“지금 AI에 조명을 켜달라고 요청해 보겠습니다. 보이시죠? 집이 밝아졌습니다.”지난 15일(현지시각) 미국 캘리포니아주 샌프란시스코. AI 커뮤니티 ‘AGI 하우스’가 개최한 해커톤(hackathon, 제한된 시간에 서비스를 개발해 발표하는 행사) 현장에서 흥미로운 시연이 펼쳐졌다. MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜)를 애플 홈킷(HomeKit)에 연결, AI 모델로 다양한 가전제품을 실시간 원격 제어하는 시연이 펼쳐진 것이다. 시연을 담당한 제이콥 ‘프리스타일(Freestyle)’ CTO가 텍스트(text, 문자) 입력만으로 집 조명 색깔을 빨강색으로 바꾸고, 오븐을 가동해 온도를 설정하자 현장에서 박수가 터져 나왔다. 벤자민 프리스타일 CEO는 “AI가 코드를 실행해 다양한 일을 수행할 수 있도록 만들었다”며 “이런 방식으로 애플 홈킷이 있는 어떤 집이든 제어할 수 있다”고 설명했다. 이들의 시연은 스마트폰 애플 홈 앱으로 미리 설정된 기능을 작동하는 것과 완전히 다른 방식으로 구현됐다. 우리가 일반적으로 사용하는 자연어로 AI 모델에 요청하는 것만으로 코드가 실행, 실제 기능이 수행됐기 때문이다. 이 방식은 문자나 음성 기반의 훨씬 간편한 사용자 경험을 제공할 뿐 아니라 ‘더 많은 기기 제어’, ‘훨씬 다양한 작업 요청’ 등의 확장성을 내포한다. 이런 변화의 핵심에 MCP가 있다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. “새로운 사고 모델(thinking models)의 시대가 시작됐습니다. 앞으로 어떻게 더 발전될지 기대됩니다.”순다 피차이 구글 CEO는 25일(현지시각) 소셜미디어를 통해 “역대 가장 지능적인 AI 모델 제미나이 2.5가 출시됐다”며 이같이 밝혔습니다. ‘챗봇 아레나’ 등 다양한 벤치마크(성능 평가)에서 1위를 기록한 새로운 AI 모델을 최대한 빨리 공개하고 싶었다는 게 그의 설명입니다. 지난 12월 제미나이 2.0을 출시한 지 단 3개월 만에 더 강력한 추론(reasoning) 모델을 선보인 것입니다. 실리콘밸리 AI 업계 분위기는 1주일 전 젠슨 황 엔비디아 CEO가 GTC 2025 기조연설에서 주장한 대로 흘러가고 있습니다. 추론 모델, AI 에이전트, 피지컬 AI의 발전으로 ‘스케일업(Scale-up, 확장)’이 계속될 것이란 전망이었죠. 돌이킬 수 없는 확장의 변곡점(inflection point)을 지났다는 게 황 CEO의 분석이었습니다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. “메타가 자체 개발한 AI 훈련용 칩을 테스트하고 있다.”로이터는 11일(현지시각) 내부 소식통을 인용해 이같이 보도했습니다. 대만 파운드리(Foundry, 반도체 위탁 생산) 업체 TSMC와 손잡고 칩을 생산, 내부 테스트를 진행 중이라는 소식입니다. 메타는 2023년부터 고성능 AI 칩 ‘MTIA’를 개발하고 있다는 사실을 밝힌 바 있는데, 이 MTIA의 최신 버전을 테스트하고 있는 것으로 보입니다. 메타 뿐 아닙니다. 아마존, 마이크로소프트(이하 MS), 구글, 애플 등 빅테크가 일제히 자체 AI 칩을 개발 중입니다. 엔비디아 칩에 대한 의존도를 줄이려는 의도입니다. 메타는 지난해 엔비디아의 고성능 GPU H100을 가장 많이 구매한 기업 중 하나였습니다. 눈에 띄는 성과도 있습니다. 애플이 지난 5일 발표한 ‘M3 울트라’ 칩 탑재 맥 스튜디오를 활용하면 엔비디아 칩을 쓰지 않고도 딥시크 R1 같은 고사양 LLM(대규모 언어 모델)을 효율적으로 실행할 수 있습니다. MS는 가공할 잠재력을 가진 양자 칩을 공개했습니다. 엔비디아의 독주를 무너뜨리려는 견제가 동시다발적으로 전개되는 양상입니다.
