AI 버블과 작별인사하고, 다가오는 붕괴에 대비하세요
(latimes.com)- OpenAI가 출시한 GPT-5는 기대와 달리 전작보다도 사용성·성능이 떨어진다는 혹평을 받으며, AI의 끝없는 발전 신화에 제동을 걸었음
- 막대한 투자에도 불구하고 AI 기업 대부분은 아직 수익을 내지 못했으며, 주식시장 과열은 1990년대 닷컴 버블을 떠올리게 함
- GPT-5의 사례는 “스케일링=AGI 진화”라는 AI 업계의 핵심 전제를 무너뜨리며, 향후 수조 달러 규모의 데이터센터·칩 투자가 낭비가 될 위험을 드러냄
- 전문가들은 AI를 지능으로 오인하게 만드는 마케팅 과장, “환각”이라는 용어 남용, 그리고 실제 생산성 저하를 문제로 지적함
- 결국 AI는 과학적 용어가 아닌 마케팅 용어에 불과하며, 소수 기업만 이익을 독점하고 대다수는 비용을 치르게 될 수 있다는 경고가 제기됨
서론: AI 기대의 급격한 냉각
- 대다수 일반인들은 인공지능이 인간을 넘어설 것이라는 기대감이 2024년 8월 7일을 기점으로 급격히 식음
- 바로 이날 OpenAI가 출시한 GPT-5가 혁신 대신 사용자 경험과 기능 모두에서 실망만을 남김
- GPT-5는 수학 능력 저하, 잦은 오류, 불친절한 인터페이스 등 기존 제품보다 낮은 평가를 받음
AI 산업의 거품과 투자
- “AI 기업들은 지금 미국 경제를 지탱하는 핵심축이지만, 매우 거품처럼 부풀려진 모습임”이라고 전문가 Alex Hanna가 지적함
- Google, Amazon, Microsoft 등 대형 기업들이 OpenAI 및 AI 랩에 수천억 달러를 투자했으나, 아직 실질적 수익은 없음
- 기업들은 주가 부양을 목적으로 AI 투자 또는 AI 기반 제품임을 강조하는 현상이 두드러짐
- Nvidia가 과거 Intel과 비슷하게 주식시장 리더 역할 수행 중
GPT-5 출시와 신뢰 붕괴
- GPT-5 출시 이후 사용자가 미국 지도를 잘못 그리는 등 많은 오류를 경험함
- 예시: “Tonnessee”, “Mississipo”, “West Wigina” 등 실존하지 않는 주명 생성
- 미국 대통령 열두 명을 묻는 요청에는 아홉 명만 제시하며 오기까지 범함
- 커뮤니티 반응은 “기존 모델보다 못하다”, “짧고 불친절한 응답”, “선호 모델 선택권 박탈” 등으로 극도로 부정적임
- 언론에서 Futurism은 ‘조금 시시하다’, Ars Technica는 ‘대형 실패’로 평가함
- OpenAI도 부정적 여론을 빠르게 인지하여 이전 버전 접근권 회복 조치함
AI 확장 신화의 붕괴
- GPT-5 발표로 AI 업계의 ‘스케일업(확장) ’ 신화가 깨짐
- 더 많은 컴퓨팅 파워와 데이터를 투입하면 인공지능이 근본적으로 진화할 것이라는 믿음에 의문 제기
- AI 확장 신화를 믿고 데이터센터와 고성능 칩에 막대한 투자(2028년까지 약 3조 달러 필요 예상)
- 만약 기술 진화가 더뎌진다면 투자금 대부분이 낭비 위험에 직면함
인공지능이란 무엇인가: 의미의 혼란
- AI가 일관된 언어 생성 능력과 ‘지능’은 다름
- AI 챗봇이 “지능적”으로 보이는 것은 마치 사람의 의도와 사고가 존재하는 것처럼 착각하게 만듦
- 1960년대 Joseph Weizenbaum의 ELIZA 사례처럼, 단순한 챗봇도 인간이 기계에 감정이나 의지를 투사하게 만드는 현상을 이미 지적함
- 이러한 ‘인간화’ 경향은 현재 AI 홍보 때 적극적으로 활용됨
AI 환각, 기대와 현실
