Last Updated on 2025-08-08 by AEIAI.NET

샘 알트만과 마크 저커버그의 AI 미래 전망: 두 거물이 던진 3가지 핵심 질문

최근 클라이언트에게 ‘장기 AI 전환 전략’ 보고서를 제출할 일이 있었습니다. 단순한 툴 리뷰나 생산성 팁을 넘어, 업계의 근본적인 지각 변동을 분석해야 했습니다. 자연스럽게 최근 가장 활발하게 목소리를 내는 샘 알트만과 마크 저커버그의 인터뷰를 깊이 있게 들여다보게 되었습니다. 두 사람의 발언을 비교하며 깨달은 점이 있습니다. 표면적인 시각차 너머, 둘이 공유하는 거대한 전제가 있다는 사실이었죠. 이 글은 그 분석의 결과물이자,  고민을 담은 기록입니다.

단순 요약을 넘어, 두 거물이 AI 일자리 변화부터 미래 방향성 까지, 우리에게 던지는 본질적인 질문 세 가지를 중심으로 현재 상황을 재구성해 봤습니다.

세 줄 요약

1. 일자리: AI는 직업을 없애기보다 ‘역할’을 바꿉니다. 단순 반복이 아닌, AI 도구를 활용해 더 높은 가치를 만드는 방향으로 전문가의 역할이 재정의될 것입니다.
2. 인프라: 미래 AI 경쟁의 핵심은 모델이 아닌 에너지와 데이터센터입니다. 기가와트(GW)급 전력을 소모하는 초거대 AI 인프라 구축 경쟁이 이미 시작되었습니다.
3. 주권과 분배: AI가 창출하는 부와 권력의 독점을 어떻게 막을 것인가? ‘소버린 AI’와 ‘보편적 기본 자산’ 같은 새로운 사회적 합의가 중요해지고 있습니다.

질문 1: AI 일자리 변화, ‘대체’가 아닌 ‘재정의’인가?

가장 흔한 질문이지만, 두 CEO의 답변은 ‘그렇다/아니다’로 단순하지 않습니다. 핵심은 ‘대체’가 아닌 ‘변화’입니다. 샘 알트만의 주장은 명확합니다. 그는 AI 덕분에 프로그래머의 생산성이 10배 증가해도, 세상은 10배 더 많은 소프트웨어를 원하기에 일자리는 줄지 않고 오히려 급여가 오를 것이라는 게 그의 시각입니다.

‘지능의 비용’이 0에 가까워질 때

알트만은 지난 5년간 ‘지능 단위당 비용’이 매년 10배씩 하락했다고 언급합니다. 며칠 걸릴 코딩 작업을 AI가 1달러 미만의 비용으로 5분 만에 끝내는 경험은 이제 드물지 않습니다. 이는 과거 어셈블리어를 다루던 프로그래머가 C언어, 파이썬으로 옮겨가며 더 높은 추상화 수준에서 문제를 해결하게 된 것과 같은 맥락입니다. 프로그래머가 사라지는 게 아니라, 프로그래머의 작업 방식과 요구 역량이 바뀌는 것입니다.

의사, 변호사는 정말 안전한가?

고숙련 전문직도 예외는 아닙니다. AI가 특정 질병 진단에서 숙련된 의사보다 높은 정확도를 보였다는 보고서는 많은 것을 생각하게 합니다. 물론 알트만은 사람들이 여전히 ‘인간’ 의사와의 소통을 원할 것이라고 예측합니다. 미래 의사의 역할은 단순히 지식을 암기하고 진단하는 것을 넘어, AI의 진단 결과를 해석하고, 환자와 공감하며, 최적의 치료 계획을 함께 수립하는 ‘AI 협업 전문가’로 바뀌게 될 겁니다.

진짜 위기는 아이들이 아닌 ‘우리 세대’

개인적으로 가장 흥미로웠던 부분은 교육에 대한 관점입니다. 알트만은 AI보다 똑똑한 제품과 서비스가 당연한 세상에서 자랄 아이들은 걱정하지 않습니다. 오히려 새로운 현실에 적응해야 하는 ‘부모 세대’, 즉 우리 세대가 더 큰 어려움을 겪을 것이라고 지적합니다. 계산기와 구글이 등장했을 때 암기 위주 교육의 가치가 흔들렸듯, AI 시대 교육 방향은 근본적인 재검토가 필요한 시점입니다. 이제는 지식의 양보다 AI와 협업하는 능력, 비판적 사고, 창의적 문제 해결 능력이 훨씬 중요해집니다.

