[요약리뷰] 김작가V - 앞으로 부가 몰릴 곳, 자그만치 6000조, 이경일 솔트룩스 대표

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**한글 요약:**

이경일 대표는 인공지능과 블록체인, 그리고 가상 자산에 대해 깊이 있는 토론을 진행하였습니다. 특히, 자산으로서의 크립토커런시의 가치와 스마트 계약, AI의 활용 가능성에 초점을 맞추었습니다. 또한, 대한민국의 인구 변화와 그로 인한 경제적 도전을 언급하며, 향후 AI 기술이 중요한 역할을 할 것이라 강조했습니다. 변화를 받아들이고 적응하는 것의 중요성을 설명하며, AI 시대에 적응하지 않으면 큰 어려움에 직면할 것임을 경고했습니다.

**English Summary:**

Lee Kyung-il, the CEO, engaged in an in-depth discussion on artificial intelligence, blockchain, and the value of cryptocurrencies as assets. He focused on the potential of smart contracts and the applicability of AI. He also mentioned South Korea's demographic changes and the economic challenges that come with it, emphasizing the significant role AI technology will play in the future. He stressed the importance of embracing and adapting to change, warning that failure to adapt to the era of AI could lead to significant difficulties.

 

전세계 6천조 부가 몰릴 겁니다, 큰돈 벌 기회 '여기서' 터진다 (솔트룩스 이경일 대표 풀버전) - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=71BPvlLweZ4

Transcript:
(00:00) [음악] 샘 알트만이 뭐 9천점 모은다고 했잖아요 막 말도 안 되 소리 하고 있다 지금 mn 시총이 얼만데 9천 조는 어떻게 모냐 하는데 근데 9천 조가 실제로 존재하는 돈이라는 믿음을 주는 게요 그 중국 시총이 지난 2년인가 빠진게 9천 조예 그니까 시총이 빠졌다는 건 적어도 돈이 움직일 수 있는 여지가 있는 거죠 돈이 들어올 수 있는 여지도 있고요 근데 그렇다고 해서 구천 절가 모여질 거냐 그래 보이진 않아요 근데은 모을 수 있다고 봐줘요 비트코인은 어떻게 보자면 모든 코인과 토큰게 할아버지인 거니까요 그 조상님이 어떻게 돼야 될지를 함부로 얘기하기는 어려운데 블록체인고 다양한 토큰들 코인들에 그는 임팩트가 AI 연관 가능성이 크다고 봐요 정 반대 방향은 AI 블록체인이 들러붙는 거예요 채치 피티는 개인화 될 거고요 각 개인마다 AI 가지게 될 거예요 요즘 외야 개발속도 저희 같은
(01:17) 이런 민간인 일반인 입장에서 봤을 때는 너무 정신 없을 것 같은데 그 현업에 있는 분들은 훨씬 다르게 느낄 것 같아요 더 정신 없죠 제가 AI 처음 시작한 거가 오래간 만 30년이 그든 대학교 4학년 때 AI 본격 시작하고 대학교 상 때 첫 회사를 설립했으나 근데 그 회사 꽤 키우고 그리고 저는 LG는데 연구소에 들어가서 일하다가 나와서 지금 솔트룩스 창업을 2000년에 했으니까 꽤 오랜 기간 동안 일을 했는데 그 30년보다 지난 3년이 지난 3년보다 지난 3개월이 더 빠른 거 같아요 아 그냥 느낌 말고 진짜요 진짜로 진짜로 더 빠르고요 진짜로요 어 그래서 지금 제가 자료 화면 하나 준비했는데요 이거 인공지능 모멘트 써 있죠 모멘트 순간이란 얘기인데 지금 이거는 연도에 2005년부터 2023년까지 2005년부터 인공지능이 약간 시작이라 보면 되는 건가 아닙니다 인공지능 시작은 1945년 보는게 맞아요 이제 본격적으로 일반인들에게 인공지능 기술 그중에서 특히 기계가 스스로 공부하는 기계 학습 기술이 상용화되기 시작하는게이 무렵이 세로축은 이제 인공지능의 뇌의
(02:17) 크기예요 그 쉽게 설명을 하면 우리 뇌에는 신경 세포가 있잖아요 신경 세포라고 옆에 있는 신경세포는 서로 정보 교육관을 하기 위해서 뭔가 이렇게 가지가 뻗어져 있어 정보 공유를 해요 이거를 우리가 시냅스고 얘기해 아 거기까지 합니다 시냅스의 개수 비 비슷하다고 보셔요 그래서 이런 파라미터의 수라는게 인공지능의 능력 혹은 학습 능력고 꼭 비례하지 않지만 상징적인 의미로 많이 사용을 해요 그래서 이게 보면 맨처음에 시작할 때는 100k 터 시작했어요 천만 10만 개 정도니까 굉장히 작아요 초파리보다 훨씬 작습니다 그래서 우리가 기억하는 알파고가 약 밀리언이 그 100만 천만 개 정도가 알파 개였어요 알파고 있어요데 보시면서 이렇게 증가되는 걸 보면요 한 칸 한 칸이 배씩 있니다 한 칸 두 칸에서 1 2 3 4가 아니라 열배 1천배 뭐 만 배 뭐 이렇게 올라가는 거거든요 그래서요 세로축이 우리가 로그 10이라 그러는데 이렇게 기하급수적으로 증가되는데 한마디로 매 5년마다 인공지능 발전이 대략 1,000 배씩 올라간다고 보시면 돼요 지난 5년도
(03:15) 대략 1,000배 이상이 증가됐고 근데 지난 5년은 이렇게 보면 기울기가 요렇게 됐다 이렇게 가파르게 올라가잖아요 지난 3년 동안에 1,000배 이상이 올라갔습니다 그러니까 천배가 뭔가 발전한다는 거는 참 어마어마한 발전 속도인 거고요 요거랑 비슷했던 게 바로 핵 발전했던 때도 그랬어요 작년에 영화 오퍼 앤 하이버라고 있었잖아요 트리니티 실험을 하고 나서 핵폭탄 실험이고 이쪽도 기하급수적으로 이렇게 늘어나는데 20년 동안에 매 5년마다 거의 1천 배씩 증가되는 형태로 이제 폭탄이 커졌던 거죠 엄청나게 발전이 빠르고 발전 빠른 거 체감하는 정도가 아니라 이제 저희들도 자고 일어나면은 미칠 정도인 거죠 지금은 GPT 4까지 있잖아요 어 근데 GPT 2가 2020년 전이었어요 2019년 인가요 무료에 나 었어요 아 진짜요 근데 그때는 왜 거기 아는 사람이 없었던 거 같은 일반 저희 회사는 GPT 2 레벨을 발전시켜서 GPT 2.
(04:11) 5를 만들어서 굉장히 다양한데 많이 쓰고 있었거든 근데 일반인은 몰랐었죠 이유가이 GPT 2는 개발자들만 썼었지 일반인은 못 썼어요 근데 GPT 3에 대화 나누는 걸 붙여서 만든게 체치 PT 든요 그래서 체치 ptga 나오면서 이제 큰 변화를 만들어낸 거죠 작년인 2021년이 굉장히 큰 변화가 만들어진 해라고 보셔도 될 거 같아요 아 빅테크 기업들이 노도 나도 AI 뛰어들고 있잖아요 그 이유랑 빅테크로 뭐 대표적으로 많은 분들 일곱 개 기업 정도 알고 있긴 한데 AI 분야 가장 선두하고 있는 기업의 순서는 어떻게 돼 가계 사별 나가고자 하는 방향은 어떻게 되나요 일단은 첫 번째 왜 이렇게 AI 목숨을 거냐 그러니까요 과거에 새로운 혁신이 있었을 때 연간 성장률이 적어도 15% 많게는 40% 아지 성장하던 회사들이 있었죠 아마존도 초개 그랬었고 마이크로소프트도 그렇고 구글도 그렇고데 이런 회사들의 평균 성장률이 이제는 몇 퍼센트 대로 저성장으로 들었으지가 몇 년이 이미 됐어요 참 쉽지 않은 거죠 거기에다 이익률이 나빠지기도 했었고요 반면에 AI 관련돼서 최근에 했었던 회사를
(05:12) 보면 오픈 AI 아는 회사 잘죠 체치 PT 만든 회사이 회사는 매출이 0에서 매출이 수조원이 됐어요 1년 사이에 그니까 이거는 몇 배로 얘기할 수 있는 그니까 그니까 성장률이 몇퍼냐고 얘기할 수 없는 지경에 해당이 되는 거고 이런 현상이 아마도 향후 10년 동안에 지속될 가능 성 매우 높은 거죠 그건 필연적으로 그래서 거기에 이제 숟가락을 얹어야 겠는 이제 빅테크 회사들은 거의 숙명적인 거죠 해도 되고 안 해도 되는게 아니라 여기서 경쟁에 밀리게 되면 바로 무너지니까 바로 직전에 있었던 스마트폰 나왔었던 그것도 2009년이 2009년도에 아이폰 3가 나왔을 때만 하더라도 전 세계 1등 휴대폰 만들어면서 녹기 하였거든요 2등 모토를 왔습니다네 5년 안 돼서 다망 있죠 그러니까 지금 하는 거는 새로운 성장의 기회이면서 향후 5년 길게는 10년내 내외 지금이 시장에서 주도권을 잡지 않으면은 그건 생존하기 어려울지도 모르죠 그럼 분전 지금 가장 선두하고 있는 기업의 순서는 어떻게 되나요 여러 각도로 볼 수 있는데요 기술적으로 선도하는 된 구글이 구글이
