소개: a16z Growth의 파트너인 데이비드 조지와 a16z crypto의 파트너인 크리스 딕슨은 암호화폐를 활용한 분산형 AI 인프라를 포함한 새로운 인터넷에 대한 비전을 논의하기 위해 대화를 나누었습니다. 네트워크 효과 발생, AI가 이 시대의 기본 미디어 형태가 될 것 등에 대한 내용입니다. 이 대화에서는 인터넷의 원래 비즈니스 모델이 왜 붕괴되고 있는지, 그리고 새로운 인터넷이 창작자에게 완전히 새로운 비즈니스 모델을 어떻게 도입하고 있는지도 살펴봅니다.
기술이 어떻게 발전했는가
데이비드 조지: 지금은 암호화 분야에 집중해서 대부분의 시간을 보내고 계시네요. 암호화 기술과 AI의 관계에 대해 어떻게 생각하시나요?
크리스 딕슨: 제가 보기에 기술 파동은 일반적으로 두 개나 세 개로 일어나는 경향이 있습니다. 15년 전에는 모바일 인터넷, 소셜 네트워킹, 클라우드 컴퓨팅이 3대 주요 트렌드였습니다. 모바일 인터넷 덕분에 컴퓨팅 장치를 보유한 사용자 수가 수억 명에서 수십억 명으로 늘어났으며, 소셜 네트워크는 사용자를 끌어들이는 킬러 앱이고, 클라우드 컴퓨팅은 이 모든 것을 지원하는 인프라입니다. 이 세 가지는 상호의존적이며 없어서는 안 될 것입니다. 당시 사람들은 어느 것이 더 나은지에 대해 논쟁했지만, 결국 둘 다 중요한 것으로 밝혀졌습니다.
데이비드 조지: 네, 모두 필요합니다.
크리스 딕슨: 저는 AI, 암호화, 새로운 기기(로봇, 자율주행차, VR 등)가 지금 가장 흥미로운 세 가지 트렌드라고 생각합니다. 그들은 서로 보완하고 함께 발전합니다. 암호화는 인터넷을 설계하고 네트워크를 구축하는 완전히 새로운 방식을 제공하는 새로운 것입니다(제 책에서도 이에 대해 이야기합니다). 이는 이전에는 불가능했던 일을 가능하게 만드는 독특한 속성을 가지고 있습니다. 많은 사람들이 암호화폐라고 하면 비트코인이나 밈코인을 떠올립니다. 하지만 저를 포함하여 암호화를 실제로 이해하는 많은 전문가에게 암호화의 본질은 그보다 훨씬 더 중요합니다. AI와 교차하는 부분이 많습니다. 가장 기본적인 결합 방법 중 하나는 암호화 아키텍처를 사용하여 AI 시스템을 구축하는 것입니다. 우리는 이 방향으로 많은 투자를 했습니다.
우리는 내부적으로 핵심적인 질문을 논의했습니다. AI의 미래는 소수의 대기업에 의해 통제될 것인가, 아니면 더 광범위한 커뮤니티에 의해 관리될 것인가? 여기서 첫 번째 질문은 AI가 오픈 소스인가? AI 분야가 얼마나 폐쇄적이 되었는지 정말 충격적입니다. 10년 전만 해도 모든 AI 연구는 공개되었고 논문으로 출판되었습니다. 그런데 그 산업이 갑자기 문을 닫게 됐어요. 그들은 안전상의 이유로 그렇게 한다고 주장하지만 저는 그것이 그들 자신의 경쟁 우위를 위한 것이라고 생각합니다. 다행히 Llama, Flux, Mistral과 같은 오픈소스 프로젝트가 몇몇 있습니다. 하지만 저는 많은 프로젝트가 모델 가중치를 공개하지 않기 때문에 이 오픈소스 모델이 다소 취약하다는 점이 걱정됩니다. 이게 정말 오픈 소스인가요? 일부 모델은 오픈 소스이지만 데이터 파이프라인은 오픈 소스가 아닙니다. 정말로 자유롭게 복제할 수 있나요? 그들은 내일 모델을 바꿀지도 모르고, 당신은 그것에 대해 아무것도 할 수 없습니다. 이러한 AI 모델은 매달 개선되고 있지만, 첨단 기술을 유지하는 것을 중단한다면 무슨 일이 일어날지 모르겠습니다.
