AI 그 이후
생각하는 법만 알면
LLM은 방대한 지식으로 다양한 작업을 수행하지만, 로봇 제어나 물류 자동화 등에 필수적인 '구조화된 기호 계획(Symbolic Planning)' 능력에는 명백한 한계를 보여왔어요. 이러한 작업들은 PDDL(Planning Domain Definition Language)과 같은 형식 언어로 정의된 문제라서, 행동의 전제조건을 체계적으로 검증하고 상태 변화를 정확히 추론하는 논리적 정밀성이 부족하기 때문에 AI가 아직도 해결하기 버거워 하거든요. 이 한계는 AI의 신뢰성을 요구하는 실제 산업 적용에 주요 장벽이 되어왔어요.
MIT CSAIL과 마이크로소프트 AI 공동 연구팀이 제시한 'PDDL-INSTRUCT' 프레임워크는 LLM에게 논리적 계획 수립 방법을 가르쳐요. 이 방법론의 핵심은 '논리적 사고의 사슬(Logical Chain-of-Thought)'을 활용한 프롬프트 엔지니어링이에요.
1. LLM은 먼저 계획 예제를 통해 기본적인 원리를 학습한 뒤, 스스로 행동 계획과 그 논리적 근거를 단계별로 생성해요.
2. 이후 외부 검증 시스템이 이 계획의 논리적 타당성을 평가하고 구체적인 피드백을 제공하면, LLM은 이를 반영해 추론 과정을 스스로 교정하며 학습을 심화해요.
실험 결과, Llama-3와 GPT-4 모델에 이 프레임워크를 적용했을 때 계획 정확도가 기본 모델 대비 최대 66%p 향상되었고, 표준 벤치마크에서 94%에 달하는 놀라운 계획 성공율을 보였어요.
이 연구는 LLM의 유연한 추론 능력과 기호 논리의 정밀성을 결합해서, 프롬프트 엔지니어링 만으로도 복잡하고 순차적인 의사결정이 가능한 더 신뢰도 높은 AI 시스템을 개발할 수 있다는 중요한 경로를 제시하고 있어요.
서버 랙은 이제 안녕!
최근 AI 업계의 지각 변동을 예고하는 세 가지 사건이 거의 동시에 발생했어요. OpenAI CEO 샘 알트만(Sam Altman)의 고비용 서비스 출시 예고, 엔비디아와의 1000억 달러 규모 데이터센터 구축 협약, 그리고 차세대 영상 생성 모델 ‘소라(Sora)’의 신규 버전으로 추정되는 ‘NF2’의 발견이라는 3가지에요.
개별적으로도 중요하지만, 이들을 종합하면 AI 기술의 발전 방향과 비즈니스 모델의 미래를 조망하는 핵심적인 흐름이 드러나요. 바로 막대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 한 기술적 초격차와 그에 상응하는 수익 모델 구축이에요.
알트만은 지난 22일, 몇 주 내로 새로운 ‘컴퓨팅 집약적(compute-intensive)’ 서비스를 출시할 것이며, 높은 비용 문제로 인해 일부 기능은 유료 구독자에게만 제공되거나 추가 요금이 부과될 것이라고 밝혔어요.
그는 AI 기술 비용을 낮추고 접근성을 높이려는 장기적 목표는 변함이 없다고 강조하면서도, "현재의 모델 비용으로 막대한 컴퓨팅을 투입했을 때 무엇이 가능한지 배우고 싶다"고 언급했거든요.
같은 날, 엔지니어 티보르 블라호(Tibor Blaho)는 OpenAI의 영상 생성 AI ‘소라’의 웹 앱에서 ‘NF2’라는 코드명을 지속적으로 관찰해왔다고 밝혔어요. 그는 ‘NF2’와 관련된 새로운 서브도메인과 ‘NF2 피드 페이지’, ‘웹 B’, ‘컴포저’, ‘패스트 패스’ 등 다양한 언급들을 근거로 이것이 소라의 새로운 버전일 가능성을 제기했어요.
