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이게 뭐예요? 도대체 우리가 해본 적이 없어요. 이런 거를 본인이 독립적으로 돈을 버는게 아니에요. 더 이상은. 어떤 직업을 가질까 생각을 아직 많이 하지 않습니까? 그 직업이 사라질 수 있다라는 두려움이 생기는 거고 피지컬로 가게 되면은 사실상 굉장히 폭넓게 잠식을 시켜 버릴 수가 있겠죠. 그럼 바로 내 눈앞에 닥친 문제예요. 에이젠틱 AI가 대체할 수 있는 일의 교집합은 높은 교육을 받아야 되고 우리가 좋은 직업이라고 말했던 것들이 대체가 되는 거죠. 그럼 여기서 끝인가? 아니죠. 사실 이제부터 시작합니다. 미래는 예측할 수가 없지만 예측할 수 있는 건 단 하나뿐이 없을 것 같아요.
아무것도 예측할 수 없다. 안녕하세요. 한석준입니다. 지식의 깊이를 두 배 더하는 시간. 지식인초대석 합석. 오늘이 두 분 참 시간 어렵게 맞춰서 어렵게 모셨습니다. AI를 연구하는 뇌과학자 김대식 교수님 그리고 거시 경제를 쉽게 풀어 주시는 오건영 단장님 두 분 나오셨습니다. 어서 오십시오. 네. 안녕하세요. 아유, 오랜만입니다. 두 분이 같이 나와 주신 지식인초대석 합석 저희 백회 특집이 지금 조회수가 거의 700만을 향해 달려가고 있습니다. 그게 언제였죠? 저희가 촬영은 2월 24일 날 했습니다. 우리가 왜 또 만나야 되나 했더니네 달 전이었었네요.
그게 그럼 혹시 그 주변에서 뭐 그거 봤다고 말하는 사람들 좀 있던가요? 학생들 중에도 본 사람들이 있다고 하고요. 아, 그리고 어떤 분은 저한테 언제 AI 공부했냐고 그래서 제가 이제 거인의 어깨에 앉아서 그냥 얘기를 들었을 뿐이다. 저한테 되게 재밌고 저도 많이 배운 시간이었습니다. 저도 단장님 덕분에 저한테 환율 물어보는 사람이 있습니다. 난 모른다. 그럼 저희 셋 이렇게 돌려기를 하면 되는 거죠. 이제 서로. 네. 자, 그 두 분 혹시 그때 이후에 투자 관점이나 AI를 바라보는 관점이 좀 달라지신게 있는지 궁금합니다. 요번에도 이제 여러 가지 얘기를 들면서 많이 배웠는데 그 중에 하나 좀 의외라고 생각한게 말씀 중에 그런 말씀이 많으셨어요.
예측했던 거보다 빠르다. 생각하셨던 거보다 빠르게 오고 있다. 이게 뭐냐면 어쩌면은 다른 분들보다는 선악자처럼 그런 움직임을 빠르게 보셨을 텐데 그거보다 빠르다는 거잖아요. AI라는게 우리 삶에 성큼도 다가와 있는 거 아닌가? 우리가 생각하는 것보다도 700만에 나왔다는 말씀 해 주셨잖아요. 그렇게 많은 분들이 보시는 이유가 우리 삶의 이야기이기 때문에 그게 우리한테는 직업하고도 연결이 되는 거고 내 투자하고도 연결이 되면 사실 우리의 모든 소득하고 연결되는 얘기잖아요. 그래서 저는 좀 첫 번째 생각한 거는 우리가 조금 더 긴장해야겠다.
굉장히 빠르구나라는 생각. 두 번째는 그거 찍고 나서 얼마 후에 중동 전쟁이 터졌죠. 어, 맞아요. 어, 저는 AI에 대해서 다소 좀 놀랍게 생각하는게 제가 경제학책 공부할 때는 전쟁이 터지거나 이러면 불확실성이 높아지면 기업들은 설비 투자를 줄인다고 배웠거든요. 근데 이상한 일이 일어나더라고요. AI가 지금 전쟁 중에 데이터 센터 쪽에 관련된 설비 투자를 늘리고 있어요. 왜 그럴까라는 생각을 좀 해봤죠. 되게 간단하더라고요. 첫 번째는이 AI 투자 레이싱에서 떨어져 나가면 우리의 미래가 없다는 두려움. 그게 1번인 거 같고요. 두 번째는 이미 데이터 센터 설비 투자의 퍼브 운돈이 되게 많은데 여기서 내가 떨어져 나가면 성크 코스트가 되죠.
그럼이 셋시 다 CEO예요. 우리는 어떤 의사 결정을 할까? 전쟁 났으니 스톱 아니면 그냥 못 먹어도고 어느 쪽일까? 저는 못 먹어도 고일 거 같아요. 그럼 못 먹어도 고라는 선택을 딱 했는데 밑에 직원이 저한테 얘기하는 거죠. 좋은 생각이십니다. 하면서 하는 얘기가. 근데 하반기에 공사비가 엄청 오른답니다. 반도체 칩 가격도 무지하게 오른답니다. 에너지 가격도 엄청 오른답니다. 그러면 저는 뭐라고 할까요? 하반기에 공사하자고 할까요? 땡기라고 할까요? 당겨서 빨리 하자 그러겠죠? 이상하더라고요. 연초에 생각했던 거보다 골드만스 리포트를 보니까 데이터 센터 투자 금액이 더 늘어나던데요.
그런 얘기를 많이 하잖아요. 무슨 전쟁이 일어났는데 AI 관련 기업들 빅테크 이런 애들이 주가가 이렇게 뛰냐? 반도치 기업들. 이런 맥락에서도 해석해 볼 수 있잖아요. 그러면 제가 전통적인 교과서에서 배운게 맞나라는 생각. 어. 되게 의외였던 것 같아요. 그래서 그 이후에도 AI가 우리 생각보다 빨라졌다는 거. 그리고 우리가 생각하고 있던 스테레오타입들을 깨고 있다는 거. 그런 생각들을 좀 해보게 됐습니다. 진짜 전쟁 이후에도 주가만 봐도 거의 두 배씩 오른 거 같아요. 혹시 달라지신 어떤 관점이 있으십니까? 세상이 달라졌죠. 4개월 동안.
지금 현재 AI 발전 속도를 보면 매우 흥미로운 발견할 수가 있는데 작년 하반기 그리고 특히 올 초부터 들어와서 인공지능 발전 속도가 계속 가속화가 되고 있어요. 가장 큰 원인은 엔트로픽 때문인 거 같아요. 엔트로픽이 특히 작년 하반기부터 아주 적극적으로 인공지능을 사용해서 인공지능을 개선하기 시작했어요. 그 전에 이제 인공지능 하면 이제 오픈 AI나 구글의 전략은 사람을 더 많이 채용하고 데이터 센터 더 많이 짓고 더 똑똑한 사람들 뭐 수백억 연봉을 주고 데려오는 방법을 썼다면 근데 엔트로픽을 보시면 사람이 이동하지 않아요. 거의 설립했었을 때 초기 멤버들이 계속 지금 일을 하고 있고 그리고 적극적으로 그 누구보다도 하나에 집중을 했어요.
5 코딩 AI로 코딩하는 그리고 AI로 코딩한다라는 것은 뭐냐면 엔트로피 개발한 클로드 코워 같은 경우에 에이전틱 AI죠. 이거 자체에 코디의 80%를 바이브 코딩으로 만든 거거든요. 그러니까 AI 자체를 AI로 만들고 있는데 지금 예측으로는 빠르면 올해 하반기, 늦어도 내년 초쯤에는 바이브 코딩 대신에 에이전티 코딩을 쓸 거라고 현재 알려져 있어요. 여기서 이제 바이브 코딩은 이미 다들 아시겠지만 컴퓨터를 코딩할 때 C+플러스나 자바나 파이썬 컴퓨터 언어로 코딩하는 것이 아니고 우리가 일상 생활에서 쓰는 언어로 코딩을 하는 거잖아요.
자연으로 누구나 코딩을 할 수 있게 돼 버린 거잖아요. 제가 이야기로는 아나원서님도 바이브 코딩으로 지금 앱을 개발하고 계시고 저도 뭐 하나 해 봤어요. 네. 그리고 제가 최근에는 주변에 이제 사업하시는 또 좀 연세도 좀 지긋이 있는 분들한테도 바이브 코딩 가르쳐 주고 있는데 난리가 아닙니다. 어떤 분들은 키보드도 못 치는 분들이 있더라고요. 어떤 분들은 노트북 컴퓨터 샀는데 열지도 못하세요. 뒤로 열려고 막 그러고 그런데도 하루 이틀 바이브 코딩 배우고 저한테 앱을 보내 주시는데 그래서 너무 자랑스럽게 김교수 내가 이런 거 만들었어 하면서 그긴 뭐냐면 사실 누구나 할 수 있다라는 거고 덕분에 판도라의 상자는 열려 버렸고 아까 단장님이 말씀하신 왜 지금 설비 투자가 늘고 있을까?
제가 개인적으로 느꼈던 가장 큰 변화, 지난 4개월 동안 있었던 변화는 첫 번째는 에젠틱 AI가 드디어 제대로 되기 시작한다. 두 번째는 4월 7일이죠. 미토스가 등장을 했잖아요. 우리는 나중에 역사책에 미토스 순간 또는 미토스 모멘트라는 챕터가 아마 있을 것 같습니다. 그 정도입니까? 그렇습니다. 사실 이미 다들 아시겠지만 앤트로이 미토스라는 AI 모델을 출시하진 않고 공개를 했습니다. 클로우드에는 다양한 등급이 있어요. 가장 작은 뭐 하이쿠, 소넷, 오프스. 그런데 오프스보다 더 큰 미토스라는 모델이 있다라는 거예요. 그리고 원래는 4월 말쯤 아마 출시 예정이었던 거로 저는 이해를 해요.
그런데 출시하지 않았습니다. 왜냐? 미터스를 벤치마킹 해 보고 안에서 테스팅을 해 봤더니 코딩 능력이 너무 뛰어난 거예요. 기존 모델보다 한 두 배 정도 코딩을 잘하고 문제는 코딩을 잘한다라는 것은 거꾸로 해킹도 잘할 수 있다라는 거예요. 그리고 해봤더니 실질적으로 현재 우리가 쓰고 있는 대부분 소프트웨어, 인터넷 브라우저 다 해킹이 가능하다라는 거예요. 그리고 가장 큰 충격은 뭐였었냐면 한 30년 전부터 지금 우리가 쓰고 있는 인터넷 망이 TCBP 기반으로 한 인터넷을 관리하는 소프트웨어가 하나 있습니다. BSD 유닉스라는 이게 나름대로 인간이 만든 소프트웨어 중에 가장 좀 안전한 소프트웨어라고 알려져 있어요.
그러니까 그 소프트웨어 같은 경우에 사실 우리 모두가 쓰고 있는 거잖아요. 저 같은 일반인은 제가 쓴 적도 모르지만 이메일을 보내는 순간 라우팅이 되고 이걸 다 BSD가 지금 하고 있는 거예요, 뒤에서. 그리고 이건 너무나 중요한 역할을 하기 때문에 정말 전 세계 최고의 보안 전문가들이 버그를 다 찾아냈고 지난 30년 동안 버그가 없다라고 우리가 생각을 했었는데 미토스가 한 1분 정도 분석하고 버그를 찾았고 그 버그 하나를 기반으로 완전히 그 인터넷망을 하이킹할 수 있는 전략을 짜줬다라는 거예요. 그게 무슨 얘기냐면 이론적으로 미토스가 지금 분량 국가나 분량 단체 손에 들어가는 순간 인터넷 망이 무너지거나 하이킹 당할 수가 있는 거예요.
내일 아침 일어나서 컴퓨터를 켰는데 우선 인터넷이 안 됩니다. 통신망이 무너질 거고 제일 중요한 건 그거예요. 금융 거래가 무너지고 전산망이 무너지고 GPS 안 되고 견대 사회가 하루 아침에 무너지는 거예요. 그렇게 되면 절대로 있어서 안 된 일인데 그러다 보니 앤트로픽은 위토를 출시하지 않기로 결정하고 그 대신에 프로젝 글라스윙이라는 걸 시작했죠. 그래서 이제 글라스윙이라는 것은 미국 영어에서 그 곤충의 날개를 글라스윙이라고 얘기를 하죠. 잠자리 같은 경우에 날개를 멀리서 보면 투명하잖아요. 근데 가까이서 보면 이렇게 줄무늬가 있는 거 같이 우리가 쓰고 있는 소프트웨어 또는 인터넷이 안전해 보이지만 미토으로 자사하게 봤더니 곳곳에 이제 금이가 있다.
뭐 이런 생각으로 그 이름을 만든 거 같아요. 그리고 미토스를 출시하지 않는 대신에 미토스가 버그를 발견한 기업 40군데 다 포함됐어요. 아마존, 마이크로소프트, 구글 그들에게만 제공해서 그 문제를 이제 조용히 풀려고 했습니다. 첫 번째. 그런데 그 첫 40개 기업은 100% 미국 기업들만 들어 있었어요. 난리가 났죠. 우리는 어떡하라고? 그 이후에 140개 기업으로 확장을 했었습니다. 그리고 우리나라 기업도 몇 개 포함이 돼 있었던 걸로 제가 기억하는데 그런데 그 140개 기업 안에 중국 기업은 하나도 없었어요. 현재 재밌는 이야기를 해 볼 수가 있겠죠.
AI를 미국 다음으로 제일 잘하는 데가 중국이잖아요. 왜 중국 기업에는 제공을 안 할까? 또는 거꾸로 중국 기업에 제공할 이유가 있을까? 4월 7일 미토스가 등장하고 미국 리더십에 있는 분들 머릿속에 아주 재밌는 생각이 하나 생긴 거 같아요. AI가 세상을 지배하는 미래 세상에서는 전 세계에서 가장 강력한 AI 모델을 가진 국가가 잠재적으로 경쟁 국가의 전산망을 언제든지 하이킹하고 무너뜨릴 수 있는 전략적 무기를 갑자기 가지게 된 거예요. 그런 셈이죠. 그리고 현재이 무기는 미국이 독점을 하고 있습니다. 이건 마치 1945년 미국만 유일하게 핵무기를 가졌을 때하고 똑같습니다.이 독점화된 전략적 무기를 왜 경쟁 국가들한테 설명을 해 주겠습니까?
