AI가 또 미쳤습니다 이젠 한방에 다 됩니다(풀버전)

#삼성화재RC(보험설계사) 대모집 안내 ■ RC🫂introduce✨삼성화재©️,삼성생명©️,삼성카드©️,삼성자동차보험©️💝상담👨🏻‍🔬김성한📲010 5800 2008 📬이메일:04mailer@samsungfire.com https://www.samsungfire.com/consultant/P_U02_01_01_001.html

AI가 AI 개발을 하거든요. 일주일 사이에 개발자만 만 명 이상을 해고로 해서 단어 두 개만 넣어도 얘가 프롬프도 쓰고밝은요. 3,억만 풀면 뭐가 되냐면요. 대한민국 시장이 전 세계에서 가장 강력한 인공지능 시장이 됐어. 왜냐면 [음악] 솔트록스 이경일 대표님 오랜만에 나오셨습니다. 안녕하세요. 안녕하세요. 항상 벨 때마다 AI가 진화하듯이 회사도 그렇고 기술도 그렇고 또 엄청나게 또 발전을 하고 있는데 맞습니다. 정신을 못 차리겠어요. 아, 요즘에도 마찬가지예요. 마찬가지입니다. 얼마 전에 저희가 그 커서 AI 콘텐츠를 한 적이 있거든요. 웬만한 한 3년 차 엔지니어가 코딩을 하듯이 맞아요.이 이 AI 서비스가 그걸 도와주더라고요. 맞아요. 현장에서도 많이 쓰고 계세요, 이런 거 그럼요. 어, 실제로 가장 많이 쓰는 건 커서 AI 말고도요. 그냥 채치T도 엄청 잘해요. 어, 그 체t 미니, 하이 뭐 이런 것도 코딩을 도와주더라고. 맞아요. 그러니까 45만 하더라도 코딩 굉장히 잘하고요. 음. 그다음에 시추 혹시 코파일럿이라고 들어보셨을 것 같아요. 그게 마이크로소프트 코파일럿이라고 하면 마이크로소프트 워드나 엑셀이나 파워포인트 같은 것들을 AI 결합해서 쉽게 쓰도록 한데 그 원래 오리진은 어디 있냐 있었냐면요. 코딩을 하는 소프트웨어가 있어요. 기터브에. 음. 그거 이름이 코파일러시에요. 코파일럿이라게 말 그대로 비행기 타고 갈 때이 주기장이 있고 보조기장이 있잖아요. 네네. 그러니까 뭐 개발자가 됐든 누가 됐든 내가 뭘 한다 그러면 옆에서 보조로 뭔가 지원을 해 준다서 코팔럿이라 이름 붙였는데이 코팔럿도 엄청 유명해요. 음. 코딩을 지원해 주는 네. 제대로 하죠. 현장에서 그래서 아, 요즘 이게 좀 좋은 표현인지 안 좋은 표현인지 모르겠습니다만 엔지니어들의 몸값이 좀 떨어진다고. 어, 몸값의 문제가 아니라 굉장히 큰 혼란의 시기죠. 지금이 방송 찍고 있는 바로 전주에 예. 아, 마이크로소프트가에서 5,명 해고했고요. 구글에서 3,명 해고했나 그래요. 그 고급 인력을요. 고급인력을 한 일주일 사이에 개발자만 만 명 이상을 해고를 했어요. 빅테크에서. 빅테크에서. 근데 그 누적된 걸 보면 지난 2년 동안에 30만 명 가까이를 해고를 했어요. 미국에서만. 놀라운 일이죠. 그게 단순 노동자가 아니라 아니에요. 그래서 우리 한 3년 전, 4년 전에만 하더라도 코로나 때 가장 인기 직점이 뭐냐? 개발자였죠. 개발자 연보가 엄청 올라왔고 엄청 올라왔어요. 그래서 개발자 구하기 힘들어 가지고서는 다 개발자 한다고 학원 다니고 뭐 정부에서도 뭐 취준생 교육시킨다고 개발자 교육 뭐 개발자 100만 명을 키우니 뭐 이런 것들 많았거든요. 예. 아, 지금 난리가 아닙니다. 미국은 어, 한 달 전에 제가 미국에 출장을가 있었는데 거기 저녁 때 이제 구글하고 마이크로소프트에 있는 AI 연구자들하고 앉아서 저녁을 먹었거든요. 음. 근데 그때 무슨 얘기를 들었냐면 두 세 달 전마 하더라도 개발자들이 회사 출근할 때 되게 걱정하면서 출근하는 거예요. 어, 이메일이 딱 와 있을까 봐. 미국은 당일날 아침에 이메일로 해고한다면서요? 네. 예. 그리고 이메일로 와서 이메일을 보잖아요. 음. 그럼 이제 박스 들고 와서 이제 짐 챙겨서 나가야 되는 거죠. 마치 이제 등기가 송달된 것처럼 이메일 열어봤으면 바로 옆에 이제 박스 짐사 그죠? 네. 그리고서 있어요. 그 시큐리티가 이거 출입증 반납하라고. 네. 그 아니 짐 챙겨서 가는 거 보고 출입증 반납하는 데까지. 심지어는 이제 재택 근무를 하니까 그냥 재택 근무 이메일을 보기도 전에 아침에 회사에 업무 시스템 들어간는데 로그인이 안 돼요. 접속권난 차단. 네. 그게 이제 오래 들어서서 이제 개발자들이 겪는 엄청난 큰 두려움인데 지난 달부터는 누가 또 두려워하냐면 AI 개발자들이 이제는 AI 개발자까지죠. AI 개발자들이 최근 들어서는 AI가 AI 개발을 하거든요. 그러니까 이제 AI 개발자들도 야 이거 이러다가는 나도 저 해고 통지소 날라오겠는데라고 걱정을 하고 앉아 있더라고요. 이게 피지컬로 따지면 로봇이 로봇 조립하고 있는 거예요. 그런 거예요. AI가 AI 만들고 있고. 그렇죠. 그래서 제가 참고 자료 한번 가져왔는데 같이 한번 보시겠어요? 예예예.이 이 참고 자료 보면은 특히 이게 그냥 AI가 아니라 에이전틱 AI라 그래서 지난번에 제가 설명드렸는데 네. 올해부터는 LRM이라고 하는 채치T 하나가 아니라 얘네들 여러 개가 협력을 해서 일을 해요. 그래서 소프트웨어를 개발한다는 것 자체는 굉장히 복잡한 업무예요. 계획을 세워야 되고 요구 사항을 이해해야 되고 그거를 어떻게 개발할지 설계를 해야 되고 각각 모듈을 개발해서 연동 통합해야 되고 실험해야 되고 고쳐야 되고 듣기만해도 복잡하네. 복잡하죠.이 이 전체를 AI가 다하기 시작을 한 거예요. 그래서 자료 화면 보시는 것처럼 제일 많이 쓰는 것은 코파일러이나 아니면 탭라인 채치피pt 같은 것들이 많이 사용을 해요. 네. 2년 전에 여기 보시는 것처럼 2년 전에 구글에서 만들어진 모든 소프트웨어의 25%가 AI가 만들었어요. 음. 그 얘기는 25%의 개발자가 필요 없다는 거죠. 작년은 어느 정도 됐을까? 대략 한 40% 정도 되지 않았을까 추정을 해요. 예. 예. 예. 그런데 그 밑에 보면 가트너가 올초에 이제 한 얘기인데요. 예. 2030년까지 정말 뛰어난 사람 아니면은 소프트웨어 엔지니어의 80%가 직업을 잃을 거라는 80%요? 80%가 10열명 중에 여덟 명이 집으로 간다고요? 여덟명 네. 그건 이제 같은 어의 주장이에요. 그 사람들은 뭐 미싱 배워야 됩니까? 아니죠. 이제 오늘 또 다른 얘기를 하겠지만 다른 업무를 이제 찾아가야겠죠. 그건 뒷부분에 또 그래서 오른쪽에요 그래프를 한번 보세요. 이게 제가 열심히 찾아낸 건데 2023년에 미국 해고 노동자에 대한 통계예요. 1등이 소프트웨어 엔지니어요. 압도적으로 작년에는 더심해졌고 올해는 지금 미국은 날린 거예요. 이게 지금 우리나라는 아직 체감을 못 하는데 우리나라도 올해 내년도에 불로 닥칠 거라고 봐져요. 근데 저게 역설적으로 어떻게 놓고 보면 네. AI를 개발한 사람들이 본인이 개발한 AI에 의해서 쫓겨나는 거잖아요. 그래서 지금 제일 많이 이게 이제 양극화되는 의견들이 있습니다. 오늘도 제가 굉장히 우리나라 석학 두 분하고 대담회를 하고 왔는데 한 분의 석학께서는 석자 교소님이신데 이분은 굉장히 부정적으로 보세요. 어떤 걸요? AI 자체를요? 아니요. 어, 소프트웨어 엔지니어는 10년 내에 아주 탑 클래스 말고는 모두 다 없어질 거다라고 부정적으로 보시고요. 또 다른 한 분은 아니다. 자신은 의견이 다른데 뭐냐면 이제 소프트웨어 개발하면 코딩이라는 걸 배우잖아요. 예. 이제부터는 코딩을 할지 모르는 소프트웨어 개발자들이 나올 거다. 어, 그 소프트웨어 개발자 하면은 우리가 작가다. 그럼 작가는 글을 쓸 줄 알아야 되잖아. 노트북에 타이핑도 해야 되고 워드도 쓸 줄 알아야지. 작가 일을 할 거 아니에요. 이거 하나도 못 하는데 작가가 말로만 하는 거죠. 이제 까 눈인데 글을 쓸 수 있는 사람. 그렇죠? 까눈인데 상상력을 가지고 말만 하면 돼요. 아, 그러니까 말을 마하고 재미난 이야기를 하면은 AI가 그 얘기를 편집하고 조정을 해 가지고서는 나는 글을 읽을 순 없지만 그걸 가지고 책도 써 주는 거죠. 그리고 책을 저한테 들려 주는 거예요. 이런 것들이 가능해진다고 보는 거죠. 이걸 뭐라 부르냐면 소프트웨어 개발이 코딩이라 그래요. 바이브 코딩. 예. 라이브 코딩 지난번에도 잠깐 얘기했었는데 말 그대로 그냥 말로 코딩하고 말로 소프트웨어를 만드는 거예요. 근데 아직은 초창기인데 그러면 10년 후에 할 거냐 뭐 절반은 그럴 수 있고 30년 후에 될 거냐 그럼 7 80% 될 수도 있고 100년 후에 될 거냐 그럼 될 거 같지 않죠? 당연히 당연히 예 그러니까 그게 얼마나 빠르냐 하는 것은 예측하기 힘들죠. 그래서 두 분 말씀이 다 맞는 거예요. 지금 형태 소프트웨어 개발자들, 소프트웨어 엔지니어들은 그 방식대로 일해서는 아마 미국처럼 우리나라는 물론 아침에 가서 해고 통제도 받을 순 없지만 법적으로 하여튼 그게 이제 천천히 진행이 될 거고 그럼에도 불구하고 그럼 소프트웨어 엔지니어나 소프트웨어 만드는 직업이 없어진 거냐 그렇지 않겠죠. 근데 그 안에서 아이디어 그렇죠. 새로운 창의적인 생각 뭘 만들고 어떻게 작동되고 어떻게 구성될 건가 하는 거를 AI한테 시키는 사람이 있겠죠. 이경일 대표님처럼 AI 개발자에서 이제 뭐 CEO 그렇죠. 이렇게 되듯이죠. 그래서 지금 미국이 급격한 변화가 있는 게요. 음. 어, 다음 달에 저희 회사에서 행사하는데 그 전문가분을 초청을 하는데요. 미국이 예전만에 또 스타업이라고 하면 한 세네 명 적게는 많게는 대여섯 명이 팀을 만들어서 아이디어를 만들고 그 아이디어에 해당이 되는 검증을 해 갖고 그거를 우리 돈 주세요 하고 이제 벤처 캐피탈을 찾아가죠. 네. 그럼 그걸 검증해서 벤처 캐피탈이 투자를 하잖아요. 네. 최근에는 1인 스타업이 엄청나게 늘었어요. 미국이. 음. 그런데다가 5인 미만의 스타업인데 매출액을 10억을 넘기는 회사가 우즉순 생기고 심지어는 10명이 매출액을 200억 넘기는 회사가 나오기 시작했어요. 그러니까 개발자도 최소화하면서 예. 개발자 한두 명이에요. 나머지는 다 AI 갖고 하는 거죠. 심지어는 마케팅도 AI로 하고 아 마케팅도 마케팅도 광고 영상 음악 조금 있다 같이 보시겠죠?이 이 모든 거를 그냥 다 AI 갖고 하는 거예요. 그 어떻게 보면은 AI 시대가 되면서 블루 컬러보다는 화이트 컬러가 더 먼저 집에 가는 현상들이 나타나고 있고 그 중에서도 최고급 인력이라고 했던 사람들부터 지금 위험해지고 있는 거고 개발자 다음으로 지금 영향력이 크다고 보여지는 직종이 여러 가지가 있는데 네네 그 중에 하나가 변호사예요. 변호사. 네. 실제로 변호사 업무에 해당이 되는 것들이 제가 뭐 친한 변호사들 만나거나 의사 만나고 그러면 다들 걱정해요. AI가 뭐 저쩌호사님들은 확신을 해요. 왜냐면 자신들이 라이센스를 따기 위한 과정이 힘들었던 거지. 그 후에 변호사 업무에 해당이 되는 건 상당히 루틴하거든요. 음. 음. 그리고 또 그 업무에 해당이 되는게 기계 의존성도 많고요. 근데 이게 본인들이 이거는 공공연한 비밀인데요. 한국뿐만 아니라 미국이 변호사님들하고요. 별리사님 아시죠? 특허는 사자들 가진이 두 분이 채치비 같은 형태 유료 사용자 사령을 제일 많이 하세요. 아, 현장에서 몰래몰래 하는 거죠. 뭐 업무 능률이 높아질 수 있는 거죠. 그렇죠? 근데 고객한 얘기 안 해요. 고객한테 제가 이거 소장 작성하는게 채치피했습니다. 판례 찾아보고 예. 판례 찾는 것도 채치피트로 했습니다. 그렇게 못 하는 거죠. 그러니까 고객한테 얘기는 안 하는데 몰래몰래 그렇게 공공이라 쓰는 거죠. 근데 그게 이제 가려져 있는데 어느 순간에 빵 터지게 될 거예요. 어떤 뭐 문제가 생겨요? 문제도 지금 생겼고요. 지금 오해만 해도 미국 법원에 제출한게 세치피트를 잘못 제출했던게 작거나 나서 소송이 두 배 세 배로 걸린 케이스도 있고요. 그런데 그 문제가 아니라 이제 변호사람들이 몰래 쓰던 것들이 이제 보편화가 되기 시작을 하면은 변호 업무라는게 대리 업무잖아요. 예. 근데 일반인들이 대리 안 하고 그냥 쓰는 거죠. 여 또 다른 문제가 있는데 미국은 이게 문제가 되지 않아요. 근데 한국은 변호서 의해서 아 AI가 하거나 제3자가 하는게 문제가 돼요. 그래서이 여러 가지에서 대한민국은 오히려 역차별이 될 가능성이 있어요. 그러니까 뭐냐면 대한민국에서 AI 기업이 예를 들면 법률 관련된 AI 서비스를 하겠다. 그건 뭐 불법이에요. 네. 음. 근데 한국에 있는 모든 사람들이 채치피T나 미국에 있는 법률 AI를 쓰는 건 불법이 아닌 거예요. 음. 이상하게 되죠. 이게 그러니깐 그 변호사를 선임을 했는데 그 변호사가 AI로 뭔가 작성을 해 주면 뒤통수 맞는 거 같은데 근데 뒤집어서 내가 AI로 쓰고 싶은데 틀릴 수도 있으니 변호사 당신이 최종적으로 확인해 주셔라고 하면 할 수는 있는데 아직까지 회색지돼 있는 거네요. 그상으로. 그렇죠. 그렇기도 한데 조금만 더 발전이 되면 일반 개인이 그런 업무를 더 많이 이제 세치T를 의존을 하게 되는 거죠. 왜냐하면 혹시 변호수사님이랑 일해 보신 적 있으세요? 뭐 좀 필요해서 뭐 취제할 때도 그렇고 얘는 그렇죠. 변호사님이 완벽하지 않으세요. 이분들도 공부하고요. 이분들도 판례 찾아보고 이분들도 법률 찾아보거든요. 그리고 이분들이 쓴 계약서, 이분들이 쓴 조언서, 이분들이 법정에 가서 하고 있는 다툼해다 보면 이분들도 시간에 쫓기고 하니까 다 구멍이 있죠. 그렇죠. 예전에 그걸 다 이제 뭐 판례 검색하고 구글 검색했던 건데 어떻게 보면 이제 생성형으로 소장까지도 작성을 해 주는 시대. 근데 다만 제도는 못 따라오고 있고 그러면 제도가 못 따라주면 이제 변호사한테 내가 위임을 하는 거잖아요. 근데 그러지 않고 그냥 개인들이 자기가 법정 다툼을 채치 같은 생성 AI로 해 버리는 거죠. 일단 그게 빠르니까요. 그렇죠. 그리고 시장이 임팩트를 주고 야 내가 써 봤더니 생성 AI 저희 같으면은 구버나 루시아나 변호사나 똑같더라야 그냥 이걸로 써 이렇게 될 가능성이 있는 거죠. 그래서 임팩트를 준다라는 것이 몰래몰래 변호사님들이 쓰는 거, 별리사님들이 쓰는 거 외에 시장 자체의 영향을 만들어 파괴적인 어 시장 흐름이 만들어질 가능성도 있는 거죠. 규제를 뛰어넘는 형태가 되는 거예요. 근데 이게 네. 타이핑 머신 뭐 타자기를 쓴다 안 쓴다, PC를 쓴다, 안 쓴다, 프린터를 쓴다, 안 쓴다의 차원이 아니지 않습니까? 이거는 그렇죠. 수단이 아니라 도구가 아니라 그런데 이게 좀 다른 것이요. 예. 우리나라는 그런데 지금 한 달 반 전에 영국에서 공식적으로 우리로 따지자면 법무부 같은 건데 네. 공식적으로 로폼이 만들어졌는데 그게 AI 로폼이에요. 거기는 허용이 돼서 예. 영국에서 됐는데 런던에서 로폼인데 변호사가 한 명도 없어요. 대표 변호사라고 창업자 한 명만 변호사예요. 개발자 한 명하고. 근데 그 안에 있는 모든 예를 들면 하는데 여기가 집중한 산업이 있어요. 우리나라도 이걸로 엄청나게 돈 그니까 대한민국에서 엄청나게 돈본 로폼 두 개가 있어요. 그 이름을 밝히진 않을 텐데 어 일반인들은 모르는데 경쟁력이 엄청나요. 한 로폼은 뭐를 하는데냐면요. 