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대한민국은 끝났습니다. 2025년 말.
[음악]
한 글로벌 AI 컨퍼런스에서 나온 말입니다. 발표자는 한국 기업들을 가리키며 이렇게 덧붙였죠. "저들은 아직도 답안지를 찾고 있습니다."
청중석에서 웃음이 터졌습니다. 규무원의 웃음이 아니었습니다. [음악] 조롱이었죠.
생각해 보면 틀린 말만은 아닙니다. 대한민국이 지난 50년 동안 성공해 온 방식은 [음악] 분명했습니다. 빠르게 따라가기. 미국이 만들면 보고 일본이 개발하면 분석해서 더 빠르게 더 싸게 만들어 시장에 내놓는 것. 삼성은 애플을 따라 스마트폰을 만들었고 현대는 도요타를 벤치마킹해 자동차를 만들었습니다.
이 전략은 [음악] 엄청나게 잘 먹혔습니다. 그 결과 우리는 세계 12권 경제대국이 [음악] 됐습니다.
하지만 지금은 상황이 다릅니다. 인공지능 시대가 열렸습니다. 이번에는 미국도 중국도 유럽도 모두 처음 가보는 길입니다. 아직 누구도 정답을 모릅니다. 다시 말해 베낄 수 있는 모범 답안이 사라졌다는 뜻입니다.
그런데 더 무서운 건 이겁니다. [음악] 우리는 여전히 답안지를 찾고 있다는 사실입니다. "미국은 뭘 하나? 중국은 어떻게 움직이지?" 주변을 두리번거리기만 합니다. 하지만 이번에는 다릅니다. 답안지는 존재하지 않습니다.
AI가 스스로 답을 만들어야 하는 시대입니다. 문제는 우리가 [음악] 그 방법을 모른다는 겁니다. 지난 50년 동안 한 번도 해 본 적이 없으니까요.
여러분, 이게 얼마나 심각한 문제인지 아십니까? 지금 이 순간에도 우리는 조용히 뒤처지고 [음악] 있습니다.
첫 번째 이유, 속도입니다. 과거에는 시간이 있었어요. [음악] 미국이 새 기술을 개발하면 우리는 10년, 20년 동안 그걸 연구하고 따라잡을 수 있었습니다. 자동차 산업이 그랬죠. 조선업도 마찬가지였고요.
그런데 지금 인공지능은 어떻습니까? 작년에 나온 기술이 올해는 구식입니다. 한때 최신이던 게 지금은 쓸모 없어요. GPT가 나온 게 2022년 말이었
습니다. 불과 2년 만에 세상이 완전히 바뀌었어요. 중공업 시대엔 50년 걸린 변화가 인공지능에선 5년이면 됩니다. 아니, 2년이면 충분합니다. 우리가 "저거 어떻게 만들었지?" 하고 분석하는 사이에 이미 다음 세대 기술이 나와 버려요. 따라잡을 시간이 없어진 겁니다.
두 번째 이유, 더 이상 가르쳐 주지 않습니다. 예전엔 어땠습니까? 미국 기업들이 한국에 와서 기술을 가르쳐 줬어요. 돈 받고 팔았죠. 일본 기술자들도 마찬가지였습니다. "이렇게 하면 됩니다." 하면서 친절하게 알려줬어요. 왜 그랬을까요? 당시엔 한국을 경쟁자로 안 봤기 때문입니다. "저 가난한 나라가 우릴 따라오겠어?" 이렇게 생각했던 거죠.
하지만 지금은 다릅니다. 미국이 중국을 보십시오. 반도체 기술 하나도 안 줍니다. 첨단 장비 수출을 완전히 막았어요. 인공지능 핵심 기술. 절대 공유 안 합니다. 중국이 무섭거든요.
한국도 마찬가지입니다. 삼성이 애플을 따라잡았죠. 그 결과 애플은 이제 한국 기업들을 경계합니다. 핵심 기술은 철저히 숨깁니다. 세계가 각자 도생의 시대로 접어들었습니다. "너 잘되면 내가 망한다." 이런 분위기예요. 누가 누구를 도와줄 때가 아닙니다.
세 번째 이유. 이건 더 심각합니다. 우리나라가 빠르게 성장할 수 있었던 진짜 비결이 뭔지 아십니까? 바로 사람들이 미친 듯이 일했기 때문입니다. 하루 16시간씩 일했어요. 주말도 없었고 휴가도 없었습니다. 아버지 세대를 보십시오. 회사에서 먹고 자다시피 했잖아요. "잘 살아보세."라는 목표 하나로 버텼습니다. 배고픔이 원동력이었죠.