데이비드 조지: 적어도 지금으로서는 AI는 대기업에 크게 의존하고 있습니다.
암호화폐와 AI의 상호작용
크리스 딕슨: 우리가 투자하는 프로젝트 중 일부는 AI 생태계에 적합한 분산형 인터넷 서비스 아키텍처를 구축하는 데 중점을 두고 있습니다. 예를 들어, 젠슨(Jensen)이라는 프로젝트는 컴퓨팅 리소스의 분산형 네트워크를 구축하고 있습니다. 이 모델은 Airbnb와 유사하며, 사용자가 컴퓨팅 작업을 제출하고 이를 전 세계의 유휴 컴퓨팅 리소스에 할당하여 컴퓨팅 성능의 공급과 수요를 최적화할 수 있도록 합니다. 이 네트워크는 컴퓨팅 리소스의 공급과 수요를 관리하는 경제 원장 역할을 합니다.
또 다른 예로는 지적 재산을 등록하는 새로운 방식인 스토리 프로토콜이 있습니다. 당신이 창작자라고 가정하면, 블록체인에 사진, 비디오 또는 음악을 등록할 수 있으며, 이를 통해 미디어와 모든 권리가 기록됩니다. 이는 기존의 저작권법을 사용하여 저작권을 소유한 사람을 명확히 밝힙니다. 이런 방식으로, 누구나 계약 조건에 따라 콘텐츠를 사용할 수 있고, 누구나 와서 이 리믹스를 사용하고 파생 작품을 만들 수는 있지만 수익의 10%를 지불해야 합니다라고 말할 수 있습니다.
데이비드 조지: ...어떤 비율이든.
크리스 딕슨: 블록체인에서는 조건을 설정하고 공개 시장을 만들 수 있습니다. 하지만 요즘 시장에서는 직접 회사에 연락해서 협상을 시도하는 수밖에 없습니다. 이로 인해 사람들은 콘텐츠를 훔치거나 아예 사용하지 않게 되고, 대기업만 저작권 거래를 하게 됩니다. 예를 들어, OpenAI는 Shutterstock에 1억 달러를 지불했으며, 블록체인은 소규모 제작자가 자신의 조건을 설정할 수 있는 광범위하고 민주적인 리소스를 만듭니다.
암호화 기술의 핵심적인 장점은 결합성입니다. 오픈소스 소프트웨어의 성공은 주로 개발자가 기존 모듈에 혁신을 결합하고 중첩할 수 있게 해주기 때문에 가능합니다. 리눅스는 좋은 예입니다. 1990년대에는 거의 0%의 시장 점유율에서 오늘날에는 구성 가능성 덕분에 서버 시장의 90% 이상으로 성장했습니다. 사람들은 (아무리 작은 것이라도) 시스템에 기여하여 시스템을 더 나은 곳으로 만듭니다. 이는 지식 통합 시스템으로서의 위키피디아와 같습니다.
스토리 프로토콜을 사용하면 창의적인 콘텐츠를 레고 블록처럼 자유롭게 결합할 수도 있습니다. 예를 들어, 누군가가 캐릭터를 만들고, 다른 사람이 스토리를 쓰고, 또 다른 사람이 AI를 사용하여 애니메이션을 제작한다면 새로운 슈퍼히어로 세계를 창조할 수 있습니다. 자금이 다시 흘러드는 한 결국에는 모두가 이익을 얻을 수 있습니다.
데이비드 조지: 이 모델의 핵심은 자금 흐름이 투명하고 공정하다는 것입니다.
크리스 딕슨: 이런 방식으로 창작자는 AI 도구를 사용하여 효율성을 높이고, 무료로 착취당하는 대신 재정적 보상을 받을 수 있습니다. 훌륭한 비전입니다. 사람들이 새로운 도구를 사용하도록 유도하는 동시에 경제 모델도 제공합니다. 우리는 투자할 때 AI 중심 세계에서 창의적인 근로자들을 위한 새로운 경제 모델을 찾는 방법에 대해 종종 고민합니다. 제가 가장 흥미롭게 생각하는 분야는 AI와 암호화폐의 교차점입니다.
