1) DeepSeek r1은 실제이며 중요한 미묘함이 존재한다.
가장 중요한 것은 r1이 o1에 비해 추론(inference) 비용이 훨씬 저렴하고 효율적이라는 점이다. 6백만 달러라는 학습비용($6m training figure) 자체보다 이 부분이 본질적이다. r1은 o1 대비 API 당 비용이 93% 적게 들며, 고급 워크스테이션에서 로컬로 구동할 수 있을 뿐 아니라, 어떤 레이트 리밋(rate limit)도 걸리지 않은 듯 보여 매우 놀랍다. 간단히 말해, 활성 파라미터(active parameters) 10억 개당 FP8에서 1GB RAM이 필요하므로, r1은 총 37GB RAM이 필요하다. 배칭(batching)을 통해 비용을 크게 절감할 수 있고, 더 높은 연산 능력을 통해 초당 토큰 처리(tokens/second)를 늘릴 수 있으므로 여전히 클라우드에서 추론하는 이점은 남아 있다. 또한, 지리·정치적 역학 관계도 존재하며, “Stargate” 이후 이 모델이 공개된 것이 우연이 아니라고 본다. “안녕, 5천억 달러여(RIP, $500 billion) - 우린 네 존재를 잠깐밖에 알지 못했어.”
실제로 확인된 것들:
관련 앱 스토어 카테고리에서 다운로드 1위를 기록했다. ChatGPT보다 앞섰으며, 이는 Gemini나 Claude도 못했던 일이다.
품질 면에서 o1과 비슷하지만, o3보다는 뒤처진다.
학습 및 추론 효율을 극적으로 개선한 진정한 알고리즘적 혁신이 있었다. FP8에서의 학습, MLA, 멀티 토큰 예측 등이 그 예시다.
r1 학습 비용이 단 6백만 달러라는 사실은 엄연히 사실이지만, 이는 심각하게 오해를 부를 소지가 있다.
하드웨어 아키텍처조차 새롭고, 스케일 업에 PCI-Express를 쓴다는 점이 언급되고 있다.
미묘한 부분:
6백만 달러에는 “아키텍처, 알고리즘, 데이터에 대한 사전 연구 및 소거 연구(ablation experiments)와 관련된 비용”이 포함되지 않는다고 논문에서 밝힌다. “그것만 빼면, 링컨 대통령 부인, 연극은 어땠나요?”라는 비유처럼, 이미 연구에 수억 달러를 쏟고 훨씬 큰 클러스터에 접근 가능해야만 6백만 달러짜리 r1 모델을 만들 수 있다는 뜻이다. Deepseek은 분명 2,048개의 H800 이상의 자원을 훨씬 더 갖추고 있으며, 이전 논문에서 이미 1만 개 A100 클러스터를 언급한 적이 있다. 똑같이 유능한 연구 팀이라 해도, GPU 2천 장으로 구성된 클러스터만으로 6백만 달러에 r1을 처음부터 학습하기는 불가능하다. 엔비디아 매출의 약 20%가 싱가포르를 경유하며, 그들이 아무리 노력해도 엔비디아 GPU의 20%가 실제 싱가포르에 있는 것은 아닐 것이라는 식이다.
지식 증류(distillation)가 상당히 이루어졌다. 즉, 제한 없이 GPT-4o와 o1에 접근할 수 없었다면 이 모델을 학습하기 힘들었을 것이다.
@altcap 님이 어제 지적했듯, 선두급 GPU 수출은 제한하면서 중국이 선도적 미국 모델을 그대로 증류(distill)해버리는 일에 대해 아무 조치도 하지 않는다는 것은 모순이다. “젖소를 살 필요 없이 그냥 우유만 공짜로 얻으면 되지 않나?”라는 비유가 성립한다.
2) 결론:
학습 비용이 줄어들수록 AI의 투자 수익률(ROI)은 높아질 것이다.
가까운 시일 내에, 이것이 학습 관련 설비 지출(training capex)이나 “전력(power)” 테마에 긍정적으로 작용할 가능성은 없어 보인다.
기술, 산업, 에너지, 유틸리티 분야에서 “AI 인프라”로 이득을 보고 있는 현재 승자들에게 가장 큰 리스크는 r1의 증류 버전을 고급 워크스테이션(누군가는 Mac Studio Pro를 언급)을 통해 엣지에서 로컬로 가동할 수 있게 되는 상황이다. 2년 후쯤이면 이와 비슷한 모델이 “슈퍼폰(superphone)”에서 구동될 가능성도 있다. 추론이 “충분히 괜찮은(good enough)” 수준에서 엣지로 옮겨간다면, 우리가 알던 세계와 승자 구도가 완전히 달라지며, PC·스마트폰 분야에서 역대급 업그레이드 사이클이 일어날 수 있다. 중앙 집중과 분산은 컴퓨팅 역사에서 계속 반복되어 왔다.
ASI(인공 초지능)가 정말, 정말 가까워졌고, 초지능이 가져올 경제적 수익에 대해서도 아무도 정확히 알지 못한다. 만약 1000억 달러 규모로 구축된, 10만 대가 넘는 Blackwell(차세대 NVIDIA GPU)로 학습한 추론 모델(o5, Gemini 3, Grok 4 등)이 암을 치료하고 워프 드라이브를 발명해낸다면, ASI의 투자 수익은 매우 클 것이고, 학습 자본지출과 전력 소비는 꾸준히 증가할 것이다. 다이슨 스피어(Dyson Spheres)가 페르미 역설에 대한 최적의 해답으로 다시 떠오를 수도 있겠다. 개인적으로는 ASI가 높은 수익을 가져다주길 바란다. 정말 멋진 일일 테니.
이는 AI를 활용하는 기업들(소프트웨어, 인터넷 등)에 매우 긍정적이다.
경제적으로 볼 때, 이로 인해 유통(distribution)과 고유(Funique) 데이터의 가치가 크게 올라간다. 예를 들면 YouTube, Facebook, Instagram, X 등이 해당된다.
미국 연구소들은 r1 학습에 필수적이었던 증류(distillation)를 막기 위해 선도급 모델을 공개하지 않을 가능성이 크지만, 이미 정보가 완전히 새어 나갔을 수도 있다. 즉, r1이 있으면 r2를 만들 수도 있지 않겠냐는 이야기다.
마지막으로, Grok-3가 등장함에 따라 위 결론이 크게 변할 수도 있다.
이는 GPT-4 이후 사전 학습(pre-training) 분야에서 스케일링 법칙을 본격적으로 시험하는 첫 사례가 될 전망이다. 과거 v3에서 r1로 전환하기 위해 며칠간의 RL(강화 학습)을 거쳤던 것처럼, Grok-3의 추론 능력을 높이려면 몇 주간 RL을 진행해야 할 것이다. 베이스 모델(base model)이 우수할수록, 사후 학습(post-training) 단계에서 강화 학습(RL)을 더해 최종 추론 시점의 계산(test-time compute)을 늘렸을 때 얻을 수 있는 시너지 효과가 큰 법이다(이 세 가지 스케일링 법칙은 곱셈 관계라고 할 수 있다). 이미 Grok-3는 o1에 비해 더 많은 작업을 수행할 수 있음을 보여줬다(“Tesseract 데모” 참조). 어느 정도까지 앞서 있는지가 관건이다. “두 개의 탑(The Two Towers)”에 나오는 한 이름 없는 오크의 말을 빌자면, 고기가 곧 식탁에 다시 오를 것 같다. 결국 시간만이 답을 알려줄 것이며, “사실이 바뀌면, 내 생각도 바뀐다.”
https://x.com/GavinSBaker/status/1883891311473782995
가장 중요한 것은 r1이 o1에 비해 추론(inference) 비용이 훨씬 저렴하고 효율적이라는 점이다. 6백만 달러라는 학습비용($6m training figure) 자체보다 이 부분이 본질적이다. r1은 o1 대비 API 당 비용이 93% 적게 들며, 고급 워크스테이션에서 로컬로 구동할 수 있을 뿐 아니라, 어떤 레이트 리밋(rate limit)도 걸리지 않은 듯 보여 매우 놀랍다. 간단히 말해, 활성 파라미터(active parameters) 10억 개당 FP8에서 1GB RAM이 필요하므로, r1은 총 37GB RAM이 필요하다. 배칭(batching)을 통해 비용을 크게 절감할 수 있고, 더 높은 연산 능력을 통해 초당 토큰 처리(tokens/second)를 늘릴 수 있으므로 여전히 클라우드에서 추론하는 이점은 남아 있다. 또한, 지리·정치적 역학 관계도 존재하며, “Stargate” 이후 이 모델이 공개된 것이 우연이 아니라고 본다. “안녕, 5천억 달러여(RIP, $500 billion) - 우린 네 존재를 잠깐밖에 알지 못했어.”
실제로 확인된 것들:
관련 앱 스토어 카테고리에서 다운로드 1위를 기록했다. ChatGPT보다 앞섰으며, 이는 Gemini나 Claude도 못했던 일이다.
품질 면에서 o1과 비슷하지만, o3보다는 뒤처진다.
학습 및 추론 효율을 극적으로 개선한 진정한 알고리즘적 혁신이 있었다. FP8에서의 학습, MLA, 멀티 토큰 예측 등이 그 예시다.
r1 학습 비용이 단 6백만 달러라는 사실은 엄연히 사실이지만, 이는 심각하게 오해를 부를 소지가 있다.
하드웨어 아키텍처조차 새롭고, 스케일 업에 PCI-Express를 쓴다는 점이 언급되고 있다.
미묘한 부분:
6백만 달러에는 “아키텍처, 알고리즘, 데이터에 대한 사전 연구 및 소거 연구(ablation experiments)와 관련된 비용”이 포함되지 않는다고 논문에서 밝힌다. “그것만 빼면, 링컨 대통령 부인, 연극은 어땠나요?”라는 비유처럼, 이미 연구에 수억 달러를 쏟고 훨씬 큰 클러스터에 접근 가능해야만 6백만 달러짜리 r1 모델을 만들 수 있다는 뜻이다. Deepseek은 분명 2,048개의 H800 이상의 자원을 훨씬 더 갖추고 있으며, 이전 논문에서 이미 1만 개 A100 클러스터를 언급한 적이 있다. 똑같이 유능한 연구 팀이라 해도, GPU 2천 장으로 구성된 클러스터만으로 6백만 달러에 r1을 처음부터 학습하기는 불가능하다. 엔비디아 매출의 약 20%가 싱가포르를 경유하며, 그들이 아무리 노력해도 엔비디아 GPU의 20%가 실제 싱가포르에 있는 것은 아닐 것이라는 식이다.
지식 증류(distillation)가 상당히 이루어졌다. 즉, 제한 없이 GPT-4o와 o1에 접근할 수 없었다면 이 모델을 학습하기 힘들었을 것이다.
@altcap 님이 어제 지적했듯, 선두급 GPU 수출은 제한하면서 중국이 선도적 미국 모델을 그대로 증류(distill)해버리는 일에 대해 아무 조치도 하지 않는다는 것은 모순이다. “젖소를 살 필요 없이 그냥 우유만 공짜로 얻으면 되지 않나?”라는 비유가 성립한다.
2) 결론:
학습 비용이 줄어들수록 AI의 투자 수익률(ROI)은 높아질 것이다.
가까운 시일 내에, 이것이 학습 관련 설비 지출(training capex)이나 “전력(power)” 테마에 긍정적으로 작용할 가능성은 없어 보인다.
기술, 산업, 에너지, 유틸리티 분야에서 “AI 인프라”로 이득을 보고 있는 현재 승자들에게 가장 큰 리스크는 r1의 증류 버전을 고급 워크스테이션(누군가는 Mac Studio Pro를 언급)을 통해 엣지에서 로컬로 가동할 수 있게 되는 상황이다. 2년 후쯤이면 이와 비슷한 모델이 “슈퍼폰(superphone)”에서 구동될 가능성도 있다. 추론이 “충분히 괜찮은(good enough)” 수준에서 엣지로 옮겨간다면, 우리가 알던 세계와 승자 구도가 완전히 달라지며, PC·스마트폰 분야에서 역대급 업그레이드 사이클이 일어날 수 있다. 중앙 집중과 분산은 컴퓨팅 역사에서 계속 반복되어 왔다.
ASI(인공 초지능)가 정말, 정말 가까워졌고, 초지능이 가져올 경제적 수익에 대해서도 아무도 정확히 알지 못한다. 만약 1000억 달러 규모로 구축된, 10만 대가 넘는 Blackwell(차세대 NVIDIA GPU)로 학습한 추론 모델(o5, Gemini 3, Grok 4 등)이 암을 치료하고 워프 드라이브를 발명해낸다면, ASI의 투자 수익은 매우 클 것이고, 학습 자본지출과 전력 소비는 꾸준히 증가할 것이다. 다이슨 스피어(Dyson Spheres)가 페르미 역설에 대한 최적의 해답으로 다시 떠오를 수도 있겠다. 개인적으로는 ASI가 높은 수익을 가져다주길 바란다. 정말 멋진 일일 테니.
이는 AI를 활용하는 기업들(소프트웨어, 인터넷 등)에 매우 긍정적이다.
경제적으로 볼 때, 이로 인해 유통(distribution)과 고유(Funique) 데이터의 가치가 크게 올라간다. 예를 들면 YouTube, Facebook, Instagram, X 등이 해당된다.
미국 연구소들은 r1 학습에 필수적이었던 증류(distillation)를 막기 위해 선도급 모델을 공개하지 않을 가능성이 크지만, 이미 정보가 완전히 새어 나갔을 수도 있다. 즉, r1이 있으면 r2를 만들 수도 있지 않겠냐는 이야기다.
마지막으로, Grok-3가 등장함에 따라 위 결론이 크게 변할 수도 있다.
이는 GPT-4 이후 사전 학습(pre-training) 분야에서 스케일링 법칙을 본격적으로 시험하는 첫 사례가 될 전망이다. 과거 v3에서 r1로 전환하기 위해 며칠간의 RL(강화 학습)을 거쳤던 것처럼, Grok-3의 추론 능력을 높이려면 몇 주간 RL을 진행해야 할 것이다. 베이스 모델(base model)이 우수할수록, 사후 학습(post-training) 단계에서 강화 학습(RL)을 더해 최종 추론 시점의 계산(test-time compute)을 늘렸을 때 얻을 수 있는 시너지 효과가 큰 법이다(이 세 가지 스케일링 법칙은 곱셈 관계라고 할 수 있다). 이미 Grok-3는 o1에 비해 더 많은 작업을 수행할 수 있음을 보여줬다(“Tesseract 데모” 참조). 어느 정도까지 앞서 있는지가 관건이다. “두 개의 탑(The Two Towers)”에 나오는 한 이름 없는 오크의 말을 빌자면, 고기가 곧 식탁에 다시 오를 것 같다. 결국 시간만이 답을 알려줄 것이며, “사실이 바뀌면, 내 생각도 바뀐다.”
https://x.com/GavinSBaker/status/1883891311473782995
X (formerly Twitter)
Gavin Baker (@GavinSBaker) on X
1) DeepSeek r1 is real with important nuances. Most important is the fact that r1 is so much cheaper and more efficient to inference than o1, not from the $6m training figure. r1 costs 93% less to *use* than o1 per each API, can be run locally on a high…
Continuous Learning_Startup & Investment
1) DeepSeek r1은 실제이며 중요한 미묘함이 존재한다. 가장 중요한 것은 r1이 o1에 비해 추론(inference) 비용이 훨씬 저렴하고 효율적이라는 점이다. 6백만 달러라는 학습비용($6m training figure) 자체보다 이 부분이 본질적이다. r1은 o1 대비 API 당 비용이 93% 적게 들며, 고급 워크스테이션에서 로컬로 구동할 수 있을 뿐 아니라, 어떤 레이트 리밋(rate limit)도 걸리지 않은 듯 보여 매우 놀랍다. 간단히…
만약 Deepseek(가령 중국 배후라고 가정)이 GPT 모델로부터 불법적 또는 약관을 위반하는 형태로 지식 증류를 진행했다는 걸 미국 정부가 공식 인정하면, 대중국 기술 수출 제한을 더 강하게 추진할 명분이 커질 수도 있겠다.
더 좋은 모델을 만들기 위한 ‘더 높은 스케일’과 ‘더 좋은 데이터’
빅테크(메타, 구글, X 등)는 엄청난 데이터와 GPU 스케일/자본 그리고 인재를 모두 갖추고 있기에 앞으로 더 좋은 모델을 만드는 데 다른 곳보다 더 앞서 있음.
지금 엄청난 CAPEX를 붓는 플레이어들이 이 과실을 누리는 플레이어가 아닐수도 있다. DeepSeek이 Open AI모델을 Distillation했던 것처럼 앞으로 비슷한 사례들은 더 많이 나올 것. 후발 주자들이 해볼 수 있는 플레이는 크게 세가지 정도가 있다고 생각함.
1. 특정 도메인 특화 모델/Agent 개발
산업별로 다른 요구사항(의료, 법률, 교육 등)에 맞추어 모델을 커스터마이징하거나, 대화형 에이전트 형태로 제공해 부가가치를 창출
대규모 모델을 그대로 쓸 수도 있지만, 더 작은 모델에 증류(distillation)하여 특정 업무에 최적화하면 차별화가 가능
2. 애플리케이션으로 돈을 버는 플레이어
사용자는 어떤 모델을 쓰는 것보다 당장 자신의 문제를 해결해주길 원하기 때문에 AI Model을 잘 Wrapping한 서비스들이 돈을 벌 수 있는 기회가 있음.
3. 사용자 환경(UX)을 장악한 기업(구글, 애플 등)
구글/애플은 스마트 폰, 웹 브라우저 등을 장악하고 있기에 여기에 AI를 붙여서 기존 점유율을 유지할 수 있음. 모델 개발 열심히 한 Capex를 크게 지출하지 않고 사용자들이 여러 모델을 사용할 수 있게 지원함.
더 좋은 모델을 만들기 위한 ‘더 높은 스케일’과 ‘더 좋은 데이터’
빅테크(메타, 구글, X 등)는 엄청난 데이터와 GPU 스케일/자본 그리고 인재를 모두 갖추고 있기에 앞으로 더 좋은 모델을 만드는 데 다른 곳보다 더 앞서 있음.
지금 엄청난 CAPEX를 붓는 플레이어들이 이 과실을 누리는 플레이어가 아닐수도 있다. DeepSeek이 Open AI모델을 Distillation했던 것처럼 앞으로 비슷한 사례들은 더 많이 나올 것. 후발 주자들이 해볼 수 있는 플레이는 크게 세가지 정도가 있다고 생각함.
1. 특정 도메인 특화 모델/Agent 개발
산업별로 다른 요구사항(의료, 법률, 교육 등)에 맞추어 모델을 커스터마이징하거나, 대화형 에이전트 형태로 제공해 부가가치를 창출
대규모 모델을 그대로 쓸 수도 있지만, 더 작은 모델에 증류(distillation)하여 특정 업무에 최적화하면 차별화가 가능
2. 애플리케이션으로 돈을 버는 플레이어
사용자는 어떤 모델을 쓰는 것보다 당장 자신의 문제를 해결해주길 원하기 때문에 AI Model을 잘 Wrapping한 서비스들이 돈을 벌 수 있는 기회가 있음.
3. 사용자 환경(UX)을 장악한 기업(구글, 애플 등)
구글/애플은 스마트 폰, 웹 브라우저 등을 장악하고 있기에 여기에 AI를 붙여서 기존 점유율을 유지할 수 있음. 모델 개발 열심히 한 Capex를 크게 지출하지 않고 사용자들이 여러 모델을 사용할 수 있게 지원함.
“가장 정확한 말은 ‘모른다’ 또는 ‘시간이 지나면 알게 될 것’이다.”
지금까지의 AI 투자 성과(ROI)는 “분명히 긍정적”
ROIC(투하자본수익률)가 개선
대규모 AI 지출을 한 기업들의 ROIC가 지난 1년 사이 크게 상승했다.
이유의 대부분은 광고 타게팅(맞춤형)·크리에이티브 개선 → 광고주 ROAS(광고비 대비 매출) 상승 → 광고비 지출 증가 → 수익 증가 순서의 가치사슬을 통해 수익이 늘어났기 때문.
구체적 예시
Performance Max(PMax), Advantage Plus 등 고도화된 광고 시스템을 통해 광고 효율이 크게 향상되면서, 2023년 초부터 대형 인터넷 광고 기업의 매출 성장률이 명확히 가속화됨.
이는 단순히 GDP 추세만으로는 설명 불가. AI 기반 타겟팅이 역할을 했다는 증거라는 것.
GPU가 다양하게 사용됨
AI 워크로드(훈련·추론)에 따라 GPU는 재배치가 가능하므로(훈련 후에는 추천 알고리즘 등 추론용으로 사용), ASIC이 덜 확산된 원인 중 하나다.
AI 도입으로 인건비 절감(opex 감소) 효과도 일부 존재
AI가 사람 노동을 대체 또는 보완 → GPU 형태의 capex 증가가 있지만, 이는 인건비 절감과 생산성 향상을 동반함.
결론
“지금까지는 AI 도입이 명백히 수익 개선으로 이어졌다. 대형 GPU 투자 기업의 ROIC가 떨어지지 않는 한, AI가 ‘쓸모없다’는 식의 비판은 설득력이 없다.”
스케일링 법칙 vs 경제학 충돌 가능성
스케일링 법칙이 유효할지 확실치 않음
거의 모든 최첨단 AI 종사자는 스케일링 법칙(모델 파라미터·컴퓨팅 자원이 증가하면 성능이 지속적으로 향상된다는 가설)이 향후에도 유지될 것이라고 믿지만, 절대적인 확신은 없다.
GPT-5 초기 체크포인트에서 스케일링이 유효함을 암시한다고 전해지지만, 여전히 “아무도 100% 장담 못 한다.”
만약 스케일링 법칙이 계속 맞다면…
2026~2027년에 훈련될 모델들은 단일 클러스터 구축비만 수천억 달러(“$100B+”)가 들 수 있음.
일부 기업에서 5~10 GW급(기가와트) 데이터센터를 논의 중이라는 소문도 있어, 이는 클러스터가 “수백억 달러”가 아니라 “수천억 달러”의 투자 비용을 필요로 할 수 있음을 시사.
그 시점에 ROI가 떨어질 수도
스케일링 법칙이 유효하되 “획기적 기술 돌파구”가 없다면, 경제학적으로 너무 큰 투자 부담이 발생 → ROIC 하락 가능성.
이때가 되면, “AI 투자 정말 가치 있나?”라는 실질 논쟁이 현실적인 근거를 얻게 될 것이라고 예측.
스케일링을 가능케 하는 건 GPU·네트워크·메모리·스토리지의 기술 혁신
“하드웨어 로드맵”
GPU(A100 등), XPUs, 차세대 NVLink/InfinityFabric/PCIe가 계속해서 성능을 올려줘야 모델 사이즈 확대(스케일링)가 유지된다는 것.
볼타(Volta) 이후로 스케일링 법칙 곡선이 매우 안정적으로 보였지만, 어느 지점에선 “끊길 수도 있다.”
기술 로드맵이 1~2차례 더 큰 성능 도약(10배↑)을 가능케 해줘야 확실히 테스트해볼 수 있을 것이나, “정말 왜 스케일링 법칙이 맞는지는 모른다. 일단 ‘곡선을 믿어라’가 현재까지 승리 전략.”
매년 새로운 GPU/네트워크가 나온다면
매년 훨씬 큰 클러스터 구축이 가능해진다.
AI 모델의 가치가 1~1.5년 지나면 (새로운 기술 등장 시점에) 거의 가치가 ‘0’으로 급락(“90%+ 감가상각”)할 수도 있음.
즉, 1000억 달러 들여 만들었다가 18개월 후엔 잔존가치가 극도로 줄어들고, 다시 1500~2000억 달러짜리 클러스터로 다음 세대 모델을 훈련해야 한다는 식.
모델 투자 수익(ROI)의 핵심: “데이터 및 대규모 배포”
모델 자체는 상품화(commodity) 추세
스케일링이 가능해진 현재, 특이한 데이터 없이 만든 모델은 쉽게 대체 가능.
예컨대 메타(Meta)는 Llama를 비교적 쉽게 공개·오픈소스화했는데, 당분간은 ‘모델’보다 ‘데이터’가 핵심 가치이기 때문.
“황제들의 게임(Game of Emperors)”
@ericvishria의 말 인용: 이건 “왕의 게임(Game of Kings)”이 아니라 “황제들의 게임.”
인프라 효율이 승패를 가를 것. 예: 자본 지출이 천문학적이므로 20~30% 효율 우위만 있어도 수천억 달러 규모에서 엄청난 경쟁력이 된다.
더욱이, 하드웨어가 매년 진화한다면 이 경쟁 속도가 가속될 것이다.
ROI의 두 가지 변수: 에이전트(agents)와 ASI(초지능)
에이전트(agents)
“온라인/가상 세계에서 대행 행동을 수행하는 로봇(비물리적).”
언젠가 수십억 개의 에이전트가 존재할 수 있으며, 이를 위해 ‘슈퍼폰(superphone)’ 같은 것이 필요해질 수도.
만약 에이전트가 곧 현실화된다면, 심지어 1천억 달러 이상의 훈련비용을 들인 모델이라도 ROI를 낼 수 있는 가능성이 높아진다.
ASI(Artificial Super Intelligence, 초지능)
스케일링 법칙이 경제학과 충돌하기 전, ASI가 먼저 등장한다면, 수십조 달러 가치가 창출 가능.
이는 매우 낙관적인 시나리오. 여러 개의 ASI 중 하나만이라도 ‘친화적(friendly)’이면, 인간은 200살 살고 화성 일몰을 보며 우주 탐사 등도 가능할지도 모른다는 농반진반 전망.
문제는 “언제, 혹은 정말 가능하냐?”에 대해 아무도 모른다는 것.
XAI의 10만(100k) GPU 클러스터: 스케일링 법칙의 실제 시험대
과거: 2~3만 H100 클러스터
약 1년 전의 규모였고, 이번 XAI는 10만 급의 클러스터를 시도.
스케일링 법칙이 성립하면, Grok3 모델이 “압도적 최고 성능”을 달성할 가능성이 높다고 봄.
