따뜻한 이성
AI 주가는 거품이 아니야?!
AI 관련 기업들의 주가가 하늘 높은 줄 모르고 치솟으며 시장의 뜨거운 감자로 떠올랐어요. 이 같은 급등세는 2000년대 초반의 닷컴 버블(Dot-com bubble)을 떠올리게 하는데요, 현재의 AI 열풍이 과연 지속 가능한 성장인지, 아니면 한순간에 꺼져버릴 거품인지에 대한 논쟁이 뜨겁게 달아오르고 있어요.
닷컴 버블 당시, 수많은 인터넷 기업들은 확실한 수익 모델 없이 미래에 대한 막연한 기대감만으로 높은 기업 가치를 평가받았어요. 결과적으로 거품이 붕괴하며 수많은 기업이 사라지고 투자자들은 큰 손실을 입었죠. 지금의 AI 열풍 역시 과도한 투자가 몰리고 있다는 점에서 닷컴 버블과 유사하다는 우려의 목소리가 나와요. 일부 전문가들은 현재 AI 관련 기업들의 가치 평가가 펀더멘털(fundamentals)을 훨씬 뛰어넘는 수준이라고 경고하기도 하고요.
하지만 시티뱅크(Citibank)에 따르면 현재의 AI 시장은 닷컴 버블 때와는 근본적으로 다르다는 주장도 만만치 않아요. 가장 큰 차이점은 바로 '수익성'이에요. 닷컴 버블 시기의 기업 대부분이 적자 상태였던 반면, 현재 AI 랠리를 주도하는 빅테크(Big Tech) 기업들은 이미 막대한 이익을 창출하고 있거든요. 이들은 투자를 위해 무리하게 빚을 내는 대신, 견고한 이익을 바탕으로 데이터센터(data center), 자체 칩 개발 등 AI 인프라에 재투자하는 건전한 성장 사이클을 보여주고 있거든요.
또한, AI 기술은 이미 우리 생활과 산업 전반에 깊숙이 파고들며 실질적인 가치를 만들어내고 있어요. 제조, 금융, 헬스케어 등 다양한 분야에서 AI는 생산성을 혁신하고 새로운 서비스를 창출하는 핵심 동력으로 자리 잡았어요. 이러한 기술의 실체와 확장 가능성은 막연한 기대감에 부풀려졌던 닷컴 버블과는 확연히 다른 지점이에요.
물론 위험 요소가 없는 것은 아니에요. 일부 수익성이 검증되지 않은 채 높은 가치를 평가받는 기업들은 시장 상황 변화에 민감하게 반응할 수 있거든요. 또한, AI 기술의 발전 속도가 워낙 빨라 경쟁이 심화되거나 예상치 못한 규제가 등장할 가능성도 배제할 수 없어요. 따라서 투자자들은 맹목적인 낙관론을 경계하고, 기업의 실제 수익 창출 능력과 기술 경쟁력을 꼼꼼히 따져보는 신중한 접근이 필요해요.
결론적으로, 현재 AI 시장의 주가 상승세에는 분명 과열된 측면이 존재해요. 하지만 이를 2000년대의 닷컴 버블과 동일선상에 놓고 '거품'으로만 치부하기는 어려워요. 견고한 수익을 기반으로 한 빅테크 기업들의 투자, 그리고 이미 현실화된 AI 기술의 영향력은 과거와는 다른 새로운 패러다임을 예고하고 있기 때문이에요. 지금의 AI 열풍은 단순한 거품이 아니라, 산업의 지형을 바꾸는 거대한 변화의 시작일 수 있어요.
더 많은 기억!
LLM의 발전은 눈부시지만, 한 번에 처리할 수 있는 정보의 양, 즉 '컨텍스트 창(context window)'의 한계는 늘 명확한 족쇄로 작용해왔어요. 아무리 뛰어난 모델이라도 입력 가능한 데이터의 길이를 넘어서면 이전 정보를 잊어버리는 문제가 발생했기 때문이에요. 하지만 최근 알렉스 장(Alex Zhang)이 해묵은 과제를 해결할 혁신적인 방법론을 제시하 주목을 받고 있어요.