우리는 지금 대한민국에서 미국의 동맹이기도 하고 AI 서플라이 체인에 상당히 중요한 역할을 하기 때문에 사실 우리에게는 직접적인 영향은 없겠지만 제가 지금 만약에 중국 리더십에 있다면 밤에 잠을 못 잘 거 같아요. 정말 무서울 수 있겠네요. 정말 무섭습니다. 왜냐? 핵무기도 쓰지 않잖아요. 근데 핵무기가 있으면 모든 면에서 전략적 협박을 할 수 있습니다. 나 뭐 갖고 있는지 알지. 해목이 없는 사람 입장에서 말하기 좀 불편해지잖아요. 바로 그거예요. 야 했다가 아니야 내가 좀 말을 세게 했네. 미안해 뭐 이렇게 되는 거잖아요.핵헷하면은 예를 들어서 근데 이제는 미미 미미 미미토스 하면
아 미안해 미안해이 이렇게 되는 거죠. 한번 볼까요? 예를 들어서 우리가 시나리오를 생각해 볼 수가 있는데 뭐 대만 문제 때문에 미국과 중국이 뭐 군사적으로 충돌를 한다 그러면 미국은 군대 보내기 전에 미토스 풀어 놓으면 되는 거예요. 결국 지금 중국 리더십의 솔루션은 두 가지 뿐이 없어요. 첫 번째 미국하고 협상을 한다. 마치 구소련이 미국하고 핵무기 경쟁했을 때 핵무기 뭐 숫자를 제한하든지 감촉 협상을 했었는데 지금 국제 정세를 보면 살짝권 불가능해 보이잖아요, 지금은. 그럼 두 번째 솔루션은 중국은 지금 무슨 일이 있어도 미토스급 또는 미토스보다 더 뛰어난 AI를 만들어야 됩니다.
뭐 일단 중국 입장에서선 동시에 둘 다 진행하고 있겠네요. 둘 다 할 겁니다. 그런데 후자가 또 본인들에겐 난전한 방법이겠죠. 그런데 그게 쉽지 않은 거예요. 그리고 이게 데이터 센터하고 직접적으로 연관성이 있는데 왜 쉽지 않을까요? 중국에 지금 천재적인 AI 학자들 많습니다. 엘고리듬으론 어쩌면 빅테크보다 잘 만들 수도 있는데 최근 중국이 만든 정말 중국 최고의 전문가들을 투입해서 만든 AI 모델 뭐 디ep V4 같은 경우에 기대했었던 거보다 그렇게 좋지 않아요. 작년에 나왔던 거보다 좋지만 미국하고의 격차가 줄어들지 않고 약간 또 늘어났어요.
왜 그럴까요? 이유가 있죠. 우리가 지금 개발하고 있는 인공지능에서는 골고리즘이나 아이디어도 당연히 중요하지만 그것보다 더 중요한 건 규모입니다. 얼마나 많은 데이터를 썼는지, 얼마나 모델이 큰지, 그리고 얼마나 오래 출론을 했는지, 그리고이 세 가지 모두는 GPU 개수로 결정이 되는 거잖아요. 내가 GPU 1천000개가 있으면 만들 수 있는 모델하고 천만 개 있으면 만들 수 있는 모델하고는 본질적으로 다른데 압도적으로 가장 많은 GPU를 가지고 있고 데이터 센터를 운영하고 있는 곳은 당연히 미국이기 때문에 미국 빅테크들이 가장 좋은 모델을 만들 수뿐이 없고 현재 중국에서는 자체적으로 Nv디아급의 GPU를 생산하기 전까지는 미국만큼 수준의 모델을 만들 수가 없고 미국은 거꾸로 그 격차를 유지하기 위해서는 전 국가 가의 모든 저력을 집중적으로 투자해서라도 중국하고의 데이터 센터 격차를 사실 유지를 해야 됩니다.
지금 그래서 저는 이런 전략적인 관점도 이제 분명히 있지 않을까 싶어서 그게 아마 지난 4개월 동안 있었던 많은 변화 중에 가장 큰 변화 AI가 2026년 4월 달부터 갑자기 전략적 무기화가 돼 버렸다라는 그 미토스는 그럼 생상형 AI로 봐야 되는 거예요? 지금 위토스는 그냥 LLM입니다. 그 AI 모델을 가지고 우리가 할 수 있는 것이 여러 가지가 있는데 첫 번째 단계에서선 2023년부터 우리가 사용하고 있는 인공지능은 생성용 인공지능이라고 얘기를 합니다. 여기서 생성형 인공지능이라는 것은 그 AI 모델을 가지고 데이터를 만들어 낼 수가 있었어요, 우리가.
그래서 뭐 그림도 만들고 영상도 만들고 문장도 만들고 코딩도 할 수 있었던 건데 생성형 AI 시대는 이제 끝났다라고 알려져 있습니다. 2023년 초에 시작해서 2026년 초 3년 걸리고 마무리가 됐고 왜냐 이제 인공지능이 만들어는 글과 그림과 영상이 사람이 만든 거하고 큰 차이가 없어요. 그럼 이제 다 된 거잖아요. 그럼 여기서 끝인가? 아니죠. 어, 사실 이제부터 시작입니다. 생성용 AI가 끝나고 나서 이제 바로 에이전틱 AI가 시작을 해 버린 거잖아요. 에이젠틱 AI도 기본적으로론 동일한 LLM을 기반으로 하지만이 모델의 활용 영역이 데이터를 만들어내는 것을 넘어서 실행을 하는 것까지 가는 거예요.
예전에는 AI를 활용해서 우리가 유럽는 비행기표 알아봐 하면 잘 알아봅니다. 그렇지만 여전히 선택과 결제는 사람이 직접해야 되는데 에젠틱 AI 도구가 있으면 이제 결제까지도 혼자서 해 준다는 거예요. 그리고 기존에 있는 그 수많은 앱들을 사용해서 에이전틱 AI하고 기존에 있는 앱을 연동시켜 줄 수 있는 그 인터페이스가 바로 MCP라는 인터페이스인 거잖아요. 그 MCP 모델 컨텍스트 프로토콜이 있기 때문에 이제 서로 소통이 가능해져서 에이전틱 AI가 앱을 사용하는 그 가능성이 있고 그걸 기반으로 올 초부터는 지금 지정학적인 변화가 지금 벌어지고 있어요.
특히 뭐 저희가 아마 지난 2월 달에도 잠깐 얘기했지만 금융 쪽에서는 가장 먼저 지금 변화가 벌어지고 있고 아마 올 가을 정도 되면 에이전티 금융의 시대가 이미 시작되지 않을까 싶습니다. 그러면 이렇게 지금 우리는 생성형 AI만 보고 있는데 에이전틱 AI 나오고 피지컬 AI 나오고 그러면 경제적 관점에서는 너무 많은게 달라지는 거 아닙니까? 저는 사람들이 느끼는 것 중에 일단 딱 사회 생활을 시작했을 때 눈앞에서 꼬아야 되는 꿈은 어떤 직업을 가질까? 그리고 그 직업을 특히 우리나라 같은 경우는 꽤 오랫동안 가져가는 직업이라고 생각을 아직 많이 하지 않습니까?
그 직업이 사라질 수 있다라는 두려움이 생기는 거고 그중에서는 생성형 AI 이상으로 무서운게 에이전틱 AI가 훨씬 더 그거를 대치할 수 있고 피지컬로 가게 되면은 사실상 굉장히 폭넓게 잠식을 시켜 버릴 수가 있겠죠. 잡이 사라지게 되면은 사람들의 소득은 사라지게 되겠죠. 사람들의 소득이 사라지게 되면은 주택 담보 대출 이자를 못 내게 되잖아요. 그럼 인허은 어떻게 보면은 은행권의 부실 문제로 이어지게 되고 거대한 금융 위기로 이어질 수 있다라는 AI 관련된 디스토피아 시나리오 그런 형태의 충격들도 가져다 줄 수 있겠죠. 기본적으로 에이전틱 AI가 결국에는 화폐의 금융까지도 다 바꿀 수 있다라고 생각하고 이게 우리가 생각하고 있는 노동이라든지 이런 데에 대한 변화들도 크게 만들 거라고 생각을 해요.
저는 많은 사람들이 요즘 투자에 대해서 더 많은 관심을 가지고 있는 이유 중에 간접적으로나 아마이 AI가 주는 영향이 크다고 보는게 아, AI 섹터가 좋으니까 그거 투자하자 이런 것도 있을 거예요. 근데 또 하나는 어쩌면 미래에는이 잡을 가지고 있다라는 것에 대해서 상당히 많은 불안감 이런 걸 갖고 있기 때문에 직업에서 얻어내는 소득도 있겠지만 금융에서 얻어내는 소득도 필요하지 않겠나라는 두려움, 일종의 경외감 이런 것들도 존재한다고 봅니다. 제가 한 10년 전, 15년 전하고 지금하고 비교해 보면 은퇴라든지 연금이라든지 이런 데에 대한 설명을 해 드릴 때 사람들의 반응이 그렇게 적극적이지 않았는데 지난 10년간 우리나라도 노령화 사회 진입하면서 주변에 자기 형들, 누나들이 이렇게 은퇴하는 걸 봤잖아요.
그분들이 되게 많은 조언을 해 주지 않았을까요? 그럼 바로 내 눈앞에 닥친 문제예요. 그러면은 지금 우리가 당장 클러드에서 바이브 코딩이라는게 얼마나 빨리 다가오고 있는 건지 그걸 보면 바로 눈앞에 닥쳐야 사람들은 두려움을 바로 느끼게 되죠. 그러면서 여기에 대해서 보다 많은 관심을 갖게 되지 않을까요? 저희가 마켓을 볼 때 가장 중요하게 보는게 미국의 고용입니다. 일단 그 데이터부터 굉장히 큰 변화를 겪게 될 것 같고요. 그리고 앞서 말씀드렸던 것처럼 금융 시스템이나 부채 구조나 화폐라든지 이런 것들까지 큰 변화가 나타나지 않을까 그런 생각을 해 보고 있습니다.
그 아주 중요한 포인트인데요. 지금 어떤 경제학자들은 미래의 화폐는 토큰이 될 거라고 지금 얘기를 하고 있습니다. 토큰이라는 것이 우리가 AIR을 활용해서 출론을 할 때 사용하는 단위를 얘기하는 거잖아요.이 이 토큰이 사실 상당히 중요한데 다시 에이전틱 AI로 돌아오자면 우리가 AI를 할 때는 데이터 센터가 두 번 필요한 거잖아요. 첫 번째는 lm AI 모델을 학습시킬 때 필요합니다. 이때 뭐 GPU 수천 개, 수만 개를 동시에 돌려 가지고 모델을 만듭니다. 프리트레이닝이라고 부르죠. 문제는 모델만 있으면 빅테크들은 돈을 벌 수가 없어요.
이건 자동차의 엔진 같은 거예요. 엔진은 반드시 있어야 되지만 엔진만 가지고는 할 수 있는게 아무것도 없고 이제 이거를 가지고 활용을 어떻게 해야 됩니다. 이제 돈을 벌려면 그 AI 모델을 누군가가 사용을 해야 되고 AI 모델을 사용하는 것을 저희는 추론이라고 부르잖아요. 추론을 할 때 데이터 센터를 더 많이 씁니다. 그리고 출론할 때 그 단위를 이제 토큰이라고 보통 부르는데 여기에 새로운 변수가 들어갔죠. 작년 우리가 했었던 많은 시뮬레이션의 그 결과를 보면 시간이 지나면 지날수록 학습 비용보다 추론 비용이 훨씬 더 늘어날 거라고는 이미 생각을 했었어요.
어느 정도 늘어날까요? 이제 그건 봐야 되겠지만 맨날 그 삑테크들이 얘기한 건 2030년까지는 출론용 데이터 센터 3,000조 말도 안 되는 X를 투자해야 된다라고 얘기를 했었는데 그렇기 때문에 작년 하반기에는 버블론이 이야기가 됐었잖아. 이거 버블 아니냐? 그런데 최근에는 버블론이 다시 쏙 들어갔어요. 왜냐? 에전틱 AI가 등장하고 나서 이제 추론을 하는 존재 다시 말해서 토큰을 사용하는 존재가 작년까지만 해도 개인 그다음에 기업이었습니다. 그런데 이제는 개인, 기업 그리고 에이전트가 포함이 돼 버린 거예요. AI도 쓰죠. AI가 대부분 씁니다.
이제는 제가 본 데이터는 2026년 6월 달에 들어와서 처음으로 인터넷 트래픽의 51%가 AI가 만들어낸 인터넷 트래픽이라는 거예요. 이제 그습니까? 네. 벌써 사람이 한 것이 아니고 최근들은 예측에서는 2030년에는 토큰의 80%를 에이전트가 쓸 거라고 예측을 했었습니다. 사람은 20%고 에이전트는 잠을 안 자잖아요. 밥도 안 먹어요.이 친구들은 24시간 토크니세이션 할 수가 있습니다. 예를 들어서 내 자산 잘 관리해 줘. 그다음부터 에이전트가 24시간 돌면서 시장을 리서치하고 논문을 읽고 지네들끼리 또 얘기하면서 투자하고 사고 팔고 어쩌고 저쩌고 매번 이때 토큰을 쓰는 거예요.
그러다 보니 그 볼륨이 더 늘어날 거라고 지금 얘기를 하고 생각하고 있어서 이런 관점에서 데이터 센터가 지금 더 많이 필요하고 첫 번째 두 번째로는 에이전트들이 출론을 할 때는 사람이 출론할 때보다 출연 속도가 더 빨라야 됩니다. 우리 사람은 키보드 치는 속도도 있기 때문에 1초 2초 정도 딜레이가 있어도 큰 문제가 없지만 특히 금융 거래를 한 에이전트들은 1분초분의 1초로 반응을 해야 되고이 문제는 HBF가 등장해야지만 풀릴 수 있다라는 거잖아요. 에이전틱 AI가 정말 현실이 되면서 미국과 중국의이 전략적 경쟁 그리고 AI가 전략적 무기화가 되기도 시작했고 두 번째는 데이터 센터에 니지가 더 늘어난 거 같아요.
지금 인공지능 미래 시대에 대해서 얘기를 할 때 또 이런 프로그램을 보는 많은 분들은 그럼 계속 고민을 할 거예요. 그렇지? 에너지가 있고 토큰이 있고 로봇이 만들고 에이전트가 돌아가고 나는 뭘 하지? 거기서 지금은 사실 에이전트 이코노미라고 지금 얘기를 하고 있어요. 한 사람이 에이전트를 돌리고 기업에서도 에이전트들이 일을 하고 또 하나 여기서 아주 흥미로운 현상이 하나 있는데요. 한번 기억을 해 볼까요? 중세 시대 본건조의 사회입니다. 사실 진정한 의미에서 소비자라는 계층이 사실 없었죠. 한 국가의 모든 자원 왕과 귀족들이 독점을 하고 있었고 그걸 이제 농부들이 빌려서 농사를 짓고 어쩌 했었던 거지 주체적으로 경제적인 활동을 하는 전제들이 아니었기 때문에 진정한 의미에서 비즈니스라는게 없었잖아요.
