인공지능

2016년 미국 뉴욕 로어맨해튼. 이스트강 앞 사무실의 당구대 위에 그래픽처리장치(GPU) 한 장이 놓여 있었다. 마이클 인트레이터(Michael Intrator)와 동료들은 GPU로 이더리움(Ethereum) 블록을 채굴했다. 거창한 창업 계획은 없었다. 새로운 장비가 어떻게 돈을 버는지 시험해 본 오후였다.그 시험은 코어위브(CoreWeave)의 시작이 됐다. 이들은 2017년 회사를 세웠다. 2018년과 2019년 암호화폐 가격이 무너지자 채굴업체들이 내놓은 GPU를 사들였다. 장비는 수백 장에서 수만 장으로 늘었다. 많은 채굴업체가 문을 닫던 시기였다. 인트레이터는 공급 과잉을 매입 기회로 봤다.10년 뒤 코어위브는 2026년 2분기 매출 25억7500만달러(약 3.6조원)를 낸 상장사가 됐다. 6월 말 매출 잔고는 1040억달러(약 145.6조원)다. 아직 제공하지 않은 서비스에 고객이 사용을 약속한 금액이다. 이 이야기의 주인공은 정치학과 행정학을 공부한 에너지 트레이더다. 인트레이터는 반도체를 설계한 경력이 없다. 코어위브의 성장은 그의 금융 배경을 빼고 이해하기 어렵다. 그는 GPU를 기술 제품이면서 가격이 오르내리는 자산으로 봤다. 고객 계약, 장비, 전력, 대출을 한 묶음으로 다뤘다. 이 방식은 암호화폐 채굴장을 빠르게 네오클라우드라는 새로운 사업으로 변모시켰다.

AI 시대의 경쟁력은 무엇일까? 더 똑똑한 알고리즘이 필요할까? 아니다. 더 강력한 전력망이다. 일론 머스크는 피터 디아만디스와의 인터뷰에서 “에너지는 곧 생활 수준과 직결된다. 한 국가의 에너지 생산량이 클수록 GDP도 커진다. 결국 에너지가 핵심”이라고 명료하게 정리했다.그의 말은 과장이 아니다. AI와 로봇 경제를 움직이는 궁극의 자원은 전기이며, 혁신은 이제 소프트웨어가 아니라 인프라의 문제로 이동하고 있다.MIT가 발표한 2026년도 10대 혁신 기술 리스트는 이런 변화를 선명하게 보여준다. 이 리스트는 어떤 기술이 실험실을 벗어나 사회 시스템의 기본 구조를 다시 설계하기 시작했는지 보여주는 지도에 가깝다. 과거 혁신이 더 빠르고 더 저렴한 제품을 만드는 문제였다면, 지금의 혁신은 전력 인프라, 의료 규제, 노동 구조, 데이터 거버넌스, 윤리 체계를 다시 쓰는 문제로 바뀌었다. 혁신의 중심이 기능 개선에서 시스템 전환으로 이동했다는 점이 공통 메시지다.첫째, AI는 앱 기능이 아니라 국가급 인프라(전력, 데이터센터, 원자력)의 문제로 넘어갔다.둘째, 생명과학은 연구가 아니라 개인 맞춤 치료를 둘러싼 규제·보험·윤리의 운영 문제로 발전했다.셋째, 디지털 기술은 생산성 도구를 넘어 관계(컴패니언)와 책임(해석가능성)이라는 사회 규칙을 요구한다.넷째, 우주는 탐사가 아니라 상업 운영(정거장, 연구, 제조) 시장으로 이동 중이다.2026년의 핵심 질문은 ‘확산될 때 무엇이 바뀌는가, 누가 비용을 지는가, 누가 책임지는가’다. 기업 관점에서는 기술 도입보다 더 큰 과제가 생긴 셈이다. 전력·데이터·인재·규제 대응이 동시에 맞물리는 복합 전환이 이미 시작됐다.

