Fast Company의 기사입니다.(링크는 번역, 요약)
- 기업들의 대규모 감원이 AI 때문이라는 주장이 확산되고 있지만, 실제로는 AI 투자 부담이 원인이라는 분석
- Amazon, UPS, Target 등은 수천 명의 직원을 해고했으나, AI 도입 효과는 미미하고 AI 프로젝트의 95%가 실패한 것으로 조사됨
- 생산성 향상이나 조직 효율 개선도 거의 없으며, 오히려 ‘AI 슬롭(AI slop)’ 이라 불리는 품질 저하가 업무 신뢰도를 떨어뜨림
- 팬데믹 시기의 과잉 채용, 경기 침체 우려, 그리고 AI 인프라 투자로 인한 재정 압박이 주요 감원 요인으로 지목됨
- AI 매출은 300억 달러 수준인데 반해 AI 인프라 투자는 1조 달러에 근접, 결국 AI 붐의 비용이 인력 감축으로 전가되는 구조
개인적으로 최근 AI에 대해서 본 기사 중 가장 공감한 기사입니다. 실제로 AI로 인해 신규 채용이 줄어들고 직원들이 해고되고 있지만 이게 AI가 현장에 투입할만해서 그런게 아니라 기업들이 이미 AI에 너무 돈을 써버려서 그렇다는 분석입니다.
이건 Xbox의 부진과 게임패스 가격 인상 등 게임에서 수익성을 급하게 확보하려고하는 MS의 최근 행보에서도 증명됩니다. MS의 경영진은 Xbox 사업부의 마진율이 30%는 되어야 한다는 목표를 세웠는데, 이익률 30%라는건 상당히 공격적인 목표죠. MS가 이런 목표를 세우게 된데에는 최근 엄청나게 퍼부은 AI 인프라에 대한 투자가 배경일거라는 분석이 나오고 있습니다.
위 글에서 나온 아마존 같은 경우도 CEO가 직접 AI가 일자리를 대체해서 대규모 감원을 하는게 아니라고 밝히기도 했죠. 아무리 돈이 화수분처럼 나오는 빅테크들이라도 현재 기하급수적으로 증가하는 AI 수요와 그 인프라에 투자하기는 쉽지 않은 것 같습니다.
문제는 AI가 투자한만큼의 성과를 내고 있느냐하면 그건 아니라는 겁니다. AI는 일부 영역에서는 성과를 내기도 하지만(코딩 등) 대부분의 영역에서는 여전히 사회적 실험 수준에 머무르고 있습니다. 일론 머스크의 Macrohard처럼 사람 하나 없이 AI로만 운영되는 회사에 대한 아이디어가 나오기도 하지만 이것도 역시 사회 실험의 하나일 뿐이죠.
요즘은 일반 인공지능(AGI), 나아가 초 인공지능(ASI)에 대한 이야기까지 나오고 있지만 현대의 LLM이 AGI라고 볼 수 있는가에 대해서는 여전히 논쟁의 여지가 많이 남아있습니다.
제 생각에 이미 LLM으로 확대 시킬 수 있는 AI의 지능적 한계는 거의 다 온 것 같습니다. AI 회사들이 점점 다른 분야로 진출하려고 한다는게 그 증거입니다. AI 회사들은 수익 경로를 다변화하고 있고(OpenAI의 성인 콘텐츠 허용 결정), 점점 머리를 발달 시키는 것보다는 팔과 다리를 향상 시키는데 집중하고 있습니다.(에이전트 기반 AI, Claude Skills, MCP 등)
출시 초기부터 있었던 환각 문제는 아직도 존재하고 있고, AI는 여전히 스스로 목표를 가질 수 없는 존재로 남아있습니다. GPT-5가 출시되었고 5.1도 출시되었지만 사실 사람들이 체감할만한 성능 변화는 없었고, 다른 AI 모델의 지능 향상도 점점 둔화되고 있는 중이죠.
AI 연구와 인프라 확장에 엄청난 돈을 태우고 있는 빅 테크들은 어느정도 결말을 미리 봤을지도 모릅니다. 하지만 자신들이 틀렸을지도 모른다라는 그 가능성을 부정하기 위해 어쩔 수 없이 계속 천문학적인 금액을 태울 수 밖에 없는 상황이 된걸지도 모르겠습니다.
아마 지금 시점에 AI가 거품이라고 이야기하는 사람들은 거의 없을겁니다. 하지만 지금 AI 투자에 대한 방향은 확실히 거품이 끼어있는 것 같습니다. 저는 AI에 대한 투자는 지금처럼 클라우드 기반의 엄청난 크기의 데이터센터를 끼고 있는 AI가 아니라 온디바이스 AI, 즉 AI의 효율성을 높이는데 투자가 되어야 한다고 생각합니다.
모델의 크기를 줄이고 최적화함과 동시에 NPU처럼 효율적인 프로세서의 성능이 더 높아진다면 어떨까요? 지금만큼의 성능을 가진 AI를 기기 내에서 실행할 수 있게 된다면? 그쪽이 속도 측면에서도, 보안적으로도, 환경적으로도 훨씬 가치있는 일이 되지 않을까요?