어 이혼과 분륜만 하는 로폼이 있어요. 유명한 우리나라요? 우리나라요? AI로요? 아니면 아니요. 그러니까 사람이 하는데 사람이 하는데 요것만 전문하는 건데 변호사가 엄청 많아요. 글로 이제 지난 한 6, 7년 동안에 엄청 성장을 한 의외로 그 시장이 되게 크더라고요. 엄청 큰 시장이죠. 그다음에 두 번째가 뭐냐면은 채권 출심과 관련되어 있는 빛받아내고 뭐하고 뭐 하는 또 전문 변호사님이 계세요. 로펌이 그래서 두 번째 부분을 파고든 거예요. 채권 출심을요. 채권 출심을. 근데 채권 출심을 하거나 돈 받아내거나 하는 것들을 보면 프로세스가 굉장히 어 뭐라고 되나요? 음규정 근거를 찾고 계약서 파악하고 계약서로부터 우류로 따지면 내용증명 보내고 내용증명 몇몇 기간이 지나지 않으면은 구속적인 법률 신청을 하고 계좌가 있거나 뭐 그러면 계좌 압류를 하고 뭐 기타 등등 만약에 세금이나 급여가 있으면 급여 압류 들어가고 하는이 전체 프로세스가 뽀한 거예요. 사건 주심 많이 해 보신 분 같은데 근데 프로세스가 명확하다. 명확하죠. 그 명확한 프로세스의 조건이라든지 금액이라든지 내용이라든지 이런 것 갖고 하는데 그거 전체를 AI 에이전트로 완전 프로세스화를 해 버린 거예요. 그러니까 뭔가 패턴이 있는 일은 대체가 되기 쉽다라는게 딱 거기 있는 거네요. 그렇죠. 그런데 변호사님들이 하는 업무들이 대부분 전문 변호사님들은 그래요. 아, 이거 약간 이제 변호사분들이 들으시면 되게 불편하시겠는데 엄연한 현실 현실이에요. 그러니까 결국은 뭐 변호사님들이나 로펌들도 뭐 단기적으로 그게 모다는 건 아닌데 어 몇몇 굉장히 유명한 로폼들이 남이 보지 않는 시장이 깊숙히 들어가서 거기서 굉장히 큰 성과를 내고 이익을 만들어내는 것처럼 AI 관련된 부분도 거슬 수 없이 이런 변호사 시장, 변리사 시장 같은게 들어가는 거죠. 그 얘기는 이제 우리 대표님 말씀하신 것처럼 누가 보더라도 가장 지적인 직은 뭐냐? 뭐 변호사님 별리사님 자격증이 필요한 그리고 그런 거는 어려워도 소프트웨어 개발을 하는 개발자다 그러면 어 나 무슨 뭐 네이버에서 개발자해. 와 그러면 억대 연봉 받겠네. 야는 거죠. 너 아 지금 그렇긴 한데 그게 이제 위태로는 거죠. 그리고 그 수가 소수를 줄 가능성도 있고 지금 지켜봐야죠. 근데 이게 법률 측면에서도 그렇고 나중에 원격 AI 의료도 마찬가지일 테고. 근데 다만 우리나라는 아 이걸 또 기다리시는 수요층은 분명히 있습니다만 기존에 일을 하시던 분들과는 또 마찰이 생길 수밖에 없고 하물며 승차 공유 모빌리티 때도 뭐 타다 금지법 결국 만들어졌고 많은 분야에서도 그 로이라고 하는 그 앱서비스 가지고도 변호사회에서 막 소송하고 뭐 많이 힘들어했죠. 장난 아니죠. 공인중개 사회도 마찬가지고 마찬가지. 아, 근데 이거는 좀 혼란스러운 시간을 좀 빨리 지나기는 해야겠네요. 그래야 되는데 그게 이제 그래서 정책이나 정부 촉이 과연이 문제를 어떻게 어 대응하게 되냐가 굉장히 큰 숙제인 거죠. 이게 근본적인 차이는요. 아시는 것처럼 중국하고 미국이 전 세계에서 AI가 가장 빠르잖아요. 그리고 예전에 저희 한번 다뤘던 주제인데 지금 샌프란시스코에 가면요. 거의 택시의 절반이 택시 기사가 없어요. 구글거 웨이모도 테스트하고 있고 테슬라도 조마간다고 테슬라도 하고 테슬라는 비즈니스 모델 좀 지켜봐야 되는데 테슬라가 직접 그 택시를 생산해서 운영을 하는게 아니라 저나 대표님이 그 택시를 사서 출근할 때는 그 택시 타고 가고 제가 일하는 동안 택시가 돌아다니면서 돈 버는 걸일 수도 있어요. 내 차인 모델 Y가 그렇죠. 낮 동안에 저 일하고 올게요. 돈 벌고 올게요. 갔다 오고 그렇게 되는 거죠. 그러니까 오히려 택시 모델을 만들면서 지금 운전석을 없애버렸거든요. 네. 택시를 세 명 이상 타는 경우가 얼마나 돼요? 거의 없죠. 거의 없어요. 열번 중에 한 번도 안 될 거예요. 혼자나 많이 타여 두 명이잖아요. 그래서 테슬라 최신 모델 같은 경우는 자석이네 개가 아니라 둘이고요. 그 운전석이 있어야 되는데 운전석이 아예 없애 버렸어요. 물론 이게 미국 정부에서 승인이 날 수 있을지 없을지 지켜봐야 되고 여러 숙제는 있어요. 트럼프랑 뭐 머스크 친하니까 뭐 그렇죠. 그래서 현재 이미 제품은 나온 상태인 거고 지운전을 하고 있죠. 근데 미국에서 그게 가능한 이유가 뭐냐? 미국과 중국은요. 둘 다가 네거티브 규제 국가예요. 그러니까 하지 못하게 되어 있는 거 빼곤 다 할 수 있는 그러니까 미국에 가면 아시는 것처럼 유턴 금지라고 되어 있지 않으면 유턴하면 돼요. 어 우리나라는 하도록 되어 있는 것만 할 수 있는 유턴 표시 있는데서 유턴할 수 있는 거죠. 마찬가지입니다. 우리나라는 자주행 자동차나 자유주행 택시가 다닐 수가 있다라고 그 규제나 아 규제가 아니죠. 그 법률이 있지 않으면 뭘 하면은 다 불법인 거예요. 미국 거꾸로 물론 그게지 같은 지자체로부터 승인을 받아야 되는데 그건 법률하고 좀 다른 얘기긴 하지만 여하간에 어 법률에 이거 안 쓰했어. 그럼 해도 되는 거예요. 음 그런데 거기서 사고가 터지려면 문제가 발생하잖아. 기업이 책임지고 기업이 책임지는 거고 또 징벌적 배상을 하는 거고 기업은 쫄딱 마하는 거죠. 음. 그러니까 그 책임은 기업이 알아서 해라. 이런 식으로 자유권이 크는 거죠. 그러니까 미친 듯이 달려가는 거예요. 지금 중국도 그렇고요. 미국도 그렇고. 그래서 대한민국의 지금이 책에 관련되어 있는 것은 뭐 하루 이틀 얘기는 아니고 15년 전부터 박근혜 대통령 때부터 규제 혁파를 하고 네거티브 규제 국가로 전환하기 위한 방법을 찬다는데 쉽지가 않아요. 그건 국가 시스템이고 법률의 사상이기 때문에 아니 옛날에 그 이명박 대통령도 대산 산업 단지 해 갖고 그 전보 때 직접가 갖고 뽑으라고 하니까 그때 뽑았잖아요. 쉽지가 않아요. 그래서 현재 우리나라에 있는 거는 그 규제 문제나 법률에 되어 있지 않으면 그게 다 불법이기 때문에 불법 소지가 있기 때문에 누가 고발하면 그렇기 때문에 이제 샌드박스라고 하는 제도가 있어요. 근데이 샌드박스 제도가 이걸 보완하려고 만들었고 그럼 그게 재기능을 할 수 있도록 더 강화돼야 되는데 과연 다음 정보에서 어떻게 될지 이제 큰 숙제인 거죠. 제가 참고 자료 하나를 더 만들었는데요. 아까 말씀드렸었던 법률 시장과 관련된 거예요. 법률 AI 시장 규모가요. 이게 보시는 것처럼 2021년하고 2027년 추정이 500%가 늘어나요. 어 AI 법률 시장. 예. 그 얘기는 뭐냐면은 변호사 시장은 AI가 단 6년 만에 여기 보이는 것처럼 다섯 배를 갉아먹은 거예요. 음. 그렇게 이제 전망을 하고 있습니다. 지금. 그리고 거의 모든 분야에서 이거에 대한 것도 굉장히 큰 숙제가 되는 거죠. 예. 전체 법률 산업 원 업무의 44%가 자동화될 거라고 봐요. 이거는 이제 어떻게 보면 예정된 미래라는 건데 기술은 앞서가고 있고 규제는 저 뒤에 오고 있고 그 미래를 또 준비를 해야 되겠고 샌드박스라는 표현도 어떻게 보면 되게 좋은 거 같습니다만 사실 이렇게 놀이터 안에 있는 이제 모래가 있는 틀 그 공간을 말하는 거잖아요. 그러니까 되게 협소하다라는 의미기 고안에서만 놀아라 이렇게 되는 거지. 안전하게 애들 보고 야 내가 노이턴데요 샌드박스 안에는에서만 놀아라 그게 원래 샌드박스 의미에 그니까 야 마음껏 뛰어놀아 여기서만 그렇죠 예 넘어져도 되고 그 안에 벌레도 없고 모래만 씹어 먹지 않으면 되는 걸 좋아 근데 그거를 이제 다른 나라들은 그걸 전국적으로 하고 있는데 전국적인 건 아니고요. 미국 같은 경우는 이제 주단위별로 주단위로네 승인을 하니까 뭐 미국 한 주가 우리나라도 큰 그죠. 론입니다. 어, 얼마 전에 제가 한 달 전에 출장 갔는데 저희 미국 법인도 어, 본산 이제 델러웨어라는데 있는데 근데 오퍼레이션 전체는 실리콘 밸리 하에서 하고 거의 캘리포니아잖아요. 캘리포니아를 한 국가라고 했을 때 전 세계 국가 몇 몇이나 될까요? 아, GDP 같은 거. 네. 그 주 하나가 엄청 높죠. 그 정말 최상이 아닙니까? 8위 정도 하는 거 같아. 우리나라보다 높. 높죠. 그러니까 뭐 그 주단위별로 지금은 승인이나 기타 등등을 하는데 그게 이제 법제도하고는 좀 달라요. 음. 그걸 보시면 또 큰게 그래서 미국은 권한이 대통령 권한도 주박죽이에요. 우리나라도 물론 과거 했던게 있는데 대통령이 행정 명령이라는 걸 내릴 수가 있어요. 그러면 지금 보시면 알겠지만 트럼프 딱 앉아서 딱 사인하잖아요. 나 오늘 행정 명령 100개 했어. 그 당장 그죠. 오늘은 또 나온게 미국으로 유학원은 아 유학원 올려는 모든 그 대학생 대학원생들에 대해서 비자 내주는 거 잠시 멈췄다 그러죠. 네네. 네. 모든 그 소셜 미디어를 다 검을 하겠다고. 그 미국으로 유학 학생들 페이스북에 무슨 글 썼었나 인스타 어떤 사진을 올렸었나 다 보겠다. 그거를 트럼프가 사인하면 그게 대통령 행정 명령으로 그냥 가는 거예요. 그럼 실행이 돼요. 행정부에서. 그러니까 그게 미국이 작동되고 있는 자율권을 많이 주면서도 그 자유권에 대한 강력한 또 응징을 하는 구조가 행정부에도 있는 거죠. 음. 그럼 이제 그게 싫어서 하버드가 이번에 소송을 내고 즉각적으로 법원에서 승인을 해 버렸죠. 그러니까 학생들 전학가게 하면 안 되니까 일단은 가처분을 이제 받아들여 준 거죠. 어떻게 보면 이제 우리가 이제 규제 그런 이야기까지 좀 해 봤는데 이야기가 좀 옆으로 샜는데 정책 얘기로 계속 갈까요? 아니면 가셔 가셔 기술 이야기를 하고 갈까요? 아니면 정책 얘기로 바로 갈까요? 어 기술 얘기도 좀 더 하고 정책 얘기를 해 볼까요? 그러면은 정책 이야기 관련해서 잠시 후에 이어가겠고요. 우선은 기술 이야기 조금만 더 여쭤 볼게요. 지금 우리가 많이 쓰는게 채 GPT 4 아니면 4.5 45 이렇게 쓰고 있는데 채 G지pt 5 기대감이 좀 나오더라고요. 얼마 전에 세말트먼이 SNS에다가 더 이상은 안 한다 그랬었는데 채 GPT 5을 뭐 썼다 잠깐 지웠다고. 네. 누가 또 그 세에 봤더라고요. 맞아요. 기존 모델하고 GPD 5가 나온다면 어떻게 달라지는 걸까요? 예. 전에 한번 말씀을 드렸었던 거를 제가 좀 개선해 온 장표가 있어요. 그 사이에 또 달라졌나요? 네. 뭐 좀 바뀐 건데 생성 AI 모먼트라고 제가 자료를 했는데 여기 보시는 게 어 연도 흐름에 따른 거고 2025년까지 제가 그림을 그려 놓은 거거든요. 네. 그러면 이게 인공지능의 뇌의 크기인데 GPT 4까지 왔었고 예. 이제 어 세멀트만이 올맹 이런 얘기 이제 이게 마지막이 될 거다. 어라고 얘기를 했는데 지금 파브 얘기가 스물스물 나오고 있죠. 근데이 파브는 뭐가 통합될 거라고 보여지냐면요 밑에 있는 빨간선 하나가 더 있죠예.이 빨간선 꼭대기에 딥시크가 있는 거예요. 그럼 딥시크 같은 것들은 어떤 것들을 만들고 있냐라고 하면 제가요 장표를 보시면 ME라고 하는 여러 가지의 조그만 에이전트가 협력하는 거. 네인는 기술입니다.이네 가지를 꿰뚫으면서도 스케일 규모까지 큰게 될 가능성이 있어요. 근데 여기에 가장 핵심이 될 건 추론이 결합이 된 모델일 가능성이 커요. 추론이 결합된 모델. 지금은 최pt 모델은 어 GPT투 3 4 5 이런 식으로 나가는게 있어요. 이건 일반 생성 모델로 해서 많은 것들을 학습하고 글을 잘 쓰는 애예요. 그런데 생각을 깊게 잘하고 논리적인 연사를 잘하는 애가 있어요. 그게 1,1, 53, 54 이렇게 나와요. 아, 5가 먼저 붙은 거. 네. 깊은 생각을 하는 애들. 네. 예. 그걸 는모델이라고 생각을 해요. 만약에 GPT5가 되 아까 말씀드린 것처럼 성능을 높이기 위해서 M 디레이션 컨타이제이션인포스먼트 러닝과 관련되 있는 것이 포괄적으로 결합이 되면서 성능도 높이고 더 경량화되는 모델일 가능성이 크고요. 네. 그러면서 동시에 분리되 있던 출론 모델이 통합이 될 가능성이 커요. 음. 근데 왜 출론이 필요하냐라는 것은 조금 있다가 에트 시스템은 추론과 그다음에 어 계획 기술이 엄청나게 중요해서 어 그것들이 미래 에이전트 서비스나 산업에 판도를 가르게 돼요. 음. 그리고 사실은 딥시크 때문에 놀란게 어 마이크로소프트나 구글 뭐 오븐 AI 모두가 단순히 어 채치T 같은 걸 잘 쫓아내 애가 아니라 맙소사 추론는 우리보다 잘하는데라는 형태가 된 거예요. 학습은 비슷하게 했고 그 아까 장표 중에 밑에 있는네 가지 이거는 직전 이경일 대표님이 출연하셨을 때 설명을 해 주셨던 그 뭐 딥시크의 어떻게 보면 독창적인 생각 그때도 설명을 해주셨 독창적지 않은데 기존에 있었던 것을 직대성해서 그걸 현실로 만들어낸 거죠 거 보세요. 다 기억을 못 하지 않습니까? 해서 그게 궁금하신 분들은 혹은 저처럼 잘 생각이 안 나시는 분들은 직전 영상 다시 한번 보시면 더 도움이 되실 겁니다. 한 번 본다고 다 기억이 남는 건 아닙니다. 그럼 제가 GPT처럼 하고 있죠. 근데 에이전트 시스템의 핵심은 이제 추론이라는 거고 그게 더 그러면 강화 된다라는 개념일까요? 그렇죠. 추론 기술이 강화가 되고요. 또이 추론 기술이 강화된다라는 얘기는 인간의 추론이 크게는네 가지 추론이 있다라고 얘기를 해요. 네. 최근들어도 밝혀진게 아니라 어 2,년 전에 아리스토텔레스 시대 정립이 된 거 역시 훌륭하신 분. 네. 네. 뭐 옛날로 한번 돌아가서 얘기를 해 볼까요? 귀납ina 출론이라고 얘기들 있잖아요. 어저께도 해가 동쪽에서 떴고 그저께도 동쪽에서 떴고 그저께 비가 와서 몰랐는데 그 그저께 보니까 동쪽에서 해가 떴어요. 그럼 내일은 해가 뜰까요? 어서 뜰까요? 동쪽에서 뜰 것이다. 그게 귀납적이에요. 네. 네.음 출론이죠. 오랜만에 들어봅니다. 네. 연역적인 추론은 어 태양을 지구가 돌고 있고 또 지구는 하루에 한 발씩 돌고 있기 때문에 우리는 지구에 있지만 태양이 뜨는 것처럼 보인다라는 원리를 먼저 정립을 해요. 음. 그러고 나서 지구가 돌아가는 방향이 예를 들면 어 우리가 보는 방향으로 하면 동쪽으로 돌아가고 있는 거죠. 음. 자 그러면 내일은 해가 어느 쪽에서 뜰까? 음. 이게 연역적 출론이에요. 네. 모델과 이론이 있고 그다음에 새로운 것들을 결과물을 뽑아내는 거죠. 원리를 먼저 정립을 한 다음에 네. 그러면 AI는 어디에 가까운 거죠? 현재 기계 학습은 대부분 기압적 출론에 들어가 있어요. 그 전에 데이터들을 다 때려놓고 이런게 있었으니 이런 거야. 때 그렇죠. 그런데 아주 고도화된 기압적 출론은 연역적 출론을 또 해내요. 음. 음. 그래서 출론 엔진에 들어가는 건 귀납ina 출론, 연역적 출론 좀 어려운 말인데 유비적 출론이라는게 있어요. 유기적 유비적 유비. 예. 유비라는 말이 저도 처음 들어봤는데 그 장우 관우 장비 할 때 예. 할 때 유비예요. 그 영어로는 어브덕션이라고 표현합니다. 모르셔도 돼요. 그냥 여기까지 모르고 싶네요. 예. 예. 여기까지. 뭐 이런 아 머리가 터질 것 같아가지고 지금 여러 가지 출론들이이 인간은 무슨 아리스토텔레스 안 배우고 뭘 안 해도 우리는 다 하는 것들이에요. 