>>CFM : DDR5 메모리 가격 전분기 대비 100% 이상 급등… 서버용 현물가는 계약가 상회

•CFM 플래시 메모리 시장 데이터 기준 DDR5 메모리 모듈 가격이 QoQ 80~120% 급등

•계약가격 기준으로, DDR5 64GB: 820~950달러, DDR5 96GB: 1,310~1,600달러, DDR5 128GB: 2,100~2,400달러 수준으로 형성, 전분기 대비 최대 2배 가까운 상승폭을 기록

•특히 서버용 DDR5 현물 가격은 계약가보다 더 높은 수준을 보이고 있음. 64GB: 2,200~2,500달러, 96GB: 3,800~4,000달러, 128GB: 4,200~4,300달러로 거래되고 있음.
(과창판일보)

>【CFM：DDR5内存条价格相较上季度涨幅超过100%】《科创板日报》10日讯，CFM闪存市场数据显示，DDR5 64GB合约价格落在820至950美元区间，DDR5 96GB合约价格落在1310至1600美元区间，DDR5 128GB落在2100至2400美元区间，相比上季度价格涨幅高达80%-120%。而服务器DDR5内存条现货价格相对于合约价更高，服务器64GB/96GB/128GB DDR5内存条现货价格分别在2200至2500美金、3800至4000美金、4200至4300美金之间。(来自科创板日报APP)

* 중국 광통신 부문 대규모 주문

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~ 중국 주문이 호조를 보인 게 기여했다. 작년 동월에는 대형 서버와 관련 등 중국 광통신 수주가 없었지만 올해는 대규모가 발주가 있었다. 미국에서 항공우주와 에너지 수주도 증대했다

https://n.news.naver.com/article/003/0013761991?sid=104

#PLTR

팔란티어-에어버스 데이터 분석 계약 10년 연장(AFP)

1) Palantir와 Airbus가 데이터 분석 플랫폼 'Skywise' 이용을 위한 10년 장기 계약 연장에 합의

2) 이번 계약 규모는 약 10억 달러로 추정

3) Skywise 플랫폼은 전 세계 150개 이상의 항공사가 데이터 분석을 통해 운영 비용을 절감하고 항공기 가동률을 높이는 데 활용 중임

4) 프랑스는 미국과 영국에 이어 Palantir의 3대 시장으로 부상했으며, 최근 프랑스 국내보안국(DGSI)과도 계약을 갱신한 바 있음

5) 다만 CIA 지원 설립 배경에 따른 데이터 주권 침해 우려와 시민 단체의 감시 리스크 경고 등 비판이 지속되고 있음

상업 부문에서 초대형 계약 나왔네요

https://www.lefigaro.fr/flash-eco/analyse-des-donnees-le-groupe-americain-palantir-renouvelle-son-contrat-avec-airbus-20260210#

xAI 창립 멤버 이탈 지속. 절반 퇴사

: xAI 초기 창립(‘23년 3월) 멤버는 12명(일론 머스크 포함). 현재 6명 퇴사. 최근 퇴사 직원은 자발적 퇴사지만, 이유로 내부 재편 이후 역할 변화 및 방향 전환이 꼽힘

Kyle Kosic
: 인프라 시스템 담당 엔지니어
: ‘24년 4월 퇴사. 오픈AI 합류(이전 직장)

Cristian Szegedy
: 엔지니어
: ‘25년 2월 퇴사

Igor Babuschkin
: 기술 책임. 핵심 엔지니어. 모델 개발 리드
: ’25년 8월 퇴사. AI 안전 연구 및 스타트업 지원 벤처 설립

Greg Yang
: 선임 리서처
: ’ 26년 1월. 건강 문제(라임병 진단)

Yuhuai (Tony) Wu
: 추론 조직 리드. 핵심 AI 모델 개발 담당
: ’26년 2월 퇴사

Jimmy Ba
: AI 튜터 팀 리드
: ‘26년 2월 퇴사

: 현재 재직 인원은 Manuel Kroiss(엔지니어), Toby Pohlen(엔지니어), Zihang Dai(리서처), Guodong Zhang(리서처), Ross Nordeen(프로그램 매니저)

https://t.me/Samsung_Global_AI_SW

반도체 소부장 이야기 - 테스트 소켓 점검

소켓 4형제를 가만히 들여다 보면서 드는 몇가지 생각을 적어보면,

1. 삼전 向 소켓 기업(좌)의 주가 흐름이 좋음
- 리노공업은 이미 유명한 삼성 벤더
- 티에프이는 ISC가 SKC에 인수되면서 삼성물량 반사이익 수혜가 예상되었던 기업
→ 주가는 sk하이닉스가 강하지만, 소켓 벤더는 반대인 이유가 뭘지 궁금함. 2Q, 3Q 실적을 보면 알 수 있지 않을까