블랙웰 지연이 있어도 이런 프로젝트들이 버퍼 역할을 하며 투자를 유지할 수 있다는 예상.
스케일링 법칙이 만약 깨진다면…
AI 지출 자체가 확 줄어들 것이다.
거대 기업들은 왜 계속 지출을 지속하는가?
설령 ROIC가 어느 시점 하락해도, 이 기업들은 ASI(“디지털 신(digital god)”)을 얻기 위한 경쟁 중이라고 믿기 때문.
“이들의 IQ는 내보다 훨씬 높음. 그들이 이렇게 믿으니 나도 어느 정도 존중한다”는 취지.
ASI를 만들어내면 수십조 달러 규모의 가치가 창출될 것이며, 만약 경쟁에서 지면 존재론적 위협이 된다고 생각한다.
따라서 주가가 흔들리고 배당이나 자사주 매입이 취소되더라도(ROIC가 감소해도) 지출은 계속될 전망이다. 적어도 에이전트 또는 ASI가 나타날 때까지는.
지금까지는 AI에 대한 투자가 성공적이었다. 스케일링 법칙이 유지되는 한 대형 기업들은 막대한 자본 지출을 계속할 것.
그러나 어느 시점에서 경제학적 한계(ROI 둔화)와 맞물려 논란이 생길 수 있음.
주요 변수가 되는 것은:
기술 로드맵(새로운 GPU·네트워크 아키텍처의 연간 업데이트 주기 가능성)
에이전트의 등장 시점
ASI 달성 여부 및 시기
결국 결론적으로 모든 것이 불확실하며, “지켜볼 수밖에 없다”
https://x.com/GavinSBaker/status/1828862999836102800
지금까지의 AI 투자 성과(ROI)는 “분명히 긍정적”
ROIC(투하자본수익률)가 개선
대규모 AI 지출을 한 기업들의 ROIC가 지난 1년 사이 크게 상승했다.
이유의 대부분은 광고 타게팅(맞춤형)·크리에이티브 개선 → 광고주 ROAS(광고비 대비 매출) 상승 → 광고비 지출 증가 → 수익 증가 순서의 가치사슬을 통해 수익이 늘어났기 때문.
구체적 예시
Performance Max(PMax), Advantage Plus 등 고도화된 광고 시스템을 통해 광고 효율이 크게 향상되면서, 2023년 초부터 대형 인터넷 광고 기업의 매출 성장률이 명확히 가속화됨.
이는 단순히 GDP 추세만으로는 설명 불가. AI 기반 타겟팅이 역할을 했다는 증거라는 것.
GPU가 다양하게 사용됨
AI 워크로드(훈련·추론)에 따라 GPU는 재배치가 가능하므로(훈련 후에는 추천 알고리즘 등 추론용으로 사용), ASIC이 덜 확산된 원인 중 하나다.
AI 도입으로 인건비 절감(opex 감소) 효과도 일부 존재
AI가 사람 노동을 대체 또는 보완 → GPU 형태의 capex 증가가 있지만, 이는 인건비 절감과 생산성 향상을 동반함.
결론
“지금까지는 AI 도입이 명백히 수익 개선으로 이어졌다. 대형 GPU 투자 기업의 ROIC가 떨어지지 않는 한, AI가 ‘쓸모없다’는 식의 비판은 설득력이 없다.”
스케일링 법칙 vs 경제학 충돌 가능성
스케일링 법칙이 유효할지 확실치 않음
거의 모든 최첨단 AI 종사자는 스케일링 법칙(모델 파라미터·컴퓨팅 자원이 증가하면 성능이 지속적으로 향상된다는 가설)이 향후에도 유지될 것이라고 믿지만, 절대적인 확신은 없다.
GPT-5 초기 체크포인트에서 스케일링이 유효함을 암시한다고 전해지지만, 여전히 “아무도 100% 장담 못 한다.”
만약 스케일링 법칙이 계속 맞다면…
2026~2027년에 훈련될 모델들은 단일 클러스터 구축비만 수천억 달러(“$100B+”)가 들 수 있음.
일부 기업에서 5~10 GW급(기가와트) 데이터센터를 논의 중이라는 소문도 있어, 이는 클러스터가 “수백억 달러”가 아니라 “수천억 달러”의 투자 비용을 필요로 할 수 있음을 시사.
그 시점에 ROI가 떨어질 수도
스케일링 법칙이 유효하되 “획기적 기술 돌파구”가 없다면, 경제학적으로 너무 큰 투자 부담이 발생 → ROIC 하락 가능성.
이때가 되면, “AI 투자 정말 가치 있나?”라는 실질 논쟁이 현실적인 근거를 얻게 될 것이라고 예측.
스케일링을 가능케 하는 건 GPU·네트워크·메모리·스토리지의 기술 혁신
“하드웨어 로드맵”
GPU(A100 등), XPUs, 차세대 NVLink/InfinityFabric/PCIe가 계속해서 성능을 올려줘야 모델 사이즈 확대(스케일링)가 유지된다는 것.
볼타(Volta) 이후로 스케일링 법칙 곡선이 매우 안정적으로 보였지만, 어느 지점에선 “끊길 수도 있다.”
기술 로드맵이 1~2차례 더 큰 성능 도약(10배↑)을 가능케 해줘야 확실히 테스트해볼 수 있을 것이나, “정말 왜 스케일링 법칙이 맞는지는 모른다. 일단 ‘곡선을 믿어라’가 현재까지 승리 전략.”
매년 새로운 GPU/네트워크가 나온다면
매년 훨씬 큰 클러스터 구축이 가능해진다.
AI 모델의 가치가 1~1.5년 지나면 (새로운 기술 등장 시점에) 거의 가치가 ‘0’으로 급락(“90%+ 감가상각”)할 수도 있음.
즉, 1000억 달러 들여 만들었다가 18개월 후엔 잔존가치가 극도로 줄어들고, 다시 1500~2000억 달러짜리 클러스터로 다음 세대 모델을 훈련해야 한다는 식.
모델 투자 수익(ROI)의 핵심: “데이터 및 대규모 배포”
모델 자체는 상품화(commodity) 추세
스케일링이 가능해진 현재, 특이한 데이터 없이 만든 모델은 쉽게 대체 가능.
예컨대 메타(Meta)는 Llama를 비교적 쉽게 공개·오픈소스화했는데, 당분간은 ‘모델’보다 ‘데이터’가 핵심 가치이기 때문.
“황제들의 게임(Game of Emperors)”
@ericvishria의 말 인용: 이건 “왕의 게임(Game of Kings)”이 아니라 “황제들의 게임.”
인프라 효율이 승패를 가를 것. 예: 자본 지출이 천문학적이므로 20~30% 효율 우위만 있어도 수천억 달러 규모에서 엄청난 경쟁력이 된다.
더욱이, 하드웨어가 매년 진화한다면 이 경쟁 속도가 가속될 것이다.
ROI의 두 가지 변수: 에이전트(agents)와 ASI(초지능)
에이전트(agents)
“온라인/가상 세계에서 대행 행동을 수행하는 로봇(비물리적).”
언젠가 수십억 개의 에이전트가 존재할 수 있으며, 이를 위해 ‘슈퍼폰(superphone)’ 같은 것이 필요해질 수도.
만약 에이전트가 곧 현실화된다면, 심지어 1천억 달러 이상의 훈련비용을 들인 모델이라도 ROI를 낼 수 있는 가능성이 높아진다.
ASI(Artificial Super Intelligence, 초지능)
스케일링 법칙이 경제학과 충돌하기 전, ASI가 먼저 등장한다면, 수십조 달러 가치가 창출 가능.
이는 매우 낙관적인 시나리오. 여러 개의 ASI 중 하나만이라도 ‘친화적(friendly)’이면, 인간은 200살 살고 화성 일몰을 보며 우주 탐사 등도 가능할지도 모른다는 농반진반 전망.
문제는 “언제, 혹은 정말 가능하냐?”에 대해 아무도 모른다는 것.
XAI의 10만(100k) GPU 클러스터: 스케일링 법칙의 실제 시험대
과거: 2~3만 H100 클러스터
약 1년 전의 규모였고, 이번 XAI는 10만 급의 클러스터를 시도.
스케일링 법칙이 성립하면, Grok3 모델이 “압도적 최고 성능”을 달성할 가능성이 높다고 봄.
블랙웰 지연이 있어도 이런 프로젝트들이 버퍼 역할을 하며 투자를 유지할 수 있다는 예상.
스케일링 법칙이 만약 깨진다면…
AI 지출 자체가 확 줄어들 것이다.
거대 기업들은 왜 계속 지출을 지속하는가?
설령 ROIC가 어느 시점 하락해도, 이 기업들은 ASI(“디지털 신(digital god)”)을 얻기 위한 경쟁 중이라고 믿기 때문.
“이들의 IQ는 내보다 훨씬 높음. 그들이 이렇게 믿으니 나도 어느 정도 존중한다”는 취지.
ASI를 만들어내면 수십조 달러 규모의 가치가 창출될 것이며, 만약 경쟁에서 지면 존재론적 위협이 된다고 생각한다.
따라서 주가가 흔들리고 배당이나 자사주 매입이 취소되더라도(ROIC가 감소해도) 지출은 계속될 전망이다. 적어도 에이전트 또는 ASI가 나타날 때까지는.
지금까지는 AI에 대한 투자가 성공적이었다. 스케일링 법칙이 유지되는 한 대형 기업들은 막대한 자본 지출을 계속할 것.
그러나 어느 시점에서 경제학적 한계(ROI 둔화)와 맞물려 논란이 생길 수 있음.
주요 변수가 되는 것은:
기술 로드맵(새로운 GPU·네트워크 아키텍처의 연간 업데이트 주기 가능성)
에이전트의 등장 시점
ASI 달성 여부 및 시기
결국 결론적으로 모든 것이 불확실하며, “지켜볼 수밖에 없다”
https://x.com/GavinSBaker/status/1828862999836102800
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Gavin Baker (@GavinSBaker) on X
Scaling Laws, Economics and the AI "Game of Emperors."
"저는 그들이 무엇에 투자하는지 세부 사항을 잘 알지 못합니다. 단지 제가 800억 달러를 투자할 것이라는 것만 확실합니다. Azure 구축에 800억 달러를 쓸 계획입니다." — 사티아 나델라(마이크로소프트 CEO)
여기서 "그들"은 스타게이트(Stargate) 프로젝트를 가리키며, Azure는 스타게이트와 별개의 프로젝트입니다.
해석:
사티아와 에이미 허드(마이크로소프트 CFO)가 곧 명확히 밝힐 것으로 보이는 것은, 마이크로소프트가 스타게이트에 직접적인 자본(equity)을 투자하는 대신 Azure 기술 일부를 스타게이트에 제공하는 기술 파트너 역할을 할 것이라는 점입니다. 이는 마이크로소프트가 AI 합작사(JV)의 대규모 **사전 훈련(pre-training) 컴퓨팅 자본 지출(capex)**에서 점차 손을 떼고 추론(inference) 컴퓨팅에 집중하겠다는 전략으로 해석됩니다.
핵심 요약:
마이크로소프트의 재정 규율
AI 분야에서 비교적 재정적으로 보수적인 마이크로소프트가 스타게이트의 사전 훈련 자본 지출을 최소화하고 추론에 집중한다는 것은 중요한 신호입니다.
**"AI의 ROI는 필연적으로 추론에서 나온다"**는 논리에 따른 전략적 선택으로 보입니다.
추론(Inference)의 부상
최근 오프라인 강화학습(Offline RL)과 R1 결과는 향후 모델 성능 개선이 추론 단계에서 이뤄질 것임을 시사합니다.
사후 훈련(RL)을 통한 합성 추론 데이터 생성
테스트 시간 컴퓨팅(test-time compute) 활용
이는 모두 추론 중심의 기술 진화를 의미하며, 마이크로소프트가 이 분야에 집중하는 이유입니다.
산업 구조 변화
지난 3년간 AI 투자의 중심이었던 사전 훈련에서 추론으로 패러다임이 전환되고 있습니다.
추론은 향후 ROI 창출과 모델 고도화 모두를 주도할 것으로 예상됩니다.
결론:
이 모든 분석은 현재 추측 단계이며, 실제 전략은 시간이 지나야 명확해질 것입니다. 다만 마이크로소프트의 움직임이 AI 생태계의 추론 중심 재편을 가속화할 가능성이 높습니다.
https://x.com/GavinSBaker/status/1882433119673868306
여기서 "그들"은 스타게이트(Stargate) 프로젝트를 가리키며, Azure는 스타게이트와 별개의 프로젝트입니다.
해석:
사티아와 에이미 허드(마이크로소프트 CFO)가 곧 명확히 밝힐 것으로 보이는 것은, 마이크로소프트가 스타게이트에 직접적인 자본(equity)을 투자하는 대신 Azure 기술 일부를 스타게이트에 제공하는 기술 파트너 역할을 할 것이라는 점입니다. 이는 마이크로소프트가 AI 합작사(JV)의 대규모 **사전 훈련(pre-training) 컴퓨팅 자본 지출(capex)**에서 점차 손을 떼고 추론(inference) 컴퓨팅에 집중하겠다는 전략으로 해석됩니다.
핵심 요약:
마이크로소프트의 재정 규율
AI 분야에서 비교적 재정적으로 보수적인 마이크로소프트가 스타게이트의 사전 훈련 자본 지출을 최소화하고 추론에 집중한다는 것은 중요한 신호입니다.
**"AI의 ROI는 필연적으로 추론에서 나온다"**는 논리에 따른 전략적 선택으로 보입니다.
추론(Inference)의 부상
최근 오프라인 강화학습(Offline RL)과 R1 결과는 향후 모델 성능 개선이 추론 단계에서 이뤄질 것임을 시사합니다.
사후 훈련(RL)을 통한 합성 추론 데이터 생성
테스트 시간 컴퓨팅(test-time compute) 활용
이는 모두 추론 중심의 기술 진화를 의미하며, 마이크로소프트가 이 분야에 집중하는 이유입니다.
산업 구조 변화
지난 3년간 AI 투자의 중심이었던 사전 훈련에서 추론으로 패러다임이 전환되고 있습니다.
추론은 향후 ROI 창출과 모델 고도화 모두를 주도할 것으로 예상됩니다.
결론:
이 모든 분석은 현재 추측 단계이며, 실제 전략은 시간이 지나야 명확해질 것입니다. 다만 마이크로소프트의 움직임이 AI 생태계의 추론 중심 재편을 가속화할 가능성이 높습니다.
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This video is worth watching in its entirety.
“I’m not particularly in the details of what *they* are investing. All I know, is I am good for my $80 billion. I am going to spend $80 billion building out Azure.” - Satya.
“They” are Stargate. Azure is distinct…
“I’m not particularly in the details of what *they* are investing. All I know, is I am good for my $80 billion. I am going to spend $80 billion building out Azure.” - Satya.
“They” are Stargate. Azure is distinct…
1) xAI의 초대형 클러스터와 스케일링 법칙
xAI가 테네시주 공장(“콜로서스”)을 기반으로 H100급 GPU 10만 개 이상을 “일관적(coherent)”으로 균질하게 연결해, 기존에 불가능하다고 여겨졌던 초대형 학습 클러스터를 가동 중이라는 점이 핵심이다.
엘론 머스크와 팀이 기존 기업(메타·구글 등)의 예상과 달리, 10만 대 이상 GPU를 상호 연결하는 방법을 성공적으로 구현했다는 것은 “스케일링을 가로막는 기술적 한계가 깨어졌다”는 의미로 받아들여진다.
NVIDIA CEO 젠슨 황이 “인간적(superhuman)이고, 다른 누구도 못 해낸 방식”이라 언급하며 높이 평가한 사례로 회자된다.
Grok 3가 이 GPU 클러스터에서 본격적인 학습에 들어가면, GPT-4 이후로 실질적 규모 확장이 적용된 “최초의 모델”이 될 것이며, 스케일링 법칙이 지속되는지 여부를 다시 한번 증명하게 될 것으로 예상한다.
2) 1백만 GPUs 목표와 향후 전망
보도에 따르면 xAI는 현재 상태(10만 단위)의 2배, 나아가 최대 10배(100만 GPU)까지 규모를 키울 계획이다.
이로 인해 다른 빅테크나 경쟁사들도 “더 큰 클러스터”를 시도할 것으로 보이며, GPU 확보 경쟁은 당분간 계속될 것이라는 분석이다.
만약 Grok 3가 스케일링 법칙대로 큰 성능 향상을 달성한다면, AI 업계 전반에서 “학습 클러스터가 더 큰 성능을 낸다”는 합의가 다시 굳어져, 초대형 투자 러시가 더 속도를 낼 것으로 전망된다.
3) 새로 떠오르는 ‘테스트 타임 스케일링(test-time compute)’
Baker는 현재 모델 학습(트레이닝) 용도의 스케일링만 주로 언급되어 왔지만, 추론(inference) 단계에서도 모델이 “생각하는 시간”을 늘려 고난도 문제에 대응하도록 하는 새로운 스케일링 축(test-time compute)이 대두한다고 설명한다.
예컨대 쉽고 빠른 질문(“2+2=?”)에는 즉시 답변하고, 복잡한 문제에 대해서는 모델이 더 많은 단계를 거쳐 “긴 시간 생각”을 주게 하면, 모델이 사실상 더 높은 IQ로 작동할 수 있다는 것.
이는 추가적인 연산과 비용이 필요하지만, 대규모 컴퓨팅 자원을 최대한 활용해 모델 추론 성능을 끌어올리는 또 다른 방향이 될 수 있다.
4) 스케일링 법칙의 지속 가능성과 ROI
일부 평론가들이 “스케일링 법칙이 한계에 부딪혔다”고 주장하지만, Baker는 아직 그런 결론을 내릴 만한 데이터가 없다고 지적한다. 10만~30만 GPU 규모 이상의 실제 대형 학습이 거의 없었기 때문이다.
Grok 3 내지 xAI 사례는 “스케일링 법칙이 실제로 유지되는지”를 검증할 첫 번째 본격적인 이벤트로, 큰 관심을 모은다.
또한 대체로 AI에 투자한 대형 공기업(메타, 구글 등)은 광고 효율 증가 등으로 현재까지 ROIC(투자 자본 수익률)가 가파르게 올라가고 있다고 언급한다. “이미 ROI가 상당하다”는 것이 Baker의 분석이다.
5) 앞으로 예상되는 변화
모델 간 협업, 메타모델 구조: 거대 모델을 다층적으로 연결하거나, 하나의 모델이 여러 소규모 모델을 중개하는 ‘모델 오브 모델스(models of models)’ 형태 등 다양한 방식으로 AI 성능 향상을 꾀할 전망이다.
추론 스케일링 가속: 추론 시 더 생각할 시간을 주는 구조, 혹은 더 큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 모델 설계가 늘어날 것이다.
하드웨어 단에서 효율 개선: GPU 아키텍처(H100→H20X, 향후 Blackwell)가 세대 교체되면서 계산 효율은 꾸준히 상승한다. 전력 소비, 메모리 대역폭 등에서 꾸준한 개선이 이루어질 것으로 본다.
시장 경쟁과 대규모 투자 지속: 일종의 죄수 딜레마처럼, 누가 먼저 ‘강력한 초지능(ASI)에 가까운 모델’을 확보하는지가 기업 존망을 좌우한다고 믿기 때문에, ROI가 다소 주춤해도 대규모 투자는 계속될 공산이 크다.
결론적으로
xAI가 구축한 초거대 GPU 클러스터에서 탄생할 Grok 3는, 지금껏 이론상의 스케일링 법칙이 실제로 얼마나 유효한지를 실전에서 테스트하는 중대한 전환점이 될 전망이다.
Baker는 “아직 스케일링 법칙이 어려움에 봉착했다는 증거는 없다”고 보며, 모델 규모가 더 커지면 여전히 능력이 비약적으로 상승할 가능성을 높게 점친다.
다만 이 모든 과정은 막대한 전력·GPU 인프라·투자 자본을 요구하므로, 향후 AI 경쟁은 초거대 모델의 ROI와 실질적 효용이 얼마나 유지되느냐에 달려 있다고 정리한다.
https://youtu.be/K2xfW3hgxb4
xAI가 테네시주 공장(“콜로서스”)을 기반으로 H100급 GPU 10만 개 이상을 “일관적(coherent)”으로 균질하게 연결해, 기존에 불가능하다고 여겨졌던 초대형 학습 클러스터를 가동 중이라는 점이 핵심이다.
엘론 머스크와 팀이 기존 기업(메타·구글 등)의 예상과 달리, 10만 대 이상 GPU를 상호 연결하는 방법을 성공적으로 구현했다는 것은 “스케일링을 가로막는 기술적 한계가 깨어졌다”는 의미로 받아들여진다.
NVIDIA CEO 젠슨 황이 “인간적(superhuman)이고, 다른 누구도 못 해낸 방식”이라 언급하며 높이 평가한 사례로 회자된다.
Grok 3가 이 GPU 클러스터에서 본격적인 학습에 들어가면, GPT-4 이후로 실질적 규모 확장이 적용된 “최초의 모델”이 될 것이며, 스케일링 법칙이 지속되는지 여부를 다시 한번 증명하게 될 것으로 예상한다.
2) 1백만 GPUs 목표와 향후 전망
보도에 따르면 xAI는 현재 상태(10만 단위)의 2배, 나아가 최대 10배(100만 GPU)까지 규모를 키울 계획이다.
이로 인해 다른 빅테크나 경쟁사들도 “더 큰 클러스터”를 시도할 것으로 보이며, GPU 확보 경쟁은 당분간 계속될 것이라는 분석이다.
만약 Grok 3가 스케일링 법칙대로 큰 성능 향상을 달성한다면, AI 업계 전반에서 “학습 클러스터가 더 큰 성능을 낸다”는 합의가 다시 굳어져, 초대형 투자 러시가 더 속도를 낼 것으로 전망된다.
3) 새로 떠오르는 ‘테스트 타임 스케일링(test-time compute)’
Baker는 현재 모델 학습(트레이닝) 용도의 스케일링만 주로 언급되어 왔지만, 추론(inference) 단계에서도 모델이 “생각하는 시간”을 늘려 고난도 문제에 대응하도록 하는 새로운 스케일링 축(test-time compute)이 대두한다고 설명한다.
예컨대 쉽고 빠른 질문(“2+2=?”)에는 즉시 답변하고, 복잡한 문제에 대해서는 모델이 더 많은 단계를 거쳐 “긴 시간 생각”을 주게 하면, 모델이 사실상 더 높은 IQ로 작동할 수 있다는 것.
이는 추가적인 연산과 비용이 필요하지만, 대규모 컴퓨팅 자원을 최대한 활용해 모델 추론 성능을 끌어올리는 또 다른 방향이 될 수 있다.
4) 스케일링 법칙의 지속 가능성과 ROI
일부 평론가들이 “스케일링 법칙이 한계에 부딪혔다”고 주장하지만, Baker는 아직 그런 결론을 내릴 만한 데이터가 없다고 지적한다. 10만~30만 GPU 규모 이상의 실제 대형 학습이 거의 없었기 때문이다.
Grok 3 내지 xAI 사례는 “스케일링 법칙이 실제로 유지되는지”를 검증할 첫 번째 본격적인 이벤트로, 큰 관심을 모은다.
또한 대체로 AI에 투자한 대형 공기업(메타, 구글 등)은 광고 효율 증가 등으로 현재까지 ROIC(투자 자본 수익률)가 가파르게 올라가고 있다고 언급한다. “이미 ROI가 상당하다”는 것이 Baker의 분석이다.
5) 앞으로 예상되는 변화
모델 간 협업, 메타모델 구조: 거대 모델을 다층적으로 연결하거나, 하나의 모델이 여러 소규모 모델을 중개하는 ‘모델 오브 모델스(models of models)’ 형태 등 다양한 방식으로 AI 성능 향상을 꾀할 전망이다.
추론 스케일링 가속: 추론 시 더 생각할 시간을 주는 구조, 혹은 더 큰 컨텍스트 윈도우를 지원하는 모델 설계가 늘어날 것이다.
하드웨어 단에서 효율 개선: GPU 아키텍처(H100→H20X, 향후 Blackwell)가 세대 교체되면서 계산 효율은 꾸준히 상승한다. 전력 소비, 메모리 대역폭 등에서 꾸준한 개선이 이루어질 것으로 본다.
시장 경쟁과 대규모 투자 지속: 일종의 죄수 딜레마처럼, 누가 먼저 ‘강력한 초지능(ASI)에 가까운 모델’을 확보하는지가 기업 존망을 좌우한다고 믿기 때문에, ROI가 다소 주춤해도 대규모 투자는 계속될 공산이 크다.
결론적으로
xAI가 구축한 초거대 GPU 클러스터에서 탄생할 Grok 3는, 지금껏 이론상의 스케일링 법칙이 실제로 얼마나 유효한지를 실전에서 테스트하는 중대한 전환점이 될 전망이다.
Baker는 “아직 스케일링 법칙이 어려움에 봉착했다는 증거는 없다”고 보며, 모델 규모가 더 커지면 여전히 능력이 비약적으로 상승할 가능성을 높게 점친다.
다만 이 모든 과정은 막대한 전력·GPU 인프라·투자 자본을 요구하므로, 향후 AI 경쟁은 초거대 모델의 ROI와 실질적 효용이 얼마나 유지되느냐에 달려 있다고 정리한다.
https://youtu.be/K2xfW3hgxb4
YouTube
New SEC Chair, Bitcoin, xAI Supercomputer, UnitedHealth CEO murder, with Gavin Baker & Joe Lonsdale
(0:00) Bestie announcement!
