계획인지 우연인지 알 길이 없지만, Google I/O는 OpenAI 행사 다음 날 열렸습니다.

구글은 멀티모달과 길어진 컨텍스트에 대해 강조하면서 “Project Astra”라는 비전 기반 어시스턴트를 선보였는데요. 카메라 인식을 결합해서 실시간으로 AI와 인터랙션이 가능하다는 점에서 GPT-4o 데모를 떠올리지 않을 수 없었습니다. 라이브로 시연했던 OpenAI와 달리 Google 영상은 대부분 사전 녹화된 것이긴 했지만요.

그럼에도 불구하고, 구글은 구글만의 “큰 그림”이 있었습니다. OpenAI가 보여주지 않은 차원의, 멀티 모달 AI의 근미래를 빅테크다운 스케일로 보여준 점이 인상깊었습니다.

 

# AI 시대로 드디어 제 옷을 입은 구글 글래스의 부활

먼저, AI를 입은 새로운 구글 글래스 입니다. 시대를 앞서도 너무 앞서갔던 11년 전 구글 글래스가 AI를 만나 이제야 빛을 발할 기회가 왔다고도 볼 수 있는데요. 메타에서 나온 레이반 메타 스마트 글래스와 유사하기도 합니다.

소프트웨어 측면에서는 기능적 차이가 크지 않음에도, 핸드폰 스크린을 통해 세상을 간접적으로 보는 것과, 눈에 착용한 안경을 통해 "핸즈프리"의 상태로 세상을 직접 보는 것은 경험적 차이가 될 것은 분명합니다. HUD 보다 똑똑한 네비게이션이 되어줄 수도 있고, 여행갈 때 번역하기도 편하겠네요.

 

# 나 대신 귀찮은 일 해주는 진짜 비서

진짜 핵심은 역시 여기 있습니다. 기존의 AI는 질문에 답을 빨리 잘 해주는 것에 그쳤고, 결국 작업을 하는 주체는 나였습니다. 그런데 여러 앱들이 AI와 결합해버리면 잠재력은 제곱이됩니다. 구글이 제공하는 다양한 서비스와 데이터를 알아서 불러와서 “실제 행동까지” 자동으로 AI가 해주는 시대가 다가오고 있음을 [신발 반품 신청] 사례로 보여줬습니다.

• 최근 구매한 신발 사진을 찍어 반품하고 싶다고 AI에게 말함


• AI가 Gmail 계정에 접속, 받은 편지함에서 신발 구매 영수증을 찾아 주문 번호를 찾고, 반품 신청


• 신발 픽업 일정 구글 캘린더에 등록

 

AI가 내 신발을 대신 사면 일어나는 일

만약, "이 신발을 반품해줘"에서 "이런 신발을 구매해줘" 까지 간다면 어떻게 될까요? 

원하는 신발 사진을 찍거나 링크를 공유하면 AI가 알아서 최저가 검색, 결제, 배송까지 원스톱으로 처리해 주는 겁니다. 정확히 사고싶은 모델이 없으면, 몇가지 조건을 말하면 알아서 찾고, 최저가 주문까지도 하구요.

이렇게 되면 커머스의 주도권이 이커머스 플랫폼이나 브랜드에서 구글, 애플과 같은 AI 빅테크 쪽으로 넘어갈 지도 모릅니다. 특별히 쇼핑을 즐기는 유형의 사람들이 아니라면, 특히 소비에 대한 의사결정에 정신력과 시간을 쏟기 싫어하는 저같은 사람은 굳이 머리 아픈 중개 플랫폼을 찾아갈 필요가 없어질 테니까요.

이 현상을 설명하는 'Marketplace Disintermediation: 마켓플레이스 탈중개화'라는 개념이 있습니다.

예를 들어 야놀자에서 원하는 숙박업소를 찾은 다음에, 직접 그 숙소에 가서 야놀자를 끼지 않고 결제하는 것이죠. 이렇게 되면 야놀자는 수수료 수입을 얻지 못하게 되겠죠.

