# AI의 미래 — '정보의 기반'을 지닌다는 것의 의미

> https://bookfactory.kr/c/ai-tech/10663
> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-08-27T07:01:02.073Z

---

![見出し画像](https://assets.st-note.com/production/uploads/images/298414174/rectangle_large_type_2_d0fcc4ab2b61c2ccd206be7505c16779.png?width=1280)

※ AI 관련 정보는 나날이 변화하고 있습니다. 본 기사의 내용은 기사 업데이트 시점을 기준으로 합니다. 읽기 전에 기사의 업데이트 날짜를 확인해 주세요.

죄송합니다. 번역할 일본어 본문이 제공되지 않았습니다. 본문 청크 2/75를 보내주시면 자연스러운 한국어로 번역해 드리겠습니다.

'AI란 무엇인가?'라는 제목의 이 5회 연재도 오늘로 마지막 회입니다.

#17번 글에서 AI의 정체(다음에 올 것을 예측하는 장치)를 살펴보았습니다. #18번 글에서는 그 70년의 역사를 더듬어 보았습니다. #19번 글에서는 OpenAI라는 한 기업의 이상과 자본에 관한 이야기를 추적했습니다. #20번 글에서는 현재 경쟁의 지형을 조망했습니다.

마지막으로, 가장 중요한 질문에 답하겠습니다. 그렇다면 앞으로 어떻게 될까요? 그리고 우리는 무엇을 해야 할까요?

미래를 두렵게 만들기 위해 쓰는 것이 아닙니다. 그 반대입니다. 무작정 두려워하지 않고, 올바르게 대비할 수 있는 지도를 드리며 마무리하겠습니다.

죄송합니다. 번역할 일본어 본문 청크가 제공되지 않았습니다. 본문 내용을 입력해 주시면 자연스러운 한국어로 번역해 드리겠습니다.

## 앞으로 AI는 더욱 "진화"할 것이다

한 가지 분명한 사실이 있습니다. AI는 앞으로 더욱 빠르고, 더욱 지능적으로 발전할 것이라는 점입니다.

19번째 글에서 말씀드렸듯이, 이제 AI는 AI 자신의 개발을 돕기 시작하고 있습니다. Claude는 자사 코드의 80% 이상을 작성합니다. 그만큼 인간은 더 빠르게 다음 AI를 만들 수 있습니다. 이 'AI가 AI를 가속화하는' 순환이 돌기 시작한 이상, 속도가 느려질 이유는 당분간 없습니다.

국가나 유엔 차원의 규제와 통제를 시행한다 해도, 이를 따르지 않는 국가나 조직이 있다면 구속력이나 실행력을 갖추기 어렵습니다. 따라서 세계의 흐름도 기본적으로 진화를 멈추려 하지 않는 것으로 보입니다.

(AI가 스스로를 끝없이 똑똑하게 만들어 가는 것 ―― 이것은 재귀적 자기 개선이라고 불리며, 또 다른 이야기입니다. #19 기사에서 언급했듯이, Anthropic은 여기에 의도적으로 브레이크를 걸고 있습니다)

지난달의 상식이 오늘은 이미 진부해진다. 그런 시대가 한동안 계속될 것입니다.

여기서 많은 사람들이 두 부류로 나뉩니다. "너무 빨라서 따라갈 수 없다"며 그 자리에 멈춰 서는 사람. 그리고 파도의 '원리'를 알고, 타는 법을 선택할 수 있는 사람.

이 연재는 후자가 되기 위한 지도였습니다.

## ▶단, 그 '빠름, 지능'에는 한계가 있다 ── 전기와 데이터센터의 쟁탈전

여기서, 또 하나 중요한 현실이 있습니다. 사실 그 '빠름'도 '지능'도 무제한이 아닙니다. 가속을 제약하는 물리학의 벽이 존재하는 것입니다.

현재 AI 업계에서 가장 큰 제약이 되고 있는 것은, 사실 모델의 지능이 아닙니다. 그것을 구동하는 '전기'와 '데이터센터'의 확보입니다.

실제로 전 세계 데이터센터가 사용하는 전력은 2025년부터 약 5년 동안 대략 두 배로 늘어날 것으로 전망됩니다. 그런데 이를 뒷받침할 전력망이나 변압기 같은 부품 공급이 따라가지 못하고 있습니다(고압 변압기는 이제 납기가 5년이나 걸린다고 합니다). 조사 기관 가트너는 2027년까지 AI용 데이터센터의 40%가 전력 부족에 빠질 것으로 예측합니다.

이 벽은, 이름난 거인들의 발밑조차 흔들리게 합니다.

