[AI TCO 함정②] 사용자 수 다음은 크레딧…달라진 SaaS 청구서

글로벌 SaaS, AI 기능 별도 상품화·사용량 과금 확대…구독료 위에 AI 운영비 더해진다

컴퓨팅입력 :2026/07/29 12:01

기업의 인공지능(AI) 도입 비용이 토큰 사용료를 넘어 소프트웨어 구독료와 데이터 통합, 인프라 운영비 전반으로 번지고 있다. AI 기능이 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS)에 추가되면서 사용량에 따라 비용이 달라지고 예산 예측도 어려워지는 분위기다. 데이터 정비와 검색증강생성(RAG) 구축, 사내 시스템 연동 비용도 AI 도입 부담을 키우는 요인으로 꼽힌다. AI 서비스 이용이 늘면서 서버와 스토리지, 네트워크 등 인프라 운영비까지 동반 상승하고 있다. 이에 지디넷코리아는 기업들이 AI 도입 과정에서 놓치기 쉬운 비용 구조와 예산 관리의 사각지대를 3회에 걸쳐 살펴본다. [편집자주]

기업용 소프트웨어(SW) 가격 체계가 생성형 인공지능(AI) 확산과 함께 빠르게 바뀌고 있다. 글로벌 SaaS 기업들이 기존 사용자 수 중심의 구독 모델에 AI 기능을 별도 상품으로 분리하거나 사용량 기반 과금 방식을 도입하면서다. 기업들은 SaaS 구독료와 AI 이용료를 각각 관리해야 하는 새로운 비용 구조에 직면했다는 진단이 나온다.

29일 업계에 따르면 글로벌 시장조사업체 가트너는 최근 발간한 'AI 토크노믹스: AI 토큰, 언제 줄이고 언제 더 투자해야 하는가' 보고서에서 AI 비용이 단순한 모델 사용료를 넘어 기업 운영비용(OPEX) 관리 대상이 됐다고 평가했다.

AI 활용은 일부 고부가 업무에 집중되는 만큼 전체 AI 작업의 약 20%가 조직 AI 비용의 80% 이상을 차지할 것으로 전망했다. AI가 기존 SaaS 구독료와 별개로 과금되면서 기업들은 SaaS 구독료와 AI 운영비를 함께 관리해야 하는 시대를 맞고 있다는 분석이다.

AI 별도 과금 시대 열려

이같은 흐름은 기업들이 널리 쓰는 글로벌 SaaS 기업들의 가격 정책에서도 확인된다. 대표적인 사례가 SAP다. SAP는 AI 가격 체계를 클라우드 구독과 분리해 운영하고 있다. 회사는 기본 AI 기능인 '베이스 AI'를 상당수 SAP 클라우드 애플리케이션에 포함해 제공하는 반면, 고급 생성형 AI 기능인 '프리미엄 AI'는 별도 상품으로 구분했다. AI 기능 제공 여부가 아니라 업무 중요도와 활용 수준에 따라 가격 정책을 이원화한 것이다.

(사진=생성형 AI 제작 이미지)

프리미엄 AI를 이용하는 고객은 'AI 유닛'이라는 공통 소비 단위를 구매해 생성형 AI 서비스를 사용한다. SAP는 AI 유닛을 특정 제품에 묶지 않고 SAP 전반의 AI 서비스에서 공동으로 사용할 수 있는 크레딧 형태로 설계했다. 기업은 계약 기간 확보한 AI 유닛을 업무별로 배분해 사용할 수 있으며 여러 SAP 애플리케이션에서 하나의 AI 유닛 풀을 공유하는 방식으로 운영된다.

과금 방식도 서비스 특성에 따라 달라진다. 일부 AI 기능은 사용자당 라이선스 형태로 제공되지만 생성형 AI 기능이나 에이전트 기반 서비스는 실제 사용량에 따라 AI 유닛이 차감된다. SAP는 AI 서비스별로 필요한 AI 유닛을 별도로 안내하고 있으며 고객은 AI 활용 규모에 따라 필요한 크레딧을 추가 구매할 수 있다. 전사적자원관리(ERP) 라이선스와 생성형 AI 비용을 별도로 관리하도록 설계한 셈이다.