2. 리노와 티에프이는 영역이 나름 확실히 구분되어있어서 둘다 봐도 나쁠게 없어 보임
- 리노공업은 포고핀
- 티에프이는 러버

3. 소켓 시장에서 상대적으로 약한 HBM 내러티브
- 당근 소켓에서도 HBM이 중요한 모멘텀이었고, ISC와 티에스이가 관련해서 성과가 좋았다고 알려져 있는데 주가 흐름은 변변치 않음
→ 소켓 시장에서 HBM은 더이상 미래 성장동력으로 평가되기 어려운 것일까?

4. 소켓 시장의 새로운 모멘텀 후보?

4-1. ASIC
- 우선 '25년은 주문형 반도체 ASIC 用 소켓이 실적에 꽂히기 시작할 때로 알려져 있음
- 단가는 일반 메모리 소켓 대비 ~2배 정도 된다고 들리는데, 이익률에 기여가 높을 것 같음
→ 누가 메인으로 실적에 반영할지 실적공시를 유심히 뜯어봐야 때

4-2 실리콘포토닉스 NPO CPO
- 결국 칩의 패러다임이 한번 바뀌어주면, 준비된 테스트 업체가 수혜를 크게 입는 것은 당연한 수준
(참고: 실리콘 포토닉스가 잘 설명된 기사)
→ 관련해서 유의미한 성과가 있는 기업이 분명히 있을 것 같은데(있다고 들리는데)..

이번 시즌 톱스타가 될 소켓 플레이어는 과연 누가 될 것인가... 일단, 반붐온이와서 누구든 가면 좋은 것이리...

슬슬 들여다봐야할 실리콘포토닉스, CPO (내러티브 관점)

- 왜 지금 주목을 받고 있죠?

실리콘 포토닉스는 서버 간, GPU 간, GPU와 HBM 간의 데이터 전송을 구리에서 빛으로 대체해 데이터 전송 속도를 크게 높이고 전력 소모량을 획기적으로 줄일 수 있는 솔루션으로 주목받고 있습니다. 최근 GPT와 같은 AI 모델의 응답 속도가 느린 문제를 해결할 수 있는 기술로, 기존 인프라 효율과 성능을 크게 개선할 수 있을 것으로 기대됩니다.

- 대안으로 Co-Packaged Optics(CPO)가 부상하고 있다고 하던데요.

CPO는 프로세서와 실리콘 포토닉스 칩을 하나의 패키지로 통합하는 방식으로, NPO보다 더욱 빠른 데이터 전송 속도와 우수한 전력 효율성을 제공합니다.

- 실리콘 포토닉스 기술을 적극적으로 도입하는 글로벌 기업들은 어디인가요?

AMD, 인텔, 엔비디아, 브로드컴, 마벨, 시스코 등이 있으며, 최근 AMD는 CPO 기술 확보를 위해 에노세미(Enosemi)를 인수했습니다.

https://www.thelec.kr/news/articleView.html?idxno=36659

#반도체 #광통신

AI 인프라 보틀넥에서 국내 벤더가 뭐가 있는지 공부해보는 중. 소부장 볼거면 이런데서 봐야할거 같은데.. KODEX 반도체 레버리지랑 머가 더 나은지는 아직 고민

- 샌디스크 - 파두 - eSSD
- 브로드컴 - 티에프이 - AI 광통신(CPO) 테스트 솔루션

#AI #GOOGL #반도체

구글 딥마인드 수장 하사비스 인터뷰 요약 (후편)

Q. 얀 르쿤의 주장(트랜스포머와 LLM만으로는 AGI에 도달할 수 없다)에 동의하는지?

- 나는 동의하지 않음. 결과가 어떻든 스케일링은 반드시 해봐야 하는 '유용한 작업’이었음. 현재 방식으로 스케일업 하는 것만으로도 충분할 확률을 50%로 보고 있음