‘컴퓨팅 집약적’ 서비스 예고와 맞물려, ‘NF2’는 아마도 'Veo 3'처럼 훨씬 더 정교하고 사실적인 영상 생성을 위해 방대한 연산 능력을 요구하는 차세대 모델일 것으로 추정하고 있어요.
이러한 움직임의 배경에는 천문학적인 규모의 인프라 투자가 있어요. 바로 다음 날인 23일, 엔비디아는 OpenAI에 최대 1000억 달러를 투자해 AI 데이터센터를 구축하는 파트너십을 발표했어요. 이 계약은 OpenAI가 최소 10기가와트(GW) 용량의 데이터센터를 확보하도록 지원하는 것을 목표로 하고 있어요
샘 알트먼은 "모든 것은 컴퓨팅에서 시작된다"며 "컴퓨팅 인프라는 미래 경제의 기반이 될 것"이라고 말해, 이번 투자가 AI 기술 발전의 필수불가결한 요소임을 분명히 했어요.
이 세 가지 사건의 연결고리는 명확해요. 엔비디아와의 협력을 통한 대규모 컴퓨팅 인프라 확보는 ‘NF2’와 같은 차세대 AI 모델 개발의 물리적 기반이 되고, 이 고성능 모델들은 이전에는 불가능했던 수준의 결과물을 제공하지만, 막대한 운영 비용을 수반해요. 따라서 알트먼이 예고한 새로운 고가의 유료 서비스는 이 비용을 회수하고 지속적인 연구개발을 위한 재원을 마련하는 선순환 구조를 만들기 위한 전략적 선택이에요.
OpenAI의 최근 행보는 AI 산업이 이제 본격적인 ‘규모의 경제’ 시대로 진입했음을 보여줘요. xAI, 앤트로픽 AI(Anthropic AI), OpenAI, 구글(Google) 등 압도적인 컴퓨팅 파워를 확보한 소수의 기업이 기술 발전을 주도하고, 이를 통해 창출된 고성능 서비스를 유료로 제공하며 시장 지배력을 강화하는 구도에요.
앞으로 AI 시장은 단순히 모델의 성능뿐만 아니라, 그 성능을 뒷받침하는 컴퓨팅 인프라의 규모와 이를 수익으로 연결하는 비즈니스 모델의 정교함에 따라 재편될텐데, OpenAI의 이번 승부수가 미래 AI 산업의 표준을 제시하게 될지 주목돼요.
밀레니엄 문제!
구글 딥마인드(Google DeepMind)가 뉴욕대(New York University) 등 유수 기관과 협력해, AI을 통해 유체 역학 분야의 오래된 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equations)의 새로운 해결책을 발견했다고 발표했어요. 이 연구는 허리케인의 소용돌이부터 비행기 날개에 작용하는 양력에 이르기까지, 유체의 움직임을 기술하는 복잡한 방정식들의 근본적인 한계를 규명하는 데 중점을 두고 있어요.
유체 역학 방정식에서 속도나 압력 같은 물리량이 무한대로 발산하는 지점을 '특이점(singularity)'이라 칭해요. 이는 방정식의 한계를 드러내며, 물리 세계에 대한 이해를 심화하는 데 필수적인 개념이거든요.
특히 '불안정한 특이점'은 극도로 정밀한 조건에서만 발생하는데, 수학계에서는 이것이 3차원 오일러 및 나비에-스토크스 방정식의 해를 구하는 데 결정적인 역할을 할 것으로 보고 있어요. 나비에-스토크스 방정식의 특이점 발견은 아직 해결되지 않은 밀레니엄 문제 중 하나고요.
