실리콘밸리에서 직원별 AI 토큰 사용량 랭킹까지 등장한 이유

실리콘밸리에서 이제는 “AI 쓰냐?”를 넘어 “너 토큰 얼마나 태웠냐?”로 경쟁하는 분위기가 생김

• 메타의 한 직원이 사이드 프로젝트로 직원별 토큰 사용량을 기록하는 ‘직원 AI 토큰 랭킹’ 대시보드를 공개한 게 시작점임
• 토큰은 AI 모델이 텍스트를 처리하는 단위라서, 사용량이 많다는 건 그만큼 AI를 업무에 많이 밀어 넣고 있다는 뜻으로 읽힘
• 특히 코드 생성, 업무 자동화, 복잡한 문서 처리처럼 난도가 높은 작업일수록 토큰을 더 많이 씀

국내에서도 비슷한 흐름이 이미 보임

• 벤처캐피털 델타 소사이어티가 개인 AI 계정을 연동해 토큰 사용량과 랭킹을 보여주는 사이트를 만들었음
• 비개발자, 개발자, 최고경영자(CEO) 같은 그룹별 순위와 사용량이 실시간으로 표시되는 구조임
• 100억원대 투자를 받은 국내 AI 기업의 최고기술책임자(CTO)는 한 달 AI 비용으로 수천만원을 쓰기도 한다고 말함

AI 활용 격차는 그냥 취향 차이가 아니라 숙련도 차이로 굳어지는 중임

• 앤스로픽이 2월 공개한 경제 지표 보고서에 따르면, AI 저숙련자는 업무보다 개인적 용도로 AI를 더 많이 씀
• 저숙련자의 사용 비중은 개인 용도 44%, 업무 42%였음
• 반대로 고숙련자는 업무 사용 비중이 49%로 더 높았고, 더 복잡한 문제를 AI로 해결하는 경향이 강했음

문제는 이게 임금과 고용 격차로 이어질 수 있다는 분석이 나온다는 점임

• 앤스로픽 보고서는 AI 숙련자가 더 복잡한 작업에 AI를 쓰고 문제 해결 확률도 높아진다고 봄
• 동시에 AI 활용이 고숙련 노동자의 임금은 끌어올리고, 다른 노동자의 임금은 억제해 노동시장 불평등을 키울 수 있다고 분석함

한국 데이터에서도 비슷한 경고가 나옴

• 정보통신정책연구원 보고서에 따르면 정보통신업, 전문·과학기술 서비스업처럼 AI 도입 수준이 높은 산업일수록 산업 내부 임금 격차가 커지는 경향이 나타남
• AI 노출도가 높은 상위 산업군의 평균임금 상승률은 연평균 약 3~5% 수준이었음
• 반면 도소매업, 숙박·음식점업 같은 저노출 서비스업은 1% 수준에 그쳤음

청년 고용 쪽 숫자는 더 세게 다가옴

• 한국은행 분석에 따르면 지난 3년간 청년층 일자리는 21만1000개 줄었음
• 이 중 20만8000개가 AI 고노출 업종에서 나온 감소로 나타났음
• AI 확산이 기업의 인재 육성 방식뿐 아니라 청년층의 경력 개발 경로와 소득불평등에도 장기 영향을 줄 수 있다는 얘기임

개발자 입장에서 이 기사는 “AI를 많이 써라”보다 더 구체적인 메시지에 가까움

• 단순히 챗봇에 질문하는 수준에 머물면 토큰은 써도 업무 구조가 바뀌지 않음
• 반대로 코딩, 리뷰, 테스트 작성, 로그 분석, 문서화처럼 반복되는 업무 단위를 AI가 처리할 수 있게 쪼개는 사람이 격차를 벌릴 가능성이 큼
• 좀 냉정하게 말하면, 앞으로는 AI를 쓴 시간이 아니라 AI에게 맡길 수 있는 업무를 설계하는 능력이 더 중요해질 듯함