따뜻한 눈
'베라 루빈' 최우선 공급!
미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 가전·IT 전시회 'CES 2026'의 뜨거운 열기가 채 식기도 전에, 우리 한국 AI 산업계에 가뭄의 단비 같은 낭보가 전해졌어요. 과학기술정보통신부 류제명 2차관이 NVIDIA 측으로부터 차세대 GPU인 '베라 루빈(Vera Rubin)'의 한국 최우선 공급을 확약받았다는 소식이에요.
단순히 하드웨어를 조금 더 빨리 들여온다는 차원을 넘어, 치열한 글로벌 AI 패권 경쟁에서 한국이 확실한 '우군'과 가장 강력한 '무기'를 동시에 확보했다는 아주 상징적인 의미를 갖는답니다.
'베라 루빈(Vera Rubin)'이 대체 무엇이길래 이렇게 호들갑이냐고요? 이건 NVIDIA의 현재 주력 제품인 블랙웰(Blackwell)의 뒤를 잇는 야심작이에요. 세계 최초로 6세대 고대역폭메모리인 HBM4를 탑재해 2027년 양산을 목표로 하고 있는데, AI의 핵심인 학습과 추론 성능을 지금과는 비교도 안 될 정도로 획기적으로 끌어올릴 '게임 체인저(Game Changer)'로 평가받고 있죠.
AI 모델 개발 속도가 곧 기업과 국가의 경쟁력이 되는 현재의 기술 전쟁터에서, 남들보다 먼저 이 최신 무기를 손에 쥔다는 건 출발선 자체가 달라진다는 걸 의미해요. 우리 정부가 야심 차게 추진 중인 26만 장 규모의 GPU 인프라 구축 사업과 이 소식이 맞물린다면, 한국은 그 어느 국가보다 강력하고 압도적인 AI 컴퓨팅 파워(Computing Power)를 선점하게 될 거예요.
더욱 고무적인 부분은 NVIDIA의 수장인 젠슨 황(Jensen Huang) CEO가 한국 연구소 설립을 직접 챙기고 있다는 점이에요. 스탠퍼드대학교(Stanford University)의 최예지 교수님과 같은 세계적인 석학이 합류한다는 사실은, NVIDIA가 한국을 단순히 '반도체를 잘 만드는 생산 기지'나 '물건을 팔아주는 판매처' 정도로 보는 게 아니라는 걸 방증해요.
이제는 물리적 세계와 AI를 연결하는 피지컬 AI(Physical AI) 시대를 함께 열어갈 핵심 파트너로 확실히 인정했다는 뜻이죠. 이건 메모리 반도체 강국인 한국의 위상과, 우리 기업들이 만들어낸 역동적인 AI 생태계가 빚어낸 값진 성과라고 볼 수 있어요.
하지만 물 들어올 때 노 저으라는 말처럼, 지금 안심하기엔 일러요. 최신 하드웨어의 조기 확보는 분명 훌륭한 기회지만, 그것만으로 승리를 장담할 수는 없거든요. 확보된 이 막강한 컴퓨팅 자원이 소수의 기업에만 머무르지 않고, 민간과 학계에 막힘없이 흘러들어가 혁신적인 AI 서비스와 원천 기술 개발로 이어지도록 하는 아주 정교한 배분 전략이 필요해요.
'깐깐한' 리누스 토발즈도 인정
2026년 1월, 전 세계 개발자 커뮤니티가 발칵 뒤집히는 사건이 발생했어요. 리눅스(Linux)의 창시자이자, 코드 퀄리티(Code Quality)에 있어서만큼은 타의 추종을 불허하는 지독한 완벽주의자, 리누스 토발즈(Linus Torvalds)가 AI가 작성한 코드를 향해 "내가 직접 짠 것보다 낫다"고 쿨하게 인정해버린 거예요. 평소 거침없는 독설과 깐깐한 기준으로 유명한 그가 AI의 효용성을, 그것도 구체적인 결과물로 인정했다는 사실은 시사하는 바가 정말 커요.
토발즈(Torvalds)는 최근 자신의 개인 프로젝트인 '오디오노이즈(AudioNoise)'의 시각화 도구 작업에 구글(Google)의 AI 모델 '안티그래비티(Antigravity)'를 활용했다고 해요. 공개된 깃허브(GitHub) 커밋 로그(Commit Log)를 살펴보면, 그는 줌(Zoom) 기능과 레이아웃, 단축키 설정 같은 작업들을 AI에게 맡겼어요.
