30년 전, 90년대 PC들은 몇MB짜리 램에 1GB짜리 하드디스크를 달고는 신문물이라면서 신봉받았는데요,
지금 우리가 쓰는 일개 스마트폰들이 그 당시 슈퍼컴퓨터 급의 성능을 손 안에서 냅니다.
기술 발전 속도는 더 빨라지고 있고, 인공지능으로 그 속도는 제곱이 되겠죠.
지금 우리가 AI를 구독해야 쓸 수 있는 이유는 구동에 엄청난 그래칙 파워가 소요되고, 그게 개인이 감당하기 힘든 수준이라 클라우드에서 돌리고 그 서비스를 받는 거죠.
10년 쯤 지나면 개인이 쓰는 스마트폰이나 웨어러블 안경 수준에서도 현재의 ChatGPT Pro, Gemini Ultra 급의 성능을 해낼 수 있고, 그보다 더 좋은 모델도 집에 개인적으로 구축한 셀프호스트형 AI 전담 두뇌 기기에서 처리할 겁니다.
사업자들은 직원 없이도 세무, 회계, 영업 등을 진행하고 지시만 내려줄 뿐일 거고요,
각 개인에게는 지식 기반 서비스는 더이상 안 팔립니다.
모두에게 최고의 인공지능 교육자와 멘토가 붙으니까요. 그때는 이제 개인용 연산 기기만 사면 구독료도 더이상 안 내도 되게 됩니다.
최종적으로 살아남는 건 실물을 제공하는 서비스, 예를 들어 집 배관에 크랙이 가서 누수가 생겼을 때 수리해주는 수리공, 실제 신선한 재료를 공수해서 요리하고 음식으로 제공하는 요리사들 같은 직군이겠죠.
지금 인공지능의 급격한 변화로 과도기가 오고 정보의 격차가 생겨서 많은 사람들이 따라잡지 못하고 이리저리 휘둘리고 고통받고 있지만, 10년만 참으면 유토피아가 옵니다.
그렇다고 기본소득이나 복지확대는 딱히 관심도 없는것 같고.
사람이 유토피아에서 살지, 매트릭스 속에서 살게될지 그건 두고봐야 할것 같습니다.
- 반도체 집적도는 이제 옹스트롬 단위로 논할 정도로 두 자릿수 원자 갯수 수준에 도달했습니다. 원자보다 더 작은 단위로 물질을 배열할 수 없다는 걸 고려하면 한계가 목전에 가까워진 것이죠. 황의 법칙은 깨진 지 오래입니다.
- AI 빅테크들이 감가상각의 우려에도 불구하고 광적으로 데이터 센터 크기를 키우고 전력 생산량을 늘리려고 애쓰고 있습니다. 만약에 기술의 발전 속도가 장비 설치 속도보다 빨라서 현재의 자본투자를 순식간에 구식 장비로 만들 거라고 예상했으면 하기 힘든 행보입니다. 앞으로 하드웨어 기술의 발전이 그렇게 빠르지 않을 거라는 간접 증거일 수 있습니다.
전력과 컴퓨팅 파워가 중장기적 병목이 되리라 예상하고 AI 추론 비용이 더 이상 저렴해지기 힘들 것이라고 생각하는 사람들이 있습니다. 투자비용을 회수하기 위해 프리미엄 요금에 따라 AI 지능 수준을 크게 다르게 제공하는 사업 모델로 정착할 가능성이 높다고 보고 있죠. 그래서 돈 있는 사람은 고지능 AI를 쓰면서 더 많은 돈을 벌고, 돈 없는 사람은 저지능 AI밖에 쓰지 못하면서 점점 뒤쳐질 거라는 디스토피아적 예견도 있습니다.
나라별로 이런 기업을 어떻게 처리하는지에 따라 달라지겠죠.