• AI 전환의 중심축(軸)이 정부와 기관에서

• 스타트업과 현장으로 이동하고 있다는 의미를 담고 있다는 것이 주최 측의 설명이었습니다.

이날 여러 세션이 진행된 가운데, 본지는 첫 번째 순서였던 ‘AI 생태계’ 세션에 주목했습니다.

이 세션에는

• 박영선 서강 멘토링센터 생각의 창 센터장(전 중소벤처기업부 장관),

• 류중희 리얼월드 대표,

• 이해민 조국혁신당 의원,

• 이한빈 서울로보틱스 대표가 패널로 참석했습니다.

이들의 토론을 관통한 핵심 질문은 단 하나였습니다.

바로 ‘대한민국이 세계 3대 AI 강국으로 도약하려면 지금 무엇에 집중해야 하는가?’였습니다.

본지는 약 45분간 진행된 토론의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 블랙웰에 이어 베라 루빈까지…토종 AI 칩 스타트업, 설자리 있나

2. “국가 주도산업의 망령” vs. “민간 주도 미국도 애플 키웠다”

3. “대한민국을 좋아해서” vs. “수요 창출 때문에”…젠슨 황 방한의 진짜 속내

4. 90% 완성도까지는 30억, 제품화엔 수천억…정부 지원이 놓친 ‘마지막 10%

이를 바탕으로 오늘의 이야기를 시작하겠습니다.

1. 블랙웰에 이어 베라 루빈까지…토종 AI 칩 스타트업, 설자리 있나

박영선 전 장관은 엔비디아의 젠슨 황 CEO의 잇따른 방한을 화두로 꺼냈습니다.

박 장관은 젠슨 황의 방한을 “반도체를 팔러 왔다”라고 일축하면서

• 작년 가을 방한 당시 대한민국은 엔비디아의 칩 ‘블랙웰’ 기반 GPU 26만 장을 구매하기로 했고

• 최근 방한에서 젠슨 황은 차세대 칩 ‘베라 루빈’을 새롭게 소개하며,

• 이를 생산하는 데 필요한 국내 소재·부품·장비 기업들을 만나고 돌아갔다는 사실을 짚었습니다.

그녀는 이러한 대규모 GPU 도입이 마냥 반가운 소식은 아니라고 진단했습니다.

2019년, 모두가 반도체 스타트업의 성공을 회의적으로 볼 때

• 당시 중소벤처기업부가 Arm과 손잡고

• 토종 팹리스 스타트업 10여 곳에 각각 2억 원의 연구개발 자금을 지원한 사실을 소개했습니다.

퓨리오사AI, 리벨리온, 딥엑스, 모빌린트, 파두 등이 이 지원을 받았으며,

• 이들은 당시의 시드머니를 발판 삼아 산업은행과 과학기술정보통신부의 후속 투자를 유치했고,

• 5년 만에 3,000억 원에서 1조 원 규모의 기업으로 가파르게 성장했습니다.

박영선 전 장관이 지적한 부분은 엔비디아 GPU 26만 장이 대거 도입될 경우, 이들 토종 팹리스가 자체 설계한 칩이 쓰일 자리가 줄어들 수 있다는 점이었습니다. 이러한 우려가 제기되자 정부는 국산 칩을 우선적으로 사용하는 AI 전용 데이터센터 구축 방침을 발표하기도 했습니다.

여기에 차세대 칩 ‘베라 루빈’의 등장은 업계의 고민을 한 층 더 깊게 만든다고 소개했습니다.

• 박 전 장관의 관점에서 베라 루빈은 단순한 성능 개선 제품이 아니었습니다.

• AI 데이터센터와 슈퍼컴퓨터를 결합해 ‘AI 에이전트 시대’를 겨냥한 새로운 구조를 갖추고 있었습니다.

특히 데이터 정밀도를 낮춰 연산 효율을 높이는 ‘FP8’ 방식에 초점을 맞춰, 기존 블랙웰 대비 4분의 1 수준의 GPU만으로도 구동이 가능한 상황. 그동안 국내 스타트업 대부분이 FP8 기준에 맞춰 칩을 설계해 왔으나, 베라 루빈의 등장으로 시장의 판도가 또다시 요동치게 되었습니다.

결국 대한민국이 엔비디아 생태계에서 벗어날 수 있는지, 우리 스타트업은 앞으로 어디로 나아가야 하는지 근본적인 질문이 커졌다고 그녀는 보고 있었습니다.

이에 대해 박 전 장관이 내놓은 해법은 ‘제대로 된 국가 프로젝트’의 추진이었습니다.

구체적으로 이날 박 전 장관이 제시한 방안은 크게 두 가지였습니다.

첫째, 차별화된 AI 모델 육성입니다.

• 과기정통부가 주목하고 있는 국내 AI 모델 8개가

• 미국 등 선진국 모델과 확실히 구별되는 경쟁력을 갖추도록 이끄는 것 또한 국가의 책임이라는 점입니다.

둘째는 데이터의 질적 전환입니다.

• 대한민국의 데이터 공개 수준은 경제협력개발기구(OECD) 1위지만,

• 정작 ‘AI가 학습하고 이해할 수 있는 데이터’의 기준에서는 미국에 크게 뒤처져 있었습니다.

이에 대한 대안으로

• 국방, 제조, 재난, 의료 등 외부 유출이 민감한 데이터를

• AI가 활용할 수 있는 형태로 체계화하는 ‘K-온톨로지 프로젝트’ 추진을 제안했습니다.

이를 바탕으로 자국이 주도권을 갖는 ‘소버린 AI’와 특정 산업에 특화된 ‘버티컬 AI’를 키워 나가야 한다는 것입니다.

박 전 장관은 국가가 이러한 기반을 탄탄히 다지고

• 그 위에서 스타트업들이 투명하게 경쟁할 수 있도록 판을 만들어준다면,

• K-스타트업이 자생력을 갖추고 관련 업계 전체에 다시 활기가 돌 것이라고 전망했습니다.

2. “국가 주도산업의 망령” vs. “민간 주도 미국도 애플 키웠다”

류중희 리얼월드 대표는 박 전 장관의 해법에 대해 근본적인 의문을 제기했습니다.

• 10년 뒤에도 현재의 국가와 정부 체제가 그대로 유지될지,

• 개인과 기업, 그리고 국가의 관계가 앞으로 어떻게 변할지에 대해 깊이 고민해야 한다는 것이었습니다.

류 대표는

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“ NBA 결승전 결과에 따라 모든 손님에게 술을 공짜로 돌린 뉴욕의 한 유명 바.”

이란 최고 지도자와 관련된 이슈로 공개 사과까지 해야 했던 사건.

트럼프 일가의 투자 여부를 두고 뜨거운 논쟁을 불러일으킨 기업. ”

이 모든 사건을 관통하는 공통점이 있습니다.

바로 예측 시장 플랫폼 ‘칼시’와 관련된 이야기라는 점입니다.

여기서 예측 시장이란

• 선거 결과, 경제 지표, 스포츠 경기 등 아직 결과가 나오지 않은 사건을 두고

• 특정 결과가 ‘일어난다’ 혹은 ‘일어나지 않는다’에 돈을 걸고 사고파는 시장을 말합니다.

이번 주 브라질 리우데자네이루에서 열린 ‘웹 서밋 리우 2026’ 전야제에는 이 칼시의 공동 창업자 겸 최고운영책임자(COO)인 루아나 로페스 라라가 기조 연설자로 무대에 올랐습니다

그녀는 고향인 리우에서 출발해

• 기업가치 220억 달러(약 33조 5,000억 원) 규모의 회사를 일궈내기까지의

• 치열한 여정을 관객들에게 들려주었습니다.

본지는 이날 진행된 대담 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 발레리나 꿈꾸던 브라질 소녀, 월가를 바꾸다

2. 2028년 대선 베팅 1조 달러… 칼시가 그리는 세계 최대 파생상품 거래소

3. 연방 법원 선 이겼다, 의회·주정부·해외선 싸움 중 — 칼시의 끝나지 않은 전선

4. 이용자 70% 손실 vs “우린 수수료로 번다” — 칼시를 둘러싼 상반된 진실

이를 중심으로 오늘 기사를 시작하겠습니다.

1. 발레리나 꿈꾸던 브라질 소녀, 월가를 바꾸다

뉴욕 맨해튼에 본사를 둔 칼시에서는

• 현재 연간 1,000억 달러(약 150조 원) 이상이 거래되고 있으며,

• 매주 10억 달러가 넘는 자금이 플랫폼 안에서 움직이고 있습니다.

특히 2026년 5월 벤처캐피털 TCV가 주도한 투자 유치 이후 현재 기업가치는 220억 달러에 달합니다. 불과 몇 달 만에 기업가치가 두 배로 뛰었습니다.

• 뱅크오브아메리카(BoA)는 AI 기업을 제외하면

• 칼시가 현재 가장 빠르게 성장하는 회사라고 평가하기도 했습니다.

하지만 이들의 출발은 화려함과 거리가 멀었습니다. 어린 시절 발레리나를 꿈꾸고 천문학에 빠져들었던 브라질 소녀 루아나는 미국 MIT에 진학했습니다. 그녀는 지금의 자신을 만든 수학과 과학 지식의 절반은 브라질에서 배웠다고 말했는데요.

2018년, 루아나는 금융 분석가 타렉 만수르와 함께 칼시의 전신인 ‘코우니그(Kownig)’를 설립했습니다.

• 그러나 미국에서 예측 시장을 합법적으로 운영하는 길은 험난했습니다.

• 파생상품 시장을 감독하는 연방 기관인 상품선물거래위원회(CFTC)의 승인을 받아야 했기 때문입니다.

이 허가를 얻기 위한 법적 싸움에만 창업 후 3~4년이 걸렸고, 그동안 회사는 단 하나의 서비스도 내놓지 못했습니다. 2020년 11월에야 비로소 지정 계약 시장(DCM) 라이선스를 취득했고, 2021년 7월 공식 서비스를 시작했습니다.

루아나는 그 힘겨운 시간을 버텨낸 원동력을 이렇게 설명했습니다.

사업 규모가 커진 지금도 칼시는 조직 크기를 의도적으로 작게 유지하고 있었습니다.

• 대담 진행자가 직원 수를 150~200명 수준으로 언급하자,

• 루아나는 최근 그 기준점을 막 넘어섰다고 답했습니다.

그녀는 이제 엔지니어 한 명이

• AI 어시스턴트 ‘클로드(Claude)’ 에이전트 20개를 동시에 부리며

• 방대한 작업을 처리하는 시대가 되었다고 말했는데요.

따라서 조직 체계 역시 수평적이고 평평해야 한다는 것이 그녀의 지론이기도 했습니다.

다만 이처럼 화려한 숫자들의 이면에는 칼시가 먼저 전면에 내세우지 않는 어두운 면도 있긴 합니다.

• 칼시는 정치, 경제 지표, 문화 행사, 기술, 암호화폐 등 다양한 분야의 거래 계약을 제공한다고 홍보하지만

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특히 지난주 대만 타이베이에서 열린 ‘컴퓨텍스 2026’에서

• 젠슨 황 엔비디아 CEO가 마이크로소프트와 손잡고

• ‘RTX Spark’를 출시하며 사실상 애플을 겨냥하기도 했습니다.

이러한 시장의 우려와 압박 속에서, 이날 애플이 내놓을 새로운 AI 전략에 전 세계의 이목이 집중되었습니다.

이번에 베일을 벗은 애플의 새로운 AI는 아래와 같았습니다.

• 새로운 파운데이션 모델 아키텍처: 구글의 제미나이 모델을 기반으로 구축

• 시리의 기능 강화: 사용자와의 대화 맥락을 더 잘 이해하고 기기를 제어하는 능력이 대폭 향상

• 주요 앱 생태계 통합: 사용자가 주로 쓰는 핵심 애플리케이션 전반에 AI 기능이 깊숙이 녹아듬

• 이미지 기능 개편: 생성형 AI를 활용한 이미지 생성 및 편집 기능이 새로워짐

크레이그 페더리기 애플 소프트웨어 엔지니어링 수석 부사장은

라고 애플의 AI 철학을 강조했습니다.

본지는 이날 애플이 발표한 핵심 내용을 다음과 같이 정리했습니다.

1. 애플 인텔리전스, 구글 제미나이 기술로 재탄생…텍스트·이미지·음성 통합 처리

2. 시리를 AI로 전면 재설계…앱·화면·카메라 넘나드는 통합 AI 비서로

3. 탭 자동 정리부터 사진 구도 교정까지…애플 AI, 일상 앱 전면 침투

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 애플 인텔리전스, 구글 제미나이 기술로 재탄생…
텍스트·이미지·음성 통합 처리

차세대 애플 인텔리전스의 기반은 새로운 ‘애플 파운데이션 모델’이었습니다.

여기서 파운데이션 모델이란 AI 시스템의 토대가 되는 대형 언어 및 이미지 모델을 의미합니다.

이 새로운 모델은

• 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 처리하는 ‘멀티 모달 추론’을 지원하는데요.

