AI가 '허벌라이프'처럼 다단계가 된다고? 생성형 AI의 불편한 진실

화려한 AI 기술 이미지와 대조적인 경제적 물음표를 형상화한 그래픽
AI Summary

생성형 AI가 산업 곳곳에 무분별하게 도입되면서, 가격 투명성 부족과 기술적 한계가 다단계 판매와 유사하다는 비판이 나오고 있습니다.

상상해보세요. 오늘 아침 여러분이 AI 비서에게 “회의 자료 요약해줘”라고 명령했습니다. AI는 순식간에 문서를 읽고 핵심 내용을 정리해 줬죠. 그런데 나중에 청구서를 받아보니 상상도 못 한 금액이 찍혀 있다면 어떨까요? 최근 실리콘밸리에서는 생성형 AI를 두고 ‘허벌라이프(Herbalife)’ 같다는 다소 자극적인 비판이 나오고 있습니다. 도대체 왜 이런 이야기가 나오는 걸까요?

이게 왜 중요한가요?

생성형 AI(Generative AI, 텍스트·이미지·영상 등 새로운 콘텐츠를 생성하는 AI 기술)는 최근 우리 일상을 빠르게 바꾸고 있습니다. 출처 IBM 소수의 인원으로도 예전에는 수 시간씩 걸리던 업무를 순식간에 끝낼 수 있게 되었죠. 출처 Oracle 대한민국 기업들은 앞다투어 이 기술을 업무에 도입하고 있습니다.

하지만 우리가 간과하는 점이 있습니다. 바로 ‘비용의 불투명성’입니다. 다단계 판매 업체인 허벌라이프조차 초기 시작 비용은 얼마인지 명확히 알려주지만, 생성형 AI 도구들은 특정 작업을 시켰을 때 우리가 얼마나 많은 ‘토큰(Token, AI가 데이터를 처리하는 기본 단위이자 요금 청구 기준)’을 소모하게 될지 미리 알기 매우 어렵습니다. 출처 What We Lost

쉽게 이해하기: AI는 ‘통계적 모방꾼’입니다

우선 생성형 AI가 무엇인지부터 짚어볼까요? 쉽게 말해서 이 기술은 ‘통계적 모방꾼’입니다. 출처 Red Hat 인류가 만든 방대한 양의 데이터를 학습해서, 다음에 올 단어나 이미지를 확률적으로 가장 그럴듯하게 이어 붙이는 모델이죠. 출처 Cloudflare

비유하자면, 엄청난 양의 퍼즐 조각을 공부한 화가가 있다고 생각해 보세요. 우리가 “바다를 그려줘”라고 하면, 그동안 본 ‘바다’와 비슷한 색깔과 모양의 퍼즐 조각을 확률적으로 골라 그림을 완성하는 것과 비슷합니다. 문제는 이 화가가 그림이 완성될 때까지 총 몇 개의 퍼즐 조각을 사용할지 미리 알려주지 않는다는 점입니다. 코딩 하나를 시켜도 AI가 한 번에 해결할지, 아니면 수천 번의 시행착오 끝에 답을 내놓을지에 따라 청구서 금액은 천차만별이 됩니다. 출처 The Radical Blog

현재 우리는 어디에 서 있나요?

현재 기술 업계는 그야말로 ‘뭐든 해보는’ 뜨거운 시기입니다. 출처 AOL 젠슨 황 엔비디아 CEO는 현재의 상황을 거대한 플랫폼의 전환기라고 평가합니다. 출처 Crescendo AI

하지만 이 화려한 기술의 이면에는 한계도 분명합니다. 일부 전문가들은 현재의 AI 모델들이 ‘확률적인 속임수’에 불과하며, AI가 구축되는 방식 자체에 본질적인 한계가 있다고 지적합니다. 출처 InfoWorld

더 큰 문제는 시장의 집중 현상입니다. 현재 엔터프라이즈(기업용) 시장은 소수의 거대 기업이 장악하고 있습니다. 출처 Menlo Ventures 구글을 포함한 단 3개의 회사가 기업용 AI API 사용량의 무려 88%를 점유하고 있을 만큼 생태계가 한쪽으로 쏠려 있죠. 출처 Menlo Ventures

앞으로 어떻게 될까요?

