Meta는 내부에서 AI에 예상보다 더 많은 비용을 지출하고 있음을 깨달은 후, 중앙 집중식 AI 모니터링 및 지출 통제 시스템을 개발 중입니다. 이 결정은 기업들이 AI의 수익이 비용을 정당화하는지 고민하고 있음을 보여줍니다.
회사는 약 6,000명의 직원에게 AI 지출 상한, 예산 및 토큰 제한 계획을 상세히 설명하는 메모를 발송했습니다. AI 게이트웨이 하에서는 팀이 AI 사용 현황을 한눈에 볼 수 있으며, 지출이 비정상적으로 급증하면 자동으로 알림을 보냅니다. 구조화된 토큰 관리는 2027년까지 완전히 구현될 예정입니다.
메모에 따르면 Meta는 내부 AI 도입이 급속히 성장하고 있으며, 2026년에 직원 AI 사용에 수백억 달러를 지출할 가능성이 있다고 합니다.
토큰맥싱의 후폭풍 Meta가 AI 사용을 장려하는 것에서 통제하는 쪽으로 초점을 전환한 것은 미국 기업들 사이에서 반복되는 주제임을 보여줍니다. 이 회사는 과거에 직원들이 AI를 사용하도록 장려하기 위해 내부 리더보드(Anthropic의 AI 시스템 이름을 딴 “Claudeonomics”)를 만들게 했습니다. 이제 Meta는 해당 리더보드를 운영하지 않습니다.
이러한 광범위한 추세는 “tokenmaxxing”이라고 불리며, 내부 도입 지표를 부풀리거나 단순히 토큰을 소모하기 위해 가능한 한 많은 AI 토큰을 사용하는 행위입니다. Amazon에서도 직원들이 토큰 사용을 추적하는 리더보드를 만들었지만, 낭비적인 지출을 유발한다는 우려로 5월 말에 해당 리더보드를 내렸다고 Business Insider가 보도했습니다.
Uber의 사례는 비용이 얼마나 빠르게 급증할 수 있는지를 보여줍니다. 라이드헤일링 회사는 2026년 AI 코딩 예산 전체를 4월, 즉 연초 4개월 만에 소진했습니다. Uber COO인 Andrew Macdonald는 Rapid Response와의 인터뷰에서 토큰 지출을 측정 가능한 성과와 연결하는 데 어려움을 겪고 있다고 말했습니다. “그 연결 고리가 아직 없죠?”라고 Macdonald는 말했습니다. “그러한 통계와 ‘이제 실제로 25% 더 유용한 소비자 기능을 생산하고 있다’는 사이에 선을 그리기가 매우 어렵습니다.”
업계가 해결하지 못한 비용 문제 예산 압박은 실리콘밸리를 훨씬 넘어섭니다. 월스트리트저널이 최초로 보도한 KPMG 조사에 따르면, 기업 중 26%만이 AI 비용에 대한 포괄적인 관점을 가지고 있으며, 50%는 부분적인 가시성을, 22%는 가시성이 없거나 청구서를 받은 후에야 지출을 알게 됩니다. KPMG의 글로벌 AI 책임자인 Steve Chase가 언급했듯이, 이 회사는 이미 연간 토큰 또는 클라우드 컴퓨팅 예산을 몇 달 만에 소진한 고객들을 돕고 있다고 전해졌습니다.
Fortune에 따르면 Microsoft는 Anthropic 도구를 직원들에게 제공한 지 6개월 만에 Claude Code의 거의 모든 직접 라이선스를 철회하고 엔지니어들을 자체 GitHub Copilot CLI로 전환했습니다. 이 조치는 직원 사용량이 예상보다 빠르게 증가한 뒤에 이루어졌습니다.
경제적 고려사항은 노동 절감으로 인한 AI의 빠른 수익성에 대한 초기 기대가 과도하게 낙관적이었다는 것을 시사합니다. NVIDIA의 응용 딥러닝 부사장 Bryan Catanzaro는 Axios에 자신의 팀의 컴퓨팅 비용이 이미 인건비를 초과한다고 밝혔습니다. Goldman Sachs는 에이전시 AI가 2030년까지 토큰 소비를 24배 증가시킬 수 있으며, 월 소비량이 120경 토큰에 이를 것으로 보고 있습니다. 이는 토큰 단가가 하락함에도 불구하고 발생하는 현상입니다.
게다가 Gartner는 토큰 비용이 감소한다고 해서 기업용 AI 애플리케이션이 더 저렴해지는 것은 아니라고 예측합니다. 에이전시 AI 알고리즘은 작업당 훨씬 더 많은 토큰을 사용하고, 공급자는 아마도 자체적인 절감 효과를 유지할 것이기 때문입니다. “Chief Product Officer들은 일반 토큰의 디플레이션을 최첨단 추론의 민주화와 혼동해서는 안 된다”고 Gartner 수석 이사 분석가 Will Sommer가 말했습니다. 이전에 Cryptopolitan은 Zuckerberg가 Meta의 AI 전환 과정에서 ‘실수’를 인정했다고 보도했습니다.
Meta 직원들은 무엇을 기대할 수 있을까요?