AI 비용이 인간 노동비를 초과하는 현상이 빅테크에서 실제로 나타나고 있다.
마이크로소프트는 엔지니어들에게 클로드 코드 라이선스를 6월 말까지 대거 취소하고 자체 도구로 전환하라고 지시했다.
토큰 기반 과금 때문에 10만 명 규모 사용 시 비용이 폭증했다.

우버 사례도 비슷하다.
2025년 12월 도입 후 3개월 만에 5천 명 엔지니어 중 84%가 사용하고 코드 70%가 AI 산출물이 됐다.
CTO가 연간 예산을 4월에 다 써버렸고 개별 사용자는 월 500~2000달러를 소모했다.
내부 리더보드로 AI 사용량을 경쟁하게 만든 결과 예산이 먼저 바닥났다.

엔비디아조차 내부 팀에서 AI 컴퓨트 비용이 직원 인건비를 앞선다고 인정했다.
칩을 파는 회사 VP가 직접 한 말이다.

이 현상은 AI가 비용 절감 도구라는 기존 서사를 뒤집는다.
지난 2년간 CEO들은 AI로 인력 줄이고 이익 늘린다고 외쳤고 주가는 올랐다.
실제 대규모 도입 기업들은 사용량이 늘수록 지출이 커지는 역설을 마주하고 있다.

기업들은 이제 사용량 통제와 자체 도구 전환으로 대응한다.
메타는 Claudeonomics 대시보드로 과소비자를 추적하고 아마존은 tokenmaxx를 장려하면서도 내부 비용을 철저히 관리한다.

앞으로 단기적으로는 토큰 소비 24배 증가 전망이 나오지만 가격 90% 하락만으로는 총 비용이 오를 가능성이 크다.
AI 에이전트가 복잡한 작업을 할수록 토큰 소모가 기하급수적으로 늘기 때문이다.

장기적으로는 오픈소스 모델과 로컬 배포가 기업 비용 구조를 바꿀 전환점이 될 것이다.
일본 기업들도 클라우드 의존에서 벗어나 자체 서버에 최적화된 모델을 도입하면 경쟁 우위를 확보할 수 있다.

결국 AI는 단순히 도입하는 시대에서 얼마나 똑똑하게 관리하느냐로 승부가 갈린다.
비용 폭증을 무시하면 투자 7250억 달러 규모의 인프라도 허공에 날아갈 위험이 있다.