# Microsoft 보고서, AI가 인간 직원 고용보다 더 비싸다고 밝혀 > Clean Markdown view of GeekNews topic #29833. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=29833](https://news.hada.io/topic?id=29833) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/29833.md](https://news.hada.io/topic/29833.md) - Type: GN+ - Author: [neo](https://news.hada.io/@neo) - Published: 2026-05-25T06:33:50+09:00 - Updated: 2026-05-25T06:33:50+09:00 - Original source: [fortune.com](https://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/) - Points: 1 - Comments: 1 ## Topic Body - **Microsoft**는 대부분의 Claude Code 직접 라이선스를 취소하고 엔지니어들을 GitHub Copilot CLI로 옮기며 내부 AI 도구 비용을 줄이는 중 - Claude Code는 수천 명의 직원에게 코딩 실험용으로 제공된 뒤 빠르게 인기를 얻었지만, 사용 규모가 커지며 **비용 부담**도 커짐 - **Uber**는 AI 코딩 도구 예산을 2026년 4개월 만에 모두 소진했고, 내부 리더보드로 팀별 AI 도구 사용을 장려함 - 기업들이 생산성 향상을 위해 **토큰 사용량**을 늘릴수록, 토큰 단가가 내려가도 총 청구액은 더 커질 수 있음 - Goldman Sachs는 에이전트형 AI가 2030년까지 토큰 소비를 24배 늘릴 수 있다고 봤고, Gartner도 소비 증가가 단가 하락을 앞지를 수 있다고 봄 --- ### 기업 내부 AI 사용 확대와 비용 부담 - [Microsoft](https://fortune.com/company/microsoft/)는 [The Verge](https://www.theverge.com/tech/930447/microsoft-claude-code-discontinued-notepad) 보도 이후 대부분의 **Claude Code 직접 라이선스**를 취소하기 시작했고, 엔지니어들을 GitHub Copilot CLI로 옮기는 중 - Claude Code 접근 권한은 6개월 전 개발자, 프로젝트 매니저, 디자이너 등 수천 명의 직원에게 코딩 실험용으로 제공됐고 빠르게 인기를 얻었지만, 사용 규모가 커지며 비용 문제가 부각됨 - Claude Code 라이선스 취소는 Microsoft의 **Foundry 계약**에는 영향을 주지 않음 - 이 계약에는 Anthropic에 최대 50억 달러 투자, Foundry 고객의 Claude 모델 접근, Anthropic의 Azure 컴퓨트 용량 300억 달러 구매 약정이 포함됨 - Uber CTO Praveen Neppalli Naga는 [The Information](https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/uber-cto-shows-claude-code-can-blow-ai-budgets)에 Uber가 2026년 AI 코딩 도구 예산 전체를 4개월 만에 이미 소진했다고 밝힘 - Uber는 팀별 AI 도구 사용량을 순위화하는 **내부 리더보드**로 도입을 적극 장려함 - [Nvidia](https://fortune.com/company/nvidia/) 응용 딥러닝 부사장 [Bryan Catanzaro](https://fortune.com/2026/04/28/nvidia-executive-cost-of-ai-is-greater-than-cost-of-employees/)는 Axios 인터뷰에서 “내 팀에서는 컴퓨트 비용이 직원 비용을 훨씬 넘어선다”고 말함 - Anthropic은 Fortune의 논평 요청에 즉시 응답하지 않았고, Microsoft도 논평을 내놓지 않음 ### 더 싼 토큰이 더 큰 청구서가 되는 구조 - 기업들은 생산성 향상을 위해 직원들의 **AI 사용 확대**를 