1. 한국 AI에 큰 기회가 왔습니다(ft. 이재훈 작가 2부)
한줄요약: 한국 AI의 기회와 스타트업의 역할
| 시간 | 요약 |
|---|---|
| 15:03 | 대기업은 큰 시장에만 집중하는 경향이 있음. |
| 23:47 | 스타트업이 새로운 시장을 창출하는 역할을 함. |
| 24:04 | 스타트업은 작은 시장을 공략할 수 있는 장점이 있음. |
| 24:17 | AI 트렌드에 올라타는 것이 중요하다는 의견이 있음. |
| 24:34 | AI의 발전이 일상 생활에 미치는 영향에 대한 고민이 필요함. |
| 24:49 | AI의 시작 단계에서 긴 안목으로 바라보는 것이 필요함. |
2. 스크립트
최근에 오히려 엔 비디아에 위협이 되는 거는 이런 딥 시크 같은 모델이 나오는 거는 비디아 입장에서 단기적으로는 어 이게 뭐지 이랬지만 한국에서도 뭐 리 벨리 온 이라든가. 퓨 리 오사 AI 아든 여러 좋은 스타들이 굉장히 많습니다. 그래서 이런 기업들이 이제 미디 한 는 장기적으로는 더 위협이 될 수 있다고. [ 음악] 보여 집니다. 딥 시크가 처음 딱 나왔을 때는 오 이 랬 는 데 점 시간이 갈 어 약간 이런 게 있는 거 같아요.예 체 GPT 새 잘 안 쓰는데 쓰는 사람 쓰겠지만 호기심으로 썼던 사람들 이미 최 집 다 해보고 나서 집시 해보고 나니까 그 이상은 아니잖아요. 그런 점에서 좀 뭔 가 약간 트래픽이 막 터지거나 그러진 않는 거 같은데요 네 약간 우 스갯 소리 긴 한데 저도 이제 설에 그 뉴스를 접한 다음에 딥 시크 기사를 보는데 딥 시크가 이제 말씀해 주신대로 뭐 지금 채치 비티 나인 소프트 뭐 이렇게 월등 하게 이렇게 좀 좋은 추론을 해낸다 이런 건 아닌 거 같고요. 다만 앞서 이제 말씀드린 대로 구 글이나 오픈 AI 같은 기업들이 엔 비디아의 h00 혹은 뭐 이제 더 어 좋은 이제 GPU 칩들을 많이 모아서 대규모에 이제 인프라 투자와 개발 인력을 붙여 가지고 수십억 원 수백억 원을 들여서 오랫동안 이제 그걸 지속 투자를 해 왔던 부분들이 있는데 이거를 갑자기 어느 날 사람들 입장에서는 좀 르 모르는 기업이었던 딥 시크 아는 게 갑자기 나와서 뭐 싸게 이렇게 뭐 80억 정도로 이거를 개발했다고. 하니 좀 거기에 좀 이제 가성 비적으로 있어서 많이 놀랬던 것이 사실인 거 같습니다. 네네 네 이게 딥 시크 찾아보니까 2023년에 설립된 기업이라고 하더라고요.
그 정확하게 어떤 기업인 거예요. 그 이제 딥 시크는 창업자의 스토리가 원래 이제 컴퓨터 공학을 전공한 다음에 금융 투자 쪽에 조금 오랫동안 몸을 담았었습니다. 그래서 한 2010년대부터 해서 우리가 잘 알고 있는 로버 어 드바이저 하는 거 있잖아요. 자동 매수하고 이렇게 매매하는 그런 프로그램들을 개발하는 거를 오랫동안 해 왔고 그래서 이제 그거를 자동 판매를 통해서 일정부분 수익을 많이 얻기도 하고 당시에 이제 중국에서 펀드 퍼포먼스가 좋은 것에 대한 좀 상도 받고 막 이 랬 던 경험이 있습니다. 그래서 그 딥 시크가 공식적으로 출범한 거는 2023년에 해서 이렇게 시작한 거는 맞고요.
