차량 공유 기업 우버(Uber)가 직원의 AI 도구 사용에 대해 월 1,500달러(약 200만 원)의 개인별 한도를 설정하기 시작했다. 2026년 6월 2일 외신 보도에 따르면, 이 회사는 연간 AI 예산 전체를 단 4개월 만에 소진한 뒤 이 같은 조치를 단행했다. 한도 대상 도구에는 앤트로픽(Anthropic)의 클로드 코드(Claude Code)와 AI 코딩 도구 커서(Cursor) 등 에이전트형 개발 보조 툴이 포함된다. 사용량은 직원 각자가 접근할 수 있는 내부 대시보드를 통해 추적되며, 예외적인 경우 승인을 거쳐 한도를 초과할 수 있다.
예산 소진의 배경에는 회사가 스스로 조성한 분위기가 있었다. 우버는 직원들에게 AI를 “최대한 많이” 사용하도록 권장했으며, 내부 리더보드에서 AI 활용량을 경쟁적으로 집계했다. 이 전략이 의도치 않게 지출을 폭발적으로 늘리는 결과를 낳았다. 우버 COO 앤드루 맥도날드는 팟캐스트 출연에서 “AI 사용과 새로운 소비자 기능 사이의 연결선을 긋기가 매우 어렵다”고 언급했다. 생산성 향상 효과를 구체적으로 입증하기 어렵다는 솔직한 토로로, 기업 AI 투자 대비 성과를 측정하는 어려움을 공개적으로 인정한 셈이다.
우버의 사례는 기업들이 AI 도구 투자에서 마주하는 공통 문제를 드러낸다. 많은 기업이 AI 활용을 독려하면서 선행 투자를 늘리고 있지만, 실질적인 투자수익(ROI)은 아직 대부분 이론적 단계에 머물러 있다. 엔지니어링 생산성 도구로 출발한 AI 코딩 보조 서비스들이 월 수백 달러의 구독료를 요구하는 탓에, 대규모 조직에서 비용 규모가 빠르게 불어나는 구조다. AI 예산 관리가 기업 IT 전략의 새로운 과제로 부상하고 있다는 점을 이번 사건이 상징적으로 보여준다.
우버는 한도 설정이 AI 활용 자체를 막는 것이 아니라 지출 구조를 정비하기 위한 조치라고 설명했다. 그러나 AI 서비스 업계에서는 이 같은 기업들의 비용 통제 움직임이 확산할 경우 사용량 기반 수익 모델에 의존하는 AI 코딩 도구 시장에 영향을 줄 수 있다는 시각도 나온다. AI 시대 기업의 생산성 방정식에서 비용 최적화가 다음 과제로 올라오고 있다.
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