마이크로소프트의 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot) 토큰 기반 과금 전환 발표는 AI 업계 전반에 임박한 가격 인상의 신호탄입니다. 막대한 투자금에 의존해왔던 AI 기업들이 상장과 수익성 압박에 직면하면서, 실제 사용 비용을 소비자에게 전가하고 사용량을 제한하는 사례가 늘고 있습니다. 급변하는 기술 환경과 정부 규제 속에서 AI 기업들의 수익 모델과 리스크 관리가 중대한 시험대에 올랐습니다.
번역된 본문
마이크로소프트는 최근 깃허브 코파일럿(GitHub Copilot)의 가격 정책에 대한 대대적인 변경을 발표했습니다. 그 변화의 폭이 너무나 극단적이어서, 한 레딧(Reddit) 사용자는 자신의 회사가 이를 두고 '토큰비용 대재앙(Tokenpocalypse)'이라 부르기 시작했다고 전했습니다. 최신 테크크런치(TechCrunch)의 '에퀴티(Equity)' 팟캐스트에서 커스튼 코로섹(Kirsten Korosec), 션 오케인(Sean O'Kane), 그리고 저(앤서니 하)는 이러한 변화가 더 큰 AI 생태계에 어떤 의미를 갖는지 논의했습니다. 앤스로픽(Anthropic) 및 기타 대형 AI 기업들이 상장을 준비하며 수익성에 대한 뼈아픈 질문에 직면하게 됨에 따라, 우리는 다른 AI 제품들에서도 유사한 가격 인상과 비용 통제를 위한 사용 제한을 더 많이 보게 될 것입니다.
션은 "AI 연구소들이 비용을 절감하고 기술을 발전시켜, 궁극적으로 고객들의 지출 의향과 중간 지점에서 만나게 할 수 있을까?"라고 의문을 제기했습니다. 반면 커스튼은 이것이 "상황이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지를 보여준다"고 말했습니다. 단 몇 달 만에 기업들은 비용 절감을 위한 '토큰 맥시밍(tokenmaxxxing, 토큰 사용량 극대화)'에 집착했다가, 높은 비용 때문에 등을 돌리게 되었습니다. 따라서 그녀는 AI 기업들이 상장 등기명세서(IPO 서류)를 작성하면서 "눈앞에서 계속 진화하는 이러한 리스크들을 어떻게 명시할 수 있을까?"라고 반문했습니다.
내용의 길이와 명확성을 위해 편집된 대화 미리 보기를 계속 읽어보세요.
앤서니 하(Anthony Ha): 션, 우리가 이 주제를 기획할 때 당신은 이 사태를 '토큰비용 대재앙(Tokenpocalypse)'이라고 불렀습니다. 당신의 생각을 좀 더 듣고 싶습니다. 분명 마이크로소프트가 깃허브 코파일럿과 관련하여 정액제 대신 토큰당 더 많은 비용을 청구하기 시작하겠다고 결정한 사례가 있었습니다. 이 생태계 전체는 투자자의 자금에 의해 막대하게 보조금을 받고 있습니다. 그래서 비용이 들지 않아 보이는 것들도 실제로는 엄청나게 비쌉니다. 이제 우리는 그 비용의 상당 부분이 최종 소비자와 고객에게 전가되는 시점에 도달했습니다. 이것이 사람들의 행동을 어떻게 바꿀까요? 아직은 알 수 없지만, 상당한 고통이 따를 것입니다.