(2:53) Gavin Baker and Joe Lonsdale join the show
(4:14) State of the Trump Bump: Debt focus, Deregulation, America's lucky position
(20:07) Trump nominates Paul Atkins as SEC Chair, replacing Gary Gensler: What this means for…
(2:53) Gavin Baker and Joe Lonsdale join the show
(4:14) State of the Trump Bump: Debt focus, Deregulation, America's lucky position
(20:07) Trump nominates Paul Atkins as SEC Chair, replacing Gary Gensler: What this means for…
Forwarded from 채권 애널리스트 김성수
■ Powell 의장 기자회견 주요 내용
1. 경제는 상당한 진전(significant)을 보였음. 2024년 GDP 성장률은 2%를 웃돌 것. 물가도 목표 수준에 매우 근접(much closer to goal)헀으나 여전히 다소 높은(somewhat elevated) 곳에 위치
2. 설비투자는 둔화, 주택시장은 안정되는 모습
3. 실업률은 안정적으로 낮은 수준을 유지 중. 전반적으로 고용 상황은 균형잡혀 있음(broadly balanced). 고용시장은 물가 자극 요인이 아님
4. 장기 기대인플레이션에 큰 변화는 부재(well anchored)
5. 12월 PCE, Core PCE는 전년 동기대비 각각 2.6%, 2.8% 상승했을 것(11월 PCE: 2.4%, Core PCE: 2.8%)
8. 양대 책무 달성 관련 리스크는 대체로 균형을 이루고 있는 상황(roughly in balance)
9. 연준은 서둘러서 정책을 조정할 이유가 없음(do not need to be in a hurry to adjust policy rate). 앞서 나가지 않을 것(not on preset course)
10. 목표 달성 속도에 맞춰서 통화정책 조정할 것. 현재 통화정책은 리스크와 불확실성에 대응할 수 있는 적절한 수준이며 목표 달성에 있어서도 매우 좋은 곳에 위치해 있음(very well calibrated)
11. 정책 프레임워크에 대한 논의가 시작되었고, 관련 리뷰는 늦여름 즈음 발표할 예정
12. 통화정책의 긴축 강도는 기준금리 인하 전과 비교했을 때 유의미하게 완화(meaningfully less restrictive)
13. 물가의 추가 진전, 고용의 추가 약화를 확인한 뒤 추가로 기준금리 인하할 것
14. 물가 목표 달성에 추가 고용 약화는 불필요
15. 성명서 내 물가 관련 문구 단축에 큰 의미를 부여할 필요는 없음
16. 현 상황에서 큰 변화가 있기 전까지 정책을 조정하지 않을 것(does not act until seeing much more than we see now)
17. 주거물가는 꾸준하게 둔화될 전망(coming down pretty steadily)
18. 이민자 유입이 감소했고, 앞으로도 그럴 것으로 보이지만 그 만큼 신규 고용 창출도 감소. 낮은 실업률이 안정적으로 유지될 수 있는 이유
19. 연준 구성원 전원은 현재 기준금리가 중립금리 위에 위치하고 있다는 것에 동의
20. 기준금리는 중립금리를 상당 수준(meaningfully) 상회
21. 관세정책이 미칠 여파, 그 여파의 방향성은 매우 불확실(the range of possibilities for tariffs is very, very wide)
22. 준비금을 유심히 관찰하고 있지만 그 규모는 지금도 매우 풍부한(abundant) 수준. 자산 축소 정책은 지속될 것
23. 장기 국채금리 상승은 기간 프리미엄 상승에 기인. 정책 또는 물가 관련 기대 때문이 아님
24. 물가가 2%에 도달할 때까지 기준금리 인하를 멈출 필요는 없음
25. 현재 고용 증가율은 둔화. 따라서 기업들의 해고가 증가하면 실업률이 가파르게 상승할 가능성
1. 경제는 상당한 진전(significant)을 보였음. 2024년 GDP 성장률은 2%를 웃돌 것. 물가도 목표 수준에 매우 근접(much closer to goal)헀으나 여전히 다소 높은(somewhat elevated) 곳에 위치
2. 설비투자는 둔화, 주택시장은 안정되는 모습
3. 실업률은 안정적으로 낮은 수준을 유지 중. 전반적으로 고용 상황은 균형잡혀 있음(broadly balanced). 고용시장은 물가 자극 요인이 아님
4. 장기 기대인플레이션에 큰 변화는 부재(well anchored)
5. 12월 PCE, Core PCE는 전년 동기대비 각각 2.6%, 2.8% 상승했을 것(11월 PCE: 2.4%, Core PCE: 2.8%)
8. 양대 책무 달성 관련 리스크는 대체로 균형을 이루고 있는 상황(roughly in balance)
9. 연준은 서둘러서 정책을 조정할 이유가 없음(do not need to be in a hurry to adjust policy rate). 앞서 나가지 않을 것(not on preset course)
10. 목표 달성 속도에 맞춰서 통화정책 조정할 것. 현재 통화정책은 리스크와 불확실성에 대응할 수 있는 적절한 수준이며 목표 달성에 있어서도 매우 좋은 곳에 위치해 있음(very well calibrated)
11. 정책 프레임워크에 대한 논의가 시작되었고, 관련 리뷰는 늦여름 즈음 발표할 예정
12. 통화정책의 긴축 강도는 기준금리 인하 전과 비교했을 때 유의미하게 완화(meaningfully less restrictive)
13. 물가의 추가 진전, 고용의 추가 약화를 확인한 뒤 추가로 기준금리 인하할 것
14. 물가 목표 달성에 추가 고용 약화는 불필요
15. 성명서 내 물가 관련 문구 단축에 큰 의미를 부여할 필요는 없음
16. 현 상황에서 큰 변화가 있기 전까지 정책을 조정하지 않을 것(does not act until seeing much more than we see now)
17. 주거물가는 꾸준하게 둔화될 전망(coming down pretty steadily)
18. 이민자 유입이 감소했고, 앞으로도 그럴 것으로 보이지만 그 만큼 신규 고용 창출도 감소. 낮은 실업률이 안정적으로 유지될 수 있는 이유
19. 연준 구성원 전원은 현재 기준금리가 중립금리 위에 위치하고 있다는 것에 동의
20. 기준금리는 중립금리를 상당 수준(meaningfully) 상회
21. 관세정책이 미칠 여파, 그 여파의 방향성은 매우 불확실(the range of possibilities for tariffs is very, very wide)
22. 준비금을 유심히 관찰하고 있지만 그 규모는 지금도 매우 풍부한(abundant) 수준. 자산 축소 정책은 지속될 것
23. 장기 국채금리 상승은 기간 프리미엄 상승에 기인. 정책 또는 물가 관련 기대 때문이 아님
24. 물가가 2%에 도달할 때까지 기준금리 인하를 멈출 필요는 없음
25. 현재 고용 증가율은 둔화. 따라서 기업들의 해고가 증가하면 실업률이 가파르게 상승할 가능성
👍1
https://youtu.be/_fZKIzKYgBg
미 국방 조달의 구조적 문제
국방부가 사실상 유일한 구매자(“모놉소니”)가 되면서, 시장 기능이 정상 작동하지 못한다.
과도하게 쌓인 프로세스·규정(예: DOD 5000 시리즈가 7쪽→2,000쪽으로 확장)이 혁신과 리더십의 자율성을 저해한다.
결과적으로 “상용 민간 부문”과 “방산 특화 부문” 간 장벽(“Great Schism”)이 커져서, 첨단 민간 기술이 국방에 쉽게 흡수되지 않는다.
규제 완화와 조달 방식 혁신
정형화된 “원가보상형(Cost-Plus) 계약” 대신, 성과 기반·상용 우선(fixed-price, commercial-first) 모델을 적극 장려해야 한다.
과거 파사(FASA;정책)처럼 이미 존재하는 “상용품 우선 조달” 법령을 제대로 이행한다면, 민간 혁신이 국방 분야로 수혈될 수 있다는 주장이다.
특히 “신속 조달”과 “현장 재량”을 허용해, 몇 년이 아닌 몇 달 단위로 재원과 프로젝트를 변동 가능하게 해야 한다고 강조한다.
내부 경쟁과 시장 경쟁 강화
현재의 대형 방산업체나 거대 프로그램만을 고착화할 것이 아니라, 여러 부서·프로그램·군종 간에 “중복(duplication)되더라도 괜찮다”는 전제하에 경쟁을 부활해야 한다.
과거 냉전 시기 성공 사례(서로 다른 ICBM 개발 사업 병행 등)처럼, 이른바 “중복은 낭비”라는 인식을 버리고 다양한 시도를 장려하면, 훨씬 빠른 기술 발전 가능.
또한 예산권이 현행처럼 특정 부처나 프로그램에만 독점되지 않도록, 전투사령부(CoCom)나 국방부 내부의 다른 사용자도 “수요 신호(demand signal)”를 낼 권한을 강화시켜야 한다.
결정권과 책임 소재의 분명화
복잡한 규정과 회계처리에 매몰돼 실제 현장과 동떨어진 “프로그램 관리자(획득 담당)”를 양산하는 방식은 문제가 크다.
중요한 무기·기술 프로그램에는 유능한 리더(예: 'Rickover‘ 수준)를 장기 배치하여 전권을 부여하고, 프로그램이 완성될 때까지 책임지고 진행하게 만들어야 한다.
또한 전투현장에 근접한 형태(“Forward-Deployed”)로 획득·기술 조직을 운영해, 사용자의 요구를 즉시 반영할 수 있게 해야 한다.
소규모 기업(SBIR 등)과 대규모 상업 투자 연결
민간 스타트업에게 초기 계약이나 SBIR(미국 소기업 혁신 연구) 기회를 주는 것만으로는 부족하며, 궁극적으로 ‘작은 기업이 성장해 대형 업체로 도약’할 통로가 필요하다.
“5~10년 이상 소기업 자격만 유지하는” 식의 구조는 발전을 막는다. 차라리 일정 기간 후에는 대기업으로 성장하도록 촉진해야 한다.
민간 자본(VC 등)이 국방 분야에 투입되고 있지만, 국방부가 “안전빵 방식”만 고수하면 민간 투자 유입 효과가 줄어들기 때문에, 상업적 리스크 수용 및 결과 보상 방식을 도입해야 한다.
미 국방 조달의 구조적 문제
국방부가 사실상 유일한 구매자(“모놉소니”)가 되면서, 시장 기능이 정상 작동하지 못한다.
과도하게 쌓인 프로세스·규정(예: DOD 5000 시리즈가 7쪽→2,000쪽으로 확장)이 혁신과 리더십의 자율성을 저해한다.
결과적으로 “상용 민간 부문”과 “방산 특화 부문” 간 장벽(“Great Schism”)이 커져서, 첨단 민간 기술이 국방에 쉽게 흡수되지 않는다.
규제 완화와 조달 방식 혁신
정형화된 “원가보상형(Cost-Plus) 계약” 대신, 성과 기반·상용 우선(fixed-price, commercial-first) 모델을 적극 장려해야 한다.
과거 파사(FASA;정책)처럼 이미 존재하는 “상용품 우선 조달” 법령을 제대로 이행한다면, 민간 혁신이 국방 분야로 수혈될 수 있다는 주장이다.
특히 “신속 조달”과 “현장 재량”을 허용해, 몇 년이 아닌 몇 달 단위로 재원과 프로젝트를 변동 가능하게 해야 한다고 강조한다.
내부 경쟁과 시장 경쟁 강화
현재의 대형 방산업체나 거대 프로그램만을 고착화할 것이 아니라, 여러 부서·프로그램·군종 간에 “중복(duplication)되더라도 괜찮다”는 전제하에 경쟁을 부활해야 한다.
과거 냉전 시기 성공 사례(서로 다른 ICBM 개발 사업 병행 등)처럼, 이른바 “중복은 낭비”라는 인식을 버리고 다양한 시도를 장려하면, 훨씬 빠른 기술 발전 가능.
또한 예산권이 현행처럼 특정 부처나 프로그램에만 독점되지 않도록, 전투사령부(CoCom)나 국방부 내부의 다른 사용자도 “수요 신호(demand signal)”를 낼 권한을 강화시켜야 한다.
결정권과 책임 소재의 분명화
복잡한 규정과 회계처리에 매몰돼 실제 현장과 동떨어진 “프로그램 관리자(획득 담당)”를 양산하는 방식은 문제가 크다.
중요한 무기·기술 프로그램에는 유능한 리더(예: 'Rickover‘ 수준)를 장기 배치하여 전권을 부여하고, 프로그램이 완성될 때까지 책임지고 진행하게 만들어야 한다.
또한 전투현장에 근접한 형태(“Forward-Deployed”)로 획득·기술 조직을 운영해, 사용자의 요구를 즉시 반영할 수 있게 해야 한다.
소규모 기업(SBIR 등)과 대규모 상업 투자 연결
민간 스타트업에게 초기 계약이나 SBIR(미국 소기업 혁신 연구) 기회를 주는 것만으로는 부족하며, 궁극적으로 ‘작은 기업이 성장해 대형 업체로 도약’할 통로가 필요하다.
“5~10년 이상 소기업 자격만 유지하는” 식의 구조는 발전을 막는다. 차라리 일정 기간 후에는 대기업으로 성장하도록 촉진해야 한다.
민간 자본(VC 등)이 국방 분야에 투입되고 있지만, 국방부가 “안전빵 방식”만 고수하면 민간 투자 유입 효과가 줄어들기 때문에, 상업적 리스크 수용 및 결과 보상 방식을 도입해야 한다.
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Palantir CTO Leaves Senate Speechless
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수 년 내에 모든 신입 포지션은 없어집니다. 그리고, 사회 생활의 시작은 모두 자영업으로 하게 될 것 같습니다.
그간 대략적인 느낌만 있었는데, 그게 명료하게 생각 정리가 되어서 적어 봅니다. 다른 분들의 의견도 궁금합니다.
신입으로 입사해서 경력직이 되어 일을 잘 하게 되려면, (1) 그 산업 분야의 전문 지식, (2) 일을 협업하는 능력 (대화, 갈등 해소, 문서화 등), (3) 문제 정의 및 해결 능력, (4) 서로 도움을 줄 수 있는 네트워크, 이렇게 네 가지가 준비되게 됩니다. 그런데 AI는 (1) 전문 지식, (2) 협업 능력, (3) 문제 정의 및 해결 능력이 뛰어 나고, (4)번은 매니저급이 이미 가지고 있으므로, 신입이 필요 없어집니다.
조직은 점점 AI를 활용해서 신입을 대체하고, (1) 전문 지식, (2) 협업 능력, (4) 문제 정의/해결 능력, (4) 네트워크가 준비된 시니어들 중심으로 운영됩니다. 이들은 주어진 AI를 활용할 수 있는 범주 자체가 다릅니다. 마치 그로쓰 마케터와 IoT 전문 PM, 개발자가 갈비집 전용 애널리틱스를 만들어서 갈비집 하나를 운영하는 것과 비슷합니다. 박사급의 AI 도움으로 내 업무 분야에서 최첨단의 기술, 과학 결과를 활용해서 업무를 할 수 있게 됩니다.
이전 그리고 지금까지도 신입은 조직의 일원으로 일 하면서 이런 능력을 키우며 월급도 받고 성장할 수 있었습니다. 하지만, 이런 기회가 없어지게 되어서, 이제 모든 신입은 자영업자로 매니저급에서 필요한 (1) 전문 지식, (2) 협업 능력, (4) 문제 정의/해결 능력, (4) 네트워크를 스스로 쌓아가야 합니다.
여기서 말하는 자영업자가 되는 것은 오프라인 상점, 식당을 여는 것이 될 수도 있고, 기업의 하청을 받아서 일하는 프리랜서가 되는 것일 수 있습니다. 자기가 좋아하는 상품, 소프트웨어 등을 만드는 일이 될 수도 있고, 유튜브 크리에이터가 되는 것일 수 있습니다. 특히 이전에는 1인 사업가로 불가능했던 많은 것들이 AI와 로봇의 등장으로 가능해지면서, 산업 전분야에서 모두가 자영업자가 될 수 있을거라 생각합니다. 핵심은 누구의 아래서 일 하는 것이 아니라, 온전히 본인이 책임을 지면서 일하는 것을 얘기합니다.
앞서 얘기한 능력들은 누구의 가이드를 받아서 교육 훈련을 받는 것으로 배울 수도 있습니다만, 제 경험상 그 능력들은 수년의 수련을 통해서 얻게 되는 것이라 계속 교육비를 투자해 가면서 배울 수 없겠더라구요. 그래서 신입 입사가 아닌 자영업자가 먼저 되게 될거라 얘기한 것입니다.
하지만, AI 시대에는 자영업자로 오래 일하면서도 조직에 신입으로 들어가서 일을 배우는 것보다 더 효과적으로 일을 배워갈 수 있습니다. AI가 박사급 능력으로 개인을 도와줄 수 있기 때문입니다. 더 훌륭한 시니어와 함께 일 하되, 책임을 온전히 본인이 지면서 시니어가 되는 다양한 능력을 좀 더 가속해서 배우게 될 것이라 생각합니다.
그래서 수년의 자영업 경험으로 시니어의 경력이 쌓이게 되면, 그런 사람들이 모여서, 더 큰 리소스(AI 사용량, 더 고급 모델 사용 등)을 부여 받아, 더 큰 가치를 만들어 내는 조직에 들어갈 기회가 생길 것입니다. 아니면 본인의 자영업을 기업으로, 더 큰 조직으로 만들 수 있는 기회가 생길 수도 있을 것 같아요.
물론 이 과정에서 뒤쳐지더라도 AI로 인해 사회는 풍요로워져서, 생계를 걱정하거나, 건강을 걱정하지 않아도 될 것입니다 (그렇게 제가 희망합니다).
즉, AI 이전의 시대에는 20대 대학 졸업 후 조직에 들어가서 일을 배우는 것이 가장 일반적인 옵션이었다면, AI 이후의 시대에는 특별한 재능이 있는 경우가 아니라면, 모두가 자영업이 기본 옵션을 될 시대가 될 것입니다.
AI 시대로 이전하는 지금 이 순간에 40-50대에 이른 은퇴를 앞둔 분들, 20-30대에 취업이 어려워서 크리에이터, 자영업들을 시도하는 분들께 말씀드리고 싶습니다. 자영업을 하면서 AI를 300% 활용해 보세요. 여러분들은 이후 세대에게 가장 필요한 경험을 먼저 하시게 됩니다. 그리고, 그게 새로운 시대에 큰 기회를 줄 것이라 생각합니다.
모든 시대의 기술의 변곡점에서 가장 크게 성공한 사람들은 그 기술을 연구해 오던 사람들이 아닙니다. 그 기술을 쓸 수 밖에 없었던 입장에 있던 사람들입니다.
김태현님
그간 대략적인 느낌만 있었는데, 그게 명료하게 생각 정리가 되어서 적어 봅니다. 다른 분들의 의견도 궁금합니다.
신입으로 입사해서 경력직이 되어 일을 잘 하게 되려면, (1) 그 산업 분야의 전문 지식, (2) 일을 협업하는 능력 (대화, 갈등 해소, 문서화 등), (3) 문제 정의 및 해결 능력, (4) 서로 도움을 줄 수 있는 네트워크, 이렇게 네 가지가 준비되게 됩니다. 그런데 AI는 (1) 전문 지식, (2) 협업 능력, (3) 문제 정의 및 해결 능력이 뛰어 나고, (4)번은 매니저급이 이미 가지고 있으므로, 신입이 필요 없어집니다.
조직은 점점 AI를 활용해서 신입을 대체하고, (1) 전문 지식, (2) 협업 능력, (4) 문제 정의/해결 능력, (4) 네트워크가 준비된 시니어들 중심으로 운영됩니다. 이들은 주어진 AI를 활용할 수 있는 범주 자체가 다릅니다. 마치 그로쓰 마케터와 IoT 전문 PM, 개발자가 갈비집 전용 애널리틱스를 만들어서 갈비집 하나를 운영하는 것과 비슷합니다. 박사급의 AI 도움으로 내 업무 분야에서 최첨단의 기술, 과학 결과를 활용해서 업무를 할 수 있게 됩니다.
이전 그리고 지금까지도 신입은 조직의 일원으로 일 하면서 이런 능력을 키우며 월급도 받고 성장할 수 있었습니다. 하지만, 이런 기회가 없어지게 되어서, 이제 모든 신입은 자영업자로 매니저급에서 필요한 (1) 전문 지식, (2) 협업 능력, (4) 문제 정의/해결 능력, (4) 네트워크를 스스로 쌓아가야 합니다.
여기서 말하는 자영업자가 되는 것은 오프라인 상점, 식당을 여는 것이 될 수도 있고, 기업의 하청을 받아서 일하는 프리랜서가 되는 것일 수 있습니다. 자기가 좋아하는 상품, 소프트웨어 등을 만드는 일이 될 수도 있고, 유튜브 크리에이터가 되는 것일 수 있습니다. 특히 이전에는 1인 사업가로 불가능했던 많은 것들이 AI와 로봇의 등장으로 가능해지면서, 산업 전분야에서 모두가 자영업자가 될 수 있을거라 생각합니다. 핵심은 누구의 아래서 일 하는 것이 아니라, 온전히 본인이 책임을 지면서 일하는 것을 얘기합니다.
앞서 얘기한 능력들은 누구의 가이드를 받아서 교육 훈련을 받는 것으로 배울 수도 있습니다만, 제 경험상 그 능력들은 수년의 수련을 통해서 얻게 되는 것이라 계속 교육비를 투자해 가면서 배울 수 없겠더라구요. 그래서 신입 입사가 아닌 자영업자가 먼저 되게 될거라 얘기한 것입니다.
하지만, AI 시대에는 자영업자로 오래 일하면서도 조직에 신입으로 들어가서 일을 배우는 것보다 더 효과적으로 일을 배워갈 수 있습니다. AI가 박사급 능력으로 개인을 도와줄 수 있기 때문입니다. 더 훌륭한 시니어와 함께 일 하되, 책임을 온전히 본인이 지면서 시니어가 되는 다양한 능력을 좀 더 가속해서 배우게 될 것이라 생각합니다.
그래서 수년의 자영업 경험으로 시니어의 경력이 쌓이게 되면, 그런 사람들이 모여서, 더 큰 리소스(AI 사용량, 더 고급 모델 사용 등)을 부여 받아, 더 큰 가치를 만들어 내는 조직에 들어갈 기회가 생길 것입니다. 아니면 본인의 자영업을 기업으로, 더 큰 조직으로 만들 수 있는 기회가 생길 수도 있을 것 같아요.
물론 이 과정에서 뒤쳐지더라도 AI로 인해 사회는 풍요로워져서, 생계를 걱정하거나, 건강을 걱정하지 않아도 될 것입니다 (그렇게 제가 희망합니다).
즉, AI 이전의 시대에는 20대 대학 졸업 후 조직에 들어가서 일을 배우는 것이 가장 일반적인 옵션이었다면, AI 이후의 시대에는 특별한 재능이 있는 경우가 아니라면, 모두가 자영업이 기본 옵션을 될 시대가 될 것입니다.
AI 시대로 이전하는 지금 이 순간에 40-50대에 이른 은퇴를 앞둔 분들, 20-30대에 취업이 어려워서 크리에이터, 자영업들을 시도하는 분들께 말씀드리고 싶습니다. 자영업을 하면서 AI를 300% 활용해 보세요. 여러분들은 이후 세대에게 가장 필요한 경험을 먼저 하시게 됩니다. 그리고, 그게 새로운 시대에 큰 기회를 줄 것이라 생각합니다.
모든 시대의 기술의 변곡점에서 가장 크게 성공한 사람들은 그 기술을 연구해 오던 사람들이 아닙니다. 그 기술을 쓸 수 밖에 없었던 입장에 있던 사람들입니다.
김태현님
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최경희 님
인스타에 맨날 뜨는 쓰레드 광고 링크를 무시하다가 광고의 유혹을 이기지 못하고 쓰레드에 글을 몇 개 올렸더니 갑자기 그간 내가 보지 못했던 사람들이 보이기 시작했다.
그 중 가장 소름~ 이었던 글은 복지몰에 입점할 업체를 찾는 글이었는데, 댓글 800개가 달렸고 글 쓴이가 설문을 막아놓는다고까지 말했던 글이다.
링크드인은 뭔가 프로패셔날한 곳으로 점잖고 예의 잘 지키는 곳이고, 페이스북은 스타트업 종사자와 투자자 혹은 그 유관 업무를 하는 사람들이 가득한 곳이라면 쓰레드는 분명 키워드는 유사한데 광장으로 나와 날 것을 보여주는 느낌이다.
스타트업이라는 말 대신 자영업, 소상공인, 1인 기업으로 몇 년간 투자 없이 본인의 일을 하고 있는 사람들이 알고리즘 추천으로 올라왔다. 이들은 이미 지난 10여년간 스타트업에서 투자하여 이미 대중화된 여러 SaaS와 여러 tool이 범용화 단계에 이르러 마치 널리널리 적용되어 극강의 효율화를 이루고 있었다.
딥씨크의 멤버들은 신입 아님 쥬니어들이라는 기사처럼 새로운 영역에 가장 빠르게 들어오는 사람들은 주류에 편입되지 못한 사람들이다. 공손하고 예의바른 고학력을 가진 사람들에게 쓰레드는 반말로 이야기 하는 인스타나 트위터 같은거 쯤으로 치부될 수 있지만 1인 기업, 자영업자들은 프로필에 '1인 기업, 연 매출 20억' 의 학력 /경력 대신 내가 이룬 성과를 가지고 이야기 한다.
인스타그램이나 youtube로 마케팅이 막 시작되던 옛날옛날 그 시절에 갔던 강의에서 새로운 SNS에서의 마케팅을 하고자 했던 대기업 마케팅 담당자의 고뇌가 기억난다. 이걸 대체 어떻게 임원에게 보고해서 마케팅비를 타와야하는지 도저히 답이 나오지 않는다며 인스타 / youtube 마케팅이 주류가 아니던 시절에 이를 먼저 알아본 사람들이 있었다.
쓰레드에 가면 생성형 AI + 긱 워커 / 프리랜서 구인구직 + 여러 생산성 Tool + 관련 업체들의 환상적인 최적화 콜라보의 예시를 많이 볼 수 있다.
근면성실하게 여러 모임에 참여하고 신뢰 자본으로 네트워크를 쌓던 기존 세대들의 비즈니스 방법과 달리 필요에 의해 사람을 찾고 여러 AI를 섞어 써가며 스스로 자신의 일을 만드는 사람들이 대거 등장했다. 우글우글 이라는 단어가 좀 음ㅁㅁㅁ 그렇지만 정말 그런 사람들이 들 끓는다. 다만 이들이 대기업에 다니지 않고 데이터로 통계화하기 어려울 뿐.
링크드인에서는 수백/수천억을 하는 회사의 00 담당자로 의사 결정권자인 사람들을 타켓할 수 있다면 쓰레드는 나 스스로 의사 결정자이며 해당 사업의 오너인 1인 10역쯤 하는 사람들만 가득하다. 그간 B2B에서는 이런 사람들은 확장성이 높지 않으니 타켓이 아니었겠지만 뭔가 B2C와 B2B 중간 어딘가에 있는 이 집단이 아주 강력하다.
