마이크로 소프트와 우버는 비용이 급격히 증가한 후 일부 인공 지능 서비스 (AI) 사용을 제한하기 시작했습니다. 이러한 발전은 비용이 비싸면 인공 지능이 많은 인간의 일자리를 빨리 대체할 수 있을까라는 근본적인 질문을 제기합니다.
야후 파이낸스는 6월 4일 목요일 인용, 마이크로 소프트가 Anthropic의 AI 프로그래밍 도구 인 Claude Code에 대한 일부 엔지니어의 액세스를 중단했다고 보도했습니다. 이 결정은 사용 비용이 너무 높기 때문입니다.
클로드 코드는 컴퓨터 코드를 만드는 데 도움이되는 AI 도구입니다. 마이크로 소프트는 이전에 엔지니어, 제품 관리자, 디자이너 및 비 기술 직원을 포함하여 수천 명의 직원에게 액세스를 제공했습니다.
그러나 이러한 장치의 사용은 빠르게 확산되고 있습니다. 비용도 급격히 상승하고 있습니다.
마이크로소프트는 그룹의 경험 및 장치 엔지니어를 GitHub Copilot CLI로 이전했습니다. 이 그룹은 Windows, Microsoft 365, Outlook, Teams 및 Surface를 관리합니다.
GitHub Copilot CLI는 Microsoft의 AI 프로그래밍 도구로 명령 줄을 통해 실행됩니다. 간단히 말해, 이것은 기술자 작업장과 더 가까운 버전이며 회사에 더 저렴하다고 평가됩니다.
이 조치는 마이크로 소프트가 AI에서 물러난다는 것을 의미하지는 않습니다. 마이크로 소프트와 Anthropic의 큰 협력은 계속 진행되고 있습니다. 최대 50 억 달러 또는 약 89 조 루피의 투자와 Anthropic의 Azure 컴퓨팅 용량을 300 억 달러 또는 약 534 조 루피로 구매하겠다는 약속도 변경되지 않았습니다. 계산은 US $ 1이 Rp17.800로 가정된 경우입니다.
우버도 비슷한 문제에 직면했다. 야후 파이낸스에 따르면 우버의 최고 기술 책임자는 클로드 코드와 커서의 2026 예산이 단 4개월 만에 소진되었다고 말했다.
커서는 프로그래머가 코드를 작성하는 데 도움이되는 AI 도구입니다. 우버의 경우는 같은 문제를 보여줍니다. AI는 작업을 가속화하지만 청구서가 더 빨리 실행될 수 있습니다.
엔비디아의 응용 딥 러닝 연구 부사장 브라이언 카탄자로는 더 깊은 그림을 그렸습니다. 그는 Axios에게 그의 팀의 계산 비용이 "직원 비용을 훨씬 능가한다"고 말했습니다.
컴퓨팅은 AI를 실행하는 데 사용되는 컴퓨터 계산입니다. 모델이 복잡할수록 칩, 전력, 서버 및 데이터 센터 요구 사항이 커집니다.
여기서 인공 지능 문제는 단순히 정교함에 관한 것이 아닙니다. Ongkos는 또한 문제가되었습니다.
Substack에 게시 된 분석에서 Shanaka Anslem Perera는 OpenAI가 더 깊은 비용 문제에 직면하고 있다고 평가했습니다. 그의 계산에 따르면 OpenAI는 US $ 1 또는 약 US $ 17,800의 수입을 창출하기 위해 약 US $ 3.30 또는 약 Rp58,740를 소비했습니다.
페레라는 오픈AI가 분기당 약 115억 달러 또는 약 204조 7천억 원을 소비할 것으로 추정했다. 일 년에 약 460억 달러 또는 약 818조 8천억 원의 가치가 있습니다.
한편, OpenAI의 순현금흐름은 약 200억 달러 또는 약 356조 원으로 추정된다.
그는 OpenAI의 문제는 성장을 위해 돈을 쓸 뿐이 아니라고 주장했다. 문제는 비용 구조에 있습니다.
페레라에 따르면 구글은 TPU 또는 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit)이라는 자체 AI 칩을 사용하기 때문에 더 강력한 위치를 가지고 있습니다. TPU는 AI 모델을 훈련하고 실행하기 위해 구글이 만든 칩입니다.
TPU를 사용하면 Google은 Nvidia 칩이나 다른 파트너의 인프라에 완전히 의존하지 않고도 Gemini를 훈련하고 실행할 수 있습니다. 비용은 더 낮다고 평가됩니다.
페레라는 구글 TPU 인프라가 엔비디아 기반 시스템보다 30~44% 낮은 소유 비용을 가지고 있다고 말한 세미 분석의 계산을 인용했습니다.
대신에 OpenAI는 여러 계층의 비용을 지불한다고 말했습니다. ChatGPT의 모든 요청은 칩, 클라우드 및 운영 비용을 초과합니다. 사용 규모가 증가하면 비용 부담도 증가합니다.
이것이 AI 경쟁이 더 이상 가장 똑똑한 모델을 가진 사람만큼 간단하지 않은 이유입니다. 회사는 또한 합리적인 비용으로 실행할 수 있어야합니다.
페레라에 따르면 구글은 제미니를 저렴한 가격에 제공하거나 워크스페이스에 포함시키는 데 더 자유롭게 될 수 있습니다. OpenAI는 손실을 확대하지 않고 경쟁하기가 더 어려워질 것입니다.
기업에게 있어서 마이크로소프트와 우버의 사례는 AI가 생산성을 높일 수 있다는 것을 충분히 설명합니다. 그러나 사용은 계산되어야합니다.
AI는 장기적으로 일부 직업에 위협이 될 수 있습니다. 그러나 현재로서는 높은 비용이 제동제 또는 실질적인 문제입니다. 기계는 똑똑할 수 있습니다. 청구서는 여전히 지불되어야합니다.
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