션 오케인(Sean O'Kane): 글쎄요, 앤스로픽의 상장 등기명세서(S-1)에 토큰과 관련된 리스크 요인이 얼마나 많이 포함될 것이라고 생각하나요? 이건 정말 큰 질문입니다. 이 프로그램에서 제가 여러 번 언급했던 부분이며, 우리는 계속해서 이 문제와 마주치고 있습니다. 우버(Uber)는 불과 한 달 반 동안 전체 궤적을 그려냈습니다. 처음에는 "이런, 올해 예산을 생각보다 훨씬 빨리 다 써버렸네"라고 말하더니, 이내 "오, 이건 너무 비싸겠는데. 비용에 상한선을 정하고 사내 사용량을 제한해야 할 것 같아"라고 바꿨습니다. 이건 좀 우려스러운 일입니다. 이 기술을 많이 사용하는 우버 같은 회사에서 이런 일이 이렇게 빨리 일어난다고 상상해 보세요. 결국 문제는 이겁니다: AI 연구소들이 비용을 절감하고 기술을 발전시켜, 궁극적으로 고객들의 지출 의향과 중간 지점에서 만나게 할 수 있을까요? 돌이켜 생각해보면 재미있는 점은, 챗GPT(ChatGPT)가 처음 나왔을 때 월 20달러를 받은 것에는 정말 아무런 전략이 없었습니다. 그냥 "숫자 하나를 던져보자"는 식이었죠. 그 이후로 우리 모두는 그 가격의 결과를 감당해 오고 있습니다. 분명히 사람들은 더 고급 모델에 대해 더 많은 돈을 지불하지만, 그것만으로는 여전히 실제 비용을 충당하는 데 부족합니다. 따라서 비용 문제는 현재 가장 큰 핵심 과제입니다.
커스튼(Kirsten): 저에게 이 모든 것은 상황이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지를 보여줍니다. 생각해보면, 토큰 사용량 극대화(Tokenmaxxxing)라는 개념이 하나의 트렌드가 되어 정점을 찍고, 불과 6개월 만에 부정적으로 받아들여지게 되었습니다. 말씀하신 대로 이 거대한 규모와 전체 가격 책정 메커니즘은 AI 연구소들을 중심으로 비즈니스 모델이 제대로 형성되고 확고해지기도 전에 마련되었습니다. 그리고 동시에 정부도 이에 발맞추려 하고 있습니다. 이번 주에도 트럼프 대통령이 행정명령에 서명했습니다. 이는 제한적인 버전이지만, 정부가 강력한 AI 모델을 검토할 기회를 갖도록 하기 위한 것입니다. 이 모든 일이 제가 경험해 본 적 없는 속도로 일어나고 있습니다. 바로 그 때문에 다가오는 S-1 상장 등기명세서가 정말 기대되는데, 특히 [해당 기술의] 리스크 요인들이 어떻게 서술되어 있을지 궁금합니다. 도대체 이 끊임없이 눈앞에서 진화하는 리스크들을 어떻게 명시할 수 있을까요?
Microsoft recently announced major pricing changes for GitHub Copilot — changes that were drastic enough that a Reddit user said their company has started calling it the Tokenpocalypse . On the latest episode of TechCrunch’s Equity podcast , Kirsten Korosec, Sean O’Kane, and I discussed what those changes might mean for the larger AI ecosystem. After all, as Anthropic and other big AI companies plan to go public, leading to awkward questions about profitability , we’re likely to see similar price increases for other AI products, and more usage restrictions as businesses try to keep costs under control . “Can these AI labs collapse that cost [and] progress the tech enough in a way that it eventually meets in the middle with customers’ appetite for spending?” Sean wondered. Kirsten, meanwhile, suggested that this also reflects “how quickly things are moving.” In just a few months, companies became obsessed with “tokenmaxxxing,” then turned against it due to the high costs. So as AI companies write their IPO filings, she asked, “How do you even write these risks in, because they are evolving before our eyes?” Keep reading for a preview of our conversation, edited for length and clarity. Anthony Ha: When we were planning for this, Sean, you called this the Tokenpocalypse. And I want to hear more about what you think about it, but there was an example of Microsoft deciding with GitHub Copilot that they're going to start charging more per token [instead of a flat rate]. This whole ecosystem is heavily, heavily subsidized by investor money. And so stuff that seems like it has no cost is, in fact, incredibly expensive. And now we're going to get to a point where more of that cost is going to get passed on to the end consumer, to the customer. How is that going to change behavior? I don't think we know, but there's going to be a lot of pain. Sean O’Kane: I mean, how many token-related risk factors do we think are going to be in the Anthropic’s S-1? This is a big question. It's something that I've mentioned a lot on this show and we seem to just keep running into it, where Uber has done like the full arc in the span of a month and a half of saying, “Boy, we kind of blew through our budget on this stuff way quicker than we thought this year.” And then, “Ooh, maybe this is going to be a little too expensive, we need to put caps on this, and we need to limit people's usage inside the company.” That's just a little worrying. Imagine if you see that happen so quickly at a company like Uber, that is using this stuff a lot, and it's just a question of: Can these AI labs collapse that cost [and] progress the tech enough in a way that it eventually meets in the middle with customers’ appetite for