결론(요약)
이 대담의 핵심은 **“AI는 거품 논쟁과 무관하게 멈추지 않는 ‘혁명의 수레바퀴’이며, 이미 깔린 디지털 인프라(Internet/Smartphone) 위에서 산업·교육·의료·자율주행·휴머노이드·방산까지 전면 재편을 촉발한다”**입니다. 거품이 일부 꺼져도 자본+인재가 이미 출발했고, 그 결과 승자독식(독점)과 대규모 구조조정이 동시에 발생한다는 메시지입니다.
1) AI 발전 속도: “한 달 전도 구식”
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교수 본인 체감으로 AI 변화 속도는 ‘월 단위’로 구간이 바뀔 정도라고 말합니다.
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활용 방식은 퍼플렉시티(Perplexity), 제미나이(Gemini) 등을 통해 **개인 맞춤형 브리핑(매일 오전 10시 뉴스/이벤트/산업동향)**을 자동화하는 식입니다.
→ 핵심은 “AI를 비서처럼 루틴화(Workflow化)하면 생산성이 즉시 올라간다.”
2) ‘AI 거품론’에 대한 답: 닷컴버블과 다르다
(1) 돈의 규모가 이미 임계점을 넘었다
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“AI 상위 10대 기업 시총 합”을 예시로 들어,
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2024-06-27: 2경 3천조
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2024-11-01: 3경 7천조
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2024-11-30: 유사 수준 유지(구글 급등이 엔비디아 하락을 상쇄)
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요지는 돈이 너무 크게 몰려 혁명 자체가 멈추기 어렵다는 것.
(2) ‘인터넷’은 버블이 꺼져도 결국 문명이 됐다
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2000년 닷컴 붕괴 이후에도
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유튜브(2005), 아이폰(2007)이 나오며
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결국 인터넷/스마트폰 문명으로 고착.
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동일 논리로 AI도 버블이 일부 꺼져도 혁명은 진행된다고 봅니다.
(3) 다만 “많은 기업이 탈락”한다
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핵심 메시지:
“버블이 꺼지는 방식이 ‘전체 붕괴’가 아니라, 경쟁에서 지는 기업들이 파산하는 형태로 나타날 가능성이 크다.”
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즉, AI는 멈추지 않되, 시장은 더 냉혹해진다(승자독식).
3) AI는 왜 더 빨리 퍼지나? (인프라 관점)
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인터넷·PC·모바일 인프라가 이미 완성된 상태에서,
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AI는 “말로 시키면 된다”는 형태로 UX가 단순해져 확산 저항이 낮다.
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따라서 과거 인터넷 보급처럼 “세팅/설치/학습 장벽”을 다시 겪지 않는다.
→ 결론: AI는 ‘인프라 위를 달리는 레이어(Platform Layer)’라서 확산 속도가 다르다.
4) 일자리 충격: “부정적 영향이 현실적으로 더 크다”
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한국 기준 현실 인식: 대체될 일자리가 많다.
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그러나 역사적으로 인류는
“적은 에너지로 많은 일을 하는 선택”을 포기하지 않았다(사피엔스 논지 인용).
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결과적으로 사회는 규제로 되돌리기보다, 부정적 효과를 흡수하면서 적응하게 된다는 주장입니다.
5) 산업에서 이미 ‘성과’가 나는 사례 (AI 에이전트)
(1) 팔란티어(Palantir) + 병원 보험 청구 자동화 사례
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뉴욕 마운트 시나이 병원 사례로,
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보험 거절(과잉진료) 판정/대응 서류 작업을 AI가 처리
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인건비 약 1,000만 달러 절감
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의사들이 처방 전에 AI에게 “과잉인지” 문의 → 과잉진료 감소
→ 포인트: AI는 비용 절감 + 의사결정 개선을 동시에 만든다(더블업).
(2) 콜센터/텔레마케팅 자동화
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LM 기반 대화 능력이 올라가면서 실제 인간 상담 수준에 근접.
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24시간 운영 + 인력 대체로 산업 구조 재편이 가속된다고 봅니다.
6) 가장 큰 변화 영역: 교육 + 의료 (제프리 힌튼 언급)
(1) 교육: “AI 과외 선생님”의 파괴력
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맞춤형 튜터링(1:1) + 24시간 + 저비용(월 3만원 수준)이라는 프레임.
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한국 학생이 질문을 안 하는 문제도 AI는 해결(자존심 상하지 않음).