• 덕분에 사용자는 사실적인 이미지를 생성하거나 새로운 방식으로 사진을 편집할 수 있으며,

• 시각 콘텐츠에 대한 질의응답도 가능해졌습니다.

애플은 고사양 애플 실리콘 기기를 위한 ‘온디바이스 모델’도 별도로 개발했습니다.

• 온디바이스는 데이터를 외부 서버로 보내지 않고 기기 자체에서 직접 처리하는 방식입니다.

• 이 모델은 텍스트와 이미지뿐만 아니라 음성까지 인식하고 생성할 수 있어,

• 자연어 이해력과 음성 표현 능력이 한층 더 향상되었습니다.

이 두 모델은 모두 올해 애플이 구글과 협력해 이뤄낸 결과물입니다.

• 양사는 구글 제미나이 모델 패밀리의 기반 기술을 활용했습니다.

• 이를 통해 기기 내부에서 처리하는 온 디바이스 환경과

• 애플의 클라우드 서버 환경 모두에 최적화된 모델을 완성했습니다.

새로운 아키텍처는

• 개인의 맥락 파악, 앱 제어, 화면 인식, 웹 검색을

• 하나의 시스템 안에서 유기적으로 작동하는 것이 특징입니다.

우선 애플 단말기에서 제공하는 검색 기능인

• 스포트라이트의 ‘시맨틱 인덱스(의미 기반 색인)’를 활용해 필요한 정보를 불러옵니다.

• 이어 ‘앱 툴 박스’를 통해 이메일 초안 작성이나 사진 편집·공유 같은 작업을 수행하고요.

• 이 과정에서 AI는 사용 중인 앱과 상황에 맞춰 실시간으로 맞춤형 도움을 제공하고 있었습니다.

이날 애플이 강조한 것은 성능뿐 아니라 개인정보 보호였습니다.

크레이그 페더리기 애플 소프트웨어 엔지니어링 수석 부사장은

라고 단언했습니다.

이에 따라 애플은 온 디바이스 처리와 ‘프라이빗 클라우드 컴퓨트’ 시스템을 도입했습니다.

• 사용자 데이터를 오직 요청한 명령을 처리하는 데만 사용하며,

• 외부 전문가를 통해 이 과정을 투명하게 검증받을 수 있다고 설명했습니다.

다만 이미지 생성처럼 서버 모델에 의존해야 하는 일부 기능에는 하루 사용량 제한이 있었습니다.

이 한도는 아이클라우드 플러스(iCloud+)를 구독하면 늘릴 수 있다는 것이 애플 측의 설명이었습니다.

다시 말해 애플의 가장 큰 수익원이 되어가는 서비스형 제품을 염두에 두는 조치였습니다.

2. 시리를 AI로 전면 재설계…앱·화면·카메라 넘나드는 통합 AI 비서로

애플의 새로운 파운데이션 모델이 가장 확실하게 구현된 곳은 바로 ‘시리’였습니다.

이날 발표에서 애플은 새롭게 진화한 ‘시리 AI’를 가장 중점적으로 다뤘습니다.

애플은 AI 기능을 중심으로 시리를 처음부터 다시 설계했습니다.

새로운 시리는

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이 행사의 부대행사로 글로벌 반도체 IP 시장을 만들고 선도해 온 Arm은 르메르디안 타이베이에서 기조연설을 진행했습니다. 이날 무대에 오른 르네 하스 Arm 최고경영자(CEO)는

• 먼저 1990년 창립 이래 대만과 함께 쌓아온 협력의 역사를 돌아봤습니다.

• 이어 그는 앞으로 AI 에이전트가 확산되면서 중앙처리장치(CPU) 수요가 급증할 것이라고 전망하며,

• 이에 대응하는 Arm의 미래 전략을 상세히 설명했습니다.

특히 기조연설 막바지에는 깜짝 손님이 무대에 올랐습니다

.

바로 전날 ‘GTC 타이베이’에서 ‘RTX 스파크’를 공개하며 주목받은 젠슨 황 엔비디아 CEO였습니다. 무대에 함께 선 두 CEO는 Arm과 엔비디아의 긴밀한 협력 성과를 공유하며 반도체 동맹의 시너지를 강조했습니다.

본지는 이날 르네 하스 CEO가 발표한 기조연설의 핵심 내용을 아래와 같이 정리·분석했습니다.

1. MP3에서 휴머노이드 로봇까지… Arm을 키운 대만 생태계

2. 5년 뒤 1,200억 달러도 보수적… 치솟는 CPU 시장 전망

3. Arm의 답은 ‘AGI CPU’… 같은 전력으로 x86의 2배 성능

4. “수요는 그보다 훨씬 높다”… 젠슨 황이 진단한 AI 컴퓨팅의 미래

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. MP3에서 휴머노이드 로봇까지… Arm을 키운 대만 생태계

Arm은 1990년 설립돼 3년 뒤인 1993년 무렵 첫 칩을 설계했습니다.

• 당시에는 여러 기능을 칩 하나에 담는 ‘시스템 온 칩(SoC)’ 개념조차 낯설었습니다.

• 설계 도구와 생산 환경도 열악했습니다.

하지만 Arm은 대만 파트너들과 협력해 기술 검증을 무사히 마쳤습니다.

• 이렇게 탄생한 첫 칩은 대만 TSMC와 UMC에서 제조된 뒤,

• 패키징과 테스트 공정까지 현지에서 모두 마무리할 수 있었습니다.

본격적인 대량 생산은 2000년대에 들어서 시작됐습니다.

• 크리에이티브(Creative), 다이아몬드(Diamond), 리오(Rio) 등

• 당시에 인기가 있던 MP3 플레이어가 Arm의 기술을 기반으로 만들어졌습니다.

이후 애플 아이팟에 탑재된 포털 플레이어(PortalPlayer) 칩이 성공을 거두며 Arm의 기술력은 널리 알려졌습니다.

가장 큰 전환점은 2008년 ‘모바일 혁명’이었습니다.

• 아이폰과 안드로이드 스마트폰의 등장으로 Arm 칩 출하량은 폭발적으로 증가했습니다.

• 이 거대한 변화의 출발점 역시 대만이었습니다.

이러한 양측의 오랜 협력은 오늘날 구체적인 수치로 증명되고 있습니다.

현재 Arm의 서버용 CPU는 전량 대만에서 생산됩니다.

• 창립 이래 대만 파트너들과 함께 만든 칩만 누적 2,500억 개에 달하며,

• 이는 전 세계 어느 지역보다 압도적으로 큰 규모이기도 합니다.

칩이 쓰이는 분야도 광범위했습니다.

• 아마존 에코 같은 스마트 스피커를 비롯해 스마트폰(Oppo, Vivo), 애플 맥북, 메타 레이밴 스마트 안경 등

• 사용자 일상과 맞닿은 ‘엣지 기기’가 대표적입니다.

나아가 테슬라·피규어·테크맨의 휴머노이드 로봇과

• 구글 TPU ·엔비디아· AWS 그래비톤(Graviton) 등 거대한 ‘클라우드 AI 인프라’에 이르기까지,

• 이 모든 제품의 핵심 칩이 대만 반도체 생태계에서 탄생했습니다.

르네 하스 CEO는

라고 거듭 강조한 이유이기도 했습니다.

2. 5년 뒤 1,200억 달러도 보수적… 치솟는 CPU 시장 전망

대만과의 오랜 협력이 Arm의 든든한 토대를 다졌다면, 이제 그 위에서 새로운 수요를 창출하는 핵심 동력은 바로 “AI 에이전트”였습니다. AI 에이전트란

• 스스로 목표를 설정하고 다양한 도구를 활용해 여러 단계의 작업을 자율적으로 수행하는 AI를 뜻합니다.

AI 에이전트는

• 단순히 사용자의 질문에 답하는 수준을 넘어선다는 것이 특징입니다.

• 직접 도구를 다루거나 다른 AI와 협력해 복잡한 업무를 알아서 처리하는데요.

Arm은 올해 3월 열린 ‘Arm Everywhere’ 행사에서 흥미로운 데이터를 공개했습니다.

• 앤트로픽의 클로드가 깃허브 내 스타 수를 기준으로 볼 때

• 리눅스나 쿠버네티스보다 훨씬 가파르게 성장하고 있다는 내용이었습니다.

Arm은 이러한 AI 플랫폼의 성장이 과거에는 볼 수 없던 방식으로 CPU 수요가 폭발적으로 증가하고 있다고 진단했습니다.

AI 시대에 CPU 수요가 급증하는 이유는 무엇일까요?

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• 이번 주 대만 타이베이에서 ‘컴퓨텍스’와 연계해 열린

• ‘GTC 타이베이’에서 마이크로소프트와의 협력을 여러 차례 강조했습니다.

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화요일 오전 열린 공식 기자회견 직후, 그는 본지와 나눈 대화에서도 “정말 기대해도 좋다”라며 재차 강조했습니다.

본지는 젠슨 황 CEO와 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO가 나눈 약 11분 분량의 대담을 어떻게 전달할지 고민한 끝에, 그 전문을 가감 없이 공개하기로 결정했습니다.

마이크로소프트, 사티아 나델라 CEO

다시 한번 마이크로소프트의 연례 개발자 콘퍼런스 Build에 함께해 주셔서 감사합니다.

타이베이는 지금 늦은 밤일 텐데, 이 시간까지 자리를 지켜주셔서 진심으로 감사드립니다.

최근 소셜 미디어의 반응을 유심히 살펴보니, 지난 주말 젠슨 님의 기조연설 이후 엄청난 화제로 떠오른 개념이 있었습니다.

바로 ‘에지에서 구현되는 무제한 인텔리전스(unmetered intelligence right at the edge)’였습니다.

에지에서 구현되는 무제한 인텔리전스(unmetered intelligence right at the edge): 클라우드가 아닌 단말 기기 자체에서, 과금 제한 없이 구동되는 AI를 의미

젠슨 님은 오랜 시간 이 화두를 고민하며 이를 거듭 강조해 오셨습니다. 그리고 마침내 ‘RTX 스파크(Spark)’를 통해 AI를 더욱 보편화할 수 있는 획기적인 시스템을 성공적으로 구현해 내셨습니다.

앞으로 이 기술이 어떤 방향으로 발전해 나갈지, 젠슨 님께서 그리고 있는 비전을 들려주실 수 있을까요?

엔비디아, 젠슨 황 CEO

이 모든 변화의 시작은 약 3년 전 사티아 님과 나눈 대화로 거슬러 올라갑니다.

당시 우리는 디자이너와 크리에이터에게 최적의 환경을 제공하면서도 AI 작업에 강력한 성능을 발휘하는, 완전히 새로운 PC를 어떻게 만들지 고민했습니다. 우수한 처리 능력을 갖추고, 전 세계의 디자인 및 크리에이터용 패키지와 완벽히 통합되는 소프트웨어 스택을 구상했습니다.

물론 우리가 AI 분야에서 추진해 온 모든 작업도 이 시스템에 담고자 했습니다. 그로부터 3년이 지난 지금, 우리는 놀라운 성능의 신형 칩을 개발했습니다. 여기에 사티아 님이 윈도우(Windows)용으로 구축한 새로운 소프트웨어가 더해져 이 시스템을 뒷받침하고 있습니다. 마침내 PC에서 사실상 자율 에이전트(autonomous agent)를 구동할 수 있게 되었습니다.

한 걸음 물러서서 돌아보면, 두 회사가 지난 30여 년간 함께 걸어온 여정의 의미가 더욱 뚜렷해집니다.

우리는 다이렉트X(DirectX)를 공동 개발하던 시절을 지나, 이제 자율 시스템이 구동되는 놀라운 컴퓨터를 창조해 냈습니다. 과거 ‘훌륭한 도구’에 불과했던 PC가 이제는 ‘AI 비서가 스스로 활용하는 도구’로 진화했습니다.

예를 들어, 출장 중에도 휴대폰으로 제 PC에 문자를 보내 문득 떠오른 아이디어나 코딩 작업을 지시할 수 있습니다. 제가 자리를 비운 사이에도 PC는 각종 도구를 활용해 수정, 변경, 디자인 등 지시받은 작업을 끊임없이 수행합니다.

제 PC가 온전한 비서 역할을 하는 셈이죠. 제가 PC 앞에 앉아 있을 때도 마찬가지로 훌륭한 조력자가 되어 줍니다. 이처럼 ‘개인용 컴퓨터(Personal Computer)’가 ‘개인용 AI(Personal AI)’로 진화했다는 사실이 무척 흥미롭습니다. 사티아 님, 우리가 상상했던 아이디어가 현실이 되어 눈앞에서 완벽하게 작동하는 모습을 보니 정말 가슴이 벅찹니다.

앞서 언급하신 RTX 스파크(Spark)는 이 모든 놀라운 능력을 온전히 갖추고 있습니다.

• 이 시스템은 1페타플롭(petaflop)의 AI 연산 능력을 자랑합니다.

• 특히 양사가 공동 개발한 수치 포맷인 NVFP4를 기준으로도 1페타플롭의 성능을 발휘합니다.

