📄 보고서 제목: Hardware & Networking – 2025 OCP Conference Takeaways from Discussions with 650 Group
발행: J.P. Morgan (2025.10.20) / Analyst: Samik Chatterjee, CFA
────────── ✦ ──────────
💡 핵심 요약: “AI 네트워킹의 병목은 전력보다 ‘물류와 제조용량’ — Credo·Arista 등 구조적 수혜”
• AI 인프라 구축의 제약요인:
→ 전력이나 투자 여력보다 제조·물류 인프라 한계가 더 큰 장애물로 지목됨.
o 서버·랙 무게, 운송, 엘리베이터·적재 공간 부족 등 현실적 문제 존재.
o 대형 Hyperscaler들은 공급망 병목 해결에 투자 집중 중.
• AI 네트워크 시장:
o Scale-Up Ethernet, Scale-Across DCI(데이터센터 간 연결) 등
차세대 아키텍처의 본격화로 네트워킹 장비 시장 구조적 성장세 지속.
서화백의그림놀이(@easobi)
────────── ✦ ──────────
⚙️ OCP 2025 핵심 인사이트
① AI 인프라 확장의 병목은 전력 아닌 공급망
• 전력 부족 우려는 과장된 반면, 제조·운송·공간 제약이 실제 장애요인.
• 대형 Hyperscaler(메타·MS·AWS)는 AI 클러스터 구축 속도보다
물류 처리 능력(Logistics throughput) 개선에 집중.
② Meta–Nvidia 협력: 공급망 다변화의 신호
• Meta는 ToR(Top of Rack) 스위치에 Nvidia 솔루션을 채택,
네트워크 레이어별 Best-of-Breed 전략 구사.
• Accton(대만 ODM)의 ToR 스위치 납품 재개로 리스크 제한적.
• 기존 Cisco·Arista 생태계에 구조적 영향은 미미하나,
저단 레벨 네트워크에서 ODM 점유율 확산 가능성 시사.
③ Meta의 NSF(Non-Scheduled Fabric) 구조 도입
• Jericho(Deep Buffer) → Tomahawk(Shallow Buffer) 전환 중.
→ 포트당 단가는 하락하지만 전체 배치비용은 유사,
NIC 쪽 비용 증가로 상쇄됨.
• 대규모(>100K GPU) 데이터센터 중심의 효율성 개선 기대.
────────── ✦ ──────────
🌐 Oracle AI 클러스터 배치 – 복수 벤더 구조
• Oracle은 두 가지 AI 인프라 라인 운영:
1️⃣ Abilene: 빌딩 단위 구축, Nvidia·Arista·Cisco·Juniper 간 경쟁.
2️⃣ OCI: 비교적 고정된 구조, Nvidia·Cisco 각 10~20% 점유 예상.
• White-box 실험(ODM형)은 제한적, 주로 OCI(Private Cloud)에서 가능성.
────────── ✦ ──────────
📡 Scale-Up & Scale-Across Ethernet
🧩 Scale-Up Ethernet (ESUN)
• Ultra Ethernet Consortium(UEC) 기반의 표준 통합 작업 중.
• 본격 상용화는 2027년 이후,
고가 ASP(평균판매단가) 구조로 매출 탄력 기대.
🧠 Scale-Across (AI DCI – 데이터센터 간 연결)
• AI 백엔드용 DCI 시장에서 100억 달러 이상 신규 시장 창출 예상.
• 기존 DCI 대비 7~10배 높은 대역폭 수요 →
Arista·Cisco·Nvidia·Juniper·Nokia 수혜.
• 광학(Optical) 부문에서는 Ciena·Cisco(아카시아)·Marvell·Nokia 유력.
────────── ✦ ──────────
🔌 Credo: AEC 시장의 절대적 리더 유지
• OCP 부스에 주요 클라우드 로고 다수 — AWS·Meta·MS·Google 확인.
• AEC(Active Electrical Cable) 시장은 여전히 초기 단계지만,
Credo가 성숙기 진입에도 과반 점유율 유지 전망.
• 100%→70~80% 점유율로 자연 감소 예상되나,
시장 전체 폭발적 성장(>60% CAGR)으로 절대매출은 급증.
• **Optical Transceiver 진출(ZeroFlap TRx)**은
“AEC 다음의 자연스러운 확장”으로 평가됨.
────────── ✦ ──────────
📊 AI 네트워킹 밸류체인 구조
• Switch/Router: Nvidia, Arista, Cisco, Juniper, Nokia
• Optics: Ciena, Marvell, Corning, Lumentum
• Cables (AEC): Credo, Astera Labs, Marvell
• OEM/ODM: Accton, Celestica, Foxconn
────────── ✦ ──────────
⚖️ 투자자 관점 포인트
긍정 요인(+)
• AI 네트워크 인프라 표준화 진행 (Ethernet·Optical 모두 수혜)
• 2027년 이후 ASP 기반 성장이 구조적 모멘텀으로 작용
• Credo·Arista·Cisco 등 AI 트래픽 처리 핵심 기업의 성장 가시성 확대
리스크 요인(-)
• 공급망 병목 해소 지연
• GPU 수급 불균형 지속 시 CapEx 변동성
• Ethernet·Optical 기술 경쟁 심화
────────── ✦ ──────────
📌 결론 요약:
• AI 네트워크 인프라의 제약은 전력보다 제조·물류 → 공급망 개선이 관건.
• 2027년 이후 Scale-Up/Across Ethernet 채택 본격화,
DCI 시장 100억 달러 이상 신규 TAM 창출.
• Credo·Arista·Cisco가 구조적 수혜 예상,
특히 Credo는 AEC 독점적 위치와 광학 진출로 차세대 인터커넥트 대표주 부상.
────────── ✦ ──────────
서화백의그림놀이(@easobi)