- Anthropic ―― 수요가 예상을 뛰어넘어 증가하면서 컴퓨팅 자원이 부족해졌습니다. 2026년 상반기에는 "Claude의 응답 속도가 느려졌다"는 사용자들의 불만이 쏟아졌고, CEO 본인도 "컴퓨팅 자원이 최대 제약 요인"이라고 인정했습니다. 이후 Google 및 Amazon과 각각 수조 엔 규모의 컴퓨팅 자원 계약을 잇달아 체결했습니다.
- Google ―― 자사 전용 칩을 타사에 판매하는 한편, 사내 연구자들은 그 칩을 기다리는 순번 대기 상태에 있다고 보도되었습니다(2026년 5월). 부족한 물량은 외부에서 급히 추가로 빌려 쓰고 있습니다.
- OpenAI — 반대로, 일찍부터 차원이 다른 승부수를 던지고 있습니다. 'Stargate'라는 이름의 총 5,000억 달러(한화 70조 원 이상) 규모의 데이터센터 계획입니다.

즉 ―― 가장 현명해야 할 거대 기업들조차 모델의 내부 성능을 겨루기 전에, 전기와 데이터센터를 둘러싼, 지루하고 끝이 보이지 않는 싸움의 한복판에 있는 것입니다.

전력을 확보하기 위해서라면 각 기업은 체면을 가리지 않습니다. 일론 머스크에 이르러서는 SpaceX와 xAI를 합병·상장시키고, 태양광이 끊이지 않는 우주에 데이터센터를 짓는 계획까지 추진하고 있습니다. 우주의 태양광인지, 핵융합인지, 전혀 새로운 에너지 절약 기술인지 — 어떤 것이 해답이 될지는 아직 아무도 모릅니다. 다만, 에너지야말로 가장 큰 과제라는 것만은 분명합니다.

이것은 국가 간의 싸움이기도 합니다. 대략적으로 말하자면 ―― 미국은 최고의 칩을 보유하고 있지만, 이를 구동할 전력이 부족합니다. 중국은 전력은 충분하지만, 수출 규제로 인해 최고의 칩을 손에 넣을 수 없습니다. 그래서 중국은 자체 칩이나, #19 기사에서 언급한 Kimi K3처럼 적은 계산 자원으로도 효율적으로 작동하는 설계 쪽으로 방향을 틀고 있습니다.

참고로 ―― 이 치열한 쟁탈전 속에서 가장 확실하게 돈을 버는 곳은 AI를 만드는 회사가 아닙니다. 그 각 회사에 반도체라는 '도구'를 파는 NVIDIA, 그리고 그에 이어지는 공급망 기업들입니다. 골드러시 때 가장 크게 이익을 본 것이 금을 캐는 사람이 아니라 곡괭이와 삽을 판 가게였다는 ―― 그것과 같은 구도입니다.

게다가 그 "곡괭이"=최첨단 반도체는 어느 한 기업이나 한 나라만으로는 만들 수 없습니다. 설계는 미국(NVIDIA), 제조는 대만(TSMC), 그 회로를 새기는 장치는 네덜란드(ASML), 그리고 그 공정에 없어서는 안 될 특수 소재와 부품은 일본의 ―― 때로는 동네 공장 같은 ―― 전문 메이커가 쥐고 있습니다. 선두를 따라잡을 기세인 중국도 핵심은 일본이나 네덜란드의 기술 없이는 진척할 수 없습니다. 어느 한 곳이 빠지기만 해도 AI의 진화 자체가 발걸음을 멈출 수도 있습니다 ―― 세계는 그만큼 복잡하게 서로 의존하고 있는 것입니다.

이면을 굳이 전해드린 데는 이유가 있습니다. 거대 기업들의 최첨단 AI조차 이토록 불안정하고, 전 세계가 서로 의존하는 토대 위에 놓여 있다는 것을 알려드리고 싶었기 때문입니다. 계산 자원을 두고 벌이는 경쟁에 따라 어제까지 최고였던 AI가 오늘은 조금 무거워질 수 있습니다. 순위도, 사용감도, 앞으로도 계속 흔들릴 것입니다.

그러므로 ―― 그 흔들림에 일일이 기뻐하고 낙담해도 끝이 없습니다. 흔들려도 사라지지 않는 것, 즉 당신 곁에 쌓아 올린 토대에야말로 눈을 돌려 주셨으면 합니다.

## ‘편리하네’에서 멈추는 회사에, 무슨 일이 일어날까

AI를 단순히 편리한 마법의 상자처럼 사용하는 것 ―― 그것 자체는 나쁜 일이 아닙니다. 하지만 조직이 거기서 멈춰 버리면, 조용히, 그러나 확실히 위태로워집니다.