그 주인공은 바로 '재귀 언어 모델(Recursive Language Models, RLM)'이에요. RLM은 기존 모델을 변경하는 대신, 추론 단계에서 새로운 전략을 사용하는 것이 특징이에요.
LLM이 마치 프로그래머가 명령어(REPL)를 입력하고 결과를 확인하며 작업하듯, 길고 복잡한 프롬프트를 스스로 작은 단위로 분해하고 재귀적으로 상호작용하며 처리하게 만들어요. 이는 단순히 긴 글을 요약하거나 정보를 검색하는 것을 넘어, 방대한 정보 속에서 복잡한 논리적 관계를 파악하고 다층적인 문제를 해결할 수 있는 새로운 가능성을 열어요.
RLM이 보여준 성능은 실로 놀라워요. OOLONG 벤치마크(OOLONG benchmark) 테스트에서, 소형 모델인 GPT-4o-mini에 RLM을 적용하자 13만 2천 토큰에 달하는 긴 시퀀스를 처리할 때, 훨씬 큰 모델인 GPT-4o 원본보다 110% 이상 높은 성능을 기록했어요.
심지어 평균 쿼리 비용은 더 저렴했고요. 또한, BrowseComp-Plus 벤치마크에서는 무려 1000만 토큰이 넘는 방대한 데이터를 하나의 '프롬프트'로 입력받아, 기존의 명시적인 정보 검색(retrieval) 시스템을 능가하는 정확도로 매우 복합적인 질문에 답변하는 데 성공했어요.
RLM의 등장은 LLM이 단순히 긴 문서를 '읽는' 수준을 넘어, 책 수백 권 분량의 데이터셋 전체를 하나의 작업 공간으로 놓고 '이해'하며 상호작용하는 시대를 예고해요.
수백만 줄의 코드베이스를 한 번에 분석해 버그를 찾거나, 방대한 법률 및 의료 문서를 통째로 검토하여 복잡한 사례에 대한 답을 찾는 등, 이전에는 상상하기 어려웠던 작업들을 가능하게 할 거예요. 컨텍스트 창의 물리적 제약이 사실상 사라진 AI가 열어갈 새로운 지평이 더욱 기대되는 이유예요.
이중 트랙
최근 OpenAI가 발표한 '한국을 위한 경제 청사진(Economic Blueprint for Korea)' 보고서는 대한민국이 차세대 AI 강국으로 도약할 중대한 기로에 서 있음을 명확히 보여줘요. 세계적 수준의 기술 생태계와 정부의 강력한 의지를 바탕으로, AI를 새로운 성장 동력으로 삼아 경제의 구조적 둔화를 극복할 구체적인 방안을 제시하고 있기 때문이에요.
보고서는 한국이 가진 잠재력을 높이 평가해요. 세계 최고 수준의 반도체 산업, 견고한 디지털 인프라, 그리고 우수한 인재는 AI 시대를 선도할 핵심 자산이거든요.
실제로 한국은행(Bank of Korea)은 AI 도입이 국가 총요소생산성(Total Factor Productivity)을 3.2% 높여, GDP 성장률을 최대 12.6%까지 끌어올릴 수 있다고 전망했어요. 이는 AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 국가 경제의 체질을 근본적으로 바꿀 '게임 체인저(game changer)'임을 의미해요.
OpenAI가 제안하는 핵심 전략은 바로 '이중 트랙(Dual-track)' 접근법이에요.첫째, 국내 데이터와 기술을 기반으로 하는 '주권적 AI 생태계(Sovereign AI Ecosystem)'를 구축하여 기술 자립을 꾀하고, 둘째, 최첨단 기술을 신속하게 도입하기 위해 글로벌 선도 기업들과 적극적으로 협력하는 것을 골자로 해요.
