메타경제의 핵심은 인공지능의 지능적 산출물을 산업 제품처럼 측정하고, 가격을 매기고, 거래하는 것입니다.

기사 작성자 및 출처: Ge Yao, 중국증권저널

“토큰은 새로운 상품입니다.” 엔비디아 창립자 겸 CEO인 젠슨 황은 2026년 엔비디아 글로벌 개발자 컨퍼런스(GTC)에서 토큰 경제학이라는 개념을 처음으로 제시했습니다.

젠슨 황은 '수익 = 와트당 어휘 단위 수 × 가용 기가와트'라는 공식을 제시했습니다. 그는 데이터 센터가 이제 24시간 내내 전력과 데이터를 입력받아 어휘 단위를 출력하는 '어휘 공장'이 되었다고 설명했습니다. 이러한 '공장'의 수익은 어휘 생산의 효율성과 규모의 곱에 달려 있습니다.

중국 국가데이터관리국장 류례훙은 최근 올해 3월 기준 중국의 일일 평균 메타워드 호출 횟수가 140조 건을 넘어섰으며, 이는 2024년 초 1000억 건의 1000배가 넘는 수치라고 밝혔다.

'메타경제'는 새로운 산업 사슬을 만들어내고 있다.

메타경제란 무엇인가?

단어는 대규모 모델이 정보를 처리하는 기본 단위입니다. 사용자가 AI 모델에 질문을 하면, 모델은 먼저 사용자의 말을 단어 단위로 분해한 다음 처리하고, 마지막으로 결과 단어들을 다시 조합하여 문장을 만듭니다. 생성되는 각 단어는 기본적으로 데이터 센터의 GPU 해시레이트 사용하고 전력을 소비합니다.

따라서 어휘 단위는 자연스럽게 측정 단위가 됩니다. 대형 모델 공급업체들은 어휘 단위를 기준으로 API 사용료를 부과하고, 클라우드 서비스 제공업체들은 어휘 단위를 기준으로 해시레이트 대한 가격을 책정합니다. 어휘 단위는 인공지능에서 전기에서 "도"와 같은 역할을 합니다.

하지만 상당 기간 동안 어휘 단위는 단순히 비용 개념으로만 여겨졌습니다. 2023년과 2024년에는 모델 간 경쟁이 파라미터 크기와 훈련 데이터 양에 기반했고, 어휘 단위는 비용으로만 간주되었을 뿐, 누구도 이를 "제품"으로 생각하지 않았습니다.

인공지능이 추론 단계에 진입한 이후 변화가 일어났습니다. 지난 2년간 인공지능은 상업 현장에 광범위하게 도입되었고, 모든 사용자 대화와 작업 실행 과정에서 끊임없이 단어가 소비됩니다. 많은 인공지능 기업들은 단어당 요금을 부과하는 모델을 채택하고 있으며, 단어 소비량이 많을수록 판매량도 늘어납니다. 이로써 단어는 대량 생산, 다양한 가격 책정, 대규모 거래가 가능한 상품이 되었습니다.

GTC 2026에서 젠슨 황은 "어휘는 새로운 상품이다"라고 말하며 어휘 경제라는 개념을 처음으로 제시했습니다. 그의 설명에 따르면, 데이터 센터는 데이터와 전기를 원자재로, 어휘를 제품으로 삼아 24시간 내내 가동되는 어휘 공장과 같습니다.

그는 "와트당 토큰 수"라는 새로운 지표를 제안했는데, 이는 데이터 센터의 미래 수익 창출 능력을 측정하는 척도가 될 것이라고 믿는다. 그 이유는 "정해진 전력 제한 내에서 와트당 토큰 처리량이 가장 높은 곳이 생산 비용이 가장 낮을 것이기 때문"이다. 엔비디아의 기술 개발은 항상 토큰 생산 효율성을 중심으로 이루어져 왔다.

간단히 말해, 인공지능 경제라는 단어의 본질은 산업 제품처럼 인공지능의 지능적인 산출물을 측정하고, 가격을 매기고, 거래하는 것입니다.

단어 경제 시대가 도래하고 있습니다. 오픈AI의 CEO 샘 알트만은 올해 초 연설에서 "근본적으로 우리 업무 비롯한 모든 AI 모델 제공업체의 업무 본질적으로 단어를 파는 사업이 될 것"이라고 말했습니다.

중국 국가데이터관리국장 류례훙은 최근 올해 3월 기준 중국의 일일 평균 메타콜 건수가 140조 건을 넘어섰다고 밝혔다. 이는 2024년 초 1000억 건의 1000배 이상, 2025년 말 100조 건보다 40% 이상 높은 수치다.

