모두가 토큰을 최대한 활용하려고 애쓰는, 아무도 감히 멈추지 못하는 군비 경쟁.

LatePost 팀의 오리지널 콘텐츠입니다.

2026년 4월 26일 18시 06분, 베이징

우리는 실리콘 밸리로 여행을 갔는데, 파도를 일으키는 기계조차 파도에 거의 잠길 뻔했다.

LatePost 칼럼니스트 | 멍싱, 파이브 소스 캐피털 파트너

2026년 3월 24일 아침, 저는 YC W26 기수 데모 데이의 관객석에 앉아 있었습니다. 다섯 번째 회사가 발표를 위해 무대에 올랐을 때, 저는 메모를 멈추기로 했습니다.

중요하지 않다는 건 아니지만, 제가 적어둔 내용들이 다음 달이면 시대에 뒤떨어질 수도 있겠다는 생각이 들었어요.

이 그룹에 속한 100개 이상의 기업은 실제로 매우 전문화된 업무를 수행하고 있습니다. 약 80%는 변호사의 문서 정리, 고객 서비스 담당자의 작업 지시 배포, 인사 담당자의 이력서 검토 등과 같은 특정 분야에 특화된 서비스를 제공하는 기업입니다.

만약 제가 작년 10월에 이 프로젝트들을 봤다면, "꽤 혁신적이네"라고 생각했을 겁니다. 하지만 문제는 지난 5개월 동안 세상이 변했다는 점입니다.

Claude Code는 개발자 중심의 도구에서 누구나 직접 사용할 수 있는 인터페이스로 발전했습니다. Opus 4.6이 출시된 후, Vibe Coding의 진입 장벽은 매우 낮아졌습니다.

그러한 수직적 에이전트들은 사업 장벽을 형성하기 전에는 오늘날 일반 엔지니어, 심지어 저조차도 주말 동안 구축할 수 있습니다. 투자 가치를 잃어버린 것입니다.

Y Combinator의 프로그램 주기는 3개월입니다. 이번 기수 학생들은 12월에 합류했고, 초기 심사를 통해 사실상 5개월 전에 선정된 "우수한 기업"들이었습니다. 그리고 5개월은 현재 AI 발전 속도를 고려할 때 여러 패러다임 변화가 일어나기에 충분한 시간입니다.

제가 2012년에 첫 사업을 시작하고 Y Combinator로부터 면접 초청(Fly Out)을 받았을 당시, Y Combinator는 액셀러레이터 업계에서 거의 독보적인 존재였고, 그들이 선정한 기업들은 종종 "미래의 방향"을 제시했습니다. 하지만 경쟁 구도가 바뀌었고, 최근 몇 년 동안 Y Combinator는 방향을 바꿔 점차 뒤처지는 지표가 되어가는 듯합니다.

Y Combinator의 배치 시스템은 지원, 심사, 선정, 다듬기, 발표에 이르기까지 10년 넘게 모바일 인터넷 시대에 성공적으로 운영되어 왔습니다. 그러나 이러한 속도는 느린 세상에 맞춰 설계된 것입니다.

벤처캐피탈 업계로 복귀한 이후 1년 반 동안 실리콘밸리를 분기별로 한 번꼴로 방문했는데, 마지막 방문은 지난 10월이었습니다. 이전 방문 때마다 변화가 매우 빠르다는 것을 느꼈지만, 그 속도는 주로 월 단위로 느껴졌습니다.

이번에는 매주 해야 합니다.

어느 날 저녁 식사 자리에서, 연수 후 활동을 하는 친구가 무심코 이렇게 말했다.

"실리콘 밸리 자체가 뒤처지기 시작했다는 것을 느꼈습니다."

모든 구성원의 토큰 최대화 경쟁: 아무도 감히 멈추려 하지 않는 군비 경쟁.

6개월 전만 해도 누군가 메타의 수만 명에 달하는 엔지니어들이 모두 경쟁사 제품을 사용해서 코드를 작성하고 있다고 말했다면 농담이라고 생각했을 겁니다.

하지만 사실입니다. Meta 팀 전체가 Claude Code를 사용합니다. 이곳은 스타트업이나 실험적인 팀이 아니라, 시가총액 1조 달러 규모의 기업입니다.

코드 보안은 무시되고, 토큰 예산은 폭발적으로 증가했으며, 리더보드는 급성장하고, 실리콘 밸리 전체가 비용을 고려하지 않고 AI에 막대한 자금을 쏟아붓고 있습니다. 하지만 그 모든 자금이 투입된 후에는 어떤 일이 벌어질까요?

코드 보안부터 시작해 보겠습니다. 6개월 전만 해도 상상도 할 수 없는 일이었죠. 코드는 회사의 핵심 자산이니까요. 외부 회사의 API가 내 코드에 접근하도록 허용한다는 건 말이 안 되잖아요? 메타도 처음에는 같은 생각을 했습니다. 심지어 이 문제를 해결하기 위해 '마이클로(myclaw)'라는 자체 개발 도구까지 만들었죠. 메타에 있는 지인 말로는 코딩 도구를 만들긴 했지만 "사용자 친화적이지 않아서 아무도 쓰지 않았다"고 하더군요. 결국 메타는 제한을 완화해야 했습니다. 고객 데이터가 관련된 경우가 아니라면 누구든 클로드 코드(Claude Code)를 사용할 수 있도록 허용한 것이죠.

그러자 각 부서는 "인공지능 기반 조직이 되는 방법"에 대한 내부 회의를 열고, 교육을 실시하고, 평가를 진행하기 시작했습니다. 이전에는 당연하게 여겨졌던 코드 보안과 사용 보안은 모두 뒷전으로 밀려났고, 효율성이 최우선시되었습니다.

보안상의 이유로 구글은 대부분의 직원이 클로드 코드(Claude Code)나 코덱스(Codex)와 같은 경쟁사 도구를 사용하는 것을 금지하고 있지만, 딥마인드(DeepMind)는 예외입니다. 제미니(Gemini) 모델과 내부 애플리케이션 개발을 담당하는 여러 팀에서 클로드 코드를 사용하고 있습니다.

구글 자체도 노력을 기울여 왔습니다. 사내 코딩 도구인 안티그래비티(Antigravity)를 출시했고, 올해 2월에는 회사에서 새로 작성하는 코드의 약 50%가 AI에 의해 작성되었다고 발표했습니다.

