하지만 기존 방식이 더 이상 통하지 않기 시작했습니다.

• AI와 국가별 주권 이슈, 지정학적인 이슈가 함께 얽히면서 말이죠.

• 안정이 기본값이던 시대가 저물고, 끊임없는 변화가 새로운 기본값이 됐습니다.

이러한 방향에 대한 의견을 들을 기회가 있었습니다.

지난달 중순 프랑스 파리에서 열린 비바 테크놀로지 2026 세션을 통해 말이죠.

버라이즌과 에릭슨을 이끌었던 한스 베스트베리의 대담이 바로 그것이었습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI 혁명 이전에 ‘이것’부터: 기술 영토의 3단계 법칙

2. 잠들지 않고 부서 경계를 넘는 AI: 기존 ‘부서 중심 조직’의 종말

3. AI 시대, 일자리는 줄어든 뒤에야 늘어난다

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. AI 혁명 이전에 ‘이것’부터: 기술 영토의 3단계 법칙

세션을 시작하면서 의외의 인물이 화제에 올랐습니다.

바로 영국의 전 총리였던 토니 블레어였습니다.

행사가 열리기 3주 전 토니 블레어 전 총리는

• 정치와 기술, 리더십의 미래를 다룬 5,500단어 분량의 논고를 발표해

• 영국 안팎에서 적지 않은 논의를 불러일으켰습니다.

인류가 기술의 역사에서 지금 서 있는 지점이 산업혁명에 맞먹을 만큼 중대하다는 것이 글의 요지였습니다.

한스 베스트베리는 토니 블레어 전 총리의 시각에 동의했습니다. 여기에 더해 그는 인류가 지금까지 5번의 산업혁명을 거쳤고, 지금이 6번째라고 보았는데요.

이러한 시각의 배경에는 AI가

• 커넥티비티와 클라우드를 결합한 형태가 될 것이고, 이를 이용하는 관점에서는 일하는 방식과 효율성, 생산성을 근본적으로 바꿀 것으로 보았기 때문입니다.

한스 베스트베리가 특히 강조한 것은 변화의 속도였습니다.

• 20년 전 전 세계에서 브로드밴드를 쓰는 사람은 약 2억 명이었고, 지금은 약 40억 명입니다.

• 10년 전에는 30억 명이었고, 지금은 약 60억 명이 어떤 형태로든 모바일 브로드밴드를 이용합니다.

• 변화의 속도가 사람들의 체감을 훨씬 앞질러 가고 있는 셈입니다.

AI를 기반으로 한 변화가 결정적인 이유는 바로

• 접속의 관점

• 클라우드라는 인프라

• AI 기반의 애플리케이션이 모두 갖춰진 환경 때문이었습니다.

그리고 이 모든 것이 제대로 쌓였고, 이제는 그 타이밍이라고 덧붙였습니다.

다만 변화의 과실이 모두에게 고르게 돌아갈지는 별개의 문제였습니다.

• 유엔 재단 이사이기도 한 그는 자신이 가장 우려하는 상황은 불평등이 커지는 것이라며,

• 누군가는 특정 기술에 접근하고 다른 누군가는 그러지 못하면 세계의 불평등이 더 심해진다고 말했습니다.

동시에 한스 베스트베리는 접속·클라우드·AI라는 조합이 향후 10~15년 안에 오히려 사회를 평등하게 만드는 장치가 될 수 있다고 내다봤습니다.

그럼에도 사회자는 디지털 역량을 갖춘 계층만 가파르게 올라가고

• 그렇지 못한 계층은 갈수록 뒤처지는 이른바 ‘K자형 경제’를 만드는 문제로 짚으며,

• 여기에 기업의 역할이 매우 크다고 했습니다

2. 잠들지 않고 부서 경계를 넘는 AI: 기존 ‘부서 중심 조직’의 종말

그렇다면 사회 전반이 아닌 개별 기업 관점에서는 어떤 변화가 있을까요?

앞선 대화가 거대담론 중심이라면 기업들의 이야기는 구체적으로 무엇을 바꿀지에 초점이 모아집니다.

에릭슨에서 28년, 버라이즌에서 10년을 보낸 한스 베스트베리.

• 그에게 기술의 변화와 혁신은 새로운 일이 아니었습니다.

• 2G에서 3G, 4G, 5G로,

• 동축 케이블에서 광섬유로 넘어가는 변화는 그에게 일상이었습니다.

AI도 마찬가지였습니다.

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바로 일자리와 채용의 범위가 재창조되고 있다는 점입니다.

• 업종을 가리지 않고 기업들은 인재 부족과 생산성 압박을 동시에 받고 있으며

• 청년 실업과 인력 대체 우려를 동시에 마주하고 있고,

• 경제 주체들이 필요로 하는 일자리와 근로자들의 약점 사이의 격차는 점점 벌어지고 있습니다.

고용주에게 이제는 “채용”보다는 “재창조”가 하나의 화두로 떠오르고 있었습니다.

이러한 문제에 대해 주목할 만한 세션이 지난달 프랑스 파리에서 열린 비바 테크놀로지 2026에 있었습니다.

• 바로 글로벌 인력 서비스로 유명한 맨파워그룹의 사장 겸 최고전략책임자(CSO) 베키 프랭키위츠,

• 그리고 세계경제포럼의 매니징 디렉터 겸 사내 이사 사디아 자히디간 세션이 그것입니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 일자리는 늘어난다, 다만 당신의 일자리는 아니다

2. 89%가 “할 수 있다”라고 답했다. 그런데 왜 불안한가

3. 2030년, 스킬의 40%가 바뀐다 — 남는 것은 무엇인가

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 일자리는 늘어난다, 다만 당신의 일자리는 아니다

이코노미스트들은 AI로 인한 노동시장의 충격이 없다고 말합니다.

하지만 지난달 통계를 보면 해고 사유로 AI 등이 포함되어 있었습니다.

사회자는 일부 테크 기업을 중심으로 볼 때 그 규모가 15만 개에 달한다고 지적했습니다.

이에 대해 세계경제포럼의 사디아 자히디는

라고 답했습니다.

WEF의 향후 5년 전망에서는 늘어나는 일자리가 줄어드는 일자리보다 많아, 합산하면 순증이 예상되는 상황이었습니다.

문제는 사라지는 직무와 새로 생기는 직무 사이의 인접성이 크지 않다는 점이었습니다.

• 다시 말해 없어지는 일자리에서 쓰던 역량이 새 일자리로 그대로 이어지지 않는다는 뜻이고,

• 리스킬링과 업스킬링(역량 강화)이라는 시대 과제가 등장한다는 의미이기도 했습니다.

그녀는 이러한 변화의 원천에는 AI만 있는 것이 아니라고 덧붙였습니다. 경제적인 불확실성이 더 심화되는 가운데, 일자리가 생기고 사라진다는 것이었습니다.

현장은 이 이슈를 어떻게 보고 있을까요?

맨파워그룹의 베키 프랭키위츠는 현재 실시간으로 확인되는 내부 데이터를 근거로 제시했습니다.

• 개발자 직군에서는 일자리 감소에 가까운 변화가,

• 콜센터에서는 사람을 대체하기보다 사람의 역량을 보태 서비스 품질을 높이는 변화가 관측되고 있었습니다.

새 일자리도 생기고 있었습니다.

• ‘포워드 개발 엔지니어’, ‘포워드 디자인 엔지니어’처럼

• 6개월 전에는 알려지지 않았던 직무가 지금은 수요가 매우 높은 직무가 됐습니다.

최근 실리콘밸리에서 주목받는, 고객사 현장에 파견돼 설루션을 직접 구축하는 사례가 대표적이었습니다. 그러나 두 연사 모두 이 변화가 모두 AI 때문인지는 따져볼 대목이라고 보았습니다.

특히 맨파워그룹의 베키 프랭키위츠는기업들의 속내까지 알 수는 없다고 전제하면서도, 코로나19 이후의 과잉 채용분이 지금 정리되는 과정이라고 보고 있었습니다.

특히 현장에서는 어느 분야에서 채용과 관련하여 어느 분야에 사람을 뽑아야 할지 몰라 일단 기다리겠다고 말하는 CEO들도 있다고 전했습니다.

세계경제포럼의 사디아 자하디의 진단도 비슷했습니다.

• 최근 테크업계에서는 진입장벽 이른바 ‘해자(moat)’가 좁아진다는 우려로

• SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들의 주가가 하락했습니다.

그녀는 여러 산업에서 불확실성이 지나가기를 기다리는

• 이른바 ‘일시정지’ 국면이 나타나고 있다고 답했습니다.

• 물론 AI가 유발했다는 이유로 포장되지만, 더 넓게 보면 경제적 불확실성이 진짜 이유라는 것이었습니다.

그렇다면 전망은 어떨까요? 사디아 자히디는 두 가지 조사 결과를 소개했습니다.

WEF가 수석 이코노미스트들에게

• AI가 일자리에 미칠 영향을 2년 후와 10년 후로 나눠 물었더니,

• 짧은 시간 축에서 훨씬 비관적인 답이 나왔습니다.

• 앞으로 몇 년은 관리하기 어려운 파괴적 변화를 겪겠지만 장기적으로는 상승 여력이 크다고 보고 있었습니다.

물론 긍정적인 면도 있습니다.

• 올해 1월 20개 산업에 생산성 향상이 언제 나타날지 물었을 때

• 평균 예상은 1~2년이었는데, 5월에 다시 묻자, 3~4년으로 밀렸습니다.

그만큼 AI 덕분에 대응할 시간이 생긴 셈입니다.

맨파워 그룹의 베키 프랭키위츠는 고용 시장의 근본적인 형태가 이미 바뀌고 있으며, 관건은 그 시점을 맞추는 일이라고 정리했습니다.

2. 89%가 “할 수 있다”라고 답했다. 그런데 왜 불안한가

진단은 나왔습니다. 그럼 처방은 어떻게 될까요?

그리고 이 숙제는 누가 어떻게 감당해야 할까요?

맨파워그룹은 최근 7개국 근로자 1만 4,000명을 대상으로 고용 안정성에 대한 설문조사를 실시했습니다.

• 약 89%가 오늘 자신의 업무를 해낼 능력에 자신이 있다고 답했고,

• 50%는 직장이 아니더라도 개인 생활에서는 이미 AI를 쓰고 있었습니다.

• 그런데도 근로자들의 고용에 대한 자신감은 떨어지고 있었습니다.

맨파워그룹의 베키 프랭키위츠는 이러한 조사가 나타난 주요 원인으로

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지난달 중순 프랑스 파리에서 열린 비바 테크놀로지 2026.

여러 세션 중 에너지와 관련된 세션이 특히 주목을 받았습니다.

• 바로 전 세계 전력 생산의 약 25%에 관여하는 에너지 기업

• GE 버노바의 파블로 코지너 COO가 참여한 세션이 바로 그것입니다.

GE 버노바는

• 2024년 4월 미국 제너럴 일렉트릭(GE)의 에너지 사업부가 분사해 출범한 회사로,

• 가스 터빈과 원자력·풍력 같은 발전 설비부터 변압기 등 전력망 기기까지 제작합니다.

국내에서는 HD현대일렉트릭·효성중공업·LS일렉트릭 같은 전력기기 업체들이 미국 변압기 시장 등에서 이 회사와 점유율을 다투는 경쟁사로 꼽힙니다.

이날 GE 버노바의 파블로 코지너 COO가 받은 질문은 하나였습니다.

• AI의 부상은 에너지 인프라를 어떻게 바꾸고 있으며,

• 앞으로의 디지털 성장을 안정적으로 뒷받침하려면 무엇이 필요한가 하는 것이었습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI 전력 수요 폭증에 세계 에너지 투자 4,000억→7,500억 달러로 급증

2. “전력망은 고속도로다”… AI 슈퍼사이클이 되짚는 그리드의 가치

3. 드론이 노린 데이터센터…지정학이 흔드는 에너지 안보

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. AI 전력 수요 폭증에 세계 에너지 투자 4,000억→7,500억 달러로 급증

모두 알고 있듯이 전력 수요와 이를 향한 투자는 가파르게 증가하고 있었습니다.

• 지난해 연간 4,000억 달러 수준이던 세계 에너지 인프라 투자는

• 현재 6,000억~7,500억 달러 규모로 커지고 있는 추세라고 파블로 코지너 COO는 설명했습니다.

이러한 변화는 GE 버노바의 실적에서도 확인됩니다.

• 가스 사업의 수주잔고, 곧 계약은 맺었지만 아직 마치지 않은 일감이 100기가와트에 달했고,

• 올해 1분기에 데이터센터를 대상으로 따낸 전기화 사업 수주는 지난해 1년 치를 넘어섰습니다.

파블로 코지너가 이 급증의 가장 큰 원인으로 지목한 것은 바로 AI였습니다.

• AI 학습과 도입이 빠르게 확산되고 있는데,

• 이 강력한 기술을 구동하기 위해서는 반드시 전력이 필요하다는 것이었습니다.

여기에 사회 전반적인 전기화라는 더 큰 흐름도 있었습니다.

