아무래도 최근에는 제 인생에서 가장 AI 를 많이 활용하고 있는 나날입니다.
개발도 하고, 일도 하고, 강의도 하면서 AI 활용법에 대해서 연구도 하고 지식 전파도 하고 있는데요, 동시에 ' 어 저러면 안될 것 같은데? ' 하는 부정적인 사용패턴도 많이 보게 되는 것 같습니다.
이런 생각을 하던 중, Meta에서 꽤 상징적인 사건이 나왔습니다. 바로 Claudeonomics 와 관련된 사건인데요. Claude와 economics를 합친 듯한 이름인데, 처음에는 약간 장난 같은 내부 대시보드처럼 보입니다.
사내의 AI 토큰 사용량을 랭킹으로 보여준다. Claudeonomics
사건의 발단은 다음과 같습니다. Meta는 2025년 말 직원의 “AI-driven impact”를 2026년 성과평가의 핵심 기대치로 만들겠다고 했었습니다.
이 흐름과 맞물려, Meta 내부에서는 AI 토큰 사용량을 보여주는 비공식 대시보드가 등장했습니다. Fortune 보도에 따르면 이 대시보드는 Meta의 한 직원이 만든 것으로, 회사 공식 평가 시스템이라기보다는 직원들이 AI 사용량을 비교할 수 있게 만든 내부 리더보드에 가까웠습니다
FortuneA Meta employee created a dashboard so coworkers can compete to be the company's No. 1 AI token user—and Zuckerberg doesn't even rank in the top 250 | FortuneThe company’s employees could compare themselves to their colleagues and earn achievement titles like “Model Connoisseur” and “Cache Wizard” on the “Claudeonomics” leaderboard.https://fortune.com/2026/04/09/meta-killed-employee-ai-token-dashboard/이름은 Claudeonomics 였습니다. The Information을 인용한 Fortune 보도에 따르면, 이 대시보드는 Meta 직원들의 AI 토큰 사용량을 집계해 상위 250명을 보여줬고, 상위 사용자들에게는 “Token Legend”, “Cache Wizard” 같은 칭호도 붙었습니다.
다만 당시 일부 경영진 발언을 보면, 높은 AI 사용량을 생산성 향상 가능성과 연결해 보는 분위기도 엿보입니다.Fortune은 Forbes 인터뷰를 인용해, CTO Andrew Bosworth가 자신의 최고 엔지니어가 연봉에 해당하는 비용을 토큰으로 쓰고 있지만 “5배 토큰 사용이 10배 더 생산적" 이라고 말했다고 전했습니다.
하지만 6월 13일 The Decoder 보도에서는 Meta의 태도가 훨씬 신중해진 것으로 묘사됩니다. The Decoder는 The Information의 후속 보도를 인용한 여러 매체에 따르면, Meta는 내부 AI 사용 비용이 커지자 AI Gateway, 예산 관리, 사용량 한도 같은 통제 장치를 검토하는 것으로 알려졌습니다.
앞서 토큰 사용을 긍정적으로 말했던 Andrew Bosworth CTO도 별도 메모에서, AI 도구를 단순히 많이 쓰는 것만으로는 생산성을 측정할 수 없으며 토큰 사용량 자체가 영향력을 의미하지는 않는다고 선을 그었습니다. 그는 AI 도구가 실제로 더 나은 작업을 더 빠르게 하게 해줄 때 사용해야 한다고 강조했습니다.
왜 이렇게 짧은 시간 안에 분위기가 바뀌었는지는 여러 해석이 가능하지만, 숫자만 봐도 이유는 어느 정도 보입니다. Fortune 보도에 따르면 이 대시보드에 잡힌 Meta 직원들의 30일간 AI 사용량은 60조 토큰을 넘었고, 최고 사용자는 30일 기준 2,810억 토큰을 사용했습니다. Mark Zuckerberg와 CTO Andrew Bosworth는 상위 250명에 없었다는 디테일까지 알려지면서, 커뮤니티에서는 이 사건이 빠르게 밈처럼 퍼졌습니다.
결국 외부 보도 이후 이 대시보드는 약 이틀 뒤 내려갔습니다. Meta는 Fortune에 “직원이 자체 판단으로 내린 것이며 회사가 요청한 것은 아니다”라는 취지로 입장을 밝혔습니다.
곰곰이 생각해보면 참 웃깁니다. Meta 에서 타 회사인 엔트로픽의 클로드이름을 단 사용량 대시보드를 만들어서 운용을 했고, 회사 안에서 누가 AI 토큰을 제일 많이 쓰는지 경쟁하고, “Token Legend” 같은 칭호를 받는다는 이야기니까요.
평가가 뒤바뀌고 있는 tokenmaxxing 현상
그런데 문제는 이게 단순한 장난으로 끝나지 않는다는 점입니다.
Business Insider는 이 현상을 tokenmaxxing이라는 이름으로 다뤘습니다.
tokenmaxxing 란 쉽게 말하면, AI 토큰을 최대한 많이 쓰는 것을 일종의 능력이나 열정처럼 보여주는 문화입니다. 일부는 이것을 “직원들이 AI 도구를 적극적으로 받아들이고 있다는 신호”로 봤지만, 반대로 많은 사람들은 “토큰 사용량을 생산성처럼 보면 낭비를 유도할 수 있다”고 지적했습니다.
핵심은 이겁니다.
