인간이 소프트웨어보다 싸졌을 때

1. 토큰맥싱은 문제에 사람을 마구 투입하는 것이다.

토큰맥싱(tokenmaxxing)의 과대광고 주기는 한 달도 되지 않아 처음부터 끝까지 한 바퀴를 돌았다.

하지만 사용한 토큰의 양은 애초에 진짜 문제가 아니었다.

사람들이 토큰에 그렇게 많은 돈을 쓰는 것은 토큰을 어떻게 사용해야 하는지 모르기 때문이다.

직원 100명 중 AI에 맥락을 제공하는 법을 아는 사람은 아마 1명뿐일 것이다. 프로세스를 명확하게 설명할 수 있고, 오염된 컨텍스트 윈도의 처지를 헤아릴 인내심이 있으며, 심지어 그 말이 무엇을 뜻하는지 이해하는 사람은 보기 드물다.

나머지 99명에게 에이전트 하네스를 주면 그들은 “루프”를 만들어낼 것이다.

2. 루프는 회의를 위한 회의다.

Claude Code/Cowork, Copilot, Karpathy의 Autoresearch 또는 어떤 하네스에서든, 루프는 성공적으로 프롬프트를 작성할 수 있는 사람이 거의 없다는 사실을 가리는 임시방편이다.

루프는 인간의 역량 부족을 보완하려는 무차별적 시도다. 에이전트가 스스로를 고치려고 자기 자신을 호출하는 것은 오직 인간이 과업을 명확히 표현하지 않았기 때문이다. 무차별 대입은 시스템이 진전할 수 있는 유일한 경로가 된다. 이 모든 것은 애초에 인간이 과업을 제대로 이해하지 못한 데서 비롯된다.

당신은 토큰을 쓰는 데 다시 토큰을 쓰고 있다.

3. 낭비되는 토큰은 새로운 인력 과잉이다.

오늘날 대부분의 기업은 잘못 관리되고 있다.

압도적 다수의 노동자는 사업에 아무런 의미 있는 영향도 주지 않는다. 그들은 기계의 톱니바퀴로서 각 계층에서 승인 도장을 찍고, 존재하기 위해 존재하는 기계에 동력을 공급하려고 더 많은 톱니바퀴를 고용한다.

그들은 루프를 돌고 있다.

흔히 루프를 잘라내는 편이 더 효율적이다. 일론은 X 직원의 80%를 줄였고 회사의 성과는 더 좋아졌다. 사모펀드의 운영 파트너들은 이 단순한 사실에서 생기는 차익으로 먹고산다.

직원의 80%가 아무 일도 하지 않는 것처럼, 오늘날 토큰의 80%도 아무 일도 하지 않는다.

사람은 더 많은 사람을 만든다. 토큰은 더 많은 토큰을 만든다. 루프 돌리기는 새로운 제국 건설이다.

4. 100배 토큰은 새로운 10배 엔지니어다.

소프트웨어의 약속은 한 번 만들고, 낮은 비용으로 영원히 실행하며, 다시는 감독할 필요가 없다는 것이었다. AI는 그 약속을 깨뜨렸다. 소프트웨어가 무엇이든 할 수 있게 되자마자, 어떤 한 가지 일도 예측 가능하게 해내지 못하게 되었다.

토큰은 노동력처럼 행동한다. 토큰을 직원으로 보는 순간, AI의 약속은 무너지기 시작한다.

• “토큰은 인간보다 더 정확하다.” 하지만 올바르게 프롬프트했을 때만 그렇다.
• “토큰은 인간보다 더 빠르다.” 하지만 100번 재시도한다면 속도는 아무 의미가 없다.
• “토큰은 정치를 하지 않는다.” 하지만 토큰 지출의 제국을 건설한다.
• “토큰은 그만두지 않는다.” 하지만 새 모델 출시와 새 세션 사이에서 죽는다.
• “토큰은 신뢰할 수 있다.” 하지만 완벽한 형식을 갖춘 채 자신 있게 실패한다.

AI가 정말로 인간을 능가하는 한 가지 영역은 확장성이다. 인간을 확장하려면 채용, 온보딩, 이직 과정에서 막대한 에너지가 든다. 토큰은 즉시 확장할 수 있다. 바로 그렇기 때문에 토큰을 잘못 관리하는 비용이 매우 크며, 100배 토큰을 찾아 확장해야 한다.

10배 엔지니어가 지난 시대의 기업들을 만들었다. 100배 토큰이 다음 시대를 만들 것이다.

소수의 직원이 다른 사람들의 생산성을 10배로 끌어올리는 것과 마찬가지로, 주어진 어떤 업무에서든 일정량의 토큰 맥락은 AI의 노력을 몇 자릿수나 줄일 수 있다. 100배의 레버리지를 안겨줄 토큰이 존재한다.

평균적으로는 인간이 토큰보다 싸지만, 좋은 토큰은 규모가 커질수록 더 싸다.

경영은 하나를 다른 하나로 바꾼다.

5. 맥락 독점은 최신 고용 보장 전술이다.

기업 내부의 AI에는 거대한 정치적 문제가 있으며, 이 문제는 더 심해지기만 할 것이다.

직원들은 자신의 비법을 AI 시스템에 가르치고 싶어 하지 않는다.

그들은 이 시스템이 그저 자신을 “돕거나” “생산성을 높이기” 위해서만 존재하는 것이 아니라는 사실을 알아차리기 시작했다.

Meta를 보라. 주식을 보유해 AI를 제대로 성공시킬 유인이 엄청나게 큰 직원들조차 회사가 직원의 맥락을 훈련 데이터로 사용하는 데 격분하고 있다. 그것도 기술 회사에서 벌어진 일이다. 이 갈등은 이제 모든 산업에서 일어나려는 일의 축소판이다.