만약 복지몰에 들어올 업체를 찾아야 한다면 이메일로 업체를 모으거나 타 업체에 입점한 곳들을 찾거나 소개를 받아야 했다면, 이제는 신입이 하루만에 1000개 업체를 모을 수도 있는 세상이 왔다. (이 내용을 쓰신 분은 참고로 어딘가 소속된 분은 아니시고 신입도 아니신 듯) 즉, 우리가 사회 생활은 이래야 한다라고 했던 것들이 정말 꼰대의 이야기가 되어 버렸다.
쓰레드를 보면 근면 성실, 시간의 누적, 꼬박꼬박 받는 월급의 의미가 정말 너무 올드한 이야기처럼 들린다. 다들 자유롭게 여기저기 누비고 다니며 본인의 업을 새롭게 정의 하는 사람들만 가득한 것 같다. 점과 점으로 연결된 엄청난 집단의 힘을 보고 있다.
'쓰레드야 나를 00에게 데려다 줘' 라는 이 코멘트는 그간 사람을 매칭하고 찾던 것을 업으로 하고 있는 사람들에겐 정말 충격적인 소식이 될 것 같다. 쓰레드 자체가 플랫폼이 되어 무료로 순식간에 사람들을 찾고 협업할 수 있게 만들어주었다. 00에 해당하는 사람들은 쓰레드의 알고리즘을 타고 줄줄이 댓글로 연결연결된다.
아픈 아이의 증상을 사진으로 찍어 걱정이 한가득인 엄마에겐 소아과 의사와 간호사들이 조심스레 의견과 조언을 댓글로 달아준다.
이런 예시들만 보아도 그간 우리가 알고 있던 여러 플랫폼들과 규칙과 룰이 많은 유로 서비스들이 마구 떠오르지 않나.
스타트업 관련 글 몇 개 올렸는데 그간 보인 내용들이다. 올리는 글에 따라 사람마다 다르게 보이겠지만 이미 몇몇 젊은 VC, 변호사, 회계사들도 쓰레드에서 영업을 시작하고 PR을 하고 있다.
쓰레드는 기본적으로 반말이다. 누군가에게 반말이 가능하다는 것은 최소 수평적인 관계를 전제로 한다는 의미인데 이 반말 때문에 쓰레드를 못하시는 분들도 많은 듯하다. 용암처럼 들끓는 이 사람들을 고객화 할 수 있다면 정말 엄청난 시장 타켓이 될 듯하다. 아직 이들에 대한 리포트/ 가치가 수면으로 안 올라왔지만 이들을 보면 그간 투자 시장에서는 환영 받지 못했지만 찐으로 사업가로 성장하는 사람들을 만날 수 있다.
그래서 - 쓰레드 한 번 해보세요.
해본다 = 글을 쓴다. 반말로.
쓰레드에 마케팅 시작한 기업들 리스펙 - 승인 우찌 받으셨을고
인스타에 맨날 뜨는 쓰레드 광고 링크를 무시하다가 광고의 유혹을 이기지 못하고 쓰레드에 글을 몇 개 올렸더니 갑자기 그간 내가 보지 못했던 사람들이 보이기 시작했다.
그 중 가장 소름~ 이었던 글은 복지몰에 입점할 업체를 찾는 글이었는데, 댓글 800개가 달렸고 글 쓴이가 설문을 막아놓는다고까지 말했던 글이다.
링크드인은 뭔가 프로패셔날한 곳으로 점잖고 예의 잘 지키는 곳이고, 페이스북은 스타트업 종사자와 투자자 혹은 그 유관 업무를 하는 사람들이 가득한 곳이라면 쓰레드는 분명 키워드는 유사한데 광장으로 나와 날 것을 보여주는 느낌이다.
스타트업이라는 말 대신 자영업, 소상공인, 1인 기업으로 몇 년간 투자 없이 본인의 일을 하고 있는 사람들이 알고리즘 추천으로 올라왔다. 이들은 이미 지난 10여년간 스타트업에서 투자하여 이미 대중화된 여러 SaaS와 여러 tool이 범용화 단계에 이르러 마치 널리널리 적용되어 극강의 효율화를 이루고 있었다.
딥씨크의 멤버들은 신입 아님 쥬니어들이라는 기사처럼 새로운 영역에 가장 빠르게 들어오는 사람들은 주류에 편입되지 못한 사람들이다. 공손하고 예의바른 고학력을 가진 사람들에게 쓰레드는 반말로 이야기 하는 인스타나 트위터 같은거 쯤으로 치부될 수 있지만 1인 기업, 자영업자들은 프로필에 '1인 기업, 연 매출 20억' 의 학력 /경력 대신 내가 이룬 성과를 가지고 이야기 한다.
인스타그램이나 youtube로 마케팅이 막 시작되던 옛날옛날 그 시절에 갔던 강의에서 새로운 SNS에서의 마케팅을 하고자 했던 대기업 마케팅 담당자의 고뇌가 기억난다. 이걸 대체 어떻게 임원에게 보고해서 마케팅비를 타와야하는지 도저히 답이 나오지 않는다며 인스타 / youtube 마케팅이 주류가 아니던 시절에 이를 먼저 알아본 사람들이 있었다.
쓰레드에 가면 생성형 AI + 긱 워커 / 프리랜서 구인구직 + 여러 생산성 Tool + 관련 업체들의 환상적인 최적화 콜라보의 예시를 많이 볼 수 있다.
근면성실하게 여러 모임에 참여하고 신뢰 자본으로 네트워크를 쌓던 기존 세대들의 비즈니스 방법과 달리 필요에 의해 사람을 찾고 여러 AI를 섞어 써가며 스스로 자신의 일을 만드는 사람들이 대거 등장했다. 우글우글 이라는 단어가 좀 음ㅁㅁㅁ 그렇지만 정말 그런 사람들이 들 끓는다. 다만 이들이 대기업에 다니지 않고 데이터로 통계화하기 어려울 뿐.
링크드인에서는 수백/수천억을 하는 회사의 00 담당자로 의사 결정권자인 사람들을 타켓할 수 있다면 쓰레드는 나 스스로 의사 결정자이며 해당 사업의 오너인 1인 10역쯤 하는 사람들만 가득하다. 그간 B2B에서는 이런 사람들은 확장성이 높지 않으니 타켓이 아니었겠지만 뭔가 B2C와 B2B 중간 어딘가에 있는 이 집단이 아주 강력하다.
만약 복지몰에 들어올 업체를 찾아야 한다면 이메일로 업체를 모으거나 타 업체에 입점한 곳들을 찾거나 소개를 받아야 했다면, 이제는 신입이 하루만에 1000개 업체를 모을 수도 있는 세상이 왔다. (이 내용을 쓰신 분은 참고로 어딘가 소속된 분은 아니시고 신입도 아니신 듯) 즉, 우리가 사회 생활은 이래야 한다라고 했던 것들이 정말 꼰대의 이야기가 되어 버렸다.
쓰레드를 보면 근면 성실, 시간의 누적, 꼬박꼬박 받는 월급의 의미가 정말 너무 올드한 이야기처럼 들린다. 다들 자유롭게 여기저기 누비고 다니며 본인의 업을 새롭게 정의 하는 사람들만 가득한 것 같다. 점과 점으로 연결된 엄청난 집단의 힘을 보고 있다.
'쓰레드야 나를 00에게 데려다 줘' 라는 이 코멘트는 그간 사람을 매칭하고 찾던 것을 업으로 하고 있는 사람들에겐 정말 충격적인 소식이 될 것 같다. 쓰레드 자체가 플랫폼이 되어 무료로 순식간에 사람들을 찾고 협업할 수 있게 만들어주었다. 00에 해당하는 사람들은 쓰레드의 알고리즘을 타고 줄줄이 댓글로 연결연결된다.
아픈 아이의 증상을 사진으로 찍어 걱정이 한가득인 엄마에겐 소아과 의사와 간호사들이 조심스레 의견과 조언을 댓글로 달아준다.
이런 예시들만 보아도 그간 우리가 알고 있던 여러 플랫폼들과 규칙과 룰이 많은 유로 서비스들이 마구 떠오르지 않나.
스타트업 관련 글 몇 개 올렸는데 그간 보인 내용들이다. 올리는 글에 따라 사람마다 다르게 보이겠지만 이미 몇몇 젊은 VC, 변호사, 회계사들도 쓰레드에서 영업을 시작하고 PR을 하고 있다.
쓰레드는 기본적으로 반말이다. 누군가에게 반말이 가능하다는 것은 최소 수평적인 관계를 전제로 한다는 의미인데 이 반말 때문에 쓰레드를 못하시는 분들도 많은 듯하다. 용암처럼 들끓는 이 사람들을 고객화 할 수 있다면 정말 엄청난 시장 타켓이 될 듯하다. 아직 이들에 대한 리포트/ 가치가 수면으로 안 올라왔지만 이들을 보면 그간 투자 시장에서는 환영 받지 못했지만 찐으로 사업가로 성장하는 사람들을 만날 수 있다.
그래서 - 쓰레드 한 번 해보세요.
해본다 = 글을 쓴다. 반말로.
쓰레드에 마케팅 시작한 기업들 리스펙 - 승인 우찌 받으셨을고
👍3
1. 코파일럿에서 자율 에이전트로
1. 단순 챗봇 → 자동 실행(AutoGPT)·멀티에이전트
- 현재는 LLM을 “Q&A”나 “코딩 보조” 수준으로 쓰지만, 5년 뒤에는 LLM이 웹탐색, API 호출, 의사결정 등을 자율적으로 수행하는 경우가 보편화될 수 있음.
- 즉, **인프라**가 “검색+정보”만 주는 게 아니라, **추론+실행**까지 담당하게 되고, 사람은 그 “상위 감독자(supervisor)”가 되는 구조가 확산.
2. B2B, 엔터프라이즈 자동화 가속
- 기업 내부 수백~수천 종의 소프트웨어·데이터베이스에 AI가 연동되어, 많은 업무를 자동화하거나 ‘한 명의 직원’이 AI 수십 대를 지휘하는 형태가 가능해짐.
- 그 결과, 기업 운영 효율이 이전과는 비교할 수 없을 정도로 올라가고, 시장 구조도 변화할 것(“AI가 운영하는 회사” vs. “사람 중심 회사”).
연산 비용 하락
대규모 GPU 클러스터가 갖춰지고, 시간이 흐르면서 모델 최적화(압축, 양자화 등)·하드웨어 발전(차세대 GPU, ASIC 등)이 진행됨에 따라, 토큰당 추론 비용이 급격히 떨어질 것.
이는 “검색이 무료가 되었듯”, AI 질의응답·문서 생성·분석 서비스도 매우 저렴하거나 무료화 경향을 보일 가능성이 높다.
새로운 AI 기반 스타트업/플랫폼 등장
2000년대 초반 인터넷이 ‘거의 공짜’가 되고, 호스팅 비용이 급락하면서, 유튜브·페이스북 같은 대형 플랫폼이 탄생했다.
5년 뒤에는 AI 활용의 진입장벽(연산·데이터 인프라)이 낮아지고, 모델 접근성도 높아져서, 새로운 AI 스타트업/앱들이 폭발할 것.
예: 의료 AI, 교육 AI, 엔터테인먼트(게임/버추얼 휴먼), 개인 비서/매니저 AI 등 다방면에서 “AI 애플리케이션 전성기”가 열릴 가능성이 크다.
검색엔진의 패러다임 전환: AI 포털
**“LLM + 브라우저 + 연동 API”**가 하나로 합쳐진 통합 플랫폼
5년 뒤, 구글 검색창 대신 AI 질의창에 문장을 입력하면, 검색 결과 + 실행(결재, 예약, 이메일 작성 등)까지 단번에 처리 가능.
이를 통해 구글·MS·오픈AI 등 몇몇 “AI 생태계 리더”가 새로운 인터넷 접점(포털)을 지배하게 될 수도 있음.
광고·마케팅 모델 변화
전통적 ‘검색 광고(AdWords)’ 체계가 붕괴될 수도 있음. AI가 사용자의 의도를 직접 파악해, 중간 과정 없이 제품/서비스를 추천하고 결제까지 이어지면, 기존 광고주-매체 관계가 달라진다.
“AI가 구매代理(대리)까지 해주는” 상황에서, 기업은 AI 에이전트에 어떻게 제품을 어필해야 할까? 라는 새로운 마케팅/검색 전쟁이 벌어질 수 있다.
효율성 극대화 vs. 일자리 영향
생산성 + 자동화가 급격히 늘어남
마치 검색으로 지식 접근 비용이 ‘0’에 수렴했던 것처럼, LLM이 지식 생성/문서화/분석 비용을 ‘거의 0’으로 만들 가능성이 있다.
예: 기업 문서 작성, 보고, 요약, 데이터 분석, 코딩 등에서 10~100배의 효율 상승이 일어날 수 있다는 전망.
노동시장 파급
한편, “사람이 하던 사무직·전문직 업무” 일부가 AI로 대체되거나 재편될 가능성도 큼.
5년 뒤면, AI가 어느 정도까지 사람을 대체할지(혹은 협업 구조로만 남을지)는 아직 불확실.
다만, GPU 인프라에 대한 대규모 투자가 끝나면, AI 이용 단가는 떨어져 대규모 보급이 가속한다는 점은 거의 확실시되므로, 관련 역량을 갖추지 않은 인력은 도태될 위험이 있다.
1. 단순 챗봇 → 자동 실행(AutoGPT)·멀티에이전트
- 현재는 LLM을 “Q&A”나 “코딩 보조” 수준으로 쓰지만, 5년 뒤에는 LLM이 웹탐색, API 호출, 의사결정 등을 자율적으로 수행하는 경우가 보편화될 수 있음.
- 즉, **인프라**가 “검색+정보”만 주는 게 아니라, **추론+실행**까지 담당하게 되고, 사람은 그 “상위 감독자(supervisor)”가 되는 구조가 확산.
2. B2B, 엔터프라이즈 자동화 가속
- 기업 내부 수백~수천 종의 소프트웨어·데이터베이스에 AI가 연동되어, 많은 업무를 자동화하거나 ‘한 명의 직원’이 AI 수십 대를 지휘하는 형태가 가능해짐.
- 그 결과, 기업 운영 효율이 이전과는 비교할 수 없을 정도로 올라가고, 시장 구조도 변화할 것(“AI가 운영하는 회사” vs. “사람 중심 회사”).
연산 비용 하락
대규모 GPU 클러스터가 갖춰지고, 시간이 흐르면서 모델 최적화(압축, 양자화 등)·하드웨어 발전(차세대 GPU, ASIC 등)이 진행됨에 따라, 토큰당 추론 비용이 급격히 떨어질 것.
이는 “검색이 무료가 되었듯”, AI 질의응답·문서 생성·분석 서비스도 매우 저렴하거나 무료화 경향을 보일 가능성이 높다.
새로운 AI 기반 스타트업/플랫폼 등장
2000년대 초반 인터넷이 ‘거의 공짜’가 되고, 호스팅 비용이 급락하면서, 유튜브·페이스북 같은 대형 플랫폼이 탄생했다.
5년 뒤에는 AI 활용의 진입장벽(연산·데이터 인프라)이 낮아지고, 모델 접근성도 높아져서, 새로운 AI 스타트업/앱들이 폭발할 것.
예: 의료 AI, 교육 AI, 엔터테인먼트(게임/버추얼 휴먼), 개인 비서/매니저 AI 등 다방면에서 “AI 애플리케이션 전성기”가 열릴 가능성이 크다.
검색엔진의 패러다임 전환: AI 포털
**“LLM + 브라우저 + 연동 API”**가 하나로 합쳐진 통합 플랫폼
5년 뒤, 구글 검색창 대신 AI 질의창에 문장을 입력하면, 검색 결과 + 실행(결재, 예약, 이메일 작성 등)까지 단번에 처리 가능.
이를 통해 구글·MS·오픈AI 등 몇몇 “AI 생태계 리더”가 새로운 인터넷 접점(포털)을 지배하게 될 수도 있음.
광고·마케팅 모델 변화
전통적 ‘검색 광고(AdWords)’ 체계가 붕괴될 수도 있음. AI가 사용자의 의도를 직접 파악해, 중간 과정 없이 제품/서비스를 추천하고 결제까지 이어지면, 기존 광고주-매체 관계가 달라진다.
“AI가 구매代理(대리)까지 해주는” 상황에서, 기업은 AI 에이전트에 어떻게 제품을 어필해야 할까? 라는 새로운 마케팅/검색 전쟁이 벌어질 수 있다.
효율성 극대화 vs. 일자리 영향
생산성 + 자동화가 급격히 늘어남
마치 검색으로 지식 접근 비용이 ‘0’에 수렴했던 것처럼, LLM이 지식 생성/문서화/분석 비용을 ‘거의 0’으로 만들 가능성이 있다.
예: 기업 문서 작성, 보고, 요약, 데이터 분석, 코딩 등에서 10~100배의 효율 상승이 일어날 수 있다는 전망.
노동시장 파급
한편, “사람이 하던 사무직·전문직 업무” 일부가 AI로 대체되거나 재편될 가능성도 큼.
5년 뒤면, AI가 어느 정도까지 사람을 대체할지(혹은 협업 구조로만 남을지)는 아직 불확실.
다만, GPU 인프라에 대한 대규모 투자가 끝나면, AI 이용 단가는 떨어져 대규모 보급이 가속한다는 점은 거의 확실시되므로, 관련 역량을 갖추지 않은 인력은 도태될 위험이 있다.
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“초거대 모델을 만들면 독점할 수 있다”는 주장에 대한 의문
과연 진입 장벽이 높은가?
LLM 개발에는 엄청난 GPU·전력·데이터·인재가 필요하기 때문에, “오직 극소수만이 생존하고 초거대 모델 시장을 독점할 것”이라는 관측이 있음.
반면, 실제로는 ‘최적화 기법·오픈소스 모델·학습 비용 하락 추세’ 등으로 인해, 예전보다 작은 자본으로도 준수한 모델을 만들 수 있게 되고 있음(예: LLaMA 계열 공개, MosaicML, Databricks Dolly 등).
즉, 선두 기업(OpenAI, Google, Meta 등)의 리드가 존재하긴 하지만, 그것이 “완벽한 독점”으로 이어질지 확실치 않다.
모델 자체만으로 해자가 되기는 어렵다
모델 아키텍처가 점점 표준화되고, 논문·코드·데이터셋이 공유되면서, 단순히 ‘최고 성능 모델’을 만드는 것만으로는 막대한 차별화를 이루기 힘들어지고 있음.
예전 검색엔진 초창기에는 구글의 ‘페이제랭크’와 데이터 인덱싱 능력이 강력한 해자였지만, LLM은 이미 전 세계적으로 R&D가 활발하고 오픈소스 생태계가 빠르게 확장 중.
추가 관점: 만약 실제로 “AGI”가 나온다 해도, 그것이 독점적으로 한 기업에만 귀속될지, 오픈된 형태로 공유될지는 아직 예측하기 어렵다.
거대 CAPEX 투자가 = 반드시 독점적 이익을 보장?
“돈을 많이 쏟아부었다”고 해서 자동으로 독점 수익이 생기는 것은 아님.
예: 자율주행 업계나 전기차 배터리 분야에서도 CAPEX 싸움이 거대했으나, 아직 명확한 독점자의 ‘초과이익’이 확정된 건 아니다.
광고 모델 부재 vs. 새로운 수익원
“구글·메타는 광고가 있으니 AI로 투자비 회수, OpenAI는 어떡하나?”
기존 빅테크(Google, Meta)는 막대한 사용자 트래픽과 광고 플랫폼을 보유해, AI로 인한 사용자 경험 개선 → 광고 매출 증대의 선순환을 기대할 수 있음.
OpenAI 같은 스타트업은 광고 플랫폼이 없으므로, API 사용료, 엔터프라이즈 솔루션, 파트너십 등으로 수익을 내야 함.
장기적으로 “AGI”에 가까운 서비스를 만들면, 기업 운영 자동화나 통합 솔루션 같은 고부가가치 영역에 고가의 라이선스 판매가 가능하다는 기대가 있을 수 있음.
하지만 이 역시 확실히 보장된 모델이 아니고, 경쟁이 치열해지면 가격 압박이 생길 가능성도 크다.
코파일럿 모델, B2B SaaS
또 다른 수익 경로: “LLM을 활용한 코파일럿 솔루션(개발, 법률, 의료, 재무 등)”을 서브스크립션 형태로 판매.
예: GitHub Copilot처럼 구독료나 API 호출료를 받는 모델.
산업별 전문 AI(Vertical AI)로 확장하면 기업들이 비용을 지불할 의사가 충분히 있을 수 있으나, 결국 시장에 경쟁자 많아지면 단가 하락 가능.
데이터 네트워크 효과 vs. 사용자 락인
일부 주장: “LLM이 유저 데이터를 더 많이 학습할수록 모델 개선, 그게 다시 유저 유입을 부른다”라는 선순환(네트워크 효과)이 가능하다고도 봄.
그러나 “사용자 데이터”가 검색·소셜만큼이나 강력한 락인을 형성할 수 있을지, 그리고 사내 보안·프라이버시 문제로 인해 엔터프라이즈 데이터는 공개 모델에 잘 안 넣을 수도 있다는 점이 변수다.
해자가 작아지고, 리턴도 단기화되는 LLM 시대?
모델 상향 평준화 → 빠른 역전·모방
현재 연구 커뮤니티가 매우 활발하고, 인프라(클라우드) 접근성도 높아져, “1등 모델”이라 해도 몇 달 만에 비슷한 경쟁 모델이 등장할 수 있다.
즉, 과거처럼 검색엔진이나 SNS가 1~2개 업체에 네트워크 효과로 고착화되기보다, LLM은 더 빠른 주기로 경쟁이 일어날 가능성이 있다.
기업 가치 회수(ROI)도 단축
예전에는 “플랫폼 구축 → 사용자 Lock-in → 장기 독점이익” 구도가 명확했지만, LLM은 모델 아키텍처나 파라미터가 공개되면, 비슷한 모델이 곧잘 복제·개량될 수 있음.
따라서 CAPEX를 회수하려면, 짧은 기간 안에 엔터프라이즈 계약, API 매출, 파트너십 등을 확보해야 하고, 한층 더 민첩한 세일즈/마케팅이 필요하다.
반론: 일부는 여전히 선두주자(예: OpenAI)에게 큰 잇점이 있다고 본다.
대규모 자본과 인재를 모아 “최초로 고품질 모델”을 내놓으면, 전 세계 개발자·기업이 API에 의존하게 되고, 그 네트워크 효과로 인해 생태계 리더십이 확고해질 수 있음.
하지만 얼마나 지속 가능할지는 미지수. 검색·SNS만큼 네트워크 효과가 강력하진 않을 수도 있기 때문이다.
LLM Race: 참여해야 할까?
전체 LLM 레이스 vs. 특정 니치(Niche)
모든 스타트업이 GPT-4급 초거대 모델을 만들려 뛰어드는 건 “철도 버블”처럼 대다수가 파산하는 길일 수 있음.
오히려 작은 규모(수억~수십억 파라미터) 모델이라도 특정 도메인(의료, 금융, 로봇 등)에 특화해 높은 정확도·신뢰성을 제공하면, 비교적 적은 비용으로도 충분한 가치를 낼 수 있음.
“나도 초거대 모델” vs. “프론티어 응용”
LLM 혁신의 이익 대부분이 “모델 그 자체”에서 나오기보다는, 그 모델을 활용해 솔루션·서비스를 혁신하는 데서 발생할 가능성이 큼.
마치 철도 회사보다 철도를 활용한 물류·유통 기업이 더 큰 가치를 창출하는 것처럼, **“OpenAI = 철도(인프라), B2B·SaaS = 물류”**와 같은 구도가 될 수도 있다.
규모가 작은 기업: 실제 수익모델을 빠르게 증명
만약 광고 플랫폼이나 대규모 B2C를 장악하지 못한다면, R&D 레이스(초거대 모델 경쟁)보다는 ‘도메인 특화’, ‘API 기반 솔루션’ 등으로 빠르게 매출화할 수 있는 길을 찾는 편이 더 현실적이다.
과연 진입 장벽이 높은가?
LLM 개발에는 엄청난 GPU·전력·데이터·인재가 필요하기 때문에, “오직 극소수만이 생존하고 초거대 모델 시장을 독점할 것”이라는 관측이 있음.
반면, 실제로는 ‘최적화 기법·오픈소스 모델·학습 비용 하락 추세’ 등으로 인해, 예전보다 작은 자본으로도 준수한 모델을 만들 수 있게 되고 있음(예: LLaMA 계열 공개, MosaicML, Databricks Dolly 등).
즉, 선두 기업(OpenAI, Google, Meta 등)의 리드가 존재하긴 하지만, 그것이 “완벽한 독점”으로 이어질지 확실치 않다.
모델 자체만으로 해자가 되기는 어렵다
모델 아키텍처가 점점 표준화되고, 논문·코드·데이터셋이 공유되면서, 단순히 ‘최고 성능 모델’을 만드는 것만으로는 막대한 차별화를 이루기 힘들어지고 있음.
예전 검색엔진 초창기에는 구글의 ‘페이제랭크’와 데이터 인덱싱 능력이 강력한 해자였지만, LLM은 이미 전 세계적으로 R&D가 활발하고 오픈소스 생태계가 빠르게 확장 중.
추가 관점: 만약 실제로 “AGI”가 나온다 해도, 그것이 독점적으로 한 기업에만 귀속될지, 오픈된 형태로 공유될지는 아직 예측하기 어렵다.
거대 CAPEX 투자가 = 반드시 독점적 이익을 보장?
“돈을 많이 쏟아부었다”고 해서 자동으로 독점 수익이 생기는 것은 아님.
예: 자율주행 업계나 전기차 배터리 분야에서도 CAPEX 싸움이 거대했으나, 아직 명확한 독점자의 ‘초과이익’이 확정된 건 아니다.
광고 모델 부재 vs. 새로운 수익원
“구글·메타는 광고가 있으니 AI로 투자비 회수, OpenAI는 어떡하나?”
