2023년부터 현재까지 IT 업계의 최대 화두는 생성형 AI입니다. 특히 ChatGPT와 같은 언어 모델의 등장은 인공지능이 인간의 창의성 영역까지 진입할 수 있음을 보여주며 대중의 관심을 끌었습니다.

그러나 초기에 있었던 기대감과 달리 AI 기술 상용화가 기대에 미치지 못할 것이라는 회의론이 서서히 고개를 들고 있습니다. AI의 거품이 꺼지고 있는 것은 아닌지에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있습니다.

인공지능 이미지. Freepik

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비용이 매출 두 배…AI 모델 운영 지속가능할까?

2023년 이후 많은 생성형 AI 스타트업이 등장했고 막대한 투자가 이루어졌습니다. 하지만 많은 AI 스타트업이 투입 비용 대비 수익을 내지 못하면서 지나친 자본 투입으로 인공지능 시장에 대한 기대가 거품이 될 수 있다는 우려가 커지고 있습니다. 또한 AI의 생산성에 대한 기대가 과도하다는 지적도 있습니다. 이러한 상황은 2000년대 초 있었던 ‘닷컴 버블’과 유사한 패턴을 보일 수 있다는 의견도 있습니다.

AI 기술을 개발하고 유지하는 비용은 예전보다 줄었으나, 여전히 대형 언어 모델(LLM) 같은 시스템을 개발하고 운영하는 데는 천문학적 비용이 듭니다. 영국 대형 투자은행 바클레이즈는 빅테크 기업들이 2026년까지 AI 모델 개발에 연간 600억 달러를 지출할 것으로 예상했지만, 그에 따른 매출은 약 200억 달러에 그칠 것으로 전망했습니다. 실제로 챗GPT를 앞세운 오픈 AI의 올해 매출은 약 6조 원에 이를 것으로 예상하지만, 운영 비용은 최대 12조 원에 달할 것으로 보입니다. 오픈 AI의 경쟁사인 앤트로픽 역시 매출(약 1조 원)에 비해 비용(3.7조 원)이 상당히 클 것으로 예상됩니다. AI 업체들이 개발 및 운영 비용을 줄이는 방법을 찾지 못한다면 결국 사용자들에게 높은 비용을 부과할 수 있습니다.

생성형 AI는 기술적인 한계도 드러내고 있습니다. 인종차별이나 성차별 등 편향된 답변을 제공하거나 예상치 못한 오류를 일으키는 문제로 인해 당장의 상용화가 어려운 상황입니다. 게다가 AI로 자동화할 수 있는 업무는 전체 5% 미만이며, 향후 10년 안에 큰 변화가 없을 것이라는 분석도 있습니다. 생성형 AI의 실질적인 가치는 여전히 의문시되고 있으며 막대한 자본을 투입해도 업무 효율성과 생산성에서 큰 효과를 보지 못할 것이라는 우려가 나오는 이유입니다.

수많은 데이터를 처리하는 데이터 센터. Freepik

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“기술 전환기 속 필연적 투자일뿐”

하지만 AI 거품론이 무색하게 미국 빅테크 기업을 중심으로 더욱 과감한 투자가 진행되고 있습니다. 구글·마이크로소프트·메타 등 빅테크 기업은 2024년 상반기에만 AI 관련 분야에 총 1060억 달러(약 144조 원)를 투자했습니다. 시장 조사 기관의 예측에 따르면 향후 5년 동안 데이터 센터를 비롯해 AI 관련 인프라 구축에 1조 달러(약 1360조 원)가 투입될 것으로 전망됩니다.

생성형 AI 거품론에 대해 필연적으로 나타날 수밖에 없는 기술 분야의 전환기라는 주장도 있습니다. 순다르 피차이 구글 CEO는 “기술 전환기에 특정 기술에 과소 투자하는 것이 과잉 투자보다 더 큰 위험을 초래한다”고 말했습니다. 더 많은 자본을 투자해 시장과 기술을 신속하게 선점하는 것이 장기적인 관점에서 이익과 이점을 얻을 가능성이 크다는 시각입니다.

오픈 AI의 영상 제작 도구 '소라'. Medium, Gao Dalie

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아직 완전히 대중화된 단계는 아니지만 생성형 AI는 이미 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 이미지·음악 등 다양한 콘텐트를 자동으로 생성하여 창작 과정의 효율성을 극대화할 수 있습니다. 영상 제작 도구 ‘소라’는 놀라운 양질의 콘텐트를 보여주며 누구나 영상 제작이 가능한 시대를 열 것으로 기대됩니다. 콘텐트 분야 외에도 생성형 AI는 마케팅·교육·예술·게임 개발·의료·법률 등 여러 분야에 적용될 수 있습니다.

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제2의 닷컴 버블 VS 기술 반전 초기 단계의 일시적 현상

2000년대 닷컴 버블과 현재 AI 열풍은 겉으로는 비슷해 보이지만 근본적으로 다릅니다. 닷컴 버블 당시 투자자들은 스타트업에 과도한 자금을 쏟아부었음에도 실체가 있는 기술은 많지 않았습니다. 그 결과 많은 기업이 파산했습니다. 반면 생성형 AI는 이미 다양한 분야에서 쓰이고 있습니다. 또한 대규모 데이터 처리와 컴퓨팅 자원을 요구하는 현 상황은 시간이 지나면서 최적화되고 효율성도 높아질 것으로 예상합니다.

2000년대 닷컴 버블을 형성화한 이미지. 7 Startup

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최근 오픈 AI가 공개한 ‘지피티 오원(GPT-o1)’같이 인공지능이 추론하는 모델이 등장하면서 생성형 AI의 2차 진화가 가능하다는 의견도 있습니다. 기존의 AI 발전은 파라미터나 학습 데이터를 계속 늘리는 방식이지만, AI가 사람처럼 고민하면서 생각하는 시간을 늘리는 방식이 등장했습니다. 앞으로 AI 개발은 비용과 데이터를 쏟아붓는 방식이 아니라 AI의 효율을 높이고 최적화하는 방식으로 나아갈 것으로 보입니다.

생성형 AI 거품론은 기술 발전 초기 단계에서 나타나는 일시적인 현상일 뿐, 장기적으로는 그 가치를 증명할 것이라는 의견과 여전히 생성형 AI는 수익성이나 활용성을 증명하지 못하고 있다는 의견이 팽팽히 맞서고 있습니다. 따라서 생성형 AI의 미래는 기술적 발전과 실제 활용 사례에 따라 그 진정한 가치가 입증될지, 아니면 거품처럼 사그라질지에 대한 논쟁이 계속될 것으로 보입니다.

윤준탁 IT 칼럼니스트

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