“AI 모델 범용화…부는 개발사 아닌 유통‧결제망으로 간다”

AI 모델 성능이 오르고 가격이 내려갈수록 AI가 만드는 부는 모델 개발사가 아니라 AI를 사회에 퍼뜨리는 유통망과 결제 시스템을 장악한 기업에 쏠린다는 전망이 나왔다. 기업가이자 투자자인 윌 매니디스(Will Manidis)와 조 로버츠(Joe Roberts)는 10월 29일 이런 예측을 담은 논고 커맨딩 하이츠(The Commanding Heights)를 공개했다. 두 사람은 과거 기술 혁신 사례를 들어 AI 개발 경쟁과 미중 관계, 세계 경제 변화를 분석했다.

제목인 커맨딩 하이츠는 경제 핵심 부문을 지배하는 거점을 뜻한다. 블라디미르 레닌(Vladimir Lenin)이 1922년 국가가 주요 산업을 장악하는 구조를 설명하면서 쓴 표현에서 유래했다. 두 사람은 AI 시대 커맨딩 하이츠를 고도화하고 널리 보급되는 AI가 낳는 이익을 장기간 거둘 수 있는 희소하고 지배 가능한 경제적 지위로 정의했다. AI 모델 자체보다 AI를 이용자에게 전달하는 유통망과 경제 활동을 떠받치는 금융 인프라가 중요해진다는 시각이다.

이런 주장 배경에는 AI 모델 범용화가 있다. 범용화는 한때 특별한 가치를 지녔던 제품이나 기술이 널리 퍼지면서 경쟁 제품과 차별화하기 어려워지고 가격 경쟁이 심해지는 현상이다. 최첨단 AI 모델을 개발하려면 막대한 자금이 필요하지만 그 성능은 몇 달 뒤 나오는 후발 모델에 흡수된다. 가격 경쟁이 심해지면 최첨단 모델 개발에 성공해도 우위를 오래 유지하며 투자금을 회수하기 어렵다.

◇ 기술 만든 기업과 이익 거두는 기업은 다르다=두 사람은 AI 개발 경쟁 구조를 과거 기술 혁신과 비교했다. 활판인쇄 기술을 발전시킨 요하네스 구텐베르크(Johannes Gutenberg)는 인쇄 혁명 선구자가 됐지만 정작 자신은 재정난에 빠졌다. 철도 보급으로 생긴 거대한 부도 기관차를 발명한 사람들뿐 아니라 철도를 이용해 운송과 금융 사업을 펼친 사람들에게 돌아갔다. 논고는 이런 역사를 근거로 AI에서도 기술을 만든 기업과 그 기술의 경제적 이익을 거두는 기업이 반드시 일치하지는 않는다고 지적했다.

AI 개발 경쟁은 단순한 기업 간 경쟁을 넘어 미국과 중국 사이 국가 경쟁이 될 것으로 전망했다. 두 사람에 따르면 최첨단 AI 모델을 계속 개발할 수 있는 나라는 결국 미국과 중국으로 좁혀지고 AI 개발 역량이 국가 안보와 경제적 영향력을 좌우하게 된다.

금융·AI 전문가인 사이먼 테일러(Simon Taylor)는 10월 30일 X에 논고를 소개하는 글을 올렸다. 그는 미국이 세계 AI 컴퓨팅 자원 70%를 보유한 반면 중국은 5%에 그친다는 수치를 제시했다. 또 컴퓨팅 자원과 자본 우위를 바탕으로 미국이 최첨단 AI 개발 경쟁에서 유리한 위치를 유지하고 미중 사이에 냉전과 비슷한 관계가 형성될 것이라는 전망을 소개했다.

미중 경쟁이 격화하면 AI 모델 개발사는 일반 민간 기업과 다른 존재가 된다. 두 사람은 미국 정부가 AI 개발사를 국가 전략 자산으로 보고 출자나 특별 의결권 등을 통해 경영 영향력을 키울 수 있다고 내다봤다.

AI 개발에 필요한 설비 투자가 계속 늘면 정부가 금융 측면에서 AI 산업을 지원할 필요성도 커진다는 시각도 있다. 테일러는 미국 정부가 AI 투자를 유지하는 뒷배가 되고 경우에 따라 미국 국채 금리를 억누르는 정책까지 내놓을 가능성을 논고가 제시했다고 짚었다.

◇ 유통망과 결제 인프라가 이익 가져간다=AI 모델 개발과 별개로 중요해지는 건 AI를 실제 경제 활동에 잇는 구조다. 뛰어난 AI 모델이 나와도 기업 업무 시스템이나 스마트폰 앱에 넣어 이용자에게 전달하지 못하면 경제적 가치는 생기지 않는다. 두 사람은 AI 모델 유통 경로를 장악한 기업이 보급과 함께 이익을 얻을 것으로 예측했다.

