정의
토큰맥싱(Tokenmaxxing)은 인공지능 모델 사용 시 실질적인 성과나 효율성보다는 소모된 토큰(Token)의 양을 극대화하는 행위 또는 그러한 현상을 의미한다. 주로 사내에서 AI 활용도를 과시하기 위한 수단으로 토큰 소비량을 지표화할 때 발생한다.
특징
- 양적 지표의 오용: “얼마나 유용한 결과를 냈는가”가 아닌 “얼마나 많은 토큰을 태웠는가”를 경쟁함.
- 저효율성: 최소한의 프롬프트로 최적의 결과를 내는 대신, 불필요하게 긴 컨텍스트를 입력하거나 방대한 양의 에이전트를 가동함.
- 사내 리더보드: 일부 기업에서 사원별 토큰 소비량을 추적하는 리더보드를 운영하며 이 현상을 가속화함.
비판
Jake Handy는 이를 “소비가 아닌 출력을 측정해야 한다”고 비판하며, 토큰맥싱 문화가 기업의 AI 인프라 비용을 폭증시키고 실질적인 생산성을 저하시킨다고 지적했다.