그런데 지금 젊은 세대한테 똑같이 요구할 수 있습니까? 불가능합니다. "워라밸"을 외치는 시대예요. "왜 야근을 해야 하죠?" 묻습니다. 당연한 질문입니다. 이미 먹고 살만 하거든요.
더 큰 문제는 이겁니다. 정작 젊은이들이 그렇게 일하고 싶어도 법이 막습니다. 주 52시간 근무제예요. 더 일하면 불법입니다. 과거엔 시간과 노력으로 떼웠습니다. 기술이 부족하면 사람을 더 투입했어요. 밤새워 만들었죠. 하지만 이젠 그것도 안 됩니다.
정리하겠습니다. 속도는 따라갈 수 없을 만큼 빨라졌고, 선진국은 더 이상 가르쳐 주지 않으며, 우리는 예전처럼 미친 듯이 일할 수도 없습니다. 그렇다면 답은 뭘까요? 이제는 정말로 우리 스스로 새로운 길을 만들어야 합니다. 베끼기가 아니라 창조를 해야 하는 거죠. 문제는 우리가 그걸 해 본 적이 없다는 겁니다. 50년 동안 단 한 번도 말이죠.
여러분, 이게 지금 대한민국이 처한 진짜 위기입니다.
충격적인 사실 하나 알려 드리겠습니다. 지금 미국에선 초등학생들이 인공지능으로 게임을 만들고 있습니다. 코딩을 한 줄도 모르는 애들이요. 그냥 말로 시키면 인공지능이 뚝딱 만들어 줍니다. "슈퍼마리오 같은 게임 만들어 줘." 이렇게 말하면 됩니다. 10분이면 끝나요. 예전 같으면 전문 개발자가 석 달 걸려 만들 걸 말입니다.
이걸 "노 코드 코딩"이라고 부릅니다. 느낌만 말하면 인공지능이 알아서 만들어 주는 거죠. 그런데 한국은 지금 뭘 하고 있습니까? 여전히 교실에 앉아서 이론을 배우고 있습니다. "인공지능이란 무엇인가? 인공지능의 역사" 이런 걸 달달 외우고 있어요. 시험 문제 풀고 점수 받고 그게 끝입니다.
문제는 이겁니다. 인공지능은 자전거 타기랑 똑같아요. 아무리 책 읽어봐야 못합니다. 직접 타 봐야 합니다. 넘어지고 다시 일어서고. 그렇게 몸으로 익혀야 하는 거죠. 미국 애들은 지금 매일 타고 있습니다. 한국 애들은 아직도 자전거 구조를 공부하고 있고요.
더 무서운 건 이겁니다. 인공지능이 만들어 주는 결과물은 문제가 있습니다. "환각"이라고 부르는 현상이죠. 그럴듯하게 만들어 주는데 자세히 보면 틀린 게 섞여 있어요. 마치 가짜 뉴스 같은 겁니다. 진짜 같은데 가짜예요. 그럼 이걸 어떻게 걸러낼까요? 바로 경험입니다. 전문가의 직관이 필요한 거죠. "어, 이건 이상한데?" 하고 딱 알아채는 능력입니다. 그런데 그 직관은 어디서 나옵니까? 수천 번, 수만 번 직접 해 봐야 생깁니다. 이론 100번 읽는 것보다 한번 직접 해 보는 게 낫습니다.
사례를 보겠습니다. 미국의 한 고등학생이 인공지능으로 앱을 만들었어요. 단 이틀 만에요. 그 앱이 실제로 앱스토어에 올라갔고 사람들이 다운받아 쓰고 있습니다. 이 학생이 컴퓨터 전공자입니까? 아닙니다. 그냥 평범한 고등학생이에요. 하지만 1년 내내 인공지능으로 놀면서 감을 익혔습니다. 그게 전부예요.
한국의 대학생들을 보십시오. 4년 동안 컴퓨터 공학 배웁니다. 그런데 졸업하고 나면 뭡니까? "회사에서 실무 경험이 없네요." 이런 소리 듣습니다. 왜 그럴까요? 학교에서 배운 게 이론뿐이기 때문입니다. 직접 만들어 본 적이 없어요. 손에 흙 한번 안 묻히고 농사 이론만 배운 거랑 똑같습니다.
더 큰 문제가 있습니다. 한국 교육 시스템은 여전히 정답 찾기에 집착합니다. 시험엔 항상 정답이 있죠. 그걸 맞히면 백 점입니다. 하지만 인공지능 시대엔 정답이 없습니다. 수십 개의 다른 방법이 있어요. 어떤 게 더 나은지는 직접 해 봐야 합니다.