• 현재 전 세계 에너지 소비에서 전기가 차지하는 비중은 20~23% 정도이고,

• 나머지는 석탄, 석유, 중질유 같은 화석연료가 채우고 있습니다.

그런데 전기차, 데이터센터, 공장, 전기 난방 등 여러 분야에서 전기 사용이 늘면서, 2050년에는 이 비중이 30%, 많게는 50%까지 높아질 것이라는 전망이 나오고 있습니다.

예측마다 수치는 다르지만, 전기 사용이 늘어난다는 방향만큼은 일치합니다.

수요는 특정 지역에 머무르지 않았습니다.

• 2025년 기준 미국 전체 전력 소비에서 2~3%였던 데이터센터의 비중은

• 2020년대가 끝날 무렵 10%를 넘어설 것으로 예상되고,

• 베트남과 멕시코, 브라질 등에서도 전력 수요가 계속 커지고 있다고 그는 전했습니다.

파블로 코지너 COO는 지금의 상황을 1940년대 후반 이래 본 적 없는 에너지 슈퍼사이클의 초기 단계라고 정의했습니다.

그는 이 흐름이 기업가치 평가까지 바꾸고 있다고 지적했습니다.

• 기업이 벌어들인 돈 가운데 자유롭게 쓸 수 있는 현금을 뜻하는

• 잉여현금흐름이 하룻밤 사이에 달라질 수 있다는 것입니다.

어떤 기업의 가치가 X로 매겨지다가,

• 새로운 모델이나 새로운 활로,

• 새로운 수익원을 찾아내는 순간 X에 Y를 더한 가치로 재평가된다는 설명이었습니다.

2. “전력망은 고속도로다”… AI 슈퍼사이클이 되짚는 그리드의 가치

그렇게 수요와 투자가 한꺼번에 몰려드는 지금 업계의 가장 큰 질문은 과연 공급이 이 속도를 감당할 수 있느냐는 것이었습니다.

사회를 맡은 CNBC의 카렌 소는

• 최근 호르무즈 해협을 둘러싼 긴장을 예로 들며,

• 공급 측면에서는 그동안 크고 작은 문제가 이어져 왔다고 지적했습니다.

전기 비중을 20~23%에서 50%까지 끌어올리려 할 때, 공급의 병목이 어디에 있는지에 대한 질문이 자연스럽게 이어졌습니다.

파블로 코지너 COO는 먼저 배경부터 짚었습니다.

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지난달 중순 프랑스 파리에서 열린 비바 테크놀로지 2026에서는 금융의 미래에 대한 청사진을 볼 기회가 있었습니다. 바로 알리안츠 SE 그룹 CFO 클레르-마리 코스트-르푸트르와 나스닥 수석 부사장 겸 CFO 세라 영우드가 연사로 나선 세션을 통해서 말이죠

이 자리에서 세라 영우드 CFO는 나스닥을 시장 설계, 혁신 지원, 금융 시스템에 대한 신뢰 유지라는 3가지 축으로 소개했습니다. 참고로 나스닥은

• 5개 대륙에서 134개의 마켓 플레이스를 운영하고 있으며,

• 금융기관의 AI 도입과 금융범죄 대응을 돕는 인프라의 역할도 수행 중이었습니다.

알리안츠 SE 그룹은 보험 사업과 노후·은퇴 사업의 두 축으로 구성되는데요.

• 참고로 알리안츠는 자산운용사 핌코(PIMCO)의 모회사이기도 하며,

• 전 세계 70개국에서 약 1억 명에게 서비스를 제공하고 있었습니다.

이날 세션에서 두 사람은

• AI가 가져온 다양한 변화와 스페이스X 상장에 대한 의견,

• 그리고 CFO의 AI 시대에 맞는 역할론에 대한 다양한 의견을 나눴습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 규제산업도 못 피한 AI 물결…나스닥은 ‘사기 대응’, 알리안츠는 ‘보험의 재정의’

2. 토큰 맥싱 시대의 딜레마… AI 비용, 어떻게 관리하나

3. “밸류에이션이 매우 창의적”…알리안츠 CFO가 던진 스페이스X 경고

4. 회복탄력성과 재상상(reimagine), 변화의 시대 CFO의 두 가지 역할

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 규제산업도 못 피한 AI 물결…나스닥은 ‘사기 대응’, 알리안츠는 ‘보험의 재정의’

사실 금융업은 규제가 강한 산업입니다. 그래서 다른 산업과 비교할 때 AI가 빠르게 바꿔 놓지 못할 것이라는 시각도 많습니다.

그럼에도 막대한 자본 투자가 이뤄지고 있는 만큼 AI가 금융에 또 다른 영향을 미치는 것도 있었습니다.

• 이에 대해 나스닥의 세라 영우드 CFO는

• AI는 강력한 힘의 원천이며 잘 활용하면 어느 영역에서든 성과를 낼 수 있다고 전망했습니다.

참고로 현재 나스닥은

• 거래 시스템부터 법무·인사까지 사업 전반에 AI를 활용하고 있으며,

• 성과가 가장 두드러지는 분야로 그녀는 사기 대응을 꼽았습니다.

전 세계 사기 피해 규모가 4조 4,000억 달러에 이르는 가운데,

• 나스닥은 10년에서 20년에 걸쳐 2,800개 은행의 거래 데이터를 클라우드에 축적하고

• 이 축적된 데이터에 AI를 적용해 정상 고객과 의심 인물을 구분해 왔습니다.

골드만 삭스 같은 초대형 은행부터 미국 소도시의 지역 은행까지 이 시스템을 쓰고 있으며,
12조 달러 규모의 자산과 매주 18억 건의 거래가 이곳을 거친다고 소개했습니다.

여기에서 생성형 AI를 더한 결과

• 이제 600개 은행이 AI 에이전트를 통해

• 의심거래 보고서(SAR)를 사람의 개입 없이 곧바로 제출할 수 있게 된 상황입니다.

앤트로픽의 미토스(Mythos)에 대해서도 세라 영우드 CFO는 사기를 저지르는 이들보다 항상 한발 앞서려면 반드시 갖춰야 할 기술이라고 답했습니다.

알리안츠 SE 그룹의 클레르-마리 코스트-르푸트르 CFO는

• 보험업계에서 AI가 상품의 성격 자체를 바꾸고 있다고 소개했습니다.

• 과거에는 비용이 너무 높아 제공할 수 없었던 고도로 개인화된 서비스가 가능해지면서

• 보험이 점차 ‘서비스형 상품’으로 바뀌고 있다는 것이었습니다.

자동차 사고가 나면 고객이 연락하기 전에

• 알리안츠가 먼저 전화를 걸고 견인차를 보내 필요한 서비스를 한 번에 처리하는 식으로,

• 알리안츠는 이미 2~3년 전부터 이런 ‘에코시스템’을 구축해 왔습니다.

그녀는 이런 접근이 보험이 무엇인지를 업계 전체가 다시 생각하게 만들고 있다고 평가했습니다.

2. 토큰 맥싱 시대의 딜레마… AI 비용, 어떻게 관리하나

두 연사는 AI가 여는 가능성에 공감했습니다.

• 그러자 대담은 자연스럽게 그 이면으로 향했습니다.

• 다시 말해 ‘AI에 들어가는 돈’이라는 문제로 옮겨 갔습니다.

사회자는 AI 사용량을 최대한 늘려 쓰는 ‘토큰 맥싱’과

• 구독형 요금제 탓에 비용이 크게 늘 수 있다는 우려를 꺼내며,

• 생산성을 높이려는 노력과 비용 사이의 상충 관계를 어떻게 보느냐고 물었습니다.

알리안츠 SE 그룹의 클레르-마리 코스트-르푸트르 CFO는

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글로벌 회계·컨설팅 기업 PwC의 조사에 따르면,

• 전 세계 대기업 CEO의 56%는 AI에 투자하고도

• 매출 증대와 비용 절감 모두에서 뚜렷한 성과를 거두지 못했다고 답했습니다.

금융 시장은 AI를 이 시대의 가장 큰 기회로 평가하지만, 기업 현장의 체감은 그에 미치지 못하는 상황입니다.

지난달 중순 프랑스 파리에서 열린 ‘비바 테크놀로지 2026’에서는 해당 내용에 대해 자세히 들을 수 있었습니다.

• 유럽 최대 자산 운용사인 아문디의 발레리 보드송 CEO와

• PwC의 모하메드 칸데 글로벌 회장이 연사로 나선 세션에서 말이죠.

약 20분간 진행된 이날 대담을 관통한 질문은 하나였습니다.

• 투자는 넘치는데 성과는 따라오지 않는다는 말,

• 다시 말해 ‘실행 격차(execution gap)’를 어떻게 메울 것인가 하는 것이었습니다.

두 연사는 자신들만의 경험과 생각을 털어놓았는데요.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 자산운용사도 AI 시대…아문디가 보여준 효율과 매출의 두 마리 토끼

2. PwC 회장 “생산성 아닌 가치 창출이 AI 성공의 기준”

3. 서구는 우려, 아시아는 기대… AI를 보는 지역별 시선 차

4. “LLM 비용, 언젠가 폭탄 된다”…아문디 CEO의 네 가지 대응법

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 자산운용사도 AI 시대…아문디가 보여준 효율과 매출의 두 마리 토끼

아문디의 발레리 보드송 CEO는

• AI로 실제 성과를 내는 기업들이 있으며 아문디도 그 혜택을 보기 시작했다고 말했습니다.

참고로 아문디는 35개국에서 2조 4,000억 유로 규모의 자산을 운용하는 유럽 최대 자산운용사로, 임직원 수는 6,000명에 달합니다.

그녀는 AI를 수많은 기회와 몇 가지 위험이 공존하는 기술로 규정했습니다.

• 아문디는 AI를 2022년에 도입하기 시작했습니다.

• 데이터를 관리하는 체계를 정비하기 위해서 AI를 활용했는데요.

이 토대 위에서 아문디는

• 여러 대규모 언어 모델을 보안이 갖춰진 환경에서 쓸 수 있는

• 자체 플랫폼 ‘알토 스튜디오(Alto Studio)’를 구축했고, 2025년에는 이 서비스를 전 직원에게 확대했습니다.

발레리 보드송 CEO에 따르면

• 전사 확대 초기인 2025년에는 임직원의 20%가 주 1회 이상 이 플랫폼을 사용했는데,

• 9개월이 지나자 절반 이상이 매일 쓰는 수준으로 올라섰습니다.

여기에 더해 아문디는 업무별 특화 애플리케이션도 20개를 새로 만들게 됩니다.

• 직원 저축 제도와 관련한 리테일 고객 400만 명의 문의를 처리하는 업무 효율이 최소 20% 높아졌고,

• 연간 2,000건 넘게 처리하는 제안요청서(RFP) 업무에서는 50%의 효율 향상이 나타났습니다.

• 몇 시간씩 걸리던 규제 준수·리스크 관리 작업은 몇 분으로 줄었습니다.

근본적으로 보면 기술보다 사람을 중심에 둔 결과였습니다.

• 사내에서는 AI를 활용해 실제 매출 증가 사례가 발생하면서,

• 구성원은 물론 고객들에게 기술의 효용성을 확실하게 보여주고 설득할 수 있었습니다.

아문디는 여기서 더 나아가 기존 자산 운용 서비스에 더해 내부에서 활용하는 ‘알토 스튜디오’를 고객사에 직접 판매하기 시작했습니다. 자산운용사 차원에서는 새로운 매출원이 생긴 셈입니다.

2. PwC 회장 “생산성 아닌 가치 창출이 AI 성공의 기준”

6,000명 규모의 조직에서 통했던 AI 활용 방식은 그보다 60배 큰 조직에서도 통할까요?

PwC는 임직원 수만 36.7만 명 규모에 달하는데요.

• 앞선 아문디와 같은 과제로 씨름했고,

• PwC의 모하메드 칸데 회장은 그 과정에서 얻은 교훈 3가지를 소개했습니다.

첫째,

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지난달 중순 프랑스 파리에서 열린 비바 테크놀로지 2026에서 그 답의 실마리를 어느 정도 찾을 수 있었습니다.

• 프랑스를 대표하는 에너지 기업 토털 에너지스의 파트릭 푸얀느 회장과,

• 해운 물류 기업 CMA CGM의 로돌프 사데 회장 간 대담을 통해서 말이죠.

디 애틀랜틱의 닉 톰슨 편집장 겸 CEO가 진행한 약 25분간의 세션에서 두 사람은

• AI가 에너지와 무역 현장에서 실제로 어떤 역할을 하는지,

• 그리고 지정학적 불확실성 속에서

• 유럽 기업이 AI 공급처를 어떻게 다변화해야 하는지를 논의했습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. “아직 5%는 아니다” — 그래도 AI는 거역할 수 없는 물결이라는 두 CEO

2. 눈에 안 보이는 가스 누출부터 해협의 선박까지 — AI가 현장 의사결정을 바꾸는 방식

3. “앤트로픽 쇼크 이후”…토털 에너지스· CMA CGM 회장, AI 공급처 다변화 나선다

4. “규제보다 혁신 먼저”…토탈에너지스 회장이 짚은 유럽 AI의 약점

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. “아직 5%는 아니다” — 그래도 AI는 거역할 수 없는 물결이라는 두 CEO

세션의 첫 화두는 AI가 과연 기업 생산성에 실제로 기여하는지에 대한 논의였습니다.