우리가 만들고 있는 모든 자동차는 이미 로봇입니다. 차량의 대량 생산 능력은 휴머노이드 로봇의 대량 생산 능력을 동시에 갖춘 것을 의미합니다.

<사이버캡 5초에 한 대씩 생산 가능>
<옵티머스 연간 100만대 생산 시 원가 2만불>
<옵티머스를 통해 세계 전체 경제 규모는 10배 이상 늘어날 것>

#일론머스크

한국 머니마켓(Goldman Sachs) — Korea Money Market – Ongoing Structural Changes
────────── ✦ ──────────
핵심 요약 🌊
• 팬데믹 이후 한국 머니마켓은 **약 345조원(’19말) → 575조원(’25.9월)**로 확대, 특히 레포(Repo) 잔액이 **일평균 93조원(’19) → 250조원(’25)**로 거의 3배 성장했습니다.
• 참여 주체 변화: 레포 셀러 측에서 증권사 비중은 ’19대비 25%p 하락해 38%, AMF·외국인 비중이 상승. 바이어 측에서도 은행 비중 -7%p, 외국인 **0.2%→12%**로 급증. 동인은 BOK OMO 대상에 AMF 포함(’24.7), Euroclear/Clearstream–KSD 직접 연계(’24.7).
• 분기말 금리 변동성 확대: CD·KOFR 모두 3·6·9·12월 말 상승 → 다음달 초 하락 패턴이 최근(’22–’25) 강화. 배경은 AMF MMF 잔액의 분기말 급감, 증권사 ELB/DLB 만기 12월 집중으로 자금수요 확대.
• 환율-스프레드 상관의 체질 변화: 과거(+), 최근(’24 하반기 이후) 음(-)의 상관으로 전환. 원화 약세가 스프레드 확대와 동행하던 구도가 완화. 배경: 외국인 레포 참여 확대와 BOK의 담보·상대 확대 및 주간 RP 매입(’25.6 개시).
• BOK 유동성 공급의 구조적 확대: RP 매입 잔액 급증(’25), 콜래트럴 범위 ’22.10 임시·’25.6 영구 확대, 카운터파티 ’24.1 확대(’24.7 공개).
서화백의그림놀이(@easobi)
────────── ✦ ──────────
MMCI(머니마켓 컨디션 지수) 🧭
• 구성: 정책금리(88%), 국내 크레딧·자금조달(6%), 기관 유동성(2%), 크로스보더 플로우(4%). PCA 기반, CD 91D 수익률과 밀접.
• 시사점(’25): BOK·Fed의 완화, 신용시장 안정, KTB 외국인 보유 증가(전년比 +40조) 등으로 전반적 완화, CD–정책금리 스프레드 5bp(역사적 평균 14–18bp 대비 낮음).
────────── ✦ ──────────
2026년 체크포인트 🔭
• WGBI 편입(’26.4 시작~’26.11 종료): 총 600–700억달러 유입 추정 → 오프쇼어 카운터파티 기반의 레포 유동성 확대 기대.
