😆AI 산업에 대한 낙관론과 회의론 source

낙관론: AI에 지출할 돈은 아직 무궁무진
- AI가 생성한 코드가 늘어날수록 보안 검증 수요도 증가함
- 또한 코딩 AI는 지능 못지않게 속도가 중요해지면서 더 빠른 응답을 위한 컴퓨팅 지출이 확대될 전망
- 개인과 기업의 AI 활용률 격차는 여전히 크며, 기존 기술이 확산되는 것만으로도 상당한 수요 증가가 가능
- 이미지/영상 생성은 이제 실용화 단계에 진입했지만, 실시간 4K 3D 세계를 구현하기까지는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요
- AI 에이전트가 장시간 자율적으로 작업하기 시작하면 인간의 사용 시간에 제한받지 않고 토큰을 소비하게 됨
- 특히 과학 연구, 금융 트레이딩 등 외부에서 관측하기 어려운 다크 인퍼런스 수요는 아직 초기

회의론: AI가 성장한다고 돈 버는 건 아님
- 바이브코딩을 비롯한 일부 영역에서는 이미 모델의 지능이 충분한 수준에 도달
- 이제 더 똑똑한 모델보다 저렴하고 빠른 모델이 중요
- 기업용 AI 소프트웨어 역시 장기적으로 기대에 못 미칠 가능성이 있음
- AI가 기존 업무를 저렴하게 대체하면서 소프트웨어 기업의 가격 결정력을 약화
- AI 모델이 스스로 더 저렴하고 효율적인 모델을 만드는 현상도 가속화되며 실제로 특정 AI 활용 비용이 90% 이상 감소함
- 현재 컴퓨팅 자원 부족의 상당 부분은 빅테크와 AI 연구소의 치열한 모델 개발 경쟁에서 비롯됨
- 투자 수익에 대한 기대가 꺾이면 공급과잉으로 전환될 위험도 있음
- 저가 모델 확산과 안전 문제에 따른 모델 출시 지연까지 겹치면 AI 산업 전반에 강한 가격 하락 압력이 발생할 수

✍️생각해 봐야할 부분
- 흥미로운 부분은 AI에 대한 낙관론과 회의론이 서로 모순되지 않는다는 것
- AI의 활용량이 폭발적으로 증가하더라도, 모델 효율화와 가격 경쟁으로 단위당 컴퓨팅 비용은 하락함
- 반대로 AI가 저렴해질수록 지금까지 경제성이 없었던 새 활용처가 등장하면서 수요가 증가할 수
- 결국 향후 AI 인프라 투자에서 중요한 건 컴퓨팅 효율 개선과 신규 수요 창출 중 어느 쪽이 더 빠르게 진행되는가
- 특히 현재의 수요가 지속 가능한 추론 시장에서 발생하는 것인지, 모델 개발 경쟁에서 비롯된 일시적 수요인지 구분해야
- AI 산업의 장기 성장과 인프라의 단기 공급과잉은 충분히 동시에 발생할 수 있기 때문