요약
앤트로픽의 사내 Claude 사용량을 소매가로 환산하면 주식 보상을 뺀 월 인건비보다 많아졌습니다.
비즈니스인사이더의 AI 뉴스레터 필자 앨리스터 바가 앤트로픽의 상장 신청 서류에서 찾아낸 수치를 짚은 짧은 칼럼입니다. 필자는 이를 기술 업계의 분기점으로 평가했습니다.
왜 중요한가
- 실리콘밸리에서 가장 값진 자원은 뛰어난 사람이라는 수십 년의 전제에 AI가 도전하기 시작했습니다.
- AI 토큰(사용량을 재는 단위)을 급여·보너스·주식에 이은 네 번째 보상으로 보는 업계 흐름에 숫자로 된 근거가 생겼습니다.
핵심 내용
- 4월에 사내 Claude 사용량을 고객 가격으로 환산한 값이 주식 보상을 뺀 월 인건비를 넘어섰습니다.
- 실제 현금 지출이 급여보다 많다는 뜻은 아니고, 소매가로 매긴 가치라고 필자는 선을 그었습니다.
- 9월의 사내 AI 사용량은 1월보다 250배 넘게 늘었습니다.
- 9월에 앤트로픽 소프트웨어에 새로 추가된 코드의 90% 이상을 Claude가 작성했습니다.
- 같은 기간 매출은 직원 수보다 훨씬 빠르게 늘었습니다.
HN 반응
- 상장을 앞두고 원가 대신 고객 판매가로 계산해 부풀렸다는 비판과, 팔 수 있던 컴퓨팅을 쓴 기회비용이라는 반론이 맞섰습니다.
- 일부 이용자는 사람이 중간에 개입하거나 빌드 로그를 통째로 읽히지 않는 것만으로도 토큰을 크게 줄일 수 있다며, 앤트로픽이 아끼려 하지 않을 뿐이라고 봤습니다.
세상의 거의 어느 회사든 "우리는 사내 AI 서버를 두고 직원들이 쓰게 한다"고 말했다면, 다른 내부 지출과 똑같이 실제로 들어간 비용으로 계산했을 겁니다. LLM을 돌리는 서버에 1년에 5만 달러를 썼다면 비용은 5만 달러입니다.
뉴스거리를 만들어 IPO에 보탬이 되고 싶어 안달이 난 앤트로픽 같은 회사나 고객에게 받는 가격으로 계산하죠. 마이크로소프트가 직원들이 MS Word를 쓸 때마다 마치 소비자 가격을 전부 주고 사 온 것처럼 계산하는 것과 다를 바 없이 터무니없습니다.
아니요, 이건 기회비용입니다.
구글이 확실한 예입니다. 구글은 컴퓨팅 자원을 전부 딥마인드에 몰아줄 수도 있지만, 대부분은 시장 가격에 팔도록 배정되어 있습니다.
그러니 딥마인드와 구글 직원들이 쓰는 컴퓨팅 자원은 전부 놓친 매출 기회이고, 그렇게 계산해야 합니다.
다른 사내 도구나 서버 중에는 비교할 만큼 외부 수요가 큰 것이 없습니다.
또 앤트로픽은 앤트로픽 수준으로 일하려면 직원 1인당 컴퓨팅 비용으로 30만 달러가 든다는 것을 보여 주고 있습니다.
태워 없앨 돈이 무한하니 최적화를 안 하는 겁니다.
저는 워크플로를 사소하게 바꾸는 것만으로 토큰 사용량이 30%씩 줄어드는 걸 봤습니다. 이걸 몇 번 반복했더니 지난 몇 달 사이 제 토큰 사용량이 확 줄었습니다.
테스트 실행 출력을 에이전트가 실시간으로 읽게 하지 않고 실패한 테스트만 출력하게 하는 것. 빌드 로그가 컨텍스트로 들어가지 않게 하는 것. UCL(unified context layer) 같은 프로젝트를 써서 에이전트가 코드베이스에 관한 같은 사실을 계속 되풀이해 새로 알아내지 않게 하는 것.
도구에 에이전트용 출력 모드를 줘서 에이전트가 일을 끝내는 데 필요한 최소한의 정보만 출력하게 하는 것.
어떤 회사가 AI에 터무니없는 돈을 쓴다는 소리를 들으면, 저는 그 회사가 줄일 생각조차 안 한다고 짐작합니다.
