AI 상반기 결산 2026 — 모든 이야기가 결국 어트리뷰션 문제였다

2026년 상반기는 AI가 얼마나 많은 가치를 만들었는지 아무도 증명하기 전에 돈, 트래픽, 일자리, 시가총액을 움직였다.

검색 행태가 바뀌었고, 토큰 예산이 폭발했고, 소프트웨어 주식이 매도됐고, 기업들은 정리해고를 AI 탓으로 돌렸다.

2026년 상반기의 모든 주요 AI 이야기는 사실 어트리뷰션에 관한 이야기였다.

• AI 가시성 측정의 정확도를 높이는 방법을 여전히 찾는 중이다
• 기업들은 추론에 수십억을 썼지만 "ROI가 뭔가?" 에 대한 명확한 답이 없다
• 공개 시장은 소프트웨어 기업을 응징했지만, 투자자들이 반응한 것이 실제 파괴인지 인식된 파괴인지 불분명하다
• "AI가 정리해고를 유발했다"는 말이 들리지만 깊이 들여다보면 실제 원인은 연결되지 않는다
• 트래픽 손실이 어디서 오는지는 분명하지만, 무엇이 그것을 대체할 콘텐츠 마켓플레이스 모델인지는 불분명하다

공통된 실마리는 하나다. AI의 경제적 영향이 우리가 그것을 귀속시킬 수 있는 속도보다 빠르게 확장되고 있다.

AI 검색

AI 모드는 이제 AI 오버뷰에서 클릭 한 번 거리에 있다. 일반 검색 결과에서는 두 번이다.

• AI 모드가 월간 활성 사용자 10억 명에 도달했다
• 쿼리 길이는 클래식 검색의 약 3배다
• 구글은 I/O 2026에서 이를 25년 만의 최대 검색창 업그레이드라고 불렀다
• 제미나이 3 자동 브라우즈가 크롬 안에 탑재되고 있다
• 닉 폭스는 구글의 AI 모드가 오픈 웹으로 수십억 클릭을 보낸다고 말한다

측정에 관한 다섯 가지 결론

1. 브랜드의 AI 검색 존재감 추적은 매우 복잡하다. 엔진, 개인화, 추론 수준, 모델 업데이트, 확률적 변동성을 모두 고려해야 한다.

2. 측정이 파편화돼 있다. 인용의 91%가 챗GPT, 퍼플렉시티, AI 오버뷰 중 단 하나에만 나타난다.

프롬프트 추적은 SEO 순위 추적보다 여론조사와 포커스 그룹에 가까워야 한다.

3. AI 답변 속 브랜드 언급이 인용보다 비즈니스 결과에 더 큰 영향을 준다. 대다수 벤더와 판매자는 프롬프트 패널에서 얼마나 자주, 어떤 맥락에서, 어떤 감정으로 등장하는지, 경쟁사보다 앞서 추천되는지에 주목해야 한다.

인용과 언급의 격차는 유령 인용 — AI 검색이 내 콘텐츠는 쓰고 브랜드 이름은 빼는 40%에서 별도로 다뤘다.

4. 신뢰가 AI 검색에서 가장 높은 화폐다.

• 소비자의 약 75%가 AI 숏리스트의 1위 결과를 선택한다
• 그러나 신뢰하는 브랜드가 리스트 어디에든 있으면 그것을 고른다
• 88%의 경우 사용자가 AI 모드 제품 추천을 최선으로 받아들였다

반면 AI 오버뷰에서는 사용자가 클릭하고, 평가하고, 많이 비교한다. 고전적 검색 행태이며 AI 챗봇으로는 이어지지 않는다.

5. 글쓰기 스타일, 토큰 예산, 기술적 요소가 에이전트에게 중요하다. 고유한 정보로 시작하고, 직접적이고 이해하기 쉽게 쓰고, 군더더기를 제거하고, 사이트를 기술적으로 빠르고 접근하기 쉽게 유지해야 한다.

AEO/GEO는 퍼포먼스 채널로 위장한 브랜드 채널이다

AI 추천이 수요를 형성한다(인용이 아니라). 최적화의 단위는 AI가 당신의 브랜드를 이름 부르고, 신뢰하고, 추천하는지 여부다.