미국 교육은 어떻습니까? "일단 만들어 봐." 이겁니다. 틀려도 됩니다. 실패해도 괜찮아요. 다시 하면 되니까요. 그 과정에서 배우는 겁니다. 한국은 정반대입니다. 틀리면 감점이에요. 실패하면 낙오자가 됩니다. 그러니까 애들이 안전하게만 가려고 합니다. 새로운 시도 절대 안 해요. 틀릴까 봐요.
결과가 뭡니까? 미국 애들은 실패를 수십 번 겪으면서 배웁니다. 한국 애들은 실패가 무서워서 아예 시작을 안 합니다. 10년 후를 상상해 보십시오. 미국 학생은 이미 수백 개의 앱을 만들어 봤습니다. 성공도 해 봤고 실패도 해 봤어요. 뭐가 먹히고 안 먹히는지 몸으로 압니다. 한국 학생은 뭡니까? 여전히 이론 시험 100점 맞았다고 자랑하고 있습니다. 하지만 실제로 만들어 본 건 하나도 없어요. 누가 이길까요? 답은 뻔합니다.
여러분, 이게 지금 한국 교육의 현실입니다. 말로만 배우고 손으로는 안 합니다. 이론은 완벽한데 실전은 제로예요. 인공지능 시대 행동이 답입니다. 생각만 하는 사람은 도태됩니다. 일단 해보는 사람이 살아남아요. 지금 당장 시작하십시오. 완벽할 때까지 기다리지 마십시오. 그 완벽한 순간은 절대 오지 않습니다.
이상한 일이 벌어지고 있습니다. 대기업들이 신입사원 뽑기를 줄이고 있어요. 삼성, LG, 현대 모두 마찬가지입니다. 채용 공고를 보면 "경력직 우대, 실무 경험 필수" 이런 말만 가득합니다. 신입은 안 뽑는다는 거죠. 왜 그럴까요? 이유는 간단합니다. 인공지능이 신입사원 일을 다 해 버리기 때문입니다.
예전엔 어땠습니까? 신입사원이 들어오면 간단한 일부터 시킵니다. 자료 정리, 보고서 초안 작성, 데이터 입력 이런 거요. 월급 주면서 일 가르치는 거죠. 3년쯤 지나면 그럭저럭 쓸 만해집니다. 그런데 지금은 그 일을 인공지능이 합니다. 더 빠르고 더 정확하고 월급도 안 줘도 되죠. 회사 입장에선 신입 뽑을 이유가 없어진 겁니다.
더 무서운 건 이겁니다. 과거엔 회사가 돈 주면서 신입을 교육시켰어요. "우리 회사 방식은 이렇게 하는 거야." 하면서 가르쳤죠. 일종의 투자였습니다. 하지만 앞으로는 정반대가 됩니다. 젊은이들이 돈을 내고 경험을 쌓아야 해요. 마치 견습생처럼요. 중세 시대로 돌아가는 겁니다. 대장장이 밑에서 공짜로 일하면서 기술을 배우던 그 시절 말이죠.
실제로 벌써 시작됐습니다. 미국에선 무급 인턴이 폭발적으로 늘고 있어요. 월급은 커녕 오히려 돈 내고 회사에서 일합니다. 왜요? 경력을 쌓기 위해서죠. 한국도 똑같아질 겁니다. 아니, 이미 그렇게 되고 있습니다. 요즘 청년들 보십시오. 스펙 쌓는다고 난리예요. 인턴하고 봉사 활동하고 자격증 따고 죽어라 합니다. 왜요? 경험이 필요하니까요.
문제는 그 경험조차 쌓기 어렵다는 겁니다. 회사들이 신입을 안 뽑으니까 경험을 쌓을 기회 자체가 없어요. 막다른 순환입니다. 경험이 없으니까 취업을 못 하고, 취업을 못 하니까 경험을 쌓을 수 없고, 이게 반복됩니다.
그럼 어떻게 해야 합니까? 스스로 경험을 만들어야 합니다. 회사가 안 가르쳐 주면 혼자서라도 배워야죠. 인공지능으로 뭔가 만들어 보고 실패해 보고 다시 해보고 그렇게 포트폴리오를 쌓는 겁니다. 미국 청년들이 지금 그렇게 하고 있어요. 학교 다니면서 앱 만들고 웹사이트 만들고 유튜브 채널 운영하고 뭐든 합니다. 그게 경력이 되는 거죠.