(06:11) 어떻게 보자면 핵심 기술하고 핵심 알고리즘을 다 만들었다고 보도 가원이 아니니까요 지금도 사진 마찬가지예요 가장 어렵고 가장 진보적인 서비스 또는 진보적인 인공지능 기술은 구글에서 가장 많이 나와요 그런데 문제는 그거를 상용화시기 그리고 그걸로 돈을 벌고 있는 데는 마이크로소프트고 오픈 AI 힘을 합친 거죠 그러니까 누가 1등이냐 하면 돈 버는거나 사업을 파급 5는 걸로 보면은 마이크로소프트 플러스 오픈 AI 그요 그다음에 누가 원천 기술 부분에 있어서 가장 에너지나 경쟁력을 가지고 있냐 라면 구글이라고 볼 수가 있는 거고요 그다음에 완전히 다른 방식으로 다른 생태계를 만들고 있는 기업이 누구냐 그러면 aws를 볼 수가 있고요 그다음에 메타 같은 경우도 완전히 새로운 전략을 가져고가 있어요 어쨌든 마이크로소프트고 엔터프라이즈 시장 경쟁은 불가능하고 또 구글하고 기술 경쟁은 불가능하기 때문에 현재 선택한 전략은 오픈 소스 전략이에요 예 오픈 소스 전략은 자기가 만든 기술을 공짜로 다 풀어 놓는 거예요 그래서 생태계를 지배하는 건데 대표적으로
(07:10) 오픈 소스로 성공하는 회사가 바로 구글이지 그래서 구글은 그 두 가지를 지금 다 시작하기 시작을 했는데요여간에 안드로이드가 맨 처음에 오픈 소스를 시작했어요 그래서 이거를 전 세계에 있는 하드웨어 휴대폰에 다 깔기 시작하니까 이젠 로열티를 내라라고 바꾼 전략이죠 그게 지금 메타가 하고 있는 전략이에요 스타업 기준으로 본다면 최근에 가장 장 주목받고 있는 회사는 당연히 한국에서 솔트룩스 일 거 같고요 전 세계 기 기준으로 보면은 클로드 아고 하는 제품을 봐야 되고요 그다음에 퍼플렉시티는 서비스를 내놓은 사업인데 한 회사는 오픈 AI 엔지니어들이 야 이거는 내가 나와서 창업하는게 좋겠어 하고 나온 회사고 또 하나에서는 구글에서 인공지능 관련된거나 검색을 하던 팀이 나와서 또 만든 회사입니다 그래서 이런 회사들이 예를 들면 뭐 규모나 사업으로 보자면 관점마다 1 2등을 다투기 도 하고 또 주목받는 기업들 중에 몇 몇인 거죠 지금 주요네 개 기업이 그러면 이제 MS 구글과 메타 아마존 그렇죠 그 정도가 이제 빅테크 기업으로 볼 수 있고요데 히든 잠용
(08:12) 그러니까 숨어 있는 잠 그니까 그냥 잠룡이 잠룡으로 볼 수 있는 데가 테슬라도 즐기게 볼 필요는 있어요 테슬라가 가지고 있는 그 AI 인프라스트럭처가 물론 타겟하는 시장은 지금 잘 주행 자동차랑 옵티머스고 하는 로봇이죠 근데 로봇과 잘 주행 자동차의 가장 근본적인 밑바탕은 AI 그요 그 AI 작동시키기 위해서 전 세계에서 가장 큰 인공지능 엔진과 그다음에 인공지능 서버 다시 해서 하이퍼포먼스 컴퓨터라데 아주 슈퍼 슈퍼 컴퓨터를 보유하고 있는 기업이 그게 테슬라예약 설계할 힘을 갖고 있는 거죠 근데 알파벳이 기술로는 가장 발전되 있잖 뭔가 상업용으로는 잘 전환이 못 되고 있잖아요 그렇죠 알파벳은 그 어떤 상업용으로 지금 준비를 하고 있나요 그니까 알파벳도 서비스에 적용을 하고 있죠 예를 들 자면은 전에는 드라고 해서 검색 엔진에 결합한 거 그리고 지금은 이제 제미 나이라고 해서 서비스를 시작을 했어요 근데 이게 비즈니스 모델을 본격적으로 얹지 않은 거죠 마이크로소프트나 오픈 AI 럼 그 이유가 여러 가지가 있는데요 우선 첫 번째는 수치 상이나 과학 기술적으로는
(09:16) 오픈 AI GPT 4나 마이크로소프트보다 좋다고 주장을 하는데 양자들의 써 보면 여전히 GPT 4가 좋다고 평가들이 나오고 있어요 그러니까 경쟁 부분에 있어서 여전히 치 랑 경쟁을 하고 있는 거지 압도적인 경 어 승리자는 없다는 거고요 두 번째 구글은 구글 비즈니스를 카니발라이즈 해 다시해서 자기 서비스를 자기가 잡아먹고 잠식하는 문제가 있어요 예를 들죠 마이크로소프트는 검색 시장의 마켓 쉐어가 1% 안 됐었어요 전 세계 마켓 말로 구글은 이런 것들 발달할수록 지금 구글 검색 시장이 광고 시장이 먹힌다는 그렇죠 예를 들면 현재 구글이 뭐 지금 광고 시장 계속 나빠지고 있기는 한데 한 때는 50%지 갔고 지금 40% 넘을 거예요 그런데 구글 광고 시장이 뭐냐 구글에 들어가서 또 네이버도 똑같죠 검색 키워드를 놓고 검색 결과가 나오면 사용자가 뭘 해야 되죠 하나씩 클릭해서 읽어봐야 되죠 광고조차도 클릭해야 광고비가 나가요 광고 자체가 문서이기 때문에 그래서 그 비즈니스 모델이 구글에 가장 중요한 비즈니스 모델을 검색하고 검색한 결과를 클릭을
(10:18) 하면 그 클릭 자체가 상단에 있는 거하고 하단에 있는 거는 모두 다 광고이기 때문에 광고비를 받는 거죠 특히 쇼핑몰을 포함을 한 어 돈을 버는 사이트들 같은 경우는 광고비 지부를 안 하면 거의 매출이 뚝뚝 떨어지거든요 구글에 그러니까 구글의 영업 이익률이 제일 높은 것도 이거예요 근데 핵심이 뭐냐면 검색을 하고 키워드 몇 개 놓고 검색 결과 나오면은 클릭을 하고 그 웹사이트로 이동하고 그걸 내가 일일이 읽어 봐야 되는 거죠 그럼 구글이 검색 결과를 100만 개 내놔도 작가님이 몇 개 읽으실 수 있겠어요 몇 개 못 읽겠죠 뭐 많이 읽으면 20개 더 많이 읽으면 한 3일 내내 읽으면 100개 읽겠죠 그런데 채지 PT 어 재미 나이 같은 AI 그걸 인공지능이 대신 다 읽고 학습한 거거든요 그러니까 다시 문서를 열 필요가 없는 거 그 마켓은 완전히 충돌이 일어날 수밖에 없는 마켓이 그니까 안 할 수 없는 거고 또 이걸 가속화를 시키면 광고시장 잠식이 일어나는 그런 걸 우리가 카니발리즘이라 그러죠 식인 자기 자체가 식인을 하는 자기를 잡아먹는 행위를 하게 돼 그래서
(11:13) 구글이 이런 쪽에 개발이 원래 자체가 좀 늦었던 거 아닌가 전환이 그래서 전환이 늦었어요 기술도 빨리 할 수 있었는데 전환도 늦었고 두 번째는 네이버도 그렇고 구글도 그렇고 똑같은 문제가 지금 마이크로소프트가 오픈 AI 주 1대 주주에 오픈 AI 이렇게 이렇게 잘 나가면 작가님이라 그은 그냥 흡수하고 싶지 않으시겠어요 그렇죠 이미 이미 최대 주주들 근데 안 하고 있잖아요 가장 큰게 뭐냐면 법적 리스크가 커요 지금 오픈 AI 같은 경우는 조단위의 소송이 여러 개가 이미 있어요 아 뭐 저작권과 관련된네 저작권을 포함을 해서 별별게 다 있어요 지금 그 소송 비만 해도 엄청나요 지금 오픈 AI 근데 모든 혁신이 있었을 때 똑같은 건 있었어요 예를 들면 인터넷 들어왔었던 2000년도 초반 닷컴 버블 때도요 구글 네이버 모두 다 소송 엄청나게 많았 고요 또 스마트폰 나오기 시작했었던 무료도 똑같았습니다 그리고 또 예 소셜 미디어도 똑같았고 그 페이스북이나 또는 뭐 카카오톡 같은 그러니까 이거는 큰 변화가 있을 때 필연적으로 오는 순간이긴 한데 문제는
(12:12) 구글은 그것들을 정면 대결 하기는 굉장히 어려운 문제가 있어요 좀 그 많은 소송들을 구글이 집접 근데 마이크로소프트는 마이크로소프트 자회사도 아니에요 지금 관계사인 거죠 자기가 일대 주주이기 하지만 그래서 거기가 다 총알 바지인 거예요 그래서 법적인 총알받이 역할을 다 하고 있고 마이크로소프트는 거기에서 나온 기술과 제품 을 자기의 저라고 하는 클라우드에 연결해서 매출 올리고 이익 올리고 사업 주가 올리고 하고 있는 거죠지 법적 리스크는 피하고네 그러니까 구글 입장에서 봤을 때는 초기에 기술도 자기가 만든 기술이지만 상용하고 사업화를 하는 거 주저주저하다가 타이밍을 놓치고 지금 여전히 계속 2인 장인 거죠 그 말씀하신 그 MS 오픈의 AI 체스 GPT 구글 재미나 있는 차이점은 뭐고 지금 어디까지 발전한 상태인 거죠 근본적인 거는요 7년 전 또는 6년 반 전에 만든 트랜스포머 라고 하는 알고리즘에서 출발했기 때문에 개진 도진이 보시면 돼요 큰 큰 덩어리로 봤을 때는 근데 체지 PT 또는 GPT 4나 이제 GPT 4.5가 나온다는 말이 있거든요
(13:10) 이거는 가장 먼저 상용화를 하기 위해서 가장 먼저 대규모로 만들고 현재 사용자가 2억 명 이상이 될 정도로 시장하고 그런 걸 우리가 유식한 말로 프로덕트 마켓 핏이라 그러거든요 시장에서 검증 과정을 거치고 고객이 어마어마하게 쓰니까 그 어마어마하게 쓴 걸 다시 학습용으로도 사용을 하고 있는 거예요 그러니까 발전 속도가 더 빠를 수가 있는 거죠 사실은 사촌들이 할아버지가 같아요 다 그니까 전체 시스템 비슷하죠 반면에 재미 나이는 모델이 세 개로 돼 있어요 지금 오픈 AI GPT 그렇게 안 돼 있거든요 그 세 가지 모델에 가장 작은게 나노데 이건 온디바이스 인공지능이 그니까 제 시계에도 올라갈 수 있고 휴대폰에도 올라갈 수 있는 거죠 요번에 예를 들면 많은 디바이스 회사들 특히 휴대폰 회사들이 그렇게 연계해서 확장을 해 가려는 거죠 휴대폰에서 돌 수 있는 채지 PT 그리고 울트라라이드 그 울트라라고 대략 기존에 있던 GPT 4보다 10배 정도 큰 걸로 알려져 있어요 근데 이것도 분분해요 열배 크다 두배 크다 터 해가지고 선요 그래서 일단