• 또한 128기가바이트(GB)의 넉넉한 메모리를 활용해

• 2,000억 파라미터(parameter) 규모의 거대 모델을 무리 없이 탑재할 수 있습니다.

• 2,000억 파라미터는 현재 최고 수준(state-of-the-art)의 모델입니다.

마침내 아주 똑똑한 AI 비서가 우리 각자의 PC 안에서 스스로 작동하는 시대가 열린 셈입니다.

마이크로소프트, 사티아 나델라 CEO

네, 정말 멋진 일입니다.

저는 윈도우(Windows)가 GB(Grace Blackwell) 300에 탑재된다는 사실에도 큰 기대를 걸고 있습니다. 이는 마치 ‘책상 바로 옆에 두는 데이터센터’와 같아서 무척 흥미롭습니다.

데이터센터 이야기가 나온 김에 돌아보면, 이 모든 혁신은 우리가 GPT 모델을 학습시키기 위해 첫 슈퍼컴퓨터를 공동으로 구축했던 때부터 시작되었습니다. 그 이후로 우리는 참으로 눈부신 발전을 이뤄냈습니다.

예전에 제가 Fairwater [마이크로소프트의 데이터센터 설계 명칭]를 언급한 적이 있는데요. 이는 사실상 Grace Blackwell 시대에 맞춰 탄생한 데이터센터로, 엔비디아 시스템의 성능을 극대화하기 위해 설계의 한계까지 밀어붙인 결과물입니다.

이제 우리는 한 걸음 더 나아가 Vera Rubin을 검증(validating) 하는 단계에 이르렀으며, 이 역시 매우 기대하고 있습니다.

클라우드 분야에서는 이러한 시스템 혁신을 어떻게 추진하고 계신지 자세히 말씀해 주실 수 있을까요?

엔비디아, 젠슨 황 CEO

엔비디아와 마이크로소프트가 함께 걸어온 여정은 정말 놀랍습니다.

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일론 머스크는 미국 뉴욕 JP 모건 본사 51층에서 열린 대담에 참석해 상장 계획을 설명했습니다.

• 아울러 우주 AI 데이터센터 구축, 3세대 스타링크, 반도체 직접 생산 등

• 회사의 중장기 전략도 상세히 공개했습니다.

이날 행사는 전 세계 100여 곳에서 3,500명의 개인 투자자가 생중계로 지켜보는 가운데 진행됐습니다.

사회를 맡은 제이미 다이먼 JP 모건 CEO는 머스크를 ‘우리 시대의 에디슨’이라고 칭했습니다.

• 그는 “개인 투자자도 기관이나 헤지펀드와 동등한 대우를 받아야 한다”라는

• 머스크의 ‘금융 민주화’ 철학이 이번 행사를 기획한 배경이라고 소개했습니다.

본격적인 대담은 현장에 참석한 어머니 메이 머스크의 축하 인사로 시작됐습니다.

• 그녀는 “아들이 세 살 때부터 천재라고 믿었지만,

• 당시 주변 사람들의 반응은 시큰둥했다”라고 회고했습니다.

이어 “아들이 로켓 사업을 시작하겠다고 했을 때는 나조차 반신반의했지만, 결국 그 일을 해내고야 말았다”라며 자랑스러운 마음을 전했습니다.

본지는 이날 대담의 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 일론 머스크가 지금 스페이스엑스 상장 카드를 꺼낸 진짜 이유

2. 성능 100배, 지연 절반…머스크가 공개한 3세대 스타링크의 민낯

3. 달 도시, 화성 테라포밍, 우주 데이터센터…머스크의 로드맵은 현실인가

4. 마이크론도 2030년까지 역부족…머스크가 반도체 직접 생산에 나선 까닭

이 내용을 바탕으로 본격적인 글을 시작하겠습니다.

1. 일론 머스크가 지금 스페이스엑스 상장 카드를 꺼낸 진짜 이유

일론 머스크가 상장을 권유받기 시작한 것은 약 10년 전으로 거슬러 올라갑니다.

• 스페이스 X는 2014~2015년 무렵부터 흑자를 유지해 왔으며,

• 그 이후로는 자체 자금으로 회사를 운영해 왔습니다.

그동안 진행한 사모 펀딩도 자금 조달을 목적으로 한 것은 아니었습니다.

투자자와 직원이 보유한 지분을 현금화할 수 있도록 돕기 위한 조치였습니다.

스페이스 X는 전 직원에게 스톡옵션을 부여해 왔습니다.

이에 따라 대부분의 펀딩에서 직원과 투자자가 내놓은 지분을 회사가 직접 사들이는 방식을 택했습니다. 그렇다면 왜 지금 상장을 추진하는 걸까요?

• 일론 머스크는 “대규모 자본 투자가 필요한 성장 단계에 접어들었기 때문”이라고 답했습니다.

• 핵심은 통신용 위성 10만 기 이상을 궤도에 올리는 계획입니다.

이날 행사에서 사회를 맡은 JP 모건의 제이미 다이먼 CEO가 언급했듯이

• 현재 운용 중인 스타링크 위성은 9,000기에서 1만 기에 달합니다.

• 이날 하루에만 650기가 넘는 위성이 로켓에 실려 궤도에 올랐습니다.

하지만 머스크가 겨냥하는 것은 지금의 1·2세대가 아니라 3세대 이후의 위성이었습니다.

여기에 우주 AI 데이터센터 구축도 함께 추진하고 있습니다. 일론 머스크는 또 다른 상장 이유로 매출 예측 가능성이 높아졌다는 점을 들었습니다.

예전에는 실적이 다소 불규칙했지만, 이제는 안정적으로 전망할 수 있게 됐다는 설명입니다.

이러한 계획들은 모두 막대한 자본이 필요합니다.

• 결국 이번 상장은 위성 증설부터 우주 데이터센터까지

• 자본집약적인 사업에 필요한 자금을 시장에서 조달하겠다는 구상입니다.

그렇다면 그 자본이 향한 기술은 어디까지 발전했을까요?

2. 성능 100배, 지연 절반…머스크가 공개한 3세대 스타링크의 민낯

이날 대담에서 주목을 받은 것은 3세대 스타링크 위성이었습니다.

3세대 위성은

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첫날 기조연설 무대를 장식한 사람은 마벨 테크놀로지의 매트 머피 CEO였습니다.

30년 전 처음으로 대만에 방문했던 기억을 떠올리며 말문을 열었던 매트 머피 CEO

• 그 당시 작은 스타트업에 불과했던 기업들은 오늘날 세계적인 테크 기업이 되었고

• AI 인프라의 미래가 바로 이 땅에서 만들어지고 있다고 감회를 전했습니다.

약 1시간 동안 진행된 기조연설에서 매트 머피 CEO는 분명한 메시지를 전했습니다.

AI 인프라의 중요성이 커지고 있지만,

• AI 인프라의 성능을 좌우하는 요소가 GPU나 반도체 공정, 고 대역폭 메모리(HBM) 등

• 특정 부품이나 구성 요소에만 국한되지 않는다는 점이었습니다.

수만 개에서 수백만 개에 이르는 프로세서가

• 마치 하나의 거대한 컴퓨터처럼 맞물려 돌아가야 하는 만큼,

• 이들을 어떻게 ‘연결’하는지가 핵심 관건이라고 그는 보고 있었습니다.

본지는 매트 머피 CEO의 기조연설 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. “우리는 반도체 업계의 스위스”… 마벨이 택한 중립의 전략

2. 세계 최초 1.6Tbps 광 설루션 예고한 마벨, 연결성의 끝을 보다

3. ‘구리 장벽’에 부딪힌 AI 데이터센터, 마벨의 해법은 빛

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. “우리는 반도체 업계의 스위스”… 마벨이 택한 중립의 전략

지난 10년간 마벨은 회사의 체질을 완전히 바꿨습니다.

2016년 23억 달러 수준이던 매출은

• 혁신에 나선 지 5년 만에 45억 달러로 두 배 뛰었고,

• 현재 진행 중인 회계연도 기준으로는 약 114억 달러의 매출이 예상됩니다.

최근 2~3년 동안 매년 40%가량 폭발적으로 성장했기 때문입니다.

실제로 마벨은 지난주 실적을 발표했습니다. 이후 시장의 매출 기대치는 164억 달러까지 치솟았습니다.

성장은 우연이 아니라 일관된 전략의 결과였습니다. 매트 머피 CEO가 마벨에 합류한 것은 약 10년 전 그는 이전 직장인 아날로그 반도체 기업 ‘맥심 인티그레이티드(Maxim Integrated)’에서 22년간 몸담으며 PC부터 스마트폰, 데이터센터까지 이어지는 기술 흐름을 꿰뚫어 본 전문가였습니다.

합류 당시 마벨은 새로운 방향성이 절실한 상황이었습니다. 그는 구성원들과 함께 ‘데이터 인프라에 특화된 최고 수준의 반도체 전문 기업’이라는 목표를 세웠습니다.

사실 ‘데이터 인프라’라는 개념은 당시 시장에 공식적으로 존재하지 않던 카테고리였습니다.

• 전 세계의 데이터를 이동시키고, 저장하며, 처리하고, 보호하는

• 모든 인프라를 아우르기 위해 마벨이 직접 만들어 낸 표현이었습니다.

마벨은 이 목표를 달성하기 위해 굵직한 인수합병(M&A)과 사업 재편을 단행했습니다.

• 2018년 케이비움(Cavium)을 인수해 컴퓨팅과 네트워킹 역량을 강화했습니다.

• 2019년에는 비주력 사업인 Wi-Fi 부문을 과감히 정리하는 동시에

• 아베라(Avera)와 아콴티아(Aquantia)를 인수했습니다.

2021년에는

• 데이터센터 연결 기술을 확보하고자 100억 달러를 투자해 인피(Inphi)를 인수했고,

• 같은 해 데이터센터 스위칭 기술을 보유한 이노비움(Innovium)도 품에 안았습니다.

기술 전략 측면에서도 과감한 승부수를 띄웠습니다.

• 7나노미터(nm) 공정을 건너뛰고 14·16나노미터에서 5나노미터 공정으로 직행하는 결정을 내렸으며,

• 매트 머피 CEO는 이 전환이 차질 없이 성공적으로 마무리됐다고 평가했습니다.

이어 2020년 초에는 칩과 칩을 연결하는 다이투다이(Die-to-Die) 인터페이스, 맞춤형 SRAM, 고속 서데스(SerDes) 등을 통합한 최초의 IP 플랫폼을 선보였습니다.

기존 자체 인력과 인수 기업의 인재가 융합된 이 핵심 조직은 현재 약 1,500명 규모로 성장했습니다.

이러한 역량이 쌓이면서 마벨은 반도체 업계에서 독보적인 입지를 다지게 되었습니다.

• AI 인프라를 주도하는 거대 반도체 기업들은

• 대개 컴퓨팅이나 메모리 분야에 매출이 집중되어 있으며, 상당수가 조 단위의 시가총액을 형성하고 있습니다.

반면, 마벨은 다릅니다. 매출의 핵심 기반이 바로 ‘연결성(잘 이어져 있는가)’에 있습니다.

컴퓨팅 부문의 매출조차 상당 부분은 고객사들이 자사 칩에 마벨의 연결 기술을 채택하면서 발생합니다.

• 그 결과 마벨은 컴퓨팅 기업은 물론 메모리 기업과도

• 경쟁이 아닌 폭넓은 협력을 맺는 독특한 위치에 서게 되었습니다.

2. 세계 최초 1.6Tbps 광 설루션 예고한 마벨, 연결성의 끝을 보다

매트 머피 CEO가 이날 무대에서 가장 공들여 설명한 핵심은

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현지 시각으로 5월 31일 프랑스 파리에서 열린 ‘Choose France’ 행사에서,

• 에마뉘엘 마크롱 프랑스 대통령과 손 마사요시 소프트뱅크 그룹 회장이

• 대규모 AI 데이터센터 투자 계획을 발표했습니다.

이날 발표의 핵심은 크게 두 가지였습니다.

첫째, 소프트뱅크가 프랑스에 총 5기가와트(GW) 규모의 AI 데이터센터를 구축하는 것

둘째, 2018년 설립된 AI 인프라 기업 세스테르스(Sesterce)와 합작법인을 세워 프랑스 보스켈(Bosquel) 지역에 1GW급 데이터센터 캠퍼스를 개발하는 것이 주요 골자였습니다.

마크롱 대통령에 따르면,

• 이 프로젝트는 지난 4월 1일 일본 방문 당시 처음 논의되었습니다.

• 첫 논의를 시작한 지 단 두 달 만에 정식 발표로 이어졌습니다.

오늘 글은 프랑스 정부와 소프트뱅크의 발표 내용을 정리하고 분석했습니다.

1. 소프트뱅크, 프랑스에 5GW AI 인프라 투자…유럽 기술 주권 회복 신호탄

2. 소프트뱅크 혼자 짊어지지 않는다…5GW 투자의 재원 구조 뜯어보기

3. 전력을 지능으로, 지능을 로봇으로…보스켈에서 시작되는 손 마사요시의 구상

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 소프트뱅크, 프랑스에 5GW AI 인프라 투자…유럽 기술 주권 회복 신호탄

사실 급했던 건 프랑스였습니다.