한국 청년들은 뭡니까? 아직도 스펙만 쌓고 있습니다. 토익 점수, 학점, 자격증. 그런데 회사는 그런 거 안 봅니다. "넌 뭘 만들어 봤어?" 이것만 물어봐요. 시대가 바뀌었습니다. 월급 받으면서 배우던 시대는 끝났어요. 이제는 경험 자체가 돈입니다. 경험을 쌓는 행위가 엄청난 혜택인 겁니다. 준비 안 된 사람은 도태됩니다. 지금 당장 뭔가 만들어 보십시오. 완벽하지 않아도 됩니다. 일단 시작하는 게 중요합니다.
"인공지능 쓰면 사람이 바보된다." 요즘 이런 말 많이 듣죠. 특히 나이 드신 분들이 그렇게 말씀하십니다. "애들이 계산기만 두드리니까 암산을 못 해. 내비게이션만 보니까 길을 몰라." 이런 식으로요. 틀린 말일까요? 맞는 말일까요?
역사를 한번 보겠습니다. 문자가 처음 발명됐을 때도 똑같은 반응이 있었어요. 고대 그리스 철학자들이 뭐라고 했는지 아십니까? "문자 때문에 사람들이 기억력을 잃을 것이다." 이렇게 말했습니다. 왜요? 그전까지는 모든 걸 머릿속에 외워야 했거든요. 이야기를 전달하려면 통째로 암기해야 했죠. 그런데 문자가 생기니까 그럴 필요가 없어진 겁니다.
결과가 어떻게 됐습니까? 인류는 바보가 됐나요? 아닙니다. 오히려 정반대죠. 문자 덕분에 지식이 폭발적으로 늘어났습니다. 사람들은 기억력 대신 다른 능력을 키웠어요. 창의력, 분석력 이런 것들을요.
계산기도 마찬가지입니다. 계산기가 처음 나왔을 때도 난리였어요. "애들이 9구단을 못 외우면 어떡하냐?" 이랬습니다. 지금 보면 웃기는 소리죠. 계산기가 있으니까 복잡한 계산은 기계한테 맡기고 사람은 더 중요한 걸 합니다. 이 계산이 왜 필요한가? 결과를 어떻게 활용할 것인가 이런 걸 생각하는 거죠.
인공지능도 똑같습니다. 단순 암기나 반복 작업은 인공지능한테 맡기면 됩니다. 대신 사람은 뭘 해야 할까요? 바로 생각입니다. 독립적으로 사고하고 문제를 정의하고 해결 방향을 제시하는 거죠.
예를 들어 볼까요? 예전엔 뭔가 찾으려면 도서관 가서 책을 뒤져야 했습니다. 하루 종일 걸렸죠? 지금은 검색창에 키워드만 치면 끝입니다. 10초면 됩니다. 그럼 우리가 바보가 됐습니까? 아니죠. 우리는 찾는 시간 대신 생각하는 시간을 얻은 겁니다.
인공지능도 마찬가지예요. 과거엔 이런 식이었습니다. "삼각 함수가 뭐더라?" 하면서 공식을 찾으려고 책을 뒤졌어요. 한 시간 걸렸죠. 지금은 인공지능한테 물어보면 됩니다. "삼각 함수 공식 알려줘." 이러면 1초 만에 답이 나옵니다. 중요한 건 그다음입니다. 그 공식을 어디에 어떻게 쓸 것인가 이걸 생각하는 게 사람이 할 일이에요.
더 놀라운 건 이겁니다. 인공지능은 이제 단순 검색을 넘어섰어요. 여러분이 "어, 그게 뭐였더라?" 하고 모호하게 기억하는 것도 찾아냅니다. "10년 전쯤 본 영화인데 주인공이 시간 여행하는 내용이었어. 제목이 뭐였지?" 이렇게 물어보면 인공지능이 답을 줍니다. 예전 같으면 절대 못 찾았을 거예요. 인공지능이 여러분의 모호한 기억을 추론해서 정답을 찾아 주는 겁니다. 이건 엄청난 능력입니다.
그럼 사람은 뭘 해야 할까요? 도구를 잘 쓰는 법을 배워야 합니다. 인공지능한테 뭘 물어볼지, 어떻게 활용할지 이게 핵심 능력이 되는 거죠. 마치 운전과 같습니다. 자동차가 나왔다고 사람이 바보가 됐나요? 아니죠. 걷는 능력 대신 운전 능력을 배운 겁니다. 인공지능도 똑같아요. 암기 능력 대신 활용 능력을 키우면 됩니다.