물론 모든 과정이 100% 자동으로 척척 진행된 건 아니었죠. 내장된 직사각형 선택 도구(RectangleSelector)를 구현하는 과정에서 문제가 생기자, AI에게 "그냥 커스텀으로 처리해 줘"라는 식으로 구체적인 지시를 내려야 했거든요. 하지만 그는 결과에 대해 아주 명확하게 코멘트했어요. "이것이 내가 손으로 하는 것보다 훨씬 나은가? 물론이다(Sure is)."
이 사건은 최근 IT 업계의 가장 뜨거운 화두인 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 본질을 정확히 꿰뚫고 있어요. 바이브 코딩(Vibe Coding)이란 개발자가 한 줄 한 줄 문법(Syntax)을 입력하며 씨름하는 전통적인 방식에서 벗어나, AI에게 원하는 기능과 전체적인 느낌(Vibe), 그리고 흐름을 제시하고 결과물을 조율해 나가는 새로운 개발 패러다임을 뜻해요.
토발즈(Torvalds)의 사례는 코딩의 영역이 단순한 '구현'의 단계에서 고차원적인 '지휘'와 '판단'의 단계로 이동했음을 보여주는 결정적인 장면이라 할 수 있죠.
2026년 들어 각 분야의 정점에 있는 전문가들이 AI를 대하는 태도는 사뭇 달라졌어요. 과거에는 AI를 불완전한 보조 도구로 여기거나 자신의 영역을 침범하는 위협적인 존재로 간주했다면, 이제는 효율성을 극대화하는 파트너로 적극 수용하고 있거든요.
토발즈(Torvalds)가 비록 리눅스 커널(Linux Kernel)이라는 핵심 영역이 아닌 개인 프로젝트에 활용하긴 했지만, 그가 AI의 결과물을 자신의 수작업보다 우위에 두었다는 점은 정말 놀라운 변화예요.
진정한 장인은 도구를 탓하지 않을 뿐더러, 최고의 도구를 사용하는 것을 주저하지 않는 법이죠. 토발즈(Torvalds)가 보여준 것은 AI에 대한 맹신이 아니라, 더 나은 결과물을 위해 기꺼이 AI의 레버리지(Leverage)를 활용하는 실용주의적 태도예요. 이제 '누가 코드를 짰는가'는 중요하지 않은 세상이 왔어요. '누가 더 효율적으로 최상의 결과를 만들어냈는가'가 중요한 시대죠.
토발즈(Torvalds)의 '안티그래비티(Antigravity)' 커밋은 바이브 코딩(Vibe Coding)이 단순히 초보자를 위한 툴이 아니라, 거장(巨匠)의 손에서도 찬란하게 빛을 발할 수 있는 강력한 무기임을 증명했답니다.
귀 뒤의 혁명
그동안 소문만 무성했던 OpenAI의 하드웨어 프로젝트가 드디어 그 신비로운 베일을 벗고 구체적인 윤곽을 드러냈어요.
유명 테크 팁스터인 '스마트 피카츄(Smart Pikachu)'가 공개한 정보에 따르면, 내부 코드명 '스위트피(Sweetpea)'로 불리는 이 기기는 단순한 이어폰이 아니에요. 이건 애플(Apple)의 에어팟(AirPods)을 대체하고, 나아가 우리가 스마트폰을 사용하는 방식 자체를 송두리째 바꾸려는 야심 찬 '귀 뒤의 컴퓨터'랍니다.
가장 눈길을 끄는 것은 역시 디자인의 거장, 조니 아이브(Jony Ive)의 손길이 닿았다는 점이에요. 유출된 정보에 따르면, 메인 케이스는 금속 재질의 매끄러운 '에그스톤(Eggstone, 달걀 모양의 돌)' 형태를 띠고 있고, 그 안에는 두 개의 캡슐형 기기(Pill)가 담긴다고 해요.
흥미로운 점은 착용 방식인데요, 귓구멍을 꽉 막는 기존의 답답한 방식이 아니라, 기기가 귀 뒤쪽(behind the ear)에 살포시 안착하는 형태라고 해요. 이는 사용자가 현실의 소리를 차단하지 않으면서도 AI와 상시 연결될 수 있는 '앰비언트 컴퓨팅(Ambient Computing)'을 지향한다는 걸 명확히 보여주죠.
하드웨어 스펙(Spec)을 보면 이 기기가 단순한 음향 기기가 아님을 알 수 있어요. 최신 스마트폰에나 들어가는 2나노미터(nm) 공정의 칩셋(엑시노스가 유력하다고 해요)이 탑재되고, 아이폰(iPhone)의 부품 원가(BOM)에 육박하는 고가의 부품들이 아낌없이 사용된다고 하거든요.