태어놓으면서. 그 우리 알 필요가 뭐 있어? 그냥 우리 우리 뇌는 하는 거예요. 네. 그래서 우리는 질문하는 대답만 하는게 아니라 굉장히 복잡한 업무들을 해낼 수가 있게 돼요. 음. 예를 들어서 쉽게 보면 제가 갑자기 꽁똥 10만 원이 생겼어요. 네. 근데이 10만 원을 한시간 내에 써야 돼요. 그런데 한시간 내에서 쓸 수 있는 거를 온라인에서 주문할 수 있는 것도 먹을 거 있는 것도 먹을 수가 있고 네. 근데 이런 거를 제가 제 아내랑 상의를 한다 그러면 제가 못 쓰고 제 집사한테 뺏길 거 같고. 네. 그리고 혼자 음식을 10만 원치 먹기는 배가 부를 것 같고 그러면은이 10만 원 갖고 뭘 할까? 상품권을 못 살까? 뭐야? 하여튼 여러 가지 우리가 가설이라는 걸 세우고 그 가설을 검증하는 과정을 거치면서 다양한 출론 과정을 만들어 내게 되죠. 네. 그러면서 무엇이 가능하고 무엇이 가능하지 않다라는 걸 판단을 하게 돼요. 그리고 그 과정을 검증하는 과정에서 우리 인간은 도구를 쓰게 돼요. 음. 네. 그 도구라는게 휴대폰일 수도 있죠. 어, 쿠팡에 들어가 가지고선 10만 원짜리 내가 사고 싶은 거 뭐 있나 볼까? 뭐 이런 의사 결정하고 실험을 하게 되는 거죠. 네. 네. 네. 그래서 이러한 뭔가의 의사 결정 내리는 과정이 채집에 질문하면 답이 딱 나오는 과정이 아니라 굉장히 많은 가능성과 가설을 나열하고 그 가설 중에서 내가 가진 조건과 내가 가지고 있는 자원을 갖고 가능한 것을 출연내고 그중에서 가장 가능성이 높고 나한테 같이 얘기해서 밸류를 가장 높여 줄 수 있는 것들을 채택하는 것을 우리 인간의 뇌는 전략적으로 해내는 거죠. 그게 우리 생존을 유리하게 만드는 거. 네. 네. 네. 네. 어렵지 않죠. 어떻게 되게 종합적으로 사고를 하는 거죠. 그게 입체적으로 다른 말로 본다면은 경제학적 배핏을 얻기 위해서 생존을 높이기 위해서 우리 뇌가 작동되는 방식인 거예요. 네. 그럼 AI도 그렇게 작동이 돼야 되잖아요. 네. 그래서 추론이 굉장히 중요하고 AI 스스로가 여러 가설을 세우고 그 가설에 개반한 거를 검증을 하고 그리고 그다음에이 결과에 도달하기 위해서 계획을 세우는 거죠. 그러면 저는 맨 마지막 이렇게 돼. 야 10만 원 한시간 내 써야 된다고. 그러면 5만 원에 해당되는 내가 캠핑을 좋아하는데 캠핑 물건 반놨던 거 장바운이 있던 거 두 개를 사고 음 그다음에 지금 밑으로 빨리 내려가 가지고서는 어 예를 들자면 스타벅스에 갖고 스타벅스 상품권을 사 가지고서는 집사람 인심을 쓰고 음 그리고 나머지 해당이 되는 것은 커피라 사 갖고 우리 직원들한테 돌려야겠다. 이런 결과에 도달해내는 과정이 존재하고 그거를 플래닝 계획을 세워야 돼요. 네네. 네. 근데 그 계획을 세우는 것도 그러면 머릿속으로 생각할 땐 야 일단은 시간이 부족하니까 스타벅스 가는 길에 쿠팡으로 접속해서 할까 하는 형태처럼 절차를 만들게 되는 거죠. MBTIJ인 사람들처럼 있는 사람이죠. 이런 거 전체로 우리는 이것도 되게 어려운 용어인데 설계한다고 누구는 얘기하고 누구는 계획을 세운다고 얘기를 해요. 우리는 그게 자연스럽게 우리내 우리 내에서 이루어지고 있는 과정이고 의사 선생님이나 변호사님 같은 분들은 이것들을 철저하게 훈련받는 거죠. 몇 년 동안음 전문적인 그 일에 대해서 그렇죠. 근데 이게 근데 그거를 AI가 본격적으로 하기 시작한 거예요. 그러니까 우리가 뭐 생각하고 계획을 세우는데 사실 귀압적으로 생각해야지 아니야. 연역적으로 생각 이거는 뭐 안죠. 생각조차도 안 하는 거고 그런 거는 근데 AI가 아예 그런 식으로 간다는 거잖아요. 인간이 판단하듯이 결과적으로는. 그러면 그것도 입체적으로 생각을 하고 그리고 자신이 사용하는 도구를 막 호출을 하고 이렇게 되는 거죠. 제가 재미난 장표가 하나가 있는데요. 전에도 말씀으로 드렸던 내용인데요.이 장표 한번 볼까요? 왼쪽에 있는 두 개골이 우리 종족이 아니라 멸정한 종족인데 네안델인이에요. 음. 오른쪽에 있는 두 개골이 우리 종족인 호모사피엔스예요. 사피스. 저 오른쪽 두 개골은 동양인이나 백인이냐 흑인이냐 큰 차이를 보이진 않아요. 그러니까 지금 왼쪽 오른쪽은 종 자체가 다른 거예요. 많은 분들이 모르는데 우리 인간 종족이 대략 15 종족이 있었어요. 음.이 반지 제앙 같은 거 보면은 종족이 여러 나오잖아요. 예. 인간 종족도 있고 난쟁이 종족도 있고 뭐 무슨 요정 종족도 있고요. 이렇게 지구상에 인간 종족이 15 종족이는데 14 종족은 다 멸종을 한 거죠. 네. 근데 놀랍게도 랜델텐인 둔뇌 뇌의 용량이 더 커요. 인간보다. 음. 예. 10% 이상 더 커요. 음. 그럼 더 똑똑해야 될 텐데 쟤네 멸정을 했어요. 네. 네. 네. 네. 그리고 현재까지는 우리 정적은 살아남은 거죠. 왜까? 더 큰 뇌가 중요한게 아니라 효율적인 뇌로 최적화하고 협력하는 방법을 채택을 한 거예요. 음. 지난번에 그 MOE 방식 말씀해 주실 때 예. 예로 들으셨죠? 맞아. 그거는 그 MOE 쪽은 여러 에이전트나 여러 LRM이 그렇게 협력한다는 관점으로 보면 되는데 각각의 전문 역할들 이제는 그게 이제 전 지구적으로 확대가 되는 플랫폼이 만들어지기 시작했어요. 플랫폼이요? 네. 그게 이제 어 전에도 설명을 드렸는데 MCP하고 A2A라는 기술이 보편적으로 너무나 놀랍게 확산이 되. 전에도 설명해요. 전혀 처음 듣는 거 같은데. 아유 어려워가지고. MCP요. 예. MCP라는 것 타고요. 네. 그다음에 어 A2A라는게 이제 생기게 됐습니다. 참조 화면을 한번 좀 봐 주시면 머리를 극적이고 있는데. 네. 예를 들자면은 뭐 이런 거예요. 요걸 볼까요? 얘는 노래 잘하는 인공지등. 아. 얘는 작곡 자라는 인공지능. 얘는 작사하는 인공지능. 얘는 밴드. 그러니까 뭐 연주를 잘하는 인공지능이에요. 근데이 모든 걸 합쳐 갖고 노래를 작사 작곡을 하고 노래를 부르고 반주까지 하는 걸 해 놓고 싶어요. 그 얘네들이 협력해야 될 거 아니에요. 근데 이런 애들이 전 세계에 수백만 개가 있으면 누가 발라드를 잘하고 누가 팝을 잘하고 하는 걸 알 방법이 없잖아요. 또 다른 걸 본다면 예. 여기 이제 우리 그 와이스트릿으로 볼게요. 와이스트릿 대표님이 여기 계셔요. 예. 여기 PD 님이 계셔요. 촬영하고 편집하고 맨 오른쪽 위에 예. 예. 여기 대표님. 네. 네. 아, 이게 저희 그림 중에서 슈퍼바이저. 네. 네. 슈퍼바이저라는 것은 감독자라는 거죠? 네. 그래서 우리 대표님께서 감독자로 계셔요. 그래서 어떤 방송으로 할까? 그럼 여기 작가님 그럼 우리 어떤 어떤 조사를 하는 거예요? 예. 여기 계신 분이 PD 님 촬영하고 뭘 하는? 그리고 이제 편집자가 있는 거예요. 그럼이 서로 다른 기능을 가지고 있는 인공지능을 대표님이라는 지능을 가진 인공지능이 통제를 하고 관리하고 데리고 있는 거야. 예. 그럼 어떻게 되? 이렇게 조직이 되는 거죠. 아, 이제 AI 스스로 조직을 만들게 돼요. 아하. AI가 저걸 한다고요? 네. 네. 그게 바로 에이전틱 AI의 핵심이에요. 내가 여러 AI 예를 들어서 커서 AI도 쓰고 채치피도 쓰고 뭐 달리도 쓰고 뭐 배오2도 쓰고 이게 아니라 그 인공지능들이 네. 또 다른 인공지능들을 부리고 그렇죠. 내가 혼자 이거 썼다 저거 썼다 저거 썼다 하는게 아니라 인공지능 하나일 수도 있고 여러 개가 협업을 하고 야 우리는 주가 차트 분석 못 하잖아. 그러면 주가 차트 분석 잘하는 AI 어디 있어? 그럼 야 수소문을 해 봐. 그래서 그 AI를 찾아서 걔한테 야 차트 분석 좀 해 봐 해서 가져오고 그리고 약간 그런 겁니까? 보락부락한 이제 힘센 터미네이터가 와 갖고 아 난 주식은 잘 안 되는데 주식 잘하는 AI 데려다가 공부해 보고 그렇죠. 공부하는게 아니라 걔한테 위임을 해요. 아, 위임을. 네. 그러면 전 세계 그런 AI 에이전트가 수백만 개가 된다. 그러면 도대체 누가 주식 차트를 잘 읽고, 누가 정치를 잘 알고 누가 투자를 잘하고 누가 방송을 잘하고 이런거 알 수 없잖아요. 그냥 인간들의 전문가 집단이 만들어지는 거랑 똑같은 거네요. 똑같은 거예요. 그래서 그거를 등록시키는 기술이 바로 MCP예요. 아, 네. MCP 기술의 핵심은 뭐냐면은 도대체 누가 노래를 잘하는 AI야? 누가 주식 차트를 잘 읽는 AI야? 누가 글잘 쓰는 AI야? 누가 영상 잘 만는 AI야? 그 하나 리가 없잖아요, 전 세계에. 네. 그런 것들을 AI가 찾고 호출할 수 있도록 해요. 어, 그리고 야, 이거 갖고 어, 누가 예를 들자면은 파워포인트 누가 잘 만들어? 그럼 그렇게 조사하고 낸 걸 딱 던져주면 파워포인트 만드는 AI가 또 딱 쓰는 거예요. 야, 그런데 그거 내 친구 중들 중에서 고객분들한테 이메일 다 보내 그러면 그 이메일 관리하고 이메일 보내는 에이전트가 이메일까지 쫙 발송해 주는 거예요. 뭔가 AI 채용 사이트 같은데요? 맞아요. 어, AI 채용 사이트 아주 적합한 AI 알바먼 알바먼 알바 AI 뭐세요? 그래서 MCP라는 거는 그 어 클로드를 만든 회사가 있어요. 엔트로픽이라고.이 회사가 재작년도에 재창을 해요. 자기네가 미래 비전을 봤더니 이제 미래는 이런 AI 에이전트가 수십만 개, 수백만 개 나올 텐데 근데 어떤 애가 똑똑하고 어떤 애가 무슨 일을 하는지 알 수가 없잖아. 그러고 또 도구들도 굉장히 많을 거예요. 파워포인트라는 도구도 있고 이메일이라는 도구도 있고 굉장히 계산자라는 도구도 있고 그러면 이런 건 누가 잘해? 그리고 실제로는 예를 들자면은 어 유튜브에다가 등록을 해 주는게 있을 수도 있고요. 음. 그런 도구들은 어디 있어? 알 수가 없잖아요. 그러니까 채용하는 알버먼 같은 데다 그걸 등록을 해 주면은 내가 갖다 써야 되잖아요. 그런데 문제는 그들끼리 소통을 하고 그들끼리 협업을 하려고 하면은 이런 것들 우리는 프로토콜이라고 얘기를 해요. 음. 예를 들면 돈 또 돈 이렇게 얘기하면 우리 모습 모습죠. 그게 나도 알고 너도 알 수 있는 거를 표준화시키는 거죠. 그래서 이런 에이전트하고 도구들 사이에 협업을 하고 내가 야 그러면 어라고 안 듣고 야라고들을 수 있도록 하는 표준 체계를 아 앤트로픽이 제안을 하게 돼요. 그때는 경쟁자였던 오픈 AI나 마이크로소프트나 구글은 거들떠도 안 봤거든요. 근데 그게 1년 반만에 야금야금 시장을 잡아먹기 시작하더니 MCP 판이 돼 버린 거예요. 그냥 포털 사이트네요. AI를 위한 포털 사이트예요. 그니까 종합 쇼핑 머리고 우리 쿠팡인데 너 여기 안 들어올 거야? 그런 거죠. 이거네요. 그거예요. 그렇게 들어간게 바로 MCP가 되고 MCP 이코시스템이라고 제가 지금 자료 화면에다 넣었는데 없는게 없어요. 여기가 보면 네. 이미 상상할 수 있는 모든 도구하고 AI가 연결돼 있는 상태라고 보시면 돼요. 이게 얼마만에 이런 세상이 왔냐? 8개월 만에. 그러니까 AI 서비스들의 포털 사이트 같은 거고 저기 가면 다 있는 건데 그니까 저 같은 경우에도 AI 서비스들을 컴퓨터에다가 이제 구글 크롬에다가 즐겨 찾기로 한 내가 쓸 수 있는 거 한 10수개만 이렇게 해 놨거든요. 근데 그것도 너무 많고 내가 모르는 서비스들도 정말 많은데 근데 저기 가면 그거겠네요. 내가 어떤 서비스를 쓸 거야라고 하나하나 클릭해서 들어가는게 아니라 그냥 일 하나만 시키면 자기네가 어 이거는 저기 고수를 불러오면 됩니다. 그것도 아니에요. 대표님이 대표님 AI한테 일을 시키잖아요. 그럼 그 AI가 야,이 문제를 풀려면은 도대체 어떤 AI가 필요하지? 그게 출론이에요. 어, 이거 했더니 일단 시장 조사를 해야 돼. 그 예를 들면 이렇게 말씀드릴게요. 대표님께서 AI한테 숙제를내는 거예요. 와이스트에서 교육 프로그램과 그다음에 IR 프로그램이 연계된 VIP 서비스를 기획하고 이거를 마케팅까지 연결하고 싶어. 자, 네가 계획도 세우고 모든 거 준비해 봐라고 업무지를 딱 했어요. 그러면 얘가 추론에 들어가. 야, 이걸 하려면 뭐부터 해야 되지? 그럼 첫 번째 시장 내에서이 경쟁자는 있어.이 비슷한 서비스는 있어 하고 벤치마킹을 해요. 그리고 벤치마킹한 결과로 어, 경쟁자 중에서 이런 이런 경쟁자가 있고 저런 저런 경쟁인데 우리가 차별을 하려면은 이런 식으로 차별화 서비스를 하면 좋겠는데 그럼 그 차별사 서비스 하기 위해서 우린 뭘 준비해야 되지? 예를들을 하기 위한 또 AI를 찾아요. 그 AI가 그 그러면 그걸 타겟한 고객들은 고객 잠재군이 우리의 구독자 중에 계실까? 그럼 그 구독자분이 어느 후보가 될지를 또 찾아요. 그다음 그 구독자에게 이런 서비스가 가능한지를 설문을 해 보면 그분들은 어떻게 할까? 그러면 이메일로 그분들한테 이런 서비스를 와이스트에서 하려 그러는데 어떻게 생각하세요라는 이메일까지 작성해서 보내요. 음. 그리고 그 답변을 보면 답변을 분석을 해요. 그리고 나서 그걸 받아서 그럼 이걸 갖고 우리 이대 대표님한테 사업계획설를 제출하려면 기관하고 인력하고 예산이 필요하네. 야 예산 잘 짜는 불러가지고선 예산을 또 짜요. 음. 이렇게 해서 대표님한테 짠 보 내놓게 되는 거죠. 그냥 알아서 알아서 그게 바로 에이전틱 AI예요. 그러니까 인테리어 업체가 벽진는 김씨가 잘 바르고 어이 뭐야? 미장은 이시가 잘하고 뭐 박신우조 수도 잘 고치고 모아서 그냥 알아서 해 주듯이 토탈 그렇죠. 그게 에이전틱 AI인데요. 그중에서도 MCP는 그들 사이에서 호출해야 되는 도구나 에이전트들 사이에 연결해 줄 수 있는 말 그대로 포털리자 허브가 돼 가고 있는 거죠. 강력하네요. 그런데 이걸 지켜보고 있더니 뒤늦게 요즘은 늘 구글이 뒤통 그니까 뒤통수가 아니죠. 뒷북을 치다가 요즘 좀 정신 차리고 있는데 야 그러면 저거 뺏기면 안 되겠다 싶어 가지고서는 A2A라는 것을 두 달 전에 내놓게 돼요. 근데 이게 그 예전 인터넷 초창기 패권을 누가 잡았냐 보면은 포털 잘 만든 검색 맨 처음에 야우였죠. 검색 엔진 그렇죠. 그리고 구글 구글 우리나라는 네이버 나중에 가면은 쇼핑도 먹고 카페 메일도 먹고 다 먹었는데 근데 이거는 어 하나의 포털 사이트처럼 첫 번째 잘한 사람이 모든 시장을 다 독식하는게 아니라 누구든지 만들 수 있는 거잖아요. 그들이 그렇죠. 왜냐면이 MCP 프로토콜이 완전히 산업 표준처럼 돼 가고 있는데 오픈 소스에다가 모든게 개방된 시스템이에요. 네. 그러니까 당장 내일도 내일에 와이스트 안에도 MCP 서버를 구성하실 수가 있어요. 개방 시스템으로. 근데 그게 구글에서 마땅치가 않은 거예요. 그래서 색깔을 바꿨어요. MCP는 뭐냐면 주로 AI하고 AI 연동하고 실력을 증강시키기 한 도구들의 포탈에 가까워요. 예를 들면은 내가 장비를 갖고 뭘 고쳐야 돼요. 그러면 야 벤지 어디 있어? 응? 야 저여 이게 드라이버 어디 있어? 야 뭐 좀 가져와 뭐 이렇게 할 때 그런 거에 가깝다면 구글은 에이전트 투 에이전트라 그래서 AI들끼리 협업하기 위한 것만 또 만든 거예요. 