결국 AI 시장의 승자는 구글일까? 'AI 전쟁 2.0'이 제시한 단서들

AI전쟁 2.0은 밀리의 서재에 뜬 추천 목록에 있어서 읽게 되었다.

최근 읽고 있는 주제와는 좀 거리가 멀었지만, 읽길 잘했다는 생각이 든다.

현장에서 AI를 다루는 최고의 전문가들의 대담 형식으로 구성된 이 책은 읽기 편하며 최신 정보들로 가득하다.

어느 정도까지 신뢰할 수 있는 정보인지는 스스로 검증해야 하지만, 충분히 신뢰할만한 내용들로 가득하다.

 

책의 구성은 하정우 AI미래기획수석과 한상기 테크프론티어 대표가 이야기를 나누는 형식이다.

책의 내용은 5월에 있었던 구글 IO발표까지 일부 들어가 있다.

읽다가 내가 생각이 많아졌던 지점들에 대해 다시 생각해보며 넘어가야겠다.

 

 

 

AI 진화의 새 흐름, 거대 논증 모델의 등장

첫 장은 거대 논증 모델에 대한 이야기가 나온다. 

기존 1세대 모델도 논리적으로 질문에 답을 하긴 했지만, 깊은 고민 없이 표면적으로 글을 생성하는 경향이 있었습니다...
하지만 새롭게 등장한 2세대 AI들은 질문을 받으면 훨씬 깊이 있는 사고를 합니다. 쉽게 말해 스스로 단계적으로 긴 논리적 사고의 흐름을 거치며 더 좋은 표현이나 풀이 방법을 찾기도 하고, 스스로 내용을 검증하는 등 더 복잡하고 창의적인 방식으로 문제를 해결합니다.

 

내가 요즘 자주 사용하는 제미나이에게 질문하면 스스로 내 질문의 의도를 분석하고, 인터넷과 각종 전문자료 등을 확인하는 과정을 실시간으로 내게 보내준다. 마지막으로 어떻게 내게 답을 하면 좋을지 고민하는 과정을 거쳐 내게 답을 제공한다.

이 과정은 실시간으로 간단한 텍스트를 이용하여 사용자에게 보여준다.

나는 기다리는 시간을 지루하지 않게 하기 위해 제미나이에서 제공하는 것이라고만 생각했다. 하지만 생각해 보면 AI의 사고 과정이다.

그 사고 과정을 따라가며 대단하다는 생각을 자주 하기는 했었는데...

뒤에도 나오지만 RAG를 통해 답변을 보완하는 것을 넘어서서 거대 기업들의 AI들은 어마어마한 시스템이 뒤에 구성되어 있을 것이다.

 

 

 

AI 오픈소스 생태계, 진정한 공개인가?

 아마존 AWS의 베드록이나 구글의 버텍스 AI처럼 대형 클라우드 업체, 즉 하이퍼 스케일러들이 이미 다양한 도구와 플랫폼을 제공하고 있습니다. 그러면 사용자 입장에서는 그런 툴까지 직접 개발할 필요가 없지 않습니까?
 그런 경우 하이퍼 스케일러들이 제공하는 툴을 이용해서 파인튜닝을 해야합니다. 하지만 그 툴만으로는 만족할만한 품질의 AI 서비스를 만들기가 쉽지 않습니다.
 그렇다면 국내에서 오픈소스를 활용해 더 좋은 AI 애플리케이션을 만들어야... 얼마나 비용이 들고 어떤 과업들을 수행해야 하는지 구체적으로 설명해 주실 수 있나요?
 짧게 설명하자면, 전체 비용을 따져봤을 때 오픈소스가 오히려 더 비쌀 가능성이 큽니다. 모델을 다운로드할 떄는 비용이 거의 없어서 저렴해 보이지만, 모델만 가지고는 아무것도 할 수 없습니다.

 

나도 AI 모델들을 여러 개 다운로드 받아서 사용해 보았다. 지금 다니고 있는 회사에서도 Vertex AI를 이용하는 서비스를 개발하고 있다.