OpenAI는 이 강력한 성능을 통해 '스위트피(Sweetpea)'가 시리(Siri)를 제어하고, 사용자가 화면을 터치하는 대신 오직 음성만으로 스마트폰의 핵심 기능을 대체하도록 만들 계획이에요. 즉, 주머니 속 아이폰(iPhone)을 굳이 꺼내지 않아도 되게 만드는 것이 이 기기의 최종 목표인 셈이죠.
제조를 맡은 폭스콘(Foxconn)의 움직임도 예사롭지 않아요. 에어팟(AirPods) 물량을 럭스쉐어(Luxshare)에 뺏기며 자존심을 구겼던 폭스콘(Foxconn)은 이번 '스위트피(Sweetpea)'를 통해 오디오 시장의 패권을 되찾으려 벼르고 있어요.
첫해 생산 목표만 무려 4,000만에서 5,000만 대에 달하고, 2028년 4분기까지 총 5개의 관련 기기 라인업을 준비 중이라는 소식은 이 프로젝트의 규모가 얼마나 거대한지 짐작게 하죠.
오는 9월 출시가 유력한 '스위트피(Sweetpea)'는 과연 '아이폰(iPhone)의 시대'를 끝낼 수 있을까요?
화면(Screen)을 뚫어져라 보며 정보를 얻던 인류가, 이제 귀(Ear)를 통해 AI와 대화하며 세상을 제어하는 영화 <Her>의 시대로 성큼 진입하고 있어요. '보는 스마트폰'에서 '듣는 AI'로의 거대한 패러다임 전환이 지금 우리 곁으로 다가오고 있답니다.
AI가 내 커리어를 설계한다?
2026년 1월, 생성형 AI의 진화가 또 한 번 우리의 가장 현실적인 고민인 '일자리' 영역을 파고들 준비를 하고 있어요. 최근 AIPRM의 리드 엔지니어 티보 블라호(Tibor Blaho)가 공개한 흥미로운 정보에 따르면, OpenAI는 챗GPT(ChatGPT)의 새로운 퍼스트 파티(First-party) 프로젝트로 '잡스(Jobs, 일자리)' 기능을 준비 중인 것으로 보여요.
앞서 헬스케어 관련 프로젝트로 알려진 코드명 '포션(Potion)'에 이은 파격적인 행보로, AI가 단순한 정보 제공자를 넘어 사용자의 삶을 설계하는 핵심 도구, 즉 '라이프 OS(Life OS)'로 진화하고 있음을 시사하죠.
공개된 인터페이스 속에 적힌 "커리어 전환을 생각하고 계신가요?(Thinking about a career change?)"라는 문구는 이 기능의 지향점을 명확히 보여줘요. 티보 블라호(Tibor Blaho)가 언급한 내용에 따르면, '잡스(Jobs)' 기능은 우리가 흔히 아는 단순한 채용 공고 검색 엔진이 아니에요.
이 기능은 사용자의 이력서를 매력적으로 개선해 주고, 어떤 직무가 자신에게 적합한지 명확히 정의해 주며, 목표에 부합하는 기회를 검색하고 비교하는 기능까지 포괄한다고 해요. 즉, 기존의 구직 사이트가 단순히 정보를 모아놓은 '장터'였다면, 챗GPT(ChatGPT)의 '잡스(Jobs)'는 나를 가장 잘 아는 개인화된 '커리어 코치(Career Coach)'를 지향하는 셈이죠.
이러한 변화는 채용 시장의 판도를 완전히 뒤흔들 잠재력을 지니고 있어요. 지금까지 구직자들은 링크드인(LinkedIn)이나 인디드(Indeed) 같은 플랫폼에서 수많은 공고의 홍수 속을 헤매며 스스로 정보를 필터링해야 했잖아요.
하지만 챗GPT(ChatGPT)가 이 영역에 본격적으로 진출한다면, 구직 과정은 '검색'에서 '제안'으로 패러다임이 전환될 거예요. AI는 사용자의 대화 기록과 성향, 숨겨진 역량까지 파악하고 있기에 그 어떤 베테랑 헤드헌터보다 정교하게 "당신에게 딱 맞는 일자리는 바로 이것"이라고 제안할 수 있기 때문이죠.