 

마찬가지로 우리의 취향을 꿰뚫어 보는 AI 에이전트가 가장 낮은 가격이나, 빠른 배송을 제공하는 브랜드를 알아서 찾아준다면, 지금 중개 플랫폼/가격 비교 플랫폼이 가진 포지션이 점진적으로 대체될 가능성이 생기는거죠.

배달 음식 서비스를 예로 들어 보겠습니다. 지금은 직접 앱을 열어 가격과 배송 시간을 수동으로 비교해야 합니다. 배민에 들어가서 조건을 기억해 두고, 쿠팡 이츠로 가서 가격을 비교하고  "오늘은 배민에서 시켜야겠다"고 하는 식으로요. 하지만 AI가 이 모든 과정을 대신해 준다면 앱마다 들어가서 일일이 왔다 갔다 살펴볼 필요가 없어지겠죠.

대화형 AI가 제대로만 작동한다면 기존 앱의 인터페이스는 점점 필요를 잃어갑니다. 여러 주체들을 한 데 모아서 편의성을 올려준 데서 부가가치를 창출하고 돈을 벌었던 각종 플랫폼들이 어지간하면 비슷한 위기를 맞이할 수도 있습니다. AI 에이전트가 전에 없던 편의성의 새로운 시대를 열게 될 겁니다.

그러니 구글이나 애플 같은 빅테크 기업이 중개 수수료와 광고를 받는 비즈니스 모델이 생겨나게 될 수도 있어요. 기존에 여러 상품을 한데 모아 중개했던 커머스의 역할을 AI가 대신하면서 중개 수수료의 축이 이동할거고, 광고도 마찬가지구요. 이는 엄청난 파괴력을 가진 비즈니스 지형 변화가 될거에요.

 

물론 순순히 넘겨줄 리는 없습니다

다만 현재로서는 이런 변화는 아직 "컨셉에 불과"합니다. 구글의 이번 데모 영상이 사전 녹화된 것에서 알 수 있듯, 아마 편집의 도움을 받았을 것이고요, 상용화까지는 좀 더 시간이 걸릴 것으로 보입니다.

현존하는 대형 플랫폼이 가만히 당할 리는 없을 겁니다. 쉽게 자사의 데이터를 AI에게 내주진 않겠죠. 오랜 시간 쌓아온 브랜드 자산을 지키려 할 거에요. 단기적으로 AI의 탈중개화가 구현되는 것을 보기에는 뚫어야 할 허들이 켜켜이 쌓여있습니다.

R1이라는 LAM(Large Action Model : 대규모 행동 모델)기반 기기를 개발한 Rabbit이 자체 하드웨어를 개발한 것도 폐쇄성을 기다릴 수 없었기 때문입니다. OS가 AI 에이전트 기능을 허용하지 않았기 때문입니다. 기업들은 브랜드 충성도를 높이기 위해 장벽을 두기 마련입니다.

 

Windows가 Mac을 이길 비기 

마이크로소프트는, 개발자 컨퍼런스 Build에서 <코파일럿 플러스 PC> 출시를 발표하면서 AI의 빅픽쳐를 그렸습니다. 기존에 코타나를 탑재했던 수준이 아니라, 드디어 진정한 AI 디바이스로 거듭난 느낌입니다. 높아진 메모리와 GPU 컴퓨팅 성능을 바탕으로 다양한 AI 활용 사례를 지원할 전망인데요. 코파일럿 전용 키를 넣어서 AI로 제어할 수 있게 했습니다. 

맥과 Windows로 양분된 PC OS의 시장에 치열한 경쟁 구도가 예측되는 부분입니다.

 

# 애플 M칩에 대항할 Windows 전용 AI칩

애플의 M 시리즈 칩셋에 대항하기 위한 Qualcomm과의 협력이 중요한 포인트 입니다. Qualcomm이 ARM 아키텍처 기반의 CPU <Snapdragon X Elite>를 마소에 공급할 예정이라고 합니다. AI 작업량이 많아질수록 전력량이 늘어나다보니 AI시대에 저전력 설계는 굉장히 중요해졌는데요. 저전력 설계가 기본인 ARM 아키텍쳐를 쓰면 배터리 수명과 AI 성능이 모두 향상될 수 있는거죠.