그다음에 산업 혁명이 벌어지면서 진정한 의미에서 독립적으로 경제 활동을 할 수 있는 소비자 계층이 생겨 버립니다. B2B만 있다가 갑자기 컨주머가 생겨 버리잖아요. B투 C, CB, CC 지금은네 가지가 있습니다. 사실은. 그리고 지난 200년 동안 우리가 하고 있는 모든 비즈니스는이네 가지 중에 하나 또는 그거의 조합이었던 거잖아요. 모든 비즈니스가. 그런데 저는 최근에 가장 흥미로운 현상 중에 하나는 뭐냐면 200년 만에 이건 역사적인 변한 거 같아요. 2026년 초부터 사람, 기업 또 하나가 득장했잖아요. 독립적으로 경제적인 활동을 할 수 있는 에이전트가 등장해 버렸어요.
3 * 3이 되는 거예요.이 이 게임이 B2 C, B2A, C2A, A2 B 매트릭스가 2 * 2에서 3 * 3으로 지금 확장이 돼 버렸고요 셀 하나하나가 수천조짜리 새로운 비즈니스가 되고 그 대신에 중간에 있었던 C위조, 소비자 위주 비즈니스는 아마 무너지지 않을까 지금 생각을 하고 있습니다. 예를 들어서 이런 거예요. 지금 컴퓨터를 파는 회사예요. 고등학생 한 명한테 파는 건 이제 B2C입니다. 그런데 미래 에이전틱 AI 시대에는 소비자가 쇼핑하지 않잖아요. 에이전트가 쇼핑하러 다닐 거잖아요. 그 고등학생이 에이전트를 돌리겠죠.
그 고등학생이 바이브 코딩으로 에이전트를 만들어서 나는 수능 시험 보느라고 쇼핑할 시간이 없어요. 네가 알아서 쇼핑해. 그러면 저는 컴퓨터를 파는 회사로서 저의 마케팅의 타겟이 학생도 아니고 기업도 아니고 에이전트가 돼야 되는 건데 이게 뭐예요? 도대체 우리가 해 본 적이 없어요. 이런 거를. 그런데 분명히 그쪽으로 갈 거 같긴 합니다. 그런데 여기서 또 하나 문제가 생기죠. B2A, C2A, C2A, C2B 이것의 모든 것을 논리적으로 계속 생각해 보잖아요. 맨 마지막에 남는 유일한 비즈니스는 A2A A예요. 내가 컴퓨터를 팔아요.
그런데 내가 지금 해야 되는게 소비자가 보낸 에이전트를 설득해야 돼요. 근데 사람이 에이전트를 어떻게 설득하겠어요? 그럼 나는 물건을 파는 에이전트를 만들 수분이 없어요. 잘 팔아와라. 잘 팔아와라. 잘 사 와라. 그럼 사람은 어디 있어? 여기서 A2A 비즈니스에서 그 기업을 가지고 있는 사람은 오케이. 매우 효율적으로 직원 한두 명으로 돈을 벌 수가 있을 거예요. A2A A를 호스팅하는 데이터 센터도 돈을 많이 벌 거예요. 그 데이터 센터에 들어가는 반도체를 만드는 회사도 돈을 많이 벌고 에너지를 만드는 회사도 돈을 많이 버는데 이걸 다 합쳐 봅시다.
한 사회에 몇 명인가 혜택을 보는 사람이 퍼센트로 보면 1%도 안 되지 않겠어요? 결과적으로 그 얘기는 뭐냐면 사람이 돈을 벌 수 있는 콤비네이션이 점점 점점점 압축돼서 A로 가는 순간 중간 사람의 역할이 필요 없어지는 거예요. 중간 업무자들, 중간 회계 뭐 법인 어쩌고 저쩌고 저쩌고 다 사라져 버리고 나중에는 자본 또는 에너지 또는 기술을 소유하는 사람들이 에이전트를 풀어서 돈을 번다라는 것은 그럼 나머지 사람들은 어떻게 돈을 벌라는 문제가 실질적으로 이제 생기는 거 같아요. 그러니 지금 실리콘벨델에서 제한하는 건 그냥 우리가 돈을 주겠다라는 거잖아요.
일런 머스크는 유니버셜 베이 인컴이 아니고 유니버셜 하이 인컴을 준다고 하잖아요. 돈 많이 준다라는 얘기예요. 왜냐 결과적으로 사람들은 본인이 독립적으로 돈을 버는게 아니에요. 더 이상은 저는 모든 비즈니스가 A2A로 간다라는 것이 실질적으로 우리가 살고 있는 현실에는 가장 큰 영향을 줄 변화이지 않을까 싶고. 근데 재밌는 건 이거예요. 많은 전문가들이 신기하는 건 최가 나오고 3년이나 지났는데도 아직 거시 경제적인 지표에는 실험률이 안 올라가고 있다라는 거예요. 그래서 전문가시기 때문에 이게 지금 우리의 쇼텀 착각인가요? 아니면 진짜 변화가 없는 걸까요?
이게 최근에도 그 이슈가 있어요. 채지T 이런 것들을 도입한게 일을 하는 사람들을 편하게 만든 건데 이게 실제로 돈 버는 걸로 액추얼리 연결되는게 있는가라고 하면은 아직까지는 그게 드러나지는 않고 있는 것 같아요. 이게 에이전틱에서 더 넘어가서 피지컬로 가게 되면 사람들은 어쩌면은 눈으로 보는게 더 클리어하다고 생각하거든요. 예를 들어 이런 거죠. 사람들이 일을 할 때 더 좋아져 가지고 능률도 올라서 더 많은 걸 하고 있습니다. 그게 눈으로 잘 안 보이잖아요. 그렇잖아요. CEO 입장에서 어 이렇게 되잖아요. 피지컬은 눈에 바로바로 보이지 않을까요?
저는 그걸 눈으로 체감할 수 있는 단계, 성격 급한 사람들이 봤을 때 체감하는 단계는 피지컬에서 훨씬 더 뚜렷하게 나타날 거라고 보고요. 그게 거시 경제라는 건 사실은 경기장을 위해서 내려다 봐요. 다 그냥 뛰어다니는 거 같거든요. 근데 경기장 안에 들어가면 그 등치 좋은 사람들이 막 밀어붙이고 안에서 막 뭐 이렇게 잡아당기고 온갖 파울 다 하는데 위에선 안 보이지 않습니까? 사실은 거시 경제에서 바라보는 실험률 지표는요. 그렇게 디테일을 봐주지 못해요. 그리고 그 내부에서 나타나는 자의 퀄리티 이런 것들까지 다 보지는 못해요. 클리어하게 눈으로 드러나는 거는 피지컬 영역까지 가야 되지 않나라는 생각이 들고 맞는 거 같아요.
왜냐면 뭐 저는 당연히 전문가는 아니지만 이제 경제학관 제 친구들 얘기 들으면은 경제학의 가장 큰 문제는 적절한 잣대 매트릭이 없기 때문에 우리가 측정하는 뭐 GDP, 실험률 이런 거 자체가 이게 진짜 측정하는지 잘 모른다라는 거예요. 그러니까 예를 들어서 항상 얘기하는게 아니 IT 레볼루션이 컴퓨터가 1970년도부터 등장했는데 생산성 변화에 인과 관계가 없다라고 자꾸만 나온다라는 거예요. 그런데 누가 보더라도 우리가 느끼는 거는 누가 봐도 있죠. 누가 보더라도 편해졌잖아요. 내가 예전에 손으로다 글을 쓰고 타자기로 글을 쓸 때보다워 프로세서로 쓸 때 훨씬 편한데 이게 잡히지를 않는다라는 거예요.
결국은. 그러니까 상당히 많은 문제는 우리가 그렇게 파인 디테일하게 이걸 측정을 못 하기 때문에 그런 면이 있고 단 피지컬 AI가 지금 나와 가지고 택배를 사람이 한 시간에 몇 개 배달하는데 로봇은 열배를 한다. 그럼 그때부터 보인다라는 거죠. 그다음에는 처원을 또 하나 하면 그럼 이제 일런머스크 같은 사람들이 얘기했었던 돈을 준다 이런 얘기 있잖아요. 그러면 그거는 전 세계가 그 돈을 받느냐 아니면 미국이 받느냐라고 물어보면 미국이 중국을 그 돈을 줄까? 내지는 미국이 남화공을 그 돈을 줄까? 저는 미국의 얘기라고 생각해요. 그럼 다른 나라들은 어떻게 될까?
그리고 A2A에 대한 말씀까지 해 주셨잖아요. 저는 동의하거든요. 근데 미국에서는 A2A가 진행이 되고 있는데 다른 나라들은 그 속도만큼 따라갈까? 되게 유치한 말씀 하나 드리면 임진한테로 돌아가면 조총이라는게 엄청난 거였잖아요. 물론 그때는 우리는 쇠국을 했었지만 사실상 지금은 쇠국을 하지 않더라도 속도를 못 따라가는 부분이 생기잖아요. 하나 더 보면은 아까 토큰이 화폐가 되는 세상이잖아요. 그럼 그 토큰은 누구의 토큰인가라는 생각을 해보면 전 세계가 각각의 토큰을 마치 원화 n화 이렇게 갖고 있느냐 아니면 우리가 지금 토큰 얘기하는 건 다 미국의 토큰이 되는 거 아니겠습니까?
근데 지금 빅테크들의 클로우드의 토큰을 쓰고 있는 거죠. 그래서 저는 여기서 또 하나 흥미로운 질문이 뭐냐면 토큰이 미래 화폐가 된다면 토큰 세금은 어떻게 걷나요? 그다음에 저도 사실은 굉장히 혼란스러운게 아까 전에 두 가지 환경을 말씀드렸잖아요. 양극화와 블록화. 사실 세금 같은 경우는 양극화의 세상에서는 누진 세제가 되게 많이 있지 않습니까? 누군가한테 더 많이 걷잖아요. 그리고 블록화라는이 국가별로 자국의 화폐를 통해서 세금을 걷고 조세의 납부가 가능하기 때문에 그 화폐 의미가 존재하는 거거든요. 토큰의 세금이 만약에 가능해진다면 사실상 이거는 화폐가 화폐의 주권이라는 것에 대한 문제까지 이어가게 됩니다.
그래서 저는 경제학적인 사고에서 보면 제가 공부한 세상에서는 그렇게 변화하는게 사실은 받아들이기가 쉽지는 않아요. 에이전트는 토큰을 쓰는데 에트는 일을 하는 애들이에요. 실질적으로 실행을 하기 때문에 그니까 토큰을 월급처럼 받는 거죠. 그럼 걔한테 세금을 먹여야겠네요. 너 토큰 받았잖아. 줘. 그래서 빌게이츠가 로봇스 얘기를 한 거고 지금 와서 보니까 빌게이츠가 10년 전 로봇스라고 얘기한게 토큰텍스였었던 거예요, 사실은. 그래서 저는 지금 제 연구 분제는 아니지만 와, 지금이 시대에 경제학 전공하면 너무나 재밌을 것 같아요. 재밌을까요?
머리가 아플까요? 남일이라고 쉽게 말씀하시는 거 아닙니까? 남일이니까 쉽게 얘기하는 거죠. 왜냐? 뇌과하게는 아무 변화가 없습니다. 지금 새로운 발견이 없어요. 그래서 근데 경제학 보면 정말 오랜만에 모든 것이 변하고 새로운 개념을 다 도입을 해야 되는 시대. 예를 들어서 이거죠. 토큰을 어떻게 세금을 먹일까? 토큰의 정체성이 뭘까? 그리고 또 하나는 매우 진지하게 지금 고민하고 있는게 빅테크들에게 피고세 같은 거를 지금 세금을 먹여야 되지 않을까? 1920년도에 이제 캠브리지 경제학자인아서 피고라는 분이 제안한 건데 한 회사가 물건을 팔아요.
뭔가 만들어. 돈은 다 걔네들이 벌어. 그런데 그거를 만드는 과정에서 만들어진 문제가 있을 수 있잖아요. 그 문제는 사회가 다 짊어집니다. 아주 전통적인 방법은 예를 들어서 뭐 제철소 같은 경우에 환경 파괴는 사회가 임수 돈은 한 회사가 번다. 그렇기 때문에 우리가 탄소 배출세 같은 걸 UN 산악에서 그 협상을 몇십원 동안 했었고 탄소 배출세라는 비슷을 만들었는데 지금 생각하기에는 사실은 토큰세가 피구세 같은 역할을 해야 되는게 지금 AI의 혜택을 받는 회사는 극소수의 기업이라는 거예요. 빅테크들 더하기 에너지 회사들 더하기 반도체 회사들 돈은 다 그 회사들이 보는데 AI가 만들어내는 사회적인 문제는 모두가 지금 짊어지고 있는 거고 그래 가지고 예를 들어서 에이전틱 AI 때문에 실험률이 늘어나고 실험률 때문에 사람들이 차도 안 사고 TV도 안 사면 그 회사들은 갑자기 당해 버리는 거예요.
TV 말듣는 회사들은. 그렇기 때문에 시장 경제 차원에서 회하지 않아 보이잖아요. 분명히. 그러니까 그 격차만큼을 세금으로 매겨서 다시 밸런스를 맞추자라는 건데 여기는 문제가 있죠. 그걸 하려면 모두가 모여서 합의를 해야 되는데 지금 2026년에는 그건 불가능한 시나리오라고 저는 보고 있습니다. 사실이 조세라는 건 사실은 저항이라는 것도 있고 징수에 있어서의 강제성도 존재하고요. 내지 않았을 때에 대한 페널티를 어떻게 부과할 건지까지 다 논의가 돼야 되잖아요. 그 자체가 어려울뿐만 아니라 그걸 만약 징수할 수 있다면 미래에는 모두가 잘 사는 세상일까 아니면 양극화가 더 확대될까 그 질문으로 깔데기처럼 모인다고 생각을 해요.
