핵심 내용 요약
최근 몇 달 동안, 기술 회사들이 “AI로 인한 인원 감축”을 발표할 때마다 주가가 크게 상승하는 경향이 나타났습니다(예: Block은 40%의 인원 감축에도 불구하고 주가가 25% 상승했으며, Snap은 16%의 인원 감축으로 주가가 11% 상승했습니다). 월스트리트는 “AI로 인한 인원 감축 = 효율성 향상, AI 경쟁에서의 우위”라는 이야기를 믿는 것 같습니다. 하지만 실리콘밸리의 창업 대가인 호프먼은 이것이 현실과 맞지 않다고 생각합니다. AI가 아직 대규모로 일자리를 대체하지 못했으며, 현재의 인원 감축은 대부분 기업들이 과도하게 채용했거나 데이터 센터 건설 비용을 절약하기 위한 것입니다. 그는 AI가 가져올 사회적 불평등(부의 집중)과 디지털 격차(기술이 없는 사람들의 손실)에 더 우려하고 있으며, 관련 정책(예: 로봇세)은 양당 간의 의견 대립과 국제 경쟁에 대한 불안으로 인해 추진이 어렵습니다. 또한 AI 분야의 투자가 집중되어 있지만, 스타트업들은 대형 모델과 경쟁하기보다는 특정 분야의 소형 모델을 개발하거나 기업의 비즈니스와 긴밀히 연계하는 것이 필요합니다. AI가 소프트웨어를 “완전히 대체하지 못한” 이유는 기업들이 시스템을 전환하는 데 막대한 비용이 들고 안정성을 추구하기 때문입니다.
상세 분석
1. 왜 “AI로 인한 인원 감축”에도 주가가 상승할까? 월스트리트는 “이야기”를 믿고 있다
최근 기술 업계에서 이상한 현상이 나타났습니다: 기업들이 “AI로 인해 인원을 감축한다”고 발표하면 주가가 오히려 상승합니다. 예를 들어, Block(금융 기술 회사)은 40%의 인원을 감축했지만 주가가 10%-25% 상승했으며, Snap(소셜 미디어)도 마찬가지였습니다.
호프먼은 이것이 월스트리트가 만들어낸 “아름다운 이야기”라고 말합니다: AI를 사용해 인원을 감축하면 기업의 효율성이 높아지고, AI 경쟁에서 더 빠르게 앞서나가며, 미래에 더 많은 돈을 벌 수 있다는 것입니다. 그래서 시장은 이러한 기업들에게 주가로 보상합니다. 하지만 그는 이 이야기가 현실과 다르다고 지적합니다: AI가 아직 실제로 많은 일자리를 대체하지 못했습니다.
2. AI가 정말로 8.8만 명의 일자리를 빼앗았을까? 사실 그렇게 과장되지 않았다
전문 기관의 데이터에 따르면, 5월 미국 기업들이 인원을 감축한 가장 흔한 이유는 AI였으며, 올해 이미 8.8만 명이 AI로 인해 해고되었습니다. 하지만 호프먼은 “AI 도구(자동으로 작업을 수행하는 AI)가 등장한 지 겨우 반년밖에 되지 않았으며, 대부분의 기업들이 이를 어떻게 사용해야 할지 잘 모르고 있습니다. 현재의 인원 감축은 AI가 일자리를 빼앗는 것이 아니라 기업 자체의 문제입니다: 과거에 잘못된 분야에 너무 많은 사람을 채용했거나, 데이터 센터 건설 비용을 줄이기 위한 것입니다.
간단히 말해, 현재의 인원 감축에서 AI는 “죄인”에 불과하며, 실제 원인은 다른 곳에 있습니다.
3. AI의 가장 큰 문제: 부자는 더 부유해지고, 가난한 사람들은 더 어려워진다
호프먼은 실리콘밸리의 엘리트들(기술을 갖추고 AI에 적응할 수 있는 사람들)보다는 자원이 없는 일반 대중을 더 걱정합니다: “AI로 인해 부가 소수의 기술 거물들에게 집중되고, 일반 직원들은 이익을 얻지 못하며 실직할 위험이 있습니다.”
