2026년 AI 어센트 컨퍼런스에서 세쿼이아 캐피털은 AGI(인공 일반 지능) 시대의 도래를 선언하며, AGI를 실패로부터 복구하고 작업을 완료하기 위해 끈기 있게 노력하는 AI 에이전트로 정의했습니다. 이 기사는 AI 혁명이 단순한 소통에서 컴퓨팅으로의 질적인 도약을 의미하며, 장기적인 성과를 내는 에이전트들이 획기적인 발전을 이루어내고 수조 달러 규모의 서비스 시장을 창출할 것이라고 지적합니다. 기업가들은 MAD 전략, 즉 고객 중심의 해자 구축, 제품 가용성 최적화, 기술 확산 격차 해소를 따라야 합니다. 이러한 인지 혁명은 산업 혁명처럼 세상을 근본적으로 변화시킬 것이지만, 인간 관계는 여전히 핵심 가치로 남을 것입니다.

글 작성자 및 출처: Deep Thinking Circle

2026년 AI 어센트 컨퍼런스에서 세쿼이아 캐피털은 획기적인 선언을 내놓았습니다. 바로 우리가 이제 인공 일반 지능(AGI) 시대에 접어들었다는 것입니다. AI 에이전트가 오류를 복구하고 작업을 완료하기 위해 지속적으로 노력할 수 있다면, 이는 상업적으로 실현 가능한 인공지능이라고 할 수 있습니다. 이 글에서는 이러한 인지 혁명의 세 가지 핵심 특징, 즉 수조 달러 규모의 서비스 시장, 기하급수적 성장, 그리고 통신 혁명에서 컴퓨팅 혁명으로의 질적 도약에 대해 심층적으로 분석합니다.

우리가 이미 인공 일반 지능(AGI) 시대에 살고 있다는 생각을 해보신 적 있나요? 공상 과학 소설 속 이야기도 아니고, 먼 미래의 이야기도 아닌, 바로 지금, 바로 지금 말입니다. 2026년 AI 어센트 컨퍼런스에서 세쿼이아 캐피털의 파트너인 팻 그래디, 소냐 황, 콘스탄틴 뷸러는 "이것이 바로 AGI입니다"라고 단언했습니다. 이 선언은 제게 깊은 인상을 남겼습니다. 그들이 'AGI'라는 용어를 사용했기 때문이 아니라, 매우 실용적인 정의를 내렸기 때문입니다. 인공지능 에이전트를 특정 작업에 투입하여 실패를 복구하고 작업을 완료할 때까지 지속할 수 있다면, 그것이 바로 AGI라는 것입니다. 비즈니스적 관점, 실용적 관점, 그리고 기능적 관점에서 볼 때, 이 정도면 충분합니다.

연설을 처음부터 끝까지 듣고 나니 마치 갑자기 깨달음을 얻은 듯한 기분이었습니다. 지난 몇 년간 인공지능이 세상을 어떻게 바꿀지에 대해 이야기해 왔지만, 대부분의 사람들은 여전히 ​​인공지능이 "효율성을 10%에서 40%까지 향상시킬 수 있을 것"이라는 가능성에만 초점을 맞추고 있을 겁니다. 하지만 세쿼이아는 다릅니다. 자동차 관점 가 도래했다는 것입니다. 단순히 말을 더 빠르게 만드는 것이 아니라, 진정한 의미의 자동차 말입니다. 이는 점진적인 개선이 아니라, 우리가 일하는 방식의 근본적인 변화를 의미합니다. 자동차를 운전하는 것은 말을 타는 것과는 완전히 다르고, 자동차를 생산하는 것은 말을 기르는 것과는 완전히 다릅니다. 우리는 완전히 다른 차원의 경쟁을 벌이고 있는 것입니다.

이것은 단순한 통신 혁명이 아니라 컴퓨팅 혁명입니다. 팻 그래디가 연설에서 매우 중요한 관점 지적했는데, 바로 AI 혁명은 우리가 과거에 경험했던 그 어떤 기술 혁명과도 다르다는 것입니다. 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷은 모두 정보의 유통 방식에 관한 통신 혁명입니다. 하지만 AI는 정보 처리 방식에 관한 컴퓨팅 혁명입니다. 언뜻 보기에는 의미상의 차이처럼 보일 수 있지만, 실제로는 완전히 다른 두 가지 흐름입니다.

저는 이러한 차이가 갖는 의미를 깊이 이해합니다. 통신 혁명은 비교적 안정적인 인프라를 특징으로 합니다. 그 위에 애플리케이션을 구축할 때, 기본 인프라는 매일 바뀌지 않습니다. 하지만 컴퓨팅 혁명은 다릅니다. 발밑의 기반이 끊임없이 움직입니다. 새로운 기능이 등장할 때마다, 그 기능을 구축하는 기술적 토대는 매일 변화합니다. 지난 몇 년 동안 우리는 세 가지 주요 전환점을 경험했습니다. 2022년 11월 ChatGPT는 사전 학습의 위력을 입증했고, 몇 년 후 O1 모델의 추론 능력은 추론 시간 컴퓨팅에서 제2의 스케일링 법칙의 출현을 이끌었으며, 최근에는 Claude Code, Opus 4.5 및 4.7이 장기적인 예측 능력을 갖춘 에이전트의 위력을 보여주었습니다.

팻의 말이 맞는 것 같습니다. 두 번째 변곡점과 세 번째 변곡점 사이에는 뚜렷한 단절이 있습니다. 불연속적인 변화죠. 처음 두 변곡점에서는 AI가 더 똑똑해졌지만, 세 번째 변곡점에서는 AI가 실제로 일을 해낼 수 있게 되었습니다. 세쿼이아 캐피털이 "이것이 바로 AGI(일반 인공지능)입니다"라고 감히 선언하는 이유가 바로 이것입니다. 이것이 AGI라는 데 동의하지 않더라도, 우리는 모두 인공지능 시대가 도래했다는 것을 알 수 있을 겁니다. 지난 몇 년 동안 우리는 효율성을 10% 또는 40% 향상시켜 주는 "더 빠른 말" 같은 애플리케이션들을 많이 봐왔지만, 근본적으로 업무 방식을 바꾸지는 못했습니다. 하지만 이제 우리는 효율성을 10배 또는 40배 향상시키고 업무 방식, 업무의 본질, 심지어 조직의 본질까지 완전히 바꿔놓는 "자동차" 같은 애플리케이션들을 보기 시작했습니다.