그러니까 우리나라도 보면 잡사 사이트 여러 개 만들잖아요. 그런 거 비슷하게 색깔이 다른 또 잡사이트를 만든 거예요.이 둘이 경쟁이라기보다는 상호 협력할 가능성도 대단히 크다고 보시면 될 거 같아요. 자꾸 비유로 해서 죄송한데 좀 이해를 돕기 위해서. 그러면은 도배 잘하시는 분, 미장 잘하시는 분, 장판 잘하시는 분, 수도 잘 만지시는 분하고 지금 단톡방 하나 만들어 드리는 거예요. 맞아요. 그 안에서 소통하세요. 알아서 결과 얼마 나한테 가져오시고. 그게 또 구글 시작한 건 이제 3개월밖에 안 됐어요. 그러니까 제가 아까 말씀드린 거 여전히 빠르게 바뀌고 뭔가 바쁘냐? 엄청 바쁘죠. 근데 다시 처음으로 돌아가서 네. 기초적인 이제 사용자 입장에서 보면 내가 그게 A2A건 뭐 MC건 누가 그걸 잘하건 그냥 내가 물어보는 거 답이나 하라고 이거잖아요. 답이 아니라 이제는 너 이거 하라고 하면 그 결과까지 잘 만 예를 들면 만들어 오는 그렇죠. 예를 들면 이렇게 설명드려도 좋해요. 투자자분들이 많으시니까 AI한테 야, 네가 생각하게 요번에 대통령 당선될 사람에게이 당선됐을 때 주가가 올라갈 종목을 찾고 내가 1천만 원 줄테니까 거기에 포트폴리오 구성해서 투자를 하고 8시점을 절묘하게 잘해서 팔아. 알아서 계좌에다 그 종목들 담아 놓고 네. 지금 그것도 일부 MCP에 들어가 있어요. 그러니까 질문하면 너 단만 잘해가 아니라 행동까지 해야 돼요. 액션이 들어가야 돼요. 와. 그러면 내 계좌의 포트폴리오가 다 갖춰져 있는 그래서 네. 네. 갖춰져 있고 심지어 사고 팔고 하는 거예요. 파는 것까지. 왜냐면 사는 거보다 힘든게 파는 거잖아요. 아, 그렇죠. 왜냐면 속된 말로 테마주라고 얘기하는 거 대고 나면은 떨어지지 않겠어요? 근데 언제까지지고 있다 판냐 하잖아요. 그니까 그런 의사 결정까지 내리고 팔아 버리는 거예요. 행동까지 해야 돼요. 그래서 피지컬 AI라는 것에 많은 분들이 꽂혀 계신데 피지컬 AI 이전에 중요한게 바로 말씀드린 것처럼 에이전틱 AI예요. 지난번에도이 장표 갖고 보여 드렸던 거 같아요. 젠슨왕이 얘기를 했던 거예요. 저 밑에 있죠. 젠슨왕. 네. 네. 그래서 어셉션 AI 그니까 음성 인식하고 텍스트 인식하고 하는 인식 AI에서 제너레티브 AI. 음. 그니까 뭔가 생성, 글도 생성하고 음악도 생성하고 이미지도 생성한. 그다음이 바로 에이전틱 AI로 왔잖아요. 그리고 오늘 얘기한 코딩 코딩 어시스턴트이 시장 날아간다. 다 뭐 이렇게 얘기하는 거예요. 젠 이제 저 지금 와 있는 요쯤 와 있는 거예요. 네. 그런데이 에이전틱 AI 없이는 피지컬 AI 불가능한 거죠. 그죠. 그렇죠. 에이전틱 AI가 바로 이런 것들 했을 때 비로소 물리 세상으로 인공지등이 나오기 시작하는 거예요. 대표적으로 뭐겠어요? 운전하는 애도 그 피지컬 AI인 거예요. 근데 그 안에 에이전트가 들어가지 제대로 된 피지컬 AI가 나오는 거죠. 그리고 피지컬 AI가 뭐냐? 우리 증권세 가면 투자를 해 주는 투자 상담력이 있을 수도 있고 실제로 투자하시는 분들 있잖아요. 그분들을 대체하게 되는 거예요. 에이전틱 AI가 4989 이런 것도 가능할까요? 그러니까 로봇이라는게 우리가 네. 육체적인 걸 대신하는 걸로만 생각을 하고 있는데 그래서 이제 뭐 빨래 개는 거, 물건 날아주는 거 야 물건 무거 받아 빨리 받아 물 떠와 이게 아니라 분명히 로봇이 한 대인데 얘가 때로는 변호사 역할을 나한테 해주고 때로는 회계사 역할을 해 주고 때로는 주식 전문가 역할 해 주는 거예요. 그 그러고 얘가 물건 안에 있는 줄 알았는데 조금 있다가 제가 회사를 갔더니 제 휴대폰에 있을 수 있죠. 그러니까 사실은 피지컬 AI라는 것은 AI가 피지컬 물리적 공간에 어디든지 나타날 수도 있고 그다음에 저랑 같이 있을 수 있게 돼요. 자비스네요. 완전히 자비스예요. 그러니까 실제로 물리적 AI라는 건 몸을 가지 몸에 갇혀 있을 것 같아요. AI가 아 그럴 필요가 없잖아요. 우리 우리 인간은 정신이라는게 머릿속에 있으니까 우리 몸에 있어야 되잖아요. 그 왜냐면 그거는 생물학적인 한계가 있으니까. 근데 AI는 생물학적인 한계가 있지 않잖아요. 그러니까 저희 집에 있을 때는 저희 집에 있는 로봇에 있어요. 그 AI가. 근데 회사에 가면 그 로봇 없으면 어디 있겠어요? 제 요대폰에 있을 수 있고 제 책상 위에 있을 수도 있고 제가 자동차를 타면은 자동차 안에 있겠죠. 그게 그게 피지컬 AI인 거예요. 아이언맨이 자비스랑이 수트 내에서도 얘기하고 집에 가서도 얘기하고 차에서도 얘기하듯이 언제 어디서나 같이 있을 수 있는 그렇죠. 네. 네. 네. 근데 그 세상이 이제 거의 다 왔다는 거네요. 거의다는 아니고요. 한참 걸릴 거예요. 아, 한참 걸려요. 예. 왜냐면 에이전틱 AI가 어느 정도 완성이 돼야지 피지컬로 갈 수 있는 거죠. 그러면은 지금 이제 에이전틱 AI 시대가 시작된 거예요. A2A랑 MCP라는게 그러면 이제 에이전틱 AI 시장으로 이제 막 진입하죠. 막 진입한 거예요. 그러니까 LRM 기준으로 보자면 생성 AI가 글 잘 쓰는 AI에서 깊게 생각하는 AI로 발전하는 거고요. 예. 사람처럼 이제 조금 있다 보여 드릴 텐데 막 10분씩 생각해요. 애가 애가 미쳤어요. 10분씩 생각해요. 잠시만요. 그러면 뭔가 더 나은 걸 추론을 하고 있다라는 방증일 텐데 네. 이게 뭔가 뭐 메모리가 딸리고 GPU가 딸려서가 아니라 인간처럼 진짜 깊게 생각을 진짜 박사님이 논문 쓰듯이 깊이 생각하고 있다는 거. 그래서딥치라는 말도 써요. 깊게 생각해요. 그래서 깊게 생각하는 거를 젠슨이 뭐라고 얘기하냐면 저 에이전틱 AI 시대를 가면 당신들은 GPU가 더 많이 필요할 거다라고 주장을 하는 거예요. 왜냐? 지난번에도 말씀드렸는데 채집t 한 번 질문하면 대답하는게 아니라 수많은 에이전트들이 협업을 하는데 10분씩 20분씩 30분씩 이렇게 시간이 걸릴 거고 근데 그걸 인간이 하면은 일주일 걸릴 거 30분 만에 끝내 버리는 거예요. AI 서로 협력할 때. 근데 그거를 시간을 써 가면서 수많은 에이전트가 협력하니까 더 많은 GPU가 너희들은 필요할 거야. 걱정하지 마. 엔비디아 주식 사도 돼라고 젠슨은 주장을 하는 거예요. 그걸 뭐라고 얘기하냐? 테스트타임 리즈닝이라고 얘기를 해요. 테스트타임 리즈닝. 네. 그러니까 실제로 어 뭔가 시도를 하고 그거에 대해서 시간을 잡아 먹으면서 출론을 하는 거예요. 근데 그거는 뭐 최근을 해 봤자 되는 것도 아니고 이제 깊이 생각하고 논문 뭐 몇 개월 동안 연구해서 쓰는 거랑 비슷한 개념으로 근데 황사장님은 어찌 됐든간에 GPU 더 많이 사시라 더 많이 데이터 세트 지우셔야 된다. 그러면 걔가 어 제가 일주일 만에 한 할 만한 업무를 뭐 3분 만에 끝내 버리는 거죠. 5분 만에 끝내 버리. 근데 지금 딜 리서치를 하면서 얘가 5분 10분 동안 생각을 한다라는 것도 어떻게 보면 이거는 하드웨어적인 기술로 당길 수 있다라는 당길 수 있기도 하는데 만약에 하드웨어로 당기면 얘는 더 깊숙히 생각할 거예요. 또 아우 뭐 끝이 없는 거예요. 그렇죠. 그러니까 와 말 그대로 이제 깊이 생각한다는 범주가 어딘지를 보면은 저희가 굉장히 놀랄 만한 정도까지 와요. 제가 한번 보여 드릴까요? 어, 네. 네. 네. 네. 사실은 어,이 방송 촬영을 했을 날인데요. 내일 저희가 이거를 보여 드리는데 구버라고 하는 저희 미국 법인에서 만든 완전히 새로운 서비스예요. 그러니까 저희가 어, 5월 28일 수요일 오후 늦게 촬영을 하고 있는데요. 녹화를 네. 어, 솔트룩스에서 5월 29일에 그 행사를 하신다고 했죠. 그게이 뭐였고 부탁. Sac 네. 이거 벌써 20년 됐어요. 저희가 인공지능 관련된 컨퍼런스 20년데 한 100분 이상이 참여하는 굉장히 큰 행사입니다. 여기서 이제 저희가 작년에 처음 선보여서 베타 서비스를 시작했던 구버라는 거를 하는데요. 네. 일단 모델에 대한 설명을 좀 드려 볼게요. 말도 안 되는 질문 한번 해 볼게요. 저거는 여러분이 지금도 이제 구버라는 곳 검색해서 들어가셔서 쓰실 수 있는 겁니다. 예. 쓰시면 되는데 아인슈타인이 지금 환생을 한다면 인공지능 연구를 하게 되지 않을까? 만약 그렇다면 인공지등 기술에는 어떤 영향을 끼칠까? 그리고 그 기술로 어떤 발전을 이루게 될까라고 제가 질문했어요. 저는 단순한 질문이 아니라 리서치를 해 달라는 거예요. 그렇죠. 그런데 기존의 전통적인 채지를 한번 보여 드릴게요.이 GPT 4가 여기 아예 들어 있거든요. 아, 저 안에서 골라 수 있어요. 골라 수 있어요. 루시아라는 저희 것도 있는데 루시아하고 나머지 큰 차이를 안 나요. 근데 비교를 위해서 GPT 4로 한번 해서 보여 드릴게요. 그렇게 해서 어, 네가 답변을 해 봐. 그러면 일단 질문에 의도와 내용을 분석하고 있어요. 예. 그리고 나서는 먼저 GPT 45가 대답을 했어. 아인슈타인이 환상화의 연구에 참여를 한다면 창의적 문제결, 기초적 연구 발전, 윤리적 관점으로요 정도 대답을 해요. 상대성 이론통에서 시간과 공간 이해를 혁신적으로 바꿨는데 이런 것도 인공지 모대 한계를 뛰어넘을 수 있을 것 같아요. 안전 인류 평화에 깊임 관심을 기렸으므 인공지행이 윤리적 사회문서 탕를 할 수 있어요. 이거 너무나 뻔한 얘기 아닐까요? 네네. 그리고 9번을 그냥 이건 퀵 리서치를 쓴 건데요. 과학적국이니까 혁신을 하는데 뭐 이런 것도 할 수 있을 것 같아. 물리적 문제를 단순하고 할 수 있을 것 같아.이 이 정도로 얘기를 하는 거예요. 예. 이게 이제 저희 쪽에서 얘기를 하는 뭐 어 퀵 리서치예요. 딥ep 리서치는 아니고 퀵 리서치. 예. 근데 여기에 제가 딥리서치를 하도록 제가 요구를 할게요. 이거를예. 딥처를 바꾸고 제가 똑같은 아까 질문을 카피해 놨거든요. 저도 지금 처음 해 보는 거예요. 그리고 질문을 한번 해 볼게요. 그럼 얘가 활동 액티브 할 때 질문을 다 방면으로 생각해 보기 시작해요. 인공지능이. 예. 네. 그러면서 아이 질문을 하려면은 도대체 어떤 정보를 찾아봐야 될까하고 쭉 눌려서 배경 지식과 질문을 분석 확장 가능한 방안을 모색해요. 그래서 아인슈타인이 인공지능 연구에 관심을 가질까? 아인슈타의 과학적 접근 방법의 기술이 어떤 영향을 끼칠까? 이론은 어떻게 연결될 수 있을까? 인공지능 예 연구 새로운 발견을 이룰 수 있을까? 윤리 규제 문제는 어떤게 있을까라고 이걸로 자기 스스로가이 그 조사를 하고 분석을 해서요. 여기 보시는 것처럼 문서를 86개를 자기가 검색을 해서 찾아냈어요. 검색 도구를 통해서. 네. 네. 네. 그럼 여기 보면은 이미 그것들을지가 알아서 분 검색을 해 가지고선 분석한 것들을 보여 줘요. 그리고 자기가 그걸 읽어요. 질문이 요거는 핵심 정보는 두 분은 나눠주는데 첫째 안인슈타인이 현대 환상에서 인공주행 연구에 띄어될 가능성을 분석해야 돼. 둘째, 그게 참여할 경우 인공주 어떤 기술이 발전될지를 해야 돼요. 특히 생애 2는 MC 자승과 같은 형태 특수 상대성 이론했는데 이런 것들 어떻게 될 수 있을까? 제 판단이라 그래요. 인공지능 스스로가 다음같이 검증에서 먼저 핵심 요구상항을 분석하고 뭘 논리적으로 문제를 점검해야 돼. 두 번째 공백 문서에 대해서 뭘 해야 돼? 그래서 이렇게 자기가 생각한 내용 방질이 필요한지 판단해. 아, 이것만 갖고는 안 될 거 같아. 그래서 아인슈타이 이미지 추상 사고 뒷모델은 할 수 없을까? 중격장 유도 윤리 프레임워크로 자른 최근의 정책 보고서 학설 보고서는 없을까? 텐서 구조로 한 신경망에 대한 알고리즘 연구한다던 무슨 결과가 달라질까? 저거는 지금 우리한테 보여주는 결과물이에요? 아니면 저 AI의 머릿속 같은 머릿속 생각하는 걸 보여 주는 거예요. 결과물이 아니에요. 그니까지가 지금 머릿속으로 혼자 막 독백하듯이 하는 거예요. 독백하듯이 이게 출론이에요. 독백하듯 보면 자 질문 안슈타임 환생에서 인공지능 연구를 하게 된다면 어떻게 영향칠지를 보는 건데 그러려면은 저기 여기서 말이 계속 나와서 그런데 제가 위로 갈게요. 그러면 어 참고 자료 몇 번은 어떻고 출론에서 뭘 하기 위해선 어떻고 뭐 뭐 시공간의 텐서 개념을 위한 신경만 최적 알고리즘을 위해서 모델로 효육을 극적을 해야 돼. 자, 그래서 이제 얘가 또 생각하는 거야. 먼저 질문이 요건 핵심 내용을 판서 안슈타인만 생에서 어쩌고 저쩌고 하면 첫째로 서대는 아인슈타인이 과학적 정신을 강결하게 소개하면서 현재를 계획을 짚어 두는게 필요할 것 같아요. 두 번째로 본문 내용에서 아닐 수는 추상적 이미지 기반에서 어쩌고저쩌고 얘기를 해요. 그러고 나서 이제는 계획 단계 들어가요. 이제 우리 대표님을 설등해 있게 얘기하기서는 제목을 더 이렇게 써. 시공간의 직물이 딥러닝 코드를 만들자. 아 멋있습니다. 안수의 상상력이 인공지능을 재구성한다면 어떻게 될까? 중력장 유도하고 윤리 프레임워크 그래서 중력장과 윤리 프레임워크라는 것을 한꺼번에 융합해서 결합시키는 거예요. 이런 거는 세상에 존재하지도 않아요. 이런 논무는. 그리고 나서 텐서 파동이 코드로 굽힌다라는 엄청 멋있는 말이거든요. 이게 물리학적으로 보면. 그리고 나서 중력장의 유도 윤리 프레임크에서 위험의 미끄럼틀 관리 뭐 예를 들면 이런 말들을 쫙 썼다고 칠게요. 여태까지도 계획하고 출론하고 있는 거예요. 지금까지. 네. 자기 혼자 생각하고 있는 거를 사람한테 보여 주는 거예요. 내가 논리적으로 이런 과정을 깊게 고민하고 있고 생각하고 있고 이제 당신에게 주인님한테이 결과물을 보여 드릴게요. 학교에서 선생님이 뭐 하나 물어봤는데 저쪽 구석 갖고 막 혼자 막 중얼거리고 있고 막 바바 막 쓰고 있고 쓰고 있고 검색도 해보고 교과서도 뒤져보고 있는 거예요. 아직 그러면은 우리가 이제 결과가 나오는 거예요. 아 그래요? 지금 한 3분 지났는데네 그래서 시공간의 직물이 딥러인 코드를 만들다 아인슈의 상상력 인공지능을 대속한다. 알버트 아인슈 물리적 혐물은 천재자 복잡한 물리 현상인데 어쩌고 저쩌고 돼서이 사람이 만약에 인공지등을 개발한다면 그 수학적 도구를 사용해서 뭐뭐를 할 수 있게 됐고 상대성 탱 방정식으로 구성이 되는데이 텐서 방정식이 AI 들어가는 기술이거든요. 그것들을 결합해서 체종하는 것들로 아마 닮아 있다는 거예요. 그러니까 아인슈타인 사고 방식하고 인공지능의 사고 방식이 닮아 있다는 거예요. 그이 두 가지를 결합을 시킬 텐데 거기에 아인슈타인 중력장 이론 중력장 이론을 이렇게 중력되면 뭐 빨려 들어가는 걸 보잖아요. 그 이론과 윤리 프레임웍을 결합을시켜야 된다는 거예요. 그리고이 모든 것들은 텐서고 텐서도 파동으로 만들어 낼 수가 있고 이거를 AI에 적용하라는 아이디어를 주는 거예요. 엄청난 얘기예요. 뭔지는 못 알아듣겠습니다만 엄청난 딥 리서치를 했다라는 것까지 알겠네요. 그리고 그 딜치를 한게 자신의 그냥 아이디어가 아니라 여러 가지를 결합해서 융합적 사고를 해내게 돼요. 