근데 재밌는 거는 홈페이지에 들어가 는 2014년에서 15년부터 시작해서 6 7년 간 그 팀을 본격적으로 시작하기 전에 했던 활동들도 앞선 자신들의 어떤 AI 개발 사로 기록을 같이 하고 있습니다. 그래서 우리가 잘 잘 생각해 봤는 것이 비시가 주장하는 것과 우리가 실제로 이제 판단해야 될 것이 조금 다른 부분이 있다고. 저는 생각하는 게 단순하게 이제 80억 원이라는 숫자에만 주목을 해서 아니 그 메타도 이거 라마 하고 하는데 몇 백억 몇천억 투자해 가지고 하고 뭐 구 글이나 뭐 이런 기업들도 거의 뭐 유적으로 따지면 뭐 조 단위가 넘겠죠. 엄청난 돈과 시간을 투자해서 했던 거를 너네. 는 어떻게 이렇게 갑자기 했냐고 생각하실 수 있겠지만 은 근데 그거는 이제 계산법을 어떻게 했느냐의 차이인데 한 모델을 개발할 때가 이제 그 정도 금액이든 거 고요 그 앞서 서 이제이 개발 하기까지 들어갔던 시간과 비용은 더 많습니다.
근데 이제 그거에 대한 거는 이제 일종에 좀 마케팅 성과 아 연구 개발비를 빼버렸 다 앞에 들어간 그 시간과 비용 그리고 인력에 대한 부분 본인이 이제 말하는 대로 창업자 분들 재밌는 게 그 AI 아는 거에 있어서 중국 입장에서는 미국이 저렇게 2010년대부터 SNS 치고 나가고 그다음에 AI 분야에 있어서도 열심히 하고 그다음 엔 비디아 같이 이렇게 또 칩과 소프트웨어 환경까지 이제 제공하는 좋은 기업들이 많은데 중국은 그럼 경쟁력이 없을까라는 생각을 많이 했던 거 같아요. 그래서 중국의 기업 그리고 또 그 다른 어느 나라의 기업일지라도 창업자와 창업 팀이 좋은 아이디어와 창의 성만 가지고 있으면 은 얼마든지 이런 분야의 AI 분야에 있어서도 약간 뭐 다 윗과 골리앗의 대결처럼 충분히 치고 나갈 부분은 있다고. 생각을 했던 거 같습니다. 그래서 그런 부분에서 딥 시크가 줬던. 이제 충격이 있었던 거 같고요.
저는 이거를 꼭 나쁘게만 보진 않았던 게 한국에도 네이버 클로바 라든 가 좋은 팀들이 한국의 AI 주권을 지키기 위해서 노력을 많이 하고 있거든요. 그래서 그런 부분에 있어서 어 미국과 중국을 제외 하면은 이런 활동을 할 수 있는 나라들이 한국과 일본 뭐 프랑스 정도로 제외하면 거의 없습니다. 그래서 그런 부분에 있어서 오히려 이게 이제 뭐 전화 위복이 돼서 한국에서도 좀 소 버린 AI 든가 또 그리고 이번에 또 중요하게 나온 부분이 이 엔 비디아의 고성능 칩 GPU 얼마나 이게 빨리 얻을 수 있느냐. 그리고 많이 확보하고 있느냐. 가 또 어떻게 보면 은 국력 하드웨어적인 측면에서 되게 중요한 인프라가 돼 버린 거 같아요.
그래서 미국도 뭐 잘 아시는 것처럼 스타 게이트 프로젝트를 통해서 한 700조원 정도의 규모로 어이 세 아트만과 또 손 마사요 시와 그 오라클과 이제 합작을 해서 지금 하고 있잖아요. 그래서 이런 부분에 있어서도 한국도 적극적으로 좀 관심을 가져야 될 때가 아닌가. 그래서 마침 또 그 샘 아트만이 손 마 사요 씨가 한국에 와서 또 이 재용 회장님 또 만나고 가셨 잖아요. 그래서 그런 부분도 그들이 7조는 큰 돈을 갑자기 조달하기 어려운 상황이니 한국의 삼성전자도 같이 참여해 달라는 그런 의중을 내비친 걸로 알려 져 있거든요 일각에서는 또 그런 비판도 있는 거 같아 삼성전자가 지금 hbm 때문 SK 하이닉스에 한 방 먹은 상황에서 이렇게 또 지금 주가도 안 좋은데 무슨 또 신규 투자를 하게 하냐. 뭐 우리 얻어 가는 거 없냐고 할 수도 있는데 근데 또 반대로 생각해 보면 은 한국이 그러면은 는 미국과 중국의 AI 그 패권 대결의 구도에서 그냥 순 포 이렇게 보고만 있을 수는 없는 노릇이고 뭐라도 확인해야 되고 이런 활동들을 많은 스타트 업들에게 의존하는 것도 좀 문제가 있다고.
