AI 지출과 코드 변경 요청(PR) 처리량의 관계를 살펴보기 위해 27개 기업의 지출·업무 데이터를 모았다. CodeRabbit 자료에서는 주간 PR 수가 전년보다 113% 늘었지만, 기업별 사례에서는 PR 증가가 뚜렷하지 않거나 실제 개발 속도와 품질이 달라지지 않은 곳도 있었다.

CodeRabbit이 플랫폼 이용 개발자의 익명화 데이터를 분석한 결과, 주간 PR은 113%, 월간 PR은 127% 증가했다. 같은 개발자 2만 명을 추적했을 때도 증가율은 128%였다. Gitar가 수백 개 고객사의 팀을 살펴본 자료에서는 팀별 PR 처리량에 차이가 나타났으며, 원문은 기업 문화가 그 차이에 영향을 줄 수 있다고 설명한다.

27개 기업 사례에서는 회사 규모와 개발자 1인당 AI 지출 사이에 뚜렷한 관계가 없었다. 두 명이 일하는 .NET 스타트업은 개발자 1인당 월 3,000달러를 지출했지만, 개발자 1,500명이 있는 상장사는 월 150달러로 제한했다. 지출은 대체로 6~7월에 정점을 찍은 뒤 API 요금제를 쓰는 기업에서 약 절반으로 줄었다. 원문은 Opus 5.5와 오픈 모델로의 전환을 주요 배경으로 들었다. 중간 이상 지출 기업에서는 한도를 두는 경우가 흔했고, 일부 기업은 보조금이 끝나면 비용이 5~10배 늘 수 있다고 봤다.

기업별 결과는 엇갈렸다. 한 대형 다국적 기업의 팀은 올해 초보다 주간 PR이 약 4배, 월간 사용자 스토리 완료량이 3배 늘었다고 보고했다. 반면 숙박업체의 한 팀은 PR 규모와 품질 기준을 유지하면서 처리량 변화가 크지 않았다고 밝혔다. 다른 상장 SaaS 기업의 엔지니어는 고객 문제 분류와 코드 변경 이력 조사, 개념 검증용 시제품 제작에는 AI가 도움이 됐지만, 품질을 이전 수준으로 유지하려는 팀의 실제 개발 속도는 크게 오르지 않았다고 전했다.

지출 규모만으로 투자수익률(ROI)을 판단하기는 어렵다. 이 자료는 기업과 팀의 사례 및 업체가 제공한 집계 데이터를 바탕으로 하며, PR 수 증가가 곧바로 더 빠른 개발이나 더 큰 사업 가치를 뜻한다고 보여주지는 않는다. 원문은 이어서 메타·엔비디아·애플의 AI 지출 사례를 다루지만, 제공된 본문은 해당 내용을 시작하는 대목에서 끝난다.