요약
메타와 마이크로소프트가 사내 Claude AI 사용을 줄이고 자체 코딩 도구로 옮겨 가고 있습니다.
IT 매체 디 인포메이션의 10월 5일 보도를 정리한 기사입니다. 두 회사는 앤트로픽의 큰 고객이면서 AI 모델을 두고 경쟁하는 사이이기도 합니다.
왜 중요한가
- 앤트로픽의 대형 고객이 동시에 경쟁자가 되면서, 사내 수요가 자체 모델 기반 도구로 빠져나가고 있습니다.
- 직원 한 명당 월 10만 달러까지 열어 두던 AI 예산이 1만 달러 수준으로 조여져, 사내 AI 지출에도 제동이 걸렸습니다.
- 다만 마이크로소프트 기업 고객의 앤트로픽 모델 사용은 계속 늘고 있어, 이번 변화는 사내 사용에 한정됩니다.
핵심 내용
- 마이크로소프트는 연 10억 달러를 넘을 것으로 봤던 사내 앤트로픽 지출 전망을 3분의 1 넘게 낮췄습니다.
- 클라우드·AI 부문 직원 대부분의 월 AI 지출 한도는 10만 달러에서 약 1만 달러로 줄었습니다(실제 지출이 아닌 상한).
- 마이크로소프트 경영진은 Claude 대신 GitHub Copilot과 OpenAI 기반 도구를 쓰라고 직원들에게 권했습니다.
- 메타의 Claude Code 사용자는 올해 초 약 6만 명에서 약 3만 명으로 줄었고, 주된 원인은 자체 도구 MetaCode와 Muse Code로의 전환입니다.
- 그래도 메타는 28일 동안 Claude Code에 1억 500만 달러 넘게 쓴 것으로 알려져, 사용자 감소가 곧 지출 감소로 이어지지는 않았습니다.
HN 반응
- 여러 이용자는 비용보다 자사 모델을 직원들이 직접 써 보게 하려는 도그푸딩(자사 제품을 내부에서 먼저 써 보는 관행)이 핵심이라고 봤습니다.
- 반면 예산이 사실상 무제한이라 에이전트를 과하게 돌리는 낭비가 흔했다며, 비용 문제도 크다는 반론이 나왔습니다.
저와 같은 게 궁금하셨던 분들을 위해 말씀드리면, 기술 감퇴나 품질 문제 때문도 아니고 돈 문제도 크지 않습니다. 프런티어 AI 업체들이 자기네 모델을 직접 써 보는 도그푸딩(dogfooding)을 하려는 쪽에 더 가깝습니다.
AWS와 비슷하다면, 예산이 사실상 무제한이다 보니 수백 명이 저마다 맞춤형 소프트웨어 팩토리를 만들고, AI 도구용 인터페이스를 개선하고, 가장 좋은 모델로 리뷰 에이전트 10개를 병렬로 띄우고 하는 식일 겁니다.
웃긴 점이 하나 더 있어요. 소프트웨어 팩토리에는 커밋, PR, 배포마다 돌려야 하는 품질 게이트와 자동화 작업이 계속 늘어나거든요. 그러다 누가 "어, 이제 이것 때문에 느려지네요" 하면 게이트를 언제 돌릴지 판단하는 장치를 또 붙이고, 그렇게 끝도 없이 이어져서 결국 거대한 액션 잡탕이 돌아가요. 소프트웨어 수명주기 전체로 보면 얻는 가치는 거의 없고, 오히려 마이너스인 경우가 더 많은데도요. 다들 에이전트로 비싸고 커다란 난장판을 만들어 놓고는 무슨 대단한 천재적 발상이라도 한 것처럼 굴어요.
AI 덕분에 확실히 더 빨리 출시하는 사람이 몇 명 있긴 한데, 대부분의 프로젝트는 예전만큼 오래 걸립니다.
대부분의 조직에서 가장 큰 병목은 일 자체를 만들어 내는 과정이 아니라 그 주변의 관료주의입니다. AI가 그건 해결해 주지 못합니다. 그러니 AI가 프로그래머를 20%, 30%, 40% 더 빠르게 만들어 준다 해도 결국 끝에서 똑같은 병목을 만나게 됩니다.