연구팀은 ‘물리 정보 기반 신경망(PINNs)’이라는 AI 기법을 활용했어요. 일반 신경망이 데이터로부터 학습하는 것과 달리, PINNs는 물리 법칙을 모델링한 방정식 자체를 만족하도록 훈련되어 있어요. 연구팀은 이 기법에 수학적 통찰력을 직접 통합하고 정밀도를 극한까지 높여, 기존의 방법으로는 포착하기 어려웠던 새로운 불안정 특이점들을 체계적으로 발견하는 데 성공했어요. 이들이 달성한 오차 수준은 지구의 지름을 수 센티미터 이내로 예측하는 것과 같은 전례 없는 정확도에 해당해요.
이번 성과는 심오한 수학적 통찰과 최첨단 AI 기술을 융합한 컴퓨터 보조 수학의 새로운 시대를 여는 이정표에요. AI가 순수 과학 및 공학 분야의 오랜 난제를 해결하는 핵심 도구로 기능할 수 있음을 입증한 또 하나의 사례에요.
레이밴의 변신
마크 저커버그(Mark Zuckerberg) 메타(Meta) CEO가 안경의 미래에 대한 구체적인 비전을 제시했어요. 핵심은 현재의 안경이 인공지능(AI)과 결합하여 스마트폰을 잇는 차세대 퍼스널 컴퓨팅 기기가 될 것이라는 전망이에요. 그는 이 거대한 전환이 아이폰 등장 이후 피처폰이 스마트폰으로 대체된 과정과 유사할 것이라고 분석했어요.
저커버그에 따르면, 전 세계적으로 약 10억에서 20억 명의 인구가 매일 시력 교정을 위해 안경을 착용하는데, 이 거대한 기존 시장이 5년에서 7년 안에 자연스럽게 AI 안경 시장으로 흡수될 것이라고 예측하고 있어요. 왜냐하면 안경이 스마트폰까지 겸할 수 있으면 매일 이용할 수 있거든요. 나아가 선글라스 사용자 등 잠재적 수요까지 고려하면 시장의 성장 가능성은 무한해요.
이러한 비전 실현의 핵심 전략은 '점진적 진화'에요. 저커버그는 첫 번째 버전(V1)의 제품으로 시장의 반응과 피드백을 얻고, 이를 바탕으로 후속 버전(V2, V3)에서 하드웨어와 소프트웨어를 지속적으로 개선하는 MVP 방식을 강조했어요. 실제 메타가 출시한 '레이밴 메타' 스마트 안경의 두 번째 버전은 첫 버전에 비해 판매량이 5배 증가하며 이러한 전략의 유효성을 증명했어요. 첫 제품이 완벽하지 않더라도, 사용자와 함께 호흡하며 점진적으로 완성도를 높여가는 '린 프로세스(Lean Process)'에요.
앞으로, AI 안경의 대중화는 혁신적인 단일 제품의 등장이 아닌, 꾸준한 피드백과 개선을 통한 점진적 확산의 형태로 이루어질 거에요. 메타는 이 과정을 통해 안경을 단순한 시력 보조 도구가 아닌, 일상의 모든 순간을 기록하고 소통하는 필수적인 AI 비서로 만드려 시도 중이고요. 기술의 발전이 우리의 눈을 어떻게 바꿀지 주목되네요.
좋은 건지 나쁜 건지
AI가 노동 시장에 미치는 영향은 아직도 모호해요. 생산성 향상과 일자리 소멸이라는 두 가지 상반된 현상을 동시에 유발하고 있거든요. 특정 산업 분야에서는 AI를 통해 노동자의 가치가 상승하는 반면, 다른 한편에서는 청년층과 신규 진입자를 중심으로 고용 불안이 현실화되고 있어요. 데이터와 현장의 목소리는 이러한 고용 시장의 구조적 변화가 이미 시작되었음을 명확히 보여줘요
PwC가 발표한 '2025 글로벌 AI 일자리 바로미터' 보고서에 따르면, AI에 더 많이 노출된 산업은 그렇지 않은 산업에 비해 직원 1인당 수익 증가율이 3배 더 높게 나타났어요. 또한, 해당 산업의 임금 상승률은 다른 산업보다 2배 빠르게 증가했으며, AI 기술을 보유한 근로자는 동일 직무 내에서 AI 기술이 없는 근로자보다 평균 56% 높은 임금을 받는다고 해요. AI가 기존 근로자의 생산성을 극대화하고, 그에 상응하는 경제적 보상으로 이어지는 긍정적인 면을 보여줘요. AI 기술은 노동력을 대체하는 것이 아니라, 숙련된 노동자를 더욱 가치 있게 만드는 '증강(Augmentation)'의 역할을 수행하거든요.
