"망하는 기업은 있겠지만 AI 시장은 계속 커진다"

SK AI위원회는 올해 1월 설립된 의사결정 기구다. SK 산하 이노베이션, 케미칼, 텔레콤, SK하이닉스 등 여러 사업부가 참여한다.

AI 사업화 조직(반도체, 데이터센터)과 AI 활용 조직(일반 사업부) 간 시너지를 추진하는 것이 역할이다.

1GW 데이터센터 하나를 구축하는 데 캐팩스(투자 비용)는 70조 원이다. 연간 운영비는 약 4조 원인데, 이 중 전력비만 2조 원으로 전체 비용의 절반을 차지한다.

한국 정부 목표는 2030년까지 10GW, 향후 20GW 확충이고, 미국은 2030년까지 130GW를 목표로 한다. 이처럼 천문학적인 투자가 이루어진다는 것은 그보다 더 큰 수익성이 있다는 신호다.

일부 기업의 도태는 불가피하다. 현재 수요가 공급보다 훨씬 크기 때문에 공급 사이드가 계속 투자하고 있기 때문이다.

엔트로픽과 오픈AI의 매출이 매년 2~3배씩 성장하고 있다. 특히 엔트로픽은 2025년 연간 매출 대비 2분기 매출이 2배 이상이다.

IT 산업의 '위너 테이크올' 원칙을 보면, 검색은 구글, OTT는 넷플릭스 등 승자가 시장을 독식한다. 일부 기업은 도태되겠지만 생존한 기업이 시장 전체를 가져간다.

시장 규모가 충분히 커서 50~100조 규모 회사가 망해도 경제적 충격을 감당할 수 있을 것으로 전망된다.

배달의민족 연간 거래액이 지속적으로 증가 중이다. 과거 상가 수첩으로 거래하던 규모에 비할 수 없을 정도로 커졌다.

아이스크림 같은 소액 항목도 배달 대상이 되면서 시장이 확대되었다.

AI는 두 가지 방식으로 시장을 확대한다. 첫째, 챗GPT나 클로드처럼 신규 시장을 창출한다. 챗GPT는 월 20달러, 클로드는 월 200달러의 구독료를 받으며, 엔터프라이즈 AI 버전은 토큰 종량제로 수익을 창출한다.

둘째, 기존 애플리케이션에 스며든다. 쇼핑이 더 편해지면 더 많이 사게 되고, 금융·재테크 상담·보험 상담·예매·예약·레스토랑 예약 등 모든 영역에서 AI 에이전트가 기존 시장 규모를 키운다.

챗GPT 플러그인은 현재 3,000개, 클로드의 커넥터는 2,000개 이상이다. 이는 앱스토어와 같은 역할을 한다.

역사적 사례로 검색 광고를 보면, 웹 등장으로 새로운 광고 시장이 창출되었고 구글이 연 80조 규모 시장을 형성했다.

보안 시장을 보면 해킹과 방어 모두 AI로 진화한다. 해킹을 AI로 하고 보안을 AI로 하면 보안 시장의 규모 자체가 커진다.

SaaS 시장도 변한다. AI가 스며들면 개인이 필요로 하는 소프트웨어를 즉석에서 만들어 쓸 수 있다. 개별 SaaS 구독 대신 필요할 때만 생성해 사용하고 폐기하는 인스턴트 소프트웨어 방식이 등장한다. AI 코딩 에이전트 기업들이 수혜를 입는다.

바이오·뷰티·콘텐츠·영상 제작 등 모든 산업에도 AI가 적용되고 있다.

온디바이스 AI는 디바이스 안에서 AI 연산을 처리한다. 클라우드 왕복에 따른 비용·보안 문제·속도 지연을 해결할 수 있다.

700만 원대 AI PC는 약 200억 개 파라미터 수준의 모델을 구동할 수 있다. 이는 1조 넘는 파라미터를 가진 클라우드 모델과 다르지만, 동영상 편집·번역·게임 디자인 등 특정 작업에 최적화된 작은 모델을 자체 탑재한다.

휴먼노이드 로봇은 두 가지 AI 처리 방식을 동시에 필요로 한다. 팰리스 러닝(온디바이스 AI)으로 로봇이 배운 스킬을 즉시 실행해야 하는데, 클라우드 지연은 불가능하다.