(14:06) 뇌가 커졌고요 두 번째가 멀티모달리티고 얘기하는데요 어 이미지 인식하고 음성 인식하는 등에 채지 ptn 말만 하잖아요 그리고 이미지 인식하는 거 일부 살짝 들어가 있거든요 그 성능이 훨씬 발전했습니다 그런데 이제 그거를 대응하기 위해서 잘 아시는 것처럼 몇 주 전에 오픈 AI 있는 소라라 하는 또 멀티모달 생성 AI 서비스 거죠 그 여성분이 뭐 걸어다니면서 어 그것뿐만 아니라 제가 영상이 있는데 소라 영상을 한번 보시면 이게 이제 소라 영상이에요 지금 여기 있는 영상들이 모두 다해요 지금이 중국에서 사람들 깨알같이 있고 여성이 있는데 어두운데 가면은 반사되기 하고 이건 약간 뭐 애니메이션 같긴 하지만 사람도 섞여 있고 사실요 컷 하나를 찍으려고 진짜로 한다 그러면 몇 백만에서 몇 천만 원이 든다 그러거든요 근데 지금 나오고 있는요 영상 한 20초 짜리에서 30초짜리 짜리를 생성하는데 한 한시간 정도가 걸려요 현재는 근데 이제 이게 말씀드렸잖아요 최근에 3년마다 배씩 발전하고 있다고 그러면 이제 2년으로 줄 거고 1년으로
(15:09) 줄겠죠 그 2년 내 1년 내에 천배 발전하게 된다고 하면은 지금 이런 것들이 집에 있는 대에서 누구라도 해 볼 수 있게 되고 특히 이제 수천억 이상을 들여서 하던 영화계에도 큰 임팩트를 줄 수밖에 없을 가능성도 큰 거죠 인물들은 네네 실존 인물들 그냥 마음대로 이제 가 가져와 가지고 똑같이 생각 아니면 여러 인물이 그런 걸 합쳐 가지고 만든 걸까요 둘 다가 돼요 생성 인공 지능 중에서 좀 이건 이거 제가 오늘 얘기할 중에이가 하나가 어려운 장편인데 어떻게 그러면 동영상을 생성하지 도대체 그리고 어떻게이 존재하지 않는거나 존재하는 걸 생성하지고 하면 여기에 아까 최치 PT 안에는 트랜스포머라쳇 결합을 시킨 거라고 보시면 돼요 근데 영상을 생성을 하는 기술은 어떻게 만드냐 그요 이게 이제 스테이블 디퓨전이라 기술인데 어떤 영상을 학습을 할 때 여기에다가 보시는 것처럼 노이즈를 섞어 가요 노이즈 조금 섞고 더 섞고 더 섞고
(16:13) 더 섞어요 그럼 여기 완전 노이즈만 까득 찬게 될 거 아니에요 그래서이 강아지로 터 노이즈를 섞어 가는 과정을 학습해요 근데이 강아지를 노이즈로 섞어 가는 거를 학습할 때이 강아지에 대한 설명도 같이 학습해요 강아지가 웃고 있는 하고 혀가 나 있고 뒤에 배경은 푸릇푸릇한 형태인 거고 뭐 등등 예를 골든 리트리버가 웃고 있어 뭐 예를 들면 그러면 그 문장과 함께 학습을 할 때 노지를 섞어 가면서 학습을 해요 그리고 거기에다가 채치 PT 같은 대규모로 언어 학습판 애를 결합시키기 돼요 그럼 이제 반대로 거꾸로 할 때는 이제 거꾸로 노이즈로 가득 찬 데에다가 김작가님이 이경일 만나서 방송을 하고 있는 영상을 에펠탑 꼭대기에서 바람 부는 날 파란 하늘에 구름 동동 떠 있는 데서 한번 영상을 만들어 줘 그러면이 거꾸로 노이즈 가득 찬 데서 반대적으로 이렇게 그 영상을 생성해 그 말에 기반해서 어렵죠 무슨 말인지 무슨 말인지 이해갑니다 이거를 학습해서 만든게 소라고 이런 방법을 학습해서 만든게 혹시 달 이라든지 아니면은 뭐 미드
(17:18) 저니 같이 생성 인공지는 보셨다면 다 이런 식으로 작동을 해요 그래서 실제로 질문하신 거는 거기 구체적으로 김작가와이 경일이 이름을 넣어서 영상을 생성하라 그러면 그렇게 만들어져요 아 실존하는 인로 예를 들면 김정은이가 한국 남대문에 쭈그려 앉아서 떡볶이 먹는 영상 그럼 그렇게 만들어지는 거죠 김정은이 얼굴로 근데 그렇게 지정하지 않고 존재하지 않는 인물인데 그냥 20대 한국 여성이면서 긴머리를 하고 있고 눈이 좀 크고 그다음에 뭐 화장을 짓게 하고 그럼 세상이 존재하지 않는게 생성이 되는 거죠 왜냐 말씀드린 것처럼 노이즈에서 거꾸로 모든지 생성할 수가 있는 거기 때문에 무에서 유를 만드는 거거든요 그래서이 소라도 그게 다 포함되 있어요 여기는 전 세계에 이런 거 존재하지 않는 거를 텍스트로 넣은 거죠 무슨이 자동차는 존재한 자동차고요 그림에 예를 들 주면이 기차도 존재하는 거죠 일본에 그래서이 두 가지를 섞어서 할 수가 있는 것도 사용자가 어떤 명령을 내리냐 그 명령을 내리는 걸 우리는 프롬프트를 그러거든요네에 따라 가능하다고 보시면
(18:18) 돼요 그 오프 AI 소라 같은 인공지는 영상 나왔을 때 일반 사람 입장에서는 그냥 느끼는 거는 우와 세상이 이렇게 바뀌었구나 진짜 속도 빠르다 정도 전문가분이 보셨을 때는 이런 영상이 나오는 거는 이제 AI 분야에서 어떤 파급 효과가 생기는 거죠 그게 세 가지 투이 있을 것 같아요 첫 번째는 경제적 효과일 거예요 경제적 효과고 영향력이 가장 큰 거는 결국은 직업이 되는 거죠 아주 아이러니컬 한데요 지금 인공지능에서 일반 독자분들은 모르는데 가장 위협이 되는 직업은이 인공지능을 만들고 있는 개발자들이 지금 미국에서 지난 3 4개월 동안에 가장 많이 해고된 직업이 뭔 하세요 개발자인가 개발자 야이 코로나 때 개발자 아주 몸값이 오런게 속도가 장난 아니었 장난 아니었죠 그래서 개발자도 제일 많이 양성을 했고요 지난 5년간 동안 부족하다 그러니까 코로나 때 몸값도 두 배 가까이 올라갔죠 대한민국도 렇고 미국은 더 심했어요 근데 이게 양극화 되기 시작합니다 AI 나오고 나서요 특히 생성 AI 나와서 진짜 AI 같이 핵심 알고리즘을 만들거나 그리고
(19:22) 굉장히 남들이 하기 힘든 개발이나 연구를 할 수 있는 사람은 몸값이 더 올라갔어요 몸값이 거의 2년 사이에 두 배에서 많게는 다섯 배음 가 올라갔어요 그런데 AI 만들 수 있는 개발하던 분들 있죠 예를 들 모바일 앱을 만든다거나 웹페이지를 만든다거나 소프트웨어 중에서도 누가 업무 지시하면 그거를 그냥 코딩한다 그러죠 코딩해 갖고 일일이 만드는 직업은 굉장히 빨리 줄어들고 있어요 특히 미국은 지난 3 4개월 동에 3만 명 이상을 해고 했어요 개발자만 구글하고 마이크로소프트 하고 메타 등등이요 그러니까 이렇게 시장에 임팩트로 주기 시작한 거죠 자기를 만든 주인보고 기 시작한 거예요이 속도가 얼만큼 빨라질 이제 지켜봐야 될 텐데 그래서 시장에 가장 많이 임팩트를 준다고 보여주는게 지금요 그림에 참고 하면을 한번 보시면 되는데요 이거는 이제 맥킨지에서 내놓은 거예요 작년에 맥킨지에서 보면요 위쪽에 있는 시장은 직업의 문제를 일으킬 정도로 굉장히 심각해진다는 거예요 거기서 보면 여기가 뭐냐 소프트웨어 엔지니어에 개발자들 그러니까 개발자들은
(20:21) 시장에서의 이거에 대한 기업 투자도 많지만 실제로 임팩트 그러니까 지장 변화도 생성 AI 많이 만들어진다는 거죠 그 마 그에이 뭐 콜센터 있는 직원분들이 이거 전체가 다 임팩트가 있다는 거죠 산업 부분으로는 지금 오늘 얘기하는 하이테크는 건 뭐 구글이나 네이버 같은 데라 은행이 엄청난 영향을 받게 될 거예요 그다음이 파티인데 메디컬 분야인데 이건 뭐냐면 신약 개발 그래서 한 달 전에 젠슨 황인 나와서 한 얘기 했어요 당신 대학 다시 들어가면 뭐 할 거냐 바이오 얘기했던 거 같은데 이제 소프트웨어 개발해야 그냥 프로그램 개발 공부해야 되는 자기라는 프로그램 개발 안 하고 소프트웨어 안 할거다 이제부터 해야 되는 거는 바이오다인 미쳐 세 번째가 교육 분야 통신 헬스케어 보험 거의 뭐 전 분야라고 보면 돼요 그리고 저는 아마 올해부터 해서 본격적으로 우리 김작가 TV 같이 미디어 부분하고 엔터테인먼트도 어마어마하게 임팩트에 시달리게 될 거예요 언제부터요 올해
(21:25) 말부터 아 여기도 인공중이 등장했어서 대하는 건가 그죠 서로 대화도 하고 중간에 짤도 들어가고 질문해 하는 것도 있 있고 그거보다 장 굉장히 중요한 임팩트가 핵심은 뭔지 아세요 김작가님은 한국말로 하는데 영상은 김작가님이 중국어로 하고 있고 저도 중국어로 하고 아 그런 영상도 요즘 많이 있더라고요 일반사 분들도 그걸 뭐이 쓰더라고요 실시간적으로 그렇게 바뀝니다 예를 들면 불어 러시아어 그럼 우리 김작가 TV 시장이 한국이 아니라 한국의 5천만 중에서도 타겟 고객층인 2천만이 아니라 20억명이 되는 거죠 아 그니까 그게 올 하반기부터 본격 가속화가 될 거예요 그 그리고 그건 막을 수 없으리라고 보여집니다 그래서 첫 번째 주제에 대한 거는 도대체 뭔 영향이 있겠냐 경제에 분명히 임팩트를 주기 시작하고 고용에 임팩트를 주기 시작을 하게 되죠 그다음에 두 번째 당이 되는 건 존재하지 않았던 비즈니스 모델이 나올 거예요 우리가 구글하고 네이버에다가 광고비를내는 걸 우린 당연하게 생각해요 지금은요 이게 안 당연한 거거든요 왜냐면 키워드를 사는 거예요
