메타(Meta)가 내부 AI 도구 사용 비용이 2026년 수십억 달러에 달할 것으로 전망되자, 직원별 토큰 사용량을 추적·관리하는 예산제 시스템 도입을 준비 중이다. 약 6천 명의 직원에게 배포된 내부 문서에 따르면 메타는 AI 사용량이 기하급수적으로 늘었으며, 개인 직원과 팀 단위로는 자신의 소비량을 파악할 수 없는 상태라고 진단했다. 이 내용은 더 인포메이션(The Information)이 처음 보도했다.
메타는 2027년부터 토큰 예산 배분과 별도 관리 도구를 갖춘 체계를 시행할 예정이다. 개발자·엔지니어 팀이 구축한 ‘AI 게이트웨이(AI Gateway)’라는 중앙 대시보드가 사용량과 비용을 한 곳에서 집계하며, 비정상적인 비용 급등 시 자동 알림 기능도 추가된다. 또한 앤트로픽의 클로드(Claude) 같은 외부 모델 대신 자체 코딩 도우미 ‘메타코드(MetaCode)’로 직원들을 유도하는 방안도 포함됐다. 다만 메타의 자체 모델이 아직 최전선 수준에는 미치지 못한다고 인정한 것으로 알려졌다.
이번 조치의 배경에는 직원들의 AI 사용량 부풀리기 문제도 있었다. 메타는 성과 평가에 AI 활용을 핵심 기대치로 포함시켰는데, 이로 인해 사내 리더보드 ‘클로드이코노믹스(Claudeonomics)’를 통해 직원들이 30일여 만에 73조 7천억 토큰을 소비하는 이른바 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’ 현상이 나타났다. 최고기술책임자(CTO) 앤드루 보스워스(Andrew Bosworth)는 별도 내부 문서를 통해 “AI 도구를 사용했다는 사실 자체가 성과의 척도가 되어서는 안 되며, 토큰 사용량은 어떤 종류의 영향력도 측정하지 못한다”고 지적했다.
아마존도 유사한 토큰맥싱 문제를 겪은 뒤 AI 비용 통제에 나선 것으로 알려져, 대규모 기술 기업들 사이에서 AI 투자 대비 실질 생산성 향상에 의문이 제기되는 흐름이 형성되고 있다. 오픈AI 최고경영자 샘 올트먼도 최근 고객사들이 AI 비용 통제에 어려움을 겪고 있다고 공개 언급한 바 있다. 토큰 단위 비용이 기업 AI 전략의 핵심 변수로 부상하면서, 단순한 AI 도입 확대보다 효율성과 구체적인 성과 측정이 중요해지는 전환점이 오고 있다는 분석이 나온다.
