Uber COO, tokenmaxxing에 쓰는 돈을 정당화하기가 점점 어려워지고 있다고 말해

• Uber의 COO는 AI 지출이 투입 비용만큼 성과를 내는지 정당화하기가 점점 어려워졌다고 봄
• Uber의 CTO가 2026년 Claude Code 예산을 이미 다 썼다고 밝힌 뒤 내부 논의가 커짐
• 더 많은 토큰 사용량이 유용한 소비자 기능 증가로 비례해 이어진다는 연결고리는 아직 확인되지 않음
• Uber의 CEO는 AI 투자를 상쇄하기 위해 Uber가 채용 속도를 늦추고 있다고 밝힘
• Big Tech의 tokenmaxxing 흐름과 달리 Duolingo는 직원 반응 뒤 AI 사용을 성과 평가에 넣으려던 결정을 철회함

Uber 내부의 AI 비용 정당화 문제

• Uber 운영 책임자 Andrew Macdonald는 회사 안에서 AI 비용을 정당화하기가 점점 어려워지고 있다고 봄
• 토요일 공개된 Rapid Response 인터뷰에서 AI가 회사가 쓰는 돈만큼의 효과를 내고 있지 않다고 밝힘
• Uber CTO Praveen Neppalli Naga가 4월 The Information 인터뷰에서 Uber가 2026년 Claude Code 예산을 이미 다 써버렸다고 밝힌 뒤 내부 논의가 커짐
• 이 발언은 Macdonald가 “머리가 터질 것 같은 순간”이라고 표현한 상황으로 이어졌고, 회사 안에서 AI 토큰 소비와 인력 규모 사이의 절충 문제가 논의됨

토큰 사용량과 제품 성과의 연결 부재

• Macdonald는 Uber의 고위 엔지니어링 리더들과 대화한 뒤, 더 많은 토큰 사용량이 유용한 소비자 기능의 비례적 증가로 이어지지 않는다고 판단함
• “그 연결고리는 아직 없다”는 표현으로, 더 많은 기능이 출시되고 있을 가능성은 있지만 특정 지표와 “이제 실제로 25% 더 많은 유용한 소비자 기능을 만들고 있다”는 결론을 직접 연결하기 어렵다고 봄
• AI 지출은 성과와 직접 연결하기 어려울수록 절충 비용을 정당화하기 어려워짐
• CEO Dara Khosrowshahi는 이달 초 실적 발표에서 Uber가 AI 투자를 상쇄하기 위해 채용 속도를 늦추고 있다고 밝힘

사용자는 공짜처럼 느끼지만 회사가 비용을 부담

• Macdonald는 사용자가 비용을 내지 않고 “흥미로운 사용 사례”를 떠올리는 입장이라면 AI가 무료처럼 보일 수 있다고 봄
• 하지만 최종적으로는 회사가 비용을 지불하게 됨
• AI 사용 확대는 단순한 생산성 실험이 아니라 예산과 인력 운용에 영향을 주는 비용 구조로 다뤄짐

Big Tech의 tokenmaxxing과 다른 흐름

• Big Tech는 AI를 가능한 많이 쓰는 tokenmaxxing에 강하게 나서고 있으며, 일부 기업은 직원의 AI 사용량을 평가에 반영함
• Meta, Google, JPMorgan은 AI 사용을 성과 평가, 목표, 임금 인상, 승진과 연결하는 기업으로 거론됨
• 반대로 일부 기업은 AI 사용 자체를 밀어붙이는 방식에서 물러나기 시작함
• Duolingo는 직원들이 “AI를 쓰기 위해 AI를 써야 하느냐”고 묻자 AI 사용을 성과 평가에 포함하려던 결정을 철회함
• Duolingo CEO Luis von Ahn은 4월 팟캐스트 인터뷰에서 실제 결과에 책임을 묻기보다, 어떤 경우에는 맞지 않는 것을 억지로 밀어붙이는 느낌이었다고 밝힘