- LLM 자체는 AGI의 요소 중의 매우 중요한 부분임. 이 외에도 5개 미만의 다른 조건이 더 필요할 것임 (나머지 요소 = 월드 모델, 지속적인 러닝, 일관성, 추론 및 장기 계획)

1. 월드 모델: 현실 세계가 어떻게 돌아가는지 이해하는 능력 (ex. 구글 Genie 모델)

2. 지속적 학습: 새로운 정보를 배워도 기존 지식을 잊지 않고 계속 발전하는 능력

3. 일관성: 어떤 것은 잘하고 어떤 것은 못 하는 '들쭉날쭉한 성능(Jagged edges)'을 해결하는 것

4. 추론 및 장기 계획: 복잡한 문제를 단계별로 해결하는 능력

- 구글은 ‘스케일링’과 ‘새로운 아키텍처 발명’ 2가지를 모두 하고 있음

Q. 일리야 수츠케버의 주장 (스케일링으로 하는 AI 발전모델은 끝났다)에 동의하는지?)

- 동의하지 않음. 그가 말한건 AGI 연구 시대로 돌아간다는 의미였을 것임

- 다만 딥마인드는 한번도 연구의 시대를 떠난 적이 없음. 지난 10년간 구글과 딥마인드는 트랜스포머와 강화학습 등 현대 AI 혁신의 90%를 주도해왔음

- 지금까지 그랬던 것처럼 앞으로도 이전에 없던 새로운 길을 개척할 것

Q. 일론머스크의 ‘우리는 특이점에 들어섰다’는 주장에 동의하는지?

- 특이점이라고 말하기에는 아직 시기상조. 특이점은 '완전한 AGI'의 도달을 의미하는데, 현재는 그 수준에 도달하기까지 아직 갈 길이 멀음

- 아마 5년 뒤에는 도달할 수 있다고 생각하지만, 사실 AGI의 진정한 의미를 생각해보면 5년도 짧은 시간이라고 봄

Q. 구글 문화? 구글 창업자 래리 페이지와 세르게이는 어떻게 개입하는지?

- 래리는 주로 전략 담당. 실리콘 밸리나 이사회 미팅에서 주로 만남. 세르게이는 주로 제미나이의 알고리즘 코딩에 참여할 정도로 깊이 참여 중

- 스타트업의 속도와 리스크 감수 정신, 대기업의 방대한 자원, 그리고 단기 성과에 매몰되지 않는 장기적 탐구 연구라는 세 가지 요소를 동시에 유지하려고 노력 중

- 구글은 그 어떤 곳보다 가파른 성능 개선과 진보를 보여주고 있다고 생각

Q. 인류가 구글을 신뢰해야하는 이유?

- 구글은 탄생 자체가 박사 학위 프로젝트였던 '과학 기반 기업'이며 이사회에 노벨상 및 튜링상 수상자들이 포진해 있어 기술적 책임감과 엄격함을 유지하고 있음

- 과학적 방법론을 기술 개발뿐만 아니라 조직 운영 방식에도 적용 가능함. 이는 단순히 기술을 출시하는 것에 급급하지 않고, 얼마나 엄밀하고 책임감 있게 세상에 내놓을지를 고민하는 태도로 이어짐

- 모든 것을 완벽하게 맞출 수는 없음. 다만, 문제가 발생했을 때 과학적 데이터에 기반해 누구보다 빠르게 궤도 수정(Course-correct)을 할 수 있는 역량과 의지가 신뢰의 근거임

- 구글의 미션인 '전 세계 정보의 조직화'와 딥마인드의 미션인 '지능 해결을 통해 다른 모든 문제 해결' 두가지는 본질적으로 서로 맞닿아있음

Q: AGI 이후의 미래는? 우리는 지금 무엇을 해야하는가?

