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2026년 5월 6일, 기업용 AI의 무료 시식 코너가 조용히 닫혔다.
그날 이후 Monday.com에 새로 가입한 회사는 좌석(seat)만 사서는 AI를 쓸 수 없다. AI 크레딧을 따로 구매해야 하고, 그 크레딧은 공짜가 아니다(, 출처). 한편 같은 분기, Google의 모회사 알파벳은 2026년 설비투자 전망을 1,8001,900억 달러에서 **1,9502,050억 달러로 올렸다**. 대부분이 AI 인프라 수요 때문이다(, 출처).
한쪽은 “이제 AI 한 줄 쓸 때마다 계량기가 돕니다"라고 말하고, 다른 한쪽은 “그 계량기를 돌릴 발전소를 2천억 달러어치 짓겠습니다"라고 말한다. 기업 AI 도입을 고민하는 사람이 진짜 봐야 할 건 화려한 기능 목록이 아니라, 바로 이 두 문장 사이의 간격이다.
AI가 무료 기능이던 시대는 끝났다
작년까지 기업용 SaaS의 AI는 대체로 ‘덤’이었다. 요금제에 슬쩍 끼워 넣고 “우리도 AI 있어요"라고 마케팅하는 미끼. Monday.com이 이 관행을 정면으로 깼다.
지금 Monday AI는 크레딧을 사용량 단위로 쓴다. 2026년 5월 6일 이후 가입한 신규 Pro 계정은 최소 월 3,000 크레딧, 금액으로는 월 30달러부터 시작한다(, 출처). 이건 좌석 요금 위에 얹히는 돈이다. Standard가 좌석당 월 31달러, Pro가 45달러인데(, 출처), 여기에 팀 전체가 쓸 AI 크레딧 예산이 별도로 붙는다는 뜻이다.
숫자보다 무서운 건 예측 불가능성이다. 좌석은 사람 수만큼 정확히 떨어지지만, 크레딧은 팀이 AI를 얼마나 ‘신나게’ 쓰느냐에 따라 출렁인다. 누군가 자동화 하나를 잘못 걸어두면 크레딧이 조용히 새어 나간다.
Monday.com도 이 위험을 안다. 그래서 AI 에이전트가 자기 자신을 촉발하지 못하도록 막아뒀다. ‘아이템이 생성될 때마다 아이템을 생성하라’ 같은 무한 루프를 걸 수 없다. 의도치 않은 크레딧 소모를 막기 위한 안전장치다(, 출처). 이 한 줄짜리 제약이 사실 모든 걸 말해준다. AI 에이전트는 방치하면 돈을 태운다. 벤더가 코드로 못을 박아둘 만큼.
Google은 정반대 방향에서 같은 결론에 도달했다
Google의 행보는 표면적으로 정반대다. 아끼는 게 아니라 붓는다.
2026년 4월 22일, Google은 Vertex AI를 Gemini Enterprise Agent Platform으로 리브랜딩·확장했다(, 출처). 그리고 그 베팅은 지금까지는 통하고 있다. Google Cloud 매출은 전년 대비 82% 성장했고, 기업들이 AI 인프라·Gemini 모델·실서비스 애플리케이션에 지갑을 열었다(, 출처). Google Cloud 고객의 약 75%가 AI 제품을 쓰고, 지난 12개월간 330개 고객이 1조 토큰 이상을 처리했다(, 출처).
그리고 여기 이 글에서 가장 중요한 숫자가 있다. Google 자체 조사에 따르면, Gemini for Workspace를 쓰는 기업 사용자는 주당 평균 105분을 절약한다(, 출처). 한 사람당 매주 근무 시간의 절반쯤을 되찾는 셈이다. 이게 기업들이 돈을 쓰는 이유다. 생산성 혁신은 마케팅 문구가 아니라 측정 가능한 시간으로 나타나기 시작했다.
그런데 Google조차 자기 플랫폼 문서에 조심스러운 경고를 붙여뒀다. 자율 에이전트에는 ‘의도치 않은 결과로 이어질 수 있는 추론 드리프트(reasoning drift)’ 위험이 있고, 이를 통제하려면 Agent Identity, Agent Gateway, Anomaly Detection 같은 거버넌스 오버헤드가 필요하다(, 출처).
느낌이 오는가? Monday.com은 크레딧이 새는 걸 막으려 에이전트에 코드로 못을 박았고, Google은 에이전트가 엉뚱한 판단으로 폭주하는 걸 막으려 정체성·게이트·이상탐지를 겹겹이 쌓았다. 규모도 방식도 정반대인 두 회사가, 결국 같은 문장을 말하고 있다: AI 에이전트는 고삐 없이 풀어두는 순간 비용이자 리스크가 된다.
