마이크로소프트 CEO 사티아 나델라의 최신 장문: AI 시대의 기업 미래는 이 ‘인지 순환(cognitive loop)’에 달려 있다

저자: 사티아 나델라

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TechFlow 서론: 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라가 AI 시대의 새로운 위험에 대해 드물게 장문의 경고를 발표했다. 그는 만약 모든 가치가 소수의 대규모 모델에 의해 흡수된다면 정치·경제적 차원에서 이를 용인하지 않을 것이라고 경고한다. 이는 첫 번째 글로벌화 단계에서 전체 산업 경제가 외주화로 인해 공허해진 것과 유사한 상황이다. 기업은 자체 ‘토큰 자본(token capital)’ 학습 루프를 구축하여 전문 지식을 AI 시스템에 코딩해야 하며, 그렇지 않으면 모델에 의해 직접 상품화될 위험이 있다.

저는 AI 주도 경제에서 기업의 미래가 어떻게 될지 오랫동안 고민해 왔습니다.

이번 전환은 지금까지 경험한 어떤 플랫폼 전환과도 다릅니다. 과거에는 디지털 시스템을 통해 인적 자본을 강화했습니다. 그러나 이번이 처음으로 인간과 디지털 시스템 사이에 진정한 인지적 피드백 루프(cognitive loop)를 구축할 수 있는 전환입니다. 이는 기업 내부 업무에 대한 우리의 개념화 방식을 근본적으로 바꾸기 때문에 납득하기 어려운 전환입니다.

핵심 문제는 특정 디지털 도구나 시스템, 그리고 그 사용법이 아니라, AI 모델이 인간 및 조직의 전문 지식을 지속적으로 흡수하고 이를 상품화하는 세계에서 조직이 어떻게 계속해서 학습하고, 지적 재산권을 확보하며, 차별화되고 번영할 수 있을지에 있습니다.

모든 기업은 제가 말하는 ‘인적 자본’과 ‘토큰 자본’을 구축해야 합니다. 인적 자본은 직원들의 지식, 판단력, 인간관계, 창의성 및 패턴 인식 능력을 포함하며, 토큰 자본은 기업이 자체적으로 구축하고 소유하는 AI 역량을 의미합니다.

중요한 점은 토큰 자본이 증가함에 따라 인적 자본의 가치가 줄어들지 않고, 오히려 더 커진다는 것입니다! 저는 인간의 능동성이 토큰 자본 성장을 이끄는 동력이 될 것이라 믿습니다. 인간은 야심 찬 목표를 설정하고, 분야 간 연결점을 만들며, 관계를 형성하고, 가장 중요한 패턴을 식별합니다. 인간의 지도 없이는 단지 연산 능력이 제자리에서 맴돌 뿐입니다.

즉, 진정한 기회는 최고의 모델을 선택하는 데 있는 것이 아니라, 모델 위에 학습 루프를 구축하여 인적 자본과 토큰 자본이 복리로 성장하게 하는 데 있습니다. 한 가지 업무나 심지어 하나의 직무는 아웃소싱할 수 있지만, 학습 자체는 결코 아웃소싱할 수 없습니다. 기업의 미래는 인간과 AI 사이에서 이러한 학습을 복리로 확장하는 데 달려 있습니다.

이는 각 기업이 시간이 지남에 따라 개선되는 에이전트 시스템을 구축하면서도 지적 재산권을 유지할 수 있도록 하는 새로운 아키텍처 접근 방식을 요구합니다. 기업은 ‘범용’ 모델을 교체하더라도, 학습 시스템에 내재된 ‘기업의 베테랑’ 전문 지식을 잃지 않아야 합니다. 이것이 앞으로 당신의 통제력과 주권을 검증하는 핵심 ‘시험’이 될 것입니다.

기업은 업무 프로세스, 영역 지식 및 축적된 판단력을, 매번 사용할 때마다 개선되는 AI 시스템으로 전환해야 합니다. 사내 평가 체계는 모델이 외부 벤치마크가 아닌, 실제 비즈니스 성과에 있어 실제로 개선되고 있는지를 포착해야 합니다. 사내 강화학습 환경은 모델이 조직 내부의 실시간 운영 데이터를 기반으로 더욱 강해질 수 있도록 해야 합니다. 지식베이스는 기관의 기억을 검색 가능하게 하고, 토큰 사용을 보다 효율적으로 만듭니다.

이러한 루프는 기업의 새로운 지적 재산권이 됩니다. 저는 이를 ‘언덕을 오르는 기계’에 비유합니다. 대부분의 자산과 달리, 이 기계는 복리로 성장합니다. 개선된 각 업무 프로세스는 더 나은 학습 신호를 생성하며, 이는 기업 고유의 암묵적 지식 축적을 가속화합니다. 조기에 이를 구축하는 기업은, 어떤 새로운 개별 모델의 능력이 등장하더라도 쉽게 모방할 수 없는 우위를 확보하게 됩니다.

누구도, 모든 산업의 모든 기업이 소수의 ‘모든 것을 집어삼키는’ 모델에 가치를 양도하는 세상을 원하지 않습니다. 만약 모든 가치가 소수의 모델에 의해 흡수된다면, 정치·경제적 차원에서 그것을 용인하지 않을 것입니다. 사회는 전체 산업을 공허하게 만드는 AI 미래를 허용하지 않을 것입니다.

첫 번째 글로벌화 단계에서 일어났던 일을 떠올려 보십시오. 외주화로 인해 전체 산업 경제가 공허해졌습니다. 겉으로 보기엔 GDP 수치는 양호했지만, 실직과 이주 등 실질적인 피해는 현실적이었고, 그 여파는 오늘날까지 이어지고 있습니다. 우리가 이런 역학 관계를 AI 시대로 가져가서는 안 됩니다. 소수의 AI 시스템이 모든 경제적 수익을 독점하고, 전 산업이 눈앞에서 자신의 지식이 상품화되는 상황을 허용해서는 안 됩니다.

제 관점에서, 우리의 우선 과제는 선두 모델 하나가 아니라 선두 생태계를 구축하는 데 있습니다. 그래야 가치가 각 기업, 각 산업, 각 국가에 광범위하게 흐를 수 있습니다. 모든 조직이 기관 지식을 코딩한 학습 루프를 갖추고, 인적 자본과 토큰 자본을 복리로 성장시킬 수 있는 생태계 말입니다.

이것은 제가 성장하면서 형성한 신념입니다. 즉, 플랫폼은 내부에서 포획하는 가치보다 상위 계층에서 창출하는 가치가 더 커야 하며, 모든 기업은 지속적으로 혁신하고 자체 가치를 구축할 수 있어야 한다는 것입니다.

이런 상황이 실현되면, 기업은 자신뿐 아니라 주변 경제에도 가치를 창출하게 됩니다. 직원들은 자신의 전문 지식이 증폭되고, 자신의 판단력이 시스템의 일부가 되어 복제 및 확장이 가능해지는 것을 목격하게 되며, 그 수익은 기업과 주변 지역사회에 귀속됩니다.

이것이 바로 기업이 자신과 더 넓은 경제 전체에 가치를 창출하는 방식입니다. 우리가 함께 만들어야 할 안정된 균형 상태입니다.