생성형 AI는 앞으로 더 똑똑해질 예정입니다. 단순히 사용자의 질문에 답하는 것을 넘어, 이제는 스스로 장기적인 목표를 세우고 여러 앱을 넘나들며 복잡한 일을 스스로 처리하는 ‘에이전트(Agent)’ 모델로 진화하고 있습니다. 출처 Forbes

우리는 이 기술이 가져다주는 엄청난 생산성을 누리는 동시에, 기술의 불투명성과 비용 문제를 어떻게 제어할지 고민해야 합니다. 기술이 발전하는 속도만큼이나, 그것을 사용하는 우리들의 비판적인 시각도 중요해지는 시점입니다.

AI의 Take: MindTickleBytes 기자의 시선

생성형 AI는 마법 상자가 아닙니다. 우리는 기술의 혁신이라는 환상에 취해 그 비용 구조를 당연하게 받아들여선 안 됩니다. 진정한 기술 혁신은 투명함 위에서 완성된다는 점을 잊지 말아야 합니다. AI를 도구로 사용할 때는 그 도구가 어떻게 작동하는지, 그리고 그 대가로 무엇을 치르고 있는지 항상 신중하게 바라보는 지혜가 필요합니다.

참고자료

  1. Generative AI Is Having Its Herbalife Moment
  2. Herbalife AI – Powered by Nowsite
  3. Generative AI is having a throw-everything-at-the-wall moment
  4. [Is the generative AI bubble about to burst? InfoWorld](https://www.infoworld.com/article/4041556/is-the-generative-ai-bubble-about-to-burst.html)
  5. Patent Landscape Report - Generative Artificial Intelligence (GenAI)
  6. CES: Generative AI Is Having Its ‘War of the Worlds’ Moment
  7. What is Generative AI? - Gen AI Explained - AWS
  8. [What is Generative AI? IBM](https://www.ibm.com/think/topics/generative-ai)
  9. [What is Generative AI? Databricks](https://www.databricks.com/discover/generative-ai)
  10. [What is Generative AI? How Does It Work? Oracle 대한민국](https://www.oracle.com/kr/artificial-intelligence/generative-ai/what-is-generative-ai/)
  11. What is generative AI?
  12. What is generative AI?
  13. [What does the future hold for generative AI? MIT News](https://news.mit.edu/2025/what-does-future-hold-generative-ai-0919)
  14. The radical Blog - Generative AI Is Having Its Herbalife Moment
  15. [Global AI Adoption in 2025 – AI Economy Institute Microsoft](https://www.microsoft.com/en-us/corporate-responsibility/topics/ai-economy-institute/reports/global-ai-adoption-2025/)
  16. [2025: The State of Generative AI in the Enterprise Menlo Ventures](https://menlovc.com/perspective/2025-the-state-of-generative-ai-in-the-enterprise/)
  17. The Latest AI News + Breakthroughs in Healthcare and Medical
  18. 10 Generative AI Trends In 2026 That Will Transform Work And Life
이 글을 얼마나 이해했나요?
Q1. 생성형 AI 모델들이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 방식은 무엇인가요?
  • 인간의 의도를 완전히 이해함
  • 학습 데이터에서 통계적으로 관련성 높은 패턴을 찾음
  • 스스로 생각하여 논리적 추론을 수행함
생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하여, 입력된 정보와 통계적으로 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다.
Q2. 최근 일부 비판가들이 생성형 AI 도구와 '허벌라이프'를 비교한 이유는 무엇인가요?
  • 기술의 혁신성 때문
  • 토큰 소비에 따른 비용의 불투명성 때문
  • 다단계로 작동하기 때문
LLM(대규모 언어 모델) 도구들은 특정 작업을 할 때 얼마나 많은 토큰(비용 단위)을 소모할지 미리 알기 어렵다는 점에서 비용 불투명성이 비판받고 있습니다.
Q3. 엔터프라이즈(기업용) LLM API 사용량의 88%를 차지하는 기업 집단은 몇 개의 회사인가요?
  • 1개
  • 3개
  • 12개
보고서에 따르면 3개의 주요 회사가 엔터프라이즈 LLM API 사용량의 88%를 점유하고 있습니다.
AI가 '허벌라이프'처럼 다단계가 된다고? 생성형...
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