생성형 AI는 버블인가? – 골드만 삭스의 분석 보고서

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경제나 투자에 큰 관심이 없는 사람도 골드만 삭스라는 이름은 들어봤을 것입니다. 미국에서 가장 유명한 투자은행 중 하나로, 금융과 투자 업계에서 엄청난 영향력을 가지고 있는 기업이죠. 최근 골드만 삭스는 생성형 AI가 버블이라는 분석 결과를 발표했습니다. 한국에서는 이 주제가 크게 다뤄지지 않은 것 같아, 이번 블로그 글을 통해 자세히 알아보겠습니다.

골드만 삭스의 보고서는 실험적인 연구보다는 경제학자, 연구원, 벤처 투자자, 그리고 MIT 교수님의 의견을 인터뷰 형식으로 취합한 내용입니다. 보고서를 한마디로 요약하면, 생성형 AI는 비용은 높은데 실익이 떨어져서 투자자들의 마음이 점점 식어가고 있다는 것입니다. 즉, 가성비가 나쁘다는 것이죠. 이번 글에서는 AI 비용이 계속 증가하는 이유, 비용이 증가해도 극복하기 어려운 생성형 AI의 구조적 한계, 그리고 개발자 입장에서 이 상황을 대처할 방법에 대해서 다뤄보겠습니다.

증가하는 비용

골드만 삭스가 제기하는 첫 번째 문제는 바로 비용입니다. 인공지능 기술 개발을 위해서는 엄청난 양의 데이터와 연산이 필요하다는 것은 초기부터 알고 있던 부분입니다. 하지만 초기 투자 이후에도 예상보다 비용이 많이 들고, 오히려 증가하고 있다는 것이 큰 문제입니다.

투자자들도 GPU나 NPU 같은 초기 인프라를 구축하는 비용을 예상했겠지만, GPU는 주기적인 교체가 필요한 제품이라 고정비용이 아닙니다. 엔비디아의 독점으로 인해 단가도 비싸지고, 소비 전력도 엄청나서 전력 소비에 대한 논의도 필요할 정도입니다. 또한, 양질의 데이터를 얻기 위한 비용도 증가했습니다. AI가 일자리를 대체하기 시작하면서, 무료로 접근 가능한 정보에 대해서도 지적재산권을 요구하기 시작했기 때문입니다.

결국, 초기에는 무작정 데이터를 많이 입력해도 정확도가 높아졌지만, 이제는 전문 분야를 대체하려면 양질의 데이터만 입력해야 신뢰할 수 있는 AI 서비스가 나온다는 것을 경험하고 있습니다. 그래서 기업들은 '정제된 데이터를 골라서 학습시키자' 전략으로 바뀌고 있으며, 이에 따라 높은 비용을 부담해야 합니다.

생성형 AI의 구조적 한계

비용을 줄이는 대신 성능을 높이는 것도 가성비를 높이는 방법입니다. 하지만 생성형 AI는 구조적인 허점이 있습니다. 학습 데이터를 늘리면 정확도가 향상될 것이라는 가정이 있었지만, 실제로 많은 돈을 투자해도 할루시네이션 문제가 발생하고 있습니다. 이는 특정 산업을 완전히 대체할 산업 혁명보다는 업무 효율을 증진시키는 산업 개선에 그칠 수 있다는 의문을 제기합니다.

저도 다양한 인공지능 툴을 활용해 보았지만, 전문적인 영역을 대체하기에는 여전히 부족하다는 경험을 합니다. 블로그 글 작성조차도 전문성이 부족하다고 느껴집니다. 그래서 조회수 차이도 AI 서비스로 작성한 글보다 사람이 작성한 글이 더 높습니다.

이러한 이유로, 의료, 법무, 회계 분야의 대체 가능성에 대한 근본적인 의문이 생깁니다. 골드만 삭스 보고서도 생성형 AI가 비싼 가격에도 불구하고 기본적인 작업을 수행하는 수준에도 미치지 못한다고 평가했습니다.

개발자에게도 미래가 없을까?

인터뷰에 참여한 전문가들은 인공지능 기술 자체는 가치 있고 산업에 큰 변화를 가져올 것이라고 동의합니다. 하지만 그 가치가 만개하기까지 시간이 오래 걸릴 것이고, 사람들이 너무 낙관적이라고 판단합니다. 그렇다면 개발자 혹은 기술자 입장에서는 어떻게 해야 할까요?

제 생각에는 개발자라면 계속 이 길을 가는 것이 지금으로서는 가장 확률이 높은 선택일 것 같습니다. AI 기술이 이미 세상을 바꾸었고, 회사들이 돈을 투자했다면, 투자금을 회수하기 위해서라도 해결책을 찾을 것이라고 생각합니다. 자동차가 보급되면서 안전벨트와 에어백 같은 기술을 개발하여 자동차 사업을 이어갔듯이, 지금은 치명적일 것 같은 기술 결함도 해결책을 찾아낼 것이라 생각합니다.

물론 투자자 입장에서는 좋지 않을 수 있어 투자금이 줄고, 발전 속도도 느려지고 일자리도 줄어들 수 있습니다. 하지만 AI 기술이 사장되기에는 너무 먼 길을 와버려서 언젠가는 보편화되지 않을까 생각합니다. 따라서 개발자로서 AI 분야의 전문성을 확보하는 것이 가장 미래가 밝을 것이라고 생각합니다.

결론

1. 비용이 줄어들기보다는 오히려 증가하고 있다.
2. 전문직을 대체하기에는 정확도가 떨어지고, 올릴 수 있을지 모르겠다.
3. 투자자 관점에서는 매력이 떨어지고 있지만, 개발자라면 이 분야에서 존버하는 것이 가치를 높이는 가장 쉬운 방법이다.

 
여러분은 어떻게 생각하시나요? AI가 진정한 산업혁명이 될지, 아니면 산업개선 정도에서 서서히 잊힐지 의견과 경험을 공유해 주시면, 우리 모두 현실을 더 정확하게 직시할 수 있을 것입니다.