Amazon 직원은 내부 사용 점수를 높이기 위해 AI를 불필요하게 사용했음을 인정합니다. 직원은 AI 도구를 사용하라는 강한 압력에 대해 불평합니다.

Amazon은 지난달 Meta와 Microsoft에서 문서화된 유사한 행동에 따라 직원들이 내부 사용 목표를 달성하기 위해 AI 토큰 소비를 부풀려 적발된 최신 하이퍼스케일러라고 Financial Times가 보도했습니다.

회사는 개발자의 80% 이상이 매주 AI 도구를 사용하도록 요구하는 목표를 설정하고 내부 리더보드에서 소비를 추적했습니다.일부 직원은 코드 배포를 시작하고, 이메일을 분류하고, Slack과 상호 작용하여 토큰 수를 최대화할 수 있는 사내 에이전트 플랫폼인 MeshClaw를 사용하고 있다고 FT에 말했습니다.Amazon은 사용 통계가 성과 평가에 영향을 미치지 않을 것이라고 말했지만 여러 직원은 관리자가 데이터를 모니터링하고 있다고 믿고 있다고 말했습니다.한 사람은 "이러한 도구를 사용해야 한다는 압박감이 너무 크다"고 말했고, 또 다른 사람은 추적이 어떻게 "비뚤어진 인센티브"를 만들어냈는지 설명했습니다.

"토큰맥스싱(tokenmaxxing)"이라고 불리는 이 관행은 자체 어휘와 순위표를 생성할 만큼 널리 확산되었지만 직장 문화를 넘어 AI 소비의 의미 있는 몫이 성과라면 수천억 달러의 AI 인프라 조달에 할당되는 수요 수치는 얼마나 신뢰할 수 있습니까?

Amazon, Microsoft, Alphabet 및 Meta의 2026년 자본 지출을 합하면 6,500억 달러에서 7,000억 달러 사이를 추적하고 있으며 일부 월스트리트에서는 2027년에 1조 달러를 초과할 것으로 예상하고 있으며 모든 하이퍼스케일러는 투자자들에게 추론 용량이 배포되는 속도만큼 빠르게 흡수되고 있다고 말했습니다.내부 개발자 소비는 분명히 이러한 흡수의 일부이며 용량 계획, GPU 주문, HBM 조달 및 전력 인프라와 같은 정보를 알려주는 사용 데이터에서 외부 고객에게 비용을 지불하는 것과 함께 존재합니다.

Tokenmaxxing은 수요가 조작된다는 것을 의미하지 않습니다. 기업 AI 채택이 확대되고 추론 워크로드가 생산으로 확장되고 있습니다. 그러나 채택과 소비 강도에는 차이가 있습니다.전자는 지속적인 수요 동인인 반면, 후자는 게임이 가능하며 현재 이들 회사가 구축한 인센티브 구조에 의해 증폭되고 있습니다.AI가 실제 작업자보다 더 비싸다는 보도로 인해 상황은 더욱 혼란스러워졌습니다.

Meta의 내부 순위표는 공개된 후에도 며칠 동안 지속되었으며 Amazon은 최근 팀 전체의 사용 통계에 대한 가시성을 제한했습니다.그리고 측정 기준이 바뀌면 인센티브를 부여하는 소비 강도도 그에 따라 달라집니다.

Nvidia CEO Jensen Huang은 엔지니어당 토큰 소비를 핵심 지표로 강조하면서, 연간 50만 달러를 받는 엔지니어가 최소 250,000달러의 토큰을 소비하지 않는다면 “심각한 경고”를 받을 것이라고 말했습니다.Nvidia의 추론 증가는 부풀려진 모든 토큰이 실제 GPU 시간이기 때문에 지속적이고 복합적인 생산적인 워크로드 소비에 달려 있습니다.

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