“지난 몇 달 사이에 우리는 AI 모델이 실제 경제적 효용을 만들어내는 단계로 넘어가는 임계점을 통과했다고 생각합니다. 이 변화는 조금 더 일찍 시작됐을 수도 있지만, 이전에는 사람들이 이 기술을 어떻게 활용해야 하는지 몰랐고, 그래서 일정한 기대 과잉이 존재했습니다.”

“지금 우리는 모델이 수행할 수 있는 작업 때문에 사람들을 놀라게 하는 세계에 살고 있습니다. 특히 코딩 분야에서 그 변화가 가장 두드러지게 나타나고 있지만, 과학을 포함한 다양한 지식 노동 영역에서도 빠르게 확산되고 있습니다. 사람들이 ‘몇 년은 더 걸릴 것’이라고 생각했던 일이 이미 지금 일어나고 있습니다.”

“많은 사람들의 업무는 직접 기술 작업을 하는 것에서 벗어나 AI 에이전트 팀을 관리하는 역할로 바뀌고 있습니다. 지금은 AI 소프트웨어 엔지니어에게 몇 시간짜리 작업을 맡길 수 있는 수준입니다. 하지만 곧 며칠짜리 작업을 맡길 수 있게 될 것이고, 그 다음에는 몇 주짜리 작업도 맡기게 될 것입니다.”

“그리고 머지않아 또 한 번 패러다임이 바뀌어서 AI 시스템이 우리의 삶이나 회사에 연결되어 항상 능동적으로 생각하고 일하는 존재처럼 느껴질 것입니다. 필요한 모든 맥락을 이해하고 우리가 신뢰하는 시니어 직원처럼 일을 수행하게 될 것입니다.”

“요즘 스타트업들은 과거와 전혀 다른 방식으로 생각합니다. 예전에는 스타트업을 만나면 항상 ‘얼마나 많은 직원을 채용해야 하는가’를 이야기했습니다.지금은 그렇지 않습니다. 이제는 많은 직원을 채용하는 것이 오히려 속도를 늦춘다고 생각합니다. 대신 그들이 집중하는 것은 얼마나 많은 컴퓨트 자원을 확보할 수 있는가입니다.”

“지금 시점에서는 AGI라는 단어의 정의가 크게 의미가 없어진 것 같습니다. 어떤 사람들은 이미 AGI에 도달했다고 말하고, 어떤 사람들은 거의 도달했다고 말하며, 또 어떤 사람들은 아직 1년 정도는 남았다고 말합니다. 하지만 이제 그 단어 자체가 큰 의미를 가지지 않는 상황이 되었습니다.”

“제가 더 흥미롭게 생각하는 것은 두 가지 다른 임계점입니다.첫 번째는 전 세계 인지 능력의 더 많은 부분이 인간이 아니라 데이터센터 안에 존재하게 되는 순간입니다. 큰 오차 범위가 있지만 저는 그것이 대략 2028년쯤에 일어날 수도 있다고 생각합니다.두 번째 임계점은 대기업 CEO나 국가 지도자, 혹은 노벨상 수상 과학자가 AI를 크게 활용하지 않고서는 자신의 일을 수행하기 어려워지는 시점입니다.”

“인간 CEO는 모든 직원과 이야기할 수도 없고, 모든 고객을 만날 수도 없으며, 모든 회의에 참석할 수도 없고, 모든 분야의 전문가가 될 수도 없습니다.그래서 앞으로 많은 리더의 역할은 AI 시스템을 감독하고, 그 결과를 어떻게 신뢰할지 판단하고, 방향을 제시하는 것이 될 것입니다.”

“우리는 근본적으로 지능의 풍요(abundance of intelligence)를 믿고 있습니다.앞으로 가장 중요한 일 중 하나는 지능을 가능한 한 싸게 만드는 것입니다. 과거 에너지 산업에서 사용됐던 표현을 빌리자면 ‘계량할 필요도 없을 정도로 싸게’ 만드는 것입니다.”

“우리는 세상에 지능을 넘쳐나게 만들고 싶습니다. 사람들이 어떤 일에든지 그것을 사용할 수 있게 하고 싶습니다.미래 세대에게 AI는 특별한 기술이 아니라 항상 존재하는 기본 인프라가 될 것입니다. 누구나 필요할 때 원하는 분야에서 천재 수준의 지능을 사용할 수 있게 될 것입니다.”

“앞으로 모델 제공 기업의 비즈니스는 결국 토큰 판매 형태가 될 것입니다.지능은 결국 전기나 물과 같은 유틸리티가 될 것입니다. 사람들은 계량 기반으로 지능을 구매하고 원하는 곳에 사용할 것입니다.”