• 정책/규제 변화: ‘생산적 금융’ 전환(가계주택 RW 15%→20%, 비상장 주식 RW 400%→250% 조정)로 도매자금 의존 축소 가능. LCR을 지주사로 확대 시 단기차입 수요 둔화 가능.
────────── ✦ ──────────
과거 견해 대비 달라진 점 🔄
• 환율–스프레드 관계: ’20–’23의 양(+)의 상관 → ’24 하반기 이후 음(-). 유동성 공급자 다변화(외국인 레포·BOK OMO)가 환약세 시 스프레드 급등을 완충.
• 분기말 변동성: 과거보다 명확히 확대(CD·KOFR 모두) — AMF MMF 계절성·증권사 만기 집중이 핵심 요인으로 부각.
────────── ✦ ──────────
투자 관점 체크리스트 ✅
• 연말(11–12월) 자금수요 상승: ELB/DLB 만기 집중 → KOFR·CD 스파이크 위험. 단, BOK 주간 RP 매입이 완충 변수.
• 외국인 레포·WGBI 수급: KTB 장단기 레포 베이시스 변동성 확대 vs. 현금 유동성의 안정화 가능.
• CD–정책금리 스프레드가 평균(14–18bp) 대비 낮은 5bp 수준: 단기물 상대가치 판단의 핵심 인풋.
────────── ✦ ──────────
(필수) 25E/26E/27E 재무·밸류에이션 단락 📉
• 본 보고서는 거시/머니마켓 분석 리포트로, 개별 기업의 2025E·2026E·2027E 매출/영업이익/순이익, PER, PBR 추정치를 제시하지 않습니다(N/A). 리포트 본문에 관련 수치/표는 부존재.
────────── ✦ ──────────
메모 📝
• 작성일시 2025.11.7 KST, 애널리스트: Irene Choi, Goohoon Kwon, Andrew Tilton.

증시 변동성 요인 정리. 시황맨

◎ 이어지는 AI 버블론 영향.

AI 주식들 어수선한 뉴스 이어지며 엔비디아 -4% 하락.

젠슨 황이 중국에 경쟁력 밀릴 수 있다는 발언,

백악관 AI 담당자인 데이비드 삭스는 AI 기업들에 대한 구제 금융 지원 없다고 언급.

구글에서 엔비디아 칩을 대체할 AI 칩 공개를 예고한 점 등.

마감 후 샌드스크 실적 호조로 대부분 반도체주들이 시간 외 상승 중이나 AI 버블론 자체는 부담 요인

◎ 한국 관련 금리 상승

국고채 금리 상승이 이어지며 부담으로 작용

전일 한전채 발행 금리도 큰 폭으로 상승했고 이 여파로 오늘 예정되었던 주택금융공사 MBS 발행 연기

미국 금리인하 기대감이 낮아진 점 등이 이유로 보이나 금리 상승 자체는 투자자들에게는 불안 요인

◎ 미국 고용 지표 부진

오늘 새벽에 나온 미국 고용 데이터들 일제히 부진.

