AI robot agents

많은 기술 기업들이 직원들에게 AI 도구를 사용하여 생산성을 높이도록 독려하고 있지만, 이러한 이니셔티브가 역효과를 내기 시작한 것으로 보입니다. The Verge에 따르면, *Microsoft는 제3자 도구 대신 내부 도구를 사용하기 위해 직원들에게 Claude Code 대신 자사의 Copilot CLI로 전환하도록 압박해 온 것으로 알려졌습니다. 하지만 소식통들은 Claude Code 사용 비용이 더 많은 사람들이 해당 AI 도구를 사용함에 따라 꾸준히 증가하고 있다는 점이 주요 원인이라고 말합니다.

Microsoft만이 유일한 사례는 아닙니다. Fortune은 다른 기업들 또한 AI 사용을 줄이고 있다고 보도했습니다. AI 모델을 훈련하는 비용이 하락하여 AI 토큰을 더 저렴하게 사용할 수 있게 된 것은 사실이지만, 사람들이 일상적인 업무에서 더 많은 토큰을 사용하기 시작했습니다. 이는 특히 에이전틱 AI(agentic AI)의 경우에 두드러지는데, 지시를 완료하는 데 필요한 단계 수에 따라 LLM(대규모 언어 모델)에 질의하는 것보다 최대 천 배 더 많은 토큰을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, OpenClaw의 제작자인 Peter Steinberger는 그의 팀이 단 한 달 만에 토큰 비용으로 130만 달러 이상을 지출했다고 주장했습니다. 이로 인해 현재 AI를 사용하는 것이 사람을 고용하는 것보다 더 비용이 많이 든다는 사실이 명확해졌으며, 특히 현재로서는 생산성 향상이 제한적이라는 점이 그렇습니다.

토큰 비용의 감소와 사용량의 증가는 효율성 증대가 특정 도구나 기술을 더 많은 사람이 사용하게 만드는 '제본스의 역설(Jevons Paradox)'을 떠올리게 합니다. 역사적으로 이에 대한 많은 사례가 있습니다. 산업 혁명 기간 동안 효율적인 증기 기관의 도입은 더 많은 기업이 생산성을 높이기 위해 이러한 도구를 배치하도록 이끌었습니다. 이는 항공 산업에서도 분명하게 나타납니다. 항공기가 더 연료 효율적이 됨에 따라 낮은 티켓 가격이 더 높은 수요로 이어졌으며, IATA에 따르면 항공 여행 수요는 2050년까지 두 배로 증가할 궤도에 올라 있습니다.

이러한 현상은 AI 도구에서도 마찬가지인 것으로 보이며, 특히 많은 기업이 생산성을 높이기 위해 AI를 도입하면서 더욱 두드러지고 있습니다. Nvidia의 CEO Jensen Huang는 엔지니어들이 완전히 생산적이기 위해서는 매년 연봉의 최소 절반에 달하는 가치의 AI 토큰을 사용해야 한다고 유명한 발언을 남겼으며, AI 사용을 저해하는 관리자들에게는 "제정신입니까?(Are you insane?)"라고 말할 정도로 강하게 몰아붙였습니다. "토큰맥싱(tokenmaxxing)"이라 불리는 이 현상은 많은 직원이 내부 목표를 달성하기 위해 거의 모든 일에 AI를 사용하도록 만들었습니다. 이는 Amazon에서도 분명하게 나타났는데, 일부 팀원들은 내부 사용 점수를 부풀리기 위해 불필요한 작업에 도구를 사용했음을 인정했습니다. 또한 Microsoft와 Meta 같은 다른 기업들에서도 유사한 사례가 보고되었습니다. 참고로, 이 기업들은 AI 개발에 가장 많은 비용을 지출하는 곳들 중 하나입니다.

토큰 사용량 증가에 따른 관련 비용이 문제가 된 지금, 이 기업들이 정책을 변경할지는 아직 불분명합니다. AI는 분명 유용한 도구이지만, 일부 기업은 인건비를 절감하기 위해 사람을 대체하는 용도로 AI를 사용하고 있습니다. 만약 업무를 완수하는 데 필요한 토큰의 수가 토큰 가격이 저렴해지는 속도보다 더 빠르게 증가한다면, 그러한 움직임은 오히려 역효과를 낼 수도 있습니다.

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Jowi Morales는 업계에서 수년간 근무한 경험이 있는 기술 애호가입니다. 그는 2021년부터 여러 기술 출판물에 글을 써왔으며, 기술 하드웨어와 가전제품에 관심을 가져왔습니다.