보거든요. 그래서 이런 부분은 정부와 큰 기업들이 같이 나서 줘야 되는 부분이라고 보거든요. 그래서 AI 인프라에 대한 지분을 확보하는 것도 상당히 의미가 있고 그것이 단순히 저는 이제 돈만 태우는 건 아닐 거라고 생각하는 게 거기서 돈을 투자하게 되면 는 또 mbdi 좋은 칩들을 많이 가져올 것이고 미국에서 여러 연구를 할 때 우리나라의 기업들의 또 이제 그 기술 개발에도 같이 활용할 수 있는 부분들이 분명히 시너지 낼 부분이 있다고. 생각하기 때문에 그런 부분 상당히 좀 긍정적으로 볼 수 있지 않나. 생각하고 있습니다.
어쨌든 뭐 딥 시크 때문에 벌어진 게 저는 이런 생각으로 봤었어요. 스타벅스라는 대형 자본이 들어와서 우리나라 커피 시장을 장악하는데 엄청난 임대료를 내면서 엄청나게 개발된 메뉴들 좋은 원두들이 하니까 스타 벅스 같은 걸 차리려고 전에 우리나라도 1 군 급 커피 브랜드들이 막 들어왔었다 내고 해봤더니 못 이기더라 전략을 아예 바꿔서 메가 커피 같은 전략으로 해 가지고 이런 식으로 비용 다 다운다운 시 켜 가지고 이제 저가로 이제 판매를 하는데 서 솔직히 소비자 입장에서는 스타 벅스 커피 맛이나 메가 커피 커피 마이나 구분하기 쉽지 않거든요 맞 딥 시크 그런 느낌이 있었어요. 그러면서 약간 좀 사 사람들이 이 개발비가 다운되는 형태로 뭔 가가 막 이제 뿜어 져 나오지 않을까. 우리 나라도 마찬가지로 저 정도 비용이면 해 볼 만한데 막 이렇게 되면서 맞습니다. 뛰어드는 시대가 열리지 않을까.
맞습니다. 그 두 가지 측면이 있는 것 같습니다. 커피 프 랜 차 이즈에 예를 들어 주신 거는 약간 이제 AI 시장이 이번에 이게 미국의 빅 빅 테크 만 할 수 있는 게 아니 다라는 걸 한번 보여줬고 음 두 번째로는 그 관련해서 이제 파생된 여러 어 플 리 케이 션 들이 엄청 나올 텐데 예 마치 지금은 아이 폰 모 먼트 같은 상황이거든. 그러니까 아이 폰 모 먼 이 이제 한 2 3년 전에 이제 GPT 처음 이제 나오고 막 어 이게 뭐지 막 이럴 때의 시절이라면 지금의 이 딥 시크가 준 이제 교우는 아 그러면은 저거를 쟤 내 할 수 있는 건 아니야. 처음에 길을 여느라 쟤네가 어려웠던 거지 이거를 효율적인 자본으로 효과적으로 운영하는 게 가능해는 거를 이제 중국이 한번 보여 준 거 같고요.
그 한국은 여기서 어떻게 하지라는 게 이제 생각이 들 수 있는데 물론 우리도 우리 자체에 이제 큰 거대 모델을 가져가는 거는 동일하게 가져 가야겠어 주신대로 저는 이제 앱 스토어라는 게 생겼으니까 거기에 앱을 만드는 거를 한국 사람들이 되게 잘할 수 있겠다 라는 생각이 들더라고요. 우리가 이제 그런 어떤 어떤 소비의 트렌드 라 그가 이런 것 들이 굉장히 호흡이 빠르고 외국 기업들도 한국을 테스트 배 드로 생각할 정도로 되게 적극적으로 이제 많이 우리나라 사람들이 빠르잖아요. 이런 거 흐름에 그러다 보니까 어 그 AI 실제 활용하고 적용하는데 데 있어서 좀 가려운 부분들이 소비자 입장에서는 많이 발생하잖아요. 그래서 그런 부분들을 갭을 이제 줄여 주는 역할을 한국의 좋은 스타트 업들이 기업들이 많이 해 주지 않을까라는 생각이 들었습니다. 네네 근데 이게 딥 시크가 어쨌든 중국이 만든 거잖아요 그래서 저는 쓸 때 조금 찝찝하더라구요.