CG&C 10월 해고자수 급증. 시카고 연은 추정 실업률 4.36%까지 상승. 리벨리오랩스 10월 비농업 일자리 -9,100명 감소

미국 경제 우려 제기되는데 일부 연준 인사들은 금리인하에 부정적 발언

즉, 이전에는 '부정적 지표 = 유동성 공급 기대' 이 구도가 깨질 수 있다는 우려

지표는 나쁜데 대응도 없을 수 있다는 부담

◎ 연기금 국내 주식 비중

보도에 따르면 연기금의 국내 주식 비중은 17.5%까지 상승. 최대 허용 수준 17.9% 근접한 상태

국내 증시 최대 큰 손의 매도 우려에 매물 가능성도

◎ 큰 변동성 이 후

최근 지수 등락폭이 커지며 파생 시장에서 유발하는 변동성도 커졌을 듯

'다행히' 외국인 매도는 수요일을 정점으로 강도가 약해지는 모습이네요. 외국인 매도 진정이 확인된다면 대기 매수 가동은 기대해 볼 수있을 겁니다.

코스닥 ADR은 66 수준으로 4월 트럼프가 표들고 시장 폭락 시켰던 '해방의 날' 이 후 가장 낮은 수준입니다.

가격 부담을 덜어낸 주도주 외 실적 턴 기대 불구 시장 영향으로 빠진 종목들도 살펴 두는 것도 필요해 보입니다.

미국, 엔비디아의 성능 축소된 AI 칩의 중국 판매를 차단할 예정

https://www.theinformation.com/articles/u-s-block-nvidias-sale-scaled-back-ai-chips-china


엔비디아 대변인에 따르면,
회사는 경쟁이 치열한 중국 데이터센터 컴퓨팅 부문에서 시장 점유율이 0%이며,
이 부문은 재무 가이던스에서도 제외하고 있다고 밝혔습니다.

엔비디아 CEO 젠슨 황, 7일 오후 타이난 도착… TSMC 공장 방문

엔비디아 CEO 젠슨 황은 영국 일정을 마친 뒤, 7일 오후 대만에 도착할 예정인 것으로 전해졌다.
엔비디아 측은 그의 구체적인 방문 일정을 밝히지 않았지만, 이번에는 전용기가 북부 공항이 아닌 타이난에 착륙할 것으로 알려졌으며,
이에 따라 TSMC 타이난 공장 단지를 방문할 가능성이 제기되고 있다.

황 CEO의 이번 대만 방문 목적은 TSMC가 내일 개최하는 사내 운동회(sports day)에 참석하기 위한 것이다.
그는 행사에서 TSMC 창립자 모리스 창 등과 함께 모습을 드러낼 예정이다.

황 CEO는 올해 들어 여러 차례 대만을 방문했으며,
가장 최근 방문은 8월 23일의 단기 일정으로, 당시에도 TSMC를 방문해 연설을 진행하고, 모리스 창 부부를 직접 만난 바 있다.

https://money.udn.com/money/story/5612/9123781?from=edn_subcatelist_cate

코스닥 하락 종목수 올해 3위. 시황맨

현재 코스닥 하락 종목수는 1,450개 정도 됩니다.

이 수치는 올해 하락 종목수 3위에 해당합니다.

참고로 오늘 보다 하락 종목수가 많았던 날은 4월 7일 트럼프가 사고친 '관세의 날' 1,477개.

8월 1일 양도세 기준 논란으로 1,516 종목이 하락한 날입니다.

4월 급락 때는 이틀 후 저점이 나왔고. 8월 때는 당일이 저점이었습니다.

미국 수출은 -25%

10월 중국 수출 -1.1%
놀랍지는 않습니다.

t.me/jkc123

[중국 10월 수출입 : 시장 예상 하회]

• 10월 수출(달러) YoY-1.1%
(예상 +2.9% / 전월 +8.3%)

• 10월 수입(달러) YoY+1.0%
(예상 +2.7% / 전월 +7.4%)

**중국 수출은 조업일수 감소와 높은 베이스 극복 실패하며 역성장 기록. 9-10월 통합으로 보면 연 평균 6%대 증가율과 유사

**집적회로, 자동차 수출 제외 주요 품목 감소세 기록. 대미 수출 비중 높은 품목 급감

**미국 수출 급감한 반면, 아세안, 아프리카 등 증가세 유지. 다만, 우회 지역 증가율도 빠르게 둔화, 미중 관세 분쟁 여파 부각

* 진짜 선을 넘고 있네요

========================

~ 육상 코발트 매장량은 심각하게 제한되어 있으며 많은 광산이 아프리카의 외딴 고위험, 정치적 불안정 지역에 위치하고 있어 채굴 비용이 높다. 이와 달리 해저에는 73억t이 넘는 코발트가 매장되어 있다. 이는 업계 추산에 따르면 알려진 모든 육상 매장량을 합친 것보다 600배 이상 많다

