천연가스, 원자력, 그리고 AI: 데이터센터 전력 전쟁 정리

안녕하세요, 슈크림빵입니다! 오늘은 어쩐지 글쓰기를 달리고 있군요. The Atlantic에 실린 Meghan O'Rourke의 "The Paradox of Modern Medicine" 기사를 읽었습니다. Alexandra Sifferlin의 신간 The Elusive Body를 리뷰한 글인데요, 현대 의학의 진단 위기를 다루고 있어요. 읽다 보니 자연스럽게 AI 이야기로 흘러가길래, 그 부분을 중심으로 생각을 좀 정리해 봤습니다! 진단이라는 행위의 무게 기사는 의대생 Diana Cejas의 이야기로 시작합니다. 목에 혹이 생겼는데, 여러 의사가 양성이라고 안심시켰고, 결국 암이었어요. 의학 분야에서 가장 최악인 False Negative의 사례이네요. 남의 병을 진단하는 법을 배우던 사람이 정작 자기 병은 제대로 진단받지 못한 거죠. 미국에서 매년 약 1,300만 명이 오진을 경험하고, 75만 명 이상이 오진의 결과로 영구 장애를 입거나 사망한다고 합니다. 놀라운 건 이 문제가 희귀 질환에서 벌어지는 게 아니라는 점이에요. 진단 오류의 65~80%가 의사와 환자 사이의 소통 단절에서 비롯됩니다. 충분히 듣지 않고, 다시 생각하지 않는 것. "AI가 해결해 줄 거야"라는 기대 자연스럽게 떠오르는 생각이 있죠. AI가 이 문제를 풀어줄 수 있지 않을까? 실제로 AI가 할 수 있는 일은 있습니다. 진료 내용을 자동으로 기록해서 의사가 컴퓨터 화면 대신 환자를 볼 수 있게 해주는 것입니다. 의사의 무의식적 편향을 보정해 주는 것. UC 버클리의 Ziad Obermeyer 연구팀은 AI가 이런 편향 교정에 실제로 도움이 된다는 걸 보여줬어요. 여기까지만 보면 꽤 ...

안녕하세요, 슈크림빵입니다! 아침 햇살 받으며 선선한 바람까지 들어오니 천국이 따로 없네요. 저는 거실의 큰 창 앞에 원목 테이블을 붙여두었는데, 그곳이 제 작업 공간이랍니다. 회사에선 무조건 큰 모니터, 그것도 더블로, 키보드도 스플릿 키보드에 버티컬 마우스 등 장비빨로 일하던 사람인데, 지금은 맥북 하나 펼쳐놓고 앞의 화분과 쌓아둔 책 바라보며 하는게 즐겁네요 ㅎㅎ 이번 글은 AI로 인해 대량으로 해고했던 회사들이 현재 어떻게 지내고 있는지? 에 대한 내용입니다. AI가 사람을 대체한다고요? 그래서 어떻게 됐냐면요 2024년, 실리콘밸리의 공식은 단순했습니다. 사람을 자르고, 챗봇을 넣고, 비용을 줄인다. CEO들은 방송에 나와 감원 숫자를 자랑했고, 월스트리트는 박수를 쳤죠. 그로부터 2년. 지금 벌어지고 있는 일은 꽤 다릅니다. 오늘 Stephen Klein이 쓴 "The Great AI Layoff Boomerang"이라는 글을 읽었는데, 제목 그대로 '부메랑'이에요. AI로 사람을 대체하겠다며 대량 해고를 밀어붙인 기업들이, 지금 조용히 사람을 다시 뽑고 있다는 이야기입니다. 숫자부터 보면 좀 놀랍습니다. Forrester의 2026년 보고서에 따르면, AI 기반 해고를 단행한 기업의 55%가 후회하고 있대요. 절반은 이미 재고용을 시작했고, 해고된 역할의 절반 이상이 6개월도 안 돼서 다시 채워졌습니다. IBM 조사에서는 AI 프로젝트의 75%가 약속한 ROI를 달성하지 못했다는 결과도 나왔어요. 대표적인 사례가 Klarna예요. Klarna는 2005년 스웨덴에서 시작한 핀테크 회사입니다. 쉽게 말하면 "선구매 후결제(BNPL, Buy Now Pay Later)" 서비스의 대표주자입니다. 온라인 쇼핑할 때 물건을 먼저 받고 나중에 무이자 할부로 나눠 갚는 방식이에요. 미국에서도 젊은층에서 엄청난 인기라는 걸 봤었습니다. 2023년에 OpenAI와 손잡고 고객 서비스 인력을 챗봇으로 교체하면서 직원을 5,500명에서 3,400명으로 줄였습니다. 1천만 달러를 절감했다고 자축했죠. 그런데 고객 불만이 쏟아지기 시작했어요. 챗봇은 ...

