타임머신은 없어
스스로 공부하며
현재 LLM은 방대한 지식을 학습했지만, 한 번 훈련이 끝나면 새로운 정보를 스스로 갱신하지 못하는 '정적(static)' 존재였고, LLM의 명백한 한계로 지적되어 왔어요.
그런데, MIT 연구진이 발표한 '자기-적응 언어모델(SEAL)'은 이 패러다임을 근본적으로 뒤엎었어요. AI가 수동적 학습자를 넘어, 스스로의 성장을 설계하는(재귀개선) 능동적 주체가 될 수 있음을 증명했어요.
핵심은 '자기-편집(self-edit)'이에요. AI가 새로운 정보를 접했을 때, 단순히 암기하는 대신 핵심 명제나 예상 Q&A 같은 '최적의 학습자료'를 스스로 생성해요. 이 과정은 강화학습(RL)을 통해, 실제 성능 향상에 가장 크게 기여한 편집 방식을 AI가 스스로 터득하도록 만들어요.
그 효과는 실험으로 명확히 입증되었어요. SEAL은 스스로 만든 데이터로 학습했을 때, 심지어 더 강력한 GPT-4가 생성해 준 데이터를 사용했을 때보다도 높은 정확도를 보였어요. 외부의 도움보다 자기 이해에 기반한 학습이 더 우월할 수 있다는 충격적인 증거라네요.
물론 기존 지식을 잊는 '파국적 망각'이나 막대한 연산 비용 같은 과제는 남아있어요. 하지만 SEAL이 제시하는 비전은 거스를 수 없어요. 이제 '훈련된' 모델에서 '스스로 학습하는' 진정한 의미의 지능으로의 전환을 알리는 신호탄이에요.
말하기만 하면 팔리는 상인
중국의 유명 라이브커머스 진행자 뤄융하오(Luo Yonghao)가 AI 아바타를 통해 7시간 만에 765만 달러(약 105억 원)의 매출을 기록했어요. 주목할 점은 이 수치가 그가 직접 진행했을 때보다 높다는 사실이에요. 단순한 기술 시연을 넘어, AI가 인간의 영향력을 복제하고 상업적으로 능가할 수 있음을 입증한 상징적 사건이라네요.
성공의 핵심은 피상적인 모방이 아닌, 페르소나의 완전한 복제에 있어요. 바이두(Baidu)의 생성형 AI는 5년간 축적된 뤄융하오의 영상 데이터를 학습해 그의 말투, 유머, 스타일까지 체화했어요. 시청자는 실시간으로 상호작용하는 그의 디지털 트윈(Digital Twin)과 소통했는데, 기술이 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 ‘매력’과 ‘신뢰’의 영역에 진입했다고 보여져요.
한 분석가가 이 현상을 ‘딥시크(DeepSeek) 모멘트’라 칭한 것은 과장이 아니에요. 라이브커머스 및 디지털 휴먼 산업 전체의 패러다임 전환을 알리는 신호탄이거든요. AI 아바타는 휴식 없이 24시간 방송이 가능한데다가, 대규모 제작팀이나 스튜디오 없이 운영되어 비용을 극적으로 절감해요. 물리적, 시간적 제약에서 완전히 해방된 커머스의 등장을 예견해 볼 수 있어
이제 가장 큰 장벽은 기술이 아니에요. 제품 광고에 대한 규정 준수, 각 플랫폼이 AI 진행자를 허용하는 정책과 같은 규제 및 플랫폼의 요구사항이 새로운 핵심 과제로 부상했어요. 기술의 성숙이 다음 단계인 ‘거버넌스’의 문제를 수면 위로 끌어올린 셈이에요.
뤄융하오의 성공은 일회성 해프닝이 아니에요. 인간의 역할이 직접적인 실행자에서 AI를 훈련하고 감독하는 전략가이자, 원천 IP(지식재산) 제공자로 전환될 것임을 명백히 보여주는 증거에요. AI와 커머스의 완전한 융합은 이미 시작되었어요.
AI가 공무원!
GSA(U.S. General Services Administration)의 깃허브(GitHub)를 통해 미 연방정부(Federal Government)가 인공지능(AI)의 전면적 도입을 가속화하기 위한 전략적 플랫폼, 'AI.gov'를 7월 4일 독립기념일에 맞춰 공개하려던 계획이 실수로 드러났어요. 단순한 웹사이트 구축을 넘어, 정부 운영 패러다임을 근본적으로 바꾸려는 거대한 시도의 서막이라네요.
