오픈AI 엔지니어 한 명이 일주일 만에 위키피디아 전체를 33번 채울 분량의 토큰을 소비했습니다. 처음 이 수치를 접했을 때 저는 솔직히 "이게 진짜 일을 잘한 건지, 아니면 숫자 게임인지" 구분이 안 됐습니다. 실리콘밸리를 중심으로 퍼지고 있는 토큰맥싱 열풍, 마냥 생산성 혁신으로만 볼 수 있을지 한 번 따져보겠습니다.
에이전틱 AI가 불러온 토큰 소비 경쟁
토큰맥싱(Tokenmaxxing)이란 AI 토큰 사용량을 최대한 끌어올리는 행위를 뜻합니다. 여기서 토큰(Token)이란 AI 모델이 텍스트를 처리할 때 사용하는 최소 단위 정보 조각으로, 쉽게 말해 AI가 읽고 쓰고 추론하는 데 쓰이는 디지털 연료입니다. 토큰을 많이 쓸수록 더 많은 작업을 처리했다는 의미가 되니, 이 수치가 엔지니어의 역량 지표처럼 여겨지기 시작한 것입니다.
이 현상의 배경에는 에이전틱 AI(Agentic AI)의 확산이 있습니다. 에이전틱 AI란 사람이 일일이 명령하지 않아도 스스로 목표를 설정하고 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하는 AI를 가리킵니다. 밤새 코드를 짜고, 테스트하고, 수정까지 혼자 처리하는 방식이다 보니 단순 채팅 수준으로는 도달 불가능한 수억 개의 토큰이 하룻밤 사이에 소진됩니다. 제가 직접 코딩 작업에 AI 에이전트를 붙여봤을 때도, 간단해 보이는 작업 하나에 예상보다 훨씬 많은 토큰이 소모되는 것을 확인했습니다.
메타는 이 경쟁을 사내 리더보드로 제도화했습니다. 8만 5,000명 이상의 직원 데이터를 기반으로 상위 250명의 파워 유저를 공개하는 '클로디오노믹스' 대시보드를 운영하며, 상위권에는 '토큰 레전드' 같은 칭호까지 부여합니다. 최근 30일간 메타 전체의 토큰 사용량은 60조 개를 넘었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "연봉 50만 달러 엔지니어가 연 25만 달러어치 AI 토큰도 쓰지 않는다면 매우 우려할 것"이라며 사내 엔지니어에게 별도 토큰 예산을 지급하겠다고 밝혔습니다.
토큰 사용량이 곧 생산성이라는 시각도 분명히 있습니다. 앤드루 보즈워스 메타 CTO는 한 엔지니어가 연봉 수준의 토큰을 소비하면서 생산성을 최대 10배 높였다고 언급했습니다. 그렇다면 과연 토큰을 많이 쓰는 것이 항상 좋은 신호일까요? 저는 그렇게 단정 짓기가 어렵습니다.
핵심 포인트 정리:
- 토큰 소비량을 인사고과에 반영하는 기업 사례 등장 (메타)
- 에이전틱 AI 1건 작업 시 최대 2,000만 개 토큰 소비 가능
- 앤스로픽 클로드 코드에서 1인이 월 15만 달러(약 2억 원)어치 토큰 소진 사례 발생
- 메타 내부에서 하루 40만 개 이상 토큰 사용 직원에 대한 매니저 면담 진행
토성비와 반도체 실적, 숫자를 의심해야 할 때
저는 이 기사를 읽으면서 예전에 지인에게 들은 이야기가 떠올랐습니다. 어떤 사업 홍보 실적을 측정하는데, 유독 한 직원의 수치가 압도적으로 높았다고 합니다. 성과 보상까지 받았는데, 나중에 보니 그 직원뿐 아니라 팀 전체가 다중 계좌와 지인 동원으로 조회수를 부풀렸다는 사실이 드러났습니다. 제 경험상 이런 구조는 어느 나라, 어느 조직에나 존재합니다. 측정 지표가 생기면 반드시 그 지표를 겨냥한 왜곡이 따라옵니다.