이러한 변화는 제게 개인적으로 지대한 영향을 미쳤습니다. 더 이상 인공지능을 기존 방식대로 생각할 수 없다는 것을 깨달았습니다. 이는 점진적으로 적응해 나갈 수 있는 변화가 아니라, 모든 것을 즉시 재고해야 하는 패러다임의 전환입니다. 제품 디자인과 비즈니스 모델부터 조직 구조에 이르기까지 모든 것을 재검토해야 합니다.

장기 작용 약물의 진정한 돌파구

소냐 황은 연설에서 에이전트의 진화 과정을 설명했는데, 저는 그 역사가 특히 흥미롭다고 생각했습니다. 2022년, AutoGPT와 Baby AGI 같은 프로젝트들이 깃허브에서 순식간에 센세이션을 일으켰습니다. 이들은 GPT-3에 몇 가지 도구를 제공하고, 이를 반복문으로 감싸 목표를 향해 실행하도록 하는 방식을 사용했습니다. 언뜻 보기에는 유망해 보였지만, 에이전트들이 계속해서 실패하는 모습을 보면 생각이 바뀌었습니다. 귀엽고 사랑스럽기도 했지만, 결국에는 완전히 쓸모없는 존재가 되어버렸습니다.

이 사례는 우리가 에이전트가 등장할 것이라는 것을 수년 전에 알고 있었지만, 당시에는 모델이 준비되지 않았다는 점을 상기시켜 줍니다. 시간이 흘러 오늘날, 특히 올해 초를 기점으로 상황이 완전히 바뀌었습니다. 갑자기 에이전트가 도처에 등장했고, 실제로 제대로 작동하는 것처럼 보이기 시작했습니다. Claude Code는 기술 커뮤니티에 큰 성공을 가져다주었고, OpenClaw(및 모든 Lobster 계열사)는 스마트폰만 있으면 누구나 에이전트를 사용할 수 있도록 만들었습니다. 전문 엔지니어든 일반인이든, 핵심은 이제 누구나 에이전트를 만들 수 있다는 것입니다.

소냐가 제시한 에이전트에 대한 정의는 매우 정확하다고 생각합니다. 에이전트란 ​​환경을 인지하고, 행동을 선택하며, 목표를 향해 자율적으로 움직이는 시스템입니다. 좀 더 구체적으로 말하자면, 에이전트는 세 가지 기능적 구성 요소를 가지고 있습니다. 첫째는 추론하고 계획하는 능력으로, 직관과 즉각적인 사고의 기본 수준입니다. 둘째는 도구를 사용하고, 검색하고, 글을 쓰고, 정보를 수집하는 등의 행동을 취하는 능력입니다. 셋째는 목표를 향해 반복적으로 노력하는 능력입니다. 이러한 지속성은 에이전트가 장기간에 걸쳐 작업을 완료할 수 있도록 해줍니다. 행위 주체성(행위 주체성 능력)은 이 세 가지 요소를 모두 아우르는 개념으로, 간단히 말해 일을 완수하는 능력을 의미합니다.

저는 소냐가 제시한 "미터 차트"라는 차트에 특히 주목했습니다. 이 차트는 모델이 복잡한 작업을 수행할 때 얼마나 오랫동안 안정적인 성능을 유지할 수 있는지를 측정합니다. 1년 전에는 수십 분 정도였지만, 지금은 몇 시간까지 가능합니다. 이것이 가장 중요한 발전입니다. 모델이 마침내 장시간 작업에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있을 만큼 강력해진 것입니다. 이는 작은 개선이 아니라, "사용 불가능"에서 "사용 가능"으로의 질적인 도약입니다.

오늘날 우리가 보는 에이전트들은 '에이전트다움'의 정도에 따라 다양한 스펙트럼으로 존재합니다. 프로그래밍을 예로 들어보겠습니다. 2023년에는 AI가 한 줄의 코드 작성을 도와주는 탭 자동 완성 기능이 있었습니다. 이는 점진적으로 유용해졌지만 혁신적인 것은 아니었습니다. 이제는 에이전트 개발이 등장하여, 사람이 에이전트와 대화하며 지시를 내리고, 나아가 에이전트 팀을 관리할 수도 있습니다. 하지만 이 패러다임은 더욱 발전하고 있습니다. 백그라운드 에이전트, 비동기 에이전트, 그리고 하위 에이전트를 생성하는 에이전트까지 등장했습니다. 소냐는 시스템 활용도가 매우 높기 때문에 비동기 에이전트 패러다임 전체가 현재의 에이전트 수를 넘어설 것이라고 예측합니다. 그녀가 '다크 팩토리'라고 부르는, 시스템에서 인간의 감독을 완전히 배제한 방식이 가장 주목받고 있습니다. 언뜻 들으면 황당하게 들리겠지만, 그녀는 사이버 보안 회사들을 포함한 실제 운영 환경에서 이미 이러한 방식이 목격되고 있다고 말합니다. 충분한 보안 장치와 뛰어난 엔지니어링 기술만 있다면 충분히 가능한 일입니다.

저는 '다크 팩토리'라는 개념에 대해 기대감과 불안감을 동시에 느낍니다. 기대되는 이유는 생산성의 궁극적인 도약을 의미하기 때문이고, 불안감은 중요한 의사결정을 인공지능에 맡겨야 한다는 것을 의미하기 때문입니다. 하지만 이러한 추세가 불가피할지도 모른다는 생각도 듭니다. 에이전트는 단순한 작업을 수행하는 보조자에서 관리형 인턴으로, 그리고 자율 관리형 인턴으로, 최종적으로는 감독 없이도 운영 환경에 배포될 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는 인턴으로 진화하고 있습니다. 이러한 진화는 프로그래밍 분야뿐만 아니라 모든 에이전트 애플리케이션에서 일어나고 있습니다.

이 기회가 왜 그토록 엄청난 것일까요?

