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[IT뉴스][단독] 구글도 결국 계량기 달았다···에이전틱 '토큰 좀비' 역습

온카뱅크관리자

2026-05-26 17:27:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 코딩 에이전트·자동화 루프가 토큰 폭증 긴 컨텍스트·반복 호출에 GPU 비용 급등 구글 ‘주간 한도’ 도입···연산 병목 현실화 
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 <img alt="구글 제미나이의 '주간 한도' 논란을 풍자한 이미지다. 화면 속 제미나이는 기존 AI 비서가 아니라 '종량제 계량기'처럼 묘사된다. 사용자는 단순 질문 한 줄만 던졌다고 생각하지만, 내부에서는 코딩 에이전트·재시도 루프·긴 컨텍스트 유지가 반복되며 GPU와 토큰이 빠르게 소모된다. 이미지 하단의 &quot;코딩 에이전트 루프&quot;, &quot;긴 컨텍스트 대화&quot;, &quot;이미지 생성·분석&quot; 항목은 최근 에이전틱 AI 구조가 실제 고급 추론보다 반복 호출과 컨텍스트 증폭 중심으로 흐르며 연산 비용을 폭증시키고 있다는 비판을 상징한다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172236883hooj.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="GjUkfQB3Yo" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172236883hooj.png" width="658">
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 구글 제미나이의 '주간 한도' 논란을 풍자한 이미지다. 화면 속 제미나이는 기존 AI 비서가 아니라 '종량제 계량기'처럼 묘사된다. 사용자는 단순 질문 한 줄만 던졌다고 생각하지만, 내부에서는 코딩 에이전트·재시도 루프·긴 컨텍스트 유지가 반복되며 GPU와 토큰이 빠르게 소모된다. 이미지 하단의 "코딩 에이전트 루프", "긴 컨텍스트 대화", "이미지 생성·분석" 항목은 최근 에이전틱 AI 구조가 실제 고급 추론보다 반복 호출과 컨텍스트 증폭 중심으로 흐르며 연산 비용을 폭증시키고 있다는 비판을 상징한다. / GPT-5.5
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 구글이 유료 인공지능(AI) 서비스에 '현재 사용량'과 '주간 한도' 계량기를 달기 시작했다. 겉으로는 단순 이용량 관리처럼 보이지만, 실제로는 최근 폭증한 '에이전틱 연결(agentic chaining)' 비용을 일반 구독자 단계까지 정산하기 시작했다는 해석이 나온다.
 26일 여성경제신문 취재를 종합하면 구글은 최근 공식 안내문과 지원 페이지를 통해 5시간 단위 사용량 초기화와 주간 한도 체계를 공지했다. 기존처럼 단순 질문 횟수를 세는 방식이 아니라 연산량(compute-based usage) 기반으로 자원을 배분하는 방향이다. 긴 컨텍스트, 에이전트 기능, 영상 생성, 고급 추론 기능일수록 더 많은 한도를 차감하는 구조다.
 테크업계에서는 이번 변화의 핵심 배경으로 AI 코딩 에이전트와 자동화 루프 확산을 지목한다. 최근 개발 조직과 기업 전산 부서에서는 클로드 코드, 깃허브 코파일럿, 각종 오픈소스 에이전트 도구를 업무 체계 안으로 빠르게 밀어 넣고 있다. 문제는 이 구조가 단순 챗봇과 비교하기 어려울 정도로 무거운 추론 비용을 발생시킨다는 점이다.
 에이전트는 한 번 호출로 끝나지 않는다. 코드 분석, 파일 탐색, 테스트 실행, 오류 수정, 재검증, 외부 도구 호출이 자동으로 연쇄된다. 사용자 눈에는 "README 만들어줘" 같은 한 줄 요청처럼 보이지만 실제 백엔드에서는 수십 차례 추론과 컨텍스트 재적재가 이어진다. 긴 컨텍스트와 반복 호출이 겹칠수록 KV 캐시와 GPU 메모리 점유율도 급격히 커진다. [기자수첩] 클로드 코드의 2만원 짜리 README는 지능일까?