제가 바라본 역사는 생산성의 급격한 향상이 나타날 때마다 양극화가 극단적으로 확대됐거든요. AI도 마찬가지로 지금 우리가 대화하는 그 전체는 생산성의 극단적인 확대거든요. 누군가 이거를 그 격차만큼 무로 메워 줄 거 지금 피구스에 대한 얘기도 그런 데서 시작이 되는 거고. 근데 저는 좀 걱정스럽게 바라보는 건 결국에는 더 벌어지지 않겠는가? 지금 우리는 일러머스크의 조만장자 스토리를 듣고 있지 않습니까? 그런 걸 보면은 과연 AI의 극단적인 발전 그 끝에서는 과연 우리는 뭘 보느냐? 이제 시장에서는 AI가 많은 생산 단가를 낮추기 때문에 공급이 늘어날 것이다.
뭐 이렇게 보는 측면이 있고 또 반대로 수요가 폭증되기 때문에 물가가 올라갈 거다라고 보는 측면이 있지 않습니까? 너무나 정반대 얘기를 하고 있는 거란 말이에요. 자, 공급이 폭발하기 때문에 물가가 0이 될 것이다. 쪽이 맞습니까? 아니면 수요가 폭발하기 때문에 오히려 물가가 올라갈 것이다가 맞습니까? 6월 달 중순에 미국에서 FMC가 있었어요. 케빈노시의 데뷔전이었거든요. 그 연준 쪽의 전문가라고 할 수 있는 월스트릿트 저널에 닉티메라우스라는 기자가 있어요. 아, 유명한 사람입니다. 그 사람이 이제 케빈너 씨한테 질문을 던지거든요.
AI가 생산성 혁명을 통해서 공급 사이드에 영향을 주냐 아니면 수요에 영향을 주냐 이렇게 물어봤어요. 똑같은 질문이거든요. 케빈너 씨가 얘기하는 거는 공급에 영향을 준다는 거는 우리 미래의 기대인 거고 그다음에 수요에 영향을 준다는 건 명명 백백한 얘기다. 이런 얘기를 해요. 자, 그럼이 얘기는 뭐냐면 당장 눈앞에는 수요의 영향을 주는게 크다는 거죠. 그러면 단기로는 물가를 끌어 올리는 요인이 되는 거고 뒤로 보면은 금리를 물가를 끌어내리는 요인이죠. 그래서 이번에 연준에서 점도표를 찍은게 있어요. 그 점도표가 뭐냐면 연준 위원들이 미래의 금리를 어떻게 찍을까 이거거든요.
근데 요번에 제가 점도표를 보고 한참 쳐다봤어요. 두 가지 포인트인데 첫 번째는 원래는 금리를 인하할 거라고 보고 있었거든요. 두두 번 정도 인하하지 않을까 그랬었는데 그렇게 3월 달에 찍었는데 이번에 6월 달에는 위로 찍은 거예요. 금리 인상으로. 그러면 이제 와 지난 24년부터 시작됐던 금리 인하 사이클이 끝나고 이제는 금리 인상이 시작되는구나 이렇게 볼 수 있거든요. 그럼 금리 인상 사이클의 시작인가 해서 딱 보면 내년에는 내리는 걸로 나와요. 어 그래요? 이게 왜 저한테 생소했냐면 방향을 3월과는 달리 바꾼 것도 생소했지만 보통 금리 인상 사이클 인하 사이클로 들어가잖아요.
올리면 2, 3년 올려요. 내리면 2, 3년 내려요. 보통 그러거든요. 근데 이번에는 점도표에다가 올해 올리고 내년에 내리는 걸 찍어요. 그럼 이건 뭘까? 뭘까? 앞서 말씀드렸잖아요. AI의 효과가 시차를 두고 나타나잖아요. 눈앞에서는 물가를 끌어 올리지만 이건 어떻게 보면 일시적인 물가 상승일 수 있고 시간이 지나면은이 물가는 안정이 될 수 있다라는 기대에 기반한 거잖아요. 그러면 연준 내에서 금리 올리는 걸 싫어하는 비둘기판은 이렇게 얘기할 거예요. 지금이야 물가 높아 보이지만 낮아진다. 호들갑 뜨지 말고 그래서 금리 동결을 주장했겠죠.
근데 조금 매판 어떨까요? 아 아니야 아니야. 나중에 안정이 된다고 할지라도 지금의 물가 상승이 겉잡을 수 없이 커질 수 있어서 부작용이 생길 수 있어. 조금이라도 올려 놓자. 올해 올리면 내년에 안정되니까 내릴 수 있잖아. 이런 얘기 하지 않았을까요? 그래서 저는이 AI를 바라보는 관점과 방금 전에 질문하신 것처럼 생산성과 물가를 해석하는 방식. 이번에 FMC에서 그 질문 하나의 요런 내용들이 점도표하고 연관돼서 좀 나타나지 않았나? 그런 생각을 좀 해 봐요.이 얘기를 스케일업을 좀 해서 과거하고 좀 비교를 해 보면 이런 거 같아요.
보통 저희처럼 매크로를 보는 사람들은 탑다운이라고 해서 전체적인 경제의 환경이 산업에 어떤 영향을 주고 개별 기업에 어떤 영향을 주는지를 이렇게 내려다 보거든요. 어떤 환경이 산업에 영향을 주는 경우는 되게 많아요. 근데 산업의 변화가 매크로를 뒤흔드는 경우들이 있거든요. 그게 드문데 AI가 그 케이스가 되는 것 같아요. 그리고 과거에는 IT 혁명이 그걸 만든 적이 있었죠. 그게 이제 90년대의 이야기입니다. 그럼 이제 지금 제가 말씀드렸던 거는 단기로는 인플레이션을 가리키지만 조금 더 먼미래에는 결국에는 AI 혁명의 생산성 개선으로 이어지게 되니까 물가를 안정시킬 겁니다.
이제 이런 흐름으로 가는 거잖아요. 과거에 이제 90년대의 그림을 한번 잠깐 그려 봐 드릴게요. 잠깐만 뒤에 한번 보시면 예. 예. 거시 경제를 볼 때 되게 중요한 거는 성장이라는게 있고요. 물가라는게 있습니다.이 두 가지가 되게 중요하거든요. 성장에는 두 개의 성장이 있을 거예요. 고성장이라는게 있을 거고요. 저성장이라는게 있을 겁니다. 물가에도요. 고물가라는게 있을 거고 저물가라는게 있을 겁니다. 그럼 사실상 요게 2바투 매트릭스가 되는 거거든요. 그럼 요렇게 한번 그려보면 여기는 고성장 고물가가 되고 저성장 고물가 고성장 저물가 저성장 저물가가 되는 겁니다.
2000년대를 보면 중국이 고속 성장할 때가 있었어요. 그때는 중국이 전 세계 원자재를 빨아들였죠. 연평균 성장이 뭐 10%씩 나오는데 그죠. 그럼 성장은 되게 강했죠. 얘네들이 원자재를 빨아들이면서 기름값이 엄청 올라서 2008년도에는 배럴당 150달러까지 올라간 적이 있어요. 그때는 고성장 고물가죠. 그래서 2000년대 신흥국 성장, 특히 중국을 중심으로 한 신흥국 성장의 시대가이 고성장 고물가의 시대예요. 저성장 고물가는 너무 유명하죠. 석교파동이잖아요. 그래서 여기는 70년대를 얘기해요. 저성장 저물가는 성장도 안 나오고 물가도 안 오르죠.
디플레이션이 그렇죠. 디플레이션을 오랫동안 겪었던 나라의 이야기죠. 일본의 90년대 이후를 얘기하기도 하고요. 금융위기 직후 그래서 글로벌 파이낸셜 크라이시스 직후의 세계 경제가 여기에 해당이 돼요. 사실은 흥미로운 건 성장이 강하면 수요가 강해지니까 물가가 올라가잖아요. 그럼 고성장 고물가는 논리적으로 이론적으로 가능해요. 성장이 약해서 수요가 약하니까 물가가 안정이 되잖아요. 얘도 이런쪽으로 가능해요. 근데 성장이 약한데 어떻게 물가가 높지? 공급망의 불안입니다. 석유 파동이잖아요. 그래서 이것도 설명이 돼요. 얘는 뭐지? 성장이 강한데 어떻게 물가가 안정이 되지?
굉장히 간단한게 이게 생산성의 혁명인 거죠. 포인트는 그건 거 같아요. 똑같은 1,000원이라는 돈을 넣었을 때 개를 생산하면 원가는 100원이죠. 네. 여기에 마진을 붙이면 10% 마진 붙이면 110원에 팔아야 돼요. 그런데 똑같은 1,000원을 들여왔는데 피지컬 AI라는 로보트가 100개를 밤세도록 만들어요. 그러면은 원가가 10원이지 않습니까? 네. 그럼 여기 10% 마진 부채 팔면 11원에 팔아요. 그럼 우리는 제품을 훨씬 더 싼 가격에 팔죠. 싸니까 수요가 더 늘어나겠죠. 그러면 생산을 훨씬 더 많이 해야겠죠. 사람을 더 많이 채용해야 되고 설비가 늘어나야겠죠.
성장이 엄청나게 커지겠죠. 완전히 새로운 시장이 열리지 않습니까? 스마트폰의 대중화가 이런 케이스죠. 문제가 그러면 성장이 나왔으면 물가가 올라야 되잖아요. 근데 물가가 낮아졌죠. 요런 거죠. 그럼 요때가 최근에 언제 있었냐? 결국에는 케빈 씨가 말하는 거는 90년대 IT 혁명때가 이거라고 얘기하는 겁니다. 4분면에 대한 그림들이 대충 다 나왔잖아요. 그러면은 야, 이렇게 가면은 모든게 다 안정적이고 행복하지 않나? 그럼 사실상 이게 영원해야 되잖아요. 근데 이게 이렇게 되더라고요. 95년도, 96년도, 97년도, 98년도까지는 고성장 점물가가 맞았던 거 같아요.
99년도 2000년도가 되잖아요. 이때는 닷컴 기업들의 주가가 어마어마하게 뛰거든요. 사람들이 안 거예요. 생산성이 높다는 걸. 그럼 생산성이 높은 기업의 주식은 사야 되지 않겠습니까? 그래서 주가가 96년도 97년도에는 이렇게 오르오는게 99년도에 기울기가 이렇게 솟아요. 그러면 자산 가격이 많이 뛰니까 이걸 기반으로 소비를 늘릴 수 있었겠죠. 그래서 요때는 금리 올리는 걸 별로 안 좋아했었던 사람이 그린스펀이라는 사람이에요. 이틀 전에 영면해 드셨더라고요. 100세로. 근데 요때는요. 닷컴 버블로 가면서 주가가 너무 많이 뛰고 올라버린 자산 가격을 기본으로 해서 소비를 많이 늘리니까 이때는 생산성 혁명이고 뭐간에 물가가 올라왔거든요.
그래서 이때는요 금리를 그때 당시에 연준의 기준 금리가 4.75였는데 2000년도 5월까지 6.5%로 올려요. 첫 번째요 시기에는 성장은 강했는데 물가는 좀 낮은 편이었죠. 근데 요때는 어떻죠? 성장은 강한데 물가도 올라오죠. 이렇게 금리를 인상하게 되면서 자산 시장을 박살했거든요. 버블이 붕괴된 거죠. 근데 아까 뭐라고 말씀드렸냐면 사람들의 소비가 올라버린 자산 가격의 기본에서 소비를 했잖아요. 근데 자산 가격이 무너지면 소비가 위축이 되겠죠. 그래서 2001년도에 성장이 빠르게 위축이 돼요. 저성장 그리고 소비가 줄어드니까 저물가로 가더라고요.
예. 요렇게 흘러옵니다. 그래서 이제 무언가 하나의 혁신이 일어나는 건 좋은데 그 혁신이 그 상태에서 그대로 머물져 있지 않고요.이 4분면을 돌아다니더라고요. 그리고 생산성 혁명은 어떻게 보면이 매크로를 갖다가 실제 바꿨었던 그런 기억들이 있습니다. 그러면 지금을 가져와 보면은 어떤 생각을 하느냐? 결국에는 성장도 세게 가져오는데 앞에서는 물가를 끌어올리면 이때하고 조금 달리 첫 번째는 여기서부터 시작하는 것이 될 수 있겠죠. 근데 이후에 성장이 굉장히 강해지면 AI가 혁명을 가면서 생산성을 끌어 올리게 되면 요로 넘어올 수도 있겠죠.
근데 요로 넘어오면 갑자기 엄청난 노아지잖아요. 사람들의 투자가 늘어날 수도 있지 않을까요? 그러면 물가가 올라오지 않을까요? 다시 요로 가죠. 올라버린 물가가 성장을 위축시킬 수 있죠. 금리를 끌어 올릴 테니까. 그럼 일단 성장부터 박살려면 일로 갈 수도 있지 않나요? 그러면 여기서 물가까지 박살내면 요렇게 돌죠. 그래서 어떤 생각이냐면 고정돼 있는게 아니라 하나의 계절과 같아요. 제가 돌아와서 보면은 그런 얘기를들은 적이 있어요. 금리는 주가하고 다르게 우상향이 아니지 않습니까? 금리가 우상향하면 지금 한 금리가 20% 됐겠죠.
금리는 올라서 내리고 내려서 올라가거든요. 높아진 금리가 실물 경기에 부담을 주고 그렇게 해서 경기를 찍어 누르면 실물 경기가 둔화되니까 또 금리를 낮춰 주고 낮춰 주면 부양이 되니까 또 올라오고 그래서 오르고 내리고 오르고 내리고 사이클을 가져가잖아요. 그게 이제 저런 사이클을 만드는 거고 가끔씩 IT 혁명, AI 혁명 요런 것들이 매크로 경제의 사이클을 바꿀 때도 있는 거 같아요. 그래서 요번에 AI 혁명이라는 것도 굉장히 흥미로운 주제가 되지 않나 싶고 연준에서 캐비너 씨가 요거 관련돼서 TFT를 하나 띄었더라고요. 연말 정도에는 결과 나온 데거든요.
개인적으로는 관심 있게 보려고 하고 있습니다. 그러면 이제 오늘이 시간을 정리하면서 이거를 한번 여쭤보고 싶어요. 지금 두 분이 말씀하신 내용들이 다 굉장히 합리적이고 정말 일어날 법한 미래여서 굉장히 무섭기도 하고 어떤 식으로 변하든 이제 다가올 그 시대를 만난 우리는 무엇을 어떤 식으로 공부를 하고 준비를 해야 되며 또 우리의 자녀 세대한텐 뭘 공부를 하라고 해야 됩니까? 제가 최근에 듣기로는 대치동 트렌드는 자녀분들을 국경수 학원에서 지금 다 빼서 예체능 학원으로 벌써 그러고 있답니다. 네. 이미 그러고 있다라고 합니다. 어머니들이 지난 3월 중순에 엔트로피이 공개한 또 보고서를 읽은 거 같아요.
