# 10명짜리 회사가 AI 토큰에 월 $3.1M, 인건비의 30배를 쓰는 이유

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- By: Continuous Learning_Startup & Investment (@continuouslearningmatthew) · Telegram
- Sectors: ai, founders
- Added: 2026-10-31

## Summary (Korean)

Spawn 창업자의 1년 운영기를 정리한 글: AI를 도구로 붙인 게 아니라 **에이전트가 회사를 실행하는 구조**로 설계했고, 수치는 모두 창업자 주장이라고 함.

- 팀 10명 중 엔지니어 5명, 월 AI 토큰 지출 **$3.1M**으로 인건비의 **30배**
- 최근 30일 배포 **77,000건**, 1년간 변경 123,548건, 리버트 비율 0.9%
- 사람을 더 뽑는 대신 연산에 돈을 쓰는 선택, 다만 이게 경제적으로 더 효율적인지는 따로 봐야 함
- 엔진·운영·재무·배포 영역마다 **상주 에이전트**: 기억과 실제 시스템 권한을 갖고, 필요하면 보조 에이전트를 만들어 씀. 엔지니어는 필요한 곳에만 개입해, 자동화 단위가 업무에서 운영 전체로 바뀜
- **PR을 없앰**: 에이전트가 코드와 DB 상태를 직접 보고 바꾸고, 문제가 생기면 롤백보다 새 변경으로 고침
- 배포가 1시간 멈추면 최고 등급 장애, 전체 테스트는 **15분마다**. 결제처럼 되돌리기 어려운 행동엔 별도의 고정된 승인 장치
- 2년치 통화 전사에서 사람별 판단 기준을 뽑아 **AI 판사**를 만듦: 8일간 11,372건 중 64% 결정, 19% 반려, 나머지는 사람에게 보류. 같은 기간 창업자가 직접 결정한 건 27건
- 사람이 정하는 건 **취향과 큰 방향 전환**: 무엇을 없앨지, 어디까지 바꿀지
- 글쓴이 평가: 프로덕션 장애를 감수하고 월 $3.1M를 쓰는 사례이고 배포 수가 사업 성과는 아님. 따라 할 정답이라기보다 사람이 하던 판단 중 무엇을 시스템으로 만들 수 있을지 생각하게 하는 운영기

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