AI 거품, 저장 주기와 인구 배당, 톱 투자자 Bill Qian이 밝히는 AI 물결 아래 국가 흥망과 투자 논리

저자: Victor, Mr. Z, 168X

한 기술이 극도로 성공할 수 있지만, 여전히 실패한 투자가 될 수 있다

2026년 8월 초, AI와 반도체 섹터는 6월과 7월에 걸쳐 뚜렷한 하락을 겪으면서 ‘거품이 붕괴할 것인가’에 대한 논쟁이 다시 뜨거워졌다. SpaceX 주가는 100달러대로 떨어졌고, OpenAI의 IPO는 올해에서 내년으로 연기되었으며, 유명 AI 테마 펀드인 Situational Awareness도 어쩔 수 없이 테이블에서 물러났다. 같은 시기, 중국의 오픈소스 모델들이 7월에 집중적으로 부상하며 극히 낮은 비용으로 폐쇄형 플래그십에 근접한 성능을 제공하면서 전 세계 지능 사용의 가격 구조를 다시 쓰고 있다.

이번 168X에서는 오랜 친구이자 AI 및 크립토 분야 최고 투자자이며, 자체 미디어 ‘Bill It Up’을 운영하는 Bill Qian(@billqian_uae)을 초대했다. Bill은 최근 AI를 더 큰 경제·사회적 틀 속에 넣어 관찰하며, 인구 보너스가 유효한지, 국가들은 왜 다시 AI 전장에 뛰어드는지, AI 거품은 어떻게 막을 내릴지에 주목하고 있다. 거의 두 시간에 걸친 이 대화에서 그는 상당히 반직관적인 핵심 판단을 내놓았다. AI 거품의 가장 큰 펀더멘털 리스크는 기술적 실패가 아니라 ‘중국 모델이 너무 성공한 것’일 수 있다는 것이다. 중국이 지능을 낮은 이윤의 기초 상품으로 만들어 버리면, 전 세계 사회적 총후생은 크게 증가하지만 산업 전체의 수입과 이익은 반드시 동반 성장하지는 않게 되어, 이는 특수한 제번스의 역설(Jevons Paradox)로 이어진다. 한 기술이 극도로 성공하더라도 여전히 실패한 투자가 될 수 있다는 것이다.

1. 이번 AI 거품이 다른 이유: 속도, 밸류에이션, 그리고 ‘성장이 모든 것을 소화한다’

Mr. Z: Bill 형, 최근 AI에 많은 노력을 쏟고 있고, 자주 나라와 백성을 걱정하는 듯한 느낌으로 AI를 더 큰 경제·사회적 프레임 속에서 바라보고 있네요. 최근 글에서 자주 구조적인 큰 질문들을 던지시는데, 인구 보너스가 사라지고 있는지, 국가 정부가 왜 직접 AI 전장에 뛰어들고 있는지, 그리고 AI 거품이 어떻게 끝날지 같은 것들이죠. 먼저 AI 거품부터 이야기해볼까요?

Bill Qian: 네. 이번 AI 물결에서 이전 사이클과 비교해 가장 큰 특징은 바로 속도라고 생각합니다. 이 속도는 이전에는 상상할 수 없던 수준입니다. 1차, 2차 산업혁명은 보급(adoption)에 50~~100년이 걸렸고, PC는 10~~20년 정도 지나서야 10억 사용자 규모에 도달했지만, AI는 단 3년 만에 전 세계적으로 10억~20억 사용자를 확보했습니다.

adoption 속도가 점점 빨라지면, 단계적인 거품은 많은 경우 성장 속도 안에서 소화될 수 있습니다. ‘성장이 모든 문제를 소화할 수 있다’는 말이 있듯이, 이것이 오늘날 AI를 바라볼 때 주의해야 할 점이라고 봅니다. 어떤 기술 사이클도 거품을 일으키고 붕괴될 수 있지만, 이번에는 속도 자체가 전체 사이클의 전개에 영향을 미쳐 아주 짧은 시장 조정으로 끝날 수 있다는 점을 이해해야 합니다. 시장이 하락한 후 갑자기 사용자 속도, 산업 성장이 다시 모든 이들을 테이블로 복귀시키는 현상을 우리는 이미 여러 번 목격했습니다.

또 다른 점은 이 과정에서 우리가 중국발 ‘가치 파괴자’들을 항상 주시해야 한다는 것입니다. 미래에 중국의 저렴한 토큰이 AI 산업 전체를 전기차 산업이나 태양광 산업처럼 만들 수 있습니다. 막대한 사회적 총후생을 창출하면서도, 오랜 기간 미국 쪽의 밸류에이션을 죽이는 현상이죠. 이것이 제가 최근 보고 친구들과도 교류한 두 가지 현상입니다.

Mr. Z: 형의 글을 해석해 보면, 형은 AI 펀더멘털에 대해 강세를 보는 거네요. 그 근거로는 AI가 3년 만에 10억 사용자에 도달했고, 도입 속도가 증기기관, 전기, PC, 인터넷보다 훨씬 빠르며, 모델 기업들의 매출 성장이 빠르고, 현재 공개 시장 밸류에이션이 아직 과거 거품 수준에 이르지 않았으며, 대부분 대형 테크 기업의 현금 흐름으로 뒷받침되고 고레버리지 파이낸싱이 아니라는 점이 있잖아요. 그래서 매번 시장 조정, 밸류에이션 리세션 때마다 새 모델이 돌파구를 만들고, 매출이 돌파하고, 사용자가 성장해 파이를 키우면 밸류에이션이 다시 소화되는 상황이 발생하죠. 그렇다면 형의 뜻은, 시장이 단지 반복적인 디레버리징(deleverage)과 함께 V자형 조정을 반복하는 것일 뿐이라는 말인가요?

Bill Qian: 제 생각에는 한편으로는 디레버리징이고, 다른 한편으로는 밸류에이션 기대를 조정하는 것입니다. 하지만 그 과정에서 우리가 계속 관찰해야 할 점은, 결국 이것이 상대적으로 빠르게 올랐다 빠르게 내리는 ‘플래시 베어(Flash Bear)’가 될 것인지, 아니면 2008년 금융 위기나 2000년 닷컴 버블 붕괴처럼 상대적으로 L자형 반등이 될 것인지 하는 것입니다.

