2025년 AI 버블이 터질 것인가

(Economist, Nov/18/2024) Will the bubble burst for AI in 2025, or will it start to deliver?

 

 

이것은 아마도 역사상 가장 큰 사업적 도박일 수 있다 It may be the biggest gamble in business history.

 

오늘날의 인공지능(AI) 열풍은 2022년 11월 말 ChatGPT 출시와 함께 시작되었다. OpenAI의 챗봇은 역사상 가장 빠르게 사용자 1억 명을 확보하며 몇 주 만에 그 기록을 세웠다. 투자자들도 몰려들었다. 2024년부터 2027년까지 AI 데이터센터에 대한 지출은 1조 4천억 달러를 초과할 것으로 예상되며, AI 칩 선도 제조업체인 엔비디아의 시장 가치는 3조 달러를 넘어 8배 증가했다.

 

그럼에도 불구하고 대부분의 기업은 여전히 이 기술이 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지, 그리고 이를 어떻게 활용해야 하는지 확신하지 못하고 있다.

 

미국 기업 중 5%만이 AI를 제품과 서비스에 활용하고 있다고 답했다. 수익을 내는 AI 스타트업도 거의 없다. 게다가 AI 모델 제작에 필요한 에너지와 데이터의 제약은 점점 더 심각해지고 있다. 투자자들의 열정과 사업 현실 간의 격차는 지속 불가능해 보이며, 이는 2025년이 중요한 전환점이 될 것임을 시사한다. 투자자들이 열정을 잃기 전에 AI를 더 효율적이고 유용하게 만드는 경쟁이 본격화되고 있다.

 

혁신의 최전선에서 시작하자 Start at the cutting edge of innovation

 

기술적 한계를 확장하는 속도를 늦추는 여러 제약이 존재한다. 대형 모델을 훈련시키는 데는 막대한 에너지가 필요하다. ChatGPT의 기반이 되는 대형 언어 모델 GPT-4를 훈련시키는 데 사용된 전력은 5,000가구의 미국 가정을 1년간 공급할 수 있는 수준이었으며, 이전 모델인 GPT-3의 경우 그 수치는 100가구에 불과했다. 더 크고 정교한 모델을 개발하려면 더 깊은 재정적 자원이 필요하다. 일부 추정에 따르면 차세대 모델을 훈련시키는 데는 10억 달러가 소요될 수 있으며, 모델이 커질수록 질의 처리(“추론”으로 알려짐) 비용도 증가할 것이다. 한편, 훈련 데이터 부족 문제도 점점 다가오고 있다. 한 추정에 따르면, 인터넷상의 고품질 텍스트 데이터는 2028년까지 고갈될 가능성이 있다.

 

전 세계 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해 효율적이고 특화된 칩에서부터 전력을 덜 소모하는 더 작고 특화된 모델까지 다양한 창의적 해결책을 개발하기 위해 분주히 움직이고 있다. 또 다른 기업들은 교과서와 같은 새로운 고품질 데이터 소스를 활용하거나 훈련에 사용할 합성 데이터를 생성하는 방법을 구상 중이다. 이러한 노력들이 기술의 점진적 개선으로 이어질지, 아니면 다음 단계의 획기적인 도약을 가능하게 하고 경제적으로 만들지는 아직 불확실하다. 투자자들은 OpenAI와 같은 스타 기업에 막대한 자금을 쏟아붓고 있다. 그러나 실제로 OpenAI, Anthropic, Google이 제공하는 대표 모델들 간의 성능과 역량 차이는 크지 않다. 그 외에도 Meta, Mistral, xAI와 같은 기업들도 빠르게 추격하고 있다.

 

It seems that much adoption of AI is in secret, as workers use it without telling their bosses

 

AI의 최종 사용자들에게는 또 다른 종류의 싸움이 진행 중이다. 개인과 기업들이 기술을 어떻게 최적화하여 사용할지 고민하고 있기 때문이다. 이는 시간이 걸린다. 투자도 필요하고, 프로세스도 재구상해야 하며, 직원들의 재교육도 필요하다. 이미 일부 산업은 다른 산업보다 AI 채택이 더 앞서 있다. 예를 들어, 정보기술(IT) 기업의 5분의 1은 AI를 사용한다고 말한다. 기술이 더 정교해짐에 따라—2025년에는 계획과 실행이 가능한 더 복잡한 작업을 수행할 수 있는 “에이전틱” 시스템이 등장할 것으로 예상된다—채택은 가속화될 수 있다.

 

하지만 문화도 중요하다. 많은 기업들이 통계학자들에게 AI를 사용한다고 말하지 않지만, 미국의 직원 3분의 1은 주 1회 이상 일을 할 때 AI를 사용한다고 답했다. 일부 역할에서는 그 비율이 더 높다. 한 연구에 따르면, 미국의 소프트웨어 엔지니어 78%가 AI를 적어도 주 1회 사용하고 있으며, 이는 2023년의 40%에서 증가한 수치이다. 또한, 인사 담당자 75%도 주 1회 이상 AI를 사용하고 있으며, 이는 35%에서 증가한 수치이다. OpenAI는 자사의 수익 중 75%가 기업 구독이 아니라 소비자에게서 나온다고 말한다.

 

이 모든 것은 많은 AI 활용이 비밀리에 이루어지고 있음을 시사한다. 직원들이 텍스트를 다시 작성하거나 보고서를 생성하는 등의 작업을 간소화하기 위해 AI를 사용하지만 이를 공개하지 않는 경우가 많다. 직원들은 AI를 사용해 업무를 더 빠르게 처리한다고 인정하면 상사가 일을 더 많이 시키거나, 직원 수를 줄여야 한다는 신호로 받아들일까 우려할 수 있다. 이는 AI 도입이 기술적 문제뿐 아니라 관리적 도전 과제임을 보여준다. 기술을 최대한 활용하려면, 상사들은 비밀과 불신보다는 개방성과 실험을 장려하는 환경을 조성해야 한다.

 

AI는 단순히 사무실에서의 반복 업무를 넘어 더 광범위한 용도로 사용될 수 있다. 2025년에는 AI의 가장 주목할 만한 혁신이 의약품 개발(첫 번째 AI 기반 의약품이 3상 임상시험에 들어갈 가능성)이나 국방(지능이 추가된 드론이 미래 핵심 무기 체계로 떠오르는 분야)과 같은 다른 영역에서 나올 가능성이 있다. 실제로 서방은 중국이 AI를 활용해 군사 및 경제적 우위를 점할 것을 우려하고 있다. 아이러니하게도, 미국의 수출 통제가 최첨단 AI 칩에 대한 접근을 제한하면서, 중국 엔지니어들은 자원 제약을 극복하는 데 특히 뛰어난 역량을 발휘하고 있다.

 

따라서 2025년 AI 경쟁은 여러 형태로 전개될 것이다. 그러나 투자자들이 자신감을 잃는 시점은 종종 새로운 기술이 조용히 확산되기 시작할 때이다. 거품이 터질 것인가, 아니면 기술이 성과를 내기 시작할 것인가? 2025년의 답은 둘 다 일어날 가능성이 있다는 것일지 모른다.