Microsoft 보고서, AI가 인간 직원 고용보다 더 비싸다고 밝혀

• Microsoft는 대부분의 Claude Code 직접 라이선스를 취소하고 엔지니어들을 GitHub Copilot CLI로 옮기며 내부 AI 도구 비용을 줄이는 중
• Claude Code는 수천 명의 직원에게 코딩 실험용으로 제공된 뒤 빠르게 인기를 얻었지만, 사용 규모가 커지며 비용 부담도 커짐
• Uber는 AI 코딩 도구 예산을 2026년 4개월 만에 모두 소진했고, 내부 리더보드로 팀별 AI 도구 사용을 장려함
• 기업들이 생산성 향상을 위해 토큰 사용량을 늘릴수록, 토큰 단가가 내려가도 총 청구액은 더 커질 수 있음
• Goldman Sachs는 에이전트형 AI가 2030년까지 토큰 소비를 24배 늘릴 수 있다고 봤고, Gartner도 소비 증가가 단가 하락을 앞지를 수 있다고 봄

기업 내부 AI 사용 확대와 비용 부담

• Microsoft는 The Verge 보도 이후 대부분의 Claude Code 직접 라이선스를 취소하기 시작했고, 엔지니어들을 GitHub Copilot CLI로 옮기는 중
• Claude Code 접근 권한은 6개월 전 개발자, 프로젝트 매니저, 디자이너 등 수천 명의 직원에게 코딩 실험용으로 제공됐고 빠르게 인기를 얻었지만, 사용 규모가 커지며 비용 문제가 부각됨
• Claude Code 라이선스 취소는 Microsoft의 Foundry 계약에는 영향을 주지 않음
  • 이 계약에는 Anthropic에 최대 50억 달러 투자, Foundry 고객의 Claude 모델 접근, Anthropic의 Azure 컴퓨트 용량 300억 달러 구매 약정이 포함됨
• Uber CTO Praveen Neppalli Naga는 The Information에 Uber가 2026년 AI 코딩 도구 예산 전체를 4개월 만에 이미 소진했다고 밝힘
• Uber는 팀별 AI 도구 사용량을 순위화하는 내부 리더보드로 도입을 적극 장려함
• Nvidia 응용 딥러닝 부사장 Bryan Catanzaro는 Axios 인터뷰에서 “내 팀에서는 컴퓨트 비용이 직원 비용을 훨씬 넘어선다”고 말함
• Anthropic은 Fortune의 논평 요청에 즉시 응답하지 않았고, Microsoft도 논평을 내놓지 않음

더 싼 토큰이 더 큰 청구서가 되는 구조

• 기업들은 생산성 향상을 위해 직원들의 AI 사용 확대를 밀어붙이고 있지만, 토큰 기반 과금에서는 사용량이 늘수록 총비용도 커짐
• Meta 직원은 Anthropic 모델 이름을 딴 “Claudeonomics” 리더보드를 만들어 직원별 AI 사용량을 추적함
• Amazon은 직원들에게 “tokenmaxxing”을 장려하고 있으며, 이는 AI 컴퓨트의 기본 구성 단위인 토큰을 최대한 많이 쓰는 것을 뜻함
• Goldman Sachs는 소비자와 기업의 AI 에이전트 도입으로 에이전트형 AI가 2030년까지 토큰 소비를 24배 늘려 월 120조조 개 토큰에 이를 수 있다고 전망함
• Gartner는 2030년까지 1조 파라미터 LLM의 추론 비용이 2025년보다 거의 90% 낮아질 것으로 봤지만, 더 싼 토큰이 기업 AI 비용 절감으로 곧장 이어지지는 않는다고 예측함
  • 에이전트형 모델은 표준 모델보다 작업당 훨씬 더 많은 토큰을 필요로 함
  • 소비 증가가 단가 하락을 앞지를 수 있음
  • AI 제공업체가 낮아진 비용을 소비자에게 완전히 넘기지 않을 수 있음
• Gartner 선임 디렉터 애널리스트 Will Sommer는 “CPO는 범용 토큰의 디플레이션을 프런티어 추론의 민주화와 혼동해서는 안 된다”고 경고함
• Nvidia CEO Jensen Huang은 언젠가 직원 1명당 100개의 AI 에이전트가 함께 일할 것이라고 말했지만, 토큰 소비가 단가 하락보다 빠르게 늘면 이런 에이전트 미래는 경영진 예상보다 훨씬 무거운 비용을 동반할 수 있음