기존 빅테크(Google, Meta)는 막대한 사용자 트래픽과 광고 플랫폼을 보유해, AI로 인한 사용자 경험 개선 → 광고 매출 증대의 선순환을 기대할 수 있음.
OpenAI 같은 스타트업은 광고 플랫폼이 없으므로, API 사용료, 엔터프라이즈 솔루션, 파트너십 등으로 수익을 내야 함.
장기적으로 “AGI”에 가까운 서비스를 만들면, 기업 운영 자동화나 통합 솔루션 같은 고부가가치 영역에 고가의 라이선스 판매가 가능하다는 기대가 있을 수 있음.
하지만 이 역시 확실히 보장된 모델이 아니고, 경쟁이 치열해지면 가격 압박이 생길 가능성도 크다.
코파일럿 모델, B2B SaaS
또 다른 수익 경로: “LLM을 활용한 코파일럿 솔루션(개발, 법률, 의료, 재무 등)”을 서브스크립션 형태로 판매.
예: GitHub Copilot처럼 구독료나 API 호출료를 받는 모델.
산업별 전문 AI(Vertical AI)로 확장하면 기업들이 비용을 지불할 의사가 충분히 있을 수 있으나, 결국 시장에 경쟁자 많아지면 단가 하락 가능.
데이터 네트워크 효과 vs. 사용자 락인
일부 주장: “LLM이 유저 데이터를 더 많이 학습할수록 모델 개선, 그게 다시 유저 유입을 부른다”라는 선순환(네트워크 효과)이 가능하다고도 봄.
그러나 “사용자 데이터”가 검색·소셜만큼이나 강력한 락인을 형성할 수 있을지, 그리고 사내 보안·프라이버시 문제로 인해 엔터프라이즈 데이터는 공개 모델에 잘 안 넣을 수도 있다는 점이 변수다.
해자가 작아지고, 리턴도 단기화되는 LLM 시대?
모델 상향 평준화 → 빠른 역전·모방
현재 연구 커뮤니티가 매우 활발하고, 인프라(클라우드) 접근성도 높아져, “1등 모델”이라 해도 몇 달 만에 비슷한 경쟁 모델이 등장할 수 있다.
즉, 과거처럼 검색엔진이나 SNS가 1~2개 업체에 네트워크 효과로 고착화되기보다, LLM은 더 빠른 주기로 경쟁이 일어날 가능성이 있다.
기업 가치 회수(ROI)도 단축
예전에는 “플랫폼 구축 → 사용자 Lock-in → 장기 독점이익” 구도가 명확했지만, LLM은 모델 아키텍처나 파라미터가 공개되면, 비슷한 모델이 곧잘 복제·개량될 수 있음.
따라서 CAPEX를 회수하려면, 짧은 기간 안에 엔터프라이즈 계약, API 매출, 파트너십 등을 확보해야 하고, 한층 더 민첩한 세일즈/마케팅이 필요하다.
반론: 일부는 여전히 선두주자(예: OpenAI)에게 큰 잇점이 있다고 본다.
대규모 자본과 인재를 모아 “최초로 고품질 모델”을 내놓으면, 전 세계 개발자·기업이 API에 의존하게 되고, 그 네트워크 효과로 인해 생태계 리더십이 확고해질 수 있음.
하지만 얼마나 지속 가능할지는 미지수. 검색·SNS만큼 네트워크 효과가 강력하진 않을 수도 있기 때문이다.
LLM Race: 참여해야 할까?
전체 LLM 레이스 vs. 특정 니치(Niche)
모든 스타트업이 GPT-4급 초거대 모델을 만들려 뛰어드는 건 “철도 버블”처럼 대다수가 파산하는 길일 수 있음.
오히려 작은 규모(수억~수십억 파라미터) 모델이라도 특정 도메인(의료, 금융, 로봇 등)에 특화해 높은 정확도·신뢰성을 제공하면, 비교적 적은 비용으로도 충분한 가치를 낼 수 있음.
“나도 초거대 모델” vs. “프론티어 응용”
LLM 혁신의 이익 대부분이 “모델 그 자체”에서 나오기보다는, 그 모델을 활용해 솔루션·서비스를 혁신하는 데서 발생할 가능성이 큼.
마치 철도 회사보다 철도를 활용한 물류·유통 기업이 더 큰 가치를 창출하는 것처럼, **“OpenAI = 철도(인프라), B2B·SaaS = 물류”**와 같은 구도가 될 수도 있다.
규모가 작은 기업: 실제 수익모델을 빠르게 증명
만약 광고 플랫폼이나 대규모 B2C를 장악하지 못한다면, R&D 레이스(초거대 모델 경쟁)보다는 ‘도메인 특화’, ‘API 기반 솔루션’ 등으로 빠르게 매출화할 수 있는 길을 찾는 편이 더 현실적이다.
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Forwarded from 한투증권 중국/신흥국 정정영
* SemiAnalysis에 따르면 딥시크 V3 & R1 발표 이후 아마존 AWS GPU가격은 다수 지역에서 상승. H200 구하기는 더 어려워짐. 수개월전 H100 현물가격은 매우 낮았던 상황. 이는 더 낮은 비용의 AI모델이 더 높은 연산 수요를 견인한다는 점을 증명
而据SemiAnalysis，这一理论的早期迹象正在展现，自DeepSeek V3和R1发布以来，亚马逊AWS的GPU定价在许多地区上涨，H200获取的难度也在提升。而前几个月H100的现货价格还非常疲软。这证明了成本更低的AI大模型带来了更高的算力需求。
而据SemiAnalysis，这一理论的早期迹象正在展现，自DeepSeek V3和R1发布以来，亚马逊AWS的GPU定价在许多地区上涨，H200获取的难度也在提升。而前几个月H100的现货价格还非常疲软。这证明了成本更低的AI大模型带来了更高的算力需求。
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Forwarded from 한투증권 중국/신흥국 정정영
* Tomasz Tunguz, 최근 2년간 인공지능 발전 과정 돌이켜보면:
• GPT-4가 AI 전반 ELO 중 새로운 성능기준으로 자리잡은지 366일만에 Claude 3가 이를 넘어섬
• GPT-4 Turbo가 새로운 표준을 설정한 이후 11일만에 Gemini 1.5 Pro가 해당 표준에 도달
• 2024년 9월 진정한 의미의 심도 추론능력 보유한 GPT-4.0 출시. 141일 이후 구글 Gemini 2 추론능력이 유사한 수준으로 확인
• 올해는 딥시크가 유사한 추론 수준에 도달. 41일만
* 과거 수년이 걸렸으나 이제는 수개월, 혹은 수주만에 새로운 기술수준 돌파. 다음 AI 혁명은 바로 다음날 아침에 이뤄질 가능성
Tomasz Tunguz：以下是过去两年内人工智能发展历程的大致时间表：GPT-4 在人工智能整体基准 ELO 中创下了新的性能基准。366 天后，Claude 3 超越了它。GPT-4 Turbo 设定了下一个高标准，Gemini 1.5 Pro 仅在 11 天后就达到了这一标准。第一个具有真正深度推理能力的模型GPT-4.0于2024年9月问世，谷歌的Gemini 2深度推理则在141天后与其匹敌。今年，DeepSeek 也达到了同样的推理水平——这次仅用了 41 天。我们已经从一年的飞跃发展到几周内取得突破。趋势很明显。曾经需要几年的时间，现在只需要几个月，然后是几周，很快，也许只需要几天。照这样发展下去，下一次人工智能革命可能不只是在下个季度到来，而是可能在你明天醒来的时候到来。
• GPT-4가 AI 전반 ELO 중 새로운 성능기준으로 자리잡은지 366일만에 Claude 3가 이를 넘어섬
• GPT-4 Turbo가 새로운 표준을 설정한 이후 11일만에 Gemini 1.5 Pro가 해당 표준에 도달
• 2024년 9월 진정한 의미의 심도 추론능력 보유한 GPT-4.0 출시. 141일 이후 구글 Gemini 2 추론능력이 유사한 수준으로 확인
• 올해는 딥시크가 유사한 추론 수준에 도달. 41일만
* 과거 수년이 걸렸으나 이제는 수개월, 혹은 수주만에 새로운 기술수준 돌파. 다음 AI 혁명은 바로 다음날 아침에 이뤄질 가능성
Tomasz Tunguz：以下是过去两年内人工智能发展历程的大致时间表：GPT-4 在人工智能整体基准 ELO 中创下了新的性能基准。366 天后，Claude 3 超越了它。GPT-4 Turbo 设定了下一个高标准，Gemini 1.5 Pro 仅在 11 天后就达到了这一标准。第一个具有真正深度推理能力的模型GPT-4.0于2024年9月问世，谷歌的Gemini 2深度推理则在141天后与其匹敌。今年，DeepSeek 也达到了同样的推理水平——这次仅用了 41 天。我们已经从一年的飞跃发展到几周内取得突破。趋势很明显。曾经需要几年的时间，现在只需要几个月，然后是几周，很快，也许只需要几天。照这样发展下去，下一次人工智能革命可能不只是在下个季度到来，而是可能在你明天醒来的时候到来。
0. 우리가 믿는 것 (What We Believe)
핵심 논지(Core Thesis):
“오직 우수한 군사 기술력만이 전쟁을 억제할 수 있는 신뢰할 만한 수단이다.”
역사적 맥락(Historical Context):
제2차 세계대전 이후, 서방의 기술적 우위가 또 다른 세계 대전을 막아왔다.
그러나 이제 그 기술적 우위가 위험에 처해 있다.
기존 기업의 한계(Incumbents’ Shortcomings):
전통적인 방위산업체들은 긴급히 필요한 신기술을 개발할 역량이 부족하다.
“민주주의의 병기고(Arsenal of Democracy)” 재건(Rebooting the “Arsenal of Democracy”):
억지력을 유지하고 안보를 지키기 위해서는 새로운 형태의 방산 테크 기업이 반드시 필요하다.
1. 서론 (Introduction)
서구 지배력의 약화에 대한 인식 (Perceived Decline in Western Dominance)
20세기는 이미 지나갔고, 미국과 동맹국들이 “이견 없는 리더”라는 인식이 흐려지고 있다.
서방이 명백히 “승리”했다고 말할 수 있는 마지막 분쟁은 2차 세계대전이며, 이것마저도 지금 보면 매우 오래전 일이다.
군사 기술력의 침체 증거 (Evidence of Declining Military Technology)
수십 년 전만 해도 서방 군대는 “공상 과학”과도 같은 기술을 갖고 있었다.
오늘날 미군을 비롯한 동맹국들이 사용하는 무기는 일상에서 소비자들이 이용하는 기술보다 뒤처지는 경우가 많다(예: 테슬라 차량보다 AI 요소가 부족한 방산 시스템).
실제로 2019년까지 미국 핵무기 시스템 일부가 플로피 디스크로 운용되었다는 사례를 든다.
냉전 종식 이후의 안일함 (Post-Cold War Complacency)
소련 붕괴 이후, 서방은 역사 종언(“end of history”)을 맞이했다고 믿으며 옛 적국들도 자유화하리라 예상했다.
그러나 러시아와 중국은 오히려 서방식 혁신 기법을 적극 채택해 무기 체계를 고도화함으로써 미국을 추월하려고 노력해 왔다.
그 결과 미 국방부가 중국과의 가상 전투 시뮬레이션을 수행했을 때, 중국이 승리하는 경우가 많아지고 있다.
신속한 현대화의 필요성 (Need for Rapid Modernization)
C.Q. 브라운 미 공군참모총장은 “변화 속도를 높이지 않으면 진다”고 경고했다.
2차 세계대전과 냉전 시기에 서방은 국방 문제에 뛰어난 엔지니어들을 참여시켜 혁신했다.
그 당시 이루어진 혁신(컴퓨터, GPS, 인터넷 등)은 이후 민간 시장에도 보급되어 세계적 번영에 기여했다.
우크라이나, 대만 등의 위험 증가에 대비해 비슷한 혁신 정신을 되살려야 한다.
기존 방산 대기업 왜 뒤처리나? (Why Legacy Defense Contractors Can’t Keep Up)
미래 무기는 소프트웨어 의존도가 높은데, 전통적인 방산 기업은 하드웨어에 특화되어 있다.
이들은 프로세스가 느리고, 빠른 움직임을 선호하는 최상급 엔지니어들과의 궁합이 맞지 않는다.
이익구조 및 계약 방식도 소프트웨어 중심의 신속한 혁신과 맞물리지 않는다.
규모 있는 대응의 필요성 (A Call for Scaled Action)
앤두릴(Anduril) 같은 “새로운 모델”의 방산 기업이 있지만, 이런 기업이 수십 개 이상은 나와야 한다.
엔지니어 수만 명이 방위산업에 관심을 가져야 하며, 관료들도 새로운 접근을 수용해야 한다.
젊은 엔지니어가 국방 분야를 기피한다는 주장은 틀렸다는 반론도 제기한다. 실리콘밸리 자체가 전쟁 시기 애국 과학기술의 전통 위에서 발전했으므로, 다시금 이들이 국방 분야로 모일 수 있다고 본다.
스페이스X와 팔란티어처럼 기존 장애물을 뚫고 성공한 기업 사례도 있다.
서방이 관료주의를 개혁하고 기술 중심의 국방 재편을 장려한다면 여전히 적들을 능가할 수 있다고 전망한다.
2. 어떻게 여기까지 왔는가? (How Did We Get Here?)
스컹크 웍스(Skunk Works)의 두 가지 이야기 (Skunk Works’ Two Tales)
벤 리치(Ben Rich)의 회고록에 따르면, 2차 세계대전·냉전 시기 락히드에서 개발한 U-2, SR-71, F-117 등은 “황금기” 혁신 사례로 손꼽힌다.
동시에, 그는 점진적인 쇠퇴도 예견하는데, 개발 주기가 늘어 항공기 신기종이 거의 나오지 않고 개발 비용은 치솟았다고 지적했다.
신형 항공기 감소 & 비용 급등 (Fewer Planes & Rising Costs)
냉전 이후 새로운 폭격기가 전력화된 적이 없고, F-35는 총사업비가 1.6조 달러에 이를 만큼 비용이 막대하다.
2000년 이후 미 국방부 산업 공급업체가 약 20,500곳 줄어들었다.
노엄 오거스틴(Norm Augustine)의 농담 “2054년엔 온 국방 예산도 단 한 대 항공기 구매에 쓰일 것”이 있을 정도로 비용 문제가 크다.
맥나마라의 개혁(1960년대) (McNamara’s Reforms (1960s))
당시 로버트 맥나마라 국방장관은 중복 사업을 줄이고 비용을 통제하려 했다.
주요 전제는 “기술이 안정적이고, 소련의 위협은 양적 측면이 크며, 질적 대도약은 드물다”는 것이었다.
그 결과, 얼마 안 가 비용과 예측 가능성을 중시하는 시스템이 자리 잡았고, 빠른 혁신보다는 정형화된 검증 절차가 강조되었다.
새로운 규정과 인센티브 (New Rules & Incentives)
“기획·프로그래밍·예산 편성” 절차에 매여 개발 속도가 느려졌다.
방산업체들은 크고 복잡한 하드웨어 사업에 집중하며, 위험 부담이 큰 R&D는 기피한다.
이에 대응해 비용보전형(cost-plus) 계약이 부활했고(2020년엔 38% 상당), 이는 기업이 느리고 비효율적으로 일해도 손실이 없게 만든다.
반면 상대국들은 이런 허점을 놓치지 않고 빠른 속도로 발전했다.
오늘날의 결과 (Today’s Consequences)
대형 방산 기업들은 실질적인 경쟁에 직면하지 않는 경우가 많다.
내재적 연구개발(R&D)에 투자하는 비중(1~4%)이 빅테크의 10~20%나 신생 테크기업의 60~70%에 비해 턱없이 낮다.
기술환경이 소프트웨어 중심으로 바뀌었는데도, 제도 개혁이 충분히 이루어지지 않았다.
3. 오늘날의 방산 업계 (The Defense Industry Today)
손실이 없는 안정성과 그 의미 (Remarkable Statistic of Guaranteed Returns)
1963년 이후로, 방산산업은 10년 단위로 봤을 때 마이너스 수익을 낸 적이 없을 정도로 안정적이다.
이는 느린 일정, 비용 초과가 구조적으로 용인되는 체계 때문이라고 지적한다.
합병·인수로 인한 경쟁 부족 (Consolidation & Lack of Competition)
냉전 종식 후 미 정부가 대형 방산업체 간 M&A를 장려(“마지막 만찬”)해, 소수의 메이저 기업만이 시장을 지배한다.
이에 따라 비용 절감·혁신 동기가 더욱 줄어들었다.
왜 혁신이 부족한가? (Why Not More Innovation?)
정부 조달 절차상 개념에서 실전 배치까지 보통 10년 이상 걸린다.
비용보전형 계약은 오히려 로비·기술 제안서 작성이 주요 역량이 되는 구조를 만든다.
새 업체가 진입할 모멘텀을 확보하기 어렵다.
4. 소프트웨어의 부상 (The Rise of Software)
전장은 “소프트웨어에도 벅찬 식사” (Battlefield = “Too Big a Meal” for Software)
소비자 IT 시장은 빠르게 발전했지만, 전장은 따라가지 못했다.
미 국방부는 막대한 예산을 투입하면서도 일상 AI나 자율 기능만큼도 구현하지 못한다(예: 스냅챗의 컴퓨터 비전, 테슬라 자율주행 등).
21세기 전쟁: AI·소프트웨어 필수 (21st-Century Wars Demand AI & Software)
미래 전쟁은 자율 시스템, AI 무기, 실시간 데이터 융합 등이 핵심을 이룬다.
소프트웨어는 센서, 드론 군집, 타격 시스템 등을 통합 운영하는 데 필수적이다.
실리콘밸리의 역할 (Silicon Valley’s Role)
핵심 논지(Core Thesis):
“오직 우수한 군사 기술력만이 전쟁을 억제할 수 있는 신뢰할 만한 수단이다.”
역사적 맥락(Historical Context):
제2차 세계대전 이후, 서방의 기술적 우위가 또 다른 세계 대전을 막아왔다.
그러나 이제 그 기술적 우위가 위험에 처해 있다.
기존 기업의 한계(Incumbents’ Shortcomings):
전통적인 방위산업체들은 긴급히 필요한 신기술을 개발할 역량이 부족하다.
“민주주의의 병기고(Arsenal of Democracy)” 재건(Rebooting the “Arsenal of Democracy”):
억지력을 유지하고 안보를 지키기 위해서는 새로운 형태의 방산 테크 기업이 반드시 필요하다.
1. 서론 (Introduction)
서구 지배력의 약화에 대한 인식 (Perceived Decline in Western Dominance)
20세기는 이미 지나갔고, 미국과 동맹국들이 “이견 없는 리더”라는 인식이 흐려지고 있다.
서방이 명백히 “승리”했다고 말할 수 있는 마지막 분쟁은 2차 세계대전이며, 이것마저도 지금 보면 매우 오래전 일이다.
군사 기술력의 침체 증거 (Evidence of Declining Military Technology)
수십 년 전만 해도 서방 군대는 “공상 과학”과도 같은 기술을 갖고 있었다.
오늘날 미군을 비롯한 동맹국들이 사용하는 무기는 일상에서 소비자들이 이용하는 기술보다 뒤처지는 경우가 많다(예: 테슬라 차량보다 AI 요소가 부족한 방산 시스템).
실제로 2019년까지 미국 핵무기 시스템 일부가 플로피 디스크로 운용되었다는 사례를 든다.
냉전 종식 이후의 안일함 (Post-Cold War Complacency)
소련 붕괴 이후, 서방은 역사 종언(“end of history”)을 맞이했다고 믿으며 옛 적국들도 자유화하리라 예상했다.
그러나 러시아와 중국은 오히려 서방식 혁신 기법을 적극 채택해 무기 체계를 고도화함으로써 미국을 추월하려고 노력해 왔다.
그 결과 미 국방부가 중국과의 가상 전투 시뮬레이션을 수행했을 때, 중국이 승리하는 경우가 많아지고 있다.
신속한 현대화의 필요성 (Need for Rapid Modernization)
C.Q. 브라운 미 공군참모총장은 “변화 속도를 높이지 않으면 진다”고 경고했다.
2차 세계대전과 냉전 시기에 서방은 국방 문제에 뛰어난 엔지니어들을 참여시켜 혁신했다.
그 당시 이루어진 혁신(컴퓨터, GPS, 인터넷 등)은 이후 민간 시장에도 보급되어 세계적 번영에 기여했다.
우크라이나, 대만 등의 위험 증가에 대비해 비슷한 혁신 정신을 되살려야 한다.
기존 방산 대기업 왜 뒤처리나? (Why Legacy Defense Contractors Can’t Keep Up)
미래 무기는 소프트웨어 의존도가 높은데, 전통적인 방산 기업은 하드웨어에 특화되어 있다.
이들은 프로세스가 느리고, 빠른 움직임을 선호하는 최상급 엔지니어들과의 궁합이 맞지 않는다.
이익구조 및 계약 방식도 소프트웨어 중심의 신속한 혁신과 맞물리지 않는다.
규모 있는 대응의 필요성 (A Call for Scaled Action)
앤두릴(Anduril) 같은 “새로운 모델”의 방산 기업이 있지만, 이런 기업이 수십 개 이상은 나와야 한다.
엔지니어 수만 명이 방위산업에 관심을 가져야 하며, 관료들도 새로운 접근을 수용해야 한다.
젊은 엔지니어가 국방 분야를 기피한다는 주장은 틀렸다는 반론도 제기한다. 실리콘밸리 자체가 전쟁 시기 애국 과학기술의 전통 위에서 발전했으므로, 다시금 이들이 국방 분야로 모일 수 있다고 본다.
스페이스X와 팔란티어처럼 기존 장애물을 뚫고 성공한 기업 사례도 있다.
서방이 관료주의를 개혁하고 기술 중심의 국방 재편을 장려한다면 여전히 적들을 능가할 수 있다고 전망한다.
2. 어떻게 여기까지 왔는가? (How Did We Get Here?)
스컹크 웍스(Skunk Works)의 두 가지 이야기 (Skunk Works’ Two Tales)
벤 리치(Ben Rich)의 회고록에 따르면, 2차 세계대전·냉전 시기 락히드에서 개발한 U-2, SR-71, F-117 등은 “황금기” 혁신 사례로 손꼽힌다.
동시에, 그는 점진적인 쇠퇴도 예견하는데, 개발 주기가 늘어 항공기 신기종이 거의 나오지 않고 개발 비용은 치솟았다고 지적했다.
신형 항공기 감소 & 비용 급등 (Fewer Planes & Rising Costs)
냉전 이후 새로운 폭격기가 전력화된 적이 없고, F-35는 총사업비가 1.6조 달러에 이를 만큼 비용이 막대하다.
2000년 이후 미 국방부 산업 공급업체가 약 20,500곳 줄어들었다.
노엄 오거스틴(Norm Augustine)의 농담 “2054년엔 온 국방 예산도 단 한 대 항공기 구매에 쓰일 것”이 있을 정도로 비용 문제가 크다.
맥나마라의 개혁(1960년대) (McNamara’s Reforms (1960s))
당시 로버트 맥나마라 국방장관은 중복 사업을 줄이고 비용을 통제하려 했다.
주요 전제는 “기술이 안정적이고, 소련의 위협은 양적 측면이 크며, 질적 대도약은 드물다”는 것이었다.
그 결과, 얼마 안 가 비용과 예측 가능성을 중시하는 시스템이 자리 잡았고, 빠른 혁신보다는 정형화된 검증 절차가 강조되었다.
새로운 규정과 인센티브 (New Rules & Incentives)
“기획·프로그래밍·예산 편성” 절차에 매여 개발 속도가 느려졌다.
방산업체들은 크고 복잡한 하드웨어 사업에 집중하며, 위험 부담이 큰 R&D는 기피한다.
이에 대응해 비용보전형(cost-plus) 계약이 부활했고(2020년엔 38% 상당), 이는 기업이 느리고 비효율적으로 일해도 손실이 없게 만든다.
반면 상대국들은 이런 허점을 놓치지 않고 빠른 속도로 발전했다.
오늘날의 결과 (Today’s Consequences)
대형 방산 기업들은 실질적인 경쟁에 직면하지 않는 경우가 많다.
내재적 연구개발(R&D)에 투자하는 비중(1~4%)이 빅테크의 10~20%나 신생 테크기업의 60~70%에 비해 턱없이 낮다.
기술환경이 소프트웨어 중심으로 바뀌었는데도, 제도 개혁이 충분히 이루어지지 않았다.
3. 오늘날의 방산 업계 (The Defense Industry Today)
손실이 없는 안정성과 그 의미 (Remarkable Statistic of Guaranteed Returns)
1963년 이후로, 방산산업은 10년 단위로 봤을 때 마이너스 수익을 낸 적이 없을 정도로 안정적이다.
이는 느린 일정, 비용 초과가 구조적으로 용인되는 체계 때문이라고 지적한다.
합병·인수로 인한 경쟁 부족 (Consolidation & Lack of Competition)
냉전 종식 후 미 정부가 대형 방산업체 간 M&A를 장려(“마지막 만찬”)해, 소수의 메이저 기업만이 시장을 지배한다.
이에 따라 비용 절감·혁신 동기가 더욱 줄어들었다.
왜 혁신이 부족한가? (Why Not More Innovation?)
정부 조달 절차상 개념에서 실전 배치까지 보통 10년 이상 걸린다.
비용보전형 계약은 오히려 로비·기술 제안서 작성이 주요 역량이 되는 구조를 만든다.
새 업체가 진입할 모멘텀을 확보하기 어렵다.
4. 소프트웨어의 부상 (The Rise of Software)
전장은 “소프트웨어에도 벅찬 식사” (Battlefield = “Too Big a Meal” for Software)
소비자 IT 시장은 빠르게 발전했지만, 전장은 따라가지 못했다.
미 국방부는 막대한 예산을 투입하면서도 일상 AI나 자율 기능만큼도 구현하지 못한다(예: 스냅챗의 컴퓨터 비전, 테슬라 자율주행 등).
21세기 전쟁: AI·소프트웨어 필수 (21st-Century Wars Demand AI & Software)
미래 전쟁은 자율 시스템, AI 무기, 실시간 데이터 융합 등이 핵심을 이룬다.