• 사회자가 AI 덕분에 회사 생산성이 5% 이상 올랐다고 보느냐고 묻자,

• 두 CEO 모두 아직 그 수준에는 이르지 못했다고 털어놓았습니다.

CMA CGM의 로돌프 사데 회장은

라고 직설적으로 답했습니다.

그가 보는 AI의 핵심 가치는

• 생산성 수치 자체가 아니라,

• 임직원이 더 나은 결정을 내리도록 필요한 정보를 제공하는 데 있었습니다.

실제로 CMA CGM은

• 해운과 물류, 미디어 등 모든 사업 부문에 AI를 도입하고 있으며,

• 전 임직원이 AI를 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 하고 있었습니다.

이와는 반대로 토털 에너지스의 파트릭 푸얀느 회장은 AI의 생산성을 두 갈래로 나눠 설명했습니다.

하나는 기존 자산을 더 잘 활용해 매출을 늘리는 것이었습니다.

• 정유공장 가동률을 1%만 높여도 산출량이 늘어난다는 점을 보며,

• 데이터를 정확히 이해하고 활용하는 일이 곧 매출로 이어진다고 그는 보았습니다.

다른 하나는 비용 절감으로,

• 기계 고장을 미리 예측해 대응하는 예지정비(predictive maintenance)가 대표적인 사례였습니다.

그리고 세간의 시선을 의식한 듯, 두 갈래 모두 인력 감축을 위한 것은 아니라고 선을 그었습니다.

다만 성과는 사회자가 언급한 5%에는 아직 미치지 못했는데, 그 배경으로 파트릭 푸얀느 회장은 ‘데이터 파운데이션(data foundation)’을 꼽았습니다.

현재 물리적 데이터가 여기저기 흩어져 있어,

• AI 모델을 제대로 작동시키려면 이를 한 곳에 모아 연결하는 토대부터 갖춰야 하는 상황이었습니다.

이에 따라 토털 에너지스는

• 2025년부터 2027년까지 전 세계 데이터 기반을 구축하는 대규모 프로그램을 진행 중이며,

• 여러 사업 부문을 아우르는 대형 플랫폼을 개발하고 있었습니다.

이와 별개로 2020년부터 파리에서 운영해 온 ‘디지털 팩토리(Digital Factory)’는

• 각 사업 부문에서 올라온 아이디어를 빠르게 앱으로 만들어 내는 조직으로,

• 지금까지 수백 개의 앱을 개발해 왔습니다.

다만 그는 이를 앞으로 실현할 수 있는 일에 비하면 초기 단계라고 평가하며,

경영진이 AI를 적용할 핵심 영역을 직접 정하는 하향식(top-down) 접근도 병행할 계획이라고 밝혔습니다.

특히 주목하는 분야는

• 땅속에 석유·가스가 얼마나 묻혀 있고 어디에서 뽑아야 효율적인지를 분석하는

• 지구과학(geoscience)과 저류층 모델링(reservoir modeling)이었습니다.

토털 에너지스가 대량으로 보유한

• 탄성파 데이터(지하 탐사에 쓰는 진동 데이터)를 바탕으로

• 생성형 AI와 파운데이션 모델을 개발하면 유전 개발의 효율을 크게 높일 수 있다는 판단에서였습니다.

물론 도입 과정에서 어려움도 있었습니다.

CMA CGM의 로돌프 사데 회장은

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지난달 중순, 프랑스 파리에서 ‘비바 테크놀로지 2026’이 열렸습니다.

여러 세션이 열렸고, 글로벌 여행업계를 이끄는 주요 인사 중 하나인 부킹닷컴의 글렌 D. 포겔 CEO가 무대에 올랐습니다.

블룸버그의 유럽/중동/북아프리카 지역의 테크/미디어 팀을 이끄는 에이미 톰슨의 사회로 진행된 이날 세션

• 두 사람은 AI가 이끄는 커넥티드 트립부터 여행 중 AI가 문제를 일으켰을 때의 책임 소재,

• 챗GPT·클로드와 같은 범용 AI의 부상이 불러올 경쟁,

• 유럽의 규제 환경이 기술 혁신에 미치는 영향까지 다양한 주제를 폭넓게 다루었습니다.

AI가 실제 여행 현장의 불편과 비효율을 어떻게 줄일 수 있는지에 초점을 맞춘 자리였습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 부킹닷컴, AI ‘예측 기계’로 여행 불편사항 선제 대응 나선다

2. AI가 짜주는 여행, 믿고 맡길 수 있을까…부킹닷컴 CEO가 말하는 ‘신뢰와 책임’

3. 범용 AI 챗봇의 공세, 여행 플랫폼은 무너질까?

4. “알파벳 Z 빼고 다 동원한 규제”…부킹닷컴 CEO가 꼬집은 유럽의 병

이 내용을 중심으로 오늘 이야기를 시작하겠습니다.

1. 부킹닷컴, AI ‘예측 기계’로 여행 불편사항 선제 대응 나선다

글렌 D. 포겔 CEO는 부킹닷컴의 핵심 목표를

이라고 밝혔습니다.

그동안 이러한 통합적인 경험이 실현되지 못한 이유로는 복잡한 여행 과정 자체와 서로 단절된 여행 시스템들을 꼽았습니다.

이 자리에서 그는 해법으로 ‘커넥티드 트립(Connected Trip)’을 제시했습니다.

• 여행자 관점에서 여행을 처음 떠올리는 그 순간부터

• 검색, 결정, 예약, 실제 여행에 이르기까지의 모든 과정을

• 하나로 연결하는 통합된 경험을 제공하겠다는 것이 부킹닷컴이 꿈꾸는 목표였습니다.

이를 위해 글렌 D. 포겔 CEO는 사용자의 요청을 생성형 AI를 활용해 실현할 수 있다고 설명했습니다. 사실 여행을 망치는 가장 큰 요인은 바로 “돌발 상황”입니다. 여행은 마치 도미노처럼 일정 하나가 어긋나면 연쇄적인 문제가 생깁니다.

글렌 D. 포겔 CEO는

• 이를 한 곳에서 해결할 수 있는 ‘단일 창구’를 마련하는 것을 1차 목표로 삼겠다고 밝혔습니다.

• 궁극적으로는 AI를 선제적 방어 수단인 ‘예측 기계’로 활용해

• 문제가 터지기 전에 미리 막겠다는 지향점도 함께 제시했습니다.

이러한 비전을 현실로 만들기 위해 부킹닷컴의 모기업 부킹 홀딩스(Booking Holdings)는 산하 브랜드들이 각자의 방식대로 혁신을 탐색하도록 지원하고 있었습니다.

좀 더 구체적으로 살펴보면

• 미국의 계열사 프라이스라인은 이미 AI 여행 계획 기능을 도입했으며,

• 관련 애널리스트들로부터 최고의 AI 도구로 평가받기도 했습니다.

카약(Kayak), 오픈테이블(OpenTable), 아고다(Agoda) 등 다른 계열사들도 각자의 영역에서 AI 기술을 고도화하고 있었습니다.

그리고 그 방향은 서로 공유했지만, 모기업이 특정 방향을 강요하지는 않았습니다.

글렌 D. 포겔 CEO는

라고 그 이유를 설명했습니다.

부킹 홀딩스는 기존 브랜드 외에도 내부에서 두 개의 새로운 스타트업 프로젝트를 육성 중이었습니다.

• 기존 기업의 익숙한 관성에 갇혀 혁신이 지연되는 것을 막고자,

• 아예 새로운 회사를 세워 스타트업 방식으로 운영하는 전략을 택한 것이었습니다.

이 중 첫 번째 프로젝트는 카약의 창업자인 스티브 해프너가 이끌고 있습니다. 과거 카약을 창업했을 때처럼, 이번에도 AI를 활용해 새로운 가치를 창출해 달라는 임무를 맡았습니다.

두 번째 프로젝트는 다른 지역에서 또 다른 인물이 총괄하고 있습니다.

• 다만 포겔 CEO는 두 사업이 구체적으로 어떤 방향을 향하고 있으며,

• 고객 경험의 어느 부분을 혁신할 것인지에 대해서는 “준비가 되면 공개하겠다”라며 말을 아꼈습니다.

2. AI가 짜주는 여행, 믿고 맡길 수 있을까…부킹닷컴 CEO가 말하는 ‘신뢰와 책임’

하지만 이 모든 부킹닷컴의 구상은 “신뢰”라는 전제조건이 필요합니다.

다시 말해 여행자가 자신의 결정을 AI에게 온전히 맡길 만큼 시스템을 신뢰할 수 있느냐는 의미이기도 합니다.

사회자는 고객이 AI에게 가장 먼저 맡길 일이 무엇이라고 생각하는지 물었습니다.

이에 글렌 D. 포겔 CEO는 “비행기를 타는 승객들은 이미 AI에게 목숨을 맡기고 있다”라고 답했습니다.

• 비록 생성형 AI는 아닐지라도,

• 항공 운항 시스템 곳곳에서 이미 AI가 핵심적인 역할을 하고 있다는 점을 짚은 것입니다.

그러면서도 그는 “많은 사람이 여전히 스스로 결정하기를 원한다”라고 강조했습니다.

• AI가 고객의 취향과 요구를 정확히 파악하더라도,

• 최종 결정권만큼은 반드시 고객에게 돌려주어야 한다는 뜻이기도 했습니다.

글렌 D. 포겔 CEO가 그리는 이상적인 여행업의 미래는 대략 이랬습니다.

• 여행자가 필요성을 느끼기도 전에 AI가 이를 미리 파악하여 항공편과 교통편을 알아서 예약하고

• 중간에 사람이 개입하거나 확인할 필요 없이 모든 과정이 자동으로 마무리되며,

• 여행자는 언제 어디로 떠나는지만 통보받게 됩니다.

하지만 그는 대다수 소비자가 아직 이 단계에 이르지는 못했다고 인정했습니다.

• 특히 네 식구가 여러 목적지를 오가는 복잡한 가족 여행이라면,

• 알고리즘에 모든 결정을 위임하기는 꺼려질 수밖에 없다고 덧붙였습니다.

그렇다면 반드시 사람의 개입이 필요한 영역은 어디일까요?

글렌 D. 포겔 CEO는 여행업을 의료 분야와 비교해 설명했습니다.

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그들 스스로 분석한 강점과 리스크 요인은 과연 무엇일까요?

10일 미국 나스닥에 주식예탁증서(ADR)를 상장하는 SK하이닉스가 투자 설명서를 제출했습니다

.

보통 투자 설명서에는 기업에 관한 상세한 정보가 담겨 있습니다.

그동안 여러 기업의 투자 설명서를 분석해 온 본지는, 이번 SK하이닉스의 설명서 중에서도 ‘스스로 밝힌 강점과 리스크 요인’에 특히 주목했습니다.

다양한 매체에서 기업 분석 결과를 내놓지만,

• 가장 중요한 것은 기업 스스로 내리는 평가일 수밖에 없기 때문입니다.

• 특히 모든 정보를 투명하게 공개해야 하는 미국 시장의 특성을 고려할 때,

• 이번 자료는 매우 큰 의미를 지닌다고 저희는 판단했습니다.

해당 설명서에는

• AI 시대를 겨냥한 HBM(고 대역폭 메모리) 중심의 사업 전략과 성장 계획은 물론,

• 투자자가 반드시 유의해야 할 위험 요인까지 폭넓게 수록되어 있었습니다.

본지는 이 투자 설명서에 명시된 강점과 리스크 요인을 중심으로 정리했습니다.

1. HBM으로 앞서간 SK하이닉스, 그 앞에 놓인 기술 장벽

2. 적자에서 사상 최대 이익으로, 그러나 사이클은 돈다

3. 생산 기지를 넓히는 SK하이닉스: CHIPS 법과 공급망 병목 사이에서

4. 미중 사이에 선 SK하이닉스: 지정학과 규제

이 내용을 바탕으로 오늘 기사를 시작하겠습니다.

1. HBM으로 앞서간 SK하이닉스, 그 앞에 놓인 기술 장벽

SK하이닉스는 투자 설명서에서 스스로를 ‘AI 시대의 핵심 기업’으로 규정했습니다.

그 근거로 내세운 것은 HBM(고 대역폭 메모리) 기술이었습니다. HBM은 데이터 처리 속도가 빠르면서도 전력 소비가 적은 첨단 메모리 반도체를 말하는데요. GPU(그래픽 처리 장치), AI, 고성능 컴퓨팅 등 압도적인 성능이 요구되는 분야에서 널리 사용됩니다.

SK하이닉스는 투자 설명서에서 HBM 제조의 핵심인 TSV(실리콘 관통 전극) 기술을 지속적으로 발전시키고 있다고 밝혔습니다.

• TSV란 칩을 수직으로 뚫는 미세한 전극을 말합니다.

• 여러 층으로 쌓아 올린 D램 칩과 맨 아래의 로직 칩을 하나로 연결하는 역할을 하게 되는데요.