안녕하세요, 슈크림빵입니다! 오늘도 날씨가 좋네요~ 저는 아침 7시에 일어나서 씻고 동네에 일찍 여는 카페를 다녀왔답니다. 그리고 집에 돌아와서 아침밥을 먹고 밸리를 하고 있답니다. ^^ 밸리는 이제 오전 루틴에 자리잡힌 재밌는 활동이 되어버렸어요. On the scientific method and its application to the science of deep learning 이라는 글을 읽고 정리하는데, 원문은 상당히 긴 편입니다. 그래서 저는 아주 간략하게 정리를 해왔답니다! 우리는 학교에서 과학적 방법이란 걸 배웁니다. 관찰하고, 가설을 세우고, 실험하고, 분석하고, 결론을 내린다. 깔끔하죠. 그런데 실제로 과학을 하는 사람들한테 물어보면, 이 순서대로 진행되는 연구는 거의 없다고 합니다. 실제로 저도 대학원에 있을 때, 정교하게 가설을 세우고 실험한다기 보다, 빠르게 아이디어를 적용하여 실험한 뒤 결과부터 확인할 때가 많았던 것 같습니다. 최근 읽은 에세이 "On the scientific method and its application to the science of deep learning"은 바로 이 지점에서 출발합니다. 저자는 과학적 방법의 본질을 아주 단순하게 정리합니다. Step A. 무언가를 알아낸다. Step B. 자신이 틀리지 않았는지 확인한다. ...

안녕하세요, 슈크림빵입니다! 오늘 해커 뉴스를 살펴보다가 Gary Marcus의 글 하나가 눈에 들어왔습니다. 제목이 "Peak Absurdity, Part II"으로 직역하면 '절정의 황당함, 2편' 쯤 되겠네요. AI 회의론자로 유명한 인지과학자가, 자기가 예전에 경고했던 일이 정말로 벌어지고 있다며 쓴 후속편이에요. 결론부터 스포하자면 저자의 "내 말이 맞지?" 라는 글입니다. 이야기는 2024년 9월로 거슬러 올라갑니다. 당시 Oracle이 OpenAI와 역대 최대급 클라우드 계약을 맺었다는 소식이 전해졌어요. 5년간 약 3,000억 달러, 4.5기가와트의 전력 용량이 필요한 규모로 후버댐 두 개 이상이 만들어내는 전력 정도인데요. 시장은 열광했고, Oracle 주가는 하루 만에 43%나 치솟았습니다. 래리 엘리슨의 자산은 1,000억 달러 넘게 불어나 약 4,000억 달러에 달했고요. Marcus는 그때 "Peak Bubble"이라는 글을 썼어요. 요지는 간단했습니다. OpenAI한테는 3,000억 달러가 없다. 그 근처의 돈도 없다. 스스로의 전망으로도 2030년까지 흑자 전환이 안 된다. Oracle도 계약을 이행할 칩이 없고, 칩을 살 현금도 없다. 그리고 이렇게 덧붙였죠. "만약 Oracle이 실제로 3,000억 달러를 받아낸다면, 나는 진심으로 놀랄 것이다." 자, 그로부터 약 1년 반이 지난 지금은 어떨까요? Oracle 주가는 그때의 308달러에서 지금 163달러 근처까지 내려왔습니다. 52주 최고가였던 346달러에서 보면 반토막이 넘는 ...

안녕하세요, 슈크림빵입니다. 요즘 AI로 글을 쓰는 건 정말 쉬워졌습니다. 저도 밸리에 글을 쓸 때, 초고도 도움 받고, 퇴고도 도움 받습니다. 블로그 글, 이메일, 보고서는 물론이고 책 한 권 분량도 뚝딱 만들어내죠. 그런데 최근 Rebecca Ackermann의 기자가 생각보다 단순하지 않은 문제가 있다는 걸 느끼고 기사를 쓰게 됩니다. 기사의 출발점은 출판계의 최근 논란이에요. 한 소설이 AI로 쓴 것 아니냐는 의혹에 미국 출판이 취소됐고, Grammarly는 유명 작가들의 문체를 동의 없이 LLM에 학습시켜 코칭 기능을 만들었다가 철회했어요. AI가 글쓰기 영역에 깊숙이 들어오면서 생기는 마찰들이죠. 이런 상황에서 필자가 주목한 건 의외로 '고스트라이팅'이에요. 저는 처음 들어보는 단어였는데요. 고스트라이팅은 전문 작가가 다른 사람의 이름으로 글을 대신 써주는 일로, 유명인 회고록에서 특히 흔합니다. 마라이어 캐리의 회고록은 공동 저자를 밝히고도 뉴욕타임스 1위에 올랐고,...