그러나 이러한 긍정적 지표의 이면에는 고용 시장의 신규 진입자들이 겪는 어두운 면도 존재해요. 비영리 단체 굿윌(Goodwill)의 CEO 스티브 프레스턴은 AI로 인한 대규모 해고가 이미 시작되었고, 특히 콜센터, 판매직 등 저임금, 초급 단계의 일자리에 타격이 집중되고 있다고 밝혔어요. 그는 굿윌의 직업 센터가 AI로 인해 실직한 젊은이들의 유입에 대비하고 있지만, 대졸자와 비대졸자 모두에게 영향을 미치는 '청년 실업 위기'라고 진단했어요.
초급 단계의 일자리는 단순히 소득의 원천이 아니라, 경력의 기초를 다지고 조직 내에서 성장할 수 있는 기회를 제공하는 발판인데, AI 자동화가 이 발판을 제거하면서, 청년층이 경력을 시작하고 발전시키는 경로 자체가 위협받고 있다고 말이죠.
이러한 현장 전문가의 경고는 데이터로도 뒷받침되고 있어요. 스탠퍼드 대학의 연구에 따르면, 2022년 말 ChatGPT 출시 이후 AI에 노출된 산업군에서 22세에서 25세 사이 근로자의 고용은 16% 감소한 것으로 나타났어요. 소프트웨어 개발 및 고객 지원과 같은 분야에서 이러한 경향은 더욱 두드러졌어요. 반면, 같은 직종의 숙련된 근로자들의 고용은 안정적으로 유지되거나 오히려 증가했어요. 이는 AI가 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하면서, 해당 업무를 주로 수행하던 경력이 적은 근로자를 대체하는 효과가 발생하고 있음을 보여줘요.
이렇듯 AI는 고용 시장에 명확한 양면성을 드러내고 있어요. AI 기술에 대한 노출도가 높은 산업의 생산성과 임금은 급격히 상승하고 있지만, 이는 기존 경력직과 새로운 기술을 습득한 인력에 한정된 현상일 수 있어요. 동시에 AI 자동화는 청년층과 사회 초년생들이 주로 담당하던 초급 단계의 일자리를 빠르게 감소시키며, 고용 시장 진입 자체를 어렵게 만들고 있고요.
그렇다면 구조적 변화에 대응하기 위한 핵심은 명확해요. 바로 '기술 습득'이에요. 프레스턴 CEO는 마이크로소프트 엑셀과 같은 기본적인 디지털 활용 능력부터 ChatGPT와 같은 생성형 AI 도구 사용 능력까지, 직장에서 실제로 요구하는 기술의 숙달이 중요하다고 강조했어요.
AI 기술을 보유한 인력에 대한 임금 프리미엄이 작년에 25%에서 올해 56%로 급증했다는 PwC의 데이터는 이러한 주장을 뒷받침하고요. 또한, AI의 영향력이 상대적으로 적고 학위 없이도 진입할 수 있는 태양광 패널 설치, 전기차 충전소 유지보수와 같은 청정 기술 분야도 새로운 기회가 될 수 있어요.
