코인베이스(Coinbase) CEO 브라이언 암스트롱이 자사 AI 인프라를 중국산 저가 모델로 전면 전환했다고 공개했다. 현재 코인베이스는 GLM 5.2와 Kimi 2.7을 주력으로 사용 중이며, 개발자는 여전히 원하는 모델을 자유롭게 선택할 수 있지만 91%는 기존 사용량 한도에 도달하지 않는다고 그는 밝혔다. 토큰 사용량이 이전보다 늘었음에도 AI 전체 지출은 절반 수준으로 줄었다는 설명이다.
비용 절감의 핵심은 자동 라우팅 시스템이다. 이 시스템은 요청별로 작업 유형, 가격, 캐싱 가능성을 분석해 최적 모델을 자동 선택한다. 캐싱 최적화만으로 히트율이 5%에서 60%로 급상승했다. 개발자들에게는 컨텍스트를 간결하게 유지하고 새 작업마다 세션을 새로 시작할 것을 권고하는데, 이른바 ‘컨텍스트 엔지니어링(context engineering)’ 전략의 일환이다. 코인베이스는 각 개발자의 AI 사용량을 시각화해 공개하되, 상한선은 두지 않는 대신 “AI에 많이 쓸수록 더 큰 성과를 기대한다”는 원칙을 적용해 토큰 소비에 책임성을 부여했다.
같은 흐름이 다른 기업에서도 관측된다. 스타트업 Lindy의 CEO도 최근 딥시크 V4로 전환했고, 클라우드 데이터 플랫폼 스노우플레이크(Snowflake)도 OpenAI·앤트로픽 대안으로 중국 모델을 테스트 중이다. 이 같은 움직임은 서구 AI 기업들에 실질적인 가격 압박으로 작용하고 있으며, IPO를 준비하는 업체들의 성장 수치에 직접 영향을 미친다는 분석이 나온다. OpenAI 역시 GPT-5.6-Sol을 기존 GPT-5.5와 동가로 책정하되 토큰 효율을 높이고, 저가 5.6 변형 2종을 별도 출시하는 방식으로 가격 경쟁에 대응하고 있다는 보도도 이어지고 있다.
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