특히 흥미로운 점은 이 기능이 건강 관리 기능인 '헬스(Health)' 프로젝트 뒤에 등장했다는 사실이에요. 건강(Health)과 직업(Jobs)은 개인의 삶을 지탱하는 가장 중요한 두 축이잖아요. OpenAI가 이 두 영역을 연달아 자사 플랫폼에 내재화하려는 움직임은, 챗GPT(ChatGPT)를 단순한 '챗봇'이 아닌 인간의 생애 주기(Life Cycle) 전체를 함께하는 동반자로 만들겠다는 거대한 야심을 보여주는 대목이에요.
메타의 ASI를 향한 '물리적' 선전포고
2026년 새해 벽두, 마크 저커버그(Mark Zuckerberg)가 던진 승부수는 묵직하다 못해 압도적이었어요. 메타(Meta)가 발표한 '메타 컴퓨트(Meta Compute)' 이니셔티브는 단순한 데이터센터 확장 계획을 넘어서요.
이건 1년 전 OpenAI가 발표했던 '스타게이트(Stargate)' 프로젝트에 대한 직접적인 응수이자, AI 패권 경쟁의 전장이 이제 모니터 속 소프트웨어 알고리즘에서 물리적 인프라와 에너지, 그리고 정치의 영역으로 확장되었음을 알리는 거대한 신호탄이에요.
가장 눈에 띄는 대목은 '전력'에 대한 집착에 가까운 투지예요. 2030년까지 수십 기가와트(GW), 장기적으로는 수백 기가와트(GW)급 태양광 설비를 구축하겠다는 구상은 일개 IT 기업의 목표라기보다 국가 단위의 에너지 프로젝트에 가까워 보여요.
이미 원자력 발전소 3곳과 계약을 맺고 소형모듈원자로(SMR)까지 손을 뻗은 것은, 향후 초지능(Superintelligence) 구현의 핵심 병목이 '데이터'가 아닌 '전기'가 될 것임을 정확히 꿰뚫어 본 결과죠. AI 모델이 고도화될수록 이를 뒷받침할 컴퓨팅 파워와 전력 소모는 기하급수적으로 늘어날 수밖에 없으니까요.
이 거대한 하드웨어 제국을 건설하기 위해 메타(Meta)가 선택한 전략적 파트너십, 특히 '인사(人事)'는 더욱 흥미로워요. 도널드 트럼프(Donald Trump) 대통령의 고문 출신인 디나 파월 매코믹(Dina Powell McCormick)을 사장 겸 부회장으로 영입한 것은 아주 명확한 메시지를 담고 있죠. 막대한 부지 선정과 전력망 연결, 데이터센터 건설은 결국 규제 당국 및 정부와의 긴밀한 협조 없이는 불가능한 일이니까요.
트럼프(Trump) 대통령이 즉각 환영의 뜻을 밝힌 것에서 알 수 있듯, 메타(Meta)는 기술력 확보뿐만 아니라 '대관(對官) 리스크' 해소와 정책적 지원이라는 든든한 날개까지 확보하려는 모양새예요.
구글(Google)의 '제미나이 3(Gemini 3)'가 시장을 주도하고 OpenAI와 딥시크(DeepSeek)가 맹추격하는 형국에서, 메타(Meta)는 그간 '라마 4(Llama 4)' 이후 다소 정체된 느낌을 주었던 것이 사실이에요.
하지만 이번 분기 출시될 '아보카도(Avocado)'가 소프트웨어 측면에서의 반격이라면, 메타 컴퓨트(Meta Compute)는 장기적인 전쟁 수행 능력을 확보하려는 펀더멘털(Fundamental) 강화 전략이라고 볼 수 있어요. 다니엘 그로스(Daniel Gross)와 산토시 자나르단(Santosh Janardhan)을 필두로 한 기술-전략의 투트랙 지휘 체계 또한 이러한 장기전에 대비한 포석으로 읽히고요.
이제 AI 경쟁은 모니터 속의 코드를 넘어섰어요. "누가 더 똑똑한 모델을 설계하느냐"는 질문은, "누가 더 많은 전기를 생산하고 정부와 협력하여 거대한 요새를 지을 수 있느냐"는 지극히 현실적인 생존 게임으로 진화했답니다.
'메타 컴퓨트(Meta Compute)'는 그 치열한 2막의 시작이에요. 초지능이라는 신(神)을 담기 위한 메타(Meta)의 거대한 성전 건축이 과연 어떤 결말을 맺을지, 전 세계 테크 업계가 숨죽여 지켜보고 있어요.
