AI가 알아서 다 만들어준다는 말 — 비용 병목 앞에서 반론이 막히는 이유
AI가 도메인을 이해하고, 코드를 짜고, 심지어 책임까지 진다는 말이 요즘 SNS에 넘쳐난다. 유튜브 썸네일마다 "AI로 혼자 앱 만들기", "AI 에이전트가 개발자를 대체한다"는 문구가 붙어 있고, 링크드인엔 "바이브 코딩으로 MVP를 3일 만에"라는 포스팅이 수백 개씩 달린다. 직접 써본 사람은 안다. 10분 자리를 비우면 AI가 멈춰 있다. 승인을 기다리면서. 풀어서 한 시간 풀로 돌려도 맥스 요금제 기준으로 2~3시간이면 토큰이 소진된다. 그리고 멈춘다. 또. 이 경험이 말해주는 건 AI가 못 한다는 게 아니다. 비용이 병목이라는 거다. 토큰은 돈이다 클라우드 LLM을 쓴다는 건 요청마다 과금이 붙는다는 뜻이다. 텍스트를 읽고, 생성하고, 컨텍스트를 유지하는 모든 과정이 토큰으로 환산되고, 그게 비용이 된다. Claude, ChatGPT, Gemini — 어느 쪽이든 구조는 같다. 무제한처럼 보이는 구독 요금제도 실제론 시간당 처리량에 상한이 있고, 그 상한을 넘으면 느려지거나 멈춘다. 맥스 요금제, Pro 요금제 할 것 없이 장시간 고강도 작업을 버티는 플랜은 현재 없다. 월 3만원짜리 요금제도 꽤 많은 사람들이 쓰기를 망설인다. 커피값도 아깝다는 사람이 있는가 하면, 써봤는데 생각만큼 안 쓰게 된다고 해지한 사람도 있다. 이건 AI를 부정해서가 아니다. 비용 대비 실감 나는 효용이 아직 모호한 영역이 많아서다. 맥스 요금제는 월 30만원 수준이다. 이걸 개인이 매달 낸다는 사람이 얼마나 될까. 그리고 회사 입장을 생각해보면 더 복잡해진다. 회사가 결제해줄까 "그럼 회사에서 결제해주면 되지 않나." 이 말이 나올 법하다. 근데 현실은 그렇게 단순하지 않다. 회사가 AI 요금제를 직원에게 결제해준다는 건, AI를 공식 업무 도구로 인정한다는 뜻이다. 그 인정이 이루어지려면 의사결정권자가 ROI를 납득해야 한다. "이걸 쓰면 얼마나 빨라지냐"...