L자형 반등이란 무엇인가? 본질적으로 기대 회복과 펀더멘털이 밸류에이션을 따라잡기까지 더 많은 시간이 필요하다는 뜻입니다. 지금까지 제가 보기에는 이번에는... Anthropic이나 대형 모델 기업 내 많은 연구 개발자들조차 전체 상황이 자신들의 예상을 뛰어넘었다고 생각합니다. 모두가 특이점(Singularity)이 언제 올지, AGI가 언제 올지 판단하고 있습니다. 사용자 수, 이용 시간, Anthropic, Claude가 대표하는 다운스트림 서비스 구매 의향 등 adoption 수치로 보면, 한편으로는 L자형 약세장을 예상할 수 있지만, 다른 한편으로는 이른바 약세장의 논리는 결국 옳지만 이번에는 그 표현 방식이 미세하게 조정될 수 있다는 점을 조심해야 합니다. 이것이 제가 계속 주시하고 있는 지점입니다.

Mr. Z: 저도 이번 AI 물결에 대한 열기가 단기적으로(반 년에서 1년 내) 식어가고 있다고 느낍니다. 첫 번째 지표는 SpaceX 주가가 106달러까지 하락한 점, 둘째는 OpenAI가 계속 올해 IPO를 외치다 결국 내년으로 미뤘다는 점, 셋째는 Situational Awareness 같은 지표형 펀드가 통째로 청산되고 디레버리징, 터져버렸다는 점입니다. 그러니까 시장의 다음 단계에서는 텐션(tension)과 자본이 다른 섹터로 옮겨가고 AI 쪽의 열기는 식어가는 걸까요?

Bill Qian: 맞습니다. 최근 코카콜라 주식까지 사상 최고치를 경신했죠. 섹터 로테이션은 분명히 존재할 겁니다. 모두가 섹터 로테이션 과정에서 새로운 테마를 찾으려 하고, 이런 시장 심리는 장기적으로 지속될 것입니다. 하지만 저는 AI라는 주제로 돌아가서, 결국 AI의 매출 자체가 예상을 뛰어넘는다면, 예를 들어 Anthropic이나 중국 대형 모델의 매출이 내년, 내후년에도 계속 예상치를 상회한다면, AI에 대한 투자는 지속될 것이라는 점에 더 주목합니다. 그때가 되면 CAPEX 회수 가능성, 회수 기간 문제도 해결될 수 있기 때문입니다. 다운스트림에서 토큰만 잘 팔리면 중간의 클라우드도 결국 잘 팔리고, 전체 산업 체인이 마지막까지 주소화(소화)될 수 있습니다.

이런 관점에서 보면, 사실상 2001년부터 아마존 주식을 산 것과 비슷합니다. 대부분의 기간 동안 돈을 벌었죠. 아마존은 지난 20여 년간 전자상거래 종목, 혹은 전자상거래와 클라우드를 더한 형태로 초고속 성장했기에, 어느 시점에 사더라도 어떤 의미에서는 다 옳았습니다. 거품이 최고조였던 1999년에 샀다고 해도 오늘날까지 40배 이상의 수익률을 기록했으니까요.

2. 스토리지: 원자재에서 ‘TSMC 같은’ 첨단 제조업 재평가로

Mr. Z: 한 가지 주장을 봤는데, 스토리지가 (비용의) 13%~18%를 차지할 수 있지만, 내년을 지나 내후년이 되면 스토리지 자체, 심지어 칩 자체까지도 오버서플라이(공급 과잉)로 인해 가격이 폭락해 대형 업체들의 매출과 이익을 압박할 수 있다는 겁니다. 이게 실제로 일어날까요, 아니면 사실 계속 언더서플라이(공급 부족)일까요?

Bill Qian: 최종적으로는 공급이 수요를 따라잡을 것이라고 믿습니다. 하지만 다운스트림의 컴퓨팅 수요 성장세를 고려해 최근 조사한 바에 따르면, 업계 전문가들은 스토리지의 경우 2028년 전까지는 기본적으로 매우 공급 부족 상태가 지속될 것으로 보고 있습니다.

또한, 스토리지 자체의 시장 구조도 변화하고 있습니다. 기존의 매우 동질적이던 DRAM에서 이제는 맞춤형 첨단 제조가 필요한 HBM(고대역폭 메모리)으로 말이죠. 이런 논리에서 앞으로 스토리지 자체의 CAPEX 램프업 주기는 매우 길어질 것이며, 스토리지에 대한 우리의 전반적인 접근도 더 이상 예전의 상품(commodity)이 아니라 TSMC와 같은 첨단 제조업의 논리로 바라봐야 합니다. 이 논리 안에서는 미래의 밸류에이션 자체도 재평가될 필요가 있습니다.

하지만 아까 말씀하신, 미래 수요가 공급에 의해 충분히 충족될지 여부에 대한 의문은 장기적으로 존재한다고 생각합니다. 결국 과도하게 넘쳐날 수도 있습니다. 그러나 수요 측에서는 중국의 엔지니어링 최적화 능력이 상승하면서 최종적으로 균형이 맞춰질 가능성도 있습니다. 그렇게 된다면 당시 업스트림 제조업의 밸류에이션이나 자산 상승도 하락 조정이 필요할 것입니다.

Victor: 스토리지는 이번 사이클에서 가장 두드러진 섹터로, 매우 강력한 경기 순환주입니다. 공장 건설 기간이 길고, 투자 자본이 크며, 과거에는 아주 뚜렷한 사이클 특징을 보여 호황일 때 폭발적으로 벌고, 공급이 한꺼번에 쏟아지면 폭발적으로 손실을 봤습니다. 이번 AI 사이클에서 스토리지는 분명 비슷한 점도 있고 다른 점도 있습니다. HBM과 같은 고단가, 고마진 제품의 매출 비중이 현저히 증가한 점, HBM 생산 능력이 DRAM, NAND 등 일반 스토리지 생산 능력을 밀어내 전통 스토리지 가격 안정에 기여한 점, 마이크론(Micron) 같은 기업들이 고객과 더 장기 계약을 맺고 10여 건의 전략적 고객 계약을 체결한 점 등이죠. 전반적인 AI 거품을 볼 때, 이번에 다른 점과 같은 점은 각각 무엇이라고 생각하시나요?