그럼에도 불구하고 DeepMind는 여전히 Claude Code를 사용하고 있습니다. DeepMind가 이렇게 할 수 있는 주요 이유는 Anthropic이 그들에게 비공개 배포 환경을 제공했기 때문입니다. Anthropic의 추론 및 학습은 주로 Google Cloud TPU에서 실행되며, 두 회사 간에는 이러한 신뢰 관계가 구축되어 있습니다. 하지만 Meta를 비롯한 다른 거대 기술 기업들은 이러한 관계를 갖고 있지 않습니다. 그들은 코드 보안을 완전히 무시하고 있습니다. 모두가 똑같이 속도 극대화에만 집중하고 있는 것입니다.

코드 보안은 단지 첫 번째 경고 신호일 뿐이며, 두 번째는 토큰 예산 관리입니다.

제가 팔로알토에서 이야기를 나눈 AI 기반 스타트업들 사이에서 엔지니어 한 명당 연간 토큰 예산은 약 20만 달러에 달했습니다. 이 수치 자체는 특이한 것이 아니지만, 특이한 점은 최고 엔지니어가 부담하는 AI 비용이 연봉에 육박하고 있다는 것입니다. 기업들이 AI를 통해 인력 감축으로 비용을 절감하는 것처럼 보이지만, 실제로는 총비용이 전혀 줄어들지 않았을 가능성이 큽니다. 단지 인건비를 토큰 비용으로 대체했을 뿐입니다.

메타는 이와 관련하여 가장 극단적인 접근 방식을 취했습니다. 그들은 내부 토큰 소비 순위표를 만들어 가장 많은 토큰을 사용한 사람을 명단에 올리고, 하위권에 있는 사람들은 해고될 수도 있다는 방침을 세웠습니다. 그 결과, 메타 직원들은 비공식적으로 "토큰 전설"이라는 칭호를 얻기 위해 경쟁하기도 했습니다.

하지만 동시에 메타는 올해 두 차례에 걸쳐 수만 명의 직원을 해고했습니다. 모두가 클로드 코드를 이용해 토큰 판매를 늘리는 동안 대규모 해고가 진행되고 있었던 것입니다.

이 두 가지는 서로 모순되는 것이 아니라, 동전의 양면과 같습니다.

시리즈 C 투자를 유치한 회사를 방문했는데, CTO가 슬랙을 보여주더군요. 슬랙에는 에이전트들이 가득했는데, 10개 정도의 Cursor 에이전트가 백그라운드에서 병렬로 실행되고 있었고, Claude Code 창에서 스케줄링도 이루어지고 있었습니다. 요즘 프로그래머들이 가장 불안해하는 부분은 바로 이것입니다. 자기 전에 내 에이전트들이 무슨 일을 하고 있는지 모르면 엄청 불안해진다는 거죠.

하지만 생산성이 정말 그렇게 많이 향상되었을까요? 작년 말부터 주요 추론 엔진 및 데이터베이스 회사의 CTO들이 "엔지니어 수가 100배 늘었다"거나 "효율성이 10배 향상되었다"며 흥분해서 제게 이야기하곤 했습니다. 예전에는 60명이 1년 동안 하던 일이 이제는 2명에 클로드 코드까지 더하면 일주일 만에 끝낼 수 있다는 것이죠.

처음에는 저도 그들과 함께 들떠 있었지만, 곧 진정하고 스스로에게 질문하기 시작했습니다. "효율성이 100배 향상된다면 회사의 매출도 100배 증가할까? 아니면 제품 라인이 100배 확장될까? 100배 향상이라는 게 결국 대규모 해고로 이어질 리는 없잖아?"

직접적인 답변은 얻지 못했습니다. 사실 효율성이 100배 증가한다고 해서 회사 매출이 50% 또는 1배 증가하는 것은 아닙니다.

차이점은 무엇일까요? 아직 아무도 확실히 말할 수 없습니다.

"그렇게 많은 토큰을 사용했으니, 회사는 유전자 변이를 거쳐 완전히 다른 종류의 회사로 변모했어야 합니다. 하지만 정확히 어떤 회사로 변할지는 저도 모르겠습니다."

B2B 영업 경력을 가진 한 창업자는 제게 영업 사원 두 명을 포함한 16명의 팀이 AI 코딩 덕분에 12개월 만에 무에서 유를 창조하여 연간 매출 3천만 달러를 달성했다고 말했습니다. 이런 사례는 가끔씩 볼 수 있습니다. 하지만 제가 보는 대부분의 스타트업은 제품-시장 적합성(PMF)을 갖추지 못한 채 더 많은 것을 만들어내고 있을 뿐입니다.

실리콘 밸리에서는 현재 바이브 코딩을 이용해 10가지 접근 방식을 시도해보고 어떤 것이 효과적인지 알아보는 것이 유행입니다. 단순히 10가지 방법만 시도하는 것과는 다르죠. 하지만 누가 다음 유행을 선도할 수 있을까요? 장담하기는 어렵습니다.

가장 눈에 띄는 반례 중 하나는 앤트로픽 내부에서 나왔습니다. 앤트로픽에 다니는 친구에게 "상담원을 사용할 때 가장 힘든 상황은 무엇인가요?"라고 물었더니, 그는 온콜(즉시 대응)이라고 답했습니다.

온콜 작업의 일반적인 시나리오는 다음과 같습니다. Claude의 API가 갑자기 느려지거나, 모델 추론 노드가 충돌하거나, 사용자가 비정상적인 프롬프트 출력을 보고하는 경우, 온콜 엔지니어는 문제의 근본 원인을 신속하게 파악하고, 코드 버그인지, 컴퓨팅 성능 할당 문제인지, 아니면 모델 자체의 이상 현상인지 판단한 다음 해결 방법을 결정해야 합니다.

앤트로픽은 세계 최고의 코딩 에이전트 회사이며, 이 시나리오는 그들의 핵심 역량과 매우 밀접한 관련이 있음에도 불구하고, 내부 온콜 에이전트 시스템은 여전히 ​​제대로 작동하지 않습니다.

2026년 4월의 현실은 이렇습니다. 증기 기관은 발명되었지만, 때로는 마차보다도 느립니다. 하지만 모두가 증기 기관이 결국에는 더 빨라질 것이라는 사실을 알고 있기에, 모두가 돈을 쏟아붓고 있습니다. 코드 보안은 무시되고, 토큰 예산은 넘쳐나며, 순위표는 폭발적으로 성장하고 있습니다. 증기 기관이 마차를 실제로 앞지르는 날이 언제 올까요? 아무도 모르지만, 누구도 감히 그날을 기다리려 하지 않습니다.

중단하는 데 드는 비용이 잘못된 토큰을 소각하는 데 드는 비용보다 클 수 있기 때문입니다.