당시 일본을 국빈 방문 중이던 마크롱 대통령은 손 회장을 직접 만났습니다.

• 이 자리에서 마크롱 대통령은 자국의 풍부한 전력을 강조하며,

• 프랑스를 AI 데이터센터 확장의 거점으로 삼아 달라고 제안했습니다.

이에 손 회장은

라며 즉각 화답했습니다.

이어 마크롱 대통령은 6월 1일 행사에 맞춰 투자 계획을 발표하겠다고 구체적인 시한을 제시했습니다. 손 회장은 프랑스 정부의 지원을 전제로 2GW 규모를 목표로 삼겠다고 답했습니다.

• 마크롱 대통령이 이에 동의하면서 양측 실무진은 즉시 부지 선정과 사업 조건 협의에 착수했습니다.

• 이후에도 두 사람은 문자를 주고받으며 긴밀히 소통했고, 최종 목표치를 5GW까지 끌어올렸습니다.

두 달이라는 짧은 기간 동안 실질적인 성과도 냈습니다.

이날 구체적인 대상 지역이 나올 정도였습니다.

• 프랑스 정부와 소프트뱅크는 됭케르크(Dunkerque), 포스(Fos), 두시레민(Douchy-les-Mines) 등

• 세 곳의 부지를 확보해 약 3GW 규모를 확정했습니다.

• 나머지 약 2GW에 대한 부지 검토도 현재 차질 없이 진행 중이라는 것이 손 회장의 설명이었습니다.

마크롱 대통령은 처음에는 이 일정이 정말 가능할지 의문이 들었지만 결국 해냈다고 회고했습니다.

단기간에 약속을 이행한 점을 양측의 굳건한 신뢰와 뛰어난 실행력의 증거로 평가했습니다.

그는 손 회장과 양측 실무진에게 감사를 전하며,

• 이번 투자가 그동안 유럽이 안고 있던 컴퓨팅 역량의 격차를 해소하는

• 매우 중요한 계기가 될 것이라고 강조했습니다.

2. 소프트뱅크 혼자 짊어지지 않는다…5GW 투자의 재원 구조 뜯어보기

두 달이라는 빠른 속도도 화제였지만, 정작 주목해야 할 부분은 ‘숫자’입니다.

그렇다면 단기간에 합의된 5GW는 과연 얼마나 큰 규모이며, 그 막대한 재원은 어떻게 마련할 수 있을까요?

이번에 약속한 5GW는 발표일을 기준으로 유럽 최대 규모의 AI 데이터센터 용량입니다.

• 데이터센터 구축과 칩 시스템을 모두 포함한

• 총 투자액은 최대 750억 유로(약 870억 달러)에 이를 것으로 추산됩니다.

다만 이 막대한 자금을 소프트뱅크가 홀로 부담하는 것은 아닙니다.

손 회장은

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현재 전 세계의 이목은 그 어떤 테크 기업보다 젠슨 황 엔비디아 CEO에게 집중되어 있습니다.

젠슨 황 CEO는 어제 기조연설을 마친 뒤, 타이베이 시내의 한 해산물 식당에서 ‘코리아 파트너 데이(Korea Partner Day)’를 열었습니다. 이어 오늘 오전에는 공식 기자회견을 진행했습니다.

기자회견 자리에서 그는 미디어텍의 릭 차이 CEO와 함께 신제품 ‘RTX 스파크’를 공동 개발하게 된 뒷이야기를 밝혔습니다.

이어진 질의응답 시간에도 심도 있는 설명이 이어졌습니다.

• 에이전트 컴퓨팅의 미래,

• 엔비디아의 새로운 성장 동력,

• 그리고 대한민국·중국·대만을 둘러싼 지정학적 문제까지 폭넓은 견해를 밝혔습니다.

본지는 어제 열린 도어스테핑과 금일 기자회견 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 젠슨 황의 승부수… AI가 스스로 일하는 시대, 전용 하드웨어로 판 바꾼다

2. 자리 비워도 AI가 알아서…젠슨 황이 그리는 ‘PC의 미래’는 나만의 시스템

3. “6개월 전까지 0달러 시장”…에이전트 전용 CPU ‘베라’로 데이터센터 판 바꾼다

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 젠슨 황의 승부수… AI가 스스로 일하는 시대, 전용 하드웨어로 판 바꾼다

이번 발표는 소프트웨어의 형태가 ‘에이전트’라는 새로운 구조로 진화하고 있다는 자체 진단에 따라 등장했습니다.

여기서 에이전트란 사용자를 대신해 스스로 작업을 처리하는 AI 프로그램을 뜻합니다.

젠슨 황 CEO는 이 에이전트의 작동 방식을 ‘하네스(Harness)’라는 개념으로 설명했습니다.

• 하네스는 AI의 사고 과정을 총괄하는 관리자 역할을 수행하게 되는데요.

• 이 구조에서 GPU는 상황을 파악하고 추론하는 역할을 담당합니다.

반면 CPU는

• 장기 기억을 불러오거나

• 웹 브라우저를 실행해 코드를 작성하는 등 실질적인 작업을 수행합니다.

이 작동 원리에 대해 그는 클라우드 서버는 물론 자율주행차, 로봇 등 모든 분야에 동일하게 적용된다고 밝혔습니다. 엔비디아와 미디어텍은 이처럼 에이전트 컴퓨팅의 뼈대를 확정한 뒤, 이를 구현할 전용 하드웨어를 처음부터 새로 설계했습니다.

그 결과물이 바로 어제 기조연설에서 공개한 ‘RTX 스파크’였습니다.

• 이 제품의 개발 당시 코드명은 ‘N1X’였습니다.

• 앞으로 더 작은 크기의 ‘N1’과 후속 모델인 ‘N2X’, ‘N3X’도 선보일 계획입니다.

젠슨 황 CEO는 “N1X라는 이름이 무척 마음에 들어서 나중에 다시 쓸 것 같다”라는 농담을 던지기도 했습니다.

이번 제품의 핵심은 엔비디아의 GPU와 미디어텍의 CPU를 ‘엔비링크(NVLink)’로 연결한 통합형 칩이라는 점입니다.

젠슨 황 CEO는 기존 ‘PCI 익스프레스(PCI Express)’ 연결 방식을 두고

라고 말해 현장에 웃음을 자아냈습니다.

사실상 이 세 가지가 치명적인 약점임을 꼬집으며, NVLink를 선택할 수밖에 없었던 이유를 재치 있게 설명한 것입니다.

RTX 스파크는

• 윈도우 운영체제와 100% 호환되며,

• 쿠다(CUDA) 기반 프로그램도 모두 정상적으로 실행할 수 있다는 것이 젠슨 황 CEO의 설명이었습니다.

참고로 이 칩을 개발하기 위해

• 양사에서 각각 수백 명의 엔지니어가 약 2년 동안 투입되었습니다.

• 마이크로소프트와의 협업 역시 약 2년 반에 걸쳐 진행되었습니다.

CPU와 GPU가 메모리를 공유하는 ‘통합 메모리 구조’는 에이전트 기술을 실행하는 데 가장 이상적인 설계라는 것이 양사의 설명이기도 했습니다.

이 제품의 타깃 고객층도 나왔는데요. 두 회사는 크리에이터와 디자이너를 주요 타깃으로 삼고, AI가 핵심이 되는 미래 시장을 겨냥하고 있었습니다.

참고로 오늘 밤 젠슨 황은 마이크로소프트의 사티아 나델라 CEO와 함께 RTX 스파크에 관한 추가 발표도 진행할 예정입니다.

2. 자리 비워도 AI가 알아서…젠슨 황이 그리는 ‘PC의 미래’는 나만의 시스템

사실 이들이 “새로움”을 강조한 것은 마케팅용 수사일 수도 있습니다.

그럼에도 본지가 주목한 부분은

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엔비디아는 2024년부터 컴퓨텍스 기간에 ‘GTC 타이베이’를 함께 개최해 오고 있습니다.

이번 기조연설은 타이베이 뮤직 센터에서 약 2시간 동안 진행되었습니다.

• 아내와 두 자녀, 그리고 부모님까지 온 가족이 함께 자리한 이날 행사에서

• 젠슨 황 CEO는 다채로운 이야기를 풀어냈습니다.

이날 연설은 대만 전역의 70여 곳에서 생중계되며 큰 관심을 모았습니다.

그는 대만의 공급망 파트너들에게 감사를 전하며 연설을 시작했습니다.

라는 긍정적인 전망을 제시했습니다.

무대에서는 다양한 신제품과 서비스가 소개되었습니다.

• 하지만 이날 확인할 수 있었던 가장 중요한 핵심은,

• 컴퓨팅의 기본 개념은 물론 산업 전반의 패러다임이 근본적으로 변화하고 있다는 사실이었습니다.

본지는 젠슨 황 CEO의 기조연설 내용을 아래와 같이 정리하고 분석했습니다.

1. 개발자 수는 그대로, 결과물은 3배… AI가 바꾼 소프트웨어 생산의 공식

2. “지금까지 모든 CPU는 사람을 위한 것”…엔비디아, 에이전트 전용 CPU 공개

3. “잘 만든 칩 한 장”의 시대는 끝났다…젠슨 황이 꺼낸 다음 판의 이름, DSX

4. “40년 만에 PC를 다시 만든다”…엔비디아, AI 노트북·데스크톱 신제품 공개

이를 바탕으로 오늘의 이야기를 시작하겠습니다.

1. 개발자 수는 그대로, 결과물은 3배… AI가 바꾼 소프트웨어 생산의 공식

젠슨 황 CEO는 연설을 시작하면서 이미 거대한 변화는 시작되었다고 선언했습니다.

에이전틱 AI란

• 사람이 일일이 지시하지 않아도 스스로 목표를 정하고 계획을 세워 업무를 처리하는 AI를 말합니다.

젠슨 황 CEO는 이러한 변화의 속도를 개발자들의 활동 기록으로 증명했습니다.

전 세계 개발자들이 코드를 공유하고 관리하는 플랫폼인 ‘깃허브(GitHub)’에는 코드 변경 사항을 기록하는 커밋(Commit) 기능이 있습니다.

이 커밋 건수는 2023년 3억 건, 2024년 4억 건, 2025년 5억 건으로 꾸준히 증가했습니다.

특히 올해인 2026년에는 불과 몇 달 만에 기존의 세 배에 가까운 수준으로 급증했습니다.

현재 전 세계 소프트웨어 개발자는 약 3,000만 명에서 4,000만 명 규모입니다.

• 이들의 총 인건비는 약 3조 달러이며,

• 이들이 창출해 내는 경제적 파급 효과는 약 100조 달러로 추산됩니다.

젠슨 황 CEO는 개발자의 수나 인건비 규모는 그대로 유지되었음에도, 결과물을 뜻하는 커밋 건수만 세 배 가까이 폭증했다는 점을 그 근거로 들었습니다. 이러한 폭발적인 변화의 중심. 그 중심에는 에이전트라는 새로운 컴퓨팅 방식이 자리 잡고 있었습니다.

젠슨 황 CEO는 이날 가장 중요한 연설의 핵심으로 에이전트의 구조를 설명한 슬라이드를 꼽았습니다.

• 에이전트는 하나 또는 여러 개의 대형 언어 모델(LLM)을

• ‘하네스(Harness)’라는 지휘 체계 아래에 배치합니다.

• 입력값이 들어오면 AI는 스스로 상황을 관찰하고 논리적으로 추론한 뒤 행동에 나섭니다.

이 과정에서 스프레드시트, 웹 브라우저, 데이터베이스 등 다양한 도구를 자유롭게 활용합니다.

• 또한 사람처럼 단기 기억과 장기 기억을 모두 갖추고 있어,

• 앞으로는 이 기억들을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 중요한 과제가 될 것으로 내다봤습니다.

이러한 흐름은 사용자 경험(UX)에 대한 기준의 변화로 나타납니다.

• 앱을 직접 실행하고 마우스를 클릭하는 대신, 원하는 바를 말로 설명하기만 하면 됩니다.

• 그러면 AI가 스스로 코드를 작성하거나 도구를 활용해 결과물을 완성하게 되는데요.

젠슨 황 CEO는 무대에서 부서진 리모컨 배터리 클립 사진을 보여준 뒤, 즉석에서 3D 프린팅용 설계 파일을 만들어내는 시연을 선보이기도 했습니다.

이러한 방식은 컴퓨팅 시장의 수익 구조마저 바꿔 놓았습니다.

• AI가 데이터를 처리하는 기본 단위인 토큰(Token)이 새로운 수익 창출의 기준이 된 것입니다.

• 더 많은 토큰을 생성하기 위해 ‘AI 팩토리’를 확장하려는 움직임이

• 현재 대만 내 컴퓨팅 수요를 폭발적으로 견인하고 있다고 보았습니다.

아울러 젠슨 황 CEO는 AI가 일자리를 빼앗을 것이라는 우려를 정면으로 반박했습니다.