소프트웨어는 센서, 드론 군집, 타격 시스템 등을 통합 운영하는 데 필수적이다.
실리콘밸리의 역할 (Silicon Valley’s Role)
최고급 소프트웨어 인재들은 빅테크 기업으로 가는 경우가 많고, 국방 참여를 꺼리는 문화도 있다(예: 구글이 프로젝트 메이븐에서 철수).
기존 방산업체들은 여전히 하드웨어 중심이며, 대규모로 소프트웨어를 혁신할 역량과 문화를 갖추지 못했다.
“애플/테슬라 접근” 대 “구식 접근” (Need for “Apple/Tesla Approach,” Not “Legacy Approach”)
무인 시스템, 네트워크 무기 등 미래 기술은 첨단 소프트웨어를 요구한다.
방산 대기업의 구조는 빠른 소프트웨어 반복·배포에 적합하지 않다.
5. 새로운 모델 (A New Model)
위협보다 빠르게 앞서야 한다 (Outpacing the Threat)
적국보다 빠르게 연구·개발·배치해야 하며, 이를 위해 민간투자→제품화→정부판매라는 민간식 모델로 전환할 수 있다.
비용보전형 계약이 아니라, 고정가 계약이나 스스로 투자 후 “오프더셸프(off the shelf)”로 판매하는 방식을 권장한다.
배치된 후에도 꾸준히 소프트웨어를 업데이트하여 현장 요구에 실시간 대응해야 한다(테슬라식 업데이트).
사양(spec) 대신 임무(mission)에 맞춰 개발 (Building to the Mission, Not to Spec)
전통 방산은 “10년 후에 완성될 대형 함정/전투기를 위한 세부 규격”을 미리 정하지만, 이 방식은 문제 해결보다는 양식에 얽매인다.
혁신 기업들은 근본적 작전 문제를 파악하고, 독창적 발전 방향을 제안해야 한다.
정부가 모든 사양을 미리 명시하기보다는 업계가 적극적으로 해법을 제시할 수 있어야 한다.
소프트웨어 중심 (Software-First)
AI, 자율, 네트워킹은 모두 소프트웨어가 핵심이다.
성능이 뛰어난 하드웨어라도 소프트웨어가 자주 업데이트되고 최적화되어야 전장에서 가치가 유지된다.
미래 무기는 하드웨어보다 소프트웨어가 주도권을 쥐고 설계가 이뤄지는 형태에 가까울 것이다.
국방 예산 통제 (Controlling Defense Budgets)
전쟁 억지와 국가 수호는 필수적이지만, 방산 기업이 공공 자금을 효율적으로 사용해야 한다는 책임도 따른다.
방산 산업이 “더 많이 투자하면 더 많이 부담”이나 “예산을 줄이면 성과도 줄어든다”라는 양극단만 존재하는 건 아니라며, 기술이 ‘더 적은 비용으로 더 많은 성과’를 가져올 수 있다고 주장한다.
경쟁을 장려하고, 기업도 자체 R&D를 통해 비용을 낮추는 모델로 전환해야 한다.
6. 정부 측의 대응 (The Government Response)
기업만으로는 기존 체계를 전면 뒤엎기 어렵기에, 정부가 정책과 제도를 개혁해 빠르고 혁신적인 환경을 마련해야 한다고 강조한다.
소프트웨어 우선 사고방식 (Think Software-First)
핵심 소프트웨어 프로그램 구축: 단순 IT 관리용이 아니라, 진짜 임무 수행에 필요한 소프트웨어 프로젝트를 대규모로 추진해야 한다.
소프트웨어 기업에게도 주계약권(prime contract)을 부여: 하드웨어 완성 후 소프트웨어를 붙이는 방식이 아니라 설계 초기부터 소프트웨어를 고려해야 한다.
기존의 “RFP→장기간 개발” 절차가 아닌, 민간에서 빠르게 프로토타이핑 후 판매하는 고정가 계약이나 구독형(as-a-service) 모델 도입 등을 검토해야 한다.
새 시스템을 위한 공정 경쟁 (Meritocratic Competitions for New Systems)
방대한 제안서보다 현실에서 성능을 입증하는 “베이크오프(bake-off)” 형태의 경쟁이 바람직하다.
우수한 해법을 낸 업체에 대형 계약을 신속히 부여해야 개발사가 투자를 지속할 동기를 얻는다.
대형 사업도 자주 재경쟁을 통해 독점을 막고, 결과(output)에 초점을 맞춰야 한다.
데이터 권리 현대화 (Modernizing Data Rights)
정부가 포괄적 소스코드·데이터 공개를 요구하면, 소프트웨어 기업들이 과도한 리스크로 느껴 들어오지 않는다.
회사의 지적 재산 보호와 정부 조달의 상호 이점을 모두 고려하는 합리적 제도 개선이 필요하다.
완전한 통제 대신 API 및 오픈 프로토콜 표준을 통해 상호 운용성을 확보할 수 있다.
“죽음의 계곡(Valley of Death)” 완화 (Address the “Valley of Death”)
현재 시범 사업(프로토타입) 단계는 늘어났으나, 후속으로 대규모 정규 프로그램 계약이 이어지지 않아 많은 신규 기업이 자금 부족으로 탈락한다.
미국에서 “Agile Procurement Transition Pilot”이 시작됐지만, 여전히 더 광범위한 관행 변화가 필요하다.
기존 프로그램의 활용 확대 (Using Existing Programs)
정부 내에는 이미 몇몇 유연한 조달 제도가 있지만, 담당자나 계약 책임자들이 잘 몰라서 쓰지 못하는 경우가 많다.
이러한 제도 활용을 교육·홍보해 불필요한 절차를 줄이고 혁신기업 접근성을 높여야 한다.
7. 행동 촉구 (Call to Action)
비밀 연구시설에 숨겨진 구원책은 존재하지 않는다. 국방 혁신 기술은 우리가 직접 만들어야 한다.
상업·민간 분야 엔지니어들도 “제2차 세계대전과 냉전 시기처럼, 기술로 전쟁을 방지하겠다”는 사명감으로 국방 분야를 고려해볼 필요가 있다.
정부 역시 대규모로 비전통적인 기업의 참여를 열어주고, 과감한 제도 개혁에 나서야 한다.
결국 “민주주의의 병기고(arsenal of democracy)”를 재건하고 평화와 번영을 지키기 위해, 21세기형 방위산업의 혁신을 함께 이루어내자는 호소로 마무리한다.
기존 방산업체들은 여전히 하드웨어 중심이며, 대규모로 소프트웨어를 혁신할 역량과 문화를 갖추지 못했다.
“애플/테슬라 접근” 대 “구식 접근” (Need for “Apple/Tesla Approach,” Not “Legacy Approach”)
무인 시스템, 네트워크 무기 등 미래 기술은 첨단 소프트웨어를 요구한다.
방산 대기업의 구조는 빠른 소프트웨어 반복·배포에 적합하지 않다.
5. 새로운 모델 (A New Model)
위협보다 빠르게 앞서야 한다 (Outpacing the Threat)
적국보다 빠르게 연구·개발·배치해야 하며, 이를 위해 민간투자→제품화→정부판매라는 민간식 모델로 전환할 수 있다.
비용보전형 계약이 아니라, 고정가 계약이나 스스로 투자 후 “오프더셸프(off the shelf)”로 판매하는 방식을 권장한다.
배치된 후에도 꾸준히 소프트웨어를 업데이트하여 현장 요구에 실시간 대응해야 한다(테슬라식 업데이트).
사양(spec) 대신 임무(mission)에 맞춰 개발 (Building to the Mission, Not to Spec)
전통 방산은 “10년 후에 완성될 대형 함정/전투기를 위한 세부 규격”을 미리 정하지만, 이 방식은 문제 해결보다는 양식에 얽매인다.
혁신 기업들은 근본적 작전 문제를 파악하고, 독창적 발전 방향을 제안해야 한다.
정부가 모든 사양을 미리 명시하기보다는 업계가 적극적으로 해법을 제시할 수 있어야 한다.
소프트웨어 중심 (Software-First)
AI, 자율, 네트워킹은 모두 소프트웨어가 핵심이다.
성능이 뛰어난 하드웨어라도 소프트웨어가 자주 업데이트되고 최적화되어야 전장에서 가치가 유지된다.
미래 무기는 하드웨어보다 소프트웨어가 주도권을 쥐고 설계가 이뤄지는 형태에 가까울 것이다.
국방 예산 통제 (Controlling Defense Budgets)
전쟁 억지와 국가 수호는 필수적이지만, 방산 기업이 공공 자금을 효율적으로 사용해야 한다는 책임도 따른다.
방산 산업이 “더 많이 투자하면 더 많이 부담”이나 “예산을 줄이면 성과도 줄어든다”라는 양극단만 존재하는 건 아니라며, 기술이 ‘더 적은 비용으로 더 많은 성과’를 가져올 수 있다고 주장한다.
경쟁을 장려하고, 기업도 자체 R&D를 통해 비용을 낮추는 모델로 전환해야 한다.
6. 정부 측의 대응 (The Government Response)
기업만으로는 기존 체계를 전면 뒤엎기 어렵기에, 정부가 정책과 제도를 개혁해 빠르고 혁신적인 환경을 마련해야 한다고 강조한다.
소프트웨어 우선 사고방식 (Think Software-First)
핵심 소프트웨어 프로그램 구축: 단순 IT 관리용이 아니라, 진짜 임무 수행에 필요한 소프트웨어 프로젝트를 대규모로 추진해야 한다.
소프트웨어 기업에게도 주계약권(prime contract)을 부여: 하드웨어 완성 후 소프트웨어를 붙이는 방식이 아니라 설계 초기부터 소프트웨어를 고려해야 한다.
기존의 “RFP→장기간 개발” 절차가 아닌, 민간에서 빠르게 프로토타이핑 후 판매하는 고정가 계약이나 구독형(as-a-service) 모델 도입 등을 검토해야 한다.
새 시스템을 위한 공정 경쟁 (Meritocratic Competitions for New Systems)
방대한 제안서보다 현실에서 성능을 입증하는 “베이크오프(bake-off)” 형태의 경쟁이 바람직하다.
우수한 해법을 낸 업체에 대형 계약을 신속히 부여해야 개발사가 투자를 지속할 동기를 얻는다.
대형 사업도 자주 재경쟁을 통해 독점을 막고, 결과(output)에 초점을 맞춰야 한다.
데이터 권리 현대화 (Modernizing Data Rights)
정부가 포괄적 소스코드·데이터 공개를 요구하면, 소프트웨어 기업들이 과도한 리스크로 느껴 들어오지 않는다.
회사의 지적 재산 보호와 정부 조달의 상호 이점을 모두 고려하는 합리적 제도 개선이 필요하다.
완전한 통제 대신 API 및 오픈 프로토콜 표준을 통해 상호 운용성을 확보할 수 있다.
“죽음의 계곡(Valley of Death)” 완화 (Address the “Valley of Death”)
현재 시범 사업(프로토타입) 단계는 늘어났으나, 후속으로 대규모 정규 프로그램 계약이 이어지지 않아 많은 신규 기업이 자금 부족으로 탈락한다.
미국에서 “Agile Procurement Transition Pilot”이 시작됐지만, 여전히 더 광범위한 관행 변화가 필요하다.
기존 프로그램의 활용 확대 (Using Existing Programs)
정부 내에는 이미 몇몇 유연한 조달 제도가 있지만, 담당자나 계약 책임자들이 잘 몰라서 쓰지 못하는 경우가 많다.
이러한 제도 활용을 교육·홍보해 불필요한 절차를 줄이고 혁신기업 접근성을 높여야 한다.
7. 행동 촉구 (Call to Action)
비밀 연구시설에 숨겨진 구원책은 존재하지 않는다. 국방 혁신 기술은 우리가 직접 만들어야 한다.
상업·민간 분야 엔지니어들도 “제2차 세계대전과 냉전 시기처럼, 기술로 전쟁을 방지하겠다”는 사명감으로 국방 분야를 고려해볼 필요가 있다.
정부 역시 대규모로 비전통적인 기업의 참여를 열어주고, 과감한 제도 개혁에 나서야 한다.
결국 “민주주의의 병기고(arsenal of democracy)”를 재건하고 평화와 번영을 지키기 위해, 21세기형 방위산업의 혁신을 함께 이루어내자는 호소로 마무리한다.
1. Secure AI App Store (보안이 강화된 AI 앱 스토어 및 OS 계층)
아이디어 개요:
사용자의 개인 데이터를 철저히 보호하면서, 여러 AI 앱들이 하나의 “공유 메모리”를 사용해 정보를 관리하는 새로운 앱 스토어와 OS 계층을 구축하는 것.
사용자에게는 각 앱이 접근할 수 있는 정보(캘린더, 파일, 브라우징 기록 등)를 명확하게 통제할 수 있도록 하고, 개발자에게는 공통 API와 인프라를 제공해 개발 부담을 줄인다.
왜 필요한가?
개인정보 보호: AI 기술 발전과 함께 AI 앱이 개인 데이터에 접근하는 빈도가 높아졌으나, 분산된 데이터 관리로 인한 보안 위협과 개인정보 유출 위험이 커짐.
사용자 경험 개선: 여러 앱에 분산된 개인 정보(선호도, 행동 기록 등)를 하나의 공유 계층에서 관리하면, 사용자 맞춤형 서비스와 추천, 그리고 보다 일관된 경험을 제공할 수 있음.
생태계 확장: 검증된 앱만을 모아놓은 스토어가 등장하면, 사용자와 개발자 모두 신뢰할 수 있는 생태계가 형성되어 AI 도구의 배포와 수익화가 용이해짐.
미래 가능성:
새로운 시장 창출: 대기업이 아닌 창업자들이 독립적으로 AI 앱을 개발하고, 앱 스토어를 통해 글로벌 고객에게 배포할 수 있는 생태계 조성.
데이터 주권 강화: 사용자가 자신의 데이터를 완벽하게 통제할 수 있어, AI 서비스의 “개인화”와 “프라이버시”를 동시에 달성하는 시대 도래.
플랫폼 경제: AI 앱이 단순한 기능 제공을 넘어, 사용자 데이터를 바탕으로 한 네트워크 효과와 맞춤형 서비스 제공으로 새로운 비즈니스 모델 등장.
실현을 위해 필요한 요소:
강력한 보안 프로토콜: 앱별로 접근 권한을 세밀하게 제어하고, 데이터 암호화 및 분산 저장 등의 기술 확보.
공유 메모리 계층 설계: 사용자의 모든 개인 데이터를 통합 관리할 수 있는 중앙 계층(혹은 분산형 시스템) 구축.
개발자 지원 도구: API, SDK, 가이드라인 등 개발자가 빠르게 앱을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 인프라 제공.
신뢰성 있는 앱 심사 시스템: AI 앱의 품질과 보안을 검증하는 자동화된 심사 시스템과 전문가 리뷰 체계 구축.
결제 및 수익 분배 시스템: 앱 스토어 내 결제 처리 및 수익 분배, 구독 모델 등을 지원하는 금융 인프라.
2. Datacenters (신속하고 저렴한 AI 데이터 센터 구축)
아이디어 개요:
AI 발전에 필요한 대규모 컴퓨팅 파워를 지원하기 위해, 전통적인 hyperscale 데이터 센터보다 빠르고 저렴하게 구축할 수 있는 데이터 센터 솔루션 개발.
소프트웨어와 로봇 기술을 활용해 데이터 센터의 건설, 운영, 관리 전 과정을 자동화하는 “lights out” 데이터 센터를 목표로 함.
왜 필요한가?
컴퓨팅 수요 증가: 최신 AI 모델(DeepSeek R1, O1/O3 등)의 발전으로 인해 학습 및 추론에 필요한 GPU 및 컴퓨팅 클러스터의 수요가 폭발적으로 증가.
기존 인프라의 한계: 기존 hyperscale 데이터 센터 프로젝트는 수년이 걸리며, 현재의 빠른 AI 발전 속도를 따라가기 어렵고, 비용 부담도 큼.
경쟁력 확보: 저렴하고 빠르게 확장 가능한 데이터 센터는 AI 스타트업 및 기업들이 경쟁력 있는 서비스를 제공하는 데 핵심 인프라로 작용.
미래 가능성:
자동화된 인프라: 데이터 센터 건설부터 운영까지 전 과정을 소프트웨어와 로봇이 자율적으로 관리하는 시스템이 보편화될 전망.
비용 절감 및 확장성: 비용 효율적이고 빠르게 구축되는 데이터 센터는 AI 서비스의 확장과 글로벌 경쟁력 확보에 중요한 역할.
신규 비즈니스 모델: 데이터 센터 운영 효율성을 극대화하여, 클라우드 컴퓨팅 비용을 낮추고, 이를 기반으로 AI 서비스 비용 경쟁력을 강화.
실현을 위해 필요한 요소:
최신 건설 및 자동화 기술: 로봇 공학, IoT, AI 기반 건설 관리 시스템 등 데이터 센터 자동화를 지원하는 기술 도입.
전력 및 냉각 솔루션: 에너지 효율이 높은 전력 공급과 첨단 냉각 기술(예: 액체 냉각, 자연 냉각) 확보.
소프트웨어 관리 플랫폼: 데이터 센터의 모든 요소를 실시간 모니터링하고 최적화할 수 있는 중앙 관리 시스템.
대규모 투자와 파트너십: 인프라 투자에 관심 있는 벤처, 정부 및 민간 투자자와의 협력 체계 마련.
3. Compliance and Audit (컴플라이언스 및 감사를 위한 자동화 도구)
아이디어 개요:
규제 문서, 내부 정책, 재무 보고 등 방대한 데이터를 LLM을 활용해 자동으로 분석 및 감시하는 시스템 구축.
기존 수작업으로 이루어지는 감사 및 규제 준수 과정을 자동화해 효율성과 정확도를 높임.
왜 필요한가?
규제 환경 복잡성 증가: GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG 보고 등 규제가 계속 확산되면서 수작업 감사의 부담과 비용이 증가.
비용 및 시간 절감: LLM 기반 자동화 도구는 대규모 문서를 한 번에 분석하여, 기존에 사람이 샘플링하여 처리하던 방식보다 훨씬 신속하고 정확하게 이상 징후를 발견할 수 있음.
실시간 모니터링: “지속적 감사” 기능을 통해 모든 데이터를 실시간으로 분석하고 문제를 사전에 감지할 수 있는 체계 마련.
미래 가능성:
자동화 감사 생태계: AI가 전 세계 기업의 모든 감사를 실시간으로 수행하는 시스템 구축 가능.
규제 준수 혁신: 기업들이 규제 준수에 드는 비용과 시간을 크게 줄이고, 투명성을 높여 투자 및 시장 신뢰도를 향상시킬 수 있음.
데이터 기반 의사결정: 대량의 데이터를 실시간 분석해 기업 내부 정책 및 규제 개선에 기여하는 새로운 인사이트 제공.
실현을 위해 필요한 요소:
고성능 LLM 모델: 다양한 분야의 규제 문서와 기업 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 모델 개발.
데이터 파이프라인 및 통합: 기업 내부의 여러 데이터 소스를 효과적으로 수집, 정제, 통합할 수 있는 기술 인프라.
도메인 전문 지식: 규제, 감사, 금융 등 특정 도메인의 전문 지식을 반영한 모델 튜닝 및 피드백 시스템.
실시간 모니터링 시스템: 데이터 스트림을 지속적으로 분석하여 이상 징후를 자동으로 보고하는 시스템.
4. DocuSign 2.0 (AI 기반 전자 서명 및 문서 관리 솔루션)
아이디어 개요:
기존 DocuSign과 같은 전자 서명 플랫폼의 한계를 극복하고, AI를 활용해 문서 생성, 자동 완성, 오류 수정, 용어 설명 등을 제공하는 혁신적 문서 관리 도구 개발.
사용자 맞춤형 템플릿 생성 및 음성 에이전트를 통한 서명 지원 기능 포함.
왜 필요한가?
문서 작업의 비효율성: 세금, 계약서, NDA 등 복잡한 문서 작업에서 반복 입력, 오류 수정, 이해하기 어려운 조항 등으로 인한 업무 마찰 발생.
고객 경험 향상: AI를 활용해 문서 작성 과정을 자동화하고, 음성 에이전트 등이 사용자에게 친절하게 안내함으로써 사용 편의성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있음.
비즈니스 연계성: 다양한 소프트웨어와의 통합이 용이해져 업무 프로세스 전반에 걸쳐 문서 관리의 자동화가 가능해짐.
미래 가능성:
문서 자동화 생태계: 기존의 전자 서명 플랫폼을 넘어, 문서 생성부터 수정, 검증까지 전 과정을 AI가 담당하는 생태계 조성.
맞춤형 서비스: 사용자의 과거 데이터 및 선호도를 바탕으로 자동 맞춤화된 문서 템플릿과 서비스 제공.
글로벌 확장: 복잡한 다국어, 법률 문서 작업 등에서 AI의 도움을 받아 전 세계 시장에 적합한 솔루션 개발.
실현을 위해 필요한 요소:
AI 기반 템플릿 생성 기술: 기존 문서에서 변수를 추출하고, 자동으로 템플릿을 생성할 수 있는 자연어 처리 기술.
사용자 데이터 연동: 사용자 데이터(이전 입력, 공개 데이터 등)를 안전하게 활용할 수 있는 데이터 통합 및 개인정보 보호 기술.
음성 인식 및 대화형 에이전트: 문서 작성 시 사용자와 상호작용할 수 있는 음성 기반 에이전트 개발.
소프트웨어 통합 플랫폼: 다양한 기존 업무 툴과의 원활한 연동을 위한 API 및 통합 인프라 구축.
5. Browser & Computer Automation (웹/컴퓨터 자동화)
아이디어 개요:
AI 에이전트가 웹 브라우징 및 데스크톱 애플리케이션을 자율적으로 사용할 수 있도록 하는 기술 개발.
이를 통해 웹사이트 및 애플리케이션들이 사실상 API로 활용될 수 있으며, 인간이 수행하는 거의 모든 컴퓨터 기반 작업을 자동화 가능하게 함.
아이디어 개요:
사용자의 개인 데이터를 철저히 보호하면서, 여러 AI 앱들이 하나의 “공유 메모리”를 사용해 정보를 관리하는 새로운 앱 스토어와 OS 계층을 구축하는 것.
사용자에게는 각 앱이 접근할 수 있는 정보(캘린더, 파일, 브라우징 기록 등)를 명확하게 통제할 수 있도록 하고, 개발자에게는 공통 API와 인프라를 제공해 개발 부담을 줄인다.
왜 필요한가?
개인정보 보호: AI 기술 발전과 함께 AI 앱이 개인 데이터에 접근하는 빈도가 높아졌으나, 분산된 데이터 관리로 인한 보안 위협과 개인정보 유출 위험이 커짐.
사용자 경험 개선: 여러 앱에 분산된 개인 정보(선호도, 행동 기록 등)를 하나의 공유 계층에서 관리하면, 사용자 맞춤형 서비스와 추천, 그리고 보다 일관된 경험을 제공할 수 있음.
생태계 확장: 검증된 앱만을 모아놓은 스토어가 등장하면, 사용자와 개발자 모두 신뢰할 수 있는 생태계가 형성되어 AI 도구의 배포와 수익화가 용이해짐.
미래 가능성:
새로운 시장 창출: 대기업이 아닌 창업자들이 독립적으로 AI 앱을 개발하고, 앱 스토어를 통해 글로벌 고객에게 배포할 수 있는 생태계 조성.
데이터 주권 강화: 사용자가 자신의 데이터를 완벽하게 통제할 수 있어, AI 서비스의 “개인화”와 “프라이버시”를 동시에 달성하는 시대 도래.
플랫폼 경제: AI 앱이 단순한 기능 제공을 넘어, 사용자 데이터를 바탕으로 한 네트워크 효과와 맞춤형 서비스 제공으로 새로운 비즈니스 모델 등장.
실현을 위해 필요한 요소:
강력한 보안 프로토콜: 앱별로 접근 권한을 세밀하게 제어하고, 데이터 암호화 및 분산 저장 등의 기술 확보.
공유 메모리 계층 설계: 사용자의 모든 개인 데이터를 통합 관리할 수 있는 중앙 계층(혹은 분산형 시스템) 구축.
개발자 지원 도구: API, SDK, 가이드라인 등 개발자가 빠르게 앱을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 인프라 제공.
신뢰성 있는 앱 심사 시스템: AI 앱의 품질과 보안을 검증하는 자동화된 심사 시스템과 전문가 리뷰 체계 구축.
결제 및 수익 분배 시스템: 앱 스토어 내 결제 처리 및 수익 분배, 구독 모델 등을 지원하는 금융 인프라.
2. Datacenters (신속하고 저렴한 AI 데이터 센터 구축)
아이디어 개요:
AI 발전에 필요한 대규모 컴퓨팅 파워를 지원하기 위해, 전통적인 hyperscale 데이터 센터보다 빠르고 저렴하게 구축할 수 있는 데이터 센터 솔루션 개발.
소프트웨어와 로봇 기술을 활용해 데이터 센터의 건설, 운영, 관리 전 과정을 자동화하는 “lights out” 데이터 센터를 목표로 함.
왜 필요한가?
컴퓨팅 수요 증가: 최신 AI 모델(DeepSeek R1, O1/O3 등)의 발전으로 인해 학습 및 추론에 필요한 GPU 및 컴퓨팅 클러스터의 수요가 폭발적으로 증가.
기존 인프라의 한계: 기존 hyperscale 데이터 센터 프로젝트는 수년이 걸리며, 현재의 빠른 AI 발전 속도를 따라가기 어렵고, 비용 부담도 큼.
경쟁력 확보: 저렴하고 빠르게 확장 가능한 데이터 센터는 AI 스타트업 및 기업들이 경쟁력 있는 서비스를 제공하는 데 핵심 인프라로 작용.
미래 가능성:
자동화된 인프라: 데이터 센터 건설부터 운영까지 전 과정을 소프트웨어와 로봇이 자율적으로 관리하는 시스템이 보편화될 전망.
비용 절감 및 확장성: 비용 효율적이고 빠르게 구축되는 데이터 센터는 AI 서비스의 확장과 글로벌 경쟁력 확보에 중요한 역할.