글로벌 고객관계관리(CRM) 업체도 비슷한 가격 정책을 도입했다. 이 회사는 생성형 AI와 AI 에이전트 기능을 CRM 구독과 분리해 제공한다. 고객은 사용자당 라이선스를 유지하면서 AI 기능을 쓰려면 별도의 AI 상품을 계약하거나 AI 크레딧을 구매해야 한다.

특히 AI 에이전트 서비스는 사용자 수가 아니라 실제 AI 활용량을 기준으로 비용이 발생하는 점이 기존 SaaS와 가장 큰 차이로 꼽힌다. 회사는 AI 기능 사용량을 크레딧 단위로 관리하며 AI 에이전트 실행이나 AI 기능 이용에 따라 크레딧을 차감하는 구조를 운영한다. 관리자는 조직별 AI 사용량과 크레딧 소비 현황을 대시보드에서 확인할 수 있다.

서비스나우 역시 플랫폼 전반에 AI를 확대 적용하며 별도 AI 상품군을 운영하고 있다. AI 제품군인 '나우 어시스트'를 중심으로 IT서비스관리(ITSM)뿐 아니라 고객서비스관리(CSM), 인사(HR), 개발 업무 등 다양한 제품군에 AI 기능을 더하고 있다. 고객은 계약한 AI 상품 범위에 따라 사용할 수 있는 AI 기능과 자동화 기능이 달라진다.

회사는 AI 기능을 '플랫폼 AI' 전략 아래 통합하고 파운데이션, 어드밴스드, 프라임 등 상품 구성을 통해 고객이 필요한 AI 기능 수준을 선택하도록 하고 있다. AI 거버넌스 기능도 강화했다. 서비스나우는 'AI 컨트롤 타워'를 통해 기업이 조직 내 AI 기능 사용 현황과 정책을 통합 관리할 수 있도록 지원한다. AI 활용이 늘어날수록 비용뿐 아니라 보안과 규제 준수, 운영 정책까지 함께 관리해야 한다는 점을 반영한 조치다.

토큰 절감보다 AI 가치 최적화가 핵심

업계에서는 이 같은 변화가 SaaS 비즈니스 모델 자체를 바꾸고 있다고 본다. 여러 SaaS를 함께 사용하는 기업일수록 라이선스 비용과 AI 사용 비용을 각각 관리해야 하는 IT 비용 관리 체계가 요구되고 있다는 분석이 나온다.

(사진=가트너)

시장에서는 앞으로 AI 솔루션 가격 정책이 더 다양해질 것으로 내다본다. 일부 기능은 기존 구독 서비스에 포함되겠지만 고성능 AI나 AI 에이전트처럼 연산 자원을 많이 사용하는 기능은 사용량 기반 과금이 확대될 수 있다는 관측이다. 이에 따라 기업들도 소프트웨어 라이선스 구매를 넘어 AI 활용 계획과 예상 사용량까지 반영한 예산 수립 체계를 마련해야 한다는 지적이 나온다.

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가트너는 AI 비용 관리의 핵심이 토큰 사용량을 줄이는 데 있지 않다고 강조했다. 비용을 무조건 줄이는 것이 아니라 높은 가치를 창출하는 업무에는 AI 투자를 확대하고 효과가 낮은 활용은 줄이는 방식의 관리 체계가 필요하다는 설명이다.

가트너는 보고서에서 "토큰 사용량을 최적화하는 것이 아니라 토큰이 창출하는 가치를 최적화해야 한다"며 "예산과 사용량, 비즈니스 성과를 함께 관리하는 AI 거버넌스를 구축해야 AI 도입 효과와 TCO를 동시에 최적화할 수 있다"고 강조했다.