그래서 그 융합적인 사고가 한 것들에 대한 참조 문서뿐만 아니라 밑에 보시면 관련해서 참조하실 수할 수 있는 자료를 AI 스스로가 다 분석을 하고 자료를 정리해서 출처뿐만 아니라 그거에 대한 리포트까지 만들어 가지고 우선 제시를 해 줘요. 저 밑에 거는 어디 그냥 그 AI가 보고 배운 것들이에요? 아니면 다른 사람 지금이 순간에 자기가 조사 것들을 다 보여 주는 거예요. 이때 밑에 MCP가 들어가 있고 A2A가 들어갔기 때문에 가능한 거예요. 그리고 심지어는 MCP A2A를 통해서 얘가 뭐도 하냐? 자 이거 나 좋은데 나 바빠 죽겠어. 나 운전하면서 들을래.라고 라고 얘기를 하면 얘가 파케스까지 상 생성을 해 줘요. 아 그냥 저 구버 창 내에서 네를 들면은이 구버창 내에서 그냥 야 그럼 나 이거 어떻게 팟캐스트 만들어 줘라고 얘기를 하면 팟캐스트를 만들어 준는데 한번 들어볼까요? 음성 지금 만들었어요? 예. 아니, 뭐 아까 그 주작은 좀 다른데. 어, 만들어 보. 이게 AI가 다 만든 거예요. 와. 안녕하세요. 테크 저널리스트 도영입니다. 오늘은 에이전틱 AI 향실과 미래라는 주제로 에이전틱 AI 전문가인 님과 이야기 나눠 보겠습니다. AI 도입에 대한 기대와 실처럼 제가 쓴 글로 만들어 버리네. 아, 조사하고 리치를 했잖아요. 리포트까지 만들었잖아요. 그리고 나서 그 리포트로 대본을 만들어요. 작가가 하는 일이죠. 그리고 대본 만든 거 같고 그 안에 보면 페르소나들이 여럿이 있어요. 누구는 AI 전문가, 누구는 경제 전문가, 누구는 투자 전문가이 사람들을 불러 가지고서는 그걸로 대화를 서로 하는 거예요. 놀랍죠? 그 변화가 이게 그 밑에서 음성, 인식 엔진, 음성, 합성 엔진, 여러 서로 다른 에이전트를 결합을 해서 방송을 생성해 버리는 거죠. 아까 그 인력 시장에서 여러 사람들 끌어오듯이 AI를 여러 가지를 끌어와서 그렇죠. 기자도 데려오고 연구자도 데려오고 작가도 데려오고 작가도 데려오고 그리고 그 작가가 글을 써 가지고서는 한 거를 아까 한 거 리포트 형식이잖아요. 그 리포트를 대본으로 바꿔야 되잖아요. 음. 그리고 대본을 누가 전문가가 어디 해야 될지 하는 거죠. 그래서 얘는 둘이서 대학가 아니라네 명씩 막 토론도 해요. 음. 그런 형태가 만들어지는 거죠. 이게 구버 안에서 다 할 수 있는 거예. 다 할 수 있는 거예요. 그다음에 구버가 고오버의 약자잖아요. 예를 들면 제가 아까 에스크 구버에다 질문했던 거 있어요. 아인슈타인 환생과 현대 인공지능 연구 영향이라고요. 그럼 얘가 쓴 거에다 여기 고버가 있어요. 그럼 고오버 클릭을 하면 너 이거 갖고 리포트 쓸래? 음. 그리고 이거 갖고 에이전트를 새로 생성할래? 이것만 전문으로 하는 어떤 리포트를 이걸로 심층적으로 쓸까요? 그럼 네가 여기 심층 리포트를 작성해 봐라고 해. 심층 리포트는 음 놀랍습니다. 저도 이거 만들어진 걸 저희의 사거가 아니라 애라서 그런게 아니라 되게 놀라운게 막 40페이지 50페이지짜리 리포트를 써요. 거기 박사 수준에. 그래서 그거 방금 전에 안 만들었는데 만들어진 걸 보면 저도 기절해요. 아니 근데 저거는 네. 저 정도 수준이면 진짜 그 박사님들 논문했어야지 이거 뭐 한 고등학생 대학생이 숙제로 저렇게 해 갔다가는 바로 티나겠네. 여기 방금 만든 심층 리포트 있거든요. AI의 미래, 에이전틱, AI, MCP 서버 최적화 융합. 이게 인공지능쓴 리포트예요. 근데 얘가 놀라운게 언어 장벽이 없잖아. 인공지능이요. 한국어도 읽고 영어도 읽고요. 밑에 보면 논문들도 막 읽어요. 읽어 와서 자기가 다 읽고 조사를 해요. 그리고 나서 여기 보면 AI 미래 에이전틱 AI의 MCP 서버 최적화 융합 요약. 그래서 본 리포트는 서론. 그리고 MCP 프로토콜. 아까 제가 말씀드렸잖아요. 그 기초적인 에이전트 메커니즘이 어떻게 작동되고 뭐 기본적 아이디어는 뭐고 양자 컴퓨터와 통합은 어떻게 이루어지고 그리고 그런 것들이 클라우드 네트워크하고 할당되는 알고리즘은 어떻고 뭐 등등 같은 굉장히 깊이 있는 지식을 가져와서 3, 40페이지 제가 한 달 동안 공부하고 조사해야 되는 거지가 다 조사해서 전해겠죠. 그래서 어떤 분이 그런 말씀하시더라고요. 왜 싱크탱크라고 하는 조직이 있지 않습니까?연 연구원 조직들 또 엄청난 기부도 받고 예산도 받아 와서 박사님들이 연구해서 그 결과 이제 정책에 반영되기 혹은 대기업에서 어떤 경영 전리가 반영되게끔 하는데 그런 싱크탱크 연구소들이 다 이제 없어질 것 같다고 말씀하시는 분들 계세요. 맞아요. 없어진다고 볼 수도 있고 아니면 그게 그 think크 탱크 안에서도 정말 최고의 구루만 있는 거죠. 그 밑에 think크을 보면 피라미드 구조에서 맨 밑에 리서처들이 있어요. 자료 조사하는 사람 자료 조사하고 정리하고 매일 같이 그런 사람들 제일 고생하는 연구원들 그렇죠. 집에 가요. 가능성이 큽니다, 진짜. 네. 야, 그래서 딥리arch치라고 부르는 거예. 그러니까 방금 보신 것처럼 그 질문 하나 갖고 어마어마한 것들을가 대답을 해내고 좌를 조사를 하고 거의 3분 5분 동안에 깊이 있게 사람처럼 생각하는 거예요. 그럼 이건 어떨까요라고지가 또 찾아보고지가 고민해 보고 하는 거죠. 수혜주가 있습니다. 수혜주. 어떤 수혜주? 집안 인테리어. 아, 왜냐면 사람들이 다 집에 가서 집에 머물 거 같아가지고 이거 야, 근데 이거를 아까 뒤집어서 생각해 보면 정말로 좀 창의적이고 어떤 생각이 있는 사람들에게는 수십명의 싱크탱크 조직이 나에게 생기는 거잖아요. 그래서 그게 큰 차이점을 보여 주는게 뭐냐면요. 위대한 질문을 할 수 있는 능력은 아무나 갖추지 못해요. 오, 그건 경험과 실력과 지혜와 실패 경험이 있어야지 가능한 것들이죠. 대표님은 그러시거든요. 질문 던지신게 굉장히 날카로우세요. 그런데 그 날카로운 질문을 할 수 있는 사람과 그렇지 않는 사람들의 격차는 점점 벌어지는 거죠. 어. 왜냐? 그 밑에 있는 AI 기능들은 개진 도진 비슷할 거예요. 근데 우리 그렇잖아요. 옛말에 이거는 다 나쁜 비유일지 모르겠지만 종도 부려본 놈이 이거 우리나라 속담이에요. 예. 사실이거든요. 아. 네. AI 종도 불릴 줄 아는 사람들은 100배로 사용을 할 거예요. 고기도 먹어 본 놈이 먹고. 그죠? 고기도 먹어 본 놈이 먹고. 근데 이게 엄연한 현실이고 더 냉혹한 현실로 다가올 수밖에 없네요. 네. 그리고 아까 구버 같은 서비스는 거의 이제 그 무상으로 사용하셔도 되거든요. 그 세상이 완전 헬게이트가 열렸는지 헤븐 게이트가 열렸는지 모르겠지만 뭔가 하여튼 열려 버리게 되는 거죠. 지금도 그런지 모르겠습니다만 한 10여년 전까지만 하더라도 그 세리 리포트 삼성 경제 연구소에서 넘어오는 그 리포트들 막 보시는 것들 그러니까 CXO라고 하죠. 임원 등급 가면 그 항상 봐야 되고 막 이런게 있었는데 이제는 그냥 여기 다 있는 거네요. 다 있는 거예요. 내가 원하는 걸 심지어는 실시간 조사도 하는 거죠. 예를 들면 오늘 혹시 실시간 이슈 유명 뭐 놀라운게 있을까요? 뭐 대선이 됐든 뭐가 됐든 아 그 트럼프가 이제 미쳤더라고요. 원래 아닙니다. 아 원래 미쳤 아 죄송합니다. 아이고 마음속에서 아 저는 얘기해도 되죠. 아이 대표님 그러시면 안 되죠. 그럼 제가 한번 화면 볼까요? 이런 걸 물어본 거예요. 트럼프가 오늘 어 하버드뿐만 아니라 어 미국 대학으로 유학 오려는 학생들의 어 소셜 미디어 음. 뭐라 그러죠? 그 검열 어를 하겠다고 밝혔고 어 모든 어 대사관에서 어 유학 어 비자 발급을 중지했는데 어 향후이 문제가 어떻게 풀릴 것 같아? 제가 더 재미난 얘기 할게요. 한국의 어 헌법 재판소 어 판사님들을 미국에 보내서 탄핵시킬 수 없을까? 트럼프를 이렇게 하고 뒷민서치를 한번 이건 지금 세상에 이런 거 존재하지도 않고 저런 질문을 하는 사람이 누가 있겠습니까? 오늘 나온 얘기거든요. 네. 근데 얘가 실시간으로 오늘 나온 정보를 수집도 하지만요. 음. 음. 한국법도 수집을 하고요. 아, 그러겠네. 헌법 재판서에서 요번에 윤성열 씨 탄핵한 정보 다 가고 가지고 오고요. 그 판례문도 가져오고요. 미국 법원에가 갖고 미국의 법률도 가져와요. 실시간으로. 그리고 미국에서 그 탄핵이 있었던 사건에 판례에도 긁고 오고요. 미국에 이런 것들을 다 분석을 해요. 미국 탄핵과 한국 탄핵. 그리고 거기에다 유학생들의 비자 프로세스하고 그것이 어떻게 됐냐 하는 것들을 이제 분석을 해요. 이것도 일종에 그러면 그 MCP가 작동이 돼서 그 안에서 여러 MCP나이트 같은 것 작동되면서 하는 거예요. 음. 그래서 먼저 질문 핵심 요구를 봐보면 미국 대학생이 소셜 미디어 검을 하고 비자 중단된 정책가 어떻게 전개될지 또 여기 보면 전 이런게 뭔지도 몰라요. 하버드의 SVP 인증 취소. 일본 홍콩 각격의 수용 경쟁의 구체적인 정책과 국제적 파장을 다루고 있고 한국 허법 재판에서 미국에 가서 트럼프 타락세 있는 건 인권 자유 어쩌고 저쩌에 대한 것들 근데 이게 충분하나이 답변할 수 있 그런데 얘가 이게 충분하지 않다고 이미 판단한 거예요. 그래서 충분하지 않기 때문에 저는 이런 걸로 더 추가적으로 조사를 해 볼게요. 그래서 미국 의회하고 연방 대법원이 대통령을 탄핵할 때 요구하는 법적 절차 증거 기지는 뭐야? 전 이런 거 알지도 못해요. 얘가 물어보는 거예요. 외국 기관에서 AI 머릿속에 있는 그렇죠. 그리고 국제법 실무적 제약은 무엇일까? 그리고 이것들 또 조사하는 거예요. 자기가 다 모르면은 이제 미국에 있는 헌법 재판소는 없지만 대법원 미국의 판례를 얘가 지금 조사하기 시작하는 거예요. 또 법률을요. 그리고 나서 이거를 지금과 같이 조사를 해요. 놀랍죠? 최근에 보면 미국 학생 비자 지원은 재정에 대한 직접적 영어는 2023년 24년에 학생 110만 명이 미국에 입국했고 교육비와 생활비를 얼마 얼마 있고 나토국에 미국 개방사 악화를 지켜보고 어쩌어저쩌고 하는 거. 자, 그럼 여기 내용 갖고 답변할 수 있어라고 하는 거예요. 그리고 미국에 가서 헌법 재판소 판사들이 판을 시킨지 여부를 물으니까 그 근거로 다 찾아요. 지금 법적으로요. 놀랍죠? 이런 것들이 이제 가능해지는 세상이 되는 거예. 인공지능 혼자 알아서 다 그러니까 이제는 1차원적이었던 건 네이버나 구글에 물어볼 걸 AI로 물어보면은 훨씬 더 빠르게 답해 준다. 그건 이제 퀵 리서치였고 이제는 위대한 질문을 통해서 나 자신이 얼마나 더 깊이 있는 정보들을 더 효율적으로 얻어낼 것인가 이거를 더 고민을 해야겠네요. 그리고 MCP하고 A2A가 연결되면 얘가 주식 투자도 하고 그리고 얘가 운전도 하고 그거 혹시 솔트룩스가 만드나요? 아이 뭐 저희도 계속적으로 발전시키는 거죠. 그래서 이런 세상으로 발전되고 있다라는게 또 솔트룩스라는 저희 회사가 그걸 만들고 있다라는 것만 하더라도 그것도 놀라운 거죠. 그 아까 저기에서 붙였던 그 뭐 뭐라 됩니까? AI 서비스 그 채지 4로 우선은 돌린 건가요? 네. 아니요. 전체가 다 루시아예요. 루시아. 예. 그래서 채치 45는요. 저희 거하고 비교를 하기 위한 거예요. 음. 음. 그 질문을치피에 하면은 거의 엉망으로 답이 나옵니다. 이번에 루시아 3.0 3.0은 여기 안 들어 있고 2.6이 들어가 있어요. 2.6.이 루시아라는 건 솔트룩스의 LM 맞습니다. 라지 랭귀지 모델이라고 보면 되겠고 그러면은 이게 2.5, 2.6, 3.0도 공개하신다고 3.0이 7월 1일자부터 공개가 앉져야 돼. 그럼 어떻게 좀 달라진다고? 대략적으로 말씀드린 것처럼 첫 번째 출론 능력이 엄청나게 강해져요. 우리가 그 아까 뭐 3.5, 4.0 뭐 4 또 5 이렇게 생각을 하듯이 한 어느 정도 단계이라고 보면 될까요? 비교해 봤을 때 비교해 보면은 어 추론 난 모델 같은 경우가 보 5 수준까지 온 거고요. 음. 추론 모델에 해당이 되는게 3 수준에 가깝게 온 거예요. 음. 깊이 생각하는 것 수준까지. 그죠? 그런데 그 두 가지를 경제성 있게 만들어 낸게 저희 목표예요. 그래서 루시아 3.0은 어 비용이 어떤 거는 최치T GPT죠. 그냥 GPT에 비해서 10 가격이고요. 아, 더 싸게. 어떤 거는 100 가격으로 비슷한 성능을 내요. 그니까 저희도 지금 그 채치T 좀 쓰고 있는데 어, 비용이 은근히 많이 나가더라고요. 저희가 노다이얼로트나 이런 거 요약을 하기도 하고네. 여러 가지를 쓰는데 근데 그 10분의로 이용을 할 수 있다면 뭐 국산 AI 서비스를 쓰는게 더 나을 수도 있겠네요. 그렇죠. 근데 또 하나 저는 이제 개인적인 질문이 저렇게 딥 리서치가 필요하신 분들은 뭐 석사 박사하시는 분들, 리서치 하시는 분들이 되게 도움이 될 수도 있겠습니다만 일반인 수준에서 그냥 매일매일 뉴스 보고 신문 보고 하는 수준에서 깊이 들어가는 것보다는 당장 활용할 수 있는 거, 이용할 수 있는게 더 빠를 수도 있지 않겠습니까? 그럼요. 네. 얼마 전에 보니까 그 아마존 웹서비스 마켓플레이스에서도 뭐 이거 같이 접합을 하셨다고 들어. 네, 맞습니다. 한국하고 미국에서 동시에 그 루시아 관련된 모델이 마켓플레이스에 올라가서 다운로드 하고 또 관련된 걸로 오늘 보신 구 같은 거를 직접 만들 수가 있어요. 스타트업들이. 아, 만들 수 있다. 네. 그리고 지금 루시아 플랫폼이라고 하는 것이 개방되어 있는데요. 솔트룩스.닷컴에 컴에 이렇게 들어오시면요. 여기에 보면은 루시아 2.5 지금 2.6까지 와 있거든요. 여기에 루시아 API라고 하는 플랫폼이 있습니다. 여기 들어가시면 아까 보셨던 거 같은 구 같은 걸 만드실 수가 있어요. 직접. 아니 그러면은 이거는 예를 들어서 챗 GPT를 이용해서 다른 걸 만들듯이 루시아라고 하는 L&M이 API로 연동을 해서 새로운 걸 만들어 낼 수 있다. 그렇죠. 아까 보신 걸 다 만드실 수 있어요. 9버를 저 구버 하나 만들어도 됩니다. 그죠? 그걸 직접 만들 수가 있는 거예요. 비용은 10/에서 100 가. 아 근데 그거를 또 이용하는 이거 무슨 이용료요라고 해야 됩니까? 이거 뭐라 표현을 해야지? 토큰뉴라고 해요. 근데 심지어 저희 회사는 생태계를 확산을 시키기 위해서 올해 연말까지 저희 파트너나 이런 어 스타업들에겐 무상으로 제공하고 있어요. 근데 여기서 드는 질문이 그럼 그마만큼의 데이터 센터가 필요한데 지금은 샘 알트먼도 물론 이제 그거는 전 세계적으로 많이 쓰기 합니다만 감사합니다. 고맙습니다.지 그만해라. 그 한 문장 때문에 지금 GPT 뭐 GPU가 녹아내린다. 너무 많이 써야 된다. 이야기하는데 그게 어떻게 다 감당이 되십니까? 어어 그래서 저희가 많은 분들이 솔트룩스라는 회사가 참 많이 성장했어요. 상장하고 나서 세 배 성장했거든요. 음 아마 AI 기업 중에선 상장 기업 중에서 저희가 시총은 제일 높더라고요. 세 배라는 건 어떤게 세 배 혹시? 그러니까 저희 매출 매출이 세 배가 올라갔고 그다음에 시총은 두 배 이상 올라갔죠. 저희 회사가 거의 세배 올라갔네요. 시청도. 