이 계획의 핵심은 OpenAI, 구글(Google), 앤트로픽 AI(Anthropic AI) 등 거대 AI 기업의 모델을 통합 API로 제공하는 중앙집권적 플랫폼이에요. 전 테슬라(Tesla) 엔지니어 출신으로 GSA 기술혁신서비스(TTS)를 이끄는 토마스 셰드(Thomas Shedd)는 정부의 'AI화(AI-ify)'를 공언해왔어요. AI.gov는 그의 비전이 구체화된 첫 단계로, 정부 기관의 AI 활용도를 분석하는 기능까지 포함하여 AI 도입을 강력하게 견인할 것임을 시사해요.
계획의 구체성은 더욱 급진적이에요. 셰드는 정부 전체의 소프트웨어를 작성할 'AI 코딩 에이전트'를 도입하고, 방대한 정부 계약서를 AI로 분석하여 효율성을 극대화하겠다는 구상을 밝혔거든요. 단순히 업무를 보조하는 수준을 넘어, 코딩과 계약 분석 같은 핵심적이고 민감한 영역까지 AI에 위임하겠다는 의미라고 해요.
그러나 이 야심 찬 구상에 대한 내부 반응은 만장일치에 가까운 부정론이라고 해요. 현직 공무원들은 AI가 코드에 의도치 않은 보안 취약점이나 버그를 심거나, 국가적으로 중요한 계약의 해지를 잘못 제안하는 등 치명적인 오류를 초래할 가능성을 지적했어요. 기술 중심의 하향식 혁신이 현장의 복잡성과 잠재적 리스크를 간과하고 있다는 명백한 경고라고 말이죠.
결론적으로 AI.gov의 출시는 기술적 진보의 상징인 동시에, 거버넌스의 미래를 건 거대한 실험이에요. 최고 수준의 효율성을 추구하는 비전과, 그 과정에서 발생할 수 있는 시스템적 실패 위험 사이의 아슬아슬한 줄타기가 시작된 거에요. 7월 4일은 이제 미국의 독립뿐만 아니라, 정부 기능이 AI에 얼마나 종속될 것인지를 가늠하는 분기점으로 기록될 수 있어요.
오늘은 친구 내일은 적
AI 시대를 이끌었던 OpenAI와 MS의 6년 동맹이 파열음을 내고 있어요. 표면적으로는 공익법인 전환을 둘러싼 협상이지만, 그 이면에는 파트너에서 경쟁자로 변모한 두 거인의 구조적이고 필연적인 충돌이 자리하고 있거든요. 이 갈등은 단순한 기업 분쟁을 넘어, 미래 AI 산업의 지배 구조를 결정할 변곡점으로 점쳐지고 있어요.
갈등의 핵심은 '독립'과 '통제'에서 발생했어요. OpenAI는 MS의 강력한 그늘에서 벗어나려고 여러 시도를 거듭했어요. MS에게 재편될 영리 법인 OpenAI의 지분 33%를 주는 대신, 미래 수익 배분권(최대 165조 원 규모의 20%), AI 모델 독점 사용권, 그리고 최근 인수한 코딩 스타트업 '윈드서프'의 IP 접근권 포기를 요구했어요. MS의 자본과 인프라라는 '황금 족쇄'를 끊고 구글, 아마존(Amazon) 등과도 손을 잡는 '멀티 클라우드' 전략으로 완전한 독립을 쟁취하려는 시도가 그 중 하나에요.
반면, 130억 달러 이상을 쏟아부은 MS는 통제를 놓을 생각이 없어 보여요. 오히려 더 많은 지분을 요구하며, 계약이 끝나는 2030년 이후에도 오픈AI 모델에 대한 접근권을 원하고 있어요. 자신들의 막대한 투자가 낳은 과실을 경쟁자들이 누리게 할 수 없다는 당연한 판단이에요. 양측이 깃허브 코파일럿 등에서 직접 경쟁하는 현실은 이 불신을 증폭시키고 있어요.
벼랑 끝에 몰린 OpenAI는 '반독점 소송'이라는 폭탄 선언까지 검토했어요. 올해 말까지 기업 구조 전환을 마치지 못하면 200억 달러의 투자가 무산되는 절박함이 깔려있거든요. 양사의 신뢰가 얼마나 허물어졌는지 보여주는 명백한 증거에요.
두 기업의 싸움은 기술 종속 관계의 본질적 한계를 드러내요. 한때 완벽한 공생 관계는 OpenAI의 기술력이 MS의 통제를 넘어설 만큼 성장하며 필연적으로 균열을 이겨낼 수 없었어요. AGI의 정의마저 협상 테이블에 오른 지금, 이들의 결별 혹은 새로운 관계 설정은 향후 10년의 기술 패권을 재편할 거에요.
