미국 기업들의 AI 회계 결산 시대 진입

원문 발행 2026. 05. 28. 17:51원문 언어 영어AI 한국어 번역Axios 원문 보기

요약

기업들이 급증하는 AI 도입 비용과 불확실한 수익성 사이에서 고민하며 'AI 회계 결산' 시대로 진입하고 있습니다. Microsoft의 라이선스 취소와 Uber의 비용 정당화 어려움 등 AI 지출에 대한 엄격한 관리가 시작되었습니다.

핵심 포인트

급증하는 AI 토큰 비용과 IT 지출에 대한 기업의 부담 증가
단순 업무 자동화를 넘어 수익 창출 중심의 AI 활용 필요성 대두
AI의 실질적 효용이 코딩 분야에 집중되어 있다는 전문가 견해
무분별한 AI 사용(Tokenmaxxing)에서 효율적 사용으로의 전환

기업 리더들이 급증하는 AI 지출이 의미 있는 수익을 가져다주고 있는지 의문을 제기하기 시작했습니다.

중요한 이유: AI를 서둘러 도입했던 기업들은 현재 급증하는 IT 비용, 불확실한 생산성 향상, 그리고 커지는 직원들의 회의론에 직면하고 있습니다.

뉴스 동력: The Verge에 따르면 Microsoft는 비용 문제 등의 이유로 Claude Code 라이선스 대부분을 취소했으며, Uber의 COO는 AI 비용을 "정당화하기가 점점 더 어려워지고 있다"고 말했습니다.

한 AI 컨설턴트는 Axios에 자신의 고객사 중 한 곳이 직원들의 Claude 라이선스 사용 제한을 설정하지 못해 최근 한 달 동안 5억 달러를 지출했다고 전했습니다.
기업들은 AI의 업무 자동화 능력을 해고의 원인으로 꼽고 있지만, CloudBees의 CEO인 Anuj Kapur는 Axios에 인력 감축이 단순히 AI 비용을 상쇄하기 위해 "그들이 당길 수 있는 유일한 레버(lever)"일 수 있다고 말했습니다.
AI에 대한 소비자 정서 또한 급락하고 있으며, 직원들은 직장에서의 기술 사용에 대해 반발하고 있습니다.

전문가 의견: 모델 학습 기업인 Micro1의 CEO Ali Ansari는 Axios에 기업들이 AI 과잉 사용, 즉 가능한 한 많은 AI 토큰을 소모하려는 시도인 "토큰맥싱 (tokenmaxxing)"에서 벗어나 "건전한 변화"를 겪고 있다고 말했습니다.

Ansari는 이러한 조정이 기업들을 더 효율적인 AI 사용으로 유도하기를 희망합니다.
시장은 이러한 도구들이 기업 전반에 걸쳐 동일하게 잘 작동한다고 보지만, Ansari는 "현재 AI의 현실은 코딩(coding)에만 작동한다는 것"이라고 말합니다.
그는 그러한 괴리가 에이전트(agents)에 대한 높은 투자 수익률(ROI)로 이어지지 않으면서 IT 비용만 상승시킬 수 있다고 말했습니다.

마찰 지점 (Friction point): 기업의 AI 도입이 네 가지 고유한 문제에 부딪히고 있습니다.

사용 사례 (Use cases): Velastegui Ventures의 CEO이자 전 Microsoft의 최고 AI 책임자(chief AI officer)인 Sophia Velastegui는 Axios에 "대부분의 사람들은 회사에 가장 가치 있는 작업보다는 자신이 싫어하는 작업을 자동화하는 것을 기본값으로 선택합니다"라고 말했습니다. 대신, 그들은 수익을 창출하기 위해 AI를 사용하는 데 집중해야 합니다.
비용 (Costs): 한 CTO는 Axios에 직원들이 날씨를 확인하는 데 AI 모델을 사용하고 있다고 말했습니다. 이는 빠르게 비용이 상승합니다. 기업용 AI 플랜은 진정한 '무제한(all you can eat)'이 아니며, 단순한 챗봇(chatbot) 질의조차도 막대한 토큰(token) 비용을 발생시킬 수 있습니다.
인간 (Humans): 우리는 여전히 AI를 따라잡는 중이기 때문에, 더 효율적인 도입을 가로막는 병목 현상 (bottleneck)이 되고 있습니다. 리더십이 항상 도움이 되는 것도 아닙니다. 그녀는 AI 라이선스를 무작정 뿌려보고 무엇이 효과가 있는지 지켜보는 방식(또는 Velastegui가 "천 송이 꽃이 피어나는 (thousand flowers bloom)" 방식이라고 부르는 접근법)은 실질적인 수익으로 이어지지 않는다고 말했습니다.
데이터 (Data): 금융용 AI 도구에 집중하는 Boosted.ai의 CEO Josh Pantony는 Axios에 기업들이 AI 에이전트에게 독점 데이터(proprietary data)에 대한 무제한 접근 권한을 주는 것을 주저할 때, 해당 에이전트들의 효율성이 떨어진다고 말했습니다.

주시할 점: 기업들이 AI 사용에 있어 더 절제된 태도를 갖게 될 것인지, 아니면 과잉 교정하여 규제를 강화할 것인지 여부입니다.

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