Frontier AI model capabilities, usage, pricing and infrastructure demand: BofA는 모델 경쟁과 사용 점유율 변화 속에서도 AI 인프라 수요가 건전하다고 판단

개요

2026년 9월 BofA Frontier AI Tracker는 모델 역량 순위, 개발자 사용량, 추론 가격, GPU 임대료 및 메모리 비용을 검토해 대형 인터넷 주식의 AI 관련 심리와 AI 투자 경제성을 평가한다. 보고서는 AI 수요가 건전하고 모델 성능 경쟁이 심화되고 있으며 Meta가 진전을 보였지만, 주요 역량 지표에서는 Anthropic과 OpenAI가 여전히 앞선다고 결론낸다.

핵심 견해

BofA는 프런티어 모델 역량, 모델 채택, Token 가격 및 인프라 비용을 AI 관련 인터넷 주식의 심리와 밸류에이션을 좌우하는 핵심 요인으로 본다. 역량 측면에서 Artificial Analysis의 Intelligence Index는 Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra를 각각 53점으로 공동 1위에 올렸다. Meta의 MuseSpark 1.3은 48점으로 5위, Gemini 3.8 Flash는 41점으로 12위였다. Claude Fable 5.1은 Agentic Index에서도 58점으로 선두였고, Meta의 MuseSpark 1.3은 Claude Opus 5와 56점으로 공동 2위였다. 코딩 에이전트 역량에서는 Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra가 62점으로 공동 1위, MuseSpark 1.3은 54점으로 7위, Gemini 3.8 Flash는 42점으로 14위였다. BofA는 Meta의 최신 모델 결과를 Meta Superintelligence Labs가 프런티어와의 격차를 좁히고 있다는 증거로 해석하며, 향후 AI 제품과 10월 예상 Watermelon LLM 출시에 대해 긍정적 견해를 유지한다. 사용 데이터는 다른 경쟁 구도를 보여준다. OpenRouter에서 DeepSeek V4 Flash 0731은 9월 MTD 50.7tr tokens로 Token 물량 선두였고, GPT-5.6 Luna가 45.1tr tokens, Hy4 preview가 34.6tr tokens로 뒤를 이었다. 폐쇄형 모델 중에서는 GPT-5.6 Luna가 45.1tr tokens로 선두였고, Ox Alpha는 27.2tr tokens, Gemini 3.7 Flash는 8.92tr tokens였다. Vercel의 AI 플랫폼에서 DeepSeek의 평균 MTD Token 점유율은 8월 30.1%에서 45.7%로 상승했으며, Anthropic은 22.1%에서 13.6%로, OpenAI는 14.9%에서 12.0%로 하락했다. Meta는 1.9퍼센트포인트 상승했다. 지출 기준으로 Anthropic은 8월 63.9%에서 하락했지만 52.0%로 여전히 선두였고, OpenAI는 13.3%에서 21.8%로, Moonshot.ai는 4.5%에서 8.2%로 상승했다. BofA는 OpenRouter와 Vercel 데이터가 해당 게이트웨이를 통한 개발자 채택과 상업적 견인력을 보여줄 뿐이며, 직접 제공업체 API, 클라우드 플랫폼, 프라이빗 배포, 자체 호스팅 추론 및 하이퍼스케일러 내부 워크로드를 제외하므로 전체 시장 사용량으로 해석해서는 안 된다고 강조한다. 추론 비용 지표는 엇갈렸다. AI Token Price Index는 8월 하락 후 전월 대비 5%, 전년 대비 104% 올라 9월 10일 기준 $2.41이 됐다. BofA는 GPT-6 Astra가 1mn input tokens당 $10, 1mn output tokens당 $50로 지수에 편입돼 Fable 5.1과 함께 최고가 모델이 된 점을 상승 요인 중 하나로 꼽는다. GLM-5.3-Flash는 1mn input tokens당 $0.15, 1mn output tokens당 $0.50로 편입돼 더 낮은 가격 하한을 형성했고, DeepSeek V4.1 Flash는 더 낮은 가격으로 V4 Flash를 대체했다. 반면 더 광범위한 사용량 가중 실효 추론비용 지표인 Silicon Data의 LLM Token Expenditure Index는 9월 13일 기준 전월 대비 11% 하락해 8월의 $1.10에서 $0.98이 됐다. Intelligence Index 작업당 비용에서 Claude Fable 5 with fallback은 $8.75로 가장 높았고, Claude Fable 5.1 Max with fallback은 $7.63, Claude Opus 5 Max는 $5.86였다. GPT-6 Astra Max는 $3.26였으며, OpenAI는 주요 경쟁사 대비 매력적인 가격 성능을 제공할 수 있다고 밝혔다. 인프라 지표는 AI 수요가 건전하다는 BofA의 견해를 계속 뒷받침했다. 9월 13일 기준 B200 임대가격은 전월 대비 1%, 전년 대비 9% 상승해 $5.68 per GPU-hour였다. H100 임대료는 전월 대비 4% 하락했지만 전년 대비 30% 높은 $2.65였고, A100 임대료는 전월 대비 3% 하락했지만 전년 대비 15% 높은 $1.60였다. BofA는 A100 출하가 2020년에 시작된 점을 고려할 때, 이 데이터가 서버의 유효 사용수명이 건전하게 유지됨을 시사한다고 언급한다. 메모리 가격은 전월 대비 대체로 안정적이었지만 전년 대비로는 크게 상승했다. DDR5-5600/6400 24GB DRAM은 전월 대비 1%, 전년 대비 476% 상승했고, 1TB QLC NAND는 전월 대비 1% 하락했으나 전년 대비 437% 상승했다. 종합적으로 BofA는 Token 가격이 8월 하락 후 안정화됐고, 폐쇄형 모델 선두권은 지능 측면에서 근접해 있으며, 오픈 모델은 사용 점유율을 계속 확대하고 견조한 GPU 임대료는 인프라 수요의 지속을 시사한다고 결론낸다. 또한 AI 안전성과 규제를 둘러싼 논쟁이 단기적으로 하이퍼스케일러 심리에 영향을 미칠 수 있다고 경고한다. Meta에 대해서 BofA는 Buy를 유지하며, 모델 경쟁력 개선과 향후 AI 제품 출시를 긍정적 견해의 근거로 든다.