여러분, 도구를 두려워하지 마십시오. 도구는 사람을 바보로 만들지 않습니다. 도구를 거부하는 사람만 바보가 되는 겁니다. 지금 당장 인공지능을 써 보십시오. 뭐든 물어보고 뭐든 시켜보십시오. 그 과정에서 배우게 됩니다.
충격적인 소식 하나 전하겠습니다. 구글이 위기입니다. 검색의 황제. 20년 넘게 인터넷을 지배하던 그 구글이 무너지고 있어요. 과장 아닙니다. 2025년 말 기준으로 구글 검색률이 급격히 떨어지고 있습니다. 특히 젊은 세대는 구글을 거의 안 씁니다. 왜 그럴까요? 인공지능 때문입니다.
예전 방식을 생각해 보십시오. 뭔가 궁금하면 구글에 키워드를 쳤습니다. "서울 맛집." 이렇게요. 그럼 수천 개의 링크가 쏟아졌죠. 그중에서 하나하나 클릭해서 정보를 찾아야 합니다. 시간이 얼마나 걸렸습니까? 10분, 20분? 때론 한 시간씩 걸렸어요.
하지만 지금은 어떻습니까? "챗GPT한테 서울에서 데이트하기 좋은 조용한 이탈리안 레스토랑 추천해 줘. 예산은 인당 5만 원 정도야." 이렇게 물어보면 됩니다. 1초 만에 답이 나옵니다. 레스토랑 이름, 위치, 메뉴, 분위기, 예약 방법까지 싹 다 알려줘요. 링크를 열어 볼 필요도 없습니다.
이게 검색과 대화의 차이입니다. 검색은 여러분이 직접 찾아야 해요. 수십 개 사이트를 돌아다니면서 정보를 모아야 하죠. 마치 도서관에서 책 찾듯이요. 대화는 다릅니다. 인공지능이 대신 찾아줍니다. 여러분은 그냥 편하게 물어보기만 하면 돼요. 집사한테 신부름시키는 거랑 똑같습니다.
더 무서운 변화가 있습니다. 2025년 말부터 "에이전트 모드"라는 게 나왔어요. 이게 뭐냐면 인공지능이 직접 앱을 실행하고 결제까지 해 준다는 겁니다. 예를 들어 볼까요? "내일 부산 가는 기차표 끊어줘. 아침 7시쯤 출발하는 걸로." 이렇게 말하면 인공지능이 뭘 합니까? 코레일 앱을 열어요. 시간표를 확인합니다. 좌석을 고르죠. 결제까지 합니다. 여러분은 아무것도 안 해도 돼요. 그냥 말만 하면 끝입니다.
지금까지는 여러분이 직접 앱을 찾아서 열고 검색하고 클릭하고 결제했잖아요. 그런데 이젠 그럴 필요가 없으신 겁니다. 이게 무슨 의미인지 아십니까? 30년 동안 지속됐던 인터넷 비즈니스가 완전히 뒤바뀐다는 겁니다.
예전엔 사람들이 네이버나 구글에서 검색했어요. 그럼 광고가 보이죠? 그 광고를 클릭하면 기업들이 돈을 냅니다. 이게 네이버와 구글이 돈 버는 방식이었어요. 그런데 이젠 사람들이 검색을 안 합니다. 인공지능한테 물어보죠. 그럼 광고가 안 보입니다. 네이버와 구글은 돈을 못 버는 겁니다.
실제로 벌써 시작됐어요. 미국에선 젊은 세대가 구글 대신 챗GPT를 씁니다. 한국에서도 똑같은 현상이 일어나고 있죠. 특히 20대, 30대는 거의 인공지능만 씁니다. 네이버가 2025년에 급하게 자체 인공지능을 만든 이유가 바로 이겁니다. 안 그러면 망하거든요.
여러분, 이건 단순히 기술 변화가 아닙니다. 산업 자체가 뒤집히는 겁니다. 지금까지 잘 나가던 기업들이 한 순간에 무너질 수 있어요. 노키아 기억하십니까? 세계 휴대폰 점유율 1위였죠. 그런데 스마트폰 시대가 오면서 순식간에 사라졌습니다. 구글도 똑같이 될 수 있습니다. 검색의 시대는 끝나고 있어요. 대화의 시대가 왔습니다.
그럼 살아남는 기업은 누굴까요? 바로 빨리 변하는 기업입니다. 마이크로소프트를 보십시오. 오픈AI에 엄청난 돈을 투자했어요. 지금 잘 나가고 있습니다. 반면 구글은 뭡니까? 너무 늦게 움직였어요. 자기들이 검색 시장 1위라고 방심했죠. 그 사이 챗GPT한테 시장을 빼앗겼습니다.