Bill Qian：먼저 공통점을 말씀드리겠습니다. 우선, 이것은 진정한 혁신입니다. 지난 세대의 인터넷, 전기화, 산업화와 마찬가지로, 우리는 이러한 혁신을 튤립 열풍과 분리할 것입니다. 이는 역시 진정한 혁신입니다. 둘째, 실제로 모든 혁신의 CAPEX는 사업보다 빠르게 증가합니다. 과거의 철도 열풍이든 전기화든, 전체 CAPEX의 증가는 수익을 훨씬 능가했습니다. 이것이 오늘날 사람들이 우려하는 이유입니다. 클라우드 업체들의 올해 CAPEX가 7천억 달러가 넘고, 앞으로 2년 후인 2028년에는 클라우드 CAPEX, AI CAPEX, 그리고 AI 부채가 미국에서 주택담보대출에 이어 두 번째로 큰 부채 시장이 될 것이라는 점입니다. 이러한 논리에서, 다운스트림의 수익이 업스트림의 투자를 감당할 수 있을지가 사람들이 의문을 갖는 지점입니다.

하지만 이번에 다른 점이 몇 가지 있습니다. 첫째, 오랜 기간 동안 사실상 자기자본 투자 중심이었고 부채 자체는 그렇게 높지 않았는데, 최근 들어 M7(Magnificent Seven, 미국 7대 기술주)조차 채권 발행을 통한 자금 조달에 나서기 시작했습니다. 둘째, 그리고 훨씬 더 중요한 점은 바로 속도입니다. 과거 산업화 과정에서 증기기관이 등장한 뒤 영국 전체 산업 노동력이 농업을 추월하기까지 거의 80년이 걸렸고, 전기화는 첫 발전기가 나온 후 미국 전역이 전기화되기까지 거의 반세기가 걸렸으며, 인터넷도 사용자 10억 명을 확보하기까지 10여 년이 걸렸습니다. 하지만 오늘날은 2022년 11월 GPT가 탄생한 지 불과 36개월 만에 전 세계 AI 사용자가 10억 명을 넘어섰습니다. 물론 AI 혁신이 전 세계의 디지털화, PC, 인터넷, 클라우드라는 거인의 어깨 위에서 도입(adoption)을 완성했다고 말할 수도 있습니다. 하지만 속도 그 자체… '천하 무술은 오직 빠름을 이길 수 없다(天下武功唯快不破)'는 말처럼, 속도가 충분히 빠르다면 그 성장 자체가 현 단계의 성장 문제를 평탄하게 만들어주지 않겠습니까?

또 하나의 포인트는 전반적인 밸류에이션이 과장되지 않았다는 점입니다. 지난 사이클에서 시스코(Cisco)는 PER(주가수익비율)이 거의 200배였습니다. 하지만 지금은 스토리지 관련주가 조정을 겪은 후 PER가 3~4배에 불과하고, TSMC와 엔비디아는 모두 PER 20배 수준입니다. 업계 전반을 보면 특별히 과장된 '꿈의 배수(市夢率)'는 없고, 기본적으로 매우 합리적인 주가수익비율 구간에 있다는 걸 알 수 있습니다. 사람들이 더 우려하는 것은 '너무 빨리 올랐다'거나 너무 많은 자금이 몰려들고 있다는 점에서 아주 자연스럽게 경계감이 생기는 것이지, 절대 밸류에이션 관점에서 보면 사실 괜찮은 수준입니다.

3. GPU 감가상각: 철도는 50년을 기다릴 수 있지만, GPU는 기다릴 수 없다

Mr. Z: 여기서 또 하나 핵심이 있습니다. 기고문을 읽으면서 주요한 포인트가 GPU의 감가상각 속도라고 느꼈습니다. GPU는 실질적으로 경제적 창(window)이 3~4년에 불과하지만, 철도는 50년, 광케이블은 25년을 쓸 수 있습니다. CAPEX가 최종적으로 수요를 만나더라도, 매출은 반드시 GPU 감가상각 전에 따라잡아야 합니다. 이 부분을 조금 더 풀어 설명해 주실 수 있을까요?

Bill Qian: 네. GPU 감가상각 기한에 대해서는 업계 내에서도 의견이 갈립니다. 어떤 분들은 도태된 GPU도 결국 추론 용도로 쓸 수 있기 때문에 수명이 5~6년까지 늘어날 수 있다고 봅니다. 제가 말씀드리고 싶은 포인트는 바로 이것입니다. 지금 모두가 이 계산을 하고 있다는 점이죠. 며칠 전 OpenAI의 CFO가 1GW(기가와트)당 연간 약 100억 달러의 ARR(연간 반복 매출)을 회수할 수 있다고 말했는데, 그렇다면 이 역시도 투자 회수까지 3년에서 5년 사이가 필요합니다.

그래서 투자 회수 주기에 관해서는 모두가 아직 지켜보는 과정에 있습니다. 현재 보기에는 가장 큰 우려도 역시 전체적인 회수 주기에서 비롯됩니다. 이 회수 주기가 최종적으로 결정하기 때문입니다. 전통적인 클라우드 사업자(CSP)와 이른바 NeoCloud(신형 클라우드 사업자)들의 지분(equity) 수익률, 그리고 더욱 중요한 것은 그들의 부채(debt)를 마지막에 갚을 수 있느냐 하는 점 말입니다. 이것이 사람들이 품는 가장 큰 의문입니다.

이 의문 아래에서 저는 두 가지 포인트가 있다고 봅니다. 첫 번째는 다운스트림, 즉 Anthropic, OpenAI 혹은 다른 애플리케이션 업체들의 토큰(Token)이 얼마나 잘 팔리느냐입니다. 만약 그들의 ARR이 계속 올라간다면, 업스트림의 CAPEX도 결국 문제가 되지 않을 것입니다. 두 번째 포인트는 바로 중국 업체들이 테이블 판 자체를 뒤흔들 가능성을 지켜보는 것입니다.

4. 중국의 저가 토큰 가치 파괴: 성공한 기술, 실패한 투자?

Bill Qian: 중국 업체들이 결국 1/20, 심지어 1% 수준의 토큰 가격으로, 대규모 언어 모델이든 멀티모달이든 여러 분야에서 가격 전쟁을 벌인다면, 결국 나타날 수 있는 현상은 이렇습니다. 전 세계적으로 AI를 사용하는 사회적 후생(social welfare)은 늘어나고, AI의 대규모 도입(massive adoption)도 늘어나지만, 미국 업체들의 매출은 감소합니다. 그리고 미국 업체들이 잃은 매출을 중국 업체들이 온전히 가져가지도 못합니다. 그들 역시 서로 가격 전쟁을 벌이고 있기 때문입니다.

