기술 기업들은 인공지능의 높은 비용 문제에 직면해 있으며, 이 비용은 이제 대체하려던 인력 비용을 초과하고 있습니다. 우버의 CTO는 회사가 2026년 AI 코딩 예산을 단 4개월 만에 소진했으며, 엔지니어의 84%가 Claude Code와 같은 AI 도구를 사용하고 있다고 밝혔습니다. 높은 도입률에도 불구하고 AI가 생성한 코드의 가치는 여전히 불확실하다고 우버의 COO 앤드류 맥도날드가 지적했습니다. 이러한 추세는 우버에만 국한되지 않습니다. 마이크로소프트는 OpenAI에 130억 달러를 투자한 후, 지속 불가능한 비용 문제로 AI 코딩 보조 도구 사용을 중단했습니다. 한 익명의 회사는 한 달에 5억 달러의 AI 비용을 청구받은 것으로 알려졌습니다. 엔비디아의 응용 딥러닝 부사장 브라이언 카탄자로는 컴퓨팅 비용이 이제 직원 비용을 초과한다고 인정했으며, 회사는 엔지니어들을 위해 연간 20억 달러 규모의 토큰 예산을 계획하고 있습니다. 재정적 압박은 명확하며, 기술 기업들은 2026년에 11만 5천 명 이상의 직원을 해고하여 AI에 자원을 재배치하고 있습니다. 이는 AI 자동화가 경제적으로 타당한 역할이 23%에 불과하다는 연구 결과에도 불구하고 이루어지고 있습니다. AI 지출이 계속 증가함에 따라 업계는 중요한 질문에 직면해 있습니다: 재정 자원이 고갈되기 전에 AI 투자가 그 비용을 정당화할 수 있을까요?