류 리에훙은 단어 단위가 지능형 시대의 가치 기준점일 뿐만 아니라 기술 공급과 비즈니스 수요를 연결하고 비즈니스 모델 구현을 위한 정량화 가능한 가능성을 제공하는 "정산 단위"라고 믿습니다.

"단어 공장" 산업 체인

황 교수는 “새로운 산업혁명이 진행 중입니다. 데이터와 전기가 공장(데이터 센터)으로 유입되고 있으며, 단어들이 생산되고 있습니다.”라고 말했습니다.

제조 공장처럼 "단어 공장" 역시 시설, 장비, 물류, 그리고 판매를 필요로 합니다. 이러한 논리에 따라 여러 증권 회사의 연구 보고서를 토대로 단어 경제는 네 가지 부문으로 나눌 수 있습니다.

#1 제작 단계

관련 분야: AI 칩 및 서버, AIDC(인공지능 데이터센터) 인프라, 액체 냉각 및 전원 공급 시스템.

단어 생성 과정은 본질적으로 전기와 데이터를 단어로 변환하는 추론 과정입니다. 이 데이터 센터의 최대 용량은 AIDC 서버실, AI 칩 및 서버, 액체 냉각 시스템, 전원 공급 설비 등 물리적 하드웨어에 의해 결정됩니다. 이러한 구성 요소들은 전력 사용 효율, 즉 1와트의 전력으로 얼마나 많은 단어를 변환할 수 있는지를 결정합니다.

젠슨 황은 "1기가와트 공장이 2기가와트 공장이 될 수는 절대 없다. 이것은 물리 법칙이다."라고 말했다. 이는 생산 과정에서의 경쟁은 본질적으로 효율성 경쟁이라는 것을 의미한다. 동일한 전력량을 사용할 때, 더 많은 제품을 생산할 수 있는 기업이 더 큰 이점을 얻게 된다.

#2 최적화 프로세스

관련 분야: 추론 최적화 알고리즘, 스케줄링 시스템, 광학 모듈 등

데이터 센터가 구축되면 총 전력 소비량은 고정됩니다. 하드웨어가 변경되지 않는 상황에서 수익 증대의 핵심은 전력 소비량 1와트당 더 많은 유료 단어를 생성하는 것입니다.

GTC 2026에서 젠슨 황은 Fireworks AI와 Lynn이 하드웨어를 전혀 변경하지 않고 NVIDIA를 통해 소프트웨어 스택과 추론 알고리즘을 업데이트하는 것만으로 단어 생성 속도를 초당 약 700개에서 거의 5000개로 향상시킨 사례를 제시했습니다. 이는 스케줄링 알고리즘 및 추론 최적화와 같은 기술을 통해 하드웨어 추가 없이도 공장 생산성을 크게 향상시킬 수 있음을 의미합니다.

#3 배포 링크

관련 분야: CDN(콘텐츠 전송 네트워크), 국경 간 사설 네트워크, 해저 광케이블

단어나 토큰이 생성되면 극히 낮은 지연 시간으로 최종 사용자에게 전달되어야 합니다. 물리적 상품과 달리 단어나 토큰의 생성과 전달은 종종 동시에 이루어집니다.

CDN(콘텐츠 전송 네트워크) 엣지 노드는 "라스트 마일" 배송 역할을 하며, 토큰을 국경을 넘어 배송해야 할 경우 국경 간 사설 네트워크와 해저 광케이블이 국제 물류 채널을 구성합니다.

이 단계에서는 "단어 단위 내보내기"도 이루어집니다. 추론 비용 측면에서 상당한 이점을 가진 국내 개발 모델들이 해외 API 플랫폼을 통해 대규모로 단어를 내보내고 있으며, 국경을 넘나드는 흐름을 지원하는 네트워크 인프라는 세계 진출의 기본 채널을 구성합니다.

#4 신청 단계

관련 분야: 대형 모델 공급업체, 에이전트 애플리케이션, 특정 산업 분야 SaaS, 복합 모달 생성 플랫폼

응용 단계는 어휘 경제의 최종 가치 실현 단계이기도 합니다. GTC 2026에서 젠슨 황은 미래에는 모든 SaaS 기업이 에이전트 서비스(Agent-as-a-Service) 기업이 되고, 모든 엔지니어는 연간 어휘 예산을 갖게 될 것이라고 예측했습니다.

인공지능 애플리케이션이 지속적으로 구현됨에 따라 어휘 단위의 소비 시나리오는 현재의 대화형 AI를 훨씬 넘어 지능형 에이전트, 멀티모달 콘텐츠 생성, 금융 분석 등 다양한 분야로 확장될 것입니다. 소비량이 증가할수록 상류 생산 부문의 수요 증가를 촉진하여 선순환 구조를 형성하고 전체 산업 사슬의 지속적인 운영을 위한 원동력이 될 것입니다.