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따라서 사교육 격차 완화 가능성도 제시.
하지만 현실 장벽:
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교육과정(Curriculum) 자체가 재설계되어야 하고,
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교사·학부모·제도 저항이 큼.
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“AI로 숙제를 잡아낼 게 아니라, AI로 해야만 하는 숙제로 바꿔야 한다”라는 주장.
(2) 의료: 진단 정확도 향상 + 규제 충돌
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MS가 만든 AI 진단 시스템이 스탠퍼드 테스트에서
AI 88% vs 의사 73% 언급.
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한국은 의료 데이터가 많지만 규제/기득권 구조 때문에 투자·사업화는 미국으로 간다는 관점.
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전략 제안: “대체”가 아니라 “보조”로 진입(현실적 완충).
7) 자율주행(FSD)·로봇(Physical AI) = ‘데이터 학습’이 승부
(1) 자율주행
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한국은 “감독형 FSD” 수준으로 제한.
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반면 미국/중국은 무감독형 또는 무인택시(웨이모, 중국 우한) 데이터를 축적.
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논지: 우리는 관념 논쟁(책임 소재)에 머무르지만, 세계는 데이터로 진입한다.
(2) 휴머노이드(인간형 로봇) — 돈이 붙으면 폭발한다
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로봇 생태계 구축에
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부품(중국)만 100조,
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전체 개발·양산 준비에 최소 500조급이 필요하다고 언급.
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그런데 AI 빅테크는 시총의 1%만 투자해도 수십조 단위 → 이 게임이 가능해짐.
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엔비디아(코스모스/옴니버스) 기반 “디지털 트윈(Digital Twin)” 학습으로
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모델하우스에서 영상만 찍어 보내면
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가상공간에서 로봇을 대규모 훈련
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실제 로봇은 최종 검증만 수행
→ 핵심: 가상 학습(시뮬레이션) + 데이터 + 자본이 로봇을 현실화한다.
8) 방산(Defense)과 AI: 이미 전쟁 양상이 바뀌었다
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드론/로봇은 우크라이나 전쟁에서 게임 체인저가 됨.
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팔란티어의 정보통합 시스템(고담)이 전세에 영향을 준 사례 언급.
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미국은 AI 기반 무기 통합체계 구축 중이고,
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한국은 제조 역량이 강해 방산 협력 확대가 기회가 될 수 있다는 주장.
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요지는 “AI 역량을 돈 받고 키울 수 있는 환경(방산)”이 열린다는 관점입니다.
9) ‘정해진 미래’ 프레임: 결국 생존에 유리한 선택이 이긴다
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인류는 “생존에 유리한 쪽”을 선택해 왔다.
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AI는 “적은 에너지로 많은 일”을 가능케 하므로 되돌릴 수 없다.
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따라서 개인·국가 모두 AI에 올라타는 전략이 필수라는 결론으로 귀결됩니다.
10) 마지막 메시지: “미친 꿈이 다음 세대의 유산”
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기술 자체보다 중요한 것은 도전적 세계관(세계관 전환).
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한국은 지난 30년간 ‘불가능해 보이던 꿈’을 현실로 만든 나라라는 자신감.
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K-팝 팬덤 + 휴머노이드 같은 ‘문화+기술 결합’의 새로운 글로벌 상품을 만들 수 있다는 상상(스토리)을 제시합니다.
파현 선생님용 실전 적용 포인트 (짧고 강하게)
A. 개인/조직 운영
1.
AI 브리핑 루틴화: 매일 10분~30분, “내 업무/관심사 기반 뉴스·보고” 자동화
2.
AI 에이전트형 업무 분해: 반복 서류/고객응대/리서치 자동화부터 붙이기
3.
‘잡아내기’가 아니라 ‘AI로 해야 하는 업무’로 설계 전환
B. 투자/산업 인사이트
1.
거품이 꺼져도 혁명은 지속(자본+인재의 관성)
2.
다만 승자독식: 2등 이하/추격 실패 기업은 급격히 탈락
3.
큰 흐름: 교육·의료·자율주행·로봇·방산이 “데이터+규모의 경제”로 재편
C. 한국형 리스크
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규제/기득권 충돌로 “기술은 연구하되, 투자·사업화는 해외로” 빠져나갈 가능성
→ 대응: “대체”가 아니라 보조/증강(Augmentation) 프레임으로 현실 진입