게다가 토큰 소비량은 선형적으로 증가하지 않을 가능성이 높습니다. 이는 제가 이전에 자율주행 개발에 참여했을 때의 경험을 떠올리게 합니다. 2021년 상하이에서 최초로 5시간 연속 무인 자율주행에 성공했을 당시에는 큰 돌파구처럼 느껴졌습니다. 그 전에는 테스트 차량이 10대에서 15대, 20대로 점진적으로 증가했지만, 그 변곡점을 지나면서 100대에서 1,000대로 급격히 늘어났습니다. 오늘날의 코딩 에이전트도 이와 비슷한 단계에 있습니다.

2021년 상하이에서 디디의 자율주행 시스템이 5시간 연속 무인 주행에 성공하며 중국 자율주행 기술에 새로운 이정표를 세웠습니다. 사진은 2021년 당시 디디 자율주행 사업부 최고운영책임자(COO)였던 멍싱이 '구글 자율주행차의 아버지'로 불리는 세바스찬 툰과 대화를 나누는 모습입니다.

METR은 캘리포니아에 위치한 AI 코딩 능력 평가 전문 연구 기관입니다. 작년에 METR은 AI 에이전트가 50% 성공률(인간 전문가의 작업 완료 시간 기준)로 작업을 완료하는 데 걸리는 시간을 측정하는 지표를 제안했습니다. 2025년 3월에 처음 출시된 Claude 3.7 Sonnet은 50분이라는 시간 기준을 달성했으며, 2025년 말에는 Claude Opus 4.6이 14.5시간에 도달했습니다. 지난 2년 동안 이 지표의 두 배 증가 주기는 7개월에서 4개월로 단축되었습니다. 에이전트의 신뢰성이 더욱 향상되면 토큰 소비량은 매년 50%씩 증가하는 것이 아니라, 하룻밤 사이에 10배 이상 급증할 것입니다.

제 지인들 사이에서 널리 퍼진 예측이 하나 있습니다. 올해 말까지 많은 회사들(주요 IT 기업 포함)이 실제로 필요한 직원의 20%만 있으면 될 거라는 겁니다.

xAI 팀이 해체된 후, 로켓 제작자들은 모형 제작을 시작했습니다.

마운틴뷰의 한 스테이크 전문점에서 저녁 9시쯤, 머스크와 오랫동안 함께 일했던 친구가 내 맞은편에 앉았다. 우리는 세 시간 넘게 이야기를 나눴는데, 돌이켜 생각해 보니 그 친구는 머스크에 대해 좋은 말을 한마디도 하지 않았던 것 같다.

한 가지 일화가 있는데요, 제가 그에게 "xAI에서 3년 동안 일하셨는데, 평소 일과는 어떠세요?"라고 물었습니다. 그는 지난 3년 동안 거의 회사에서 살다시피 해서 집에 가구도 제대로 갖춰져 있지 않고 침대조차 없다고 했습니다. 회사에서 제공하는 수면 캡슐 같은 곳에서 잤다고 하더군요. 마치 유스호스텔 같은 곳이었죠. 그래서 제가 "이제 주식 옵션도 많이 받으셨고, 이미 회사를 떠나셨으니 침대 정도는 사셔야 하지 않을까요?"라고 말했더니, 그는 웃었습니다.

xAI는 실리콘 밸리에서 엄청난 업무량으로 유명하지만, 현재 초기 팀의 약 90%가 회사를 떠났습니다. 전 직원들을 위한 단체 채팅방이 있고, 새로운 사람들을 꾸준히 영입하고 있습니다.

토니 우의 사임이 도화선이 되었고, 이는 연쇄 반응을 일으켰습니다. 한 내부 관계자는 "다른 회사들은 고위 경영진의 사임에 대비하는 데 6개월이 걸릴지 모르지만, xAI는 단 한 달이면 충분했다"고 말했습니다. 일부 사람들은 작년 10월부터 머스크의 불만을 감지했지만, 이렇게 단기간에 대규모 숙청이 일어날 줄은 예상하지 못했습니다.

이제 머스크는 스페이스X와 테슬라 출신 인력을 영입하여 xAI를 인수하고 있습니다. "로켓 제작자들이 모델 구축에 나서고 있는 것입니다."

머스크의 불만은 막대한 자금과 컴퓨팅 파워를 투자했음에도 불구하고 Grok이 결코 선두에 서지 못했다는 사실에서 비롯됩니다. 하지만 왜 그럴까요? 저는 xAI 출신 사람들을 만날 때마다 이 질문을 던집니다. 답은 생각보다 간단합니다. 한 친구가 직설적으로 말했습니다. 팀원들은 경쟁심이 강하고 엄청나게 열심히 일하지만, 제조 방식의 경영 스타일이 대규모 모델 기업에는 적합하지 않을 수 있다는 것입니다.

자율주행 분야에서 8년간 일해온 경험을 바탕으로 몇 가지 생각을 말씀드리겠습니다. 머스크가 스페이스X와 테슬라에서 했던 작업은 본질적으로 시스템 엔지니어링이었습니다. 소프트웨어, 하드웨어, 공급망 등 매우 광범위한 영역을 아우르는 시스템 엔지니어링은 각 분야마다 혁신의 여지가 있지만, 궁극적으로는 전체적인 엔지니어링 문제를 해결해야 하는 과제입니다.

그의 강점은 이처럼 긴 프로세스 내에서 핵심적인 지렛대 역할을 할 수 있는 지점을 파악하고, 시간적 여유를 최대한 단축하여 문제를 해결하는 데 있다. 로켓 엔진 연쇄 구동 방식과 재사용 착륙 방식은 이러한 사고방식의 산물이다.

하지만 xAI에서 그가 하는 일은 시스템 엔지니어링처럼 보이지 않습니다. 그는 세 가지 일을 하고 있습니다. 첫째, 세계 최대 규모의 GPU 클러스터를 구축하는 것입니다(오늘날 사람들은 원래 네오 랩이었던 xAI가 커서에 컴퓨팅 파워를 제공하는 네오 클라우드와 더 비슷하다는 농담까지 합니다). 둘째, 팀에 촉박한 마감일을 설정하는 것입니다. 마지막으로, 제품 기능의 일부를 직접 사진으로 담는 것입니다. 이는 완벽한 계획을 세우는 것이 아니라 몇 가지 핵심 사항에 집중하는 것입니다.