해결책으로는 “로봇세”를 부과하는 것(AI를 사용하는 기업이 실직자에게 보조금을 지불하도록 함)이나 모든 국민에게 기본 소득을 제공하는 것이 제안되었습니다. 하지만 이는 양당 간의 의견 대립과 국제 경쟁으로 인해 추진이 어렵습니다:
- 공화당은 기업이 성장해야 한다고 생각하며, 개인의 가난은 노력 부족 때문이라고 합니다.
- 민주당은 부자들에게 더 많은 세금을 부과하여 가난한 사람들에게 도움을 주고 싶어합니다.
- 국제 경쟁을 우려합니다: 미국의 컴퓨팅 비용이 이미 매우 높아, 세금을 추가하면 중국이나 유럽의 기업들에게 밀릴 수 있습니다.
4. AI 투자가 이렇게 활발한데, 스타트업은 어떻게 살아남을까? 대형 모델과 경쟁하지 마라
현재 전 세계 투자의 80%가 AI 분야에 집중되어 있으며, SaaS나 암호화폐에 투자하던 기관들도 AI로 전환하고 있습니다. 하지만 호프먼은 스타트업들이 OpenAI나 구글과 같은 대형 모델과 경쟁하기보다는 특정 분야의 소형 모델을 개발하거나 기업의 비즈니스와 긴밀히 연계하는 것이 중요하다고 말합니다: “마이크로소프트나 메타조차도 최상위 그룹에 따라잡지 못하는데, 작은 스타트업이 어떻게 경쟁할 수 있겠습니까?”
그렇다면 어떻게 살아남을까? 두 가지 방법이 있습니다:
- 소형 분야 모델 개발: 의료 분야의 비공개 데이터(환자 기록, 약물 정보)를 사용해 AI를 개발하거나 산업 분야의 장비 데이터를 활용해 기계 고장을 예측하는 등입니다. 대형 모델은 이러한 비공개 데이터를 사용할 권한이 없기 때문에 스타트업들에게는 이점이 있습니다.
- 기업과의 긴밀한 연계: 자사 소프트웨어를 고객의 핵심 비즈니스(공급망, 재무 등)와 결합하여, 고객이 시스템을 교체하려면 수백만 달러가 들고 몇 달 동안 가동을 중단해야 합니다. 이를 “무두 소프트웨어”라고 부릅니다: 겉보기에는 AI 기능이 있지만, 실제로는 대체할 수 없는 관계입니다.
5. 왜 AI가 소프트웨어를 “완전히 대체하지 못했을까? 기업들은 시스템을 쉽게 교체하지 않는다**
초기에는 모두 AI가 소프트웨어 회사를 파괴할 것이라고 우려했지만, 최근 소프트웨어 기업들의 실적은 예상을 뛰어넘었습니다. 호프먼은 기업들이 번거로움을 피하기 때문입니다: 예를 들어, 10년 동안 사용해온 재무 소프트웨어가 있으면 전체 팀이 익숙하고, AI 시스템으로 교체하려면 다시 교육을 받고 데이터를 이전해야 하며, 문제가 발생하면 큰 손실을 입을 수 있습니다. 그래서 기업들은 안정성과 보안을 원하여 기존 소프트웨어를 계속 사용하는 것입니다.
간단히 말해, AI는 일부 기능을 대체할 수 있지만, 소프트웨어와 기업의 “깊은 연결”은 AI가 가져갈 수 없습니다.
결론
AI가 가져올 기회와 문제는 모두 분명하지만, 현재의 “AI 인원 감축”은 대부분 과장된 것입니다. 진정으로 우려해야 할 것은 사회적 공평성이며, 스타트업들은 차별화된 전략을 찾아 살아남아야 합니다.