그리고 (여기서 "어느 정도는"이 중요한 단서입니다) 최적화를 할 수도 없습니다. 이게 기업들이 에이전트화되는 흐름의 추세이고, 프론티어 LLM의 아킬레스건입니다. 성능 향상이 수확 체감 구간에 들어서기 시작했으니, 합리적인 기업이라면 눈앞의 작업에 가장 싸고 효율적인 모델을 쓰게 될 겁니다. 그러면 에이전트 브로커를 두고 어떤 모델이 가장 좋고 비용이 가장 적게 드는지 정하게 하면 됩니다. 지금의 앤트로픽은 그렇게 할 유인이 없고, 자기네 최고 모델을 자기 일에 그대로 쓰면 그만입니다.
여러분은 이런 소리를 앞으로 몇 년이나 더 잘못 주장할 건가요? 정말 웃기네요.
동의하지 않습니다. 모델이 내 작업이나 워크로드에 충분히 좋다면, 그 뒤에 나오는 더 똑똑한 모델은 실제로 도움이 안 됩니다.
"세금 신고하는 데 IQ 120이면 충분한데 왜 160짜리를 쓰겠어"
말도 안 되는 주장이네요. (게다가 제가 대꾸한 내용에서 완전히 논점을 옮겨 갔고요.)
IPO는 수십 년 전처럼 마법 같은 순간이 아닙니다. 은퇴 기금 운용역들과 "시장", 즉 덜 노련한 개인 투자자들에게 해명해야 하고, 장부도 공개해야 합니다.
앤트로픽이나 OpenAI 같은 곳이 IPO를 하는 건 말 그대로 다른 선택지가 없어서인 듯합니다. 페이스북 같은 예전 IPO는 느낌이 달랐습니다. 어려운 일은 이미 끝났고 이제 키우기만 하면 되는 분위기였죠. 하고 싶어서 파는 것과 해야 해서 파는 것은 다릅니다. 페이스북은 더 많은 사람이 틀림없이 가입할 플랫폼이라는 전제만 믿으면 됐고, 대체로 실제로 그렇게 됐습니다. 뻔해 보였죠. 비공개 회사로 그냥 계속 운영할 수도 있었겠지만, IPO로 시장을 장악할 자본을 얻은 겁니다.
앤트로픽 같은 하이퍼스케일러들은 비공개로 계속 갈 수가 없습니다. 목표를 이루기에는 자본이 구조적으로 부족합니다. 인프라가 필요한데, 이 회사들이 전부 살아남을 만큼 충분한 용량을 만들어 낼 여력은 없습니다.
페이스북은 사실 IPO를 할 수밖에 없었습니다. 주주가 너무 많아서 비공개로 남을 수 없었거든요. 초기 직원들이 지분을 팔도록 아주 후하게 허용했는데, 법상 외부 주주가 500명(맞을 겁니다)을 넘으면 상장해야 했습니다.
이 규정은 나중 입법에서 바뀌었고, 스트라이프 같은 회사들이 훨씬 오래 비공개로 남을 수 있게 된 이유 가운데 하나입니다.
그렇긴 해도 이 감상을 포함해서 댓글의 나머지 내용에는 거의 전부 동의합니다.
LLM(특히 Claude)은 훌륭한 제품이지만, 시간이 지나도 그 기업 가치를 정당화할 수 있을지는 확신이 안 섭니다.
역사적으로 회사가 주식을 판 이유는 "큰일을 하려면 돈이 필요해서"였습니다.
새로울 것 없고, 오히려 정상으로 돌아온 겁니다.
앤트로픽은 현금을 약 1,466억 달러 보유하고 있습니다(2026년 9월). 지금 시점에서 선택지가 없는 게 아닙니다. 버크셔 해서웨이와 구글을 빼면 미국 기업 중 두 번째로 큰 현금 더미입니다.
싼 돈의 시대는 끝났거나 빠르게 끝나가고 있을 가능성이 큽니다. 그 더미에 얹을 다음 싼 돈은 (서두른다면) 공개 시장 투자자들입니다. 그렇게 750억~1,000억 달러를 조달하면 더미가 2,000억 달러를 훌쩍 넘게 됩니다. 앞으로 3~5년간 예상되는 의무와 지출을 생각하면 필요할 거라고 봐야겠죠.
이번 AI 인프라 확충 물결에 들어가는 돈이 약 7,000억 달러가 될 거라는 글을 읽었습니다 [0]
그 숫자의 근거 계산은 모르지만, 우리가 아는 시장 상황과는 대략 맞아떨어지는 것 같습니다. IPO 때 1조 달러 이상의 기업 가치를 노리는 회사가 몇 곳 있고, 기존 강자들의 지출을 보면 그 숫자가 그럴듯하게 들립니다.
