집리드 호프만, ‘토큰맥싱’ 논란에 대해 논하다
AI 순위표가 언론에 유출되었다는 보도가 나온 후 메타(Meta)가 내부 ‘토큰맥싱(tokenmaxxing)’ 대시보드를 폐쇄한 지 며칠 뒤, 링크드인(LinkedIn)의 공동 창립자이자 벤처 투자자인 리드 호프만(Reid Hoffman)은 최근 실리콘밸리를 강타한 이 개념에 대한 지지를 표명했다.
AI 토큰은 AI 모델이 프롬프트를 이해하고 응답을 생성하기 위해 처리하는 작은 데이터 단위다. 또한 이는 AI 사용량을 측정하고 AI 서비스 비용을 산정하는 데 사용되는 지표이기도 하다.
이에 따라 많은 기업이 AI 도구를 더 적극적으로 도입하는 직원을 파악하기 위해 내부적으로 어떤 직원이 가장 많은 토큰을 사용하는지 추적하기 시작했다. 이러한 관행을 '토큰맥싱(tokenmaxxing)'이라 부르는데, 여기서 '맥싱(maxxing)'은 '룩스맥싱(looksmaxxing)'이나 '슬립맥싱(sleepmaxxing)'과 같은 용어처럼 무언가를 최적화한다는 의미의 Z세대 속어다.
하지만 기술 기업 엔지니어들은 이 지표가 업무 생산성을 측정하는 타당한 기준인지에 대해 논쟁을 벌이고 있으며, 이는 누가 돈을 가장 많이 쓰는지로 사람을 순위를 매기는 것과 다를 바 없다고 주장합니다.
.@johncoogan은 최근 보도된 메타의 '토큰맥싱'이 회사의 잘못된 인센티브보다는 수직 통합 강화를 위한 잠재적 전략을 더 잘 반영한다고 제안합니다:
"저는 이것이 MSL과의 전략을 더 명확히 보여준다고 생각합니다. 왜냐하면 그들이 분명히… https://t.co/osZD8c6JT3 pic.twitter.com/mjh46Diwei
— TBPN (@tbpn) 2026년 4월 8일
직원들의 AI 사용량을 기준으로 순위를 매기는 리더보드가 논란을 일으키고 있습니다. 비판론자들은 이를 결함이 있는 지표라고 지적하는 반면, 지지자들은 AI 시대를 주도하기 위해 '토큰맥싱'이 필수적이라고 주장합니다 https://t.co/ZBHZSWrQ3L
— 월스트리트저널 (@WSJ) 2026년 4월 14일
호프만은 이번 주 세마포어(Semafor)의 세계 경제 정상회의에서 방영된 인터뷰에서 AI를 도입하는 기업들을 위한 조언을 공유하며, 이러한 관행에 대해 긍정적인 견해를 표했다. 그는 Z세대의 용어를 직접 사용하진 않았지만, 직원의 토큰 사용량을 추적하는 아이디어를 지지했다.
호프만은 행사에서 "모든 부서의 직원들이 [AI를] 활용하고 실험해 보도록 장려해야 한다"고 말했다. "다음은 유용한 대시보드 지표 중 하나다. 완벽한 생산성 측정 기준은 아니지만 고려해 볼 가치가 있다. 직원들이 업무에서 실제로 토큰을 얼마나 사용하고 있는가?"
그는 일부 직원들이 탐색적이거나 체계적이지 않은 방식으로 많은 토큰을 사용할 수 있으므로, '토큰맥싱(tokenmaxxing)'은 해당 토큰이 어떻게 적용되고 있는지에 대한 이해와 함께 이루어져야 한다고 설명했다.
호프만은 "일부 실험은 실패할 수 있습니다. 괜찮습니다. 하지만 핵심은 사용의 순환 구조를 만드는 것이며, 다양한 구성원들이 함께 동시에 이를 활용하도록 하는 것입니다"라고 덧붙였다.
호프만은 또한 AI 전략을 수립 중인 기업들을 위해 다른 조언을 제시하며, AI를 조직 전반에 걸쳐 통합해야 한다고 제안했다. 그는 성공적인 사례를 공유하기 위해 정기적인 점검 회의를 가질 것을 권했다.
"기본적으로 매주 점검 회의를 가져야 합니다. 매번 모든 사람이 참여할 필요는 없지만, '이번 주에 개인, 팀, 회사의 생산성을 높이기 위해 AI를 활용해 어떤 새로운 시도를 했고, 무엇을 배웠는가?'에 대한 그룹 토론을 해야 합니다. 그렇게 하면 정말 인상적인 활용 사례를 발견하게 될 테니까요,"라고 호프만은 말했다.
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호프만은 "일부 실험은 실패할 수 있습니다. 괜찮습니다. 하지만 핵심은 사용의 순환 구조를 만드는 것이며, 다양한 구성원들이 함께 동시에 이를 활용하도록 하는 것입니다"라고 덧붙였다.
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"기본적으로 매주 점검 회의를 가져야 합니다. 매번 모든 사람이 참여할 필요는 없지만, '이번 주에 개인, 팀, 회사의 생산성을 높이기 위해 AI를 활용해 어떤 새로운 시도를 했고, 무엇을 배웠는가?'에 대한 그룹 토론을 해야 합니다. 그렇게 하면 정말 인상적인 활용 사례를 발견하게 될 테니까요,"라고 호프만은 말했다.
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