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[시장 인사이트] 토큰 팩토리 시대: 기업 AI 인프라를 재편하는 6가지 핵심 변화

31조 6,000억 달러의 컴퓨팅 인프라 투자를 어떻게 토큰 생산 역량과 AI 생산성으로 전환할 것인가?
기업들이 AI 서버, GPU 클러스터, 데이터센터에 투자하는 비용은 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 하드웨어의 수량이 곧 실제 활용 가능한 AI 생산성을 의미하지는 않는다. AI의 확장성을 제한하는 진정한 요인은 GPU 유휴 자원, 리소스 단편화, 워크로드 대기, 이기종 컴퓨팅 자원의 통합 관리 어려움, 불투명한 추론 비용인 경우가 많다.
2026년 하반기에 발표된 여러 글로벌 컨설팅 기관의 보고서는 공통된 결론을 제시한다. AI 인프라의 평가 기준이 'GPU를 얼마나 보유하고 있는가'에서 '시스템이 전력과 컴퓨팅 자원을 얼마나 효율적으로 토큰, 추론 결과 및 완료된 AI 작업으로 전환할 수 있는가'로 변화하고 있다는 것이다. Token Factory의 핵심 산출물은 측정 가능한 토큰 처리량(Token Throughput)으로 정의되고 있다.