해시레이트 인프라와 같은 투자 분야에 집중하세요

그레이트 월 증권의 연구 보고서에 따르면 OpenClaw는 AI의 단어 소비 속도를 크게 높이는 강력한 새로운 가속 지점 역할을 한다고 합니다. 이 모델에서 단어 소비량은 기하급수적으로, 심지어 수십 배까지 증가할 수 있습니다.

투자 관점에서 볼 때, 워드 경제의 급속한 발전은 우선 AI 칩, 데이터 센터, 액체 냉각 장치, 전력 공급 장치 등 해시레이트 인프라를 포함한 워드 팩토리의 생산 연결망에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다. 이는 현재 기관들 사이에서 가장 높은 공감대를 얻고 있는 방향이기도 합니다.

씨틱증권의 연구 보고서에 따르면 바이트댄스의 일일 단어 소비량은 약 3개월마다 두 배로 증가하며, 주요 국내 클라우드 제공업체들은 일일 단어 소비량이 60조 단어에 도달할 경우 심각한 해시레이트 부족에 직면할 것으로 예상됩니다. 따라서 주요 국내 클라우드 제공업체들은 일일 단어 소비량이 30조 단어에 도달할 때부터 해시레이트 부담을 느끼기 시작하고, 60조 단어에 이르면 해시레이트 격차가 발생하기 시작할 것으로 예측됩니다.

오픈소스증권의 통신산업 수석 분석가인 장잉은 "바이트"라는 용어가 AI 칩(국내 해시레이트+ 해시레이트 임대) = AIDC를 의미한다고 분석했다. 궈진증권의 연구 보고서에 따르면 해시레이트 산업 사슬은 2026년에 "전방위적 인플레이션" 사이클에 진입하여 칩에서 AIDC, 클라우드 서비스, 컴퓨팅 장비로까지 번영이 확산될 것으로 전망된다.

또한, 해시레이트 임대와 워드 토큰의 해외 진출 역시 워드 토큰 경제의 수혜를 받는 인기 분야입니다.

그레이트 월 증권은 워드 토큰이 세계로 진출하는 핵심은 중국 국내 AI 모델이 API 인터페이스를 통해 전 세계에 추론 서비스를 제공하고 처리량에 따라 요금을 부과함으로써 해시레이트 와 전력의 "디지털 수출"을 실현하는 데 있다고 분석합니다. 중국 대규모 모델들이 세계 시장 점유율 빠르게 확보할 수 있었던 핵심 경쟁력은 특히 전력 부문에서 매우 경쟁력 있는 비용 관리 능력에 있습니다.

선완홍위안 컴퓨터팀의 계산에 따르면, 국내에서 개발된 AI 모델의 전체 추론 비용은 해외 모델의 6분의 1에서 10분의 1 수준에 불과합니다.

"언어 기반 산업 사슬은 본질적으로 물리적 세계의 에너지를 디지털 세계의 지능으로 변환하는 혁명입니다."라고 그레이트 월 증권은 분석합니다. 이 산업 사슬의 가격 상승 논리는 "폭발적인 해외 수요 → 인메모리 컴퓨팅 하드웨어 부족 → 에너지/인프라 병목 현상 → 전체 사슬에 걸친 비용 재평가"라는 경로를 따릅니다. 상류에서는 비용 경쟁력이 있는 친환경 전력과 초고압 송전이 비용 기반을 형성하여 총이익의 하한선을 결정합니다. 중간 단계에서는 해시레이트 과 스토리지 계층이 공급량 제한하는 핵심 용량 병목 현상을 일으킵니다. 2차 중간 단계인 모델 및 스케줄링 계층은 알고리즘 최적화를 통해 기술적 프리미엄을 얻습니다. 그리고 하류 단계에서는 애플리케이션 개발과 해외 확장이 높은 글로벌 수요 덕분에 이익의 상한선을 열어줍니다.

그레이트 월 증권은 투자 관점에서 투자 대상을 여러 단계로 나누어 분석합니다. 첫 번째 단계는 스토리지 및 그래픽 메모리 부문으로, 단기적인 수요와 공급 불균형으로 인한 가격 상승 탄력성을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 두 번째 단계는 해시레이트 칩 및 서버 부문으로, 중장기적인 성능 안정성을 확보하는 데 중점을 둡니다. 세 번째 단계는 전력 설비 및 친환경 전력 사업 부문으로, 장기적인 진입 장벽이 높습니다. 네 번째 단계는 실제 적용 능력을 바탕으로 해외 시장에서 높은 프리미엄을 받고 수익을 창출할 수 있는 선도 기업에 투자하는 것입니다.