이게 막 중국 관련된 어플을 쓰면 개인 정보가 다 넘어간다는 얘기가 있어서 근데 집시가 완전 무료 포 아 이런 것도 뭔 가 정보를 이렇게 얻으려고 하는 속 있지 않을까요. 일종에 이제 네트워크 효과를 노린 거라고 볼 수 있는데 GPT 그렇고 다른 이제 뭐 AI 생성형 AI 모델도 마 찬가 지지만 이용자를 많이 모아서 그 사람들이 하나의 베 트 테스터가 돼서 이렇게 타이핑해 주면서 훈련을 계속 해 주는 거잖아요 그런 거를 이제 딥 시크 동일하게 하고 있는 거 고요 근데 이제 다만 딥 시크에 대해서 말씀하신 그런 우려들은 아무래도 이제 중국 기업이다 보니까 생긴 일인 거 같아요. 잘 아시는 것처럼 중국의 빅 테크 은 중국 공산당의 의 어떤 지도를 계속 받고 통제를 받잖아요. 왜냐면은 그 딥 시크 같은 경우에도 처음 시작이 금융 쪽이라고 했잖아요. 그래서 실제로 그 학습 데이터의 내용들을 보면 은 그 중국 내에서 그 소비자들이 실제로 금융 정보에 대한 데이터를 뭐 실명까지 그게 나오는 건 아니지만 그게 이제 비식별화 된 상태에서 활용할 수 있을 정도로 학습 데이터들을 받아 오거든요.
근데 그런 것 들은 중국의 공산당에서 이걸 허가를 해 주지 않고는 지원 없이는 절대 해 줄 수 없는 일이 거든 그런 부분에 있어서 아 이게 중국의 당의 지원을 정부의 지원을 공식적으로 받는 채널 이구나라는 게 하나 있는 거고 또 이 넘어간 데이터에 대해서 과연 미국의 테크 기업들조차 도 어떤 개인 정보나 이런 어떤 윤리적인 부분에서 공격을 많이 받는 상황인데 하물며 중국 기업이 이거를 과연 잘 써 줄까라는 부분에 대해서 우려를 많이 하고 있고요. 또 의외로 그 이용 약관을 잘 뜯어 보면 은 굉장히 세 한 그 정보까지 많이 이제 가져가는 거로 볼 수 있어요. 예를 들면 뭐 키 보드 타이핑하는 거에 대해서 키보드 누르는 압력에 대한 데이터를 가져간다 그가 그런 이제 되게 세밀한 내용들도 같이 들어 있거든요. 그래서 그런 부분들이 아직은 조금 신뢰하기 좀 어려운 거 아닌가 갑자기 이렇게 해성처럼 등장을 한 건 좋은데 어 아직 이용하기에는 좀 조금 이렇게 장벽이 좀 있다 그리고 만약에 시크가 처음 나왔을 때 사람들이 신기해서 많이 썼지만 막상 써 보 엄청나게 뛰어난 그 건 아니어서 이제 이제 추론 단계로 넘어가려고 하는 단계이기 때문에 아직은 조금 그런 부분에 대해서 좀 지켜보는 그런 움직임들이 있는 거 같습니다. 디시도 그걸 아니까 계속 이제 저가 전략으로 가겠죠.
뭐 옛날에 많이 하는 전략처럼 해서 미국에 있는 이제 AI이 이용료를 낮출 수밖에 없게 치킨 게임을 걸어 버려서 여기서 돈이 안 되니까 이제 또 투자를 하는 게 한계가 도달하는 거고 점점 그 AI 개발 속도가 둔화되기 만들고 본인들은 는 이제 국가 주도적으로 밀어 버리면서 또 빨리 하는 거고 그리고 아까 말한 것도 취득하는 거는 원래 하드웨어에서는 그거 했었던 회사가 하 화이 가 그랬었잖아. 맞습니다. 그러다가 이제 철퇴 맞고 나갔던 거고 이제 소프트 웨게 화 화이 가 들어온 거죠. 맞습니다. 맞습니다.
그러면 아무래도 어떻게 보면 미국인의 속도로 좀 떨어지게 되지 않을까. 이제 어떻게 보면 이런 과정 때문에 엔 비디아가 비싼 칩을 파는데도 성장 둔화가 오지 않을까. 이런 우려가 있었잖아요. 그래서 그때 하루만에 17% 하락했는데 이 어떻게 보세요 어 일단은 예 말씀해 주신대로 뭐 엔 비디아가 일시적으로 하락은 했지만 은 지금도 보면 은 금방 회복은 다시 그니까 일시 적인 좀 충격이었다고. 보여 지고요.
