Q. 방금전 두 글이 겹치는 부분들이 보이는군:

맞아. 겹치는 부분이 꽤 명확해.

다만 두 글은 같은 문제를 보되, 해결 레이어가 다름.

내가 보면 구조는 이렇다.

1. 공통 문제의식: “토큰 지출은 새로운 비용 항목인데, 아직 관리 언어가 없다”

Ramp 글은 이렇게 말하는 거야.

기존 기업 비용은 크게 두 축이었다.

People: 직원, 급여, 인건비

Vendors: 외부 공급업체, SaaS, 계약, 구매

그런데 AI가 들어오면서 세 번째 축이 생겼다.

Tokens: 계량 단위로 과금되는 지능 비용

문제는 이 토큰 비용이 기존 재무 시스템 안에서는 잘 안 보인다는 것. CFO 입장에서는 Anthropic, OpenAI, Gemini, Cursor에서 청구서 한 줄만 보이는데, 누가 썼는지, 왜 썼는지, 어떤 업무에 썼는지, ROI가 있었는지 알기 어렵다는 주장이지.

이건 앞선 Not Boring / Poetic 글의 Return on Tokens와 거의 같은 문제의식이야. 거기서도 핵심은 “토큰을 많이 쓰는 게 성과가 아니라, 토큰이 실제 산출가치를 만들었는지 봐야 한다”였지.

즉 두 글 모두 이렇게 말하고 있어.

AI 지출은 늘어날 수밖에 없지만, ‘얼마나 썼는가’가 아니라 ‘어디에 썼고, 무엇을 만들었는가’를 봐야 한다.

2. 둘 다 “토큰 사용량 = 성과”라는 착각을 깬다

Ramp 글의 표현은 이거야.

문제는 spending이 아니라 blind spending이다.

즉, AI에 돈을 쓰는 것 자체가 문제는 아니다. 오히려 잘 쓰는 기업은 더 빨리 성장할 수 있다. 그런데 문제는 어떤 토큰 지출이 효과가 있었는지 모른 채 쓰는 것이라는 거지.

Poetic 글도 거의 같은 말을 한다.