AI 시대 생존 전략 (패스트 팔로우 불가능, 피지컬 AI, 빅테크 미래)
인공지능은 더 이상 미래의 기술이 아닌 현재 진행형입니다. 챗GPT 출시 이후 3년도 안 되는 시간 동안 사회 전반이 급격히 변화했으며, 이제 많은 사람들이 사업과 개인 의사결정에 AI를 활용하고 있습니다. 뇌과학자 김대식 교수는 이러한 변화 속에서 대한민국이 직면한 근본적인 문제와 해법을 제시합니다. 과거 산업화 시대의 성공 공식이 더 이상 작동하지 않는 AI 시대, 우리는 어떤 전략으로 생존해야 할까요?
패스트 팔로우 불가능: 대한민국의 AI 시대 멘붕
대한민국이 AI 시대에 심리적 멘붕에 빠진 이유는 명확합니다. 과거 산업화 시대에는 선진국을 벤치마킹하는 '오픈북' 방식으로 성공할 수 있었지만, AI는 역사가 아닌 실시간으로 업그레이드되는 현재 진행형 기술입니다. 김대식 교수는 AI의 핵심이 알고리즘을 특정 산업에 어떻게 적용하느냐에 있으며, 이에 대한 답은 아무도 모른다고 지적합니다. 패스트 팔로우가 불가능한 첫 번째 이유는 발전 속도입니다. 중공업과 달리 AI는 5년이 중공업의 50년과 같을 정도로 빠르게 발전하여 격차가 순식간에 벌어질 수 있습니다. 두 번째 이유는 세계화 시대의 종말입니다. 각자도생의 시대가 도래하면서 과거처럼 선진국의 기술과 지식을 쉽게 배울 수 없게 되었습니다. 세 번째 이유는 세대 차이입니다. 과거 세대의 헝그리 정신과 희생으로 캐치업이 가능했으나, 오늘날 MZ 세대에게는 그러한 희생을 요구할 수 없습니다. 이러한 분석은 단순히 기술 격차의 문제가 아니라 사고방식의 전환 필요성을 강조합니다. '벤치마킹할 대상이 없다'는 말은 기존 방식의 학습이 더 이상 작동하지 않는다는 의미입니다. 다만 이 주장이 제도·정책·교육 차원의 준비마저 무력화시키는 자기합리화로 사용되어서는 안 됩니다. 시행착오를 줄이기 위한 비교·학습·제도 설계는 여전히 필요하며, 다만 그 방식이 과거와 달라야 한다는 점을 인식해야 합니다. 결론적으로 AI 시대에는 '내가 먼저 하는 방법'만이 유일한 길입니다. AI 활용은 자전거 타기처럼 직접 해보는 것이 중요합니다. 바이브 코딩과 같은 AI 코딩 툴을 활용하여 앱이나 게임을 만들어보고, Gemini 같은 AI를 통해 사업 계획서나 보고서 작성을 경험해야 합니다. 최근 AI의 에이전트 모드를 통해 방대한 보고서 작성이 가능해졌으며, 이때 AI의 환각(hallucination) 문제를 경력자가 찾아내는 것이 핵심입니다. 기술 발전 속도보다 사회 변화 속도가 더욱 충격적이며, 2025년부터 2026년이 어마어마한 사회 변화의 시기로 기록될 것입니다.피지컬 AI: 대한민국만의 경쟁력
대한민국의 AI 시대 돌파구는 피지컬 AI에 있습니다. 피지컬 AI란 로봇, 자율주행차 등 형태 있는 AI를 의미하며, 이 분야에서 한국은 독특한 경쟁력을 가질 수 있습니다. 로봇이 물체를 잡는 것과 같은 기본적인 행동조차 수학적 계산이 매우 복잡하여, 최근 로봇 분야에서는 학습 위주로 패러다임이 전환되고 있습니다. 테슬라의 옵티머스 로봇 학습 사례를 보면, 사람의 움직임 데이터를 로봇에게 수천 번 보여주며 학습시키는 방식이 핵심입니다. 인터넷에는 글, 그림, 영상 데이터는 많지만 움직임 데이터는 부족합니다. 이 데이터를 만드는 것이 바로 대한민국의 기회입니다. 피지컬 AI의 학습 데이터는 가치관에 따라 로봇의 행동이 달라질 수 있으며, 제조업 분야의 숙련공들이 가진 움직임 데이터가 한국의 핵심 경쟁력이 될 수 있습니다. 