말씀하신 앞으로 3~5년 동안 인프라 비용이 끈질기게 높게 유지될 걸 감안하면, 2,000억 달러조차 큰 그림에서는 그렇게 많은 돈이 아닌지도 모르겠습니다. 발전 속도가 지금과 비슷하게 이어지고 실리콘밸리가 데이터센터 구축에 정신을 차려 준다면 모를까요.
[0] https://fortune.com/2026/10/10/big-tech-bill-miller-wellsky-bet-on-healthcare/
토큰 사용량을 줄일 수 있는 사소한 변경이 또 있으면 공유해 주실 수 있나요?
사람이 루프에 들어가면 완전 자율 에이전트에 비해 토큰 사용량이 5분의 1입니다.
에이전트를 떼로 돌리면 사용량이 5배, 심하면 그 이상으로 늘어납니다.
워커끼리 요약하고 상태를 보고하는 통신 오버헤드가 실제 작업보다 토큰을 더 빨리 잡아먹습니다.
추상화 계층이 여러 겹인(타입스크립트에서 JSON 스키마, prisma 등으로 이어지는) 거대한 모놀리스 코드베이스는 실제 작업보다 훨씬 많은 컨텍스트를 먹습니다. 제 생각에 이건 사람 엔지니어에게도 똑같이 적용되고, 그래서 저는 추상화나 미들웨어 계층이 너무 많은 걸 대체로 반대합니다.
크고 복잡하고 추상화가 심한 코드베이스에서는 토큰 사용량의 최대 90%가 입력 토큰입니다.
보통은 캐시가 되고 보통은 더 싸지만, 공짜는 아닙니다.
문제를 더 많이 제약할수록(계약이 분명한 블랙박스와 대화하는 식으로) 에이전트가 할 일이 줄어듭니다.
그러니까, 결국 좋은 소프트웨어 엔지니어링 원칙 그대로입니다.
감사합니다! 말씀하지 않으신 다른 큰 효과가 떠오르면 그것도 알려 주시면 좋겠어요. 그런데 그 5배라는 숫자는... 끔찍하네요. 에이전트 군집의 통신 오버헤드는 이해가 갑니다. 사람이 루프에 있을 때와 없을 때 사이의 5배가 주로 어디서 나가는지 알고 싶어요.
사람이 루프에 없으면 LLM은 이해하지 못하는 문제를 무작정 힘으로 밀어붙이는 경향이 있습니다.
공정하게 말하자면, 기대하는 출력이 있다면 바로 그런 방식이 필요할 수도 있습니다.
저는 이식 작업을 하면서 데이터셋을 비교할 때 아주 유용하게 썼습니다.
하지만 그런 루프가 없으면 가정을 해 놓고 그 가정 위에 광기의 탑을 쌓아 올립니다.
광기의 탑... 정말 딱 맞는 표현이네요. 훔쳐 가겠습니다. 이런 일이 너무 자주 있어서 머릿속에 개념으로는 있었는데 이름이 없었거든요. 고맙습니다.
미국 연구소들이 보여 주는 정제된 버전이 아니라 실제 사고 토큰을 볼 수 있을 때 이게 가장 뚜렷하게 드러납니다.
근본적으로, 제가 그 토큰 값을 내고 있다면 볼 수 있어야 하는데 지금은 그렇지 않죠.
흥미롭지 않나요? 돈은 내는데, 정작 무엇에 돈을 내는지는 감사하지 못하게 합니다.
그렇죠, 중국이 볼 수도 있으니까요! \s
베이 지역 등에서 몇 년째 ML 팀 대다수가 중국인이었는데, LLM 분야에서는 갑자기 우리 미국 프론티어 개발자들이 어렵게 일군 성과를 훔쳐야만 경쟁할 수 있다니, 제겐 정말 어이없게 들려요.
그런데 사람들은 그걸 덥석 받아먹죠. 그리고 중국이 이룬 진전은 대개 논문으로 공개되는데, 서방 기업들이 곧바로 가져다 구현합니다. 그중에는 큰 도약이라 특허를 낼 수도 있었던 것도 있지만 그냥 공유하죠.
그리고 이름은... 'Anthropic'이니 'OpenAI'니 하는 게 다 잘못된 이름인데, 우연이 아닙니다.
대체로 제때 잡아내지 못한 나쁜 경로 때문입니다.