~ 중국은 2013년 유엔 국제해저기구로부터 서태평양 해산 꼭대기 3000㎢의 코발트가 풍부한 지각 채굴 구역을 탐사할 수 있는 허가를 받았다. 이 지역은 괌에서 동쪽으로 약 1000km 떨어져 있어 미국의 군사적 ‘제2 도련’ 너머에 있다. 제2 도련은 중국의 해상 확장을 견제하기 위해 설정된 경계선이다

https://n.news.naver.com/article/003/0013587000?sid=104

#KOSPI Volatility

KOSPI Volatility 지수가 올해 큰 조정을 보였던 4월 시점과 비슷한 구간까지 왔습니다.

주말간 시장을 억누르던 악재가 일부 회복된다면

지난 4월과 마찬가지로 단기간 빠른 회복세를 보인 후 일정기간 횡보장이 이어질 수 있을것으로 판단 됩니다.

폭락장 KOSPI Volatility 타임라인

11/07 한국 증시 하락 요인

한국 증시는 전일 미 증시에서 AI 관련 종목군이 부진했던 여파로 하락 출발한 후 단기적인 매물 소화 과정을 보임. 특히 달러/원 환율이 1,450원을 넘어서며 원화 약세가 확대되었고, 이에 따른 투자 심리 불안이 유입되며 지수의 낙폭을 확대하는 주요 요인으로 작용. 이와 더불어 12m Fwd PER이 200배를 초과하는 등 일부 테마주 및 고PER 종목의 고평가 논란이 다시 불거지면서, 그동안 시장을 주도했던 대형 테마주 전반의 하락이 확대되는 불안 심리가 부담으로 작용.

이런 가운데 트럼프 행정부가 엔비디아의 저사양 AI 칩의 중국 수출을 금지했다는 소식도 부담. 특히 관련 칩은 대중 수출 규제 기준을 준수했었는데 이번 조치로 엔비디아의 어떤 칩도 중국에 수출을 할 수 없다는 점이 미-중 갈등을 확대. 관련 소식도 달러/원 환율 약세 요인으로 작용. 관련 소식으로 현재 엔비디아는 시간 외로 1% 넘게 하락 중.

더불어 중국의 10월 수출이 달러 기준으로 1.1% 감소하며 (2024년 3월 이후 처음) 마이너스 성장을 기록한 실망스러운 통계가 발표되어, 한국 수출 감소 가능성에 대한 우려를 키우며 투자 불안감을 가중. 다만, 예상보다 저조한 자본 지출로 인해 하락 폭이 컸던 일본 등 아시아 시장과 달리, 미국 시간 외 선물은 엔비디아 여파로 하락 전환했음을 뿐 규모는 크지 않아 시장이 크게 위축될 가능성이 높지 않음을 시사. 좀더 엔비디아의 흐름, 그리고 미-중 갈등 재 확대 여부 등을 주목할 필요가 있음

<OpenAI 논란에 대한 올트만의 입장 정리>

-지난 5일 WSJ 주최 컨퍼런스에서 OpenAI의 CFO가 인프라 투자 비용 관련해 정부 또는 공공 기관의 지원이나 보증(guarantee) 또는 백스탑(back-stop)이 도움이 될 수 있다고 언급
-해당 발언으로 OpenAI가 데이터센터 구축을 위해 정부 보증을 요청할 가능성이 있다는 해석이 확산. 이후 CFO는 'backstop'이라는 단어에 오해가 있었다고 해명
-백악관 과학기술자문위원회 위원장도 전일 연방정부가 AI에 대한 직접적인 지원은 없다는 입장을 표명
-해당 논란에 대해 전일 Open AI 올트만 CEO는 X에 공식 입장을 발표

