인건비의 2.3배를 컴퓨트에 쓰는 회사

Anthropic은 직원 한 명에게 쓰는 돈의 두 배 넘게를 기계에 씁니다. 직원 약 5,000명, 2026년 컴퓨트·훈련 지출이 약 $10B. 나누면 1인당 연 $2M인데 완전부담 보상(급여에 세금·복리후생까지)은 $500k+ 수준입니다. 인건비 대비 컴퓨트 2.3배. VC Tomasz Tunguz는 이 숫자 하나를 기준점으로 박아 두고 물었습니다. 나머지 소프트웨어 업계는 이 비율에 얼마나 가까워지느냐고요.

프런티어 2.3배, 시장 선두 0.4배, 중앙값 $137

Ramp의 2026년 6월 AI 인덱스를 보면 상위 1% 기업은 엔지니어 1인당 AI에 월 $7,449, 연 $89k를 씁니다. 완전부담 시니어 연봉 $224k의 0.4배죠. 게다가 매달 14.1%씩 늘고 있습니다. 반면 중앙값 기업은 월 $11.38, 연 $137. 선두와 중앙값 사이 지출 격차가 680배로 벌어져 있습니다.

시장이 세 층으로 갈라져 있는 셈입니다. 프런티어의 2.3배, 시장 선두의 0.4배, 중앙값의 사실상 0. Tunguz의 질문은 이 층이 얼마나 빨리 좁혀지느냐입니다.

2029년으로 그은 세 곡선

출처: Tomasz Tunguz — When AI Costs More Than the Engineer

기준 연봉을 $224k로 잡고 매년 5%씩 올린 다음, 각 시나리오가 상정한 “연봉 대비 AI 지출 %“를 거기에 곱해 1인당 연 AI 청구서를 뽑습니다.

곰은 토큰 디플레가 이긴다는 쪽입니다. 값이 매년 10배씩 빠지고 오픈웨이트가 품질을 싸게 따라잡아, 2029년에도 41%(연 $106k)에 머물고요. 황소는 시장이 Anthropic의 2.3배로 수렴한다는 쪽인데요, 2029년 230%면 엔지니어 한 명 굴리는 AI 값만 $596k입니다. 기본은 그 사이 어딘가인 140%죠.

황소가 맞으면 엔지니어 1인당 AI 청구서 하나가 SaaS 직원 한 명이 1년에 벌어들이는 매출(중앙값 약 $250k)과 맞먹습니다. Tunguz는 이걸 우연으로 보지 않습니다. “비용 구조는 매출 구조를 따라간다”(The cost structure follows the revenue structure). Anthropic과 OpenAI는 직원 1인당 각각 $14M, $6.5M 매출을 내 Forbes Global 2000 중 최고고요. 지출이 극단인 회사가 매출도 극단입니다.

토큰값은 떨어지는데 소비는 24배로

황소를 미는 힘은 세 가닥이 얽혀 있는데요. 훈련비가 정체되며 프런티어 가격이 버티고, 에이전트 워크플로가 채팅보다 수십 배 토큰을 삼키고(골드만삭스는 2030년까지 소비 24배 증가를 봅니다), 경쟁이 채택을 강제합니다. Tunguz의 말대로 “경쟁사가 기능을 더 빨리 출시하는 순간, AI 청구서는 더 이상 선택이 아니게 된다”(the AI bill stops being optional).

반론도 셉니다. 이 글이 곰 쪽에 내준 양보이기도 한데요. GPT-4급 입력 토큰이 100만당 $30에서 3년 만에 $3 아래로, 연 10배씩 빠졌습니다. DeepSeek-V3 같은 오픈웨이트는 API의 1/10~1/30 값으로 비슷한 벤치마크를 찍고요. 역할·워크로드별로 사용량을 배급하는 회사는 곡선을 눕힙니다.

그래서 Tunguz는 예측 대신 질문으로 닫습니다. “그럼 2027년, 당신은 어느 쪽을 모델링하고 있나?”(Which one are you modeling for 2027?) 세 곡선 중 하나는 2029년의 진실에 가까울 텐데, 어느 쪽이 이기든 “엔지니어 한 명을 굴리는 AI 값”이 채용과 예산의 1차 지표가 된다는 방향만은 이미 정해졌습니다.