a16z 전 파트너의 주요 기술 보고서: AI가 어떻게 세상을 집어삼키는가?
글: 부슈칭
출처: 월스트리트저널
「AI가 세상을 삼키고 있지만, 우리는 아직 그 모습조차 제대로 보지 못하고 있다.」
최근 발표된 『AI eats the world』 보고서에서 유명한 기술 애널리스트이자 a16z 전 파트너인 벤자민 에반스(Benedict Evans)는 전체 기술계를 뒤흔들 충분한 판단을 내렸다. 생성형 인공지능이 10~15년마다 한 번씩 발생하는 플랫폼 대이동을 일으키고 있으며, 우리는 여전히 그것이 어디로 향할지 모른다는 것이다.
에반스는 대형 컴퓨터에서 PC로, 인터넷에서 스마트폰으로 이르기까지 기술 산업의 기본 구도는 수십 년 주기로 완전히 재편되며, 2022년 ChatGPT의 등장은 다음 '15년 주기 변화'의 시작점일 가능성이 크다고 지적했다.
글로벌 기술 거대 기업들은 사상 유례없는 투자 경쟁에 돌입하고 있다. 마이크로소프트, 아마존 AWS, 구글, 메타의 2025년 자본지출 예상치는 총 4000억 달러에 달한다. 이는 전 세계 통신 산업의 연간 약 3000억 달러 투자 규모를 초과하는 수치다.
보고서에서 인용된 마이크로소프트 CEO 순다르 피차이(Sundar Pichai)의 말은 업계의 불안감을 정확히 드러낸다. 「AI를 과소평가하는 위험은 과잉투자보다 훨씬 더 크다.」
보고서는 또한 1956년 미국 의회 자동화 보고서와 엘리베이터 조작원 직종의 소멸 사례를 언급하며 경고한다. 기술이 진정으로 실현되면, 사람들은 그것을 더 이상 'AI'라 부르지 않고 인프라로 자연스럽게 받아들인다는 것이다.
또 한 번의 15년 주기 변화: 플랫폼 이동의 역사적 법칙
에반스는 보고서에서 기술 산업이 약 10~15년 주기로 플랫폼 이동을 겪으며, 대형 호스트에서 개인용 컴퓨터로, 월드 와이드 웹에서 스마트폰으로 이르기까지 매번 산업 구조를 재편한다고 지적했다. 마이크로소프트의 사례는 이러한 이동의 혹독함을 증명한다. 동사는 개인용 컴퓨터 시대에 운영체제 시장 점유율이 거의 100%에 달했지만, 중심축이 스마트폰으로 옮겨가자 거의 무의미해졌다.
데이터에 따르면 마이크로소프트 운영체제의 글로벌 컴퓨터 판매 점유율은 2010년 전후 정점을 찍은 후 급격히 하락하여 2025년에는 20% 미만으로 떨어졌다. 비슷하게 개인용 컴퓨터 시장 초기에 주도적이었던 애플 역시 IBM 호환기의 등장으로 주변부로 밀려났다. 에반스는 초기 선두주자는 종종 사라진다며, 이를 플랫폼 이동의 철칙이라 강조했다.
하지만 3년이 지난 지금도 이번 이동의 형태는 여전히 명확하지 않다. 에반스는 인터넷 초기와 모바일 인터넷 초기의 실패한 아이디어들을 열거하며, AOL, 야후 포털, Flash 플러그인 등을 언급했다. 이제 생성형 AI 차례에 와서, 브라우저 형태인지, 에이전트 형태인지, 음성 상호작용인지 혹은 전혀 새로운 사용자 인터페이스 패러다임인지, 누구도 정답을 모른다고 말한다.
사상 유례없는 투자 광풍: 4000억 달러의 도박
기술 거대 기업들은 전례 없는 규모로 AI 인프라에 투자하고 있다. 2025년 마이크로소프트, AWS, 구글, 메타 네 기업의 자본지출은 총 4000억 달러에 이를 것으로 예상된다. 반면 글로벌 통신산업의 연간 투자는 약 3000억 달러 수준이다.
