[번역] 아크 인베스트: AI는 진정으로 파괴적인가?

서론

AI가 유례없는 속도로 발전하며 기존 질서를 위협하는 동안, 주요 기술 기업들은 뒤처져 있었습니다. GPT-3 출시 후 2년 반이 지났지만 구글은 실용적인 AI 시스템을 선보이지 못했고, 애플은 2023년 개발자 회의에서 AI를 언급조차 하지 않았습니다.

이제 빅테크들이 움직이기 시작했고, 그들의 대응은 과거 혁신 기술에 맞섰던 방식과 비슷합니다. 이미지 생성이 어도비를 위협한다면 어도비는 이를 포토샵에 통합할 것이고, AI가 검색을 위협한다면 구글은 검색에 AI를 추가할 것이며, 프롬프트 기반 인터페이스가 새로운 컴퓨팅 방식이 된다면 애플은 시리를 AI로 개선할 것입니다.

하지만 이런 수세적 대응이 과연 최선일까요? 스타트업들이 AI의 잠재력을 입증한 지금, 빅테크는 단순히 기존 시장 지배력 강화에만 집중할 건가요?

AI는 진정한 파괴적 혁신일까요? 처음엔 '아니오'라고 답할 수 있습니다. 이들의 데이터, 유통망, 인재, 자원을 보면 실패하기 어려워 보입니다.

그러나 이는 파괴적 혁신의 진정한 영향력을 과소평가하는 것입니다. 이 논문에서는 아크의 기술 혁신 평가 체계를 통해 기존 기업들의 AI 활용 전략과 그 한계를 분석합니다.

파괴적 기술이란 무엇인가?

파괴적 기술의 본질은 그 영향력에 있습니다. 이는 자원이 부족한 신생 기업도 시장 지배적 기업을 무너뜨릴 수 있게 만듭니다. 파괴적 기술 플랫폼의 세 가지 핵심 특성을 살펴보겠습니다.

첫째, 혁신적인 비용 절감입니다. 추가 비용 없이 성능을 크게 향상시킬 수 있어, 단기 실적 중심의 기존 기업들의 수익 구조를 흔들어 놓습니다.

둘째, 산업 전반에 걸친 시장 개척입니다. 기존 기업들이 미처 발견하지 못한 새로운 시장을 만들어냅니다. 이는 기존 기업들에게 낯선 기준으로 발전하기 때문에, 대형 기술 기업들은 고객 가치를 제대로 파악하지 못해 그 중요성을 놓치기 쉽습니다.

셋째, 혁신의 발판 역할입니다. 파괴적 플랫폼은 작은 시장에서 시작해 큰 시장으로 성장합니다. 초기에는 수익성보다 생태계 구축에 집중하여, 기존 기업들이 뒤늦게 가치를 인정할 때는 이미 개발자와 응용 프로그램을 선점한 상태가 됩니다.

AI는 이러한 기준에서 볼 때 명백한 파괴적 기술입니다. 역사상 가장 빠른 비용 절감을 보여주고 있고, 모든 산업에 도입되고 있으며, 이를 기반으로 성장하는 기업이 전례 없이 많아질 것으로 예상됩니다.

AI와 비용 절감

AI는 우리가 알고 있는 어떤 파괴적 기술보다 더 빠른 속도로 비용이 줄어들고 있습니다. 같은 성능의 AI 모델 운영 비용이 4개월마다 절반으로 감소하고 있으며, 이러한 추세는 향후 10년간 이어질 것으로 보입니다.

반면 반도체 분야의 무어의 법칙은 18-24개월마다 비용을 절반으로 줄였는데, 이는 AI 혁명이 4-6배 더 빠르게 진행되고 있다는 뜻입니다. 다시 말해, 기존 기술에서 10년 걸릴 발전이 AI에서는 2년도 안 걸린다는 의미입니다. 현재는 클라우드에서만 구동 가능한 최고 수준의 AI 모델들이 몇 년 안에 스마트폰에서도 작동할 것으로 예상됩니다.

주석: 이 분석은 두 가지 가정을 전제로 합니다. 첫째, 오픈AI의 가격 변동이 실제 추론 비용을 정확히 반영한다는 점과 둘째, 추론 비용의 80%가 자본 감가상각이라는 점입니다. 아크의 비용 감소 전망은 라이트의 법칙에 부합하는 학습률과 향후 AI 투자 전망을 기반으로 합니다. 2020년 GPT-4 모델의 학습 비용은 아크 인베스트의 학습 비용 감소 추정치와 GPT-4의 학습 비용이 약 1억 달러라는 추정치를 근거로 했습니다.

이런 가파른 비용 감소는 기존 기술 기업들에게 무슨 의미일까요? 시간이 갈수록 비용이 더 빨리 줄어들면서, 시장에 늦게 뛰어든 기업들의 전략이 점점 더 불리해집니다. 조금만 늦어도 성능 차이가 크게 벌어질 수 있기 때문입니다.

기존 기술 기업들은 대개 신중한 전략을 택합니다. 스타트업들이 먼저 새로운 기술의 위험을 감당하고 시장성을 증명하길 기다렸다가, 그 후에야 본격적으로 투자에 나서는 것이죠. 구글과 애플도 AI에서 이런 접근법을 보여줬습니다.