지난 3월 3일부터 6일까지 스페인 바르셀로나에서 열린 MWC25에서는 중국 화웨이, 샤오미, 아너, ZTE, 레노보 등 약 300개 기업이 기술력을 과시했다. 👉 초격차는 중국이 만들고 있었다… MWC25에서 보여준 차이나 쇼크MWC에 전시하지 않고도 큰 존재감을 과시한 기업이 있었다. 바로 중국의 거대언어모델(LLM) '딥시크(Deepseek)' 였다. 딥시크는 MWC에 전시를 하지 않았고 심지어 패널 토론 등 발표조차 하지 않았지만 중국 기업들이 '딥시크 내장' 하드웨어를 선보이는 등 중국 기술 생태계에 깊게 파고들어가고 있었다. 화웨이를 포함한 다수 중국 기업들은 MWC25에서 딥시크 LLM을 기반으로 새로운 기기 개발을 추진하고 있다고 밝혔기 때문. 약 30개 이상의 중국 기업이 딥시크가 내장된 탑재된 기기 개발을 시작한 것이다.
“아마존은 고객에게 제공하는 경험을 재창조하기 위해 생성형 AI의 혁신적인 힘을 활용하고 있습니다. ‘알렉사 플러스(Alexa+)’는 가장 최근의 사례입니다.”앤디 재시(Andy Jassy) 아마존 CEO는 26일(현지시각) “더 똑똑하고, 행동을 할 수 있으며 개인화된 알렉사 플러스가 고객의 삶을 더 낫게 만들 것”이라며 이같이 밝혔다. 생성형 AI 기반 비서 ‘알렉사 플러스’의 개선된 성능을 강조한 것이다. 아마존은 이날 알렉사 플러스 공개 행사를 개최하고, 알렉사 플러스로 할 수 있는 다양한 기능을 시연했다. 전 세계에 걸쳐 6억대 이상 출하된 알렉사 기기가 업그레이드 됨에 따라 스마트홈 시장에도 영향을 줄 것이란 관측이다.
모빌리티 전문가인 정구민 교수(국민대)는 지난 19일(현지시간) 더밀크가 주최한 '딥시크 쇼크 및 포스트 CES 산업별 분석' 웨비나에서 딥시크로 인한 모빌리티 분야의 영향에 대해 이렇게 말했다. 정 교수에 따르면 모빌리티 분야에서도 생성AI가 굉장히 중요한 부분을 차지하고 있다. 개인화 및 맞춤형 서비스 제공을 위한 대형언어모델(LLM) 활용, 가상 시뮬레이션을 통한 비용 절감, 그리고 영상 해석 및 설명을 통한 안정성 향상 등이 주요 트렌드로 트렌드로 떠오르고 있다. 이런 가운데 딥시크의 등장은 LLM 적용을 더욱 가속화할 것이라는게 정 교수의 생각이다. 그는 "AI 기술의 확산과 함께, 피지컬 AI 도입에 따른 비용 증가가 큰 문제로 떠오르고 있다"며 "딥시크 같은 기술의 등장으로 이러한 비용 부담이 크게 완화될 가능성이 있다"고 설명했다. 실제 학교에서도 딥시크를 실제로 활용하는 사례가 늘고 있으며, 수업에서도 도입해 실험적으로 운영할 수 있을 정도로 접근성이 높아졌다. 정 교수는 "피지컬 AI로 전환될 때 비용 증가 문제를 해결하는 중요한 역할을 (딥시크가) 하게 될 것"이라며 "하드웨어가 점점 저렴해지면서 딥시크 혹은 다른 비슷한 기반의 AI 서비스가 확장될 것이고, 차량 내 LLM 적용이 더욱 쉬워질 것"이라고 전망했다.실제 모빌리티 분야에서 인공지능의 도입은 더욱 확대되고 있다. 정 교수는 "작년만 해도 모빌리티 분야에서 AI는 주로 영상 해석에 초점을 맞추고 있었지만, 올해 들어 엔비디아의 코스모스 월드 파운데이션 모델(CWFM)과 같은 기술이 등장하면서 AI가 단순 분석을 넘어 동작을 생성하는 수준까지 발전하고 있다"고 설명했다. 특히 CES 2025에서 혁신상을 수상한 모빌린트의 온디바이스 프로세서 전시를 인상적이었다고 꼽았다. 정 교수는 "모빌린트는 온디바이스 LLM을 구동하고 AI 엔진을 실시간으로 실행하는 기술을 시연해 많은 관심을 받았다"며 "AI 기술의 발전이 이제 단순한 데이터 해석을 넘어 다양한 기기에서 실시간으로 활용될 수 있는 단계에 이르렀다"고 분석했다.