더 주목할 점은, 2025년 성장 계획이 단지 올해 안에 거의 두 배 가까이 증가했다는 사실이다.
미국의 데이터센터 건설은 오피스빌딩 건설을 넘어섰으며, 새로운 투자 사이클의 동력이 되고 있다. 엔비디아는 수요를 따라가지 못해 공급 병목 현상을 겪고 있으며, 분기 매출이 인텔의 수년 치 누적치를 이미 초과했다. TSMC 역시 엔비디아의 주문 수요를 충족하기 위해 생산 능력을 충분히 또는 신속하게 확장하지 못하거나 하지 않으려 한다.
슈나이더 일렉트릭의 업계 조사에 따르면, 미국 데이터센터 건설의 주요 제약 요인은 공공 전력 공급이며, 그 다음으로 칩 확보와 광섬유 접속이 뒤따른다. 미국의 전력 수요 증가는 약 2% 수준이지만, AI는 추가로 1%의 수요를 더할 수 있다. 중국에서는 문제가 되지 않지만, 미국에선 이를 신속하게 건설하기 어렵다.
모델 수렴: 방어막 소멸, AI가 '상품화'되고 있는가?
막대한 투자가 이루어지고 있음에도 불구하고, 최고 수준의 대규모 언어 모델 간 벤치마크 성능 격차는 한 자릿수 퍼센트대로 좁혀지고 있다. 에반스는 경고한다.
모델 성능이 고도로 수렴한다면, 이는 대규모 모델이 점차 '상품화'되고 있다는 의미일 수 있으며, 가치 포착 구도가 다시 한번 재편될 것임을 의미한다.
가장 일반적인 벤치마크에서 선두 그룹 간 격차는 이미 매우 근접해졌으며, 모델 선두 자리는 매주 바뀐다. 이는 특히 일반적 용도에 있어서 모델이 상품화되고 있음을 나타낸다.
에반스는 3년간의 발전을 거쳐 과학 및 공학 분야에선 더 많은 진전이 있었지만, 시장 형태에 대해서는 여전히 명확한 인식이 부족하다고 지적한다. 모델은 계속 개선되고 있으며, 더 많은 모델과 중국 업체들의 참여, 오픈소스 프로젝트, 새로운 기술 약어들이 등장하고 있지만, 여전히 명확한 경쟁 우위(방어막)는 보이지 않는다.
그의 관점에서, AI 기업은 컴퓨팅 규모, 수직적 데이터, 제품 경험 또는 유통 채널 중 하나를 통해 새로운 방어막을 찾아야 한다.
사용자 참여의 딜레마: ChatGPT의 8억 주간 활성 사용자도 실제 몰입 부족을 감추지 못한다
ChatGPT가 8억 명의 주간 활성 사용자를 보유하고 있다고 주장하지만, 사용자 참여 데이터는 다른 그림을 보여준다. 여러 조사에 따르면 미국 사용자 중 약 10%만이 AI 챗봇을 매일 사용하며, 대부분은 여전히 가끔 시도하는 단계에 머물러 있다.
딜로이트(Deloitte)의 조사 데이터에 따르면, AI 챗봇을 매일 사용하는 사람보다 가끔 사용하는 사람이 훨씬 많다.
에반스는 이를 전형적인 '참여 환상(participation illusion)'이라 부른다. AI의 침투 속도는 놀랍지만, 여전히 모두가 일상적으로 사용하는 도구로 자리 잡지는 못했다는 것이다.
그는 이러한 참여의 어려움을 분석한다. 얼마나 많은 사용 사례가 당연한 단순 적응인가? 유연한 작업 환경을 갖추고 최적화 방식을 적극적으로 찾는 사람은 누구인가? 다른 사람들에게는 AI를 도구와 제품 안에 포장해야 하는가? 이는 기술 역량과 실제 적용 사이에 상당한 격차가 존재함을 보여준다.
