"That link is not there yet, right? I think maybe implicitly there is more that is getting shipped, but it’s very hard to draw a line between one of those stats and, ‘Okay, now we’re actually producing 25 percent more useful consumer features,’" said Macdonald.

앤드류 맥도널드(Andrew Macdonald) 우버 사장 겸 COO가 최근 인터뷰에서 밝힌 내용이다. 우버는 2026년 연간 AI 예산을 불과 4개월 만에 모두 소진하며 투자 회수 가능성을 재검토하고 있다. 특히 개발 생산성을 높이기 위해 도입한 AI 도구의 사용량 증가가 실제 고객이 체감하는 서비스 개선으로 이어지는지에 대해 강한 의구심을 드러냈다.

천문학적인 토큰 비용 지출이 실제 비즈니스 임팩트로 전환되지 않는 'AI 생산성 역설'이 수면 위로 올랐다. 이는 단순히 한 기업의 예산 문제를 넘어, AI 도입의 정당성을 '비용 절감'이 아닌 '성과 창출'로 증명해야 하는 기업들의 공통된 딜레마를 시사한다.

핵심 변화

우버가 2026년 연간 AI(인공지능) 예산을 불과 4개월 만에 소진했다. 투입된 자본이 실질적인 성과로 이어지고 있는지에 대한 의문이 제기된 시점이다. 회사는 현재 AI 투자가 창출하는 의미 있는 수익(ROI, 투자 대비 수익) 여부를 전면 검토하고 있다. 자본 투입의 속도가 성과 창출의 속도를 앞지르며 효율성 검증이라는 냉정한 단계에 진입했다.

공격적인 지출 지형은 이미 2025년부터 확인된다. 우버의 2025년 연구개발(R&D) 지출액은 34억 달러를 기록했다. 이는 전년 대비 9% 증가한 수치다. AI 경쟁력 확보를 위해 연구개발 분야의 투자를 지속적으로 확대하며 기술적 기반을 다져온 결과다. 지출 규모의 확대가 곧 시장 지배력으로 연결될 것이라는 판단이 투영된 지표다.

비용 구조를 최적화하기 위한 인력 포석도 가동 중이다. 다라 코스로샤히 CEO는 증가하는 AI 투자 비용을 보완하기 위해 인간 직원을 더 적게 고용하는 전략을 취하고 있다고 밝혔다. AI 도입으로 발생하는 비용 증가분을 인력 채용 축소라는 방식으로 상쇄하겠다는 계산이다. 기술 자본이 인적 자본의 자리를 대체하는 구조적 전환을 통해 재무적 균형을 맞추려는 전략적 선택이다.

기존과의 차이

우버(Uber)는 Claude Code(클로드 코드, AI 코딩 도구)의 토큰 소비 증가가 소비자 기능 개선으로 이어진다는 명확한 연결 고리를 찾지 못했다. 앤드류 맥도널드 사장은 토큰 소비량과 유용한 기능 제공 사이의 상관관계가 불분명하다고 밝혔다. 일부 지표가 급증하고 있음에도 이를 통해 유용한 기능 생산성이 25% 증가했다고 단정 짓기 어렵다는 입장이다. 암묵적으로 더 많은 기능이 배포되고 있을 가능성은 있으나, 특정 통계 수치와 실제 유용성 사이의 인과관계를 명확히 규명하는 데 한계가 있다.

우버는 향후 토큰 소비 비용과 인건비(Headcount)를 대조해 AI 투자의 정당성을 평가하는 지형으로 이동한다. 앤드류 맥도널드 사장은 토큰 소비 및 관련 비용과 인원수 사이의 관계를 논의해야 한다고 언급했다. AI 도구 사용 비용이 증가하는 만큼 실제 인력 운영의 효율화가 이루어지는지 검증하겠다는 전략이다. 사용자에게 제공되는 유용한 기능으로의 직접적인 연결을 증명하지 못한다면, 이러한 비용 교환을 정당화하기 어렵다는 계산이다. 이는 AI 도입의 성과 지표를 단순한 사용량에서 실제 비즈니스 가치와 비용 효율성으로 전환하겠다는 포석이다.