SK하이닉스는 HBM 외에도 AI 인프라에 최적화된 폭넓은 D램 제품군과 기업용 SSD(eSSD) 기술력을 강점으로 꼽았습니다.

낸드플래시 분야에서는 셀을 수직으로 쌓는 적층 기술을 176단, 238단에 이어 321단까지 끌어올리고 있었습니다.

이처럼 SK하이닉스가 기술적으로 강할 수 있는 이유는

• 그동안 축적해 온 특허와 탄탄한 사업 기반 때문이었습니다.

• 2026년 3월 31일 기준으로 SK하이닉스가 보유한 특허는 국내 4,823건, 해외 16,680건에 달합니다.

물론 이러한 강점이 시장에서의 안정적인 지위를 영원히 보장하는 것은 아닙니다.

우선 치열한 경쟁 상황을 그들은 리스크로 꼽았습니다.

• D램 시장에서는 삼성전자, 마이크론, CXMT와 맞붙고 있으며,

• 낸드 시장에서는 삼성전자, 키옥시아, 마이크론, 샌디스크 등과 경쟁 중이었습니다.

게다가 자국 내 생산을 유도하는 미국의 ‘칩스법(CHIPS Act)’과 한·미·일·대만이 참여하는 ‘칩 동맹’ 논의가 맞물리면서 글로벌 경쟁 구도는 한층 복잡해질 전망입니다.

급격한 기술 변화도 중요한 변수입니다.

2026년 3월 구글이 공개한 데이터 압축(양자화) 기술 ‘터보 퀀트(TurboQuant)’가 대표적입니다.

• 이처럼 같은 용량으로 더 많은 데이터를 처리하는 기술이 보편화되면,

• HBM과 같은 고성능 메모리의 수요 자체가 줄어들 위험이 있습니다.

수익성 악화 우려도 존재합니다.

• 메모리 반도체의 평균 판매 가격(ASP)은 기술이 발전할수록 낮아지는 경향이 있습니다.

• 따라서 원가 절감 속도가 가격 하락세를 따라잡지 못하면 수익성은 나빠질 수밖에 없습니다.

생산 과정의 까다로움도 리스크입니다.

• 미세한 불순물이나 결함 하나만으로도 수율(결함 없는 합격품 비율)이 크게 떨어질 수 있으며,

• 특히 새로운 공정을 도입하는 초기에 자주 발생한다고 SK하이닉스 측은 밝혔습니다.

만약 이미 출하된 제품에서 결함이 발견될 경우, 다년 보증에 따른 막대한 교체 및 보상 비용을 치러야 하며 기업의 평판마저 훼손될 수 있는 상황이었습니다.

특허 분쟁 역시 끊이지 않고 있었습니다. 일례로 미국 기업 ‘모놀리식 3D(MonolithIC 3D)’는

• 2026년 2월과 5월 두 차례에 걸쳐 SK하이닉스의 D램과

• 낸드 제품이 자사 특허 12건(각각 7건, 5건)을 침해했다며

• 미국 국제무역위원회(ITC)에 조사를 신청했고, ITC는 현재 두 건 모두 조사를 개시한 상태입니다.

이 밖에도 제3자로부터 특허 침해 주장을 지속적으로 받아왔으며, 앞으로도 유사한 분쟁이 발생할 가능성이 있다고 SK하이닉스 측은 밝혔습니다.

특히 타사 기술에 대한 라이선스나 교차 라이선스(크로스 라이선스) 갱신에 실패할 경우,

일부 제품의 생산과 판매에 차질이 발생할 수도 있는 상황이었습니다.

2. 적자에서 사상 최대 이익으로, 그러나 사이클은 돈다

결국 SK하이닉스가 독보적인 기술력을 앞세워 시장을 확장하더라도 이러한 포부가 실제 재무 지표로 직결되는지는 또 다른 문제입니다. 기업의 실적은 기술 경쟁력과 별개로 메모리 반도체 산업 특유의 극심한 업황 변동성을 고스란히 반영하기 때문입니다.

실제 실적 추이를 살펴보면 변동폭이 매우 컸습니다.

• 2023년에는 9조 1,380억 원의 연간 순손실을 기록했지만

• 이듬해인 2024년 19조 7,970억 원,

• 2025년에는 42조 9,480억 원의 순이익을 내며 가파르게 반등했습니다.

올해 1분기 순이익 역시 40조 3,460억 원을 기록해, 전년 동기(8조 1,080억 원) 대비 크게 늘었습니다.

매출 구조는 D램에 대한 의존도가 압도적으로 높은 상황이었습니다.

• 올해 1분기 기준 전체 매출에서 D램이 77.3%, 낸드가 22.0%를 차지했습니다.

• 물론 구조적으로 보면 지난해(D 램 77.1%, 낸드 21.3%)와 거의 비슷한 수준입니다.

실적 반전의 배경에는

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우리는 지난달 중순 프랑스 파리에서 열린 ‘비바 테크놀로지 2026’에서 이 문제에 대한 해답의 실마리를 찾을 수 있었습니다. 바로 월드 와이드 웹(WWW)의 창시자인 팀 버너스-리 경이 오른 무대에서 말이죠. 이날 자리에는 팀 버너스-리 경이 공동 창업한 기업 ‘인럽트(Inrupt)’의 존 브루스 CEO도 함께했습니다.

‘디 애틀랜틱’의 니콜라스 톰슨 CEO 겸 편집장이 사회를 맡은 대담에서는

• AI 시대에 개인 데이터를 어떻게 보호할 것인지,

• 그리고 그 해결책이 나아가야 할 방향에 대해 심도 있는 논의가 이루어졌습니다.

본지는 25분간 진행된 이날 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 팀 버너스 리 “AI 시대, 국가 주권보다 중요한 건 ‘개인 데이터 주권’

2. 내 편에서 일하는 AI ‘찰리’... LLM에는 ‘흔든 진실’만 건넨다

3. 관심 경제에서 의도 경제로 — 팀 버너스 리가 설계하는 다음 인터넷

4. 팀 버너스 리가 AI 기업의 프라이버시 정책을 의심하는 이유

이 내용을 바탕으로 오늘 이야기를 본격적으로 시작해 보겠습니다.

1. 팀 버너스 리 “AI 시대, 국가 주권보다 중요한 건 ‘개인 데이터 주권’

웹이 처음 등장했을 당시에는 누구나 자신만의 웹사이트를 만들 수 있었습니다.

이러한 개방성은 개인에게 실질적인 힘을 실어주었습니다.

그러나 오늘날 대부분의 사용자는 페이스북과 같은 거대 플랫폼의 울타리 안에 머무르고 있습니다.

팀 버너스-리 경은 최근 사용자들이

• 단순한 검색 엔진으로도 충분히 해결할 수 있는 질문까지

• LLM(대규모 언어 모델)에 의존하고 있다고 지적했습니다.

기술이 발전하면서 생활은 더 편리해졌지만,

정작 개인이 자신의 데이터 통제권을 상실한 채 AI를 사용하고 있다는 진단이었습니다.

두 연사가 주목한 핵심 의제는 국가 차원의 ‘AI 주권’이 아니라, 바로 ‘개인의 주권’이었습니다.

팀 버너스-리 경은

라고 강조했습니다.

그렇다면 과연 ‘내 데이터’의 범위를 어디까지로 봐야 할까요?

• 생년월일이나 건강·금융 정보처럼 개인에게 고유한 정보도 있지만,

• 웹에서 유통되는 데이터의 상당수는 타인과 공유되는 상황입니다.

예를 들어 두 사람이 주고받은 이메일은 양쪽 모두의 데이터에 해당합니다.

• 존 브루스 CEO는 개인과 연관된 사실상 그 모든 정보가 ‘내 데이터’의 영역에 포함되며,

• 그중 무엇이 중요한지는 사용자 본인이 직접 판단해야 한다고 설명했습니다.

자신에 관한 모든 데이터 조각에 접근할 수 있어야 하고, 이를 누구에게 허용할지 결정하는 ‘관리자(custodian)’ 역시 대체로 본인이어야 한다는 뜻이었습니다.

이들이 제기한 더 심각한 문제는 LLM이 사용자에 대해 축적하는 정보의 깊이입니다.

• LLM은 자녀의 이름이나 몇 시간 뒤로 예정된 병원 예약까지 파악할 정도로

• 사용자를 속속들이 분석하고 있는 상황입니다.

AI가 본격적으로 활용되기 이전의 단순한 검색어 수집과는 비교조차 되지 않는 수준입니다.

• 두 연사는 사용자가 이러한 정보 수집 수준에 깜짝 놀라는 순간을

• 이른바 ‘WTF(What The F***)’ 순간이라고 불렀습니다.

이러한 데이터 침해는 이미 현실로 다가왔다는 것이 이들의 진단이었습니다.

인럽트의 존 브루스 CEO는 사용자별로 가격을 다르게 책정하는 ‘동적 가격 책정(dynamic pricing)’을 대표적인 사례로 들었습니다.

• 가령 유럽 내 사용자가 쿠키 수집 동의 창에서 ‘아니오’를 선택하더라도,

• 분석해 보면 약 35%의 사례에서 시스템이 여전히 데이터를 무단으로 사용하고 있었다고 폭로했습니다.

이를 제재할 마땅한 장치가 없기 때문입니다.

존 브루스 CEO는 현재의 웹 생태계가 이미 왜곡되어 있으며, AI가 개인 데이터를 밀착 공유·확보함에 따라 그 폐해가 한층 더 심각해질 것이라고 경고했습니다.

2. 내 편에서 일하는 AI ‘찰리’... LLM에는 ‘흔든 진실’만 건넨다

현재의 웹 생태계가 왜곡되어 있다는 진단에만 머물렀다면, 이는 뻔한 경고에 그쳤을 것입니다.

두 연사의 진짜 관심사는 ‘기울어진 운동장을 어떻게 평평하게 되돌릴 것인가’에 있었습니다.

그 해결책으로 제시된 것이 바로 AI 에이전트 ‘찰리(Charlie)’입니다.

참고로 찰리는

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이달 중순, 프랑스 파리에서는 ‘비바 테크놀로지 2026’이 열렸습니다.

저희는 행사에서 진행된 여러 세션 중, 스테이블코인 업계와 전통 금융 업계를 각각 대표하는 두 인물에 주목했습니다.

• 바로 스테이블코인 기업 서클(Circle)의 제레미 알레어 최고경영자(CEO)와

• 자산운용사 블랙록(BlackRock)의 롭 골드스타인 최고운영책임자(COO)가 참여한 세션이었습니다.

이 자리에서 이들은

• 스테이블코인, 자산의 토큰화, AI 에이전트를 비롯해

• 해당 기술들이 맞물려 구축할 새로운 금융 인프라를 주제로 심도 있는 이야기를 나눴습니다.

이날 대담의 초점은 화려한 기술 자체에 있지 않았습니다.

• 그보다는 새로운 기술이 실제 금융 현장에서 발생하는 마찰과

• 비효율을 어떻게 줄일 수 있는지에 맞춰 줬고 이에 대한 견해를 밝혔습니다.

본지는 이날 진행된 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI와 블록체인의 충돌, 입자 충돌급 에너지를 낸다

2. 사람은 의도를, AI는 코드를… ‘생성형 계약’ 폭발 전야

3. 토큰화의 출발점은 ‘현금’… 골드스타인이 그린 두 갈래 미래

4. 모든 가치가 디지털로 표현될 때… 진정한 ‘경제 운영체제’가 온다

이를 중심으로 오늘의 이야기를 시작하겠습니다.

1. AI와 블록체인의 충돌, 입자 충돌급 에너지를 낸다

대담의 문을 연 블랙록의 롭 골드스타인은 현재의 변화를

• ‘크립토(암호화폐)’나 ‘블록체인’ 대신 ‘디지털 자산’이라 부른다고 밝혔습니다.

• 기술 자체보다는 그 기술이 현실의 문제를 해결하는 능력에 더 주목하기 때문입니다.

그가 꼽은 가장 시급한 문제는 의외로 단순했습니다. 오늘날 현금을 송금하는 과정 자체가 “충격적일 만큼 번거롭다”라는 사실입니다. 물론 약 200조 달러 규모의 거대한 자본시장이 하루아침에 새로운 인프라로 옮겨갈 수는 없습니다.

하지만 골드스타인은 일상적인 금융 거래의 마찰을 줄일 기회가 이미 곳곳에 존재한다고 진단했습니다. 그는 단숨에 모든 것이 바뀌는

• 소위 ‘전부 아니면 전무(All-or-nothing)’ 방식의 변화를 기대하는 것은 함정이라고 지적했습니다.

• 변화는 점진적이되, 확실하게 진행된다는 뜻이었습니다.

실제로 그는

라며 업계 전반의 구체적인 움직임을 강조했습니다.

변화의 속도보다는 방향성이 훨씬 중요하다는 사실을 시사하는 부분이었습니다.

블랙록의 롭 골드스타인이 눈앞의 현실적 마찰에 집중했다면, 서클을 이끄는 제레미 알레어는 같은 변화를 한층 거시적인 관점에서 바라보았습니다.

약 13년 전 이 분야에 뛰어든 그는

• 애초부터 블록체인 네트워크가 하나의 거대한 ‘운영체제(OS)’가 될 것이라고 내다봤습니다.

