빅테크가 연간 3,000억 달러를 AI에 쏟아붓는 지금, 정작 AI 모델은 이미 상품화되었고, ChatGPT조차 주 1회만 사용하는 사람이 대다수. AI는 인류를 변화시킬 혁명인가, 아니면 결국 '또 하나의 소프트웨어'가 될 것인가?

기술 분석가 Benedict Evans가 SuperAI 컨퍼런스에서 던진 불편한 질문들 - AI 광풍 속에서 놓치고 있는 진짜 이야기.

1. 🎭 AI의 정체성 위기: "작동하면 그건 AI가 아니다"

1970년 AI 과학자 래리 테슬러의 관찰

• AI는 "기계가 아직 할 수 없는 것"을 의미
• 작동하기 시작하면 "그냥 소프트웨어"로 강등

역사적 사례들이 증명하는 패턴

• 1970년대 데이터베이스: 당시엔 세계를 지배할 AI, 지금은 레거시 소프트웨어
• 10년 전 머신러닝: AI였던 것이 이제는 일상 기술(스마트폰 사진 검색)
• 15년 전이라면 마법, 10년 전이라면 AI, 지금은 그냥 앱

현재 LLM의 위치는?

• 빌 게이츠: "GUI 이후 최대 혁신"
• 구글 공동창업자 세르게이 브린: "AGI로 가는 길"
• 샘 알트먼: "초지능" (마이크로소프트 계약 탈출용 주장)
• 진짜 질문: 10년 후에도 혁명으로 남을까, 아니면 또 하나의 소프트웨어가 될까?

2. 💰 3,000억 달러 투자 vs. 반값 세일: 모델 구축의 역설

자본의 폭발적 증가

• 빅4 플랫폼 기업의 인프라 투자: 2023년 2,200억 달러 → 2024년 3,000억+ 달러
• 마이크로소프트의 변신: 매출의 30%를 설비투자에 지출 (통신사의 2배)
• 한때 "$1 CD를 $10 박스에 담아 $250에 팔던" 회사의 극적 변화

엔비디아의 독주

• 분기당 450억 달러 이상의 AI 칩 매출
• 사실상 "계약 제조 차트"의 정점

그러나 결과는 상품화

• ChatGPT 출시 당시: 독보적 우위
• 현재: 비슷한 품질의 모델들 난립
• DeepSeek의 증명: 5억 달러만 있으면 누구나 최전선 모델 보유 가능

가격 붕괴의 속도

• 매년 같은 결과물 생산 비용이 1~2자리수 감소
• "LLM은 기술 역사상 가장 비싸면서 동시에 가장 빠르게 가치가 떨어지는 자산"

3. 🔄 PC 산업의 데자뷔: 486 CPU 벤치마크에서 배우는 교훈

1990년대 PC 시장과의 유사성

• 당시: "191개의 가장 빠른 486 PC", "19개의 가장 빠른 56k 모뎀"
• 소비자는 메가헤르츠, 기가바이트, 칩 사양을 모두 알아야 했음
• 결국: 추상화되고 상품화되며 가치는 스택의 다른 곳으로 이동

현재 AI 모델 시장의 현실

• 수많은 벤치마크, 약어, 측정 지표들
• 기술적으로는 상품화 진행 중
• 그러나 소비자 인지도는 완전히 다른 이야기

소비자 인식의 불균형

• ChatGPT: Google처럼 동사화되는 중 (혹은 Myspace처럼 사라질 수도)
• Perplexity: 업계에서 화제지만 앱스토어 순위와 Google Trends에도 없음
• 차별화 포인트: 기술이 아니라 "위에 무엇을 쌓느냐"

4. 🎯 배포의 난제: "빈 화면 앞에서 무엇을 물어야 할까?"

LLM이 잘하는 것의 정의

• 전통 소프트웨어: 컴퓨터에 설명하기 쉬운 것 (주택담보대출 계산)
• 머신러닝: 컴퓨터에 설명하기 어려운 것 (고양이 vs 개 구분)
• LLM: 사람에게 설명하기 쉬운 것

"인턴에게 시킬 수 있는 일" 기준

• 10초 설명으로 다음날 결과 받을 수 있는 일 → LLM 적합
• 30분 회의로 맥락 설정해야 하는 일 → LLM 실패 (작업 자체가 아니라 설명의 어려움)

기업들이 직면한 실전 질문들

• ChatGPT 빈 화면 앞에서의 막막함
• 확률적 답변의 정확도 문제
• 어디에 "인간을 루프에" 배치할 것인가
• LLM이 모든 소프트웨어를 제어할까 vs. LLM은 또 하나의 API일 뿐일까

5. 📊 불편한 진실: 매일 사용자는 7~10%, 주 1회 사용자는 20%

소비자 채택의 현실 (2024년 말 기준)

• 매일 사용: 7~10%
• 주 1회 정도 사용: 약 20%
• 한 번 써보고 포기: 그 두 배

역설적 상황

• 계정 만들고, 웹사이트 알고, 이해하지만... 주 1회 유용
• "인류를 변화시킬 기술"이라면 왜 항상 열어두지 않고 주 1회만 쓸까?