결국 수많은 개발자와 사용자는 높은 가격의 모델과 낮은 가격의 모델을 섞어서 쓰는 하이브리드 형태를 취하게 됩니다. 이 관점에서 보면 궁극적으로 가치 창출(value creation)은 많지만, 상업적인 가치 획득(value capture)은 그에 미치지 못할 것입니다. 이렇게 나타나는 현상은, 미국 업체들의 밸류에이션이 상당 부분 하락하고, 중국 업체들은 당연히 올라오겠지만, 그 올라온 폭은 미국 업체가 깎여나간 밸류에이션만큼 크지 않을 것이라는 점입니다.

따라서 이것이 앞으로 관찰해야 할 포인트가 될 수 있습니다. 만약 이 산업이 결국 전기차와 비슷해진다면, 즉 소비자와 개발자는 행복하지만, 이런 기업들에 투자해서 향후 몇 년간 아주 좋은 ROE(자기자본이익률)를 얻을 수 있을지, 모두가 생각해봐야 할 문제입니다.

Mr. Z: 꽤 무섭게 들리는데요. 예를 들어 Kimi K3, Qianwen 혹은 또 다른 모델이 Claude나 GPT를 크게 앞서기 시작하면 보급률이 높아지고, 반대로 OpenAI와 Anthropic의 사용자를 잠식하면서 밸류에이션이 하락하고 시장의 환상이 걷히게 됩니다. 선두 모델 회사들의 밸류에이션이 압축되면 세컨더리 마켓(secondary market)에서의 성과도 좋지 않을 것이고, 두 거대 기업의 상장 시기도 늦춰지겠죠. 최종 시나리오가 이렇게 흘러갈까요? 반년 뒤에 이런 광경을 목격할 수도 있을까요?

Bill Qian: 저는 중국 업체들의 글로벌 시장 점유율 상승은 거의 확실하다고 생각합니다. 왜냐하면 온라인상의 벤치마크 결과를 보면, 개방형 가중치(소위 중국의 오픈소스 모델)가 폐쇄형 모델을 따라잡는 속도가 점점 더 빨라지고 있고, 퍼포먼스(performance) 격차도 점점 더 짧아지고 있기 때문입니다.

5. 토큰 버저닝(Token Budgeting)이 토큰 맥싱(Token Maxxing)을 대체한다: 폐쇄형과 오픈소스의 혼용 시대

Bill Qian: 이런 논리 아래에서, 지금 실리콘밸리 사람들의 사고방식도 기존의 '내 예산은 무한하다', 즉 이른바 토큰 맥싱(Token Maxxing: 극단적으로 토큰을 쏟아붓기)에서, 이제는 '내 토큰을 아주 정밀하게 사용해야 한다(어떤 작업에는 고급 모델을, 어떤 작업에는 중저가 모델을 사용)'이라는 토큰 버저닝(Token Budgeting, 토큰 예산화)으로 전환되고 있습니다. 이런 사고방식은 사실 이미 자리 잡았습니다.

이런 논리 아래, 전 세계적으로는 하이엔드 용도에 Claude 같은 모델을 쓰고, 중저가 용도에는 중국 모델을 쓰는 것이 이미 대중적인 사용 습관이 되어가고 있습니다. 그래서 저는 이 현상이 반드시 일어난다고 봅니다. 이것이 바로 얼마 전 OpenAI가 가격 인하를 시작한 이유이기도 합니다. Anthropic이 최종적으로 예정대로 상장할 수 있을지 확신할 수 없습니다만, 만약 예정대로 상장한다면 주가는 이 점을 잘 반영할 것입니다. 바로 중국 업체들의 가격 전쟁이죠. 이른바 가격 전쟁이란, 당신과 유사하거나 비슷한 제품 성능을, 결국에는 몇 분의 1, 1/10, 심지어 1% 가격으로 제공한다는 것입니다.

Mr. Z: 마치 중국 시장이 잘하는 일처럼 들립니다. 예전 징동이나 메이퇀의 가격 전쟁처럼 죽기 살기로 싸우다가, 결국 정부가 나서서 '이제 그만 좀 막 하라(더 이상 난리치지 말라)'고 했던 모습이 떠오르는데요. 이건 어떻게 마무리될까요? 미·중 간에 이렇게 싸우다 보면 걷잡을 수 없게 될 것 같은데요.

Bill Qian: 제 생각에 이것이 각국의 무역 협상 의제에 들어갈지 여부에 달려 있습니다. 저의 직감으로는 당장은 그 우선순위가 그렇게 높지 않은 것 같습니다. 무역 협상은 기본적으로 자국 유권자 규모가 크거나 고용 인구가 상대적으로 많은 산업을 중심으로 진행되기 때문입니다. 예를 들어, 호주는 자국산 소고기를 매우 중요하게 여기고, 미국은 자국산 옥수수를, 유럽은 자국산 자동차를 중시합니다. 이 모두 유권자도 많고 종사자도 많은 산업들이기 때문입니다. 하지만 AI 자체는 상대적으로 엘리트 중심적이고, 완전 경쟁에 가까운 산업입니다. 따라서 과연 이것이 앞으로 각국 무역 전쟁의 협상 카드로 들어갈지 확신할 수 없습니다. 다만, 만약 데이터 규정 준수 같은 성격의 협상으로 연결된다면 가능성은 있다고 봅니다.

하지만 단기적으로는 이번 역시도 또 한 번의 글로벌 기술 경쟁이라고 느껴집니다. 예전 중국 전자상거래의 '백 개 단체 전쟁(百团大战)', 가격 전쟁 등은 모두 지역적 기반으로 이뤄진 반면, 이번 경쟁은 어떤 의미에서 글로벌한 AI 가성비 대전입니다.

6. 가격 전쟁이 무역 협상 테이블에 오를까: 진짜 변수는 주권 AI

Bill Qian: 여기서 이 가격 전쟁을 막을 유일한 포인트는 아마도 무역 전쟁 협상이라기보다는, 각국이 자국의 안보 구도를 배치하려는 우려라고 봅니다. 그로 인해 일부 지역에서는 결국 가성비 같은 것은 신경 쓰지 않고, '나는 반드시 나만의 주권 AI를 구축하겠다'고 나설 가능성이 있습니다. 이건 또 다른 이야기라고 생각합니다.

Mr. Z: 이 부분도 대표님의 견해가 궁금합니다. 동아시아, 즉 대만, 일본, 한국은 기본적으로 미국이라는 큰 형님이 키워낸, 미국계 반도체 진영으로 보입니다. 예전에 말씀하셨듯이, 이번 아시아 증시의 과열(hype)을 이해하려면 먼저 일본의 통상산업성(通産省), 한국의 경제기획 체계, 그리고 대만 경제부와 공업기술연구원(工研院) 같은 민간 기업 조직을 동원하는 힘으로 거슬러 올라가야 할 것입니다. 중국 쪽으로 눈을 돌리면, 국가발전개혁위원회(发改委), 지방정부, 그리고 산업 기금을 봐야 합니다. 이 논리는 정부가 승자를 고르는 방식에 가깝습니다. 그렇다면 서구 경제 체제는 어떨까요? 동아시아와 서구 경제권이 국가 중점 산업을 동원하는 역할과 그 각각의 우열에 대해 어떻게 보시나요?

