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[IT뉴스]KT “AI 중개 수수료가 주력 아니다… 직접 토큰 생산해 수익 낼 것”

온카뱅크관리자

2026-10-27 13:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 이달 30일 기업 고객 대상 ‘토큰팩토리’ 출시 전용회선·클라우드 결합해 기업 AX 시장 공략 여러 AI를 단일 API로 연결… 통신요금과 통합 청구 사용량 따라 후불 정산… 내년 3월 구독형 요금제 추진 오픈라우터와 협력… 국내 AI 모델 해외 유통도 추진 
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 <img alt="이진형 KT AX사업본부장이 27일 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 사옥에서 열린 기자간담회에서 인공지능(AI) 플랫폼 ‘KT 토큰팩토리’의 수익 구조를 설명하고 있다. /심민관 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/27/chosunbiz/20261027135720973cian.jpg" data-org-width="3702" dmcf-mid="YZs9Nve4jb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/27/chosunbiz/20261027135720973cian.jpg" width="658">
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 이진형 KT AX사업본부장이 27일 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 사옥에서 열린 기자간담회에서 인공지능(AI) 플랫폼 ‘KT 토큰팩토리’의 수익 구조를 설명하고 있다. /심민관 기자
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 “이달 30일 토큰팩토리를 기업 고객 대상으로 출시합니다. 중개 수수료는 우리의 메인 비즈니스 모델은 아닙니다. KT 데이터센터 안에 있는 그래픽처리장치(GPU)를 가지고 직접 모델을 돌려 토큰을 생산해 수익을 낼 겁니다.”
 이진형 KT AX사업본부장은 27일 서울 종로구 KT 광화문 웨스트 사옥에서 열린 기자간담회에서 인공지능(AI) 플랫폼 ‘KT 토큰팩토리’의 수익 구조를 이같이 설명했다. 여러 AI 모델을 모아 판매하는 중개 사업에 그치지 않고, 자체 인프라에서 AI 추론 서비스를 제공해 수익을 확보하겠다는 것이다.
 토큰은 AI가 질문이나 문서, 코드 등을 처리하고 답변을 생성하는 기본 단위다. 통신에서 통화 시간과 데이터 사용량에 따라 요금이 달라지듯, AI도 입력과 출력에 사용한 토큰 수에 따라 비용이 달라진다. KT가 기업 고객을 대상으로 출시하는 토큰팩토리는 여러 AI 모델을 연결하고 사용량과 비용, 결제를 한곳에서 관리하는 플랫폼이다. KT가 자체 데이터센터에서 모델을 구동해 AI 추론 서비스를 직접 제공하는 역할도 한다. 다양한 AI를 모아 유통하면서 직접 토큰을 생산·공급하는 구조다.
 이 본부장은 “이제 KT는 토큰을 기반으로 과금하고, 토큰 트래픽을 정산하고 라우팅하는 사업자가 되려고 한다”고 말했다. 음성통화의 ‘분’, 데이터의 ‘바이트’를 기준으로 서비스를 제공해온 통신사업의 경험을 AI로 확장하겠다는 설명이다.
 ◇ “직접 생산과 유통 함께”… 통신·클라우드 결합해 수익화
 이 본부장은 AI 모델 공급 사업을 크게 두 가지로 구분했다. 여러 회사의 AI 모델을 모아 유통하는 사업과, 자체 인프라에 모델을 올려 AI 추론 서비스를 직접 제공하는 사업이다. 그는 “토큰팩토리는 그 두 가지를 모두 제공하는 사업자”라고 말했다.
 KT는 자체 데이터센터의 GPU에서 모델을 구동해 토큰을 생성하고, 이를 고객에게 공급하는 과정에서 수익을 낼 계획이다. 이 본부장은 “직접 생산하기 때문에 마진(이익)을 선택할 수 있는 폭이 넓다”며 일부 모델은 개발사와 별도 계약을 맺어 제공한다고 설명했다.
 외부에서 연계하는 모델은 기존 사업과 결합한다. 전용회선과 프라이빗 클라우드, 향후 출시할 구독형 서비스 등을 묶어 판매하는 방식이다. 기업의 AI 전환을 위해 에이전트를 개발하거나 클라우드를 구축할 때도 토큰팩토리를 함께 공급한다. 이 본부장은 “기업의 전환을 구축하는 데 조금 더 중점이 있으면 비용에 변화를 줄 수도 있다”며 “유연하게 갈 수 있는 점이 특징”이라고 말했다. 개별 AI 모델의 이용료뿐 아니라 기업의 전체 AX 사업을 고려해 가격과 공급 조건을 설계할 수 있다는 취지다.
