 소프트웨어 스택, 클러스터 스케줄링 등 시스템 수준의 경쟁이라는 새로운 단계에 진입했다는 것이다. 화웨이의 선텡 950 슈퍼노드는 실물로 최초 공개되었으며, 1,024장의 선텡 NPU 카드를 탑재하고, 자체 HCCS 고속 상호연결 기술을 통해 FP8 기준 1 EFLOPS의 연산 성능을 제공하며, 클러스터 선형 가속비는 0.92 이상으로 이론치에 근접한다. 중과서광(中科曙光)은 전국산 10만 카드 AI 슈퍼클러스터 '서광 8000'을 전시하고, 자체 분산 스토리지와 액침 냉각 시스템을 채택해 PUE를 1.08까지 낮췄다. 무시 주식회사(沐曦股份)는 시징 S600 슈퍼노드를 발표하고, 만 카드급 클러스터로의 수평 확장을 지원하며, PyTorch 2.0 이상의 생태계와 호환된다.

이러한 전시는 업계 평가 기준이 더 이상 단일 칩의 최고 성능이나 메모리 대역폭 같은 파라미터에 국한되지 않고, 노드 간 통신 지연, 장애 복구 시간, 자동 병렬화 전략, 컴파일러 최적화 효율 등 시스템 역량으로 확장되었음을 보여준다. 한 업계 시니어 아키텍트가 말했듯이, "앞으로 국산 GPU가 시장에 대량 투입되면 하드웨어 공급이 점차 충분해질 것이다. 주요 컴퓨팅 기업들은 스케줄링이나 추론 최적화 같은 소프트웨어 시스템 역량 구축에 경쟁 중심을 옮기고 있다. 같은 하드웨어에서 더 많은 토큰을 생산하는 자가 가격 결정권을 쥐게 될 것이다."

이러한 변화는 '토큰 팩토리'의 내재적 요구와도 일치한다. 토큰 생산 효율은 GPU의 부동소수점 연산 속도뿐만 아니라 메모리 대역폭, 네트워크 지연, 스케줄링 알고리즘, 모델 병렬화 전략 등 시스템 전체에 의존한다. 따라서 시스템 역량의 향상은 단위 비용당 토큰 생산성에 직결되며, 이는 비즈니스 모델 성립의 기술적 기반이 된다.

4. '자원 판매'에서 '서비스 판매'로: 산업 가치의 재편

토큰 팩토리 모델의 핵심은 컴퓨팅 파워를 '자원'에서 '서비스'로 격상시키는 데 있으며, 이 전환은 산업 체인 전체의 가치 배분을 재편하고 있다.

지난 수년간 컴퓨팅 업계의 경쟁력은 'GPU를 보유하는 것'에 의존해 왔다. 많은 투자자들은 GPU를 새로운 '디지털 부동산'으로 여기고 막대한 자본을 투입해 카드를 구매하고 데이터센터를 건설했으며, '컴퓨팅 투기꾼'이 사재기하는 사례까지 있었다. 이러한 자원 중심 모델은 단순명쾌하지만 한계 수익은 체감하고, 하드웨어 노후화와 기술 혁신 리스크에 취약하다.

현재 주요 기업들은 서비스 형태를 '일괄 컴퓨팅 판매'에서 수익성이 높고 고객 충성도도 강한 TaaS 모델로 업그레이드하고 있다. 이것이 의미하는 바는 무엇인가? 컴퓨팅 파워는 더 이상 단순한 그래픽카드의 집합체가 아니라, 하드웨어 드라이버, 미들웨어 스케줄러, 모델 최적화, 애플리케이션 인터페이스에 이르는 완전한 생산 시스템인 것이다. 토큰은 하위 컴퓨팅과 상위 애플리케이션을 연결하는 보편적 의미 단위로서, AI 생산성을 측정하는 핵심 '통화'로 진화하고 있다.

하류 고객에게 토큰 과금은 진입 장벽을 낮춘다. 개발자는 내부적으로 몇 장의 GPU가 사용되었는지, 어떤 모델인지 신경 쓸 필요 없이 실제 소비한 토큰 수에 따라 지불하면 된다. 이는 마치 수도 요금처럼 직관적이다. 이는 특히 중소기업과 개인 개발자에게 유리하며, 더 유연한 비용으로 AI 애플리케이션 혁신에 참여할 수 있게 한다. 동시에 토큰 과금은 추론 처리량과 자연스럽게 연동되므로, 서비스 제공자는 시스템 효율을 지속적으로 최적화할 인센티브를 갖게 되고, '효율 향상 → 비용 절감 → 고객 증가 → 데이터 증가 → 추가 최적화'라는 선순환이 만들어진다.

물론 이 전환에는 현실적인 과제도 남아 있다. 첫째, 토큰의 가격 책정 기준이 통일되어 있지 않아 모델과 작업에 따라 토큰당 '가치'가 크게 다르므로, 공정하고 투명한 요금 체계 마련은 업계의 난제다. 둘째, 전 세계 고성능 GPU의 약 15~20%는 '개봉조차 되지 않고 전원도 켜지지 않은' 상태로 방치되어 있다고 하며, 유휴 컴퓨팅 파워를 효과적으로 활용하는 데는 시간이 걸릴 것이다. 셋째, 업체 간·지역 간 상호연결 및 표준화된 스케줄링도 기술적 장애물이다.

그러나 방향성은 분명하다. 컴퓨팅 업계의 경쟁은 '얼마나 많은 GPU를 가졌는가'에서 '얼마나 많은 토큰을 생산할 수 있는가'로 이동하고 있다. 미래에는 가장 낮은 비용으로 가장 높은 효율로 많은 토큰을 출력하는 자가 AI 컴퓨팅 신인프라의 핵심 플레이어가 될 것이다.

5. 전망: 컴퓨팅의 보편화와 AI 민주화를 향해

2026년 7월 마지막 주, 컴퓨팅 업계는 새로운 전환점에 서 있다. 토큰 팩토리는 단순한 비즈니스 모델 혁신이 아니라, 컴퓨팅 파워가 '하드웨어 시대'에서 '서비스 시대'로 이행하는 상징적 사건이다. 이는 컴퓨팅 파워가 수도나 전기처럼 계량 가능하고 거래 가능하며 누구나 이용할 수 있는 공공 서비스로 변모할 것임을 예고한다.

토큰 단위로 컴퓨팅 파워를 소비할 수 있게 되면 AI 모델의 비용은 투명하고 통제 가능해지며, 기업과 개인은 클라우드 서비스처럼 온디맨드 방식으로 지능 생산력을 조달할 수 있다. 이는 AI 애플리케이션 혁신의 장벽을 획기적으로 낮추고, 다양한 분야에서 특화된 모델과 애플리케이션이 탄생하여 AI가 진정으로 모든 산업과 가정에 스며들게 할 것이다. 동시에 토큰 팩토리는 정교한 스케줄링과 과금을 통해 자원을 고부가가치 작업으로 유도하고, 사회 전체의 컴퓨팅 이용 효율을 높일 잠재력도 지니고 있다.

미래에는 칩 제조 공정의 발전, 첨단 패키징 기술의 성숙, 시스템 소프트웨어의 지속적 개선을 통해 토큰당 비용이 더욱 하락할 것이다. 그때가 되면 AI 컴퓨팅은 더 이상 거대 테크 기업만의 전용 사치품이 아니라, 누구나 이용할 수 있는 기반 인프라가 될 것이다. 이 'GPU 쌓기'에서 '토큰 판매'로의 변혁은 이제 막 시작되었으며, 그 영향은 향후 수년에 걸쳐 점차 가시화될 것이다.