Uber가 2026년 AI 코딩 예산을 4월에 전부 소진했다. Microsoft는 사내 Claude Code 라이선스를 도입 몇 달 만에 회수했고, Priceline의 Cursor 갱신 견적은 4~5배로 돌아왔다. 어느 기업은 직원 사용 한도를 걸어두지 않아 Claude 청구서가 5억 달러로 찍혔다고 한다. TechCrunch가 6월 5일 정리한 이 풍경은, 작년까지 “모델이 충분히 똑똑한가”를 묻던 CTO들의 질문이 “돈이 어디로 새는지 보이긴 하는가”로 옮겨갔다는 신호다. OpenAI 엔터프라이즈 헤드 Alexander Embiricos는 “6개월 전 대화와 지금 대화는 다른 행성”이라고 표현했다.
숫자가 분위기를 설명한다. Jellyfish 집계로 개발자당 토큰 소비는 9개월 새 18.6배. 토큰을 가장 많이 쓴 엔지니어가 평균보다 2배 생산적이긴 하지만, 그 결과를 위해 10배의 토큰을 태운다. Faros AI가 2만 명을 본 2년치 연구는 산출물과 함께 버그·재작성도 같이 늘었다고 했다. 한 CTO가 Faros의 Vitaly Gordon에게 한 말이 가장 솔직하다 — “한 달에 $40,000 쓴 엔지니어를 막아야 할지, 다른 모두에게 따라 하라고 해야 할지 모르겠다.”
그래서 공급 쪽 지형이 빠르게 굳고 있다. Pay-i·Paid 같은 순수 토큰 추적, Jellyfish·Waydev·Faros AI의 에이전트 ROI 모니터링, Datadog·New Relic의 토큰 옵저버빌리티, Ramp의 AI 지출 관리, 그리고 다음 주 FinOps X에서 공개될 AWS의 엔터프라이즈 AI 재무 기능까지. NEA 파트너 Tiffany Luck은 효율이 결국 ‘harness/app layer’에 박힐 거라고 본다. Factory가 막 띄운 자동 모델 라우터, 그리고 Anthropic 청구서에서 Opus 호출분의 일부가 Sonnet·Haiku로 떨어지는 OpenRouter식 라우팅이 이미 가시화되고 있다는 Gordon의 관찰이 그 방향을 받쳐준다.
걸림돌은 ‘단위’다. 토큰 한 개가 얼마짜리 가치를 만드는지, 벤더 간 어떻게 비교하는지에 대한 공통 정의가 없다. Linux Foundation이 이번 주 띄운 Tokenomics Foundation은 그 빈자리를 메우려는 시도다. cost-per-intelligence, tokens-per-watt, 토큰 팩토리 효율과 소비 효율 같은 지표를 표준화하고 7월에 공식 출범한다. FinOps Foundation 사무총장 J.R. Storment의 비유처럼, 클라우드 비용 추적이 월 수억 행 데이터 문제였다면 토큰은 수조 행 문제다 — 스프레드시트로는 안 된다. Priceline의 Chris Reed가 벤더 리포트와 내부 측정 사이의 불일치를 짚으며 “텔레콤→클라우드→AI, 새 카테고리는 늘 빌링 오류와 감사 기회의 온상”이라고 한 건 그래서 더 무겁게 들린다. Goldman은 2030년까지 전 세계 토큰 사용량이 24배 늘 것으로 본다. 표준은 아직 못 도착했고, 청구서는 먼저 와 있다.