그런데 아마 상장되는 AI 기업 중에선 저희가 시총이 제일 높더라고요. 거의 다른 기업들의 두 배 내지 세 배 정도가 이제 되는데요. 그 기간 동안에 많은 분들이 무료를 하셨지만 제가 상장한 그다음에 그 다음에 그 다다음에 3년 동안에 적자를 3년을 냈거든요. 매년 적게는 뭐 3, 40억에서 많게는 90억까지. 예. 예. 예. 그때 제일 많이 들어간게 장비였습니다. GPU를 비롯한 GPU를 비롯한. 그래서 지금 여기에 돌고 있는 아까 구바에서 보신 건 모두 다 솔트룩스의 클라우드 시스템이에요. 어 버텨 드릴까? 그럼요. 자체적으로. 그러니까 저 자체적인 장비인데 아 거기에도 이제 굉장히 놀라운 기술이 말씀드렸잖아요. 10분 가격에서 100분 가격이라고. 그 어떻게 가능한 거예요? 물리적으로이 투자비는 계속 들어갈 텐데 어떻게 10만 받아서 그러니까 그 아 돈을 받는게 아니라 저희 원가가 그래요. 원가가 최보다 10에서 100 그 원가가 되는 거죠. 그 지난번에 말씀해 주셨던 것처럼 중국의 딥시크 같은 방식으로 더 효율화를 해서 그죠. 효율화 하는 거죠. 그리고 저희가 가지고 있는 아주 굉장히 강력한 기술이 GPU 하나를 쪼개 가지고선 나눴었어요. 또 그걸 GPU 슬라이싱 기술하고 또 굉장히 어려운 기술. 물론 이제 뭐 칼로 이렇게 뜨는 건 아니겠습니다만 거의 칼로 뜹니다. 물리적이라기보다는 소프트웨어적으로 소프트웨어적으로 가상해서 GPU 하나를 여러 가지 AI가 나눠서 쓰는 거죠. 요렇게 썼다 저렇게 썼다. 최적화돼서 CPU에 듀얼 코어 쿼드 코어 하는 거죠. 근데 그거 좀 다른 개념이지만 그렇습니다. 그래서 비용을 확 낮출 수 있는 거죠. 그 플랫폼이 그게 바로 지금 화면에서 보시는 루시아 플랫폼에 들어오면 여기 보신 보시면은 뭐 예를 들면 케이퍼빌리티라는 거에 들어오면은 여러 가지 것들이 있어요. 여기에 이미 여러분이 오늘 보셨던 많은 것들을 공짜로 다 연결해서 개발하시는 분들이 개발해서 사업을 하실 수가 있습니다. 사업까지. 네. 근데 그 비용이 10이라면 해외 서비스 이용하는 거 10이라면 해보실 수 있는 거죠. 결제는 달러입니까? 원합니까? 원합니다. 아, 달러로 되어 있는 거 같아. 아, 그 제가 안 봤는데요. 아, 4번부에 물어봐. 아, 요거는 이제 뭐 워낙 강세 시대 다르고 또 이게 그때그때 달라지니까. 그래서 이걸 활용해서 만들어낸 사실은 오늘 녹화 날짜로 내일 저희가 젠 웨이브라는 거를 선보여요. 5월 29일에요. 네. 젠 웨이브는 뭐냐면 말 그대로 생성 AI의 물결인 거죠. 뭐. 그래서 젠 웨이브가 뭐냐라고 물으신다면 모든 생성을 한Q할 수 있는데 네. 여기에 이제 아까 말씀드린 MCP와 A2A 기술이 접목이 되어 있고 AI한테 지키면 얘가 알아서 그걸 다 묶어서 해요. 저것도 이제 사이트에 들어가서 하는 건데 예를 들어서 우리가 네 배우가 됐든 소라가 됐든 달리가 됐든 미드전이가 됐든 여러 사이트에 가서 그거 그거 쓰고 하는데 할 필요가 없어요. 근데 저기는 일종의 포털 같은 거예요. 예를 들자면 여기 보면.플루it.com인 거예요. 네. 여기 우리 프롬프트 엔지니어링이 굉장히 어려워요. 특히 동영상 같은 거 만든다 그러면은 프롬프트 만드는 법부터 공부를 해야 돼요. 그래서 그거 가르치는 학원도 있잖아요. 노래 만드는 건 더 힘들어요. 심지어는 굉장히 많은 모델은 한국어를 아예 지원을 안 해요. 그러니까 영어로 프롬프트를 작성을 해야 돼요. 그러니까 잘 못 알아먹죠. 못한 먹을 거 내가 요구한 거랑 다른 결과가 나오고 그러면 저거는 이제 특히 한글로 썼을 때 잘 이해를 해 준다. 맞아요. 결과물 몇 개만 좀 보여주? 그래서 결과물이 아니라 한번 만들어 보면 되는데 2대표님 저 친구가 저를 알까요? 아 뭐 상관없죠. 뭐 이렇게만 쳐 볼게요. 이거는 프롬프트가 아니에요. 예예. 예. 왜냐면 프롬프트는 이거 한 세네 주 정도 써야 되거든요. 구체적으로 써야죠. 굉장히 구체적으로 써야 돼요. 그러면 제가 예를 들면 이렇게 생성이라는 얘기를 던지잖아요. 너무 날로 먹으려고 어 날로 먹는 거예요. 그러면 얘가 이제 MCP를 통해 가지고선 자기가 동원할 수 있는 모든이 주제와 관련돼 있는 생성 AI도 여기엔 저희 자체 모델도 있고 외부 모델도 있어요. 이게 한 가지 솔직히 말씀드리면 사실 우리는 프롬프트를 꼼꼼하게 써야 더 구체적인 결과가 나온다. 신입사원한테 내가 일을 지시할 때 구체적으로 해야 제대로 일을 하듯이라고 배웠는데 솔직히 이게 앉고 있으면 앉으면 눕고 싶다고 프롬프터도 쓰는 거 귀찮아요. 이게 그거예요. 예를 들면 조금 있다 이제 보시겠지만 진짜 놀라운 재미난게 뭐냐면요. 제가 그냥 2대5 대표님과 Y와 Y스 방송 응원이라 썼잖아요. 그럼 제가 Y이스 2대를 검색하겠죠. 그렇기도 하고요. 여기 있는 영상 생성이나 이미지 생성이나 노래 생성을 할 때요. 자기가 프럼프트를 열줄을 써요. 알아서. 알아서. 아유, 고맙네. 그러니까 지금 여기는이 글로 만들어진게 아니라이 글루 갖고 자기가 프롬프트를 완전히 재생성을 하게 되는 거예요. 예를 들면 여기 있는 이미지이 두 가지 같은 경우야 우리 이디오 대표님 안경을 써야 되는데 예. 예를 들면은 영상 이게 BGM을 스스로 만든 거예요. BGM이라고 하면 백그란드 뮤직이잖아요. 그래서 제가 한번 들어볼까요? 이디어님과 와이스트릿 방송을 응원하는 그런 노래인 거예요. 지금 만든 거예요? 지금 만든 거예요. 음. 그리고 예를 들자면은 여기 보면 노래가 있는데 제가 노래를 한번 클릭해 볼게요. 네. 예. 그러면이 노래 가사도 있어요. 가사도 나와요. 그래서 여기 CEO데호 뭐 이렇게 얘기 나오잖아요. 그럼 얘가 그 사이에 뭘 한 건지 아세요? 한번 들어 볼게요. 팝송을 만든 건데 제가이 음악도 바꿀 수가 있어요. 음악이 팝으로 해 달라 발라드로 해 달라 락으로 해 달라 뭐 이런 식으로 근데 저거는 지금지가 알아서 한 거죠? 다한 거예. 그래서 얘가 뭔 짓을 하냐면요. 작곡 작사도 하고요. 작곡도 하고요. 그다음에 백밴드도 불러 가지고서는 뒤에 연주도 시키고요. 가수를 선정해서 노래까지 해요. 새벽에 지금 인력 시장 가서 본고차에 태워온 거죠. 태온 거예요. 남성으로 선택했는데 이것도 다 바꿀 수 있어요. 제가 잉글리시라고 했는데 이걸 제가 한국어로 바꾸면은 미디어 대표님과 함께 하는 시간 와이스트리의 꿈과 현실이 이거 한번 들어볼까요? 와 저 공짜라합니다. 지금 써야 됩니다. [음악] 타요젠트님과 함께하는 시간 와이스 꿈이 현실이 매멜도 전에 한 걸음 조잘 [음악] 부르려지는 우리의 길을 [음악] 밝혀대표님과 함께라면 거 이거 뭐 회식때 이제 직원들이 딸랑딸랑 그날까지 [음악] 훌륭하죠. 아 좋습니다. 좋습니다. 그니까 여기 보면이 방금 가사도 만들었지만 프럼프트가 만들어지는 것뿐만 아니라요. 예를 들면 제가 여성으로 하면서 팝이 아니라 뭘 해 볼까요? 락을 할 수도 있고요. 락 좋습니다. 락 락 락 같은 걸로 하고 신나는 걸로 예, 신나는 걸로 락으로 해서 이래서 예를 들자면 제가 락을 선택을 하고 재생성을 누르면 여성이 락을 하는 걸 또 만들어내는 거야. 한 2, 3분 내 와이스 럭스프릿 예, 락스피릿이 나오는 거죠. 그러고 나면 얘 농담이 아니라 진짜 놀랍죠.이 이 모든 것들이 제가 AI한테 한 번씩 시키면 얘가 작곡도 하고 작사도 하고 노래도 하고 반주도 하고 영상도 만들고 아까 참 영상도 하나 만들었더라고요. 그 아 예 근데 이게 어떻게 보면 이제 해외 다른 서비스들이 있는데 그걸이 친구가 알아서 불러와서 다 한다는 거죠. 심지어 중간에 프롬프트도 G가 작성을 해요. 예를 들면 A라는 서비스는 프롬프트가 0으로 돼야 되고 프롬프트의 방법이 X라는 방법을 써야 돼요. 이렇게 이렇게 뭐 예를 들면 여기는 팝이 되고 저기는 락이 되고 뭐 이런 거 아니에요. 근데 그중에서 또 유료 서비스들 있잖아요. 사용 제한이 걸려 있는 것도 있고. 그 그런 거를 그래서 MCP가 그런 것들을 호출할 때 비용을 지불하는 체계까지 같이 있어요.이 이 젠 웨이브 안에 들어가면 본고차에 각종 선수들 이제 태워서 오는데 어떤 사람은 시급 많눠 줘야 되고 어떤 사람은 시급 안 줘도 되고 구분해서 지불하는 것까지는 [음악] 실이한니까이 후반이 모두 마음속에 울려는 힘 우리의 길을 밝혀줘. 이대호 대표님과 함께라면 무서울게 없어. 모두의 꿈이 이루어지는 그날까지 우리 함께 나가리. 야 놀랍죠? 네네. 네. 그것뿐만 아니라 영상도 얘가 생성을 해 줘요. 여기 보면은 영상을 생성해 준 걸 보면 굉장히 다양한이 여기 보시면 이거 저도 안 해봐서 모르겠는데 예. 음.이 내일가 하여튼 이게 개방됐으니까 쓰시면 됩니다. 그냥 이제부터. 네. 예를 들면 이런 것도 영상 생성한 거다.이 영상 저희가 업로드 되고 나면 솔트룩스 데이터 센터 이제 녹아내리는 거 아닙니까? 그럴지도 몰라요. 여기 보시면 이거 영상으로 다 생성한 거예요. 이것도 어떤 주제만 주면 비행기가 이륙하는 것도 영상 생성한 거예요. 근데 저저이 저것도 있네. 예. 그 샤크 저거예. 샤크도 만들어 본 거죠. 그렇게 이것도 다 영상을 생성해 버린 거예요. 그러니까 이렇게 단어 두 개만 넣어도 얘가 알아서 프롬프트 쓰고 야 이거를 노래를 제일 잘하는 AI 누구야? 블러 가지고서 호출하고 딱 그거네요. 아몰랑 귀찮아. 알아서 해 줘. 알잘 닦깐 센. 예. 그게 에이전틱 AI 세상이 MCP나 A2를 만났을 때 변화하는 세상인 거예요. 근데 이게 이런게 이제 옵니다가 아니라 지금 쓰시면 돼요. 맞습니다. 맞습니다. 네. 그냥 들어가서 가입하 쓰시면 됩니다. 무료일 때 써야 됩니다. 무료 때 쓰세요. 무료일 때. 에이 모르겠다. 솔트룩스 데이터 센터 녹아내리든 말든. 어 신기합니다. 근데 최근에 그 AI 칩 개발사 리벨온인가요? 네. 네. 거기도 뭐협하신다는 어. 예. 예. 원래 대표님 제가 너무 존경하는 분이었는데 어 예전부터 알던 사이였는데 이제 본격적으로 같이 해보자라고 해서 M 체결도 하고 계약도 했고요. 저희가 리밸리온 칩을 몇 개 써서 오늘 보신 많은 것들을 리밸리온 칩에서 돌리고 있어요. 지금 시아 2.6도 돌리고 있고 3.0도 돌리고 있 NPU라고 얘기하는 겁니다. GPU하고 NPU하고 굉장히 다른 것은요. GPU는 원래 게임용과 그래픽 처리를 위한 만든 범용의 칩이에요. 네네. 근데 약간 기술적인 얘기를 들으면 왜 그게 필요로 했냐면은 우리 게임하다 보면은 막 이렇게 하늘도 날라다니고 막 총 빵빵빵 쏘고 뭐 어디 의자 밑으로 기어 들어가고 그러잖아요. 네. 이게 모두 다가 전부 다 다 방정식을 푸는 거고 행렬을 푸는 거예요. 근데 그거를 굉장히 빨리 하려고 하니까 수학 연산하는 걸 코어를 2,000개 3,000개씩 하는 거거든요. 네. 이렇게 범명으로 만든 거는 전기를 많이 먹고 그리고 비싸죠. 예. 그래서 이걸로 AI가 학습하고 AI가 생각하는 것을 사용할 수도 있는데 이게 비싸고 전기를 많이 먹으니까 그 AI 전용만 만들죠. 얘는 게임 못 해요. 얘는 그림 못 그려요. 아, GPU는 그걸 다 할 수 있는데 GPU 원래 약자가 그래픽 프로세스 유닛이잖아요. MPU는 뉴럴 프로세스 유닛이에요. 얘는 생각만 하고 계산만 하는 죠. 그러니까 전기 비율를 많게는 1을 절약할 수 있어요. 1 떨어지는 거죠. 1로 근데 그거를 더 효율화하기 위해서 저희하고 현 잡아서 세계 최고의 AI 기술을 세계 최고의 반도체랑 전목을 시켜 보려는 거죠. 야,이 엄청난 구상을 또 실현하고 계셨네요. 그 사이에 왜 같이 야 그 잠깐만 어지 지금 한 반년 됐나? 어, 그 사이에 또 엄청나게 많이 또 달라진 거 같고. 대단하십니다. 약간 그 좀 정책적으로 필요한 건 없을까? 예를 들어서 이제 대선 후보들도 다 AI 이야기를 하고 있고 전 국민 AI, 보편적 AI, 아니면 뭐 백조 민관 펀드 뭐 이런 건 이제 공통적으로도 막 이야기를 많이 합니다. 이게 실현 가능할지 어떻게 보세요? 예. 일단은 저는 가능한 범주라고 본다면은네 가지가 그래도 저뿐만 아니라 공통적으로 전문가분들이 기대하는 방향인 거 같아요. 어떤 분들이 어 차기 정부를 꾸리게 되더라도 우선 첫 번째 대한민국 국민을 전 세계에서 가장 AI를 잘 쓰고 눈높이가 높은 국민으로 만들자. 그 공략은 양쪽 다 있어요. 양쪽. 전부 다 국민의 힘이 됐던 또는 민주당이 됐던지간에 어 예를 들면 우리나라가 인터넷 강궁이라는 말을 한참 썼어요. 네. 그리고 ICT 강국이라고 얘기를 썼었죠. 그 출발점을 보면 예전에 김대중 정부로 올라가요. 전 세계에서 아무도 생각 못 했는데 대한민국 전국에다가 초고석구 인터넷방 초구색 인터넷망 정확히 보면 옵티컬 파이버라는 광통신 통신을 쫙 깔아버려요. 그 당시통신이 뭐가 필요하냐? 반대 세력도 많았어요. 근데 갑자기 대통령 지금으로 보면 대통령 시리죠. 청와대에서 야 뭔 소리야? 다 깔아. 그래서 제가 그때에 보면은 어 정보통신부였는데 정보통신부 과장님하고 머리 맞대고 술을 먹었다니까요. 어 야 대통령이 1년 내에 100만 가구를 깔래. 이거 불가능해. 어떻게 돼? 거의 경북고속도로 놨던 거랑 비슷한 거네요. 비슷한 거예요. 그랬때 갑자기 이런 얘기 드려도 될지 모르겠는데 갑자기 오양 사건이 터집니다. 아, 여기에서 이제 아시는 분들 그냥 고개만 끄덕거리고 계속 보시면 됩니다. 예. 그러더니 갑자기 50만 가구가 깔기 시작을 해요. 총능 인터맨. 그리고 네이버 구글이 생기기 시작을 하면서 전 세계에서 가장 발전한 나라가 됩니다. 그리고 또 같은 시기하고 그다음 대통령이었었던 이명박 아 노현 대통령 때네요. 노면 대통령이 자 그 그러면은 광파이버만 까러 무선 통신만도 전 세계 1등으로가 보자.라고 얘기하면서 그 무렵에 또 스마트폰이 나오기 시작을 하죠. 이명박 대통령까지. 그러면서 이주도 않은 2G 나오고 2.5G 나오고 3G가 전 세계 최초로 대한민국에서 실행이 됩니다. 음. 다른 국가는 이제 고민해 볼까 할 때 대한민국은 2.5g 3. 전 세계에서 먼저 깔아버리죠. CDMA 뭐 WCDMA 그때 뭐 많이 들었죠. 예. 근데 놀라운게 그 시기에 어떻게 됐었냐면 대한민국 국민들은 우리집 지하실에서 인터넷 안 터진다고 KT를 불러요. 어 전 세계에서 있을 수 없는 일이었어요. 그 무렵에 제가 뉴욕에 가는데 지하처럼 고사하고요. 지내에서 인터넷 안 지금도 뉴욕하고 지금도 LA하고 지금도 런던에 가면 인터넷 안 터집니다. 지하철에서 아 안 터지다. 지금도 대한민국 국민이 미쳐 버리는 거죠. 그 당시에는 지하철에서 우리 인터넷으로 동영상을 봐요. 음. 인터넷으로 전하고 앉아 있는 거예요. 대한민국이. 그러니까 전 세계는 모든 인터넷 및 통신 기업들이 한국으로 다 물렸어요. 그래서 경부 고속도로를 반대가 많았지만 깔았듯이 그래서 산업화가 잘 이루어졌듯이 광통신도 마찬가지였듯이 그러면이 AI 데이터 센터도 뭐 예를 들어서 뭐 GP 5만 개 이런 이야기 나온 거 반대 있더라도 밀어붙여야 된다 이런 건가요? 