1) OpenAI의 정부 지원 관련 입장
-OpenAI는 데이터센터 건설에 대해 정부의 보증이나 지원을 받고 있지 않고, 원하지 않음. 대마불사(Too Big to Fail)이 되려고 하는 것이 아님
-정부가 자체적으로 AI 인프라를 구축하고 소유하는 행위는 합리적이라고 생각. 해당 인프라로 얻은 이익도 정부의 소유
-정부 지원과 관련해 대출 보증(loan guarantee)를 논의한 사례는 미국내 반도체 공장 설립 관련
-CFO의 코멘트에 대해서는 인프라 시설의 과잉 설립(overbuild) 보다는 AI 자체의 리스크에 대해 정부의 지지가 필요할 수 있다는 의미라고 정정. 일례로 AI를 활용해 대대적인 사이버공격에 나서는 시나리오에서는 정부만이 나서 해결 할 수 있음

2) Open AI가 계약한 인프라 딜 펀딩 우려 관련 입장
-OpenAI는 향후 8년간 1.4조달러 규모의 계약을 체결
-해당 약속들은 OpenAI의 향후 수입으로 충원할 계획. 올해 연율 기준 200억달러의 매출이 예상되고, 2030년까지 수천억달러(hundreds of billions) 규모의 매출이 예상
-OpenAI의 기술이 활용될 수 있는 새로운 소비재, 로보틱스를 비롯한 신규 상품들의 출시가 기대되고 직접적으로 컴퓨팅 Capa를 판매할 계획. 필요하다면 추가적인 지분 투자나 부채 조달도 고려
-향후 컴퓨팅 파워가 부족한 리스크가 너무 많은 컴퓨팅 파워로 발생하는 리스크보다 높다고 판단하기 때문에 인프라 구축을 서두르고 있음
-미래에 AI가 막대한 컴퓨팅 파워를 활용해 중요한 과학적 발견을 하는 시대에 대비하는 중

오픈AI, 신규 블로그 글 <AI의 진보와 권고사항>

<요약>

AI는 인간의 지식과 능력을 크게 확장시키고 있으며, 그 힘을 모두에게 유익하게 활용하는 것이 우리의 책임이다.

이미 AI는 인간 수준의 대화를 넘어 연구자에 가까운 사고 능력을 보이고 있고, 머지않아 사람이 수세기 걸릴 과제도 해결할 수 있을 것이다.

지능 확보 비용은 급격히 낮아지고 있으며, 이런 발전 속에서도 사회는 서서히 적응하면서 점진적으로 더 나은 삶을 향해 나아갈 것이다.

AI는 건강관리, 신소재/신약 개발, 기후 예측, 교육 등 다양한 분야에서 인간의 삶을 향상시킬 잠재력을 지닌다.

오픈AI는 초지능의 위험을 매우 심각하게 보고, 완전히 통제, 정렬되지 않은 시스템은 배포되어서는 안 된다고 강조한다.

이를 위해 연구소 간의 안전 기준과 정보 공유, 정부의 감독과 국제 협력이 필요하다.

또한 사이버보안처럼 AI 위험을 관리할 수 있는 생태계를 구축하고, AI의 실제 영향을 꾸준히 측정해야 한다.

궁극적으로 AI는 전기나 물처럼 모두가 자유롭게 활용할 수 있는 기본 인프라가 되어, 사람들의 목표 달성을 돕는 방향으로 발전해야 한다.

<전문>

AI는 새로운 지식과 능력을 열어가고 있습니다. 우리의 책임은 이 막대한 힘을 모두에게, 그리고 오래도록 유익한 방향으로 이끄는 것입니다.

튜링 테스트를 넘어선 순간, 많은 사람들은 일상이 너무도 평온하게 계속된다는 사실을 의아하게 여겼습니다. 수십 년간 인류가 이야기해온 상징적인 이정표였지만, 도달이 불가능해 보이던 목표는 어느새 가까워졌고, 결국 어느 날 우리는 그 선을 넘어 있었습니다. 물론 멋진 신제품들이 쏟아졌지만, 세상은 크게 변하지 않았습니다 — 이제 컴퓨터가 대화하고 복잡한 문제를 사고할 수 있게 되었음에도 말이죠.