참고로 애플의 M시리즈 칩셋도 역시 ARM 아키텍쳐 라이센스를 사용해서 개발된 칩이구요. M 시리즈 칩셋의 경우 CPU, GPU, 그리고 AI 연산용 NPU까지 하나로 통합되어 있는 게 특징입니다. 그러나 기존 윈도우 노트북들은 Intel이나 AMD의 CPU를 사용했었고, 그래픽 작업을 위해서는 별도의 GPU가 필요했습니다. 아무래도 이렇게 부품을 나눠 쓰다 보니 최고 성능은 좋았지만, 에너지 효율이 좋지 않아 배터리는 금방 닳았어요. 새로 개발한다는 새 칩이 예정대로 개발된다면, Windows의 상대적 약점으로 여겨지던 배터리 수명이 크게 향상될 겁니다.

 

# AI가 실시간으로 마인크래프트 공략

구글 발표에서 OpenAI가 연상됐듯, MS 발표 또한 OpenAI를 연상 시키는 기시감이 (당연히?)들었습니다. OpenAI의 데스크탑용 앱과 유사하게 비슷한 기능을 선보였는데요. 화면을 공유하면 실시간으로 응답하는 기능입니다. MS용 GPT-4o 모델을 사용한 코파일럿 기능이라고 브랜딩했습니다.

마인크래프트로 사용 사례가 흥미로웠는데요, "이 물건은 어떻게 만들어야할까?"하고 물어보면 AI가 실시간으로 공략을 조언해줍니다. 모든 애플리케이션에서 AI 어시스턴트를 사용할 수 있게 되는 것이죠. 게임 + AI 또한 제가 이전 레터에서 소개드렸었는데요, 실시간 게이밍 어시스턴트 같은 거죠. 화면에서 일어나는 모든 일을 AI와 함께 지켜볼 수 있다면 정말 많은 것들이 달라지겠네요.

 

# 내 컴퓨터 안 블랙박스

'리콜(Recall)'이라는 기능도 유용하고 흥미롭습니다. PC에서 사용자의 모든 활동을 추적해 관련 정보를 찾아주는 겁니다. 내가 컴퓨터에서 하는 모든 행동들을 블랙박스처럼 지켜보고 기억하고 분석하는 거죠. 예를 들어 "3개월 전 작업했던 XXX 관련 프레젠테이션 자료는 어떤 내용이더라?" 물어보면 관련 내용을 찾아줄 수 있어요.

그러나 문제가 있습니다. 리콜 기능이 잘 진행되려면, 사용자의 브라우저 기록, 채팅 내역 등 다양한 로그 데이터를 추적해야 할텐데요. 개인 프라이버시 보호 기준을 준수한다고 한다지만, 사실 이 과정에서 개인정보 문제가 불거질 가능성도 있지 않을까 싶습니다. 이 수준의 추론은 아직 온디바이스에서는 어려울 것이고, 분명히 클라우드를 거쳐야할 문제니까요. 애플리케이션 단에서 이런 데이터 수집을 거부할 수 있으면 다행이겠지만, 이 기능이 OS단에서 작동한다면 애플리케이션 단에서 제어를 하기 어려울 수도 있습니다.  

 

빅테크만 먹는 AI?

AI 공룡 3사: OpenAI, 구글, MS가 다 AI 에이전트와 관련된 발표를 한 것을 확인할 수 있죠. 6/10 있을 애플의 WWDC만 남았습니다. 제가 지난주 레터에서 말씀드렸듯, 애플이 GPT-4o와의 결합해서 뉴시리가 나올지만 저희는 관전하면 되겠습니다.

AI 에이전트의 힘은 얼마나 내가 많은 서비스를 통제할 수 있느냐에 달려있습니다. 내가 굳이 앱을 누르거나 찾을 것 없이, AI가 직접 자동으로 작업까지 해주려면,

1. 다양한 서비스가 통합되어 있는 생태계가 갖춰져야하고,


2. 여러 작업을 연결할 수 있는 강력한 모델이 필요합니다.