• 운영체제란 컴퓨터나 스마트폰을 구동하는 핵심 기반 소프트웨어를 뜻하는데요.

제러미 알레어는

• 개인용 컴퓨터에서 모바일로,

• 전화선 인터넷에서 초고속 통신망으로 기술이 진화했듯이,

• 이제는 제4세대인 ‘경제 운영체제’의 시대가 열리고 있다고 진단했습니다.

이 체제 안에서는 자산 가치의 표현, 거래 계약 체결, 경제 규칙 설정 등 모든 과정이 단일 시스템에서 이루어지는데요. 여기에 지능을 담당하는 또 다른 운영체제인 ‘AI 플랫폼’이 급격히 부상하며,
이 경제 운영체제와 강렬하게 맞부딪히고 있다는 것이 그의 진단이었습니다.

제레미 알레어는

라고 전망했습니다.

롭 골드스타인은 ‘충돌’이라는 단어 대신, 서로의 힘을 몇 배로 증폭시키는 ‘힘의 배가(Force multiplier)’라는 표현을 선호한다고 말했습니다

이에 대해 제레미 알레어는

• 두 힘이 부딪혀 막대한 에너지를 방출하는 ‘입자 충돌’에 가깝다고 답했는데요.

두 사람이 사용한 비유는 달랐지만, 가리키는 방향은 명확히 한쪽을 가리켰습니다.

• AI와 블록체인의 결합이 가져올 미래의 금융은

• 지금까지 우리가 겪어온 것과는 전혀 다른 차원이 될 것이라는 확신이었습니다.

2. 사람은 의도를, AI는 코드를… ‘생성형 계약’ 폭발 전야

두 운영체제의 충돌은 단순한 추상적 전망에 그치지 않습니다.

이는 ‘AI 에이전트’와

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이달 중순 프랑스 파리에서 열린 ‘비바 테크놀로지 2026’에서는 흥미로운 대담이 진행되었습니다.

• 무대에 오른 인물은 아마존의 피터 디샌티스 수석 부사장이었습니다.

• 그는 현재 아마존의 AI 기반 모델과 맞춤형 반도체, 그리고 양자 컴퓨팅 부문을 총괄하고 있는데요.

디 애틀랜틱의 닉 톰슨 CEO 겸 편집장의 사회로 진행된 이날 대담은

• AI 기술의 현주소와 미래,

• 이를 뒷받침할 반도체 혁신,

• 그리고 양자 컴퓨터의 실질적인 활용 방안 등을 폭넓게 다루었습니다.

이날 대담은 최근 화두로 떠오른 보안 이슈를 시작으로 진행되었습니다.

행사 며칠 전, 앤트로픽이 자사의 AI 모델인 ‘페이블(Fable)’을 전격 회수하는 일이 있었습니다.

《월스트리트저널》 보도에 따르면

• 아마존이 해당 모델에서 보안 결함을 찾아내 미국 정부에 먼저 알렸고,

• 정부가 이를 앤트로픽에 통보하면서 회수 조치로 이어졌습니다.

아마존이 앤트로픽의 주요 투자자라는 점을 고려하면, 닉 톰슨 편집장은 아마존의 관점에서 눈앞의 이해관계와 상충하는 결정을 내린 것이라고 평가했습니다.

본지는 25분간 진행된 이날 대담 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI, 이제 막 출발선…모델·에이전트·인프라 모두 혁신 초입

2. AI의 미래는 ‘칩’에서 갈린다…피터 디샌티스가 본 반도체 혁신

3. AI 비용은 1년 새 10분의 1로…그래도 갈 길은 멀다

4. 파인먼의 꿈, 양자 컴퓨터… AI 다음의 무대가 열린다

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. AI, 이제 막 출발선…모델·에이전트·인프라 모두 혁신 초입

AI의 미래를 묻는 사회자의 질문에

• 피터 디샌티스 부사장은 우리가 아직 기술 발전의 초기 단계에 있다고 진단했습니다.

• 그는 현재 상황이 모든 영역에서 혁신이 시작되는 시점이라고 진단했습니다.

이와 함께 피터 디샌티스 부사장은 AI가 가속되는 상황을 단순한 모델 성능의 향상만을 의미하지 않는다고 보았습니다. 다시 말해 AI 모델이 똑똑해지는 것을 넘어,

• 사람을 대신해 업무를 처리하는 AI 에이전트로 진화하고 있으며,

• 이러한 AI 에이전트들이 앞으로 더 많은 역할을 맡게 될 것이라고 설명했습니다.

그의 이러한 AI 에이전트 관련 발언은 사실 본지가 다양한 콘퍼런스 세션을 취재하면서 접한 발언과 일맥 상통하는 부분이 있었습니다.

이와 함께 그는 현재 많은 사람들이 놓치는 또 다른 축을 언급했습니다.

• AI가 실질적으로 유용해지려면 비용과 전력 소모를 줄이고 효율성을 더욱 높여야 한다는 점이었습니다.

• AI 모델 자체의 숙제일 수도 있고, 이를 구동하는 인프라 차원의 숙제일 수도 있다고 덧붙였습니다.

여기에 더해 피터 디샌티스 부사장은 AI의 구조적 변화에 대한 전망도 내놨습니다.

• 현재 대부분의 AI 모델은 ‘트랜스포머(Transformer)’라는 설계 방식을 채택하고 있습니다.

• 그는 트랜스포머를 견고하고 수명이 긴 구조로 평가했습니다.

동시에 이 구조 안에서도 모델을 더 효율적이고 유능하며 안전하게 만들고, 내부 연산 과정을 더 투명하게 파악할 수 있도록 개선하는 작업이 활발히 진행 중이라고 설명했습니다.

하지만 이것이 끝은 아닙니다.

• 그는 세상을 이해하는 새로운 형태의 AI인 ‘월드 모델(World Model)’과,

• 사람과 AI의 소통 방식 자체를 뒤바꿀 새로운 구조에 큰 관심을 보였습니다.

현재는 음성과 영상, 텍스트가 각각 따로 작동하고 있습니다.

하지만 앞으로는 이 세 가지 요소가 하나로 결합할 것으로 본 것인데요.

그렇게 될 경우 지연 시간이 40밀리초(0.04초) 안팎으로 줄어들어

• AI가 거의 실시간으로 반응하게 될 전망입니다.

• 이렇게 되면 AI는 사람의 말뿐만 아니라, 고개를 끄덕이거나 손짓하는 행동까지 읽어낼 수 있게 됩니다.

피터 디샌티스 부사장은 이러한 변화가

• 공간 내의 소리를 항상 인식하고 있는

• ‘앰비언트 리스닝(Ambient Listening, 상시 청취)’ 형태로 구현될 수 있다고 내다봤습니다.

이를 통해 AI는 사용자의 상황을 훨씬 더 깊이 이해하고 맥락을 파악할 수 있게 될 것으로 보이는데요.

다만 그는

• “사용자가 원하지 않을 때는 언제든 이 기능을 끌 수 있어야 한다”라며

• 기술 발전 이면에 있는 사생활 보호의 중요성도 잊지 않고 짚었습니다.

2. AI의 미래는 ‘칩’에서 갈린다…피터 디샌티스가 본 반도체 혁신

음성과 영상, 텍스트가 하나로 결합하고 AI가 사용자의 곁에서 늘 맥락을 파악하는 미래.

이것이 현실이 되기 위해서는

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이 자리에서 손 마사요시 회장은 초인공지능(ASI) 플랫폼 분야에서 세계 1위로 도약하겠다는 중장기 전략을 발표했습니다. 또한, 2042년까지 순자산가치(NAV)를 1,000조 엔 규모로 끌어올리겠다는 구체적인 목표도 함께 제시했습니다.

소프트뱅크그룹은 이러한 목표를 달성하기 위한 사업 전략을 보드게임 ‘오셀로’에 비유해 설명했습니다.

• 오셀로에서 승리하려면 네 모서리를 먼저 차지해야 하듯,

• AI 모델·반도체· AI 인프라·로봇 등 4개 분야를 핵심 축으로 삼아 시장을 선점하겠다는 것입니다.

그렇다면 손 회장이 그리는 미래는 구체적으로 어떤 모습일까요?

본지는 이날 소프트뱅크 그룹의 주주총회 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 68세 손정의, ‘50년 인생계획’ 수정… “70대에 ASI 만들겠다”

2. “에이전틱 AI 시대엔 CPU가 핵심”… Arm 키우는 이유

3. 美·佛 이어 ABB 로보틱스까지… ‘AI 손과 발’ 완성

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 68세 손정의, ‘50년 인생계획’ 수정… “70대에 ASI 만들겠다”

손 마사요시 회장은 19세 때 세웠던 ‘50년 인생 계획’을 최근 일부 수정했습니다.

• 그의 원래 계획은 20대에 이름을 알리고,

• 30대에 사업 자금을 모으며, 40대에 큰 승부를 걸고,

• 50대에 사업 모델을 완성해 60대에는 후계자에게 경영권을 물려주는 것이었습니다.

하지만 올해 68세인 손 회장은 은퇴를 미루고 새로운 목표를 세웠습니다.

• 여전히 매달 두세 번씩 해외 출장을 다니고,

• 젊은 직원들과 90분간 탁구를 칠 정도로 건강에 자신감이 있기 때문입니다.

그는

• “지금처럼 건강한데 은퇴하면 오히려 시간을 어떻게 보낼지 모르겠다”라며

• “70대에 초인공지능(ASI)을 실현하는 것이 새로운 목표”라고 밝혔습니다.

이 새로운 목표의 배경에는 인류의 발전에 대한 손 회장의 오랜 고민이 담겨 있었습니다.

• 손 회장은 지난 20만 년의 역사 동안 인류의 발전을 가로막은 가장 큰 장벽이

• ‘지능과 실행 능력의 한계’였다고 진단했습니다.

하지만 ASI가 인간의 지능을 확장하고 물리적 AI인 로봇이 행동을 대신한다면, 이 한계를 충분히 극복할 수 있다고 내다봤습니다.

사실 이러한 손 회장의 생각은 갑작스러운 것이 아닙니다.

그는 이날 16년 전 주주총회에서 발표했던 ‘향후 30년 비전’을 다시 언급했습니다.

당시 손 마사요시 회장이 예고했던

• ‘뇌 컴퓨터의 탄생’과 ‘지능형 로봇과의 공존’이

• 오늘날 각각 ASI와 물리적 AI로 현실화되고 있다고 그는 설명했습니다.

나아가 AI가 단순히 정답을 제시하는 수준을 넘어,

• 스스로 판단하고 행동하는 ‘에이전틱 AI(Agentic AI)’로 진화할 것으로 전망했습니다.

• 머지않아 한 사람이 1,000개의 AI 비서를 거느리는 시대가 온다는 의미이기도 했습니다.

그렇다면 손 마사요시 회장은 이처럼 ASI와 로봇 개발에 매진할까요?

궁극적인 이유는 돈이 아니었습니다.

손 회장은 아버지가 임종을 앞두고

라고 하셨던 말씀을 떠올리며, 수십억 명의 인류를 행복하게 만드는 것이 진짜 목적이라고 강조했습니다.

한편 이러한 원대한 비전을 이어갈 경영권 승계와 기업 전략에 대한 생각도 밝혔습니다.

소프트뱅크가 이끄는 AI 혁명은 앞으로 300년 동안 이어질 장기적인 과제였습니다. 따라서 외부 인사보다는 그룹의 철학을 깊이 이해하고 있는 2,000여 개 계열사 내부에서 후계자가 나와야 한다고 못 박았습니다.

아울러 글로벌 시가총액 상위 10대 기업들을 향해서는 단순한 경쟁자를 넘어 선의의 경쟁과 협력을 함께 이어갈 동반자라고 덧붙였습니다.

2. “에이전틱 AI 시대엔 CPU가 핵심”… Arm 키우는 이유

손 마사요시 회장은 이러한 비전을 현실로 만들기 위한 구체적인 전략으로

오셀로 게임의 ‘네 모서리’를 언급했습니다.

이 중에서 AI의 두뇌 역할을 하는 ‘AI 모델’과 ‘반도체’ 두 분야에 대한 설명이 먼저 이어졌습니다.

첫 번째 모서리인 ‘AI 모델’ 분야에서

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이 글의 요약본은 앞서 파이낸셜 타임스에 게재되기도 했습니다.

그는 40여 년간 중국을 오가며 고위 지도자들과 교류해 왔고, 기원전 221년 통일 이후부터 이어진 중국사를 오랫동안 연구해 온 인물입니다.

최근 한 달 동안은

• 중국에서 열흘간 머무는 등 아시아 지역을 돌며 여러 나라의 고위 정책 입안자들을 만났습니다.

• 이 방문을 바탕으로 그는 현재 세계 질서가 거대한 전환점을 지나고 있다고 진단했습니다.

그가 내놓은 핵심 주장은 다음과 같았습니다.

• 중국 특유의 문화와 시진핑의 리더십이 크게 성장한 경제력·군사력·지정학적 영향력과 결합하고,

• 여기에 미·중 양국의 정치적 현실까지 맞물리면서,

• 과거 중국이 겪은 이른바 ‘100년의 굴욕’을 바로잡는 방향으로 움직이기 시작했다는 것입니다.