AI 시대의 고용 시장은 특정 기술을 가진 인력에게는 전례 없는 기회를, 그렇지 못한 인력에게는 구조적 실업의 위협을 동시에 제시하고 있어요. 따라서 개인과 사회 모두 AI가 요구하는 역량을 정확히 파악하고, 교육 및 직업 훈련 시스템을 통해 신속하게 적응하는 능력을 배양하는 것이 생존과 성장을 위한 필수 조건이에요.
범용 인공지능(AGI)의 등장은 경제 성장과 노동 시장의 근본적인 패러다임 전환을 예고한다. AGI가 인간이 수행하는 모든 경제적 가치 활동을 대체할 가능성이 제기되면서, 인간 노동의 미래 가치와 역할에 대한 이론적 탐구가 심도 있게 이루어지고 있다. 최근 발표된 두 편의 경제학 논문은 이 질문에 대해 냉정하고 객관적인 분석을 제시하며 미래의 청사진을 그리고 있다.
AGI 이후의 모습?!
AGI의 등장으로 경제 성장과 노동 시장이 근본적으로 패러다임이 바뀔 것이라는 점은 누구나 예상하고 있어요. AGI가 인간이 수행하는 모든 경제적 가치 활동을 대체할 가능성이 제기되면서, 인간 노동의 미래 가치와 역할에 대한 이론적 탐구가 심도 있게 이루어지고 있고요. 최근 발표된 두 편의 경제학 논문은 이 질문에 대해 냉정하고 객관적인 분석을 제시하며 미래의 청사진을 그리고 있어요.
파스쿠알 레스트레포(Pascual Restrepo)의 논문 "우리는 그리워지지 않을 것이다(We Wont be Missed)"는 AGI가 완성된 후의 거시 경제적 결과를 이론적으로 탐구했어요. 그는 경제 활동을 성장에 필수적인 '병목 작업(bottleneck work)'과 비필수적인 '부수적 작업(accessory work)'으로 구분했어요.
그의 모델에 따르면, 컴퓨팅 자원이 기하급수적으로 확장됨에 따라 AGI는 모든 병목 작업을 자동화해요. 인간은 자동화의 경제적 실익이 떨어지는 일부 부수적 작업(돌봄, 환대 등)에만 제한적으로 남게 될 수 있다네요. 이 시점에서 경제 성장은 전적으로 컴퓨팅 자원의 확장에 의해 주도되며, 인간의 노동은 더 이상 성장에 기여하지 못해요.
인간의 임금은 성장과 완전히 분리되어, '자신의 노동을 컴퓨팅 자원으로 대체하는 데 드는 비용'에 의해 상한이 결정되고요. 결과적으로 국내총생산(GDP)에서 노동 소득이 차지하는 비중은 0으로 수렴하고, 경제 성장의 과실은 컴퓨팅 자원 소유자에게 귀속되어 버려요. 인간의 노동은 완전히 소멸하지는 않지만, 그 경제적 기여도는 무시할 수 있을 정도로 축소되고요.
아자이 아그라왈(Ajay Agrawal) 등이 저술한 "주문형 천재(Genius on Demand)"는 지식 노동 시장의 재편을 미시적으로 분석했어요. 이들은 지식 노동자를 기존 지식을 적용하는 '루틴 노동자'와 새로운 지식을 창출하는 '천재 노동자'로 나눴어요. 여기에 무한한 공급이 가능한 'AI 천재'가 등장하면, 노동 배분 구조는 근본적으로 변해요.
희소한 자원인 '인간 천재'는 AI 대비 비교 우위가 가장 큰 영역, 즉 기존 지식에서 가장 멀리 떨어진 독창적이고 새로운 문제 해결 영역으로 밀려나 극도로 특화된다네요. 반면, AI가 인간 천재에 근접한 효율성을 확보할 경우, 기존 지식을 응용하던 광범위한 루틴 지식 노동자는 완전히 대체될 수 있어요. 지식 노동 시장의 중간층이 사라지고 극심한 양극화가 발생할 가능성이 생겨버려요.