Bill Qian: 저는 이 과정에서 사람들이, 예전의 그런 하향식 거국적 체제가 항상 효과를 발휘하는 것처럼 보인다는 점을 발견하게 될 거라고 생각합니다. 예전에 많은 경제학자들은 시장을 간섭해서는 안 되며, 가능하면 100% 시장에 맡겨야 한다고 생각했습니다. 하지만 동아시아의 젓가락 문화권, 즉 한국, 일본, 중국 및 기타 지역을 통틀어 보면, 이 하향식 논리가 많은 산업을 잘 작동하게 만들었다는 것을 알 수 있습니다.

그 과정에서 낭비가 발생하기도 하지만, 어떤 일이 너무 중요해지면 하향식 접근은 첫째 절대적인 자원을 보장할 수 있고, 둘째 모든 자원을 한 가지 일에 집중하게 할 수 있습니다. 그래서 대만의 칩(반도체)이든, 한국이든, 일본이든 이 현상은 항상 효과를 발휘한다고 봅니다.

7. 정부의 재개입: 동아시아 '거국 체제'와 젓가락 문화권의 이점

Bill Qian：이 논리 아래에서 미국과 인도도 이를 모방하려는 시도를 보게 될 것입니다. 하지만 저는 이런 모방이 결국 의미가 있을 수는 있겠지만, 젓가락 문화권만큼 뚜렷하게 나타나지는 않을 것이라고 생각합니다. 왜냐하면 작은 정부 아래에서는 가질 수 있는 자원이 한정되어 있기 때문입니다. 오늘날 보면 순수 시장주의자들에게 이것은 따귀를 맞는 과정이나 다름없습니다. 결국, 과거의 철강·자동차에서부터 중국의 태양광·전기차, 그리고 지금 동아시아 전역이 강점을 보이는 반도체 제조업에 이르기까지, 젓가락 문화권의 논리는 위에서 아래로 이끄는 방식이 때로는 정말 효과적이라는 것을 발견하게 될 것입니다.

Mr. Z: 만약 다시 이런 정부의 하향식 자원 배분 논리를 쓴다면, 최상위 모델에 정밀하게 적용할 수 있을까요? 예를 들어 중국이 알리바바, 텐센트 혹은 月之暗面을 정밀하게 배분하는 식으로 말이죠. 혹은 미국의 트럼프처럼 많은 정치적 힘을 동원해, 예전에 Claude의 Fable 5가 국가 안보 우려가 있다고 해서 처음에는 민간에 공개하지 않고 미군에게만 사용하도록 한 것 같은 경우입니다. 이런 하향식 배분이 최상위 모델 쪽에서 아직 통할까요? 제 말은 과거 타이완 경제부와 공업기술연구원이 “자원, 인재, 자금을 모두 신주로 집중시키겠다”고 했던 그런 방식을 말하는 겁니다.

Bill Qian: 알겠습니다. 저는 이런 현상이 동아시아에서 장기간 지속될 거라고 생각하고, 이는 동아시아 전반의 상대적으로 큰 정부 논리와도 연관이 있다고 봅니다. 게다가 동아시아에는 관료 계층이든 상인이든 어떤 의미에서 모두가 일종의 사대부 정서를 공유해, 결국 어떤 일을 함께 언어를 공유하고 자원을 공유하며 잘 해내는 문화가 계속 있었다고 생각합니다. 같은 논리라면 지금의 서구에서는 조금 어려울 것 같아요. 예전에는 가능했죠. 루스벨트가 집권하던 시절의 미국 정부도 사실 꽤 컸으니까요.

여덟, 섹터 로테이션과 능력권: 물린 사람이 되지 말라

Victor: 빅테크 쪽에서는 Bill 씨가 단기와 장기를 어떻게 보시는지 궁금합니다. 20년 단위로 보면 인터넷 기업들은 실제로 수십 배 올랐지만, 적지 않은 투자자들은 당장 최고의 트랙을 골라 단기적으로 괜찮은 수익을 내는 데 집중하고 있잖아요. 최근 반도체에서 소프트웨어나 빅테크로 자금이 이동하고 있는데요. 이게 과연 하반기 테마가 될까요? 아니면 가보면서 봐야 하는 걸까요? 자금이 어디로 흐르는지, 어떤 조짐이 보이는지요?

Bill Qian: 우선 저는 단기 로테이션에 집중하는 전문가가 아닙니다. 그리고 제가 알기로 대부분의 단기 로테이션 자체도 꽤 혼란스러워요. 시장의 유동 자금, 한국 헤지펀드, 홍콩, 루자쭈이 등에는 스몰캡에서 미들캡까지 다루는 투자자들이 많고, 이들은 어떤 종목을 함께 사고 뒤에 시장에서 작은 재료(썰)가 나오면 함께 사는 경우가 많습니다. 어떤 의미에서 이는 예전 암호화폐 업계에서 자본이 특정 섹터를 쫓던 것과 매우 비슷합니다.

이 과정에서 섹터를 포착하려는 시도는 제게는 상당히 고된 일로 느껴집니다. 누군가가 섹터를 포착하려 한다는 건, 그 내러티브를 만들어내는 사람이 아니라 마지막에 물량을 받을 사람일 가능성이 크기 때문이죠. 이 자체가 특별히 좋은 투자 논리라고 보긴 어렵습니다. 펀더멘털에서 다음 병목 지점을 미리 예측할 수 있다면, 예를 들어 메모리가 산업의 병목이 될 것을 비교적 일찍 판단할 수 있다면, 결국 이는 트렌드 드리븐이 아니라 산업사슬의 병목을 연구한 결과로 나오는 논리가 됩니다.

그래서 질문에 답하자면, 저는 단기 섹터 핫이슈를 판단하는 데 그다지 능숙하지 않습니다. 여러분이 직접 그 판 안에 있는 사람, 즉 판을 짜는 사람이 아니라면, 자신이 정말 믿는 자산을 꼭 붙잡고 있거나, 결국에는 메모리, 반도체, 나아가 더 넓은 테크 ETF처럼 비교적 넓은 기반의 ETF를 사는 걸 권하고 싶습니다. 자기 능력권을 지키는 편이 더 중요하다고 봅니다.