데이비드 조지: 과거에는 소셜 플랫폼이 광고 수익을 100% 차지했고, 크리에이터는 트래픽 수익화에만 의존할 수 있었습니다. 우리가 보고 싶은 것은 창작자가 가격을 정하고 자유롭게 거래할 수 있는 새로운 시스템입니다. 이는 더 많은 혁신으로 이어질 것입니다.
데이비드 조지: 경제적 인센티브가 일치하기 때문입니다.
크리스 딕슨: 이를 바탕으로 AI에 대한 크라우드소싱 접근 방식이 더욱 확대되고 있습니다. 데이터 관점에서 보면 AI에는 더 많은 데이터가 필요합니다. 암호화 기술의 획기적인 발전은 새로운 인센티브 시스템을 설계할 수 있다는 점입니다. 핵심은 이러한 시스템을 어떻게 사용해 더 많은 AI 훈련 데이터를 수집할 수 있느냐는 것입니다. 데이터는 AI의 입력으로, 모델을 평가하거나 다른 목적으로 사용될 수 있습니다. 이는 Scale AI가 하는 일과 비슷하지만, 차이점은 전체 프로세스를 중앙 집중화된 회사가 제어하는 것과 달리 분산된 방식으로 이를 수행하려는 것입니다.
우리가 투자한 프로젝트 중 하나는 샘 알트먼이 공동 창립한 WorldCoin입니다. 핵심 아이디어는 AI가 인간의 신원과 콘텐츠를 위조할 수 있는 세상에서 사람이 실제로 존재한다는 것을 증명할 방법이 필요하며, 가장 좋은 방법은 암호화 기술을 사용하여 신원 확인을 완료하는 블록체인을 사용하는 것이라는 것입니다. 월드코인은 사용자가 등록하고 신원 확인을 받을 수 있도록 인센티브 메커니즘을 설계했습니다. 여기에는 홍채를 스캔하는 구형 스캐너(오브)와 같은 것이 있지만, 이러한 관행은 논란을 불러일으켰습니다. 이제는 여권을 통한 신원 확인과 같은 다른 방법도 제공됩니다. 신원 검증을 완료하면 다양한 서비스에서 사용할 수 있는 블록체인의 암호화된 자격 증명을 받게 됩니다.
간단한 적용 시나리오는 검증(CAPTCHA)입니다. 현재의 검증 코드는 너무 복잡해져서 사람조차도 쉽게 통과하기 어려울 수도 있습니다. 이러한 번거로운 사기 방지 시스템과 비교하여 암호화된 검증 방법을 사용할 수 있습니다. 사용자는 자신이 인간임을 증명하는 암호화된 코드를 받을 수 있으며, 이를 사용하여 추가적인 확인 단계를 거칠 수 있습니다. 여기도 흥미로운 교차로네요.
인프라 수준에서 분산형 AI에는 여전히 많은 기회가 있습니다. 예를 들어, 중앙 집중형 AI 시스템을 분해하여 코드와 서비스 수준 모두에서 분산화할 수 있습니다. 또한, 기계 간 결제와 같은 완전히 새로운 가능성도 있습니다. 등.
제가 생각하기에 가장 흥미로운 부분은 AI 시대의 새로운 비즈니스 모델, 특히 크리에이터를 위한 비즈니스 모델을 모색하는 것입니다.
인터넷 경제 계약 위반
데이비드 조지: ChatGPT 순간 직후에 아, 우리는 인터넷 계약을 위반하고 있을지도 몰라요라고 지적하셨는데, 제 생각에는 매우 흥미로운 질문이었습니다.
크리스 딕슨: 이 책의 마지막 부분에 이에 대한 장이 있습니다. 저는 그것을 새 언약이라고 부릅니다. 인센티브 시스템에 대해 생각해보면, 인터넷이 성공한 주요 이유 중 하나는 매우 똑똑한 인센티브 시스템을 갖추고 있다는 것입니다. 중앙 기관 없이 50억 명의 사람들을 시스템에 가입시키려면 어떻게 해야 하나요? 이는 인터넷의 인센티브 구조 때문입니다.