질문 2: AI 인프라 투자, 모델을 넘어 에너지와 데이터센터로

두 CEO의 대화에서 공통적으로 가장 힘주어 말하는 부분은 바로 인프라입니다. AI 모델의 성능 경쟁을 넘어, 이를 뒷받침할 물리적 기반, 즉 데이터센터와 에너지 확보 경쟁이 본격화됐다는 뜻입니다.

‘기가와트(GW)’ 단위의 데이터센터 경쟁

알트만은 AI를 ‘지구의 마더보드’에 비유하며, 이를 구동하기 위해 핵융합 에너지의 가속화가 필수임을 강조합니다. 현재 건설 중인 1기가와트(GW) 규모의 데이터센터를 언급하는데, 이는 현재 세계 최대급 데이터센터(약 650MW)를 훌쩍 뛰어넘는 규모입니다. 저커버그 역시 2024년 말까지 35만 개의 H100 GPU를 확보하고, 장기적으로는 5GW급 전력을 사용하는 메타 AI 슈퍼컴퓨터 클러스터 구축을 목표로 합니다. 이는 단순히 더 큰 모델을 만드는 것을 넘어, AI가 사회의 핵심 인프라가 될 것을 전제로 한 거대한 포석입니다.

저커버그의 ‘소수 정예’와 ‘자율 개선’

저커버그는 조금 다른 접근법을 보입니다. 그는 막대한 인프라를 소수의 핵심 인재에게 집중시켜 AGI 개발을 가속화하겠다는 구상입니다. 특히 “AI가 다른 AI 시스템을 자율적으로 개선하는 초기 단계를 발견했다”는 그의 발언은 의미심장합니다. 이는 AI 발전이 인간의 개입 없이 기하급수적으로 빨라질 변곡점이 다가오고 있음을 암시합니다. 또한 그의 목표는 생산성 자체보다는 소셜, 엔터테인먼트 등 인간의 삶을 더 풍요롭게 만드는 데 있다는 점에서 알트만과 결이 다릅니다.

질문 3: 소버린 AI와 부의 분배, 새로운 사회적 합의는 가능한가?

AI의 발전 속도가 빨라질수록 통제와 윤리에 대한 우려도 커집니다. 특히 AI 기술이 특정 국가나 기업에 종속될 위험은 간과할 수 없는 문제로 떠올랐습니다.

‘소버린 AI’는 왜 화두가 되었나?

최근 국내에서도 KT와 네이버가 소버린 AI를 두고 논쟁을 벌였습니다. 이는 AI 모델과 데이터 주권을 자국 내에 두려는 전략적 선택입니다. 적대국이 초지능 AI를 악용해 생물 무기를 개발하거나 사이버 공격을 감행할지 모른다는 우려는 단순한 기우가 아닙니다. AI가 국가의 안보와 직결되는 전략 자산으로 인식되면서, 기술 자립과 데이터 주권 확보는 모든 국가의 핵심 과제가 되었습니다.

부의 분배, 두 CEO의 서로 다른 해법

AI가 생산성을 극대화할 때, 그 부는 누가 가져갈까요? 알트만은 이 문제에 대한 해법의 하나로 월드코인을 제시합니다. AI가 창출한 막대한 부를 사회가 공정하게 나눠야 한다는 생각이죠. 보편적 기본 자산(UBI)과도 맞닿아 있는 새로운 경제 모델 제안입니다. 반면 저커버그는 라마(Llama) 같은 오픈소스 모델로 기술의 문턱을 낮추는 방식을 택했습니다. 더 많은 사람이 AI의 혜택을 누리게 하자는 겁니다.

이제 ‘어떻게 쓸까’를 넘어 ‘어떻게 변할까’를 고민할 때

샘 알트만과 마크 저커버그의 AI 미래 전망을 종합해 보면, 우리는 더 이상 AI를 단순히 업무를 도와주는 ‘도구’로만 봐서는 안 됩니다. 지능의 비용이 제로에 수렴하고, 이를 뒷받침하는 인프라가 행성 규모로 확장되는 지금, 일과 학습, 그리고 사회 시스템의 근본부터 흔들리고 있습니다.

두 사람의 관점 차이보다 더 중요한 사실은, 그들이 공통적으로 가리키는 변화의 규모 그 자체입니다. 기술 전문가든, 비즈니스 리더든, 이제 우리의 과제는 명확합니다. 새로운 AI 툴의 사용법을 익히는 것을 넘어, 이 거대한 패러다임 전환 속에서 나의 역할과 우리 조직의 방향을 어떻게 재설정할지 고민해야 할 때입니다. 그들의 경고는 이미 현실이 되고 있습니다.