(22:25) 네이버에다 저희가 솔트 룩스가 광고를 할려면 솔트룩스 네 글자인데 두 바이트씩 하면 여덟 바이트 밖에 안 돼요 그럼 저희가 몇십만 원에서 몇 백만 원을 줘야지 자기네 랭킹 위쪽에 올려주는 거예요 봉이 긴선 달은 먹을 수 있는 물을 파는데 얘는 바이트를 팔면서 경쟁을 시켜 가지고서는 비즈니스 모델을 갖는 거죠 혁신적인 거죠 구글도 그리고 그다음에 마찬가지로 휴대폰 나왔을 때 앱스토어가 나오니까 저 아프리카 건너편에 있는 군고 있는 애가 개발자라면 앱 하나 만들어서 올리면 전 세계에 판매되고 돈을 받을 수 있는 완전 새로운 비즈니스 모델이 나왔죠 그리고 유튜브하고 페이스북 같은게 나오니까 우리 김작가 TV 같은 새로운 완전히 새로운 서비스하고 비즈니스 모델이 만들어지는 거죠 맞습니다 그리고 수익 모델도 생기고요 또 기존에 존재하던 인플루언서라는 새로운 직정 만들어지게 되는 거죠 그러면 과연 5년 내 인공지능 때문에 새로 만들어지게 된 완전히 새로운 비즈니스 모델은 뭘까요 서비스 뭘까요 그게 이제 시작이 됐다고 봐도 돼요 그중에 가장 큰
(23:23) 거는 아마도 개인별로 인공지능을 학습하고 개인이 소유한 인공지능을 통해서 수익을 올리고 가 가치를 올릴뿐만 아니라 그거를 매매하는 형태로 발전하게 될 거예요 그거를 처음으로 시도하겠다고 말을 꺼낸 데가 바로 오픈 AI gpts 그래요 GPT GPT 스토어 한 건데요 자기의 공통 GPT 다가 각 개인이 가지고 있는 전문 지식을 넣어서 당신만의 GPT 만들어라 그럼 당신의 인공지능은 당신 제자한테이 거래소를 통해서 팔 수 있다 마치 우리가 블록체인 같은 거 해서 또는 뭐 비트코인 같은 거 보유하고 있다가 올면 팔 올라가면 팔고 이런 이런 다양한 시도가 시작이 됐다고 보셔도 돼요 그리고 광고 모델도 완전히 바뀌게 됩니다 그 제가 비즈니스 모델 몇 가지를 한번 정리를 해봤는데요 새로운 광고 모델이 이제 올해부터 본격적으로 나와요 예를 들자면 채치 PT 다가 우리 작가님이 요번에 새로 휴대폰을 바꿔야 돼서 아 휴대폰 나 바꾸려고 그러는데 뭐 바꾸면 좋을까 또 저희 회사는 루시아 GPT 든요 참고로 루시아 GPT 저 지난주에 전세계 1등을 했습니다 아
(24:26) 진짜 예 LM 리더보드에서 전세계 압도 등을 했 어떤 분 저희요 그 분야가 하나예요 LM 분야가 그래서 35 밀리언이 하는 그 사이즈 이하 분야에서 저희가 압도적 1등을 했습니다 추론력고 창의력에서 압도적 1등을 했고요 어쨌든 이런 거에다 이제 작가님이 나 휴대폰 바꾸는데 뭐 하면 좋을까라고 하면 물어보죠 얘가 아주로 못 못 쓰세요 그러면 게임 자주 하세요 그러면 아 난 게임은 안 하고 유튜브 보고 좀 카카오 톡하고 전화하고 영화 보는데라고 얘기하면 가격대는 얼마가 좋아요 그러면 글쎄 한 70만 원 80만 원 그러 얘가 그러는 거죠 인공지능이 아 작가님을 위해서 딱 맞는 휴대폰이 있어요 요번에 갤럭시 S 나온 24 모델인데 그 중에서도요 모델이고 메모리 사이즈는 요게 좋을 거 같아요네라고 이제 추천을 하는 거죠 근데 이게 실제로 학습해서 추천하는게 아니라 삼성전자가 광고비를내는 거예요 그다음에 두 번째는 작가님이 그래 아 그거 얼마야 그러면 아 78만 5,000원이에요 그러면어야 비싸다 좀 싸게 안 되냐 그러면은 최치 피티가 얘기하는 거예
(25:23) 또는 저희의 루시아가 그럼 삼성삼성 카드 가지고 계세요 그럼 오늘만 딱 7% 할인되는 거 있는데 라고요 근데 실제로 그 중계 수수료를 먹는 거예요 근데 실제로 그 마이크로소프트 구글하고 오픈 AI 시작을 했어요 그 서비스를 그니까 이렇게 완전히 새로운 비즈니스 모델이 만들어지게 되고 그게 마치 지금 우리는 당연하게 유튜버분들이 인플루언서 분들이 하고 광고 수익도 올리시기 하고 하는 거를 보시는 것처럼 완전히 AI 기반한 새로운 비즈니스 모델이 있고 여기에 블록체인이 붙기 시작을 할 거예요 세 번째는요 아 세 번째는요 일하는 방식이 바뀌어지게 된다는 거예요 변화가 일한 방식이 지금 우리가 일하는 방식 가면 워드 띄우고 파워포인트 띄우고 파워포인트 고민해 가면서 그림 그리고 앉아 있고 하잖아요 이렇게 일하는 방식뿐만 아니라 회의하는 방식 그다음에 의사들이 진료하는 방식 진단하는 방식 등이 어 굉장히 큰 임팩트를 주고 일하는 방식이 바뀌어지게 될 거예요 근데 그 일하는 방식이라는 것을 적응하는 분이 있고 적응하지 못하는 분이 있겠죠 그래서 제가 하나 여쭤
(26:22) 보면 10년 후에도 사람이 운전하는 택시가 몇 퍼센트 마켓 시어를 유지하고 있을까요 10년 후에 아 10년 후에 진짜 자율중 다 돼 있을 것 같은데음 뭐 그럼 20년 후는 20년 후는 사람이 운전하는 거 한 5% 사람 문주라 걸 금지시킬도 모르죠 아시는 것처럼 작년 뭐 10월인가 9월 달부터는 샌프란시스코는 세계의 자율주행 택시 회사가 지금 다니고 있거든요 사람 죽은 사건은 거의 없어요 경미한 교통 사고하고 교통 마비 고장 나을 그래서 이런 것들은 있지만 근데 지금이 그런 상태인데 10년 후는 어떻게 돼 있을까 20년 후는 어떻게 돼 있을까라고 한다면 뭐 그거는 이제 우리가 일하는 방식에 대해서 단순한 실험 문제를 떠나서 자체가 굉장히 많이 바뀌게 되고 일하는 방법이 바뀌 된다는 걸 의미를 하죠 질금 같이 방송하는이 방식도 바뀌게 되겠죠 그러면 이제 오픈 AI CEO 샘 알트만이 뭐 9천점 모은다고 했잖아요 막 그래서 뭐 누군가는 말도 안 되는 소리 하고 있다 지금 mn 시청이 얼만데 천전 어떻게 모으냐 하는데 실제로 뭘 하려고 하는 거고 그걸로
(27:22) 과연 얼마 정도는 모을 수 있을까요 뭐 9천조원 아니라도 그래도 엄청난 돈을 모을 수 있는 분이란 건 확실하니까 맞아요 9조가 실제로 존재하는 돈이라는 믿음을 주는 게요 그 중국 시총이 지난 2년인가 빠진게 9천 조예 그니까 시총이 빠졌다는 건 적어도 돈이 움직일 수 있는 여지가 있는 거죠 돈이 들어올 수 있는 여지도 있고요 근데 그렇다고 해서 구천 절가 모여질 거냐 그래 보이지 않아요 근데 천 조는 모 수 있다고 봐줘요 천 조는 모 수 있는 힘이 있을 수 있다고 생각해요 또는 천 조는 안 돼도 최소 200 조에서 300 조는 아마 모일 가능성이 있다고 봐집니다 그래서 제가 보기에는 9천 조는 굉장히 의미적인 얘기였지 한데 9천 조가 만들어 낼 수 있는 산업적 혁신이 뭐냐라고 오히려 시장에 질문을 던진 거죠 그리고 그 질문을 달성 가능한데 생각보다 돈 많이 들지 않아라고 얘기한게 젠슨 황인 거고요 아마 그래서 제가 타당성 있게 바라보는 거는 200조 300조 뭐 아마 진짜 많이 끌어모으면 500조 이상까지 끌어 먹을 수 있다고 봐집니다 그리고 그거를 해낸다면
(28:20) 거기서 또 다른 혁신을 시도를 하겠죠 지금 오늘 또 삼성전자 주주분들 저 같은 주주분들 굉장히 좋아하는 갑 갑자기 주식이 올랐기 봤더니 아 비디아 젠슨황 님께서 한마디 해주셨더라고요 무슨 말을 해주신 거죠 아니 젠슨은 자기네 회사 발표하는 데서 딴 회사서 무슨 별명이 킹 메이커로 바뀌었다는 소문도 있던데 아 땡큐입니다 삼성제 그 안 움직인 주식이 지금 보통주가 5% 지금 우선주가 3% 움직였던 거 같은데 그러니까 이제 걱정이 문제는 그게 이제 유지될 수 있어야 될 텐데 참 걱정이네 젠슨 왕이 이제 테스트 해보고 있다고 한 했죠 hbm 3 괜찮은 거 같아 앞으로 써볼 수도 있다라는 뭐 그런 뉘앙스였다 했어요 하이닉스 hbm 3는 이미 양산에 들어갔다 들어가서 쓴다 그리고 삼성전자도 가능성이 충분히 있는 거 같다 테스를 하고 있 그 얘기는 뭐냐면 사실은 양쪽 둘 다를 경쟁시키고 하고 둘 다를 쓰겠다는 얘기고 지금 현재 hbm3 같은 경우는 그 하이닉스가 좀 더 앞서 가잖아요 그리고 삼성은 좀
(29:23) 쫓아가고 있는 입장이고 그러니까 그 입장에서 아마 삼성 전자고 충분한 어 협의나 또는 소통이 있었겠죠 정책적으로 그래서 나온 두 양쪽을 다 두둔하는 발언이었습니다 거라고 생각을 해요 그런데 hbm 3와 관련되어 있는 것이 굉장히 중요한 역할을 하죠 근데 이제 문제는 hbm 3가 들어가고 고부가 반도체인 건 맞는데 그럼 반도체 특히 메모리 반도체 전체 시장이 증가될 것인가 거기서 얘기하는 고가용이고 그다음에 넓은 밴드위스 반도체는 분명히 빠르게 증가될 겁니다 그리고 그게 전 세계에서는 삼성하고 하이닉스가 잘하니까 그것도 굉장히 중요한 시장이고네 그러면 중요한 다른 것들은 다른 반도체 시장은 어떻게 될까 향후에 그거는 또 과거 있었던 사이클은 어떻게 구성이 될까 하는 거를 같이 아마 바라봐야 될 거 같아요 그래서 어쨌든 그나마 hbm이든 힘이든 이런 거조차 없었으면 더 큰 일인데 다행히 그게 있으니까 대한민국 삼성인 하이닉스에서 참 좋은 방향인데 그러면 거기에다가 이제 뭐 미국에서 때려붓고 있는 반도체 투자들 또 이런 전반적인 걸 다 고려해 봤을 때는 여전히 도전과제