삼성전자(Samsung Electronics)와 SK가 OpenAI의 '스타게이트 이니셔티브(Stargate Initiative)'에 참여하여 차세대 AI 데이터센터(data center) 구축에 협력하기로 한 것은 이 전략의 대표적인 사례예요. 이 두 가지 길은 상호 보완적이며, 글로벌 협력을 통해 얻은 운영 노하우와 인프라 기술은 다시 우리의 주권적 생태계를 강화하는 선순환 구조를 만들 거예요.
이 전략은 구체적으로 세 가지 핵심 분야에서 큰 시너지를 낼 수 있어요.
첫째, 반도체, 자동차 등 주력 수출 산업에 AI를 접목해 스마트 팩토리(smart factory)를 고도화하고 생산성을 극대화하여 '수출 1조 달러' 목표 달성을 앞당기는 것이에요.
둘째, 고령화 사회가 직면한 보건의료 시스템의 부담을 AI 기술로 완화하고, 맞춤형 공공 의료 서비스를 확대하는 것이고요.
셋째, AI 보조교사를 활용하여 도시와 농촌 간 교육 격차를 해소하고, 미래 세대를 위한 창의적 인재를 양성하는 것이에요.
이 모든 노력의 궁극적인 목표는 단순히 AI를 잘 활용하는 국가를 넘어, '견고한 K-AI 생태계'를 완성하는 데 있어요. 한국의 강점을 극대화하는 이중 트랙 전략을 성공적으로 추진한다면, 우리는 AI 기술의 선도적 사용자를 넘어 원전이나 스마트시티(smart city)처럼 기술, 정책, 금융을 결합한 'AI 국가 패키지'를 수출하는 글로벌 표준 제시 국가로 도약할 수 있어요.
부드럽게
구글(Google)이 자사의 '비디오 오버뷰(Video Overviews)' 기능에 새로운 '카와이(Kawaii)' 스타일을 도입하려는 움직임이 포착되었어요. '카와이'는 일본어로 '귀엽다'는 뜻을 넘어, 패션, 예술, 행동 양식 전반에 나타나는 일본의 독특한 귀여움의 문화를 지칭해요. 기술의 선두 주자인 구글이 이러한 감성적 디자인을 채택하려는 이유는 무엇일까요?
공개된 예시 영상을 보면 'AI 혁명(AI Revolution)'이라는 다소 무겁고 전문적인 주제를 다루면서도, 웃는 얼굴의 로봇과 아기자기한 아이콘들이 등장해 전체적으로 부드럽고 친근한 느낌을 줘요. 이는 복잡하고 어렵게 느껴질 수 있는 기술에 대한 심리적 장벽을 낮추려는 구글의 의도로 풀이돼요. 딱딱하고 차가운 이미지의 기술 대신, 사용자가 편안하고 긍정적인 감정을 느낄 수 있도록 유도하는 거죠.
이러한 시도는 단순히 디자인을 바꾸는 것을 넘어, 기술과 사용자 간의 소통 방식을 바꾸려는 전략의 일환으로 볼 수 있어요. AI와 같은 첨단 기술이 우리 삶에 깊숙이 들어오면서, 이제는 기술의 성능뿐만 아니라 사용자가 기술을 어떻게 느끼고 받아들이는지가 중요해졌거든요. '사용자 경험(User Experience, UX)'이 단순한 기능성을 넘어 감정적 연결까지 포괄하는 시대가 온 거예요.
차가운 기계 언어 대신 따뜻하고 감성적인 디자인을 통해 사용자에게 다가가려는 구글의 새로운 '카와이' 스타일. 이 작은 변화가 앞으로 기술이 우리에게 어떤 모습으로 기억될지를 결정하는 중요한 첫걸음이 될지도 몰라요.
이제는 질렸어!
"나는 트랜스포머에 완전히 질렸다(I am completely bored of transformers)."
