낙관주의가 필요한 때

어제저녁에 돈타쿠님이 시장에 대해 상당히 회의적인 입장을 토로하는 것을 보고 우리가 여전히 희망을 가져도 되는, 아니 희망을 가져야 할 이유에 대해서 생각해봤습니다.

역사는 반복되는 게 아니라 라임을 탄다고 하죠. 닷컴버블 당시와 지금을 비교해 보면 유사한 점이 상당히 많습니다. 기술 혁신을 명분 삼아 어마어마한 투자금을 끌어모으고, 개나 소나 들어와서 돈만 벌려고 하고, 빌더보다 VC가 많은 것처럼 보이는, 흡사 크립토의 90년대판이라고 증언하는 아재들이 꽤 있습니다.

아마도 돈타쿠님이 그때 당시로 돌아간다면 지금과 비슷한 생각을 했을 것입니다. 그때의 시장 상황을 보면서 혀를 끌끌 차고, 이런 쓰레기 같은 시장에서는 돈만 벌면 그만이라는 생각이 들 수밖에 없을 것입니다. 아마 버블닷컴이 터지고 나서 인터넷을 통한 기술 혁신을 오지 않을 거고, 이 시장은 이게 한계라고 생각한 사람들이 있었을 것입니다.

이 글은 돈타쿠님의 생각이 틀렸다고 말하려는 것이 아닙니다. 돈타쿠님의 관점은 당연한 것입니다. 이미 크립토 시장 참여자 중에 상당수가 이미 돈타쿠님과 비슷한 생각을 하고 있습니다.

제가 말하고자 하는 것은, 그럼에도 불구하고 닷컴버블 당시에 등장한 회사들이 세상을 크게 바꾸고 있다는 것이고, 저는 크립토도 그렇게 될 거라고 믿고, 돈타쿠님도 그런 희망을 가졌으면 좋겠다는 것입니다.

아마존의 제프 베조스는 인재를 볼 때 "missionaries”(전도사) 혹은 "mercenaries”(용병)로 분류한다고 남기기도 했는데요, 이름에서 알 수 있다시피 서로 추구하는 가치가 완전 반대되는 두 성향입니다.

전도사는 더 장기적으로 보고, 어떠한 사명감을 가졌고, 자기의 일과 프로덕트를 사랑하고, 세상에 가치를 주는 것에 집중합니다. 반대로 용병은 금전적 이익을 가장 우선시하고, 단기적인 관점, 회사의 이익보다 자기 이익에 집중한다고 합니다.

베조스는 장기적으로 봤을 때 전도사가 많은 회사가 돈도 많이 벌고 더욱 성공적인 사업을 영위할 수 있다고 주창했습니다. 이러한 관점을 가지고 그는 세계 최고의 이커머스 플랫폼을 만들었고 세계 최고의 부자가 되어보기도 했습니다.

저는 이 시장에 제프 베조스가 말하는 전도사의 인재상을 가진 사람들이 적지 않고, 그런 사람들이 가진 힘이 약하다고 생각하지 않습니다. 그렇기 때문에 절대로 크립토가 끝날 거라고 생각하지도 않고 오히려 세상을 바꾸는 기술로 기억될 거라고 생각합니다.

저는 아주 소수의, 강한 비전을 가진 사람들이 세상을 바꾸는 힘을 가졌다고 생각합니다. 대다수의 사람들이 이 시장을 투기판으로 보고 있을지언정, 소수의 전도사들이 존재하는 이상 희망을 버려선 안된다고 생각합니다.

저도 나름대로 전도사가 되어보고자 노력을 하고 있습니다. 영어를 잘 읽지 못하는 분들이 접하기 어려운 정보를 엮어서 제 관점에서 보는 세계를 공유하는 뉴스레터와 영상을 만들고 있습니다. 물론 제가 하는 모든 것들은 결국 저 자신을 위해 하는 일이지만 저는 이게 제가 이 시장에, 세상에 가치를 더하는 방법이라고 생각합니다.

저도 크립토 시장을 회의적으로 바라보는 순간들이 아주 많습니다. 하지만 저는 낙관주의가 결국 승리한다고 믿습니다.

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[AI 비즈니스의 비용 구조?] (4/8)

AI 비즈니스의 비용은 대부분 하드웨어와 클라우드에서 발생합니다!
특히 하드웨어 비용 중 40%가 GPU, NPU, TPU와 같은 AI 컴퓨팅에서 발생합니다.

예전에 비트코인 채굴하는 사람들이 많아져서 GPU가 품절되어 가격대가 높아지는 이슈가 있었습니다. 공급보다 수요가 높았기 때문이었지요.

이처럼 AI를 활용한 서비스를 제공하는 기업이 많아질 수록, 컴퓨팅 지출 비용이 높아집니다. 앞으로는 AI가 더 본격적으로 시작될 오늘날같은 시점에서 볼땐 하드웨어 가격이 더 높아질 것이라 예정됩니다.

그러나 지.금.도 AI를 활용한 서비스 진행이 저렴한 편에 속하는건 아닙니다. 빅 테크끼리 서로 경쟁 중이며 막대한 비용을 투입해 인프라를 늘리고 있기때문입니다.

최근에 공개된 Gemini Ultra는 모델 1개를 만들기 위해 약 2,700억 원을 컴퓨팅 비용에 지출했습니다.

[그럼 AI를 개발하려면 뭐가 필요할까요?] (5/8)

1) 양질의 데이터
2) 뛰어난 개발자
3) AI 인프라 (고성능 GPU)

양질의 데이터와 뛰어난 개발자도 중요하지만,
실제 비즈니스에서 큰 차이를 불러오는 건 AI 인프라 (GPU)입니다.

과거에는 개발자나 연구자가 가장 중요했지만, 주요 코드들이 오픈소스로 공개되고, AI 생태계가 확장되면서 다른 요인보다
좋은 인프라를 확보하고 있는 것이 가장 결정적인 요인이되었습니다.

좋은 기술을 활용할 오픈 소스와 개발자는 현재도 많지만, 해당 기술을 잘 지탱해줄 인프라가 부족하면 아무 소용이 없기 때문입니다.

[그렇다면 GPU가 없는 기업들은 가만히 바라만봐야하는건가요?] (6/8)

정답은: "아니요" 입니다.

이제는 AI = GPU 경쟁력이 되어버렸습니다. GPU 공급이 수요를 따라가지 못하게 되는 현상도 있었으니(2023년 얘기), 대체할게 필요했습니다.
이에 엔비디아의 GPU를 직접 구매하기 어려운 소규모의 스타트업이나 기업들은 GPU 클라우드를 활용하기 시작했습니다.

GPU 클라우드란?

에어비앤비나 위워크가 필요에 맞춰 공간을 대여해 주는 것처럼 GPU를 클라우드 환경에서 대여해 사용하는 방식

GPU 클라우드는, 주로 크게 2가지로 나눌 수 있다.

1) 범용 클라우드 - AWS, GCP, Azure
2) AI 전용 클라우드 - 코어위브, 람다랩스 등

즉, 기존의 클라우드 컴퓨팅을 제공하던 범용 클라우드와 AI 용 클라우드로 나눌 수 있습니다.

범용 클라우드는 AI 전용 클라우드 대비 비용이 상대적으로 높지만 개발자들에게 익숙하고 다양한 부가 서비스를 제공하는 장점이 있습니다. 다만, 비용 부담을 느끼는 AI 스타트업들은 코어위브와 같은 AI 전용 클라우드를 사용합니다.