아홉, 다운스트림이 모든 것을 결정한다: 응용 계층, 클라우드 사업자에서 칩과 메모리로 이어지는 전달 사슬

Mr. Z: 지금 시점에서 앞으로의 AI 시장 발전을 어떻게 보시나요? 6~7월에 반도체와 AI 전반이 큰 폭으로 하락했는데, 11월 미국 중간선거(midterm election) 이후에는 2차 시장이 조정 또는 붕괴할 거라고 보시나요, 아니면 대체로 상승할 거라고 보시나요?

Bill Qian: 시장 추세를 판단하는 데는 능숙하지 않습니다. 다만 중간선거든 미국 금리 인상이든 결국 거시적인 요소라는 점은 분명하다고 생각합니다. 현재 거시 환경은 분명 이전처럼 낙관적이지 않습니다. 포지션을 보유한 분들은 앞으로의 리밸런싱을 진지하게 고민해야 할 것이고, 아직 포지션이 충분하지 않은 분들은 축하드리며, 기회를 인내심 있게 기다릴 수 있다고 생각합니다.

그리고 펀더멘털 측면에서 중요한 점은 다운스트림 애플리케이션의 성장, 즉 Anthropic이나 OpenAI의 매출이 계속 성장할 수 있을지, 아니면 중국 업체들의 경쟁 같은 변수에 직면할지를 관찰하는 것입니다. 이것이 밸류에이션을 크게 떨어뜨리는 요인이 될 수 있거든요. 아니면 코딩(coding) 비즈니스가 너무 빨리 성장해서 계속 기대를 뛰어넘는 경우도 있습니다. 코딩은 어떤 의미에서 결국 이 세상 거의 모든 화이트칼라 업무를 대체할 수 있으니까요.

이 부분을 관찰하는 게 더 중요하다고 생각합니다. 왜냐하면 이게 가장 다운스트림이고, 다운스트림이 중간에 있는 클라우드 사업자의 부채 위기와 CAPEX 문제를 결정하고, 그들이 다시 업스트림 칩과 메모리 출하량을 결정하기 때문입니다. 즉 다운스트림에서 미드스트림, 업스트림으로 이어지는 하나의 논리죠. 모든 분들께 이 산업의 실제 펀더멘털 매출이 결국 업계의 초고속 성장을 상쇄할 수 있을지를 관찰하시라고 권하고 싶습니다.

Mr. Z: 다운스트림 쪽은 제가 보기엔 가장 아래가 AI 응용 계층이고, 그 위가 대형 모델 계층인 것 같아요. 그런데 이 AI 응용 계층에서는 아직 대형 모델 말고는 다른 응용이 많이 보이지 않는 것 같은데, 그렇게 이해해도 될까요?

Bill Qian: 네, 그 이해에 동의합니다. AI 전체를 소프트와 하드로 나눌 수 있다고 봐요. 소프트 쪽에서 오늘날 가장 큰 매출은 여전히 대형 모델에서 나오고, 멀티모달 속 영상이나 이미지 매출은 아직 대형 모델을 따라잡지 못했습니다. 하드 쪽도, 미국과 중국의 피지컬AI(구체화 지능)나 로봇 모두 현재 매출이 그리 크지 않다고 생각합니다.

그렇다면 앞으로 성장을 사고 미래에 베팅한다는 것은 소프트가 결국 전 세계 화이트칼라 일자리의 10%, 20%를 대체하길 바라는 것이고, 하드 쪽은 다양한 서비스업이나 피지컬(physical) 노동을 어느 정도 대체할 수 있길 바라는 거죠. 이 관점에서 보면, 전 세계 노동 시장은 수십조 달러 규모이고, 그중 예컨대 10조 달러가 소프트웨어 AI와 하드웨어 AI로 대체될 수 있습니다. 그 10조에 PS(주가매출배수) 10배 혹은 20배를 곱하면 100조에서 200조 달러 시가총액 시장이 됩니다. 미래 글로벌 산업에서 농업은 일부분이고, 공업화가 있으며, 그중 상당 부분이 AI가 가능하게(enable) 한 산업이 될 겁니다. 왜냐하면 AI 자체가 서비스업이나 금융에서 더 많은 가치를 창출할 수 있을 테니까요.

열, 로봇과 피지컬AI: 또 한 번의 ‘전기차식’ 미·중 경쟁

Mr. Z: 방금 피지컬AI(구체화 지능) 이야기가 나왔는데, 로보틱스(robotics) 쪽도 보고 계신지 궁금합니다. 미국에서는 Figure AI 같은 높은 밸류의 로봇 회사들이 화제인 것 같고, 중국에서 가장 주목받는 위수 테크놀로지(宇树科技)는 8월 10일에 IPO를 한다고 하더라고요. 이 미·중 로봇 발전이 마치 예전 전기차 붐 때의 분위기 같다는 느낌이 듭니다. 미국 애플이 자동차를 만들겠다고 10년 동안 말했지만 아직 Apple Car는 없고, 샤오미는 차 만들겠다고 한 지 3년 만에 양산에 들어갔고, BYD, 샤오펑 같은 강력한 브랜드도 있잖아요. 이런 제조업은 역시 중국의 강점이라고 생각하는데, 어떻게 보시나요?

Bill Qian: 저는 로봇 산업 전체를 전기차에 비유하는 쪽이 좋겠습니다. 결국 이 일은 소프트에 하드를 더한 지능+하드웨어고, 중국 자체가 제조업 대국이니까요. 앞으로 상당히 오랜 기간 동안 중국의 가성비 높은 공급이 전 세계에 공급될 거라고 생각합니다.

미국은 마치 휴대폰 산업처럼 아이폰 같은 존재가 있을 겁니다. 중국은 결국 전 세계에서 거의 모든 비애플 유저 시장을 차지하게 되고, 미국은 자신들만의 비교적 고급형 ‘애플’을 하나 갖게 되는 그림이죠. 시장 포지셔닝 문제든, 국가 안보 고려든, 무역 장벽이든, 같은 논리가 피지컬AI(구체화 지능)와 로봇에서도 동일하게 적용될 것입니다.

사실 결국 본질적으로 다 같습니다. 휴대폰도 어떤 의미로는 휴대용 컴퓨팅 도구고, 전기차도 FSD(완전 자율주행)가 도입되면 일종의 바퀴 달린 로봇이며, 로봇도 결국 예전에 휴대폰이나 전기차를 만들던 논리로 만들어집니다. 그래서 저는 이 산업의 미래가 이전의 휴대폰이나 전기차 산업과 매우 닮을 것이라고 예상합니다.

