저자: 리뷰엉이 · 한국인
요약 보기
엔비디아가 AI 열풍으로 시총 1위를 찍었으며, GPU 시장 점유율 84%·AI 데이터센터 GPU 98%로 사실상 독점이고 CUDA 생태계 락인이 강하다고 설명. AI 학습 연산량이 급증하며 H100 수요와 매출이 크게 늘었다는 근거를 제시. 다만 주가 방향에 대한 명시적 단기 예측은 없고, AI 산업 성장과 관련 주 상승을 서술하는 데 그침. 책 리뷰 중심으로 AI가 의료·법률·교육·미디어·자동차 등을 바꿀 것이라는 장기 전망을 다룸.
다듬은 글
지난 6월 18일 엔비디아가 미국 시가총액 1위에 올랐습니다. 애플, 마이크로소프트, 테슬라, 아마존을 제치고 세계에서 가장 가치 있는 기업이 된 것입니다. 엔비디아의 젠슨 황 회장도 재산이 약 1200억 달러로 늘어 세계 부자 11위에 올랐습니다. 시총 1위는 하루뿐이었고 그 뒤로 주가가 조금 내려가긴 했지만, 컴퓨터, PC 게임, 비트코인 같은 분야에 관심이 많은 사람이라면 엔비디아를 모를 수가 없습니다. 특히 게임을 좋아하는 사람이라면 엔비디아 그래픽카드를 한 번쯤은 써 봤을 거예요.
그런데 이 분야에 평소 관심이 없던 사람이라면 엔비디아가 왜 갑자기 시총 1위에 올랐는지 잘 모를 겁니다. 그 배경에는 AI가 있습니다. 챗GPT 발표 직후 AI 열풍이 불면서 전 세계 수많은 기업이 AI를 개발하고 있습니다. 그런데 AI를 개발하고 학습시키려면 엄청난 양의 데이터와 연산이 필요하고, 여기에 GPU가 필요합니다. AI 개발에는 고성능 GPU가 사실상 필수인 셈이죠. 현재 엔비디아는 전 세계 GPU 시장의 약 84%를 차지하고 있습니다. 경쟁사인 AMD가 12%, 인텔이 4%에 그칩니다. AI 데이터센터 분야 GPU 시장에서는 엔비디아 점유율이 98%에 달합니다. 이 정도면 거의 독점이나 다름없습니다.
엔비디아는 AI 개발자들에게 필요한 소프트웨어와 인터페이스를 제공하고 있습니다. 전 세계 개발자들이 이미 여기에 익숙해진 상태라서, 다른 생태계로 옮기려고 해도 엔비디아와 호환되지 않아 불편한 점이 많이 생깁니다. 애플 기기로 PC, 휴대폰, 태블릿까지 맞춰 쓰는 사람이 윈도우나 갤럭시로 쉽게 넘어가지 않는 것과 같은 이치입니다. AI 생태계는 이미 엔비디아 천하라서, 개발자가 엔비디아 생태계를 벗어나는 일은 쉽지 않을 겁니다.
그렇다면 앞으로 GPU 수요는 어떨까요. AI 모델 학습에 필요한 계산량은 시간이 갈수록 가파르게 늘고 있습니다. 새로 나온 모델 하나의 계산량이 이전 모델보다 100배 이상 큰 경우도 있으니, 계산량이 급격히 늘어난다는 뜻입니다. 계산량이 많아질수록 당연히 성능 좋은 연산 장치가 필요하겠죠. 최근 엔비디아 GPU인 H100의 수요가 급증하면서 출시 직후 가격은 한 대당 5천만 원 이상으로 치솟았고, 엔비디아 매출은 125% 넘게 늘었습니다.
AI 시대에 GPU가 필수이고 앞으로도 AI 시장이 성장할 것이라는 기대가 있으니, 엔비디아 주가가 높은 평가를 받는 것은 어찌 보면 자연스러운 구조입니다. 엔비디아만의 이야기도 아닙니다. 요즘 AI 관련주라면 미래 기대감으로 다 함께 오르는 모습입니다. 애플이 아이폰에 AI를 적용한다고 발표했을 때 애플 주가는 크게 올랐고, TSMC, 브로드컴, 마이크론, 하이닉스도 함께 올랐습니다.
그런데 정말 AI 미래가 오고 있는 걸까요? 내가 사는 세상에서는 챗GPT 말고는 AI 시대가 온 것 같지도 않은데 말입니다. 그래서 AI가 앞으로 우리 실생활의 어떤 분야를 바꿀지 알아봤습니다. 스탠퍼드대 교수이자 미래학자, AI 전문가인 제리 카플란의 책 『생성형 AI, 어떤 미래를 만드는가』를 참고했습니다.
이 책에 따르면 데이터에 기반한 의료 분야는 AI 적용에 가장 좋은 분야입니다. 의료 시스템을 전산화해 모든 기록을 온라인에 보관하면, 환자 질환에 가장 효과적인 검사와 절차를 지속적으로 확인할 수 있습니다. 환자의 복약 여부와 다음 진료 일정도 확인할 수 있어 불필요한 진료 과정을 줄일 수 있습니다.
