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마크 앤드리슨: 진짜 AI 붐은 아직 시작도 안 했다 [유튜브]

 (youtube.com)
6P by neo 12시간전 | ★ favorite | 댓글 2개
  • 지난 50년간 경제 내 기술 변화는 생산성 지표상 매우 느렸으며, AI는 인구 감소와 맞물려 경제 성장을 유지할 핵심 기술로 부상
  • AI는 모래를 사고로 바꾸는 '현자의 돌' 과 같은 기술이며, 개인의 능력을 10배 이상 증폭시키는 슈퍼파워드 개인 시대를 열고 있음
  • 제품 관리자, 엔지니어, 디자이너 간 '멕시칸 스탠드오프' 가 발생 중이며, 각 역할이 AI를 통해 다른 두 역할을 대체할 수 있다고 믿는 상황
  • AI 튜터링은 역사적으로 왕족만 누리던 1:1 교육의 민주화를 실현할 잠재력을 가지며, 부모들이 자녀 교육에 적극 활용해야 함
  • 대규모 실업보다는 과제(task) 수준의 변화가 일어나며, 인구 감소로 인해 인간 노동자는 오히려 프리미엄이 될 전망

AI가 경제와 사회에 미치는 영향

  • 지난 50년간 미국과 서방의 생산성 성장률이 1940~1970년 대비 절반, 1870~1940년 대비 3분의 1 수준으로 크게 둔화됨
  • 기술 변화가 많았던 시기로 인식되지만, 통계적으로 보면 경제 전반을 변화시킬 수준의 실질적 기술 진보는 거의 없었던 시기였음
  • AI가 이러한 장기 정체 국면에 진입하며, 생산성 성장과 경제 성장을 다시 끌어올릴 수 있는 핵심 기술로 작용 중
  • 서방 국가와 중국을 포함해 전 세계적으로 인구 감소(demographic collapse) 가 진행 중이며, 다수 국가가 향후 수십 년 이상 인구 감소 국면을 겪을 가능성 존재
  • AI와 로봇이 없었다면 경제 규모 축소와 기회 감소라는 디스토피아적 시나리오를 우려해야 했을 상황임
  • AI의 등장이 인구 감소와 이민 축소 시점과 이례적으로 정확히 맞물리며, 필요한 노동력을 보완할 수 있는 조건이 형성됨
  • AI는 인간 노동을 단순히 대체하기보다, 남아 있는 인간 노동의 가치와 희소성을 높이는 방향으로 작용 중
  • 2025년이 개인 경력상 가장 흥미로운 해였으며, 2026년은 그보다 더 큰 변곡점이 될 것으로 예상됨

AI는 ‘연금술사의 돌’

  • AI는 흔한 자원을 희귀한 가치로 전환하는 기술
    • 반도체라는 흔한 물질(모래) 위에서 사고와 지적 산출이 생성되는 구조
  • 인간의 기억력, 집중력, 시간 제약 같은 인지적 한계를 기계가 보완하거나 확장하는 국면에 진입함
  • 개인이 가진 사고 능력의 상한을 AI가 구조적으로 끌어올리는 도구로 작동하기 시작

AI와 교육, 자녀 양육

  • AI는 능력 있는 사람을 매우 뛰어난 사람으로 만드는 도구
  • 최고 수준의 코더들은 AI를 활용해 2배가 아닌 10배 더 뛰어난 성과를 내고 있음
  • 자녀 교육에서 중요한 것은 에이전시(agency), 즉 주도적으로 행동하고 책임지는 능력
  • 현대 사회와 학교 시스템이 규칙 준수를 과도하게 강조하면서 주도성이 약화되어 왔음
  • AI는 에이전시를 가진 아이들에게 물리학 연구부터 예술까지 모든 분야에서 주요 기여자가 될 수 있는 도구 제공
  • 교육에서 1:1 튜터링이 가장 효과적이라는 점은 오래전부터 알려져 있었으나 경제적 이유로 확산되지 못했음
    • Alexander 대왕이 Aristotle에게 교육받은 사례
    • Bloom의 2-시그마 효과: 1:1 튜터링은 학생을 50퍼센타일에서 99퍼센타일로 올림
  • AI 튜터링을 통해 부모가 기존 교육을 AI로 보강할 수 있는 현실적인 선택지 등장
  • Alpha라는 새로운 사립학교 시스템이 대면 교육과 AI 튜터링을 결합한 모델 제시