열하나, 주권 국가의 흥망성쇠: 왜 다음 아시아도 결국 아시아인가

Victor: 예전에 세계인공지능대회(WAIC)에 참가했다고 올리신 글을 봤습니다. 정부가 개입하는 배경에서 동아시아의 일본, 한국, 대만, 중국이 이번 AI 붐에서 상당히 혜택을 보고 있는 게 궁금합니다. 미국, 유럽, 중동도 각기 다른 방식으로 막대한 AI 투자를 단행하고 있잖아요. 동아시아가 거의 유일하게 이전 시대에 도약적 발전을 이룬 지역이라고 말씀하셨는데, 정부 주도형 계획 경제를 통해 추진해 이른바 ‘영미를 따라잡고 추월하는’ 동작을 완성한 셈이죠. 그렇다면 다음 AI 물결에서 주목할 만한 잠재력을 가진 국가나 지역은 어디가 있을까요? 동남아의 말레이시아나 베트남, 혹은 라틴아메리카, 아프리카 같은 곳에서 이런 ‘정부 모드 전환’ 기회를 잡는 나라가 있을까요?

Bill Qian: 무역전쟁을 살펴보면 멕시코 같은 나라가 결국 일시적 차익거래 이익을 얻는 곳이 되긴 했습니다. 하지만 주권 국가 흥기의 관점에서 보면 몇 가지 포인트가 필요하다고 생각합니다.

첫째, 일정 수준의 인구. 그리고 좋은 교육, 좋은 ‘지연 만족’ 문화, 솔직히 말하면 근면함, 다시 말해 내일을 위해 투자하려는 의지입니다. 이 점은 결국 열심히 공부하는 모습으로도, 열심히 저축하고 투자하는 모습으로도 나타납니다. 그래서 이 모든 포인트가 유교 문화권 전체를 전후 몇 안 되는, 어쩌면 거의 유일한, 10억에서 20억 인구가 농업 국가에서 선진 경제체로 탈바꿈할 수 있는 지역으로 만들어 준다는 걸 알게 됩니다.

시스템적으로 말하자면, 저는 여전히 21세기에도 다음 아시아는 아시아라고 생각합니다. 싱가포르, 한국처럼 상대적으로 앞서 있고 빠르게 나아가는 나라들이 있는가 하면, 중국 본토도 지금 서서히 따라오고 있습니다. 동남아시아 국가들도 열심히 일하고 부지런하며 투자에 적극적이라는 조건을 충족해야 합니다. 그래서 우리는 베트남도 발전하고 있는 것을 볼 수 있습니다.

때로는 국가를 기업의 팀으로 간주하고, 가능성을 판단하곤 합니다. 이는 기업을 판단하는 것과 매우 비슷합니다. 지연된 만족, 미래를 위한 투자 의지, 세계화된 질서에 참여하려는 의지, 그리고 어느 정도 좋은 지리적 환경과 외부 환경이 그것입니다. 그래서 저는 주권 국가의 흥성이 앞으로 블록 단위로 순환할 것이라고 생각하지 않습니다. 미래의 리워드(보상)는 여전히 대부분 아시아 국가들이 가져갈 것이라고 생각합니다. 결국 국가 간의 발전 역시, 기술이 모든 국가와 모든 개인에게 평등한 권리의 기회를 주지만, 기회와 발전은 결국 평등하지 않다는 것으로 귀결됩니다.

열두 번째, 인구 보너스의 종말: 인도는 왜 ‘AI에 의해 숏(short) 당한 최초의 대국’인가

Victor: 이는 인구 보너스를 다룬 빅터님의 다른 글과도 연결되는 부분이네요. 아시아 국가들의 가장 큰 장점도 인구 보너스입니다. 빅터님은 인도가 전 세계에서 AI에 의해 숏(공매도) 당한 최초의 대국이라고 말씀하셨는데, 가장 큰 이유는 인도의 소프트웨어 산업이 매우 번성하여 마치 미국 실리콘밸리의 아웃소싱 기지와 비슷했기 때문입니다. 하지만 지금 AI가 가장 많이 대체하는 대상이 바로 화이트칼라, 즉 이러한 엔지니어들인 만큼, 인도가 가장 직접적인 타격을 받게 됩니다. 그렇다면 중국이나 일본처럼 인구가 많은 다른 국가들은 앞으로 인구를 강점으로 전환할 수 있을까요? 아니면 인도와 같은 문제에 직면하게 될까요?

Bill Qian: 이 질문의 배경에는 설명이 좀 필요할 것 같습니다. 농업 사회에서 인구가 반드시 보너스가 되지는 않았습니다. 맬서스의 함정(Malthusian Trap)이 있기 때문입니다. 아이를 많이 낳으면 식량이 부족해져 결국 많은 사람이 굶어 죽고 인구는 다시 균형점으로 돌아갑니다. 그러나 산업 사회에 접어들어 경제의 선순환을 시작하고, 모든 사람에게 교육의 기회를 제공하며, 모두가 함께 저부가가치 노동에서 고부가가치 노동으로 옮겨가게 되면, 그 과정에서 주권 국가, 인구 보너스, 노동 인구라는 단어들은 모두 긍정적인 상관관계를 갖게 됩니다. 그래서 많은 산업화된 주권 국가들이 홍보에서 실제로 출산을 매우 장려하는 것을 볼 수 있습니다.

여기서 핵심은, 인구는 일자리가 필요하고, 많은 일자리를 창출하고 많은 것을 생산하며, 그 대가로 보수를 받고, 보수를 받은 후에는 소비를 하게 되고, 소비는 다시 이전에 인구가 창출한 것들을 소비하여 결국 좋은 선순환으로 이어진다는 점입니다. 그런데 지금 AI 분야에서는, AI 자체가 많은 생산량을 창출하지만 반드시 그만큼 많은 일자리를 창출할 필요는 없게 되어, 결국 인구가 소비할 능력을 충분히 갖지 못하게 되는 현상이 나타날 수 있습니다. 이것이 바로 일론 머스크가 미래의 화폐 현상 전체가 디플레이션 현상이 될 것이라고 생각하는 이유이기도 합니다. 공급 자체가 그다지 희소하지 않다면, 경제학 상식 전체, 인구에 대한 상식 전체가 다시 쓰여야 할 수도 있기 때문입니다.