또 여러 나라가 의사 부족 문제를 겪고 있고, 의사들은 대도시에 몰리면서 시골에서는 의료 서비스를 제대로 받기 어려운 경우가 많습니다. 생성형 AI는 이런 만성적인 의사 부족 문제를 해결할 가능성을 열어 준다고 합니다. 의료 AI가 발전하면 모든 의학 지식이 AI 시스템에 모이기 때문에 의사 개개인의 지식을 넘어서게 될 겁니다. 새로운 의학 지식의 업데이트도 사람보다 빠를 겁니다. 의사가 듣도 보도 못했고 경험하지도 못한 희소질환도 AI에게는 문제가 되지 않습니다.
이미 AI가 가진 데이터가 방대하기 때문에 진단도 빨라지고 정확해질 겁니다. 뇌졸중을 감지하고 치료하는 플랫폼을 개발한 업체 바이브이지(BJI) 같은 곳은 CT 촬영, 심전도, 심장 초음파 같은 의료 데이터를 분석해 뇌졸중, 동맥류, 폐색전증 같은 특정 질병의 의심 환자를 식별하고, 의사에게 초기 징후를 경고하고 있습니다. 특히 뇌졸중은 뇌손상이 심해지기 전에 빨리 치료하는 게 중요한데, 이 AI를 쓰면 데이터 분석 후 몇 초 안에 뇌졸중 여부를 알아내 그 자료를 의사에게 바로 보낼 수 있다고 합니다. 환자는 신속한 치료를 받을 수 있겠죠.
법률 분야도 AI로 큰 변화가 올 것이라고 합니다. 2022년 미국 법률서비스공단(LSC)의 사법 격차 조사에 따르면, 저소득층 미국인 92%가 적절한 법적 도움을 받지 못했고, 두 명 중 한 명은 지원 요청 자체를 거부당했다고 합니다. AI 법률 구조 제도가 상용화되면 모든 계층이 법률 서비스를 저렴하게 이용할 수 있게 될 겁니다.
법률 서비스업은 대부분의 시간이 업무 처리에 쓰입니다. 계약서 작성, 이혼 신청, 특허 출원, 법인 설립, 파산 신고, 유언장 같은 일들입니다. 이런 업무는 오히려 AI가 더 잘 수행할 수 있다는 평가가 있습니다. 이런 단순 업무는 AI에 맡기고, 복잡한 사안이나 최종 판단과 검토만 법조인이 맡으면 됩니다. 법조인은 세상의 모든 판례와 최근 변경 사항까지 AI처럼 즉시 학습할 수 없으니, 사실상 사람이 AI를 따라가는 것은 불가능해질 겁니다. 재판 기간은 크게 줄고 비용도 낮아질 거예요. 이미 현실이 된 사례도 있습니다. 오픈AI의 GPT-4가 변호사 시험을 치렀을 때 상위 10%의 성적을 받았다고 합니다.
그렇다면 변호사나 판사 같은 법조인은 일자리를 잃을까요? 그렇지는 않을 겁니다. 법조인은 감독자의 역할로 바뀔 가능성이 큽니다. 모든 판례를 파악하고 법률 적용 여부를 완벽히 꿰뚫는 슈퍼 지능 AI라는 유능한 부하를 거느린 법률 감독이 되는 거죠. 절차가 간소화되면서 더 많은 소송이 진행될 수 있고, 결과적으로 전문 법조인에 대한 수요는 오히려 늘 수도 있습니다.
해외 사례도 있습니다. 중국 쑤저우시 중급 법원은 스마트 법원 시스템을 만들어 금융 대출, 노동, 주택 임대차 분쟁 등의 판결문 작성에 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 판사가 사건 정보, 재판 기록, 판례 등을 입력하면 AI가 판결문을 작성하고, 판사는 이를 보고 보완하는 방식입니다. AI의 정확도는 95%, 판결문의 완성도는 70%에 달한다고 합니다. 데이터가 쌓이고 학습이 늘어날수록 정확도는 더 올라갈 겁니다. 베이징 최고인민법원도 판례 검색, 법규 추천, 법정 문서 초안 작성, 평결 인적 오류 검토에 AI를 씁니다. 중국은 앞으로 더 복잡하고 어려운 법에도 AI를 적용할 계획이라고 합니다.
에스토니아 법무부는 약 1천만 원 이하 소액 재판에 빅데이터 기반 AI 판사를 도입했습니다. AI가 분쟁 양측의 자료를 받아 분석하고 자체 판결 내용을 작성하면, 판사가 이를 참고해 최종 판결을 내립니다. 에스토니아 판사들은 업무 부담을 줄이고 중요한 사건에 더 집중할 수 있게 되었다고 합니다. 대만도 AI를 도입했습니다. 대만의 AI 양형 정보 시스템에는 재판 기록이 실시간으로 업데이트되고, 이를 바탕으로 비슷한 사건의 양형 추세와 사유를 파악합니다. 아직 법적 효력은 없고, 판사가 선고할 때 참고하는 정도로만 씁니다.