팻은 연설에서 이번 AI 물결의 세 가지 독특한 측면을 강조했는데, 저는 이 세 가지 측면 모두 심층적으로 살펴볼 가치가 있다고 생각합니다. 첫째, 이번 물결은 지금까지 가장 큰 규모입니다. 클라우드 컴퓨팅 혁신 이전 15년 동안 소프트웨어의 총 시장 규모(TAM)는 약 3,500억 달러에서 6,500억 달러로 성장했으며, 그중 클라우드 컴퓨팅이 약 4,000억 달러를 차지했습니다. 하지만 이제 완전히 새로운 측면은 서비스 매출이며, 그 규모는 10조 달러에 달할 수 있습니다. 팻은 정확한 수치는 알 수 없다고 말했습니다. 10조 달러일 수도 있고, 5조 달러일 수도 있고, 50조 달러일 수도 있지만, 미국에서만 법률 서비스 시장 규모가 4,000억 달러에 달한다는 것은 확실하다고 했습니다. 이는 단 하나의 산업 분야와 지역에 불과하지만, 이미 전체 소프트웨어 시장 규모와 맞먹는 수치입니다.

제가 이해하는 바로는, 과거에는 소프트웨어 자체를 최적화하는 데 그쳤지만, 이제는 서비스를 대체하고 있다는 것입니다. 소프트웨어 시장도 크지만, 서비스 시장은 훨씬 더 큽니다. AI가 변호사, 의사, 분석가, 컨설턴트의 업무를 진정으로 수행할 수 있게 되면, 완전히 새로운 규모의 시장이 열릴 것입니다. 이것은 소프트웨어가 세상을 집어삼키는 것이 아니라, AI가 서비스 산업을 집어삼키는 것입니다. 이러한 변화의 심오한 의미는 더 이상 소프트웨어 라이선스 및 구독 비즈니스 모델에 얽매이지 않고, 마치 서비스 제공업체를 고용하는 것처럼 결과에 따라 직접 비용을 청구할 수 있게 된다는 점입니다.

이 수치는 놀랍습니다. 우리는 항상 소프트웨어를 거대한 시장으로 여겨왔지만, 이제 AI는 서비스 시장이라는 훨씬 더 큰 규모의 기회를 열어주고 있습니다. 소냐는 연설에서 이를 강조했습니다. 서비스는 새로운 소프트웨어입니다. 이는 단순한 슬로건이 아니라 현실입니다. 의료 분야에서는 에이전트를 고용하여 유전자를 분석하고, 개인 맞춤형 조언을 받고, 심지어 약을 처방하고 임상 시험을 추천받을 수 있습니다. 법률 분야에서는 에이전트를 고용하여 계약 협상, 소송 처리, 분쟁 해결을 대행할 수 있습니다. 수학 및 과학 분야에서는 에이전트가 에르되시 문제를 해결하거나 새로운 초전도체를 발견하는 것을 볼 수 있습니다. 소비재 분야에서는 개인 에이전트가 이메일, 일정, 재정을 관리하고 세금 신고까지 도와줄 수 있습니다.

에이전트를 그토록 빠르게 대규모로 배포할 수 있는 이유는 경제성이 매우 명확하기 때문이라고 생각합니다. 소냐의 비교는 설득력이 있습니다. 인간은 규모 확장이 어렵지만, 에이전트는 연산 능력으로 무한히 확장할 수 있습니다. 인간은 만족시키기가 어렵지만(소냐는 자신만 항상 행복하다고 농담합니다), 에이전트는 유지 관리가 간편합니다. 인간은 임금을 지불해야 하지만, 에이전트는 토큰으로 비용을 지불하며, 토큰을 사용하여 작업을 완료하는 비용이 일반적으로 동일한 작업을 임금으로 수행하는 비용보다 저렴합니다. 오늘날 인간은 일반적으로 더 똑똑하지만, 뼈아픈 교훈을 계속해서 배우고 있으며, 머지않아 에이전트가 많은 부분에서 인간보다 더 똑똑해질 것입니다.

두 번째 특징은 이것이 가장 빠른 물결이라는 것입니다. 우리 모두 그것을 느낄 수 있습니다. 팻의 슬라이드에서 AI 분야의 빈 공간이 매우 빠르게 채워지고 있습니다. 이 로고들은 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷, 그리고 이제는 AI로 인한 혁신 덕분에 10억 달러 이상의 매출을 달성한 기업들입니다. 현재 속도라면 앞으로 더 많은 기업들이 등장할 것입니다. 이 속도는 우리가 천천히 적응할 시간이 많지 않다는 것을 의미합니다. 우리는 빠르게 행동해야 합니다. 하지만 팻은 또한 중요한 사실을 상기시켜 줍니다. 바로 어떤 선두도 안전하지 않다는 것입니다. 그는 경주에 비유하며 이렇게 말합니다. "햇볕이 쨍쨍한 날에는 15대의 차를 추월할 수 없지만, 비가 오는 날에는 15대의 차를 추월할 수 있습니다." 이제 기반 모델들이 폭우처럼 새로운 기능들을 쏟아내고 있습니다. 이는 어떤 선두도 안전하지 않지만, 동시에 누구든 승리할 수 있다는 것을 의미합니다.

제가 이해하는 관점 는, 기술 환경이 안정적일 때(순조로운 시기)에는 선발 주자의 이점이 매우 중요하며, 후발 주자는 따라잡기 어렵습니다. 그러나 기술 환경이 급변할 때(불황의 시기)에는 모든 것이 불확실해지고 새로운 기회가 끊임없이 나타납니다. 새로운 역량이 판도를 바꾸기 때문에 오늘날의 선두 주자가 내일의 후발 주자가 될 수도 있습니다. 이는 기업가에게 도전이자 기회입니다. 도전은 지속적인 적응과 진화의 필요성에 있으며, 기회는 새로운 역량을 더 잘 활용할 수만 있다면 언제든 경쟁사를 능가할 수 있다는 점에 있습니다.

