젊은 층의 AI 인식이 생각보다 밝지만은 않다는 점을 짚고 싶음. Gallup 조사를 보면 회의감이 꽤 분명해 보임
나는 이걸 AI의 본질적 한계를 천천히 알아가는 과정으로 봄
나는 이 분위기가 일시적이라고 봄. 역사상 새로운 기술 전환마다 그랬듯, 결국 다들 적응하면서 활용 방식을 찾아낼 거라고 봄
최신 프런티어 LLM 하나를 학습시키는 데 7만 2천 톤이 넘는 탄소 배출이 나온다 해도, 전 세계 연간 380억 톤 규모와 비교하면 상대적으로 작음이라는 생각임
나는 LLM 하나의 학습 배출량이 사람 1만 7천 명의 연간 배출량에 해당한다는 점이 전혀 사소하지 않다고 봄. 기사 기준으로는 작년보다 8배 증가했고 2배가량 과소추정됐을 가능성도 있음. 게다가 하드웨어, 학습 데이터 수집 봇, 프롬프트 처리 같은 사용 전반은 빠져 있고, 이런 대형 모델은 여러 개이며 소형 모델은 수천 수만 개임. 올해 AI 전체 배출량이 8천만 톤 CO2e를 넘는다는 추정은 Austria나 Israel 같은 국가 전체보다 크니, 결코 가볍지 않음
나는 이렇게도 볼 수 있다고 생각함. 모델 하나 학습에 7만 2천 톤이 들고 그 모델을 1억 명이 쓴다면 1인당 0.00072톤 수준임. 기사 기준 평균 인간의 연간 배출량은 5톤 이상이고 미국인은 18톤쯤이니, 여기에 0.00072를 더해도 체감은 거의 없다고 봄. 물론 추론 비용은 별도임
나는 xAI가 굳이 탄소 집약도를 높인 것처럼 보인다는 점을 감안해도 이 수치는 사실상 미미하다고 봄. 게다가 2025년 주요 모델 둘을 골라 놓고 둘 다 Grok인 건, 그 해 기준 가장 덜 유용하고 덜 쓰이며 덜 흥미로운 축에 속하는 모델을 집어 든 셈이라 좀 우습게 느껴짐
나는 결국 누구도 해자 moat를 가지지 못할 거라고 봐서, 오히려 투자자들의 착각만 더 커지는 그래프로 읽힘
나는 해자가 분명 생긴다고 봄. 토큰 품질에 예산을 집중할 수도 있고, 적더라도 더 좋은 토큰을 쓸 수도 있음. 여기에 사용자 기반과 참여도가 붙으면 신규 진입자가 따라오기 어려운 플라이휠이 만들어짐. 시장은 복잡해서 단순화하면 놓치는 게 많음
나는 자본과 모멘텀 자체도 해자라고 봄. 중국 모델들이 증류를 활용하는 건 맞지만, 아직은 처음부터 대규모 모델을 학습시키는 모습은 많이 못 봤음. 다만 칩이 더 싸지고 중국산 칩이 본격화되면 상황이 달라질 수도 있음
China의 로보틱스 선두도 눈에 띄지만, 내게 가장 먼저 튀어나온 건 Grok 배출량 차트였음
나는 기사 속 "이 추정치는 주의해서 해석해야 하며 Grok의 경우 공개 보도를 바탕으로 추론한 입력값에 크게 의존한다"는 문구를 보면, 그 차트는 신뢰성 면에서 좀 미심쩍어 보임
GitHub 프로젝트 생성 수가 늘었다고 해서 "소프트웨어 엔지니어들이 AI에 올인했다"고 말하는 건 꽤 웃기게 느껴짐. 저장소 하나 만든다고 다 소프트웨어 엔지니어가 되는 건 아닌데, 그랬다면 다른 공부는 안 했어도 됐겠다는 생각마저 듦
나는 그 지표가 좋지 않다는 데 동의하고, 대신 Claude Code GitHub Commits Over Time 같은 지표로 바꾸는 편이 낫다고 봄. 물론 이것도 완벽하진 않지만, 최소한 조금 덜 불완전한 지표이고 뭔가 의미 있는 흐름은 더 잘 보여준다고 느낌
"China가 로보틱스에서 앞선다"는 부분은 AI와 별 상관없어 보임. China 그래프는 2012년부터 거의 같은 궤적이라서, 그 차트는 기사 맥락에 잘 안 맞는다고 느낌
나는 ChatGPT는 그때 없었더라도, 로보틱스를 움직이던 ML 기술 자체는 이미 그 시기에도 충분히 작동하고 있었다고 봄
"AI 모델 학습은 막대한 탄소를 배출할 수 있음"이라는 말은 맞지만, 내가 정말 보고 싶은 건 전 세계적으로 이 모델들을 서비스 운영하면서 얼마나 탄소가 나오는지에 대한 그래프임
"지난 10년간 AI 모델 성능이 놀라운 속도로 개선됐고, 그 진보가 가속 중"이라는 문장에는 동의하기 어려움. 내가 보기엔 거의 모든 분야가 이미 정체 구간 plateau에 들어가는 중임. 경쟁 수학처럼 최근에 시작한 분야는 아직 덜해 보여도, 과거 그래프 패턴상 결국 비슷하게 정체될 가능성이 커 보임
Hacker News 의견들
젊은 층의 AI 인식이 생각보다 밝지만은 않다는 점을 짚고 싶음. Gallup 조사를 보면 회의감이 꽤 분명해 보임
최신 프런티어 LLM 하나를 학습시키는 데 7만 2천 톤이 넘는 탄소 배출이 나온다 해도, 전 세계 연간 380억 톤 규모와 비교하면 상대적으로 작음이라는 생각임
나는 결국 누구도 해자 moat를 가지지 못할 거라고 봐서, 오히려 투자자들의 착각만 더 커지는 그래프로 읽힘
China의 로보틱스 선두도 눈에 띄지만, 내게 가장 먼저 튀어나온 건 Grok 배출량 차트였음
GitHub 프로젝트 생성 수가 늘었다고 해서 "소프트웨어 엔지니어들이 AI에 올인했다"고 말하는 건 꽤 웃기게 느껴짐. 저장소 하나 만든다고 다 소프트웨어 엔지니어가 되는 건 아닌데, 그랬다면 다른 공부는 안 했어도 됐겠다는 생각마저 듦
"China가 로보틱스에서 앞선다"는 부분은 AI와 별 상관없어 보임. China 그래프는 2012년부터 거의 같은 궤적이라서, 그 차트는 기사 맥락에 잘 안 맞는다고 느낌
"AI 모델 학습은 막대한 탄소를 배출할 수 있음"이라는 말은 맞지만, 내가 정말 보고 싶은 건 전 세계적으로 이 모델들을 서비스 운영하면서 얼마나 탄소가 나오는지에 대한 그래프임
"지난 10년간 AI 모델 성능이 놀라운 속도로 개선됐고, 그 진보가 가속 중"이라는 문장에는 동의하기 어려움. 내가 보기엔 거의 모든 분야가 이미 정체 구간 plateau에 들어가는 중임. 경쟁 수학처럼 최근에 시작한 분야는 아직 덜해 보여도, 과거 그래프 패턴상 결국 비슷하게 정체될 가능성이 커 보임
나는 아직도 State of AI in 2026라는 표현이 잘 이해되지 않음
이 글은 중복 게시물로 보임. 원문은 이 스레드, 출처는 Stanford HAI의 2026 AI Index Report임