레이 달리오는 이러한 변화가 다음의 4단계 경로를 거쳐 작동할 것으로 예견했습니다.

첫째, 중국이 한층 더 강력해지면서 핵심 분야에서 자급자족을 달성합니다.

둘째, 세계 AI 용 반도체의 대부분을 생산하는 대만에 점차 주권을 행사합니다.

셋째, 정면으로 군사 공격을 감행하는 대신 손자병법에 기반한 압박과 기만전술로 중국을 견제하려는 국가들을 제압합니다.

넷째, 이를 통해 최종적으로 현대판 조공(朝貢) 체제를 구축합니다.

그는 이러한 변화의 상당 부분이 시진핑의 재임 기간 동안 실현될 것으로 전망했습니다.

본지는 그의 글을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 달리오가 경고하는 세계 질서 대역전... 미국 중심에서 양극 체제로

2. 공자에서 바둑까지: 레이 달리오가 분석한 중국의 힘 행사 방식

3. 100년의 굴욕에서 대만 통일로: 레이 달리오가 본 중국의 시계

4. 국력 이동의 실체: 중국의 경제 구조와 대만 반도체 지렛대

그렇다면 레이 달리오는 구체적으로 어떤 이야기를 남겼을까요?

1. 달리오가 경고하는 세계 질서 대역전... 미국 중심에서 양극 체제로

레이 달리오는 “지난 몇 달 사이 세계 질서에 거대한 지각변동이 일어났다”라고 진단했습니다.

그 신호탄으로 그는

• 세계 각국 정상들이 베이징을 방문해 시진핑 국가 주석과 관계 개선에 나선 움직임을 꼽았습니다.

• 미국 트럼프 행정부 역시 한층 유연한 기조로 협력 의사를 보이고 있다고 분석했습니다.

아시아 안보회의(샹그릴라 대화)에서 나온 피트 헤그세스 미 국방장관의 연설이 대표적인 사례입니다. 이러한 변화의 배경에는 두 가지 핵심 인식이 자리 잡고 있다고 레이 달리오는 보았습니다.

첫째는 미국이 더 이상 제국을 지탱할 여력이 없다는 판단이었습니다.

• 그는 미국이 이란의 호르무즈 해협 위협에 대처하는 방식을 보며,

• 아시아를 비롯한 세계 지도자들이 두 가지 사실을 확신하게 됐다고 분석했습니다.

미국 국민에게는 전쟁의 부담을 감수할 의지가 없으며, 미국 정부 역시 두 개 이상의 전선에서 동시에 전쟁을 치를 자원이 부족하다는 점입니다.

그는 이 상황을

• 과거 영국이 이집트의 수에즈 운하 국유화에 무기력하게 대응하다가

• 제국의 몰락을 맞이했던 역사적 사건에 비유했습니다.

설상가상으로 올해 중간선거를 앞두고 미국의 내부 정치 갈등은 더욱 격화하고 있습니다.

• 레이 달리오는 공화당이 이번 선거에서 하원 다수당 지위를 잃을 가능성이 크다고 전망하며,

• 이러한 국내적 혼란이 미국을 해외 분쟁에 개입하기를 더욱 꺼리게 만든다고 지적했습니다.

둘째는 중국의 경제력이 급격히 성장하고 있다는 점입니다.

• 현재 중국 기업과 국책은행은 막대한 자본 잉여를 축적하며 강력한 구매력을 확보하고 있습니다.

• 그리고 이러한 확보는 위안화 가치를 밀어 올리는 요인이 되고 있습니다.

국제 무역과 자본 거래에서 위안화 결제 비중도 달러 대비 빠르게 증가하는 추세입니다.

• 이제 중국의 은행과 자본시장은 미국의 금융기관들을 위협하는 강력한 경쟁자로 부상했습니다.

• 아울러 중국은 향후 미국의 제재 대상이 될 위험이 있는 미국 발 자산을 보유하는 것을 기피하고 있습니다.

세계 각국의 지도자들이 이 두 가지를 기정사실로 받아들이자, 그동안 미국의 안보 우산과 미군 기지를 균형추 삼아 국익을 도모해 온 동맹국들의 셈법도 복잡해졌습니다

일본을 비롯해, 대만과 필리핀 등 아시아 국가들에게 의미가 남다르다고 지적했습니다.

게다가 미국의 정치적 혼란 위험이 고조되는 것과 달리, 철저한 하향식 위계 구조를 가진 중국은 내부 무질서가 발생할 위험이 훨씬 낮습니다.

결과적으로 레이 달리오는

• 세계가 기존의 미국 주도의 다자주의 및 규범 기반 질서에서 벗어나,

• 철저히 힘의 논리로 위계가 정해지는 양극 체제로 전환되는 초기 단계에 진입했다고 진단했습니다.

그렇다면 새롭게 재편되는 국제 질서의 정점에 설 중국은 세계를 어떤 시각으로 바라보고 있을까요?

그 답은 수천 년 동안 이어져 내려온 중국의 문화적 뿌리에서 찾을 수 있습니다.

2. 공자에서 바둑까지: 레이 달리오가 분석한 중국의 힘 행사 방식

레이 달리오는 한 나라의 문화가 곧 그 나라의 운명이라고 분석했습니다.

• 중국 문화의 근간은 모든 구성원이 각자의 위치를 알고

• 제 역할을 다함으로써 조화를 이룬다는 공자의 사상이 있다는 점입니다.

이는 가족 관계를 넘어 국가 안팎의 모든 관계까지 확장됩니다.

• 중국어로 ‘국가(國家)’라는 단어 자체가 ‘나라(國)’와 ‘가족(家)’을 합친 말인 것처럼,

• 중국은 국가를 하나의 거대한 가족으로 바라봅니다.

그 중심에는 ‘효(孝)’의 가치가 자리합니다.

• 부모나 지도자 같은 윗사람은 자식과 국민인 아랫사람을 이끌고 보호하며,

• 아랫사람은 존경과 복종으로 보답하는 구조입니다.

• 이렇듯 중국의 사회적 관계는 서로에게 의무를 지는 위계적인 특성을 지닙니다.

이러한 가치관은

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지난주 프랑스 파리에서 열린 ‘비바 테크놀로지’에서는 넷플릭스의 향후 비전을 확인할 수 있는 자리가 마련되었습니다. 이날 세션에는

• 엘리자베스 스톤 넷플릭스 최고 제품·기술 책임자(CPTO)가 무대에 올라,

• IT 전문 매체 와이어드의 스티븐 레비 편집장과 약 25분간 대담을 나눴습니다.

두 사람은

• 넷플릭스가 영화와 시리즈를 넘어 어디로 영역을 확장하고 있는지,

• 이러한 확장을 사업적으로 어떻게 증명해 낼 것인지,

• AI 기술을 콘텐츠 추천과 제작에 어떻게 활용하고 있는지에 대해 심도 있게 논의했습니다.

이날 진행된 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. “엔터테인먼…

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그렇다면 오픈클로를 개발한 창립자의 눈에 비친 현재 AI 업계의 동향은 어떨까요?

지난주 프랑스 파리에서 열린 ‘비바 테크놀로지 2026’에서는 이 질문에 대한 실마리를 찾을 수 있었습니다.

• 오픈클로의 창립자 피터 스타인버거와

• 오픈 AI의 핵심 제품군과 플랫폼을 총괄하는 티보 소티오가 함께 그들의 견해를 밝혔기 때문입니다.

약 22분 동안 진행된 이번 세션에서 두 전문가는

• AI 에이전트가 단순히 소프트웨어 개발 도구에 머무르지 않고,

• 기업의 일상적인 업무 전반에 깊숙이 파고들고 있는지에 대해 집중적으로 논의했습니다.

본지는 이날 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 코딩 도구에서 펀드레이징까지…오픈 AI 내부에서 입증된 코덱스의 확장성

2. 이메일 정리부터 반복 업무 자동화까지, 변화는 단계적으로 온다

3. 코드는 채점되지만 취향은 가르칠 수 없다…여전히 인간이 필요한 이유

4. 2030년, 100년 묵은 난제가 하루에 하나씩 풀린다

이 내용을 바탕으로 오늘 이야기를 본격적으로 시작해 보겠습니다.

1. 코딩 도구에서 펀드레이징까지…
오픈 AI 내부에서 입증된 코덱스의 확장성

사회자는 이날 세션을 시작하면서

• 지난해 비바 테크놀로지의 화두가 ‘생성형 AI’였다면,

• 올해는 ‘에이전틱 AI’로 그 중심이 이동했다고 분위기를 전했습니다.

이러한 변화는 왜 일어나고 있을까요?

이에 대해 오픈 AI의 티보 소티오는 모델 자체의 발전을 첫 번째 이유로 꼽았습니다.

• 그는 모델의 성능이 향상되면서 더 넓은 맥락을 파악할 수 있게 되었고,

• 도구의 활용 효율도 높아졌으며, 더 오랜 시간 작동할 수 있게 됐다고 설명했습니다.

실제로 GPT-5에 이어 출시된 GPT-5.2가 성능을 다시 한번 끌어올린 가운데, 여기에 ‘하니스(harness)’가 더해졌습니다. 하니스는 모델이 도구를 사용해 작업을 수행할 수 있도록 감싸 주는 실행 환경을 뜻합니다.

• 즉, 작업의 주도권을 모델에게 넘긴 것입니다.

• 그 결과 AI 모델은 이제 스스로 판단하고 행동할 수 있는 능력을 갖추게 되었습니다.

오픈클로의 창업자 피터 스타인버거는 이러한 변화를 자신의 실제 경험을 바탕으로 설명했습니다.

• 지난 2월 오픈 AI에 합류한 그는 처음 사흘 동안 협업 툴인 ‘슬랙(Slack)’을 익히는 데 집중했는데,

• 당시 슬랙이 마치 ‘하나의 거대한 우주’처럼 복잡하게 느껴졌다고 회상했습니다.

하지만 슬랙을 코덱스(Codex)에 연결하자

• 사내에 축적된 수많은 대화를 바탕으로 무엇이든 질문하고 답을 얻을 수 있게 되었고,

• 그제야 기술의 변화를 체감했다고 경험당을 소개했는데요.

이로 인해 업무 방식도 크게 달라졌습니다.

• 과거에는 사람이 여러 개의 터미널 창을 열어두고 에이전트에게 직접 지시를 내리는 방식이었습니다.

반면 지금은 사람이 하나의 중심 모델에게 지시를 내리면, 그 모델이 다른 에이전트들에게 업무를 나누어 배분하는 방식으로 바뀌었습니다.

AI의 이러한 제어 능력은 단순히 코딩 작업에만 쓰이는 것이 아니었습니다.

• 목표에 맞춰 끈기 있고 정밀하게 일하는 AI의 장점은

• 일반적인 사무 업무에도 그대로 적용되었습니다.

예를 들어, 오픈 AI는

• 구글 독스와 노션, 슬랙처럼 평소 사용하는 업무 도구들을 자사의 AI 모델인 코덱스에 연결했습니다.

• 그리고 이를 기업의 자금 조달 현황을 파악하는 데 적극적으로 활용했습니다.

오픈 AI의 세라 프라이어 CFO가

• 투자금 유치를 진행할 때도 이 방식을 활용했다고 피터 스타인버거는 소개했습니다.

• 오픈 AI는 회사 내부에서 먼저 기술을 폭넓게 써 보며 그 효과를 확실히 검증했고,

• 이후 시스템을 잘 다듬어 세상에 공개하게 된 것입니다.

피터 스타인버거는 금융업계에서 일하는 한 친구의 이야기까지 들려주었습니다.

처음에 그 친구는 AI를 그저 ‘프로그래밍할 때나 쓰는 도구’ 정도로만 여겼습니다.

하지만 피터가 이메일 정리 같은 일상적인 잡무까지

• AI에게 맡기는 모습을 직접 보고 나서야 생각이 바뀌었습니다.

• 그제야 그는 자신의 금융 업무 전반에 AI를 적극적으로 도입하기 시작했습니다.

이렇듯 AI가 가져온 기술의 변화는 이미 우리 눈앞의 현실이 되었습니다.

이제 남은 과제는 단 하나입니다.

이 거대한 변화의 물결을 실제 기업과 조직 안에서 어떻게 성공적으로 안착시킬 것인가 하는 점입니다.

2. 이메일 정리부터 반복 업무 자동화까지, 변화는 단계적으로 온다

그렇다면 기술 도입 준비를 마친 기업은 어떤 과정을 거쳐 변화하게 될까요?

두 전문가는 그 변화가 단번에 일어나지 않는다고 입을 모았습니다.

오픈 AI의 티보 소티오는 이 변화가 단계적으로 진행된다고 설명했습니다.

• 첫 단계는 이메일 정리나 인터뷰 준비처럼 개인의 업무를 돕는 AI 에이전트의 등장입니다.

• 그다음 단계에서는 매일 또는 매주 반복되는 업무가 자동으로 처리됩니다.

이후 조직 내 많은 직원이 이 시스템을 도입하면,

• 에이전트들이 서로 소통하며 하나의 작은 팀처럼 움직이게 됩니다.