이유는, 이 연재에서 지금까지 살펴본 것의 정반대이기 때문입니다.

- #17번 기사에서 설명했듯이, AI는 사실을 확인하는 것이 아니라 그럴듯한 말을 계산하고 있을 뿐이다. 그래서 태연하게 틀린 답을 한다.
- 그 실수는 매끄러운 문장으로 나오기 때문에, 실수임을 알아차리기 어렵다.
- 메커니즘을 모르는 조직은 그 “그럴듯한 거짓말”을 그대로 자료나 판단에 반영해 버린다.

한 명의 담당자가 알아차리지 못하고 흘려보낸 AI의 오류가 회의를 통과하고 의사결정을 통과해 바깥으로 나간다. "편리하네"에서 멈춘 조직은 아무도 그 오류를 막을 수 없습니다.

반대로 말하면 ―― 요점마다 구조를 이해하는 사람이 한 명만 있어도 그 사고는 막을 수 있습니다. "이건 AI가 확률로 만든 문장이다. 여기서는 사실 확인을 하자"라고 말할 수 있는 사람. 그 한 사람이 있느냐 없느냐가 앞으로 조직의 갈림길이 됩니다.

## ▶ '토대'란, 도구의 조작이 아니다

그러므로 내재화의 토대란 특정 도구를 사용할 수 있다는 뜻이 아닙니다. Claude Code의 사용법도, Gemini의 사용법도 내년이면 바뀌어 있을지 모릅니다.

진정한 토대는 단 하나뿐입니다. AI가 무엇인지, 그 작동 원리부터 이해한 사람이 조직 안에 있다는 것입니다.

그 사람이 있으면,

- 새로운 AI가 나와도, "이것은 요컨대, 그 구조의 연장선이다"라고 꿰뚫어볼 수 있다
- #19 기사에서 말한 대로, 뉴스에 휩쓸리지 않고 "이것은 사실인가, 아니면 누군가의 의도가 담긴 것인가"라고 한 단계 더 깊이 읽을 수 있다.
- 이 기술은 우리 쪽에서 활용할 수 있겠다, 이 기술은 우리 쪽에는 필요 없겠다, 라고 판단할 수 있다.
- 그리고 #16 기사에서 설명한 대로, AI에게 맡길 부분과 사람이 직접 쥐고 있어야 할 부분의 경계를 명확히 나눌 수 있다.

도구는 변합니다. 하지만 이 '보는 눈'은 평생의 자산입니다. 이 연재가 줄곧 '사용법'이 아닌 '원리'에 관한 이야기를 해 온 것은 바로 그 때문입니다.

## 따라잡는 비용은, 시간이 지날수록 더 높아진다

“우리 집은 아직 괜찮아. 마음이 정리된 다음에 시작하자”라고 생각하는 마음, 잘 이해합니다.

하지만, 구조적으로 이것만은 말씀드려 두겠습니다. AI가 빠르고 똑똑해지기를 계속하는 한, 기다릴수록 격차는 더 벌어집니다.

먼저 기반을 다진 조직은 새로운 AI가 나올 때마다 그것을 능숙하게 활용하며 한 걸음 더 앞서 나간다. 기반이 없는 조직은 그 새로운 AI의 의미조차 이해하지 못한 채, 격차를 바라보기만 할 뿐이다. 이 격차는 시간이 지남에 따라 덧셈이 아니라 곱셈으로 벌어진다.

![画像](https://assets.st-note.com/img/1786547416-JXNPGO95ntZIxWfbB6md1ACL.png?width=1200)

그러므로 가장 저렴하게 기반을 다질 수 있는 때는 언제나 ‘지금’입니다. 내일이 되면 따라잡아야 할 거리가 조금 더 멀어져 있기 때문입니다.

(물론, 당신 회사의 역량이나 사정을 무시하고 무리하게 서두르라는 이야기는 아닙니다. 다만 '언젠가'가 아니라 '작게, 지금' 시작하는 것의 의미는 알아두셨으면 합니다)

## 오늘부터, 할 수 있는 한 걸음

과장된 결단은 필요 없습니다. 첫걸음은 놀랄 만큼 작아도 괜찮습니다.

- 회사 내에서 가장 번거로운 정형 업무 하나를 떠올려 본다 ―― #08 기사의 실천편에서 다뤄온 유형의 것이다.
- 그것을 AI에게 “이렇게 하고 싶다”고 말을 걸어보는 것이다.
- 그리고 ―― 이 연재에서 얻은 「구조의 이해」를, 한 사람만이라도 좋으니, 옆 사람에게 이야기해 보세요.