토큰 광풍과 그 후유증

2026년 상반기의 두 번째 이야기는 돈이다.

피터 슈타인베르거가 클로드봇(Clawdbot) 으로 바이럴을 타면서 수백만 설치, 중국의 긴 대기줄, 엔비디아의 네모클로 클론 제작까지 이어졌다.

그다음이 더 이상했다. 쇼피파이, 우버, 메타를 비롯한 테크 대기업들이 엔지니어가 최대한 많은 토큰을 태우도록 인센티브를 주는 토큰 리더보드를 만들었다.

"사고 실험을 하나 해보자. 소프트웨어 엔지니어나 AI 연구자에게 연 50만 달러를 준다고 하자. 연말에 토큰을 얼마나 썼는지 물었을 때 그 사람이 5,000달러라고 답하면 나는 다른 걸 알아볼 것이다. 그 50만 달러짜리 엔지니어가 최소 25만 달러어치 토큰을 소비하지 않았다면 나는 깊이 우려할 것이다." — 젠슨 황

클로드노믹스

메타의 한 엔지니어가 '클로드노믹스(Claudeonomics)' 라는 내부 리더보드를 만들어 8만 5,000명 이상의 직원을 소비한 AI 토큰 수로 순위를 매겼다.

결과는 대규모 낭비였다. 직원들이 순위를 올리고 '토큰 레전드' 같은 타이틀을 얻기 위해 AI 에이전트를 유휴 상태나 쓸모없는 작업에 계속 돌렸다. 보도에 따르면 메타 엔지니어들이 단 30일 만에 73.7조 토큰을 소비했다.

4월에 CFO들이 브레이크를 밟았다. 직원들이 연간 토큰 예산을 4개월 만에 다 태웠다는 것을 발견한 뒤였다.

토큰맥싱이 밸류맥싱으로 전환됐다. 메타의 리더보드는 4월에 폐쇄됐다. 다만 그전에 1위 사용자가 평균 2,810억 토큰을 기록했는데, 표준 API 요율로 140만 달러가 넘는 금액이다.

남은 것

이 무제한 토큰 광풍에서 남은 것은 우리가 아직 측정할 수 없는 생산성의 단계적 변화다.

원문 저자는 자신의 사례를 든다.

• 주요 여행 브랜드의 랜딩 페이지를 엔드투엔드로 설계해 프로덕션에 반영했다
• 클라이언트를 위해 주제 우선순위 지정, SEO 테스트, SEO 리포팅을 완전한 앱으로 자동화했다
• 리서치와 차트를 돕는 에이전트를 포함해 다양한 자체 애플리케이션을 만들었다

토큰 쓰나미의 한 결과는 훨씬 많은 사람이 클로드를 쓰기 시작했다는 것이고, 이는 클로드가 추천한 수파베이스(Supabase) 같은 AI 인프라 기업의 성장 엔진에 불을 붙였다.

SaaS 폭락

2026년 2월, 오퍼스 4.6 출시와 클로드 코워크의 결과로 소프트웨어 산업이 단 몇 거래일 만에 수천억 달러 시가총액이 증발하는 심각한 시장 침체를 겪었다.

SaaS 섹터는 연간 30% 이상의 가파른 하락을 봤다. 고성장 소프트웨어 기업의 밸류에이션이 무너졌고 매출 배수가 팬데믹 고점 대비 극적으로 축소됐다.

B2B에서 일하고 있다면 낮아진 전환율, 길어진 영업 사이클, 약해진 브랜드 검색의 형태로 영향을 느꼈을 것이다.

그런데 전부는 아니었다

모든 소프트웨어가 버려진 것은 아니다. 시장을 끌어내린 것은 소프트웨어 기업 중 하위 사분위다.

흥미롭게도 이 하락은 순전히 "시장"이 기업의 AI 견고성을 어떻게 보느냐와 연관돼 있다.

기업 밸류에이션 하락은 실적과 관련이 없고, 사람들이 AI가 그 제품을 파괴할 것이라고 생각하는지와 관련이 있다.

최근 30거래일 동안 상위 사분위와 중간값 IGV 종목 모두 ETF 전체를 상회했다. 끌어내린 것은 가장 큰 기업 일부를 포함한 하위 사분위였다.