한국 기업들도 마찬가지입니다. 네이버가 있고 카카오가 있고 다 잘 나가던 회사들이에요. 그런데 지금 보십시오. 인공지능 때문에 난리입니다. 주가가 요동치고 사업 모델을 바꾸느라 정신 없어요. 변화를 거부하던 기업들은 망합니다. 변화를 받아들이는 기업만 살아남아요.
개인도 똑같습니다. 아직도 구글 검색만 하고 계십니까? 링크 열어서 하나하나 읽고 계시나요? 그럼 시간 낭비입니다. 인공지능한테 물어보십시오. 훨씬 빠르고 정확합니다. "나는 늙어서 새로운 기술 못 배워." 이러지 마십시오. 배우는 게 아니에요. 그냥 말하면 됩니다. 대화하듯이요.
여러분, 손자 손녀들 보십시오. 애들은 이미 다 씁니다. 숙제할 때, 게임할 때 뭐든 인공지능한테 물어봐요. 애들이 바보라서 그러는 게 아닙니다. 그게 더 빠르고 쉬우니까요. 시대가 바뀌었습니다. 검색의 시대는 끝났어요. 이제는 대화의 시대입니다. 적응하지 못하는 사람은 도태됩니다. 기업도 개인도 마찬가지예요. 지금 당장 인공지능을 써 보십시오. 뭐든 물어보고 뭐든 시켜보십시오. 그게 살아남는 길입니다.
믿기 힘든 이야기를 하나 하겠습니다. 애플, 메타, 구글이 거대 기업들 중 절반이 사라질 수 있습니다. 농담 아니에요. 전문가들이 실제로 예측하는 얘기입니다. "말도 안 돼. 애플이 어떻게 망해?" 이렇게 생각하시죠? 하지만 역사를 보십시오. 노키아도 그랬고 코닥도 그랬고 블랙베리도 그랬습니다. 한 때는 절대 무너지지 않을 것 같던 기업들이었어요. 그런데 다 어디 갔습니까? 사라졌습니다. 새로운 기술 앞에서 속절 없이 무너졌죠.
인공지능 시대도 똑같습니다. 지금 빅테크들이 인공지능에 미친 듯이 투자하고 있어요. 엄청난 돈을 쏟아붓고 있습니다. 오픈AI는 향후 10년간 9,000조 원을 투자한다고 발표했어요. 오픈AI의 샘 올트먼은 전 세계 AI 인프라를 위해 수천 조 원의 투자가 필요하다고 강조하며 세상을 놀라게 했습니다.
문제는 이겁니다. 투자한다고 다 성공하는 게 아니라는 거죠. 메타를 보십시오. 메타버스에 수십조 원을 쏟아부었습니다. 결과가 뭡니까? 실패했어요. 주가가 폭락했죠. 지금은 인공지능으로 방향을 틀었는데 이것도 성공할지 모릅니다.
애플은 어떻습니까? 인공지능에서 한참 뒤처졌어요. Siri 있잖아요. 완전 구식입니다. GPT랑 비교하면 장난감 수준이죠. 애플이 뒤늦게 정신 차리고 투자하고 있는데 이미 늦었을 수도 있습니다.
더 심각한 문제가 있습니다. 한국 얘기입니다. 우리 정부는 국가 AI 컴퓨팅 센터를 통해 GPU 3만 장을 확보하겠다는 거대한 계획을 발표했습니다. 세계적인 칩 전쟁 속에서 물량을 선점하겠다는 의지죠. 좋은 일 아니냐고요? 하지만 현실은 녹록지 않습니다. 설령 칩을 산다 해도 당장 그걸 돌릴 전기가 부족하기 때문입니다.
실제로 서울대 시흥 캠퍼스의 데이터 센터 계획은 한전으로부터 전력 공급이 어렵다는 답변을 받았습니다. 수도권의 변전 설비가 포화 상태라 더 이상의 전기를 줄 수 없다는 겁니다. 상황이 이렇습니다. GPU는 26만 장이나 사 놨는데 그걸 돌릴 전기가 없는 겁니다. 마치 자동차를 100대 샀는데 휘발유가 없는 거랑 똑같아요.
