한 달에 직원 한 명당 AI 비용만 1000만원… 'AI 중독' 기업들 현주소

반면, 최상위 1%의 기업들은 여러 AI 도구를 중첩적으로 도입하고, 컴퓨팅 크레딧과 API (응용 프로그램 인터페이스) 접근 권한을 구매하며, 맞춤형 AI 인프라까지 구축하고 있는 것이다.

이러한 분포는 극도로 편중되어 있다. 소수의 기업은 AI에 사활을 걸고 전방위적으로 투자하는 반면, 대다수 미국 기업은 아직 AI라는 거대한 바다에 발끝만 담그고 있는 단계다. 이번 지수는 AI 도입이 완만한 경사로가 아니라, 거대한 단층처럼 끊어져 있음을 시사한다. 대부분의 조직은 바닥에 머무르고, 극소수만이 정상으로 치고 나가고 있는 형국이다.

아직은 엔지니어 연봉보다 싸지만…

램프의 데이터에서 특히 흥미로운 점은 인건비와의 비교다. 직원 1인당 월 7,500달러의 AI 지출을 연간으로 환산하면 약 90,000달러(한화 약 1억 2천만 원)에 달한다 . 이는 기업 입장에서 상당한 규모의 지출 항목임이 분명하다. 하지만 이 수치는 여전히 평균적인 소프트웨어 엔지니어의 연봉보다 낮은 수준이다.

일부 보도에서는 이 월간 지출액이 "여전히 급여 총액의 일부에 불과하다"라고 표현하며, 전형적인 인력 고용 비용의 문턱을 아직 넘지 못했음을 분명히 하고 있다 . 한 자료에서는 평균 소프트웨어 엔지니어의 월급을 약 16,000달러로 추정하기도 했다 . 이 기준으로 보면, AI에 가장 공격적으로 투자하는 기업조차도 엔지니어 한 명 월급의 절반도 안 되는 비용을 AI에 쓰고 있는 셈이다. 많은 해석에 깔린 숨은 메시지는 분명하다. 즉, "AI 지출은 높고 빠르게 증가하고 있지만, 아직 숙련된 인력 한 사람을 대체할 수준은 아니다"라는 점이다. 이는 램프가 해당 지출을 두고 일부러 "급여 총액의 일부"라는 표현을 사용한 이유이기도 하다.

더 무서운 것은 '증가 속도'

2026년 6월 지수에서 주목해야 할 가장 중요한 신호는 바로 '궤적'이다. 최상위 1% 헤비 유저들의 AI 지출은 단 한 달 만에 14.1%나 증가했다 . 이것은 월간 복리로 환산하면, 만약 이 속도가 유지될 경우 불과 5개월 만에 연간 AI 지출 총액이 두 배로 불어날 수 있는 수치다.

이러한 가속은 AI에 홀린 기업들이 단순히 높은 지출 수준을 유지하는 것이 아니라, 적극적으로 투자 규모를 확장하고 있음을 의미한다. 새 도구를 추가하는 것인지, 더 비싼 AI 모델 등급으로 업그레이드하는 것인지, 아니면 컴퓨팅 집약적인 업무 부담 자체를 AI 인프라로 전환하는 것인지는 공개된 데이터만으로 확실히 알 수 없다. 그러나 방향성은 논란의 여지가 없다. 도입 곡선의 가장 앞자리를 달리는 기업들은 한시도 지체하지 않고 AI에 대한 헌신을 더욱 깊게 만들고 있다.

'AI에 홀렸다'는 의미, 그리고 이 데이터가 리더들에게 던지는 메시지

'AI에 홀렸다(AI-pilled)'는 용어는 기술 업계에서 파일럿 프로그램 단계를 벗어나 AI를 업무 환경 곳곳에 기본 레이어로 장착한 조직을 가리키는 약칭이 되었다. 램프는 AI 지출 상위 1%를 이러한 마인드셋의 대리 변수로 사용한다. 이들은 더 이상 AI를 '검토'하는 회사가 아니라, 이미 상당한 1인당 AI 인프라 비용을 예산에 편성하고 그 규모를 키워가는 회사다.

이 지수는 7,500달러라는 비용이 정확히 어떤 도구와 컴퓨팅 제공사에 지불되는지는 밝히지 않는다. 그러나 그 규모로 미루어 볼 때, 단순한 AI 구독 서비스를 넘어 기반 모델을 위한 API 크레딧, 추론 컴퓨팅, 그리고 특정 분야에 특화된 AI 도구들이 혼합되어 있을 가능성이 크다. 중위값인 11.38달러 수준의 지출은 범용 챗봇 하나를 구독하는 선에 그칠 것이다. 반면 7,500달러라는 지출은 기술과의 관계 자체가 근본적으로 다르다는 것을 말해준다.

이 지수는 비즈니스 리더들이 주목해야 할 세 가지 현실을 드러낸다.

1. 격차는 점점 더 벌어지고 있다. 최상위 그룹의 월 14.1% 성장률은 'AI에 홀린' 기업들과 나머지 시장 간의 거리가 점점 줄어들기는커녕, 더 빠르게 벌어지고 있음을 의미한다. 만약 이 추세가 지속된다면, AI를 발 빠르게 도입한 초기 선도자들은 후발 주자들이 단기간에 따라잡기 어려운 AI 역량의 복리적 이점을 쌓아가게 될 것이다.

2. AI 비용은 아직 인력 대체 비용보다 낮지만, 오래가지는 않을 수 있다. 직원 1인당 월 7,500달러는 새로 소프트웨어 엔지니어를 고용하는 것보다는 저렴하다. 그러나 현재 궤도로 지출이 계속 증가한다면, 1년 내에 이러한 비용 계산법이 달라질 수 있다. 조직들은 AI 예산을 인건비에 비교해야 할지, 아니면 인프라 비용에 비교해야 할지 재고해야 하는 상황에 직면할 수 있다.

3. 대다수 기업은 아직 시작도 못 했다. 대부분의 기업이 직원당 챗봇 라이선스 하나 값 정도만 지출하고 있다는 사실은, 시장이 여전히 도입 초기 단계에 있음을 시사한다. 극소수 '선봉대'가 아직 AI에 의미 있는 자원을 배정하지 못한 훨씬 더 큰 기업군으로부터 멀어져 가고 있는 것이다.