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프롤로그. 내가 바라본 한국 AI의 최전선
1부. AI 시대, 나의 일과 자산은 어떻게 될까? Chapter 1. 왜 AI인가? : 알파고 이후의 10년 Chapter 2. AI 산업 정말 돈 되는 것일까? Chapter 3. 내 직업이 5년 뒤에도 존재할까? Chapter 4. AI와 로봇이 인류 사회에 해를 끼치진 않을까? Chapter 5. 딥페이크 영상과 뉴스 속에서 진실은 무엇인가? 2부. AI를 알면 흐름이 보인다 Chapter 1. 똑똑한 인공지능 ChatGPT Chapter 2. 프롬프트를 입력한 후부터 벌어지는 일 Chapter 3 AI 확산에 따라 발전하는 반도체 기술 Chapter 4. AI 산업의 뿌리, 데이터 센터 Chapter 5. 일상과 업무 깊숙이 들어오는 AI 비서, Agent Chapter 6. 사물 인터넷은 AI가 현실을 읽는 감각기관이다 Chapter 7. 온디바이스 AI가 바꿔 갈 미래 시장 Chapter 8. 현실계로 튀어나오는 피지컬 AI 3부. 빅테크는 AI로 어떻게 돈을 버는가? -Ⅰ Chapter 1. 질문 하나가 만들어 내는 AI 산업의 돈의 흐름 Chapter 2. 엔비디아: GPU가 아니라 생태계를 판다 Chapter 3. SK하이닉스·TSMC: SK하이닉스·TSMC: 모델보다 먼저 돈을 번 인프라 Chapter 4. OpenAI·Anthropic: 매출과 함께 커지는 컴퓨팅 비용 Chapter 5. 듀오링고·팔란티어: 토큰이 아니라 결과를 판다 Chapter 6. 아마존·구글·AMD: 탈 엔비디아는 협상력이다 Chapter 7. 메타·애플: AI 디바이스는 새로운 유통망이다 Chapter 8. 테슬라·카카오모빌리티: 자동차를 데이터 플랫폼으로 바꾸다 4부. 빅테크는 AI로 어떻게 돈을 버는가? - Ⅱ Chapter 1. 아마존·심보틱: 로봇을 노동 성과로 판매하다 Chapter 2. 월마트: 재고 데이터를 광고와 멤버십 매출로 연결하다 Chapter 3. 소프트뱅크·SK텔레콤: 기지국을 AI 거점으로 바꾸다 Chapter 4. HD현대·GE: 제품 판매를 데이터 사업으로 바꾸다 Chapter 5. 셸·다우: 설비의 멈춤과 전력 수요를 새 매출로 만들다 Chapter 6. 블록체인: 투기가 아닌 거래 인프라의 조건 Chapter 7. 코닥·제록스: 기술을 알고도 수익 구조를 바꾸지 못한 기업 5부. 그리고 한국의 기회는? Chapter 1. 발견의 비용이 낮아지면 산업의 지도가 바뀐다 Chapter 2. 자동화는 기업의 경계를 넘어 부의 흐름을 바꾼다 Chapter 3. 소버린 AI는 국가를 거대한 고객으로 바꾼다 Chapter 4. 정부와 빅테크가 함께 풀어야 할 세 가지 숙제 에필로그 |
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앞으로의 부는 AI 산업 안에만 쌓이지 않는다. AI가 다른 산업의 비용 구조와 고객 경험을 바꾸는 경계에서 더 큰 부가 만들어진다. 통신, 유통, 제조, 교통, 화학, 의료, 금융, 건설 등 모든 산업 영역에 AI가 스며들며 그 산업의 생산성을 극대화하고 새로운 비즈니스 기회를 만들어낼 것이다. 미래의 수익은 그렇게 기존 사업의 병목을 찾아 이를 해결하는 기업에 돌아갈 것이다. -