(30:25) 숙제가 많은 거라고 보여집니다 일곱 개지 종목 중에서 많은 분들에게 가장 뜨거운 건 사실 뭐 당연히 비디아 연의 신고가 요즘 좀 조정 겪고 있지만 비디아 어쨌든 주가 뭐 9900달러 근처까지 왔었는데 어떻게 보시나요 야 400 달러가 저 진짜 불과 한두 자전 전에 아는 형님이랑 밥 먹다가 아 엔비디아 400달러 근처면 살만할 것 같아 했는데 야 두 배 어 제가 15년 전에 대한민국 소프트웨어 전체를 육성하기 위한 로드맵 하고 뭐 이런 걸 만드는 국내 굉장히 중요한 위원회가 있었습니다 거긴 이제 대한민국에 대부분의 소프트웨어 분야에 이제 선배님들이 또 정말 대단하신분들이 모는데 제가 어렸을 때지만 이제 그 모임에 막내로 들어가 있었어요 근데 그분 중에 정년 퇴임하신 교수님 한 분이 저한테 물으시더라고요 15년 전에요 이사장 도대체 나중에 인공지능이나 이런 시장 커지면 어떤 회사가 뜰 거 같아 그러면서 제가 엔비디아는 회사인데 들어보셨어요 못 들어 보셨다 그랬어요 그 회사 괜찮으실 것 같아요 그랬었거든요 15년 전에 그때 제가 샀으면 대략 한 뭐 만 배 올라갔죠
(31:27) 디아가 15년 전이요 지금 가보겠습니다 근데 그것도 복잡한 게요 15년 전 이후로 뭐 액면 분할도 하고 뭐 굉장히 많아서요네 근데 그 당시 그분은 야 그런 거 소용 없어 태평양 4 요즘 화장품이 중국에서 엄청 잘 나가거든 근데 그분은 태평장 주식 많이 샀다 그랬는데 아마 되게 어려움 겪으신 걸로 알아요 디야 지금 월봉 차트 좀 띄워 주세요 월봉으로 13년에 3달러 근데 그게 그게 하고 뭐 해서 다 됐는지 제가 잘 모르겠어서 중요한 거는 그 가지고 계신가요 그때 사 저는 안 갖고 있는데 제가 아주 친하게지나 있는 여성분이 가지고 있습니다 아 사모님이 그요 제가 하고 싶은 얘기는 주식은 진짜 몰라요 전 저희 회사 주식도 올라갔다 떨어졌다는 잘 모르겠어요 아 저기 너무 궁금해요 아마 젠슨 왕이 그렇게 어마어마한 걸 발표했는데 떨어졌을 거라고 상상을이나 했겠어요 오히려 자기 주식 올라간다고 생각하고 다른 회사들 자기가 소개를 해 준다고 생각을 했겠죠 근데 놀랍게도 오 젠슨황 주가가 떨어졌죠 제가 그
(32:31) 그림도 어저께 그저께 했던 것도 가져왔거든요 이게 지금 B1 B 100이에요네 그러니까 h 100이라이 바로 직전 장비보다 젠슨황 주장으로 2.5배 빠르고 그다음에 에너지는 20배에서 30배 정도 덜 먹는 아니요 다른 건데 다른 건데이 두 가지가 같이 작동될 수도 있도록 만든 거라고 해요 아직 밝혀진게 많지 않아서 모르겠어요 근데요 보이는 요게 집이거든요 기존 거에 비해서 엄청 커진 거죠 그런데 실제로 비백 같은 경우가 가장 큰 메시지는 2.5배 또는 많게는 열배 빠르다 분야별로는 주장은 하는데 그보다 더 중요한 건 에너지 소모하고 발효를 줄인 거예요 저희 회사가이 백이라고 하는요 엔비디아가 만든 제일 비싼 칩을 한 100장을 가지고 있거든요 한 장이 한 4천만 원 해요 계산해 보시면 아시겠죠 예 그런데 저희가 그 정도를 가지고 있는데 마이크로소프트 하하고 메타는 한해 15만 장을 샀어요 아 그리고 요번에 새로운 나오는이 B 100이라고 하는 제품은 지금 추정 가격이 7천만 원에서 그 내 외요 요거요만은 거
(33:37) 하나가 생산 비용 얼마일 거 같으세요 제가 보기에는 많이 나가면은 한 5만 원 5만 원 10만 원 안 돼요 생산 병원 그런데 판매 가격은 7천만 원으로 어떻게 그렇게 비할 수 있어요 이게 엄청난 기술이라 거네요 그러면 그렇죠 그리고 많은 사람들이 엔비디아를 칩 회사로 알고 있어요 칩은 뭐죠 삼성전자 같은 회사라고 생각해요 그래서 왜 삼성전자는 엔비디아 같이 못하냐고 사람들은 질문하죠 근데 완전히 틀린 얘기 엔비디아는 삼성전자처럼 반도체를 생산하는 회사가 아니에요 반도체를 설계하는 회사고 두 번째는 그 반도체 생산은 전부 다 다 tsmc 맡기니까 그리고 두 번째는이 반도체가 제대로 작동될 수 있도록 하는 어마어마하게 큰 플랫폼고 소프트웨어를 제공하는 소프트웨어 기업이에요 그니까이 엔비디아를 소프트웨어 기업이자 플랫폼 기업으로 봐야지 반도체 침 만드는 대로 보는 거 자체가 말도 안 되는 얘긴 거예요 그래서 엔비디아가이 칩을 발표하는 것도 굉장히 중요하죠 칩이 있기 때문에 그 소프트웨어 생태계가 존재하고 플랫폼이 존재하는 거니까요 그리고 이거에 대해서 전 세계에서 왜
(34:38) 그럼 엔비디아를 못 넘냐 구글도 tpu 아고 하는 GPU 대신의 제품을 가지고 있어요 테슬라도 보유를 하고 있고요 도조 컴퓨터 안에 들어가 있고요 그 외에 다른 회사들도 다 들러붙어서 칩을 만드는게 아니라 설계를 하고 있어요 왜냐면 설계만 열심히 하면 tsmc 다 만들어 주니까요 그런데 요번에 삼성전자 휴대폰에 들어간 것조차도 스냅드래곤 퀄컴 거고요 생산도 삼성전자가 집접 못해서 tsmc 생산한 걸 가져다가 넣었어요 근데 거기에 큰 이유가 뭐냐면 삼성전자도 만들 수 있는데 발열 문제하고 배터리를 잡아 먹는 문제를 못 푼 거예요 현재 저희가 회사가 백장 가지고 있다는 그 h 100이요 컴퓨터가 여덟 장 꽂으면 요만한 거 하나 써버거 근데 다른 서버 20개가 잡아먹는 전기를 먹어요 얘 하나가 열을내는 거는요 하나가 에어컨 한 대를 잡아 먹어요 근데 그거를 발열하고 전기를 감소시킨 걸 1로 줄였다는 거거든요 그래서 앞으로 발전하는 방향은 저전력 그리고 저 발열을 하면서도 성능을 더 높게내는 건데요 더 중요한 거는 이런 칩이 한국에서는 기껏해야 여덟 개 16개를
(35:42) 묶어 갖고 쓸 수 있는 기술이 다해요 한국 자체 기술은 근데 현재이 엔비디아가 제공하고 있는 기술은 뭐냐면 이런 거를 10만 개를 동시에 묶어서 하나의 GPU 컴퓨터처럼 돌 수 있도록 만들어 줘요 10만 개가 그 기술이 대한민국 은 아예 없고 전 세계 엔비디아 밖에 없어요 그래서 이제 엔비디아 주가 어떻게 보냐 저는 이런게 엔비디아 주가에 현재 다 반영됐기 때문에 높다고는 봐요 그렇지만 그럼에도 불구하고 3년 전에 누가 저한테 물었거든요 지금처럼 얘기 드렸어요 주가는 저도 모르겠는데 비디아 충분히 기술력은 있는데 주가 더 올라갈 수 있는 건 잘 모르겠습니다 3년 사이에 도대체 몇 배 올라는 건지 모르겠어 주가 예측은 잘 모르겠습니다 근데 어쨌든 엔비디아가 가지고 있는 팩트는 칩 회사라고 알려줬는데이 회사의 본질은 칩이 아니라 그걸 설계할 수 있는 기술과 그것들이 작동될 수 있는 생태계와 소프트웨어 인프라스트럭처 그걸 우리가 쿠다라 불러요 쿠다이 기반한 인프라스트럭처 병렬 분산 처리할 수 있는 체계들 그리고 그 전체를 적용하고 구성할 수 있는
(36:40) 소프트웨어 플랫폼 체계를 모두 다 제공하고 있다는 겁니다 그 그런 회사는 전 세계에 엔비디아 말고는 없어요 향후 이런 독점하는 거는 몇 년은 몇 년 정도 지속될까요 일단 현재 상태로 보면은 학습 분야의 독점은 3년 내 쉽지는 않을 것 같아요 누군가가 쫓아 놓은게 구글이 아마 굉장히 독한 마음을 먹고 현재까지는 구글은 tpu 아는 걸 가지고 있는데 이걸 공개를 안 하고 있어요 자기네만 쓰고 있거든요이 tpu 대량 생산하거나 또는 CPU 관련된 거 아키텍처를 뭐 풀거나 뭘 해 갖고 공격적으로 나선다고 하면 조금 달라질 수 있을지도 모르겠어요 근데 학습 분야에서는이 GPU 특히 엔비디아 걸 넘는 건 참 쉽지가 않아요 왜냐면 대량 병렬 분산하고 아까 쿠다라 체계 때문에 그래요 근데 한번 학습한 거를 다양한 디바이스에서 올려서 돌릴 수 있도록 하는음 그런 이제 우리는 추론 칩이라고 부르기도 하거든요이 칩 시장은 엔비디아 말고도 많은 회사들이 나올 거예요 그리고 그 시장은 점점 규모도 커지겠죠 그리고 디아도 취미 치열한 경쟁을 하게 될 거예요 그러니까 학습 칩 시장하고
(37:43) 추론 칩 시장을 나눠서 봐야지 되는데 학습 시장은 여전히 엔비디아를 뛰어넘을 만한 회사는 글쎄요 구글이 독한 마 먹고 미친 척을 하면은 달라질 수 있을 텐데 그렇지 않으면은 잘 모르겠습니다 현재로서는 그리고 MS 메타가 아까 GP 얼만큼 사고 있다고요 1년에 15만 개를 사요 그것도 제가 장표를 바로 가져왔는데 한번 보실까요 이네요 작년 한해 이거 추정이 추정인데 15만 장을 샀는데 하나가 뭐 3천만 원으로 싸게 산다고 칠게요 그 15만 개면 도대체 얼마입니까 잘 계산이 안 되는데이 장표에 보는 굉장히 중요한게 있어요 엔비디아가 휘핑을 한 그러니까 반도체를 출발해서 사간 기업 1등부터 10등 이거든요 그런데이 회사 중에서 놀랍게도 중국 회사가네 개인가 다섯 개나 들어 있다는 거예요 지금 보시는 거 처럼이 회사들이 사실은 작년에 미국에서 중국 수출을 금지했는데 어떻게든 빼간 거예요 제 3국을 통해서도 그렇고 긁어 가고 여기 12등이든 10등이든 대한민국의 아예 근처에도 못 가요 뭐 네이버 NHN 뭐 삼성 아 아예 근처도 못합니다 1,000개