생성형 인공지능의 등장은 현대 기술사에서 분명한 전환점이다. 테크 대기업 CEO들은 “곧 생각하는 기계가 등장할 것”이라고 선언하며, 막대한 인재와 자본이 AI로 향하고 있다. 거대 언어 모델(LLM)을 둘러싼 서사는 “AGI(범용 인공지능) → 산업 전면 재편 → 새로운 부의 시대”라는 익숙한 스토리라인을 따라간다. 그러나 이러한 서사는 기술의 잠재력과 투자 수익, 그리고 개인의 커리어 전망을 지나치게 단순화하는 경향이 있다. 기술적 측면에서, 현재의 LLM은 우리가 말하는 ‘지능’과는 다른 종류의 시스템일 가능성이 크다. 경제·산업적 측면에서는, AI는 사회 전체의 생산성을 끌어올리는 동시에, 투자자와 창업자에게는 생각보다 좁은 기회만을 남길 수 있다. AI가 세상을 바꾸지만, 그것만으로 모든 사람을 부자로 만들어 주지는 않는다는 사실을 직시해야 한다.물론 소비자는 기술 혁신으로 인한 수혜를 볼 것이다. 하지만 지금까지 몇몇 초기 창업자·투자만 억만장자가 됐다. 지금 시점에서 경영자·투자자·개인이 “AI에 올라타면 인생이 바뀐다”는 기대를 품는 것은, 역사와 구조를 감안할 때 위험한 오해에 가까울 수 있다. AI를 둘러싼 서사에서 ‘허황된 꿈’을 걷어내고, 경영자와 지식 노동자가 현실적인 기회를 어디에서 찾아야 하는지 찾아야 하는 시기다.

전략 자산을 중심으로 자본 배분이 집중되는 '국가자본주의'가 가속화되고 있다. AI 반도체 기업과 희토류 등의 핵심 원자재에 이어 이번에는 양자 컴퓨팅이다. 월스트리트저널(WSJ)의 단독 보도에 따르면 미국 정부가 양자컴퓨팅 기업들의 지분을 직접 확보하는 방안을 추진하고 있다는 소식이다. WSJ에 따르면 미 상무부가 아이온큐(IONQ)를 중심으로 리게티 컴퓨팅(RGTI)과 D-웨이브 퀀텀(QBTS)등 양자컴퓨팅 기업들과 연방 자금을 지원하고 그 대가로 지분을 취득하는 협상을 진행 중이라고 보도했다. 각 기업은 최소 1000만 달러 규모의 자금을 지원 받을 것으로 전망되며 이들 기업 외에도 퀀텀 컴퓨팅(QUBT)과 아톰 컴퓨팅도 유사한 협의를 검토하고 있는 것으로 밝혀졌다. 이번 협상을 주도하는 인물은 폴 다바 상무부 부장관으로 그는 과거 양자컴퓨팅 기업 임원과 에너지부 고위직을 지낸 이력이 있는 것으로 알려졌다. 다만 상무부 관계자는 다바가 공동 창립해 4년간 최고경영자로 이끌었던 보어 퀀텀 테크놀로지(Bohr Quantum Technology)는 이번 자금 지원 대상이 아니라고 밝혔다.퀀텀 컴퓨팅에 대한 미 정부의 개입은 '전략 자원'에 대한 경쟁력을 확보하기 위한 국가 차원의 지원을 강화하는 조치의 연장선상에 있다. 이미 미국은 반도체 기업인 인텔에 대해 지원금 90억 달러를 지분으로 전환, 10%의 지분을 확보했고 희토류 생산업체인 MP 머티리얼즈(MP)와 리튬 채굴업체인 리튬 어메리카스(LAC)에 대한 자금 지원 및 지분 참여를 발표한 바 있다. 결국 이는 전략자산으로 분류되는 주요 기술과 자원에 대해 정부가 직접 자본을 투입하고 지배력을 확보하는 '국가자본주의' 모델이 반도체, 희토류, 리튬에 이어 양자컴퓨팅으로 확장되고 있음을 시사한다.