---p.12 기차와 자동차와 비행기가 처음 등장했을 때도 인간의 몸과 정신이 속도를 견디지 못하거나 기계가 공중에서 산산조각 날 것이라는 포비아가 있었다. AI에 대한 우려의 핵심은 이 기술을 인간이 통제할 수 없을 수준으로 자율 의지를 가지면 어쩌나 하는 것이다. 즉, AI가 자의식을 가지고 자신을 지키거나, 인간이 정해둔 가이드라인을 벗어나 시키지 않은 일을 하는 것을 두려워한다. ---p.50 토큰을 많이 썼다는 사실은 AI를 많이 호출했다는 뜻일 뿐 더 큰 성과를 만들었다는 증거는 아니다. 보고서 한 장을 만들기 위해 10만 토큰을 쓴 직원이 1만 토큰으로 더 정확한 보고서를 만든 직원보다 생산성이 높다고 말할 수 없다. 오히려 모델 선택과 프롬프트 그리고 도구 연결을 잘못 설계했기에 토큰을 낭비했을 수 있다. ---p.89 우리가 생성한 질문은 통신망을 타고 서버로 이동하고 GPU와 메모리가 인공지능 모델을 실행한 뒤 다시 결과가 돌아온다. 눈앞에 보이는 것은 대화창이지만 그 뒤에는 수많은 컴퓨터들의 집합체인 데이터센터가 있는 셈이다. 데이터센터는 AI 산업의 뿌리와 같다. 눈에는 잘 보이지 않지만 모든 서비스를 떠받친다. 서버와 저장장치뿐 아니라 전기와 냉각 그리고 네트워크와 보안 시스템이 함께 움직인다. ---p.105 그래서 인텔, AMD 등 추격자들이 단순히 엔비디아의 GPU와 같은 성능이나 가격으로 경쟁해서는 승산이 없다. 엔비디아의 높은 가격과 공급 제약 그리고 폐쇄적인 연결 구조에서 불편을 느끼는 고객을 겨냥해야 한다고 본다. 특히 여러 기업의 가속기를 함께 사용할 수 있는 개방형 소프트웨어와 연결 표준을 만들고 특정 추론 작업에서 더 낮은 원가로 고객을 유인해야 한다 ---p.170 AI 데이터센터는 일반 건물과 전력 사용 방식도 다르다. 전력 밀도가 높고 순간적인 부하 변화가 크다. 정전이 발생하면 고객의 서비스와 학습 작업이 동시에 중단된다. 데이터센터 사업자는 값싼 전기만 원하지 않는다. 필요한 시점에 확실하게 공급되는 전력을 원한다. ---p.244 즉 AI와 반도체 그리고 전력과 로봇 등의 다양한 기술들이 서로 연결되면서 이전에는 풀기 어려웠던 문제의 비용을 낮출 때가 올 것이고 이때 부가 창출된다. 이를테면 신약 후보를 찾는 시간이 줄어들면 제약 산업의 경쟁 방식이 바뀐다. - ---p.272 |
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AI! AI! AI! 인공지능이라는 단어가 일상이 된 지 오래지만, 막상 우리 삶과 자산에 이 거대한 기술이 어떤 의미를 갖는지 명쾌하게 답하기란 쉽지 않다. AI는 언뜻 보면 실체가 없는 것처럼 보인다. 이를 닷컴버블에 빗대며 과연 AI를 의심하는 시선도 존재하지만, 오늘날의 AI는 막연한 기대감을 넘어 데이터센터와 반도체라는 실질적인 인프라 수요를 폭발시켰고 우리 산업에 스며들어 가고 있다. 이러한 변화에서 가장 빨리 움직이는 주체는 바로 빅테크 기업들이다. 빅테크 기업들은 AI를 선도하고 있다. 따라서 빅테크 기업들은 무엇을 하고 어떻게 돈을 버는지 또한 앞으로 어떤 기업이 빅테크가 될 것인지 지켜보는 것도 중요하다. 중요한 것은 이 거대한 대전환의 시기에 단순한 관망자로 남을 것인지, 아니면 거인의 어깨에 탑승하여 함께 성장할 것인지 판단해야 한다.