신규 비즈니스 모델: 데이터 센터 운영 효율성을 극대화하여, 클라우드 컴퓨팅 비용을 낮추고, 이를 기반으로 AI 서비스 비용 경쟁력을 강화.
실현을 위해 필요한 요소:
최신 건설 및 자동화 기술: 로봇 공학, IoT, AI 기반 건설 관리 시스템 등 데이터 센터 자동화를 지원하는 기술 도입.
전력 및 냉각 솔루션: 에너지 효율이 높은 전력 공급과 첨단 냉각 기술(예: 액체 냉각, 자연 냉각) 확보.
소프트웨어 관리 플랫폼: 데이터 센터의 모든 요소를 실시간 모니터링하고 최적화할 수 있는 중앙 관리 시스템.
대규모 투자와 파트너십: 인프라 투자에 관심 있는 벤처, 정부 및 민간 투자자와의 협력 체계 마련.
3. Compliance and Audit (컴플라이언스 및 감사를 위한 자동화 도구)
아이디어 개요:
규제 문서, 내부 정책, 재무 보고 등 방대한 데이터를 LLM을 활용해 자동으로 분석 및 감시하는 시스템 구축.
기존 수작업으로 이루어지는 감사 및 규제 준수 과정을 자동화해 효율성과 정확도를 높임.
왜 필요한가?
규제 환경 복잡성 증가: GDPR, Dodd-Frank, AML/KYC, ESG 보고 등 규제가 계속 확산되면서 수작업 감사의 부담과 비용이 증가.
비용 및 시간 절감: LLM 기반 자동화 도구는 대규모 문서를 한 번에 분석하여, 기존에 사람이 샘플링하여 처리하던 방식보다 훨씬 신속하고 정확하게 이상 징후를 발견할 수 있음.
실시간 모니터링: “지속적 감사” 기능을 통해 모든 데이터를 실시간으로 분석하고 문제를 사전에 감지할 수 있는 체계 마련.
미래 가능성:
자동화 감사 생태계: AI가 전 세계 기업의 모든 감사를 실시간으로 수행하는 시스템 구축 가능.
규제 준수 혁신: 기업들이 규제 준수에 드는 비용과 시간을 크게 줄이고, 투명성을 높여 투자 및 시장 신뢰도를 향상시킬 수 있음.
데이터 기반 의사결정: 대량의 데이터를 실시간 분석해 기업 내부 정책 및 규제 개선에 기여하는 새로운 인사이트 제공.
실현을 위해 필요한 요소:
고성능 LLM 모델: 다양한 분야의 규제 문서와 기업 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 모델 개발.
데이터 파이프라인 및 통합: 기업 내부의 여러 데이터 소스를 효과적으로 수집, 정제, 통합할 수 있는 기술 인프라.
도메인 전문 지식: 규제, 감사, 금융 등 특정 도메인의 전문 지식을 반영한 모델 튜닝 및 피드백 시스템.
실시간 모니터링 시스템: 데이터 스트림을 지속적으로 분석하여 이상 징후를 자동으로 보고하는 시스템.
4. DocuSign 2.0 (AI 기반 전자 서명 및 문서 관리 솔루션)
아이디어 개요:
기존 DocuSign과 같은 전자 서명 플랫폼의 한계를 극복하고, AI를 활용해 문서 생성, 자동 완성, 오류 수정, 용어 설명 등을 제공하는 혁신적 문서 관리 도구 개발.
사용자 맞춤형 템플릿 생성 및 음성 에이전트를 통한 서명 지원 기능 포함.
왜 필요한가?
문서 작업의 비효율성: 세금, 계약서, NDA 등 복잡한 문서 작업에서 반복 입력, 오류 수정, 이해하기 어려운 조항 등으로 인한 업무 마찰 발생.
고객 경험 향상: AI를 활용해 문서 작성 과정을 자동화하고, 음성 에이전트 등이 사용자에게 친절하게 안내함으로써 사용 편의성과 효율성을 크게 향상시킬 수 있음.
비즈니스 연계성: 다양한 소프트웨어와의 통합이 용이해져 업무 프로세스 전반에 걸쳐 문서 관리의 자동화가 가능해짐.
미래 가능성:
문서 자동화 생태계: 기존의 전자 서명 플랫폼을 넘어, 문서 생성부터 수정, 검증까지 전 과정을 AI가 담당하는 생태계 조성.
맞춤형 서비스: 사용자의 과거 데이터 및 선호도를 바탕으로 자동 맞춤화된 문서 템플릿과 서비스 제공.
글로벌 확장: 복잡한 다국어, 법률 문서 작업 등에서 AI의 도움을 받아 전 세계 시장에 적합한 솔루션 개발.
실현을 위해 필요한 요소:
AI 기반 템플릿 생성 기술: 기존 문서에서 변수를 추출하고, 자동으로 템플릿을 생성할 수 있는 자연어 처리 기술.
사용자 데이터 연동: 사용자 데이터(이전 입력, 공개 데이터 등)를 안전하게 활용할 수 있는 데이터 통합 및 개인정보 보호 기술.
음성 인식 및 대화형 에이전트: 문서 작성 시 사용자와 상호작용할 수 있는 음성 기반 에이전트 개발.
소프트웨어 통합 플랫폼: 다양한 기존 업무 툴과의 원활한 연동을 위한 API 및 통합 인프라 구축.
5. Browser & Computer Automation (웹/컴퓨터 자동화)
아이디어 개요:
AI 에이전트가 웹 브라우징 및 데스크톱 애플리케이션을 자율적으로 사용할 수 있도록 하는 기술 개발.
이를 통해 웹사이트 및 애플리케이션들이 사실상 API로 활용될 수 있으며, 인간이 수행하는 거의 모든 컴퓨터 기반 작업을 자동화 가능하게 함.
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왜 필요한가?
자동화의 확대: AI 에이전트가 이제 단순 보조를 넘어 직접 웹 탐색, 데이터 입력, 양식 작성, 정보 수집 등 다양한 작업을 수행할 수 있음.
효율성 극대화: 수작업으로 처리하던 복잡한 업무 프로세스를 AI가 대체함으로써 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있음.
새로운 사용 사례: 웹 스크래핑, 자동화된 고객 지원, 온라인 마케팅 등 다양한 영역에서 AI 에이전트의 응용 가능성이 확대됨.
미래 가능성:
API의 대체: 모든 웹사이트와 애플리케이션이 사실상 AI 에이전트용 API를 내장하는 시대 도래.
자동화 시장의 폭발적 성장: AI 에이전트를 활용한 업무 자동화 솔루션이 기업 내외부에서 광범위하게 채택되어 새로운 산업 생태계 형성.
비즈니스 프로세스 혁신: 인간의 개입 없이도 AI 에이전트가 업무를 전면 자동화하여, 조직 전체의 운영 효율성을 극대화.
실현을 위해 필요한 요소:
고성능 AI 에이전트 모델: 다양한 환경에서 안정적으로 동작할 수 있는 LLM 및 에이전트 시스템.
웹/애플리케이션 자동화 인터페이스: 각 사이트와 애플리케이션의 UI를 효과적으로 제어할 수 있는 자동화 API 혹은 인터페이스 개발.
보안 및 개인정보 보호: AI 에이전트가 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 하는 보안 기술 및 규제 준수 체계 마련.
6. AI Personal Staff for Everyone (모든 이를 위한 AI 개인 비서)
아이디어 개요:
고가의 개인 비서 서비스를 AI 기술로 대체하여, 모든 사람들이 개인 맞춤형 서비스를 받을 수 있도록 하는 솔루션 개발.
기존에 부유층만 이용하던 개인 서비스(예: 세무, 법률, 건강 관리 등)를 AI를 통해 대중화하는 목표.
왜 필요한가?
서비스 민주화: 고가의 인적 서비스(개인 비서, 세무사, 변호사 등)를 AI로 대체함으로써, 일반 사용자도 저렴한 비용으로 고품질 개인 서비스를 이용할 수 있음.
생산성 향상: 개인 업무와 일상 관리, 일정, 문서 작성 등을 AI가 대신해 처리하면, 사용자는 핵심 업무와 창의적인 활동에 집중할 수 있음.
비용 절감: 기존 인건비 대비 AI 서비스 도입 시 비용 효율성이 극대화되어, 더 많은 사람들이 경제적 부담 없이 개인 맞춤형 지원을 받을 수 있음.
미래 가능성:
개인화된 ‘자비스’ 시대: 각 개인의 데이터와 선호도를 기반으로 최적화된 AI 비서가 등장해, 일상 생활 및 업무에서 거의 모든 비서 역할을 대신.
서비스 산업의 패러다임 전환: 부유층에 한정되던 고급 개인 서비스가 대중화되고, 이를 통한 새로운 시장(예: 개인화 금융, 건강 관리, 교육 서비스 등)이 형성됨.
시장 확장: 글로벌 시장에서 개인 AI 비서 서비스의 수요가 폭발적으로 증가하며, 관련 산업 생태계가 크게 성장.
실현을 위해 필요한 요소:
정교한 개인화 알고리즘: 사용자의 행동, 선호, 과거 데이터를 효과적으로 반영할 수 있는 AI 모델 개발.
데이터 프라이버시 및 보안: 민감한 개인 데이터를 안전하게 다룰 수 있는 데이터 보호 기술 및 정책.
통합 서비스 플랫폼: 다양한 개인 서비스(일정 관리, 금융, 건강 등)를 통합 관리할 수 있는 플랫폼 구축.
사용자 인터페이스: 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스 및 음성/대화형 에이전트 개발.
7. Devtools for AI Agents (AI 에이전트 개발 도구)
아이디어 개요:
AI 에이전트를 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원하는 개발 도구 및 플랫폼을 제공하는 스타트업.
에이전트 빌더와 빌딩 블록(API, 플랫폼, 툴킷 등)을 통해 개발자들이 AI 에이전트를 쉽게 개발할 수 있도록 지원.
왜 필요한가?
에이전트 확산: AI 에이전트가 다양한 산업과 일상에서 활용되기 위해서는 개발자들이 쉽게 커스텀 에이전트를 만들고 배포할 수 있는 도구가 필요함.
생태계 조성: 개발 도구가 체계적으로 지원되면, 에이전트 기반의 애플리케이션이 폭발적으로 늘어나고, 이는 전체 소프트웨어 생태계를 혁신할 수 있음.
효율성 및 생산성: 에이전트 개발 도구를 통해 개발 주기가 단축되고, 기술 표준이 정립되면, 더 많은 창업자들이 AI 에이전트를 활용한 솔루션을 빠르게 출시할 수 있음.
미래 가능성:
에이전트 기반 혁신: 수많은 산업에서 AI 에이전트를 활용해 업무 자동화 및 혁신이 촉진되며, 전반적인 생산성이 크게 향상됨.
개발자 커뮤니티 확산: 강력한 개발 도구와 플랫폼은 AI 에이전트 개발 생태계를 활성화하여, 다양한 스타트업과 오픈 소스 프로젝트를 촉진함.
플랫폼 독점: 에이전트 개발 도구 시장에서 선점 효과를 거두면, 관련 생태계 내에서 높은 수익 모델과 네트워크 효과가 발생할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
사용자 친화적인 SDK/API: 개발자가 쉽게 커스텀 에이전트를 제작할 수 있도록 하는 개발 키트와 API 제공.
모듈식 아키텍처: 에이전트의 다양한 기능(추론, 실행, 데이터 연동 등)을 모듈화하여 확장 가능한 시스템 구축.
통합 개발 환경(IDE): 에이전트 개발, 디버깅, 배포를 원활하게 할 수 있는 통합 개발 도구 제공.
커뮤니티 및 지원 생태계: 개발자 포럼, 문서, 튜토리얼, 예제 프로젝트 등으로 활발한 커뮤니티 형성.
8. The Future of Software Engineering (미래의 소프트웨어 엔지니어링)
아이디어 개요:
LLM이 코드 작성, QA, 배포, 보안, 운영 등 소프트웨어 개발의 대부분을 자동화하는 시대를 대비해, 소프트웨어 엔지니어들이 에이전트를 관리하는 도구와 플랫폼 구축.
소프트웨어 개발자들이 직접 코드를 작성하기보다는, 에이전트 팀을 감독하고 관리하는 역할로 전환하는 미래를 예측.
왜 필요한가?
개발 비용 절감: LLM 및 AI 에이전트가 개발 비용을 획기적으로 낮출 수 있으나, 여전히 인간의 감독과 관리가 필요함.
효율성 증대: 소프트웨어 개발의 여러 단계를 AI가 처리하면서, 개발 주기를 단축하고 품질을 높일 수 있음.
새로운 업무 모델: “한 명의 개발자가 수십 대의 에이전트를 지휘”하는 방식으로 전환되어, 인력의 효율적 배분과 생산성 향상에 기여.
미래 가능성:
소프트웨어 개발 패러다임 전환: 에이전트 관리 및 통합 플랫폼을 통해, 개발자들이 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있는 환경 조성.
초대형 프로젝트의 효율적 관리: 에이전트를 활용한 대규모 소프트웨어 프로젝트가 기존 인력 대비 훨씬 낮은 비용과 시간으로 진행될 수 있음.
시장 확대: AI가 주도하는 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 새로운 스타트업들이 등장하며, 소프트웨어 산업의 혁신을 이끌 전망.
실현을 위해 필요한 요소:
관리용 대시보드 및 통합 플랫폼: 에이전트의 작업을 모니터링, 조율, 분석할 수 있는 중앙 관리 시스템.
자동화 및 협업 도구: 에이전트 간의 협업 및 코드 리뷰, 보안 점검 등을 자동화할 수 있는 도구.
교육 및 전환 지원: 기존 개발자들이 에이전트 관리자로 전환할 수 있도록 하는 교육 프로그램과 전환 도구 마련.
9. AI Commercial Open Source Software (AICOSS)
아이디어 개요:
오픈소스 AI 기술이 증가하면서, 이를 활용한 상용 지원 및 서비스를 제공하는 스타트업.
오픈소스 프로젝트의 기술 지원, 컨설팅, 커뮤니티 구축 및 상용 솔루션을 제공하는 비즈니스 모델.
왜 필요한가?
오픈소스와 상용 지원의 간극: 구글, 페이스북 등 대기업은 오픈소스 도구를 배포하지만, 상용 지원 서비스에는 집중하지 않아 이를 채워줄 기회가 존재.
기업의 활용 확대: 기업들이 오픈소스 AI를 도입할 때 기술 지원 및 통합이 필요하며, 이를 전문적으로 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가함.
생태계 강화: 오픈소스 커뮤니티와 상용 지원이 결합하면, 기술의 발전과 시장 채택이 동시에 이루어져, 글로벌 AI 생태계를 촉진할 수 있음.
미래 가능성:
상용 오픈소스 생태계: AI 오픈소스 기술을 기반으로 한 상용 솔루션이 확산되어, 전 세계 기업들이 이를 활용한 혁신적인 서비스를 도입할 것.
비즈니스 모델 다양화: 소프트웨어 라이선스, 구독, 컨설팅, 맞춤형 지원 등 다양한 수익 모델이 등장할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
자동화의 확대: AI 에이전트가 이제 단순 보조를 넘어 직접 웹 탐색, 데이터 입력, 양식 작성, 정보 수집 등 다양한 작업을 수행할 수 있음.
효율성 극대화: 수작업으로 처리하던 복잡한 업무 프로세스를 AI가 대체함으로써 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있음.
새로운 사용 사례: 웹 스크래핑, 자동화된 고객 지원, 온라인 마케팅 등 다양한 영역에서 AI 에이전트의 응용 가능성이 확대됨.
미래 가능성:
API의 대체: 모든 웹사이트와 애플리케이션이 사실상 AI 에이전트용 API를 내장하는 시대 도래.
자동화 시장의 폭발적 성장: AI 에이전트를 활용한 업무 자동화 솔루션이 기업 내외부에서 광범위하게 채택되어 새로운 산업 생태계 형성.
비즈니스 프로세스 혁신: 인간의 개입 없이도 AI 에이전트가 업무를 전면 자동화하여, 조직 전체의 운영 효율성을 극대화.
실현을 위해 필요한 요소:
고성능 AI 에이전트 모델: 다양한 환경에서 안정적으로 동작할 수 있는 LLM 및 에이전트 시스템.
웹/애플리케이션 자동화 인터페이스: 각 사이트와 애플리케이션의 UI를 효과적으로 제어할 수 있는 자동화 API 혹은 인터페이스 개발.
보안 및 개인정보 보호: AI 에이전트가 데이터를 안전하게 처리할 수 있도록 하는 보안 기술 및 규제 준수 체계 마련.
6. AI Personal Staff for Everyone (모든 이를 위한 AI 개인 비서)
아이디어 개요:
고가의 개인 비서 서비스를 AI 기술로 대체하여, 모든 사람들이 개인 맞춤형 서비스를 받을 수 있도록 하는 솔루션 개발.
기존에 부유층만 이용하던 개인 서비스(예: 세무, 법률, 건강 관리 등)를 AI를 통해 대중화하는 목표.
왜 필요한가?
서비스 민주화: 고가의 인적 서비스(개인 비서, 세무사, 변호사 등)를 AI로 대체함으로써, 일반 사용자도 저렴한 비용으로 고품질 개인 서비스를 이용할 수 있음.
생산성 향상: 개인 업무와 일상 관리, 일정, 문서 작성 등을 AI가 대신해 처리하면, 사용자는 핵심 업무와 창의적인 활동에 집중할 수 있음.
비용 절감: 기존 인건비 대비 AI 서비스 도입 시 비용 효율성이 극대화되어, 더 많은 사람들이 경제적 부담 없이 개인 맞춤형 지원을 받을 수 있음.
미래 가능성:
개인화된 ‘자비스’ 시대: 각 개인의 데이터와 선호도를 기반으로 최적화된 AI 비서가 등장해, 일상 생활 및 업무에서 거의 모든 비서 역할을 대신.
서비스 산업의 패러다임 전환: 부유층에 한정되던 고급 개인 서비스가 대중화되고, 이를 통한 새로운 시장(예: 개인화 금융, 건강 관리, 교육 서비스 등)이 형성됨.
시장 확장: 글로벌 시장에서 개인 AI 비서 서비스의 수요가 폭발적으로 증가하며, 관련 산업 생태계가 크게 성장.
실현을 위해 필요한 요소:
정교한 개인화 알고리즘: 사용자의 행동, 선호, 과거 데이터를 효과적으로 반영할 수 있는 AI 모델 개발.
데이터 프라이버시 및 보안: 민감한 개인 데이터를 안전하게 다룰 수 있는 데이터 보호 기술 및 정책.
통합 서비스 플랫폼: 다양한 개인 서비스(일정 관리, 금융, 건강 등)를 통합 관리할 수 있는 플랫폼 구축.
사용자 인터페이스: 직관적이고 사용자 친화적인 인터페이스 및 음성/대화형 에이전트 개발.
7. Devtools for AI Agents (AI 에이전트 개발 도구)
아이디어 개요:
AI 에이전트를 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원하는 개발 도구 및 플랫폼을 제공하는 스타트업.
에이전트 빌더와 빌딩 블록(API, 플랫폼, 툴킷 등)을 통해 개발자들이 AI 에이전트를 쉽게 개발할 수 있도록 지원.
왜 필요한가?
에이전트 확산: AI 에이전트가 다양한 산업과 일상에서 활용되기 위해서는 개발자들이 쉽게 커스텀 에이전트를 만들고 배포할 수 있는 도구가 필요함.
생태계 조성: 개발 도구가 체계적으로 지원되면, 에이전트 기반의 애플리케이션이 폭발적으로 늘어나고, 이는 전체 소프트웨어 생태계를 혁신할 수 있음.
효율성 및 생산성: 에이전트 개발 도구를 통해 개발 주기가 단축되고, 기술 표준이 정립되면, 더 많은 창업자들이 AI 에이전트를 활용한 솔루션을 빠르게 출시할 수 있음.
미래 가능성:
에이전트 기반 혁신: 수많은 산업에서 AI 에이전트를 활용해 업무 자동화 및 혁신이 촉진되며, 전반적인 생산성이 크게 향상됨.
개발자 커뮤니티 확산: 강력한 개발 도구와 플랫폼은 AI 에이전트 개발 생태계를 활성화하여, 다양한 스타트업과 오픈 소스 프로젝트를 촉진함.
플랫폼 독점: 에이전트 개발 도구 시장에서 선점 효과를 거두면, 관련 생태계 내에서 높은 수익 모델과 네트워크 효과가 발생할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
사용자 친화적인 SDK/API: 개발자가 쉽게 커스텀 에이전트를 제작할 수 있도록 하는 개발 키트와 API 제공.
모듈식 아키텍처: 에이전트의 다양한 기능(추론, 실행, 데이터 연동 등)을 모듈화하여 확장 가능한 시스템 구축.
통합 개발 환경(IDE): 에이전트 개발, 디버깅, 배포를 원활하게 할 수 있는 통합 개발 도구 제공.
커뮤니티 및 지원 생태계: 개발자 포럼, 문서, 튜토리얼, 예제 프로젝트 등으로 활발한 커뮤니티 형성.
8. The Future of Software Engineering (미래의 소프트웨어 엔지니어링)
아이디어 개요:
LLM이 코드 작성, QA, 배포, 보안, 운영 등 소프트웨어 개발의 대부분을 자동화하는 시대를 대비해, 소프트웨어 엔지니어들이 에이전트를 관리하는 도구와 플랫폼 구축.
소프트웨어 개발자들이 직접 코드를 작성하기보다는, 에이전트 팀을 감독하고 관리하는 역할로 전환하는 미래를 예측.
왜 필요한가?
개발 비용 절감: LLM 및 AI 에이전트가 개발 비용을 획기적으로 낮출 수 있으나, 여전히 인간의 감독과 관리가 필요함.
효율성 증대: 소프트웨어 개발의 여러 단계를 AI가 처리하면서, 개발 주기를 단축하고 품질을 높일 수 있음.
새로운 업무 모델: “한 명의 개발자가 수십 대의 에이전트를 지휘”하는 방식으로 전환되어, 인력의 효율적 배분과 생산성 향상에 기여.
미래 가능성:
소프트웨어 개발 패러다임 전환: 에이전트 관리 및 통합 플랫폼을 통해, 개발자들이 전략적이고 창의적인 업무에 집중할 수 있는 환경 조성.
초대형 프로젝트의 효율적 관리: 에이전트를 활용한 대규모 소프트웨어 프로젝트가 기존 인력 대비 훨씬 낮은 비용과 시간으로 진행될 수 있음.
시장 확대: AI가 주도하는 소프트웨어 엔지니어링 분야에서 새로운 스타트업들이 등장하며, 소프트웨어 산업의 혁신을 이끌 전망.
실현을 위해 필요한 요소:
관리용 대시보드 및 통합 플랫폼: 에이전트의 작업을 모니터링, 조율, 분석할 수 있는 중앙 관리 시스템.
자동화 및 협업 도구: 에이전트 간의 협업 및 코드 리뷰, 보안 점검 등을 자동화할 수 있는 도구.
교육 및 전환 지원: 기존 개발자들이 에이전트 관리자로 전환할 수 있도록 하는 교육 프로그램과 전환 도구 마련.
9. AI Commercial Open Source Software (AICOSS)
아이디어 개요:
오픈소스 AI 기술이 증가하면서, 이를 활용한 상용 지원 및 서비스를 제공하는 스타트업.
오픈소스 프로젝트의 기술 지원, 컨설팅, 커뮤니티 구축 및 상용 솔루션을 제공하는 비즈니스 모델.
왜 필요한가?
오픈소스와 상용 지원의 간극: 구글, 페이스북 등 대기업은 오픈소스 도구를 배포하지만, 상용 지원 서비스에는 집중하지 않아 이를 채워줄 기회가 존재.
기업의 활용 확대: 기업들이 오픈소스 AI를 도입할 때 기술 지원 및 통합이 필요하며, 이를 전문적으로 제공하는 서비스에 대한 수요가 증가함.
생태계 강화: 오픈소스 커뮤니티와 상용 지원이 결합하면, 기술의 발전과 시장 채택이 동시에 이루어져, 글로벌 AI 생태계를 촉진할 수 있음.
미래 가능성:
상용 오픈소스 생태계: AI 오픈소스 기술을 기반으로 한 상용 솔루션이 확산되어, 전 세계 기업들이 이를 활용한 혁신적인 서비스를 도입할 것.
비즈니스 모델 다양화: 소프트웨어 라이선스, 구독, 컨설팅, 맞춤형 지원 등 다양한 수익 모델이 등장할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
포괄적인 지원 인프라: 오픈소스 AI 도구에 대한 설치, 유지보수, 최적화 서비스를 제공할 수 있는 기술력과 인력.
커뮤니티 및 파트너십: 오픈소스 프로젝트와 협력하여, 상용 솔루션 개발 및 기술 지원 체계를 구축할 수 있는 네트워크.
고객 맞춤형 솔루션: 다양한 산업의 요구에 맞게 오픈소스 기술을 커스터마이즈하고 통합할 수 있는 솔루션 개발 능력.
10. AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code (하드웨어 최적화 코드 생성을 위한 AI 코딩 에이전트)
아이디어 개요:
Nvidia의 CUDA 코드처럼, 하드웨어 성능을 극대화하기 위한 시스템 레벨 코드(커널, 드라이버 등)를 AI가 생성하도록 하는 도구 개발.
DeepSeek R1, OpenAI o1/o3와 같은 모델을 활용해, 인간 개발자보다 효율적이고 최적화된 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 함.
왜 필요한가?
하드웨어 경쟁력 강화: 경쟁 하드웨어(AMD, 맞춤형 실리콘 등)가 Nvidia와 경쟁하려면, 소프트웨어 최적화가 필수.
개발 인력 부족 문제: 시스템 레벨 코드는 작성이 복잡하고 전문성이 요구되는데, AI 에이전트가 이를 대신할 수 있다면 개발 효율성과 성능 모두 향상될 수 있음.
독립성 확보: 특정 하드웨어 제조사에 대한 종속도를 낮추고, 다양한 하드웨어에서 최적화된 코드를 생성할 수 있는 기술이 필요함.
미래 가능성:
하드웨어 생태계 재편: AI가 생성한 최적화 코드를 통해, 다양한 하드웨어가 Nvidia와 경쟁할 수 있는 기반 마련.