그래서 ‘도입 전략’의 무게중심이 옮겨졌다
여기서 이 글의 핵심 주장을 분명히 하겠다.
기업 AI 도입은 이제 ‘어떤 똑똑한 기능을 켤까’의 문제가 아니라, ‘이 계량기를 어떻게 다스릴까’의 문제다. 생산성 혁신은 진짜지만, 그 혁신은 공짜로 오지 않고 자동으로 통제되지도 않는다. AI를 켜는 스위치는 쉽고, AI를 관리하는 회로는 어렵다. 그리고 회사의 성패는 어려운 쪽에서 갈린다.
이 관점으로 보면 두 플랫폼의 한계도 선명해진다.
Monday.com의 함정은 비용 예측 불가능성이다. 좌석 요금은 계산기로 떨어지지만, 크레딧 소모는 팀 습관에 달렸다. 게다가 Monday AI의 내장 기능은 관리형 모델을 쓰기 때문에 자체 API 키를 꽂거나 커스텀 모델로 파인튜닝할 수 없다(, 출처). 이미 사내에 자체 LLM 파이프라인을 갖춘 조직이라면, 이 폐쇄성이 답답할 수 있다. 참고로 monday 에이전트는 코어 플랫폼과 별개 제품이고, 생성·관리에 admin 권한이 필요하다(, 같은 출처) — “그냥 켜면 되는” 게 아니다.
Google의 함정은 진입 비용과 복잡성이다. 82% 성장의 이면에는 2천억 달러 규모의 설비투자 압박이 있다(). 이 비용 압력은 언젠가 어떤 형태로든 고객 가격에 반영된다고 보는 게 합리적이다(). Enterprise 등급 가격은 Monday.com도 Google도 맞춤 견적이라, 도입 전에 총비용을 못 박기가 어렵다. Monday.com Enterprise는 100석 이상 기준 대략 연 3만 달러 수준으로 알려져 있지만 이건 확정가가 아니라 추정 구간이다(, 참고).
도입을 앞둔 회사가 실제로 물어야 할 세 가지
기능 비교표는 벤더 사이트에도 넘친다. 대신 도입 전략을 짜는 사람이라면 이 질문들을 먼저 던져라.
첫째, 우리는 어느 층을 사는가. Monday AI처럼 업무 도구 위에 얹힌 AI 블록·Sidekick·에이전트 팩토리를 사는 건 ‘완성된 생산성’을 사는 것이다. 반대로 Gemini Enterprise Agent Platform의 Agent Designer, 장시간 실행 에이전트, 모델 선택(Gemini 3.1은 물론 Anthropic Claude 모델까지 고를 수 있다)을 사는 건 ‘조립할 재료와 공장’을 사는 것이다(, 출처). 팀에 이걸 조립할 사람이 없다면 후자는 비싼 부품 창고가 된다.
둘째, 우리는 계량기를 읽을 수 있는가. Monday의 크레딧이든 Google의 토큰이든, 사용량 기반 과금은 대시보드 없이는 반드시 샌다. 도입 첫 달에 ‘누가 무엇에 얼마를 태웠는지’ 보이지 않는다면, 그 도입은 이미 절반 실패다.
셋째, 폭주하면 누가 멈추는가. Google이 이상탐지를, Monday가 자기촉발 차단을 기본으로 깔았다는 건, 벤더가 대신 브레이크를 밟아준다는 뜻이 아니다. 오히려 이 위험이 실재하니 너희 쪽에도 브레이크를 두라는 신호다.
105분과 계량기 사이
돌아가자. 주당 105분. 이건 진짜다. AI가 사무직의 시간을 실제로 되돌려주고 있고, Google Cloud의 82% 성장과 1조 토큰을 넘긴 330개 고객이 그 수요를 증언한다().
하지만 그 105분은 공짜로 오지 않는다. Monday.com은 그 대가를 크레딧이라는 이름의 계량기로 정직하게 청구하기 시작했고, Google은 2천억 달러라는 청구서를 스스로에게 먼저 끊었다. 기업 AI 도입에서 진짜 승부는 화려한 데모가 아니라, 되찾은 105분이 계량기 요금보다 큰가라는 아주 지루한 산수에서 갈린다.
그 산수를 남에게 맡기지 마라. 벤더의 데모는 언제나 105분 쪽만 크게 보여준다. 계량기는 당신이 직접 읽어야 한다.