비효율적인 명령이 그 예입니다. 제가 한 작업에 에이전트를 여러 개 띄웠더니, 명령마다 먼저 샌드박스 안에서 실행하고, 실패할 때까지 기다린 다음(때로는 타임아웃까지 가요!) 샌드박스 밖에서 다시 시도했습니다.
이걸 수백 번 반복해 보세요.
아니면 저장소 전체를 계속 타입 체크하는 것 같은 어이없는 짓도 있고요.
에이전트를 아주 팽팽하게 통제하면 이런 문제를 막을 수 있지만, CLI 출력이 스크롤되는 걸 지켜볼 정도로 꼼꼼히 감시하지 않으면 이런 문제가 보이지도 않습니다.
물론 바보짓을 막으려고 agent.md 파일에 쓰는 내용이 어느 순간 너무 길어지면 따르는 정도가 떨어집니다.
그냥 멍청한 짓도 하게 됩니다. 제가 Sol에게 재량을 너무 많이 줬더니 스택 트레이스를 DB에 저장하겠다며 제 DB 스키마를 바꿔 놨습니다.
그리고 그 코드에 대한 테스트를 잔뜩 짜고, 브라우저 사용 에이전트로 수동 테스트까지 했습니다.
모르시는 말씀! 그게 밥줄이고 계약직에게는 돈 찍는 기계거든요.
기회비용이 아닙니다. 직원들이 안 쓰면 추가 매출이 생기는 경우라야 기회비용이죠. 그런데 제가 앤트로픽에 가서 토큰 사용량을 두 배로 늘리겠다고 해도 앤트로픽은 제 돈을 거절하지 않을 겁니다. 앤트로픽 직원들이 Claude를 쓰지 않는다고 해서 매출이 그만큼 늘어나지는 않습니다.
앤트로픽의 매출은 현재 공급 때문에 제약받고 있지 않습니다.
그냥 비용일 뿐입니다. 직원들이 이 서비스를 안 쓰면 필요한 인프라가 줄어들 뿐이고, 그만큼 인프라를 짓고 운영하는 비용을 아끼게 되는 거죠. 그게 매출 증가로 이어지지는 않습니다.
동의하지 않습니다. 이건 수요의 탄력성으로 결정됩니다. 제공할 컴퓨팅 자원이 더 있으면 구독 한도를 높이고, Duo 같은 기능을 더 많은 사람에게 제공하고, API 가격을 낮추고, 기업 계약 조건을 개선할 수 있습니다. 그러면 소비가 어느 정도 늘고 매출도 늘어납니다. 그 정도는 고객이 가격과 기능과 성능에 얼마나 민감하게 반응하느냐에 달렸습니다. 0은 아니니, 매출이 늘어나는 양이 어느 정도 있다는 얘기입니다. 계수가 얼마인지, 여기서 말하는 컴퓨팅 자원의 양이 얼마인지는 논쟁할 수 있어도, 전제는 맞습니다.
ㅋㅋ 아니거든요. 위에 댓글 단 분 말이 맞아요.
믿기지 않습니다. 앤트로픽 같은 회사가 매출을 그냥 포기할 리 없습니다. 외부 수요가 정말 그렇게 높다면 돈부터 받아야 합니다. 그리고 매출 때문만도 아닙니다. 고객 수요가 그렇게 높다는 건 제품이 지금 그대로도 이미 훌륭하다는 신호이기도 해서, R&D 지출을 줄여 수익성을 개선할 여지가 있다는 뜻이니까요.
전혀 틀렸습니다. 제품이 이 정도면 충분하다고 말하면서는 IPO를 할 수 없어요. 수조 달러의 가치가 있다고 거는 이유 자체가, 그들이 AGI와 "특이점"에 먼저 도달해서 오픈 소스와의 격차가 벌어지기만 할 거라는 데 있으니까요. 제품이 지금 그대로도 훌륭하다고 하는 순간 따라잡히고 게임 오버입니다.
이들은 의도적으로 트레이드오프를 선택하고 있습니다. 자기네가 쓰는 토큰 대 세상 나머지가 쓰는 토큰. 구글은 반대로 걸고 있고요.
이 결정을 제대로 내리려면 그 토큰을 팔았을 때의 기회비용을 써야 합니다. 앤트로픽이 이 트레이드오프를 계산할 때 내부 비용을 써야 한다는 원 댓글 작성자의 주장에 반박하는 겁니다. 당연히 외부 판매 가격을 써야 합니다.