X 계정 @Hesamation이 8월 21일(KST) 새벽 올린 트윗이 17만 회 넘게 조회되며 확산됐다. "AT&T가 직원 AI 사용량의 40%를 오픈모델로 돌리고 있고 60~70%까지 늘릴 계획", "코딩 비용 56% 감소, 품질 저하는 2%뿐, 하루 450억 토큰 처리"라는 내용이다.
하루 450억 토큰, AT&T의 오픈모델 베팅
이 수치는 트윗 하나의 주장에 그치지 않는다. PYMNTS와 AT&T 공식 블로그가 코딩 비용 56% 감소, 품질 저하 2%, 오픈모델 비중 40%→60~70% 목표를 교차 확인했다. 하루 450억 토큰 처리량은 TelecomLead 보도로도 확인된다. 원 취재원은 유료 매체 The Information의 Applied AI 뉴스레터로, 제목은 "AT&T is Using Open Source Models to Curb Anthropic Bills"다.
| 지표 | 수치 |
|---|---|
| 오픈모델 라우팅 비중 | 40% → 목표 60~70% |
| 코딩 비용 변화 | -56% |
| 품질 저하 | -2% |
| 일일 토큰 처리량 | 약 450억 토큰 |
'AI 총괄' 발언, 사실은 다른 사람이었다
확산된 트윗은 "오픈모델이 많은 작업에서 동등하거나 더 낫다"는 발언을 "AT&T AI chief"의 말로 전했다. 하지만 이 트윗에 실제로 첨부된 스크린샷을 열어 보면 발언자는 Mark Austin(VP, Data Science)이다. AT&T의 공식 Chief Data and AI Officer는 Andy Markus로 별도 인물이다. 직함이 다른 두 사람의 말이 트윗 한 줄로 뭉뚱그려진 셈이다.
코드 생성은 여전히 프런티어 모델 몫
AT&T가 오픈모델로 완전히 갈아탄 것은 아니다. 코드 생성처럼 복잡한 작업에는 여전히 앤트로픽·OpenAI 같은 프런티어 모델을 쓰고, 코드 요약처럼 상대적으로 가벼운 작업만 Nvidia Nemotron·Meta Llama·Google Gemma 등 오픈모델로 옮기는 이원화 전략이다. 자체적으로 Google Gemma 3 31B-IT를 파인튜닝한 OTel 2.0도 쓰고 있으며, DeepSeek·Moonshot 계열은 평가 중일 뿐 아직 채택하지 않았다. 국내 기업이 AI 비용 구조를 설계할 때도 "전부 오픈모델" 또는 "전부 프런티어 모델"이 아니라 작업 난이도별로 나누는 이 접근이 참고가 된다.
