Uber는 올해 AI 코딩 도구에 쓸 연간 예산을 4월에 이미 다 써버렸습니다. 그것도 회계연도가 절반도 지나지 않아서요. 이후 Uber가 내린 결정은 월 1인당 $1,500 지출 상한선이었습니다.
AI 업계 비평가 Ed Zitron이 자신의 뉴스레터에서 짚어낸 현상입니다. Anthropic과 OpenAI가 2026년 1분기에 기업 고객을 토큰 기반 과금으로 전환한 지 불과 몇 달 만에, 지출 상한을 도입하는 기업 사례가 잇따르고 있습니다. 과금 방식 하나가 바뀌었을 뿐인데, AI를 둘러싼 분위기가 달라지기 시작했습니다.
출처: AI Is Slowing Down – Where’s Your Ed At (Ed Zitron)
무엇이 달라졌는가
지금까지 많은 기업들이 AI 도구를 월 정액제로 사용해왔습니다. 모델이 실수하든, 루프에 빠지든, 결과물이 엉망이든 추가 비용은 없었습니다. ‘실패의 비용’이 보이지 않았던 거죠.
2026년 1분기, Anthropic과 OpenAI가 기업 고객을 토큰 기반 과금으로 전환했습니다. 작업 하나하나마다 실제 비용이 찍히기 시작했습니다. 에이전트가 잘못된 방향으로 추론을 반복해도, 중간에 실패해도, 그 모든 과정이 청구서에 반영됩니다.
그러자 기업들이 움직이기 시작했습니다. Uber는 연간 예산을 4월에 소진한 뒤 직원당 월 $1,500 상한선을 도입했고, T-Mobile은 일시적으로 월 $2,000 상한을 적용한 뒤 단계별 요금제로 전환할 계획입니다. Brex는 엔지니어에게 주당 $500, 비엔지니어에게는 주당 $5라는 훨씬 낮은 한도를 설정했습니다. Microsoft는 Claude Code 직접 라이선스를 취소하고 엔지니어들을 GitHub Copilot으로 되돌렸습니다.
비용은 보이는데, ROI는 안 보인다
Uber의 COO Andrew Macdonald는 엔지니어의 95%가 AI 도구를 매달 사용하고 있다고 밝히면서도 이렇게 말했습니다. “토큰 지출과 실제로 유용한 소비자 기능의 증가 사이의 연결고리가 아직 없습니다.”
KPMG가 기업들을 대상으로 진행한 설문조사에서도 비슷한 그림이 나왔습니다. 자사의 AI 비용을 ‘포괄적으로 파악하고 있다’고 답한 기업은 26%에 불과했고, 22%는 청구가 완료된 후에야 비용을 확인할 수 있다고 답했습니다. 얼마를 쓰는지도 모른 채 지출하고 있었던 셈입니다.
토큰 기반 과금은 비용을 ‘가시화’시켰지만, 그 비용이 ‘정당한가’를 판단할 기준은 아직 명확하지 않습니다. 같은 작업도 프롬프트 방식, 모델 버전, 컨텍스트 크기, 에이전트의 실수 횟수에 따라 토큰 소비량이 크게 달라집니다. 비용이 눈에 보이게 됐지만, 그 비용이 무엇을 의미하는지는 여전히 불투명합니다.
Semafor의 보도에 따르면 New York Tech Week에서 기업 리더들 사이에 가장 많이 오간 주제 중 하나도 AI ROI였습니다. IBM 부회장 Gary Cohn은 “지금까지 ROI는 사람들이 기대한 것만큼 높지 않았다”고 말했습니다.
무엇을 의미하는가
과금 방식의 전환은 기술적인 변화가 아니라 관계의 변화입니다. 정액제 시절, 기업의 CFO나 COO 입장에서 AI는 ‘통제 가능한 고정 비용’이었습니다. 이제는 사용량에 따라 예측 불가능하게 변동하는 항목이 됐습니다.
Dario Amodei는 올해 초 인터뷰에서 “AI 매출 성장 전망이 1년만 어긋나도 파산할 수 있다”고 말한 바 있습니다. 그 말은 Anthropic 자신의 인프라 투자에 관한 맥락에서 나온 것이었지만, 기업 고객들에게도 같은 논리가 적용됩니다. 토큰 비용이 생산성 향상을 정당화하지 못한다는 판단이 서면, 기업들은 그냥 갱신을 안 하면 됩니다.
지금 벌어지는 일은 AI 산업이 처음으로 맞닥뜨리는 실질적인 가격 발견 메커니즘입니다. 정액제가 만들어낸 편리한 ‘채택률 수치’들이 실제 지불 의사와 같은 것인지, 이제 본격적으로 검증받게 됐습니다.
Zitron의 글은 이 현상을 AI 버블 붕괴 가능성과 연결해 훨씬 강하게 진단하지만, 거시적 판단과 별개로 한 가지는 분명해 보입니다. AI 도구 지출을 정당화하는 방식이 달라져야 하는 시점이 왔다는 것입니다.
참고자료:
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