밀어붙이고 있지만, 토큰 기반 과금에서는 사용량이 늘수록 총비용도 커짐 - [Meta](https://fortune.com/company/facebook/) 직원은 Anthropic 모델 이름을 딴 “[Claudeonomics](https://fortune.com/2026/04/09/meta-killed-employee-ai-token-dashboard/)” 리더보드를 만들어 직원별 AI 사용량을 추적함 - [Amazon](https://fortune.com/company/amazon-com/)은 직원들에게 “[tokenmaxxing](https://fortune.com/2026/05/12/amazon-tokenmaxxing-claude-ai-capex-meta-gil-luria/)”을 장려하고 있으며, 이는 AI 컴퓨트의 기본 구성 단위인 토큰을 최대한 많이 쓰는 것을 뜻함 - Goldman Sachs는 소비자와 기업의 AI 에이전트 도입으로 **에이전트형 AI**가 2030년까지 토큰 소비를 24배 늘려 월 120조조 개 토큰에 이를 수 있다고 전망함 - [Gartner](https://fortune.com/company/gartner/)는 2030년까지 1조 파라미터 LLM의 추론 비용이 2025년보다 거의 90% 낮아질 것으로 봤지만, 더 싼 토큰이 기업 AI 비용 절감으로 곧장 이어지지는 않는다고 예측함 - 에이전트형 모델은 표준 모델보다 작업당 훨씬 더 많은 토큰을 필요로 함 - 소비 증가가 단가 하락을 앞지를 수 있음 - AI 제공업체가 낮아진 비용을 소비자에게 완전히 넘기지 않을 수 있음 - Gartner 선임 디렉터 애널리스트 Will Sommer는 “CPO는 범용 토큰의 디플레이션을 프런티어 추론의 민주화와 혼동해서는 안 된다”고 경고함 - Nvidia CEO Jensen Huang은 언젠가 직원 1명당 [100개의 AI 에이전트가 함께 일할 것](https://fortune.com/2026/03/19/jensen-huang-nvidia-ai-agents-future-of-work-autonomous/)이라고 말했지만, 토큰 소비가 단가 하락보다 빠르게 늘면 이런 **에이전트 미래**는 경영진 예상보다 훨씬 무거운 비용을 동반할 수 있음 ## Comments ### Comment 58165 - Author: neo - Created: 2026-05-25T06:33:51+09:00 - Points: 1 ###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=48244434) - 원문 기반의 활발한 논의는 여기 있음: [https://news.ycombinator.com/item?id=48238896]() 기사에는 “Microsoft가 Claude Code 직접 라이선스 대부분을 취소하기 시작했다고 The Verge가 보도했다”고 되어 있음 - 이 기사는 꽤 엉성하게 쓰인 것 같음 1) Microsoft가 **AI가 직원보다 비싸다**고 말했다는 인용이 없음 2) Nvidia 딥러닝 팀이 직원보다 AI에 더 많은 비용을 쓴다고 하지만, 그 팀의 목적은 에이전트식 코딩이 아니라 깊고 무거운 AI 활용이므로 말이 됨 “토큰 기반 과금에서는 더 많이 쓰고 효율이 좋아질수록 더 비싸진다”는 대목도 이상함. 왜 **효율이 좋아지면 비용이 증가**한다고 하는지 모르겠음 - 제목이 오해를 부르는 것 같고, 기사를 읽어보면 이유가 더 분명함. 이 회사들에는 가능한 한 많은 **토큰을 태우라**는 말도 안 되는 OKR과 목표가 있음 토큰 사용량을 지표로 만들면 당연히 엄청 비싸지는 결과가 나옴 추론 비용 자체는 감당 가능한 수준이고, 이 기술을 유용하게 쓰는 데 꼭 최신 독점 모델이 필요한 것도 아님. 인간 엔지니어는 꽤 오래 더 필요하겠지만, “일부 인간 + LLM”이 그냥 인간을 더 고용하는 것보다 비싸질 거라거나 계속 더 비쌀 거라는 데는 동의하지 않음 - 그냥 이렇게 말했어도 됐을 듯함: 회사가 IT 부서에 개발자 1명당 하루 1000달러 이상을 쓰라는 OKR을 도입함. 회사는 IT 비용이 이전보다 훨씬 커진 데 놀람. 그리고 왜 이런 일이 생겼는지 파악하는 시스템을 만들겠다며 이를 개발자 1명당 하루 1500달러로 올림 지금은 바이브 코딩보다 **바이브 리더십**이 더 문제 같고, 바이브 리더십은 본질적으로 AI와 관련이 없음. 