[데일리픽] XRP 18% 추가 하락 가능성…LLM 가격 하락세 멈췄다

[AI리포터]

XRP [사진: 셔터스톡]

■ 리또속? XRP 18% 추가 하락 가능성…원인 분석해보니

XRP가 18% 추가 하락할 가능성이 커졌다. 네트워크 활동 감소, 기술적 약세, 투자자 수익 실현 압박이 맞물리며 추가 하락을 예고하고 있다.

20일 XRP 가격은 2.95달러로 하락세를 이어갔으며, 목표가는 18% 하락한 2.40달러로 측정됐다. XRP가 더 큰 폭의 조정을 피하려면 3달러 지지선을 회복해야 하는데, 가장 최근 3달러 지지선을 회복한 것은 7월 중순과 8월 초였으며 각각 25%와 15%의 상승세를 보였다.

일일 차트에서 XRP 거래는 하향 삼각형 아래에서 이뤄지고 있다. 하향 삼각형은 수평 지지선과 아래쪽으로 경사진 상단 추세선이 특징인 약세 차트 패턴이다.

XRP의 약세 신호는 XRP/BTC 쌍과 상대강도지수(RSI) 사이의 약세 다이버전스 증가에서도 나타나고 있다. 7월 10일부터 8월 18일 사이에 XRP/BTC 쌍이 상승해 저점을 형성했는데, 같은 기간 일일 RSI는 75의 과매수 상태에서 43으로 하락해 더 낮은 저점을 형성했다. 이는 일반적으로 투자자 관심이 감소하고 매수자 소진이 시작됨을 나타낸다.

네트워크 활동 감소로 XRP 매도가 확대될 가능성도 있다. XRP 레저의 네트워크 활동량은 2025년 1분기와 6월에서 7월 사이에 비해 크게 감소했다. 글래스노드의 온체인 데이터에 따르면 네트워크의 일일 활성 주소 (DAA)도 3월과 6월에 비해 크게 감소했다.

■ 소송에서 입법까지…워싱턴이 암호화폐 미래 결정하는 방식

암호화폐 산업이 워싱턴에서 존재감을 키우고 있다. 규제의 벽을 넘어, 이제는 제도권 내에서 정치적 영향력을 확대하는 움직임이 본격화되고 있다

크리스틴 스미스 솔라나 정책 연구소(SPI) 대표는 워싱턴의 규제 환경이 크게 변화하고 있다고 전했다. 한때 분열되고 방어적이던 산업이 이제는 가장 조직적이고 효과적인 정치적 운동 중 하나로 자리 잡았다는 것이다.

이 변화의 중심에는 최근 통과된 스테이블코인 규제 법안인 지니어스(GENIUS) 법이 있다. 달러 기반 스테이블코인을 위한 연방 규제 프레임워크를 마련한 이 법은 산업의 승리일 뿐만 아니라, 블록체인이 미국 경제에서 차지하는 중요성을 입증하는 계기가 됐다. 스미스는 "이는 스테이블코인뿐 아니라, 이를 발행하는 블록체인에도 중요한 의미를 갖는다"고 강조했다.

암호화폐 로비도 점차 강력해지고 있다. 2017년만 해도 워싱턴에서 활동하는 정책 옹호자는 극소수였지만, 현재는 수백 명에 달한다. SPI는 특정 기업이 아닌 솔라나 블록체인 전체를 대표하는 독특한 역할을 하며, 탈중앙화된 커뮤니티가 규제 당국과 소통하는 새로운 방식을 만들어가고 있다. 스미스는 "암호화폐 지지자들은 기존 산업을 보호하려는 것이 아니라, 더 공정하고 개방적인 금융 시스템을 구축하려는 신념으로 움직이고 있다"고 설명했다.

■ 메타, 구글 클라우드에 6년간 100억달러 투자…AI 인프라 강화

메타가 구글 클라우드와 100억달러 규모의 계약을 체결하며 AI 인프라 확장에 나섰다.

계약 기간은 6년이며, 메타는 AI 개발과 데이터 처리에 구글 클라우드 인프라를 적극 활용할 계획이다. 구글은 이번 계약을 통해 아마존 웹서비스(AWS), 마이크로소프트(MS) 애저와의 경쟁에서 유리한 위치를 확보하게 됐다.

이번 메타와 구글의 계약은 주로 AI 인프라와 관련이 있다고 한다. 메타는 지난달 실적 보고서에서 2025년 총 지출이 1140억달러에서 1180억달러에 이를 것으로 예상한다고 밝혔다. 또한 메타는 AI 인프라와 인재에 막대한 투자를 하고 있으며, 라마(Llama) 모델 제품군을 구축하고 서비스 포트폴리오 전반에 AI를 추가하고 있다.

한편, 앞서 구글은 오픈AI와도 클라우드 계약을 체결하며 마이크로소프트(MS)의 애저 의존도를 줄이는 데 성공했다. 구글 모회사 알파벳은 올해 2분기 구글 클라우드 부문에서 136억달러의 매출과 28억3000만달러의 영업이익을 기록하며 32%의 성장세를 보였다.

■ 구글 AI 모드, 글로벌 확장...에이전트 기능도 장착

구글이 AI 모드를 180개국으로 확장하고, 새로운 에이전트 기능을 추가한다.

AI 모드는 사용자가 검색창에서 직접 복잡한 질문을 하고 답변을 얻을 수 있는 기능으로 기존에는 미국, 영국, 인도에서만 제공됐으나, 이제 영어권 180개국으로 확대됐다. 향후 보다 많은 언어와 지역에서도 지원될 예정이다.