분석 프레임워크

BofA는 제3자 모델 벤치마크, 게이트웨이 Token 및 지출 점유율, 공시 및 실효 Token 비용 지수, GPU 임대가격, 현물 메모리 가격을 비교해 프런티어 AI 가치사슬을 추적한다. 이러한 추세를 결합해 경쟁적 위치, AI 추론 경제성 및 인터넷 주식과 관련된 인프라 수요 여건을 평가한다.

방법론 메모

• 경쟁 전략 프레임워크경제적 해자 및 경쟁우위

  프런티어 모델 역량 순위 비교

  보고서는 지능, 에이전트 및 코딩 에이전트 벤치마크 점수를 비교해 상대적 모델 역량과 Meta가 선도 AI 연구소와의 격차를 좁히고 있는지를 평가한다.

• 산업 분석 프레임워크수급 프레임워크

  GPU 임대료와 메모리 가격을 통한 AI 인프라 수요 평가

  GPU 임대가격과 메모리 가격의 움직임을 AI 인프라 스택 전반의 수요 여건 및 비용 압력 지표로 사용한다.

• 기타기타

  Token Price Index 및 LLM Token Expenditure Index

  보고서는 제공업체 가격 지수와 더 광범위한 사용량 가중 실효 비용 벤치마크를 사용해 프런티어 AI 모델의 공시 가격과 사용자가 실제 지불하는 추론 비용을 구분한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• Meta Platforms (META)

  BofA는 Meta의 최신 모델이 프런티어 지능 격차를 좁히고 있다고 보며 Buy를 유지한다.

  강점

  MuseSpark 1.3은 Intelligence Index 5위, Agentic Index 공동 2위를 기록했다. BofA는 향후 AI 제품과 10월 예상 Watermelon LLM 출시에 대해 긍정적이다.

  약점

  MuseSpark 1.3은 Coding Agent Index에서 7위로, 선두 Anthropic 및 OpenAI 모델에 뒤처졌다.

  비교

  Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra는 지능 및 코딩 에이전트 지표를 주도했다. 인용된 Intelligence Index에서 Gemini 3.8 Flash는 MuseSpark 1.3보다 낮은 순위였다.

  위험

  BofA는 마진을 훼손할 수 있는 AI 투자 지출, 참여도 및 광고 예산 경쟁, 거시환경에 민감한 광고 매출, 규제 및 소송 부담을 언급한다.

핵심 데이터

• Intelligence Index 최고 점수53Artificial Analysis에 따르면 Claude Fable 5.1과 GPT-6 Astra가 공동 최고였다.
• Meta MuseSpark 1.3 Intelligence Index48; fifth placeGemini 3.8 Flash는 41점으로 12위였다.
• DeepSeek Vercel Token 물량 점유율45.7% September MTD8월의 30.1%에서 상승했다.
• Anthropic Vercel 지출 점유율52.0% September MTD8월의 63.9%에서 하락했지만 여전히 가장 높은 지출 점유율이다.
• AI Token Price Index$2.419월 10일 기준 전월 대비 5%, 전년 대비 104% 상승.
• LLM Token Expenditure Index$0.989월 13일 기준 8월의 $1.10에서 전월 대비 11% 하락.
• B200 GPU 임대가격$5.68 per GPU-hour전월 대비 1%, 전년 대비 9% 상승.
• DDR5 DRAM 가격 변동+1% month on month; +476% year on year9월 13일 기준 DDR5-5600/6400 24GB 3Gx8에 해당.

영향과 시사점

BofA는 더 저렴한 오픈 모델로 사용이 이동하는 가운데에서도 견조한 GPU 임대료와 높은 메모리 가격이 AI 인프라 수요가 건전하다는 점을 보여준다고 본다. Meta의 벤치마크 순위 개선은 AI 제품 전망을 뒷받침하지만, AI 안전성과 규제는 단기적으로 하이퍼스케일러 심리를 약화시킬 수 있다고 지적한다.

위험

• AI 안전성과 규제 논쟁은 단기적으로 하이퍼스케일러 심리에 영향을 미칠 수 있다.
• Meta는 거시환경에 민감한 디지털 광고 매출, 높은 AI 지출, 고정자산 증가, AI 네이티브 경쟁, 규제 또는 소송 결과의 위험에 직면해 있다.

주시할 점

• Meta가 10월에 예상하는 Watermelon LLM 및 관련 AI 제품 출시.
• Meta의 모델 순위가 프런티어 선두권과의 격차를 계속 좁히는지 여부.
• 9월의 엇갈린 움직임 이후 Token 가격과 실효 추론비용의 추이.
• AI 인프라 수요 지표로서 GPU 임대가격과 메모리 비용.
• 오픈 모델 사용 점유율의 추가 변화와 AI 안전성 또는 규제 관련 뉴스.