세 번째 특징은 앞서 언급했듯이 이것이 통신 혁명이 아니라 컴퓨팅 혁명이라는 점입니다. 팻은 특히 이 점을 강조했습니다. 인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 인터넷과 같은 과거의 혁명들은 정보 유통 방식의 혁명, 즉 통신 혁명이었습니다. 이러한 혁명들은 비교적 안정적인 인프라를 기반으로 했으며, 안정적인 플랫폼 위에 애플리케이션을 구축할 수 있었습니다. 하지만 AI는 다릅니다. AI는 정보 처리 방식의 혁명, 즉 컴퓨팅 혁명입니다. 이는 우리가 발 딛고 있는 기반이 끊임없이 움직이고 있으며, 그 기반이 되는 기술적 토대가 매일 변화하고 있음을 의미합니다.

팻은 자신의 세대가 경력 기간 동안 경험한 것은 통신 혁명뿐이었다고 말합니다. 이번 혁명은 최초의 진정한 컴퓨팅 혁명입니다. 이러한 차이가 갖는 의미는 매우 큽니다. 통신 혁명 시대에는 5개년 계획을 세우고 실행할 수 있었습니다. 하지만 컴퓨팅 혁명 시대에는 기반 기술이 매달 근본적으로 변화하기 때문에 5개년 계획은 무의미합니다. 따라서 완전히 다른 전략적 사고방식, 즉 더욱 민첩하고 적응력 있는 사고방식이 필요합니다.

MAD 기업가 전략 프레임

팻은 모델 기반 애플리케이션을 개발하는 기업가들을 위한 조언 프레임 인 MAD를 제시합니다. 그는 농담 삼아 이 조언이 무료라고 프레임, 사실 그만한 가치가 충분히 있다고 생각합니다. 급변하는 세상에서 지속 가능한 경쟁 우위를 구축하는 방법을 직접적으로 다루고 있기 때문입니다. MAD는 모드(Modes), 어포던스(Affordance), 확산(Diffusion)의 약자입니다.

MAD(수요 중심 마케팅)에 대해 논의하기 전에, 팻은 먼저 아이디어 구상부터 고객 만족에 이르는 가치 사슬의 다양한 단계를 나타내는 머천다이징 사이클이라는 개념을 소개했습니다. 그의 핵심 관점 다음과 같습니다. 기술 중심적인 관점에서 접근하면 가치 사슬의 각 단계를 특정한 방식으로 처리하게 되지만, 고객 중심적인 관점에서 접근하면 각 단계를 완전히 다른 방식으로 처리하게 된다는 것입니다.

제게 인상 깊었던, 직관에 반하는 점이 하나 있습니다. 정보 처리의 혁명, 즉 컴퓨팅 혁명 시대에는 끊임없이 쏟아져 나오는 멋진 신기술에만 집중하고 싶을 수도 있습니다. 하지만 진정한 경쟁력을 확보하려면 오히려 위를 봐야 합니다. 고객은 기업의 역량보다 훨씬 빠르게 변화하기 때문입니다. 여러분이 만든 제품은 내일이면 쓸모없어질 수도 있지만, 고객을 중심으로 구축한 탄탄한 관계는 훨씬 더 오래 지속될 것입니다.

모드에 관해 Pat은 제품과 기술이 중요하지 않다는 의미가 아니라고 강조했습니다. 제품과 기술은 매우 중요하며, 대개 최고의 제품이 승리합니다. 하지만 제품과 기능이 빠르게 변화하는 세상에서 해자를 고려할 때, 그는 고객 중심적인 접근 방식을 취하고 고객을 중심으로 구축할 수 있는 모든 방법을 고려해야 한다고 조언했습니다. 저는 이것이 고객의 워크플로, 문제점, 의사 결정 과정을 깊이 이해하고, 신뢰를 구축하며, 고객 업무 의 필수적인 부분이 되는 것을 의미한다고 이해했습니다. 기술이 변화하더라도 이러한 고객 관계를 통해 다른 기술을 사용하더라도 고객에게 지속적으로 서비스를 제공할 수 있습니다.

팻은 디자인 분야에서 '어포던스'라는 개념을 차용했는데, 아주 좋은 선택이라고 생각합니다. 망치는 어포던스를 가진 물건입니다. 두 살배기 아들에게 망치를 주면, 아이는 어떻게 해야 할지 알 겁니다. 망치를 잡고 뭔가를 두드리기 시작하겠죠. 사람들이 아들에게 망치를 주지 않는 이유가 바로 그겁니다. 어포던스를 가진 물건은 설명이 필요 없습니다. 사람들은 그 사용법을 알고 있으니까요.

팻이 좋은 예를 들어줬습니다. 클로드 코드는 엄청나게 강력하지만, 포춘 500대 기업의 일반 직원들이 터미널을 열고 얼마나 활용할 수 있는지 직접 확인하는 것은 또 다른 이야기입니다. 강력한 기능을 갖추고 있지만, 가격적인 면에서는 다소 부담스러울 수 있습니다. 이는 앤트로픽에 대한 비판이 아니라, 오히려 이를 기반으로 사업을 확장하고자 하는 사람들에게는 기회입니다. 여러분의 역할은 특정 고객과 그들의 특정 문제에 맞춰 가장 효율적인 경로를 만들어, 고객이 업무 에 필요한 결과를 쉽게 찾을 수 있도록 돕는 것입니다.

제가 이해하는 어포던스(affordance)란 기술적 역량과 사용자의 실제 활용 능력 사이에 상당한 격차가 존재한다는 것을 의미합니다. 아무리 강력한 도구라도 사용자가 사용법을 모르거나 너무 복잡하다면 무용지물입니다. 애플리케이션 개발 기업의 기회는 바로 이 격차를 해소하고, 강력하지만 복잡한 기술을 단순하고 직관적인 사용자 경험으로 전환하는 데 있습니다. 이를 위해서는 사용자의 사고방식, 숙련도, 그리고 업무 환경에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 복잡한 기술 사용법을 사용자에게 가르치는 것이 아니라, 사용자의 기존 업무 습관에 맞춰 기술을 적용하는 것입니다.