세 번째가 가장 중요합니다. 이해하는 사람을 조직 안에서 한 명부터 늘려 나가는 것입니다. 그것이 가장 확실하고 가장 무너지기 어려운 '기반 다지기'입니다.

## ▶ 마지막으로 ─ 왜 이토록 ‘토대’에 집착했는가

5회에 걸쳐, 멀리 돌아가는 것처럼 보일 수도 있는 "도대체 AI란 무엇인가?"에 대한 이야기를 해왔습니다.

제가 이토록 토대에 집착한 이유는 ―― #20 기사에서 보았듯이, 유행을 쫓는 속도에서는 큰 회사도, 자본이 두터운 회사도 이길 수 없기 때문입니다. 그러나 구조를 이해하고, 자사 현실에 맞춰 확실하게 내재화를 추진한다면 ―― 바로 그 부분에서, 당신의 회사는 충분히 싸울 수 있습니다. 오히려 거기에こそ 승기가 있습니다. 큰 회사의 아성(牙城)이야말로 가장 무너지기 쉬운 부분이기도 합니다.

화려한 AI의 마법에 휘둘리지 않는다. 그 정체를 파악한 뒤, 도구로서 조용히 활용한다. 그것이 가능한 사람과 조직이 이 격변의 시대를 가장 멀리까지 나아갑니다.

“AI란 도대체 무엇인가?” ―― 그 질문에 대해, 당신 나름의 답을 가질 수 있었다면. 이 지도는 이제 당신의 것입니다.

이번에는 「일본어로 읽는 세계의 명작」 제2탄으로, 프랑스의 동화 작가 샤를 페로가 쓴 『잠자는 숲속의 미녀』를 소개합니다. 이 이야기는 1697년에 출판된 페로의 동화집 『옛날이야기』에 수록된 작품으로, 이후 그림 형제의 『들장미 공주』 등 여러 판본에 영향을 주었습니다. 페로 버전의 특징은 잔치에 초대받지 못한 요정의 저주와, 공주가 백 년 동안 잠들어 있다가 왕자의 키스로 깨어난다는 서사 구조입니다. 또한, 페로의 원작에는 잠에서 깨어난 후의 이야기도 포함되어 있어, 동화의 원형을 살펴볼 수 있는 중요한 작품입니다.

그 지도를, 진심으로 드립니다.

5개의 섬이 이 5부작의 5개 기사에 해당합니다. 섬에 내려서면 그 회차의 볼거리를 순서대로 따라갈 수 있습니다. 그리고 상공에는 내재화 로드맵(#11 기사의 리뉴얼 대륙)이 대륙처럼 펼쳐져 있습니다.

죄송합니다. 요청하신 URL에서 본문 청크 68/75를 가져올 수 없습니다. 제공된 링크는 로컬 파일 경로로 보이며, 실제 일본어 게시글 본문이 포함되어 있지 않습니다. 번역할 원문 텍스트를 직접 제공해 주시면 정확하고 자연스러운 한국어로 번역해 드리겠습니다.

스마트폰에서도 작동합니다. 손가락으로 빙글빙글 돌려보세요. 이 지도도, 연재에서 보여드렸던 도구들도, 모두 AI에게 "이렇게 하고 싶다"고 말하기만 하면 만들어진 것입니다.

중요한 것은 "당신이 무엇을 하고 싶은가"입니다.

그 일종의 욕망을 솔직하게 표현할 수 있느냐 없느냐. 그것뿐인 차이입니다.

그리고 앞으로도, 귀사의 '확실한 한 걸음'을 곁에서 계속 비추겠습니다.

이번에는 「아이돌 마스터 샤이니 컬러즈」의 악곡 「다이아몬드」에 대해 이야기해 보려고 합니다. 이 곡은 제가 가장 좋아하는 곡 중 하나로, 가사와 멜로디 모두 깊은 인상을 남깁니다. 특히, 이 곡이 지닌 메시지성과 표현력은 듣는 이에게 강한 울림을 줍니다.

이 계정에서는 기업의 AI 내재화에 도움이 되는 관점을 주 1회 정도의 페이스로 게시하고 있습니다. 관심이 있으신 분은 꼭 팔로우 부탁드립니다.

죄송합니다. 번역할 일본어 본문이 제공되지 않았습니다. 본문 청크 75/75의 내용을 입력해 주시면 자연스러운 한국어로 번역해 드리겠습니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/ai_naiseika/n/n54fd60e90f04)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 43청크*

[원문 보기](https://note.com/ai_naiseika/n/n54fd60e90f04) | 출처: note.com