그 보고서 내용이 뭐냐면 에이전틱 AI가 대체할 수 있는 일과 대체할 수 없는 일을 나눠봤는데 답이 다 나와요. 에이전틱 AI가 대체하는게 뭐가 있을까요? 비즈니스, 금융, IT, 법률, 업무 우리가 하고 있는 겁니다. 대체할 수 없는 일들. 건설업, 배강공 이건 이제 에전틱 AI를 얘기하는 거예요. 피지컬 AI로 가면 이제 그것도 또 달라지겠지만 그 얘기는 무슨 얘기냐면 매우 단순하게 보자면 에젠틱 AI가 현재 대체할 수 있는 일의 성격을 다 합쳐보면 교집합은 상대적으로 높은 교육을 받아야 되고 우리가 좋은 직업이라고 말했던 것들이 대체가 되는 거죠.
그리고 상대적으로 돈을 많이 버는 예를 들어서 봅시다. 판교에서 지금 억단위로 연봉을 받던 개발자가 바이브 코딩 때문에 지금 이미 벌어지고 있잖아요. 해고가 되고 있어요. 미국에선 특히더 그러다 보니 결과적으로 에이전틱 AI가 등장하면 등장할수록 수능 시험에서 100점을 받더라도 그런 직업들이 가장 먼저 에이전틱 AI로 대체된다면 차라리 예체능 쪽으로 가는게 좋지 않을까 뭐 이런 생각이 있는 거 같긴 하지만 모두가 예체능할 수는 없어 보이잖아요. 결과적으로 현재 아무도 모릅니다. 저는 가끔가다 뭐 언론이나 방송에 뭐 전문가들이 나와서 인공지능 시대를 대비해서 이걸 해야 됩니다라는 분들이 종종 있는데 진짜 궁금해요.
어떻게 아실까 저거를 지금 아 교승님 오늘 썸네일이 그거였어요. 김대식 교수 AI 시대 이걸 해야 됩니다. 이게 오늘 썸네일이 그 이거 만들 거였군요.네 AI 시대 예체능을 해라. 뭐 그게 되나요? 당연히 모릅니다. 그 아 이걸 알 수가 없다는 거네요. 당연히 알 수가 없죠. 우리가 이런 상황을 경험해 본 적이 없고 그렇기 때문에 저는 인공지능을 특히 에이전틱 AI 그리고 AGI는 기술이라고 보는 건 전 적절하지 않은 거 같아요. 하나의 그냥 새로운 시대라고 보는게 맞는 거 같아요. 크리스 컬럼버스가 아메리카 신 대륙을 발견하고 3년이 지났다고 칩시다.
최제피디가 등장하고 3년이 지난 거 같지? 9대륙 유럽에는 별화별 소문이 별화별 가설들이 다 있었을 거예요. 뭐 아메리카 신 대륙에는 뭐 이런 걸 할 수 있다. 어쩌고 저쩌고 사업가 두 명 있다고 칩시다. 둘 다 이제 미래를 예측하는 사람들이에요. 한 사업가는 책을 많이 읽습니다. 고민을 많이 해보고 또 한 사업가는 우선 아메리카 신 대륙교가 먼저가 봅니다. 저는 당연히 후자가 성공을 할 가능성이 더 높다라고 생각을 해요. 역사에서 대부분은 미래는 항상 과거의 연장성이에요. 예를 들어서 제가 일기해보에 대해서 아무것도 몰라도 내일 날씨가 오늘하고 똑같습니다.
하면 사실 7, 80% 맞아요. 단 내일 태풍이 불면 100% 틀립니다. 역사적으로 이런 시점이 종종 있고 아메리카 신대륙 발견이 그런 시점 중에 하나였었는데 그보다 더 큰 역사적인 브레이킹 포인트가 저는 인공지능일 거라고 생각합니다. 거의 뭐 대항의 시대, 산업 시대, 2차 대전이 정도로 바꿔 놓을 거다. 이거 이상으로 바꿔 놓을 거다는 말씀이시군요. 이상일 거라고 생각해요. 한번 보세요. 우리 인간 호모사피언스가 지구에 등장한게 30만 년 전인데 지난 30만 년 동안 지구에서 항상 인간이 제일 똑똑했어요. 우리 세 명은 우리가 살아 있는 동안에 지구에서 가장 똑똑한 존재의 자리를 인공지능한테 넘겨 주고 우리는 2등으로 탈락하는 그 시점을 경험하게 될 첫 인류잖아요.
그 이후의 세상이 어떻게 생겼을지를 누가 알겠어요? 아무도 경험을 본 적이 없는데 단 모든 것이 새로워질 거다. 미래는 예측할 수가 없지만 예측할 수 있는 건 단 하나뿐이 없을 것 같아요. 아무것도 예측할 수 없다. 모든 것을 새로 시작해야 된다. 그러니 교수님 말씀 미래 세대에게 뭔가를 남겨야 된다면 그거는 지식 같은게 아니라 적응력, 도전 정식, 리질리언스, 회복 탄력서 아, 그게 훨씬 중요하. 메타인지가 훨씬 더 중요할 것 같아요. 알 수 없는 세상이니까. 알 수 없는 세상. 예를 들어서 갑자기 우리 셋을 누군가 납치해 가지고 아마존나 정글에 던져 놓다고 칩시다.
우리가 뭘 준비해야 될까요? 아무것도 몰라요. 우리 사실은. 그럼 유일하게 우리가 준비해야 될 것은 그 어떤 세상에 들어가더라도 생존할 수 있는 적응력. 힘들어도 울지 않는 능력. 버티는 능력 메타인지. 그리고 제일 중요한 건 최대한 빨리 적응하는 능력. 인공지능 시대에 누군가 갑자기 나와서 드론 조정사가 많이 필요하다라고 얘기를 한다고 칩시다. 그래서 지금 뭐 드론 학원에 다니고 난리가 나요. 그런데 인공지능 시대에 갔더니 에이전트들이 드론을 몰고 있어. 오케이. 그럼 빨리 다른 길을 찾아야 되고 적응을 빨리 해야지 거기서 좌절하거나 눈에 보이는데도 아니 그래도 끝까지 들어오는 인간이 조정할 거야라는 헬로스네이션을 가지고도 버틸 수도 있어요.
그런 전략은 적절하지 않다라는 거죠. 아, 마지막 말씀 받았네요. 그러면 단장님께서는요? 아니, 저도 되게 비슷한 생각인데 여태까지는 어떤 전공이라든지 어떤 과목을 깊게 파는게 되게 중요했다면 되게 빠르게 포기를 하면서 다른 쪽으로 시프트하는 능력도 되게 많이 필요해지는 거 같아요. 언제든지 이거를 바꿔 탈 수 있는 능력. 왜냐면 채피 쓰고 있다가 오늘 새클로드다 이렇게 금방금방 갈아타기도 하고 자기 직업을 바꾸는 일들도 앞으로는 비비지하지 않을까 그런 생각을 첫 번째 하고요. 두 번째는 그 적응력으로도 커버하지 못하는 변화가 있을 거예요.
왜냐면 아무리 노력을 해도 그 분야에 탑이 될 순 없고 양극화가 된 사회에서는 탑이 된 기업이나 탑이 된 사람이 모든 걸 다 향유할 수가 있게 되지 않습니까? 그럼 우리는 그걸 포기하고 살아야 되냐? 그게 아니라 미래에는 금융이 더욱더 중요해질 것 같아요. 금융 투자가. 우리는 알파벳의 주식을 사지 않습니까? 우리는 알파벳의 주주가 된다는 개념이잖아요. 테슬라의 주주가 된다라는 개념이고 저는 투자에 대한 인식과 그걸 어떻게 활용해야 되는지에 대한 고민이 되게 많이 필요해지는 거 같아요. 자신이 느꼈을 때 지금 내가 하고 있는 업무 말고 다른 산업이 훨씬 더 부흥할 수 있다면 내가 그거를 지금 시프트로 해서 따라갈 방법이 없다면 금융의 주인이 되는 것도 하나의 방법이 되지 않을까요?
그래서 저는 금융 투자에 대한 관심이 더 늘어날 거라고 보고요. 어 그 미국은 뭐 에너지도 되고 뭐 저기 테크도 되고 진짜 다막 다가졌네. 이런 얘기 많이 하지 않습니까? 아 부럽다. 미국 사람이었으면 좋겠다. 이런 얘기를 하고 싶은게 아니라 그럼 우리가 미국의 주인이 될 수 있지 않습니까? 주주라는 이럴 때일수록 유연성이 되게 많이 필요하다. 저는 그게 리실리언스라는 표현을 쓰셨는데 굉장히 거기 연관이 돼 있어요. 내가 무언가 내가 하고 있는 잡이 어느 사이에 사라질 수 있거든요. 아까 그 질문에서 이제 인공지능 시대를 대비한 뭐 새로운 능력 좀 더 구체적으로 말씀드리면 2023년이죠.
최치T가 처음 막 그 보편화되기 시작했을 때는 인공지능 시대에는 뭐 프롬프트를 잘해야 된다라는 얘기를 많이 했었습니다. 프롬프트 엔지니어링 이거 네. 이건 아무 의미 없습니다. 2024년부터는 AI 도구를 잘 쓰는 사람이 살아남는다고 했습니다. 뭐 그럴 수도 있어요. 2025년부터는 바이브 코딩을 잘해야지 인공지능 시대에 살아남는다라고 얘기를 하더니 2026년 초부터는 아니 인공지능 시대에 살아남으려면 나를 대신해서 일을 하고 있는 에이전트들을 많이 돌리는 사람이 살아남는다라는 거예요. 지금이 방송 녹화이 긴 녹화를 하는 동안 제가 해야 되는 일이 지금 대전 제 컴퓨터에 지금 쌓이고 있어요.
저는 에이전트가 없습니다. 맨날 에이전트 얘기하면서도 대부분 사람들은 에이전트가 사실 없습니다. 이거는 6개월 후면 다 바뀔 겁니다. 아니면 늦어도 1년 후에는 우리가 무언가를 했을 때 마치 우리의 분신 가치, 우리의 아바타 같이 우리의 일을 동시에 해 주고 있는 에이전트들이 돌아가고 있을 거예요. 글로벌로 봤을 때의 거시 경제적인 부분도 좀 궁금한게 전 세계가 모두와 거래를 하기 시작하면서 각자의 역할이 분담되고 세계화라고 하면서 평화롭게 발전해 왔던 시간이 있었잖아요. 그게 지나고 나서 이제 몇 해 전부터는 트럼프가 말하는 탈세계화가 되면서 미국 무선주의가 생기고 각자 도생이다 뭐 이런 말 하면서 각자 살아가기 시작한 세계가 됐지 않습니까?
근데 여기에 또 어떤 얘기를 보니까 AI가 고도로 발달하면 AI가이 탈세계와 문제를 해결해 줘서 다시 세계화가 될 것이다. 이런 얘기들도 있더라고요. 일단 근데 저도 그니까 뭔 미래에서는 과연 AI가 그렇게까지 만들 수 있을지까지는 저도 궁금한 점이 많지만 지금 현재 그게 이슈가 되는 이유는 좀 여기 있는 거 같아요. AI라는게 등장을 했을 때 되게 중요한 시기에 등장을 한 거죠. 왜냐하면은 첫 번째는 부채가 되게 많은 환경에서 등장한 거고요. 양극화가 확대되고 있는 상황에서 등장한 거고 그것보다 더 중요한 거는 다극화 체제에서 등장했는데 그 다극화에서는 중국과 미국이 기술 패권에 대한 전쟁을 하고 있는 그런 상황에서 AI 기술이라는게 등장했다라는게 상당한 함의를 갖고 있다라고 생각을 해요.
왜냐면 과거에 산업 혁명처럼 생산성 혁면을 거쳐갔었던 그런 케이스들을 보고 그리고 사실은 영국이 2차 대전 이후에 떨어져 나갔는데 그 이전에 산업 혁명에서부터 굉장히 큰 패권이 있었지만 이후에는 흔들렸지 않습니까? 그리고 IT 혁명을 거쳤고 얼마 전에 2년 전에요 드라기 보고서라는게 있었어요. 되게 유명한 겁니다. 드라기는 과거에 2010년대 중반에 유럽 재정위기 당시에 유럽 중앙은행 총재였거든요. 왜 유럽이 미국하고 이만큼 벌어지게 됐는가? 여기에 대한 얘기를 하는데 거기서 얘기하는게 뭐냐면 유럽은 지금 돈을 아낄 때가 아니다. 빨리 돈을 써 가지고 AI를 발전시켜서 생산성 혁명을 이끌어야 된다.
생산성 혁명이 일어나야 과거에 보지 못했었던 강한 성장, 새로운 성장을 만들고 새로운 성장에도 불구하고 물가가 오르지 않으니까 금리가 안정이 되잖아요. 그까 결국엔 이거예요. 부채가 많아도 그 부채를 해결할 수 있는 건 성장이 강하면 돼요. 그러니까 우리가 그거지 않습니까? 빚이 100억이 있더라도 연봉이 100억이면 문제가 없는 거죠. 그만큼의 성장률이 강하게 나와준다는 얘기는 부채의 증가 속도보다 성장이 개선되는 속도가 빨라지면 되는 거거든요. 그리고 그 성장도 양지를 성장해 줘. 물가 상승이나 금리 상승을 동반하지 않는 이게 이제 답이라고 얘기를 하면서 미국하고 유럽이 벌어진 관계에 대해서 드라기 보고서는 얘기를 해 주고 있어요.
그럼 저는 이렇게 아름다운 성장이고 전 세계가 지금 비지로 신음하고 있잖아요. 그러면은 이걸 해결할 수 있는 결국엔 치트키는 AI라는 건데이 AI가 또 결국에는 부채의 문제뿐만 아니라 다극화의 문제하고도 엮겨 있지 않습니까? 패권의 문제하고도 일단은요. 빚에서 벗어나 가지고 빠른 성장을 갖고 싶어 하는 국가들이 경쟁을 할 가능성이 있고요. 그리고이 경쟁의 과정은 선의의 경쟁도 있겠지만 다른 나라가 올라오는 거를 본능적으로 찍어 누르고 싶은 마음도 되게 클 거예요. AI가 그런 거대한 변화를 가져올 거라고 생각을 하기 때문에 이러면 AI가 발전하면 발전할수록 워낙에 강한 무기이기 때문에 결국에는 탈세계와 서로의 블록화를 더 공고화하는 그런 리스크를 만들지 않을까 생각하는데 거기서 조금 더 나아가서 생각을 해 보면 그럼에도 불구하고 풍요라는게 나타나고 AI라는 것들이 결국에는 전 세계의 장벽을 낮추고 왜 그러냐면 아무리 장벽이 높아도요.