게다가 그 병목은 우리가 이미 의식적으로 벗어나기로 했던 바로 그 문제인 경우가 많습니다. 예전에는 명세서를 바인더 여러 권 분량으로 만들었습니다. 그러다 많은 사람이 "애자일", 곧 진행하면서 반복하는 더 유연한 JIT 방식으로 넘어갔습니다. 하다 보면 배우는 게 정말 많다는 걸 알게 됐기 때문입니다. 에이전트의 도움을 받아도 이건 여전히 그대로입니다.
그 프로젝트들은 기능을 더 많이 내놓고 있나요, 아니면 같은 양인가요?
아마 더 많을 겁니다. 다만 사용자가 요청했거나 심지어 알고 있는 기능이라는 보장은 없습니다.
대표적인 예가 있습니다. VSCode에는 "Copilot으로 프로젝트를 최신 .NET 런타임으로 업그레이드"하는 다단계 과정이 있는데, 아무리 사소한 프로젝트라도 처리에 몇 분이 걸리고 중간중간 권한 승인 창이 계속 뜹니다. 그렇게 해서 나오는 결과는 기능상 다음 명령과 같습니다.
문제없이 흘러갈 때 기준으로요.
물론 그쪽이 제 셸 명령보다 기능은 훨씬 많습니다. 하지만 런타임 버전 n-1에서 사소한 프로젝트를 옮기는 경우라면 저는 그중 어느 것도 필요하지 않습니다. 툴체인이 경고조차 내지 않는 런타임·컴파일러의 호환성 파괴 변경에 걸릴 가능성이 낮으니까요.
대개 병목은 주로 회사가 안고 있는 레거시입니다. 사람들이 낡고 뻣뻣한 코드베이스에 AI를 쓰면서, 여전히 AI 이전부터 있던 프로세스와 팀 의식을 그대로 따르고 있습니다.
시계추가 또 반대쪽으로 흔들리는구먼요.
공짜 돈이라면 안 할 이유가 없죠.
좀 웃기다고 생각해요. AI 도구는 익히기 정말 쉽고, 몇 달쯤 미뤄도 되지 않는 아주 중요한 기능을 지금까지 내놓았을 가능성도 낮잖아요.
좋은 지적입니다. 그래서 AI 피로감이 생기는 겁니다. 사람들이 정상적이지 않은 속도로 움직이고 있고, 그게 정신적으로 몹시 소모적입니다.
아직 없다면 곧 생길 텐데, 모든 직종이 지속 불가능한 속도로 움직일 때 정신 건강이 어떻게 되는지, 그게 사람들에게 어떤 영향을 줄지가 문제가 될 겁니다.
이해관계자 중 누구도 신경 안 써요. 한 무리를 쥐어짜 소진시킨 다음 신선한 고기로 갈아 끼우면 된다는 착각에 취해 있거든요.
우리를 챙겨 줄 사람은 아무도 없어요. 절대로요.
하지만 그건 착각이 아닙니다. 아마존의 근무 환경은 다들 알지만 사람 뽑는 데 문제를 겪은 적은 없잖아요.
아, 거기(그리고 다른 많은 곳)는 맞는 말씀이에요. 저는 프로그래머 얘기를 한 거예요. 우리가 점점 물류 창고 노동자 취급을 받기 시작했다고요.
돈을 주니까요.
저는 막연한 "속도" 얘기가 피로감과 관계있다고 생각하지 않습니다.
결정적인 요인은 N개의 작업 전선을 동시에 감시하고 검증하다가, 에이전트들이 수렴하길 누워서 기다리며 수정 라운드를 돌리는 병렬 세계라고 생각합니다.
자리를 잡고 앉아 하나의 작업을 두드려 완성하면서 온 신경을 문제 하나에 100% 쏟을 수 있는 방식이 아니라, N개의 공을 저글링하면서 하나도 떨어뜨리지 않기를 바라는 마음가짐에 가깝습니다.