JP모건 체이스가 10월 13일(현지시각) 향후 10년간 미국 전략산업에 총 1.5조 달러를 투입하는 '안보 및 복원력 이니셔티브'를 발표했다. 이 중 100억 달러는 직접 지분투자와 벤처캐피털 형태로 나머지는 대출과 채권 발행, 금융 자문 등을 통해 공급될 것이라 밝혔다.제이미 다이먼, JP모건 CEO는 기자들과의 컨퍼런스 콜에서 "이는 JP모건의 이니셔티브"라며 정부의 요구 때문이 아닌 "100% 상업적 결정"이라고 강조했다. 실제로 트럼프 행정부의 정책과 연관성에 대한 질문이 여러 차례 나왔지만 다이먼은 정부 주도가 아님을 거듭 강조했다.JP모건이 제시한 투자 대상은 네 가지 전략 분야다. 첫째, 공급망 및 첨단 제조업이다. 둘째, 국방 및 항공우주 산업이다. 셋째, 에너지 독립성 및 복원력 분야다. 넷째, 인공지능과 양자컴퓨팅 같은 프런티어 기술이다.이들 네 분야는 다시 조선업, 원자력 에너지, 나노소재, 보안 통신 등 27개 세부 섹터로 나뉜다. 중견기업부터 대기업까지 폭넓은 투자 대상을 포함한다고 JP모건은 설명했다. 흥미로운 점은 JP모건이 이미 내부적으로 향후 10년간 이들 산업에 약 1조 달러를 지원할 계획이 있었다는 사실이다. 이번 발표로 그 규모를 50% 확대한 것이다.JP모건은 이 이니셔티브를 위해 외부 자문위원회를 구성할 계획이다. 공공 및 민간 부문 리더들로 구성될 이 위원회는 투자 방향과 전략을 조언하게 된다. 실행은 메리 어도스 자산관리 부문 CEO와 더그 페트노 상업 및 투자은행 부문 공동 CEO가 맡는다. 두 사람 모두 다이먼의 후계자로 거론되는 인물들이다.

미국은 이미 경기침체에 진입했다? 파이낸셜타임즈(FT)가 미국내에서 경제학자들 사이에서도 경기침체에 진입했는지를 둘러싼 논쟁이 심화되고 있다고 보도했다. 일반적으로 미국의 경기침체 여부를 결정하는 것은 전미경제연구소(NBER)로 전통적 지표는 아직 명확한 침체 신호를 보내지 않았다. 하지만 일부에서 노동시장 중심의 실시간 분석은 이미 71%의 침체 확률을 제시한다는 분석이다. 무엇보다 미국 경제의 복잡성과 규모로 인해 침체라는 이분법적 판단 자체가 현실을 제대로 반영하지 못할 수 있다는 주장이다. 경기침체에 대한 정의는 두 갈래로 나뉜다. 일반적으로 통용되는 기준은 연속 2분기 국내총생산(GDP) 마이너스 성장이지만 미국은 NBER의 보다 정교한 접근을 채택한다. NBER는 경기침체를 "경제 전반에 걸쳐 확산되고 수개월 이상 지속되는 경제활동의 상당한 감소"로 정의한다.올해 2분기 미국 GDP는 1분기 위축 이후 플러스 성장을 기록해 단순한 기술적 침체 정의는 피했다. NBER이 경기침체 여부를 확인하기 위해 활용하는 6개 핵심 지표 역시 5월 기준 대부분 전월 대비 위축세를 보였거나 위축에 근접했지만 아직 침체 선언 기준을 명확히 넘지는 않았다.그러나 캘리포니아대학 산타크루즈 캠퍼스의 파스칼 미샤야 경제학 교수는 NBER 접근법의 두 가지 핵심 결함을 지적한다. 첫째는 경제활동에 핵심적인 역할을 하는 실업률과 구인율 등 노동시장에 대한 가중치가 지나치게 낮다는 점이다. 둘째는 데이터 검증과 수정 과정을 거치면서 침체 선언이 실제 시작 시점보다 6개월에서 심하면 1년씩이나 늦어진다는 점이다.

브로드컴(AVGO)의 파격적인 실적 발표가 AI 칩 시장의 판도를 뒤흔들고 있다. 그동안 엔비디아(NVDA)가 독주해온 AI 인프라 투자에 새로운 경쟁자가 등장하면서 투자자들은 전략 재편을 고민해야 할 시점에 왔다.지난주 브로드컴이 발표한 3분기 실적은 시장에 적지 않은 충격을 줬다. 매출 160억 달러로 전년 대비 22% 증가한 것도 인상적이지만 더 놀라운 건 AI 반도체 매출이 52억 달러를 기록하며 전년 대비 무려 63%나 뛰었다는 점이다.여기서 핵심은 단일 고객으로부터 100억 달러 규모의 맞춤형 AI 칩 수주를 따냈다는 사실이다. 시장에서는 이 고객이 오픈AI일 가능성이 높다고 보고 있다. 월가를 비롯해 일부 투자자들은 이를 단순한 매출 증가를 넘어 AI 인프라 시장의 구조적 변화를 알리는 신호탄이라는 해석이다. 브로드컴의 호크 탄 CEO는 "2026년 이후에도 AI 매출이 상당히 개선될 것"이라며 장기 성장에 대한 자신감을 드러냈다. 실제로 회사의 총 백로그는 1100억 달러를 넘어섰고 4분기 AI 매출 전망도 62억 달러로 전년 대비 66% 성장을 예고했다. 이에 브로드컴 주가는 실적 발표 직후 프리마켓에서 13% 급등하며 52주 최고가를 경신했다.

