AI 지출로 직원 채용 대신 ‘성장’ 과시하는 스타트업들

AI 지출로 ‘성장’ 과시하는 스타트업들

최근 기술계에서 ‘토큰맥싱(Tokemaxxing)’이란 신종 자랑질이 유행하고 있다. 이는 AI 컴퓨팅 비용을 직원 급여보다 더 많이 지출하는 것을 ‘성장과 성공의 척도’로 여기는 현상을 말한다. 스타트업 CEO들은 AI 사용량을 자랑하며 ‘인재 채용 대신 AI로 성장한다’는 전략을 내세우고 있다.

지난달 스완 AI(Swan AI)의 CEO 아모스 바-요세프(Amos Bar-Joseph)는 링크드인에 “우리 AI 사용료가 한 달에 11만3천 달러를 기록했다(4인 팀)”라며 “이렇게Invoice를 받아본 적이 없었다”고 wrote했다. 그는 “우리 스타트업은 인력을 고용하는 대신 클로드(Claude) 사용료로 지출하고 있으며, ‘인재 수 hiring이 아닌 지능으로 성장하고 있다’”고 설명했다. 그는 “연간 반복 수익 1천만 달러를 10인 이하 조직으로 달성하는 것이 목표”라고 덧붙였다. SDR(영업개발대표)도 없고, 유료 마케팅 예산도 없지만, “토큰 사용료는 어마어마하다”며 “11만3천 달러의 AI 비용은 마케팅, 엔지니어링, 지원, 법률팀 등 모든 부서의 비용”이라고 밝혔다.

‘토큰맥싱’이란 무엇인가?

‘토큰맥싱’이란 AI 도구(클로드, 챗GPT 등)의 사용량을 ‘생산성의 척도’로 여기는 현상을 말한다. 최근 몇 주간 기술계에서 이 용어가 주목받고 있다. 메타는 내부 대시보드 ‘클로데노믹스(Claudenomics)’를 통해 개별 직원의 AI 토큰 사용량을 추적하는 리더보드를 운영 중이다. AI 토큰 사용량이 많을수록 ‘더 생산적이고 혁신적’이라는 인식이 퍼지고 있다.

일부 직원이 개인적으로 수백만 달러 상당의 AI 컴퓨팅 비용을 사용해도 ‘모범 사례’로 여겨지는 상황이다. 그러나 세일즈포스는 이 같은 지출이 실제 업무 성과로 이어지는지 측정하기 위한 ‘에이전틱 워크 유닛(Agentic Work Units)’이라는 새로운 метри크를 도입했다고 밝혔다.

인력 대체가 아닌 ‘선택적 채용’의 시대

대기업들은 AI 효율화를 이유로 대량 해고를 정당화해 왔지만, 스타트업들은 아예 인력을 고용하지 않는 ‘AI 네이티브’ 모델을 선보이고 있다. 펀더블 AI(Fundable AI)의 공동창업자 첸 아브네리(Chen Avnery)는 바-요세프의 포스트에 “11만3천 달러의 AI 비용은 비용이 아니라, 인력 예산을 다르게 배분한 것”이라고 wrote했다. 그는 “대출 문서 처리 업무를 AI가 15명의 인력과 동일한 성능을 내며 처리한다”며 “AI 지출이 인력 비용의 10배 효율성을 내면 규모의 경제가 실현된다”고 설명했다.

GLP-1 원격의료 스타트업 메드비(Medvi)도 유사한 전략을 펼치고 있다. 메드비는 AI 기반 자동화 시스템으로 인력 100명을 대체하는 데 성공했다고 밝혔다. AI 컴퓨팅 비용은 선형적으로 증가하지만, 출력량은 기하급수적으로 늘어나며 ‘복합적 규모화’가 가능하다는 설명이다.

AI 지출의 ‘진짜 비용’은 무엇인가?

AI 컴퓨팅 비용이 인력 비용을 대체하는 ‘효율성’이란 명목으로 스타트업들은 인력을 고용하지 않는 ‘선택적 채용’을 선호하고 있다. 그러나 AI 네이티브 기업의 실체는 ‘AI가 인력을 대체하는 것’이 아니라, ‘인력을 고용하지 않는 것’을 ‘성장 전략’으로 포장하는 데 있다. AI 지출이 ‘생산성’의 척도로 여겨지는 한, 이 같은 현상은 더욱 확산될 전망이다.

“AI 지출은 비용이 아니라, 인력 예산을 다르게 배분한 것이다. AI가 인력의 10배 효율성을 내면, 우리는 더 적은 인력으로 더 많은 성과를 낼 수 있다.”
— 첸 아브네리, 펀더블 AI 공동창업자