자율주행 개발에 참여해 본 사람이라면 누구나 알겠지만, 개발 후반 단계에서는 소프트웨어, 인프라, 하드웨어 팀 간의 리더십 갈등이 가장 큰 문제로 대두됩니다. 각 분야마다 CTO급 의사결정권자가 필요하지만, 모든 분야에 전문성을 갖춘 사람은 없습니다. 따라서 창업자가 모든 분야의 전문가가 아니더라도 자원을 효율적으로 배분하고 각 단계별 우선순위를 정하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 한 단계에서는 소프트웨어 개발에 집중하고 다음 단계에서는 인프라 개발에 집중하는 식입니다. 이는 전체적인 관점에서 계획을 수립하는 좋은 방법입니다.

xAI의 문제는 전체적인 계획이 부재했다는 점입니다. 모든 것이 단기간에 집중되는 방식이었죠. 압박이 그렇게 심하지 않았다면, 똑똑한 사람들은 스스로 오류를 수정할 수 있었을 겁니다. 시간이 지나면 각 분야가 서로 협력하는 리듬을 찾아낼 수 있었겠죠. 하지만 머스크의 지나치게 압박적인 경영 방식과 불충분한 전체적인 계획이 맞물려 모든 것이 무너져 내렸습니다. 책임자들은 각자 자신의 우선순위를 지키는 데만 집중했고, 누구도 전체적인 그림을 조율하지 못했습니다.

SpaceX와 Tesla의 성공 요인 중 흔히 간과되는 것은 머스크가 해당 산업에서 사실상 자신과 동등한 수준의 경쟁자를 만나본 적이 없다는 점입니다. 그는 오로지 자기 자신과의 싸움만 해왔습니다. 하지만 AI는 다릅니다. AI는 치열한 경쟁에 직면해 있으며, 심지어 OpenAI조차도 Anthropic Games에 의해 위협받을 수 있는 상황입니다.

최고 연구소에서 일하는 친구가 작년에 예상치 못했던 두 가지가 있었다고 말했습니다. 첫째, 경쟁이 너무 치열하다는 것, 둘째, 인공지능 시대에 응용 혁신을 위한 기회가 너무 적다는 것이었습니다. 모든 기회가 모델에 의해 소모되고 있었기 때문입니다.

앤트로픽의 부상은 지난 1년간 AI 업계에서 가장 극적인 반전을 보여줍니다. 또한 경쟁의 초점도 완전히 바뀌었습니다. 1년 전만 해도 모두가 C-엔드 사용자 확보와 비디오 제작에 집중했지만, 지금(이 시점에서) 승패를 결정짓는 전장은 B2B 시장과 코딩 분야가 되었습니다.

물론, xAI의 이야기는 "돈이 너무 빨리, 너무 많이 들어올 때 무슨 일이 벌어지는가"에 대한 이야기이기도 합니다.

오늘 xAI를 떠난 사람들은 입사 결정을 후회하지 않을 거라고 생각합니다. xAI는 실리콘 밸리에서 가장 빠른 속도로 부를 창출한 기업이라고 해도 과언이 아닙니다. 수십억 달러 규모의 초기 투자 유치부터 SpaceX와의 합병으로 2,500억 달러 규모의 거대 기업으로 성장하기까지, 이 모든 것을 단 1년 만에 이뤄냈습니다. xAI의 공동 창업자 11명 거의 전원이 억만장자가 되었고, 핵심 엔지니어들은 수천만 달러에서 수억 달러에 이르는 연봉을 받았습니다. 실리콘 밸리에는 돈이 넘쳐납니다. 만약 그들이 오늘 다시 사업을 시작한다면, 단기적인 이익에만 집중하기보다는 자신의 진정한 관심사를 추구할 수 있는 자신감을 가질 것입니다.

불안해하는 엔지니어들, 그리고 더욱 불안해하는 연구자들

요즘 엔지니어들과 이야기를 나누다 보면 묘한 암묵적 합의가 느껴집니다. 모두가 더 이상 코드를 많이 작성하지 않는다고 인정하지만, 마치 아무렇지도 않은 듯 행동합니다. 왜냐하면 그들은 인공지능으로 무장한 엔지니어가 되어 코드를 작성하지 않는 사람들을 대체할 것이기 때문입니다.

오늘날 소프트웨어 엔지니어의 핵심 역량 중 80%는 모델로 대체되었습니다. 모델이 여전히 사용되는 이유는 모델이 때때로 오류를 범하고 이를 모니터링할 사람이 필요하기 때문입니다. 하지만 이러한 "모니터링" 행위 자체가 머지않아 불필요해질 수도 있습니다.

좀 더 급진적인 관점에서 보자면, 오늘날 소위 "AI 네이티브 조직"은 매우 매력적으로 들립니다. 각 부서에서 워크플로를 간소화하고, AI 기반 구성 요소를 디지털화하고, 관련 기술을 개발한다는 것이죠. 하지만 본질적으로는 개인의 역량을 정제하는 것과 같습니다. 자신의 기술을 기계가 활용할 수 있는 기술로 바꾸고, 회사는 그 기술을 인수하는 방식으로 AI 전환을 완료하는 것입니다. 이러한 이유로 직원을 해고하는 것은 도덕적인 문제입니다. 메타는 바로 지금 그러한 일을 하고 있습니다.

오늘날 모두가 토큰 극대화에 몰두하고 있지만, 실리콘 밸리 곳곳에서는 여전히 풀뿌리 차원에서 만연한 불안감을 느낄 수 있습니다.

더욱 놀라웠던 것은 이러한 불안감이 연구자 집단으로까지 확산되고 있다는 점이었습니다.

연구원들은 최고의 인재들입니다. 여기서 '연구원'이라는 용어는 일반적인 '연구자'를 지칭하는 것이 아니라, OpenAI, Anthropic, DeepMind 등과 같은 대형 모델링 회사에서 모델 학습 및 알고리즘 혁신을 담당하는 사람들을 가리킵니다. 엔지니어와의 차이점은 엔지니어는 코드를 작성하고 배포 및 성능 최적화를 통해 '무엇을 만들지'를 구상하는 반면, 연구원은 그보다 더 앞선 단계에서 새로운 학습 방법을 제안하고 모델 아키텍처를 설계하며 가설 검증을 위한 실험을 수행한다는 점입니다.

이제는 연구원들의 업무조차 자동화되고 있습니다. 딥마인드가 바로 그런 작업을 하고 있는데, 모델을 이용해 모델을 학습시키는 것이죠. 이는 올해 실리콘밸리에서 뜨거운 화두가 된 AI의 자기 진화이기도 합니다. 올해 들어 엔지니어들이 점차 일자리를 잃어가고 있으며, 연말쯤에는 연구원들 또한 자동화 시스템으로 대체되기 시작할 것입니다.