 ◇ 새 모델은 쏟아지고 직원은 따로 구독… 기업 관리 수요 겨냥
 토큰팩토리는 KT가 기존에 해온 기업 AX 사업에서 출발했다. AI 에이전트를 구축하고 클라우드 환경을 바꿔줘도, 이후 더 나은 모델이 나오면 이를 다시 적용해야 하는 문제가 생겼다는 것이다. 직원들이 회사가 관리하지 않는 AI 모델을 개별적으로 사용하는 것도 기업의 고민이었다. 이 본부장은 “전환하고 에이전트를 돌리는 중에도 새로운 AI 모델이 나온다”며 이를 얼마나 빠르게 적용할지가 기업의 과제라고 설명했다. 이어 토큰팩토리는 “기존 AX 사업을 좀 더 보완해서 함께 움직이는 것”이라고 말했다.
 KT는 여러 AI 모델을 하나의 API(응용프로그램 인터페이스)로 연결하고, 모델별 이용내역과 비용을 통합 관리하도록 했다. 기업이 모델마다 별도로 가입하고 시스템을 연결하는 부담을 줄이기 위해서다. 이 본부장은 “통신을 보면 번호 하나로 어디든지 연결해서 쓴다”며 AI 모델도 하나의 API를 전화번호처럼 이용하도록 하겠다고 설명했다. 특정 모델에 문제가 발생하면 고객이 설정한 다른 모델로 연결을 전환하는 기능도 제공한다.
 과금에는 통신 이용내역을 기록하는 CDR(Call Detail Record)과 같은 방식을 적용한다. 토큰 사용내역을 관리하고 요금 정책에 따라 비용을 계산하는 구조다. 그는 “통신요금과 함께 기업에 통합 청구가 가능한 방식으로 제공할 예정”이라고 말했다.
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 KT 토큰팩토리가 제공되는 AI 모델. /KT
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 ◇ 사용량 따라 후불 정산… 내년 3월 구독형도 추진
 출시 초기 요금제는 ‘스탠다드’와 ‘엔터프라이즈’ 두 가지다. 스탠다드는 사용량에 따라 후불로 정산하는 방식을 기본으로 하고, 선불 크레디트 방식도 함께 제공한다. 이 본부장은 해외 AI 서비스에 선불 크레디트 방식이 많은 이유에 대해 공급자의 대금 회수 위험 때문이라고 설명했다. KT는 통신사업에서 쌓은 과금·정산 역량을 바탕으로 후불 이용을 지원하겠다는 것이다.
 엔터프라이즈는 기업이 일정 이용 규모를 약정하면 비용을 낮추고, 실제 사용량을 월별로 정산하는 방식이다. 여기에 기업별로 필요한 부가 기능을 결합한다.
 개인과 개발자 대상 서비스는 내년 3월 개방할 계획이다. 이 본부장은 “그때는 구독형 요금제를 함께 출시하려고 한다”고 말했다. 다만 초기에는 기업 고객에 집중하고, 개인·개발자 서비스는 국내 AI 생태계 확대 차원에서 추진한다는 설명이다.
 ◇ 모델 선택·질문 압축으로 비용 낮춰… 국내 모델 해외 유통도
 KT는 모델을 연결하는 데 그치지 않고 자체 기술로 이용 비용을 낮추겠다고 강조했다. 업무 유형과 난이도, 요구 품질, 비용 등을 고려해 적합한 모델을 고르는 ‘오토 모델 라우터’와 질문에서 불필요한 표현을 줄이는 프롬프트 압축 기술을 적용했다.
 이 본부장은 오픈라우터와의 협력에 대해서도 모델을 공급받는 구조라며 “라우터 기능이나 토큰 최적화 기능들을 함께 제공하는 방식으로 사업을 하고 있다”고 말했다. 외부 플랫폼의 기능을 그대로 재판매하는 방식과 차이가 있다는 설명이다.
 KT는 자체 기술을 통해 토큰 사용량을 최대 25% 절감할 수 있다고 밝혔다. 단순한 업무에는 경량 모델을, 복잡한 분석에는 고성능 모델을 연결하고 질문을 압축해 불필요한 사용을 줄이는 방식이다.
 오픈라우터 제휴를 통해 연계 가능한 글로벌 AI 모델 500개 이상도 확보했다. 해외 모델을 국내에 제공하는 동시에, 국내 인프라에서 운영하는 모델을 오픈라우터를 통해 해외에 공급할 계획이다. 이 본부장은 “입점과 동시에 판매도 같이 하는 전략적 관계를 맺었다”고 말했다.
 금융·공공 시장은 각 산업의 규제와 보안 요건에 맞춰 공략한다. 이 본부장은 금융권 공급과 관련해 국내 데이터센터의 GPU에서 모델을 제공하고 필요한 보안 요소를 갖추는 것이 중요하다고 설명했다. KT는 국내 인프라에서 직접 제공하는 7종의 모델을 활용할 계획이다.
 공공 부문에서는 KT클라우드의 공공용 클라우드 환경에 토큰팩토리를 적용하고, 정부의 독자 AI 파운데이션 모델과 검증된 오픈웨이트 모델 등을 활용하는 방안을 추진한다.
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