인터넷, 스마트폰 등 과거에 새로운 기술이 등장해 산업의 질서를 뒤흔들 때마다 기회는 찾아왔고 누군가는 거대한 부의 기회를 얻었다. 닷컴 버블을 조금만 달리 생각해 보면 지금 우리가 만나는 빅테크 기업은 오히려 닷컴버블 때 살아남은 기업들로 구성되어 있다. 이는 기업 하나하나가 아니라 기술의 방향성은 변하지 않는다는 뜻이기도 하다. 앞으로의 AI 산업은 막연한 기대만으로 설명하기 어렵다. 오늘날 AI 인프라에는 이미 폭발적인 실제 사용량과 막대한 자본의 투입이 뒤따르고 있기 때문이다. 산업의 기반 자체가 바뀌는 시기에 사람들에게 필요한 것은 변화가 어디에서 시작되고 어떤 기업을 통해 현실이 되어가는지를 이해하는 일이다. 이 책은 막연한 두려움을 넘어 부의 길목을 선점할 수 있도록 5단계의 명확한 지형도와 날카로운 인사이트를 제시한다. 1부 ‘AI 시대, 나의 일과 자산은 어떻게 될까?’에서는 웹과 모바일을 넘어 AI가 우리 일상과 직업을 어떻게 바꾸는지 냉정하게 진단한다. 또한 딥페이크가 만드는 신뢰의 위기 이면에 숨겨진 현실적인 문제들을 다루며, AI가 직업 자체를 대체하는 것이 아니라 ‘AI를 쓰지 못하는 사람의 수’를 줄이고 있다는 점을 날카롭게 지적한다. 1부를 통해 막연한 주가의 급등락의 포모(FOMO)와 디스토피아적 공포에서 벗어나 기술이 나의 직무를 대체하는지 증강하는지 스스로 분석하고 커리어를 방어할 현실적인 생존 전략을 세울 수 있게 된다. 이어서 2부 ‘AI를 알면 흐름이 보인다’는 AI 기업들이 실제로 이용하는 기술의 기본적인 이해와 더불어 ChatGPT 화면 뒤에서 벌어지는 거대한 시스템을 해부한다. 파운데이션 모델의 학습 원리부터 데이터센터와 HBM 같은 반도체 인프라의 필수적인 역할을 분석하고, 스스로 계획하고 실행하는 에이전트부터 온디바이스 AI, 피지컬 AI까지 기술의 발전 지형도를 빠짐없이 그려낸다. 이어질 3부의 AI기업의 생태계와 병목현상을 이해하기 위해 알아야 할 기술들이다. 이를 통해 독자는 AI를 단순한 신기한 챗봇이 아니라 뼈대 있는 거대한 산업 시스템으로 이해하고 인프라에서 가장 먼저 시작되는 돈의 흐름을 꿰뚫어 볼 수 있다. 3부 ‘빅테크는 AI로 어떻게 돈을 버는가? - I’는 본격적으로 기업들의 비즈니스 모델과 수익 구조를 파고든다. 엔비디아가 단순한 칩 제조사를 넘어 강력한 전환비용과 락인 효과를 무기로 삼은 비결을 분석하고, 천문학적 컴퓨팅 비용에 시달리는 대형 모델 기업들의 현실 속에서 팔란티어와 듀오링고처럼 고객의 ‘결과’와 ‘성과’를 팔아 현금을 창출하는 진짜 수혜주의 비즈니스 해자를 깊이 있게 추적한다. 이어지는 4부 ‘빅테크는 AI로 어떻게 돈을 버는가? - II’는 AI가 유통, 로봇, 통신 등 전통 산업과 결합해 폭발적인 시너지를 내는 현장을 조명한다. 아마존과 심보틱이 로봇을 장비 판매가 아닌 노동 성과 단위로 과금하는 방식, 월마트가 에이전트를 도입해 얇은 유통 마진을 압도적 이익률의 광고 및 멤버십 매출로 치환하는 혁신 사례를 통해, 전통 기업들이 레거시 자산을 디지털 플랫폼으로 둔갑시켜 현금흐름을 극대화하는 숨겨진 우량 투자처 발굴의 통찰을 얻게 해준다. 마지막 5부 ‘그리고 한국의 기회는?’은 시야를 국가와 글로벌 인프라 단위로 확장한다. 국가 자체가 거대한 AI 컴퓨팅과 모델의 구매자가 되는 소버린 AI 시대의 도래를 조망하고, 위성과 AI가 결합하는 우주 산업까지 미래 산업의 지도를 넓게 펼쳐 보여준다. 이를 통해 독자는 개별 기업의 실적을 넘어 지정학적 패권 경쟁과 국가 단위의 인프라 투자가 어떻게 한국 기업들에게 새로운 성장 모멘텀으로 작용할지 예측하는 거시적 안목을 완성하게 된다. 요란한 소음 속에서 남들이 다 주목하는 테마를 뒤쫓는 일은 쉽지만, 시장이 흔들릴 때 진가를 품은 기업을 묵묵히 쥐고 버티기란 결코 호락호락하지 않다. 당장의 성적표보다 내일의 기대감이 먼저 달리는 AI 생태계에서, 주가의 잦은 출렁임은 미래의 과실을 앞당겨 맛보기 위해 치르는 자연스러운 통행세와도 같다. 시장의 섣부른 과열과 비관 사이에서 흔들리지 않고, 기술의 실체와 비즈니스의 본질을 스스로 검증해 내는 단단한 척도는 기술의 이해에서 나온다. AI가 쏟아내는 수많은 정답 속에서 휩쓸리지 않고 올바른 맥락을 짚어내는 안목이야말로 이 대전환의 시대에 개인이 가질 수 있는 가장 강력한 무기다. 책장을 덮는 순간, 당신의 손에 남는 것은 몇 줄의 투자 종목이 아니라, 다가올 모든 변화의 물결 속에서 내 자산과 커리어의 방향을 스스로 결정할 수 있는 지침이 될 것이다. |