AI 지출은 실험적 파일럿 단계를 넘어, 이제 주요한 경상 운영비로 자리잡고 있으며 2025년에는 전 세계적으로 1조 5천억 달러에 이르렀습니다.

잠재 수익은 그 어느 때보다 커졌지만, 투자와 효과 사이의 격차 역시 커지고 있습니다. 최근 McKinsey 연구에 따르면, 조직의 88%가 최소 한 개의 비즈니스 기능에 AI를 도입했지만, 그 투자가 전사 수준의 EBIT 효과로 이어졌다고 추적할 수 있는 곳은 39%에 불과합니다.

이러한 투자를 측정 가능하고, 예측 가능하며, 효율적으로 만들기 위한 확립된 방법론은 아직 없습니다. 그래서 우리는 Cursor CFO Council을 출범합니다. 이는 재무 리더들로 구성된 실무 협의체로, 하나의 질문에 집중합니다. AI 지출을 어떻게 가치와 계속 연결해 둘 것인가?

이 위원회는 전 세계 여러 도시를 돌며 분기마다 모여, 멤버들에게 각자 현장에서 보고 있는 내용을 비교하고 AI 경제성에 대한 공통 프레임워크를 발전시킬 수 있는 상시 Forum을 제공합니다.

#지능이 매출에서도 나타납니다

Cursor 데이터를 활용한 최근 BCG 분석에 따르면, 토큰 사용량이 가장 높은 상위 20% 기업의 전년 대비 매출 성장률 중간값은 16.5%로, 가장 낮은 하위 20% 기업의 5.1%보다 높았습니다.

Cursor 사용량을 다룬 별도 연구에서는 2025년 말 주요 모델 개선 이후 사용자들이 주당 에이전트 메시지를 44% 더 많이 보낸 것으로 나타났습니다. 가장 큰 증가폭은 복잡도가 높은 작업에서 나타났으며, 메시지 수는 68% 늘었습니다.

더 나은 모델은 팀이 기꺼이 시도하려는 작업의 범위를 넓히고 있으며, 이는 사용량이 성능 향상과 함께 줄어들기보다 오히려 늘어나는 제번스식 역학을 시사합니다. 하지만 AI 도입의 이점이 모든 곳에서 똑같이 나타나고 있는 것은 아니라는 점도 분명합니다.

#AI 활용 성과는 고르게 분포하지 않습니다

최근 공개한 Developer Habits Report에 따르면, p99 개발자는 중앙값 활성 사용자보다 하루에 AI의 도움을 받아 작성한 코드 라인을 46배 더 많이 만들어냈고, 중앙값 활성 pull request 작성자보다 주당 pull request를 15배 더 많이 병합했습니다.

즉, 극소수만 엄청난 레버리지를 얻고 있고, 대다수는 그렇지 못합니다.

비용 지출, 토큰 사용량, AI 생성 코드에서도 비슷한 집중 현상이 관찰되었습니다. 지니 계수로 측정해 보면, 이러한 분포는 전 세계 어느 나라의 소득 분포보다도 더 불평등합니다.

#작업 단위당 비용은 크게 달라집니다

AI가 분명히 효과를 내는 경우에도 비용은 크게 달라집니다. Developer Habits Report에서는 모델 계열에 따라 에이전트 요청당 비용이 거의 9배까지 차이 났고, 수락된 줄당 비용도 약 7배 차이가 났습니다.

이러한 비용 격차는 여러 모델과 제공업체를 사용할 수 있으면 왜 유리한지를 보여줍니다. 모델마다 더 적합한 작업이 다릅니다. 예를 들어 계획 수립, 프론트엔드 개발, 디버깅, 저비용 실행 같은 작업에서 강점이 다르며, Cursor에서는 이미 핵심 사용자의 84%가 매주 여러 모델을 사용하고 있습니다.

이런 선택지는 AI 제공업체들이 사용량 기반 요금제로 옮겨갈수록 더욱 중요해지고 있습니다. 이 방식은 지능을 예측하기 더 어려운 변동비로 만들기 때문입니다.

적절한 작업에 적절한 수준의 지능을 맞추면 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있으며, 그 이점은 시간이 갈수록 더욱 커지고 있습니다.

#AI 경제성을 함께 고민하는 포럼

주요 모델이 출시될 때마다 AI의 생산성 가치는 커지고 있지만, 도입 속도는 고르지 않고 사용은 일부에 집중되며, 작업이 어떻게 라우팅되는지에 따라 요금도 크게 달라집니다.

CFO Council은 재무 리더들이 이러한 질문을 함께 고민할 수 있는 장을 마련할 것입니다. 이 위원회는 AI 생산성에 대한 공통 벤치마크, AI 활용 성과를 측정하기 위한 프레임워크, 그리고 모델 배분과 요금 관리에 대한 실질적인 접근 방식을 개발하는 일을 하게 됩니다.

CFO Council의 첫 회의는 8월에 열릴 예정입니다. 저희는 그 회의를 앞두고 그리고 그 이후에도 참여자들을 순차적으로 발표할 예정입니다. 또한 더 넓은 커뮤니티가 저희가 배우는 내용을 통해 도움을 받을 수 있도록, 그룹의 활동에 대한 업데이트도 게시할 계획입니다.