기술 대기업들, 600억 달러 이상 자본 지출 수익화를 위해 AI 에이전트로 전환
중국 기술 기업들은 중요한 사업 문제, 즉 챗봇 모델이 상업적으로 실현 가능하지 않다는 문제를 해결하기 위해 경쟁하고 있습니다. 바이트댄스, 알리바바, 텐센트와 같은 거대 기업들은 컴퓨팅 인프라에 막대한 투자를 했으며, 2026년까지 이들의 합산 자본 지출은 600억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 그러나 이메일 작성이나 이미지 생성과 같은 일반적인 사용자 상호작용은 이러한 거대한 서버 팜의 높은 감가상각 비용을 충당할 만큼 충분한 API 호출을 생성하지 못합니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 OpenClaw와 같은 AI 에이전트를 해결책으로 홍보하고 있습니다. 이 에이전트들은 "토큰 블랙홀" 역할을 합니다. 사용자가 복잡한 작업을 할당하면, 에이전트는 이를 온라인 검색, 다른 도구 호출, 자체 수정 등 수많은 단계로 분해하며, 각 단계는 API 요청을 유발합니다. 이 과정은 간단한 채팅 쿼리보다 100배에서 1,000배 더 많은 토큰을 소비할 수 있습니다. 텐센트가 3월 초 선전 본사에서 했던 것처럼, 클라우드 공급업체들은 이러한 에이전트의 설치를 사용자들이 적극적으로 돕도록 함으로써, 지속적인 API 수익원을 사용자 장치에 직접 임베딩하여 값비싼 하드웨어가 안정적인 현금 흐름을 창출하도록 보장하고 있습니다.
'궤적 데이터'가 새로운 희소 자원으로 부상
즉각적인 수익 외에도, AI 에이전트 추진은 AI 개발의 보다 근본적인 한계, 즉 고품질 훈련 데이터의 희소성을 해결하는 것을 목표로 합니다. 업계는 정적 텍스트와 이미지 형태의 공개 인터넷 데이터를 거의 소진했습니다. AI 능력의 다음 도약은 인간이 어떻게 행동하고 목표를 달성하는지를 보여주는 새로운 유형의 데이터, 즉 "작업 궤적 데이터"를 필요로 합니다.
사용자 단말기에 배포된 AI 에이전트는 이 귀중한 정보를 캡처할 수 있도록 위치합니다. 사용자가 작업을 위임할 때, 에이전트는 의도부터 실행까지 전체 일련의 행동을 기록합니다. 이 과정은 사용자 기반을 대규모 크라우드소싱 데이터 수집 네트워크로 효과적으로 전환하여 강화 학습에 필요한 고품질의 실제 행동 데이터를 제공합니다. 테슬라가 차량을 사용하여 자율 주행 알고리즘을 위한 도로 데이터를 수집한 것과 마찬가지로, 중국 기술 기업들은 에이전트를 사용하여 디지털 세계를 탐색하는 방법을 학습하고 있습니다. 알리바바 Qwen 프로젝트 내부자는 중국이 새로운 AI 패러다임을 주도할 가능성이 20% 미만이지만, 궤적 데이터 수집을 통해 모델이 더 빠르게 반복하고 경쟁업체와의 격차를 줄일 수 있다고 언급했습니다.
다음 '슈퍼 진입점'을 위한 전투 시작
이 전략적 캠페인은 이전에 기업들이 웹 포털, 검색 엔진 및 모바일 슈퍼 앱을 놓고 지배력을 다투었던 중국의 "진입점 전쟁"의 최신 반복입니다. 유능한 AI 에이전트의 등장은 전체 디지털 계층 구조를 재편할 위협이 됩니다. 사용자들이 에이전트에게 직접 명령을 내리는 데 익숙해짐에 따라 개별 애플리케이션을 열 필요성이 줄어듭니다.
이 새로운 패러다임에서 에이전트는 기본 인터페이스가 되어 사용자 요청을 이행하기 위해 어떤 서비스를 호출할지 결정합니다. 이는 에이전트 소유자에게 "의도 분배"에 대한 통제권을 부여하여 막대한 권력을 부여합니다. 이들은 사용자의 쇼핑 주문, 여행 예약 또는 음식 배달 요청을 자신의 생태계 파트너에게 지시할 수 있습니다. 오늘날 지배적인 슈퍼 앱들은 상품화된 서비스 제공업체로 강등되어 직접적인 사용자 참여와 브랜드 가치를 잃을 위험이 있습니다. 따라서 선도적인 AI 에이전트를 구축하고 배포하기 위한 경쟁은 다음 세대 인터넷에서 가장 강력하고 중심적인 위치를 차지하기 위한 전투입니다.
Edgen Stock·Mar 07 2026, 02:17