AI 투자 열풍에 찬물... "AI는 당신을 부자로 만들어주지 않는다"

![thumbnail.webp](/storage/86a725d4-25a3-4f13-9e97-8039f936235c.webp#w=1920&h=1280 "벤처투자가 제리 노이만, 컨테이너화 사례와 비교 분석 "기존 기술거대기업에 가치 집중될 것"")

[한국정보기술신문] 역사적으로 혁명적 기술들은 새로운 기업가와 투자자들을 부와 권력으로 이끌었다. 철도, 전력, 내연기관, 마이크로프로세서 같은 기술들은 수십 년간 후속 혁신을 촉발하며 사회 전반에 스며들었다. 하지만 모든 기술 혁신이 새로운 부를 창출하는 것은 아니다. 사회적으로 변혁을 가져오면서도 기존 질서를 강화하는 기술들도 있다.

1956년 등장한 해운 컨테이너화는 세계화의 현대적 시대를 열고 사회와 경제에 깊은 변화를 가져왔지만, 실제로 이 기술에 투자해서 큰 돈을 번 사람은 단 한두 명에 불과했다. 은퇴한 벤처투자가 제리 노이만은 최근 발표한 분석에서 생성형 AI가 컨테이너화와 유사한 길을 걸을 것이라고 주장했다.

1971년 인텔에서 마이크로프로세서가 발명됐을 때 개발자들은 단순히 데스크톱 계산기 칩셋을 매번 새로 설계하는 일을 피하려 했을 뿐이다. 하지만 외부인들이 이를 이용해 개인용 컴퓨터를 만들 수 있다는 점을 깨달았고, 수천 명의 기술자들이 인텔이 꿈꾸지도 못한 용도와 구성을 찾아냈다. 이런 분산적이고 허가가 필요 없는 발명이 "개발의 대약진"을 촉발했다.

1970년대 중반까지만 해도 개인용 컴퓨터에 대한 실질적 수요는 없었다. 비싼 장난감에 불과했다. 하지만 실험자들이 기술적 토대를 마련하고 커뮤니티를 구축했다. 불확실성이야말로 스타트업에게는 완벽한 해자였다. 애플은 1979년 IBM이 시장에 진입했다면 결코 살아남지 못했을 것이다.

반면 1956년은 이전 기술 물결의 말기였다. 그해 시랜드(SeaLand)의 창립자 맬컴 맥린은 첫 컨테이너선 아이디얼-X호를 출항시키며 화물 운송업계를 혁명적으로 바꿨다. 트럭 운전사, 철도, 선박회사의 역할이 트럭을 운전하거나 화물칸을 채우는 것이 아니라 화주에서 목적지까지 물품을 이동시키는 것이라는 통찰에서 출발했다.

컨테이너화의 장점은 명백했다. 모든 사람이 효율성을 볼 수 있었고, 고객들은 어떻게 배송되든 구매할 수 있는 곳에만 도착하면 상관없었다. 하지만 맥린이 직면한 반대 세력도 만만치 않았다. 부두 노동자들은 일자리를 잃을 것이고, 정치인들은 이들의 표를 잃을 것이며, 항만 당국은 정치인들의 지지를 잃을 것이었다.

노이만은 AI의 진행 과정이 컨테이너화와 매우 유사하다고 분석한다. 두 기술 모두 기존 기술의 연장선상에 있어 누구도 그 가능성에 놀라지 않았다는 점이 핵심이다. 1970년대에는 강력하고 편재하는 컴퓨팅의 바람직성을 사람들이 이해하는 데 시간이 걸렸지만, 2025년 현재 이전 기계보다 더 잘 생각하는 기계는 사람들이 쉽게 이해할 수 있다.

AI는 ICT 물결의 전형이다. 1960년대 컴퓨팅 비전가들이 생각할 수 있는 기계를 만들겠다고 나섰고, 후계자들이 알고리즘, 칩, 데이터, 데이터센터 인프라의 발전을 통해 결국 그것을 만들어냈다. 컨테이너화와 마찬가지로 AI는 이전에 존재했던 것의 연장이므로 그것이 무엇을 할 수 있고 할 것인지에 대해 아무도 놀라지 않는다.

경제학자들은 AI가 향후 10년간 전 세계 GDP를 1%에서 7% 이상 증가시킬 것으로 예측한다. 이는 1조~7조 달러의 새로운 가치 창출을 의미한다. 핵심 질문은 이 돈이 가치 사슬을 통해 흘러가면서 어디에 머물 것인가이다.

노이만은 모델 회사에 이미 투자하지 않았다면 신경 쓰지 말라고 조언한다. 샘 알트만과 몇몇 다른 선구자들은 맥린이나 루드비히처럼 큰돈을 벌 수도 있다. 하지만 모델 구축과 운영의 막대한 비용과 치열한 경쟁으로 인해 결국 몇 개의 회사만 남을 것이고, 각각 최대 기술기업들의 자금 지원과 소유권을 받을 것이다.

컨테이너화와 마찬가지로 AI로 창출되는 새로운 가치의 대부분은 소비자가 차지하게 될 것이다. 제조업의 기계화 이전 물결들은 제조업 노동 생산성을 높여 가격을 낮추고 소비자 비용을 절약했다. 하지만 제조업 생산성 증가는 제조업 임금 상승으로 이어졌고, 서비스업 임금도 경쟁을 위해 상승해야 했지만 이들 사업은 생산성 향상의 혜택을 받지 못했다.

AI에서도 비슷한 일이 일어날 것이다. 지식 집약적 서비스는 더 저렴해져서 소비자들이 더 많이 구매할 수 있게 될 것이고, 대면 상호작용이 필요한 서비스는 더 비싸져서 가계 지출에서 더 큰 비중을 차지하게 될 것이다. 소비자들은 합리적인 가격에 더 다양한 지식 집약적 상품과 의료, 교육, 조언 같은 서비스에 더 넓고 저렴하게 접근할 수 있게 될 것이다.

새로운 기술 물결의 시작보다 더 좋은 것은 없다. 세상을 바꾸는 회사를 구상하고 발명하고 구축할 수 있는 기회가 돈과 명성, 영광으로 이어지기 때문이다. 하지만 투자자와 기업가에게 희망적 사고보다 더 위험한 것도 없다. 지난 50년간 기술 투자에서 배운 교훈들은 지금 적용할 올바른 교훈이 아니다.

AI에 투자하는 방법은 지식 노동자들이 더 효율적이 되는 것의 함의를 생각해보고, 이런 효율성이 어떤 시장을 열어주는지 상상하며, 그런 곳에 투자하는 것이다. 수십 년 동안 돈을 버는 방법은 새로운 것이 무엇인지에 베팅하는 것이었다. 이제는 그것이 열어주는 기회에 베팅해야 한다.