예전 소프트웨어 조달은 단순했습니다. 몇 명이 쓰는지 계산해 좌석 수만 맞추면 예산이 거의 정해졌습니다. 그런데 AI는 다릅니다. 직원 한 명이 하루 동안 프롬프트를 여러 번 보내고, 자동화 플로우가 문서를 대량 처리하고, 에이전트가 백그라운드에서 작업을 돌리면 비용 단위는 더 이상 "사용자"가 아니라 "행동"이 됩니다.
이 변화는 최근 사티아 나델라의 발언에서 더 분명해졌습니다. 그는 AI 사업의 성패를 좌석 수보다 "강하게 쓰는 사용자"와 "강한 사용량"에서 본다고 말했고, 마이크로소프트는 실제로 Microsoft 365 E7 같은 하이브리드 과금 모델과 Copilot/에이전트 사용량 기반 구조를 밀고 있습니다.12 중요한 건 이것이 단순한 가격표 변경이 아니라는 점입니다. 제품 설계, 운영 모델, 거버넌스 방식이 함께 바뀌고 있습니다.
이제 물어야 할 질문은 "얼마냐"보다 "무엇에 과금되느냐"다
확인된 사실부터 보겠습니다. 마이크로소프트는 per-seat 라이선스를 유지하되, 그 위에 사용량 미터를 붙이는 방향을 공개적으로 설명했습니다. CFO 에이미 후드는 이를 "좌석 라이선스 + Azure 같은 미터"로 묘사했고, 나델라는 이런 구조가 생산성, 개발, 보안 같은 per-user 사업 전반으로 확장될 것이라고 말했습니다.2
Power Platform 쪽 문서는 이 변화를 더 구체적으로 보여줍니다. Power Apps와 Power Automate의 AI 기능은 AI Builder 크레딧이나 Copilot Credits를 소모할 수 있고, 특히 프롬프트 사용은 입력·출력 토큰과 모델 종류에 따라 소비량이 달라집니다.3 Copilot Studio 에이전트와 에이전트 플로우에서는 Copilot Credits가 필수이며, 사용량 단위는 1K 토큰, 페이지, 이미지 같은 세분화된 미터로 정의됩니다.4
실무적으로 이 말은 간단합니다. "Copilot을 쓸 수 있느냐"와 "Copilot을 얼마나 돌렸느냐"는 다른 문제입니다. 접근 권한을 샀다고 해서 비용이 고정되는 게 아닙니다. 어떤 기능이 무료 테스트인지, 어떤 시점부터 토큰·페이지·응답 단위 과금이 시작되는지 먼저 알아야 합니다. 예산이 아니라 과금 트리거를 파악하는 일이 우선입니다.
사용량 기반 AI 라이선스가 예산을 흔드는 세 가지 구간
첫째는 실험 단계입니다. 사용량 기반 모델의 장점은 여기서 분명합니다. 전사 배포 전에 일부 팀이 작게 시작할 수 있습니다. 하지만 반대급부도 큽니다. 실험은 원래 반복이 많고, 실패한 시도도 많습니다. AI는 "한 번 테스트"가 끝이 아니라 프롬프트 수정, 재실행, 대안 모델 비교가 이어집니다. 작은 파일럿이라도 호출 수가 빠르게 늘 수 있습니다.
둘째는 자동화가 붙는 순간입니다. 사람 한 명이 하루 20번 쓰는 것보다, 플로우 하나가 문서 수백 장을 처리하는 편이 더 비쌀 수 있습니다. 예를 들어 Copilot Credits에서 콘텐츠 처리 도구는 이미지나 페이지당 8크레딧이 들 수 있고, 3페이지 문서 처리 예시는 24크레딧 소비로 제시됩니다.4 이 구조에서는 사용자 수가 적어도 프로세스 빈도가 높으면 비용이 커집니다.
셋째는 분산형 앱 개발입니다. Power Platform은 환경별로 크레딧을 할당하거나, 테넌트 차원의 미할당 크레딧 풀을 열어둘 수 있습니다. 기본적으로는 미할당 크레딧 사용이 허용되며, 관리자가 이를 막을 수도 있습니다.3 즉, 거버넌스가 느슨하면 중앙 IT가 예상하지 못한 환경에서 AI 기능이 켜지고 비용이 발생할 수 있습니다.