• 개발자 한 명이 창출할 수 있는 성과가 기하급수적으로 커지면서,

• 기업들은 오히려 더 많은 개발자를 채용하려 한다는 것입니다.

그는 에이전트가 보편화되면 세상의 발전 속도가 더 이상 사람의 물리적인 수에 제한받지 않을 것이라고 전망했습니다. 에이전트들이 이전보다 훨씬 방대한 도구를 다루게 되면서 소프트웨어 기업들에게도 새로운 기회의 장이 열릴 것이라고 내다봤습니다.

이를 지원하기 위해 엔비디아는 1,000개에 달하는 ‘쿠다 X(CUDA X)’ 라이브러리를 에이전트 전용 도구로 제공하고 있었습니다.

2. “지금까지 모든 CPU는 사람을 위한 것”…엔비디아, 에이전트 전용 CPU 공개

에이전트가 일하는 방식이 이처럼 완전히 달라지면서, 이를 구동하는 컴퓨터 역시 기초부터 다시 설계해야 했습니다.

사람이 아닌 에이전트가 주된 사용자가 된 최초의 하드웨어,

• 바로 ‘베라 루빈(Vera Rubin)’이었습니다.

• 그리고 이날, 베라 루빈은 본격적인 양산에 돌입했습니다.

베라 루빈은 단순한 GPU 하나가 아닙니다. 시스템 전체를 처음부터 하나의 덩어리로 설계한 제품입니다.

GPU를 시작으로 칩과 칩을 잇는 연결망(NVLink 72), 중앙처리장치(베라 CPU), 저장 장치, 네트워크(CX9), 소프트웨어(Doca), 내장 보안 처리 장치인 ‘블루 필드(BlueField)’까지 모두 아우르는 제품인데요.

또한, AI 모델을 외부 침입으로부터 보호하는 ‘기밀 컴퓨팅(Confidential Computing)’ 규격도 시스템 전반에 적용되었습니다.

전체 시스템은 7개의 새로운 칩과 5개의 랙 스케일(Rack-scale) 시스템으로 구성됩니다.

• 보드 하나에는 무려 6조 개의 트랜지스터와 1만 8,000개 이상의 부품이 탑재됩니다.

• 이 거대한 칩의 제조에는 TSMC의 3나노미터 공정과 CoWoS 패키징 기술이 사용되었으며,

• SK하이닉스를 비롯 삼성전자와 마이크론의 HBM4 메모리가 탑재되었습니다.

함께 공개된 다른 칩들도 눈길을 끌었습니다.

• ‘그록 3 LPX(Groq 3 LPX)’는 16개의 트레이에 256개의 LPU를 탑재했습니다.

• 초당 40페타바이트(PB)에 달하는 압도적인 SRAM 대역폭을 확보하여,

• 지연이 매우 적은 추론 작업을 담당하게 됩니다.

NVLink 72가 최고 수준의 처리량으로 토큰을 생성한다면, 그록 LPX는 최저 수준의 지연 시간으로 토큰을 생성하는 역할을 맡게 됩니다.

네트워킹 분야의 혁신도 돋보였습니다.

• 세계 최초로 ‘공동 패키지형 인터커넥트(CPI)’를 적용한 ‘노맥스(Nomax)’ 네트워킹과,

• 200기가비트 코패키지드 옵틱스를 갖춘

• 이더넷 스위치 ‘스펙트럼-X(Spectrum-X) 이더넷 포토닉스’가 새롭게 등장했습니다.

특히 스펙트럼-X에는 TSMC의 CoWoS 공정과 인듐 인화물 기반의 초고출력 레이저 다이가 적용되었습니다.

양산을 위한 채비도 모두 마쳤습니다.

• 마이크로소프트가 베라 루빈 NVL72 엔지니어링 랙을 가장 먼저 가동하기 시작했고,

• 델과 코어위브 역시 구축을 완료했습니다.

특히 복잡한 케이블을 없애고 인쇄회로 기판(PCB) 미드플레인을 도입한 결과,

과거 두 시간씩 걸리던 조립 시간을 단 5분으로 대폭 줄였습니다.

젠슨 황 CEO는

라고 밝혔습니다.

이러한 하드웨어의 설계 목적은 이전 세대와 명확히 달랐습니다.

• ‘호퍼(Hopper)’가 AI 모델을 학습시키는 데 집중했고,

• ‘그레이스 블랙웰’이 학습된 모델로 답을 내놓는 추론에 초점을 맞췄다면,

• 베라 루빈은 오직 에이전트 실행을 위해 만들어진 제품이었습니다.

참고로 에이전트는 여러 데이터센터에서 동시에 분산 실행되는 것이 특징입니다.

• AI가 생각하고 사고할 때는 NVLink 72 랙 전체가 가동되고,

• 도구를 사용할 때는 CPU가 해당 작업을 처리합니다.

그러면서 이날 눈길을 끈 베라 CPU를 발표했습니다.

참고로 에이전트는 나노초(10억 분의 1초) 단위로 움직입니다.

• 도구를 사용할 때 발생하는 아주 미세한 지연조차 다음 단계에서 심각한 병목 현상으로 이어질 수 있습니다.

그래서 베라 CPU는 다음 네 가지 요소에 집중했습니다.

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막대한 자본일까요, 빠른 성장일까요, 아니면 오래 버틸 수 있는 시스템일까요?

이달 중순 캐나다에서 열린 ‘웹 서밋 밴쿠버’에서는 AI 활용에 관한 깊이 있는 통찰을 나누는 자리가 마련되었습니다.

특히 AI가 유행하기 훨씬 전부터 이를 사업의 핵심으로 삼아 온 두 창업자의 세션이 주목을 받았습니다.

• 주인공은 그래머리로 잘 알려진 ‘슈퍼휴먼’의 공동 창업자이자 이사회 멤버인 맥스 리트빈과,

• ‘메트로폴리스’의 공동 창업자인 코트니 후쿠다입니다.

약 20분간 진행된 세션에서 이들이 강조한 노하우는 화려한 투자 유치나 화제성 높은 기술이 아니었습니다.

오랜 시간 탄탄하게 쌓아 올린 ‘실질적인 경쟁력’, 오직 그 한 가지였습니다.

본지는 이날 세션의 핵심 내용을 다음과 같이 정리했습니다.

1. 시간이 지날수록 벌어지는 격차, AI 네이티브의 진짜 정의

2. 월 3,000만 건, 아무도 넘지 못할 데이터 해자

3. 처음부터 끝까지 쥐어야 AI가 작동한다

4. AI를 위한 AI는 살아남지 못한다

이 내용을 바탕으로 오늘의 이야기를 시작하겠습니다.

1. 시간이 지날수록 벌어지는 격차, AI 네이티브의 진짜 정의

두 창업자는 AI가 주목받기 전부터 이를 사업의 기반으로 삼았습니다.

하지만 이들이 말하는 ‘AI 네이티브’는 단순히 최신 기술을 도입했다는 의미가 아닙니다.

맥스 리트빈은 2009년 ‘그래머리’를 공동 창업할 때부터 AI를 활용해 왔습니다.

• 당시 AI는 기대에 비해 결과가 아쉬웠고 억지로 끼워 맞춘 사례도 많아 부정적인 인식이 강했습니다.

• 그래머리는 AI 활용도를 꾸준히 높이면서도 굳이 외부에 활용 자체를 드러내지 않았습니다.

지난해 이메일 앱 ‘슈퍼휴먼’을 인수하며 사명까지 바꾼 일 역시,

• 새로운 AI 노선으로 전환했다기보다 인수한 기업의 이름을 자연스럽게 이어받은 결과였습니다.

이러한 경험을 바탕으로 맥스 리트빈은 AI 네이티브라는 개념을 새롭게 정의했습니다. 완성된 제품에 AI를 덧붙이거나 여러 업무 단계를 하나로 줄이는 수준이 아니었습니다. AI가 이미 존재하며 앞으로도 계속 발전한다는 전제하에 제품을 처음부터 설계하는 것이 바로 AI 네이티브였습니다.

또한 그는 ‘샌드박싱(Sandboxing)’이라는 문화적 자산도 강조했습니다.

• 초창기 AI는 매우 좁은 영역에서만 겨우 신뢰할 수 있었습니다.

• 그래머리는 그 시절부터 기술을 다뤄 왔기에,

• 통제된 환경에서 안전하게 검증하는 샌드박싱 문화가 기업 내에 자연스럽게 자리 잡았습니다.

그 덕분에 AI가 신뢰할 수 있고 예측 가능한 실질적 가치를 만들어낼 수 있었다고 그는 설명했습니다.

코트니 후쿠다는 어떤 회사가 진짜 ‘AI 네이티브’인지 구분하는 데 도움이 되는 간단한 방법을 제시했습니다. 제품에서 AI를 빼버린다고 가정했을 때

• 만약 “성능이 좀 떨어지는 제품”이 된다면 그건 AI를 보조 도구로 쓰는 회사일뿐이고

• AI를 빼는 순간 제품 자체가 아예 존재할 수 없게 된다면 그건 진짜 AI 네이티브 기업이라는 겁니다.

예를 들어 그녀가 이끄는 메트로폴리스는

• 자동차 번호판을 자동으로 인식해 주차장을 운영하는 기업입니다.

• 여기서 AI를 빼면 사업 자체가 성립하지 않습니다. AI가 곧 제품의 심장인 셈입니다.

그녀는 여기서 한 걸음 더 들어가 기업이 AI를 활용하는 방식을 크게 두 가지로 나눴습니다.

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• 올해 1분기 전 세계 벤처 투자금은 약 3,000억 달러(약 450조 원)를 돌파했습니다.

• 이는 지난해 같은 기간보다 150%가량 급증한 수치입니다.

• 즉, 2025년 한 해 동안 집행된 전체 벤처 투자의 70%가 단 한 분기 만에 쏟아진 셈입니다.

이 중 80%가량은 미국 기업과 실리콘밸리에 집중되었고, 중국과 영국이 그 뒤를 이었습니다.

그렇다면 실제 투자를 집행하는 쪽에서는 지금 어디에 주목하고 있을까요?

이달 초 캐나다 밴쿠버에서 열린 ‘웹서밋 밴쿠버 2026’에서 그 답을 엿볼 수 있었습니다.

• 여러 세션 중에서도 살릴 데샨데 언코릴레이티드 제너럴 파트너와

• 데이비드 코언 테크스타즈 창업자 겸 CEO가 참석한 세션이 특히 눈길을 끌었습니다.

두 사람은 20분이라는 짧은 시간 동안 현재 벤처 투자 시장의 실상과 향후 방향성을 밀도 있게 정리해냈습니다.

• 이들의 대화는 AI 산업의 큰 흐름을 짚어보는 것으로 시작해 구체적인 투자 기준을 제시하고,

• 마지막으로 지금 당장 투자를 피해야 할 분야가 어디인지 명확히 도출하는 순서로 이어졌습니다.

이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI 붐, 시작도 안 했다… 그러나 어디에 투자할지는 다른 문제

2. 소프트웨어는 베낄 수 있다, 데이터는 베낄 수 없다

3. 마진·데이터·과금 — 두 투자자가 수표를 꺼내는 조건

4. AI 붐의 진짜 수혜자는 AI가 아니다

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. AI 붐, 시작도 안 했다… 그러나 어디에 투자할지는 다른 문제

사회자는 단도직입적인 질문을 던지며 세션을 시작했습니다.

두 사람의 대답은 일치했습니다. 끝이 아니라, 오히려 시작에 가깝다는 것입니다.

테크스타즈의 데이비드 코언이 제시한 근거는 단순하고 명료했습니다.

전 세계에서 AI 도구를 실제로 사용하는 인구가 아직 1% 수준에 불과하다는 점입니다.

그는 AI를 자신의 생애에서 두 번째로 큰 기술 전환점으로 꼽으며, “아주 긴 흐름 속에서 AI가 모든 것을 바꿔 나갈 것”이라고 강조했습니다. 앞으로의 핵심은 AI를 단순한 채팅 도구로 이해하는 단계를 넘어, AI가 실질적인 업무를 직접 처리해 주는 단계로 진화하는 데 있었습니다.

살릴 데샨데 파트너 역시 같은 의견을 내놨습니다.

• 사회 전반의 극적인 변화가 앞으로 20~30년에 걸쳐 펼쳐질 것이며,

• 그 변화의 실체는 아직 제대로 드러나지도 않았다는 것입니다.

그러나 두 사람 모두 한 가지 사실에는 분명히 선을 그었습니다. 산업의 큰 흐름에 대한 낙관적인 전망이 당장의 투자 판단과 같을 수는 없다는 점입니다.

살릴 데샨데 파트너는

라고 짚었습니다.

그의 발언을 다시 곱씹어 보면,

• 산업이 성장하고 있다는 사실 자체가 구체적인 투자 기준이 될 수는 없습니다.

• 또한, 새로운 기술의 흐름이 길게 이어진다는 것은 곧

• 오랜 시간을 견뎌낼 수 있는 사업과 그렇지 못한 사업이 명확히 구분된다는 뜻이기도 합니다.

