매년 이맘때면 제 관심은 자연스럽게 CES로 향했습니다. 한 해의 기술 방향을 가장 빠르게, 가장 압축적으로 확인할 수 있는 자리였기 때문입니다. 그런데 솔직히 말하자면, 올해 CES는 다소 실망스러웠습니다😅

분명 미래 기술을 내다보는 전시회였지만, 어느 순간부터 CES는 ‘미래’를 보여주기보다 이미 알고 있는 현재를 정리하는 행사에 가까워졌다는 인상을 지울 수 없었습니다. 누구나 예상 가능한 ‘피지컬 AI’가 전면에 등장한 장면도 그 연장선에 있었고요.

물론 어쩔 수 없었다는 것이 인정합니다. 기술의 발전 속도가 워낙 빠른 탓에, 현재를 따라가는 것만으로도 벅찬 시대가 되었으니까요. 하지만 그럴수록 CES에 기대했던 역할, 즉 지금보다 한 발 앞선 질문을 던지는 자리에 대한 아쉬움이 남습니다.

그래서! 남들은 모두 CES 이야기를 하지만, 저는 과감하게 다른 이야기를 해보려고 합니다. 연말 연초에 제 뇌리에 남았던 앤스로픽 이야기인데요. 새해 첫 레터로서 열심히 작성했으니 잘 봐주셨으면 좋겠습니다 :)

문제는 경제입니다. AI 산업은 비용이 먼저 발생하고 수익은 나중에 따라오는 구조입니다. 수요에 대응하기 위해 가장 중요한 데이터센터는 짓는 데만 1~2년이 걸리고, 그 비용도 천문학적입니다. 하지만 그 사이 매출이 어디까지 커질지는 아무도 장담할 수 없습니다. 기술은 직진하는데 재무는 안갯속에 있다는 뜻입니다.

이 구조에서 AI 버블 논쟁은 논점을 벗어나는 경우가 많습니다. 기술이 거품이냐를 묻지만, 실제로 위험한 건 기술이 아니라 타이밍과 투자 판단인 거죠. 컴퓨트를 적게 사면 고객을 놓치고, 많이 사면 비용을 견디지 못할 수 있습니다.

이런 상황에서 경쟁사들이 "YOLO"식의 무모한 확장을 하고 있다며 비판하는데요. 앤스로픽이 무리한 소비자 시장 경쟁보다 엔터프라이즈 시장에서 확실한 마진을 챙기려는 이유도 여기에 있습니다. 기술을 믿지 못해서가 아니라, 돈을 버는 속도가 돈을 쓰는 속도를 따라잡을 때까지 버틸 체력을 비축하기 위함입니다.

아모데이 역시 이 부분에 대해 우려하고 있습니다. ‘칩이 얼마나 빨리 닳느냐’가 아닙니다. 더 본질적인 문제는 AI 경쟁이 심화될수록 칩의 세대교체 속도가 비정상적으로 빨라진다는 데 있습니다. 경쟁사가 새 칩으로 성능과 비용을 동시에 낮추는 순간, 구형 칩의 가치는 급격히 떨어집니다.

그래서 앤스로픽은 칩 효율 곡선이 앞으로도 가파르게 이어질 것을 전제로, 재무 모델을 보수적으로 잡습니다. 다시 말해, 칩의 수명보다 기술 진화 속도와 경쟁 구도를 더 위험 변수로 본다는 인식입니다. 기술을 낙관하되, 숫자에는 낙관하지 않는 태도입니다.

이 숫자가 흥미로운 이유는 두 가지입니다. 첫째, '현행 모델'만 놓고 계산했다는 점입니다. 맥크로리는 모델이 더 복잡한 과업까지 빠르게 확장되면 1.8%p는 오히려 과소 추정일 수 있다고 말합니다. 즉, 기술 진보가 계속되면 '효율의 범위'가 넓어질 가능성이 있습니다.

둘째, 반대로 이 숫자는 매우 강한 가정 위에 서 있습니다. '경제 모든 직업군에 적용'이라는 전제는 사실상 보편적 채택에 가깝고, 절약된 시간이 그대로 생산으로 재투입된다는 가정도 깔려 있습니다. 그러나 현실에서는 검수·조율·승인 같은 병목이 남고, 절약된 시간이 곧바로 매출이나 산출로 이어지지 않을 수 있습니다.

가정이야 어떻든 지금 기술로 충분히 가능하다는 것은 확인됐습니다. 이제 남은 건 '경제가 그 효율을 흡수할 수 있는 구조냐'는 질문입니다.

이건 단순히 "테크 기업이 많은 곳이 AI를 더 쓴다" 수준의 이야기가 아닙니다. 생산성 도구가 더 빨리 도입되는 곳이, 다음 성장의 과실까지 먼저 가져가는 구조를 뜻합니다. AI가 정보 격차를 줄여주기는커녕, '도입 속도'의 차이로 인해 이미 부유한 곳의 생산성을 더 가속화시키는 결과를 낳을 수 있다는 얘기죠.

여기서 앤스로픽의 ‘침착함’이 다시 한번 의미를 가집니다. 기술 낙관만으로는 이 문제를 해결할 수 없습니다. 오히려 시장이 알아서 해결하리라는 믿음이 강할수록, 격차는 더 빨리 굳어질 수 있습니다. 맥크로리가 이 불편한 데이터를 공개하며 "정책과 산업이 대비해야 한다"라고 설명한 것도 같은 맥락입니다.

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