확산 격차는 애플리케이션 계층 기업에게 세 번째 기회 차원입니다. 팻은 기능이 시장에 확산되는 속도가 해당 기능이 개발되는 속도에 비해 훨씬 뒤처진다고 지적합니다. 이러한 격차는 기반 모델이 포춘 500대 기업의 평균보다 빠르게 발전할 때 더욱 벌어지며, 그에 따라 기회도 커집니다.

제가 이해하는 관점, 혁신은 항상 연구실과 최첨단 기업에서 시작되지만, 대부분의 기업이 이러한 혁신을 도입하는 데는 시간이 걸립니다. 평가, 테스트, 통합, 교육 등의 과정이 필요하기 때문입니다. 특히 AI 시대에는 기술 발전 속도가 매우 빠르기 때문에 이러한 격차가 더욱 커집니다. 매일 새로운 모델과 기능이 출시되지만, 대부분의 기업은 여전히 ​​6개월 전 기술을 어떻게 활용해야 할지 고민하고 있습니다. 이러한 격차는 애플리케이션 레이어 기업들에게 기회를 제공합니다. 기업들이 이러한 격차를 해소하고 최신 기능을 실제로 활용할 수 있도록 지원하는 것입니다.

팻은 다음과 같이 요약합니다. 경쟁 우위 확보를 위해서는 고객의 관점에서 최대한 생각해야 하고, 가격 경쟁력을 확보하기 위해서는 고객이 가장 쉽게 제품을 구매할 수 있도록 해야 합니다. 이러한 가격 차이로 발생하는 격차가 바로 기회입니다. 이 세 가지 요소를 결합하면 AI 시대에 지속 가능한 경쟁 우위를 구축하기 위한 완벽한 프레임 가 됩니다.

하지만 팻은 여기서 멈추지 않았습니다. 그는 빈 공간이 채워지는 모습을 보여주는 슬라이드가 일부 사람들에게는 낙담을 주고 기회가 없다고 느끼게 할 수도 있지만, 중요한 것은 어떤 선두 자리도 안전하지 않다는 점이라고 강조했습니다. 기반 모델들이 엄청난 속도로 새로운 기능을 출시하고 있기 때문에 이미 시장 점유율을 확보한 것처럼 보이는 기업조차도 하룻밤 사이에 선두 자리를 내줄 수 있다는 것입니다. 동시에, 새로운 기능을 더 잘 활용하고 변화에 더 빠르게 적응할 수 있다면 누구든 승리할 수 있다는 것을 의미하기도 합니다.

저는 이 관점 에 전적으로 동의합니다. 안정적인 기술 환경에서는 선발 주자의 이점이 매우 중요하며, 네트워크 효과와 규모의 경제는 강력한 진입 장벽을 만들 수 있습니다. 그러나 급변하는 기술 환경에서는 이러한 장벽이 하룻밤 사이에 무의미해질 수 있습니다. 새로운 기능은 기존 제품 아키텍처를 쓸모없게 만들고, 새로운 상호 작용 방식은 사용자 습관을 바꿀 수 있습니다. 이것이 바로 팻이 "이 시대에 살고 있다는 것이 정말 멋지다"라고 말한 이유입니다. 혁신을 감행하고 신속하게 행동하는 사람들에게는 무궁무진한 기회가 주어집니다.

요원은 어디에나 있습니다.

소냐는 프레젠테이션에서 에이전트가 도처에 존재하는 세상을 그렸는데, 저는 그 비전이 흥미로우면서도 많은 생각을 하게 만들었다고 했습니다. 그녀는 사람들이 모든 분야에 에이전트를 만들고 있다고 말했습니다. 어떤 에이전트는 우스꽝스럽기도 한데, 예를 들어 오픈클로(OpenClaw) 에이전트가 이웃의 탈세를 세무 당국에 신고하는 경우처럼 말입니다(그녀는 "제발 그러지 마세요, 아니면 해도 괜찮을지도 몰라요"라고 농담조로 말했습니다). 또 어떤 에이전트는 기업가 정신을 발휘하여 건설 서비스를 판매하기 위한 생성형 미디어 캠페인을 운영하기도 합니다. 그리고 전문적인 차원에서는 세쿼이아 그룹 내부에서 누가 더 나은 에이전트를 만들어 업무를 더 효율적으로 수행할 수 있는지 경쟁하는 치열한 경쟁이 벌어지고 있다고 그녀는 덧붙였습니다.

에이전트 배포의 속도와 규모는 전례 없는 수준이 될 것입니다. 경제적 이점이 매우 명확하고, 에이전트 자체가 본질적으로 확장 가능하기 때문입니다. 그렇다고 해서 우리 인간의 일자리가 사라진다는 의미는 아닙니다. 소냐는 적응력이 인간 고유의 특성이라고 믿습니다. 하지만 애플리케이션 계층에서의 에이전트 배포는 매우 빠르고 대규모로 이루어질 것으로 예상됩니다.

이 모든 것을 종합해 보면, 에이전트 수는 기하급수적으로, 어쩌면 초기하급수적으로 증가하고 있습니다. 소냐는 상황이 정말 이상해지는 시점에 가까워지고 있다고 생각합니다. 에이전트들끼리 거래가 이루어지면 어떻게 될까요? 서로 돈을 지불할 수 있을까요? 에이전트들이 실제로 서로 조건을 협상할 수 있게 되면 어떻게 될까요? 사이버 보안 문제나 대규모 시스템 마비를 막기 위해 우리를 감시하는 거대한 에이전트 무리가 생겨날까요? 우리가 아는 것은 세상이 믿을 수 없을 만큼 빠른 속도로 이상해지고 있다는 사실뿐입니다.

저는 이러한 미래에 대해 기대감과 약간의 우려를 동시에 느낍니다. 기대되는 이유는 인간 생산성의 엄청난 도약을 의미하기 때문입니다. 이제 우리는 반복적이고 지루한 작업을 AI에 맡기고 더욱 창의적이고 전략적인 업무에 집중할 수 있게 되었습니다. 하지만 우려되는 점은 이러한 변화가 미지의 사회적, 윤리적 문제들을 야기할 수 있다는 것입니다. 자율적으로 거래하는 AI를 어떻게 규제해야 할까요? AI가 잘못된 결정을 내렸을 때 누가 책임을 져야 할까요? 이러한 질문들을 진지하게 고민해 봐야 합니다.