AI 시대 일자리의 미래

  • 일자리 대체나 손실에 대한 논의는 지나치게 단순화된 모델
  • AI가 생산성 성장을 3배로 끌어올려도 1870~1930년 수준의 일자리 전환율에 해당
    • 당시 사회 전반에서 세상이 기회로 가득 차 있다는 인식이 강했음
  • 인구 감소와 이민 축소로 인해 남은 인간 노동이 프리미엄이 되는 구조
  • 유토피아적 시나리오에서도 대규모 생산성 성장은 가격 붕괴로 이어짐
    • 100달러짜리 상품이 10달러, 1달러로 하락
    • 이는 모든 사람에게 실질적인 임금 인상 효과를 제공
    • 복지 프로그램 비용 감소로 사회 안전망 제공 부담 완화
  • 대규모 실업이 발생하려면 연간 10~50%의 생산성 성장이 필요하며, 이는 역사적으로 관측된 적 없는 수준

기술 역할의 ‘멕시칸 스탠드오프’

  • 제품 관리자, 엔지니어, 디자이너 세 역할 사이에서 삼각 대치 상황 형성
  • 모든 코더가 AI를 통해 제품 관리자와 디자이너 역할까지 수행할 수 있다고 인식
  • 모든 제품 관리자가 AI를 활용하면 코딩과 디자인까지 가능하다고 인식
  • 모든 디자이너 역시 제품 기획과 코딩을 병행할 수 있다고 인식
  • 세 주장 모두 일정 부분에서는 실제로 성립함
  • 시간이 지나면서 세 역할 모두 AI가 더 나은 관리자 역할을 수행한다는 사실을 인식하게 될 가능성이 있음
  • 할리우드에서도 감독·작가·배우 사이에서 유사한 삼각 대치 구조가 나타남

직무가 아닌 과제의 변화

  • 경제학에서는 직무(job)가 아닌 과제(task) 를 분석의 최소 단위로 봄
  • 직무는 여러 과제의 묶음이며, 과제가 바뀌면 직무의 성격도 함께 변화
  • 과거에는 임원이 타자기나 컴퓨터를 직접 다루지 않고 비서에게 받아쓰게 하는 방식이 일반적이었음
    • 이메일 초기에는 비서가 이메일을 출력해 임원에게 전달
    • 현재는 임원이 직접 이메일을 작성하고, 비서는 출장 계획이나 일정·이벤트 조율 등 다른 과제를 담당
  • 개별 과제는 빠르게 바뀌지만 직무 자체는 상대적으로 더 오래 유지
  • 충분한 과제 변화가 누적되면 직무의 형태 자체가 전환됨
  • 개인 차원에서는 과제를 교체하고 새로운 기술을 지속적으로 추가하는 능력이 중요해짐

코딩의 진화와 스크립팅 언어

  • ‘계산기(calculator)’의 원래 의미는 손으로 계산을 수행하던 사람
  • 프로그래밍은 기계어 → 펀치카드 → 어셈블리어 → C 같은 고급 언어 → 스크립팅 언어 순으로 발전
  • JavaScript와 Python 같은 스크립팅 언어 등장 당시에도 “이게 진짜 프로그래밍인가” 라는 논쟁 존재
  • 스크립팅 언어는 여러 계층의 세부 구현을 추상화했으며, AI 코딩은 그 다음 추상화 계층
  • 최상위 프로그래머들은 현재 여러 개의 코딩 봇을 병렬로 운용하며 AI와 논쟁하듯 작업
  • 코드를 직접 작성해 본 경험이 없으면 AI가 만든 결과의 품질을 판단하기 어려움
  • 슈퍼파워드 개인이 되려면 어셈블리와 기계어까지 포함한 전체 스택 이해가 필요
  • AI가 어떻게 작동하는지를 이해할수록 AI로부터 얻는 가치도 함께 증가

AI 시대 디자인의 가치

  • AI는 완성도 높은 아이콘이나 시각 요소 제작에는 매우 뛰어난 성능 발휘
  • 무엇을 위한 디자인인지, 사용자를 어떻게 만족시키는지 같은 고차원적 질문은 여전히 인간 디자이너의 영역
  • 25세 디자이너가 AI를 적극 활용할 경우, 10년 뒤 역사상 가장 뛰어난 디자이너 수준에 도달 가능
  • 반복 작업을 AI에 맡기고, 더 많은 시간과 주의를 대부분의 디자이너가 접근하지 못했던 고차원 문제에 집중 가능