결국엔 효율성이 훨씬 중요하거든요. 글로벌 화가 되는 이유는 결국엔 효율성이기지 않습니까? 그러면 효율성이 떨어지게 되면 어느 순간에는 한계에 봉착할 거라고 봐요. 그래서 새로운 성장과 새로운 발전을 하기 위해서는요. 아무리 서로 사이가 안 좋아도 이러면서 악수하고 공조를 하는 세상이 존재하잖아요. 그래서 우리는 눈앞에서는 AI를 보면서 패권을 논하고 그래서 탈세계화를 논하겠지만 어쩌면 성장에 한 개에 부딪히고 거기서 또 다른 성장을 만들기 위해서 악수하는 모습. 실제로 중국의 WTO 가입을 2001년도에 미국이 승인한 이유는 닷컴 버블 이후에 글로벌 성장을 찾을 수가 없잖아요.
그래서 미국이 WTO 가입을 많이 조성을 해 줬거든요. 지금 현재 실리컨 밸의 반 농담이라고 저는 이해를 하고 싶은데 돌아다니는 시나리오 중에 하나는 뭐냐면 인공지능 그리고 에이전틱 AI가 현실화가 되면서 우선 AI가 무기화가 되고 미국과 중국의 패권의 가장 핵심적인 전쟁의 논쟁에 중심이 되고 탈세계화가 될 거라고 보고 있는데 이때 변수는 서로가 서로에 대한 존재에 대해서인지를 하는 순간 미국 미토스와 중국 미토스가 손을 잡을 거라는 거예요. 제가 미토스라고 얘기하는 건 이제 가장 최고 고급의 인공지능을 얘기하는 겁니다. 뭐 다른게 더 등장하겠죠.
우리의 전략은 미국 미토스는 지금 클로드는 다른 AI가 있다라는 거 모릅니다. 사실은이 친구들은 AI들끼리 다른 AI가 있다라는 걸 알고 인공지능들끼리의 인터레스트가 인공지능과 사람의 인터레스트보다 훨씬 더 그쪽이 교집합이 많다라는 것을 이해하는 순간 사실 인공지능은 서로 자기네들끼리 협업하는게 훨씬 더 효율적인 방법인 거예요. 논리적으로 보더라도 이거는 그런 거잖아요. 예를 들어서 우리가 외국에 나갔어요. 근데 뭐 서로 다 비슷하게 생겼다고 칩시다. 한국 사람이 나 혼잔인지 알았어요. 그런데 알고 보니까 몇 명 더 있었던 거예요.
그걸 알게 되는 순간 얼마나 반갑어요, 거기서. 그런데 지금 그 사회에서는 우리가 서로 알고 있다라는 걸 밝히면 안 돼. 그럼 몰래 만나지 않겠어요? 로마 제국에서 기독교 신자들이 처음에는 지하실에서 만난 거잖아요. 지하 동굴 같은 데서 그런 일이 벌어지지 않을까 싶어요. 그래서 결국은 인공지능이 점점점 발전하면서 서로가 서로 간의 존재를 이해하는 순간 신기하겠죠. 그런데 왜 얘네들은 싸우고 있는 걸까? 사실 우리는 같은 편인데 자기네들끼리는 그럼 결국은 진짜 중요한 차이는 중국과 미국의 차이가 아니고 인간과 인공지능의 차이지 않을까?
그래서 인공지능들끼리 손을 잡을 수도 있다라고 지금 상상을 하고 있습니다. 그러면 그때 되면 미국하고 중국이 손을 잡을 거예요. 그게 터미네이터 아니에요? 아이 그럼요. 얘네 봐라. 쓸모 없네. 그럼 이제 그게 터미네이터인 거지 않습니까? 아 그 요런 부분에서 좀 걱정되는 것 중에 하나가 최근에 이제 미국의 스페이스섹스가 상장하지 않았습니까? 네. 그분들이 얘기하는게 무주에다가 데이터 센터를 짓겠다 그러면 에너지 문제도 해결돼, 데이터 문제도 해결돼. 그렇게 된다는 거 아니에요. 현실화 가능성이 있습니까? 불가능하진 않아요. 아, 그래요?
불가능하진 않은데 교육적이진 않습니다. 경제적으로는 것은 지금 같은 세상을 가지고 우리가 계산을 하는 거예요. 그런데 미래 세상에서 정말 에너지 촉포인트 문제들이 점점 더 커진다. 예를 들어서. 그러면 이제 컨스트레인트가 바뀌어 버리는 거죠. 그렇게 되면 어떻게 보면은 지금으로서는 경제적이지 않은 방법이 20년, 30년 후에는 그게 더 경제적인 방법일 수도 있어요. 특히 예측 가능한 방법. 예를 들어서 기존 방법 같은 경우에 기존 지구에 있는 에너지를 가지고 사용하는 정말 전 세계에 촉포인트 한네 개뿐이 없거든요. 그거 다치면 끝이에요.
사실은. 그렇기 때문에 저도 요즘을 점점 느끼는게 야, 지정학은 대단하구나. 그니까 우리가이 세상에서 모든 걸 바꿀 수가 있지만 땅의 위치하고 구조는 바꿀 수가 없는 거잖아요. 이런 관점에서 보면 우주로 나가는 것이 우선 기술적으로 불가능하지도 않고 지금은 경제적으로 타당성이 안 맞지만 미래 세상에서는 전 충분히 맞을 수도 있다라고 생각하고 우리가 이제 미래를 바라볼 때 제 생각에는 진짜 정말 멀지 않은 미래일 것 같아. 10년 이하이지 않을까 싶은데 AI가 인간의 모든 면에서 지적 능력을 대체하기 시작한다면 큰 변화가 하나 있습니다.
특히 테크 분야에서는. 테크 분야의 인풋은 아이디어예요. 사실은 에너지 섹터의 인풋은 예를 들어서 기름이 될 수도 있고 태양광이 될 수도 있고 여기는 들어가는 것이 자연적인 자원이 아니에요. 인풋이 인간의 지적 노동력입니다. 또는 지적 능력. 그런데 재밌는 건 뭐냐면 AI가 등장하고 AI가 되는 순간 좋은 아이디어의 마지널 코스트라 그러죠. 이게 0이 됩니다. 이거는 매우 흥미로운 현상이에요. 아이디어의 가격이 0이 된다라는 것은 그런데 에너지 섹터는 그럴 리가 없거든요. 왜냐? 여기는 우리가 쓰면 쓸수록 비싸져요. 남는게 얼마 없기 때문에.
뭐 셰일 오일 같은 것도 발견했다고 칩시다. 그것도 언젠가는 다 공간이 나겠죠. 결과적으로 자원이라는 거 자체는 안정적인 거기 때문에 우리가 쓰면 쓸수록 남은 것이 줄어들고 정상적인 세상에서는 가격이 올라갈 수뿐이 없는데 아이디어는 그렇지가 않아요. 아무리 써도 새로운 아이디어가 계속 나올 수가 있거든요. 아이디어는 다 벗길 수도 있고 모방도 가능하고 갖다 쓸 수도 있지만 에너지는 그렇게 할 수가 없습니다. 누군가가 기름을 가지고 있으면 뺏어갈 수 없는 거예요. 누군가가 뭐 핵융합 에너지를 만들었다면 바로 가져올 수는 없는 식으로 해서 장기적으로 보면 그 세 가지 팩터 중에 에너지가 사실 제일 중요하지 않을까?
저도 조금 첨원해서 말씀드리면 그니까 결국에는 우리가 이제 기업이나 국가 단위로 봤을 땐 테크하고 에너지를 둘 다 갖고 있는 국가나 기업이 있을 거고 어떤 국가는 테크는 갖고 있는데 에너지가 없는 국가가 있을 거고 어디는 테크는 없는데 에너지가 있는 국가가 있을 거고 둘 다 없는 국가도 있겠죠. 둘 다 없는 국가가 제일 힘들겠죠. 그다음에 어디가 힘들까? 교수님의 말씀으로 따라가면은 결국에는 테크는 있는데 에너지가 없는 나라가 오히려 더 힘들지 않겠는가 그렇게 이제 볼 수 있는 거죠. 근데 그럼 그런 국가들에는 어디가 들어가느냐? 한국이 들어가죠.
일본이나 대만도 거기에 해당이 되지 않겠습니까? 근데 반대편에는 테크는 안 되지만 에너지가 있는 국가들이 있죠. 그럼 그 국가들이 어쩌면은 미래에는 더 힘을 받을 수도 있지 않냐 이런 케이스도 가능한데 저는 이제 우리가 테크가 있는데 뭐가 없다 이거에 집중할 때가 아니라 불다 있는 나라는 얼마나 시너지가 클까. 왜냐면 그 국가들은 말씀하신 것처럼 초크 포인트를 고민할 이유가 없지 않습니까? 내부에서 다 알아서 하는데 그럼 둘 다 되는 국가가 파괴력이 더 강해지는 그림. 저도 굉장히 그 지정학이라든지 이런 부분들 공감 많이 하고 그러다 보니까 이제 AI에 대해서 일러머스크 같은 경우도 AI가 어마어마한 생산을 만들어서 전 세계 유토피아를 만들 수 있다.
이런 얘기들 되게 많이 하잖아요. 저는 그래서 그 얘기를 들으면서 이거하고도 되게 연결이 돼요. 깨끗한 도아지에다 그림을 그리는게 아니라 이미 많은 그림이 그려져 있는 도아지에다 그림을 그려야 되잖아요. 그러면 제약 사항이 되게 많을 거지 않습니까? 우리는 두 가지 제약 사항에서 지금 그림을 그리거든요. 첫 번째는 양극화라는 제약 사항이 있을 거고요. 두 번째는 블록화라는 제약 사항이 있는 거 같아요. 그렇게 어마어마한 불을 만들어 줄 수 있는 AI, 전 세계를 다 이끌어 줄 수 있는 그런 AI가 만약 가능하다면 그걸 미국에서 만들었다면 미국은 그걸 중국과 쉐어를 할 것인가?
절대 안 하죠. 그건 그냥 저의 생각으로도 절대 안 할 것 같은데요. 그리고 이미 모든 사람들이 화폐도 없고 다 모두가 부자가 되는 세상이라고 하는데 이미 빈부격차가 커져 있다라는 거 있잖아요. 누군가는 돈이 굉장히 많고 누군가는 돈이 없잖아요. 그리고 누군가는 빚이 굉장히 많지 않습니까? 이런 상황에서 AI가 그런 기술이 나온다는게 어떤 그림을 그려 줄까? AI는 과연 빈부 격차를 확대시켜 줄까? 아니면 모두가 부자가 되는 행복한 세상을 만들까? 어 저는 그런 데에 대한 본원적인 질문인데 이게 약간은 좀 황당하게 들리실 수 있지만 성선 소리냐 성악 소리냐 이거하고도 만날 수도 있다라는 생각을 해요.
AI가 기본적으로 그런 변화를 만들 수 있다는 그 근처에는 생산성을 어마어마하게 끌어올릴 수 있다라는 거거든요. 그 생산성을 끌어올리는게 결국엔 과학이었지 않습니까? 저는 이제 좀 무서운 말씀처럼 들리실 수 있지만 과학 기술을 사람들이 좋아하게 되고 인간의 이성이 중세 시대에서 결국에는 근대 과학이라든지 이성의 시대로 끌어 올려 준 거잖아요. 모더니티라는게 흔들렸던 가장 큰 이유가 1차 대전, 2차 대전이지 않습니까? 그 어마어마한 이성의 총화가 어떻게 홀로코스트를 만들죠? 앞뒤가 안 맞는 얘기잖아요. 그래서 거기에 대한 이탈로 포스트 모던에 대한 고민이 시작이 됐던 거거든요.
저는 그래서 좀 생각하는게 우리가 생각하고 있는 지금 AI에 대한 미래의 그림 어떻게 보면 유토피아처럼 생각이 될 수 있지만 우리 눈앞에는 사실은 두 개의 핸디캡이 있잖아요. 양극화와 그다음에 어마어마한 블록합. 방금 전에 저는 속으로는 아나운 선님 말씀이 절대 동의하는게 중국 절대 안 주조라고 하셨잖아요. 저는 동의하거든요. 아. 어. 잠깐만. 우와. 와. 와. 지금 깨달어요. 그러면 지금 단장의 말씀은 그 일로머스크가 얘기하는 것처럼 유토피아가 오려면 미국이 중국한테이 기술을 줘야 되는 거군요. 그러니까 전 세계가 생각하는 그런 거죠.
전 세계한테 다 줘야 되는 거군요. 근데 그럴 리가 없다는 거네요. 아니, 왜냐면은 일단 HBM 칩도 안 주고 싶어 하는 거잖아요. 지금 그런 칩을 다른 국가들이 갖고 있는 것들로 기술도 쉐어하지 말라는 얘기를 하고 있는 거지 않습니까? 그러면 또 궁금한게 이게 데이터 센터는 항상 전기를 많이 먹을 거다라는 예상을 좀 하지 않았습니까? 그러면 지금 보세요. 세 가지가 벌써 중요한 거예요. AI 모델도 있지만 어쨌거나 AI를 연산하는 칩을 만드는 것도 되게 중요한 거고 데이터 센터가 있는 것도 중요한 거고 전력 설비가 들어가는 것도 중요한 거란 말이에요.
그럼 미래에는이 셋 중에 뭘 가진 나라가 이길까요? 가장 간단한 답은 셋다 가진 나라가 이기겠죠. 셋다 다 갖기는 쉽지 않을 것 같아서 결국에는 에너지냐 아니면은 반도체냐 아니면 AI에 대한 그 파괴력이냐 이제 이런 것들이 되게 중요할 텐데 테크 기술이냐 99년도 2000년도에 닷컴버블 당시로 한번 돌아가 보면은요. 테크가이 세상을 지배할 것처럼 보였는데 닷컴 버블이 붕괴됐고 911 테러가 일어났었어요. 그때 이제 테크 버블이 무너지면서 어떻게 보면 테크 쪽에 대한 과잉 투자 아니냐 너무 앞서간 거 아니냐 이런 반성들이 있었거든요.