기업 도입 역시 더디다. 보고서는 다수 컨설팅 기관의 조사를 인용하며, 기업이 AI에 대한 열의는 높지만 실제로 생산 환경에 도입된 프로젝트는 많지 않다고 지적한다.
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이미 도입: 25%
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2025년 하반기 도입 예정: 약 30%
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최소 2026년 이후 도입: 약 40%
현재 성공 사례는 여전히 프로그래밍 보조, 마케팅 최적화, 고객 지원 자동화 등의 '흡수 단계'에 집중되어 있으며, 진정한 사업 재구조화까지는 아직 멀었다.
광고와 추천 시스템의 혁신적 재편
에반스는 AI가 가장 빠르게 큰 변화를 일으킬 분야가 광고와 추천 시스템이라고 본다.
기존 추천은 '관련성(relevance)'에 의존하지만, AI는 '사용자 의도(intention)' 자체를 이해할 수 있게 된다. 이는 다음과 같은 의미를 갖는다.
조 단위 달러 규모의 광고 시장의 근본 메커니즘이 재설계될 수 있다.
구글과 메타는 이미 초기 데이터를 공개했다. AI 기반 광고 집행은 전환율을 3%~14% 향상시킬 수 있다. 광고 콘텐츠 제작 비용 역시 매년 1000억 달러에 달하는 규모에서 자동 생성 기술에 의해 재편될 가능성이 크다.
역사적 교훈: 자동화가 성공하면, 더 이상 'AI'라 불리지 않는다
에반스는 시선을 1956년 미국 의회 자동화 보고서로 돌리며, 매번 자동화 물결이 거대한 사회적 논의를 일으키지만 결국 인프라에 조용히 스며든다고 지적한다.
엘리베이터 조작원의 소멸, 바코드가 가져온 재고 혁명, 인터넷이 '새로운 사물'에서 인프라로 변한 것 등은 모두 입증한다.
기술이 진정으로 실현되고 보편화되면, 사람들은 그것을 더 이상 'AI'라 부르지 않는다는 것이다.
에반스는 AI의 미래가 명확하면서도 모호하다고 강조한다. 우리가 산업을 재편할 것이라는 점, 기업 내에서 어디에나 존재할 것이라는 점, 막대한 컴퓨팅 능력이 필요하다는 점은 알지만, 궁극적 제품 형태는 모르며, 가치 사슬의 주도자가 누구인지, 성장이 어디서 멈출지 모른다는 것이다.
즉, AI는 새로운 15년 주기의 주역이 되고 있지만, 이 전체 드라마의 줄거리는 아직 완성되지 않았다.
우리는 다음 기술 지진의 단층선 위에 서 있을지도 모른다.
가치 포착의 미래: 네트워크 효과에서 자본 경쟁으로
연구 집약적이며 자본 집약적인 상품화 제품의 경우, 가치 포착이 핵심 문제다. 모델이 상품화되고 네트워크 효과가 없다면, 모델 연구소는 어떻게 경쟁할 것인가?
에반스는 세 가지 가능한 경로를 제시한다. 하류로 확장해 규모로 승부하거나, 상류로 확장해 네트워크 효과와 제품으로 승부하거나, 혹은 새로운 경쟁 차원을 찾는 방법이다.
마이크로소프트 사례는 네트워크 효과 기반 경쟁에서 자본 확보 능력 기반 경쟁으로의 전환을 보여준다. 회사의 자본지출이 매출 대비 비중이 역사적 저점에서 크게 상승한 것은 경쟁 모델의 근본적 변화를 반영한다.
OpenAI는 '모든 것에 예스(Y)' 전략을 취하고 있다. 오라클, 엔비디아, 인텔, 브로드컴, AMD와의 인프라 계약뿐 아니라, 전자상거래 통합, 광고, 수직 데이터셋, 그리고 애플리케이션 플랫폼, 소셜 동영상, 웹 브라우저 등 다양한 분야에 걸친 포트폴리오를 포함한다.
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