그 부분은 이제 엔 비디아가 사실 딥 시크 은 조금 결이 살짝 다른 기업인 게 딥 시크를 비교하려면 오픈이랑 비교하는 게 더 이제 정확할 것 같고요. lmm 모델을 쓰니까요 근데 이제 엔 비디아 칩을 중국에 말씀하신 대로 이제 트럼프 1 기 때부터 지금 공급이 지금 안 되고 있는 상황에서 쟤네는 저거를 어떻게 개발했을까. 게 이제 궁금증 중에 하나였던 거 같아요. 그래서 뭐 일각에서는 기존에 이제 중국 내에서 어 앞서 서 미리 사 놨던 그 칩들이 있어서 그걸 최대한 활용을 한 거다. 혹은 화에서도 이제 수출규제 이후에 자체적인 이제 칩을 조금 싸게 제작을 해서 뭐 성 능이 한 60% 나오는데 가격은 한 30% 수준으로 해서 디 아보 조금 저렴한 칩을 만들었는데 그걸 더 많이 붙여 가지고 양적으로 이제 모델을 규모로 맞추려고 노력을 했다 뭐 이런 얘기들이 나오는 거 같고요.
다만 이제 분명한 거는 엔 비디아가 현재 가지고 있는 어떤 그 시장에서의 지위는 상당히 좀 공고한 거 같고요. 이거는 하드웨어 적인 부분에서 고성능 그 GPU을 많이 가지고 있고 뭐 어떤 이제 향후의 제품 모델 라인을 계속 발표하는 것도 있겠지만 은 사실 엔 비디아에 가장 무서운 힘은 그 쿠다 라 하는 개발자 소프트 든 그게 제일 무섭습니다. 엔 비디아는 그 개발자들이 결국에 붙어서 이 칩을 만들고 하는데 있어서 가장 편한 우리가 핸드폰에서 구 글이나 네이버를 쓰듯이 가장 편리한 환경에서 개발을 할 수 있도록 지원을 해 주는 역할을 하고 있고요. 이게 뭐 인더스 트리 가리지 않습니다. 어떤 뭐 산업 공장이라 그가 자동차에 대한 부분이라 든가 이런 거를 가리지 않고 모든 분야에 있어서 그런 망들이 굉장히 공고하게 구축하고 있고요.
그래서 비디아 코리아 같은 경우 도 한국에서 활동을 되게 많이 하는 부분이 단순히 이게 영업 조직으로 이게 판매만 하는 거를 하는 게 아니라 쿠다 개발자 조직을 한국에서도 많이 이제 구축하고 네트워크를 만들려고 여러 가지 행사나 활동들을 되게 많이 하고 있습니다. 그래서 이 사용자 친화 적인 특히 이 칩을 결국에 사용하는 개발자들이 친화 their 수 있는 그런 거를 이제 제공하려고 노력을 하고 있고요. 근데 최근에 오히려 엔 비디아에 위협이 되는 거는 이런 딥 시크 같은 모델이 나오는 거는 그 입장에서 단기적으로는 어 이게 뭐지 이랬지만 장기적으로는 좋은 게 AI 시장이 꽃을 점점 피우는 상황으로 보여 지거든요. 그러니까 미국만 하는 게 아니라 이게 중국도 하고 다른 나라도 많이 하면은 비디아 입장에서 AI 시장이 파이가 더 커지는 거니까 자신들의 칩에 대한 지위는 이미 공고 화 돼 있고 해서 시장적 지위를 유 지하 데는 어려움은 없을 것 같고요. 다만 엔 비디아가 도전을 받고 있는 거는 자기 자신이 이제 적이 돼 버린 거예요.
자기 힘이 너무 커져 버렸으니까 시장에서 계속 더 좋은 성과나 퍼포먼스 요구하니까 뭘 어떻게 뛰어넘지 어제의 나를 어떻게 뛰어넘지 이게 세신 뛰 예 어제의 젠 슨 황을 이겨야 되는 게 이제 오늘의 젠 슨 성의 목표가 된 거 고요 또 하나의 다른 흐름 중에 하나는 앞서 서 이제 스타트 업들이 이제 저변에서 굉장히 다양한 연구들을 하고 있잖아요. 우리 나라에도 예를 들면 은 AI 칩에 대한 전용 칩들의 대한 니즈들이 커지면서 잘 아시는 것처럼 애플이나 구 글에서도 자체 칩을 제작을 하잖아요. 그게 왜 그러냐. 면 엔 비디아의 범용 칩은 마치 이제 핸드폰 스마트 폰이나 이런 것처럼 그냥 범용으로 모든 기능을 다 사용할 수 있는 건데 우리가 예를 들면 자율 주행의 로봇 택 시 만을 해야 되는 상황이라고 하면은 테슬라처럼 그냥 d1 칩이라는 걸 자체로 개발해서 그 기능만 목적을 맞춰서 수행하는 게 가장 효율화 된 거거든요 그래서 이제 자체 칩을 개발하는 경우도 많습니다. 그래서 그렇게 하면은 비용이나 이런 것도 낮출 수 있고 개발 환경이 좀 크다 보다는 좀 까다로워지고 또 별도로 칩을 만들어야 되는 게 좀 어렵긴 하지만 그런 부분에서는 상당히 이제 원래 목적했던 퍼포먼스를 내 데는 더 효율화 돼 있거든요.
