AI 업계 첫 디플레이션 충격…토큰 경제 타격 심화
AI Is Experiencing Its First Deflationary Shock — The Token Economy Is Feeling The Pain
마이크로소프트의 비용 절감 조치는 AI 분야의 디플레이션 신호를 보이고 있지만, 오픈소스 경쟁이 하방 리스크를 제한할 수 있습니다.
핵심 요약
마이크로소프트가 클로드 코드 라이선스 대부분을 취소하며 AI 업계가 디플레이션 기간에 접어났습니다.
핵심요약
- 마이크로소프트가 클로드 코드 라이선스 대부분을 취소하며 비용 절감을 시작했습니다.
- 사티아 나델라 CEO는 소수의 프론티어 모델 제공업체에 의한 미래가 불가피하지 않다고 주장했습니다.
- 오픈소스 모델이 프론티어 AI 시스템과의 격차를 좁히면서 AI 업계는 디플레이션 기간에 접어들었습니다.
- 기업들은 토큰 사용량을 추적하고 사용 한도를 부여하며 AI 지출을 관리하고 있습니다.
도입
이 기사는 AI 업계가 성장 단계에서 디플레이션 단계로 전환하면서 투자자에게 중요한 시사점을 제공합니다. 특히, 프론티어 모델 제공업체들의 가격 경쟁력과 시장 점유율에 대한 새로운 도전이 시작되었습니다. 이는 AI 기술의 진화와 함께 투자 전략을 재검토할 필요성을 강조합니다.
본문 1: 마이크로소프트의 비용 절감 전략
마이크로소프트가 클로드 코드 라이선스 대부분을 취소한 것은 AI 지출을 관리하기 위한 구체적인 조치입니다. 이는 AI 기술의 비용 효율성을 높이고, 기업들이 AI를 더 전략적으로 활용할 수 있도록 하는 방향으로의 전환을 의미합니다. 이러한 변화는 AI 업계 전체에 걸쳐 비용 절감을 위한 새로운 접근 방식을 요구할 것입니다. 특히, 클라우드 기반 AI 서비스의 가격 경쟁력이 더욱 중요해질 전망입니다.
본문 2: 프론티어 모델 제공업체의 경쟁력 재편
사티아 나델라 CEO의 발언은 소수의 프론티어 모델 제공업체에 의한 시장 지배가 불가피하지 않다고 주장하며, 보다 경쟁적인 AI 생태계를 강조했습니다. 이는 오픈소스 모델이 프론티어 AI 시스템과의 격차를 좁히면서 시장 구조가 변화하고 있음을 반영합니다. 이러한 변화는 AI 기술의 진화와 함께 새로운 경쟁 구도가 형성될 가능성을 시사합니다. 투자자들은 이러한 변화를 고려하여 포트폴리오를 재편할 필요가 있습니다.
결론
AI 업계가 디플레이션 기간에 접어들면서, 기업들과 투자자 모두 AI 기술의 비용 효율성과 경쟁력에 대한 새로운 접근이 필요합니다. 특히, 오픈소스 모델의 성장과 프론티어 모델 제공업체의 경쟁력 재편은 AI 시장 구조의 변화를 예고합니다. 향후 AI 기술의 진화와 함께 새로운 투자 기회가 창출될 가능성을 주시해야 합니다.
Original Article
AI Is Experiencing Its First Deflationary Shock — The Token Economy Is Feeling The Pain
Instead of encouraging unrestricted AI adoption, companies are beginning to manage AI spending like any other operating expense.The Verge reported last month that Microsoft began cancelling most of its Claude Code licenses to cut costs.CEO Satya Nadella also questioned whether a future dominated by a handful of frontier-model providers is inevitable, arguing instead for a more competitive AI ecosystem.Since ChatGPT ignited the generative AI boom in late 2022, the industry's playbook has been straightforward: build bigger models and spend more on computing power. But nearly four years later, that equation is beginning to break down.As open-source models narrow the gap with frontier AI systems and inference costs fall, AI is entering what could be its first deflationary phase.Shifting ParadigmThe change is already rippling through the industry's emerging token economy. As more AI vendors charge customers based on token usage rather than flat subscriptions, every prompt, completion and API call has become a measurable operating expense.Instead of encouraging unrestricted AI adoption, companies are beginning to manage AI spending like any other IT budget, tracking token consumption, imposing usage limits and routing workloads to lower-cost models whenever possible.Last month, The Verge reported that Microsoft Corp. (MSFT) began cancelling most of its Claude Code licenses to cut costs.Earlier this week, CEO Satya Nadella also questioned whether a future dominated by a handful of frontier-model providers is viable, arguing instead for a more competitive AI ecosystem where customers can choose among multiple models rather than relying on a few premium vendors.The Challenge For OpenAI And AnthropicThose developments underscore a broader challenge facing frontier AI companies such as OpenAI and Anthropic. Their competitive advantage is no longer defined solely by building the most capable model. They must also preserve pricing power in a market where high-performing open models are proliferating, enterprises are becoming more cost-conscious, and AI intelligence itself is becoming increasingly commoditized.Both OpenAI and Anthropic have confidentially filed their IPOs with the U.S. Securities and Exchange Commission (SEC). This could draw investor focus not only on their technological lead but also on whether they can sustain premium pricing in an increasingly competitive market.Growing CompetitionEnterprise cost controls are only one side of the equation. The other is a surge in capable open-weight models that are steadily reducing the premium once commanded by frontier AI systems.Many of the most competitive open-weight models are emerging from China, rapidly narrowing the gap with proprietary offerings while undercutting them on price.The latest example is Z.ai's GLM-5.2, released this month and praised by Silicon Valley developers for its coding and agentic capabilities.The model ranks among the top performers on public AI benchmarks and delivers comparable coding performance to leading proprietary models from OpenAI and Anthropic at roughly one-sixth of the cost, according to a Reuters report citing the company and benchmark trackers.Other Chinese companies, including Z.ai, DeepSeek and Alibaba, have increasingly embraced open-weight releases that allow enterprises to self-host and customize models rather than rely exclusively on premium APIs.US Restrictions May Have Accelerated China’s Open AI EcosystemThe rapid rise of cheaper open AI models may have an unexpected catalyst: U.S. export controls. Researchers from the University of Chicago and Chapman University argue that restrictions on advanced AI chips unintentionally encouraged China to invest in open AI ecosystems and compute-efficient innovation instead of relying on proprietary frontier models.The researchers found that after major U.S. export-control measures, Chinese developers increased engagement with open-source LLM repositories far more than their U.S. counterparts while shifting research toward inference optimization, model compression and parameter-efficient fine-tuning.Whether this deflationary trend ultimately hurts AI leaders remains an open question. OpenAI and Anthropic still hold advantages in frontier research, enterprise relationships and ecosystem integration.But as open-weight models improve and enterprises prioritize cost over marginal performance gains, the AI race may increasingly be decided by economics rather than benchmarks.The Global X Artificial Intelligence & Technology ETF (AIQ) is up 47% over the past 12 months, while the iShares U.S. Technology ETF (IYW) is up 44%.Also See: IBM Just Packed 100B Transistors Into A Fingernail-Sized Sub-1nm Chip — Is It Rewriting Moore's Law?For updates and corrections, email newsroom[at]stocktwits[dot]com.