• 이때 사람은 에이전트 팀을 관리하고 조율하는 역할을 맡습니다.

• 결과적으로 직원은 자신을 위해 일하는 든든한 ‘가상 팀(Virtual Team)’을 거느리게 됩니다.

이러한 과정이 원활하게 작동하는 배경에는

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또한, 최근 본지가 취재한 ‘비바 테크놀로지’ 행사의 여러 세션에서 ‘소버린 AI’가 주요 화두로 떠오른 흐름 속에서 제시된 의미 있는 결과물이기도 합니다.

사카나AI 측은

• 후구는 특정 업체에 종속되지 않고,

• 단일 API만으로도 높은 수준의 AI 성능을 발휘하는 것을 목표로 한다고 설명했습니다

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본지는 오늘 사카나AI의 주요 발표 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 단일 모델 아닌 ‘팀’으로 응답한다 — 사카나 AI ‘후구’의 작동 원리

2. 작업 성격에 맞춰 고른다 — 사카나 AI 후구·후구 울트라 차이는

3. 익명 처리한 ‘A · B · C’ 모델과 비교했더니 — 후구 울트라가 다 이겼다

4. 구독이냐 종량제냐 — 사카나 AI 후구, 가격 정책 공개

이 내용을 중심으로 오늘 기사를 시작하겠습니다.

1. 단일 모델 아닌 ‘팀’으로 응답한다 — 사카나 AI ‘후구’의 작동 원리

‘후구(Fugu)’는 단일 AI 모델이 아닙니다.

• 주어진 작업에 맞춰 여러 전문 AI 모델을 선택하고 조율하는 ‘멀티 에이전트 시스템’입니다.

• 쉽게 말해 여러 전문가로 구성된 팀이 마치 한 사람처럼 사용자에게 응답하는 구조입니다.

후구를 사용하려면 단일 API만 연결하면 된다고 사카나 AI 측은 밝혔습니다.

어떤 모델을 사용하고 언제 전환할지는 후구가 모두 자동으로 처리한다는 것이 사카나AI 측의 설명입니다.

후구가 이렇게 작동할 수 있는 이유는

• 매 작업에 가장 적합한 에이전트 조합을 스스로 학습해 찾아내도록 설계되었기 때문입니다.

• 이는 사전에 정해진 역할이나 순서에 따라 팀을 구성하던

• 기존 멀티 에이전트 시스템과 명확히 차별화되는 지점이기도 합니다.

후구를 운용하는 근본 기술의 경우 국제 학술대회 ‘ICLR 2026’에 채택된 논문 두 편과 함께 공개된 기술 리포트에 잘 담겨 있었습니다.

첫 번째 핵심 기술은 가벼운 진화형 코디네이터를 활용하는 ‘트리니티(TRINITY)’입니다.

• 이 코디네이터는 상황에 맞춰 여러 대형 언어 모델(LLM)에 사고, 실행, 검증 역할을 분배하고,

• 이 과정을 반복하며 전체 시스템을 조율하는 것이 특징인데요.

• 코딩, 수학, 추론 등 다양한 지식 기반 과제를 수행하도록 설계되었습니다.

두 번째 기술은 ‘컨덕터(Conductor)’입니다.

• AI가 강화 학습을 통해 에이전트 간의 소통 및 지시 전략을 자연어로 직접 찾아내는 방식입니다.

• 이를 통해 여러 모델의 협업이 필요한 고난도 추론 과제에서 탁월한 성과를 낸다는 설명입니다.

사카나AI는 이러한 학습 방식에 대해

라고 설명했습니다.

사카나AI에 따르면 이 방식은

• API 연동의 복잡성을 줄이면서도 비용 대비 성능은 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다.

• 다만, 후구가 개별 요청마다 어떤 모델을 선택하고

• 어떻게 조율했는지에 대한 구체적인 과정은 사용자가 확인할 수 없었습니다.

모델 선택과 조율 메커니즘 자체가 사카나 AI의 핵심 기술이므로, 내부 라우팅 정보는 비공개로 설계했다는 것이 사카나 AI 측의 설명이었습니다.

2. 작업 성격에 맞춰 고른다 — 사카나 AI 후구·후구 울트라 차이는

후구는 사용 목적에 따라 ‘후구(Fugu)’와 ‘후구 울트라(Fugu Ultra)’ 두 가지 버전으로 제공됩니다.

• 두 버전 모두 OpenAI 호환 API를 지원하므로,

• 버전을 변경하더라도 기존 연동 방식을 그대로 유지할 수 있다고 사카나 AI는 밝혔습니다.

사카나AI는 두 버전을 분리한 이유로 작업에 따른 우선순위가 다른 점을 꼽았습니다.

후구는 성능과 응답 속도의 균형에 초점을 맞춘 버전입니다.

• 일상적인 코딩, 코드 리뷰, 대화형 챗봇처럼 빠른 피드백이 중요한 작업에 적합하다고 소개했습니다.

• OpenAI Codex 등 기존 도구와 함께 사용할 수 있으며,

• 데이터 보안이나 규정 준수 요건에 따라 에이전트 풀에서 특정 에이전트나 제공 업체를 제외할 수도 있습니다.

• 반면, 후구 울트라는 속도보다 답변의 품질을 최우선으로 삼아 더 많은 전문 에이전트를 동원하는 버전입니다. Kaggle 대회 참가, 연구 논문 재현, 사이버 보안 분석, 문헌 및 특허 조사처럼

• 복잡하고 정밀한 작업에 주로 쓰일 수 있다는 것이 사카나 AI의 설명이었습니다.

다만 후구 울트라는 에이전트 풀이 고정되어 있어 사용자가 임의로 에이전트를 추가하거나 변경할 수 없었습니다.

• 결과적으로 사용자는 빠른 응답이 필요할 때는 후구를,

• 높은 정확도가 필요할 때는 후구 울트라를 선택하는 등 작업의 성격에 맞춰 유연하게 활용할 수 있습니다.

이처럼 작업 성격에 맞춰 버전을 선택하는 구조가 실질적인 의미를 가지려면,

두 버전 모두 확실한 성능이 뒷받침되어야 합니다. 그렇다면 후구는 실제로 어느 정도의 성능을 보여줄까요?

3. 익명 처리한 ‘A · B · C’ 모델과 비교했더니 — 후구 울트라가 다 이겼다

사카나AI는 ‘후구’가 벤치마크에서

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저희는 지난주부터 이번 행사의 주요 세션을 소개해 드리고 있습니다. 오늘 소개해 드릴 세션은 둘째 날 진행된 〈동방을 주목하라: 중국의 AI 부상과 풀스택의 강점〉 세션입니다

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이 자리에는 알리바바 그룹의 공동 창업자 겸 회장인 조 차이가 무대에 올랐습니다.

조 차이 회장은 사회자와의 대담을 통해

• 알리바바의 변신 과정과 AI 투자 전략, 오픈소스 철학,

• 유럽 기업과의 협력, 그리고 AI 에이전트가 바꿀 미래까지 폭넓게 짚었습니다.

약 30분간 진행된 이날의 세션 내용을 다음과 같이 정리했습니다.

1. 알리바바, 연 250억 달러 잉여 현금이 AI 승부수의 ‘밑천’

2. “AI 시장은 50조 달러”…알리바바가 풀스택을 택한 이유

3. “달걀을 한 바구니에 담지 마라”… 조 차이가 유럽에 내민 두 번째 선택지

4. BMW ·지멘스·보쉬와 손잡은 알리바바, 다음 격전지는 ‘제조 데이터’

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 알리바바, 연 250억 달러 잉여 현금이 AI 승부수의 ‘밑천’

핵심 사업에서 창출되는 연간 250억 달러의 잉여 현금이 AI 투자의 든든한 밑천이 되었습니다.

알리바바는 1999년 기업 간 거래(B2B) 마켓 플레이스로 출발했습니다.

• 중국의 중소 제조업체와 무역 회사를 온라인으로 연결해 주는 서비스였습니다.

• 당시는 중국의 세계무역기구(WTO) 가입을 앞두고 수출이 급증하던 시기였습니다.

• 이후 소비자용 플랫폼인 ‘타오바오’를 출시하며 중국 최대의 e 커머스 기업으로 성장했습니다.

현재 알리바바는 약 8억 2,000만 명의 중국 소비자에게 서비스를 제공하고 있습니다.

• 유럽의 여러 기업과 브랜드 역시 이 플랫폼을 활용해

• 연간 300억 유로 규모의 상품을 중국 시장에 판매하고 있었습니다.

조 차이 회장은 알리바바가 클라우드 사업에 진출한 이유를 ‘생존’ 때문이라고 설명했습니다.

• e 커머스 과정에서 방대한 데이터가 쏟아지는데,

• 이를 외부 기술에 의존해 처리할 경우 막대한 이익을 다른 테크 사업자에게 빼앗기리라 본 것입니다.

이에 알리바바는 17년 전부터 자체 클라우드 기술을 개발하기 시작했습니다.

• 그리고 이를 외부에 판매하기 전,

• 사내에 먼저 도입해 성능을 철저히 검증하는 방식으로 클라우드 사업을 키워 나갔습니다.

현재 e 커머스 부문은 알리바바 전체 매출의 80% 이상을 차지하는 핵심 사업입니다.

• 조 차이 회장은 이 사업에서 매년 250억 달러 규모의 잉여 현금 흐름이 발생하며,

• 이를 통해 AI 투자 재원을 안정적으로 확보하고 있다고 밝혔습니다.

또한 탄탄한 수익 기반을 갖춘 상태에서 AI 투자를 단행하는 기업은 흔치 않다고 하며,

이러한 수익 구조가 알리바바의 강력한 경쟁력이 되고 있다고 덧붙였습니다.

2. “AI 시장은 50조 달러”…알리바바가 풀스택을 택한 이유

그렇다면 이렇게 마련한 재원으로 겨냥하는 시장은 과연 얼마나 클까요?

조 차이 회장이 그리는 AI 시장의 청사진은 그 규모부터 남달랐습니다.

이 거대한 시장을 공략하기 위해 알리바바는 ‘풀스택(Full Stack)’ 전략을 택했습니다.

• 하드웨어인 칩부터 클라우드 인프라, 자체 AI 모델 ‘큐웬(Qwen)’,

• 그리고 전자상거래·식료품 배달·여행·지도 등 응용 서비스 앱에 이르기까지

• 최소 4개 층의 기술 생태계를 직접 구축하겠다는 것이 이들의 의지였습니다.

다만 에너지 분야는 예외로 두었습니다. 왜냐하면

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글로벌 컨설팅 기업 맥킨지는 매년 이 행사에서 최신 기술 트렌드를 발표합니다.

• 올해도 어김없이 관련 세션이 열렸습니다.

• 연사로 나선 맥킨지의 시니어 파트너 킴 바루디와 스테판 부는 무대에서 청중들에게 질문을 던졌습니다.

두 사람의 진단은 명쾌했습니다.

• 문제는 ‘기술’에 있는 것이 아니라, ‘실행’에 있다는 것이었습니다.

그러면서 대기업과 빠르게 성장하는 기업들을 지켜본 경험을 바탕으로 이야기를 풀어 나갔습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. AI 투자 늘리는데 수익은 그대로... “도구만 바꾸지 말고 엔진룸을 바꿔라”

2. 챗GPT 4년, AI는 어떻게 ‘도구’에서 ‘노동력’이 됐나

3. 아마존 창고가 보여준 미래: 사람·에이전트·로봇이 함께 일하는 공간

4. 너무 빠르면 부서지고, 너무 느리면 뒤처진다 — ‘공생 기업’으로 가는 균형점

이 내용을 바탕으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. AI 투자 늘리는데 수익은 그대로...
“도구만 바꾸지 말고 엔진룸을 바꿔라”

오늘날 기업의 80%가 AI에 투자하고 있으며, 그중 94%는 앞으로 투자 규모를 더 늘릴 계획입니다.

• 수억 달러를 쏟아붓는 기업도 적지 않습니다.

• 하지만 AI를 통해 실질적인 이익을 내는 기업은 고작 6%에 불과합니다.

• 지난해(4%)와 비교해도 거의 제자리걸음입니다.

맥킨지는 이러한 실패가 기업의 무능 탓이 아니라 특정 ‘함정’에 빠졌기 때문이라고 분석했습니다.

• 기존의 업무 흐름은 그대로 둔 채,

• 낡은 시스템 위에 새로운 기술만 얹는 방식이 문제의 근본적 원인이라고 지적했습니다.

대표적인 사례로 꼽은 것은

• 모든 의사결정과 실행 과정에 사람이

• 반드시 개입하는 ‘휴먼 인 더 루프(human in the loop)’ 구조였습니다.

AI가 아무리 빠르게 일 처리를 해도,

• 사람이 일일이 확인하고 승인해야 한다면 전체 업무 속도는

• 결국 사람의 처리 속도에 맞춰질 수밖에 없습니다.

• 현재 기업의 60~80%가 이 단계에 머물러 있는 것으로 나타났습니다.

이처럼 기존 시스템에 AI 비서나 에이전트를 단순히 덧붙이는 방식으로는

• 생산성이 5~10% 오르는 데 그치는 것으로 나타났습니다.