3사의 발표를 모두 확인해보니, 에이전트 기능은 “우리” 생태계 안에서 같혀 존재할 가능성이 클 것 같습니다. 앞서 말씀드렸던 "신발 반품"에 대한 케이스를 구현하려면 Google Pay, Gmail, Google Calender 등의 서비스들이 연동이 되어야 할 것이고, 이게 자동화가 가능하려면 데이터 액세스 권한이 필수적입니다. 이미 다양한 서비스가 유기적으로 연결되어 있는 거대 생태계 플랫폼을 보유한 소수의 빅테크 기업만이 강력한 경쟁력을 가질 가능성이 더 커졌다고 해석할 수 있겠죠. 기술과 자본, 유통망을 쥐고 있으니까요.

빅테크 기업들이 준비중인 비전이 상용화가 되어 정말 AI가 우리의 일의 일부를 대신 해주는 비서가 된다면, 코딩 지원, XYZ 작업 지원 등 단일 사용 사례를 위한 AI 기능은 포지셔닝에 상당히 고민이 필요할겁니다. 특정 사례를 중심으로 AI서비스를 제공하던 AI 기업들의 가치는 상당히 모호해질거에요. B2C 영역에서는 한 3개정도의 진짜 경쟁력있는 에이전트만 남을 가능성이 큽니다. B2B는 보안 등의 이슈로 그만큼 위협받진 않겠지만요.

 

[AI앱]이라는건 없다

물론, 빅테크 말고는 AI 손대지도 마라! 라는 비관론을 말하고 싶은 것은 아닙니다. 기존에 관습적으로 통했던 방식에 대한 의문을 갖고, 기존 방식을 답습하면 안된다는 의미입니다.

“AI 앱”이라는 말은 머지 않아 없어질겁니다.

지금은 '이건 XX를 위한 AI앱이고, 어떻게 AI를 붙였다'고 소구하고 있지만, 모든 앱에 AI가 붙으면 어떻게 될까요. 지금은 “인터넷 기업”이라는 말도, “빅데이터”라는 말도 고루하고 없어졌듯이, 당연한 것이 된다는 것은 새로운 관점으로 보아야 한다는 것을 의미합니다.

AI는 적용 범위가 매우 넓은 강력한 도구이기 때문에, 많은 기업에 기회를 확장 시켜줄겁니다. 특히 사용자 생성 플랫폼(UGP)을 개발하는 로블록스 같은 회사에게는 엄청난 의미가 있습니다.

제가 예전에 썼던 AI X 게임 레터에서 설명해드렸듯, AI를 활용하면 게임을 훨씬 더 원활하게 만들 수 있습니다. 누구나 게임을 더 쉽게 만들 수 있고, 더 다양한 컨텐츠가 만들어질 수록 더 많은 사용자가 유입되겠죠. 그러면 지금까지와 다른 새로운 수요와 경험이 만들어질거구요.

한편, 애석하게도 하드웨어 분야에서 스타트업이 돋보이긴 쉽지 않을 것 같습니다. 하드웨어 제조는 대규모 설비투자가 필요하고 기술 장벽도 높으니까요. 틈새시장을 파고들고 있지만, OpenAI와 협력할지도 모르는 하드웨어 강자 애플, 대놓고 AI 구글 글래스를 보여준 구글, 이미 Rayban과 디자인까지 괜찮게 만든 메타, 의외의 하드웨어 강자 MS : 쟁쟁한 빅테크 공룡들이 하드웨어 X AI의 미래를 시동거는 상황에서, AI 디바이스를 개발 중인 Humane이나, Rabbit는 어떻게 특별함을 소구할 수 있을 지 행보를 한번 지켜보는 일도 즐거울 것 같습니다.

 

# Rabbit: 음성 명령을 직접 실행하는 $199 모바일 디바이스 R1

 

# Humane : 애플 출신 부부 스타트업, AI 웨어러블 기기 AI Pin

 

인스타그램의 성공과 AI 전쟁의 평행이론

마크 주커버그가 동료와 “인스타그램을 인수할지, 10억 달러 인수 가격은 적절할 지” 논의한 이메일을 보면, 빅테크의 선점 효과에 대한 고민의 흔적이 있는데요.