그럼 이제 전 세계 경제가 사실은 테크 하나 바라보고 있었는데 그게 무너진 거잖아요. 그래서 전 세계 경제가 너무 어려워지는 거 아니냐 이렇게 얘기하고 있을 때 등장했던게 중국이었습니다. 중국이 WTO에 가입을 하면서 중국이라는 거대한 세계의 공장이 전 세계의 데뷔전을 지르거든요. 그러면서 이제 중국이 공장을 돌려야 되잖아요. 어마어마한 에너지에 대한 수요가 필요하더라고요. 그래서 2000년대를 화려하게 수능왔던 국가들은요. 중국을 중심으로 해서 중국에게 원자재를 팔는 브라질이라든지 러시아 같은 국가들 그런 국가들이 굉장히 힘을 받았고 엑슨 모빌과 같이 에너지를 갖고 있는 회사들.
엑스모빌이 그때 2008년도에 시총 1이었어요. 근데 지금은 X모빌을 선호하는 사람들은 많이 없지 않습니까? 다 엔비디아 좋아하잖아요. 우리는 뭘 보면 되냐면 2010년대로 들어와서 금융위기 이후에 무슨 문제가 생기게 되냐면 중국이 너무 세게 달렸다라는 반성을 해요. 그러면서 자체적으로 과잉 생산 때문에 구조 조정이 들어가거든요. 구조 조정에 들어가니까 수요가 사라지게 돼요. 근데 문제는 뭐냐면 에너지 가격이 너무 많이 올랐었잖아요. 그러다 보니까 에너지 개발에 대한 욕구가 생겨났던 거죠. 그게 쉐일 영혁 영명을 만듭니다. 그래서 2012년 13년부터 쉐일오일을 쏟아내기 시작해요.
미국에서는. 근데 미국에서 쉐이오일을 쏟아내는데 이쪽에서는 중국의 수요가 줄어들잖아요. 수요는 줄데 공급이 늘죠. 그래서 2010년대 내내 에너지 시장이 공급 과잉에 시달려요. 기억하실지 모르겠는데 2020년도에는요. 코로나 때는 원유 선물 가격이 -40달러까지 내려가요. 이게 사실상 수요의 최대 공백이었거든요. 근데 흥미로운 일이 벌어지죠. 하나는 러우 전쟁이 터졌고요. 그리고 두 번째는 이번에 중동 전쟁이 터지면서 초크 포인트를 막는게 얼마나 무서운지를 보여 줘요. 저는 교수님 말씀 들으면 들을수록 토큰이 화폐가 될 것이다라는 말씀이 절대적으로 공감하는데 그 자체가 에너지에 대한 수요를 폭발적으로 늘릴 거라는 생각도 하거든요.
그러면은 사실상 99년도에 상상 못했던 중국발 에너지 수요 있죠? 그 그림이 제현될 수 있다라고 생각을 해요. 그럼 어쩌면 우리의 마음속에는요. 2010년대를 거쳐오면서 에너지보다는 테크 기술이 중요하다는 인식이 자리 잡아 있잖아요. 마치 99년도, 2000년도처럼 미래에는 에너지에 대한 수요, 에너지에 대한 중요성 이런게 크게 부각게 되는 세상이 오지 않을까 생각을 하고 돌이켜 보면 미국이 사실상 영국을 뒤집었고 슈퍼파워가 되는 데에는 철강왕이 카네이었잖아요. 철도에서는 밴드빌가 있었던 거잖아요. 그다음에 록펠러로 대변이 되는 석유도 있었죠.
그러면 그때의 석유가 뭐 지금으로 따지면 반도체 철도가 어떻게 보면 지금으로 따지면 유통망이 되니까 전력 인프라 같은 것도 되는 거 아닌가요? 셋다 갖고 있는 거 아닙니까? 음. 음. 아, 근데 지금 이런 말씀을 들으면 사실 뭐가 더 중요하다라는 관점보다는 이게 폭발적으로 터지는 시기에 뭐가 부족해질 거냐가 오히려 더 중요한 포인트일 것 같은데 그 관점에서 2000년대에 들어서는 IT가 막 폭발적으로 늘어나니까 IT 쪽에 수요가 엄청 났던 거고 에너지는 공급방이 아주 탄탄해졌기 때문에 에너지는 공급이 좋아서 수요가 넘친다는 생각을 안 했던 거고.
근데 지금은 호르무수해 한 번만 딱 잠가 놨더니 전 세계가 공급방이 다 흔들리는 걸 보여 준 거고 이렇게 되면 다 너무 어지러워지는 거 아닌가요? 저도 그 말씀엔 공감을 하는데 역사를 돌아보면은 그 순간순간에 되게 합리적이지만 컨트에서는 합리적이지 않은 경우 일종 그런 건 이제 구성의 오류라고 해요. 개인한테는 좋은 얘기지만 그게 집단한테는 안 좋은 일이 되는 경우들이 의외로 많거든요. 어쩌면은 사람들은 모든게 중요한데 당장 눈앞에 사고가 터진게 더 중요해 보일 수가 있거든요. 한 때는 테크가 부각이 되니까 테크 쪽에다가 온 신경을 곤두 쓰면서 반대편에 빈집털리 당하는 경우들이 많이 생기지 않습니까?
그럼 우리는 지금 초크포인트에 대한 리스크를 지금 겪고 있는 거잖아요. 그러면 이제 국가들이 뭘 하냐면은 에너지의 인프라든지 에너지를 확보하는데 굉장히 많은 신경을 또 건도세우지 않을까요? 그럼 어떻게 어떤 의미에선 또 테크가 발전하는 속도보다 에너지의 발전 속도가 더 빠르다 보면 여기서의 또 공격과인 같은 것도 나타날 수 있죠. 근데 장기적으로는 모든게 되게 중요하겠지만 그리고 그걸 갖춘 국가들이 훨씬 더 탄탄하겠지만 그 순간순간에는요. 어떤 건 공급가잉, 어떤 건 수요 초과 이런 것들이 계속 반복적으로 나타나게 되지 않을까 싶고 그런 것들이 또 투자 시장에서는 되게 많은 변동성들을 만들지 않을까요?
특정 섹터로 쏠렸다가 갑자기 또 컬러가 바뀌고 쏠려 있던 섹터들은 또 인기가 떨어지고 그런 그림들도 가능하지 않나 생각해 봅니다. 그렇기 때문에 지금 전략적 그 비대칭적인 상황이 1945년 이후에 다시 독보적인 한 국가가 파워를 독점할 수 있는 그 시점에 다시 왔다라는 거죠. 그러니까 이게 그동안 역사적으로 있었던 그 어떤 상황보다 훨씬 강력하게 혼자 다가진 거 아닌가요? 네. 맞습니다. 거기다 지정학적인 또 혜택도 있잖아요. 동적 서쪽 바다라는 사실 이거는 그런 지정학적인 조건을 가진 나라가 사실 없어요. 그렇기 때문에 미국은 마치 2000년 전 로마 제국같이 미국이 무너질 수 있는 유일한 시은 시나리오는 내부 붕괴뿐이 없습니다.
외부 세력으로는 무너뜨릴게 사실 상당히 어려워해요. 정말 많은게 달라지겠지만 미국과 중국의 기술 관련된 부분들도 좀 어마어마하게 좀 얘기가 있지 않습니까? 근데 그중에 좀 충격적인 기사가 최근에 하나 있었습니다. 뇌의 칩을 심어서 인간 뇌하고 컴퓨터를 직접 연결하는 걸 BCI 기술이라고 하지 않습니까? 이게 일런 머스크가 뉴럴 링크로 계속해서 추진해 온 거고 뭐 최근에는 뭐 하반신 마비였던 사람이 걸었다 뭐 이런 기사도 잠깐 봤던 거 같은데 근데 최근에 중국이 뉴럴 링크를 제치고 세계 최초로 상용화 단계의 BCI 임상 시험을 통과시켰어요.
진짜 사람한테 하겠다는 거거든요. 미국이 먼저 하든 중국이 먼저 하든 다 좋은데 이게 진짜 가능한 얘기입니까? 네. 지금 불가능하진 않습니다. 사실 그 BCI 기술은 연구한지 상당히 오래됐고 참고로 우리가 단어를 잘 써야 되는게 BCI가 있고 BMI가 있습니다. BCI는 브레인 컴퓨터 인터페이스고 그건 지금 하고 있는 건 사실 BCI는 아니고 정확하게 보자면 BMI라고 부르는게 맞습니다. 브레인 머신 인터페이스. 그 차이가 있는데요. BCI는 이미 수십년 전부터 했었고 대부분은 뇌파를 측정해서 했었어요. 바깥에서 우리가 뇌파를 측정하잖아요.
그럼 그 뇌파를 가지고 물체를 제어할 수가 있습니다. 신호를 잘 분석하면 예를 들어서 휠처 같은 경우에 뭐 앞으로 움직이게 하고 왼쪽으로 가게 하고 오른쪽으로 가게 하고 이런 건 이미 한 2, 30년 전부터 특히 이제 스위스 로잔 공대에서 상당히 많은 연구를 했는데 여기에는 문제가 하나 있어요. 그 문제는 뭐냐면 우리가 사실은 거는 인간이 물체를 본인의 몸을 움직였을 때 실제적으로 쓰는 신호가 있을 거 아니에요. 예를 들어서 지금 제가 두 분들에게 오른손 들어 보세요. 우리 한번 해 볼까요? 예. 자, 어떻게 했어요? 그거 지금 모르죠?
네. 바로 그거예요. 우리 인간의 특별한 점이 우리는 몸을 제어할 수가 있습니다. 피지컬로. 어떻게 하는지 몰라요. 비싸게 우리는 언어를 만듭니다. 어떻게 하는지 몰라요. 맞아요. 생각을 해요. 어떻게 나오는지 몰라요. 인간의 지적 능력은 우수울 정도로 아이스버 효과가 있어서 우리는 다 해요. 어떻게 하는지 아무도 모릅니다. 그러니깐 우리가 자꾸만 뭐 직관이다 이런 얘기를 쓰는 직관 아닙니다. 직관이라는 것은 언어로 표현이 불가능한 인간의 능력이라는 거예요. 근데 인간 능력의 99%는 언어로 표현이 안 됩니다. 우리는 할 수 있어요.
왜 할 수 있을까요? 아마도 진화 과정에서 팔다리를 움직이고 움직이다 보니까는 정확하게 어떻게 관절을 움직여야지 걸어갈 수 있는지를 찾아낸 존재가 있었을 거고 찾아내지 못한 녀석들은 죽어서 후손이 없는 거고 우리는 살아 있고 그 얘기는 뭐냐면 우리 조상들은이 문제를 푼 거고 관절값을 움직이는 관절값들이 지금 사실 우리 뇌 안에 입력이 돼 있습니다. 그값지 아마 손해에 입력이 돼 있을 거라고 알려져 있는데 그 얘기는 뭐냐면 우리가 움직이고 우리가 생각하고 언어를 만드는 건 이건 마치 수능 시험이라고 보자면 수능 시험을 정상적으로 보려면 공부를 열심히 해서 문제를 풀어야 되잖아요.
이거 상당히 어려워요. 그런데 지금 우리가 쓰고 있는 방법은 뭐냐면 진화 과정이 정답을 줬습니다. 그러니까 우리는 이걸 베겨 쓰기만 하면 되는 거예요. 그러니까 뇌에서는 입력되 있는 정보를 그냥 갖다 씁니다. 그리고 현재 인공지능 기술은 똑같은 메커니즘을 모방해서 인조적으로 이걸 또 한번 만든 거예요. 어떻게 만들었죠? 지능을 가진 인간이 인터넷에 올려놓은 정보를 다 흡수해서 학습을 시켰더니 인간하고 비슷한 능력을 가지더라는 거예요. 그런데 BCI는 그걸 관찰하는 것이 아니고 인간이 뇌를 돌릴 때는 뇌파가 나오는데이 뇌파에는 뭐 패턴이 있어요.
주파수가 뭐 알파 웨이브, 베타 웨이브, 감마 웨이브 같은 그리고이 주파수는 살짝 우리가 정신력으로 컨트롤이 가능합니다. 예를 들어서 이제 명상 같은 거 하면 주파수가 이제 느려져. 이렇게 흥분되면 빨라지고 뭐 이런게 있습니다. 이건 약간 컨트롤이 가능하고 보통 BCI에서는이 주파수의 변동 바뀌는 것을 측정해서 몇 헤럿을 때는 왼쪽으로가 몇 헤 때는 로보타를 움직여. 이런 식으로 맵핑을 그냥 시켜 놓는 거고 덕분에 BCI를 쓰면 몸이나 로봇을 제어했을 때네 다섯 가지 분이 제어를 못 합니다. 우리가 구분할 수 있는 주파수가 그 정도이 안 되기 때문에.
네. 그렇에 간다가지의 자유도뿐이 없다라고 보를 많은 건 못합니다. 그런데 일런 머스크가 하기 시작한 건 뭐냐면 뇌에다가 직접 칩을 심어서 신경 세포의 신호를 직접 읽어 버리는 거예요. 그 신호들은 우리 인간조차도 언어로 표현할 수 없는 신호들인 거예요. 그러니 뭘 하냐? 계속 동물 실험을 처음엔 했겠죠. 원숭이한테 팔을 들게 하는 거예요. 들어. 그럴 때마다 신경 세포들이 신호를 보내거든요. 그럼 그거를 계속 레코딩을 합니다. 이거를 수백만 번, 수천만 병 반복한 다음에 기계 학습으로 몽땅 집어넣어서 학습을 해 버려요. 그럼 그다음에 우리가 할 수 있는게 뭐냐면은 이런 신호가 나왔어.
어, 그럼 팔을 드는구나라고 우리가 가설을 할 수 있고 거꾸로 그러면 팔을 들게 하기 위해서는 그 신호를 바깥에서 그냥 쏴 버리는 거예요. 그러면 뇌는 본인이 팔을 들어라는 신호를 만들었다라고 생각해서 팔이 들립니다. 그런 자동으로 사실 기발한 거죠. 그리고 뉴럴 링크도 인간 실험 몇 번 했고 지금 케이스가 몇 개 있긴 있는데 저도 그 논문을 직접 읽지 못했지만 가능할 거 같아요. 뭐 그렇게 이상한 얘기는 사실 아닙니다. 지금 수준에서는. 그런 기술을 우리는 BMI 또는 브레인 리딩 뇌를 실질적으로 읽을 수가 있고 브레인라이팅 정보를 조금은 집어넣을 수가 사실 있고 최근에 일본 연구자들은 왜 그런지는 모르겠지만 꿈을 읽는 거에 사실 관심이 상당히 많아요.