- AI의 ‘환각(hallucination) ’ 현상은 실제로 기계가 지각 능력을 가진 것처럼 오해받게 만듦
- 사실상 인공지능은 지각이나 인식 능력이 없음
- AI 도입이 대규모 일자리 상실과 생산성 급증을 불러올 것이라는 예측도 아직 실현되지 않음
- 오히려 생산성 감소 및 AI 산출물의 검증 필요성으로 업무 효율 저하 경향이 나타남
경제적 효과 및 전망
- MIT 교수 Daron Acemoglu는 AI로 인한 생산성 증가율을 0.5% 내외로 예측, 실제 기대보다 저조한 수치임
- AI 경제 효과 예측이 과장되었고, 혁신 수혜도 소수에게 편중될 것으로 분석됨
결론: AI 담론이 가지는 진실
- GPT-5의 실패는 AI가 과학적 진보가 아닌 마케팅 허상에 기댄 버블일 수 있음을 보여줌
- “AI가 의식과 지능을 가졌다”는 주장은 판매를 위한 수사일 뿐이며, 이익은 소수 기업에게만 돌아가고 대다수는 비용을 감당하게 될 수 있음
- 따라서 AI의 실제 한계를 직시하고, 무엇을 할 수 있으며 할 수 없는지를 냉정하게 바라보는 인식 전환이 필요함
Hacker News 의견
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이런 기사는 너무 편향적이라고 느끼는 입장임, 처음부터 "The AI con"이라는 책 쓴 사람의 인용문을 넣었다는 자체가 치우침의 증거라고 봄, Deepseek r1이 NVDA 죽일 거라는 6개월 전 담론이 떠오름, 누군가 의도를 가지고 이런 흐름을 만들고 기자가 그대로 속은 느낌임, GPT-5는 이미 예전부터 여러 모델을 연결해서 쓰는 구조로 발표했고 딱 그대로 구현했다는 점이 눈에 띔, 기존 상위 모델 대비 4~6배 저렴한 가격에 비슷한 성능, 정말 대단한 변화임, 특히 gpt5-mini는 agentic coding에서 가격 대비 미친 성능을 보임, 0.x달러로 세션을 돌려서 Claude 3.5/3.7로는 못 했던 것도 가능해짐, RL 쪽 개선 효과가 뚜렷하게 느껴짐
- GPT-5가 여러 모델 조합이라는 건 원래 그렇지 않았음, Altman이 예전에 엄청난 부스트를 걸었던 거 듣거나 읽어본 적 있는지 묻고 싶음, GPT-4.1 실패 이후에 설명을 슬쩍 바꾼 거임, 성능과 가격 얘기는 Deepseek 논문 내용 실현한 거 아닐까 의심 듦
- 이건 논설(Opinion)임, 원래 편향적임
- 만약 GPT-5 극찬 기사 써놓고 첫 인용구가 Sam Altman 거라면 "좋은 기사네"라고 할 거 아님? 결국 편향은 불편할 때만 문제 삼는 듯함
- "작년에 이미 발표된 정책"이라는 주장에 근거가 필요한 상황임, 반대 의견이 많이 보임, AI 업계는 실제로 비약적인 발전보다 골포스트를 옮기기만 하는 경우가 더 많다고 확신함
- 이건 뉴스가 아니라 논설임, 예전엔 논설과 뉴스 구분 못하는 사람 많지 않았는데 요즘 구분하는 사람이 줄어듦, 나는 동의하지 않는 논설을 악마 옹호론 관점으로 읽으면서 반박 논리나 내 도메인 지식으로 대응하는 연습에 활용함, 이번엔 ChatGPT의 실제 효용이 투과되어 hype만큼은 아니라고 지적하는 게 핵심인데 "AI 버블 붕괴 시작"까지 연결 짓는 건 너무 앞서간다고 느낌, 실망의 골은 언젠가 오겠지만 지금은 아니라고 생각함
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Facebook이 루이지애나 북부에 짓는 데이터센터 때문에 Entergy가 짓는 거대 발전소의 전기 요금을 Meta가 혹시 안 내버릴 경우 내 전기요금이 어떻게 될지 기대 반 걱정 반임 기사 링크