오늘날 대부분의 사람들은 여전히 AI를 챗봇이나 검색의 개선 정도로만 생각하지만, 이미 우리는 가장 지적이고 복잡한 분야에서 인간 최고 수준을 뛰어넘는 시스템들을 가지고 있습니다. 물론 아직 불안정하고 약점도 많지만, 그런 시스템들은 이제 “AI 연구자의 20% 수준”이 아니라 “80% 수준”에 더 가깝습니다. 우리가 실제로 사용하는 AI와 그 잠재력 사이의 간극은 엄청납니다.

새로운 지식을 발견할 수 있는 AI — 스스로이든, 인간의 능력을 확장시키는 방식이든 — 는 세상을 크게 바꿀 것입니다.

불과 몇 년 전까지만 해도 AI는 사람이 몇 초 만에 할 수 있는 일만 처리할 수 있었지만, 이제는 한 시간 이상 걸리는 일까지 해냅니다. 머지않아 며칠 혹은 몇 주가 걸리는 작업도 가능해질 것이고, 언젠가는 사람이 수세기가 걸릴 일을 해낼지도 모릅니다.

한편, 일정 수준의 지능을 확보하는 데 드는 비용은 폭발적으로 떨어지고 있습니다. 지난 몇 년 동안 매년 약 40배씩 감소했다는 추정도 있을 정도입니다.

‘26년쯤이면 AI가 아주 작은 수준의 과학적 발견을 스스로 할 수 있을 것으로 예상합니다. ‘28년 이후에는 훨씬 더 중요한 발견을 해낼 가능성이 높다고 봅니다. 물론 예측이 빗나갈 수도 있지만, 지금의 연구 속도는 그 방향을 가리키고 있습니다.

AI의 발전은 언제나 예상치 못한 방식으로 전개되어 왔고, 사회는 늘 그 기술에 적응하며 함께 진화해왔습니다. 앞으로 몇 년간 AI의 역량은 눈부시게 향상되겠지만, 우리의 일상은 의외로 크게 달라지지 않을 수도 있습니다. 인간의 생활 방식에는 그만큼 큰 관성이 있기 때문이죠.

다만, 더 나은 삶을 살 수 있는 새로운 길이 열리고, 지금보다 훨씬 많은 사람들이 그런 삶을 누릴 수 있기를 기대합니다. 물론 일의 형태는 달라질 것이고, 경제적 전환은 결코 쉽지 않을 것입니다. 어쩌면 사회의 근본적인 계약 자체가 바뀔 수도 있습니다. 그러나 풍요가 널리 퍼진 세상이라면, 우리의 삶은 지금보다 훨씬 나아질 것입니다.

AI는 인간이 건강을 더 잘 이해하도록 돕고, 신소재 개발·신약 연구·기후 모델링 같은 분야의 진전을 가속하며, 전 세계 학생들에게 맞춤형 교육을 제공할 수 있게 할 것입니다. 이런 구체적인 혜택들은 AI가 단순히 효율을 높이는 기술이 아니라, 삶을 더 나은 방향으로 변화시키는 힘임을 보여줍니다.


오픈AI의 관점: “안전은 AI의 긍정적 영향을 실현하는 과정”

오픈AI는 안전(safety)을 단순히 위험 회피가 아닌, “AI의 긍정적 영향을 실현하기 위한 과정”으로 봅니다. 우리는 초지능 시스템이 가져올 위험을 잠재적으로 파국적일 수 있는 수준으로 인식하고 있습니다.

따라서 안전성과 정렬에 대한 실증적 연구가 매우 중요하며, 연구가 “우리가 언제, 어떻게 속도를 늦추고 신중히 연구해야 하는가”와 같은 전 세계적 결정에 기여할 수 있다고 믿습니다. 물론, 완전히 통제되고 정렬되지 않은 초지능 시스템은 절대 배포되어서는 안 됩니다. 이를 위해서는 훨씬 더 깊은 기술적 연구가 필요합니다.