그래서 한국에서도 뭐 리 벨리 온 이라든가. 퓨 리 오사 AI 아든 여러 좋은 스타트 업들이 굉장히 많습니다. 그래서 이런 기업들이 어 판교를 중심으로 해서 많이 활동을 하고 있고요. 그래서 어 이런 것 들이 오. 히려 엔 비디아의 이제 조금 대항군으로 이제 성격을 갖는 거거든요 그래서 이런 기업들이 이제 디아 테 보여 집니다. 방 금 리 사 말씀해 주셨는데 또 메타가 인수하려는 얘기들 나오고 있잖아요.
2.1. 대기업은 큰 시장에만 집중하는 경향이 있음.
그러면 이렇게 메타 뭔 가 탈 엔 비디아 하는 빅 테크 기업들도 늘어나고 있다는 뜻이기도 하겠네요. 네 맞습니다. 근데 이제 재밌는 부분은 이제 구 글이나 애플이 이제 자체 칩을 만들었잖아요. 근데 그렇다고.
해서 엔 비디아 컬 도 안 쓰진 않습니다. 범용으로 쓰는 거에 대해서는 지금 나온 것 중에 얘 네 게 제일 좋기 때문에 최대한 물량을 많이 빼 오려고 하고요. 엔 비디아 거를 근데 거기 만해서는 이제 본인들이 목표했던 거에 자꾸 못 다가가니까 거기에서 한 끝 차이 로이 자신들의 그 목표나 이제 퍼포먼스를 내기 위해서 전용 칩을 만드는 거를 사이드 잡으로 이렇게 계속이 좀 하는 상황이거든요. 그래서 메타 같은 경우에도 라마라고 하는 이제 거대 이제 언어 모델이 있잖아요. 근데 그거를 하는데 정말 많은 돈과 인력을 쏟아붓고 계속 고전하고 있는 부분이 투자를 많이 하하고 쫓아가는데 잘 이게 퍼포먼스가 원하는 만큼 안 나오는 거예요.
그러다 보니 이 부분에 있어서 이제 요사 AI 같은 경우에는 기존에 뭐 아마존이라는 다른 빅 테크 과도를 굉장히 많이 했습니다. 그래서 여러 가지 이제 공급에 대한 타진을 많이 하고 있는 상황에서 메 타가 이제 필요 회사 AI 칩을 가져오면 남아에 붙이면 되게 자신들이 원했던 그 퍼포먼스에 다가가는데 도움이 될 수 있겠구 나라는 판단을 한 거 같아요. 그래서 이제 지금 일단은 실사를 좀 진행하고 있는 걸로 보여 지고요. 요. 게 좀 이제 진행이 잘 되면 은 스타트 업들을 키 운 키워 나가는데 좀 좋은 자양분이 될 것 같습니다.
좀 기술적으로 효과가 좀 실화가 많이 날 거라. 보세요. 어 네네 네 메타에서 주력을 원래 하고 있었던 거는 잘 아시는 것처럼 SNS 아아 그러니까 SNS ES AI 쓴다는 거는 우리 사용자들 개별의 이 취향이나 특성들이 다르니까 가장 최적화된 컨텐츠를 추천을 해 주고 거기에 가장 잘 맞는 광고를 추천해서 딱 보여줘서 클릭을 많이 할 수 있게끔 해 주는 게 메타가 제일 잘하는 거잖아요 그니까 그쪽에 집중을 많이 그동안 해 왔었고 거기서 성공한 기업이다 보니 이게 어떻게 보면 하드웨어 이제 침 모아 가지고 이렇게 언어 모델 개발하고 하는 게 당장은 좀 잘 안 됐던 거 같아요. 메타 메타 같은 큰 기업 조차도 그래서 그런 부분에 있어서 본인들이 이 컴퓨터 공학을 전공한 개발자들이 많지만 세부 분야로 들어 가면은 이 사람들은 매 타 있는 주력 인원들은 이 서비스 단 에에 있어서 어떻게 최적화를 할지를 보여주는 사람들이었다면 지금 필사 AI 같은 이런 AI 칩을 설계하는 기업들을 이제 찾아본다는 거는 아 이게 자체 칩에 대한 개발 역량을 확보하는 게 정말 어렵잖아요. 왜냐면 그런 사람들 대규모 채용해야 되고 투자도 오래 해야 되니까 우리는 좋은 거를 빨리 사서 쓰자 약 요렇게 판단한 거 같습니다.