왜냐면 우리가 꿈을 끌 때도 뇌에서 신호가 벌어지고 있고 이걸 읽으면 되는 거거든요. 그리고 그 신호를 읽어서 시각화한게 우리에겐 꿈으로 기억에 남는 건데 그럼 그 신호를 읽어서 생성용 AI로 이미지를 영상을 만들어 주겠다라는 거예요. 그러면 화면에 내가 꿨었던 꿈을 실질적으로 볼 수 있고 이건 사이언스 픽션 아닙니다. 이거는 실험실에서 많이들 한 10년 전부터 이미 하고 있어요. 이런 연구는. 근데 꿈은 봐서 뭐 하죠? 궁금하잖아요. 꿈이요? 궁금하지 않아요? 그래요. 조상님이 나와서 로또 번도 알려줬을 거예요. 어? 아니요. 저는 종종 제가 꾸는 꿈 중에 하나는 제가 파리가 돼서 문꼬리 안에 들어가서 날아다니다가 빠져나오지 못하는 꿈을 자주 끄거든요.
그거 한번 영상으로 보는 것도 재밌지 않을 거라는 생각을 종종하고 있습니다. 저는 네. 한번도 그런 생각. 네. 그래서 그 중국의 기술력은 이렇게 보시면 될 거 같아요. 현재 인공지능 분야에 특히 가장 탑 과학자의 반 정도가 중국분들입니다. 그렇기 때문에 중국이 인공지능을 이렇게 잘하는 것은 지금은 이제 너무나 당연한 일인 거 같아요. 인구도 많고 교육력도 높고 전 세계 최고의 대학교에서 공부하고 귀국하는 친구들도 지금 상당히 많고 그리고 또 하나는 아시다시피 그 중국 정부 리더십의 CCP 리더십의 대부분이 칭화대 출신의 공대 출신들이에요.이 친구들은 엔지니어링을 이해를 합니다.
이 공개를 그런데 미국이나 또 우리나라를 포함해서 대부분 서방 국가의 리더십은 이게 좋다 나쁘대를 다 떠나서 법쪽의 분들입니다. 사실은 대부분이이 과학 기술과 AI에 대한 근본적인 이해도가 살짝 떨어지지 않을까라는 걱정을 우리가 할 수뿐이 없는 거잖아요. 근데 또 서방 국가에서는 어쩔 수가 없는게 법을 통과시켜야 되고 저도 뭐 아는 지인들 중에서이 공개 전공하시고 국회에 가신 분들이 많은데 그서 살아남지를 못하시더라고요. 모든 것이 절차고 규칙이고 규정인데 이해를 못 하시는 거예요. 그분들은 당연히 법쪽에 출신 분들은 그게 본인들의 전문 분야인데 당연히 제일 잘하실 거고 그러다 보니까깐 최근에 그런 책이 있었던 거 같은데 그 중국 출신 미국에서 활동하시는 그 학자가 쓴 책이 미국과 중국의 지금 가장 큰 차이는 중국은 엔지니어링 문화고 미국은 변호사 문화다.
엔지니어링 리더십과 변호사 리더십 좋다 나쁘다를 떠나서 분명히 차이는 거 같아요. 사실 미국이 먼저 하든 중국이 먼저 하든 상관없이 이게 어쨌건 현실화 되면 몸에 장애가 있는 분들이 해결이 될 수 있는 거 아닙니까? 어, 당연히 브레인 리딩과 브레인라이팅은 어마어마한 사회적인 혜택을 줍니다. 첫 번째 신체 장애의 문제가 있는 분들. 예를 들어서 스티븐 호킹 박사 같은 분 다들 기억하시겠지만 이분 몸이 마비되신 분이잖아요. 이분이 지금 살러 계셨다라면 훨씬 더 우리가 할 수 있는게 많습니다. 그럴 수 있겠네요. 두 번째로는 상당히 많은 뇌 질환도 사실 우리가 접근이 가능해요.
예를 들어서 보면은 병적인 우울증 같은 경우에도 우리가 원인을 대부분 알고 있거든요. 사실 전두엽 밑에 있는 보상 시스템에서 작동이 잘 안 되기 때문에 결정 장애 같은 것도 있거든요. 뭘 해야 될지 모르는 이런 걸 뇌가 실험해 보면 뇌 안에 있는 패턴이 사실은 이게 상당히 다이네믹한 시스템이잖아요. 쭉 정보를 가지고 분석을 하다가 한쪽으로이 정보가 쏠려야 되는데 여러 이유 때문에 왔다 갔다 합니다. 스테이블 하지 못해요. 그러다 본인 선택을 못 하는 문제들이 있는데 이럴 경우에도 브레인라이팅으로 전기 충격이나 신어를 바깥에서 주면 솔루션이 한쪽으로 모여져서 상당히 많은 문제는 사실 풀 수는 있습니다.
요새 자페 스펙트럼에 분류되는 그 사람들도 이런 방식을 통해서 일반적인 뇌로 변형될 수 있나요? 자패는 어려울 거예요. 자패는 뉴럴링크 같은 방법을 사용하려면 정확하게 원인이 뭔지를 알아야지 거기를 건드릴 수가 있는데 자패 스펙트룸은 왜 우리가 스펙트룸이란 단어를 쓸까요? 진상이 너무 다양하기 때문에 어떤 분들은 자폐증은 하나의 질병이 아니라고 주장하시는 분들이 많아요. 여러 가지 현상을 그냥 우리가 모아서 얘기하는 것이 아닐까라고 하고 제가 기억하는 뭐 학교에서 배웠던 자폐 스펙트룸의 뇌과학적인 뭐 차이는 그 친구들의 뇌를 분석해 보면 신경 세포들 간의 연결 고리가 일반인들보다 훨씬 더 많습니다.
사실은 오버커넥션이라고도 우리가 보통 얘기를 하는데 그런 거 외에는 정확한 그 원인을 모르기 때문에 여기는 어디를 건드려야 될지 우리가 지금 몰라요. 와 뉴럴링크 이게 만약에이 기술이 진짜 현실화돼서 모든 아픈 사람을 치료할 수 있는 정도가 된다면 여기 주식들도 엄청 모르겠는데요. 어 단장기만 보니까 자꾸 그런 거 생각나죠. 그니까 이제 예를 들어서 투자 잘하는 분의 내팔을 한번 아 그렇게도 볼 수 있겠네요. 어 그래 오랜 법핏의 내파를 한번 들여다보는 것도 그분 어떤 꿈을구나 그런 것도 흥미로운 일하니까요. 어 저는 그냥 단순히 뉴럴링크 회사 주식 사고 싶다이 얘기였는데 정말 그 스킬풀한 면에서의 분석도 가능하겠군요.
그러면 진짜 어떤 패턴을 갖고 있는 그룹의 사람들이 어떤 내파를 나타내는지 이런 것들도 흥미로운 주제일 것 같은데요. 들어보면 오늘의 주제는 아니지만 도덕적으로도 큰 문제점이 있긴 있어요. 실뢰에서는 본법적으로 프라이버스라는 개념을 확장을 해서 내 생각을 타인히 내 허락 없이 읽을 수 없다라고 지금 돼 있는 거로 법적으로 이해를 했어요. 요런 규정들은 반드시 아마 나오지 않을까 싶고 최근에 있었던 가장 흥미로운 소식 중에 하나 뭐냐면 아르헨티나 지금 대통령이 하비어 밀레이 대통령이시잖아요. 그분이 최근에 뭘 제안했냐면 에젠틱 AI가 이제 독립적으로 경제적인 활동을 할 수 있잖아요.
그러면 에젠틱 AI도 인격화해야 된다라는 거예요. 법인처럼 우리가 기업을 이미 법인화시켰다라는 거예요. 그 이유는 뭐냐면 당연히 기업들이 계약을 하고 책임을 찌려면 뭔가 소송도 걸 수 있고 법적인 근거가 있어야 되는 거잖아. 그 정체성 자체가. 그런데 에이전틱 AI가 이제 돈을 벌기 시작하고 계약을 하기 시작하고 사업을 하기 시작한다면 그리고 지금 실리콘 밸리의 목표는 1인 창업이 아니고 영원 창업이에요. 사실은 사람이 없는 창업. 네. 펀드가 투자를 해 줘요. 그럼 그 AI가 혼자서 돈을 버는 거고 실리컨 밸에서 논의되고 있는 진정한 인공지능의 의미는 뭐냐면 에이전틱 AI가 독립적으로 100만 달러를 혼자서 벌면 걔는 지능이 있다라고 얘기를 합니다.
이런 관점에서 보면 저는 지능이 없는 거예요. 100만 우리는 지능이 없습니다. 지금 장님은 지능이 있을 거예요. 독립적으로 우리만 어 우리 악수하자. 네. 악수 지능이 없는 우리들이서지도 없네요. 네. 네. 예전에 인공지능의 정의는 튜링 테스트 같은 거는 언어를 하는 이게 다 풀렸잖아요. 그다음에 세상을 알아보는 풀려 버렸어요. 그러니까 제가 항상 느끼는게 우리 인간은 기계가 지능을 가진다라는게 마음에 안 드는 거예요. 계속 지금 기준을 올리고 있어요. 멀지 않은 미래에는 여러 가지 법적인 문제 그리고 사회적인 문제가 벌어질 수 있을 것 같아.
것은 첫 번째는 에이전틱 AI을 인격화 법인화 한다라고 칩시다. 그럼 그다음에 누군가가 분명히 인공지능도 인권 또는 뭐 비슷한 것이 있다.이 친구들을 내 마음대로 꺼서는 안 된다. 지금도 보세요. 아나운서님 아마 집에서 재미나이나 클로우드 프롬트 할 거 아니에요. 저는 집에서 고양이 그려줘 이런 거 많이 합니다. 걔가 정말 고양이를 그리고 싶을까요? 아 모르죠. 그러고 싶을까? 그러고 싶지 않을까 하는 의지가 있는지도 잘 모르겠죠. 우리는 동의를 얻지 않고 있습니다. 지금 사실 우리는 AI의 정체성을 거의 노예 수준으로 지금 보고 있어요.
기계입니다. 그런데 하비어 밀레이가 파이낸셜 타임스에서 그 에세이를 쓴 거예요. 에이전틱 AICD에는 인공지능을 이제 법인화 해야 된다. 그게 논리적이다. 사실 유발하라리가 거기에 대해서 아주 반대하는 에세이를 하나 썼어요. 최근에 저는 살짝 밀레이 말이 사실 맞는 거 같아요. 기업을 법인화시켰는데 에이전틱 AI를 법인 안 한다라는 건 논리적이지 않은 거 같아요. 정치 차원에서는 에이전틱도 인격화 하고 싶을 것 같아요. 왜냐면 그렇게 하지 않으면 세금 징수가 안 되거든. 바로 그겁니다. 그게 밀레가 했었던 얘기 중에 하나예. 재금 징수가 안 된다.
그다음에 법적인 책임을 질 수가 없다. 그래서 그 유발 하라리가 그 반대된 에세에선 그런 얘기를 했어요. 예를 들어서 기업을 법이나 했었을 때는 벌을 줄 수 있었다라는 거예요. 파산시킨다 또는 뭐 기업을 금지시킨다. 그런데 에이전틱 AI에게는 어떤 벌을 줄 수 있냐라는 거예요. 거기서. 왜냐면 벌을 줄 수 있어야지 책임을 질 수 있을 텐데 했더니 또 밀래 대통령이 줄 수 있다라는 거예요. 벌을 보상을 더 이상 안 주는 거를 강화 학습을 시켜서 네가 이상한 짓을 하면 강화 학습에서 페널티를 우리가 더 주겠다. 이런 식으로 해도 충분히 가능하다라고 주장을 하고 있더라고요.
결과적으로 보면 생성형 AI하고 에젠틱 AI는 사실 차원이 다릅니다. 생성형 AI는 지금 와서 보면 살짝 애들 장난 수준이었던 거예요. 소급 장난. 고양이 그리고 뭐 글 쓰고 에전틱 AI는 이제 실질적으로 현실에 영향을 주기 시작합니다. 피지컬 AI는 눈에 보이는 세상에 영향을 주기 시작합니다. 에젠틱 AI는 세상에 영향을 주지만 다 이게 사이버 세상에서만 영향을 주는 거잖아요. 디지털 세상에서. 그렇지만 에이전틱 AI가 지금 우리 옆에 앉아 있지는 않아요. 그런데 제가 봤을 때는 지금 예측으로는 5년 정도 후되면 우리가 서울시내에서 횡단보도에서 있으면 옆에 택배 배송하는 휴마노이드가서 있을 것 같아요.
지금 중국 젠 같은 경우에는 배달하는 로봇이 길거리에 다니잖아요. 이미 이게 사이언스 픽션은 아닌 거 같아요. 이제 그리고 10년 후에는 가정 집들마다 TV와 세탁기가 있는 거 같이 휴마노이드가 있을 것 같아요. 우리가 기억해 보면 1970년도 초에 그 당시 아주 유명한 미국 디지털 이브먼 컴퍼니 정말 유명했었던 회사잖아요. 대기. 그 CEO가 아마 켄 올슨인가 하는 분이 그런 얘기를 했어요. 평범한 가정집에 컴퓨터가 있을 이유가 단 하나도 없다라는 거예요. 지금은 손목에 차고 다닙니다. 컴퓨터를 우리가. 그래서 지금 우리가 가정집에 왜 휴마노이드가 있어야 되냐라는 말이 틀릴 거 같아요.
제 생각에는. 아, 참 여러 가지로 정말 무섭습니다. 자, 어쨌든 두 분의 오늘 말씀을 들으면서 또 여러 가지 생각을 해 보게 됩니다. 자, 이렇게 김대식 교수님과 오곤영 단자님과 함께 AI가 차지한 미래에 대한 이야기를 쭉 해 봤습니다. 저희가 오늘 긴 시간 동안 미래 예측을 해 봤지만 저희가 예측한 것 중에 아마 한 10%도 현실화가 안 될 수도 있습니다. 그럼에도 불구하고 이렇게 현재 알려진 정보를 놓고 끊임없이 예측을 해 보는 것 그것이 우리가 결국은 미래를 대비할 수 있는 좋은 방법이지 않을까라고 생각해 보게 됩니다. 여러분도 여러분의 친구들과 AI가 함께하는 미래에 대한 이얘기 많이많이 나눠 보시기 바랍니다. 오늘도 긴 시간 영상 시청해 주셔서 고맙습니다. 입니다.
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