문제는 토큰을 많이 쓰는 것이 아니라, 대부분이 낭비되고 있다는 점이다

기업들은 AI 토큰에 많은 돈을 쓰고 있지만, 상당 부분은 실제 생산성보다 사소한 작업과 수정에 낭비되고 있다.

이 글은 문제의 본질이 토큰 소비 자체가 아니라 비효율적인 사용에 있으며, 실제 생산으로 이어지는 AI 지출은 일부에 불과하다고 지적한다.

Uber와 Amazon 사례처럼, 팀들이 사소한 요청에도 대형 모델을 과도하게 사용하는 현상이 소개된다.

Claude Code, ChatGPT Plus 같은 월정액 서비스와 에이전틱 코딩 도구가 토큰 소비를 빠르게 늘리고 있다.

비용은 커지는데 생산성 향상은 제한적이어서, 기업들은 접근 제한, 사용량 통제, 가격 인상으로 대응할 수 있다.