토큰을 많이 쓴다는 것은 AI를 많이 썼다는 뜻이지, AI를 잘 썼다는 뜻은 아닙니다.
즉, 다시 말하면 토큰을 많이 쓰는 경쟁문화가 실제로 AI 를 잘 써서 좋은 결과를 만드는 것으로 이어지지는 않는다는 것입니다.
비슷한 일은 개발 문화에서 계속 반복됐습니다. 한때는 코드 줄 수, 커밋 수, GitHub 활동량이 실력처럼 보이던 시기도 있었습니다. 하지만 그런 숫자들은 어디까지나 흔적일 뿐, 좋은 제품을 만들었다는 증거는 아니었습니다.
Awesome AgentsInside GitHub's Fake Star EconomySix million fake stars, $0.06 per click, and a VC funding pipeline that treats GitHub popularity as proof of traction. We ran our own analysis on 20 repos and found the fingerprints.https://awesomeagents.ai/news/github-fake-stars-investigation/AI 시대에는 그 자리에 토큰 사용량, 프롬프트 횟수, 에이전트 실행 시간, 생성된 코드량이 들어올 수 있습니다.
이번에 이야기 나오고있는 메타발 Claudeonomics 이야기와 tokenmaxxing 이야기도 일맥상통하는 개발문화와 관련된 이야기가 아닌가 싶습니다.
The Pragmatic Engineer의 분석은 이 문제를 더 직접적으로 짚습니다. Meta 내부 엔지니어들과의 대화를 바탕으로, 일부 개발자들이 토큰은 많이 쓰지만 결과물이 거의 없는 AI 에이전트 작업을 돌리고 있었다는 증언이 나왔습니다. 또 부주의한 AI 코드 생성이 서비스 장애와 연결된 것처럼 보였다는 이야기도 있었습니다. 상위 리더보드 사용자들이 실제로는 버려질 작업이나 낭비성 작업을 많이 만들고 있었다는 평가도 소개됐습니다.
여기서 중요한 것은 “AI를 많이 쓰는 사람은 문제다” 가 아닙니다.
오히려 반대입니다. AI를 잘 쓰는 사람은 앞으로 더 중요해질 것입니다. 다만 AI를 잘 쓰는 것과 AI 사용량을 늘리는 것은 완전히 다른 문제입니다.
AI를 잘 쓰는 사람은 같은 문제를 더 빨리 이해하고, 더 적은 시행착오로, 더 유지보수 가능한 결과를 만듭니다. 반대로 AI를 많이 쓰는 사람은 긴 컨텍스트를 계속 붙이고, 에이전트를 반복 실행하고, 만들 생각이 없는 프로토타입을 계속 생성하면서 토큰을 태울 수도 있습니다.
이 사건과 연결되는 이야기인진 모르겠지만 최근 결국 Meta 는 회사의 방향성을 크게 튼 것으로 보입니다.
메타의 AI 관련 개발이 생각보다 느렸다고 이야기하는 주커버그에 대한 이야기
SRN NewsExclusive-Meta's Zuckerberg says AI agent tech progressing slower than expected - SRN NewsBy Katie Paul and Courtney Rozen NEW YORK, July 2 (Reuters) – Meta Chief Executive Mark Zuckerberg acknowledged shortcomings in the company’s sweeping restructuring at an internal town hall on Thursday, saying the systems known as AI agents had not progressed as quickly as he had expected, according to a recording hearhttps://srnnews.com/exclusive-zuckerberg-says-ai-agent-development-going-slower-than-expected/Meta 의 AI 관련 수익화 전략이 바뀌는 것에 대한 기사
MarketWatchIs Meta ‘giving up’ on cutting-edge AI? Wall Street is divided over potential cloud pivot.Meta shares popped on reports of a new cloud-computing venture, but some analysts wonder if that would signal disappointing uptake of internal AI offerings.https://www.marketwatch.com/story/is-meta-giving-up-on-cutting-edge-ai-wall-street-is-divided-over-potential-cloud-pivot-7c5ffc5d물론 아직 Meta 가 AI 를 회의적으로 보고 있다던지, 크게 사업의 방향을 바꾸고 있다던지 하는 이야기가 나온 것은 아닙니다. 오히려 AI 를 전처럼 낙관적 으로만 보기보다는 큰 비용적 낭비를 겪고나서 이제 현실적으로 바라보고 있다는 것이 좀 더 정확한 표현일 것 같습니다.
특히 메타의 주커버그는 이미 메타버스를 통해서 아주 큰 선행학습을 했기 때문일 수도 있습니다.(?)
그리고 아마 이것은 메타만의 문제가 아니라 AI 를 너무 신봉하고 무분별한 사용, AI 가 모든것을 다해줄 것이라고 믿었던, 믿고있는 회사, 조직, 팀, 개인 모두가 한번씩은 겪을 일이라고 생각합니다.
미래에는 달라질 수 있겠지만, 적어도 지금의 AI는 여전히 우리가 사용하는 도구에 가깝습니다. 도구를 많이 쓰는 것보다 중요한 것은, 그 도구로 무엇을 남겼는가 입니다
이번 사건은 AI를 쓰지 말자는 이야기가 아닙니다. 오히려 AI를 제대로 쓰기 위해서라도, 자신이 하는 일의 본질과 결과를 먼저 봐야 한다는 이야기입니다. 도구를 얼마나 많이 썼는지가 아니라, 그 도구 끝에 무엇이 남았는지를 봐야 할 때입니다.