이는 새로운 개념이 아닙니다. 안드레이 카르파티의 자동차 연구가 이러한 추세를 시작했으며, 오늘날 다양한 AI 과학자 도구와 활용 프레임워크가 이 방향으로 나아가고 있습니다. 그러나 현재 대부분의 폐쇄형 시스템은 "논문 발표"까지만 지원합니다. AI는 실험을 수행하고 논문을 작성하는 데 도움을 주지만, 최종 판단은 여전히 ​​인간이 내립니다.

OpenAI, Anthropic, 그리고 Google과 같은 기업들은 더욱 급진적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 이들은 단순한 개선을 넘어 AI가 스스로 차세대 패러다임을 창출하는 혁신을 찾아낼 수 있도록 모델 업그레이드 과정을 직접 완성하는 것을 목표로 합니다. 만약 이러한 목표가 달성된다면, AI는 연구자들을 완전히 대체하게 될 것입니다. Google DeepMind는 1년 넘게 자체적으로 이 연구를 진행해 왔습니다. 모델이 다음에 어떤 실험을 실행할지 스스로 결정하고, 어떤 경로가 더 유망한지 평가한 후, 그 경로를 따라가도록 하는 방식입니다. 이것이 바로 차세대 모델을 훈련시키는 방식입니다.

더욱이 연구원들은 높은 연봉 때문에 해고될 가능성이 더 높습니다. 전 세계적으로 연구원은 수천 명에 불과하지만, 그들의 연봉은 수백만 달러, 수천만 달러, 심지어 수억 달러에 달할 수 있습니다.

"미래에는 과거 100명이 하던 일을 10명이 하고 20명분의 급여를 받으면서 90명이 일자리를 잃는 상황이 발생할 수도 있습니다."

더욱이 실제 해고 규모는 발표된 수치보다 훨씬 클 것으로 예상됩니다. 많은 기업에게 있어 가장 먼저 타격을 받는 것은 자사 재무제표가 아니라 아웃소싱 서비스 제공업체입니다. 이는 한때 유럽과 미국에 고객 서비스, 데이터 라벨링, 재무 백오피스 지원 서비스를 제공했던 인도와 필리핀 같은 국가들이 가장 먼저 영향을 받을 수 있음을 의미합니다. 일부 개발도상국이 경제 발전을 위해 의존해 온 "서비스 산업 사다리"가 인공지능으로 인해 무너질 위기에 처한 것입니다.

실리콘 밸리 전체가 메타를 예의주시하고 있습니다. 만약 메타의 실험이 성공한다면, 즉 매출 감소가 없고 효율성이 실제로 향상된다면, 다른 주요 기업들도 빠르게 뒤따를 것이고, 해고는 개별적인 사례에서 업계 전반의 일반적인 현상이 될 것입니다. 더욱이, 해고는 잔혹한 자가 가속 메커니즘을 가지고 있습니다. 처음에는 사기 저하를 우려하여 직원 해고를 꺼리지만, 일단 해고가 일반화되면 해고 속도는 점점 빨라지고, 직원들은 고통을 덜 느끼게 됩니다.

하지만 기존 직책이 줄어드는 동시에 새로운 직책도 생겨나고 있습니다.

많은 스타트업들이 제품 관리자, 프론트엔드 엔지니어, 백엔드 엔지니어의 역할을 결합한 "AI 빌더"라는 새로운 직책을 채용하기 시작했습니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어를 결합한 하이브리드 직책과 글쓰기, 마케팅, 운영을 통합하는 콘텐츠 운영자 직책도 생겨나고 있습니다.

실리콘 밸리 기업들은 이러한 새로운 직무에 대한 수요가 엄청나지만, 핵심적인 과제는 바로 채용 방법을 모른다는 것입니다. 이전에는 존재하지 않았던 직무이기 때문에 이력서만으로는 적격자를 가려낼 수 없고, 지원자의 역량은 기존 프로젝트에 숨겨져 있을 수도 있습니다. 또한, 핵심 역량이 "미적 감각 + AI 활용 능력"의 조합이기 때문에 즉석 코딩 테스트로도 검증하기 어렵습니다. 그래서 일부 스타트업들은 이미 이러한 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 기업의 요구사항에 따라 시뮬레이션 환경을 자동으로 생성하고, 면접자들이 AI 도구를 사용하여 현장에서 바로 과제를 수행할 수 있도록 하는 것입니다. 이는 기존의 코딩 테스트와 유사하지만, 완전히 새로운 역량을 평가하는 방식입니다.

인공지능이 모든 것을 할 수 있게 되면, 인간의 가치는 "무엇을 할 수 있는가"에서 "무엇을 할 가치가 있고 무엇을 해서는 안 되는가"를 판단하는 것으로 바뀔 것이다.

엔비디아는 한 번의 투자 유치 라운드에서 두 가지 기업 가치 평가를 통해 모든 "테이블"에서 칩을 확보하는 것을 목표로 하고 있습니다.

우리는 엔지니어, 연구원, 재무 전문가 등 수많은 사람들이 교체된 사례에 대해 이야기해 왔습니다. 하지만 교체되지 않은 역할이 하나 있는데, 사실 이 개편 과정에서 막후 실력자처럼 점점 더 중요한 위치를 차지하게 되었습니다.

분산형 혁신처럼 보이는 이 세계는 사실 그 핵심부는 극도로 중앙집권화되어 있습니다.

이 센터는 엔비디아입니다.

저는 지난 1년 동안 GPU 부족 현상이 다소 완화되었다고 생각했습니다. 실제로 잠시 소강상태가 있었습니다. 2025년 중반쯤에는 엔비디아의 지원을 받는 네오 클라우드 기업들(AI 열풍 속에서 GPU 컴퓨팅 파워를 전문으로 하는 "새로운 클라우드 서비스 제공업체") 중 일부가 자금 확보에 어려움을 겪거나 사업 성장이 부진했고, 심지어 매각된 기업도 있었습니다. 하지만 이번에 확인해 보니 GPU 부족 현상이 다시 나타났고, 이전보다 훨씬 더 심각한 수준입니다.

구체적인 예를 들자면, 만약 오늘날 99%의 안정성을 달성하는 안정적인 API 서비스를 제공할 수 있다면, 공식 API 가격의 두세 배에 달하는 가격으로 판매할 수 있을 것입니다.

Anthropic에 대한 수요가 급증함에 따라 API 장애가 더 자주 발생하고 있으며, 이로 인해 Claude를 기반으로 구축된 많은 에이전트 제품에 문제가 발생하고 있습니다.