현대 AI의 판도를 바꾼 '트랜스포머(Transformer)' 아키텍처의 공동 저자, 일리언 존스(Llion Jones)가 던진 이 한마디가 AI 업계에 큰 파장을 일으키고 있어요. ChatGPT를 비롯한 대부분의 생성 AI는 2017년 발표된 트랜스포머 기술에 뿌리를 두고 있거든요. 그야말로 AI 시대의 문을 연 핵심 기술의 창시자가 자신의 최대 업적에 등을 돌린 이유는 무엇일까요?
존스는 막대한 자본과 인재가 AI 분야로 몰려들고 있음에도, 연구는 오히려 점점 더 편협한 길로만 향하고 있다고 지적해요. 모두가 8년 전의 트랜스포머 모델을 조금 더 크게, 조금 더 효율적으로 만드는 데에만 혈안이 되어 있다는 거예요. 이는 투자자들의 단기적 수익 요구와 연구자들 간의 치열한 경쟁이 낳은 기형적인 풍경이에요.
이 현상은 '탐색 대 활용(exploration versus exploitation)'이라는 오래된 딜레마를 떠올리게 해요. 현재의 성공(활용)에만 매몰되어 미지의 가능성(탐색)을 외면하고 있다는 것이죠. 세계 최고의 두뇌들이 모여 새로운 아키텍처를 탐구하기보다는, 기존의 틀 안에서 미세한 성능 개선을 위 천문학적인 비용을 쏟아붓고 있어요. 성능 향상은 더뎌지고 비용은 기하급수적으로 치솟는, '스케일링의 한계(scaling limits)'에 부딪히고 있다는 경고음이 여기저기서 들려오고 있고요.
물론 '맘바(Mamba)' 등 대안적인 모델들이 등장하고 있지만, 아직은 초기 단계에 머물러 있어요. 존스의 발언은 단순한 불평이 아니에요. AI가 진정으로 다음 단계로 도약하기 위해서는 기존의 성공 방정식에서 벗어나, 새로운 가능성을 탐색하는 모험에 과감히 투자해야 한다는 강력한 촉구예요. 경쟁이 아닌 협력을 통해 미지의 영역을 함께 탐험할 때, 우리는 트랜스포머를 뛰어넘는 진정한 혁신을 맞이할 수 있을 거예요.
달리는 데이터센터
일론 머스크(Elon Musk)가 또다시 세상을 놀라게 할 아이디어를 제시했어요. 바로 주차된 테슬라(Tesla) 전기차를 AI 연산에 활용하는 '분산형 추론 기술(distributed inference technology)'이에요. 전 세계에 퍼져 있는 수백만 대의 테슬라 차량을 네트워크로 연결해 거대한 슈퍼컴퓨터(supercomputer)처럼 사용하겠다는 구상이죠.
이 기술의 핵심은 '분산형 AI 추론(Distributed AI inference)'이에요. 테슬라 차량에는 이미 AI 연산이 가능한 고성능 프로세서와 배터리, 냉각 시스템이 갖춰져 있어 별도의 설비 없이도 데이터센터(data center)의 역할을 수행할 수 있어요. 중앙집중식 데이터센터 구축에 드는 막대한 비용과 전력 소모를 획기적으로 줄일 수 있는 대안이 될 수 있거든요. 머스크는 1억 대의 차량이 연결되면 100기가와트(GW)에 달하는 AI 처리 성능을 확보할 수 있다고 자신했어요. 이는 단순한 이동 수단을 넘어 '움직이는 데이터센터'로의 진화를 의미해요.
물론 해결해야 할 과제도 만만치 않아요. 개인 소유의 차량을 활용하는 만큼 배터리 수명 저하와 개인정보 유출에 대한 우려가 크거든요. 차량의 데이터 처리 과정에서 발생할 수 있는 배터리 소모와 메모리 점유율 문제를 어떻게 해결할 것인지, 또 자율주행 시스템의 카메라로 수집된 민감한 정보가 유출될 가능성은 없는지 등에 대한 사회적 합의와 기술적 보완이 필요해요.