판사의 판결은 당시 상황이나 감정 같은 여러 요인에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 AI 판사가 적용되면 감정에 치우치지 않고 일관된 판결을 내릴 수 있습니다. 물론 AI가 얼마나 많은 자료를 학습했는지가 가장 중요합니다. 충분히 학습한 AI는 표준 양형 기준표 역할을 할 겁니다. 비슷한 범죄인데 판사에 따라 형량이 두세 배씩 차이 나는 고무줄 판결도 점점 줄어들겠죠.
책은 교육 분야도 많이 바뀔 거라고 말합니다. 교사가 한 명의 학생에게 쓸 수 있는 시간은 아주 제한적입니다. 그런데 모든 학생이 자기만의 개인 교사를 갖게 된다면 어떨까요. 학생들은 자기 학습 수준에 맞춰 공부할 수 있을 겁니다. 사실 교육 분야는 이미 챗GPT만으로도 학습의 90% 정도를 수행할 수 있습니다. 영어 공부도, 역사나 화학, 물리도 문제없습니다. 이제는 무엇을 외우느냐보다 자신이 무엇을 알고 있는지, 그리고 무엇을 질문해야 하는지를 아는 것이 더 중요한 시대가 되었습니다.
사진, 영상 같은 미디어 분야에도 AI가 쓰일 겁니다. 오픈AI는 얼마 전 텍스트로 영상을 만들어 주는 AI '소라(Sora)'를 공개했습니다. 영상을 보면 실제인지 가상인지 전혀 구별이 안 될 정도로 퀄리티가 엄청납니다. 눈 위를 걸어오는 매머드, 우주인, 강아지, 파도치는 바닥까지, 직접 말해 주기 전에는 실제 촬영인지 만들어 낸 것인지 알 수 없을 정도입니다.
예를 들어 영화 '인터스텔라' 제작비가 약 2천억 원이었는데, AI를 쓰면 비용의 절반인 1천억 원이 아니라 1억 원 만에도 만들 수 있다고 가정해 봅시다. 제작사 입장에서 AI를 안 쓰겠습니까? 무조건 쓰겠죠. 수백억을 아낄 수 있는데 누가 안 쓰겠어요. 전 세계 영화사, 제작사, 방송국도 마찬가지일 겁니다. 이런 식으로 사진, 음악, 영상, 애니메이션, 그림 같은 예술 분야도 AI가 생태계를 바꿀 겁니다. 물론 저작권이라는 큰 산을 넘어야 하겠지만요.
자동차 분야에도 AI가 빠르게 적용되고 있습니다. 테슬라의 자율주행을 필두로 차량용 AI 시장은 급격히 성장하고 있습니다. 시장조사업체 글로벌 마켓 인사이트에 따르면 차량용 AI 시장은 2032년 약 800조 원 규모로 커질 것으로 전망됩니다. 매년 90% 가량 시장 규모가 확대된다는 얘기입니다. 자율주행, 음성인식, 개인 비서, 차량 제어까지 활용 범위도 다양합니다. 테슬라를 비롯해 현대기아, 폭스바겐, 토요타 등 거의 모든 자동차 제조사가 자체 AI를 개발하거나 AI 기업, IT 기업과 협력을 강화하고 있습니다.
글로벌 시장조사업체 IDC에 따르면 2024년 생성형 AI 시장은 전년 대비 2.7배 성장해 401억 달러 규모가 될 것으로 예측되고, 2027년에는 151억 달러 규모로 커질 것이라고 합니다. 챗GPT 등장 이후 AI 산업은 빠르게 성장하고 있습니다. 최근에는 이메일과 보고서를 요약하고, 연구 자료를 찾아 주고, 글쓰기, 영상과 이미지, 음악까지 생성합니다. AI가 절대 넘보지 못할 것으로 예상했던 분야까지 침투했고, 그 퀄리티도 훌륭합니다.
인간의 능력을 훌쩍 뛰어넘는 초인공지능 시대는 언제 열릴까요. AI 발전은 앞으로 미래를 어떻게 바꿀까요. 인간과 인공지능의 공존은 가능할까요. 거대한 변화의 시대에 우리는 무엇을 알아 둬야 할까요. 제리 카플란 교수는 이 책을 통해 이 질문들에 대한 답을 내놓습니다. 또 전문가의 입장에서 AI가 만들 사회를 예측하면서도 AI가 가진 위험 요소를 경고하고, 인간의 지능에 관한 철학적 문제들도 제시합니다.
AI 산업에 대한 통찰을 얻고 싶은 분이라면 제리 카플란 교수의 『생성형 AI, 어떤 미래를 만드는가』를 꼭 한 번 읽어 보시길 추천드리며, 지금까지 리뷰형 콘텐츠였습니다.
Comments 0