“만약 우리가 충분한 컴퓨트를 공급하지 못하면 두 가지 일이 일어납니다. 하나는 가격이 매우 높아져서 부유한 사람들만 사용할 수 있게 되는 것이고, 다른 하나는 사회가 중앙 계획 방식으로 제한된 컴퓨트를 어디에 사용할지 결정하게 되는 것입니다. 저는 그 두 가지 모두 좋은 결과를 낳지 않는다고 생각합니다.그래서 역사적으로 봤을 때 가장 좋은 해결책은 시장을 공급으로 채워버리는 것입니다.”

“산업에서 가장 어려운 문제 중 하나는 인프라입니다. 엄청난 규모의 인프라가 필요하고, 그것을 매우 오래 전에 미리 투자해야 합니다. 저는 이런 산업을 본 적이 없습니다.지금 건설 중인 기가와트 규모 데이터센터 캠퍼스를 실제로 보면 그 규모는 상상하기 어렵습니다.”

“우리는 지금 텍사스 애빌린 사이트에서 세계에서 가장 강력한 모델이 되기를 기대하는 모델을 훈련하고 있습니다. OpenAI 연구원이 단 하나의 명령어를 입력하면 수많은 GPU가 동시에 작동하면서 거대한 연산이 시작됩니다.”

“이 규모의 프로젝트에서는 공급망 문제, 예상하지 못한 사건, 기상 문제 등 다양
한 일이 발생합니다. 하지만 동시에 여러 조직이 하나의 팀처럼 협력해 이런 프로젝트를 실행하는 모습은 매우 인상적입니다.”

“장기적으로는 전력 문제를 해결할 수 있을 것이라고 생각합니다. 세계는 가스, 태양광, 원자력, 그리고 궁극적으로는 핵융합까지 포함한 다양한 에너지 포트폴리오를 활용하게 될 것입니다.다만 현재 AI 수요 증가 속도를 고려하면 모델의 전력 효율이 훨씬 더 좋아져야 인프라 구축 시간을 벌 수 있습니다.”

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모델 효율성 혁신

“우리의 첫 번째 추론 모델이 약 16개월 전에 출시되었습니다. 그리고 최신 모델에서는 동일한 문제를 해결하는 비용이 약 1000배 감소했습니다. 이것은 매우 짧은 기간에 이루어진 놀라운 발전입니다. 우리는 아직도 모델을 개발하고 훈련하고 실행하는 방법에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다.”

“우리가 개발하고 있는 칩은 추론(inference) 전용 칩입니다.우리가 이 칩을 만드는 이유는 가장 빠른 칩을 만들기 위해서가 아니라 전력 대비 가장 효율적이고 가장 저렴한 추론 칩을 만들기 위해서입니다.”

“앞으로 AI 에이전트 수요가 폭발적으로 증가할 것이기 때문에 이런 종류의 칩이 매우 중요해질 것입니다.우리는 올해 말까지 자체 칩을 대규모로 배포하는 것을 목표로 하고 있습니다.”

“최첨단 모델에서는 미국이 앞서 있습니다.하지만 두 세대 이전 모델의 저렴한 추론에서는 중국이 앞서 있습니다.인프라에서는 현재 미국이 앞서 있지만 중국이 훨씬 빠르게 산업화하고 있습니다.미국은 폐쇄형 모델에서 강하고 중국은 오픈소스 모델에서 강합니다. 전체적으로 보면 미국이 아직 앞서 있다고 생각합니다.”

“우리는 엄청난 생산성 증가를 경험할 수 있습니다. 삶의 질은 계속 높아질 것입니다. 하지만 동시에 현재 우리가 사용하는 방식으로 측정한 GDP는 오히려 감소할 수도 있습니다. 지능이 풍부해지고 많은 것의 비용이 거의 0에 가까워지면

장기적인 디플레이션 경제

가 나타날 수도 있습니다.”

“수 세기 동안 인간 사회는 희소성을 관리하는 방식으로 설계되었습니다. 하지만 우리는 이제 풍요의 세계로 이동하고 있습니다. 앞으로 몇 년은 매우 고통스러운 전환기가 될 것입니다. 새로운 경제 시스템과 번영의 형태를 정의하는 과정에서 매우 강렬하고 불편한 논쟁이 이어질 것입니다.”

지난 몇 년 동안 많은 재능 있는 사람들이 xAI에서 채용 제안을 거절당했거나 심지어 인터뷰 기회조차 얻지 못했습니다. 이에 대해 사과드립니다. Baris Akis와 저는 회사의 인터뷰 기록을 검토하면서 유망한 후보자들에게 다시 연락하고 있습니다.

xAI는 올해 따라잡고, 3년 안에 다른 모든 회사를 압도적으로 앞설 것이다. 그때는 누가 2등인지 보려면 제임스 웹 망원경이 필요할 정도일 것이다.