구글 AI 리더십 대이동 (인재유출, 수익화한계, 환각현상)
구글 AI 핵심 인재들이 한날한시에 짐을 쌌습니다. 알파폴드를 만든 팀, 트랜스포머 논문 공저자, 27년 경력의 전설적 개발자까지 이건 예상 밖이었습니다. 저도 현업에서 매일같이 제미나이를 포함한 여러 AI 툴을 쓰면서 "뭔가 달라졌다"는 느낌을 받았는데, 그 배경에 이렇게 복잡한 구조적 문제가 얽혀 있을 줄은 몰랐습니다.구글 AI 인재 대이동, 단순한 이직이 아닌 이유지난 8월 초, 구글에서 잇따른 인사 변화가 터졌습니다. 구글에서 27년을 일한 제프 딘 최고 과학자가 회사를 떠났고, 알파고를 만들어 노벨상까지 받은 데미스 허사비스 딥마인드 CEO도 일선 경영에서 물러났습니다. 여기에 파이낸셜 타임즈는 구글 공동창업자 세르게이 브린이 제미나이의 지휘권을 맡아 복귀한다는 보도까지 냈습니다. 이 소식들이 ..
AI 반도체 슈퍼사이클 경고 : 수익화 한계와 피크아웃 정말 버블일까?
솔직히 처음엔 저도 "이번엔 다르다"는 말을 믿었습니다. AI가 바꿔놓는 세상을 눈앞에서 보면서, 반도체 사이클 같은 오래된 법칙은 이제 옛말이 됐다고 생각했으니까요. 그런데 직접 업무에 AI를 도입해보고, 비용 구조를 들여다보기 시작하면서 뭔가 어긋나고 있다는 느낌이 왔습니다. GPU와 HBM에 천문학적인 돈이 쏟아지는 동안, 정작 그 돈이 이익으로 돌아오는 경로는 생각보다 훨씬 좁고 느렸기 때문입니다.AI 수익화(Monetization)의 벽 — 투자는 폭발적인데 이익은 어디에제가 직접 써봤는데, AI 툴의 성능 자체는 정말 놀랍습니다. 문서 요약, 이미지 생성, 데이터 분류까지 초반 도입 효율은 의심할 여지가 없었습니다. 문제는 그 다음이었습니다. API 호출 비용, 서버 유지비, 최신 인프라 구독..