아마존 엔지니어링팀이 수작업 코드를 AI 모델로 대체하는 과정에서 예산을 크게 초과한 사례들을 발견했으며, 그중 한 건은 끝내 배포되지 못한 작업에 앤트로픽 클로드 소네트 사용료로 180만달러를 지출했다고 파이낸셜타임스가 보도했다. 가장 큰 사례는 저자 기록과 상품 목록을 매칭하는 프로젝트로 예산을 860% 초과했고 문제가 드러나는 데 5개월이 걸렸음에도 배포는 실패했으며, 재무감사 도구와 물류 배송속도 개선 작업에서도 각각 54만1000달러, 13만4000달러의 계획 외 비용이 발생했다. 아마존은 이를 두고 "실험하고 배우고 개선하는 중"이라며 일부 사례를 전체로 일반화하는 것은 왜곡이라고 밝혔다. 토큰 기반 과금 구조상 재시도 루프나 전체 카탈로그 대상 배치작업이 오류 없이 조용히 거액의 청구서로 이어지는 점이 문제의 핵심으로 지목됐다. 아마존은 이미 토큰 소비를 부추기던 내부 리더보드를 폐지했고, 이제 배포 단계에서 예산을 자동 제한하는 가드레일을 구축 중이다.

• •아마존, AI 모델 작업이 예산을 크게 초과한 사례 공개, 한 건은 미배포 작업에 180만달러 지출
• •저자-상품 매칭 프로젝트는 예산 860% 초과, 5개월간 미발견, 결국 배포 실패
• •재무감사 도구 54만1000달러, 물류 배송속도 개선 작업 13만4000달러 계획외 비용 추가 발생
• •토큰 기반 과금 구조상 재시도 루프나 대규모 배치작업이 조용히 거액 청구서로 이어지는 점이 문제
• •아마존, 토큰 소비 경쟁을 유도하던 내부 리더보드 폐지 후 배포 단계 예산 자동 제한 가드레일 구축 중