「4개월 만에 연간 예산을 다 써버렸다」

Uber의 CTO가 이렇게 고백한 것은 2026년 5월의 일이다.

Claude Code의 도입률이 32%에서 84%로 급상승하며, 엔지니어 1인당 월액 $500~$2,000의 토큰 (Token) 비용이 발생. 5,000명의 엔지니어를 보유한 Uber에서는 말 그대로 「AI 때문에 회사가 망할 것 같은」 사태에 빠졌다.

그리고 지금, Microsoft, Amazon, Meta라는 거인들조차 같은 문제로 고통받고 있다.

Tokenmaxxing = AI 도구의 사용량을 부풀려 사내 랭킹을 올리는 행위.

Amazon, Meta, Uber는 「AI 활용도」를 가시화하기 위해 사내 리더보드 (Leaderboard)를 설치했었다. 토큰 소비량이 많은 팀일수록 「AI를 잘 활용하고 있다」고 평가받는 구조다.

무슨 일이 일어났는가?

엔지니어 「AI 랭킹을 올리지 않으면 평가가 낮아져..."
↓
필요 없는 태스크 (Task)도 AI에게 마구 던짐
...

Amazon은 내부 리더보드를 즉시 폐쇄. 「인프라와 AI 운영 비용이 대폭 증가했다」고 인정하고 있다.

2026년 6월 30일 - Microsoft가 Claude Code의 라이선스를 대량 취소하는 기한이다.

대상이 된 곳은 Experiences + Devices 부문. 즉:

• Windows
• Microsoft 365
• Outlook
• Teams
• Surface

이러한 제품을 만드는 팀들이 Claude Code에서 GitHub Copilot CLI로의 강제 이행을 명령받았다.

이유는 단순하다 - 6개월 만에 「지속 불가능한 토큰 소비」가 발생했기 때문이다.

왜 이렇게 차이가 나는가?

Claude Code와 같은 「에이전트형 AI (Agentic AI)」는 하나의 지시(Instruction)에 대해:

• 파일을 읽음 → 토큰 소비
• 계획을 세움 → 토큰 소비
• 코드를 생성 → 토큰 소비
• 테스트를 실행 → 토큰 소비
• 에러를 수정 → 토큰 소비
• 재테스트 → 토큰 소비...

최대 1000배의 토큰을 소비한다.

어느 AI 컨설턴트의 클라이언트 기업이 Anthropic의 클라우드에 30일 동안 5억 달러 이상을 지불했다는 보고가 있다.

원인은 「직원에 대한 무제한 액세스」다.

• 2025년 12월: Claude Code 도입 시작
• 2026년 2월: 이용률이 배증
• 2026년 5월:
  연간 AI 예산을 4개월 만에 소진

현재 Uber는 「AI의 투자 대비 효과 (ROI)」를 근본적으로 재검토 중이다. COO는 「정당화하기가 어려워졌다」고 코멘트하고 있다.

Goldman Sachs의 최신 리포트에 따르면:

2030년까지 에이전트형 AI의 토큰 소비는 24배 증가한다. 월간 120조 토큰이 소비되는 세상이 온다.

아이러니한 현실:

• 토큰 단가는 매년 낮아지고 있다 (2030년에는 90% 감소 예측)
• 하지만 에이전트 AI의 소비량은 폭발적으로 증가
  결과: 총 비용은 내려가지 않고, 오히려 올라간다

즉, 「AI는 사람을 고용하는 것보다 싸다」는 상식은 에이전트 시대에는 통하지 않는다.

싫어하는 업무만 자동화함 - 고가치 태스크가 아니라 귀찮은 잡무를 AI에게 통째로 떠넘김

• ROI가 나오지 않음

단순한 태스크에 무거운 AI를 사용함 - 「Hello World」를 쓰는 데 Opus 4.7을 사용함

• 토큰 낭비

전사 일제 도입으로 관리 붕괴 - 사용량 가시화 없음, 상한 설정 없음, 청구서가 나오고 나서야 깨달음

기밀 데이터를 AI에 전달함 - 보안 리스크, 컴플라이언스 (Compliance) 위반

{
"monthly_token_limit": 10000000,
"alert_threshold": 0.8,
...

전부 Opus로 할 필요는 없다.

# Claude Code 사용 상황 확인
claude usage --period month --format json

• 「어떤 태스크가」 「얼마나 가속화되는지」를 사전에 측정

• 토큰 비용 (Token cost)과 비교하여 의사결정

• AI 사용량 ≠ 생산성

• 결과물의 품질로 평가한다

Tokenmaxxing은 끝났다 - Fortune지는 그렇게 선언했다.

Meta는 사내 토큰 랭킹을 폐지했다. Microsoft는 대규모 라이선스 재검토를 실시했다.

앞으로 일어날 일:

• 하이브리드 모델 (Hybrid model)의 부상 - 로컬 LLM + 클라우드 API의 조합
• 토큰 효율성 경쟁 - 「적은 토큰으로 동일한 품질」이 차별화 요소가 됨
• AI 리터러시 (AI Literacy) 교육의 의무화 - 사용법을 모르는 직원이 최대의 리스크

AI 에이전트 (AI Agent)는 강력하다. 하지만 관리 없이 사용하면 회사를 파산시킨다.

• Microsoft가 Claude Code를 해지
• Uber가 4개월 만에 연간 예산을 소진
• 30일 만에 $500M이 사라진 기업도 존재

지금 바로 확인해야 할 사항:

• 자사의 AI 토큰 소비량을 파악하고 있는가?
• 사용량 상한선이 설정되어 있는가?
• 태스크에 적합한 모델을 선택하고 있는가?

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