그래서 시너지가 상당히 클 것으로 보입니다. 제일 중요한 거 우리 이제 딥 시크 하면은 관련 좀 수혜 주들이 찾아봐야 되는데 연 될 만한 좀 기업들 있을까요. 사실 뭐 잘 아시겠지만 중국이랑 지금 한국이 AI 있어서 공급 망으로는 끊어 끊어진 상 태잖아요. 왜냐면 이제 미국과 중국이 어 경쟁을 하고 있는 상황이기 때문에 직접적으로 이제 뭐 우리가 칩을 공급하거나 이런 건 아니잖아요. 그래서 당장에 직접적으로 영향을 줄 만한 기업들은 많지는 않을 것 같고요.
다만 하나 주목해 볼 만한 부분은 이 딥 시크의 탄생이 어떻게 보면 은 우리한테 줄 수 있는 이제 좀 희망적인 이야기가 아 우리도 할 수 있다 이런데 서 버린 AI 충분히 가능 하다라는 부분에서 네이버는 이제 그동안 그 소 버린 AI 관련해서 네이버 클로바라고 되게 노력을 오랫동안 해 오고 있고 잘하고 있는 팀이거든요. 그래서 그런 부분에 있어서 꼭 네이버 주가인 측면 때문이 아니라 이 팀이 좋은 팀이기 때문에 좀 지켜볼 필요는 있다라고 좀 보여 집니다. 카카오는 오픈 AI 거 쓰기로 했잖아요. 아 예 맞습니다. 카카오도 말씀하신 대로 원래 이제 자체적인 그 서 버린 AI 해보려고 했는데 잘 안 됐던 거 같아요.
네이버에 비해서 그래서 이번에 전격적으로 같이 협업하는 체계로 해서 오픈에 와의 협업을 좀 할 것으로 보입니다. 그냥 엔진은 그거 쓰고 차라리 우리는 더 나은 서비스들을 만들어서 서비스로 돈을 벌겠다. 아까 말씀드린 어 플 리 케이 션에 오히려 집중하겠다 그리고 이제 오픈 에어 입장에서도 굉장히 좋은 게 카카오 톡은 한국에서 정말 많은 사람들이 쓰고 있고 오픈 가 향후 이제 넥스트 스텝으로 계속 생각하는 게 사람처럼 추론을 하고 사람처럼 이 감정에 대한 인식이나 결과 물을 어떻게 내놓을까. 계속 조금 궁금한 포인트 거든 요 이 기계의 뇌를 사람의 뇌처럼 하는 게 목표니 까요. 근데 카카오 톡은 한국 사람들이 거의 대부분 98% 이상을 사용하고 있는 앱이고 거기서 매일 나오는 그 문자 데이터가 엄청나잖아요.
그래서 그 데이터들을 뭐 직접 바로 갖다가 이식을 하진 않겠지만 는 그런 부분을 이제 인간의 추론에 대한 모델링을 하거나 감정에 대한 인식을 활용하는 데 있어서는 오픈에도 굉장히 좋은 팀이다 타 카 오를 그렇게 생각했던 거 같습니다. 근데 궁금한 게 딥 시크는 그러면 수익을 어떻게 내는 거예요. 무료고 막 이렇게 되는데 그러니까 딥 시크는 과거에 이제 자신들이 펀드 그 자동화를 통해서 수익을 많이 얻었던 경험도 있고요. 실제로 지금 모회사가 금융권에 있는 큰 회사입니다. 일종에 투자를 받은 상태라고 볼 수 있고요.