ChatGPT는 인터넷 경제 계약이 어떻게 깨질 수 있는지에 대한 엿보기를 제공합니다. 지난 20년 동안 인터넷은 암묵적인 경제적 계약을 형성했습니다. 즉, 검색 엔진과 소셜 플랫폼이 콘텐츠에 접근하고 그 대가로 창작자는 트래픽을 얻습니다. 예를 들어, 여행 웹사이트, 레시피 웹사이트, 일러스트 웹사이트 등에서는 Google이 검색 트래픽을 얻는 대가로 해당 웹사이트의 콘텐츠를 크롤링하는 것을 허용합니다. 이 모델은 인터넷의 개발을 지원합니다. 하지만 이제 AI가 직접 콘텐츠를 생성하므로 사용자는 링크를 클릭할 필요조차 없고, Google은 더 이상 웹사이트로 트래픽을 분산할 필요가 없습니다. 이런 식으로 창작자들의 수입원은 끊어졌고 인터넷의 원래 경제 모델도 붕괴되었습니다.
과거에는 Google이 일부 트래픽을 전환했습니다. 예를 들어, 사용자가 질문을 검색하면 Google은 요약을 표시하지만, 여전히 사용자가 자세한 정보를 위해 웹사이트를 방문하도록 안내했습니다. 하지만 나중에 구글은 트래픽을 가로채기 시작했습니다. 예를 들어, StackOverflow 콘텐츠의 경우 구글은 사용자가 원래 웹사이트를 방문하도록 허용하는 대신 검색 결과에 답변을 직접 표시했습니다. 이로 인해 많은 웹사이트의 트래픽이 감소하여 수익 창출 능력이 영향을 받았습니다. Google은 여행, 레스토랑 및 기타 산업(예: Yelp)에서도 유사한 일을 하고 있으며, 독립 제작자의 콘텐츠보다 자사 콘텐츠를 우선시할 것입니다. 이러한 문제는 오래전부터 있었지만, AI 시대로 인해 이 문제가 더욱 심각해졌습니다.
하지만 AI가 그림, 요리법, 여행 정보 등을 직접 만들어낼 수 있다면 사용자는 더 이상 이런 콘텐츠가 담긴 웹사이트를 방문할 필요가 없게 될 것입니다. 이는 사용자에게는 더 나은 경험이 될 수 있지만 콘텐츠 제작자에게는 치명적인 타격입니다. 미래에는 AI 거대 기업이 몇 개만 남을 수도 있고, 원래 독립적인 웹사이트와 창작자들은 생존 공간을 잃게 될 것입니다.
우리가 생각해야 할 질문은 다음과 같습니다. AI 시대에도 인터넷이 혁신과 기업가 정신을 지원할 수 있을까요? 우리가 이 문제를 해결하지 않는다면 인터넷은 70년대의 텔레비전 산업처럼 소수의 거대 기업이 모든 콘텐츠를 통제하게 될 것입니다. 이것은 우리가 원하는 인터넷의 미래가 아닙니다.
그렇다면 새로운 웹사이트는 어떻게 등장할까? 새로운 것은 어떻게 창조될 수 있을까? 우리는 아직 이것에 대해 깊이 생각해 보지 않았습니다.
저는 단 하나의 답이 있다고 생각하지 않으며, 이 문제에 대한 해결책이 반드시 암호화에 의존할 필요는 없습니다. 하지만 우리는 이것이 인터넷의 원래 인센티브 메커니즘을 훼손하고 있다는 것을 깨달아야 합니다. 두 번째로, 우리는 생각해봐야 합니다. 이게 좋은 일일까요? 저는 그렇게 생각하지 않아요. 우리는 올바른 해결책을 찾아야 합니다. 새로운 인센티브를 만들어야 할까요?
이러한 이유로 저는 스토리 프로토콜과 같은 새로운 인센티브 시스템에 대한 투자와 연구에 집중해 왔습니다. 인터넷이 지속적으로 혁신하고 성장할 수 있도록 하려면 기존 시스템 위에 새로운 경제 구조를 구축하는 새로운 방법을 모색해야 합니다.
모바일 인터넷, 소셜 네트워킹, 클라우드 컴퓨팅부터 암호화, AI, 하드웨어까지
데이비드 조지: 당신이 언급한 것 중 하나는 생성적 AI, 암호화폐, 새로운 하드웨어 플랫폼이라는 세 가지 기술 제품이 동시에 등장한다는 것입니다. 이 세 가지의 조합에 대해 어떻게 생각하시나요?