spending? A funny thing to think back on is, I don't think there was really any strategy involved in charging $20 a month [for ChatGPT Plus] when ChatGPT originally came out. It was just sort of like, “Let's spit out a number.” And we've all been reckoning with that ever since. Clearly, people pay more for the more advanced models, but even that still isn't enough to close that gap to the true cost. So that's clearly the biggest question here. Kirsten: All of this, to me, illustrates how quickly things are moving. I mean, when you really think about it, the whole tokenmaxxxing thing has become a thing, peaked, and now is seen disfavorably, within six months. The scale of this, the whole pricing mechanism, to your point, was put in place before business models were really shaped and solidified around AI labs. And then, at the same time, you have the government trying to catch up. Also this week, President Trump signed an executive order — it is a narrow version, but this is designed to give the government a chance to review powerful AI models. So you have all this happening at a pace that I don't think I've ever experienced. That's why I'm really looking forward to some of these S-1 IPO registration statements, because of the risk [factors]. How do you even write these risks in, because they are evolving before our eyes, and day by day? Anthony: Uber is an interesting example, Sean, because you mentioned their AI spend, but they've also come up in the AI discourse because sometimes, people who think there's this bubble, they'll bring up just how wildly unprofitable these tools are, these companies are, and then people will bring up Uber as a response. People talked about how unprofitable Uber was, but eventually you get to scale and then you close that gap. And I think that's true. But also, for Uber to do that, it had to really transform itself as a company in a lot of ways. What Uber was at the beginning and what it is now, all the different areas of business that it's had to expand into, the different ways that customers and drivers have gotten squeezed, those are things that had to happen to get to the point where it could be a profitable company. And I think you're going to have to see similar transformations for a lot of these AI companies if they're going to survive. Sean: Is there any way that these labs can squeeze pennies like Uber has squeezed the drivers over the years? Is there something squishy enough there for them to do that? I don't know. This seems like harder, more straightforward costs in a lot of ways, so it'll be interesting. Topics AI , Anthropic , Equity podcast , Microsoft When you purchase through links in our articles, we may earn a small commission . This doesn’t affect our editorial independence. Anthony Ha Anthony Ha is TechCrunch's weekend editor. Previously, he worked as a tech reporter at Adweek, a senior editor at VentureBeat, a local government reporter at the Hollister Free Lance, and vice president of content at a VC firm. He lives in New York City. You can contact or verify outreach from Anthony by emailing anthony.ha@techcrunch.com . View Bio June 18 Los Angeles Get an inside look at what it takes to scale and succeed from leaders at Mach Industries, Founders Fund, and Shinkei Systems. Through candid fireside chats and high-impact networking, you'll walk away with valuable insights and new connections. REGISTER NOW Most Popular Google will pay SpaceX $920M per month for compute Sean O'Kane Mira Murati steps back into the spotlight, carefully Connie Loizos Microsoft launches Scout, an OpenClaw-inspired personal assistant Russell Brandom Hackers hijacked Instagram accounts by tricking Meta AI support chatbot into granting access Lorenzo Franceschi-Bicchierai Anthropic files to go public Kirsten Korosec DuckDuckGo makes its ‘no-AI' search engine easier to access as its traffic booms Sarah Perez Strava declares war on scrapers ahead of IPO Ivan Mehta