저자의 조언은 실용적이다. B2B에서 새 직장을 구해야 하거나 구할 수 있다면, 시장이 낙관하는 회사를 고르라는 것.

노동시장의 AI 워싱

최근 이런 말을 들었을 것이다. "AI 때문에 인력의 x%를 감축합니다." 요즘의 서사다.

챌린저, 그레이 앤 크리스마스는 AI가 2026년 5월 일자리 감축의 최다 인용 사유였고 연초부터 87,714건의 감축에서 인용돼 5월까지 발표된 2026년 전체 정리해고의 22% 에 해당한다고 보고했다.

정리해고는 진짜다.

• 테크 정리해고 전년 대비 약 66% 증가, 15만 명을 향해 간다
• 오라클이 AI를 이유로 21,000명 감축
• 챌린저는 AI를 최다 인용 사유로 집계 (5월까지 약 87,700건)
• 블록이 40%를 감축했고 주가는 올랐다 (블룸버그의 'AI 워싱' 프레이밍)

문제는 AI가 원인이 아니라는 것

저자는 빅랩들이 AI 대체를 마케팅 서사로 쓰는 것에 대해 광범위하게 써왔다. 그러나 아직 현실이 되지 않았다.

많은 AI 정리해고는 사실 자본 지출을 상쇄하고, 팬데믹 과잉 채용과 경제적 격동에 대응하기 위한 것이었다.

AI가 특정 역할을 쓸모없게 만드는 미래는 상상할 수 있다. 다만 그때는 지금이 아니다.

1년 전 H1 2025 리포트에서 저자는 AI 정리해고가 PR 스턴트라고 예측했고 맞았다.

AI의 명백한 생산성 향상에도 불구하고, 최근의 정리해고 물결은 AI가 근본 원인이라는 어떤 징후도 보이지 않는다. 실제로 AI를 이유로 직원을 해고한 기업들이 그들을 다시 고용하고 있다.

에이전트 시장의 파편화

챗GPT의 시장 점유율이 2025년 7월 78%에서 2026년 7월 56%로 하락했다. 같은 기간 제미나이는 15%에서 30%로, 클로드는 2%에서 10%로 올랐다.

구글이 이제 AI 소비자 시장을 가져갈 가능성이 가장 높은 플레이어이며, 챗GPT는 AI 검색에서 구글에 대한 의미를 잃었다.

각 진영의 상황

오픈AI는 여전히 약 11억 사용자를 갖고 있지만 엔터프라이즈로 선회했다. 소라를 종료하고, 챗GPT의 비디오를 버리고, 인스턴트 체크아웃을 없앴다. 엔터프라이즈가 매출의 약 40%를 차지하며 잠재적 IPO를 앞두고 50%를 향해 간다.

저자는 오픈AI 주식을 살 수 있을지 회의적이다. 에드 지트론에 따르면 오픈AI는 11억 달러를 벌기 위해 매달 28억 달러를 쓴다.

앤트로픽의 펜타곤과의 마찰은 클로드를 애플 미국 앱스토어 무료 앱 1위로 밀어 올렸다. 몇 달 뒤 사용자들은 앤트로픽이 오픈소스 모델의 공격을 견딜 수 있을지 덜 확신하는 모습이다.

오픈소스의 압박

빅랩들은 토큰을 대규모로 보조한다. 세미애널리시스는 프런티어 모델의 200달러 플랜이 8,000~14,000달러어치 토큰을 준다는 것을 발견했다.

최근 키미 K3, GLM 5.2, 딥시크 V4 같은 오픈소스 모델이 그 보조금 때문에 미국 빅랩들을 압박하고 있다.

오픈웨이트·오픈소스 모델은 또한 모델 자체가 커모디티화되는 반면 하네스와 애플리케이션 레이어가 더 중요해진다는 것을 보여준다.

포워드 디플로이드 엔지니어 채용 공고가 2025년 첫 9개월간 800% 증가했고 2026년 4월에도 전년 대비 729% 증가 상태였다. 프런티어 랩들은 모델 데모를 고객 사업 안의 작동하는 시스템으로 바꿀 수 있는 사람에게 총 보상 50만 달러 이상을 지급한다.