- AI가 노동을 대체하는 포스트 희소성 시대에는 경제적 배분보다 인간이 어디서 목적과 의미를 찾을 것인가라는 철학적 질문이 더 중요해질 것

- 미래 세대는 특정 기술보다 '학습하는 법을 배우는 능력(Learning to learn)'을 길러야 하며, 기업들은 책임감 있는 철학을 가진 파트너와 협력하는 것이 필수적임

https://www.youtube.com/watch?v=BbIaYFHxW3Y&t=841s

#AI #반도체 #낸드

구글 딥마인드 Genie 월드모델로 엿보는 미래: Physical AI 시대의 신규 컴퓨팅 수요

1) LLM이 '다음 단어'를 예측하며 언어를 정복했다면, 월드모델은 '다음 물리적 상태(결과)'를 예측하는 제2의 사전학습 패러다임임

2) 현재의 VLM이나 VLA 모델은 언어 중심적(Language-first) 구조에 기반하고 있어 물리 법칙에 대한 이해보다는 지식 검색에 치중되어 있다는 한계가 있음

4) 구글 딥마인드의 Genie는 '비디오 토큰을 말하는 LLM'으로, 텍스트 대신 이산 비디오 토큰을 통해 행동에 따른 미래 프레임을 생성함

5) 텍스트 대비 비디오의 토큰 처리량은 차원이 다른 수준으로, Genie 3(720p, 24fps)는 LLM 대비 약 720배 많은 초당 72,000 토큰을 처리하며 KV Cache가 핵심 병목으로 작용함

6) 월드모델은 사용자 대면 서비스가 아닌 자율주행 및 로봇 학습을 위한 '시뮬레이션 인프라' 성격이 강하며, 2029~2030년경 컴퓨팅 수요가 LLM 추론 규모와 대등해질 전망임

7) 월드모델이 필수적인 이유는 물리적 데이터 수집의 한계(사고 상황 등), 에이전트의 행동 결과 예측 필요성, 그리고 자율주행 안전 검증을 위한 유일한 경로이기 때문임

8)2026년은 대규모 세계 모델(LWM)이 로보틱스 분야의 'GPT-3 모먼트'를 견인하는 원년이 될 것이며, AI 연구는 다시 근본적인 제1원칙을 탐구하는 시대로 진입함

9) 결론적으로 GPU 수요의 다음 거대한 파도는 텍스트가 아닌 비디오(Physical AI)에서 올 것이며, 이는 단순 기술 트렌드가 아닌 구조적 필연

https://x.com/DrJimFan/status/2018754323141054786

https://x.com/BSPK_/status/2020111966250135

#단상 #AI

빅테크 CAPEX 우려에 대한 단상

1) 월스트릿이 상상하는 그 이상의 메모리, GPU 수요 파도가 또 한번 올거 같다. Where? 피지컬 AI에서. 지금 빅테크 CAPEX로 시장이 호들갑 떠는건 또 시간이 지나면 해결될 문제

2) 월드모델로 인한 신규 컴퓨팅 수요는 아직 시장에 프라이싱이 안된 영역이다. 개인적으로 요걸 시장이 언제 눈치챌지 궁금하다. 지금까지 시장이 보는건 텍스트 AI발 수요가 전부 아닌가? 이제야 AI 에이전트를 컴퓨팅 수요에 반영하는 중이지만 그마저도 과소추정이라고 생각한다

3) 예를 들어 자율주행 안전 검증을 위해 하루에 100만 번의 시뮬레이션을 돌린다는 개념, 혹은 Sora나 Genie가 실제 세계 학습을 위해 로봇의 교보재가 된다는 개념을 시장 인식하고 있는지? 여기서 발생하는 추가적인 컴퓨팅 수요가 반영됐나를 잘 생각해볼 필요가 있다. 몇년 뒤면 월드모델에서만 LLM 추론만큼의 또 다른 컴퓨팅 수요가 필요해진다.

4) 다만 피지컬 AI 시대가 제대로 개화하기도 전에 무리한 CAPEX로 크게 넘어지는 빅테크도 생길 수 있다. 그게 아직 Cash flow가 부족한 Open AI 일지, 아마존/MS 등 현재 시점에서 AI 경쟁력이 뒤쳐지는 빅테크일지는 모르겠지만, 그때 다시 한번 AI 버블 논란으로 시장은 우울증 환자처럼 발작을 일으킬거 같다. 이건 당장은 예측 불가능한 영역

5) 투자 관점에서는 AI 인프라 (메모리, 전력, 광통신 등)의 독주가 계속 될거 같다. 물론 위기가 올때 낙차도 크겠지만, 롱텀 인베스터라면 굳이 지금 팔 이유도 없어보인다.

MS CEO 사티아 나델라: At this time, under-investing is a much greater risk than over-investing.