달러로 Flex!
xAI의 현금 소진 속도가 AI 산업의 전례 없는 재정적 요구를 드러내고 있어요. 챗봇 ‘그록(Grok)’을 운영하는 xAI는 올해 약 130억 달러의 자금을 소모할 것으로 예상되는데, 한달에 약 10억 달러(약 1.5조원)라는 막대한 자금을 소모하거든요. 원인으로는 대규모 서버팜 구축과 AI 훈련에 필수적인 고성능 반도체 구매 비용 때문에 부득이하게 지출이 늘었다고 해요.
이와는 대조적으로 경쟁사인 OpenAI가 올해 127억 달러의 매출을 기대하고 있지만, xAI의 예상 매출은 5억 달러에 불과해요. 지출과 수입의 극심한 불균형이에요.
물론 일론 머스크(Elon Musk)에게는 이런 방식이 익숙해요. 테슬라(Tesla)의 모델3 양산과 스페이스X(Space X)의 행성 탐사라는 목표를 위해 수년간 막대한 손실을 감내하며 결국 시장의 판도를 바꾼 전력이 있거든요. 하지만 xAI의 자금 소모 규모는 그조차도 능가하는 수준이라고 해요. 머스크 본인은 X를 통해 관련 보도를 ‘말도 안 되는 소리’라 일축했지만, 시장의 평가는 냉정해요.
그럼에도 xAI는 지출을 줄이기 위해 경쟁사와 다른 생존 전략을 구사하고 있어요. 서버 공간과 칩을 임대하는 대신, 인프라 대부분을 직접 소유하고 X(구 트위터)를 통해 확보한 막대한 양의 최신 칩에 직접 접근하고 있어요. 또한, X의 방대하고 실시간으로 갱신되는 데이터를 모델 훈련에 활용해 데이터 구매 비용을 절감하겠다고 구상했고요. 이러한 이점들을 바탕으로 xAI는 2027년 흑자 전환을 낙관하고 있어요.
물론 막대한 자금 조달과 소진이라는 아슬아슬한 줄타기 속에서, 이 거대한 도박이 성공할지는 미지수에요. 그러나 이 승부수의 결과가 xAI의 운명뿐 아니라 미래 AI 산업의 지형도를 결정할 것임은 명백해요.
리턴 투 더 패스트
지금 우리가 목격하는 현상들은 개별적인 기술의 약진이 아니에요. 스스로 지식을 편집하고, 인간의 페르소나를 복제해 상업적 가치를 창출하며, 심지어 국가 행정의 핵심까지 넘보는 AI의 자율적 진화는, 역설적이게도 통제권을 둘러싼 인간의 투쟁과 천문학적 자본의 소모를 동력으로 삼고 있어요.
AI는 단순한 도구를 넘어, 인간 사회의 자원, 권력, 관계의 방정식을 근본적으로 재편하는 구조적 변수로 부상했음을 명백히 증명하고 있고, AI의 발전은 더 이상 기술 영역의 의제가 아니에요. 이미 가장 현실적인 경제, 정치, 그리고 사회 시스템의 문제로 전환되었거든요.
미래의 기술적 특이점을 논하기 이전에, 에코 멤버님들은 이미 돌이킬 수 없는 사회경제적 특이점의 서막을 지나고 있어요.
Cinnamomo di Moscata
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Cinnamomo di Moscata (글쓴이) 소개
게임 기획자입니다. https://www.instagram.com/cinnamomo_di_moscata/
(1) arXiv:2506.10943 [cs.LG]
(2) Evelyn Cheng. (2025). AI avatars in China just proved they are better influencers. CNBC. https://www.cnbc.com/2025/06/19/ai-humans-in-china-just-proved-they-are-better-influencers.html
(3) Jason Koebler. (2025). GitHub is Leaking Trump’s Plans to 'Accelerate' AI Across Government. 404 Media. https://www.404media.co/github-is-leaking-trumps-plans-to-accelerate-ai-across-government/
(4) Berber Jin. (2025). OpenAI and Microsoft Tensions Are Reaching a Boiling Point. Wall Street Journal. https://www.wsj.com/tech/ai/openai-and-microsoft-tensions-are-reaching-a-boiling-point-4981c44f
(5) Aaron Holmes. (2025). OpenAI Wants Microsoft to Accept 33% Stake in Business. The Information. https://www.theinformation.com/briefings/openai-wants-microsoft-accept-33-stake-business
(6) 박찬. (2025). 오픈AI, MS에 지분 33% 주는 대신 수익 배분 등 포기 요청. AI타임스. https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=171422
(7) Carmen Arroyo, Jill R Shah. (2025). Musk’s xAI Burns Through $1 Billion a Month as Costs Pile Up. Bloomberg. https://www.bloomberg.com/news/articles/2025-06-17/musk-s-xai-burning-through-1-billion-a-month-as-costs-pile-up
