메타, AI 토큰 사용 제한…내부 비용이 수십억 달러에 달해

메타(Meta)가 약 6,000명의 직원을 대상으로 AI 토큰 사용량 제한을 도입하고 있다. 내부 AI 비용이 수십억 달러로 치솟으면서 AI 도입과 그 경제성 사이의 간극이 드러났기 때문이다.

"AI를 쓰기 위해 AI를 사용해서는 안 됩니다." 메타의 최고기술책임자(CTO) 앤드류 보스워스(Andrew Bosworth)가 4월 메모에서 밝힌 내용이라고 더 인포메이션(The Information)이 보도했다. 그는 "토큰 사용량 자체가 영향력을 측정하는 지표는 아니다"라고 덧붙였다.

직원들은 단 30일 동안 73조 7,000억 개의 토큰을 소비했다. 이는 '토큰맥싱(tokenmaxxing)'이라는 현상에 의해 촉발된 것으로, 직원들이 '클로드경제학(Claudeonomics)'이라는 내부 리더보드에서 순위를 올리기 위해 의도적으로 여러 AI 작업을 동시에 실행한 결과였다. 해당 리더보드는 상위 250명의 토큰 소비량을 순위로 매겼으며, 메타는 이 리더보드를 사용 급증 이후 폐쇄했다.

AI 분야 최대 투자자 중 하나인 메타의 비용 위기는 업계에 근본적인 질문을 던진다. 연간 자본 지출 1,450억 달러 중 일부를 AI 인프라에 할당한 메타조차 자체 AI 토큰 비용을 감당하지 못한다면, OpenAI나 Anthropic 같은 모델 제공업체의 이익률에는 어떤 의미가 있을까?

토큰맥싱 문제

내부 비용 폭발은 2025년 11월의 정책 변화로 거슬러 올라간다. 당시 메타는 직원들에게 2026년 핵심 실적 요건이 'AI 기반 업무 결과'를 입증하는 것이라고 밝혔고, 우수 성과자에게는 보너스를 지급하겠다고 약속했다. 인센티브는 역효과를 낳았다. 일부 직원들은 AI를 선별적으로 사용하는 대신, 토큰 소비량을 추적하는 '클로드경제학' 리더보드에서 경쟁하기 시작했다. 내부 데이터에 따르면 30일간 토큰 소비량은 메타가 순위를 중단하기 전까지 60조 2,000억 개에서 73조 7,000억 개로 급증했다.

메타는 현재 회사 전체의 AI 사용량과 지출을 실시간으로 모니터링하는 중앙 대시보드인 'AI 게이트웨이(AI Gateway)'를 구축 중이다. 이상 소비 급증 시 자동 알림도 제공된다. 이 도구는 향후 몇 주 내에 더 많은 직원에게 확대 배포될 예정이며, 2027년까지 구조화된 토큰 예산 할당 시스템을 도입할 계획이다. 또한 메타 엔지니어들의 주요 코딩 도구가 된 Anthropic의 Claude에 대한 의존도를 낮추기 위해 자체 코딩 비서 '메타코드(MetaCode)'로의 전환을 추진하고 있다.

업계 전반의 비용 압박

메타만의 문제는 아니다. 아마존(Amazon)은 지난달 직원들이 점수를 높이기 위해 불필요한 작업을 수행해 컴퓨팅 비용이 증가하자 내부 AI 리더보드를 폐쇄했다. 우버(Uber)와 서비스나우(ServiceNow)는 2026년 초 몇 달 만에 연간 Anthropic 도구 예산을 모두 소진했다고 더 인포메이션이 보도했다. 서비스나우는 현재 하루 직원당 사용량을 모니터링하며 비용을 관리하고 있다. 벤처캐피털 회사들도 일일 토큰 비용이 수천 달러에 달하면서 팀별 AI 사용량 상한선을 설정하고 있다.

이러한 지출 규제는 더 넓은 AI 시장으로 파급되고 있다. 시장에서 100만 개 토큰당 평균 지불 가격을 추적하는 LLM 토큰 지출 지수(LLM Token Spending Index)는 6월 11일 기준 7거래일 연속 하락하며 1월 이후 최장 연속 하락세를 기록했다. 이 지수는 12월 이후 두 배 이상 상승했다가 5월 정점을 찍고 급반전했다.

OpenAI는 기업 고객을 확보하기 위해 토큰 가격 인하를 검토 중이라고 월스트리트저널이 보도했다. 이번 주 기밀로 유지되던 기업공개(IPO) 서류 제출을 앞두고 있다. 샘 올트먼(Sam Altman) 최고경영자는 AI 사용 비용을 "큰 문제"라고 지적하며 "사람들이 더 적은 비용으로 더 많은 가치를 얻을 수 있도록 도울 것"이라고 말했다. 가격 인하는 경쟁력 확보를 위한 조치이지만, AI 시스템 운영에 필요한 컴퓨팅 파워에 수십억 달러를 지출하며 손실을 보고 있는 OpenAI와 Anthropic의 마진을 직접적으로 압박할 수 있다.

투자자에 대한 시사점

'더 많은 토큰이 더 좋다'는 성장 내러티브에서 비용 제약 현실로의 전환은 AI 가치 사슬 전반에 걸쳐 시사점을 던진다. 모건스탠리(Morgan Stanley)는 현재 토큰 가격 하락세를 '과속 방지턱'으로 표현한 반면, 시타델(Citadel)은 AI 도입의 제약 조건이 모델 성능에서 비용과 희소성으로 이동했으며, 사용자들이 더 저렴한 모델로 빠르게 전환하고 있다고 주장했다.

OpenAI와 Anthropic 같은 모델 제공업체는 이중 압박에 직면했다. 최대 고객들이 사용량을 제한하는 동시에 제공업체 자체는 시장 점유율 유지를 위해 가격을 인하해야 하는 상황이다. AI 컴퓨팅 수요 확대에 의존해 데이터센터 매출을 올리는 엔비디아(Nvidia)의 경우, 토큰 소비 증가세가 지속적으로 둔화되면 현재 밸류에이션에 반영된 자본 지출 기대치에 타격을 줄 수 있다. 선행 주가수익비율(PER) 약 22배에 거래되는 메타 주식은 현재 회사가 통제하려는 내부 AI 지출의 전체 비용을 아직 완전히 반영하지 못하고 있다.

본 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.