현재 AI의 문제는 더 이상 어떤 대형 모델이 더 사용하기 쉽고 더 강력한가의 문제가 아니라, 많은 기업이 대규모로 적용한 후에야 너무 비싸다는 사실을 깨닫는다는 점입니다. Uber나 Microsoft와 같은 미국의 거대 기술 기업들도 비용을 줄이려고 노력하고 있습니다. 일반 사람들도 같은 곤경에 처해 있습니다. 매일 AI를 집중적으로 운영하고 매일 수억, 심지어 수십억 개의 토큰을 사용하는 사람들이 많으며, 이는 모두 비용이 듭니다.엔비디아 내부 회의에서도 일부 직원들은 토큰이 낭비될 뿐이지 실제로 생산성이 향상되지 않은 채 피상적인 노력만 했을 뿐이라고 걱정하며 질문을 하기도 했습니다.
NVIDIA CEO Jen-Hsun Huang은 모든 기술의 초기 단계에서는 사람들이 그것을 자유롭게 사용할 만큼 익숙하지 않은 경우가 많으므로 처음부터 완벽함을 추구하지 말라고 말했습니다. 새로운 기술을 수용하려면 첫 번째 단계를 밟아야 합니다.
비용 문제에 대해서는 약간의 돈을 낭비해도 괜찮지만 시간을 낭비하지 않는 것이 핵심이라고 말했다.
토큰 소각 문제와 관련하여 Huang Renxun의 태도는 모든 사람이 AI를 광범위하게 사용하는 것을 매우 지지합니다. 그는 이전에 연봉 50만 달러의 엔지니어가토큰 수수료가 $250,000 미만이면 그는 매우 걱정할 것이고 $5,000만 사용하면 폭발할 것입니다.
Huang Renxun의 관점은 직원들이 AI를 사용하여 효율성을 10배 높이도록 하는 것보다 급여의 절반을 주는 것이 낫다는 것입니다.
하지만 황런쉰 발언의 배경에는 회사가 직원들에게 토큰 비용을 상환할 수 있고, 적어도 대부분의 비용은 직원들이 직접 지불할 필요가 없다는 점이다. 그러나 현재 상황은 사용량이 증가하고 토큰 사용량이 직원 평가 KPI의 지표가 되면서 비용 소모가 작은 문제가 아니라는 것입니다.
1조 달러의 가치가 있는 젠슨 황(Jen-Hsun Huang)조차도 이번에 질문에 대답할 때 조금 낭비해도 괜찮다고만 말했을 뿐, 아무렇게나 사용하겠다는 말은 감히 하지 못했다. 결국 미국 기업들은 주로 OpenAI와 Anthropic의 AI를 사용합니다.토큰 시세는 DeepSeek의 50배가 넘으며, 자금 소각 속도도 같은 수준이 아닙니다.