AI는 비즈니스 역사상 가장 큰 도박이다. 그러나 AI 도입은 고르지 못한(부진한) 것으로 드러났다.
AI는 비즈니스 역사상 가장 큰 도박일지도 모른다. 오늘날 인공지능(AI)에 대한 열풍은 2022년 말 챗지피티(ChatGPT) 출시로 시작되었다. 오픈에이아이(OpenAI)의 챗봇(chatbot)은 몇 주 만에 1억 명의 사용자를 끌어 모았다. 이는 역사상 어떤 제품보다 빠른 속도이다.
투자자들도 몰려들었다. 2024년부터 2027년까지 AI 데이터 센터에 대한 지출은 1조 4,000억 달러를 초과할 것으로 예상된다. AI 칩의 선두 제조업체인 엔비디아의 시장 가치는 8배 증가하여 3조 달러를 넘어섰다.
그렇지만 대부분의 기업은 여전히 AI 기술이 무엇을 할 수 있고 할 수 없는지, 또는 어떻게 사용하는 것이 최선인지 확신하지 못하고 있다. 미국 기업의 5%만이 AI를 사용하고 있다고 말한다. 수익을 내는 AI 스타트업(startup. 벤처기업)은 거의 없다. 그리고 AI 모델 제작에 드는 에너지와 데이터 제약은 점점 더 고통스러워지고 있다.
투자자들의 열정과 사업(비즈니스) 현실 사이의 불균형은 지속될 수 없을 것으로 보이는데, 이는 2025년이 결정적인 한 해가 될 것임을 의미한다. 투자자들이 열정을 잃기 전에, AI를 더 효율적이고 유용하게 만들기 위한 경쟁이 계속되고 있다.
혁신의 최첨단에서 시작해 보자. 여러 가지 제약 조건들로 인해 기술 개척의 속도가 느려지고 있다. 대규모 모델을 훈련시키려면 엄청난 양의 에너지가 필요하다. ChatGPT를 뒷받침하는 대형 언어 모델인 GPT-4를 훈련하는 데 사용된 전기로 미국 가정 5,000가구에 1년 동안 전력을 공급할 수 있다. 이에 비해 이전 모델인 GPT-3의 경우는 100가구의 전력량만 소비했다.
따라서 점점 더 크고 더 멋진 모델을 개발하려면, 점점 더 많은 자금이 필요하다. 일부 추정에 따르면, 차세대 모델은 훈련 비용이 10억 달러에 달할 수 있으며, 모델이 커질수록 쿼리 비용(“추론”이라고 함)이 더 많이 들 것으로 예상된다.
한편, 훈련 데이터가 부족해지고 있다. 한 추정에 따르면, 인터넷의 고품질 텍스트 데이터 재고가 2028년에 소진될 것으로 예상한다.
전 세계 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해, 보다 효율적이고 특화된 칩에서 전력이 덜 필요한 보다 특화되고 작은 모델에 이르기까지, 똑똑한 해결책을 내놓기 위해 앞 다투어 노력하고 있다. 일부 사람들은 교과서와 같은 새로운 고품질 데이터 소스를 활용하거나, 훈련에 사용하기 위해 합성 데이터를 생성하는 방법을 꿈꾸기도 한다.
이것이 기술의 점진적 개선으로 이어질지, 아니면 저렴하고 실현 가능한 다음의 큰 도약으로 이어질지는 아직 불투명하다. 투자자들은 오픈에이아이(OpenAI)와 같은 슈퍼스타 기업에 돈을 쏟아 부었다. 하지만 실제로 오픈에이아이(OpennAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google)이 제공하는 플래그십 모델(flagship model. 주력 모델) 간에는 성능과 역량에 큰 차이가 없다. 그리고 Meta, Mistral, xAI 등 다른 기업들도 바로 뒤를 따르고 있다.
AI의 최종 사용자를 위해, 다른 종류의 경쟁이 진행 중이다. 곧, 개인들과 기업들이 AI 기술을 가장 잘 활용할 수 있는 방법을 찾기 위해 노력하고 있는 것이다. 여기에는 시간이 걸린다. 투자를 해야 하고, 프로세스를 재고(rethought)해야 하며, 직원을 재교육해야 한다.
이미 일부 산업은 다른 산업보다 AI 도입에 앞서 나가고 있다. 예를 들면, 정보 기술 산업의 1/5은 AI를 사용하고 있다고 말한다. 더 복잡한 작업을 계획하고 실행할 수 있는 “에이전트(agentic)” 시스템이 2025년에 등장하는 등, 기술이 더욱 정교해짐에 따라, 도입은 가속화할 수 있다.
하지만 문화도 중요하다. 통계학자에게 AI를 사용한다고 말하는 회사는 거의 없다. 그러나 미국 직원의 1/3은 일주일에 한 번꼴로 업무에 사용한다고 말한다. 일부 업무에서는 이 수치가 더 높다. 한 연구에 따르면, 미국 소프트웨어 엔지니어의 78%가 AI를 일주일에 한 번 이상 사용하고 있는데, 2023년에는 40%였다. 인사부 직원은 35%에서 75%로 증가했다. OpenAI는 매출의 75%가 기업 구독이 아닌 소비자로부터 발생한다고 밝혔다.
이 모든 것은 AI를 사용할 때도 대부분 비밀스럽게 사용한다는 것을 시사한다. 이는 직원들이 텍스트를 다시 작성하거나 보고서를 만들어내는 등의 작업을 간소화하는 데 사용하기 때문이다. AI를 사용하여 더 빨리 일을 처리할 수 있다는 것을 인정하면, 상사가 더 많은 업무를 맡기게 되거나, 이를 더 적은 인력이 필요하다는 신호로 받아들일 수 있다고, 직원들은 걱정할 수도 있다.
이것은 AI 도입이 기술적인 과제인 만큼이나 경영상의 과제임을 시사한다. AI 기술을 최대한 활용하기 위해서, 상사는 비밀과 의심보다는 개방성과 실험을 장려하는 환경을 조성해야 한다.
그리고 AI는 사무실의 서류 작업 이상의 용도로 사용될 수 있다. 2025년에 가장 두드러진 AI 돌파구는 다른 분야에서 나올 수 있다. 약물 개발(최초의 AI 유래 약물이 3단계 임상 시험에 들어갈 수 있음)이나 방위산업(미래의 핵심 무기 시스템으로 부상하고 있는 드론에 지능을 추가함)과 같은 분야이다.
실제로 서방은 중국이 AI를 이용해 군사적, 경제적 이점을 얻을까 봐 우려한다. 중국 엔지니어들은 특히 자원 제약을 극복하는 데 능숙해졌다. 그 이유는 아이러니하게도 부분적으로는 미국의 수출 통제로 인해 최첨단 AI 칩에 대한 접근성이 제한되었기 때문이다.
따라서 2025년에는 AI 경쟁이 다양한 형태로 진행될 것이다. 하지만 투자자들이 자신감을 잃는 시점은 종종 새로운 기술이 조용히 주목받기 시작할 때이다. 거품이 터질까, 아니면 성과를 내기 시작할까?
2025년의 답은 둘 다 약간씩일지도 모른다.
-The Economist/Technology in 2025/'Will the bubble burst for AI in 2025, or will it start to deliver?'/Nov 18th 2024-
<작가/본지 편집위원>
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