나를 쫓아낼 AI에게 '과외'를 해주는 시대
2026년 1월, 샌프란시스코의 가장 뜨거운 스타트업 '머코(Mercor)'는 지금 인재를 쓸어 담고 있어요. 기업 가치 100억 달러에 달하는 이 회사가 지난해 고용한 계약직만 무려 3만 명이 넘는다고 해요. 그런데 채용 조건이 참 기묘해요. "당신의 전문성을 AI에게 전수하라. 언젠가 AI가 당신만큼 그 일을 해낼 수 있도록." 바야흐로 '화이트칼라 긱 이코노미(Gig Economy)'의 서막이 오른 것이죠.
과거의 긱 노동이 우버(Uber) 운전이나 음식 배달이었다면, 지금의 긱 노동은 고도로 전문화되었어요. 시인, 천문학자, 변호사, 심지어 피부과 의사까지 머코(Mercor)의 채용 리스트에 이름을 올리고 있거든요.
시인은 AI에게 문학적 뉘앙스를 가르치고 시급 150달러를, 의사는 진단 도구를 정교화하며 시급 250달러를 받아요. 겉보기엔 꽤 매력적인 고소득 아르바이트처럼 보이죠. 하지만 그 이면에는 서늘한 역설이 도사리고 있어요. 바로 자신의 직업을 대체할 존재를 내 손으로 키워내고 있다는 사실이에요.
실제 현장의 목소리는 복잡미묘해요. 영상 편집자 케이티 윌리엄스(Katie Williams) 씨는 "언젠가 내 일자리를 뺏어갈 AI를 훈련시키고 있다"고 자조 섞인 농담을 던지기도 해요. 20년 경력의 자동차 전문 기자였던 피터 발데스-다페나(Peter Valdes-Dapena) 씨 역시 해고 후 구직난 속에서 결국 AI가 쓴 기사를 첨삭하는 일을 택했어요.
그는 "내가 이 일을 멈춘다고 AI의 발전이 멈추진 않는다"며 체념과 수용 사이에서 갈등하고 있죠. 경제적 불확실성과 치솟는 실업률 속에서, 전문가들은 생계를 위해 자신의 평생 노하우를 알고리즘에 이식하고 있는 셈이에요.
기업 측은 "인간의 지식을 주입해 더 정확한 AI를 만드는 것"이라며 "의미 있는 인간의 노동은 사라지지 않을 것"이라고 항변해요. 하지만 노동자들의 존엄성 문제는 여전히 뜨거운 감자예요.
화면 공유와 시간 추적 소프트웨어를 통한 철저한 감시는 기본이고, 일부 계약서는 노동자의 지적 재산권을 포괄적으로 요구해 모멸감을 주기도 하거든요. 학자 로라 키텔(Laura Kittel) 씨가 계약서 서명을 거부하며 느꼈던 "존엄성을 박탈당하는 기분"은 우리에게 시사하는 바가 커요.
실업의 공포 속에서 나를 대체할 기계에게 '과외'를 해주는 이 풍경. 확실한 건, 우리가 AI를 가르치는 동안 AI는 우리의 자리를 조용히, 그리고 아주 확실하게 학습하고 있다는 사실이에요.
또다시 AI 버블 논쟁!
2025년을 뜨겁게 달구었던 AI 버블 논쟁은 해가 바뀐 2026년 1월 현재까지도 좀처럼 식을 줄 모르고 있어요. 최근 CNBC가 테크 업계 임원, 창업자, 정부 관계자 등 40명의 주요 인사들의 발언을 분석해 내놓은 산점도(Scatter plot)는 이 혼란스러운 시장의 현주소를 아주 적나라하게 보여주는데요.
OpenAI와 NVIDIA가 주도하는 천문학적인 규모의 딜과 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google) 등 하이퍼스케일러(Hyperscaler)들의 데이터센터 구축 경쟁은 시장에 기대감과 공포를 동시에 불어넣고 있죠.
핵심 질문은 아주 간단해요. "우리는 지금 AI 버블 속에 있는가?" 하지만 이에 대한 대답은 결코 간단치 않아요. CNBC의 분석 차트는 이 질문에 대해 업계 리더들이 얼마나 다양한 스펙트럼 위에 서 있는지 증명해 주거든요.
우선 차트의 우상단, 즉 '버블이 확실하며 매우 우려된다'는 진영에는 경제 자문위원 자레드 번스타인(Jared Bernstein)과 같은 인물들이 포진해 있어요. 이들은 현재의 자산 가격 급등이 실질적인 가치보다는 투기적 과열에 기인한다고 보고 있죠.
영화 <빅쇼트(The Big Short)>의 실제 주인공인 마이클 버리(Michael Burry)가 현재의 상황을 1990년대 닷컴 버블의 광풍에 비유하며 "이기는 유일한 방법은 게임에 참여하지 않는 것"이라고 경고한 것도 같은 맥락이에요. 막대한 부채를 동반한 인프라 투자가 수익으로 연결되지 않을 때 발생할 충격을 우려하는 것이죠.