여기서 자주 생기는 오해가 있습니다. 사용량 기반은 "쓰는 만큼만 내니 무조건 효율적"이라는 생각입니다. 맞는 경우도 있지만, 호출이 자동화되고 여러 팀으로 퍼지면 오히려 좌석 기반보다 예측이 어려워집니다. 고정비를 줄이는 대신 변동비 통제가 핵심 과제가 됩니다.
언제 좌석 기반이 낫고, 언제 소비 기반이 더 맞는가
판단 기준은 의외로 단순합니다. 사용자가 많아도 실제 AI 사용이 얕고 들쭉날쭉하면, 전원에게 높은 정액 라이선스를 붙이는 건 낭비일 수 있습니다. 반대로 특정 직군이 매일 반복적으로 깊게 쓰고, 업무 흐름에 AI가 상시 들어간다면 정액 또는 기본 사용권이 포함된 모델이 더 예측 가능할 수 있습니다.
소비 기반이 유리한 쪽은 대체로 세 경우입니다. 초기 파일럿, 계절성 수요, 소수의 고강도 워크로드입니다. 좌석 기반이 유리한 쪽은 반대로 광범위한 일상 사용, 예측 가능한 업무 빈도, 월별 예산 통제가 중요한 조직입니다.
다만 마이크로소프트가 가는 방향은 둘 중 하나를 고르라는 것이 아닙니다. E7처럼 "기본 사용권 + 초과 사용량 과금"의 혼합형입니다.2 그래서 실제 의사결정도 조달팀만 할 일이 아닙니다. IT 운영, FinOps, 플랫폼 관리자, 현업 자동화 팀이 함께 봐야 합니다. 이건 라이선스 선택이면서 동시에 운영 모델 선택입니다.
왜 마이크로소프트는 이렇게 움직이고, 2025년 로드맵에선 뭘 봐야 하나
사실관계로 보면 이유는 분명합니다. AI는 GPU와 추론 비용이 크고, 사용량 편차도 큽니다. 나델라는 좌석 수 자체보다 강한 사용량에 집중하겠다고 했고,1 공식 석상에서도 AI 애플리케이션이 좌석 비즈니스와 소비 비즈니스를 함께 가지게 될 것이라고 설명했습니다.2 공급자 입장에서 보면, 사용량 기반 과금은 인프라 투자와 수익 구조를 더 직접 연결해 줍니다.
제 해석은 이렇습니다. 마이크로소프트는 AI 기능을 더 이상 "오피스에 붙은 옵션"으로 보지 않습니다. 점점 Azure 서비스처럼 미터링되는 워크로드로 보고 있습니다. 그래서 앞으로의 질문은 "누가 라이선스를 받는가"보다 "어떤 업무에 AI를 켜고, 어디까지 자동 실행을 허용할 것인가"가 됩니다.
특히 Power Platform을 이미 쓰는 조직이라면 더 빨리 체감할 가능성이 큽니다. AI Builder의 기존 구조는 Copilot Credits 중심으로 이동 중이고, 문서상으로도 신규 고객은 AI Builder add-on 대신 Copilot Credits를 구매해야 하며, 2026년 11월 이후에는 seeded AI Builder credits가 제거됩니다.3 세부 전환 일정은 제품군과 계약 상황에 따라 확인이 필요하지만, 큰 흐름은 명확합니다. AI 비용은 번들에서 미터로 이동하고 있습니다.
지금 신경 써야 할 조직은 세 곳입니다. Power Apps·Power Automate로 현업 자동화를 많이 하는 곳, Copilot Studio 에이전트를 검토하는 곳, 그리고 AI를 "전사 배포" 관점으로만 보고 있던 IT 조직입니다. 앞으로의 판단 기준은 좌석 수가 아니라 사용 패턴입니다. 사람 수를 세는 방식으로는, AI 예산도 거버넌스도 더는 설명되지 않습니다.
참고
2Microsoft explains value of E7 usage-based pricing
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