#토큰 예산

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2026.10.07

[특집] 학교는 손실 함수다 — 340만 명이 읽은 'AI 시대의 커리어 조언', 채점할 수 없는 일을 찾아서

2026년 7월 3일 새벽, 전 OpenAI·딥마인드 연구자 필 첸이 X에 올린 에세이 한 편이 주말 사이 300만 명을 넘게 읽혔다. 첫 문장은 이랬다 — 'AI는 손실 함수를 쓸 수 있는 모든 것에서 좋아진다. 그리고 학교는 대부분 손실 함수다.' 이 글은 그 한 문장을 끝까지 파고든다. 손실 함수와 '검증 가능한 보상'이 모델을 어떻게 가르치는지(DeepSeek-R1의 AIME 15.6%→71.0% 곡선, GRPO의 구조), 제이슨 웨이의 '검증자의 법칙'이 왜 커리어 예언이 되는지, 그리고 '문제 찾기·가장 야심찬 형태·마지막 10%·xG와 효율·연구 진입'이라는 여섯 조언이 1938년 아인슈타인부터 2025년 '탄광 속 카나리아'까지 어떤 생각의 계보 위에 서 있는지를 사례와 데이터로 풀었다. 리트코드를 옹호한 반론과 '문제 선정도 결국 채점 가능해지지 않느냐'는 날카로운 질문, 메타의 AI 동반 면접과 우버의 토큰 예산 소진, 네이버·카카오의 신입 공채 실종까지 — 2026년 가을, 한국의 독자가 이 글에서 무엇을 가져가야 하는지 다섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.

코어닷투데이70분

[특집] 엔지니어의 '소모율'이 연봉을 따라잡을 때 — 토큰 예산은 누가, 얼마나, 어떻게 정하는가

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2026.10.07

[특집] 엔지니어의 '소모율'이 연봉을 따라잡을 때 — 토큰 예산은 누가, 얼마나, 어떻게 정하는가

2026년 봄, 같은 규모의 두 회사가 엔지니어 한 명에게 허락한 월 토큰 한도는 5,000달러와 200달러였다. 25배 차이. 3월에 젠슨 황은 '연봉 50만 달러 엔지니어라면 토큰을 25만 달러어치는 써야 한다'고 했고, 4월에 메타의 사용량 순위표는 30일간 60조 토큰을 태우다 닫혔으며, 6월에 우버는 1인당 월 1,500달러 상한을 걸었다. 넉 달 만에 '토큰을 최대로'가 '토큰을 최소로'로 뒤집힌 것이다. 이 글은 그 소동의 한가운데 있는 질문 하나를 붙든다 — 엔지니어 한 명에게 얼마를 쓰게 할 것인가, 그리고 그걸 누가 어떻게 정하는가. 1969년 멀틱스의 '자원 예산'부터 구글의 사내 계산 자원 경매, 클라우드 FinOps까지 60년 된 문제의 계보를 따라가고, 에이전트 코딩의 토큰이 왜 예측 불가능한지(같은 과제에서 최대 30배 차이)를 논문으로 풀며, 한도라는 숫자 하나 밑에 깔려야 하는 여섯 층의 통제 구조와 다섯 가지 정책의 득실, 굿하트의 법칙이 순위표를 무너뜨린 과정, 손익분기 계산, 그리고 네이버·LG·삼성 등 한국 기업의 실제 선택까지 다섯 개의 인터랙티브 도구와 함께 정리했다.

코어닷투데이58분