Token 기반 과금 모델의 구조적 결함과 AI Vendor Lock-in 위험 분석

Context

LLM 서비스가 실제 작업 가치와 무관하게 단순 Lexeme 단위의 Token 소비량으로 과금하는 구조를 채택함. 이는 입력/출력 길이만 측정할 뿐, 실제 해결된 문제의 복잡도나 결과물의 효용성을 반영하지 못하는 설계적 한계를 가짐.

Technical Solution

• Token Incremental Burn Syndrome(TIBS)으로 정의되는 지속적인 토큰 소비 증가 현상 분석
• Moore's Law 종말에 따른 실리콘 비용 상승분을 사용자 쿼터 제한 및 구독 모델로 전가하는 경제적 아키텍처 전략
• 코드 생성 AI 도입을 통한 엔지니어 숙련도 저하(Deskilling) 유도로 기술적 전환 비용을 높이는 Lock-in 메커니즘 설계
• Hyperscaler 중심의 Closed Service 구조를 통한 인프라 통제권 강화 및 메인프레임 시대의 중앙집중형 모델로의 회귀
• 가치 기반 지표(Value Metrics)의 부재를 활용한 벤더 중심의 일방적 가격 결정권 확보 전략