로봇이 범용으로 성장하려면 로봇 파운데이션 모델이 필요하고, 이는 클라우드 데이터센터에서의 학습을 요구한다. 연합 학습(페더럴 러닝) 방식으로 수백 대의 로봇이 각각 배운 스킬을 엣지 데이터센터로 보낸 뒤 학습해 다시 배포한다.

안전을 위해 로봇의 시행착오를 엣지 데이터센터에서 감시·제어해야 한다. 결과적으로 디바이스·엣지 데이터센터·클라우드 데이터센터가 모두 필요하다.

테슬라는 전 세계 자율주행차에서 수집한 주행 데이터를 처리하고 있다. 각 지역·문화·도시별로 운전 습관이 다르게 학습된다.

콜로서스는 XAI를 포함한 테슬라의 슈퍼컴퓨터 데이터센터다. 여기서 도조라고 불리는 AI 모델이 각 자동차가 수집한 데이터를 중앙에서 통합 학습해 다시 배포한다.

이 방식은 웹이 2010년대를 지배한 것처럼, AI가 2020년대를 정의하는 구조를 보여준다.

과거에는 GPU, 지금은 CPU, 앞으로는 메모리가 병목이 될 것으로 예상된다.

두 번째 병목은 전력이다. 한국 목표는 2030년까지 10GW인데, 현재 1.5GW 수준이므로 6~7배 증설이 필요하다. 온그리드(기존망 연결) 방식은 시간·환경 충돌 문제가 있고, 오프그리드(자체발전)는 석탄·그린에너지·SMR 원자력을 활용한다. 중국은 태양광으로 동쪽 에너지를 서쪽 산업에 공급하는 '동송 서산' 방식을 운영한다.

세 번째 병목은 네트워크다. 데이터센터 내부는 구리선(느림·열발생)을 사용하지만, 외부는 광케이블(빠름)로 연결된다.

전 세계 데이터센터는 구역 간에 광케이블로 연결되어 있다. 하지만 센터 내부는 여전히 구리선을 사용한다.

실리콘 포토닉스는 데이터센터 내부 구리선을 광케이블로 전환하는 기술이다. 루멘텀 홀딩스 같은 관련 기업들이 주목받을 예정이다.

미국의 메가테크 기업들이 이미 투자를 완료했다.

SNS를 장악하고 있고, 오큘러스 앱 생태계 구축을 시도 중이며, 지속적으로 투자하고 있다.

다만 구글의 기술력, 애플과 삼성의 제조·유통 역량도 존재한다.

관전 포인트는 메타일까, 구글일까, LG와 구글의 협력일까, 아니면 삼성일까를 지켜보는 것이다.

전자레인지·냉장고·세탁기 같은 가전제품을 만드는 기업들 사이 경쟁이 심하다.

어떤 기업이 유망한지를 판단하는 포인트는 AI 에이전트를 어떻게 활용하고 있는가를 보는 것이다.

기기의 기능과 편의성을 기존과 달리 재정의하고 있는지를 살펴봐야 한다.

현재 ChatGPT 플러그인 3,000개는 대부분 2위·3위 기업이나 신생 기업이다. 기존 강자들이 아직 에이전트 플랫폼을 충분히 점유하지 못했기 때문이다.

앞으로 3만 개, 30만 개로 늘어날 것으로 예상된다. 수많은 서드파티 서비스가 에이전트 입점을 통해 고객을 만날 기회가 생긴다.

다만 아마존이 메타(구 페이스북)의 뮤즈를 접근 금지한 사례처럼, 기존 강자는 플랫폼 통제권을 유지하려 한다. 모든 버티컬 서비스를 한 회사가 다 가질 수는 없으므로 틈새시장은 항상 존재한다.

한국은 전 세계에서 구글이 검색 시장 점유를 50% 이상 확보하지 못한 국가다. 같은 예외 국가로는 중국, 러시아, 북한이 있다.

이는 AI 에이전트 시장에서 한국이 기회를 가질 수 있다는 의미다.

이는 기존과 다른 방식, 즉 게임의 규칙을 변경해 우회한 사례다.

향후 생성형 AI 모델 개발에서 다양한 반도체 조합이 시도될 가능성이 높아진다.