"소셜 제품에는 네트워크 효과가 있고, 개발할 수 있는 사회적 메커니즘의 수는 한정되어 있어요. 한 사람이나 한 회사가 특정 메커니즘에서 승리하게 되면, 후발 주자는 승리자를 대체하기 어렵습니다. 뭔가 특별한 걸 하지 않고서는.”
There are network effects around social products and a finite number of different social mechanics to invent. Once someone wins at a specific mechanic, it’s difficult for others to supplant them without doing something different.

마크 주커버그 이메일

다시 말해, 누군가 특정 방식의 소셜 서비스를 선점하면 후발 주자가 이를 따라잡기란 불가능에 가깝다는 것입니다. 사진 기반 SNS라는 당시 독특한 포지셔닝으로 급성장한 인스타그램의 경우, 선점 후 큰 네트워크로 밀어 붙이면 다른 경쟁자가 대체하기가 정말 어렵다고 판단한거죠.

이를 현재의 B2C AI씬에 빗대어 보면, 광범위한 유통 채널을 가지는 기업이 유리한 이유를 알 수 있습니다. 지난 레터에서도 말했듯, 더 많은 사용자 데이터를 확보할수록 AI 모델을 더욱 발전시키고 비용까지 낮추는 선순환 고리가 만들어지니까요.

예를 들어 구글 어시스턴트가 사용자의 구매 이력과 관심사를 학습한다면, 새로운 상품을 추천하고 구매를 대신해주는 등 커머스 영역으로 확장할 수 있겠죠. 네이버나 카카오톡처럼 검색, 쇼핑, 결제가 하나로 통합된 슈퍼앱이라면 AI 모델 고도화에 더없이 좋은 환경이 될 겁니다. 이렇게 다양한 기능이 통합된 플랫폼일수록 AI 시대에 승자로 떠오를 가능성이 높아 보입니다.

반면 특정 작업 영역에 특화된 AI 스타트업은 도전에 직면할 수밖에 없어보이기도 합니다. 아무리 뛰어난 기술을 갖췄더라도 데이터 확보와 사용자 유입에서 한계가 있을테니까요. 게다가 빅테크 공룡들이 비슷한 서비스를 내놓는다면 순식간에 잠식당할 수도 있습니다. 이는 마치 인스타그램이 페이스북에 인수된 것과 같은 이치라고 할 수 있겠네요.

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물론 이는 어디까지나 가설에 불과합니다. 실제로 어떤 AI 서비스가 시장을 지배하게 될지는 아무도 장담할 수 없죠. 기술 외에도 규제, 사회적 수용성 등 변수가 많으니까요. 그럼에도 저커버그의 인사이트는 시사하는 바가 큽니다. 결국 플랫폼의 힘은 여전히 유효하며, AI 시대에도 네트워크 효과를 무시할 순 없다는 것이죠.

정리하자면 AI 경쟁은 결국 빅테크 간의 각축전이 될 가능성이 높습니다. 방대한 데이터와 사용자를 확보한 플랫폼 기업이 유리한 고지를 점할 것으로 보입니다. 반면 후발 주자나 규모가 작은 스타트업은 설 자리를 잃어갈 수도 있겠죠.

하지만 그렇다고 도전을 멈출 순 없는 노릇 아닐까요? 기술의 진화 속도가 엄청나게 빨라진 지금, 누구도 AI의 미래를 완벽히 예측할 순 없습니다. 인스타그램이 페이스북에 인수됐지만 지금은 페이스북보다 더 많은 사랑을 받고 있듯, AI 시장에서도 돌풍을 일으킬 만한 플레이어가 등장할지 모르는 일입니다. 어쨌든 분명한 건 승자와 패자의 기준이 달라질 거라는 점입니다. AI 모델의 성능 못지않게 사용자 친화적 가치를 제공하는 기업이 살아남게 될 테니까요.

 

그래서, 언제 된다는 걸까

다 좋다 이겁니다. 그러면 도대체 구글이던 MS던 발표에서 보았던 것들을 우리가 직접 사용할 시기는 언제쯤일까요? 정확한 시기는 아무도 모르지만, 몇 가지 추측은 해볼 수 있습니다.

