6월 1일, GitHub Copilot이 사용량 기반 과금으로 전환했습니다. 그날 개발자 커뮤니티는 예상치 못한 청구서 스크린샷으로 가득 찼습니다. 단 하나의 프롬프트로 한 달 사용량의 절반을 소진했다는 후기, 수십 달러였던 비용이 수천 달러로 치솟았다는 사례들이 쏟아졌죠. 그제야 많은 사람들이 깨달았습니다. 자신이 얼마나 많은 AI를 쓰고 있었는지를.

Impact Newswire가 2026년 상반기를 달군 “토큰맥싱(tokenmaxxing)” 현상을 분석한 글을 발표했습니다. AI 토큰 사용량을 극대화하는 것이 곧 혁신이라는 믿음이 어떻게 기업 전반으로 퍼졌다가, 왜 갑자기 수그러들기 시작했는지를 다룹니다.

출처: The Rise and Fall of Tokenmaxxing – Impact Newswire

사용량이 혁신의 척도가 됐을 때

토큰맥싱은 실리콘밸리에서 시작된 신조어입니다. ChatGPT 등장 이후 AI 도입 압박이 거세지면서, 많은 기업이 “AI를 얼마나 많이 쓰는가”를 진지하게 받아들이기 시작했습니다.

Meta에서는 직원들의 토큰 소비량을 순위로 매기는 내부 리더보드가 등장했고, 상위 사용자에게는 “Token Legend” 같은 별명이 붙었습니다. 벤처캐피털 Sequoia의 한 파트너는 경쟁력 있는 조직이 되려면 토큰 사용량 극대화가 올바른 마인드셋이라고 공개적으로 말하기도 했습니다.

논리는 단순했습니다. 더 많이 쓸수록 더 많이 실험하고, 더 많이 실험할수록 더 혁신적이 된다는 것이었죠.

숫자가 드러낸 불편한 진실

문제는 사용량과 가치가 항상 같은 게 아니라는 점이었습니다.

100,000명 이상의 GitHub 개발자를 추적한 연구 결과가 이를 잘 보여줍니다. AI 에이전트 코딩 도구(사람의 지시 없이 스스로 코드를 작성·테스트·배포하는 자율형 AI)를 쓰자 코드 생성량은 741% 늘었습니다. 그런데 실제 소프트웨어 출시 건수는 20% 증가에 그쳤습니다. 코드는 넘쳐났지만, 제품은 그만큼 나오지 않았습니다.

AI 코딩 도구를 활발하게 쓰면서 서비스 장애도 반복적으로 발생했다는 보고도 이어졌습니다. 일부 금융기관에서는 단순한 질문에 고가의 프리미엄 모델을 쓰는 데 매달 수십만 달러를 소진하는 일도 벌어졌습니다.

기업들이 브레이크를 밟기 시작했다

청구서가 현실화되자 분위기는 빠르게 바뀌었습니다.

Uber는 에이전틱 AI 도구의 연간 예산을 석 달 만에 소진하고 월별 지출 한도를 도입했습니다. Microsoft는 직원들의 일부 프리미엄 코딩 도구 접근을 제한했습니다. Meta 경영진은 내부적으로 “토큰 소비 자체는 의미 있는 성과의 증거가 아니다”라고 직원들에게 상기시켰습니다.

AI 강력 지지자로 알려진 Palantir의 Alex Karp CEO조차 무분별한 AI 사용을 중독에 빗대며, 챗봇과의 끝없는 상호작용이 생산성의 환상을 만들 수 있다고 경고했습니다.

기술 붐마다 반복되는 패턴

돌이켜보면, 토큰맥싱은 새로운 이야기가 아닙니다.

닷컴 시대에는 웹사이트 트래픽이 성공의 척도였습니다. 소셜미디어 붐에는 팔로워 수와 클릭이 전부였고, 클라우드 초기에는 경제성을 따지지 않고 무조건 마이그레이션하는 게 유행이었습니다. 새로운 기술이 등장할 때마다 그 기술 자체의 사용량이 가치와 동일시되는 시기가 있었고, 그 뒤에는 어김없이 ‘진짜 가치’를 묻는 질문이 뒤따랐습니다.

아이러니한 건 기업들이 가장 공격적으로 AI에 지출하던 시기가 공교롭게도 AI 제공 업체들에게 가장 풍요로운 분기였다는 점입니다. Anthropic은 올해 1분기에 48억 달러의 매출을 기록했고, 2분기 전망치는 109억 달러에 달합니다. 토큰맥싱의 열기 속에서 가장 많은 것을 가져간 건 결국 공급자 쪽이었습니다.

지금은 AI의 가치 자체를 의심하는 분위기가 아닙니다. 논쟁의 축은 이미 바뀌었습니다. AI가 중요한가가 아니라, 그 가치를 얼마에 사야 하는가로 넘어가고 있습니다.