"과대 투자보다 과소 투자가 훨씬 더 큰 리스크입니다"

하사비스 인터뷰 1편부터 하나씩 정독을 권합니다🫡

#광통신

광트랜시버 수요가 무슨 팔란티어 실적처럼 올라가네..

#석탄

이젠 석탄 발전을 미 국방부에서도 사주네요

국방부에 석탄 발전소 전력 구매를 지시하고, 총 1억 7500만 달러(약 2500억원)에 이르는 석탄 발전소 현대화 지원 계획을 추진할 예정

https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=04569046645349536&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y

뭔가 큰 일이 벌어지고 있다

2020년 2월을 돌이켜보십시오. 조금만 주의를 기울였다면 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 소식을 접했을 것입니다. 하지만 우리 대부분은 무관심했습니다. 주식 시장은 호황이었고, 아이들은 학교에 갔으며, 식당에서 사람들과 악수를 하고 여행 계획을 세우고 있었죠. 만약 누군가 화장지를 사재기한다고 했다면, 인터넷의 이상한 구석에 빠져 사는 사람이라고 생각했을 것입니다. 그러다 단 3주 만에 세상이 완전히 바뀌었습니다. 사무실은 폐쇄되었고, 아이들은 집으로 돌아왔으며, 한 달 전만 해도 믿기지 않았던 방식으로 삶이 재편되었습니다.

저는 지금 우리가 코로나보다 훨씬 더 거대한 무언가의 "설마 그럴 리가" 단계에 있다고 생각합니다.

저는 지난 6년 동안 AI 스타트업을 운영하고 이 분야에 투자하며 살아왔습니다. 제 가족과 친구, 아끼는 사람들이 "AI가 대체 뭐야?"라고 물을 때마다 저는 늘 완곡한 버전, 즉 파티용 답변만을 해왔습니다. 진실을 말하면 미친 사람처럼 보일까 봐 두려웠기 때문입니다. 하지만 제가 말해온 것과 실제 벌어지는 일 사이의 간극이 너무나 커졌습니다. 제가 아끼는 사람들은 그것이 아무리 허무맹랑하게 들릴지라도 앞으로 닥칠 일을 들을 자격이 있습니다.

한 가지 분명히 말씀드릴 것이 있습니다. 제가 이 업계에 종사하고 있음에도 불구하고 저나 대다수의 종사자들은 앞으로 일어날 일에 거의 영향력이 없습니다. 미래는 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind와 같은 소수의 기업에 있는 수백 명의 연구자에 의해 형성되고 있습니다. 단 한 번의 훈련(Training run)이 기술의 궤적 전체를 바꿔놓을 수 있습니다. 저희는 그들이 놓은 토대 위에 건물을 짓고 있을 뿐이며, 여러분과 마찬가지로 이 과정을 지켜보고 있습니다. 다만 땅의 진동을 조금 더 먼저 느끼는 위치에 있을 뿐입니다.

이제는 "언젠가 이야기해 보자"가 아니라 "지금 당장 벌어지고 있는 일이고 반드시 이해해야 한다"라고 말할 때입니다.

이 일이 저에게 먼저 일어났기에, 저는 이것이 실재함을 압니다

업계 밖의 사람들이 아직 이해하지 못하는 사실이 있습니다. 수많은 전문가들이 경고의 목소리를 높이는 이유는 우리가 예측을 하는 것이 아니라, 우리의 직업에서 이미 일어난 일을 여러분에게 전달하며 "다음은 당신 차례"라고 경고하는 것이기 때문입니다.

수년 동안 AI는 꾸준히 개선되었습니다. 가끔 도약이 있었지만, 그 간격이 충분해서 변화를 받아들일 수 있었습니다. 그러다 2025년, 모델 구축의 새로운 기법이 발견되면서 발전 속도가 폭발적으로 빨라졌습니다. 각 모델은 이전 모델보다 더 큰 폭으로 향상되었고, 출시 간격은 짧아졌습니다. 제가 AI를 사용하는 비중은 늘어났고, AI와 소통하는 횟수는 줄어들었습니다. 과거에 저의 전문 지식이 필요하다고 생각했던 일들을 AI가 알아서 처리하기 시작했습니다.

