Hacker News • 3일 전

기업의 막대한 AI 비용에 대한 경악

IMP

8/10

핵심 요약

최근 미국 기업들을 중심으로 AI 도입에 따른 급증하는 비용과 불확실한 성과에 대한 회의적인 목소리가 커지고 있습니다. 마이크로소프트와 우버 같은 주요 기업들이 AI 비용 문제를 직면하고 있으며, 직원들의 무분별한 사용으로 인해 천문학적인 IT 예산이 소모되는 부작용이 발생하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 맹목적인 AI 도입에서 벗어나 실질적인 수익 창출과 효율적인 사용으로 전환하는 '건전한 수정(보정)' 국면으로 접어들고 있습니다.

번역된 본문

3시간 전 - 기술

미국 기업계, AI의 엄청난 비용에 경악하다 작성자: Madison Mills

기업 리더들은 급증하는 AI 지출이 실질적인 수익으로 이어지고 있는지 의문을 품기 시작했습니다.

왜 중요한가: AI 도입에 서둘러 나섰던 기업들은 이제 폭증하는 IT 비용, 불확실한 생산성 향상, 그리고 점점 커지는 직원들의 회의감이라는 현실과 직면하고 있습니다.

주요 뉴스: The Verge에 따르면 마이크로소프트는 비용 문제 등을 이유로 대부분의 클로드(Claude) 코드 라이선스 계약을 취소했습니다. 또한 우버의 최고운영책임자(COO)는 AI 비용을 정당화하기가 점점 더 어려워지고 있다고 밝혔습니다. 한 AI 컨설턴트는 Axios에 자신의 고객사 중 한 곳이 직원들의 클로드 라이선스 사용량 제한을 설정하지 않아 단 한 달 만에 5억 달러(약 6,600억 원)를 지출했다고 전했습니다. 기업들은 해고의 원인으로 AI의 업무 자동화 능력을 들고 있지만, 클라우드비(CloudBees)의 Anuj Kapur 최고경영자(CEO)는 인력 감축이 단순히 AI 비용을 상쇄하기 위해 당길 수 있는 '유일한 수단'일 뿐일 수 있다고 Axios에 말했습니다. 소비자들의 AI에 대한 감정도 급락하고 있으며, 직원들은 업무에서 이 기술을 사용하는 것에 반발하고 있습니다.

관계자들의 말: 모델 훈련 기업인 Micro1의 Ali Ansari CEO는 Axios에 기업계가 AI 남용, 즉 가능한 한 많은 AI 토큰(Token)을 소모하려는 '토큰맥싱(Tokenmaxxing)'에서 벗어나는 '건전한 흐름'을 겪고 있다고 말했습니다. Ansari는 이러한 수정 과정이 기업들을 더 효율적인 AI 사용으로 이끌 것이라고 기대합니다. 시장은 이러한 AI 도구들이 기업 전반에 걸쳐 동일하게 잘 작동한다고 보지만, Ansari는 "현재 AI의 현실은 코딩(개발) 분야에서만 제대로 작동한다는 것"이라고 말했습니다. 그는 이러한 인식의 괴리가 에이전트에 대한 높은 투자 수익률(ROI)로 이어지지 못한 채 IT 비용만 치솟게 만든다고 덧붙였습니다.

마찰 요인: 기업의 AI 도입은 다음과 같은 4가지 고유한 문제에 직면해 있습니다.

활용 사례: 벨라스테기 벤처스(Velastegui Ventures)의 CEO이자 전 마이크로소프트 최고 AI 책임자였던 Sophia Velastegui는 Axios에 "대부분의 사람들은 회사에 가장 가치 있는 업무보다 자신이 싫어하는 업무를 자동화하는 쪽으로 기본 설정을 한다"고 말했습니다. 그녀는 대신 AI를 활용해 수익을 창출하는 데 집중해야 한다고 강조했습니다.

비용: 한 최고기술책임자(CTO)는 Axios에 직원들이 날씨 확인 등에 AI 모델을 사용하고 있었다고 전했습니다. 이는 비용을 빠르게 가중시킵니다. 기업용 AI 요금제는 진정한 의미의 '무제한(올 유 캔 이트)'이 아니며, 단순한 챗봇 질문조차도 막대한 토큰 비용을 발생시킬 수 있습니다.