- Louisiana 공공 규제 회의에 참석해서 들었는데, Entergy가 "Meta Platforms 자산은 2조 달러라서 뉴욕 로펌 의견도 받았으니 그냥 믿는다"라며 사업을 강행했음, 4:1로 통과됨, 심지어 "Meta Platforms가 미국 5대 은행보다 시총이 높으니 은행 보증은 필요없다"는 발언까지 들었음
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AI 버블 붕괴 이후 업계 리더라는 사람들이, 인텔리전스를 단순 데이터베이스 기능+확률+통계 정도로 생각했다는 것에 속은 이유를 설명하느라 진땀 흘릴 날이 올 것임
- 이 hype는 대량 채용 후 대량 해고에 대한 핑계로 만든 거라는 확신을 지니고 있음
- 닷컴 버블 때 인터넷이 사라지지 않은 것처럼, AI 버블 붕괴가 온다 해도 각종 비즈니스에서 AI의 이득을 발견하는 중이니 계속 개발이 이어짐을 예측함
- "이건 잘못된 비판임", "행렬 곱셈일 뿐"이라고 치부할 수 있지만, 양자역학이나 화학, 생명과학까지 인류 문명의 근간도 결국 선형대수에 기반했는데, AI도 그냥 그 위에 얹힌 문명 구성 요소 중 하나임을 인정해야 함
- 사람이 직접 책임지는 문화가 없는 미국식 비즈니스에선 아무도 진짜로 책임지지 않음, 주식회사 주주질문조차 "어떻게 이렇게 이겼어요?" 수준의 자기자랑이 됨, Hadoop, 블록체인, 노코드, 이전 AI 붐 등등 다 뻔한 hype였는데도 사과하거나 책임지는 모습 안 보임
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Altman이 왜 이렇게 이번 릴리스를 과대포장했는지 이해가 안 감, 그리고 저 수상한 Star Wars 사진들은 또 뭐였는지 궁금함
- 초반엔 정치인들이 언급만 해도 반응이 꽤 컸음, 2024년 2월에 칩과 AI 분야에 수조 투자 요청도 있었고 기사도 있음, 그 뒤로 White House 트럼프-소프트뱅크까지 $500B Stargate 프로젝트 발표했지만 실제론 데이터센터 하나만 지어졌음, 초반 성공에 힘입어 hype 다시 먹힐 거라 생각했지만 이제는 실제 AI 능력을 더 면밀히 보는 분위기임
- 이제 Altman이 장기전을 준비하는 느낌임, 닷컴 버블 시절 Amazon, Google처럼 OpenAI를 끝까지 살아남는 메이저로 만들려는 전략을 쓰고 있다고 생각함, 실제로 몇몇 다른 기업들도 hype의 정점이 다가오고 있다는 걸 눈치채고 생존 전략을 세우고 있다고 봄
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닷컴 버블이 현 AI 상황과 유사하다는 비유가 와닿음, Nvidia가 그때 Cisco 같은 역할을 함, Cisco는 거품 정점에 세계에서 가장 가치 높은 기업이었지만 2년만에 90%나 하락했음, 다 쓸모없는 광섬유(설치만 하고 미사용, dark fiber)도 생김, 이번에 OpenAI와 소규모 AI 스타트업 대부분 망할 것이고, Microsoft, Google, Meta는 사업부 축소 후 손실 정리하면서도 R&D는 멈추지 않을 것임, 바람직하게는 거품 종료 후 클라우드 컴퓨팅 자원이 남아 저렴하게 푼다면, 신규 스타트업들이 아이디어로 재활용할 수 있는 인프라가 될 것임, 투자자들은 포트폴리오 손실에 허덕이고 암호화폐 시장까지 같이 흔들릴 것이라 전망함