반면 좌하단, 즉 '버블이 아니며 걱정할 필요도 없다'는 진영에는 캐시 우드(Cathie Wood) 아크인베스트(ARK Invest) CEO와 낸시 텡글러(Nancy Tengler) 등이 굳건히 자리하고 있어요. 특히 NVIDIA의 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 "우리는 (버블과는) 전혀 다른 것을 보고 있다"며 일각의 우려를 일축했죠. 이들에게 지금의 투자는 허상이 아닌, 다가올 미래를 위한 필수불가결한 인프라 구축 과정일 뿐이니까요.
가장 흥미로운 지점은 빌 게이츠(Bill Gates)와 샘 알트만(Sam Altman)의 시각이에요. 차트에서 빌 게이츠(Bill Gates)는 AI 버블의 존재 가능성(X축)은 높게 평가했지만, 그에 대한 우려 수준(Y축)은 상대적으로 낮게 나타났어요. 이는 설령 금융 시장의 거품이 존재한다 하더라도, 기술 자체가 가진 혁신성은 유효하다는 뜻으로 해석돼요.
OpenAI의 샘 올트먼(Sam Altman) 역시 "투자자들이 과열된 것은 맞지만, AI가 역사적으로 가장 중요한 사건이라는 점 또한 사실"이라며, 시장의 과열과 기술의 본질적 가치를 분리해서 볼 것을 주문했고요.
경제학적으로 버블은 자산 가격의 급격한 상승 후 필연적인 붕괴를 동반해요. 하지만 닷컴 버블이 꺼진 뒤에도 인터넷은 살아남아 세상을 바꿨잖아요. 2026년의 우리가 주목해야 할 것은 주가 차트의 등락이 아니라, 거품이 걷힌 뒤에도 우리 삶에 남을 실질적인 기술의 효용성일 거예요.
'AI 해고'라는 달콤한 거짓말
2026년 새해 벽두부터 '로봇이 인간의 일자리를 뺏는다'는 공포가 다시금 노동 시장을 휘감고 있어요. 매일 쏟아지는 헤드라인만 보면 당장이라도 사무실이 텅 비고 그 자리를 차가운 알고리즘이 채울 것만 같죠. 하지만 최근 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)가 내놓은 분석은 이 서늘한 공포 이면에 숨겨진 기업들의 교묘한 셈법을 아주 적나라하게 보여줘요.
결론부터 말하자면, 대량 해고의 주범은 인공지능(AI)이 아니에요. AI는 단지 기업들이 자신들의 경영 실패나 과거의 과잉 고용을 감추기 위해 내세운 세련된 '핑계'일 가능성이 높답니다.
보고서에 따르면 기업들은 인력 감축을 '나쁜 뉴스'가 아닌 '좋은 뉴스'로 포장하고 싶어 해요. 투자자들에게 "수요 예측 실패로 인해 사람을 자릅니다"라고 이실직고하는 것과, "AI 기술 도입을 통한 혁신을 위해 인력을 재편합니다"라고 발표하는 것.
어느 쪽이 주가 방어에 유리할지는 너무나 자명하잖아요. 와튼 스쿨(Wharton School)의 피터 카펠리(Peter Cappelli) 교수는 이를 두고 기업들이 주가 부양을 위해 실체도 없는 '유령 해고(Phantom Layoffs)'를 발표한다고 꼬집었어요. 단순한 비용 절감을 '기술적 전환'이라는 혁신의 가면으로 덧씌우면, 가슴 아픈 인력 감축조차 미래지향적인 전략으로 둔갑하기 때문이죠.
데이터는 이러한 'AI 핑계론'을 명확히 뒷받침해요. 채용정보업체 챌린저 그레이 앤 크리스마스(Challenger, Gray & Christmas)의 집계에 따르면, 2025년 1월부터 11월 사이 AI를 원인으로 지목한 해고는 약 5만 5천 명으로 전체 해고의 4.5%에 불과했어요.
반면 전통적인 경기 침체나 시장 상황 악화로 인한 해고는 그 4배인 24만 5천 명에 달했죠. 매월 150만 명 이상의 미국인이 일자리를 잃고 얻는 거대한 노동 시장의 흐름 속에서, AI로 인한 실직은 아직 찻잔 속의 태풍에 가까워요.