사람: 우리는 아직 AI에 적응하는 과정에 있기 때문에 효율적인 도입을 가로막는 병목 현상을 스스로 초래하고 있습니다. 리더십이 항상 도움이 되는 것은 아닙니다. 그녀는 AI 라이선스를 무작위로 뿌려보고 어떤 것이 효과가 있는지 보는 방식(그녀가 '천 송이 꽃 피우기'라고 부르는 접근 방식)은 실질적인 수익으로 이어지지 않는다고 말했습니다.

데이터: 금융용 AI 도구에 집중하는 부스티드에이아이(Boosted.ai)의 Josh Pantony CEO는 Axios에 기업들이 AI 에이전트에게 독점 데이터에 대한 제한 없는 접근 권한을 주는 것을 꺼리면, 이러한 에이전트의 효율성이 떨어진다고 전했습니다.

주시해야 할 점: 기업들이 AI 사용에 있어 더욱 엄격하고 규율 있게 접근할 것인지, 아니면 과도하게 수정하여 AI 사용을 강력하게 통제하고 제한할 것인지 여부입니다.

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3 hours ago - Technology AI sticker shock hits corporate America Madison Mills email (opens in new window) sms (opens in new window) facebook (opens in new window) twitter (opens in new window) linkedin (opens in new window) bluesky (opens in new window) Add Axios on Google Add Axios as your preferred source to see more of our stories on Google. Add Axios on Google Corporate leaders are starting to question whether soaring AI spending is delivering meaningful returns. Why it matters: Companies that rushed to embrace AI are now confronting ballooning IT costs, uncertain productivity gains and growing employee skepticism. Driving the news: Microsoft canceled most of its Claude Code licenses, in part over costs, according to The Verge , and Uber's COO said AI costs are getting "harder to justify." An AI consultant tells Axios one of their clients recently spent half a billion dollars in a single month after failing to put usage limits on Claude licenses for employees. Companies are citing AI's ability to automate jobs as a cause for layoffs , though Anuj Kapur, CEO of CloudBees, told Axios that workforce cuts may simply be "the only lever they can pull" to offset their AI bills. Consumer sentiment around AI is also nosediving , and employees are rebelling against the use of the technology at work. What they're saying: The enterprise is undergoing a "healthy swing" away from AI overuse — or "tokenmaxxing," the push to burn as many AI tokens as possible — Ali Ansari, CEO of model training firm Micro1, told Axios. Ansari hopes this correction will push companies toward more efficient AI use. While the market views these tools as working equally well across the enterprise, Ansari says "the reality of AI right now is that it only works for coding." That disconnect can drive up IT bills without leading to high return on investment in agents, he said. Friction point: Corporate AI adoption is running into four unique problems. Use cases: " Most people default to automating tasks they dislike rather than tasks most valuable to the company," Sophia Velastegui, CEO of Velastegui Ventures and former chief AI officer at Microsoft told Axios. Instead, they should focus on using AI to drive revenue. Costs: One CTO told Axios that employees were using AI models to check the weather. That gets expensive fast: Enterprise AI plans are not truly 'all you can eat,' and even simple chatbot queries can carry heavy token costs. Humans: We are the bottleneck to more efficient adoption, as we're still catching up on AI. Leadership isn't always helping: Throwing AI licenses at the wall and seeing what sticks (or what Velastegui calls the "thousand flowers bloom" approach) isn't leading to tangible returns, she said. Data : When enterprises are hesitant to give AI agents unfettered access to proprietary data, those agents become less effective, Josh Pantony, CEO of Boosted.ai, which focuses on AI tools for finance, told Axios. What we're watching: Whether companies get more disciplined about AI use. Or overcorrect and clamp down. email (opens in new window) sms (opens in new window) facebook (opens in new window) twitter (opens in new window) linkedin (opens in new window) bluesky (opens in new window) Add Axios on Google What to read next

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