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AI, 원자재, 단기 계획 정리
작태긴 생각 정리

AI, 원자재, 단기 계획 정리

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작태
2026.06.11조회수 210회
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작태
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<판교에서 문과로 살아남기> 저자입니다.

최근 생각들이 너무나 조각조각 파편적으로 존재한다는 생각이 들었다.

산업이나, 금리나 현재 세상을 구성하고 있는 여러 요소들에 대해서 생각은 분명 있으나,

이 생각들이 어떤 하나의 결을 가지고 있는지 불명확하다는 생각이 들었다.

귀납적으로 내 머릿속 하나의 결을 찾아보자는 마음으로,

여러 분야에 대한 생각들을 한 번씩 남겨 보려고 한다.




1. AI - 올해까지는 조정받으면 살 것

1-1. 추가 랠리는 살아 있다고 봐야 하지 않을까

  • 현재는 기업들의 LLM 계약이 이어지고 있는 초기

  • 소프트웨어 기업들이 선제적으로 도입하다가 이제 제조업도 앞다투어 도입 중

  • 우리 회사 역시 도입 후 딱 3달만에 1년치 토큰 예산 전부 사용함.

  • 그렇다고 사용을 중지시킨 것이 아니라, 여기저기서 예산 떼어 오는 중.

  • 현재 수준의 AI로도 이거 없이는 일 못한다, 서비스 못 만든다가 이미 확정적

  • 이 수요는 진짜이고 최소 올해~내년의 컴퓨팅 투자 수요를 이끌 것이라 판단함.

  • LLM 업체들의 클라우드 계약 요청도 엄청 나고,
    전세계 리전 별 GaaS는 이제 필수적이라고 봄.

  • 스케일업이 의심 받기 전까지 이 랠리가 끝나기는 어렵다고 판단하고 있음.

  • 이 구간의 병목은 전부 다. 그저 대장주를 싼 가격에 잘 사야 하는 것이 중요


1-2. 스케일업을 통한 성능 향상은 한계에 부딪힐 것,
허나 현재 기준으로도 충분히 탁월함

  • AGI는 단순 스케일업만으로 달성되지 않을 가능성이 높다고 생각함.

  • 크게 두가지인데 모델의 효율화가 첫번째이고, LLM이 아닌 다른 방식의 접근이 두번째

  • 당장 Deepseek에서 확인했듯이 효율화는 현재 진행 중인 이슈, 점점 더 가속화 할 것

  • 그리고 얀 르쿤이 말한 월드 모델 접근이 어느 시점에는 필요해질 것. (Language를 넘어서는 모델)

  • 평균적인 통계 파라미터 조작으로는 도달할 수 있는 한계가 있다고 보는 것.

  • 대부분의 사람들이 이렇게 생각한다는 통계적 메커니즘은 결국 근본적으로 그 한계에 있다는 것

  • 그렇다고 하여 현재의 모델이 부족하다는 것이냐, 그것도 아니라고 봄.

  • 이미 현재 수준으로도 실생활과 업무에서 없으면 못 사는 수준에 돌입함.

  • 특히, 코딩 능력은 그 자체로 AI의 킬러앱이라고 봐야 함.

  • 소프트웨어 기업의 업무 전체를 바꿔놓을 수 있는 것도 현실이며, 오피스 워크의 반복 업무를 대체 가능

  • 결과적으로 짧은 미래에 AI는 대부분의 매니저 이하급을 대체할 수 있는 정도로 성장할 것이라고 보는 시각

1-3. 앞으로 AI가 신입을 대체하면서 오는 침체는 가능하다고 생각

image.png
  • 정확하게는 신규 채용을 줄이며 오는 침체가 가능하다고 생각

  • 대부분의 매니저급, 임원급에서는 AI의 판단 결과를 그들의 의견을 보조하는 도구 이상으로 보지 않을 것.

  • 소위 말하는 곤조도 있겠지만, 통계 모델이기에 어쩔 수 없는 근본적 창의성의 부족이 있음.

  • 하지만, 그 평균의 생각을 알려준다는 자체로 '전반적인 세계'를 이해하기 위한 최고의 도구로 자리 잡음.

  • 결국 고통 받는 건 인턴과 신입일 것임. 정확히 지금 대체하고 있는 것이 그들의 롤.

  • 취업 가능 인구가 매년 늘어가지만 이들의 채용 전환율이 꺾이면서 실업률이 증가하는 모습이 유력

  • 모수가 늘어가는데, 분자는 계속 그 자리를 유지하는 형태.

  • 기간이 늘어갈수록 보다 천천히 ...

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