경제학적 리트머스 시험지를 대봐도 결과는 마찬가지예요. 만약 기업들의 주장대로 기계가 인간을 대거 대체하고 있다면, 남은 노동자들의 1인당 생산성은 비약적으로 상승해야 마땅하잖아요. 그러나 현실은 정반대예요.
최근 생산성 지표는 오히려 둔화하는 추세를 보이고 있거든요. 이는 노벨상 수상자 로버트 솔로(Robert Solow)가 과거 지적했던 "컴퓨터 시대는 어디서나 볼 수 있지만, 유독 생산성 통계에서만 볼 수 없다"는 '생산성 역설(Productivity Paradox)'이 2020년대 AI 시대에도 여전히 유효함을 시사해요. 현재 기업들의 AI 도입은 아직 실험적인 단계에 머물러 있을 뿐, 인간을 대체할 만큼의 혁명적인 효율성을 보여주지 못하고 있다는 뜻이죠.
지금 목격되는 화이트칼라의 고용 불안과 대졸 실업률 상승은 기술 혁명이 불러온 구조적 파괴라기보다, 경기 순환적 요인과 고학력자 공급 과잉이 맞물린 결과일 가능성이 커요. 옥스퍼드 이코노믹스(Oxford Economics)의 결론처럼 노동 시장의 변화는 '혁명적(Revolutionary)'이라기보다 '진화적(Evolutionary)'인 과정이죠.
AI는 죄가 없어요. 다만 AI 뒤에 숨어 경영의 책임을 회피하려는 기업들의 '이야기 만들기(Storytelling)'가 노동자들을 실체보다 더 큰 공포로 몰아넣고 있을 뿐이에요.
구명조끼!
2026년 1월, 크리스탈리나 게오르기에바(Kristalina Georgieva) IMF 총재가 던진 화두는 참으로 묵직해요. 인공지능(AI)과 디지털 기술이 노동 시장을 재편하고 있는 지금, 우리는 과연 준비되어 있을까요? 최근 IMF가 분석한 데이터는 이 질문에 대해 희망과 경고를 동시에 보여주고 있어요.
변화의 핵심은 바로 '새로운 기술(New Skills)'이에요. IMF와 라이트캐스트(Lightcast)의 분석에 따르면, 선진국 채용 공고의 10건 중 1건은 이미 새로운 기술을 요구하고 있어요. 주목할 점은 이에 따른 보상인데요, 미국과 영국 등 주요국에서 4개 이상의 새로운 기술을 요구하는 일자리는 그렇지 않은 일자리보다 임금이 최대 15%까지 높았다고 해요.
즉, AI 시대에 새로운 기술을 습득한 노동자는 '임금 프리미엄(Wage Premium)'이라는 확실한 보상을 받는다는 것이죠. 이것이 바로 우리가 AI를 배워야 하는 현실적인 이유예요.
그러나 빛이 강할수록 그림자도 짙은 법이죠. 새로운 기술에 대한 수요는 고임금 일자리에 집중되는 반면, 중간 숙련도의 사무직이나 사회 초년생들의 설 자리는 점점 좁아지고 있어요. 특히 우려스러운 점은 AI 기술 도입이 신입 채용을 줄이는 경향이 있다는 거예요.
생성형 AI가 초보적인 업무를 자동화하면서, 청년들이 경력을 시작할 사다리 자체가 사라질 위기에 처했거든요. 이는 단순한 일자리 감소를 넘어 계층 간 불평등을 심화시킬 수 있는 뇌관이 될 수 있어요.
그렇다면 우리는 어떻게 대응해야 할까요? 해답은 '스킬 준비성(Skill Readiness)'에서 찾을 수 있어요. 핀란드, 아일랜드, 덴마크 등 북유럽 국가들은 높은 스킬 준비 지수를 기록하며 미래에 가장 잘 대비된 국가로 꼽혔어요.
이들의 공통점은 강력한 공교육과 평생 학습 시스템이에요. 변화하는 기술에 맞춰 노동자들이 언제든 재교육을 받고, 새로운 직무로 이동할 수 있도록 돕는 유연한 시스템이 구축되어 있는 것이죠.
반면, 브라질이나 멕시코처럼 기술 수요는 높지만 공급이 따르지 못하는 국가, 혹은 호주나 아일랜드처럼 인재 공급은 충분하지만 기업의 혁신이 이를 따라가지 못하는 국가들 사이에는 '스킬 불균형(Skill Imbalance)'이 존재해요. 우리도 예외는 아닐 거예요.