그런데 이 글의 말대로다. 정말 쉽지 않다. 특히 ai 모델을 구동시키기 위해 gpu를 사용하는 것들은 전부 돈이다.

집에서 사용할 때는 내 그래픽카드가 돈을 빨아들이는 것이 눈에 보이는데, 막상 결과물은 마음에 들지 않는다. 이걸 회사 규모에서 사용자에게 만족을 줄 수준으로 어떻게 만들어야 할지 막막할뿐더러, 모델 자체의 파인튜닝이나 프롬프트 엔지니어링 역시 어려운 문제다.

그런저런 문제들을 생각하면 구글에서 제공하는 api를 사용하면 훨씬 저렴한 가격에 어마어마한 속도와 성능의 결과물이 나온다.

진심으로 나같은 개인 개발자들은 시스템을 구축하는 것보다 api를 쓰는 것이 저렴하고 결과물도 수천 배는 빨리 나온다.

 

제가 이 부분을 이야기하는 이유는 많은 사람들이 AI 모델에서 말하는 오픈소스를 우리가 예전에 알던 전통적 오픈소스와 헷갈려하기 때문입니다. 전통적인 오픈소스는 소스코드를 공개하면 그 코드를 사용자가 자유롭게 가져다 활용할 수 있습니다. 코드 자체가 가장 중요한 핵심이니까요. 하지만 AI 모델의 오픈소스는 학습된 모델의 가중치 파일 혹은 일부 코드를 공개하는 정도거든요... 이런 오해 때문에 대부분 경영진들이 '그거 오픈소스 있으니까, 갖다가 만들면 되지 않아?'라고 너무 쉽게 생각해 버리는 경향이 있습니다.

 

이 부분도 동의... 실제로 모델을 다운로드해서 사용해보면 도대체 이걸 어떻게 사용해야 하는지부터 막막한 상황이 된다. 어떻게 내가 하는 대화를 기억하게 해야 하고, 어떻게 성능을 최적화하고... 이런 문제들은 차라리 실무선에서 해결할 수 있는 문제다.

내가 한 질문에 왜 이런 대답을 하는지 이해가 전혀 안된다는 것이 문제다. 오픈소스라곤 하지만 원본 상태로는 서비스에 사용할 수가 없다.

 

 

 

일상과 업무를 바꿀 AI 에이전트 기술, 얼마나 왔나?

...아무튼 최근 AI 기술이 빠르게 발전하면서 자율성을 갖추고 여러 업무를 맡길 수 있는 수준까지 도달한 건 분명한 사실입니다.
그렇다면 AI 에이전트를 우리가 어떻게 정의하고 이해하면 좋을지, 그리고 이러한 에이전트가 실제 일상과 업무에서 본격적으로 유용하게 사용될 시기가 언제쯤이라고 예상하시는지 궁금합니다.
 ... LLM이나 리즈닝 모델은 AI 에이전트의 두뇌 역할이라고 할 수 있습니다. 그리고 AI 에이전트는 특정한 기능을 수행하여 사람들의 업무를 자동화할 수 있는 지능형 애플리케이션이라 볼 수 있습니다.
... 기업의 모든 업무까지는 어렵더라도... 자료 조사나 보고서 요약과 같은 단순 루틴 업무는 올해 하반기부터 충분히 자동화가 가능할 것으로 예상합니다.

 

온디바이스 AI의 다음 무대

트랜스포머 모델은 콘텐츠를 생성하는 과정에서 중간 계산량이 매우 많아지는 단점이 있는데, 이를 개선하려는 다양한 기법들이 등장했습니다... 또 트랜스포머의 핵심인 어텐션 계산량을 줄이는 라이트닝 어텐션 기술도 최근 주목받고 있습니다... 즉, 트랜스포머를 완전히 대체하지는 않더라도 계산량을 줄이면서 성능을 유지하거나 개선하는 방법들이 점점 늘어나고 있습니다.
... 트랜스포머보다 확실히 더 뛰어난 모델 구조가 등장한다면 상황이 급격히 변할 겁니다. 실제로 트랜스포머도 2017년에 갑자기 등장한 혁신이었거든요. 만약 그렇게 되면 엔비디아 주식부터 다 팔아야겠죠.

