최근 FII(Future Investment Initiative)에서 열린 AI 패널 토론에서 세 명의 혁신적인 CEO들이 모여 인공지능의 현재와 미래에 대해 깊이 있는 대화를 나눴다. 이들의 이야기를 통해 AI가 어떻게 우리의 삶을 변화시키고 있는지, 그리고 앞으로 어떤 모습으로 발전할지 살펴보자.
패널리스트 소개: AI 혁신의 선두주자들
먼저 세 명의 패널리스트를 소개하면,Prem Akaraju는 Stability AI의 CEO로, 세계 최고 수준의 오픈소스 이미지, 비디오, 3D 모델을 개발하고 있다. 놀랍게도 2023년에 AI로 생성된 이미지의 80%가 그들의 Stable Diffusion 모델을 통해 만들어졌다고 한다.
Richard Socher는 You.com의 CEO이자 창립자로, 차세대 검색 엔진이자 생산성 도구를 개발하고 있다. 그는 또한 AIX Ventures라는 벤처펀드를 운영하며, 스탠ford 교수 시절 제자들이 창립한 Hugging Face가 현재 15억 달러 가치로 성장한 것을 자랑스럽게 언급했다.
Dr. Kai-Fu Lee는 43년간 AI 분야에서 활동해온 전설적인 인물이다. Apple, Microsoft, Google에서 근무했고, 『AI 슈퍼파워』와 『AI 2041』의 저자이기도 하다. 현재는 30억 달러 규모의 Sinovation Ventures를 운영하면서 동시에 01.AI라는 생성형 AI 회사를 이끌고 있다. 이 회사는 현재 OpenAI와 Google 다음으로 세 번째로 높은 성능의 대형 언어 모델을 보유하고 있다.
할리우드의 미래: 제임스 카메론이 본 AI 혁명
Prem Akaraju는 전 직장인 Weta Digital에서 『아바타 2』 작업을 하며 제임스 카메론과 함께 일했던 경험을 공유했다. 카메론 감독이 Stability AI 이사회에 합류한 이유는 무엇일까?
"『아바타 2』는 제작에 4년 이상이 걸렸습니다. 모든 것이 렌더링되어야 했기 때문이죠. 하지만 5-10년 후에는 영화와 텔레비전, 시각 미디어의 대부분이 렌더링이 아닌 생성으로 만들어질 것입니다."
실제로 『아바타』의 특정 장면들은 단 한 프레임을 렌더링하는 데 6,000-7,000시간의 컴퓨팅 시간이 필요했다. 이것이 이제는 몇 분으로 단축될 수 있다는 것이다. 카메론 감독은 단순히 시간을 되찾고 싶어했던 것이다.
하지만 AI가 완전히 자동으로 영화를 만들어낼까? Prem은 이에 대해 신중한 입장을 보였다. "창작 과정은 여전히 인간에서 시작되어야 한다고 생각합니다. 인간이 이러한 도구들과 에이전트들을 지휘해서 스토리를 만들어야 하죠."
자연어 처리를 넘어서: 다음 세대 AI의 모습
Richard Socher는 자연어 처리(NLP) 분야의 선구자로서 흥미로운 통찰을 제공했다. 2010년에 그는 모든 NLP 작업을 위한 단일 신경망을 훈련시키겠다는 "미친" 아이디어를 가지고 있었고, 2018년에 마침내 프롬프트 엔지니어링을 발명한 첫 번째 모델을 구축했다.
"다음 단계는 멀티모달 모델들입니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 비디오, 음성, 그리고 프로그래밍까지 다양한 형태의 입력과 출력을 처리할 수 있게 될 것입니다."
특히 흥미로운 것은 단백질이라는 새로운 모달리티다. "단백질은 모든 생물학의 기본 레고 블록입니다. 우리 몸의 모든 것이 단백질에 의해 조절됩니다. 대형 언어 모델에게 소네트나 시를 써달라고 요청하는 것처럼, 특정 종류의 단백질을 만들어달라고 요청할 수 있습니다. SARS-CoV-2에만 결합하거나 뇌의 특정 암에만 결합하는 단백질 말이죠."
실제로 2020년에 Salesforce Research에서 그들은 자연적으로 존재하는 어떤 단백질과도 40% 다른 완전히 새로운 종류의 단백질을 생성하는 첫 번째 언어 모델을 만들었고, 이를 실제 실험실에서 합성하는 데 성공했다.
지능의 상한선은 존재하는가?
패널에서 가장 흥미로운 질문 중 하나는 "지능에 상한선이 있는가?"였다. Richard는 이에 대해 다차원적인 접근을 제시했다.
"지능의 다양한 차원들을 살펴봐야 합니다. 언어 지능, 시각 인식 지능, 추론, 지식 추출, 물리적 조작 등이 있죠."
시각 지능을 예로 들면, 인간의 시각은 전자기 주파수 스펙트럼의 일부만을 볼 수 있지만, AI는 결국 감마선 주파수까지 모든 것을 보고 원자까지 인식할 수 있게 될 것이다. 이때 물리학적 한계, 즉 양자역학적 관찰 가능성의 한계에 도달하게 된다.
"어떤 경우에는 우리가 그 상한선으로부터 천문학적으로 멀리 떨어져 있고, 어떤 경우에는 이미 꽤 가까이 와 있습니다."
중국 AI의 혁신: 적은 비용으로 더 큰 성과
Kai-Fu Lee의 이야기는 특히 인상적이었다. 그의 회사 01.AI는 단 300만 달러로 모델을 훈련시켜 세계 3위의 성능을 달성했다. 이는 GPT-4의 2억 달러, GPT-5의 예상 10억 달러와 비교하면 놀라운 효율성이다.