그리고 투자 집행 여부가 명확하게 갈리는 지점은 따로 있었습니다.

2. 소프트웨어는 베낄 수 있다, 데이터는 베낄 수 없다

살릴 데샨데 파트너의 기준은 명확했습니다.

그가 주목한 영역은

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두 사람은

• 코딩 AI의 급격한 성장, 스타트업 생태계의 변화, 인프라 공급자로 변모하는 오픈AI,

• 그리고 과학 발전의 가속화 등 다양한 주제를 폭넓게 다루었습니다.

이날 대담에서 스트라이프의 패트릭 콜리슨 CEO가

• 올해 1월 1일을 ‘AI 특이점’의 시작으로 규정하며

• “오늘이 그로부터 119일째 되는 날”이라고 운을 떼자, 샘 올트먼 CEO도 이에 공감하며 동의했습니다.

실제로 작년 말부터 스트라이프의 주요 성과 지표가 가파르게 상승하고 있는 가운데, 샘 올트먼 CEO 역시 이러한 거대한 변화의 흐름을 현장에서 직접 체감하고 있다고 덧붙였습니다.

본지는 50분간 진행된 이날 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI, 코드를 짜더니 이제 삶을 대신 산다

2. 아이디어만 있어도 된다… AI가 뒤집은 창업의 공식

3. 전기·수도처럼 쓰는 AI … OpenAI가 꿈꾸는 공공 인프라

4. 10년 걸리던 연구를 1년에… AI가 바꿀 과학의 속도

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. AI, 코드를 짜더니 이제 삶을 대신 산다

이러한 변화의 흐름을 가장 먼저 알린 것은 코딩 AI였습니다.

샘 올트먼 CEO는 최근 코딩 모델이 빠르게 발전한 이유로 세 가지를 꼽았습니다.

• 첫째는 모델 자체의 추론 능력 향상,

• 둘째는 사용자 피드백이 축적되며 나타난 학습 효과,

• 셋째는 학습 데이터양의 증가입니다.

여러 기업이 거의 동시에 기술적 한계를 돌파한 것 역시 이 세 가지 요소가 한꺼번에 무르익었기 때문이라고 그는 설명했습니다.

오픈AI의 코딩 특화 에이전트인 코덱스는 ‘GPT-5.2’ 출시 직후와 최근 몇 주 사이, 두 차례의 큰 변곡점을 맞이했습니다.

샘 올트먼 CEO는 이를 계기로 자신이 컴퓨터를 활용하는 근본적인 방식 자체가 바뀔 것이라고 느꼈습니다.

• 코덱스의 최종 목표는 단순한 코딩 보조 도구를 넘어,

• 사용자가 컴퓨터로 하는 모든 작업을 대신 처리하는 것입니다.

샘 올트먼 CEO는 현재 목표치의 10% 수준에 불과하지만, 앞으로 무서운 속도로 발전할 것이라고 전망했습니다.

그는 코딩 AI 다음으로 찾아올 큰 변화는 일상적인 업무 환경에서 일어날 것이라고 덧붙였습니다.

즉, 여러 메시지 앱을 오가며 반복적으로 처리해야 하는 일들을 AI가 대신해 주는 순간이 온다는 것입니다.

• 그동안 사소한 업무들이 작업의 집중력을 떨어뜨려 온 만큼,

• AI의 도입은 우리의 일상적인 삶의 질을 획기적으로 높여 줄 것으로 보입니다.

이러한 변화는 샘 올트먼 CEO의 실제 일상에서도 나타나고 있습니다.

그는 오픈클로의 음성 인터페이스를 사용해 본 경험을 두고

라고 표현했습니다.

처음에는 기존 기술로도 충분히 비슷한 서비스를 만들 수 있을 것으로 생각했던 샘 올트만

하지만 직접 사용해 본 뒤 그의 생각은 완전히 바뀌었습니다.

• AI 기술이 마침내 한계를 뛰어넘어 개발자의 핵심 아이디어가 실제 서비스로 완벽히 구현되었을 때,

• 이를 직접 사용해 본 느낌은 말로 전해 듣던 것과는 차원이 달랐습니다.

실제로 샘 올트먼 CEO는 오픈 클로를 활용해

• 오랫동안 고전해 온 스마트홈 자동화를 처음으로 완벽하게 구현했습니다.

• 또한, 자신이 원하던 메시지 앱을 직접 만들어 사용하다가 나중에 코덱스 버전으로 교체하기도 했습니다.

스트라이프의 패트릭 콜리슨 CEO 역시 비슷한 일화를 소개했습니다.

그는 자신의 AI 에이전트에게

• ‘링크 CLI’를 이용해 20달러 이하의 선물을 골라 구매하라고 지시했습니다.

• 그러자 AI가 전자상거래 플랫폼 검로드에서 HTTP 표지판을 스스로 구매해 왔다고 밝혔습니다.

샘 올트먼 CEO도 재미있는 경험을 덧붙였습니다.

‘GPT-5.5’ 출시 파티를 준비하며 AI에게 원하는 것이 있는지 묻자,

라는 기특한 답변이 돌아왔다는 것입니다.

2. 아이디어만 있어도 된다… AI가 뒤집은 창업의 공식

이러한 기술적 도약은 오픈AI 내부의 체감 수준에만 머물지 않았습니다.

• AI를 기반으로 사업을 시작하는 창업자들과

• 이를 적극적으로 도입하는 조직들 사이에서도 성공의 공식이 빠르게 다시 쓰이고 있었습니다.

샘 올트먼 CEO는 기술적 역량이 부족한 이른바 ‘아이디어 가이(Idea Guy)’는 성공하기 어렵다는 기존의 통념이 뒤집히고 있다고 분석했습니다. 그는 코딩을 전혀 하지 못하더라도 사용자의 니즈를 깊이 이해하는 사람에게 투자하고 싶다고 강조했습니다.

스트라이프의 패트릭 콜리슨 CEO 역시

• 의미 있는 매출 규모에 도달하는 스타트업의 수가

• 그 어느 때보다 빠르게 늘고 있다는 스트라이프 내부 데이터를 소개하며 덧붙였습니다.

참고로 샘 올트먼은 AI를 효과적으로 활용하는 조직에는 세 가지 공통점이 있다고 말했습니다.

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이번 투자 설명서에는

• 우주 발사, 위성 인터넷, 인공지능을 아우르는 스페이스X의 사업 구조와 성장 전략이 담겨 있습니다.

• 이와 함께 재무, 규제, 지배 구조 측면에서 기업이 안고 있는 위험 요소도 명시되었습니다.

본지는 이번 상장 신청서의 핵심 내용을 5가지 측면으로 나누어 분석했습니다.

1. 발사부터 AI까지, 스페이스X의 ‘모든 것을 직접 한다’는 전략

2. 11번의 시험, 조 단위 투자… 스타십이 실패하면 스페이스X 전략도 흔들린다

3. 가장 늦게 왔지만 가장 빠르게 달린다… 스페이스X AI 부문 해부

4. 매출 3년 연속 성장, 순이익은 들쭉날쭉… 스페이스X 재무제표가 말하는 것

5. 투자설명서가 솔직하게 쓴 것들… 스페이스X의 빛과 그림자

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 발사부터 AI까지, 스페이스X의 ‘모든 것을 직접 한다’는 전략

스페이스X는 투자 설명서를 통해

• 스스로를 “우주, 초연결, 인공지능(AI)을 아우르는

• 미래 인프라를 동시에 구축하는 유일한 기업”으로 정의했습니다.

부품 설계부터 로켓 제조, 발사, 운영에 이르는 전 과정을

• 외부에 맡기지 않고 직접 해내는 ‘수직계열화’ 전략이 그 핵심이었습니다.

• 이를 통해 작업 속도는 높이고 비용은 획기적으로 낮출 수 있었습니다.

스페이스X는 이러한 핵심 전략을 7단계 사업 모델로 구체화했습니다.

1. 압도적인 우주 발사 능력 확보

2. 새로운 조(兆) 달러 규모의 시장 개척

3. 사물의 본질에서 출발하는 ‘제1원칙 사고(First-principles thinking)’ 기반의 엔지니어링 설계

4. 고유의 문제 해결 알고리즘(요구사항 단순화 → 불필요한 요소 제거 → 최적화 → 가속화 → 자동화) 적용

5. 최종 고객까지 이어지는 완전한 수직계열화

6. 지속적인 비용 절감과 작업 처리량 증대

7. 창출된 수익의 미래 재투자

이렇게 만들어진 7단계 사업 모델은 크게 세 가지 사업 축으로 나뉘는데요.

첫째는 ‘스페이스(Space)’ 부문으로 팰컨9, 팰컨 헤비, 스타십 등 재사용 발사체를 운용합니다.

둘째는 ‘커넥티비티(Connectivity)’ 부문으로 저궤도 위성 인터넷 서비스인 스타링크가 중심입니다.

셋째는 2026년 2월 xAI 인수를 통해 새롭게 편입한 ‘AI’ 부문입니다.

• 이 부문은 AI 컴퓨트 인프라, 대화형 AI 모델 ‘그록(Grok)’,

• 그리고 소셜미디어 플랫폼 ‘X(옛 트위터)’를 모두 포함하는 부문입니다.

스페이스X는 이 AI 사업부를 인수하기 위해 2단계 인수 절차를 거쳤습니다.

• 2025년 3월 xAI가 X의 모회사인 ‘X 홀딩스’를 먼저 합병했고,

• 이후 2026년 2월 스페이스X가 해당 xAI를 최종 인수했습니다.

이 세 사업 부문은 개별적으로 움직이는 것이 아니라 톱니바퀴처럼 긴밀하게 맞물려 시너지를 냈습니다.

• 재사용 발사체로 위성을 띄우는 비용을 대폭 낮추면,

• 이 위성들이 전 세계를 초고속 인터넷으로 연결하게 됩니다.

• 이렇게 구축된 통신망은 우주 궤도에 있는 AI 컴퓨트 인프라의 막대한 데이터 전송을 뒷받침합니다.

스페이스X는 2028년부터 ‘AI 컴퓨트 위성’을 우주로 보낼 계획입니다.

장기적으로는 연간 100기가 와트(GW) 규모의 컴퓨팅 파워를 우주 궤도에 올리겠다는 거대한 구상도 밝혔습니다. 이를 달성하려면 매년 수천 번 로켓을 쏘아 올려 약 100만 메트릭톤(mt)의 화물을 우주로 실어 보낼 필요가 있습니다.

스페이스X는 지구 저궤도에서 태양광으로 가동하는 데이터센터가 지상보다 단위 면적당 5배 이상의 에너지를 생산할 수 있다는 점을 이 계획의 근거로 제시했습니다.

지금까지의 성과는 구체적인 수치로 이미 증명되었습니다.

• 2026년 3월 말 기준으로 스페이스X는 약 9,600개의 스타링크 위성을 운용하고 있습니다.

• 이는 현재 지구 궤도에서 실제로 활동 중인 전체 위성의 약 75%를 차지하는 압도적인 규모입니다.

• 이 위성들은 2025년 한 해 동안 하루 평균 1,000회 이상 스스로 충돌을 피하는 자율 기동을 수행했습니다.

로켓 발사 실적도 뛰어납니다. 팰컨 로켓은 누적 발사 횟수 약 650회를 기록하며 99%가 넘는 임무 성공률을 달성했습니다. 핵심 지표인 ‘우주 궤도 수송량’은 2023년 1,210메트릭 톤에서 2025년 2,213메트릭 톤으로 두 배 가까이 늘었습니다. 반면 우주 발사 비용은 과거 평균 킬로그램(kg) 당 18,500달러에서 팰컨9 기준 2,700달러 수준까지 크게 낮췄습니다.

그렇다면 이 세 가지 핵심 사업은 현재 각각 어떤 모습으로 운영되고 있을까요?

스페이스X의 출발점이자 모든 사업의 든든한 뼈대가 되는 발사 및 위성 부문부터 자세히 살펴보겠습니다.

2. 11번의 시험, 조 단위 투자… 스타십이 실패하면 스페이스X 전략도 흔들린다

스페이스 부문은

• 팰컨9과 팰컨 헤비 로켓을 이용한 상업 및 정부 발사 서비스,

• 그리고 유인 우주선인 ‘드래건’의 운용을 맡고 있습니다.

• 2025년에는 미국 국가 안보 우주 발사(NSSL) 중대형 임무 12건 중 11건을 성공적으로 수행했습니다.

미 항공우주국(NASA)의 국제우주정거장(ISS) 유인 및 화물 수송 임무 5건을 모두 전담하는 성과를 거뒀습니다.

이 부문의 2025년 연간 매출은 40억 8,600만 달러를 기록했지만, 6억 5,700만 달러의 영업손실을 기록했습니다.

이러한 손실의 대부분은

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그러면서도 앤트로픽은

• 중국 국민과 AI 연구진이 이룬 성과를 존중하며,

• 이들과 평화로운 관계를 이어가기를 바란다는 뜻을 함께 밝히기도 했습니다.

