공장 데이터에는 생산기술과 원가, 품질관리 노하우가 들어 있어 경쟁사와 쉽게 공유할 수 없다. 회사마다 기록 방식도 다르고, 쓸 만한 데이터로 걸러내는 데도 적지 않은 시간과 비용이 든다. 지금 제조기업의 자산이라고 하면 공장과 설비, 특허와 브랜드를 먼저 떠올린다. 20~30년 뒤에는 여기에 수십 년 동안 공장을 돌리며 축적한 데이터와 그것을 학습한 AI가 들어갈 수도 있다. 지금 자동차회사는 자동차를 팔고, 정유회사는 석유제품을 판다. 최태원이 그려본 20~30년 뒤의 공장은 다르다. 공장이 AI를 가르치고, 그렇게 키운 AI까지 상품으로 판다.
---「1장 AI 산업은 앞으로 어디로 가는가」 중에서

‘투자 → AI 개발과 인프라 → 서비스와 생산성 → 이익→ 재투자.’ 이 고리가 스스로 돌기 시작하면 AI 산업의 성격이 달라진다. 투자자의 기대가 다음 성장을 떠받치는 단계에서, AI 사업이 벌어들인 돈이 다음 투자로 들어가는 단계로 넘어간다. 자동차 회사가 자동차를 팔아 번 돈으로 다음 공장에 투자하듯, AI도 하나의 산업으로 자리 잡으려면. 같은 경제 법칙을 피할 수 없다. 2026년의 질문도 ‘AI가 무엇을 할 수 있느냐’에서 조금씩 이동하고 있다. AI를 도입한 뒤 매출이 얼마나 늘었고 비용이 얼마나 줄었는지를 계산해야 한다. 기술 시연의 시간이 지나면 손익계산서의 시간이 온다. AI 에이전트의 성공 여부도 다르지 않다. AI가 실제 업무
를 수행해 경제적 가치를 만들어낸다면 기업은 돈을 낼 이유가 생긴다. 반대로 흥미로운 답변만 내놓고 사람이 다시 확인해야 한다면, AI가 만들어내는 경제적 가치는 제한적일 수밖에 없다.
---「1장 AI 산업은 앞으로 어디로 가는가」 중에서

데이터센터는 필요할 때만 전기를 쓰는 시설이 아니다. 수많은 서버가 밤낮없이 돌아가야 한다. 전력 공급이 불안정하면 비싼 GPU와 HBM을 아무리 많이 확보해도 제대로 활용하기 어렵다. 데이터센터의 입지 조건도 달라진다. 땅이 싸고 넓다는 것만으로는 부족하다. 송전망과 변전설비는 충분한지, 앞으로 늘어날 전력까지 감당할 수 있는지를 따져야 한다. 1GW급 AI 데이터센터는 대형 발전소 한 기의 설비용량과 맞먹는 규모의 전력을 필요로 할 수 있다. 그래서 전력과 변전소 확보가 입지를 결정하는 핵심 조건이 됐다. 디지털 산업의 경쟁력이 어느 순간 발전소와 전력망의 문제와 맞닿기 시작했다. 발전원을 둘러싼 계산도 복잡해진다. 탄소배출을 줄이려면 태양광과 풍력을 늘려야 하지만 날씨에 따라 발전량이 달라진다. 반면 AI 데이터센터는 밤낮없이 안정적으로 전력을 공급받아야 한다. 최태원이 원전을 포함한 기저전원까지 모두 고려해야 한다고 말한 것도 이 딜레마 때문이었다. ---「1장 AI 산업은 앞으로 어디로 가는가」 중에서

최태원이 2024년 미래 인재를 이야기하며 꺼낸 단어가 ‘디자인 능력’이었다. 미술이나 제품 디자인을 잘한다는 뜻이 아니다. 상황을 보고 무엇이 진짜 문제인지 정의한 뒤, 제한된 자원을 어디에 배분할지 결정해 해법을 만들어내는 능력이라고 직접 설명했다. 가령 한 도시에서 청년들이 계속 빠져나간다고 해보자. 일자리가 부족해서인지, 집값이 비싸서인지부터 판단해야 한다. 원인이 여러 개라면 어느 문제부터 풀 것인지 정하고 한정된 예산을 어디에 쓸지도 결정해야 한다. 이런 문제는 한 분야의 전문가 혼자 풀기 어렵다. 최태원은 ‘지성’을 개인이 많은 지식을 갖는 것보다, 집단으로 문제를 풀고 변화하는 세상에 적응하는 능력과 연결했다.
---「2장 인간의 일과 능력은 어떻게 달라지는가」 중에서

공감은 ‘착한 마음’ 이상의 경제적 의미도 갖는다. 기업에서는 고객이 무엇 때문에 불편한지 알아야 새로운 제품을 만들 수 있고, 조직에서는 동료가 왜 힘들어하는지 이해해야 협업이 가능하다. 사람을 이해하지 못하면 기술적으로 완벽한 답을 만들어도 현실에서 선택받지 못할 수 있다. AI가 발전할수록 역설적으로 이 능력의 희소성이 커질 수 있다. 자료를 정리하고 분석하며 초안을 만드는 일의 가격이 내려가면, 상대방의 마음을 읽고 신뢰를 만드는 능력의 상대적 가치는 올라간다. 최태원이 ‘공감 근육’을 강조한 것도 이런 맥락에서 읽을 수 있다.
---「2장 인간의 일과 능력은 어떻게 달라지는가」 중에서