(38:46) 2,000개 간신이 샀을 거예요 그러니까 그럼 이걸 갖고 도대체 얘네들은 뭔 짓을 하고 있을까를 상상해 봐야 되는 거죠 일단 GPT 5 올해 나올 거예요 재미나 1.5대 2가 나오겠죠 그리고 그 서비스들은 마이크로소프트 365를 포함을 해서 모든 서비스로 확대가 될 거예요 메타는 근데 왜 저렇게 많이 살까요네 메타는 지금 AI 서비스 자체를 안 하거든요 근데 AI 가장 많은 연구를 쏟아붓고 있어요 메타는 두 축입니다 하나는 오픈 소스를 내놔서 생태계 전체를 교란하고 자기가 그 중심에 략을 해요 뭐 하고 똑같은 전략이야 구글의 안드로이드 전략하고 똑같은 거예요 아까 말씀드린 것처럼 그니까 구글 전략 옛날에 했던 전략을 하는 거예요 마이크로소프트는 철저하게 옛날에 애플 전략을 쫓아가고 있어요 공짜를 안 풀어요 다 돈 내요 근데 놀랍게도 여기 지금 애플 어디 있어요네 애플이 없어요 큰일난 거죠 이제 자동차 포기하고 저쪽으로 돌리기도 했는데 애플은 근데 애플과 구글은 아주 독특한게 있어요 아마존은 세 회사는 자체 칩을 가지고 있어요 실제 그래서 구글에 tpu 포함한다면
(39:46) 15만 정이 넘어가는 거고요 마이크로소프트나 메타는 없으니까 저만큼을 사는 거고요 아마존도 자체 칩이 있어요 애플 지금 경쟁력 핵심은 자체 칩이 그걸 지금은 휴대폰에 집어 고 그다음에 컴퓨터 북이라고 하는 노트북에 들어가고 거기 서버 급으로 사용하는데 들어가는데 그 성능이 지금 엔비디아의 GPU고 비슷한 수준까지 나와요 그러니까 실제로이 이면을 봐야 되는 거는 실제 글로벌 택 기업들 어 자이언트이 요수 자럼 딱 보기 힘든 거는 자체 반도체를 모두 다 설계하기 시작했다는 거예요 그게 이제 삼성전자의 위협이 될 수가 있는 거죠 그리고 현재까지 그 아키텍처를 수용해서 제대로 만드는 회사는 dsmc 그래요 그러니까 이게 좋냐 안 좋냐 제가 쉽게 얘기할 수 없는 거 같고 삼성도 그 도전 과제에 있는 거고 저는 제가 또 삼성에서 했었거든요 옛날에 근데 저는 어 우리나라 저력이 그 극복하고 해낼 수 있는 방법이 존재한다고 생각을 해요 그 hbm 3 4 5 이렇게 가는 메모리뿐만 아니라 해내고 또 그걸
(40:49) 극복할 수 있는 저력이 전 있다고 생각합니다 어쨌든 그 이면에 흘러가는 거는 그런 것들을 볼 필요가 있는 거죠 그럼 여기에서 제 아마존은이 AI 시장에서 어떻게 지금 나아가고 있는 거 뭘로 도돈 보는 거예요 참 재미난게 있어요 그 아마존은 아마존고 우리나라 그 이마트 쿠팡 하고의 공통점고 차이점이 있거든요 아마존에 현대 어 시총뿐만 아니라 이익의 영향력 40% 이상이 aws고 하는 클라우드 서비스로 하고 있어요 전세계에서 1등이 사실 우리는 뭐 온라인 뭐 마켓으로 알고 있긴 하지만 그죠 나머지 실제로 온라인 쇼핑몰은 아마존 쇼핑몰은 40% 되나 안 되나 그래요 그래서 아마존 전 비즈니스 모델에서 실제로 쇼핑몰은 대략 40% 밖에 안 되고요 리테일 마켓에는 aws 아는 클라우드 컴퓨팅이 40% 넘기고 있어요 그것뿐만 영업 이익이 제일 좋아요 50% 넘어요 그러다 보니까 실제로 그 비즈니스 모델을 사람들이 잘 모르는데 아마존과 쿠팡을 비교하거나 또는 이마트를 구별할 수 비교할 수는 없는 거죠 그래서 굉장히 큰 차이가 있는데 쿠팡하세요 별도록 자기 철저히 유체
(41:53) 중심에 있으면서 유통의 혁신을 일으키는 거죠 아마존이 똑같은 전략을 가지 가져가고 있어요 대신에 아마존은 대규모 컴퓨팅 인프라를 가지고 그거를 갖고 또 다른 비즈니스를 하는 거죠 왜냐 블랙프라이데이 때가 되면 평소에 투입이 되는 컴퓨팅 인프라보안 필요로 하거든요 평소 때는 필요가 없어요 그럼 그거를 aws는 클라우드로 통해서 일반인이 돈 낸만큼 쓸 수 있도록 하는 체계인데 그걸 또 가상화에서 사용할 수 있도록 하는게 전 세계 1등 기술을 가지고 있어요 쿠팡은 그 기술이 없어서 아마존 거를 쓰고 있어요 그러니까 그런 차이가 있고요 두 번째 또 다른 것이 핵심이 뭐냐면 쿠팡 이나 아마존은 우리는 여러분들이 훌륭한 제품을 만들면 세계 최고의고 고객에게 가장 빠르게 가장 저렴하게 배달해 드립니다 해요 그런데 이마트는 어떻죠 자기네가 제품을 만들어요 노브랜드도 만들어서 분사 시키기도 하고 이마트에서 자기 브랜드로 해서 또 물건들을 사 가지고서는 한꺼번에 공급하기도 하고요 고객 입장에서는 좋은데 전반적으로 뭔가 안 좋을 것 같은 느낌도 들고
(42:49) 생태계 입장에서 봤을 때는 굉장히 복잡하죠 옛날 방식에 집배 구조는 가지고 가지만 근데 제가 그 얘기를 왜 했냐면요 현재 마이크로 트 같은 데야 오픈 a 전략은 우리가 맞든 거 같다 써 그러려면 우리 클라우드인 저라고 하는 클라우드를 써야 돼 딴 거는 안 돼라고 이제 완전히 그 뭐라 그러죠 독점력을 유지하려고 해요 근데 아마존은 어떻게 하냐면요 전략이 우리의 들어오면 공짜 인공지능도 많고요 여러분들이 우리 아마존 클라우드와 여러분의 인공지능 만들어서 다른 사람한테 팔아 보세요 그리고 그 안에 있는 모든 컴퓨터하고 기술은 저희가 제공해 드릴게요 그러니까 마이크로소프트나 오픈에 우리는 인공지능을 잘 만드니까 우리 인공지능 쓰세요 라면 아마존은 우리는 인공지능을 여러분이 잘 만들 수 있도록 도와줄테니까 여기서 만들고 여기서 판매하세요라는 전략을 가져가는 거죠 완전히 다른 전략이죠 어떤게 살아남고 어떤게 유지될 수 있을까 어떻게 경쟁하게 될까 이제 지켜봐야죠 뭔가 더 잘 될 거 같은 느낌이 드는데요 글쎄요 그건 이제 지켜봐야겠죠 근데가 이렇게 계속
(43:46) 발전하게 되면 우리 이제 사실 일반 사람들이를 이렇게 발전 속도를 느끼게 된게 채치 피티로 인해서 내가 쓰니까 느끼는게 있잖아요 네 a 인공지능 기술이 된 것 우리가에서 느끼려면 이게 온라인 있는게 또 오프라인으로 넘어오는 로봇으로 연결되는 것들이 좀 많을 것 같은데 어떻게 되나요 100% 그 로봇이 뭐냐 지금 있는 자동차도 로봇이죠 그 특히 테슬라 자동차는 자기가 절반 이상을 운전하니까 우리나라 현기차는 아직 자체 엔진이 제대로 들어가지 못했거든요 제가 알고 있기로 빌라이 하는게 들어가 있는데 결국은 자기 스스로 움직이면서 목표를 달성하면 다뤄 보시죠 이런 것들을 저희 연구 에서 에이전트 시스템이라고 얘기를 해요 그래서 로봇 세상은 필수적이 되죠 단지 이제 어떤 로봇이 존재할 거냐라는 거죠 자동차도 로봇이니까 집에 있는 가사 로봇이 있을 거냐 이미 있죠 집에 돌아다니고 있는 그 청소 로봇 있잖아요 동그랗게 생겨서 이거 로봇이고 여기 AI 기술이 많이 들어가 있어요 생각보다 그럼 이제 휴먼 오드라 하는 사람처럼 생긴는
(44:50) 로봇이 경 공장에서 일하고 길거리 돌아다닐 거냐 우리 영화처럼 그렇게 될 거예요 될 수밖에 없는게 우리가 살고 있는 세상에 의 모든 장치들이 인간을 위해서 만들어져 있어요 계단 엘리베이터 에스칼레이터 지하철 운전하는 거 모든 것들이 인간 중심으로 인터페이스가 설계돼 있거든요 결국은이 인간 세상에서 인간 대신의 일을 하려면 인간처럼 생긴 인터페이스를 액세스 할 수 있어야 돼요 그러면은 인간처럼 생기게 될 가능성이 점점 큰 거죠 그렇다서 인간하고 똑같이 생길 필요는 없는 거죠 머리가 없을 수도 있는 거고 팔하고 다리만 있을 수도 있는 거고 몸이 다르게 생길 수도 있죠 어쨌든 중장기적으로 휴머노이드 형태 그니까 인간처럼 닮은 로봇이 만들어지는 건 필연적이고 그게 지금 있는 생성 AI 가속화시키고 있는 거는 100% 맞죠 그리고 저전력 에너지를 사용하는 칩고 학습 능력이 가지고 있는 온 디바이스가 로봇으로 들어가기 시작을 한 거거든요 올해부터 그러면서 그거는 더 가속화될 가능성이 있다고 보여지죠 그럼 우리 집에서 그 로봇이 구매할 수 있는 순간이 올 거냐 자 이건 참
(45:52) 함부로 얘기할 수는 없는데 5년 내에는 참 어렵지 않을까음 저는 생각하는 그 10년 내에 가능하냐 못나면 모르겠습니다 자율주행의 현실화 가능성은 어떻게 보면 현재 기술은 어느 정도까지 온 거죠 레벨 4까지는 왔다고 생각을 해요 근데 레벨 4를에 경제성은 확보 못했다고 봅니다 경제성이라는 핵심은 대량 생산도 가능해야 되지만 가격이 구매 시장이 존재해야 되는 거죠 그 가격대에 예를 들자면 1억 정도에 잘 주행하는 레벨 4 레벨 4라는 거는 제가 운전을 거의 안 해도 되는 거예요 사실은 손잡이는 있긴 있지만 제가 집에서 떠나 서 어딜 가든지가 지거 혼자 운전을 다은 레벨 해요이면 1억이라는 사시겠어요 아니요 안 사시겠어요 제가 그냥 운전하시기 내 차에 다 있는데이 8천만 원은 8천은 좀 비싼데요 6천은 한 5천 밑으로면 생각 좀 해볼 수 있 그렇죠 그 시장이 아직 존재를 안 하는 거예요 현재 레벨 4를 운영할 수 있도록 한다 그러면 10억이 들어요 차데 그니까 엄청나게 센스 많이 센스 갖다 붙이고 카메라 갖다 붙이고 엄청난 AI 엔진 뒤에