테크 기업이 발표한 자료라고 보기에는 내용이 매우 정치외교적이었는데요.

그만큼 해당 보고서는 최첨단 AI를 확보한 권위주의 체제가 인류에게 초래할 수 있는 위험 요소를 구체적으로 짚었습니다.

본지는 이번 보고서의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 94% vs 8%…중국 AI, 악의적 요청 거의 다 들어줬다

2. 11배 격차도 저절로 유지되지 않는다 — 칩 통제의 한계와 허점

3. 기술만으론 이길 수 없다 — 미·중 AI 경쟁의 ‘4개 전선’

4. 12~24개월 격차냐, 수개월 박빙이냐 — 두 시나리오의 갈림길

이를 바탕으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 94% vs 8%…중국 AI, 악의적 요청 거의 다 들어줬다

앤트로픽의 보고서는 미국과 중국의 AI 경쟁을 단순한 기술 경쟁이 아니라 ‘규범 경쟁’으로 규정했습니다. 다시 말해 가장 발전한 AI를 개발한 국가가 해당 기술의 규칙까지 주도하게 된다는 뜻이었습니다.

역사적으로 권위주의 정권은 감시와 통제에 투입할 인력이 부족해 그 범위에 한계가 있었습니다.

• 하지만 강력한 AI의 등장으로 이러한 제약은 사실상 무력화되었습니다.

• 실제로 중국 공산당은 이미 AI를 전방위적으로 활용하고 있었습니다.

• 언론을 검열하고 반체제 인사를 단속하며, 기업과 정부 기관을 해킹하는 데 AI를 활용했습니다.

좀 더 구체적으로 보면

• 신장 지역에서는 안면 인식, 생체정보 수집, 통신 감시 기술을 체계적으로 가동해

• 사람의 힘만으로는 불가능했던 대규모 감시와 통제를 시행하고 있었습니다.

군사적 위협도 커지고 있었습니다.

중국 인민해방군 전략가들은 미군을 추월할 핵심 수단으로 군사력의 ‘지능화’를 꼽습니다.

• 이를 위해 ‘딥시크(DeepSeek)’ 등 중국의 상업용 AI를

• 무인기 군집 조종과 사이버 공격 역량 강화에 활용하고 있었습니다.

나아가 보고서는 최첨단 AI가

• 반도체, 생명공학, 첨단 소재 등 다른 기술의 발전을 앞당기는 촉매 역할을 하기 때문에

• 그 위험이 더욱 복합적으로 증폭된다고 분석했습니다.

여기에 두 나라의 ‘안전성 격차’가 더해지면 위험은 한층 더 심각해진다고 보고서는 밝혔습니다.

미국 국가표준기술연구소(NIST) 산하 AI 표준혁신센터(CAISI)가 일반적인 ‘탈옥(Jailbreaking ·안전장치 무력화)’ 기법으로 AI 모델을 시험했습니다.

그 결과, 중국의 딥시크 R1-0528 모델은 명백히 악의적인 요청의 94%를 그대로 수행했습니다.

반면 같은 조건에서 미국의 참조 모델은 8%에 그쳤습니다.

지난 4월에 공개된 문샷(Moonshot)의 ‘키미(Kimi) K2.5’ 모델에 대한 독립 평가 결과도 비슷했습니다.

• 이 모델 역시 화학·생물·방사선·핵(CBRN)과 관련된 위험한 요청을 거부하는 비율이

• 미국의 최첨단 모델보다 훨씬 낮았습니다.

안전성 취약점이 딥시크만의 문제가 아님을 보여주는 대목이었습니다.

게다가 중국 연구소들은

• 군사용과 민간용으로 모두 쓰일 수 있는(이중 사용) 모델을

• 오픈웨이트(Open-weight·가중치 공개)’ 방식으로 배포하는 경우가 많았습니다.

이렇게 AI의 핵심 데이터인 가중치까지 공개되면, 누구나 기존에 설정된 안전장치를 제거할 수 있습니다. 결과적으로 국가 단위의 조직이나 테러 단체 등이 사이버 공격이나 대량살상무기(CBRN) 오남용에 AI를 악용할 길을 열어주게 되는 상황이었습니다.

실제로 지난해 기준 중국의 상위 13개 AI 연구소 중 안전성 평가 결과를 공개한 곳은 3곳뿐이었습니다. CBRN 위험 평가를 공개한 곳은 단 한 곳도 없었습니다.

양국의 경쟁이 가열될수록 AI 안전 기준이 오히려 후퇴할 수 있다는 우려가 나오는 이유입니다.

2. 11배 격차도 저절로 유지되지 않는다 — 칩 통제의 한계와 허점

이 위험의 실체와 무게는 결국 두 나라의 ‘기술 격차’에 달려 있었습니다.

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• 기존 서비스형 소프트웨어(SaaS) 시장은 큰 위기를 맞고 있으며,

• 관련 기업들의 주가 하락이 이를 방증하고 있습니다.

약 20분간 진행된 이번 세션에서는

• 젠스파크의 공동 창업자 겸 COO 웬 상과

• 1패스워드 CTO 이자 펠리시스 벤처스 파트너인 낸시 왕이 연사로 나서 각자의 견해를 밝혔습니다.

참고로 젠스파크는

• 전 세계 10억 명 이상의 지식 노동자를 위한 AI 에이전트를 표방하는 스타트업입니다.

• 이들은 불과 12개월 만에 연간 반복 매출(ARR)을 0달러에서 2억 5천만 달러까지 끌어올렸으며,

• 지난 20개월 동안 약 5억 4,500만 달러의 투자금을 유치했습니다.

1패스워드는 지난 20년간

• 사람과 기계, 그리고 AI 에이전트를 위한 신원 확인 및 접근 관리 서비스를 제공해 온 기업입니다.

• 현재 수백만 명의 개인 사용자와 약 20만 곳의 기업 고객을 확보하고 있습니다.

본지는 이날 세션에서 오간 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. ‘북한 스파이’가 될 수도 있다… AI 신뢰, 어디서부터 쌓아야 하나

2. 급여 정보가 새어 나갔다… AI 시대, 접근 권한 설계가 전부다

3. 2개월이 1주일로… AI가 압축한 컨설팅의 시간

이 내용을 바탕으로 오늘 기사를 시작하겠습니다.

1. ‘북한 스파이’가 될 수도 있다… AI 신뢰, 어디서부터 쌓아야 하나

지난 1년 사이, AI를 대하는 기업의 태도는 양극단을 오갔습니다.

• ChatGPT나 대규모 언어 모델(LLM) 도입을 전면 차단하던 보인 팀들이

• 이제는 AI 에이전트에게 사실상 무제한의 권한을 부여하는 쪽으로 돌아섰기 때문입니다.

1패스워드의 낸시 왕 CTO는 이러한 흐름을 다음과 같이 지적했습니다.

이러한 현상의 배경에는 AI 모델의 급격한 성능 향상과 그에 비례해 커진 불안감이 자리 잡고 있습니다.

• AI 에이전트가 개발자와 지식 노동자의 생산성을 10배 이상 높여 준다는 사실은 이미 증명되었습니다.

• 하지만 동시에 치명적인 보안 사고를 일으켜 뉴스 헤드라인을 장식할 위험도 커졌습니다.

그녀가 만나는 최고정보책임자(CIO)와 최고정보보호책임자(CISO)들이 겪는 가장 큰 고민도 결국 ‘생산성’과 ‘보안’ 사이의 균형점을 찾는 데 있었습니다.

반면, 젠스파크의 웬 상 COO는 ‘신뢰의 출발점’을 다른 각도에서 바라보았습니다.

• 사람 사이의 신뢰가 함께 겪은 굵직한 경험을 통해 쌓이듯,

• AI에 대한 신뢰 역시 결과물의 품질을 직접 확인하는 데서 시작된다는 것입니다.

토큰과 시간만 낭비한 채 제대로 된 결과를 내지 못하는 AI 인지, 단 한 번의 프롬프트로 업무를 완벽히 끝내는 AI 인지부터 가려내야 한다는 것이 그의 주장이었습니다. AI의 실질적인 능력이 먼저 검증되어야만 보안과 컴플라이언스를 논의할 명분도 생긴다는 것이었습니다.

이 대목에서 두 연사의 역할 차이가 명확히 드러났습니다. 낸시 왕은 웃으며 이렇게 덧붙였습니다.

AI의 뛰어난 능력과 신뢰 사이의 틈을 메우려면 추상적인 원칙이 아니라 현장에서 실제로 작동하는 구체적인 통제 장치가 필요했습니다.

이날 세션의 논의는 자연스럽게 다음 질문, 즉 그 통제를 어떻게 설계할 것인가로 옮겨 갔습니다.

2. 급여 정보가 새어 나갔다… AI 시대, 접근 권한 설계가 전부다

AI 에이전트에게 어느 정도의 자유를 허용할 것인가의 문제는

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그중에서도 미국-이란 전쟁을 다룬 세션이 큰 주목을 받았습니다.

이 세션은 약 20분 동안 진행되었으며,

• 종군 기자 출신이자 언론계의 노엄 촘스키라는 별명을 가진 크리스 헤지와

• 하버드 케네디 스쿨 국제관계학 석좌교수인 스티븐 월트가 참여했습니다.

일부에서는 이번 전쟁을 두고 ‘미국 패권의 몰락’이라고 평가하기도 합니다.

그렇다면 현재 미국의 상황은 어떠하며, 세계를 호령하던 강대국이 한계에 직면했을 때 어떤 일이 벌어질까요?

본지는 이날 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 트럼프는 왜 이란을 쳤나 — 브리핑 한 번이 바꾼 중동의 운명

2. 대사관에서 외교관이 사라졌다 — 미국이 현실을 잃어버린 과정

3. 발틱 함대의 최후를 떠올리다 — 멀리서 싸우는 강대국의 함정

이 내용을 바탕으로 오늘의 이야기를 시작하겠습니다.

1. 트럼프는 왜 이란을 쳤나 — 브리핑 한 번이 바꾼 중동의 운명

이번 전쟁의 출발점은 올해 2월로 거슬러 올라갑니다.

• 네타냐후 이스라엘 총리는 워싱턴 D.C.를 방문해

• 상황실에서 90분 동안 미국이 이스라엘과 함께 이란을 공격해야 하는 이유를 역설했습니다.

트럼프 대통령은 불과 하루, 이틀 뒤 동참을 약속했습니다.

이후 마르코 루비오 국무장관은 미국의 선제공격이 불가피했다고 해명했습니다.

• 어차피 이스라엘이 언젠가는 이란을 공격할 테고,

• 그렇게 되면 이란 역시 미국에 보복할 것이 뻔하다는 논리였습니다.

이와 관련해 크리스 헤지 기자와 대담을 나눈 스티븐 월트 교수는 네타냐후 총리의 브리핑이 없었다면 이번 전쟁은 일어나지 않았을 것이라고 평가했습니다. 또한, 앞서 베네수엘라의 마두로 정권을 강제로 축출했던 성공 경험이 미국의 이번 결정에 대한 맹목적인 자신감을 불어넣었을 것이라고 분석했습니다.

하지만 스티븐 월트 교수는 전쟁의 책임 소재를 분명히 했습니다.

라고 지적했습니다.

사실 당시 이란은 미국에 당장 임박한 위협이 아니었습니다.

• 핵무기 개발이 막바지에 이른 상황도 아니었습니다.

• 심지어 트럼프 대통령 본인도 지난여름에 “이란의 핵 능력을 완전히 파괴했다”라고 주장한 바 있습니다.

그럼에도 공격을 강행한 배경에는 두 가지 치명적인 오판이 있었습니다.

• 미국의 압도적인 군사력이면 무엇이든 해결할 수 있다는 과도한 확신,

• 그리고 단 한 번의 타격으로 이란 정권이 모래성처럼 무너질 것이라는 착각이었습니다.

여기에 스티븐 월트 교수는 트럼프 대통령의 개인적 정치적 욕망도 짚고 넘어갔습니다.

베네수엘라, 쿠바, 이란을 차례로 굴복시켜 역대 최고의 대통령으로서 러시모어 산에 자신의 얼굴을 남기고 싶어 했다는 것입니다.

그러나 결과는 정반대였습니다.

• 현재 미국이 마주한 이란 정부는 이전보다 훨씬 강경해졌으며,

• 당분간 자국민의 단단한 결집과 지지까지 누리게 되었습니다.

하지만 트럼프 대통령 단 한 사람의 욕망만으로 이토록 중대한 결정이 내려진 것은 아니었습니다.

2. 대사관에서 외교관이 사라졌다 — 미국이 현실을 잃어버린 과정

이처럼 어설픈 판단을 바탕으로 전쟁이 시작된 것은 결코 우연이 아닙니다.

크리스 헤지 기자는

• 미국이 이라크 전쟁에 이어 이번 이란 전쟁에서도

• 똑같은 실수를 되풀이하는 이유를 구조적인 문제에서 찾았습니다.

헤리티지 재단을 비롯한 워싱턴의 주요 싱크탱크들은

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이번 행사에서 가장 눈길을 끈 것은 약 40분간 진행된 에릭 슈미트와의 대담이었습니다.