불과 몇 년 전만 해도 AGI(인공일반지능)는 먼 미래의 이야기였다. 하지만 김대식 KAIST 교수의 생각은 다르다. 그는 "2025년의 인류는 이미 AGI 시대를 살고 있다"고 단언한다. 이는 우리가 놓치고 있는 중요한 현실이다. 변화는 이미 시작됐고 2026년은 그 변화의 속도와 방향이 확정되는 임계점이 될 것이라는 의미다.AI 분야 글로벌 석학으로 꼽히는 김대식 KAIST 교수는 오는 10월 28일 코엑스 401호에서 열리는 '트렌드쇼 2026'을 앞두고 가진 더밀크와의 인터뷰에서 2026년 AI가 바꿀 산업과 사회의 변화에 대한 대담한 예측을 공개했다.김 교수는 "2026년 맞이할 가장 중요한 기술적 변화는 AI가 문제를 해결하는 방식 자체의 전환이다"며 "프롬프트에 대한 답을 '찾는 모델'에서, 답을 코딩해 푸는 모델로의 전환하는 중요한 해가 될 것이다"고 예측했다.무슨 뜻일까?

전기차(EV) 시장의 성장통이 점점 더 악화되고 있다. 아이러니하게도 이를 주도하는 것은 전기차 시장의 성장을 이끌었던 테슬라(TSLA)다. 최근 발표된 데이터에 따르면 테슬라가 전 세계 주요 시장에서 판매 부진을 겪으며 전기차 시장의 부진을 여실히 보여주고 있다. 2025년 2분기 글로벌 차량 인도량은 38만 4122대로 전년 동기 대비 13% 감소했고 매출은 225억 달러로 12% 급감했다.현재 테슬라의 부진을 가장 극명하게 드러내고 있는 곳은 신규 진출 시장인 인도다. 테슬라는 최근 뭄바이와 델리에 전시장을 열고 모델 Y를 출시했지만 예약 건수는 고작 600건에 그쳤다. 이는 테슬라가 전 세계에서 4시간마다 인도하는 물량과 같은 수준이다. 블룸버그에 따르면 테슬라는 당초 연간 2500대의 출하 계획을 세웠지만 부진한 수요로 인해 350대에서 500대로 계획을 기존 대비 80%나 줄였다.이는 테슬라만의 문제가 아니다. 현재 전기차 시장의 부진을 이끄는 가장 큰 요인은 정부 정책이다. 반대로 이는 전기차 시장의 정부 보조금 의존도가 얼마나 높았는지 적나라하게 드러내고 있는 요인이다. 트럼프 행정부의 전기차 보조 정책 철폐로 인해 미국에서는 9월 말부터 전기차 구매 시 최대 7500달러 세액공제가 사라진다. 인도에서의 부진도 트럼프 정책에 기인하고 있다. 인도에서는 최대 110%에 달하는 수입 관세 때문에 모델 Y 가격이 다른 나라의 거의 2배가 됐기 때문이다. 5989만 루피(약 6만 8050달러)부터 시작하는 가격표를 보고 인도 소비자들이 주저하는 이유다.이는 전기차 산업 전체의 구조적 취약성을 보여준다. 초기 시장 형성 과정에서 정부 지원이 절대적 역할을 했지만 이제 그 보호막이 걷히면서 진짜 경쟁력을 시험받는 단계에 접어든 것이다. 물론 시장의 리더인 테슬라조차 이런 변화에 적응하지 못하고 있다면 다른 전기차 업체들의 상황은 더욱 심각할 수 있다.