소냐는 엘리에저 유드코프스키(AI 보안 연구원)의 말을 인용하며 다음과 같이 마무리했습니다. "장기간 실행되는 에이전트가 등장했고, 그 성장세는 매우 뚜렷합니다. 기업가라면 누구나 AI 덕분에 엄청나게 어려운 일정을 완료할 수 있었던 사례를 알고 있을 것입니다. Zed의 네이선은 휴가 기간 동안 클로드 코드를 사용하여 3년짜리 달 착륙 프로젝트를 혼자서 완료했습니다. 브렛 테일러는 단 주말 만에 시에라를 재조립했습니다. 노션 팀은 단 6주 만에 800만 줄의 코드를 다시 작성했습니다."

누구나 이러한 시간 압축의 사례를 알고 있지만, 소냐는 AGI 랩 외부에서는 이러한 시간 압축을 겹쳐 놓았을 때 어떤 일이 일어나는지 이해하는 사람이 거의 없다고 생각합니다. 이것이 바로 지금 가능한 일입니다. 앞으로 100년 동안 만들 수 있을 거라고 상상하는 모든 것을 에이전트 덕분에 100일 만에 구현할 수 있습니다. 이 관점 저에게 깊은 울림을 줍니다. 우리는 점진적인 개선에 대해 이야기하는 것이 아니라 시간 차원의 압축에 대해 이야기하고 있는 것입니다. 이는 혁신의 속도가 기하급수적으로 증가할 것임을 의미합니다.

인지 혁명: 차세대 산업 혁명

콘스탄틴 뷜러의 발표는 아마도 이번 행사 전체에서 가장 철학적으로 심오한 내용이었을 것입니다. 그는 일을 두 가지 유형으로 나누었는데, 하나는 육체적 일이고 다른 하나는 인지적 일입니다. 육체적 일은 마치 포니 익스프레스의 소포나 팰컨 9 로켓의 인공위성 발사처럼 힘에 거리를 곱한 값, 즉 물리적인 움직임과 같은 것입니다. 인지적 일은 피타고라스의 정리 제안이나 딥마인드의 단백질 접힘 문제 해결처럼 의식적인 사고와 같은 것입니다. 이 두 가지는 매우 다른 유형의 일이지만, 콘스탄틴은 이 두 가지 모두 매우 유사한 혁명적 패턴을 따를 것이라고 믿습니다.

그는 육체노동의 혁명, 즉 산업혁명에 대해 이야기했습니다. 인류 역사의 대부분 동안 인간을 위한 거의 모든 노동은 인간이나 동물의 근육을 이용해 이루어졌습니다. 인간은 물건을 옮기고 동물은 사람을 끌었습니다. 이는 1700년경부터 시작되었지만, 수천 년 전으로 거슬러 올라갈 수 있습니다. 그러다 상황이 바뀌기 시작했습니다. 수력과 풍력, 증기기관이 등장했고, 그 발전은 가속화되었습니다. 증기기관, 내연기관, 전기 모터가 그 예입니다. 오늘날 2026년에는 지구상에서 인간을 위해 이루어지는 모든 육체노동의 99% 이상이 기계에 의해 이루어질 것으로 추정됩니다. 여러분을 이곳으로 데려온 비행기, 이 방에 있는 모든 물건의 제조 과정, 그리고 여러분이 지금 경험하고 있는 최고의 경험을 위한 모든 교통수단까지 모두 기계의 힘으로 만들어진 것입니다.

콘스탄틴은 인지 영역에서도 비슷한 패턴이 나타날 것이라고 믿지만, 우리는 훨씬 초기 단계에 있다고 말합니다. 인류 역사의 대부분 동안 지구상의 모든 사고는 주로 인간에 의해 이루어졌으며, 양치기 개처럼 양을 모는 동물들의 작은 기여가 있었을 뿐입니다. 천문 관측 기구인 아스트롤라베나 시계처럼 기계적인 작업도 극히 일부에 불과했습니다. 지난 몇 세기 동안, 전자 컴퓨팅이 등장하기 전까지는 발전이 미미했습니다. 지난 100년 동안, 인간으로서 당신을 위해 매 순간 수조 건의 계산이 이루어지고 있다는 사실을 생각해 보십시오. 이 모든 지속적인 인지 작업, 즉 매 순간 우리에게 제공되는 수조 건의 계산을 생각해 보십시오.

콘스탄틴은 신경망이 차세대 핵심 기술이며, 가까운 미래에 지구상 인지 활동의 99.9%가 기계에 의해 이루어질 것이라고 믿습니다. 두 혁명 사이의 유사점은 매우 분명합니다. 다행히 우리는 이미 그러한 혁명을 경험한 적이 있습니다. 인지 혁명은 산업 혁명과 매우 유사하지만, 규모와 속도는 훨씬 더 클 것입니다.

이 관점 나에게 깊은 생각을 하게 했다. 육체노동처럼 인지적 노동마저 기계에 완전히 대체된다면 어떤 의미일까? 인간으로서 우리의 역할은 무엇일까? 콘스탄틴은 네 편의 단편 소설을 통해 그 답을 제시한다.

미래에 관한 네 가지 이야기

콘스탄틴의 네 가지 이야기는 제게 깊은 감동을 주었고, 각각 인공지능 시대에 대한 중요한 진실을 드러냈습니다. 첫 번째 이야기는 알루미늄에 관한 것입니다. 19세기 중반, 미국은 초대 대통령이자 위대한 전쟁 영웅인 조지 워싱턴을 기리는 웅장한 기념비를 세우고 싶어 했습니다. 당시 세계에서 가장 높은 건물이었던 워싱턴 국립 기념비를 설계하고, 그 꼭대기에 세계에서 가장 귀한 금속인 100온스(약 283g)를 장식하려고 했습니다. 이 금속은 너무나 귀해서 맨해튼의 티파니 매장에 전시될 정도였습니다. 그 금속이 바로 알루미늄이었습니다.

