빅테크에서 ‘토큰 사용량’이 개발자의 AI 활용도를 보여주는 숫자로 떠오르고 있습니다.
하지만 지표가 목표가 되는 순간, 불필요한 사용을 부르는 ‘토큰 부풀리기’도 함께 커집니다.
이제는 토큰이 아니라 실제로 해결한 업무와 성과를 어떻게 측정할지가 더 중요해졌습니다.

안녕하세요. 디지털에이전시 이앤아이입니다.

하지만 지표가 목표가 되는 순간, 불필요한 사용을 부르는 ‘토큰 부풀리기’도 함께 커집니다.
이제는 토큰이 아니라 실제로 해결한 업무와 성과를 어떻게 측정할지가 더 중요해졌습니다.' >

“연봉 50만 달러를 받는 엔지니어라면 최소 25만 달러어치 토큰은 써야 한다.” 최근 젠슨 황 엔비디아 CEO가 팟캐스트에서 한 이 말이 꽤 강하게 회자됐죠. 요지는 간단합니다. AI를 ‘옵션’이 아니라 개발 도구의 기본값으로 보겠다는 선언에 가깝습니다.

여기서 말하는 토큰(Token)은 LLM이 텍스트를 읽고 쓰는 최소 단위이고, API 요금도 보통 토큰 기준으로 매겨집니다. 그래서 토큰을 많이 썼다는 건 그만큼 AI로 코딩, 문서화, 디버깅, 설계 검토 같은 작업을 많이 했다는 뜻이 될 수 있어요. 실제로 일부 빅테크는 사내 대시보드로 토큰 사용량을 집계하고, 순위를 매기거나 성과 평가에 반영하는 흐름까지 나옵니다. 업계에서 ‘토큰맥싱(Tokenmaxxing)’이라는 말이 생긴 배경이기도 하고요.

그런데 문제는, 토큰이 ‘업무량’이나 ‘성과’와 1:1로 연결되진 않는다는 점입니다. 지표가 평가의 중심이 되면 사람은 지표를 최적화하기 시작하죠. 불필요하게 긴 문맥을 붙이거나, 같은 요청을 여러 번 반복하거나, 굳이 여러 에이전트를 동시에 돌리는 식으로 토큰을 부풀리는 유인이 생깁니다. 회사 입장에선 인프라 비용이 늘고, 산출물은 오히려 복잡해질 수 있습니다.

이 장면, 사실 개발 업계에선 낯설지 않습니다. 예전에는 코드 줄 수(LOC)가 생산성 지표가 되면서 의미 없는 코드가 늘었고, 커밋 수로 평가하니 사소한 수정으로 커밋만 쌓는 일이 생겼죠. 마이크로서비스도 ‘잘게 나누는 것’이 목표가 되면 오히려 운영 비용이 폭증했던 것처럼요. 경영학에서 말하는 굿하트의 법칙, “측정 지표가 목표가 되는 순간 지표는 망가진다”가 그대로 반복되는 셈입니다.

그래서 요즘은 ‘토큰’에서 ‘결과’로 옮겨가려는 시도도 함께 나옵니다. 예를 들어 토큰이 아니라 AI가 실제로 처리한 업무 단위로 평가하자는 접근, 혹은 코드 병합 속도나 장애 해결 시간처럼 기존 소프트웨어 공학 지표와 결합해 보자는 방식이죠. 결국 조직이 원하는 건 “얼마나 썼나”가 아니라 “무엇을 해결했나”니까요.

이앤아이 관점에서 보면, 이 흐름은 개발팀만의 이야기가 아닙니다. 대학·병원·공공기관·기업에서도 AI를 붙인 웹 운영과 콘텐츠 업무가 늘면서, 곧 “우리 조직은 AI를 얼마나 잘 쓰고 있지?”를 숫자로 보고 싶어지는 순간이 옵니다. 그때 토큰 같은 단일 지표에만 기대기보다, 업무 흐름(기획-작성-검수-배포-로그/이력)과 성과 지표를 함께 설계해두면 시행착오를 크게 줄일 수 있습니다.

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