AI 보급으로 기업 운영 비용이 내려가면 그동안 채산이 맞지 않던 사업도 성립한다. 경제 활동 총량이 늘면 결제와 거래 인프라를 제공하는 기업은 건당 이익이 작아도 거래량 증가로 수익을 늘릴 수 있다는 분석이다.

두 사람은 AI 시대 금융 인프라 사례로 미국 달러에 가치를 연동한 스테이블코인을 꼽았다. 스테이블코인은 미국 달러 같은 법정통화에 가격을 연동하는 걸 목표로 하는 암호자산이다. 논고는 AI로 국경을 넘는 경제 활동이 늘면 은행 계좌가 없던 사람들까지 포함해 달러 표시 디지털 결제를 쓸 기회가 많아진다고 예측했다.

논고는 달러를 기반으로 한 새 디지털 금융 시스템을 네오달러(Neo-Dollar)라고 불렀다. 두 사람은 중국이 위안화 자유 교환을 계속 제한한다는 전제 아래 중국산 AI 모델을 쓴 경제 활동이라도 최종 결제에는 달러가 쓰일 가능성이 높다고 봤다.

달러 연동 스테이블코인 발행사가 준비자산으로 미국 국채를 보유하면서 세계 곳곳의 스테이블코인 이용이 미국 국채 수요를 만드는 구조에도 주목했다. 두 사람은 AI 보급으로 달러 수요가 늘면 미국이 통화 가치를 낮추면서 재정 지출을 이어가기 쉬워질 수 있다고 주장했다.

◇ 개도국 일자리 줄고 격차 커진다=두 사람은 AI가 이끄는 경제 성장 혜택이 세계에 고르게 돌아가지는 않는다고 예측했다. AI 업무 자동화가 진행되면 그동안 선진국 기업에서 사무 작업과 소프트웨어 개발 등을 수주해온 개발도상국 일자리가 줄어든다는 것이다. 낮은 인건비를 강점으로 삼아온 나라들은 AI와 가격 경쟁을 벌이기 어려워 경제 성장 기회를 잃을 수 있다.

AI가 노동을 대체할수록 AI를 보유하고 활용하는 기업과 자본가에게 부가 몰리고 노동으로 소득을 얻는 사람들과 격차가 벌어진다는 게 두 사람 시각이다. 개발도상국에서는 일자리 감소에 더해 선진국 이주라는 선택지까지 제한돼 사회 혼란이 확산할 수 있다고 내다봤다.

기업 구조 자체도 바뀔 전망이다. 두 사람은 기존처럼 직원을 많이 고용하는 기업 대신 소수 인원이 AI를 관리하며 대규모 사업을 운영하는 기업이 늘어날 것으로 봤다.

◇ 일시적 병목과 장기 지배력은 다르다=테일러는 논고 전체 결론을 이렇게 정리했다. AI 모델 개발사는 정부 지원을 받는 공공 인프라 같은 존재가 되고 현재 AI 공급망에서 부족한 설비와 자원도 반드시 장기 이익 원천이 되지는 않는다는 것이다. 큰 경제적 가치는 AI가 있어야 비로소 성립하는 산업에서 나온다는 설명이다.

두 사람도 일시적으로 부족한 자원을 소유하는 것과 장기 이익을 얻을 수 있는 커맨딩 하이츠를 장악하는 건 다르다고 지적했다. 예를 들어 AI 데이터센터 전력 부족은 발전 설비와 송전망을 갖추면 해소될 수 있다. 두 사람은 경제 활동이 커질수록 중요성이 높아지고 지속적으로 이익을 낼 수 있는 구조를 커맨딩 하이츠로 규정했다.

다만 이 논고는 AI 모델 성능 향상과 가격 하락이 이어지고 AI가 경제 전반에 퍼진다는 전제에 선 미래 예측이다. 미중 AI 개발 경쟁과 정부의 AI 기업 관여, 스테이블코인 보급, 노동시장 영향 등에는 불확실한 요소가 많다. 그럼에도 두 사람은 AI 시대에 가장 큰 부를 얻는 쪽이 반드시 가장 뛰어난 AI 모델을 개발한 기업은 아니라고 주장했다. AI가 사회에 널리 스며들었을 때 유통망과 금융 인프라, AI가 새로 만드는 산업에서 누가 장기적 경제 지배력을 확보하느냐가 중요하다는 것이다. 관련 내용은 이곳에서 확인할 수 있다.