워싱턴 국립 기념물이 완공된 지 수십 년 만에 한 젊은 발명가가 토양에서 알루미늄을 분리하는 전기분해 공정을 고안해냈습니다. 그리고 수십 년 후, 알루미늄은 사탕과 샌드위치를 ​​포장하는 데 사용되었고, 사용 후에는 쓰레기통에 버려졌습니다. 알루미늄은 지능이고, 전기분해는 인공지능입니다. 우리는 박사 학위 수준의, 습득하는 데 수십 년이 걸리는 가장 귀중한 기술들을 너무나 쉽게 사용할 수 있고, 사용 후에는 구겨서 쓰레기통에 버릴 수 있는 세상으로 진입하려 하고 있습니다.

이 비유는 정말 적절합니다. 우리는 특정 인지 능력을 귀중하고 희소한 것으로 여겨왔지만, 인공지능은 이러한 능력을 값싸고 흔하게 만들어주고 있습니다. 이는 인간 지능을 폄하하려는 것이 아니라, 기술 발전이 가치의 개념을 어떻게 재정의하고 있는지를 보여주려는 것입니다. 전문 지식이 알루미늄처럼 흔해진다면, 진정으로 가치 있는 것은 무엇일까요?

두 번째 이야기는 외계 설계에 관한 것입니다. 오늘날 우리가 보는 세상은 인간을 위해 설계되었습니다. 우리가 세상의 거의 모든 인지 작업을 수행하기 때문에 우리 두뇌에 맞게 최적화되어 있습니다. 기계가 인지 작업을 수행할 때는 상황이 조금 다릅니다. 2006년 NASA는 대규모 우주 임무에 사용할 안테나를 최적화하고 있었습니다. 전통적으로 NASA의 안테나는 특정 전력 제약 조건 하에서 표면적이 최적화된 아름다운 기하학적 대칭 패턴을 띠고 있습니다. 이번에는 진화 알고리즘(강화 학습과 유사)이 처리하도록 컴퓨터에 맡기겠다고 발표했습니다. 그 결과 훨씬 더 생산적인 안테나가 탄생했지만, 인간의 사고방식으로는 직관적이지 않았습니다.

인공지능 시대에 우리가 인지 능력을 기계에 맡기게 되면, 우리에게 직관적이지 않은 결과가 나타날 것입니다. 인공지능이 칩, 자동차, 건물을 설계할 때, 그 모습은 우리가 생각하는 것과는 매우 다를 수 있습니다. 인공지능은 우리와 다르게 생각하기 때문에, 우리가 앞으로 나아갈 세상에 대해 열린 마음을 가져야 합니다. 인공지능은 마치 외계 생명체처럼 생각할지도 모릅니다.

이 이야기는 인공지능의 결과물을 인간의 직관으로 판단해서는 안 된다는 것을 다시금 일깨워줍니다. 인공지능은 우리가 상상조차 하지 못했던 해결책, 낯설거나 세련되지 않아 보일지 모르지만 훨씬 효과적인 해결책을 찾아낼 수도 있습니다. 우리는 이러한 '낯선 미학'을 존중하는 법을 배워야 합니다.

세 번째 이야기는 새롭게 떠오르는 과학에 관한 것입니다. 산업혁명 초기에 뉴코먼과 와트 같은 위대한 엔지니어들은 내연기관을 완성했습니다. 기본적으로 피스톤에 석유화학 물질을 넣고 점화하면 수백만, 수십억 개의 입자가 폭발하면서 피스톤을 움직이는 원리입니다. 거의 한 세기 동안 이 모든 것은 미세 조정과 보완의 연속이었습니다. 엔지니어들은 "아, 이렇게 하니까 좀 더 잘 되네."라고 말하곤 했습니다. 규모 법칙 같은 것도 발견되긴 했지만, 결국 엔지니어들이 기존 제품을 가지고 실험하며 어떻게 하면 조금씩 개선할 수 있을지 고민하는 과정이었습니다.

120여 년 후, 사디 카르노가 등장하여 이 모든 것을 새로운 과학인 열역학으로 체계화했습니다. 그는 "잠깐만, 수백만, 수십억 개의 입자가 있는데, 우리는 이 모든 입자의 형태를 실제로 체계화할 수 있다"고 말했습니다. 그렇다면 뉴런은 수십억 개, 토큰은 수조 개에 달하는 셈입니다. 현재 우리는 인공지능 분야에서 아직 초기 단계에 머물러 있습니다. 인공지능이 완전히 이해된 과학이라고 생각할지 모르지만, 사실은 그렇지 않습니다. 앞으로 수십 년 안에 우리는 열역학만큼 근본적인 과학을 제시할 것입니다. 어쩌면 이 자리에 계신 누군가가 그러한 과학을 제안할지도 모릅니다. 이 과학은 고등학교에서 가르쳐지고, 매우 근본적인 학문이 될 것입니다. 이 과학은 우리가 인공지능을 이해하고, 나아가 의식을 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.

이러한 관점 통해 저는 우리가 인공지능을 이해하는 방식이 아직 매우 피상적이라는 것을 알게 되었습니다. 지금 우리가 하는 일의 대부분은 초기 증기기관 엔지니어들처럼 경험적인 접근 방식에 기반하고 있습니다. 하지만 언젠가 누군가가 인공지능의 작동 원리를 설명하는 완벽한 이론적 프레임 제시할 것이고, 그때가 바로 혁명적인 순간이 될 것입니다.

네 번째 이야기는 비이성의 예술에 관한 것입니다. 인류 역사의 대부분, 수만 년에 걸쳐 예술은 사실주의를 향해 발전해 왔습니다. 2만 5천 년 전의 동굴 벽화, 이집트 상형문자, 그리스 도자기, 르네상스 회화, 그리고 사실주의 미술로의 위대한 변혁에 이르기까지 말입니다. 그 차이를 보십시오. 수만 년의 세월 끝에 인류는 마침내 승리했습니다. 그러다 공학의 발전, 다게레오타입 사진술, 초기 사진술이 등장하면서, 그림 한 점 한 점을 수십 년 동안 완벽하게 다듬어 온 기술은 갑자기 사라져 버렸습니다.