 이는 최근 과열된 '에이전틱 연결'을 실제 고급 추론과 동일시하는 흐름 자체에 거품이 섞여 있기 때문이다. README 생성, 코드 포맷 수정, 테스트 재실행, 로그 재정리 같은 상당수 작업은 새로운 판단을 창조한다기보다 기존 구조를 반복 탐색·변환·재출력하는 성격에 가깝다는 것이다.
 헤르메스(Hermes), 오픈클로(OpenClaw) 같은 에이전트 연결 구조가 기업 내부에서 "디지털 관료제"를 가속하며 긴 컨텍스트 유지, 메모리 재삽입, 재시도 루프, 외부 도구 호출을 끝없이 덧붙이고 있다. 결국 "얼마나 깊게 생각했는가"보다 "얼마나 긴 호출 체인과 워크플로를 연결했는가" 경쟁으로 흐르면서 토큰과 GPU 사용량만 기하급수적으로 커지는 구조라는 비판이 나온다.
 에이전틱 연결은 전체 프로젝트 업로드, 장시간 컨텍스트 유지, 자동 검증, 재시도 루프를 반복하며 GPU와 토큰을 계속 태우는 구조다. 작은 버그 수정 하나에도 코드베이스 전체를 다시 읽고 테스트를 반복 실행하면서 같은 연산을 계속 되풀이한다는 지적이다. 문제는 이런 구조가 "고급 추론"처럼 포장되지만 실제로는 반복 호출과 컨텍스트 증폭에 가까운 경우가 많다는 점이다.
 실제 업계에서는 "에이전틱 연결 하나가 일반 질문 수십 개보다 더 무거운 경우도 많다"는 말까지 나온다. 특히 코드 작성→실행→오류 수정→재검증→파일 탐색→추가 호출 루프가 반복되면 GPU 메모리와 전력 사용량이 급격히 증가한다.
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 마이크로소프트(MS)와 오픈AI 진영도 이런 구조의 직접적인 부담을 받는 것으로 알려졌다. 깃허브 코파일럿과 장시간 추론 서비스 사용량이 급증하면서 애저(Azure) 기반 추론 인프라 비용 역시 빠르게 커지고 있기 때문이다. 업계에서는 "AI 서비스가 사실상 GPU 시간과 전력 배분 산업으로 바뀌고 있다"는 말까지 나온다.
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 <img alt="구글 제미나이 플러스(Plus)의 실제 사용량 계량 화면이다. 기존 '무제한 AI' 이미지와 달리 현재 사용량·주간 한도를 별도로 표시하며, 긴 컨텍스트·고급 모델·에이전트 기능일수록 더 많은 연산량을 차감하는 구조를 보여준다. 업계에서는 최근 폭증한 에이전틱 연결과 반복 호출 비용이 결국 사용자 단위 계량 체계 강화로 이어지고 있다는 상징적 장면으로 해석하고 있다. / 제보자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172238231hnbx.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="HQr9yXCE1L" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172238231hnbx.jpg" width="658">
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 구글 제미나이 플러스(Plus)의 실제 사용량 계량 화면이다. 기존 '무제한 AI' 이미지와 달리 현재 사용량·주간 한도를 별도로 표시하며, 긴 컨텍스트·고급 모델·에이전트 기능일수록 더 많은 연산량을 차감하는 구조를 보여준다. 업계에서는 최근 폭증한 에이전틱 연결과 반복 호출 비용이 결국 사용자 단위 계량 체계 강화로 이어지고 있다는 상징적 장면으로 해석하고 있다. / 제보자
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 헤르메스, 오픈클로가 불러온 비극 무늬만 개발자 생계형 좀비 생태계 과금 폭탄은 기업 &amp; 일반사용자 몫
 구글의 사례는 이런 비용 구조를 사용자별로 완전히 분리하지 못한 점에서 기인한다. 특히 삼성 갤럭시 사용자 상당수가 제미나이를 기본 탑재·무료 형태로 사용하는 상황에서, 구글이 정작 유료 플러스(Plus) 이용자부터 '주간 한도' 계량 체계를 강화하기 시작했다는 점도 논란이다. 업계에서는 "무료 사용자 기반 확대 비용과 에이전틱 연결로 폭증한 추론 부담을 결국 유료 구독자 장부에서 먼저 흡수하려는 것 아니냐"는 해석까지 나온다.