AI 모드 사용자들은 또 새로운 에이전트 기능을 통해 레스토랑 예약을 할 수 있다. 지역 서비스 예약과 이벤트 티켓 구매 기능도 추가될 예정이다. 사용자는 인원, 날짜, 시간, 위치, 선호 요리 등을 입력하면 AI 모드가 다양한 예약 플랫폼을 검색해 실시간으로 가능한 식당 목록을 제시한다. 이 기능은 미국 구글 AI 울트라(월 249.99달러) 구독자를 대상으로 실험 중이며, 향후 일반 사용자에게도 제공될 것으로 보인다.

AI 모드는 사용자 검색 기록을 기반으로 개인 맞춤형 추천과 공유 기능도 지원한다. 사용자는 AI 모드 응답을 다른 사람과 공유해 함께 대화에 참여할 수 있다.

[사진: 셔터스톡]

■ LLM 가격 하락세 멈췄다...AI 에이전트 확산 한몫

오픈AI나 앤트로픽, 구글 같은 주요 기업들이 제공하는 거대언어모델(LLM) 가격 하락세가 한풀 꺾였다는 얘기가 나오고 있다.

디인포메이션 최근 보도를 보면 첨단 AI 모델 토큰(단어) 당 가격은 지난 6개월 간 거의 내려가지 않았다는 후문이다.

앤트로픽 최근 모델들은 이전 버전들 대비 상당히 비싼 수준이고, 오픈AI가 최근 공개한 GPT-5는 토큰당 비용이 이전과 같다. 오픈AI가 고객이 제출한 문서 등 토큰을 분석하는 모델에 부과하는 비용은 절반 수준으로 줄었다.

이전과는 크게 달라진 풍경이다. 지난해만 해도 오픈AI, 앤트로픽, 구글 등은 이전 해들과 비교해 플래그십 AI 모델 가격을 많게는 90%이상 인하하며 공격적인 모습을 보였다. 여기에 딥시크 등 오픈소스 AI 회사들은 무료 모델들을 쏟아내면서 순다 피차이 구글 CEO 같은 이들은 AI가 측정하기엔 너무 싼, 공기 같은 존재가 될 것이란 예상을 내놓기도 했다.

달라진 상황은 테크 기업들이 AI에 투입한 막대한 자금을 회수하려 하고 있고 LLM을 활용해 특정 작업을 사람 없이 수행하는 AI에이전트가 맞물린 결과라는 분석이 나오고 있다.

■ 테슬라, FSD 데이터 공개 없이 영상만 반복…의미 있나?

테슬라는 최근 완전 자율주행(FSD) 기능을 강조하며 다양한 국가에서 FSD 테스트 영상을 공개하고 있다. 그러나 정작 중요한 데이터는 공개하지 않아 기술 진전에 대한 의문이 커지고 있다.

테슬라는 누적 FSD 마일리지와 분기별 오토파일럿 안전 보고서만 공개할 뿐, 실제 성능을 평가할 수 있는 주행 개입 간 거리 등 구체적 데이터는 공개하지 않고 있다.

테슬라는 2024년 9월부터 월간 인공지능(AI) 자율주행 로드맵 업데이트를 시작하며 개입 간 거리 개선을 언급했지만 기준 데이터나 실제 수치를 공개하지 않았다. 반면 일부 다른 자율주행 기술 기업들은 수만마일 단위로 개입 없이 주행한 데이터를 공개하고 있어 테슬라의 정보 비공개가 더 눈에 띈다.

아쇽 엘루스와미 테슬라 FSD 책임자는 "인간 운전자의 평균 충돌 거리(70만 마일)에 도달해야 무인 주행이 가능하다"라고 언급했지만, 현재까지 테슬라의 성과는 이를 뒷받침하지 못하고 있다. 결국 테슬라가 신뢰를 얻기 위해서는 영상이 아닌 구체적인 데이터를 공개해야 한다는 목소리가 커지고 있다.

■ 엔비디아, GB200 경제성·안정성 이슈 돌파할까?

AI 반도체판을 주도하는 엔비디아가선보인 차세대 칩 GB200 NVL72 관련해 경제성과 안정성 이슈가 일각에서 제기되고 있다. 엔비디아가 H100 후속작으로 내놓은 GB100은 총소유비용이 기존 대비 1.6배 높다는 분석도 나오고 있다.

세미애널리시스 분석에 따르면 GB200 NVL72 자본비용은 H100 대비 1.6~1.7배 높다. 하이퍼스케일러 기준으로 H100 서버 가격이 19만달러 수준이라면, 스토리지와 네트워킹 등을 포함한 총비용은 25만달러다. 반면 GB200 NVL72는 랙 단위 서버만 310만달러이고, 부대비용을 포함하면 390만달러에 달한다.

운영비용도 부담이다. GB200 칩 하나당 전력소모량이 1200W로 H100의 700W보다 70% 이상 높다. 전체 전력소비량 증가로 GPU당 운영비용도 H100보다 높아졌다.

결과적으로 자본비용과 운영비용을 더한 총소유비용은 H100 대비 1.6배 높다. 하지만 현재까지 이러한 성능 개선이 충분히 입증되지 않았다는 평가다. 세미애널리시스는 "GB200 NVL72가 H100보다 최소 1.6배 이상 빨라야 총소유비용 대비 성능에서 우위를 점할 수 있다"고 분석했다. 안정성 이슈도 있다. GB200 NVL72 운영업체들은 백플레인 관련 오류를 진단하고 디버깅하는 도구가 부족하다고 지적한다.

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