세상은 어떻게 반응했을까요? 사람들은 회화가 끝났다고 생각했습니다. "기계가 인간보다 훨씬 잘할 수 있으니 예술은 끝났어."라고 말이죠. 그래서 어떻게 되었을까요? 인류는 어떻게 대응했을까요? 인류는 "예술의 목적은 눈으로 보는 순간을 포착하는 것인가, 아니면 마음과 영혼이 느끼는 순간을 포착하는 것인가?"라는 질문을 던지며 대응했습니다. 인상주의, 표현주의, 입체파, 신표현주의. 이 모든 새로운 예술 형식은 과학의 엄청난 변화에 대한 인류의 반응이었습니다.

2,500년 전, 그리스 철학자 프로타고라스는 "인간이 만물의 척도이다"라고 썼습니다. 이는 진공 상태에서는 그 어떤 것도 인간에게 가치를 지니지 못한다는 뜻입니다. 알루미늄도, 예술도, 지능도 마찬가지입니다. 모든 것은 경험을 통해 가치를 지닙니다. 인공지능은 일을 할 수 있고, 앞으로도 할 것입니다. 하지만 인간관계만이 우리에게 의미를 부여합니다. 오늘 우리가 이 자리에 모인 이유도 바로 그것입니다. 10년 후, 일의 모습은 지금과는 매우 다를 것이고, 많은 것이 변할 것입니다. 하지만 한 가지는 변하지 않을 것입니다. 바로 오늘 여러분이 주변 사람들과 쌓는 관계가 지속될 것이라는 점입니다. 이것이 바로 여러분이 훗날 돌아보게 될 것이고, 오늘날 우리에게 가치를 주는 것입니다.

이 결말은 제게 깊은 감동을 주었습니다. 인공지능의 능력, 효율성, 생산성에 대한 온갖 논의 끝에 콘스탄틴은 우리에게 진정으로 중요한 것이 무엇인지, 바로 인간적인 연결이라는 사실을 일깨워줍니다. 인공지능은 일을 할 수는 있지만, 그 일에 의미를 부여할 수는 없습니다. 오직 인간만이 그것을 할 수 있습니다.

이 혁명에 대한 나의 깊은 성찰

연설 전체를 듣고 나서 저는 몇 가지 심오한 깨달음을 얻었습니다.

첫째, 우리는 분명 역사적인 전환점에 서 있습니다. 세쿼이아 연구소의 "이것이 바로 인공 일반 지능(AGI)이다"라는 선언은 과장이 아니라 실제 역량에 기반한 실용적인 판단입니다. 비즈니스 관점에서 볼 때, 에이전트가 실패에서 회복하고 작업을 완료하기 위해 끈기 있게 노력할 수 있다면 충분합니다. 공상 과학 영화처럼 초지능을 기다릴 필요가 없습니다. 우리는 이미 판도를 바꿀 수 있는 도구를 보유하고 있습니다.

둘째, 속도는 이 혁명의 가장 두드러진 특징입니다. 100년이 걸릴 작업을 100일 만에 완료할 수 있다는 말은 결코 과장이 아닙니다. 저는 주변에서 인공지능을 활용하여 이전에는 수개월이 걸리던 작업을 처리하는 사례를 점점 더 많이 목격하고 있습니다. 이러한 시간 단축은 누적 효과를 가져와 혁신 속도를 기하급수적으로 증가시킬 것입니다. 즉, 기회의 창이 매우 짧기 때문에 우리는 신속하게 행동해야 합니다.

셋째, 고객 중심주의는 그 어느 때보다 중요합니다. 기술이 빠르게 변화하는 시대에 유일한 기준은 고객의 요구입니다. 기술적 역량은 매일 변화하지만, 고객이 해결하고자 하는 문제는 비교적 변함없이 유지됩니다. 고객을 깊이 이해하고 그들을 중심으로 솔루션을 구축할 수 있는 기업이야말로 진정한 경쟁 우위를 확보할 수 있을 것입니다.

넷째, 에이전트가 도처에 존재하는 세상을 준비해야 합니다. 이는 공상 과학이 아니라 곧 닥칠 현실입니다. 에이전트의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 사회, 경제, 법률 모두 적응해야 할 것입니다. 에이전트 간의 상호작용을 관리하고 그들의 행동이 인간의 가치에 부합하도록 보장하는 새로운 프레임 구축해야 합니다.

다섯째, 그리고 가장 중요하게는, 인간관계는 모든 기술 변화의 중심에 남아 있습니다. 인공지능은 우리를 더욱 효율적으로 만들어 줄 수 있지만, 사람들 사이의 관계와 정서적 유대감을 대체할 수는 없습니다. 기계가 인지 작업을 대신하는 세상에서 진정으로 가치 있는 것은 창의성, 공감 능력, 호기심, 적응력과 같은 인간 고유의 자질일 것입니다.

저는 우리가 역사적인 순간을 목격하고 있다고 믿습니다. 인지 혁명은 산업 혁명처럼 세상을 근본적으로 변화시킬 것이며, 다만 그 규모와 속도가 훨씬 더 클 것입니다. 이는 매우 흥미로우면서도 경외감을 불러일으키는 일입니다. 우리는 이 혁명이 소수만이 아닌 모든 인류에게 혜택을 줄 수 있도록 해야 할 책임이 있습니다. 이를 위해서는 기술 전문가, 정책 입안자, 기업가, 그리고 일반 시민을 포함한 우리 모두의 공동 노력이 필요합니다.

세쿼이아의 연설은 매우 고무적이었지만, 동시에 많은 질문을 던졌습니다. 우리는 이러한 미래를 맞이할 준비가 되어 있을까요? 우리의 교육 시스템, 법률 프레임, 그리고 사회 구조는 변화의 속도를 따라갈 수 있을까요? 효율성을 추구하는 과정에서 인간성을 잃지 않으려면 어떻게 해야 할까요? 이러한 질문들을 진지하게 고민하고 논의해야 합니다.

답이 무엇이든 간에 한 가지는 분명합니다. 자동차는 우리 삶에 들어왔지만, 더 빠른 말은 아닙니다. 우리는 이 차를 운전하는 법, 더 나은 차를 만드는 법, 그리고 가장 중요한 것은 이 차가 우리를 더 나은 미래로 이끌어 줄 수 있도록 하는 법을 배워야 합니다.