오픈에도 처음부터 구독자 수익이 났던 건 아니잖아요. 지금도 구독자 수익으로 얻어 드리는 거는 뭐 이제 운영비의 한 절반 정도 수준이고 그래서 딥 시 그도 향후에 지금은 뭐 당장 수익이 나는 구조는 아니 고요 데 놀라운 충격을 줬으니까 향후에 좋은 서비스들을 많이 개발을 해 가지고 구독자들을 늘려 가는 형태로 좀 비즈니스 모델 만들어 가지 않을까. 싶습니다. 그 그 개발하는 사람들은 어쨌든 또 돈을 주고 계속 토큰 주면서 쓰잖아요. 예 그런 것 들 지피 똑같은 사업 부조로 습니다.
를 이렇게 팔 수도 있고요. 근데 그것 때문에 또 구 글 구 글 같은 경우도 가격 토큰 비를 맞췄잖아. 이 점점 더 치킨 게임으로 가니까 맞 서비스를 개발하는 회사들 입장에서는 좋은 소재가 된 거죠. 그래서 이 좋은 말씀해 주셨는데 치킨 게임이라는 게 진짜 좋은 얘 게 예를 들어서 오픈 AI 새로운 서비스를 막 계속 내 놓잖아요. 그리고 딥 시크가 나온 다음에 바로 얼마 안 돼 가지고 알 리 바 바도 새로운 모델 내놓고 이런 식으로 자기네 들 도 계속 이게 총알을 쟁 겨 놓고 준비를 하다가 때가 되면 은 계속 이렇게 하나씩 보여 주는 형태로 시장에 이제 반응을 하고 있거든요.
그런 것 들이 오. 픈 AI 새로운 모델을 뭘 내놓을 때마다 막 스타트 업 글로벌하게 한 천개씩 망한다. 막 이런 얘기가 나올 정도로 왜냐면은 이게 오픈에서 다 돌아가는 형태로 가 버리니까 스타트 업의 서비스를 굳이 써야 되냐라는 의문이 나오는 거예요. 근데 이거는 이제 좋은 점도 있고 안 좋은 점도 있는데 좋은 점은 이제 이렇게 계속 시장을 새롭게 만들어 가려고 그러면은 스타트 업들은 요 부분이 안 되면 다른 부분에서 또 니치한 시장들을 노려야 되거든요 그니까 스 들이 제일 잘할 수 있는 거는 대기업들이 굳이 안 들어가거나 너무 작 작은 시장이어서 아니면 해서 얻을 게 많이 없을 때 혹은 어려울 때 이런 거를 이제 뚫어 주면서 조금 상대적으로 작은 시장을 공략할 수 있는 게 스타트 업의 장점 이요 대기업들은 덩치 크니까 큰 시장이 아니면 못 들어가잖아요. 그런 부분에서 이제 스타트 업의 역할이 오히려 더 중요 해지는 시대가 되지 않을까. 오늘 뭐 이렇게 또 지금 딥 시크 관련 얘기도 했는데 진짜 AI 발전 속도가 너무 빠른 거 같아요.
2.2. 스타트업이 새로운 시장을 창출하는 역할을 함.
여기서 어떻게 우리가 대처해야 되는지 투자자들 마지막으로 한 마디 부탁드리겠습니다. 일단 AI 부분에 있어서 큰 트렌드 적으로는 당연히 이 트렌드에 올라서 야 되는 게 맞지만 앞서 계속 말씀드린 대로 AI 진짜 그러면은 우리 일상 생활에서 어떤 진짜 본질적인 효과를 줄 수 있는가. 그리고 이게 돈이 어떻게 되는 지에 대해서는 아직은 이제 시작 단계다. 보니까 조금 좀 긴 안목으로 좀 보는 게 좀 중요한 시기인 거 같고요. 그래서 AI 흐름에 대해서 이제 시작이니까 좀 많이 이제 좀 지켜봐 주시고 관심을 가져 주시는 게 중요하지 않을까.
2.3. 스타트업은 작은 시장을 공략할 수 있는 장점이 있음.
싶습니다. 알겠습니다. 네 오늘 여생 감사합니다. 네 감사합니다. n.
2.4. AI 트렌드에 올라타는 것이 중요하다는 의견이 있음.
2.5. AI의 발전이 일상 생활에 미치는 영향에 대한 고민이 필요함.
2.6. AI의 시작 단계에서 긴 안목으로 바라보는 것이 필요함.
3. 영상정보
- 채널명: Jun's economy lab
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- 업로드 날짜: 2025-02-26
- 영상 길이: 25분 41초
- 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=-OPKjwutiy4