그러니 실은 속도가 아니라 처리량의 문제이고, 그 처리량을 따라가는 것이 정신적으로 몹시 소모적인 겁니다.
코드를 읽고 이해하고 검증하는 일은 늘 타이핑하는 것보다 인지적 노력이 더 많이 들었습니다. 에이전트를 병렬로 돌리면 하루의 100%를 일 중에서 가장 진 빠지는 부분에 쓰게 될 뿐입니다.
어떤 회사가 팀 전체를 갈아 넣어 소진시킬 수도 있겠죠. 신입은 안 들어오고, 기존 인력은 번아웃으로 그만두고, 결국 이 직업은 AI와 그 AI에게 소리 지르는 관리자만 남은 상태가 되는 겁니다. 그제야 이 일이 금방 번아웃으로 이어진다는 걸 깨닫는 거고요.
네, 많은 회사에서 이러고 있습니다. 우리 작은 회사만 해도 개발자의 약 1/3이 소프트웨어 팩토리를 하나씩 만들고 있습니다(각자 다른 것이고, 전부 반쯤 개인 프로젝트입니다).
저는 가끔 우리가 이걸 만드는 데 끌리는 이유가 궁금합니다. 남은 몇 안 되는 도전 과제처럼 느껴져서일 수도 있고, "LLM 텍스트 셔틀"이 되고 싶지 않다는 마음 때문일 수도 있겠죠. 아니면 소프트웨어 팩토리는 원하는 만큼 빨리 만들 수 있고, PR 리뷰나 QA 같은 "병목"에 발목 잡히지 않아서일 수도 있고요.
올해 초 LLM이 고비를 넘기면서 우리 코드 작성 업무 대부분을 대체한 뒤로, 제 소프트웨어 팩토리 작업이 제가 경험한 것 중 "몰입 상태"에 가장 가깝습니다.
Microsoft는 프런티어 AI 회사가 전혀 아닙니다. 그냥 남의 모델을 재판매할 뿐이에요. 내세울 만한 자체 모델이 하나도 없습니다. 흐름을 놓쳐서 OpenAI를 인수하려다 실패했고, 이제는 전략을 모델에 구애받지 않는 중간상으로 바꿨죠.
Meta도 겨우 그렇다고 할 만한 정도입니다. OpenAI나 앤트로픽과 같은 리그는 아니고, Google이나 xAI 같은 2군에 가깝습니다. (그중 Google은 때때로 상위 두 곳에 꽤 근접합니다.)
Microsoft의 MAI-Code-1.1-Flash는 OpenAI의 Luna 계열 모델과 대등합니다. OpenAI가 최근 Luna 가격 정책을 급격히 뒤집어 허겁지겁 50% 할인을 붙이지 않았다면, MAI-Code-1.1-Flash가 저가 모델 시장을 지배했을 수도 있었습니다.
MSFT는 제품 이름 짓는 실력이 하나도 안 늘었군요 :/
코파일럿만 해도 적어도 세 가지나 있잖아요.
한편 이쪽은 이렇습니다. https://www.reddit.com/r/GeminiAI/comments/1wh0qxq/google_finally_lets_all_engineers_use_anthropics/
이거 보고 웃었어요. https://www.reddit.com/r/GeminiAI/comments/1wh0qxq/comment/p9yyx2s/?utm_source=share&utm_medium=web3x&utm_name=web3xcss&utm_term=1&utm_content=share_button
거기서 일하는 친구들 말로는, 그 소식이 나왔을 때 놀랐고 agy로 써 보니 Claude 품질이 Gemini보다 그렇게까지 낫다고 느끼지는 못했다고 합니다. 그러니 결국 문제는 모델 자체보다 하니스와 맞춤 도구 쪽에 있는 걸지도 모르겠습니다.
구글이 antigravity에서 Claude 사용권을 제공하는 데다, 구글이 앤트로픽 투자자 아니었나요?
한 사람당 한 달에 10만 달러까지 허용했다고요?!
어마어마하네요. 불과 몇 년 전만 해도 그 금액은 0이었을 텐데요.