한국은 오랫동안 좋은 인재를 ‘키우는 것’에 집중해왔다. AI 시대에는 여기에 세계의 인재를 ‘끌어오는 것’까지 더해질 수 있다. 100만 명이나 1천만 명이라는 숫자가 실제로 현실이 될지는 아직 알 수 없다. 하지만 AI가 모든 산업으로 들어간다면 필요한 사람의 규모가 지금과 달라질 가능성은 충분하다. 최태원이 내다본 변화는 AI 전문가를 더 뽑는 수준에 그치지 않는다. AI를 만들고 활용할 사람이 경제 전반에 필요해지면서 인재를 확보하는 방식 자체가 국내 육성에서 세계적인 유치 경쟁으로 넓어지는 미래다.
---「2장 인간의 일과 능력은 어떻게 달라지는가」 중에서

기업의 가치를 숫자로 따지라고 하면 먼저 매출과 영업이익을 떠올린다. 하지만 투자자가 기업을 살 때 돈을 내는 이유는 지난해 많이 벌었기 때문만은 아니다. 앞으로 벌어들일 돈을 기대하기 때문이다. 기업가치를 계산할 때 ‘미래현금흐름’이 중요한 이유다. 2022년 4월 서울대 강단에 선 최태원은 이 미래의 돈을 뜻밖의 곳과 연결했다. 공장이나 특허, 시장점유율이 아니었다. 고객과의 관계였다. 당시 그는 시장을 생산자와 소비자 사이에 만들어진 수많은 ‘1대1 관계’로 봤다. 똑같은 제품을 팔더라도 고객이 그 기업을 얼마나 좋아하고 신뢰하는지, 얼마나 자주 찾아오는지에 따라 앞으로 만들어낼 돈이 달라질 수 있다는 얘기였다.
---「3장 기업의 경쟁 방식은 어떻게 바뀌는가」 중에서

2024년 7월 최태원은 SK이노베이션과 SK E&S의 합병을 설명하면서 AI를 꺼냈다. AI 데이터센터에는 엄청난 에너지가 들어가고, 두 회사의 역량을 합쳐 그 전력을 ‘솔루션화’하면 새로운 성장동력이자 상당한 사업이 될 수 있다고 봤다. 이 구상은 몇 달 뒤 합병법인의 사업 방향에 반영됐다. 2024년 11월 합병법인 SK이노베이션이 공식 출범하면서 자산 100조 원 규모의 에너지기업이 탄생했고, 새 회사가 내건 성장 방향 가운데 하나가A I 데이터센터를 겨냥한 ‘토
털 에너지 솔루션’이었다. 전기를 ‘솔루션화’한다는 말은 발전소에서 만든 전기를 데이터센터에 가져다주는 것보다 훨씬 복잡하다. AI 데이터센터가 원하는 것은 전력 한 종류가 아니라 24시간 멈추지 않는 전력 시스템이기 때문이다.
---「3장 기업의 경쟁 방식은 어떻게 바뀌는가」 중에서

한국은 오랫동안 물건을 잘 만들어 성장했다. 반도체와 자동차, 선박과 배터리를 만들어 세계에 팔았다. 공장을 잘 짓고 품질 좋은 제품을 대량생산하는 능력이 한국 경제의 가장 강력한 경쟁력이었다. 최태원은 2026년 이 성장방식 자체가 달라져야 한다고 말했다. 앞으로는 상품만 수출하는 것이 아니라 ‘지능’을 만들어 수출해야 한다는 것이다. 지능을 수출한다는 말은 AI 프로그램 하나를 해외에 파는 것보다 범위가 넓다. 대규모 데이터센터에서 GPU와 메모리를 돌려 컴퓨팅 능력을 만들고, 그 위에서 AI 모델과 서비스를 개발해 다른 나라의 기업과 이용자가 사용할 수 있도록 하는 것이다. ---「4장 세계경제와 반도체는 어디로 가는가」 중에서

2027년에는 메모리 공급 부족이 정점에 이를 수 있고, 2030년까지도 부족이 이어질 수 있다는 전망이 나왔다. 생산능력을 두 배로 늘리는 계획에도 고객들이 더 많은 물량을 요구하고 있었다. 최태원이 그보다 더 멀리 바라본 시간은 향후 10년이었다. 2026년 8월 CNBC와 만난 최태원이 내놓은 숫자는 4~5배였다. 지금의 부족분을 조금씩 메우는 정도가 아니라 향후 10년 동안 필요한 전체 메모리 규모가 당시 생산능력의 거의 다섯 배까지 커질 수 있다고 전망했다.
10년 전인 2016년 무렵 메모리 수요를 움직이는 주인공은 스마트폰과 PC, 서버였다. 스마트폰의 저장용량이 늘고 클라우드 서비스가 커질수록 더 많은 D램과 낸드플래시가 필요했다. 하지만 당시 수요는 스마트폰과 PC 판매량, 기기당 메모리 탑재량과 서버 증설에 좌우됐다. 세계 인구가 갑자기 두 배가 되거나 한 사람이 스마트폰을 열 대씩 쓰는 것은 아니어서 기기 숫자로 늘어나는 수요에는 한계가 있었다.
AI는 이 계산식을 바꿀 수 있다. 한 사람이 사용하는 스마트폰은 한두 대여도 그 사람을 위해 움직이는 AI는 하나일 필요가 없기 때문이다. 최태원은 한 사람이 여러 개, 장기적으로는 10개 이상의 AI 에이전트를 사용하는 상황까지 거론했다.
---「4장 세계경제와 반도체는 어디로 가는가」 중에서