• MS의 AI PC는 올해 후반에 출시될 것으로 예상됩니다.


• 구글은 다음 안드로이드 기기를 출시할 때, 점진적으로 AI 에이전트 경험을 제공할 것 같습니다.


• OpenAI는 이미 GPT-4o 모델을 제공하고 있습니다. 스칼렛 요한슨의 목소리와 너무 닮아 논란이 된 인터렉티브 음성 어시스턴트 출시는 보류했지만, 그래도 몇 주 내로 출시될겁니다. 데모에서 들었던 Her를 연상 시키는 목소리는 아니겠지만요.

 

데모와 실제 제품 출시 간의 시차에 대해서도 생각해볼 수 있습니다.

스티브 잡스가 "One More Thing" 하던 시절에는 발표하고 바로 구매할 수 있는 경우도 있었지만, 최근에는 완성되지 않은 제품을 일단 먼저 선보이는 경우가 많습니다. 완성되지 않은 제품, 심지어 컨셉 단계인 것들도 대중 앞에 공개하는 경우가 많거든요. AI 분야는 특히 더 그래요. 너무나 빠른 속도로 발전하다 보니, 완성을 기다렸다간 남들에게 뒤쳐질까 봐 두려운 거죠. 모든 일이 너무 짧은 기간에 벌어졌기 때문입니다. 2년 전만 해도 AI 하면 Dalle가 전부였습니다.

구글I/O에서 보여준 내용이 라이브가 아닌 녹화 영상인 부분이 조금 걸리긴 하지만, 실제 출시까지 오래 걸리지는 않을 것 같습니다. 2024년 말에는 데모에서 보인 형태의 프로덕트가 출시 되지 않을까 싶어요. AI 분야의 혁신 속도는 너무너무 빠르니까요. 한 회사의 제품을 다른 회사가 모방하고, 개선하는 모습을 매주 목격하고 있습니다. 그래서 우선 소프트웨어 수준에서 혁신이 일어나고 있는데요, 하드웨어 발전과 맞춰서 출시 되어야 할 때보다는 더 빠르게 움직일 수 있으니까요.

 

이토록 AI가 빠를 수 있는 이유

전통적인 무어의 법칙에 따르면, 비용은 2년마다 절반으로 떨어져야 하지만, AI 분야에서는 6개월이 지나기도 전마다 비용이 절반 수준으로 떨어지고 있습니다. 혁신의 속도가 얼마나 다른지, 빠른지 보여주죠. GPT-4o는 GPT-4보다 10분의 1 수준의 비용으로 모든 면에서 더 나은 성능을 내고 있는데요, 고작 14개월 만에 이뤄낸 결과입니다.

작금의 AI 시기는 IT의 역사에서 그동안 이뤄왔던 패러다임 변화와는 많이 다릅니다. 사실 이렇게 AI가 빠르게 발전할 수 있다는 것은, 이미 필요한 인프라가 갖춰져 있었기 때문이거든요.

애플은 수년 전부터 뉴럴 엔진이라는 이름으로 NPU를 출하해 왔어요. 당시만 해도 우린 그게 얼마나 큰 의미가 있을지 몰랐지만, 지금 와서 보면 정말 선견지명이 있었던 거죠. 사실은 애플은 AI 각축전이 일어날 것을 예견했다는 걸 의미합니다. 필요한 인프라가 이미 구축되어 있어 소프트웨어 수준에서 혁신이 즉각적으로 가시적으로 보이는 거에요. 

그리고 애플의 WWDC를 기다려봅시다. 

전 저의 궁예질이 어떻게 흘러갈 지 너무 기대되거든요.

🐥 판은 빅테크가 깔아줄겁니다. 결국 우리에게는, 사용 사례를 만드는 일만 남았습니다. 

 

이 글은 [오너의 아싸이트] 에서 발행되었습니다.
여러 분야의 경계에서 새로운 것을 만드는 오리너구리들을 위한 이야기를 발굴합니다.
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