과거에는 라우터 서비스 사업이 "공식 제공업체보다 저렴하니 트래픽을 확보할 수 있다"는 원칙에 따라 운영되었습니다. 하지만 이제는 논리가 완전히 뒤바뀌어 안정성 자체가 희소한 자원이 되었습니다. 이러한 상황을 이용해 수많은 스타트업이 큰 수익을 올렸고, 실리콘 밸리에는 코어위브(Coreweave)나 네비우스(Nebius)의 소규모 버전들이 마치 버섯처럼 우후죽순처럼 생겨나고 있습니다.

더욱이, 이러한 컴퓨팅 병목 현상은 단순히 GPU 할당 문제만이 아닙니다. 엘라드 길은 최근 제가 전적으로 동의하는 분석을 내놓았는데, 하이닉스, 삼성, 마이크론과 같은 상위 메모리 제조업체의 생산 능력 확장 주기는 최소 2년 이상 걸릴 것이라는 내용입니다. 이는 2028년 이전에는 어떤 AI 기업도 단순히 컴퓨팅 성능을 높이는 것만으로는 상당한 경쟁 우위를 확보할 수 없다는 것을 의미합니다. 컴퓨팅 제약은 대규모 모델 시장의 과점 구조를 객관적으로 강화하고 있습니다. 이는 어느 기업이 노력을 게을리하는 것이 아니라, 물리적 세계의 제조 주기가 본질적으로 느리기 때문입니다.

그 이면의 권력 구조는 명확합니다. 주도권을 쥐고 있는 자가 막강한 힘을 갖고 있으며, 누가 주도권을 쥐게 될지는 엔비디아가 결정합니다. 코어위브, 람다, 그리고 오늘 상장한 네비우스는 모두 엔비디아의 지원을 받고 있습니다.

엔비디아의 전략은 제가 이전에 생각했던 것보다 훨씬 정교합니다. 리플렉션의 한 투자자는 네오랩이 처음 자금을 모으기 시작했을 때는 코딩에만 집중했다고 말했습니다. 그러다 창업자가 젠슨 황을 만났고, 황은 그에게 "코딩은 그만하고 '미국판 딥시크', 즉 미국식 오픈소스 모델을 만들어라. 내가 자금과 자원을 지원하겠다"라고 말했다고 합니다. 그 후 리플렉션은 완전히 180도 변모했습니다.

그 결과, 미국 자본 시장에서는 이전에는 볼 수 없었던 구조가 나타나고 있습니다. 동일한 투자 라운드에서 두 가지 기업 가치 평가 등급이 제시되는 것입니다. 좋은 관계를 유지하고 초기에 투자에 참여한 투자자들은 낮은 가치 평가 등급에 속하게 되는 반면, 엔비디아처럼 자금력이 풍부한 업계 선두 기업이나 나중에 투자에 참여한 투자자들은 높은 가치 평가 등급에 속하게 됩니다. 이러한 구조는 최근 중국에서도 나타나기 시작했습니다.

하지만 엔비디아가 할당을 아무리 통제하려고 해도, 존재하지 않는 것을 통제할 수는 없습니다.

미국 전역에서 데이터센터 건설에 반대하는 시위가 격화되고 있습니다. 현재 전국적으로 약 100개의 데이터센터 프로젝트가 난관에 봉착했으며, 그중 40개는 완전히 취소될 위기에 처해 있습니다. 메인주는 최근 데이터센터 건설을 전면 금지하는 법안을 통과시켰습니다. 60억 달러 규모의 데이터센터 프로젝트를 승인했던 한 도시에서는 하룻밤 사이에 시의원 절반이 교체되었고, 새로 구성된 시의회의 유일한 목표는 이전 결정을 뒤집는 것이었습니다.

컴퓨팅 성능이 부족한 이유는 제품의 품질이 떨어지거나 사용자가 부족해서가 아니라, 물리적 세계가 디지털 세계의 수요를 따라가지 못하기 때문입니다.

이것은 '뒤처지는 것'의 또 다른 차원입니다.

실리콘 밸리의 기업 가치 평가 시스템이 재정립되고 있다.

먼저 숫자 하나를 살펴보겠습니다.

미국의 GDP는 약 30조 달러입니다. OpenAI와 Anthropic은 현재 각각 연간 약 300억 달러의 매출을 올리고 있으며, 이는 두 회사 모두 이미 미국 GDP의 0.1%를 차지한다는 의미입니다. 만약 두 회사의 매출이 연말까지 1,000억 달러에 도달하고, 클라우드 서비스 및 기타 AI 관련 매출이 추가된다면, AI는 미국 GDP의 약 1%를 차지하게 될 것입니다. 거의 0%에서 1%까지, 불과 몇 년 만에 이룬 성과입니다.

이러한 속도는 전례가 없습니다. 하지만 이상하게도 성장이 빠를수록 투자자들은 그 가치를 어떻게 평가해야 할지 몰라 혼란스러워하고 있습니다. 이처럼 급속한 성장에 직면하여 실리콘 밸리의 가치 평가 체계가 무너지고 있는 것입니다.

저는 중고 시장에서 일하는 친구들과 여러 차례 심도 있는 대화를 나눴는데, 그중에서 "재합리화"(가치 평가의 합리적인 회복)라는 용어가 반복적으로 등장했습니다.

지난 몇 년간 AI 투자에 대한 가치 평가 논리는 미래 현금 흐름에 기반해 왔습니다. 즉, 오늘 손실을 보더라도 3년이나 5년 후의 연간 반복 수익(ARR)에 투자하는 방식이었습니다. 하지만 이제 이러한 방식은 한계를 드러내고 있습니다.

문제는 가장 기본적인 가치 평가 모델인 DCF(할인 현금 흐름)에 있습니다. 일반적으로 DCF를 수행할 때는 향후 10년간의 현금 흐름을 예측한 다음, 회사가 안정적으로 운영될 것이라는 가정 하에 남은 가치를 하나의 큰 금액으로 묶은 최종 가치를 추가합니다. 보통 이 최종 가치는 총 가치 평가액의 70~80%를 차지합니다.

하지만 이제 두 가지 변화가 동시에 일어났습니다. 첫째, 10년이 아닌 3년 정도의 전망만 예측할 수 있게 되었습니다. 3년 후(때로는 1년 후조차도) 산업의 미래를 예측하는 것은 불가능하기 때문입니다. 둘째, 기업의 최종 가치를 계산하는 것이 더욱 어려워졌습니다. 최종 가치는 기업이 결국 안정적으로 운영될 것이라는 전제에 기반하지만, 인공지능이 언제든 모든 것을 뒤흔들 수 있는 상황에서는 "안정적인 운영"이라는 가정이 성립하지 않습니다.

