🔎 핵심만 콕콕
- 실리콘밸리에서 AI 토큰 소비를 최대화하는 '토큰맥싱' 열풍이 확산합니다.
- 오픈AI 엔지니어가 일주일에 2,100억 개의 토큰을 쓰는 등 사용량이 성과 지표로 자리 잡았는데요.
- 비용 부담이 커지자 이제는 효율을 따지는 이른바 '토성비' 경쟁도 시작됐습니다.
실리콘밸리 휩쓴 토큰맥싱, 대체 뭐길래
📊 AI 사용량이 곧 훈장: 최근 미국 실리콘밸리에서는 '토큰맥싱'(Tokenmaxxing)이라는 신조어가 빠르게 퍼집니다. 엔지니어들이 AI 토큰을 최대한 많이 소비하기 위해 벌이는 경쟁을 뜻하는데요. 토큰이란 AI가 텍스트를 이해하기 위해 쪼갠 최소 단위 정보 조각으로, 명령어 분석부터 추론까지 모든 과정에서 소비되는 디지털 연료입니다. AI를 한계치까지 활용하는 것이 엔지니어의 핵심 경쟁력으로 여겨지면서, 토큰 소비량 자체가 훈장처럼 받아들여지고 있죠.
📈 상상 초월하는 사용량: 토큰맥싱 열풍의 규모는 상상을 뛰어넘습니다. 뉴욕타임스에 따르면 오픈AI의 한 엔지니어는 일주일 동안 2,100억 개의 토큰을 사용해 사내 1위에 올랐는데요. 이는 위키피디아 전체 문서를 33번이나 채울 수 있는 양입니다. 앤스로픽의 코딩 프로그램 '클로드 코드'에서는 사용자 한 명이 한 달 만에 15만 달러(약 2억 원)어치 토큰을 소비한 사실이 알려지며 화제를 모으기도 했습니다.
🏢 빅테크가 앞장서 부추겨: 빅테크 기업은 사내 '리더보드'까지 만들며 경쟁을 부추기고 있습니다. 메타는 8만 5,000명 이상의 직원 데이터를 바탕으로 상위 250명 파워 유저를 보여주는 '클로디오노믹스' 대시보드를 운영하는데요. 상위권엔 '토큰 레전드' 같은 칭호가 붙고, 인사 고과에도 반영되죠. 이런 분위기 속 최근 30일간 메타 전체 토큰 사용량은 60조 개를 넘었고, 1위 사용자는 평균 2,810억 개의 토큰을 소비했다고 알려졌습니다.
왜 이런 현상이 벌어지는 걸까
🔧 에이전틱 AI 시대 도래: 토큰맥싱 열풍의 배경에는 에이전틱 AI의 부상이 자리 잡고 있습니다. 사용자가 잠든 시간에도 AI가 스스로 업무를 수행하면서, 개인이 쓸 수 있는 토큰 양이 기하급수적으로 늘어났는데요. 단순 글쓰기로는 수천만 개 토큰 소비가 불가능하지만, AI 에이전트는 간단한 코딩 작업에도 최대 2,000만 개 토큰을 씁니다. 실리콘밸리에서는 이미 사람이 직접 코딩하는 일이 거의 없어졌고, AI 설계와 오케스트레이션이 주 업무로 자리 잡았다고 하죠.
AI 오케스트레이션: 여러 개의 AI 모델·툴을 하나의 흐름으로 연결해 자동으로 일하게 만드는 시스템입니다. 데이터 수집 → 분석 → 보고서 작성까지 서로 다른 AI를 순서대로 묶어 효율을 높이는 거죠.
💼 경영진이 주도하는 흐름: 빅테크 경영진은 적극적으로 이 흐름을 주도하고 있습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 "연봉 50만 달러 엔지니어가 연 25만 달러어치 AI 토큰도 쓰지 않는다면 매우 우려할 것"이라며 사내 엔지니어에게 연봉의 절반에 해당하는 'AI 토큰 예산'을 별도 지급하겠다고 밝혔는데요. 앤드루 보즈워스 메타 CTO도 한 엔지니어가 연봉 수준의 토큰을 쓰면서 생산성을 최대 10배 높였다고 언급한 바 있습니다.
⚠️ 부작용도 만만치 않아: 그러나 토큰맥싱 문화의 부작용도 드러나고 있습니다. 메타 내부에서는 토큰 사용량이 해고에 영향을 준다는 소문이 돌아 부사장이 직접 해명에 나섰고, 하루 40만 개 이상 토큰을 쓴 직원에 대해 매니저가 사용처를 확인하는 면담을 진행한 사례도 있는데요. 일부 전문가들은 이를 두고 컴퓨팅 사용량 과시에 치우친 "AI 쇼"라고 비판합니다. 토큰의 절대적 사용량이 실제 생산성 증대와 직결되는 건 아니라는 지적이죠.
이제는 토성비가 생존 열쇠
💸 눈덩이처럼 불어난 청구서: 막대한 비용 청구서에 놀란 기업은 체질 개선에 돌입하고 있습니다. 특히 자본이 한정된 스타트업을 중심으로 '토성비'(토큰+가성비)라는 개념이 부상했는데요. 무작정 토큰을 쓰기보다 한정된 자원으로 최대 효율을 내겠다는 전략입니다. 글로벌 AI 자동화 플랫폼 '재피어'는 직원별 토큰 사용량을 실시간 추적하는 전용 대시보드를 도입했고, 직원 60명 규모의 스타트업 '쿠모 AI'도 올해 초부터 엔지니어별 비용 통제에 나섰죠.
🌏 100조 원 시장으로 폭발: 토큰 경제의 규모는 앞으로 더욱 커질 전망입니다. 시장조사업체 IDC에 따르면 2029년까지 전 세계 에이전틱 AI는 10억 개를 넘어설 것으로 예측되는데요. 이는 2025년의 40배에 달하는 수준입니다. 에이전틱 AI는 하루 2,170억 건 이상의 작업을 수행하고, 이를 지원하는 토큰 전송 비용만 연간 680억 달러(약 101조 원)를 훌쩍 넘어설 전망입니다.
🔍 반도체·SW 업계도 경쟁: 반도체 기업도 토큰 비용을 최적화하는 추론 칩 개발에 집중하고 있습니다. 엔비디아가 추론형 칩 기업 '그록'(Groq)을 인수한 것도 같은 맥락인데요. 국내에서는 삼성SDS, LG CNS, SK AX 등 주요 IT 서비스 기업이 고객사의 토큰 비용 최적화를 과제로 삼고 특정 산업 도메인에 특화된 소형언어모델(sLM) 개발과 경량화 인프라 구축에 사활을 걸고 있습니다. 생산성과 비용 사이 균형점을 찾는 일이 자율형 AI 시대의 핵심 생존 과제가 된 거죠.
소형언어모델(sLM): 대형 모델보다 가볍고 빠르게 동작하도록 만든 소규모 AI 언어 모델입니다. 비용이 낮고 특정 업무에 최적화하기 쉬워, 기업 내부 시스템이나 앱에 많이 쓰입니다.