“75년 전 앨런 튜링은 ‘생각하는 기계(thinking machines)’를 상상할 수 있게 했습니다. 하지만 그 상상은 너무 좁고 내부로 향한(inward-looking) 시각이었을지도 모릅니다.”‘AI 대모’로 불리는 페이페이 리 미국 스탠퍼드대 교수는 지난 10일(현지시각) “오늘날 AI는 사고하는 동시에 행동하는 기계가 될 준비가 돼 있다”며 이같이 말했다. 프랑스 파리에서 열린 ‘AI 액션 서밋(AI Action Summit)’의 개막 기조연설자로 나서 AI의 새로운 시대를 천명한 것이다. 페이페이 리 교수의 발언은 언어모델(LM), 사고 중심의 AI 기술·산업 흐름에 대한 비판적인 시각에서 비롯됐다. 2022년 11월 오픈AI가 대화형 AI 시스템인 ‘챗GPT’를 출시하며 LLM(대규모 언어 모델)의 가능성을 보여준 것은 사실이지만, 이것이 AI의 전부는 아니라는 것이다.
오픈AI의 라이벌로 평가되는 미국 AI 스타트업 앤트로픽이 정중동(靜中動) 행보를 걷고 있다. 오픈AI와 비교할 때 상대적인 고요함을 유지하면서도 비용 절감 및 매출 증대를 동시에 달성하는 뛰어난 효율을 보여주고 있다는 평가다. 앤트로픽의 이런 움직임은 이미 지난 연말 발표된 멘로 벤처스의 데이터를 통해 한 차례 확인된 바 있다. 실리콘밸리 VC 멘로벤처스가 공개한 자료에 따르면 기반 모델(foundation model) 시장에서 앤트로픽은 24% 점유율을 기록, 2023년(12%) 대비 가장 큰 폭(12%포인트)의 성장을 기록했다. 오픈AI의 점유율이 50%에서 34%로 하락한 가운데, 점유율을 배로 늘리며 오픈AI의 강력한 대체재로 자리 잡은 것이다. 구글, 메타 등 기반 모델을 제공하는 빅테크도 제친 성과다.12일(현지시각) 디인포메이션의 보도에 따르면 2027년 앤트로픽의 API 기반 매출(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스로 AI 모델을 제공해 올리는 매출)은 최대 345억달러(약 49조8300억원)에 달할 전망이다. 2027년 오픈AI의 매출 전망치 440억달러(약 63조6000억원)를 바짝 뒤쫓는 수치다.
안녕하세요, 앞서가는 더밀크 구독자 여러분을 위한 AI 뉴스레터 [박원익의 AI인사이트]입니다. 매주 수요일 발행하는 ‘AI인사이트’를 통해 AI 리더들의 전략, 글로벌 테크업계 최신 흐름 및 중요 시그널을 놓치지 말고 확인하세요!“오픈AI는 매물로 내놓은 기업이 아니다(It's not for sale).”샘 알트만 오픈AI 공동창업자 겸 CEO는 11일(현지시각) 프랑스 파리 ‘AI 액션 서밋’ 현장에서 진행된 블룸버그와의 인터뷰에서 “머스크는 우리의 속도를 늦추고 싶어 하는 것 같다”며 이같이 말했습니다. 일론 머스크가 주도하는 투자자 컨소시엄이 오픈AI 비영리법인(nonprofit)을 인수하겠다고 나서자 강하게 응수한 것입니다. 머스크는 전날 974억달러(약 141조원) 규모 인수 제안이라는 카드를 꺼내며 세계 최고 AI 기업 중 하나인 오픈AI를 세차게 흔들었습니다.