애매한 직감 하나를 붙잡고 비용이나 결과와 상관없이 비논리적 결론까지 밀어붙이는 사람들임 - 기사만 보면 “AI”를 포기한 게 아니라 **Claude Code에서 GitHub Copilot**으로 LLM을 바꾼 것처럼 보임 - **굿하트의 법칙**: 지표가 목표가 되는 순간, 그 지표는 좋은 지표가 아니게 됨 - 투자자들이 흥분하는 매출 수치는 바로 그 **토큰을 지표로 삼는 세계**에 기반한 것 아닌가 싶음. 폭발적으로 성장하는 사업이면서 동시에 더 엄격히 지출해야만 투자수익률이 나온다는 식으로 둘 다일 수는 없음 - 언론이 AI를 불태우기로 작정한 것처럼 보임. 뉴스 피드는 데이터센터의 악, AI의 무용함, 모두가 AI를 싫어한다는 기사뿐임 - 이 기사의 전제가 틀렸음. Microsoft가 내부 **Claude Code** 사용을 취소하는 건 AI 비용이 너무 비싸서가 아니라, 경쟁 제품인 **GitHub Copilot**을 보유하고 있고 직원들이 자사 제품을 쓰게 하려는 것임 락다운 때 Teams가 그렇게 많은 주목을 받은 것도 같은 이유임 - 맞음. 기사는 Microsoft의 행동을 비용 문제로 섞어버렸는데, 실제로는 비용 때문이 아님. 거기에 “Nvidia 응용 딥러닝 부사장”의 임의 인용을 붙여서, 자기 팀에서는 컴퓨팅 비용이 인건비보다 크다고 말하게 함 하지만 그 팀은 소프트웨어 개발용 LLM을 쓰는 게 아니라 말 그대로 딥러닝 팀이고, 딥러닝 개발 방식으로 컴퓨팅을 태우는 팀임 조금만 계산해봐도 Microsoft가 AI에 개발자보다 더 많은 돈을 낼 수 없다는 걸 알 수 있음. 제품 개발 직군 직원이 약 8만 명이고, 시니어 개발자 전체 비용은 아마 40만 달러쯤일 것임 Microsoft에 **320억 달러짜리 Claude 청구서**가 있을까? 아닐 것 같음 - 둘 다 맞을 수 있음. Claude가 너무 비싸고, 동시에 직원들을 Copilot으로 옮기려는 것일 수 있음. 자사 제품이니 비용이 줄고, 그 결과 사용량과 피드백이 늘기를 기대할 수 있음 다만 락다운 때 Teams가 주목받은 사례가 앞의 주장과 어떻게 평행한지는 잘 모르겠음 - 기사 어디에도 Microsoft가 **AI가 인간 직원보다 비싸다**고 보고했다는 내용은 없음 - 와… Fortune에 무슨 일이 있었나? 이런 클릭베이트보다 훨씬 나은 매체라고 생각했는데 - 게시물 제목에 단어 하나가 빠졌을 수도 있음. “Microsoft reports show AI is more expensive…”가 되어야 할 듯함 Microsoft가 명시적으로 말하진 않았더라도, AI가 더 비싸다는 사실 자체는 드러남 - **tokenmaxxing** 유행은 이번 AI 물결에서 나온 가장 어리석은 발상 중 하나 같음. 효율성과 생산성 극대화와는 정반대로 가는데도 널리 받아들여지고 있음 - [http://archive.today/l3EEo]() - Microsoft가 Claude를 취소한 건 Copilot이 별로라서 **Copilot을 직접 써야 하기 때문**임. 내부적으로 인정된 내용이고 비밀도 아님 지금은 Anthropic 토큰이 보조금을 받았기 때문에 Microsoft 입장에서는 오히려 더 비싸졌을 가능성이 있음 - AI 사용 비용을 분석하려면 사용 맥락을 봐야 함 많은 사람이 문서, Slack 대화, 이메일을 예쁘게 다듬거나, 짧은 프롬프트로 불필요하게 큰 문서를 만드는 데 AI를 쓰고 있음. 회사 안에서 Slack 메시지나 이메일을 보내는 데 AI가 필요했어야 할 이유는 없음. 의미를 크게 바꾸지도 않으면서 더 그럴듯하게 보이게 하려고 자원과 시간을 낭비하는 일임 - 그런 용도는 비용이 꽤 낮은 편이긴 함 - 토큰을 태우는 건 돈을 화로에 던지는 것만큼 쉬움 **토큰 사용량**은 생산성의 좋은 지표가 아님. 문제는 생산적인 AI 활용을 어떻게 측정할지 아직 제대로 알아낸 사람이 없다는 것임. 개발자들이 생산성을 극대화하는 중인지, 토큰만 태우는 중인지, 변화에 저항하는 중인지 구분하기 어려움 - 새로운 **코드 줄 수** 지표임 - AI는 인간 직원에게 임금을 주는 것보다 비싸지 않음. 아직 AI는 인간 직원을 대체할 수 없으니 제목의 전제가 틀렸음