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AI 거품임이 더 가능성 높다고 나는 결론 내림, S&P 섹터별 ETF 매수를 고민한 적 있음, 기존 S&P 인덱스가 기술주 비중이 높은 게 무서워 분산하려 했는데, 실제로는 수수료가 너무 높아서(0.39% 정도) 망설이고 있음
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“외부 회의에서 결론난 단 하나의 사실은 ‘모트(진입장벽)가 없다’는 점임", 저자도 맞는 얘기할 수 있지만, 실질 문제는 공급과잉임을 강조함
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이전 글에서 본 인상 깊은 말이 있음, "AI가 성공하는 건 딱히 다른 재밌는 게 없어서"라는 논지였음, 다른 흥미 요소가 등장해야 AI 거품이 터지지 않을까 생각함
- 한편으로 Claude가 실제로 내 로봇 만들기에 하드웨어 및 소프트웨어 개발을 돕고 있음, 물론 혼자서도 할 수 있겠지만 이렇게 빨리, 일상 틈틈이 할 수 있는 건 AI 덕분임
- 블록체인도 과거엔 비슷한 상황이었을 수 있다는 점을 지적하고 싶음, 다른 흥미거리에 붐이 교체된 사례로 볼 수 있음
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미국 정부가 시중 통화량 줄이거나 환율이나 자산을 축소할 것이라 기대하는 사람 있음? 그런 게 아니라면 거품은 계속됨, 아니더라도 그때그때 거품 대상만 바뀔 뿐임
LLM은 인공지능이 아니다
LLM은 지능이 아니라는 건 인공지능 공부를 학부에서만 해도 알 사안인데 이걸 고졸 유대인 따위의 마케팅 Stunt에 넘어간 게 문제
현재의 LLM업계에서 벌어지는 황당한 일은 수소트럭으로 사기 친 니콜라를 떠올리게 한다.
수소연료전지를 만들지 못하고 수소전기트럭이라고 껍데기만 만든 업체가 사기치다 망한 것이나 지능을 못 만들고 LLM챗봇이나 만들고서 이게 지능이라고 두럅다며 쇼하는 고졸 유대인이나 개낀도낀 수준
미국은 핵심 기술을 어떤 분야에서도 이제 제대로 확보할 역량은 없고 SBS를 통한 마케팅만으로 돈을 끌어 들이는 메도프 수준의 폰지 사기아니면 존재 이유가 없는 나라로 추락.
향후 돈되는 AI분야는 절대로 Computer Vision AI이고 이게 미래 전쟁과 군사력을 좌지우지 할 것
그런데 Computer Vision AI분야는 중공이 세계 1위로 급부상하며 패권 국가로 성장중.
미국에서처럼 LLM위주의 거대 자본투자가 버블로 폭발하면 이제 미국은 AI분야 주도권을 중공에 상실할 가능성이 아주 큼.
서구 사회에 다수를 차지하는 Wordcel들에 의한 현재 LLM투자는 지금 벽에 부딪치고 있는 중이고 이에 대한 공과는 철저하게 따지는 자본가들에 의해 난도질당 할 것이며 Computer Vision AI 등 관련 분야로보 파급이 되어 상당기간 AI산업이 위축될 가능성이 큼.
이에 비해 국가가 연구개발을 추진하는 중공은 이런 미국발 AI버블에서 비교적 안전할 가능성이 큼.
따라서 이번 LLM과잉투자는 미국을 패권 국가에서 이등국가로 고착시키는 계기가 될 가능성이 큼
LLM의 유행이 과하다는 주장은 알겠고 동작원리가 연역,귀납과 같은 추론이 아니라는 것은 공감하는데요. 인공지능과 지능은 동의어가 아니기도 하고 그걸 동일시하거나 의인화하는 사람들이 문제이지 않나요?