실행 관점에서 모델 가용성이 사업 리스크가 됐다. 선택지가 있는 것이 좋다.

퍼블리셔와 법정

저자는 2024년 오가닉 트래픽의 최대 70%가 2026년까지 사라질 수 있다고 예측했지만 과했다.

실제 숫자는 전년 대비 약 33% 리퍼럴 손실, 그리고 구글 검색의 68%가 클릭 없이 끝난다.

그럼에도 퍼블리셔들은 싸움을 법정과 규제기관으로 옮기고 있다.

USA 투데이 CEO 마이크 리드의 말이다.

"우리는 이제 구글도 차단하고 오늘 얻고 있는 전통적 검색 트래픽을 포기할 지점에 가까워지고 있다."

소송 하이라이트

• 뮌헨 법원이 AI 오버뷰가 생성한 허위 진술에 대해 구글에 책임이 있다고 판결 (2026년 6월)
• 400개 신문사가 무단 콘텐츠 사용으로 오픈AI와 마이크로소프트를 제소 (2026년 6월)
• 영국 CMA가 구글에 퍼블리셔 통제권과 투명성 확대를 명령 — AI 오버뷰·AI 모드·디스커버 요약 옵트아웃, 명확한 저작자 표시, AI 생성 결과에 콘텐츠가 어떻게 나타나는지에 대한 리포팅 개선 포함

구글은 서치 콘솔에 노출 기반 AI 리포트를 추가하며 대응했다.

패러렐 AI와 클라우드플레어 모두 콘텐츠 소유자와 AI 기업을 위한 퍼블리싱 마켓플레이스 구축을 시도하고 있다.

"검색이 없다고 가정하라. 검색이 제로인 것처럼 사업을 계획해야 한다." — 콘데 나스트 CEO 로저 린치

남은 질문들

퍼블리셔들은 콘텐츠-대-트래픽 거래를 콘텐츠-대-학습 시장으로 대체하려 하고 있다. 그러나 미해결 질문이 남는다.

• 누가 어떻게 가격을 정하는가?
• 한 기사가 AI 에이전트의 답변이나 구매에 기여했다는 것을 어떻게 증명하는가?
• 퍼블리셔에게 협상력이 있는가?
• 소규모 퍼블리셔가 AI 랩에게 필요하기는 한가?

실무 정리

첫째, 엔진별로 따로 측정한다. 인용의 91%가 한 엔진에만 나타난다면 하나의 통합 점수는 평균이 아니라 왜곡이다.

둘째, 추적을 여론조사처럼 설계한다. 고정된 프롬프트 패널을 정하고 주기적으로 같은 질문을 던져 변화를 본다. 순위표가 아니라 추이표를 만든다.

셋째, 언급·감정·추천 여부를 분리 기록한다. 등장했다는 사실만으로는 아무것도 알 수 없다.

넷째, 신뢰 자산을 AI 가시성 투자로 재해석한다. 그 구조는 AI는 이미 아는 브랜드를 3.2배 더 검색한다 — 신규 브랜드에 불리한 구조에서도 확인된다.

다섯째, AI 정리해고 서사를 액면 그대로 받지 않는다. 챌린저 데이터가 AI를 최다 인용 사유로 집계하더라도, 인용된 사유와 실제 원인은 다르다. 채용·조직 계획을 이 서사에 맞춰 세우면 잘못된 전제 위에 서게 된다.

여섯째, 토큰 지출을 성과와 분리해 본다. 메타의 클로드노믹스 사례는 사용량 지표가 가치 지표가 아니라는 것을 보여준다. 내부에 AI 활용 KPI를 세운다면 소비량이 아니라 산출물 품질로 잡아야 한다.

일곱째, 검색 트래픽이 제로인 시나리오를 계획에 넣는다. 콘데 나스트 CEO의 말은 과장이 아니라 68%가 클릭 없이 끝나는 환경에서의 계획 원칙이다.

여덟째, 기계가 우리 사업을 어떻게 이해하는지 먼저 점검한다. AI 엔티티 풋프린트 감사 — AI에게 우리 사업을 설명해보게 하라가 그 출발점이고, 측정 지표 정리는 "우리가 챗GPT에 나오나요?" — 2026년 최다 요청에 답하는 4가지 지표가 참고가 된다.