그리고 2026년 2월 5일, OpenAI의 GPT-5.3 Codex와 Anthropic의 Opus 4.6이 같은 날 출시되었습니다. 그 순간 무언가가 완전히 바뀌었습니다. 마치 물이 차올라 가슴까지 닿았다는 것을 깨닫는 순간 같았습니다.

저는 이제 제 업무의 기술적인 부분에서 더 이상 필요하지 않습니다. 제가 무엇을 만들고 싶은지 평범한 영어로 설명하면, 그것이 그냥 나타납니다. 수정이 필요한 초안이 아니라 완성본입니다. 저는 요구사항을 말하고 컴퓨터 앞에서 4시간 동안 자리를 비웠다 돌아오면 업무가 끝나 있습니다. 제가 직접 한 것보다 더 뛰어나게, 수정할 필요도 없이 완료되어 있습니다. 불과 몇 달 전만 해도 저는 AI와 문답을 주고받으며 편집 작업을 해야 했습니다. 이제는 결과만 설명하고 떠나면 됩니다.

구체적인 예를 들어보겠습니다. 저는 AI에게 이렇게 말합니다. "이런 앱을 만들고 싶어. 기능은 이렇고, 디자인은 대략 이런 느낌이야. 사용자 흐름과 디자인 모두 네가 알아서 구성해 줘." 그러면 AI는 수만 줄의 코드를 작성합니다. 그리고 1년 전만 해도 상상할 수 없었던 일이 벌어집니다. AI가 직접 앱을 엽니다. 버튼을 클릭해 보고, 기능을 테스트합니다. 사람이 하듯이 앱을 직접 사용해 봅니다. 디자인이나 느낌이 마음에 들지 않으면 스스로 코드를 수정합니다. 만족할 때까지 스스로 반복하고 정제합니다. 그리고 기준에 도달했을 때만 저에게 "테스트할 준비가 되었습니다"라고 말합니다. 제가 테스트해 보면 대부분 완벽합니다.

과장하는 것이 아닙니다. 이것이 이번 주 월요일 저의 일상이었습니다.

특히 지난주 출시된 GPT-5.3 Codex는 저를 경악하게 했습니다. 단순히 지시를 수행하는 것이 아니라 '판단력'을 보여주었습니다. 사람들이 절대 AI가 가질 수 없을 것이라 말했던 '안목'과 '판단'의 감각을 갖추고 있었습니다.

이 새로운 모델들은 점진적인 개선이 아닙니다. 이것은 완전히 다른 차원의 존재입니다.

이것이 당신에게 중요한 이유

AI 연구소들은 의도적인 선택을 했습니다. 그들은 AI를 코딩에 가장 먼저 특화시켰습니다. AI를 만드는 데 많은 코드가 필요하기 때문입니다. AI가 코드를 잘 쓴다면, 다음 버전의 자신을 만드는 데 기여할 수 있습니다. 소프트웨어 엔지니어를 목표로 한 것이 아니라, 모든 것을 잠금 해제하기 위한 전략적 선택이었습니다.

그들은 이제 그것을 해냈고, 이제 다른 모든 분야로 이동하고 있습니다.

지난 1년 동안 기술직 종사자들이 겪었던 경험, 즉 AI가 '유용한 도구'에서 '나보다 일을 더 잘하는 존재'로 변하는 과정은 이제 모든 사람이 겪게 될 일입니다. 법률, 금융, 의료, 회계, 컨설팅, 작문, 디자인, 분석, 고객 서비스. 10년 뒤가 아닙니다. 이 시스템을 만드는 사람들은 1~5년, 혹은 그보다 더 짧을 것이라고 말합니다.

"내가 써봤는데 별로던데?"

저는 이 말을 끊임없이 듣습니다. 2023년이나 2024년 초에 ChatGPT를 써보고 "환각 증세가 있네", "별로 인상적이지 않네"라고 생각하셨다면, 그때는 당신이 맞았습니다. 하지만 AI의 시간으로 볼 때 2년 전은 구석기 시대입니다.

지금 사용 가능한 모델들은 6개월 전과는 비교도 할 수 없을 만큼 달라졌습니다. AI가 정말 좋아지고 있는지, 아니면 한계에 부딪혔는지에 대한 논쟁은 끝났습니다. 여전히 한계론을 주장하는 사람은 현재 모델을 제대로 써보지 않았거나, 현실을 부정할 동기가 있거나, 이미 유효하지 않은 2024년의 경험을 근거로 삼고 있는 것입니다. 대중의 인식과 현재의 기술적 현실 사이의 간극은 매우 크며, 이 간극이 위험한 이유는 사람들이 대비하지 못하게 만들기 때문입니다.