인도의 미시적 사례로 돌아가 보면, 인도에는 과거 약 300만에서 400만 명의 IT 인구가 있었고, 이는 인도 현지 중산층의 꿈이었습니다. 모두가 커서 IT 분야에서 일하기를 희망했습니다. 하지만 지금 이들을 무너뜨린 것은 다른 나라의 IT 엔지니어가 아니라, Anthropic의 ARR 성장입니다. 저는 이것이 매우 흥미로운 현상이라고 생각합니다. 그래서 앞으로 인구 보너스를 어떻게 바라볼지에 대해서는 경우에 따라 나누어 생각해봐야 한다고 봅니다.

열세 번째, 유럽의 딜레마: 딥마인드가 구글에 매각된 사례에서 본 인재 유출

Mr. Z: 그럼 유럽은요? 모두가 유럽을 빼먹은 것 같아요. 지난주 일론 머스크가 《이코노미스트》(The Economist) 편집장과 인터뷰했는데, 인터뷰 전체에서 머스크는 유럽이 이민자 문제로 다소 혼란스럽고 인터넷 이후의 전체 발전을 따라잡지 못해 뒤처져 있다고 생각한다고 말했어요. 유럽 쪽 AI 발전은 살펴보고 계신가요?

Bill Qian: 이 부분은 제가 잘 아는 건 아니라서, 제 생각을 좀 말씀드려 보겠습니다. 유럽 AI 이야기는 딥마인드가 결국 구글에 인수된 사례를 통해 작은 부분을 보고 전체를 짐작할 수 있습니다. 딥마인드는 당시 인터뷰에서도 계속 나아가고 싶지만, 큰 자금은 미국에만 있고, 그들에게 현금화(캐시 아웃, 엑시트)를 시켜주고 인수해 줄 수 있는 자금도 미국에만 있다고 말했습니다. 그래서 유럽은 여전히 인재를 배출하고 있지만, 유럽의 생산 능력과 재력으로는 0에서 1을 만드는 일만 할 수 있을 뿐이고, 결국 미국을 제외한 인재 양성 기지로 전락한 것처럼 보입니다.

그래서 저는 유럽이 앞으로 AI 분야뿐만 아니라 전기차나 다른 첨단 산업에서도 아시아로부터 큰 경쟁 압력을 받게 될 것이라고 생각합니다. 예전에 J.D. 밴스가 미국의 러스트 벨트(쇠락한 공업 지대) 출신이라는 말이 있었는데, 앞으로는 과거의 일부 선진국들이 결국 ‘러스트 네이션(녹슨 국가)’이 될 수도 있을 것입니다. 예를 들어, 현재 일본의 1인당 GDP는 4만 달러로 싱가포르의 절반에도 못 미치는데, 그 핵심 이유는 지난 10~20년 동안 원래 돈을 벌 수 있었던 첨단 산업들을 중국 자동차 산업의 압력 등 다른 경쟁자들에게 하나씩 빼앗기고 있기 때문입니다.

열네 번째, UBI, 주권 AI 그리고 거버넌스: AI는 F-35처럼 동맹국에게만 판매될 것이다

Victor: 마지막으로 궁금한 점은, 방금 AI와 국가 간 경쟁, 오픈소스 모델과 클로즈드소스 모델, 미중 AI 경쟁에 대해 이야기했는데요. 미래에 AI가 정부와 업계 사이에서 전반적인 거버넌스 모델이 어떻게 변화할 것이라고 보시나요? 장기적으로 AI가 대량의 노동력을 대체하여 정부가 제공하는 인프라가 될 가능성도 있습니다. 마치 과거 통신 회사들이 나중에 인프라가 된 것과 비슷하게요. 지난 7월, OpenAI의 전 고위 임원은 미국이 클로즈드소스 모델의 수출을 제한하지 않고, 중국의 오픈소스 모델과의 경쟁을 제한하지 않으면, AI가 공산주의 모델이 되어 이러한 자원을 모두 국가가 제공하게 될 것이라고 우려하기도 했습니다. 앞으로 AI에 대한 정부의 거버넌스 모델을 어떻게 전망하시나요? 만약 AI가 실제로 노동력과 고용에 큰 충격을 준다면, UBI 같은 모델이 등장할까요? 빅터님의 글에서는 UBI가 작은 국가와 적은 인구에 더 적합하다고 언급하셨지만 말입니다.

Bill Qian: 먼저 UBI(유니버설 베이직 인컴, 보편적 기본소득)에 대해 말씀드리고 싶습니다. 저는 몇 가지 반대 의견을 가지고 있습니다. 하나는, 전 세계 식량을 모든 사람에게 평균적으로 나누면 이미 아무도 굶어 죽지 않았을 텐데, 왜 지금도 굶어 죽는 사람이 있을까요? 두 번째는, 미국은 현재 빈부 격차가 이렇게 큰데, 왜 가난한 사람들의 소득을 높이고 의료보건 개혁을 하는 것조차 쉽지 않은 걸까요?

그래서 제가 전달하고 싶은 점은, UBI는 결국 정치 구조의 설계 문제라는 것입니다. 그것은 그 당시 사회의 총 GDP가 얼마였는지와 완전히 선형적인 상관관계를 갖지 않을 수 있습니다. 하지만 오늘날 우리는 비교적 통치가 잘 되는 일부 유럽 소국들을 보면, 실업 보험이나 실업 급여 수준도 꽤 높아서, 어떤 의미에서 이미 UBI를 실현하고 있습니다. 따라서 저는 첫째, UBI는 결코 미래의 일이 아니며, 오늘날 이미 북유럽 국가들에서 일어나고 있습니다. 둘째, 그것은 영원히 일어나지 않을 수도 있다고 생각합니다. 식량 문제만 봐도, 전 인류를 위한 식량이 이미 충분함에도 불구하고 여전히 아프리카와 아이티에서는 굶어 죽는 사람이 있기 때문입니다.

국가 거버넌스와 관련해서는, 인공지능 자체가 오늘날 창출할 수 있는 가치, 혹은 대체할 수 있는 인간의 지능이 너무나 막강하기 때문에, 미래에는 분명히 정부의 개입이 있을 것이라고 생각합니다. 민간 AI가 어떻게 되든, 주권 AI는 항상 존재할 것이라고 봅니다. 정부는 AI 기술, AI 데이터, AI 역량의 수출입에도 매우 강력하게 개입할 것입니다. 나아가 AI는 미래에 군수품과 같아질 수도 있습니다. 미국의 F-35 전투기처럼, 최고의 AI는 동맹국에게만 판매하게 될 것입니다.