일부 전문가들은 토큰맥싱을 두고 "AI 쇼"라고 비판합니다. 토큰의 절대적 사용량과 실제 비즈니스 성과 사이의 상관관계가 검증되지 않았다는 지적입니다. 메타 내부에서도 토큰 사용량이 해고 기준이 된다는 소문이 퍼져 부사장이 직접 해명에 나선 일이 있었습니다. 솔직히 이건 저도 예상 밖이었습니다. 빅테크가 만들어낸 지표가 오히려 내부 불안을 키우고 있다는 점이 꽤 아이러니합니다.
이런 맥락에서 스타트업을 중심으로 떠오른 개념이 바로 토성비입니다. 토성비란 토큰과 가성비를 합친 신조어로, 한정된 AI 비용 예산 안에서 최대 효율을 내는 전략을 의미합니다. 글로벌 AI 자동화 플랫폼 재피어는 직원별 토큰 사용량을 실시간으로 추적하는 전용 대시보드를 도입했고, 직원 60명 규모의 스타트업 쿠모 AI도 엔지니어별 비용 통제 체계를 갖췄습니다.
시장조사업체 IDC에 따르면 2029년까지 전 세계 에이전틱 AI는 10억 개를 넘어설 것으로 예측되며, 이는 2025년의 약 40배 수준입니다. 에이전틱 AI가 수행하는 작업의 토큰 전송 비용만 연간 680억 달러(약 101조 원)를 웃돌 것으로 전망됩니다(출처: IDC). 제가 이 수치를 처음 봤을 때 든 생각은 "이게 진짜 수요인지, 아니면 지금의 토큰맥싱 같은 인위적 팽창이 섞인 건지"였습니다.
반도체 업계로 시선을 돌려봐도 비슷한 의심이 생깁니다. 최근 반도체 ETF(Exchange Traded Fund, 상장지수펀드)가 급등했는데, ETF란 특정 업종이나 지수를 묶어 주식처럼 거래할 수 있는 펀드 상품을 뜻합니다. AI 수요 증가가 반도체 실적을 견인한다는 논리인데, 그 수요의 상당 부분이 토큰맥싱처럼 과시성 소비나 사내 리더보드 경쟁에서 비롯된 것이라면 실적이 구조적으로 부풀려진 측면이 있을 수 있습니다. 엔비디아가 추론형 칩 기업 그록(Groq)을 인수한 것도 이 맥락에서 보면, 단순한 성장 기대가 아니라 토큰 비용 최적화라는 절박한 과제를 해결하기 위한 움직임으로 읽힙니다. ROI(Return on Investment, 투자 대비 수익률)가 명확히 검증되지 않는 소비가 얼마나 지속 가능할지는 따져봐야 합니다.
국내에서도 삼성SDS, LG CNS, SK AX 등 주요 IT 서비스 기업들이 고객사의 토큰 비용 최적화를 핵심 과제로 삼고 소형언어모델(sLM) 개발과 경량화 인프라 구축에 집중하고 있습니다. sLM(Small Language Model)이란 대형 AI 모델의 성능을 유지하면서 연산 비용과 토큰 소비를 줄인 경량화된 언어 모델로, 기업 입장에서는 비용 절감의 핵심 수단입니다. 한국인터넷진흥원(KISA)도 AI 서비스의 안전성과 효율성 검증 지침을 지속적으로 강화하는 방향으로 움직이고 있습니다(출처: KISA).
결국 토큰맥싱 현상은 인간의 본성, 즉 측정 가능한 지표를 극대화하려는 성향이 기술 환경에서 발현된 것이라고 봅니다. 비판만 할 일은 아닙니다. 다만 투자자 입장에서는 반도체나 AI 관련 ETF를 볼 때, 급격한 실적 성장 이면에 이런 구조적 왜곡이 섞여 있을 가능성을 한 번쯤 점검하는 것이 필요합니다. 지표가 화려할수록 그 지표가 무엇을 실제로 측정하고 있는지 되묻는 습관, 요즘 같은 AI 과열 국면에서는 그게 가장 현실적인 리스크 관리라고 생각합니다. 특정 종목이나 ETF에 대한 매수·매도 판단은 반드시 전문가 상담을 거치시길 권합니다. 이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 투자 조언이 아닙니다.
참고: https://www.mydailybyte.com/post/%ED%86%A0%ED%81%B0%EB%A7%A5%EC%8B%B1-2604