 

- 트랜스포머 모델: 2017년 구글 브레인 연구진이 논문 Attention Is All You Need에서 발표한 인공신경망 구조로, 기존의 순환신경망과 합성곱 신경망의 한계를 극복하며 등장했다.

 

 

위의 두 문단을 꼽은 이유는... 아무래도 내 관심사이기 때문이다. 더 중요하게 여기는 것들이 넘어갔을 수는 있지만 나는 독서를 통해 시장과 세상을 관찰하는 통찰을 얻고 싶다. AI가 발전하며 나 같은 사람들이 가장 두려워하는 것은 내 일자리가 사라질 것이라는 두려움이다. 뿐만 아니라 내가 투자하고 있는 회사들에게 어떤 영향을 미칠지도 다들 고민하고 있을 것이다.

 

산업혁명 이후 노동력은 많은 부분 기계로 대체되었다. 하지만 그만큼 많은 일자리가 새로 생겨나며 더 복잡한 사회가 형성되었다.

낙관적으로 생각하면 AI에 의해 대체된 노동력은 다른 더 복잡하고 세부적인 업무로 들어가게 될 수도 있다.

문제는 그렇지 않을 수도 있다는 점이다.

 

이 책에서도 그런 내용들이 잠시 나온다. 하지만 결과는 어차피 그런 시대가 와봐야 알게될 것이다.

그래도 미리미리 시나리오도 생각해보고 고민도 해두어야 좋은 투자 기회가 왔을 때, 이런 기반 지식들을 써먹게 되지 않을까?

 

 

AGI 시대, 인공지능이 조직을 대체할 수 있을까?

오히려 학계보다 산업계에서 AGI에 대한 논의가 활발하고, AGI를 비즈니스 관점에서 상품화 가능한 기술로 보는 흐름이 강해졌습니다. 나아가 초지능 개념을 따로 만들어 거의 모든 것을 다 수행하는 완벽한 지능은 ASI에 맡기고, AGI는 현실적이고 상품적인 관점에서 접근하고 있죠.
오픈 AI는 AGI를 아주 명확하게 정의했습니다. 바로 조직을 완전히 대체할 수 있는 능력을 갖춘 AI를 최종 단계의 AGI로 보는 겁니다... 즉, AI가 조직의 임무를 구체적으로 대신 수행할 수 있다면 AGI라고 판단할 수 있고, 이때 AGI의 역할이나 가치도 명확히 매길 수 있게 되는 거죠.
그러니까 기업에서 인사 관리나 홍보, 마케팅과 같은 특정 부서 전체를 AI 하나로 대체할 수 있어서 인간 직원이 전혀 필요 없어진다면, 그런 수준의 AI를 AGI로 볼 수 있다는 말씀이군요...
이런 관점이라면 모든 분야는 아니더라도 몇몇 분야에서는 2-3년 내에 AGI가 현실화될 수 있다고 생각합니다.

 

인간의 역할은 점점 관리의 관점으로 나아가게 되지 않을까?

이런 기술의 발전 속도라면 AI의 사고력이 전체 인류를 넘어서는 것도 멀지 않았다.

하지만 그 누구도 기술의 발전 속도를 늦추지는 않을 것이다.

이 책의 제목처럼, 전 세계는 이미 AI 전쟁에 돌입했기 때문이다.

 

가장 좋은 시나리오가 올 것이라고 가정하면, 인간은 AI를 관리하는 관리자가 되어야 한다. 실제 업무들을 AI에게 맡기고 경영자로써 인생을 살아가는 것이 내가 생각하는 가장 좋은 시나리오다. 하지만 그런 상황이 된다면 지금보다 더 치열한 경쟁 속에서 소수만이 살아남는 사회가 될 것이다. 비슷한 능력을 가진 AI들이 경쟁하게 된다면, 규모의 경제를 이길 방법 따윈 존재하지 않을 것이다.