(46:53) 붙여야 되고 차에는 사람 한 명 간신이 타고 몽땅 다 기계해 드려야 돼요 은 되는데 상용성이 없는 그렇죠 그니까 10억 정도 드는게 현재 레벨 4에 와 있다고 보시면 돼요 근데 이거를 10억 주고 그거를 살 수 있는 사람도 없겠지만 팔 의지도 아직은 없겠죠 그 다 기술 덩어리니 결국은 그 10억 정도 들어서 만들어질 수 있는게 말씀하신 4,999 원으로 낮아지는 순간이 얼마나 될 수 있냐라고 질문을 한다면 글쎄 빠르면 5년 늦으면 7 8년 뭐 제 느낌은 이래요 그 우리 아이폰하고 아이패드도 똑같습니다 아이폰하고 아이패드 첫 번째 모델이 나온게 2003년도에 근데 실제로 제품이 아이폰이 나온게 2009년이 아아 실제 아이폰 3 나온게 상용화를 할 수 있을 만한 경제성 아고 안정성을 확보를 하는데 그만큼 걸리는 거죠 그러면 이제 자율주행에서 테슬라 가능한 기술이나 영량 어떻게 보실까 테슬라의 이런 것들은 이제 다른 회사들이 다른 자차 회사이 못 넘어오는 건가요 아니죠 저는 결국은 그 격차는 줄어든다고 보는데
(47:57) 문제는 줄어들은 과정에서 워낙 그 아시는 것처 일론 머스크가 골통이 때문에 어떤 통적 의사 결정을 하냐가 결국은 향호 5년에 굉장히 큰 변화를 만들어 낸다고 생각을 해요 테슬라가 가지고 있는 가장 큰 힘은 전 세 가지라고 봅니다 그리고 그 세 가지 모두 다 일론 머스크의 골통 같은 혁신성에 시작했다고 생각을 해요 첫 번째는 기가 팩토리에 자동차 업체는 어느 누구도 프레스로 한 번에 찍어내는 건 불가능하다고 생각을 했는데 그걸 어떻게든 공장에서 같이 먹고자 하면서 하는 거죠 그리고 현재 전 세계에서 그걸 쫓아갈 수 있는 기업이 아직은 없어요 그러면 노력을 안 할 거냐 아니면 다른 방식으로 그 경제성을 이겨낼 거냐 하는 건 두 번째 문제 기가 팩토리 핵심은 이렇다고 제가 들었거든요 지금요 현대자동차가 라인을 뭐 미국에 어디 만든다 그럼 그 라인에서 생산할 수 있는 자동차 종류는 두 가지 세 가지 밖에 안 돼요 다른 제품이 나오면은 생산 라인을 또 바꿔서 다시 공사를 하거나 해야 돼요 기가 팩토리는 제품 모델이 계속 나오면은 계속 거기서
(48:51) 그냥 찍어낼 수 있어요 아 라인이란 개념이 미래 개념인 거죠 라인이라는게 명확 하게 선 흘러가 라인으로 돼 있지 않아요 또 펑펑 찍어 내도록 하는 체계로 돼 있기 때문에 그런데 이거를 이제 간격을 좁히는 사이 동안에 그럼 테슬라는 가만히 있을까 이게 일단 첫 번째요 그다음에 두 번째는 AI 독립적인 AI 기술이에요 현재 자율주행 자동차 비슷한 걸 만들고 있는 회사 중에서 스스로 AI 팀과 AI 컴퓨터를 설계할 수 있고 학습한 데이터를 학습해서 수백만 개의 길거리에 돌아다니도록 하고 있는 걸 하는 회사 전체가 존재하지 않아요 없어요 예요 테슬라 밖에네 테슬라 밖에 그러니까 더 중요한 거는 이제 그게 세 번째인데 그러면서 테슬라 자동차는 안가 본 길이 없는 거예요 그것도 누가요 고객들이 친히 운전을 해줘서 고객들이 친히 데이터를 모아주고 있 모아주고 있는 거예요 그 압도적인 거를 이겨낼 수 있는 곳은 전 세계에서 가능성이 있는 것들은 중국 회사 한두 개 그니까 그 중국 회사 한두 개 있는 자유주행 및이 전기차가 어떻게 판을 흐릴이를 좀
(49:52) 지켜보는게 의미 있지 않을까 향후 5년 동안에라는 생각이 들어요 미국의 정책적으로 중국을 이제 견제하고 있잖아 그러니까 막는 거죠 그러니까 막는 건데 그러면 한국은 수입을 안 할 거냐 유럽은 수입 안 할 거냐 아프리카는 안 할까 또는 예를 들 호주는 안 할까라고 본다면 이제 지켜봐야 되는 거죠 자 그럼 이제 AI 반도체 전 세계적인 투자 심리 좀 언제까지 좀 지속되고 렐이 AI 랠리 언제쯤 끝날까요 뭐 영원한 거는 그니까 AI 앞으로 계속 성장하겠지만 영원한 건 없지 않을까 만약에 그 시금석을 저한테 묻는다면 오픈 a 아이나와 같은 회사가 영업 이익이 급격하게 늘어나기 시작을 한다면은 랠리가 끝날 무료 업이라고 생각합니다 아 영업 이익이 급격하게 늘어날 때 끝난다고요 줄어들 때가 아니라네 무슨 말이에요 영업 이익이 급격히 일어났다는 얘기는 이제 혁신이라는 거는 어느 정도 끝났고 비즈니스가 꽃을 피우기 시작했다는 거거든요 아 똑같은 얘기를 본다면요 그니까 그때까지 일단 랠리라는 거고요 랠리라는 거는 엄청나게 기울기가 높은 걸 의미를 해요 예를 들면은 기울기가
(50:56) 얼만큼이 1년에 대 뭐 몇가 아니라 % 이상이 되는 이게 이제 랠리가 될 수도 있겠죠 예 그 AI 반도체라고 그러면 그렇지 않겠지만 AI 전체로 본다면요 근데 적어도 예를 들면 성장률이 특정 산업이 30% 이상이 된다 그 케거 가요 그러니까 연간 성장률이 그 이게 엄청난 밸리가 있는 거죠 그 성장기 때는 핵심 기업들이나 투자 기업들이 이익을 대부분 보지 못해요 과거로 한번 돌아 돌이켜가 볼게요 닷컴 버블이 때 닷컴 회사가 줄줄이 만들어진게 네이버 만들어 게 98년인기가요 아마존 만들어진 회사가 94년 있니다이 회사들이 영업 이익을 극단적으로 빠르게 올라가기 시작한 데가 언제냐 2005년 넘어서요 간신히 흑자 전환하고 나서 그러면은 다컴 버블을 언제 꺼 졌냐 2004년도에 완전히 바닥 쳤죠 결국은 그거는 뭐 제가 3년 걸린다 5년 걸린다 뭐 그렇게 함부로 말씀드릴 건 아니지만 AI 기업들이 굉장히 빠르게 이익을 내기 시작했다는 얘기는 이제는 투자를 멈춘다는 얘기고 투자를 하는 것보다 사업이 훨씬 더
(52:00) 커진다는 의미가 되고 그게 선반형 되 있는 밸리는 어느 정도 수그러들기 시작한다는 거죠 그렇다고 해서 주가가 안 오르진 않을 거예요 예를 들면 10년 전 네이버 주가 하고 10년 전 아마존 주가나 10년 전 구글 주가 해보면 여전히 엄청 올랐으니까요 그런데 표현을 리라고 표현 하면은 예를 들자면 살람 누구 살아남고 누가 생존하고 누가 더 거대한 기업이 될 거냐 하는 걸 평가하는 건 향 5년 내에 끝날지 모르죠 기울기는 어쨌든 이런 식으로 갈 것이다 자 그럼 혹시 혹시 미국 비테크 주식 중에서 좀 앞으로도 괜찮게 보시는 데는 어디가 있을까요 아 모르겠습니다 어 제 저는 진짜 주식을 투자를 안 하니까 혹시 그 한국에서 AI 괜찮은 회사는 솔트룩스 솔트룩스 그룹은 그룹은 아마 굉장히 큰 성광을 할게요 작년에 저희 다이캐스 아는 큰 회사 m&s 저희 규모고 비슷하게이 회사도 엄청난 회사입니다 핵심 원천 기술을 보유하고 있고 또 내후년 상장을 할 거거든요 이렇게 이제 저희 그룹이 굉장히 빨리 성장을 하면서 최고 엔지니어 조직이면 매출도 빠르게 성장하고 있거든요 저
(53:04) 한 가지 궁금한게 있어요 이게 이제 대표님이 아아 솔트닥스 이제 코사 상장 사잖아요 그럼 이제 어차 상장 사니까 뭐 애널리스트 분들이나 이런 분들이 막 분석하고 아니면 전업 투자자분들이 그다음에 뭐 차트 리스트들이 막 이걸 언제 사고 막 이런 거 하잖아요 이제 그리고 아니면 그 반대로 또 내부의 임직원들 직원분들이 사고 팔고 하는 경우도 있을 텐데 이게 다 사실 뭐 전문가들이 틀릴 때도 있고 내부에 있는 임직원도 틀릴 때 있고 한데 실제로 회사의 대표님이 그 회사를 제일 잘 아는 확실한 사람이잖아요 그런 사람들의 임직원들의 판단 아니면 외부의 그 전문가 투자자 애널리스트들의 판단들을 보면서 어떤 생각이 드세요 일단은 뭐 좀 여러 관점이 있는 거 같아요 우선 첫 번째 그거 맞출 수 있느냐 일단은 저는 저뿐만 아니라 대부분의 창업자이든 전문 경영자들 못 맞춘다고 생각합니다 거대한 흐름 흐름은 목표가 있고 그 흐름대로 가니까 그렇죠 근데 지금 이제 말씀하시는 거는 어 작은 변동성이 든요 작 작다고 표현을 하지만 하루에 10% 20% 올라가는
(54:06) 건 엄청 큰 거죠 근데 그럼에도 불구하고 그게 지속 가능하냐 매일과 같이 20% 올라가냐 그런 건 아니잖아요 그러니까 뭐 단타는 표현 이전에 실제로 2년 3년 5년에 위회 어떻게 될 건가라는 것을 엄청난 스트레스를 받고 엄청난 비전을 갖고 하는 거는 대표 의사와 창업자들의 역할이고 그렇 듯하게 만들어내는 과정이 많은 거 같아요 예측을 하고 반면에 한 달 내 일주일 내 며칠 내 주식은 진짜 모른다고 봐요 심지어는 제가 하기에 어 이거 우리회 정말 어마어마한 건데 왜 주가 안 올라가지 안 올라 그거 참 이해 안 될 때가 있고요 어떤 날은 내가 나도 모르는데 오르고 예를 들면 지난주에 저희 회사가 전 세계 1등을 했어요 그 초고대 인공지능에서 그 제가 1등을 한 것 때문에 주가 올라갈 거라고 생각을 했으면 아 내심 생각하셨고 아니요 생각을 했다면 제가 그래도 속으로 아 친구들한테 얘기해 주면 참 좋을 텐데 법적으로 안 돼 안타깝다라는 생각이라도 됐을 거예요 근데 그날 상한가를 쳤거든요 아 상한가를 쳤어요 예 그래서 실지로는 제가 보기에는 저희가