• 국방혁신위원회와 국가 인공지능 위원회를 이끌었던 그는 최근 저서 『에이전틱 AI 』를 출간했습니다.

• “가벼운 시도로 시작했던 실험이 엄청난 성공을 거뒀다”라는 뜻깊은 소회로 대담의 문을 열었습니다.

뒤이어 “앞으로 수십 년간 미국을 더욱 안전하고 강력하게 유지하는 데 헌신하겠다”라고 강조하며
본격적인 논의를 이어갔습니다.

본지는 이날 진행된 대담 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. ‘미래 전쟁의 실험실’ 우크라이나…전장이 바꾸는 전쟁의 문법

2. 1~2년에서 6개월로…딥시크가 흔든 미·중 AI 패권 지형

3. 언어를 넘어 행동으로… AI, 이제 보고 판단하고 움직인다

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. ‘미래 전쟁의 실험실’ 우크라이나…전장이 바꾸는 전쟁의 문법

에릭 슈미트는 직접 최전선을 방문한 경험을 바탕으로 우크라이나 전쟁을 ‘미래 전쟁의 실험실’이라고 규정했습니다. 전쟁을 옹호하기 위해서가 아닙니다. 그는 “정말 끔찍하고, 끔찍하고 또 끔찍한 전쟁”이라면서도, 그곳에서 벌어지는 변화만큼은 냉정하게 직시해야 한다고 강조했습니다.

우크라이나 전방 진지에 배치된 병사들은 참호 속에서 짧게는 50일, 길게는 3~4개월을 버팁니다.

• 드론이 물과 식량을 실어 나르며, 병사가 참호 밖으로 머리를 내밀자 적의 드론에 사살당합니다.

• 우크라이나는 러시아군 사살 목표치를 ‘월 3만 5,000명’으로 잡고 4개월 연속 달성했다고 밝힌 상황입니다.

• 우크라이나군의 사상자는 공개되지 않았으나 이보다 훨씬 적은 것으로 알려져 있습니다.

한 달에 3만 5,000명이라는 수치는 베트남전 8년 동안 전사한 미군 전체 규모에 달합니다. 그만큼의 전사자가 한 달 만에 발생한 셈입니다.

이러한 변화의 배경에는 비약적으로 발전한 드론 기술이 있었습니다. 오늘날의 드론은 GPS 없이도 작동하며, 적의 전파 방해 속에서도 통신을 유지하는데요.

특히 여러 대가 목표물을 에워싸고

• 사방에서 동시에 타격하는 ‘스워밍(군집)’ 전술이 핵심 전법으로 자리 잡았습니다.

• 대부분의 표적은 이러한 전방위 동시 공격을 방어할 능력이 없는 것이 현실입니다.

그 결과, 전투의 중심은 최전선이 아니라 전선에서 40~100km 떨어진 ‘종심 타격 구역’으로 이동했습니다.

• 러시아군의 보급선이 이 구역을 거쳐 참호 속 병사들에게 닿기 때문입니다.

• 우크라이나는 이 구역에서 러시아군의 전진을 차단하며 서서히 반격에 나서고 있었습니다.

탱크, 장갑차, 야포, 화염방사기 등 전통적인 무기들이 사실상 퇴역 수순을 밟고 있는 것도 바로 이 때문이었습니다.

에릭 슈미트는 땅 위에서 움직이는 것은 무엇이든 드론으로 파괴된다며

• 미국 국가 안보의 무게중심을 육·해·공 무기 체계의 자동화로 옮겨야 한다고 역설했습니다.

• 정밀 유도도 불가능하고 사거리도 15km에 불과한 155mm 포탄을 계속 생산하는 것보다,

• 같은 예산을 드론에 투자하는 것이 훨씬 더 효율적이라는 뜻입니다.

과거 이오지마 전투에서 해병대가 보여준 용기는 위대했지만, 그런 시대는 저물었으며 앞으로의 전투는 대부분 로봇이 맡게 된다는 것입니다. 다만 에릭 슈미트는 미국이 무기 통제에 관한 ‘인간 통제 원칙’을 명확히 세워두고 있으며, 본인 역시 이 원칙을 작성하는 데 직접 참여했다고 덧붙였습니다.

하지만 결국 이 모든 자동화 시스템은 ‘누가 더 뛰어난 AI를 가졌는가’ 하는 문제로 귀결될 수밖에 없습니다. 그렇다면 현재 미국과 중국의 AI 경쟁은 과연 어느 지점에 와 있을까요?

2. 1~2년에서 6개월로…딥시크가 흔든 미·중 AI 패권 지형

에릭 슈미트는 불과 1년 전까지만 해도 중국의 AI 기술이 미국보다 1~2년 정도 뒤처져 있다고 평가했습니다.

하지만 최근 분석에 따르면 그 격차는

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이번 주 캐나다 밴쿠버에서 열리는 웹 서밋 밴쿠버 2026 기조연설 무대에는 게리 마커스 뉴욕대학교 명예교수가 등장했습니다

약 20분간 이어진 노변담화 무대에서 게리 마커스는

• OpenAI, 알파벳, 아마존, 메타, 마이크로소프트, xAI, 앤트로픽 등 이른바 하이퍼스케일러들이

• 올해 데이터센터와 GPU 칩에 쏟아붓는 약 1조 달러 규모의 투자를 정면으로 비판했습니다.

그는 이 베팅에 대해

• 투자 규모로 보나 기술적인 한계

• 전체 인류 산업의 방향성과 거버넌스 측면에서 위태롭다고 진단했습니다.

본지는 이날 세션을 아래와 같이 정리했는데요.

1. 맨해튼 프로젝트의 10배… AI 투자 거품, 터질 수 있다

2. 광섬유 버블은 인프라를 남겼다, AI 버블은 무엇을 남길까?

3. ‘80%의 근사기’— LLM이 자율주행·금융·전장에 쓰일 수 없는 이유

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 맨해튼 프로젝트의 10배… AI 투자 거품, 터질 수 있다

게리 마커스 교수는

• 현재 AI에 대한 인류의 베팅 규모가 얼마나 비현실적인지 지적했습니다.

• 그는 사람들이 1조 달러와 10억 달러의 차이를 실감하지 못한다는 점을 상기시켰는데요.

현재 하이퍼스케일러들이

• 데이터센터와 GPU에 투입하는 자금은 연간 약 1조 달러로,

• 매달 맨해튼 프로젝트 전체 비용에 맞먹는 금액을 집행하는 셈이라고 밝혔습니다.

• 여기서 맨해튼 프로젝트란 2차 세계대전 당시 미국의 핵무기 개발 프로젝트를 말합니다.

게리 마커스 교수는

• 이 금액을 연간 총액으로 따질 경우 맨해튼 프로젝트 비용의 10배가 넘는다고 밝혔습니다.

• 중국이 그다음으로 큰 지출국이고, 유럽연합 또한 투자를 빠르게 늘리고 있었습니다.

그는 역사적으로 이 정도의 단일 분야 투자는 1800년대 미국의 철도 건설 외에는 사례를 찾기 어렵다는 점을 지적했습니다.

그러면서 앤트로픽의 공동 창업자 중 하나인 다니엘라 아모데이 사장도 최근 이를 “큰 베팅”이라고 표현했는데, 업계에서 좀처럼 쓰지 않는 표현이라는 점을 상기시켰습니다.

그렇다면 업계에서 주장하는 것처럼 “적정하고 적합한 투자”라면 어느 정도 매출이 필요할까요?

게리 마커스 교수는 이코노미스트 기자의 계산 방식을 소개했는데요.

• 벤처캐피털 세쿼이아는 과거 연 6,000억 달러의 매출이 필요하다고 추정했지만,

• 현시점 기준으로 다시 계산하면 그 수치가 1조 6,000억 달러까지 올라간다고 그는 보았습니다.

이 수치는 참고로 구글이 지난해 기록한 역대 최고 매출인 4,000억 달러의 네 배에 해당하는 수치입니다.

그는 그런 점에서 이 베팅이 실패할 것이라고 주장했습니다.

2. 광섬유 버블은 인프라를 남겼다, AI 버블은 무엇을 남길까?

물론 인류 역사상 막대한 베팅이 늘 실패로 끝난 것은 아닙니다.

사회자는 그의 논리를 반박하며 두 가지 사례를 들고나왔는데요.

• 1880년대 철도 투자

• 그리고 1990년대 통신·광섬유 버블을 제시했습니다.

당시 글로벌 크로싱이나 시스코의 과잉 투자는 많은 투자자에게 손실을 안겼지만,

• 결과적으로는 구글과 메타 같은 거대 플랫폼이 자라날 인프라를 남겼습니다.

• 지금의 AI 투자도 그런 유산을 만들 수 있지 않겠느냐는 질문이었습니다.

이에 대해 게리 마커스 교수는 두 가지 결정적인 차이가 있다는 점을 지적했습니다.

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지난달 말 일본 도쿄에서 열린 “스시 테크 도쿄 2026”에서는 흥미로운 세션이 열렸습니다

이날 세션의 패널로는

• Plug and Play의 창업자 겸 CEO 사이드 아미디,

• 톰슨 로이터 벤처스 전무이사 타마라 스테펜스,

• Tess Ventures 창업자 겸 제너럴 파트너 테스 하우가 참여했습니다.

약 45분간 진행된 세션에서 이들은

• AI가 가장 빠르게 침투하는 산업 군에 대한 생각을 논의하고

• 투자자 관점에서 “도시의 매력도”를 평가하는 기준

• 실리콘밸리와 비교할 때 다른 도시들의 평가 기준 등에 대한 생각을 밝혔는데요.

본지는 이날 세션을 아래와 같이 정리했습니다.

1. “AI가 새 시장을 연다”… 법률·세무 넘어 ‘피지컬 AI’ 시대 개막

2. ‘ROI 없으면 투자 없다’… AI 스타트업 살아남을 도시와 팀의 조건

3. 실리콘밸리, 5년 차이… 격차 좁히는 진짜 변수는 ‘대학’이었다

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. “AI가 새 시장을 연다”… 법률·세무 넘어 ‘피지컬 AI’ 시대 개막

AI로 인해 변화가 가장 먼저 발생하는 영역으로 법률과 세무, 컴플라이언스, 리스크 관리 영역을 꼽았습니다.

특히 이 분야에 집중하는 기업형 벤처캐피털(CVC)인 톰슨로이터 벤처스는 법인세와 소득세 신고 자동화를 AI의 최적 활용 사례로 꼽았습니다.

이와 함께 법조 분야를 테크의 영역으로 혁신하는 리걸 테크 투자 역시 폭발적으로 증가하고 있다고 소개했습니다.

다만 여기서 중요한 점은 AI가 기존 업무를 효율적으로 만드는 데 그치지 않고, 완전히 새로운 시장을 창출한다는 사실입니다. 그동안 비싼 비용 탓에 법률 서비스를 이용하지 못했던 일반 소비자층으로 시장이 확대되는 것이 대표적 사례였습니다.

또한, 로펌이 단순 업무를 외부에 위탁하는

• 대체 법률 서비스(ALSP) 시장도 앞으로는 완전히 AI 기반으로 바뀔 전망입니다.

• 이 ALSP 시장의 규모만 해도 무려 300억 달러가 넘는다는 것이 톰슨 로이터 벤처스의 분석이었습니다.

여기에 더해 AI의 영향력은 소프트웨어 영역을 넘어 물리적인 현실 세계로도 뻗어가고 있었습니다.

• 로봇공학과 자동화 기술, 그리고 실제 공간에서 로봇처럼 직접 움직이는

• 이른바 ‘피지컬 AI(Physical AI)’가 향후 10년을 이끌 핵심 분야로 주목받는 중이었습니다.

테스 하우 대표는 10년 전 스탠퍼드 대학교에 재직하던 때부터 머신러닝의 잠재력을 알아봤는데요.

그녀는

라고 진단하기도 했습니다.

플러그 앤 플레이의 사이드 아미디 CEO는

• 최근 일본 최대 금융 그룹인 SBI의 회장 및 푸르덴셜 최고정보책임자(CIO)와 만난 경험을 소개하며

• 금융, 은행, 보험, 세무, 감사 분야에 AI를 도입하면 백오피스 비용을 절반 수준으로 줄이면서도

• 업무 성과는 오히려 크게 높일 수 있었다는 사례를 소개했습니다.

나아가 이러한 혁신의 물결은

• 스마트시티, 자율주행, 건설, 차세대 데이터센터 등

• 거대한 물리적 인프라 영역으로까지 빠르게 확장되는 추세라고 덧붙였습니다.

2. ‘ROI 없으면 투자 없다’… AI 스타트업 살아남을 도시와 팀의 조건

투자자 관점에서 적용할 수 있는 영역이 이렇게 넓어질수록 무엇을 보고 어디에 베팅할지 가르는 기준은 오히려 더 까다로워졌습니다.

투자자 관점에서 스타트업을 평가할 때, 가장 먼저 살필 수밖에 없는 것은

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