기사 원문 - https://www.tomshardware.com/tech-industry/artificial-intelligence/amazon-accidentally-spent-usd1-8-million-using-claude-for-menial-coding-task-went-860-percent-over-budget-catastrophically-expensive-coding-blunders-discovered-in-internal-amazon-ai-usage-metrics
　

아마존은 AI가 다양한 프로젝트에서 과도한 지출을 초래하고 있음을 보여주는 여러 내부 보고서를 보유하고 있습니다. 파이낸셜 타임스 에 따르면, 비용 초과액은 단 하나의 프로젝트에서만 180만 달러에 달했습니다. 이러한 실수는 과거에는 "아주 저렴했지만", AI 모델 도입으로 인해 특히 AI 에이전트 배포와 함께 토큰 지출이 급격히 증가하면서 "재앙적인 비용"으로 이어졌습니다 .

지금까지 가장 큰 실수는 클로드 소네 AI 구축 실패로 발생한 180만 달러의 비용 청구서입니다. 이 AI는 아마존의 상품 목록과 저자 정보를 매칭하는 기능을 담당했는데, 이는 할당된 예산보다 860%나 증가한 금액이며, 문제가 발생하기 시작한 지 약 5개월이 지나서야 발견되었습니다. 그 외에도 아이러니하게도 재무 감사 ​​도구 개발 프로젝트에서 발생한 54만 1천 달러의 추가 비용과 회사 물류 네트워크의 배송 시간 단축을 위한 시스템 구축에 소요된 13만 4천 달러의 추가 비용이 드러났습니다.

파이낸셜 타임스(FT) 에 따르면 아마존은 내부 프레젠테이션에서 "모든 신기술과 마찬가지로 우리는 비용 효율성을 높이는 방법을 포함하여 해당 기술의 사용 방식을 실험하고 배우고 개선하고 있습니다."라고 밝혔습니다 . "팀들이 서로에게서 배우고 있는 작고 고립된 사례들을 골라내어 마치 일상적인 업무인 것처럼 묘사하는 것은 아마존 전체 팀이 AI를 사용하는 방식을 제대로 반영하지 못합니다." 일반인에게는 실패한 AI 프로젝트에 100만 달러 이상을 과도하게 지출하는 것이 과도해 보일 수 있지만, 이 거대 기술 기업의 최근 분기 매출은 1,810억 달러가 넘습니다. 즉, 이러한 과도한 AI 지출은 한 달 매출의 0.1%에도 미치지 못하는 수준입니다.

아마존의 업무 흐름에서 AI 관련 문제가 발생한 것은 이번이 처음이 아닙니다. 올해 초 AWS는 AI 코딩 봇 오류로 인한 여러 차례의 서비스 중단 사태를 보고했지만, AI 에이전트에 선임 엔지니어와 동일한 권한을 부여하는 대신 접근 권한을 제한함으로써 문제를 해결했습니다. 또한 , 과거에는 직원들의 AI 활용도를 보여주는 내부 순위표를 운영했지만 , AI 관련 비용이 급증 하면서 정책의 타당성을 재고 한 후 폐지했습니다 .

많은 IT 기업들이 생산성 향상을 명목으로 직원들에게 AI 사용을 장려해 왔습니다. 토큰 최적화(tokenmaxxing)를 통한 생산성 증대라는 명분입니다. 그러나 우버의 CTO는 이러한 정책과 제품 출시 성공 사이에는 아무런 연관성이 없다고 밝혔습니다 . 상담원들이 업무를 대신하고 AI 제공업체들이 구독 방식에서 토큰 기반 모델로 전환하면서 비용이 급증했고, 기업들은 연간 예산을 단 몇 주 만에 소진하는 상황에 직면하고 있습니다 . 아마존이나 마이크로소프트 같은 거대 IT 기업에게는 당장 큰 문제가 아닐 수 있지만 , 대부분의 기업에게는 감당하기 어려운 수준입니다.