(55:05) 생각하는 기업 혁신과 중장기적인 성장 그리고 또 실적이라는 것과 또 이제 어 투자하시는 분들의 관점은 분 다를 수 있죠 지금 삼성전자 오늘 주가 오른 것도 저는 억눌러 왔었던 것에 대해서 해소가 됐다고 저는 해석이 될 수도 있고 또는 그런 거에 희망을 가져서 그 희망의 미래 희망에 대한 투자자분들이 오실 수도 있고 그니까 어떤 어떻게 해석되는 대한 영향이 더 크지 않나 싶은 생각이 듭니다 참 그만큼 회사의 대표도 그 회사가 주가가 어떻게 그러는지는 알기 쉽지 않다 단기적으로 제가 말씀드렸잖아요 젠슨 왕이 그저께 그 엄청난 발표를 하고 전 세계에 주목을 받았는데 주가가 떨어졌 다니까요 아 젠슨 황은 과연 주가가 오를 거라 생각했는지 떨어질 거 생각했는지 궁금하네요 그러니까요 자 그럼 한 가지 더 여쭤보고 싶은게 또 AI 전문가이자아요 네네 AI 하면이 비트코인도 또 떨어질 수 없는 디지털 금이라 불리니까 대표님은 AI 시대 비트코인 어떻게 보시는지 비트코인이 실제 이제 투자 외에 활용 가치 이런 것도 있는지이 코인들은 뭐 이제이 이런 것들은 자산 가치 외에도 뭐
(56:07) 하루 가치가 있다고 막 얘기 많이 하잖아 뭐 메타베스 해서 이제 거래가 되고 어떻게 보시지 궁금합니다 보통 아시는 것처럼 뭐 크게 크립토커런시 얘기하는 가상 화폐는 세 가지를 그 목표를 한다고 주장을 했었죠 첫 번째는 교환 가치 그다음에 두 번째 해당이 되는게 화폐처럼 정책적으로 조정할 수 있는 가치네 교환 가치가 좀 다르죠 예를 들 금리를 조정하거나 뭐나 화폐를 더 찍어내거나 뭐 이런 것처럼요 그다음에 세 번째는 자산의 보전 가치라고 주장들 하셨던 거 같아요 제 기억에 근데 현재 자산의 보존 가치로서 의미가 있는 거 같아요 그러니까 이게 가지고 있는 자산성 인정을 하고 그거를 주식 같은 형태처럼 가상 자산성 그래서 저는 가상 화폐라는 크립토커런시 영어보다는 예를 들자면 크 크립토 에이나 츠 에처럼 자산이라는 용어로 보는게 더 맞지 않나는 생각이 들기는 해요 그런 맥락으로 본다면 비트코인이 어떻게 될지 모르겠고요 비트코인은 어떻게 보자면 모든 코인과 토큰게 할아버지인 거니까요 조상이 그 조상님이 어떻게 돼야 될지를 함부로 얘기하기는
(57:08) 어려운데 제기에는 말씀드린 블록체인 하고 다양한 토큰들 그리고 코인들에는 임팩트가 AI 연관 가능성이 크다고 봐요 그렇게 강 굉장히 영향을 주면서도 관심 갖는 분야가 스마트 컨트랙 분야예요 이리디움 계열에 해당이 되는 것들은 단지 거래를 위한게 아니라 컨트랙을 하기 위한 조건들을 집어넣을 수 있도록 하고 그거를 현재는 자동화 한다는데 그게 룰 베이스에 자동거래 AI 기반해 자동화하는 것 같은 형태가 될 수가 있고요 정 반대 방향은 AI 블록체인이 들러붙는 거예요 채치 피티는 개인화 될 거고요 각 개인마다 AI 가지게 될 거예요 각 개인이 자동차를 구매하고 집을 갖는 것처럼 내 AI 갖게 되는 거죠 근데 그 AI 통해서 만들어진 산출물들이 그 AI 자체도 거래가 되게 될 거예요 여기에 nft 같은게 붙게 되고 여기에 코인과 같은 형태에 다양한 가산 가상 아 자산 체계가 들러붙게 됩니다 요런 형태가 적어도 제가 볼 수 있는 향 5년 안에 아마 큰 변화일 거라고 봐집니다 오늘 이제 솔트룩스 이경 대표님 모시고 이제 AI 관련해서 이제 많은 이야기를
(58:11) 들어봤는데요 많은 분들이 절대 의하시면 안 되는 사실 김자카 tv's 상장사 대표님이 출연하신게 처음인 거 같아요 진짜요 예 상장 대표님이 출연하셨고 때문에 여러분 제가 트루스 주식 단 한 주도 가지고 있지 않습니다 그리고 유로 광고가 아니라는 거 근데 AI 관련해서 이제 지금 시장에서 너무 뜨거운데 그걸 너무나도 전문가의 입장에서 잘 얘기하신 분이 대표님 초대를 했는 거고요 절대 그런 오해는 하지 마시고요 저도 한 마디 드리면 말씀해 주세요 어 뭐 배터리 아저씨라고 잘 아시잖아요 삼 땡땡 무슨 TV 나가서 이렇게 초청을 받아서 저희는 오히려이 방송 비까지 받고 했는데 그분이 뭘 오해해 가지고선 제가 무슨 광고비를 냈느냐 뭐 뭐 있다 그러시더라고요 그래서 제가 나중에 돈 받은 거 다 하고 친해졌어요 우리 배터리 아저씨하고 술도 먹고 그래서 절대 저는 그런 거 안 합니다 오해 없으셔도 됩니다네 앞으로 솔트 루에서 주시는 광고가 있다면 열심히 그건 받아보 하겠습니다 하지만 오늘 영상은 전혀 아무 관계가 없다라 거 확실하게 찍고요 자 마지막으로 그 외하
(59:10) 관련해서 저희 시청자분들에게 또 긴자가 tv 처음 나오셨으니 꼭 하시고 싶은 말씀 있다면요 어 변화를 거슬리기 어려울 것 같아요 경제든 투자된 교육이든 일하는 방식이든 언지 가네요 그 제나이 또래는 중요하지 않을 수는 있죠 뭐 제가 이제 5인데요 10년 지나면 64이 되니까 근데 제가 장표 하나를 좀 뭘 보여 드릴게요 이거는 우리나라 20년 30년 후에 인구 분포 도입니다 계속 이제 2080년까지 하는데 이건 완전히 대한민국 거의 망한 수준이고요 20년만 지나도 대한민국 노동 인구가 지금보다 40% 줄어요 그런데 20년 후에 몇 살이 되세요 김작가님 저는 20년 뒤에 예 두살이 됩니다 전화 김작가님이 잘 안 죽어요 안타깝게 그래서 60세부터 100세까지 인구는 지금부터 40% 이상이 늘어요 이건 굉장히 심각한데요 지금 우리는 3,000원만 내면은 병원 가서 치료 다 봤잖아요 심지어 우리나라 맹장 수술 10만 원 20만 원 맹장 수술 한는데 미국에선 2천만 원 3천만 원이 넘어요 그 우리나라는 그렇게 지금 베이비붐 세대와 그 이후
(1:00:13) 세대들이 빠르게 직장을 갖고 생산 활동을 하고 4대보험을 내고 세금을 내고 있죠 그런데 20년 후에 인구가 줄어드냐 전체 인구는 별로 안 줄어요 왜냐 60세 이상은 늘기 때문에 안 돌아가시니 안 죽으니까 네 반면에 20세 인구는 지금의 절반 이하로 떨어지고요 안 태어나니까 20세부터 60세 인구는 지금의 40% 이하가 됩니다 그럼 무무슨 얘기냐 지금처럼 노동 소득을 갖고 세금 어서는 대한민국이 유지되는게 불가능하다는 거예요 이미 부산만 가도야 복지비 전체 예산에 50% 넘어가요 감당을 못 하는 거예요 지방에서 그럼 어떻게 돼야 되냐 해외로부터 이민하는 제도도 뭐 바꾸자 그러겠죠 앞으로 100% 할 겁니다 아마 그다음에 또 뭐 세금 제도도 바꿔야죠 네 그 도을 할수밖에 안하면 우 다 모두 망하니까 그런데 중요한 거는 데모그라피 얘기하는 이거는요 저항률이 99.
(1:01:12) 999% 아까 주가 예측하 주가 예측 하기 어렵죠 인구 예측은 99.999% 왜냐 오늘 태어난 아이가 20년 후에 20살이 되니까 근데 그 사망률고 중간에 질병률 크게 바뀌지 않아요 조금씩 오히려 덜 죽으니까 얘기하려고 하는 핵심은 결국은 이문 문제는 전 세계에서 대한민국이 어 직면한 문제고요 과거 100년 동안 대한민국이 뭐로 성장을 했냐 근육 노동을 자동화 했어요 더 무거운 거 들어올리고 더 빨리 움직이고 하늘을 날고 특히 반도체 손 근육으로 불가능한 거잖아요 그거를 기계로 나미 뭐 나노미터로 쌓아 올리는 거를 물론 그 기계를 우리가 만들지 못하지만 어쨌든 그걸 해는게 대한민국 이거든요 그래서 뭐 젓가락질을 잘하니 뭐니 그렇게 얘기를 했어요 아 그럼 앞으로 100년은 어떻게 되냐 지식노동을 자동화하는 거 말고 는 대한민국의 탈출구가 없습니다 그리고 지금 오늘 보시는 시청자님 관심 있으신 것처럼 노동 소득이 아니라 자본 소득으로 바꿔야 돼요 돈 열심히 일해서 월급 받는 거 세금 다 떼가는게 아니라 어떻게 우리가 운영하고 있는 자산들 특히 일본처럼 60세 이상의 퇴직을 한 자산가
(1:02:13) 분들이 어떻게 투자를 운영을 해서 돈을 벌고 거기서 의미 있는 수준의 어 정부의 재정을 확보할 수 있냐 하는게 굉장히 추 주제고 거기에는 인공지능이 또 큰 역할을 하고 이건 돌이킬 수 없는 이제 상황이 되리라고 생각을 합니다 대표님 말씀을 드리니까 변화의 속도를 더 좀 가까이서 들으니까 더 무섭다는 생각이 들고요 저는 정말 변화의 생 하지 않으면 죽는다라는 거에 제가 원래 작가와 강사로 삶을 살았거든요 그래서 제가 37에 유튜브를 시작한 거예요 유튜브 시작하는 유튜브가 이제 좀 잘되면서 인생이 바뀐 거죠 그 요즘도 생각하는 거는 그때 내가 유튜브라는 거 그니까 새로운 걸 한다라는게 그리 쉬운 일은 아니잖아요 어떤 영역이든 사실 AI 받아들이는 것도 지금 AI 시대라고 하지면 AI 안 받아들 훨씬 많을 텐데 근 그때 제가 그걸 유튜브 안 했다면 아 난 지금 어떤 삶을 살고 있을까라고 생각 약간 무섭거든요 숙명이 진 거죠네 지금이 시대에도 이제 AI 또 받아들인 사람과 안 받아들이 사람이 있고 그거에 따라서 이제 앞으로 운명도 많은 것들이 좀 결정되지
(1:03:14) 않을까 위대한 기업도 나오고 위대했던 기업이 사라지는 것도 보겠죠 목부 대표님께서 중간중간 이제 대표님 회사를 깨알 피알 하는 모습에서 역시 창업자는 다르구나라는 생각 그렇습니다 대표님과 또 다음번에 AI 관련된 좋은 콘텐츠 한번 마련해 보도록 하겠습니다 오늘 만나 손님은 이경일 대표님이셨습니다 지금가 러분 소중한 시간 함께 해주셔서 정말 감사합니다 오늘도 김작 가였습니다 고생 마셨습니다 [음악] [음악] 감사합니다