문제의 일부는 많은 사람이 여전히 1년 전 기술인 '무료 버전'을 쓰고 있다는 점입니다. 무료 버전은 유료 도구보다 훨씬 뒤처져 있습니다. 최고의 도구에 비용을 지불하고 매일 실제 업무에 사용하는 사람들은 무엇이 오고 있는지 알고 있습니다.

제 친구인 변호사에게 AI를 써보라고 권하면, 그는 전문 분야의 미묘한 차이를 이해하지 못한다거나 오류가 있다는 이유로 거절합니다. 하지만 대형 로펌의 관리 파트너들은 제게 조언을 구합니다. 그들은 현재 버전의 성능을 보고 미래를 예견했기 때문입니다. 수십 년 경력의 한 파트너는 매일 몇 시간씩 AI를 사용하며, 이것이 마치 수많은 어소시에이트 변호사를 즉시 고용하는 것과 같다고 말합니다.

변화의 속도는 얼마나 빠른가

변화의 속도를 구체적으로 짚어보겠습니다.

2022년: 7 x 8 = 54라고 답할 정도로 기본 산수도 못 했습니다.
2023년: 미국 변호사 시험을 통과했습니다.
2024년: 실제 작동하는 소프트웨어를 짜고 대학원 수준의 과학을 설명했습니다.
2025년 말: 세계 최고의 엔지니어들이 코딩 업무의 대부분을 AI에게 넘겼습니다.
2026년 2월 5일: 이전의 모든 것을 구시대로 만드는 모델이 등장했습니다.

METR이라는 조직은 AI가 사람의 개입 없이 복잡한 과업을 얼마나 오랫동안 수행할 수 있는지 측정합니다. 1년 전에는 10분이었고, 그다음에는 1시간, 그다음은 몇 시간이었습니다. 작년 11월의 Claude Opus 4.5는 전문가 수준의 작업을 5시간 동안 완수했습니다. 이 수치는 대략 4~7개월마다 두 배씩 증가하고 있습니다. 이 추세가 계속된다면, 내년 안으로 며칠 동안 독립적으로 일하는 AI가 등장할 것이며, 2년 안에는 몇 주, 3년 안에는 한 달 규모의 프로젝트를 수행하는 AI가 나올 것입니다.

AI가 다음 AI를 만든다

가장 중요하지만 가장 덜 이해되고 있는 사실이 있습니다. 2월 5일 출시된 GPT-5.3 Codex의 기술 문서에는 이런 내용이 포함되었습니다.

"GPT-5.3-Codex는 제작 과정에서 스스로 도구가 된 최초의 모델입니다. 개발팀은 초기 버전을 사용하여 자체 교육의 디버깅, 배포 관리, 테스트 결과 진단을 수행했습니다."

AI가 스스로를 만드는 데 도움을 주었습니다. 이것은 예측이 아니라 현재 일어나고 있는 실황입니다. Anthropic의 CEO 다리오 아모데이는 현재 회사 코드의 상당 부분을 AI가 작성하고 있으며, 현재의 AI가 다음 세대의 AI를 자율적으로 구축하는 지점까지 1~2년밖에 남지 않았다고 말합니다. 이것이 바로 연구자들이 말하는 '지능 폭발'의 시작입니다.

당신의 직업에 미치는 영향

위로보다는 정직함이 필요하기에 직설적으로 말씀드리겠습니다. AI 업계에서 가장 신중한 인물인 다리오 아모데이는 1~5년 안에 사무직 입문 단계 일자리의 50%가 사라질 것이라고 예측했습니다. 많은 전문가는 이것도 보수적인 수치라고 생각합니다.

이것은 이전의 자동화 물결과는 다릅니다. 특정 기술 하나를 대체하는 것이 아니라, 인지 노동 전반에 대한 보편적인 대체입니다. 공장이 자동화되었을 때 노동자들은 사무직으로 옮겨갈 수 있었지만, AI는 여러분이 재교육받아 옮겨갈 분야조차도 동시에 정복하고 있습니다.