두 논문은 거시와 미시라는 서로 다른 렌즈를 통해 결국 하나의 결론을 가리켜요. AGI 시대에 인간의 노동은 경제의 중심 동력으로서의 지위를 상실해요. 레스트레포의 분석은 노동과 성장의 완전한 분리를, 아그라왈 등의 분석은 지식 노동의 극단적 전문화와 대규모 대체 과정을 명확히 보여줘요.
컴퓨팅 자원이 창출하는 막대한 부를 어떻게 분배할 것인가, 그리고 경제 성장에 더 이상 필수적이지 않은 노동의 의미를 어떻게 재정의할 것인가. 밀레니엄 문제 해결의 실마리를 찾고, 고용 시장에 영향을 미치는 AGI의 도래는 에코 멤버님들에게 기술적 진보를 넘어 사회 구조와 인간의 역할에 대한 근원적인 재고찰을 요구하고 있어요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) arXiv:2509.13351 [cs.AI]
(2) Sam Altman. (2025). "Over the next few weeks, we are launching some new compute-intensive offerings. Because of the associated costs, some features will initially only be available to Pro subscribers, and some new products will have additional fees. Our intention remains to drive the cost of". X. https://x.com/sama/status/1969835407421374910
(3) Tibor Blaho. (2025). "I've been observing this "NF2" experiment in the Sora web app for a while now, but there now seem to be related new subdomains and more mentions like new NF2 Feed Page, Web B, Composer, Recording, Accepted Invite, Fast Pass and more, possibly hinting at a new version of Sora https://t.co/vSaT9qHwc2". X. https://x.com/btibor91/status/1970085725690544476
(4) Ian King and Shirin Ghaffary. (2025). Nvidia, OpenAI Make $100 Billion Deal to Build Data Centers. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-09-22/nvidia-to-invest-100-billion-in-openai-in-ai-computing-buildout
(5) Yongji Wang, Sam Blackwell. (2025). Science Discovering new solutions to century-old problems in fluid dynamics. Google DeepMind. https://deepmind.google/discover/blog/discovering-new-solutions-to-century-old-problems-in-fluid-dynamics/
(6) ACCESS Podcast. (2025). Mark Zuckerberg on Meta's new Ray-Ban display glasses, the AI bubble, and superintelligence. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=23FyskyFoP8
(7) Choi.openai. (2025). Meta CEO 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)은 5~7년 안에 현재 판매되는 안경의 대부분이 어떤 형태로든 AI 기능을 탑재하게 될 것이라고 말했습니다. 이는 차세대 아이폰 순간이 될 수 있다고 강조했습니다. 이미 10~20억 명이 시력 교정을 위해 안경을 쓰고 있으며, 여기에 선글라스를 더하면 시장은 더욱 커진다고 설명했습니다. Threads. https://www.threads.com/@choi.openai/post/DO29XcuD08g/video-meta-ceo-마크-저커버그mark-zuckerberg은-57년-안에-현재-판매되는-안경의-대부분이-어떤-형태로든-ai-기능을-탑재하게-될-것
(8) PwC. (2025). AI Jobs Barometer. PwC. https://www.pwc.com/gx/en/issues/artificial-intelligence/ai-jobs-barometer.html
(9) Orianna Rosa Doyle. (2025). Goodwill CEO says he’s preparing for an influx of jobless Gen Zers because of AI—and warns, a youth unemployment crisis is already happening. Fortune. https://www.yahoo.com/news/articles/goodwill-ceo-says-preparing-influx-090000273.html
(10) Ajay Agrawal, Joshua S. Gans and Avi Goldfarb. (2025). Genius on Demand: The Value of Transformative Artificial Intelligence. Economics of Transformative AI Workshop, Fall 2025. https://conference.nber.org/conf_papers/f227491.pdf
(11) Pascual Restrepo. (2025). We Wont be Missed: Work and Growth in the Era of AGI. Economics of Transformative AI Workshop, Fall 2025. https://conference.nber.org/conf_papers/f227505.pdf