저는 2차 시장 투자에 종사하는 친구와 비유를 들어 설명했습니다. 현재 AI 분야에 뛰어들지 않은 기업들은 마치 핵폭탄을 기다리는 것과 같습니다. 언젠가는 파괴될 것이라는 건 알지만, 언제일지는 알 수 없죠. 따라서 기업 평가의 초점은 "만약 파괴되지 않는다면 어떨까?"가 아니라 "파괴되었을 때 얼마나 빠르게 대응할 수 있을까?"에 맞춰야 합니다. 이는 완전히 다른 가치 평가 논리입니다.

SaaS는 월가에서 가장 먼저 재평가된 업종입니다. 2023년 당시 스노우플레이크는 잉여현금흐름 기준으로 손익분기점에 도달하는 데 거의 100년이 걸렸을 것으로 예상되었지만, 현재는 기업 가치가 절반으로 떨어졌습니다. 서비스나우와 워크데이도 같은 추세를 보이고 있으며, 이는 단지 시작에 불과합니다.

반대로, DCF를 이용한 가치 평가에 진정으로 적합한 기업은 규모가 큰 선도적인 모델 기업뿐일 수 있습니다. 상대적으로 볼 때, 이러한 기업들의 미래는 꾸준히 긍정적인 방향으로 성장할 것으로 보이기 때문입니다. 이들은 "폭탄 투하"를 당하지 않을 것이며, 오히려 사업 영역을 얼마나 확장할 수 있을지 모색하고 있을 것입니다.

과거 스타트업들은 "연봉은 낮겠지만, 미래에 큰 가치를 지닐 스톡옵션을 드립니다"라고 말하며 인재를 모집하곤 했습니다. 하지만 이러한 접근 방식은 회사가 15~20년 후에도 건재하고 가치 있을 것이라는 전제에 기반합니다. 만약 그 전제가 더 이상 유효하지 않다면, 직원들이 가장 합리적으로 반응할 부분은 "스톡옵션은 필요 없고, 차라리 현금으로 인상해 주세요"일 것입니다.

이는 결과적으로 회사의 비용 구조와 자금 조달 방식을 변화시킬 것입니다.

벤처캐피탈(VC) 역시 어려움을 겪고 있습니다. 지난 3~6개월 동안 실리콘밸리의 거의 모든 펀드가 유명 AI 연구소 출신 연구원들이 설립한 네오랩(Neo Lab)에 최소 한 곳 이상 투자했습니다. 이들은 자신들의 아이디어로 수억 달러를 모금했지만, 이제 와서 보면 다소 충동적이었고 기업 가치가 과대평가되었다는 평가가 지배적입니다. 그렇다면 왜 그들은 투자를 했을까요? 만약 이 회사가 실제로 성공한다면, 그 성장 속도가 너무 빨라 초기 기업 가치가 저평가되었다고 느낄 것이라는 생각 때문입니다.

투자자인 친구가 단도직입적으로 말하더군요. 어차피 0에서 100으로 가거나 0에서 0으로 가는 것 둘 중 하나라는 거죠. 값비싼 시리즈 A 투자에 뛰어들어 "힘들게 번 돈"을 버는 것보다 무한한 잠재력을 가진 네오랩(Neo Lab)에 투자하는 게 낫다는 겁니다.

과거에는 모델, 애플리케이션, 인프라 구축 여부와 관계없이 연간 반복 수익(ARR) 1달러는 동일하다고 여겨졌습니다. 하지만 이제는 그 공식이 깨졌습니다.

기업 가치 평가 배수는 특정 분야에 특화된 에이전트의 경우 가장 낮고(약 5배), 일반 에이전트의 경우 더 높으며(약 10배), 모델형 에이전트의 경우 가장 높습니다(연간 반복 매출(ARR)의 20~30배, 예를 들어 Anthropic은 ARR 300억 달러에 기업 가치 8,000억 달러로 26.7배의 배수를 적용받음). 1년 전만 해도 ARR에 일정한 계수를 곱하는 방식으로 기업 가치를 계산하는 것이 충분하다고 생각했지만, 오늘날에는 그 알고리즘이 완전히 잘못되었습니다.

라임 나무와 AI 암살 목록

실리콘 밸리는 심각한 안보 위기를 겪고 있다.

실리콘 밸리 여행 동안 친구들이 비트코인 ​​구매, 벙커 건설, 집에 방탄 유리 설치 등에 대해 진지하게 이야기하는 것을 여러 번 들었습니다. 농담이 아니었어요.

최근 실리콘 밸리에서 라임 나무가 인기를 얻고 있는데, 이는 라임 나무 가지에 4인치 길이의 가시가 돋아 있어 나무를 넘으려는 사람은 누구든 찔릴 위험이 있기 때문입니다.

월스트리트 저널은 심지어 1,500만 달러짜리 "요새 같은 저택"에 대해 보도했는데, 콘크리트 화분에 심어진 라임 나무들이 원형으로 둘러싸여 있고, 그 뒤에는 해자가 있으며, 해자 뒤에는 레이저 침입 탐지 시스템이 설치되어 있었다. 정문은 3인치 두께의 견고한 강철판으로 되어 있고 13개의 볼트가 박혀 있었으며, 안쪽에는 2,000파운드(약 907kg) 무게의 문이 달린 안전 대피실이 있었다. 심지어 조경 디자인까지 방어용 요새처럼 설계되어 있었다.

CEO를 위한 가정 보안 서비스를 제공하는 업체들은 2003년 이후 최고 성장률을 기록했습니다. 이러한 추세는 특히 맨해튼에서 UNH CEO가 총격으로 사망한 사건 이후 급격히 가속화되었습니다.

그때, 인공지능 전문가의 집 문 앞에서 총성이 울려 퍼졌다.

4월 11일 새벽 4시, 챔피언 스웨트셔츠를 입은 20세 소년이 등유통을 들고 텍사스에서 캘리포니아로 날아와 샘 알트먼의 2700만 달러짜리 저택 앞에 서서 화염병에 불을 붙여 안으로 던졌습니다.

한 시간 반 후, 그는 오픈AI 본사에 나타나 의자를 집어 들고 유리문을 부수고 경비원들에게 "여기를 불태워 안에 있는 사람들을 모두 죽여버리겠다"고 소리쳤다.

FBI는 그에게서 "최후의 경고"라는 제목의 문서를 발견했는데, 그 문서에는 여러 AI 기업 CEO와 투자자들의 이름과 집 주소가 적혀 있었다.