법률: 계약서 검토, 판례 요약, 서면 작성을 주니어 변호사 수준으로 해냅니다.
금융: 재무 모델 구축, 데이터 분석, 투자 메모 작성을 능숙하게 처리합니다.
소프트웨어 공학: 복잡하고 며칠이 걸리는 프로젝트를 자동화합니다. 향후 몇 년 안에 프로그래밍 역할은 급감할 것입니다.
의료: 스캔 분석, 진단 제안 등에서 인간의 성과에 육박하거나 이를 능가하고 있습니다.

"인간의 판단력과 공감은 안전할 것"이라고 저도 믿고 싶었지만, 이제는 확신할 수 없습니다. 최근 모델들은 판단력과 안목을 보여주기 시작했습니다. 컴퓨터 화면에서 이루어지는 모든 일(읽고, 쓰고, 분석하고, 결정하고, 소통하는 일)은 이미 AI의 영향권 아래에 있습니다.

우리가 지금 해야 할 일

이 글을 쓰는 이유는 여러분을 무력하게 만들기 위해서가 아닙니다. 지금 가장 큰 이점은 일찍 이해하고 적응하는 것이기 때문입니다.

AI를 진지하게 사용하십시오. 단순한 검색 엔진이 아니라 유료 버전을 사용하십시오. 가장 뛰어난 모델(현재 GPT-5.3이나 Claude Opus 4.6 등)을 선택하고, 업무의 가장 핵심적인 부분을 AI에게 시켜보십시오.

한계를 단정 짓지 마십시오. 변호사라면 전체 계약서를 넘기고 반대 제안서를 써달라고 해보십시오. 완벽하지 않더라도 6개월 뒤에는 완벽해질 것임을 기억하십시오.

경제적 회복력을 갖추십시오. 금융 전문가는 아니지만, 직종의 불안정성이 높아질 수 있으므로 저축을 늘리고 부채를 신중히 관리하십시오.

아이들에게 주는 조언을 재고하십시오. 좋은 대학, 안정적인 전문직이라는 기존 공식이 가장 큰 타격을 입는 분야가 될 수 있습니다. 아이들이 도구를 활용하는 법을 배우고, 진정으로 열정적인 분야의 '제작자'가 되도록 가르치십시오.

적응하는 습관을 기르십시오. 매일 한 시간씩 AI를 사용하는 습관을 가지십시오. 99%의 사람들은 아직 이렇게 하고 있지 않습니다. 이 격차가 여러분의 기회가 될 것입니다.

더 큰 그림

Anthropic의 CEO는 이런 사고 실험을 제시했습니다. 2027년, 밤사이에 5천만 명의 시민을 가진 새로운 국가가 나타났다고 가정해 보십시오. 모든 시민이 노벨상 수상자보다 똑똑하고, 인간보다 100배 빠르게 생각하며, 절대 잠들지 않고 전 세계의 모든 디지털 인터페이스를 제어할 수 있다면? 이것은 인류가 직면한 가장 심각한 국가 안보 위협이 될 것입니다.

우리는 지금 그 국가를 건설하고 있습니다. 성공한다면 암이나 치매 같은 질병을 정복하는 등 100년의 연구를 10년으로 단축할 수 있겠지만, 실패한다면 통제 불가능한 AI나 감시 국가와 같은 위험에 직면하게 될 것입니다. 이 기술을 만드는 사람들은 지구상의 누구보다 흥분해 있는 동시에 누구보다 두려워하고 있습니다.

제가 아는 사실은 이것이 일시적인 유행이 아니라는 것입니다. 기술은 작동하고 있으며, 세계 최고의 자본들이 조 단위의 돈을 쏟아붓고 있습니다. 앞으로의 2~5년은 우리가 준비한 것보다 훨씬 더 혼란스러울 것입니다.

공포가 아니라 호기심과 긴박함을 가지고 지금 바로 시작하십시오. 미래는 이미 와 있습니다. 아직 여러분의 문을 두드리지 않았을 뿐입니다. 하지만 곧 두드리게 될 것입니다.

https://x.com/mattshumer_/status/2021256989876109403

*이제 정유주는 유가 플레이가 아니라 스프레드 플레이의 영역으로 넘어왔음 + 전 세계에 넘치는 중질원유를 처리할 수 있는 고도화 설비를 갖춘 플레이어들이 파이를 더 많이 누릴 수 있는 환경이 된 것