더 웃긴 건 이겁니다. 정부는 당초 2030년까지의 계획을 앞당겨 조기에 인프라를 구축하겠다고 발표했습니다. 하지만 칩을 구하더라도 돌릴 전기가 없다는 게 더 큰 문제입니다. 속도는 빨라졌는데 준비는 안 됐습니다. 전력 인프라도 없고 데이터 센터도 부족하고 정작 인공지능 서비스는 제대로 된 게 하나도 없어요. GPU만 잔뜩 쌓아 놓고 "우리 많이 샀다" 자랑하는 꼴입니다.
미국을 보십시오. XAI라는 회사가 콜로서스라는 데이터 센터를 만들었어요. 여기에 GPU가 10만 장 들어갔습니다. 이거 만드는데 9조 원이 넘게 들었어요. 그런데 이 시설 옆에 뭐가 있는지 아십니까? 발전소입니다. 아예 발전소를 붙여서 지었어요. 전력 문제를 처음부터 해결한 겁니다.
중국은 어떻습니까? GPU만 사고 발전소는 생각도 안 했습니다. 더 큰 문제는 이겁니다. GPU를 산다고 인공지능이 되는 게 아니에요. 중요한 건 그걸로 뭘 만드느냐입니다. 미국은 챗GPT 만들었어요. 전 세계 사람들이 씁니다. 중국은 디피(DiDi) 만들었죠. 영상 인공지능인데 엄청난 인기입니다. 뭘 만들었습니까? 네이버가 하이퍼클로바 만들었는데 솔직히 별로입니다. 카카오는 더 심하고요.
GPU만 많다고 되는 게 아니라는 겁니다. 그걸로 사람들이 쓸 만한 서비스를 만들어야 하는데 우리는 그게 안 되고 있어요. 결국 뭡니까? 돈만 잔뜩 쓰고 결과는 없는 겁니다. GPU는 26만 장인데 쓸모 있는 인공지능 서비스는 하나도 없어요.
빅테크들도 마찬가지입니다. 투자는 천문학적으로 하는데 성공할지는 아무도 모릅니다. 오히려 과도한 투자 때문에 망할 수도 있어요. 실제로 벌써 조짐이 보입니다. 오픈AI가 돈을 너무 많이 써서 적자가 심각하대요. 메타도 인공지능 투자 때문에 주가가 불안합니다. 구글은 검색 시장을 잃어가고 있고요. 승자가 누구인지는 아직 모릅니다.
하지만 확실한 건 지금 잘 나가는 기업들 중 상당수는 사라진다는 겁니다. 한국은 어떻게 해야 할까요? GPU 사는데만 집중하지 마십시오. 전력 인프라부터 갖춰야 해요. 그리고 실제로 사람들이 쓸 서비스를 만들어야 합니다. 하드웨어만 있고 소프트웨어가 없으면 무용지물입니다. 지금 한국이 딱 그 꼴이에요. 정신 차려야 합니다. 남들 따라 GPU만 사면 되는 게 아닙니다. 그걸로 뭘 만들지? 어떻게 쓸지를 먼저 고민해야 해요. 시간이 없습니다. 빅테크들도 위기인데 우리는 더 위험합니다.
암울한 이야기만 했습니다. 하지만 희망이 있습니다. 한국에게 딱 한 번의 기회가 남았어요. 놓치면 정말 끝입니다. 잡으면 역전할 수 있습니다. 그게 뭐냐고요? 바로 피지컬 인공지능입니다. 쉽게 말하면 로봇이에요. 움직이는 인공지능입니다. 챗GPT처럼 말만 하는 게 아니라 실제로 일을 하는 거죠.
왜 이게 한국의 기회일까요? 미국을 보십시오. 서비스업 중심 국가예요. 구글, 애플, 페이스북 다 소프트웨어 회사입니다. 물건 만드는 회사가 별로 없어요. 그래서 미국엔 숙련공이 없습니다. 용접 잘하는 사람, 조립 잘하는 사람 이런 사람들이 거의 사라졌어요. 다 중국이나 멕시코로 공장을 옮겼거든요.
한국은 다릅니다. 우리는 제조업 강국이에요. 현대자동차, 삼성전자, LG, 포스코 전부 물건 만드는 회사들입니다. 그리고 이 회사들은 아직도 베테랑 숙련공들이 있어요. 이분들이 보물입니다. 왜 보물이냐고요? 이분들의 손기술을 데이터로 만들 수 있거든요.
예를 들어 볼까요? 용접 장인이 있습니다. 30년 경력이에요. 이 사람이 용접하는 모습을 카메라로 찍습니다. 첫 움직임, 각도, 속도, 힘 조절 전부 데이터로 기록하는 거죠. 그 데이터를 인공지능에 학습시킵니다. 그럼 로봇이 똑같이 용접을 할 수 있어요. 30년 경력 장인처럼요. 이게 피지컬 인공지능입니다.