T자형 기술 전략

  • Scott Adams(Dilbert 창작자)의 조언: 두 가지를 잘하면 2배 이상의 효과, 세 가지를 잘하면 3배 이상의 효과 발생
    • Adams는 괜찮은 만화가이면서 비즈니스를 이해했기에 Dilbert를 만들어낼 수 있었음
  • 할리우드에서는 작가이자 감독인 인물을 ‘오퇴르(auteur)’ 로 부르며 슈퍼스타로 대우
  • Larry Summers의 조언: “대체 가능하지 마라(Don’t be fungible)”
  • 희귀한 기술 조합을 갖추면 대체 불가능해질 뿐 아니라 조직과 시장에서 매우 중요한 존재가 됨
  • T자형 구조에서 가로축은 AI 도구를 활용해 의미 있는 결과를 낼 수 있는 도메인의 폭
  • 세로축은 최소 한 가지 도메인에서의 깊이 있는 전문성
  • AI는 두세 가지 기술을 동시에 결합하는 능력을 과거보다 훨씬 쉽게 만들어 줌

AI를 활용한 학습의 중요성

  • AI의 가장 과소평가된 기능 중 하나는 가르쳐 달라고 직접 요청할 수 있다는 점
  • 단순히 작업을 맡기는 것을 넘어 “이걸 어떻게 하는지 설명해 달라” 고 요구 가능
  • 커리어 성장을 원하는 사람은 여유 시간을 AI와의 대화와 훈련에 집중해야 함
  • AI에게 문제와 과제를 제시하고 결과를 평가해 달라고 요청할 수 있음
  • AI가 생성한 출력을 관찰하면 아키텍처 선택과 의사결정 방식에 대한 학습 가능
  • 문제 해결 이후 “처음부터 이 오류를 피하려면 무엇을 다르게 했어야 했나” 를 되짚어 볼 수 있음

AI가 창업자와 기업에 미치는 영향

  • 최첨단 창업자들이 동시에 고민하는 세 가지 레이어가 존재
    1. AI가 제품 자체를 어떻게 재정의하는가: 기존 기능 개선이 아니라 이미지 편집에서 이미지 생성으로의 전환 같은 근본적 변화
    2. AI가 직무를 어떻게 바꾸는가: 100명의 코더가 필요한 구조인지, 10명이 10배 생산성을 내는 구조인지에 대한 재검토
    3. 회사의 정의 자체가 바뀌는가: 창업자가 다수의 AI 봇을 관리하며 대부분의 일을 수행하는 1인 기업 가능성
  • 업계에서 자주 언급되는 목표로 1인 10억 달러 기업이라는 개념 부상
    • Bitcoin(Satoshi), Ethereum, Instagram, WhatsApp 등 매우 작은 팀이 거대한 가치를 만든 사례 존재
  • 일부 창업자들은 블록체인 위에서 AI 봇이 자율적으로 운영되고 수익을 분배하는 구조까지 실험 중

AI 모트(해자)에 대한 논쟁

  • 대규모 기술 변혁은 전개에 오랜 시간이 걸리며, 초기에 나오는 확신에 찬 예측은 대부분 빗나감
  • 1993~2010년 인터넷에 대한 전망을 돌아보면 실제로 맞아떨어진 예측은 거의 없음
  • ChatGPT 출시 이후 약 1년 반 만에
    • 미국에서 동급 성능의 제품을 보유한 기업이 5곳 이상 등장
    • 중국에서도 동급 성능의 기업이 5곳 이상 등장
    • 오픈소스 모델 역시 기본 성능에서는 큰 차이가 없는 수준 도달
  • DeepSeek 사례는 중국 헤지펀드 출신 팀이 미국 연구소의 아이디어를 재현할 수 있었음을 보여줌
  • 업계 전문가들 사이에서는 대형 연구소 간에 진짜 비밀은 거의 없다는 인식 확산
  • 애플리케이션 레벨에서도 방어력은 제한적이며, Claude Code가 1주일 반 만에 구현된 사례가 이를 보여줌
  • AI 생태계는 복잡 적응 시스템으로 작동하고 있으며, 최종 결과는 아직 누구도 알 수 없는 상태
  • 고정된 해자보다 유연성과 빠른 적응 능력이 더 중요해짐

AI 모델의 빠른 진화

  • Claude, 특히 Claude Code가 코딩 분야에서 큰 주목을 받는 중
  • Anthropic이 Claude Code를 활용해 1주일 반 만에 Co-work를 개발
  • 이 사례에 대한 두 가지 해석 공존
    • 1주일 반 만에 제품을 완성했다는 점 자체는 상당히 인상적
    • 동시에 1주일 반 만에 만들어진 것이라면 복잡성과 진입장벽이 얼마나 되는가라는 의문 제기
  • 다른 모든 모델 기업들도 결국 유사한 에이전트와 도구를 만들 가능성 높음
  • 지난 3년간의 흐름을 보면, 근본적 돌파처럼 보였던 기술이 매우 빠르게 복제되고 추월되는 패턴 반복