 더 큰 문제는 내부 연산 비용이 단순 토큰 입출력과 비례하지 않는다는 점이다. 똑같은 형식의 쿼리라도 어떤 구조의 정렬도를 갖느냐에 따라 내부 연산량은 엑사플롭스(ExaFLOPS)급 차이까지 벌어질 수 있다. 최근 개발 조직들이 붙이기 시작한 에이전틱 연결 구조는 연산 가치가 없는 반복 루프를 끝없이 증폭시키는 형태에 불과하다.
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 결국 이런 저효율 에이전틱 모델들이 만든 연산 부담이 일반 사용자 '주간 한도' 축소와 계량 체계 강화로 이어지면서, 플랫폼 전체 차원의 "토큰 약탈 구조"가 형성되는 양상이다. AI를 남용할수록 연산 장부도 무거워진다. 그리고 청구서가 이제 사용자 화면 위 계량기로 드러나기 시작했다.
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 <img alt="저지능 에이전틱 AI 구조를 풍자한 인포그래픽이다. 개발 조직과 기업 자동화 루프가 코드 분석·재시도·테스트 반복·도구 호출을 끝없이 연결하면서 GPU와 토큰 사용량을 폭증시키고, 결국 플랫폼 전체 비용 부담이 일반 사용자 '주간 한도' 축소로 이어지는 구조를 묘사했다. 이미지 속 계량기는 구글 제미나이의 사용량 제한 논란을 상징하며, &quot;고급 추론&quot;으로 포장된 반복 루프가 실제로는 토큰과 전력만 소모하는 디지털 관료제에 가까워지고 있다는 비판을 담고 있다. / GPT-5.5" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172239586kech.png" data-org-width="1254" dmcf-mid="XrPWgcd8tn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/26/552814-8XPEppr/20260526172239586kech.png" width="658">
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 저지능 에이전틱 AI 구조를 풍자한 인포그래픽이다. 개발 조직과 기업 자동화 루프가 코드 분석·재시도·테스트 반복·도구 호출을 끝없이 연결하면서 GPU와 토큰 사용량을 폭증시키고, 결국 플랫폼 전체 비용 부담이 일반 사용자 '주간 한도' 축소로 이어지는 구조를 묘사했다. 이미지 속 계량기는 구글 제미나이의 사용량 제한 논란을 상징하며, "고급 추론"으로 포장된 반복 루프가 실제로는 토큰과 전력만 소모하는 디지털 관료제에 가까워지고 있다는 비판을 담고 있다. / GPT-5.5
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 ☞ 자연어와 코딩언어 = 토큰(Token) 시퀀스로 분해돼 동일한 트랜스포머 연산 구조 안으로 들어가 본질적으로 차이가 전혀 없다. 영어 문장이든 파이썬 코드든, 모델 내부에서는 임베딩 벡터와 어텐션 연산, 로짓(Logit) 경쟁을 거쳐 다음 토큰 확률을 계산하는 동일한 공정을 따른다. 인간은 자연어를 "생각"으로, 코드를 "논리"로 구분하지만 AI 입장에서는 둘 다 패턴 압축과 다음 토큰 예측의 대상일 뿐이다. 
 문제는 안드레 카파시의 바이브코딩 언급 이후  "코드를 다룬다 = 더 기술적 지능"처럼 포장된다는 점이다. 그러나 실제 구조를 뜯어보면 상당수 코딩 작업은 새로운 의미 창조보다 구조 변환과 반복 탐색에 가깝다. README 생성, 로그 정리, 테스트 재실행, 포맷 수정 같은 작업은 자연어 요약과 마찬가지로 패턴 재배열 성격이 강하다. 고차원의 자연어 조합보다 연산 가치와 개발 도구로서의 효율성이 떨어지는 형식 변환 명령어가 대부분이다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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