AI의 긍정적인 미래를 위해 필요한 것들

1. 프론티어 연구소 간의 공동 기준과 정보 공유

프론티어 연구소들은 공통의 안전 원칙을 세우고, 새로운 위험이나 교훈, 경쟁 속도 완화 메커니즘 등에 대한 연구를 공유해야 합니다. 예를 들어, AI 제어 평가에 대한 공통 표준을 합의하는 것도 큰 도움이 될 수 있습니다. 이것은 과거에 건축법과 화재 안전 규정을 만들어 수많은 생명을 구했던 것과 유사한 과정입니다.

2. 공적 감독과 책임성

AI의 능력에 걸맞은 감독과 책임 체계를 마련해야 합니다. 이 체계는 AI의 긍정적 영향은 촉진하고, 부정적 영향은 줄이는 방향으로 작동해야 합니다.

AI를 바라보는 시각은 크게 두 가지입니다.

① “일반 기술” 접근:

인쇄기나 인터넷처럼 서서히 발전하며, 사회가 적응할 시간을 갖는 형태입니다. 기존의 정책 도구로도 충분히 대응할 수 있습니다. 혁신 촉진, AI 대화의 프라이버시 보호, 악용 방지 등을 위해 정부와 협력해야 하며, 현재 수준의 AI는 이 범주에 속합니다.

따라서 대부분의 개발자, 오픈소스 모델, 현 세대의 AI 배포에는 추가 규제가 거의 필요하지 않습니다. 주별로 서로 다른 규제를 만드는 “50개 주 패치워크”는 피해야 합니다.

② 초지능 시나리오:

초지능이 전례 없이 빠르게 발전·확산될 경우에는 완전히 다른 접근이 필요합니다. 이때는 정부와 여러 국가의 기관들과 긴밀히 협력해야 하며, AI의 생물테러 악용 방지나 AI를 활용한 테러 탐지·예방 같은 영역에서 조정이 필요합니다. 핵심은 “공공 기관에 대한 책임성”이지만, 방식은 과거와 달라야 할 것입니다.

3. AI 회복력 생태계(resilience ecosystem) 구축

인터넷이 처음 등장했을 때, 우리는 단일 법이나 회사로 그것을 보호하지 않았습니다. 대신 사이버보안 생태계 — 소프트웨어, 암호화 표준, 모니터링 체계, 긴급 대응팀 — 를 만들었습니다. 시스템이 위험을 완전히 제거하지는 못했지만, 사회가 감당 가능한 수준으로 낮추었고, 덕분에 사람들은 디지털 인프라를 신뢰하고 그 위에 경제를 구축할 수 있었습니다. AI에도 이와 같은 생태계가 필요합니다. 국가들은 이를 촉진하기 위한 산업정책을 적극적으로 추진해야 합니다.

4. AI의 영향에 대한 지속적인 측정과 보고

AI가 실제로 세상에 어떤 영향을 미치고 있는지를 꾸준히 측정해야 합니다. 데이터를 통해 우리는 기술을 더 좋은 방향으로 이끌 수 있습니다. 예측은 어렵습니다 — 예를 들어, AI가 일자리에 미치는 영향은 지금의 AI가 인간과는 다른 강점·약점을 가지고 있기 때문에 정확히 예견하기 힘듭니다. 따라서 실제 데이터를 기반으로 한 평가와 보고가 무엇보다 중요합니다.

5. 개인을 위한 AI, 모두를 위한 AI

성인이라면 사회가 정한 폭넓은 범위 안에서 자신의 방식으로 AI를 사용할 자유가 있어야 합니다. 앞으로 고급 AI는 전기나 깨끗한 물, 식량처럼 기본적인 인프라가 될 것입니다. 따라서 사회는 이런 도구들이 널리 보급되도록 지원해야 하며, AI의 최종 목표는 사람들이 스스로의 목표를 달성하도록 돕는 것이 되어야 합니다.

https://openai.com/index/ai-progress-and-recommendations/