AI 애플리케이션의 가격 책정 패러독스: SaaS에서 결과 중심으로의 전환 🚀
최근 Jason Liu는 X(구 트위터)에 올린 글에서 AI 애플리케이션의 가격 책정 방식에 대한 깊은 고민을 공유했습니다. 그는 사무실에서 진행된 오피스 아워 세션에서 AI의 가치 포착(value capture)에 대해 논의하며, 기존의 SaaS(Software as a Service) 방식과는 다른 새로운 가격 책정 모델이 필요하다는 인사이트를 얻었다고 밝혔습니다.
기존의 AI 가격 책정 방식과 그 한계
Jason은 현재 대부분의 기업들이 두 가지 전통적인 모델에 갇혀 있다고 지적합니다.
- 사용량 기반(Usage-based):
- 토큰(token)이나 API 호출 수 등, 실제 사용량에 따라 비용을 청구하는 방식입니다.
- 좌석 기반(Seat-based):
- 사용자 수나 월 단위로 비용을 청구하는 방식입니다.
이 두 가지 방식 모두 AI가 실제로 창출하는 비즈니스 가치와는 직접적으로 연결되어 있지 않다는 점이 문제로 지적됩니다.
"우리는 아직도 AI를 전통적인 SaaS처럼 가격을 매기고 있습니다. 하지만 이제는 결과에 따라 가격을 매겨야 할 때입니다."
결과 중심의 가격 책정이란? 💡
Jason은 결과 중심의 가격 책정(Outcome-based pricing)이 AI의 진정한 가치를 반영할 수 있다고 주장합니다.
예를 들어, 고객 지원 자동화의 경우를 들어 설명합니다.
- 기존 방식:
- 토큰이나 API 호출 수에 따라 비용을 지불
- 결과 중심 방식:
- "처리된 티켓 한 건당 1달러를 지불한다"
- "실제로 전환된 유효 리드(qualified leads)에 대해서만 비용을 지불한다"
"만약 고객 지원 자동화에서 티켓 한 건을 처리할 때마다 1달러를 내는 방식이라면 어떨까요?
혹은 영업 아웃리치에서 실제로 전환된 리드에 대해서만 비용을 내는 방식은요?"
이런 방식은 AI가 실제로 비즈니스에 기여한 만큼만 비용을 지불하게 하므로, 기업 입장에서도 더 합리적일 수 있습니다.
기술적 한계가 아닌, 개념적 도전
Jason은 이 변화가 기술적인 문제가 아니라, 개념적인 도전이라고 강조합니다.
"우리는 인간을 2% 더 생산적으로 만드는 AI를 만들고 있습니다.
하지만 사실은 전체 워크플로우 체인을 대체할 수 있는 AI를 만들어야 합니다."
즉, 단순히 인간의 업무 효율을 조금 높이는 데 그치지 않고, AI가 전체 업무 프로세스를 혁신적으로 바꿀 수 있도록 해야 한다는 것입니다.
AI와 데이터의 선순환 구조
Jason은 AI 애플리케이션이 앞으로 센서처럼 데이터를 생성하고,
이 데이터가 다시 더 나은 AI 모델을 만드는 데 활용되는 선순환 구조가 만들어질 것이라고 전망합니다.
- 모든 AI 애플리케이션이 가치 있는 데이터를 생성
- 이 데이터가 더 나은 모델로 이어짐
- 궁극적으로 가장 가치 있는 데이터셋은
"인간이 AI와 어떻게 상호작용하는지"에 대한 데이터가 될 것
가치 사슬(Value Chain)을 소유한 자가 승리한다
Jason은 가치 사슬 전체를 소유한 기업이 승리할 것이라고 단언합니다.
"가장 중요한 교훈은, 전체 가치 사슬을 소유한 기업이 이길 것이라는 점입니다.
더 나은 모델을 가졌기 때문이 아니라, 결과에 따라 가격을 매길 수 있기 때문입니다."
예를 들어, 음성 AI의 경우에도
"분당 요금을 받는 대신, AI가 실제로 예약을 통해 창출한 정비사의 수익에서 일정 비율을 받는 방식"이 더 미래지향적이라고 설명합니다.
"왜 분당 요금을 받는 음성 AI를 만들까요?
예약을 통해 정비사에게 발생한 수익의 일부를 받는 시스템을 만들 수 있는데 말이죠."
미래의 가격 책정 패러다임 변화 🌟
Jason은 마지막으로,
"이 서비스를 운영하는 데 얼마가 드는가?"에서
"이 서비스가 얼마나 많은 가치를 창출하는가?"로
관점이 전환되어야 한다고 강조합니다.
"미래는 '이걸 운영하는 데 얼마가 드는가?'에서
'이걸로 얼마나 많은 가치를 창출할 수 있는가?'로 전환할 수 있는 사람들의 것입니다."
대화 속 다양한 의견들
이 글에 대한 댓글에서는 여러 가지 시각이 제시됩니다.
- 오피스 아워에 참여하고 싶다는 질문
- AI가 너무 효율적이어서, 많은 경우 추론 비용(inference cost) 이상을 지불하려 하지 않을 것이라는 우려
- "삽을 땅에서 파낸 가치로 가격을 매기는 것과 같다. 판매자에겐 좋지만, 구매자에겐 나쁘다"는 비유
- "그게 바로 가치 기반 가격 책정(value-based pricing)이다. 사용량 기반과도 양립할 수 있다. 입력과 출력의 비교일 뿐, 사용량 기반도 출력 지표에 초점을 맞출 수 있다"는 반론
핵심 키워드 정리
- AI 애플리케이션 가격 책정
- SaaS(Software as a Service)
- 사용량 기반(Usage-based) / 좌석 기반(Seat-based)
- 결과 중심 가격 책정(Outcome-based pricing)
- 가치 사슬(Value Chain)
- 데이터 선순환
- 비즈니스 가치 창출
이처럼 Jason Liu의 글은 AI 서비스의 가격 책정 방식이 앞으로 어떻게 변화해야 하는지에 대한 깊은 통찰을 제공합니다.
기술의 발전만큼이나, 비즈니스 모델과 사고방식의 혁신이 중요하다는 점을 다시 한 번 일깨워줍니다. 💡