 

 

 

중국 AI 급부상의 비결, 정부 주도의 속도 전략

많은 사람들이 중국도 AI 기술이 뛰어나다는 걸 막연히 알고는 있었지만, 최근 이렇게까지 성장할 줄은 몰랐다는 반응을 보이고 있습니다. AI분야를 깊이 아는 전문가들에게는 당연한 결과일 수 있지만, 일반 시민이나 정치권은 상당한 충격을 받은 것 같습니다...
가장 큰 이유는 중국이 가진 효율적인 정치 체제 때문입니다...
연구 역량 측면에서도 중국은 뛰어난 환경을 갖추고 있습니다. 중국은 자국의 뛰어난 인재들을 적극적으로 해외로 유학보내고, 이후 다시 중국으로 돌아오도록 성공적으로 유도했습니다...
한 가지 더 중요한 점은 중국이 과학자와 기술자를 매우 존중하는 사회라는 것입니다...

 

현시점까지는 완전히 새로운 혁신적 원친기술을 만들어내는 능력 면에서 미국이 여전히 앞서 있습니다...
하지만 만약 중국이 기존과 전혀 다른 혁신을 만들어낸다면 상황은 달라질 수 있습니다. 최근 량원펑(딥시크의 설립자)이 인터뷰에서 강조한 것처럼 현재의 시간 격차는 중요하지 않고 원천기술 혁신 여부가 훨씬 더 중요하기 때문입니다...
한편 AI의 진정한 힘은 기술 그 자체보다는 얼마나 빠르게 산업과 일상생활에 녹아들어 실질적인 부가가치를 만들어내느냐에 있다고 생각합니다. 이 측면에서 중국이 미국보다 훨씬 더 빠르게 AI를 산업화할 가능성이 높습니다.... 얼마나 빠르게 확산됐는지, 최근 딥시크 API 사업이 최초로 흑자 전환했다는 소식을 들었습니다. 오픈AI나 앤트로픽 같은 글로벌 선도기업들조차 생성형 AI 모델의 API 사업에서 적자를 면치 못하는 와중에, 이 소식은 정말 놀랍습니다. 그리고 이 모든 것을 주도하고 적극 지원하는 것이 바로 중국 정부입니다.

 

내가 가장 놀란 지점이 여기였다. 나는 중국에 대한 편견이 없었기 때문에 중국의 기술 발전 속도가 얼마나 빠른지 이전부터 알고 있었다.

국가주도로 태양광, 로봇, AI를 이끌어갔고 사회주의 정권이 가진 통제력을 힘입어 강력하게 미래 산업들을 육성시키는 나라였다.

React, VueJS와 같은 웹프레임워크에서도 예전부터 중국 개발자들의 저력은 대단하다고 생각하고 있었다.

그럼에도 불구하고, 최근 몇 년 사이 중국의 이미지는 막연히 생각하던 것에서 완전히 뒤바뀌게 되었다. 이 책과 최근 전기차, 태양광 등의 과산 산업을 통해 진정한 강대국으로 우뚝 서게 된 것 같다.

 

 

 

클라우드 기업, AI 시장의 진짜 승자가 될까?

이들 하이퍼스케일러 기업은 기본적으로 클라우드 시장에서 매우 강력한 영향력을 가지고 있습니다. 첫 번째로, AI 개발 환경을 제공하는 플랫폼 역할을 하며, 두 번째로 자체적인 AI 모델을 개발하겠다고 선언하고 있습니다...
현재 오픈AI가 기술적으로 앞서가고 있다고 하지만, AI의 원천기술들은 대부분 구글에서 나왔습니다...
그리고 생성형 AI가 아무리 강력하더라도 결국 플랫폼 위에서 돌아갈 때 실질적인 영향력을 발휘할 수 있는데, 오픈 AI나 앤트로픽은 자체적인 플랫폼을 가지고 있지 않습니다...