한국은 제조업이 여전히 강한 나라입니다. 비행기, 배뿐 아니라 종이빨대, 김치 공장까지 다양한 제조업 기반 숙련공이 존재합니다. 베테랑 숙련공들이 은퇴하기 전에 나사 조립, 용접 등의 움직임 데이터를 고글을 끼고 학습시켜 피지컬 AI 데이터를 확보하면, 이는 대한민국만의 전 세계적 경쟁력이 될 것입니다. 이 전략이 설득력 있는 이유는 구체성에 있습니다. 막연한 'AI 인재 양성' 담론보다 훨씬 현실적이며, AI 경쟁을 소프트웨어·알고리즘 중심 사고에서 벗어나게 만듭니다. 피지컬 AI 데이터는 인터넷에 공개된 챗GPT 학습 데이터와 달리, 우리가 암호화하고 공유하지 않으면 독점적 지위를 가질 수 있습니다. 특히 이 데이터가 공개되지 않은 채로 보호될 수 있다는 점은 한국이 드물게 가질 수 있는 비대칭적 경쟁력입니다. 다만 이를 실현하기 위해서는 기술보다 사회적 합의와 제도 설계가 더 큰 난관이 될 것입니다. 숙련공의 동의, 데이터 소유권, 보상 구조 없이는 실행되기 어렵기 때문입니다.빅테크 미래: 절대 강자도 흔들린다
AI 시대에는 현재 대여섯 개 빅테크 중 절반 정도가 사라지거나 위상이 약화될 수 있습니다. 김대식 교수는 애플과 메타가 가장 위험하다고 지목합니다. 애플과 같은 절대 강자도 사라질 수 있다는 경고는 자극적이지만, 핵심은 기업의 크기가 아니라 AI 시대의 인터페이스를 누가 장악하느냐에 있습니다. 메타는 기술력 부족과 AI 팀 멤버의 잦은 교체, 막대한 데이터 센터 투자에도 불구하고 하드웨어와 디바이스의 부재로 향후 5년이 매우 중요합니다. 오픈AI는 채권 발행 없이 오라클과의 계약을 통해 데이터 센터를 건설하게 하여 오라클이 재정적 위험에 처할 수 있습니다. 엔비디아는 GPU에 대한 편중된 사업 구조로 인해 AI 기술 트렌드 변화에 취약하며, AI 붐 유지가 주가에 중요합니다. 2025년 10월 6일부터 챗GPT에서 앱을 켜고 결제까지 가능해지며, 이는 인터넷 비즈니스가 검색 위주에서 대화 위주로 전환되는 큰 변화입니다. 검색에서 대화로의 전환, 앱에서 에이전트로의 이동은 기존 플랫폼의 해자를 무력화할 수 있습니다. 이 분석은 충분히 설득력이 있으나, 동시에 빅테크의 적응력을 다소 과소평가하고 있는 측면도 있습니다. 역사적으로 거대 기업은 기술 변화에 반복적으로 실패했지만, 동시에 예상보다 오래 생존해왔습니다. 대한민국이 엔비디아로부터 GPU 26만 장을 확보할 기회를 얻었으나, 이를 운영하기 위한 막대한 전력(원전 2개)과 데이터 센터 인프라(수십조 원)가 필요합니다. 현재 한국은 GPU 수요가 부족하여 인프라 구축과 동시에 수요를 창출해야 하는 역설적인 상황에 직면해 있습니다. 이는 기술 확보가 곧 경쟁력으로 이어지지 않는다는 것을 보여주는 사례입니다. AI 시대의 핵심 메시지는 명확합니다. 답을 찾으려 하지 말고 먼저 움직이라는 것, 그리고 기술을 두려워하기보다 어떤 데이터와 어떤 판단을 인간이 붙잡을 것인가를 결정하라는 것입니다. 이는 예언이 아니라 선택을 요구하는 메시지입니다. AI 사용이 인간을 바보로 만들지 않으며, 역사적으로도 새로운 기술 등장 시 유사한 논란이 있었습니다. 중요한 것은 사고를 대신 맡기는가, 사고를 확장하는가의 차이입니다. --- **[출처]** 영상 제목/채널명: https://youtu.be/3oIL71er4YI?si=9yUB0CcUBa5pKjOR