어, 조금 다른 색깔이 있는데 그것도 저는 중요한 축이라고 봐요. 근데 두 번째 축은 뭐냐면 제가 주장하는 건 오히려 이런 거예요. 뭐 모든 무슨 후보들이 복지 얘기하잖아요. 뭐 5조가 듣느니 뭐 50조가 들어가는데 어떡할 거냐 막 싸우잖아요. 예. 근데 3,억만 풀면 뭐가 되냐면요. 대한민국 국민 중에서 거의 상당수 분에게 매달 만 원짜리 바우처를 줄 수가 있어요. 네. 그럼 그 바우쳐 갖고 AI 교육을 듣거나 채치피트를 쓰거나 구버를 쓰거나 마음껏 골라서 쓰르는 거예요. 국민들이. 네. 그러면 시장 내에서 AI 서비스들이 경쟁을 하게 되는 거죠. 아, 그리고 제일 좋은 AI 서비스들이 살아남게 될 거예요. 대한민국 시장에서. 흠. 그리고 그 GPU 뭘 갖다 쓰든 너희들이 알아서 써. 예를. 채지T 대한민국 살려면은 우리가 만 원 줄게. 정부가. 그럼 만 원은 너희들이 돼. 그래서 2만 원짜리 공짜로 대한민국 국민들은 쓰는 거예요. 전 세계에서 최초로. 음. 9번 만약에 2만 원이라고 그러면 대한민국 정부가 이걸 쓴다는 사람 있으면 만 원 줄게. 너들이 회사가 만 원 내 음 2만 원짜리 서비스를 쓰게 해 주는 거죠. 대한민국 국민 전체에게. 이거는 근데 월 연 뭐 어떻게월 일시적일 수도 있잖아요. 그런가. 그죠. 그런데 그거를 2년이든 3년 하면은 대한민국 시장이 전 세계에서 가장 강력한 인공지능 시장이 되는데 왜냐면 대한민국 국민들이 AI를 제일 잘 쓰고 눈높이가 제일 높을테니까 거기서 살아남면 AI만 어쨌든 쓰게 되겠죠. 그 시장이 커지게 되겠고요. 그런데 그 과정을 통해서 우리 국민들의 AI 리터러시도 올라가지만 산업이 성장하게 될 거라고 저는 믿는 거죠. AI를 활용할 수 있는 능력도 올라가고 산업의 경쟁력도 같이 올라가고 그렇죠. 그리고이 시장에서 해외 기업이 들어와서 해야 된다 그러면 여기서 학습하고 여기서 서비스 모든 데이터는 한국에서 두고 나가 음라는 정책적인 것도 할 수 있는 거죠. 그게 사실은 이후의 AI 액트예요. 음. 어쨌든 이런 식으로 대한민국에서 AI를 활성해서 국민들이 쓰도록 하는게 오직에서 가능해요. 이유가 뭘까요? 대한민국 전 세계에서 가장 교육을 잘 받은 국가 1등이에요. 압도적으로 우리나라 대학 졸업률이요. 전문대를 포함한 83%인가 그래요. 미국이 문맥률이 거의 2%에 가까워요. 그 일등는 있지만 제대로 쓰지도 못해요. 대한민국 0.00 몇 %예요. 그러니까 사실은 뭐 그런 형태가 가능하다고 좀 봐집니다. 두 번째 또 정책적으로 필요한 것은 멀티컬 도면에 깊숙히 들어가야 되는 거예요. 음. 모든 것들을 잘하는 AI 사실은 비용과 장비 등을 통해서 쉽지가 않죠. 음. 그럼 저희는 수출 산업을 가지고 있으니까 내수 시장으로 불가능하잖아요. 네. 그럼 그중에서 굉장히 깊게 들어가는 AI를 집중적으로 투자해요. AI 트랜스포메이션 해야 되는 그게 반도체일 수 있죠. 음흠. 네. 그게 조선일 수도 있죠. 그렇죠. 그게 예를 들면 헬스케어일 수도 있죠. 네. 대한민국 헬스케어 전 세계 1등이거든요. 음. 사실은 뭐 요런 형태 관련돼서 깊숙히 들어가 데서 전 세계에서 1등을 해야 되는 거예요. 전 그렇게 생각을 합니다. 음. 세 번째 정책도 저는 중요한 정책이 또 있다고 생각을 해요. 그 중요한 정책 중에 하나는 정부의 가버넌스를 갖춰야 돼요. 지금 보면은 정부 부처별로 전부 다 다른 정책이 있고 예산이 따로 편성되고 이걸 통제할 방법이 없어요. AI 관련된 예산이요? 네. 100조 쓴다면서요. 과기정통부 있잖아요. 그런데 과기정통부와 산업부와 그다음에 뭐 중소 엔처부와 복지부는 다르죠. 과기정통부는 채치 같은 걸 할 수 있는데 보금복지 관련된 거를 집중적으로 투자를 하려 그러면 AI는 누가 해야 되죠? 네. 헬스케어라든지 이런 쪽으로. 그러니까 그 AI 예산을 통합 관리할 수 있는 예산뿐만 아니라 정책을 그래서 제가 뭐 후보님한테 그랬어요. 어 대통령실에 수석 만들어야 된다고. AI 수석 아 지금 우리 경제 수석 있고 과기 수석 있고 뭐 이렇잖아요. AI 수석 같은 분이 많아서 이분들이 전체를 통합하고 그다음에 컨트롤 타워 역할을 할 수 있어야 된다. AI 수석 정도는 만들 수 있겠네요. 만들 수 있죠. 심지어 분들은 AI 부처를 만들자 그런데 근처 쉽지 않은 그렇죠. 부처를 하나 장관급으로 만든다는 건 정말 쉽지 않은 일이고 뭐 한 차광급으로 만들어 놔봐야 뭐 끝발 떨어지면서 여기저기 밀리기만 하고 밀리기도 하고 차관급으로 만들어 놓으면 어차피 붙여가는 말이 안 통해요. AI 수석이라고 하면 이제 장관급으로 대통령 옆에 붙어서 AI 관련된 정책 장관들을 부리는 사람이죠. 그러면 그 초대 AI 수석은 이경일 대표님이 점점점 이 제가 보기에는 제가 추천할 몇 분은 있어요. 아 훌륭한 분들 많습니다. 예 뭐 일론 머스크는 이제 들어갔다 나왔지만 이경일 대표님은 경영하셔야 되니까 아 돈 돈 벌어야죠. 우리 주주님이 보시면 놀랍니다. 아 그러니까 깜짝 놀랍니다. 안 됩니다. 이런 등의 정책이 굉장히 많이 논의되고 있어요 지금. 아 그래요? 네. 그러니까 이거는 또 현실성 있게 가야 하는 거고 여기에서 뒤쳐지면 안 되는 거고 가장 현실적으로 글로벌 톱 3 미국 중국 그다음은 무조건 대한민국 그렇죠. 그래서 그게 되려면은 국가 과제를 풀어야 돼요. 국가 과제요? 예. 우리나라 국가제를 보면 한 세 개,네 개 이렇게 누구라도 얘기해요. 첫 번째 얘기하는 건 요번에 이제 뭐 토론하는 거 보니까 에너지 관련된 관점이 그렇게 많이 다르잖아요. 그 도대체 그 AI에도 엄청 전기 드는데 어떡할 건가? 원전해야 돼? 재생 에너지 해야 돼. 거기서 또 싸우고 있어요. 그걸로 거기서 그걸 싸우고 있죠. 그게 국가제예요. 그렇죠. 또 다른 국가 과제로 보면은 대한민국 아이고이 초고영화 어떡합니까? 초고령 20년 지나면 저하고 이대오 대표님이 좀 죽어 줘야 되는데 안 죽어요. 그래서 지금의 65세 인구에 두 배가 됩니다. 아 20년 후에 그럼 20년 후에 65세 넘어지잖아요. 여기 또 하고 있을걸요. 계속. 네. 큰 문제예요. 의료비 지출, 연금 지출 감당을 못 해요. 대한민국에서. 그럼 이거랑 AI랑 어떤 상관이에요? AI로 그런 문제를 해결해야 되는 거죠. 예. 놀랍죠? 그래서 제가 아는 AI로 아기를 더 낮게 할 순 없잖아요. 그렇죠. 대신에 실버 비즈니스하고 초고령화 된 거에 비용을 낮춰야죠. 지금의 절반 이상으로 낮춰야 됩니다. 지출되는 비용.이 초고령 사회에서 드는 비용을 절감시키는 방법. 절반 이상으로 낮춰야죠. 또 연금은 뭐죠? 핵심은 주는 것만 생각하지만 연금은 투자를 잘해야죠. 음. 그렇죠. 국민 연금이 대한민국에서 가장 큰 투자 기관 아닙니까? 네. 그거 어떻게 투자를 해야겠어요? 어. AI 적용을 해서 노동 소득을 자본 소득으로 바꿔야죠. 또 다른 건 대한민국의 가장 큰 위기가 R&D도 있습니다. 이전 정부에선 R앤D를 마피아라 그래서 예산을 줄여 버렸잖아요. 난리 났었죠. 그렇죠. 그러면 미래는 어떻게 해야 돼야 돼? R&D 효용성을 높여야 돼요. 많은 분들이 모르는데 GDP 대비로 했을 때 대한민국이 압도적인 전 세계 1등입니다. R&D 비용을 많이 쓰긴 씁니다. 1등이에요. 압도적으로. 사실 정확히 보면은 이스라엘이 1등이고 대한민국이 2등이거든요. 음. 근데 이스라엘은 조그만 국가이고 아주 특수한 거예요. 그렇죠. 국방이라든지 뭐 이런데 R앤D 병용을 엄청 쓰니까. 그니까이 이스라엘 빼놓고 나면 대한민국 압도적인 GDP 대비로 1인당 GDP 대비 1등이 국가거든요. 네. 그 대한민국의 R&D 효율성은 8등에서 12등이에요. 아 그것도 압도적으로 낮아요. 왜 그럴까요? 돈은 많이 쓰는데 효율성이 떨어진다. 떨어져요. 심지어는 연구 결과물들에 지금까지 나온 거 보면 60%가 종이에다가 남아 있어요. 손으로 쓴 거. 에이, 설마요? 진짜요? 그리고 인세기로 뽑은 거 테이프나 풀 붙여 갖고 찍어낸 거 농담이돼. 진짜 아직 뭐 과학 분야에서는 노벨 사항을 못 받았습니다만 작년도 조사 결과가 그래요. 그래서 그러면 그 문제도 혁신할 수 있는 아까 보여드린 뒷리 서치 같은 거를 대한민국 모든 연구소나 박사님들한테 다 쓰게 하는 거예요. 그리고 이제 영어로 논문 쓸 필요 없고 영어로 특허 쓸 필요도 없어. 얘가 다 해 주니까. 예를 들어서 수직적인 구조로 박사님들과 연구원 구조가 뭐 한 30명이 이렇게 돼 있다면 다 병렬로 풀어서 30개의 싱크 탱크가 있는 것처럼 있는 거죠. 그리고 연구 조사하고 노문 하나 쓰고 특허 하나 내는데 4개월 걸리는데 음 그거를 4일로 줄여 버리는 거죠. 그런 협 그래서 AI를 잘 활용해서 효용성을 더 높이는 그래서 한편으로 보면 국민 전체로선 눈높이를 높이고 대한민국을 think크 탱크이자 대한민국을 멜팅 포인트 용광로 만들어 버린 거야. AI에 거기에서 모든 사람들이 사용하고 모든 기업들이 들러붙어서 어떻게든 여기서 살아남으려고 애쓰는 거죠. 이게 시장 논리니까요. 대한민국의 AI 시장 논리의 용광로를 만들어 버린게 하나. 정책. 두 번째는 대한민국의 정체적으로 과제들이 있잖아요. 고령화 과제. 음. 그 어떻게 돈 벌어요? 그다음에 또 예를 들자면 에너지 문제. 에너지 최적화도 AI를 제일 먼저 쓴 먼저 쓴 데가 어딘지 알아요? 구글이에요. 에너지 효율성을 30% 이상을 올렸어요. 어. 원전까지 포함을 했어요. 그다음에 또 뭐겠어요? R&D 관련된 효율성을 통해서 창의력으로 연구를 하고 혁신을 해내는 것들. 미래에 관련된 창조적인 산업 부분에 뭐 이런 것들이 필요한 거죠. AI 용광로라고 하면은 모든 이제 아이디어를 한 곳에 다 담아 버리는 사업도 다 영광에서 녹아내야죠. 음. 그 백조 민간 펀드 민관 펀드 뭐여 약간 좀 생각만 다를뿐 어찌 됐든간에 큰 돈은 필요하다는 데는 이견은 없어요. 원체 이제 장치 산업으로 볼 수도 있겠고 업계에서이 100조원을 출제할 유인이 있을까요? 메리트가 있을까? 실제 그게 또 감당 가능할까요? 어, 쉽지 않다라고는 봐요. 그런데 말이 100백조지. 그렇죠. 그런데 이제 그 100조를 어떻게 켜히 쌓 올리냐 하는 것들이 중요해 왔을 때 우리 얘기했잖아요. 세말트만이 100조를 모다고 하는데 가능할까요? 뭐 900조 아니었다고요? 제가 얘기한 건 100조는 모을 수 있을 것 같습니다. 아 900조까진 모르겠지만 100조는 모을 것 같다. 심지어는 스타트업 하나가 그렇게 모으잖아요. 그러니까 결국은 그 100조라는 구성이 뭐하고 관련돼 있냐로 본다면 예를 들면 그 안에 어 원전 같은거나 소용 원자력도 만들고 또 그 안에 예를 들자면 재생 에너지도 만들고 그게 어느 정당이냐 달라지겠지만 그런 것들이 왜 AI 정책하고 맞물려지냐면요. 실제로 그런 것들이 구성이 된다면 그게 송전선 자체가 바뀌어요. 어, 그래요? 예. 미국은요. 지금 멀리 보내야 되기 때문에 우리 220V AC를 쓰는 거예요. 음. 음. AC가 뭐죠? 이렇게 흘러가는 거예요. 네. 네. 네. 그 그 AC 전력을 해서 쓰는데 만약에 가까운 부분에 있고 그다음 전력 손실이 많이 되지 않는다고 하면 뭘 써야 되냐면 DC를 써야 돼요. 교류냐 직류냐? 직류를. 예. 직류는 워낙 위험하기도 해요. 음. 그렇지만 에너지 효율이 높아요. 음. 그러면 AI의 데이터 센터 옆에 뭘 줘야 되죠? 수용 원전을 짓거나 그 옆에 재생 에너지를 할 수 있는 걸 져야 돼요. 그래서 SMR 이야기 많이 나오고 예. 그래서 제가 어 작년에 SMR 전 세계에서 가장 큰 회사가 있어요. 그래서 회장님을 만났거든요. 너무 좋아하시는 거. 미국 회사입니다. 뉴스 파워요? 예. 오. 오. 어떻게 하셨어요? 저 좀 데려가시지. 골프장에서 만났어요. 오. 그런데 그 외장님이 너무 좋아하면서 구글이 두 개나 샀어 요번 주에 그러시는 거예. 그럼 구글이 그걸 사다 어디다 해요? 데이터의 옆에다 짓는 거예요. 음. 그렇기 때문에 지금 얘기하는게 단순한 에너지 문제가 아니에요. 에너지 시스템을 바꿔요. 음. 에너지 시스템은 어떻게 바꾸냐? 데이터 센터 옆에 원전이 됐던 뭐 뭐가 됐든지간에 그 또는 재생 에너지가 됐든 그게 연결돼 있는 체계가 돼야 돼요. 두 번째가 지금도 재생 에너지 만드 만들어는데 그냥 버리고 있어요. 대표적인대가 어딘 줄 알아요? 제주도예요. 아 송전하기가 더 힘드니까 더 많은 비용이 제주도는 송전을 못 해요. 제주도는 놀랍게 제주도 안에서 만들어진 재생 에너지를 다 버리고 있어요. 음 많이 안 쓸 때. 언제죠? 봄하고 가을에. 그래서 제주도에 놀라가시면은 판란갭이 다 멈춰 있죠. 풍력 발전. 네. 멈춰 있죠. 멈춰 있는 게 판란개이 멈췄는데 이게 고장난게 아니 일부러 멈춘 거예요. 왜냐면 그게 돌잖아요. 그러면 전력 생성을 하면은 에너지 부활를 견디지 못해서 송전 마이 폭발해 버려요. 셧다운 된다고.이 책에 관련된 것도 결국은 예산으로 들어가야 되는 것들이죠. 데이터 센터뿐만 아니라 결국은 그 모든 것들이 하나에 연결되 있는 복잡계예요. 복잡게다. 예. 그리고 이것들이 전체 예산을 통합돼야 되는 거. 그럼 백조 쓸만하냐? 어, 백조 들어가야죠. 그리고 민간으로 들어갈 수 있다고 믿습니다. 그러면은 그 이상을 언젠가는 이제 아, 이거 너무 좀 계산적인 발언 같긴 한데 벌어야 되는 거고 그렇죠. 또 산업도 커져야 하는 거고요. 지금 화면에 띄우신 거는 뭐 좀 뭐 저 상징적인 화면 같은데. 아, 저희 회사 맨 마지막 장이에요. 대한민국 인공지능 여기까지 와이스트까지. 아니, 근데 저거는 일부러 저렇게 쓰신 거예요? 예. 동그라미 일부러 빼버렸어요. 왜? 왜요? 왜요? 그런 질문 하시고 생각하시라고. 저건 왜 뺐을까? 아 이거 저기 구버에게 물어보면 나옵니까? 이경일 대표님이 이상한 장표로 마지막에 띄었는데 저게 무슨 메시지일까? 약간 열린 결말처럼 맞습니다. 어 아고 싶은데 이응이 세 개가 빠졌단 말이죠.인 그리고 능의 이응은 있고 아 무슨 뜻 다 얘기하시죠? 어 진짜로요? 네 어 일부러 뭔가 여지를 두시는 거예요? 네. 예. 그럼요.이 장표는 저희 제가 발표하는 장표 맨 마지막 장표는 다 저렇게 빼놓고 있습니다. 근데 어디 가서도 말씀하신 적은 없어. 이거 나중에 돌아가시기 전에 유원으로 꼭 알려 주셔야 돼요. 알겠습니다. 저기 뭡니까? 그 인터스텔라 마지막에 박사님 돌아가실 때 반전 있듯이 막 이렇게 아무튼 저거는 그럼 한 다음번 출연 때는들을 수 있나요? 모르겠습니다. 어 진짜 어 너무 궁금하 이거 영상 못 끝단 말입니다. 저희가 지금 1한시간 50분째 녹화하고 있는데이 구독자분들이거 난리나겠네. 아, 요거는 그러면 어찌 됐든간에 언젠가는 알 수 있다. 네. 근데 심오한 뜻을 갖고 계시다라는 아, 심오하진 않아요. 근데 놀라움은 주죠. 반전이 있을 수도 있습니다. 예. 솔트룩스 이경일 대표님 통해서 오늘도 많이 배웠습니다. 감사합니다.

