트렌드 경제노트

이것은 제가 생각했던 예상 밖이었습니다. AI가 뽑아준 마케팅 원고를 실제 고객에게 들이밀었을 때, 반응이 생각보다 싸늘했거든요. 겉은 그럴듯한데 뭔가 빠져 있었습니다. 그게 뭔지 한참을 고민했는데, 결국 '현장 온도'였습니다. AI가 고학력·고소득 전문직까지 대체하고 있다는 경고가 잇따르는 지금, 정말 대체 불가능한 역량이 뭔지 제 경험을 바탕으로 짚어보겠습니다.1. 무한지능 시대, 지식의 값어치가 무너지고 있다.하버드 의대 연구팀이 발표한 실험 결과가 꽤 충격적이었습니다. 응급 환자를 최초로 마주한 인간 의사의 진단 정확도가 약 50% 수준인 반면, GPT-o1 모델은 같은 조건에서 67%의 정확도를 기록했다는 내용이었습니다(출처: Harvard Medical School). 의사라는 직업조차 AI ..

AI가 당신의 일자리를 빼앗기 전에, 당신이 먼저 무언가를 스스로에게 빼앗고 있다면 어떻겠습니까. 저는 퀀트 자동매매 시스템을 수년간 직접 운용하면서 이 역설을 몸으로 배웠습니다. 정교한 알고리즘이 모든 것을 해결해 줄 거라 믿었던 순간, 시장은 어김없이 그 믿음을 부숴 놓았거든요. AI 시대에 진짜로 끝난 것이 무엇인지, 데이터와 현장 경험을 함께 놓고 냉정하게 따져보겠습니다.1. 지식 vs 지혜: AI가 절대 못 따라오는 한 끗 차이직업 이름 끝 글자를 한번 떠올려 보십시오. '원'으로 끝나는 것들, 회사원·공무원·행정원. 그리고 '가'로 끝나는 것들, 사업가·예술가·전문가. 이 한 글자 차이가 AI 시대의 생존 가능성을 가른다는 주장은 처음 들었을 때 과장처럼 들렸습니다. 그런데 퀀트 트레이딩(Qu..

로봇이 똑똑해질수록 필요한 건 더 강한 AI 칩일까요? 제가 퀀트 자동매매 시스템을 수년간 직접 돌려보면서 깨달은 건 달랐습니다. 알고리즘이 아무리 정교해도 데이터를 제때 공급하지 못하면 그 순간 다 무너진다는 것. 피지컬 AI 시대의 메모리 반도체 이야기가 저한테 남다르게 들리는 이유입니다. 1. 단순 반복 로봇과 피지컬 AI의 결정적 차이: 추론기존 산업용 로봇이 왜 메모리를 거의 쓰지 않았는지 생각해보면 답은 단순합니다. 사람이 이미 정답을 입력해뒀으니까요. A 지점에서 B 지점으로 부품을 옮기는 동선이 고정된 로봇은, 매 순간 스스로 판단할 필요가 없습니다. 그냥 정해진 스크립트를 반복 실행할 뿐입니다. 피지컬 AI(Physical AI)는 완전히 다른 이야기입니다. 여기서 피지컬 AI란? 카메라..

한국의 생성형 AI 1인당 사용률은 전 세계 1위입니다. 그런데 정작 한국 사람들이 쓰는 AI는 챗GPT나 제미나이 같은 해외 서비스죠. 이 아이러니한 현실을 처음 인식했을 때, 저도 솔직히 뒤통수를 맞은 느낌이었습니다. 미국 빅테크와 중국의 국가 총력전 사이에서, 한국이 가진 진짜 카드가 무엇인지 — 현장에서 AI를 직접 써온 입장에서 냉정하게 짚어보겠습니다. 1. 소버린 AI, 왜 지금 당장 필요한가?혹시 이런 상황을 상상해 본 적 있으신가요? 어느 날 갑자기 내가 쓰던 AI 서비스가 "외국 사용자에게는 최신 모델 제공이 제한됩니다"라는 공지와 함께 구버전으로 강등되는 상황. 실제로 이미 일어났습니다. 미국 정부는 앤트로픽이 개발한 최고 수준의 AI 모델을 특정 국가에서는 사용하지 못하도록 수출 제한..

솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 상장 당일 주가가 629% 뛰었다는 소식보다, 그 직후 창업자 본인이 "10년 걸릴 수도 있다"고 말했다는 사실이 훨씬 더 크게 와닿았습니다. 중국 로봇 기업 유니트리가 8월 19일 상하이 증시에 입성하며 자본 시장을 들썩이게 만들었지만, 그 화려한 숫자 뒤에는 기술의 냉정한 현주소가 고스란히 담겨 있었습니다.1. 상장 열풍 — 숫자는 뜨겁고, 현실은 차갑다제가 처음 유니트리 상장 소식을 접했을 때, 솔직히 숫자부터 다시 확인했습니다. 공모가 150.8위안짜리 주식이 개장 직후 1,100위안까지 치솟았고, 장중 시가총액이 우리 돈으로 92조 원을 넘겼습니다. 공모가 기준 기업 가치였던 12조 원이 하루 만에 70조 원으로 불어난 셈입니다. 청약 최종 당첨률은 0.018%였..

2019년 여름, 일본이 불화수소 수출을 막겠다고 발표했을 때 저는 솔직히 '이번엔 진짜 위험하겠다'고 생각했습니다. 그런데 불과 2년도 지나지 않아 국내 기업들이 자체 양산 체제를 갖추고, 오히려 일본 기업들이 시장을 잃는 상황을 보면서 제 예상이 완전히 빗나갔다는 걸 인정할 수밖에 없었습니다. 최근 ASML 장비를 둘러싼 변화를 들여다보니 그때와 똑같은 패턴이 다시 시작되고 있었습니다.1. 34일짜리 행정 병목이 사라진 날반도체 업계에서 일하는 지인한테서 처음 이 이야기를 들었을 때, 저는 반신반의했습니다. 장비 한 대가 인천공항에 내려앉고 나서 실제 가동까지 한 달 가까이 손 놓고 기다려야 한다는 게 도저히 현실처럼 느껴지지 않았거든요. 그런데 사실이었습니다. 극자외선 노광장비, 즉 EUV(Extr..