2분기 미국 경제가 예상보다 빠르게 성장했다. 하지만 그 원동력을 자세히 뜯어보면 지속가능성에 대한 의문부호가 붙는다는 분석이다. 미 상무부는 28일(현지시각) 2분기 국내총생산(GDP) 성장률을 연율 기준 3.0%에서 3.3%로 상향 조정했다고 발표했다. 월스트리트저널이 조사한 경제학자 예상치 3.1%보다 높은 수준이다.

AI 시대의 절대강자도 시장의 까칠한 잣대를 피할 수 없었다. 엔비디아가 27일(현지시각) 발표한 2025년 2분기 실적은 매출과 순이익 모두 시장 예상을 웃돌았지만, 주가는 시간외 거래에서 3% 하락했다. 매출은 467억 달러로 전년 대비 56% 증가, 조정 주당순이익(EPS)도 1.05달러로 예상치 1.01달러를 4% 넘어서는 무난한 어닝 서프라이즈를 기록했다. 그럼에도 투자자들은 냉정했다.핵심 사업부가 기대에 살짝 못 미친 것이 전체 주가를 끌어내렸다. 엔비디아 전체 매출의 89%를 차지하는 데이터센터 부문 매출이 411억 달러를 기록했는데 이는 애널리스트들이 예상한 413억 달러보다 2억 달러가 부족했다. 겨우 0.5% 차이지만 예상을 뛰어넘지 못했고 시장은 이를 성장 둔화의 신호로 받아들였다.더욱이 데이터센터 부문이 시장 기대치를 밑돈 것은 이번이 2분기 연속이다. 전년 대비 56% 성장했다는 숫자 자체는 놀랍지만 연속적인 실망은 AI 인프라 투자 붐이 정점을 지나고 있다는 우려를 키운 것으로 관측된다. 세계 2위 경제대국인 중국과의 비즈니스가 여전히 막혀 있다는 점도 우려를 키운 요인으로 작용했다. 중국과의 지정학적 우려 완화에도 엔비디아는 2분기에 중국 기반 고객에게 H20 칩을 단 한 개도 팔지 못했다고 밝혔다. 이로 인해 약 40억 달러의 매출이 사라진 것으로 나타났다.최근 트럼프 행정부는 엔비디아가 중국에서 벌어들인 AI 칩 매출의 15%를 미국 정부에 납부하는 조건으로 수출을 허가했다. 젠슨 황 CEO가 백악관을 직접 방문해 협상한 결과다. 하지만 중국 정부가 자국 기업들에게 미국산 H20 칩 구매를 자제하도록 권고하면서 실제 매출 회복은 여전히 불투명한 것으로 관측된다.콜레트 크레스 CFO는 "지정학적 문제가 해결되면 이번 분기에 20억-50억 달러의 H20 매출이 가능하다"고 말했지만, 언제 해결될지는 아무도 모른다는 것이 문제로 제기됐다.

지난해 말 국내 중견 제조기업 임원 워크숍에 제조업의 AI 전환(AX)에 대한 강의. 키워드는 ‘챗GPT’였다. 개발·생산·영업·인사 부서 할 것 없이 “이제 우리도 뭔가 해야 하지 않겠느냐”는 공감대가 형성됐다. 그런데 구체적인 실행 순서를 묻는 순간 묘한 공기가 흘렀다. “파일럿 프로젝트부터?” “데이터 거버넌스를 먼저 구축해야 하나?” 회의는 이내 ‘닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐’ 식 논쟁으로 흘렀다. 결국 담당 임원은 “다음 달에 다시 논의하자”며 마무리했다. 하루 종일 열띤 토론이 이어졌지만, 결국 ‘첫 단추’를 꿰지 못한 채 마무리됐다.이 장면은 요즘 한국 기업들이 마주한 현실을 적나라하게 보여준다. 모두 “AI를 도입하지 않으면 뒤처진다”는 위기감이다. 하지만 실제 하려다 보면 정작 어디서부터 시작할지 막막해 한다. 사내 개발팀은 API 문서를 얘기하고, 현업 부서는 시작 전부터 투자대비 성과(ROI)를 따지며, 보안팀은 데이터 보안과 규제 리스크를 언급한다. 이런 상황에서 “최신 AI 기술을 신속히 사내에 도입하겠다”는 선언은 대개 회의실 벽을 넘지 못한다. 실무자들은 회의실에서 나오며 “또 하나의 전시성 프로젝트 아니겠느냐”며 고개를 갸웃거린다.