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어떻게 하면 토큰 사용량을 줄일 수 있을까 고민을 하다 Qwen3.5 122B를 내 M4에 깔아봤다. 그리고 토큰이 한 자릿수로 떨어졌다… 의도한 대로 API 호출은 정말 0이 됐다. 그런데 챗 답변이 깜빡이며 한 글자씩 떨어지는 걸 보다가, 초당 토큰 수가 다른 자릿수도 한 자릿수로 떨어졌다는 걸 깨달았다. 같은 단어가 두 의미로 동시에 들렸다. 비용은 한 자릿수, 속도도 한 자릿수. 한쪽은 내가 원한 결과이고 다른 한쪽은 원치 않은 결과다. 그 사이에 줄임표 같은 침묵이 한 박자 끼었다. 이 모순이 글의 출발점이다. 내 노트북에서 일어난 한 자릿수 두 개의 어긋남은 회사 차원으로 가면 훨씬 커진다. 그리고 이 어긋남이 바로 AI 업계의 다음 전쟁터다. 1년 전만 해도 우리는 "누가 더 똑똑한 모델을 만드나"를 보고 있었다. 텍스트 이해와 추론 능력이 다음을 결정한다고 생각했다. 그런데 2026년 5월 현재, 그 경쟁은 사실상 끝났다. 새 전쟁터는 한 갈래가 아니다. 정확히 세 갈래로 갈라지고 있다. 클라우드, 디바이스, 폼팩터. 그리고 그 세 갈래가 동시에 갈라지는 진짜 동력이 있다. OpenAI는 매출 1달러당 2달러를 인퍼런스 비용으로 쓰고 있다. 2026년 한 해 손실 추정치만 14조 원에 가깝고, 현금 소진 기준으로 보면 23조 원 가까이 된다. 이 숫자가 글의 결론에서 다시 나온다. 일단 그 자리를 비워두자. 그중 디바이스 전선에서 가장 큰 모순이 자라고 있다. 내가 M4에서 본 한 자릿수 두 개의 어긋남이 바로 그 모순의 축소판이다. 닷새 뒤 Google I/O가 열린다. Google이 디바이스 전선에 어디까지 패를 깔지를 보면, 이 세 갈래 경쟁의 향방이 어느 정도 정해진다. 이 글은 그 다섯 일 앞에서 쓰는 정리다. 텍스트 추론 경쟁이 끝났다는 신호 먼저 한 가지 사실부터 짚고 가자. 2026년 5월 기준, Anthropic Claude Opus 4.7, OpenAI GPT-5.5, Google Gemin...