벤처 캐피탈에서의 비결정적 낙관주의

  • Peter Thiel이 제시한 2x2 프레임워크: 낙관주의/비관주의 × 결정적/비결정적
  • Thiel은 실리콘밸리가 비결정적 낙관주의에 과도하게 기울어 있다고 비판
    • 세상이 더 나아질 것이라 믿지만 그 이유와 경로를 설명하지 못하는 태도
  • 결정적 낙관주의자는 무엇을 만들 것인지 구체적으로 말함
    • 예: Elon Musk의 전기차, 화성 탐사
  • a16z의 전략은 비결정적 낙관주의
    • 개별 창업자는 결정적 낙관주의자
    • 실리콘밸리의 강점은 이런 사람들이 수천, 수만 명 존재한다는 점
    • 최적의 결과를 위해서는 가능한 많은 실험을 동시에 운영하는 것이 중요
  • 실리콘밸리는 1950년대 이후 9차례의 주요 기술 플랫폼 전환을 경험
  • 1990년대의 인터넷, 2000년대의 스마트폰, 2010년대의 클라우드, 2020년대의 AI는 사전에 계획된 결과가 아님
  • 생태계 전반의 유연성과 개방성이 이러한 연속적인 전환을 가능하게 만든 기반

AGI 개념과 함의

  • AGI의 ‘우주적’ 정의는 특이점, 인간 판단이 더 이상 의미를 갖지 않는 세계, AI 자기 개선 루프를 포함
    • 그런 세계에 살 만큼 운이 좋지도, 나쁘지도 않다는 인식
  • AGI의 ‘실용적’ 정의는 AI가 가장 가치 있는 경제적 과제 묶음을 인간 수준으로 수행하는 상태
    • 현재 AI 모델은 IQ 130~140 수준으로 측정
    • 인간 IQ는 160 부근에서 상한이 존재 (Einstein, Feynman 수준)
    • AI IQ는 이론적 상한이 없으며, 180·200·250·300도 가능
  • 인간과 동등한 수준은 각주에 불과한 단계
  • 핵심 질문은 인간 역량을 초과하는 기계가 존재하는 세계에서 무엇을 할 것인가
  • AI 의사, AI 변호사, AI 코더가 최고의 인간 전문가보다 뛰어날 가능성
  • 인간은 생물학적 한계에 묶여 있어, 성능이 어디까지 좋아질 수 있는지 가늠하기 어려움

Marc의 미디어 습관

  • 읽기 전략은 완벽한 바벨 전략
    • X 같은 실시간 정보
    • 오랜 시간 검증된 오래된 책
  • 그 사이에 있는 매체(신문, 잡지)에 대해 강한 회의감
    • 지난주 신문을 다시 읽어보면 예측 대부분이 실현되지 않음
  • 현업 실무자가 직접 생산하는 콘텐츠가 극도로 과소평가됨
    • Substack, 뉴스레터, 팟캐스트는 똑똑한 사람들의 사고에 직접 접근할 수 있는 통로
  • 실리콘밸리는 공유 문화가 강한 회사 타운이지만, 실제 회사는 실리콘밸리 그 자체
  • 올해의 영화로 Edington 언급
    • 2020년(COVID, BLM, 기술 불안)을 정면으로 다룸
    • 영화 산업이 피해왔던 제3의 레일(금기 주제) 을 건드림
    • 사람들이 현실 세계 사건을 온라인을 통해 경험하는 모습을 묘사

Marc의 제품 습관

  • 10세 아들이 Replit에 깊이 빠져 있음
    • 스스로 발견했기 때문에 더 매력적으로 인식
    • Star Trek: The Next Generation의 LCARS UI 디자인 언어로 게임을 바이브 코딩
  • AI 음성 기술에 강한 관심
    • Grok의 Bad Rudy(욕하는 너구리 아바타)는 파티 트릭
    • Sesame는 친밀하고 감정적인 음성 경험 제공
  • 음성 입력 기기의 성장 가능성 강조
    • 펜던트, 웨어러블, Meta 안경 등
  • Whisper Flow 앱 사용
    • 받아쓰기 도중 LLM과 대화 가능
    • “불릿 포인트로 정리해줘”라고 말하면 타이핑 없이 의도를 파악

마무리

  • AI 시대의 핵심 메시지는 “지금은 다시 만드는(build) 시간”
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hmmhmmhm 11시간전  [-]

T자형 인재.... 원래 제너럴리스트랑 스페셜 리스트 따로 아녔나요 ㅠ

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