딥시크가 촉발한 2차 생성AI 혁명이 가속화되고 있다. 딥시크는 AI의 학습 방식을 혁신, 효율성을 증가시켰으며 AI 인프라와 반도체 산업에 전반적인 비용 감소를 유발, '2차 혁명' 이라 불러도 과언이 아니라는 분석이다. 대형 기술기업들의 시장 지배력이 AI 시대를 맞아 더욱 공고해질 것이란 분석이다. 지난 2024년 기준 기술 산업 상위 5개 기업 중 4개 기업이 5년 전과 동일하며, 이 중 마이크로소프트, 애플, 알파벳은 15년 넘게 최상위권을 유지하고 있다. AI 시대에 본격 진입함에 따라 이들의 시장 장악력은 더욱 강화되는 추세다. 상위 5개 기업의 시장 점유율은 2014년 50%에서 2024년 65%로 증가했으며, 이익 점유율은 10년 전 대비 두 배 늘어난 64%를 기록했다.기업 경영진의 고민은 더욱 깊어진다. 기술 혁신의 속도가 그 어느 때보다 빨라지고 있는 상황에서 복잡한 환경 변화와 기업 운영 프로세스를 적응해야 하는 필요성이 맞물려 경영에 근본적 물음을 제시하고 있다. 젠슨 황 앤비디아 CEO는 지난 2024년 3분기 실적 발표에서 "생성AI는 지난 수십 년 동안 소프트웨어와 하드웨어 분야에서 본 적 없는 가장 큰 TAM(총 시장규모, Total Addressable Market) 확장을 보여주고 있다"고 언급했다. 글로벌 컨설팅 기업 베인앤드컴퍼니도 AI 관련 하드웨어 및 소프트웨어 시장이 오는 2027년까지 시장 규모는 7800억 달러(약 1131조원)에 이를 것으로 전망했다. AI는 더 이상 일부 기술 기업의 실험적 프로젝트가 아니라, 글로벌 경제를 재편하는 핵심 동력이다. 수요와 공급의 변동성은 지속될 것이지만, 이 성장세는 장기적이고 견고할 것으로 보인다.그렇다면 어떤 기회를 찾아야 하는가? 베인앤드컴퍼니는 혁신의 중심이 세 곳으로 나뉘어 발전하고 있다는 점에 주목했다. 첫째, 구글, 아마존, 마이크로소프트 등 클라우드 대형 사업자들은 더 큰 규모의 AI 모델과 컴퓨팅 파워를 추구하며 앞으로도 시장 지배력을 잃지 않을 것이다. 데이터센터는 현재 100메가와트 수준에서 기가와트 규모로 확장될 전망이다. 또 일반 기업과 정부는 더 작고 특화된 AI 모델을 개발하는 데 주력할 것이다. 이는 실시간 처리가 필요한 업무에서는 지연 시간, 보안, 비용이 중요한 고려사항이 되고 있으며 RAG(검색 증강 생성) 기술이 이러한 요구를 충족시키는 핵심 역할을 하고 있기 때문이다. 결국 소규모 모델과 엣지AI가 확산될 것이다. 세 번째는 독립 소프트웨어 개발사들은 기존 애플리케이션에 AI 기능을 통합하는 데 집중할 것이다. 어도비, 마이크로소프트, 세일즈포스 등이 이미 AI 기반 서비스를 제공하고 있으며, 이는 기업들이 맞춤형 AI 애플리케이션을 개발하지 않고도 AI를 활용할 수 있는 길을 열어주고 있다.