AI를 쓰려는 기업이 꼭 큰 서버부터 사야 할까. 장시성 난창(南昌)에 들어선 ‘토큰 공장’은 이 질문에 다른 길을 제시한다. 10월 27일 과기일보 보도에 따르면 난창고신투자유치그룹과 차이나모바일 난창 지사가 함께 구축한 사업이 현지 고신구에 자리 잡았다. 계산 자원과 모델, 응용 서비스를 묶어 기업에 제공하려는 기반시설이다.
이름에 공장이 들어가지만 제품을 조립해 상자에 담는 시설과는 다르다. 여기서 토큰은 AI가 정보를 나누어 처리할 때 쓰는 단위를 가리킨다. 기업이 모델을 불러 쓰는 서비스를 공급한다는 의미에서 공장이라는 표현을 붙였다. 가상자산을 생산하는 시설이라는 뜻은 아니다. 이름을 이해하려면 계산 장비 자체보다 그 장비로 제공하는 서비스에 시선을 둘 필요가 있다.
사업 관계자는 지역 기업이 AI를 쓰기 어렵거나 비용 부담을 느끼는 문제를 줄이려는 목적이라고 설명했다. 기업마다 장비와 운영 인력을 따로 갖추는 대신 공통 기반을 이용하도록 하겠다는 구상이다. 다만 공개 자료는 모든 이용자의 비용이 얼마 줄었는지 검증한 비교표를 제시하지 않았다. ‘저비용’을 내세운 사업 목표와 실제 기업별 절감 효과는 분리해 봐야 한다.
이 방식은 전기를 사용할 때 발전소를 직접 짓지 않는 모습에 비유할 수 있다. 필요한 기능을 외부 서비스로 받아 쓰자는 뜻이다. 그러나 비유가 현실의 차이를 모두 없애지는 않는다. 전력 사용과 달리 AI의 결과는 같은 질문에도 달라질 수 있고, 모델별 성능과 이용 조건도 다르다. 따라서 ‘전기처럼 쓴다’는 표현을 결과의 정확성이 항상 같다는 뜻으로 이해하면 안 된다.
중소기업이 가장 먼저 생각할 것은 자신에게 어떤 일이 필요한가다. 고객 문의를 정리하는 일과 공장의 결함 사진을 살피는 일은 요구하는 자료와 기준이 다르다. 어떤 모델이 유명한지부터 고르기보다 반복해서 시간이 드는 업무를 찾아 범위를 좁히는 편이 실용적이다. 이는 해당 공장의 실제 이용 사례를 꾸민 것이 아니라 서비스 도입을 설명하기 위한 예시다.
그다음은 결과를 판단하는 기준이다. 직원이 한 작업과 AI를 이용한 작업을 같은 조건에서 비교해 보면 시간을 얼마나 아꼈는지, 오류를 고치는 데 얼마나 걸렸는지 볼 수 있다. 빠르게 답을 받았어도 다시 확인하는 시간이 길면 기대한 효과가 줄어든다. 외부 서비스를 쓴다고 기업 안의 판단 역할까지 없어지는 것은 아니다. 최종 사용 목적을 아는 사람이 결과를 검토해야 한다.
계산 장비를 공동으로 이용하면 접근 문턱을 낮출 가능성이 있다. 반면 비용 구조를 모르면 작은 시험이 반복 사용 과정에서 부담으로 바뀔 수 있다. 어떤 사용량을 기준으로 요금이 매겨지는지, 처리량이 늘 때 어떻게 달라지는지 이해할 필요가 있다. 이번 기사에는 공개되지 않은 가격을 넣지 않았다. 사업자별 조건을 확인하지 않고 ‘AI가 이제 거의 공짜’라고 말할 근거는 없다.