결국 정책의 방향은 명확해요. 교육 시스템은 단순히 AI 사용법을 가르치는 것을 넘어, AI와 경쟁하지 않고 이를 활용할 수 있는 인지적·창의적 역량을 키우는 방향으로 재설계되어야 해요. 또한, 노동자들이 직업 전환의 거친 파고를 무사히 넘을 수 있도록 사회 안전망을 강화하고 재교육 기회를 확대해야겠죠.
서핑을 즐기려면
2026년 1월의 AI 리포트, 어떠셨나요? 엔비디아(NVIDIA)의 차세대 칩 '베라 루빈(Vera Rubin)'이 가져올 압도적인 속도부터, 리누스 토발즈(Linus Torvalds)가 인정한 '바이브 코딩(Vibe Coding)'의 효율성, 그리고 오픈AI(OpenAI)의 '스위트피(Sweetpea)'가 예고한 새로운 라이프스타일까지. 우리가 마주한 변화는 실로 숨이 턱 막힐 정도로 거대하고 빨라요.
한편으로는 불안한 마음이 드는 것도 사실이에요. '잡스(Jobs)' 기능이 내 커리어를 재단하고, 기업들이 'AI 핑계'를 대며 해고를 정당화하는 현실은 분명 우리를 움츠러들게 하죠. 버블 논쟁 속에서 갈팡질팡하는 시장의 모습이나, 에너지를 확보하기 위한 메타(Meta)의 거대한 움직임은 이 기술이 단순한 유행이 아니라 생존이 걸린 '현실'임을 뼈저리게 느끼게 해요.
하지만 우리가 확인한 분명한 사실은, 이 거대한 흐름을 거스를 수는 없다는 점이에요. IMF가 강조했듯 에코 멤버님들은 '새로운 기술(New Skills)'이라는 구명조끼를 입고, 거대한 바다에 몸을 맡겨야 할 때에요.
Cinnamomo di Moscata
Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) 김민석. (2026). 과기부 "엔비디아 차세대 칩 '베라 루빈' 한국 최우선 공급". 뉴스1. https://www.news1.kr/amp/it-science/general-it/6036805
(2) Choi.openai. (2026). 리눅스의 창시자 리누스 토발즈가 "바이브 코딩"의 결과물이 사람이 짠 것보다 낫다고 인정해 화제입니다. 비록 리눅스 커널(Linux Kernel) 자체가 아니라 개인 프로젝트에 사용한 것이지만, 깐깐하기로 유명한 그가 AI의 효율성을 인정한 것만으로도 놀라운 일처럼 보이는데요. 그는 구글의 "Antigravity"를 사용했고, 자신이 직접 작성한 코드보다 AI가 생성한 코드가 더 낫다고 평가했습니다. 각 분야의 정점에 있는 사람들이 2026년 들어 AI를 적극적으로 수용하는 모습이 정말 인상적입니다. Threads. https://www.threads.com/@choi.openai/post/DTZsZ3xkaLU
(3) 智慧皮卡丘 Smart Pikachu (Weibo). (2026). "Hearing fresh detail on Openai "To-go" hardware project from last report. Now confirmed it is a special audio product to replace Airpod, internal code name is "Sweetpea" On manufacturing, Foxconn has been told to prepare for total 5 devices by Q4 2028. All not known but a home https://t.co/SFumFfRIeF". X. https://x.com/zhihuipikachu/status/2010745618734759946
(4) Tibor Blaho. (2026). ""Use Jobs to explore roles, improve your resume, and plan your next steps - Get help improving your resume and positioning - Clarify what roles fit you and how to stand out - Search and compare opportunities that match your goals" https://t.co/Vfk1xRfEDZ". X. https://x.com/btibor91/status/2009725665528979819
(5) 박찬. (2026). 메타, 대규모 데이터센터 프로젝트 '메타 컴퓨트' 발표. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=205528
(6) Katherine Bindley. (2026). Job Seekers Find a New Source of Income: Training AI to Do Their Old Roles. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/training-ai-job-seekers-contractors-1a7bd492
(7) Jaures Yip. (2026). Are we in an AI bubble? What tech leaders and analysts are saying. CNBC. https://www.cnbc.com/2026/01/10/are-we-in-an-ai-bubble-tech-leaders-analysts.html
(8) Nick Lichtenberg. (2026). AI layoffs are looking more and more like corporate fiction that's masking a darker reality. Fortune. https://fortune.com/2026/01/07/ai-layoffs-convenient-corporate-fiction-true-false-oxford-economics-productivity/
(9) Kristalina Georgieva. (2026). New Skills and AI Are Reshaping the Future of Work. IMF Blog. https://www.imf.org/en/blogs/articles/2026/01/14/new-skills-and-ai-are-reshaping-the-future-of-work