이틀 후인 일요일 이른 아침, 알트만의 집은 다시 공격을 받았습니다. 혼다 세단 한 대가 집 앞에 잠시 멈춰 섰고, 조수석에 앉은 사람이 창밖으로 손을 내밀어 집 안으로 총을 쏜 후 도망쳤습니다.

이는 단지 한 번의 사건이 아닙니다. 3월 말, 샌프란시스코 시내에서 대규모 반(反)AI 시위가 열렸습니다. 시위대는 "AI 경쟁을 멈춰라", "스카이넷을 만들지 마라" 등의 문구가 적힌 팻말을 들고 앤트로픽, 오픈AI, xAI 사무실 앞에서 연설했습니다. 버니 샌더스 상원의원은 의회에서 "인류가 이 지구에 대한 통제력을 정말로 잃을 수도 있다"고 경고했습니다.

xAI의 친구들과 이야기를 나눠보니, 머스크 역시 총격 사건을 매우 우려하고 있다는 이야기가 있는데, 이는 업계에서 공공연한 비밀이라고 합니다.

근본적인 두려움은 사실 아주 간단합니다. 인공지능이 생산의 대부분을 장악하고 인간이 더 이상 경제 활동의 필수적인 참여자가 아니게 된다면, "얼마나 기여하고 얼마나 받아야 하는지"에 관한 기존의 모든 사회적 계약이 무효화될 것이라는 우려입니다. 남는 것은 최소한의 권력 구조뿐입니다. GPU와 전기를 장악하는 자가 모든 것을 지배하게 되는 것입니다. 사회 계층 구조는 단순히 넓어지는 것이 아니라 평평해집니다. 한쪽에는 극소수의 계층이, 다른 한쪽에는 나머지 모두가 남게 되는 것입니다.

"2년 후 미국 대선에서 가장 뜨거운 화두는 분명 인공지능과 사회의 관계일 것입니다. 인공지능 시대에는 러다이트 운동 같은 것이 일어날지도 모릅니다."

미국의 인플레이션은 여전히 ​​심각합니다. 캘리포니아에서 오랫동안 살았지만, 휘발유 가격이 7대(아마도 화폐 단위, 예를 들어 7루피를 의미하는 듯)인 것을 본 적이 없습니다. 이는 시트리니가 2월 말에 발표한 '글로벌 인텔리전스 위기' 보고서와도 일맥상통하는데, 이 보고서는 AI의 "과도한 성공"으로 인해 2028년에 발생할 수 있는 경제 위기를 시뮬레이션한 것입니다.

끝

베이징으로 돌아가는 비행기 안에서 지난 2주 동안 쓴 메모를 훑어보다가, 내내 똑같은 단어만 쓰고 있었다는 사실을 발견했다. 바로 "따라갈 수 없다"였다.

YC도 따라가지 못하고, Meta의 코드 보안 규칙도 따라가지 못하고, xAI의 경영진도 따라가지 못하고, 연구원들도 따라가지 못하고, 컴퓨팅 파워도 따라가지 못하고, 가치 평가 체계도 따라가지 못하고, 심지어 사회의 심리적 수용력조차 따라가지 못하고 있습니다... 실리콘 밸리 자체도 스스로의 속도를 따라가지 못하는 지경에 이르렀습니다.

하지만 제가 마지막으로 하고 싶은 말은, 앤트로픽의 한 친구가 다리오 아모데이가 내부적으로 한 말을 전해줬다는 것입니다. AI의 도움으로 암은 어떤 의미에서는 정복되었다고 말이죠. 암이 완전히 사라졌다는 뜻은 아니지만, 사람을 죽이지 않는 만성 질환이 될 수 있다는 것입니다. 다만 치료 비용이 여전히 너무 높고, 보편화되기까지는 시간이 걸릴 것입니다.

다리오의 "암은 정복되었다"는 발언이 지나치게 낙관적인지는 잘 모르겠지만, 이번 실리콘 밸리에서 가장 흔하게 볼 수 있었던 스타트업의 방향은 AI4S(과학용 AI)와 AI for Biotech(생명공학용 AI)였습니다. 대기업 출신 중에는 의학에 대한 전문 지식이 부족한 사람들이 많지만, AI 기술을 활용해 의료 산업을 혁신하려는 사람들이 많았습니다.

지난 2주 동안 저는 "뒤처지는" 사례들을 너무나 많이 목격했는데, 이는 분명 불안감을 유발하는 일입니다. 하지만 만약 인공지능이 정말로 몇 년 안에 암을 만성 질환으로 만들고 재료 과학의 발전을 20년 앞당긴다면, 이 "뒤처짐"은 인류 발전 역사상 가장 큰 가속화가 될지도 모릅니다.

우리 아이는 올해 두 살이고, 내년에 둘째 아이를 가질지도 몰라요. 그 아이들 세대의 세상이 어떨지는 전혀 상상이 안 가네요.

하지만 저는 그들이 자라나는 세상에서는 인공지능 시술자들의 집 앞에 화염병이나 총격이 날아드는 것보다 인공지능으로 치료받는 사람들이 더 많아지기를 바랍니다.

폴 그레이엄은 2008년 저서 《도시와 야망》에서 이렇게 썼습니다. "실리콘 밸리 사람들은 지성을 매우 존중하지만, 실리콘 밸리가 전하는 메시지는 '더 큰 영향력을 행사해야 한다'는 것입니다. 이는 뉴욕이 전하는 메시지와는 완전히 다릅니다. 뉴욕에서 영향력은 분명 중요하지만, 뉴욕은 설령 상속받은 것이라 할지라도 '수십억 달러'라는 재산을 매우 가치 있게 여깁니다. 하지만 실리콘 밸리에서는 몇몇 부동산 중개인을 제외하고는 아무도 그런 것에 신경 쓰지 않습니다. 실리콘 밸리에서 진정으로 중요한 것은 세상에 얼마나 큰 영향을 미치는가입니다. 사람들은 래리와 세르게이에게 그들의 부 때문에 관심을 갖는 것이 아니라, 그들이 구글을 장악하고 있고, 구글이 거의 모든 사람에게 영향을 미치기 때문에 관심을 갖는 것입니다." 이제 인공지능은 이러한 분위기를 새로운 차원으로 끌어올렸습니다.

LatePost 칼럼니스트 멍싱(Meng Xing): 파이브 소스 캐피털(Five Sources Capital) 파트너이자 디디 자율주행 부문 전 최고운영책임자(COO). 이번 글은 그의 AI 투자 관련 견해를 담은 첫 번째 기고문이며, 앞으로도 LatePost에 투자 관련 의견을 꾸준히 게재할 예정이다.

이미지 출처: 비주얼 차이나