• 기업의 획기적인 도약으로 이어지지 못하는 이유였습니다.

맥킨지는 소프트웨어 개발 분야가 이를 잘 보여준다고 보고 있었습니다.

• AI 코딩 도구를 도입하면서 만들어내는 코드의 양은 5~10배 늘었지만,

• 실제 전체 생산성은 5~15%밖에 늘지 않았습니다.

• 코드가 늘어난 만큼 사람이 검토하고 처리해야 하는 작업도 함께 늘어났기 때문입니다.

결국 해결책은 업무가 돌아가는 시스템 자체를 통째로 바꾸는 것이었습니다.

• 실제로 2주 단위였던 개발 주기를

• 하루 단위로 전면 개편한 기업들은 뚜렷한 생산성 향상을 이룬 것으로 나타났습니다.

맥킨지는 이러한 원리가 콜센터, 은행, 통신사 등 다른 산업에도 똑같이 적용된다고 밝혔습니다.

따라서 AI를 바라보는 관점 자체를 근본적으로 바꾸는 것이 변화의 출발점이기도 했습니다.

2. 챗GPT 4년, AI는 어떻게 ‘도구’에서 ‘노동력’이 됐나

그렇다면 AI는 어떻게 단순한 도구에서 하나의 노동력으로 진화할 수 있었을까요?

맥킨지는 지난 4년간의 흐름을 되짚으며 그 답을 찾았습니다.

출발점은 2022년 챗GPT의 등장이었습니다.

• 당시의 AI는 유창한 언어를 구사했지만 ‘무상태(stateless)’,

• 즉, 이전 대화를 기억하지 못하는 한계가 있었습니다.

게다가 조직 내부 시스템과도 연동되지 않아 사람이 일일이 결과를 확인해야 했습니다.

이후 등장한 에이전트는 가능성은 컸지만,

• 조직과 개인의 맥락인 ‘업무 규칙’을 이해하지 못했습니다.

• 마치 회사 사정을 전혀 모르는 갓 입사한 신입 분석가처럼 행동하는 수준에 그쳤습니다.

변화는 지난해 두 가지 계기가 겹치면서 일어났습니다.

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이번 주 프랑스 파리에서 ‘비바 테크놀로지 2026’이 열립니다.

첫날 열린 여러 세션 중 IT 전문 매체 《와이어드(Wired)》의 스티븐 레비와 대담을 나눈 얀 르쿤 세션에 주목했습니다

.

얀 르쿤은 현재 AMI 리서치를 이끌고 있으며 뉴욕대학교(NYU) 교수로 재직 중입니다.

• 앞서 메타(Meta)의 수석 AI 과학자를 지냈으며,

• NYU 데이터 과학센터의 창립 디렉터를 역임하기도 했습니다.

AI 연구에 기여한 공로로 2018년 ‘컴퓨터 학계의 노벨상’으로 불리는 ACM 튜링 상을 수상했으며, 미국 학술원과 프랑스 과학원의 회원으로도 활동하고 있습니다.

얀 르쿤 교수는 이번 대담에서

• 현재 주류를 이루는 대규모 언어 모델(LLM) 노선에 대한 비판을 시작으로,

• 자신이 구상하는 AI의 새로운 방향과 ‘AI의 통제권은 누구에게 있어야 하는가’라는 문제까지

• 폭넓은 견해를 밝혔습니다.

본지는 약 30분간 진행된 이날 세션의 핵심 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. LLM은 인정하지만 AGI는 아니다 — 얀 르쿤의 선 긋기

2. 단기 성과 vs 장기 연구 — 얀 르쿤과 메타가 갈라선 지점

3. “픽셀까지 다 맞히려 하지 마라” — 얀 르쿤이 15년 만에 찾은 답, JEPA

4. 오픈소스가 무너지면 소버린 AI도 무너진다 — 얀 르쿤의 경고

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. LLM은 인정하지만 AGI는 아니다 — 얀 르쿤의 선 긋기

얀 르쿤은 자신이 거대 언어 모델(LLM) 자체를 부정하는 것은 아니라고 먼저 선을 그었습니다.

• 그는 LLM이 유용하며 실제로 본인도 즐겨 사용한다고 밝혔습니다.

• 또한 기계 번역이나 코드 생성 같은 특정 영역에서는

• LLM이 이미 인간의 능력을 뛰어넘었다고 인정했습니다.

하지만 코드를 작성하는 일과 소프트웨어 시스템 전체를 설계하는 일은 전혀 다른 차원의 문제라는 점을 분명히 짚었습니다.

얀 르쿤이 진정으로 비판하는 대상은 따로 있었습니다. 바로 ‘LLM의 규모만 키우면 언젠가 인간 수준의 지능에 도달할 것’이라는 맹신적 흐름이었습니다.

얀 르쿤은 이러한 믿음에 완전히 사로잡힌 사람들을 가리켜

• ‘LLM에 중독된(LLM pilled)’ 상태라고 꼬집었습니다.

• 실리콘밸리를 포함한 현재 AI 업계의 상당수가 이 상태에 빠져 있다는 것입니다.

현재 기업들은 경쟁적으로 엔지니어를 스카우트하며 똑같은 주제만 연구하고 있었습니다.

• 여기에 주류 흐름에서 벗어나면 도태될 수 있다는 두려움까지 겹쳤습니다.

• 그 결과 모두가 맹목적으로 한 방향만 바라보는 ‘단일 문화’가 형성되었다고 그는 진단했습니다.

물론 얀 르쿤은 LLM이

• 수학이나 프로그래밍처럼 기호를 정확히 다뤄야 하는 영역에서

• 강력한 성능을 발휘한다는 사실은 인정했습니다.

하지만 이러한 강점이 인간이 수행하는 모든 영역으로 자연스럽게 확장될 것이라고 기대할 만한 과학적 근거는 전혀 없다고 단언했습니다.

그렇다면 이 한계를 어떻게 극복할 수 있을까요? 얀 르쿤은 현재의 시스템을 뛰어넘기 위해 완전히 새로운 패러다임이 필요하다고 주장했는데요.

참고로 이 목표에 도달하는 길은 여러 갈래가 있다는 것이 그의 주장이었습니다.

• 기존 LLM 위에 새로운 구조를 덧대는 것도 하나의 방법입니다.

• 하지만 얀 르쿤은 이 방식의 발전 속도가 너무 느리다고 판단했습니다.

이러한 문제의식에서 출발한 것이 바로 ‘단번에 뛰어넘기(leapfrogging)’라는 발상이며, AMI 리서치 역시 이 개념을 바탕으로 설립된 기업이기도 했습니다.

기존의 기술을 한 단계씩 점진적으로 발전시키는 대신,

• 최종적으로 목표하는 형태를 곧바로 개발해

• 현재의 뚜렷한 한계를 단숨에 돌파하겠다는 것이 얀 르쿤의 구상이었습니다.

2. 단기 성과 vs 장기 연구 — 얀 르쿤과 메타가 갈라선 지점

이러한 구상을 직접 실현하기 위해 얀 르쿤은 결국 메타라는 울타리를 벗어나야 했습니다.

그가 업계의 주류와 다른 길을 선택한 것은 어느 날 갑자기 일어난 일이 아닙니다.

얀 르쿤은 메타에 몸담고 있을 때부터 업계의 전반적인 흐름과는 다른 방향으로 연구를 진행해 왔습니다. 무려 15년 이상 매달려 온 연구 주제였으며, 최근 5년 동안은 메타의 기초 연구 조직인 ‘페어(FAIR)’ 안에서 연구를 집중적으로 이어 나갔습니다.

다만 얀 르쿤은 자신이 페어의 책임자가 아니라 한 명의 연구원이었을 뿐이라고 선을 그었습니다.

• 당시 페어는 지난해 회사를 떠난 조엘 피노(Joëlle Pineau)가 이끌고 있었고,

• 얀 르쿤의 프로젝트는 마크 저커버그와

• 앤드루 보즈워스 최고기술책임자(CTO) 등 경영진의 지지를 받았습니다.

상황이 달라지기 시작한 것은 지난해부터입니다.

메타가 타 경쟁사들을 따라잡기 위해

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이번 주 프랑스 파리에서 글로벌 주요 테크 행사 중 하나인 ‘비바 테크놀로지’가 열립니다.

행사 첫날 기조연설 무대에는

• 아마존과 블루 오리진의 창업자인 제프 베이조스가 올랐습니다.

• 허블 우주망원경 수리 임무를 수행했던 전 NASA 우주비행사 마이크 마시미노가 진행을 맡았으며,

• 데이비드 림프 블루 오리진 CEO도 함께 참여했습니다.

이 자리에서 제프 베이조스는

• 최근 발생한 발사대 폭발 사고부터 달 탐사 계획, 로켓 제조 체계, 궤도 위성과 데이터센터,

• 그리고 새로 공개한 AI 엔지니어링 회사 ‘프로메테우스’까지 포함해 본인의 폭넓은 구상을 밝혔습니다.

이날 50분간 이어진 세션 전체를 관통한 핵심 메시지는 “지구를 위해 우주로 간다”였습니다.

본지는 이날 세션 내용을 아래와 같이 정리했습니다.

1. 폭발에서 재건까지: 블루 오리진과 뉴 글렌이 보여준 한 달

2. 화성 대신 달인 이유: 접근성·중력·물 얼음이 만든 베이조스의 선택

3. 인터넷처럼, 우주도 인프라부터…베이조스의 우주 경제론

4. 로켓 다음은 위성과 AI…베이조스의 우주 인프라 확장판

이 내용을 중심으로 오늘 글을 시작하겠습니다.

1. 폭발에서 재건까지: 블루 오리진과 뉴 글렌이 보여준 한 달

세션은 블루 오리진이 최근 겪은 발사대 폭발 사고에 관한 이야기로 시작됐습니다.

제프 베이조스는

라고 당시 심정을 전했습니다.

이에 나사 출신인 마이크 마시미노는 과거 머큐리, 아폴로, 우주왕복선 프로젝트 시절에 겪었던 여러 좌절을 언급했습니다. 그는 외부에서는 실패로 보일 수 있는 일조차 우주 산업 내부에서는 필수적인 개발 과정의 일부라고 강조했습니다.

제프 베이조스 역시 핵심 시설의 피해가 크지 않았다는 점을 다행으로 여겼습니다.

• 다시 조달하려면 오랜 시간이 걸리는 추진제(액화수소, 액화천연가스, 액화산소) 보관 시설이 무사했고,

• 조립 시설 안에 있던 로켓 부스터 한 기의 파편을 피했기 때문입니다.

데이비드 림프 블루 오리진 CEO는 신속한 복구 과정을 설명했습니다.

• 사고 당시 블루 오리진은 건설 인력을 대거 동원하고 약 400대의 중장비를 투입해

• 24시간 내내 잔해 철거 작업을 진행했습니다.

그 결과 세션 전날 본격적인 재건 작업에 착수할 수 있었으며, 올해 안에 로켓 비행을 재개하겠다는 목표도 함께 제시했습니다.

제프 베이조스는 사고 발생 하루도 채 지나지 않아 직원들이 보여준 행동을 소개했습니다.

• 직원들이 자발적으로 “그럴 만한 가치가 있다(It’s worth it)”라는 문구를 새긴

• 티셔츠를 직접 만들었다는 것입니다.

그는 이 일화를 언급하며 블루 오리진 직원들이 자신이 지금까지 함께 일해 본 팀 중에서 가장 사명감이 강하다고 평가했다고 말했습니다.

이번 세션에서는 ‘뉴 글렌(New Glenn)’ 로켓의 2차 비행 영상도 소개됐습니다.

이 비행은 두 가지 중요한 목표를 동시에 달성했습니다.

첫째, 화성의 기후 역사를 연구하기 위해 미국 항공우주국(NASA)의 탐사선 ‘에스카파데(ESCAPADE)’ 2대를 한 번에 우주 궤도에 올렸습니다.

둘째, 로켓의 1단 부스터를 바다에 떠 있는 해상 회수선에 최초로 안전하게 착륙시켰습니다.

이 해상 회수선의 이름인 ‘재클린(Jacklyn)’은 참고로 제프 베이조스 어머니의 이름에서 따온 것인데요.

• 뉴 글렌 로켓은 지구 저궤도에 약 45톤의 화물을 올려놓을 수 있는 성능을 갖추고 있으며,

• 현재 개발 중인 개량형 모델은 70톤 이상의 화물 운송을 목표로 하고 있었습니다.

마지막으로 제프 베이조스는 우주 탐사가 비록 매우 어려운 일이지만, 충분히 그럴 만한 가치가 있는 위대한 도전이라고 거듭 강조했습니다.

2. 화성 대신 달인 이유: 접근성·중력·물 얼음이 만든 베이조스의 선택

블루 오리진이 그동안 키워 온 발사 역량이 가장 먼저 향한 곳은 달이었습니다.

• 그리고 그 목표는 잠깐 다녀오는 단순 방문이 아니었습니다.

• 제프 베이조스는 인류가 완전히 정착할 수 있는 세계를 꿈꾸고 있었습니다.

이를 위해 블루 오리진은

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