TL;DR: 노벨상 수상자인 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 최근 강연에서 현재의 기술 붐이 근본적인 변화에 의해 촉진되고 있다고 밝혔습니다: AI는 더 이상 비즈니스 워크플로우를 최적화하는 데 그치지 않고 근본적인 과학 및 공학적 과제를 해결하기 시작했습니다. AI 인프라, 교육, 애플리케이션에 대한 대규모의 동시 투자가 이루어지면서 강력하고 자기 강화적인 성장 사이클이 만들어지고 있습니다. 이를 통해 핵융합 및 재료 과학과 같은 '그랜드 챌린지' 분야에서 전례 없는 돌파구가 열리고 있으며, 차세대 산업 및 투자 기회가 창출되고 있습니다.
저는 머큐리 테크놀로지 솔루션의 CEO 제임스입니다.
글로벌 시장을 관찰하는 사람이라면 누구나 같은 근본적인 질문을 던집니다: "기술주의 놀라운 성과가 지속 가능한 호황인가, 아니면 일시적인 거품인가?"라는 질문입니다 항상 주의가 필요하지만, 최근 구글 딥마인드의 선구적인 공동 창업자이자 CEO인 데미스 하사비스가 참여한 토론은 전자를 지지하는 강력한 논거를 제시합니다.
그의 통찰력은 현재의 AI 혁명을 단순히 또 하나의 기술 주기가 아니라, AI가 근본적인 과학적 발견을 위한 새로운 엔진이 되는 시대의 여명기라고 정의합니다. 이러한 변화는 산업의 미래와 장기 투자의 본질에 중대한 영향을 미칩니다.
새로운 투자 논제: 이번 AI 붐이 다른 이유
현재의 기술 랠리가 계속 이어지려면 두 가지 조건이 충족되어야 합니다:
- AI 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 폭발적인 장기 성장 단계의 시작 단계임에 틀림없습니다.
- AI는 이전에 진전을 제한했던 다루기 힘든 현실의 병목 현상을 해결할 수 있어야 합니다.
두 가지 모두에 대한 증거는 부인할 수 없는 사실이 되고 있습니다. 오늘날 급격한 성장을 경험하고 있는 기업들은 AI를 활용해 오랜 문제를 성공적으로 해결하고 있는 기업들입니다. 알파고와 알파폴드 같은 획기적인 시스템의 핵심 설계자인 하사비스에 따르면, AI는 이제 '초가속화 단계'에 접어들고 있습니다
AI 성장의 세 가지 동시 엔진
토론에서 하사비스는 컴퓨팅 성능에 대한 수요를 주도하는 세 가지 주요 프로세스에 대한 통찰을 제시했습니다. 현재를 독특하게 만드는 것은 이 세 단계가 순차적으로 진행되는 것이 아니라 '동시에' 일어나고 있다는 점입니다.
- 기반 인프라 구축: 최신 AI를 구동하는 핵심 데이터 센터와 하드웨어를 구축하기 위한 대규모 자본 투자가 진행 중입니다.
- 전문 모델 훈련: 전문가들은 이 인프라를 사용하여 특정 도메인에 대한 전문 지식을 갖춘 AI 모델을 훈련하고 미세 조정하고 있습니다.
- 대중 시장 애플리케이션 및 수익화: 이렇게 훈련된 모델은 공공 및 기업에 빠르게 배포되어 수익과 새로운 사용 사례를 창출하고 있습니다.
이 세 단계가 차례로 일어난다면 관리하기 쉬운 작은 시장 사이클이 연속적으로 나타날 수 있습니다. 그러나 이 모든 것이 동시에 일어나고 있기 때문에 강력하고 자기 강화적인 피드백 루프가 형성되고 있습니다. 이러한 동시적이고 폭발적인 성장은 일반적인 기술 버블보다 더 지속적이고 대규모의 산업 변화를 시사합니다.
비즈니스 문제부터 거대한 도전까지: AI의 새로운 개척지
이번 토론에서 가장 심오한 인사이트는 AI가 해결할 수 있는 문제의 '유형'이 변화하고 있다는 점입니다. 비즈니스 워크플로우 최적화를 넘어 과학과 공학의 '거대한 도전'을 해결하는 영역으로 나아가고 있습니다.
사례 연구 1: 핵융합 문제 해결
수십 년 동안 핵융합을 통한 깨끗하고 무한한 에너지의 꿈은 강력한 자기장을 사용하여 태양의 핵보다 더 뜨거운 난류 플라즈마를 제어하는 방법이라는 한 가지 주요 과제로 인해 방해받아왔습니다. 이는 실시간으로 조정해야 하는 수천 개의 변수가 있는 문제이며, 인간 엔지니어가 마스터하기에는 너무 복잡한 작업으로 입증되었습니다.
딥마인드는 강화 학습 모델을 사용하여 이 장벽을 극복했습니다. 이 AI는 토카막 원자로 내부의 자기 코일을 성공적으로 조작하여 플라즈마를 가두고 제어하는 방법을 학습하여 이 분야에서 획기적인 발전을 이루었습니다.
사례 연구 2: 재료 과학 가속화
플라즈마 제어 문제가 해결의 길로 접어들면서 핵융합과 다른 수많은 기술의 새로운 병목 현상은 극한 조건을 견딜 수 있는 첨단 소재의 발견입니다. 바로 이 부분에서 AI가 다시 한 번 선두를 달릴 준비가 되어 있습니다. 하사비스는 구글이 이미 새로운 태양광 소재를 연구하고 개발하는 데 AI를 활용하고 있으며, 올해 상당한 성과를 거두고 있다고 언급했습니다.
재료 과학은 전형적인 '난제'였지만 이제 AI를 통해 해결이 가능해지면서 혁신과 투자의 또 다른 지평이 열리고 있습니다.
결론 새로운 기회의 시대
고평가된 시장에서는 항상 신중한 접근이 필요하지만, 세계 최고의 AI 전문가 중 한 사람의 통찰에 따르면 우리는 지금 중대한 산업 및 과학 혁명의 초기 단계에 있다고 합니다. 기회는 더 이상 소프트웨어의 디지털 영역에만 있는 것이 아니라 AI가 해결할 수 있는 가시적이고 현실적인 문제에도 있습니다.
리더의 전략적 과제는 비즈니스에 AI를 즉각적으로 적용하는 것을 넘어 보다 근본적인 질문을 던지는 것입니다: "이 새로운 과학적 발견의 엔진으로 해결할 수 있는 우리 업계의 난해한 '그랜드 챌린지' 문제는 무엇일까?"라는 질문을 던져야 합니다 이 질문에 답할 수 있는 기업이 차세대 산업 발전을 정의하는 기업이 될 것입니다.