자료를 맡기는 방식도 중요하다. 기업이 다루는 문서에는 고객 정보나 내부 업무 내용이 들어 있을 수 있다. 어떤 자료를 외부 모델에 보낼 수 있는지 정하고, 필요하지 않은 내용을 덜어 내는 과정이 선행돼야 한다. 난창 사업 관계자도 네트워크와 데이터 안전을 운영 과제로 언급했다. 이는 새로운 사고가 발생했다는 소식이 아니라 서비스가 신뢰를 얻기 위한 조건에 관한 설명이다.
서비스가 모델과 응용을 함께 제공한다는 점은 또 다른 변화를 보여 준다. 기업은 계산 능력의 숫자만 사는 것이 아니라 실제 일을 처리할 방법을 원한다. 장비가 좋아도 업무에 연결하지 못하면 사용이 어렵다. 따라서 공급자는 어떤 사용자가 어떤 자료로 시작할 수 있는지 설명해야 한다. 도입 이후 문제가 생겼을 때 도움을 받을 창구도 서비스의 일부가 된다.
기존 업무와 연결하는 일은 새로운 도구를 하나 설치하는 것보다 오래 걸릴 수 있다. 입력 형식을 맞추고 담당자를 정하며 결과를 어디에 저장할지 결정해야 하기 때문이다. 현장의 직원이 이해할 수 있는 간단한 절차가 필요하다. 작은 업무에서 시험한 뒤 범위를 넓히는 방식은 이런 연결 문제를 드러내는 데 도움이 될 수 있다. 이 역시 개별 기업의 성공을 보장하는 방법으로 단정할 수는 없다.
난창 사례의 성과를 판단할 때에는 개통 행사보다 이용 결과를 봐야 한다. 실제 기업이 얼마나 꾸준히 쓰는지, 서비스 중단이나 오류에 어떻게 대응하는지, 비용과 결과를 얼마나 명확히 설명하는지가 중요한 기준이다. 현재 보도는 사업의 출범과 구상을 전하는 단계다. 플랫폼이 지역 산업 전체의 생산성을 이미 높였다고 결론 낼 자료는 아직 부족하다.
한국에서도 AI 도입을 논의할 때 서버의 크기나 모델 이름에 관심이 집중되기 쉽다. 난창 소식은 그다음 문제를 보여 준다. 만들어 둔 계산 자원을 기업이 이해하고 쓸 수 있는 서비스로 어떻게 바꾸느냐는 것이다. 산업 기반시설의 의미는 장비가 설치된 순간보다 여러 사용자가 실제 업무에 연결할 때 드러난다. 공급과 활용 사이를 잇는 설명이 필요하다.
토큰 공장은 AI를 사용하는 출발점을 바꾸려는 시도다. 장비를 소유하는 대신 필요한 기능을 이용한다는 길을 제시했다. 이제 남은 질문은 그 기능이 얼마의 비용으로 얼마나 믿을 만하게 제공되는가다. 전기처럼 쉽게 쓴다는 목표가 현실이 되려면 접근성뿐 아니라 품질과 비용, 책임이 함께 보이는 서비스가 돼야 한다.
[참고자료]
과기일보·국제온라인｜Token工厂：算力可像水和电一样随取随用 · 2026-10-27
https://ge.cri.cn/20261027/777b921f-26b5-428f-ba06-ff38df0b514b.html
南昌Token工厂，探索按需使用AI服务
10月27日《科技日报》报道，南昌高新区的Token工厂由地方企业与中国移动南昌分公司共建，提供算力、模型和应用服务，旨在降低企业使用AI的门槛。Token是模型处理信息的计量单位，并非这里所说的虚拟货币。共享基础设施可能提高可及性，但成本节省和可靠性仍需实际验证。企业应先明确任务，再比较费用、数据处理与结果质量。
[어휘풀이]
算力 / suànlì / 계산 능력
模型 / móxíng / 모델
门槛 / ménkǎn / 진입 문턱
计量 / jìliàng / 계량하다
共享 / gòngxiǎng / 공유하다
成本 / chéngběn / 비용·원가
可靠性 / kěkàoxìng / 신뢰성
验证 / yànzhèng / 검증하다
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