Polymarket

@Polymarket · 6월 3일

원문 언어: 영어 · 원본 보기

NEW: Meta가 직원들의 격렬한 반발을 받은 뒤 AI 마우스 추적 도구를 축소하고 있다는 보도가 나왔다.

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부족 안에서만 전승되는 지식은 수백 년 동안 고용 보장의 수단이었다. 중세 길드는 자신의 방법을 비밀로 지켰다. AI는 노동자에게 그 모든 것을 한꺼번에 넘겨달라고 요구하는 최초의 기술이다.

누구도 자신의 대체자를 공짜로 훈련하지 않는다.

100배 토큰을 쥔 사람들이야말로 그것을 내놓을 유인이 가장 적다. 감정적으로, 구조적으로, 정치적으로 기업은 자신의 미래에 가장 중요한 기술을 거부하도록 짜여 있다.

6. 평가는 새로운 OKR이다.

토큰 인력을 관리하는 가장 좋은 방법은 인간을 관리하는 가장 좋은 방법과 같다. 무엇이 좋은 결과인지 정의하는 것이다.

정치에서 벗어나 크게 성공한 유일한 AI 사용 사례는 코딩이다. 코딩은 파이를 키웠고 모든 엔지니어를 더 나아지게 했다.

그 메커니즘은 평가(evals)다. 오늘날 AI 매출의 99%가 코딩에서 나오는 이유는 코딩에는 평가가 내장되어 있기 때문이다. 코드는 실행되거나, 실행되지 않는다.

더 폭넓은 도메인 횡단형 AI 사용 사례는 누군가가 필요한 평가를 구축해야만 실제로 가동될 것이다. 구체적인 평가는 직원에게 프롬프트 작성법을 가르치거나 채팅 하네스를 주는 것보다 더 중요하다. 평가가 갖춰지면 AI는 코드가 결코 건드릴 수 없었던 경제 영역까지 집어삼킬 것이다.

경영의 진짜 일은 모호한 인간 프로세스를 코드로 바꾸고, 정성적인 것을 정량적으로 표현하는 것이다.

기업의 평가 모음은 가장 귀중한 자원이 될 것이다.

OKR이 인간 인력을 활용해 최적의 산출을 내는 핵심인 것처럼, 평가는 무한히 확장할 수 있는 토큰 인력을 활용하는 핵심이 될 것이다. 평가는 100배 토큰을 운용하는 길이다.

게다가 동일한 평가 세트를 가진 기업은 둘도 없을 것이다. 평가는 경쟁우위의 핵심이 된다. 범용 평가나 범용 에이전트를 운용하는 조직에는 우위가 없다.

7. 다음 1조 달러 기회는 전환 회사다.

기업들은 수년 동안 파운데이션 모델 커밋(commits), 애플리케이션 계층, 내부 구축물에 돈을 써왔다. 이 모든 것은 경제성에 관한 잔혹한 진실을 감춘다.

아직 누구도 AI를 안정적으로 작동시키지 못했다.

실리콘밸리는 이 실패를 너무나 확신한 나머지, 최근에는 오늘날의 비즈니스에 반대편 베팅을 하는 데 사로잡혀 있다. 기존 기업들은 자체적인 정치와 프로세스에 빠져 스스로 전환을 절대 관리하지 못할 것이라는 이론 아래, 지식경제 전반의 21조 달러 서비스 지출을 차지하려는 “신생기업(Neofirms)” 또는 “AI 네이티브 서비스” 스타트업에 자금이 몰리고 있다.

신생기업은 “전통기업(tradfirm)”의 AI 도입을 촉진하는 경쟁 압력을 충분히 제공할 수 있다. 하지만 가장 큰 AI 자산은 여전히 기존 기업 내부에 있다. 이미 작동하는 차별화된 프로세스이며, 이미 존재하는 유통 채널을 통해 확장할 수 있다.

사실 다음 세대의 가장 큰 기업은 기존 서비스 지출을 집어삼키지 않을 것이다. 대신 기존 사업자들에게 완전히 새로운 유형의 서비스를 판매할 것이다.

“AI 전환 회사”는 어떤 신생기업보다 10배 더 커질 것이다.

전환은 일회성 프로젝트처럼 들린다. 하지만 여기에는 제번스 역설이 작동한다. 조직이 사용 사례 하나를 도입할 때마다 열 가지가 더 드러난다. 기업이 AI를 더 많이 활용할수록 더 많은 전환을 소비하고, 가능한 것의 최전선은 날마다 전진한다. 지속적인 AI 전환 노력은 경쟁할 수 있는 유일한 방법이 될 것이다.

서류상 소프트웨어 업계에서 Claude에 의해 가장 쉽게 붕괴될 법한 회사인 Palantir를 생각해보라. 기업용 맞춤형 애플리케이션을 일일이 구축하는 5,000억 달러 규모의 기업이다. SaaS를 거의 투자 불가능한 대상으로 만든 논리를 따르면, $PLTR은 $NOW보다 먼저 0이 되어야 한다.

하지만 그렇지 않다. Palantir는 애초에 소프트웨어를 판 적이 없기 때문이다. Palantir가 판 것은 전환이었다.

그러나 전환 자체도 과거 Palantir의 시절 이후 진화했다. AI 우선 세계에서 전환은 온톨로지, 맞춤형 소프트웨어, 드물게 쓰는 맞춤형 프롬프트 이상이다. 진짜 일은 평가에, 토큰 최소화에, 그리고 프로그래밍할 수 있을 만큼 사업을 깊이 이해하는 데 있다.

각 기업의 미묘한 차이를 에이전트에 인코딩하는 일은 이번 10년의 가장 큰 경제적 과제가 될 것이다.