"중국 회사로서 우리는 미국 규제로 인해 GPU 접근이 제한되어 있고, 중국 회사들의 가치 평가도 미국 회사들의 일부에 불과합니다. 하지만 필요는 발명의 어머니라고 하죠. 2,000개의 GPU만 가지고 있을 때, 팀은 이를 어떻게 활용할지 알아내야 하고, CEO인 저는 우선순위를 정해야 합니다."
이러한 제약이 오히려 혁신을 이끌어냈다. 그들의 추론 비용은 백만 토큰당 10센트로, 일반적인 비교 모델의 30분의 1 수준이다. 이는 Jevons의 역설을 연상시킨다. 19세기 산업혁명 당시 더 효율적인 증기기관을 만들면 석탄 사용량이 줄어들 것이라 생각했지만, 실제로는 더 많은 곳에서 증기기관을 사용하게 되어 석탄 수요가 증가했다.
"우리는 현재 지능의 Jevons 역설 속에 있습니다. 우리는 단순히 더 많은 곳에서 지능을 사용하게 될 것입니다."
일의 미래: 모든 사람이 매니저가 되는 시대
Richard Socher는 일의 미래에 대해 흥미로운 관점을 제시했다. "우리 중 많은 사람들이 매니저가 될 것입니다. 현재 개별 기여자인 직원들은 AI를 관리하는 방법을 배워야 할 것입니다."
실제 사례로, 대형 사이버 보안 회사 MIMECAS에서는 200개의 시드 라이선스를 사용하는 워크숍을 진행했다. 마케팅 팀원이 "보통 긴 제품 설명을 받아서 다양한 산업을 위해 설명하고, 이메일 캠페인을 만들고, 트윗 3개와 링크드인 메시지 3개를 작성해야 합니다"라고 말하자, "그냥 AI 에이전트에게 그렇게 말하세요"라고 답했다. 그 결과 격주로 6-20시간씩 걸리던 작업이 자동화되었다.
하지만 모든 영역이 동일하게 자동화되지는 않을 것이다. "완벽하게 시뮬레이션할 수 있는 것은 체스나 바둑 같은 게임, 그리고 프로그래밍입니다. 하지만 고객 서비스 같은 경우는 수십억 명의 고객이 제품에 대해 물어볼 수 있는 모든 다양한 문제들을 시뮬레이션할 수 없습니다."
Richard는 농담 반 진담 반으로 "배관공들이 아마 AI 파괴로부터 가장 안전할 것"이라고 말했다. "아무도 배관 작업을 어떻게 하는지에 대한 데이터를 수집하지 않고 있거든요."
20대를 위한 조언: 코딩을 배울 것인가, 말 것인가?
마지막으로 패널리스트들은 20대 젊은이들에게 조언을 제공했다. 흥미롭게도 의견이 갈렸다.
Prem Akaraju: "코딩 배우는 데 시간을 낭비하지 마세요. 새로운 언어는 영어가 될 것입니다. 모든 AI 모달리티를 가능한 한 빨리 배우고, 자신의 열정을 찾아 그것을 강화할 매우 좁은 AI를 찾으세요."
Richard Socher: "저는 반대합니다. 여전히 프로그래밍을 배워야 한다고 생각합니다. 그것이 이 기술이 어떻게 작동하는지 근본적인 수준에서 이해하는 방법이고, 마법이 아닌 실제로 수정하고 구축할 수 있는 것으로 만드는 방법입니다. 하지만 컴퓨터 과학과 프로그래밍을 다른 열정과 결합해야 합니다."
Kai-Fu Lee: "저는 두 분 모두에게 동의합니다. 사람들은 자신의 마음을 따라야 합니다. 훌륭한 프로그래머가 되는 것이 꿈이고 그것을 할 수 있다면 Richard의 말을 따르세요. 하지만 프로그래밍이 단순히 돈을 가장 많이 벌 수 있는 방법이라고 생각한다면, 그렇지 않습니다. 그럴 때는 Prem의 말을 따르세요."
결론: AI 혁명의 한복판에서
이 세 명의 CEO들이 그려내는 AI의 미래는 놀랍도록 구체적이면서도 혁명적이다. 할리우드에서는 렌더링에서 생성으로의 패러다임 전환이 일어나고, 의학에서는 맞춤형 단백질 생성이 가능해지며, 업무에서는 모든 사람이 AI 매니저가 되는 시대가 오고 있다.
특히 인상적인 것은 Kai-Fu Lee가 보여준 효율성의 혁신이다. 적은 자원으로도 세계 최고 수준의 성과를 낼 수 있다는 것은 AI 기술이 전 세계적으로 민주화될 수 있음을 의미한다. 이는 단순히 실리콘밸리의 거대 기업들만이 AI 혁명을 주도하는 것이 아니라, 전 세계 어디서든 혁신이 일어날 수 있음을 보여준다.
Kai-Fu Lee의 마지막 경고는 특히 주목할 만하다: "이 10년이 끝날 때까지 두 종류의 회사만 남을 것입니다. AI를 완전히 활용하는 회사와 사업에서 퇴출되는 회사들." 이는 단순한 예측이 아니라, AI 시대를 살아가는 모든 이들이 진지하게 받아들여야 할 현실적인 조언이다.
AI 혁명은 이미 시작되었고, 우리는 그 한복판에 서 있다. 중요한 것은 이 변화를 두려워하기보다는 적극적으로 받아들이고, 자신만의 방식으로 AI와 함께 성장해 나가는 것이다. 젊은 세대든 기성세대든, 지금이야말로 AI의 가능성을 탐구하고 자신의 미래를 준비해야 할 때다.