 

역시 구글 주식을 사야 하는가? 사실 이 책을 읽고 계속 떠오른 건, 그렇다면 결국 구글이 승자가 되겠군...이었다.

AI 시대에서 구글이 앞서 가게 되는 이유는 누가 봐도 명확하다.

1. GCP 플랫폼을 소유한 하이퍼 스케일러
2. 세계 최대의 검색 진입점인 구글과 크롬
3. 인터넷의 광고 표준이라고 할 수 있는 애드센스, 그리고 유용한 콘텐츠에 대한 기준을 확립한 기업
4. 딥마인드 등 최다 원천기술 보유
5. 제미나이를 통해 보여준 MCP, A2A
6. WAYMO 등의 자율주행 AI 관련 실험도 계속 수행

최근 세르게이 브린이 다시 제미나이를 적극 지원하며 관심을 기울이고 있다고 합니다. 어쩌면 창업자인 그의 직접적인 참전이 있었기에 제미나이가 직면했던 위기를 극복할 수 있었던 것이라고 볼 수도 있죠. 그리고 딥마인드는 사실 알파폴드를 포함해 화학, 재료, 기후 변화 등 여러 분야에서 뛰어난 성과를 거두었고, 그 결과 실제로 노벨상을 수상하기도 했습니다. 이렇게 기업 차원에서 지속적으로 연구진을 확보하고 장기적인 AI 연구에 적극 투자하는 경우는 딥마인드 외에는 찾아보기 어렵습니다. 딥마인드를 제외하면 대부분의 의미 있는 AI 연구는 기업이 아니라 연구소나 재단 차원에서 이뤄지고 있는 실정입니다.

 

 

 

AI는 누구의 손에? 규제 뒤에 숨은 패권의 그림자

지금의 흐름을 보면 AI 규제가 특정 국가의 이익을 보호하는 방향으로 흘러갈 가능성이 큽니다.
저도 동의합니다. 그래서 이런 논의가 진행될수록 일부 국가들이 AI 독점을 위한 명분으로 핵무기 확산 방지 전략을 차용하는 건 아닌가 하는 의구심이 점점 더 커지고 있습니다...
우리가 그 테이블에서 발언권을 가지려면 말뿐만이 아니라 실질적인 기술력, 즉 강력한 AGI 혹은 ASI를 자체적으로 개발할 수 있는 역량이 있어야 합니다. 단순히 오픈소스 AI 모델을 가져다가 활용하는 수준으로는 글로벌 AI 규제 논의에서 아무런 영향력을 행사할 수 없습니다...
스스로 통제권을 갖지 못한 채 제한된 조건에서 기술을 수동적으로 받아들이는 구조에 머물게 된다는 겁니다...

 

현재 일부 국가에서는 OpenAI나 Gemini를 접근할 수 없다. 이는 미국 정부의 행정명령으로 인함인데, 만약 우리나라 역시 독자적인 AI 개발 능력 없이, 미국의 API를 이용하는 처지가 된다면 AI 의존도가 커진 어느 날 미국은 대한민국 전체의 생명줄을 쥐고 흔드는 날이 올 수도 있다.

 

 

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이 책 역시 읽기에 아주 어렵지는 않다. 물론 나는 프로그램에 대한 기반 지식이 있었기 때문에 그런 것일 수도 있다.

우연히 읽게 되었지만, 앞으로 내가 관심 있는 산업분야들을 공부하고 다시 기업들에 대한 분석을 수행할 텐데...

이 글을 토대로 여러 기업들에 추가적인 미래 대응 전략을 살펴볼 수 있게 된 것 같아 기쁘다.

 

이렇게 깊이 있는 문답을 책으로 볼 수 있어서 참 다행이라고 생각한다.

워런 버핏은 모르는 분야에 투자하지 않았다고 한다.

AI시대가 되면 이제는 단순한 제품을 생산하는 공장들도 AI에 대해 알아야 하는 시대가 될 것이다.

아마 그 머리가 흰 노인도 AI와 로봇을 공부하고 있지 않을까?

 

나 역시 더 열심히 해야겠다는 생각을 하게 된다.