우려에도 불구하고 머스크의 구상이 현실화된다면 자동차 산업의 패러다임을 바꿀 혁신이 될 거예요. 테슬라는 단순한 자동차 제조사를 넘어 AI 시대를 선도하는 '이동형 데이터센터 기업'으로 거듭날 수 있어요. 이는 자율주행 기술을 넘어 AI 플랫폼 기업으로 도약하려는 테슬라의 원대한 야망을 보여줘요. 주차된 자동차가 세상을 바꾸는 시대, 머스크의 상상이 현실이 될지 주목돼요.
이성은 차갑지 않아
AI 시대의 도래는 기술 발전을 넘어 우리 사회의 근본적인 구조 변화를 예고하고 있어요. 하버드 교육대학원(Harvard Graduate School of Education)의 하워드 가드너(Howard Gardner)와 앤시아 로버츠(Anthea Roberts)가 전망한 2050년 교육의 풍경은 이러한 변화를 상징적으로 보여줘요. 획일적인 지식 전달 방식은 사라지고, 교사는 학생의 사고를 자극하는 코치로, 학생은 AI 팀을 이끄는 감독자로 진화할 거예요. 가드너가 강조한 것처럼, 인지적 역량은 AI가 담당하더라도 존중과 윤리는 여전히 인간 고유의 영역으로 남을 거고요.
OpenAI가 제시한 한국의 이중 트랙 전략, 구글의 감성적 접근, 머스크의 파격적 구상, 그리고 트랜스포머 창시자의 쓴소리까지. 이 모든 움직임은 AI가 단순한 도구가 아니라 우리 삶의 방식 자체를 재정의하는 혁명임을 말해줘요.
지금 우리에게 필요한 것은 기술의 발전 속도에 압도되는 것이 아니라, 그 기술을 어떻게 인간다운 방식으로 활용할지 함께 고민하고 설계하는 에코 멤버님들의 지혜예요. AI가 여는 새로운 시대, 그 중심에는 결국 사람이 있어야 하니까요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) Kate Moore, Bruce Harris, Jeff Puckette. (2025). Is this an AI bubble?. Citibank. https://www.privatebank.citibank.com/insights/ai-market-rally-bubble-or-sustainable-growth
(2) Sam Boughedda. (2025). Citi's valuation model says AI not in a bubble yet. Investing.com. https://finance.yahoo.com/news/citi-valuation-model-says-ai-115541674.html
(3) Zhang, Alex and Khattab, Omar. (2025). Recursive Language Models. GitHub. https://alexzhang13.github.io/blog/2025/rlm/
(4) Alex l Zhang. (2025). "What if scaling the context windows of frontier LLMs is much easier than it sounds? We're excited to share our work on Recursive Language Models (RLMs). A new inference strategy where LLMs can decompose and recursively interact with input prompts of seemingly unbounded length, https://t.co/U0tGWmPybl". X. https://x.com/a1zhang/status/1978469116542337259
(5) OpenAI. (2025). AI in South Korea—OpenAI's Economic Blueprint. https://openai.com/index/south-korea-economic-blueprint/
(6) Testingcatalog. (2025). Google is working on a new "Kawaii" style for Video Overviews. "Kawaii is a Japanese term that translates to "cute" and refers to a Japanese culture of cuteness that is expressed through fashion, art, and behaviour" Here is an example video 👀. Threads. https://www.threads.com/@testingcatalog/post/DQADyyajYLB/video-google-is-working-on-a-new-kawaii-style-for-video-overviews-kawaii-is-a-japanese
(7) 편집부. (2025). [10월24일] '트랜스포머' 저자가 "트랜스포머에 질린다"라고 한 이유는. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=203416
(8) 김영호. (2025). “주차된 테슬라로 AI 돌린다” 머스크, ‘분산형 추론 기술’ 제안. 동아일보. https://www.donga.com/news/It/article/all/20251030/132666650/2
(9) 유진. (2025). [인공지능 줌인] "동질적 수업의 종말"...AI가 바꿀 2050년 교육의 풍경. 위키리크스 코리아. http://www.wikileaks-kr.org/news/articleView.html?idxno=175125
