빅테크, AI 토큰 사용 축소…5억 달러 청구서 쌓이며

아마존, 메타, 마이크로소프트, 우버 모두 최근 몇 주간 내부 AI 토큰 소비 지표를 축소했다. 직원들이 수십억 달러 상당의 컴퓨팅 자원을 소진했지만 측정 가능한 비즈니스 성과는 거의 없었기 때문이다. 이는 AI 기술이 주류로 자리 잡은 이후 가장 중요한 기업 AI 지출 교정 신호로 평가된다.

"AI를 사용하기 위해 AI를 사용하지 말아 주십시오." 데이브 트레드웰 아마존 엔지니어링 선임 부사장은 이번 주 직원들에게 이렇게 말했다. "AI는 고객 문제를 해결하고, 비즈니스 문제를 해결하고, 혁신하기 위해 사용하세요."

비즈니스 인사이더에 따르면 아마존은 지난 5월 29일 자체 Kiro 개발자 플랫폼에서 AI 토큰 사용량을 추적하던 내부 리더보드 'KiroRank'를 종료했다. 해당 대시보드는 직원들이 AI 에이전트를 통해 의미 없는 작업을 실행해 토큰을 소비하고 순위를 올리는 '토큰맥싱(tokenmaxxing)'을 조장했다. 아마존 대변인은 이 도구가 "더 이상 사용되지 않는다(deprecated)"고 확인하며 "사용 자체를 위해 AI 사용을 장려하려는 의도는 결코 아니었다"고 밝혔다.

이 같은 후퇴는 아마존만의 일이 아니다. 메타도 같은 주에 자체 AI 사용 리더보드인 'Claudenomics'를 폐기했다. 포춘에 따르면 해당 대시보드는 8만 5000명의 직원 토큰 소비량을 추적하고 상위 250명의 사용자를 별도로 표시했다. 우버의 앤드루 맥도널드 최고운영책임자는 최근 AI 지출 증가와 성공적인 제품 출시 사이에 명확한 상관관계가 발견되지 않았다고 밝혔다. 실제로 우버 엔지니어들은 4월에 이미 연간 Claude Code 예산을 모두 소진했다. 마이크로소프트는 이달 초 Experiences and Devices 부서 전체의 Claude Code 라이선스를 취소하고 엔지니어들을 자사 GitHub Copilot CLI로 전환했다.

생산성 지표로서 토큰을 취급한 대가

토큰은 대규모 언어 모델이 텍스트를 처리하고 응답을 생성하는 단위다. 토큰 기반 과금 체계에서는 사용량에 따라 비용이 증가하지 결과에 따라 늘어나지 않는다. 기업이 결과 측정 없이 소비만 장려했을 때, 숫자를 부풀리는 것이 개인에게는 합리적이지만 예산에는 파괴적인 시스템이 만들어진 것이다.

액시오스에 따르면 이름이 밝혀지지 않은 한 기업은 사용량 제한을 설정하지 않아 단 한 달 만에 Anthropic의 Claude에 5억 달러를 지출했다. 이 단일 고객은 Anthropic의 연간 매출 약 47억 달러의 약 8분의 1을 차지했다. 해당 기업은 공개적으로 확인되지 않았지만, 소셜미디어에서는 2026년 자본 지출 중 약 2000억 달러를 AI와 데이터센터에 투자 중인 아마존이 그 주인공이라는 추측이 나오고 있다.

포춘 보도에 따르면 아마존은 전체 개발자의 80% 이상이 매주 AI 도구를 사용하도록 목표를 설정했었다. 현재 아마존은 원시 토큰 수를 '정규화된 배포(normalized deployments)'라는 지표로 대체했다. 이는 소비된 토큰이 아닌 실제로 출시되는 AI 지원 코드를 측정한다.

듀오링고 CEO 루이스 폰 안은 최근 비슷한 내부 마찰을 인정했다. 그는 지난 4월 팟캐스트에서 "우리는 실제 결과에 대해 책임을 지고 있지 않다"고 말했다. 이는 회사가 AI 사용을 직원 성과 평가와 연계하려던 계획을 철회한 이후 나온 발언이다.

AI 인프라 지출에 미치는 영향

이번 축소가 AI 투자 자체의 후퇴를 의미하는 것은 아니다. 아마존의 2000억 달러 자본 지출 약속은 그대로 유지된다. 구글은 I/O 컨퍼런스에서 Gemini 사용량이 2025년 5월 월 480조 토큰에서 2026년 5월 월 3200경 토큰으로 증가했다고 발표했다. 이는 기본 챗봇 쿼리보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅 자원을 소모하는 에이전트형 AI와 코딩 도구가 주도한 결과다.

하지만 소비 기반에서 성과 기반 지표로의 전환은 기업 AI 가치 측정 방식에 중대한 변화를 의미한다. 토큰당 과금 방식으로 AI 도구를 판매하는 기업(Anthropic 및 일부 OpenAI)은 고객들이 예산을 tighten함에 따라 투자 수익률을 입증해야 하는 압박이 커지고 있다. 마이크로소프트의 GitHub Copilot과 같은 내부 도구 제공업체는 기업들이 통합 플랫폼으로 지출을 전환함에 따라 수혜를 볼 것으로 예상된다.

중국 AI 연구소 딥시크(DeepSeek)는 V4 기술 보고서에서 자사 모델이 비용은 더 저렴하면서도 내부적으로 Claude Sonnet 4.5를 능가한다고 밝혔다. 이는 기업 AI 경쟁의 다음 단계가 원시 소비가 아닌 효율성에 의해 결정될 것임을 상기시킨다.

투자자들에게 메시지는 복합적이다. AI 훈련 및 추론 작업의 대부분을 지원하는 GPU를 공급하는 엔비디아는 그간 토큰 경쟁의 최대 수혜자였다. 기업 고객들이 태스크당 더 많은 토큰 대신 더 적은 토큰으로 최적화하기 시작하면 AI 컴퓨팅 수요 성장 곡선은 평탄화될 수 있다. 엔비디아 주식은 선행 주당순이익의 약 35배 수준에서 거래되며 데이터센터 매출의 지속적인 기하급수적 성장을 가격에 반영하고 있다.

"기업들은 아직 방법을 찾아가는 중입니다." 프라임 캐피탈 파이낸셜의 최고투자책임자 윌 맥거프는 월스트리트저널에 이렇게 말했다. "더 많은 AI를 사용하라"에서 "효과가 있는 AI를 사용하라"로의 전환은 이제 시작에 불과하다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.