소프트웨어 개발 패러다임 변화: 개발자들이 직접 복잡한 시스템 코드를 작성하지 않고, AI 도구를 활용해 빠르고 효율적인 개발이 가능해짐.
실현을 위해 필요한 요소:
고성능 LLM 및 튜닝: 시스템 레벨 프로그래밍 언어와 알고리즘에 특화된 모델 개발 및 지속적인 개선.
도메인 전문 지식 통합: 하드웨어 아키텍처, 운영체제, 병렬 컴퓨팅 등 관련 도메인 전문가와의 협업을 통한 모델 교육.
검증 및 평가 체계: AI가 생성한 코드의 안정성, 성능, 보안성을 검증할 수 있는 테스트 프레임워크 구축.
11. B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents (고객이 에이전트인 소프트웨어)
아이디어 개요:
인터넷 트래픽의 상당 부분이 AI 에이전트(스크래퍼 등)에 의해 발생하는 점을 활용하여, 고객이 실제로 에이전트인 환경에 특화된 소프트웨어와 서비스를 개발하는 것.
예를 들어, 에이전트들이 호스팅 크레딧을 결제하거나, 여행 예약, 계약 체결 등을 에이전트끼리 원활하게 수행할 수 있도록 하는 API 및 플랫폼 제공.
왜 필요한가?
에이전트 간 상호작용의 증가: 앞으로 웹 및 앱에서 AI 에이전트가 주요 사용자로 등장할 가능성이 높아짐.
전용 서비스 수요: 기존 소프트웨어는 인간 사용자를 대상으로 설계되었으나, 에이전트들이 원활하게 작동할 수 있도록 지원하는 서비스가 필요함.
새로운 비즈니스 모델: 에이전트 전용 경제 및 생태계가 형성되면, 이를 위한 결제, 계약, 관리 등의 새로운 시장이 열릴 수 있음.
미래 가능성:
에이전트 경제의 성장: 에이전트가 주 고객이 되는 서비스 생태계가 형성되면서, AI 에이전트 전용 금융, 계약, 운영 플랫폼 등이 등장할 것.
자동화된 상호작용: 인간과 에이전트, 에이전트와 에이전트 간의 상호작용이 더욱 정교해져, 비즈니스 프로세스 전체가 자동화될 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
에이전트 전용 API 및 플랫폼: 에이전트 간 상호작용을 위한 표준 API와 개발 도구 마련.
보안 및 신원 확인: 에이전트가 실제 고객인지를 검증하고, 부정 행위를 방지할 수 있는 인증 및 보안 기술.
시장 분석 및 고객 정의: 에이전트를 대상으로 한 소프트웨어의 사용자 요구와 비즈니스 모델을 명확히 정의하는 전략 수립.
12. Vertical AI Agents (수직 산업 특화 AI 에이전트)
아이디어 개요:
특정 산업(세무, 의료, 법률, 고객 지원 등)에 특화된 AI 에이전트를 개발하여, 해당 분야의 업무를 완전히 자동화하거나 혁신하는 솔루션.
기존 “ChatGPT 래퍼” 수준을 넘어, 실제 산업 환경에서 유의미하게 작동할 수 있는 에이전트 시스템 구축.
왜 필요한가?
업무 자동화 및 혁신: 수직 산업별 특화 AI 에이전트는 기존 B2B SaaS가 단순 효율성을 높이는 수준을 넘어, 전면 자동화로 전환할 잠재력이 큼.
깊은 도메인 이해: 각 산업의 복잡한 프로세스와 규정을 이해하고 통합하는 에이전트는, 인간 수준의 업무를 대신 수행할 수 있음.
시장 기회 확대: 이미 다양한 산업에서 AI 도입의 초기 성공 사례가 있으며, 이를 바탕으로 더욱 발전된 솔루션이 등장할 여지가 큼.
미래 가능성:
대규모 산업 자동화: 특정 산업 전반에서 인간 업무를 대체하거나 보완하는 AI 에이전트가 보편화되면, 업무 효율성 및 생산성이 극대화될 것.
새로운 프라임 기업 탄생: 수직 AI 에이전트를 통해 새로운 산업 리더(예: AI 기반 세무, 의료, 법률 솔루션 제공 업체)가 등장할 가능성.
시장 독점 효과: 성공적인 vertical AI 에이전트는 해당 산업 내 독점적 지위를 확보하여, 빠른 성장과 높은 시장 가치를 창출할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
산업별 도메인 전문성: 해당 산업의 전문가와 협력하여, 필요한 업무 프로세스와 규제, 고객 요구사항을 정확히 이해하는 것이 필수.
맞춤형 AI 모델: 일반적인 LLM을 도메인 특화 데이터로 미세 조정하여, 산업별 고유의 요구를 충족시키는 모델 개발.
시스템 통합 및 레거시 시스템 연동: 기존 산업 시스템과 원활하게 통합할 수 있는 API와 인터페이스 개발.
파일럿 및 검증 프로젝트: 실제 산업 현장에서 테스트하고 피드백을 받아 지속적으로 개선할 수 있는 파일럿 프로그램 운영.
13. Startup Founders with Systems Programming Expertise (시스템 프로그래밍 전문 창업자 육성)
아이디어 개요:
AI 및 시스템 최적화 기술의 발전에 기여한 저수준 시스템 프로그래밍 전문가들이 창업 아이디어를 실행할 수 있도록 지원하는 스타트업 및 인큐베이터 모델.
Google, John Carmack, id Software 등 역사적으로 시스템 최적화를 통해 혁신을 이끌어온 사례를 벤치마킹.
왜 필요한가?
리소스 최적화: 제한된 하드웨어 자원을 극대화하여 성능을 끌어올리는 기술은 AI 발전에 결정적인 요소임.
차별화된 경쟁력: 시스템 전반을 이해하고 최적화할 수 있는 인재는 다른 창업자들과의 경쟁에서 큰 우위를 제공함.
전체 스택 혁신: 하드웨어부터 소프트웨어까지 전체 시스템을 최적화할 수 있는 창업자들이 등장하면, 산업 전반에 혁신을 가져올 수 있음.
미래 가능성:
산업 생태계 재편: 시스템 프로그래밍 전문 창업자들이 주도하는 스타트업은 기존의 대기업과 달리 비용 효율적이고 혁신적인 인프라를 구축할 가능성이 큼.
신기술 표준 제시: 이런 창업자들이 개발한 기술은 산업 표준으로 자리잡아, 전반적인 기술 발전 속도를 높이고 경쟁력을 강화할 것.
글로벌 경쟁력: 한국과 같이 우수한 인재 풀을 보유한 국가에서는, 이 분야에 집중하여 글로벌 시장에서 독자적인 기술력과 경쟁력을 확보할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
전문 인재 육성 프로그램: 시스템 프로그래밍, 하드웨어 최적화, AI 모델 최적화 등 심도 있는 기술 교육과 인턴십 프로그램 구축.
연구 및 개발 인프라: 고성능 컴퓨팅 자원, 오픈소스 프로젝트 지원, 연구 자금 등 혁신적인 R&D 환경 마련.
멘토링 및 네트워킹: 해당 분야의 선배 창업자, 연구자, 산업 전문가들과의 네트워킹 및 멘토링 체계 구축.
14. Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute (추론 시 컴퓨팅을 위한 AI 인프라)
아이디어 개요:
AI 앱이 실제 모델 추론 단계에서 발생하는 컴퓨팅 비용을 절감하고, 최적화할 수 있는 인프라와 소프트웨어 툴 개발.
기존에는 주로 학습(Pre-training)에 집중되었던 컴퓨팅 투자가, 이제는 실제 서비스에서 추론(Inference) 비용이 핵심 이슈로 대두됨.
왜 필요한가?
커뮤니티 및 파트너십: 오픈소스 프로젝트와 협력하여, 상용 솔루션 개발 및 기술 지원 체계를 구축할 수 있는 네트워크.
고객 맞춤형 솔루션: 다양한 산업의 요구에 맞게 오픈소스 기술을 커스터마이즈하고 통합할 수 있는 솔루션 개발 능력.
10. AI Coding Agents for Hardware-Optimized Code (하드웨어 최적화 코드 생성을 위한 AI 코딩 에이전트)
아이디어 개요:
Nvidia의 CUDA 코드처럼, 하드웨어 성능을 극대화하기 위한 시스템 레벨 코드(커널, 드라이버 등)를 AI가 생성하도록 하는 도구 개발.
DeepSeek R1, OpenAI o1/o3와 같은 모델을 활용해, 인간 개발자보다 효율적이고 최적화된 코드를 자동으로 생성하는 것을 목표로 함.
왜 필요한가?
하드웨어 경쟁력 강화: 경쟁 하드웨어(AMD, 맞춤형 실리콘 등)가 Nvidia와 경쟁하려면, 소프트웨어 최적화가 필수.
개발 인력 부족 문제: 시스템 레벨 코드는 작성이 복잡하고 전문성이 요구되는데, AI 에이전트가 이를 대신할 수 있다면 개발 효율성과 성능 모두 향상될 수 있음.
독립성 확보: 특정 하드웨어 제조사에 대한 종속도를 낮추고, 다양한 하드웨어에서 최적화된 코드를 생성할 수 있는 기술이 필요함.
미래 가능성:
하드웨어 생태계 재편: AI가 생성한 최적화 코드를 통해, 다양한 하드웨어가 Nvidia와 경쟁할 수 있는 기반 마련.
소프트웨어 개발 패러다임 변화: 개발자들이 직접 복잡한 시스템 코드를 작성하지 않고, AI 도구를 활용해 빠르고 효율적인 개발이 가능해짐.
실현을 위해 필요한 요소:
고성능 LLM 및 튜닝: 시스템 레벨 프로그래밍 언어와 알고리즘에 특화된 모델 개발 및 지속적인 개선.
도메인 전문 지식 통합: 하드웨어 아키텍처, 운영체제, 병렬 컴퓨팅 등 관련 도메인 전문가와의 협업을 통한 모델 교육.
검증 및 평가 체계: AI가 생성한 코드의 안정성, 성능, 보안성을 검증할 수 있는 테스트 프레임워크 구축.
11. B2A: Software Where the Customers Will All Be Agents (고객이 에이전트인 소프트웨어)
아이디어 개요:
인터넷 트래픽의 상당 부분이 AI 에이전트(스크래퍼 등)에 의해 발생하는 점을 활용하여, 고객이 실제로 에이전트인 환경에 특화된 소프트웨어와 서비스를 개발하는 것.
예를 들어, 에이전트들이 호스팅 크레딧을 결제하거나, 여행 예약, 계약 체결 등을 에이전트끼리 원활하게 수행할 수 있도록 하는 API 및 플랫폼 제공.
왜 필요한가?
에이전트 간 상호작용의 증가: 앞으로 웹 및 앱에서 AI 에이전트가 주요 사용자로 등장할 가능성이 높아짐.
전용 서비스 수요: 기존 소프트웨어는 인간 사용자를 대상으로 설계되었으나, 에이전트들이 원활하게 작동할 수 있도록 지원하는 서비스가 필요함.
새로운 비즈니스 모델: 에이전트 전용 경제 및 생태계가 형성되면, 이를 위한 결제, 계약, 관리 등의 새로운 시장이 열릴 수 있음.
미래 가능성:
에이전트 경제의 성장: 에이전트가 주 고객이 되는 서비스 생태계가 형성되면서, AI 에이전트 전용 금융, 계약, 운영 플랫폼 등이 등장할 것.
자동화된 상호작용: 인간과 에이전트, 에이전트와 에이전트 간의 상호작용이 더욱 정교해져, 비즈니스 프로세스 전체가 자동화될 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
에이전트 전용 API 및 플랫폼: 에이전트 간 상호작용을 위한 표준 API와 개발 도구 마련.
보안 및 신원 확인: 에이전트가 실제 고객인지를 검증하고, 부정 행위를 방지할 수 있는 인증 및 보안 기술.
시장 분석 및 고객 정의: 에이전트를 대상으로 한 소프트웨어의 사용자 요구와 비즈니스 모델을 명확히 정의하는 전략 수립.
12. Vertical AI Agents (수직 산업 특화 AI 에이전트)
아이디어 개요:
특정 산업(세무, 의료, 법률, 고객 지원 등)에 특화된 AI 에이전트를 개발하여, 해당 분야의 업무를 완전히 자동화하거나 혁신하는 솔루션.
기존 “ChatGPT 래퍼” 수준을 넘어, 실제 산업 환경에서 유의미하게 작동할 수 있는 에이전트 시스템 구축.
왜 필요한가?
업무 자동화 및 혁신: 수직 산업별 특화 AI 에이전트는 기존 B2B SaaS가 단순 효율성을 높이는 수준을 넘어, 전면 자동화로 전환할 잠재력이 큼.
깊은 도메인 이해: 각 산업의 복잡한 프로세스와 규정을 이해하고 통합하는 에이전트는, 인간 수준의 업무를 대신 수행할 수 있음.
시장 기회 확대: 이미 다양한 산업에서 AI 도입의 초기 성공 사례가 있으며, 이를 바탕으로 더욱 발전된 솔루션이 등장할 여지가 큼.
미래 가능성:
대규모 산업 자동화: 특정 산업 전반에서 인간 업무를 대체하거나 보완하는 AI 에이전트가 보편화되면, 업무 효율성 및 생산성이 극대화될 것.
새로운 프라임 기업 탄생: 수직 AI 에이전트를 통해 새로운 산업 리더(예: AI 기반 세무, 의료, 법률 솔루션 제공 업체)가 등장할 가능성.
시장 독점 효과: 성공적인 vertical AI 에이전트는 해당 산업 내 독점적 지위를 확보하여, 빠른 성장과 높은 시장 가치를 창출할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
산업별 도메인 전문성: 해당 산업의 전문가와 협력하여, 필요한 업무 프로세스와 규제, 고객 요구사항을 정확히 이해하는 것이 필수.
맞춤형 AI 모델: 일반적인 LLM을 도메인 특화 데이터로 미세 조정하여, 산업별 고유의 요구를 충족시키는 모델 개발.
시스템 통합 및 레거시 시스템 연동: 기존 산업 시스템과 원활하게 통합할 수 있는 API와 인터페이스 개발.
파일럿 및 검증 프로젝트: 실제 산업 현장에서 테스트하고 피드백을 받아 지속적으로 개선할 수 있는 파일럿 프로그램 운영.
13. Startup Founders with Systems Programming Expertise (시스템 프로그래밍 전문 창업자 육성)
아이디어 개요:
AI 및 시스템 최적화 기술의 발전에 기여한 저수준 시스템 프로그래밍 전문가들이 창업 아이디어를 실행할 수 있도록 지원하는 스타트업 및 인큐베이터 모델.
Google, John Carmack, id Software 등 역사적으로 시스템 최적화를 통해 혁신을 이끌어온 사례를 벤치마킹.
왜 필요한가?
리소스 최적화: 제한된 하드웨어 자원을 극대화하여 성능을 끌어올리는 기술은 AI 발전에 결정적인 요소임.
차별화된 경쟁력: 시스템 전반을 이해하고 최적화할 수 있는 인재는 다른 창업자들과의 경쟁에서 큰 우위를 제공함.
전체 스택 혁신: 하드웨어부터 소프트웨어까지 전체 시스템을 최적화할 수 있는 창업자들이 등장하면, 산업 전반에 혁신을 가져올 수 있음.
미래 가능성:
산업 생태계 재편: 시스템 프로그래밍 전문 창업자들이 주도하는 스타트업은 기존의 대기업과 달리 비용 효율적이고 혁신적인 인프라를 구축할 가능성이 큼.
신기술 표준 제시: 이런 창업자들이 개발한 기술은 산업 표준으로 자리잡아, 전반적인 기술 발전 속도를 높이고 경쟁력을 강화할 것.
글로벌 경쟁력: 한국과 같이 우수한 인재 풀을 보유한 국가에서는, 이 분야에 집중하여 글로벌 시장에서 독자적인 기술력과 경쟁력을 확보할 수 있음.
실현을 위해 필요한 요소:
전문 인재 육성 프로그램: 시스템 프로그래밍, 하드웨어 최적화, AI 모델 최적화 등 심도 있는 기술 교육과 인턴십 프로그램 구축.
연구 및 개발 인프라: 고성능 컴퓨팅 자원, 오픈소스 프로젝트 지원, 연구 자금 등 혁신적인 R&D 환경 마련.
멘토링 및 네트워킹: 해당 분야의 선배 창업자, 연구자, 산업 전문가들과의 네트워킹 및 멘토링 체계 구축.
14. Inference AI Infrastructure in the World of Test-Time Compute (추론 시 컴퓨팅을 위한 AI 인프라)
아이디어 개요:
AI 앱이 실제 모델 추론 단계에서 발생하는 컴퓨팅 비용을 절감하고, 최적화할 수 있는 인프라와 소프트웨어 툴 개발.
기존에는 주로 학습(Pre-training)에 집중되었던 컴퓨팅 투자가, 이제는 실제 서비스에서 추론(Inference) 비용이 핵심 이슈로 대두됨.
왜 필요한가?
추론 컴퓨팅 수요 증가: AI 앱이 복잡한 추론 모델을 호출하는 빈도가 폭발적으로 증가하면서, 인프라 비용이 급증하고 있음.
비용 효율성: 효율적인 추론 인프라는 AI 서비스의 전체 운영 비용을 크게 낮추고, 이를 통해 더 많은 스타트업과 기업이 AI 서비스를 제공할 수 있도록 지원함.
스케일 문제 해결: 대규모 API 호출 및 실시간 응답을 요구하는 서비스 환경에서, GPU 및 클라우드 비용 최적화가 필수적임.
미래 가능성:
인프라 혁신: AI 추론에 최적화된 소프트웨어 스택과 하드웨어 솔루션이 등장하면, AI 서비스 비용 경쟁력이 극대화됨.
신규 시장 창출: 비용 효율적인 추론 인프라를 통해, 소규모 스타트업도 대형 기업과 경쟁할 수 있는 환경 조성.
전체 생태계의 성장: AI 서비스의 확산과 함께, 추론 비용 최적화 기술은 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터 산업 전반에 긍정적 영향을 미칠 것.
실현을 위해 필요한 요소:
추론 최적화 소프트웨어: GPU 워크로드를 효과적으로 분산하고, 최적화된 알고리즘 및 스케줄링 기술 개발.
새로운 하드웨어 솔루션: 비용 효율적이면서도 성능이 뛰어난 GPU/TPU 및 맞춤형 하드웨어 개발.
인프라 관리 플랫폼: AI 추론 서비스의 성능과 비용을 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있는 관리 툴 구축.
대규모 투자 및 파트너십: 클라우드 제공 업체, 데이터 센터 운영사 등과의 협력을 통해, 새로운 인프라 솔루션을 신속히 상용화할 수 있는 지원 체계 마련.
비용 효율성: 효율적인 추론 인프라는 AI 서비스의 전체 운영 비용을 크게 낮추고, 이를 통해 더 많은 스타트업과 기업이 AI 서비스를 제공할 수 있도록 지원함.
스케일 문제 해결: 대규모 API 호출 및 실시간 응답을 요구하는 서비스 환경에서, GPU 및 클라우드 비용 최적화가 필수적임.
미래 가능성:
인프라 혁신: AI 추론에 최적화된 소프트웨어 스택과 하드웨어 솔루션이 등장하면, AI 서비스 비용 경쟁력이 극대화됨.
신규 시장 창출: 비용 효율적인 추론 인프라를 통해, 소규모 스타트업도 대형 기업과 경쟁할 수 있는 환경 조성.
전체 생태계의 성장: AI 서비스의 확산과 함께, 추론 비용 최적화 기술은 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터 산업 전반에 긍정적 영향을 미칠 것.
실현을 위해 필요한 요소:
추론 최적화 소프트웨어: GPU 워크로드를 효과적으로 분산하고, 최적화된 알고리즘 및 스케줄링 기술 개발.
새로운 하드웨어 솔루션: 비용 효율적이면서도 성능이 뛰어난 GPU/TPU 및 맞춤형 하드웨어 개발.
인프라 관리 플랫폼: AI 추론 서비스의 성능과 비용을 실시간으로 모니터링하고 최적화할 수 있는 관리 툴 구축.
대규모 투자 및 파트너십: 클라우드 제공 업체, 데이터 센터 운영사 등과의 협력을 통해, 새로운 인프라 솔루션을 신속히 상용화할 수 있는 지원 체계 마련.
Forwarded from 글로벌 바이오헬스케어 뉴스
(링크인 창업자와 퓰리쳐 상 수상 암생물학자가 창업한 AI 신약 개발사)
==============
AI 신약 개발사, Manas AI가 $24.6M의 시드 펀딩을 받으며 등장하였다.
이 회사는 페이팔과 링크인 공동창업자인 Reid Hoffman과 저명한 암생물학자, Siddhartha Mukherjee 콜롬비아 의대 교수가 창업한 회사이다.
CEO 직을 맡고 있기도 한 Mukherjee 교수는 “The Emperor of all Maladies: A Biography of Cancer (암: 만병의 황제의 역사)” 라는 저서로 퓰리쳐 상을 수상한 작가이기도 하다.
이번 시드 펀딩은 General Ctalyst와 Greylock, Hoffman이 참여하였고, 이 회사는 우선 항암제 개발에 집중할 계획이다.
Manas AI의 과학자문단이 화려한데, 노벨상 수상자인 매사추세츠 대 Craig Mello 교수, PI3K과 PTEN를 발견한 하버드대 Lew Cantley 교수 등을 유명 과학자들을 다수 포함하고 있다.
=============
(written by 심수민, 파트너스인베스트먼트)
텔레그램 채널: https://news.1rj.ru/str/global_biohealthcare_news
https://techcrunch.com/2025/01/27/reid-hoffmans-manas-ai-raises-24-6m-a-fraction-of-other-ai-drug-discovery-startups/
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AI 신약 개발사, Manas AI가 $24.6M의 시드 펀딩을 받으며 등장하였다.
이 회사는 페이팔과 링크인 공동창업자인 Reid Hoffman과 저명한 암생물학자, Siddhartha Mukherjee 콜롬비아 의대 교수가 창업한 회사이다.
CEO 직을 맡고 있기도 한 Mukherjee 교수는 “The Emperor of all Maladies: A Biography of Cancer (암: 만병의 황제의 역사)” 라는 저서로 퓰리쳐 상을 수상한 작가이기도 하다.
이번 시드 펀딩은 General Ctalyst와 Greylock, Hoffman이 참여하였고, 이 회사는 우선 항암제 개발에 집중할 계획이다.
Manas AI의 과학자문단이 화려한데, 노벨상 수상자인 매사추세츠 대 Craig Mello 교수, PI3K과 PTEN를 발견한 하버드대 Lew Cantley 교수 등을 유명 과학자들을 다수 포함하고 있다.
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(written by 심수민, 파트너스인베스트먼트)
텔레그램 채널: https://news.1rj.ru/str/global_biohealthcare_news
https://techcrunch.com/2025/01/27/reid-hoffmans-manas-ai-raises-24-6m-a-fraction-of-other-ai-drug-discovery-startups/
AI를 단순 도구가 아니라 마케팅 팀의 한 구성원처럼 활용하는 방법을 모색.
프롬프트 입력과 피드백 과정을 통해 원하는 결과를 도출하는 워크플로우를 강조함.
“프롬프트 엔지니어링”을 통해 브랜드 네이밍, 카피라이팅, 디자인 등 다양한 마케팅 요소를 AI로 생성하고 지속적으로 개선하는 방법을 소개.
브랜드 네이밍 및 카피라이팅:
구체적인 템플릿과 예시를 통해 가방 브랜드, 뷰티 브랜드 등 다양한 사례를 다룸.
AI에게 구체적인 디렉션(예: “브랜드에 어울리는 이름 10개 생성”)을 주고, 생성된 결과에 대해 피드백하는 과정을 통해 최종 산출물을 도출.
비주얼 콘텐츠 생성:
미드저니와 같은 도구를 사용해 로고, 무드보드, 애니메이션 등 시각적 자료를 빠르게 제작하는 사례 소개.
디자인 팀 없이도 AI를 활용해 고품질의 디자인 초안을 생성하고 이를 수정, 보완하는 과정을 설명.
https://youtu.be/MhqsJioNK8M
프롬프트 입력과 피드백 과정을 통해 원하는 결과를 도출하는 워크플로우를 강조함.
“프롬프트 엔지니어링”을 통해 브랜드 네이밍, 카피라이팅, 디자인 등 다양한 마케팅 요소를 AI로 생성하고 지속적으로 개선하는 방법을 소개.
브랜드 네이밍 및 카피라이팅:
구체적인 템플릿과 예시를 통해 가방 브랜드, 뷰티 브랜드 등 다양한 사례를 다룸.
AI에게 구체적인 디렉션(예: “브랜드에 어울리는 이름 10개 생성”)을 주고, 생성된 결과에 대해 피드백하는 과정을 통해 최종 산출물을 도출.
비주얼 콘텐츠 생성:
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https://youtu.be/MhqsJioNK8M
YouTube
챗GPT+미드저니+소라로 완성하는 '나만의 마케팅 팀 구축하기.초보자도 가능 | AI잡부 & 셀피쉬클럽 대표 젬마(AI 팟캐스트 #48)
✅ 핵심 요약
• AI를 활용한 마케팅 자동화부터 크리에이티브 제작까지 단계별 구현법
• 셀피쉬클럽의 협업 모델을 통한 리소스 최적화 전략
• 실제 영상 제작 사례를 통한 미드저니/캔바 실전 활용법
📢 이런 분들에게 추천!
• 1인 창업자 및 소규모 팀 운영자
• 마케팅 예산 200만 원 이하로 효율화 필요 시
• AI 툴 학습 후 실제 적용 방법이 궁금한 분
• 글로벌 시장 진출을 위한 콘텐츠 제작 고민자
💡 영상에서…
• AI를 활용한 마케팅 자동화부터 크리에이티브 제작까지 단계별 구현법
• 셀피쉬클럽의 협업 모델을 통한 리소스 최적화 전략
• 실제 영상 제작 사례를 통한 미드저니/캔바 실전 활용법
📢 이런 분들에게 추천!
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• 마케팅 예산 200만 원 이하로 효율화 필요 시
• AI 툴 학습 후 실제 적용 방법이 궁금한 분
• 글로벌 시장 진출을 위한 콘텐츠 제작 고민자
💡 영상에서…