AI의 발전과 현황

AI 개발의 자율성: AI가 스스로 AI를 개발하는 시대에 접어들고 있다.
해고된 개발자 수: 최근 일주일 사이에 만 명 이상의 개발자가 해고되었으며, 이는 AI의 발전과 관련이 있다.
대한민국의 AI 시장: 대한민국은 전 세계에서 가장 강력한 인공지능 시장으로 자리 잡고 있다.
기술 발전: AI 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 이는 기업과 기술의 진화와 밀접한 관계가 있다.

AI 서비스의 활용

커서 AI 콘텐츠: 최근 커서 AI를 활용한 콘텐츠 제작이 이루어졌으며, 이는 3년 차 엔지니어의 코딩 수준에 필적하는 성과를 보여준다.
다양한 AI 도구: 채치T와 같은 다양한 AI 도구들이 현장에서 많이 사용되고 있으며, 이들은 코딩을 지원하는 데 큰 역할을 하고 있다.
코파일럿의 역할: 마이크로소프트의 코파일럿은 워드, 엑셀, 파워포인트와 같은 소프트웨어에 AI를 결합하여 사용자의 편의를 돕는다.
AI의 지원: AI는 개발자와 엔지니어들이 작업을 수행하는 데 있어 보조 역할을 하며, 이는 효율성을 높이는 데 기여하고 있다.

개발자 해고와 시장 변화

엔지니어 몸값 하락: 최근 AI의 발전으로 인해 엔지니어들의 몸값이 하락하고 있으며, 이는 큰 혼란을 초래하고 있다.
빅테크 기업의 해고: 마이크로소프트와 구글 등 빅테크 기업에서 수천 명의 고급 인력이 해고되었으며, 이는 AI의 발전과 관련이 있다.
과거와 현재의 비교: 과거에는 개발자가 가장 인기 있는 직종이었으나, 현재는 그 수요가 급격히 줄어들고 있다.
해고 통지 방식: 미국에서는 이메일로 해고 통지를 하며, 이는 개발자들에게 큰 두려움을 안겨주고 있다.

AI의 자동화와 미래 전망

AI의 자동화: AI는 소프트웨어 개발의 복잡한 업무를 자동화하기 시작했으며, 이는 개발자 수요에 큰 영향을 미친다.
AI의 협력: 여러 AI가 협력하여 소프트웨어를 개발하는 방식이 점차 보편화되고 있다.
가트너의 예측: 가트너는 2030년까지 소프트웨어 엔지니어의 80%가 직업을 잃을 것이라고 예측하고 있다.
AI의 영향력: AI의 발전은 단순히 기술적 변화에 그치지 않고, 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칠 것으로 예상된다.

AI와 법률 시장의 변화

변호사 업무의 변화: AI가 변호사 업무를 대체할 가능성이 있으며, 이는 법률 시장에 큰 변화를 가져올 것이다.
AI의 활용: 변호사들은 AI를 활용하여 업무 효율성을 높이고 있으며, 이는 비밀리에 이루어지고 있다.
법률 AI의 발전: AI가 법률 관련 업무를 수행하는 것이 점차 보편화되고 있으며, 이는 법률 시장의 구조를 변화시킬 것이다.
역차별 문제: 한국에서는 AI가 법률 업무를 수행하는 것이 법적으로 문제가 될 수 있으며, 이는 역차별을 초래할 가능성이 있다.

AI의 사회적 영향

AI의 사회적 역할: AI는 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미치고 있으며, 이는 다양한 직종에 영향을 미친다.
변호사와 AI: 변호사들이 AI를 활용하는 방식은 점차 변화하고 있으며, 이는 법률 서비스의 질을 높일 수 있다.
AI의 접근성: AI 서비스는 일반인들에게도 접근 가능해지고 있으며, 이는 법률 서비스의 민주화를 가져올 수 있다.
법률 시장의 변화: AI의 발전은 법률 시장의 구조를 변화시키고 있으며, 이는 변호사들의 역할에도 영향을 미친다.

AI와 경제적 변화

AI의 경제적 영향: AI는 경제 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져오고 있으며, 이는 다양한 산업에 영향을 미친다.
AI의 활용 가능성: AI를 활용하여 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있으며, 이는 경제 성장에 기여할 것이다.
AI의 비용 절감: AI는 기업의 운영 비용을 절감할 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이는 기업의 경쟁력을 높이는 데 기여할 것이다.
AI의 시장 경쟁: AI 시장에서의 경쟁은 기업들이 더욱 혁신적인 서비스를 제공하도록 유도할 것이다.

AI의 미래와 정책 방향

AI 교육의 중요성: 대한민국 국민을 AI를 잘 활용할 수 있는 능력을 갖춘 국민으로 만드는 것이 중요하다.
정책적 지원: 정부는 AI 관련 정책을 통합적으로 관리하고 지원해야 하며, 이는 AI 산업의 발전에 기여할 것이다.
AI 시장의 성장: AI 시장의 성장은 국민의 삶의 질을 높이는 데 기여할 수 있으며, 이는 국가의 경쟁력을 강화할 것이다.
AI와 에너지 문제: AI의 발전은 에너지 문제와도 밀접한 관련이 있으며, 이는 지속 가능한 발전을 위한 중요한 요소가 될 것이다.

AI와 에너지 문제

에너지 효율성: AI는 에너지 효율성을 높이는 데 기여할 수 있으며, 이는 지속 가능한 발전을 위한 중요한 요소이다.
전력 시스템의 변화: AI의 발전은 전력 시스템의 변화를 가져올 수 있으며, 이는 에너지 관리에 큰 영향을 미친다.
재생 에너지의 활용: AI를 활용하여 재생 에너지를 효율적으로 관리할 수 있으며, 이는 에너지 비용 절감에 기여할 것이다.
AI와 원전: AI는 원전과 같은 에너지 자원의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있으며, 이는 에너지 정책의 중요한 부분이 될 것이다.

AI의 R&D 효율성

R&D 투자: 대한민국은 R&D에 많은 투자를 하고 있으나, 효율성이 낮은 상황이다.
AI의 활용: AI를 활용하여 R&D의 효율성을 높일 수 있으며, 이는 연구 결과물의 질을 향상시킬 것이다.
AI와 연구 환경: AI는 연구 환경을 개선하고, 연구자들이 더 나은 결과를 도출할 수 있도록 지원할 것이다.
미래의 연구: AI의 발전은 미래의 연구 방식에 큰 변화를 가져올 것이며, 이는 과학적 발견에 기여할 것이다.

“AI가 또 미쳤습니다, 이젠 한방에 다 됩니다 (풀버전)”
방송의 핵심 요약, 주요 메시지, 그리고 현장/마케팅/교육용으로 바로 쓸 수 있는 실전 활용 포인트를 정리해드립니다.

AI가 또 미쳤습니다, 이젠 한방에 다 됩니다 (풀버전 요약)

1. AI가 AI를 만든다 – 개발자 시대의 종말

최근 일주일 사이, 글로벌 빅테크(마이크로소프트, 구글 등)에서 개발자만 1만 명 이상 해고.
지난 2년간 30만 명 가까운 소프트웨어 엔지니어가 미국에서 일자리 상실.
이제는 AI 개발자조차도 “AI가 AI를 개발”하는 시대, 고용 불안이 모든 IT 직군으로 확산.

2. 코딩·콘텐츠·마케팅까지 한 번에 – ‘한방에 다 되는’ AI 세상

단어 두 개만 넣으면, AI가 알아서 프롬프트도 짜고, 기획/코딩/디자인/음악/영상/마케팅까지 자동화.
예전에는 3년 차 엔지니어가 하던 코딩, 이제는 커서AI·코파일럿 등 AI가 실시간 지원.
마이크로소프트 Copilot, 구글 Gemini, 솔트룩스 루시아 등 다양한 AI가 일상화.

3. 직업의 대격변 – ‘화이트칼라’가 집에 먼저 간다

AI로 인해 개발자, 변호사, 회계사, 연구원 등 고급 전문직이 먼저 대체되는 현상.
변호사·별리사들도 이미 AI를 ‘몰래’ 활용, 판례·문서·계약서 작성까지 자동화.
법률·의료·R&D·마케팅 등 패턴이 명확한 ‘반복 업무’는 AI가 ‘에이전트’로 완전 자동화.

4. 에이전틱 AI, MCP/A2A – AI끼리 협업하는 초연결 시대

여러 AI가 협업(MCP: AI 포털, A2A: AI-간 협업 프로토콜)해 복잡한 프로젝트도 ‘한 번에’ 처리.
예시: “마케팅 전략 짜줘” → 시장조사, 경쟁사 분석, 예산 편성, 이메일 발송, 영상 제작까지 ALL AI.
AI가 AI를 ‘채용’하고, ‘알아서 일 시키고 결과까지 제출’하는 시대.

5. 대한민국, AI 글로벌 최강국으로 도약할 기회

“3조만 풀면 국민 전원이 AI 바우처로 AI교육·AI서비스 무제한 사용 가능”
AI 사용 경험치가 쌓이면, 글로벌 AI 시장에서 대한민국이 ‘눈높이·활용도’ 세계 1위 가능성.
데이터센터, 반도체(리벨리온 등), R&D 효율화, 고령화 대응 등 국가적 과제도 AI로 해결 추진.

실전 활용 멘트/포인트

[홍보/마케팅용]

“AI가 AI를 만드는 세상, 이제 단어 두 개만 넣으면 콘텐츠·코딩·마케팅까지 한방에 끝!”
“개발자·변호사·마케터까지, AI가 다 해줍니다. 남들보다 먼저 써보세요!”
“대한민국, AI 글로벌 최강국! 지금이 AI 활용법을 배울 절호의 기회입니다.”

[현장 상담/교육용]

“AI가 일자리를 뺏는 게 아니라, AI를 잘 부릴 줄 아는 사람이 100배 더 성장하는 시대입니다.”
“프롬프트 몰라도, 영어 몰라도, 이제는 AI가 알아서 다 만들어줍니다.”
“AI로 업무 효율 10배! 반복 업무는 AI에게 맡기고, 창의적 기획에 집중하세요.”

[실전 상담 Q&A]

Q. “AI가 내 일자리를 뺏나요?”
- A. “반복적이고 패턴이 명확한 업무는 AI가 빠르게 대체합니다. 하지만 AI를 잘 활용하는 사람이 오히려 더 높은 성과와 새로운 기회를 얻게 됩니다.”
Q. “AI로 뭘 할 수 있죠?”
- A. “코딩, 콘텐츠, 마케팅, 법률문서, 영상, 음악… 단어 몇 개만 입력하면 AI가 알아서 결과물을 만듭니다.”
Q. “지금 왜 배워야 하나요?”
- A. “AI 활용 능력이 곧 경쟁력이 되는 시대. 지금 시작하면 남들보다 100배 앞서갑니다!”

[삼성화재RC(보험설계사) 대모집 안내]

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