기업 채택의 장벽들

• "이걸로 뭘 해야 하나?"는 오히려 가장 작은 걱정
• 진짜 걱정: 보안, 사내 전문성 부족, 데이터 정리 안 됨, 배포 난이도

클라우드 채택 사례가 주는 교훈

• 클라우드는 2000년대 기술이지만 여전히 기업 워크플로의 20~30%만 차지
• CIO들은 항상 "3년 후 예산 받아서 재구축"을 희망하지만 예산은 안 나옴
• 새 기술 배포는 원래 시간이 오래 걸림 - LLM은 겨우 3년차

6. 💡 스프레드시트 교훈: 1978년 VisiCalc에서 배우는 AI 채택 곡선

1978년 VisiCalc의 등장

• 종이 스프레드시트를 소프트웨어로 전환
• 회계사에게는 "일주일 업무를 5분으로" 단축시키는 혁명
• 변호사에게는 "좋긴 한데, 내 유즈케이스는 아님"

현재 LLM의 위치: VisiCalc 단계

이미 대규모 채택 영역:

• 소프트웨어 개발 (코드 생성은 "새로운 AWS")
• 마케팅
• 고객 지원 (단, "답변처럼 보이는 것" vs "진짜 답변" 주의)

얼리어답터 그룹:

• Notion, Airtable 같은 노코드 툴 사용자 프로필
• 업무 유연성 높고 새로운 방법 모색하는 사람들

나머지 사람들: "이걸로 뭘 하지?" 여전히 당혹

스티브 잡스의 원칙

• "고객이 원하는 것을 아는 건 고객의 일이 아니다"
• 새 기술을 어디에 쓸지 파악하는 건 소프트웨어 업계, 기업가, CIO의 몫

7. 🏢 기업 전략의 두 갈래: 프로세스 최적화 vs. 생존 위협

액센츄어의 14억 달러 AI 프로젝트

• 지난 분기 생성 AI 관련 계약 14억 달러 보고
• (약간의 AI 워싱 포함 추정 - 모든 CEO/CIO가 AI 전략 원함)

스타트업들의 초구체적 접근

• COBOL 코드를 Java로 변환
• 통신사 과금 시스템 재구성
• "인류의 미래"는 아니지만 실질적으로 매우 유용한 "그냥 소프트웨어"

Y Combinator 동향

• 실리콘밸리 스타트업 대부분이 AI 스타트업
• 모든 대기업이 실험, 파일럿 구축 중
• 주로 소프트웨어와 고객 서비스에 집중
• 그러나 여전히 초기: CIO의 25%만 배포 완료, 40%는 내년 이후 계획

기존 산업별 다른 파괴 양상

• Uber: 기존 택시 산업 완전 파괴
• Airbnb: 호텔에 대체로 추가적 (완전히 다른 상품)
• AI로 인한 파괴도 산업마다 다른 모습일 것

8. 🔮 검색의 재정의: "내 냉장고로 뭘 요리할까?" - 1조 달러 광고 시장의 이동

전통적 질문: 구글 vs. ChatGPT 검색

• 답변만 받으면 링크 클릭은? 인터넷은 어떻게 변할까?

더 흥미로운 질문: 질문 자체의 변화

• 냉장고 사진을 ChatGPT에 보내며 "뭘 요리할까?" 묻기
• 이건 구글 쿼리가 아님 - 질문의 본질 자체가 변화

1조 달러 광고 시장의 재편

• 현재 절반이 Google, Meta, Amazon으로 집중
• 인터넷 작동 방식 변화 → 돈의 흐름 전면 재편

다른 산업으로의 파급

• 로봇공학: 기술 질문이지만 본질은 물류 질문 → 물류 전문가에게 물어라
• 할리우드 AI: 할리우드 사람에게 물어라
• 기술 산업이 변화를 촉발하면 나머지가 그 주변에서 재편

9. 🎲 결론: 모든 AI 질문은 두 가지 답 중 하나

첫 번째 답: "다른 플랫폼 전환과 똑같을 것"

• Microsoft vs. Google vs. 스타트업 선택?
• Accenture vs. Bain 고용?
• → 지난 5번의 플랫폼 전환 때 어떻게 했나?

두 번째 답: "아무도 진짜 답을 모른다"

• 1995년 인터넷 다이어그램 - 아무도 몰랐음:
  • 인터넷이 될 줄
  • 인터넷이 웹이 될 줄
  • 웹의 가치 포착이 검색 광고와 소셜에 있을 줄
• 지금 LLM도 마찬가지: AI는 있을 것, 시장 구조/돈의 위치는 미지수

과거의 흥분들은 여전히 진행 중

• 전자상거래: 이제야 글로벌 리테일의 20~30%
• 구글의 자율주행: 아마도 작동 중
• 암호화폐, 로봇공학, 우주, 원자력 - 미래 흥분거리도 여전

진짜 수익은 언제나 과거 아이디어에서

• 수조 달러 매출은 20년 전 아이디어에서 (전자상거래, 스트리밍, SaaS)
• 우리는 항상 미래에 흥분하지만 돈은 과거에 있음
• 그게 항상 작동하는 방식이고, 아마도 앞으로도 그럴 것

💭 마무리: 300조 투자의 역설 속에서

Benedict Evans가 포착한 AI 산업의 아이러니 - 역사상 최대 규모의 자본이 투입되고 있지만, 정작 모델은 상품화되었고, 대부분의 사람들은 여전히 "이걸로 뭘 하지?" 고민 중.

VisiCalc부터 클라우드까지, 모든 혁명적 기술은 처음엔 당혹스러웠고 채택은 느렸음. 10~15년 주기로 반복되는 플랫폼 전환의 패턴 속에서, AI는 과연 그 사이클을 깨는 근본적 변화일까, 아니면 또 하나의 사이클일 뿐일까?

확실한 건 하나 - 진짜 돈은 지금 우리가 흥분하는 미래 기술이 아니라, 20년 전 시작된 아이디어에서 나오고 있다는 점. 그리고 그게 앞으로도 작동하는 방식일 것이라는 점.

Source: AI Eats the World - SuperAI Singapore 2025