미국이 이걸 못 하는 이유가 뭡니까? 데이터가 없어서예요. 숙련공이 없으니까 배울 게 없는 겁니다. 중국은 어떻습니까? 사람은 많은데 수준이 낮아요. 싸구려 대량 생산만 하다 보니 정교한 기술이 부족합니다. 한국만 가능합니다. 고도의 기술을 가진 숙련공들이 아직 현장에 있어요. 이분들이 은퇴하기 전에 서둘러야 합니다. 10년 안에 대부분 퇴직하거든요. 지금이 골든 타임입니다.
현대 자동차의 조립 라인을 생각해 보십시오. 베테랑 기술자가 차체를 조립합니다. 그 정교함이란 예술이에요. 밀리미터로 정확하게 맞춰야 하거든요. 이걸 데이터로 만드는 겁니다. 그럼 전 세계 어디든 같은 품질로 생산할 수 있어요. 로봇이 하니까요.
더 놀라운 건 이겁니다. 한번 데이터를 만들면 영원히 쓸 수 있어요. 숙련공은 나이 들면 은퇴하지만 데이터는 영원합니다. 복사도 됩니다. 100개, 1,000개, 10,000개 로봇에 똑같이 넣을 수 있어요. 이게 바로 한국만의 자산입니다. 포스코의 제철 기술, 삼성의 반도체 조립, 현대 용접 기술이 모든 게 데이터가 될 수 있습니다. 전 세계 어디에도 없는 독보적인 데이터입니다.
문제는 시간입니다. 지금 당장 시작하지 않으면 늦습니다. 숙련공들이 은퇴하면 그 기술은 사라져요. 영원히 잃어버리는 겁니다. 정부가 해야 할 일이 뭡니까? GPU 사는 것만큼 중요한게 이겁니다. 전국의 숙련공들을 찾아서 데이터를 만들어야 해요. 급하게요. 작은 공장의 할아버지 기술자도 마찬가지입니다. "별거 아니야." 이러지 마십시오. 그게 보물이에요. 50년 경력의 손기술은 돈으로 살 수 없습니다. 그걸 지금 데이터로 만들어야 합니다.
기업들도 정신 차려야 합니다. "우리 기술 유출되면 어떡하냐?" 이러지 마십시오. 데이터로 만들어서 보호하는 게 더 안전합니다. 사람 머릿속에 있으면 그 사람 퇴사하면 끝이에요. 데이터로 만들면 회사 자산이 됩니다. 연구적으로요. 실제로 벌써 시작한 곳도 있습니다. 일부 대기업들이 숙련공 데이터 수집 프로젝트를 하고 있어요. 하지만 너무 느립니다. 전국적으로 대대적으로 해야 하는데 말이죠.
시간이 없습니다. 2030년이면 대부분의 베테랑 숙련공들이 은퇴합니다. 5년밖에 안 남았어요. 5년 안에 모든 데이터를 수집해야 합니다. 가능할까요? 가능합니다. 돈과 인력을 쏟아부으면 돼요. GPU 사는데 수조 원 쓸 거면 데이터 수집에도 수조 원 써야 합니다. 이게 진짜 투자예요.
여러분도 마찬가지입니다. 주변에 기술자 아버지, 할아버지십니까? 그분들의 일하는 모습을 영상으로 찍어 두십시오. "대화가 아냐?" 이러지 마시고요. 언젠가 그게 엄청난 가치를 가질 겁니다. 인공지능 시대엔 데이터가 석유보다 귀하거든요.
한국의 마지막 기회입니다. 소프트웨어로는 미국을 못 이깁니다. 이미 한참 뒤처졌어요. 하지만 하드웨어와 숙련 기술에선 우리가 앞섭니다. 이걸 데이터로 만들어서 전 세계에 파는 겁니다. 로봇에 넣어줘요. 그럼 한국은 피지컬 인공지능 강국이 됩니다. 미국이 소프트웨어 강국이라면 한국은 로봇 강국이 되는 거죠. 가능합니다. 충분히 가능해요. 하지만 지금 당장 시작해야 합니다. 1년만 늦어도 기회는 사라집니다.
정부, 정신 차리십시오. GPU만 살 게 아니라 데이터 수집에 투자하십시오. 기업들도 움직이십시오. 현장의 숙련공들이 은퇴하기 전에 서두르십시오. 개인들도 관심 가지십시오. 주변의 기술자들을 기록하십시오. 지금이 순간이 한국의 마지막 기회입니다.