크리스 딕슨: 비유하자면 모바일, 소셜, 클라우드 컴퓨팅이죠. 마지막 물결에서는 서로를 홍보하고 공동으로 인터넷 개발을 촉진했습니다. 우리는 이미 오늘날 이러한 통합의 일부를 보고 있습니다.
이제 우리는 또 다른 기술 흐름 속에 있습니다. 이번에는 AI, 암호화, 로봇, 자율주행차, VR 등 새로운 유형의 하드웨어를 중심으로 한 기술 흐름입니다. 이러한 기술은 서로 독립적이지 않고, 서로 보완하여 새로운 생태계를 형성합니다. AR 및 VR 안경과 같은 새로운 하드웨어 장치는 영화 Her에서 나오는 스마트 어시스턴트와 같이 더 나은 대화형 경험을 제공하기 위해 AI에 의존합니다. 자율주행 자동차, 테슬라의 로봇 기술, 다양한 휴머노이드 로봇 프로젝트도 실제 환경에 AI 기술을 적용해 실제 세계에 적용하고 있습니다. 암호화는 분산형 네트워크가 이러한 AI 애플리케이션을 지원하는 새로운 방법을 제공합니다. 제가 관심 있는 분야 중 하나는 DPIN, 즉 분산형 물리적 인프라입니다. 가장 두드러진 예는 Verizon과 ATT와 같은 기존 통신사와 경쟁하고 있는 커뮤니티 소유의 크라우드소싱 통신 네트워크 프로젝트인 Helium입니다. 헬륨은 누구나 집에서 노드를 구축하여 네트워크를 지원할 수 있는 인센티브 메커니즘을 설계했습니다. 이러한 노드는 무선 송신기처럼 작동하며, 미국 전역에 수십만 개가 설치되었습니다.
헬륨도 인터넷 서비스를 출시하였고, 가격은 베라이즌보다 훨씬 저렴합니다. 한 달에 20달러에 불과한 반면, 베라이즌은 70달러입니다. 이는 주로 헬륨의 네트워크가 커뮤니티에 의해 구축되기 때문에 기존 통신 회사가 인프라를 구축하는 데 수천억 달러를 투자할 필요가 없기 때문입니다.
암호화 기술을 사용하여 네트워크 효과를 유발하는 방법
크리스 딕슨: 암호화 기술은 콜드 스타트 문제를 해결하는 데 매우 유리합니다.
네트워크 효과 프로젝트 중 상당수는 초기 단계에서 어려움에 직면합니다. 네트워크가 실제로 작동하도록 충분한 사용자를 유치하는 방법은 무엇일까요?
예를 들어, 헬륨은 커뮤니티에 의해 구축되고 운영됩니다. 하지만 노드가 10개만 있다면 당연히 작동하지 않을 겁니다. 네트워크 효과를 구축하는 것은 닭과 달걀의 문제입니다. 만약 새로운 소셜 네트워크에 10명만 가입되어 있다면, 새로운 사용자들에게는 그다지 매력적이지 않을 것입니다. 하지만 이미 사용자가 100만 명인 경우 새로운 사용자를 추가하는 가치는 극적으로 증가합니다.
암호화폐는 토큰 경제를 통해 조기 채택자에게 인센티브를 제공하고, 이를 통해 네트워크 효과 형성을 촉진할 수 있다는 점에서 독특합니다. 헬륨은 단지 한 예일 뿐입니다. 기후 데이터, 자율 주행 데이터, 전기 자동차 충전소, 분산형 지도, 심지어 과학 연구와 같은 다른 분야도 모두 비슷한 방식으로 네트워크화될 수 있습니다.
AI는 장식인가, 설탕인가?
데이비드 조지: 마크가 제가 정말 좋아하는 은유를 말해줬어요. AI는 아이싱인가요, 아니면 설탕인가요? AI가 단지 아이스크림에 불과하다면 기존 산업 거물들이 승리할 것입니다. 기존 제품에 AI 챗봇을 추가하기만 하면 기존 유통 채널, 영업 역량, 고객 관계를 활용해 시장을 계속 지배할 수 있기 때문입니다. 하지만 AI가 설탕, 즉 핵심 재료라면 그냥 추가할 수 없고 전체 제품을 처음부터 만들어야 합니다. 이런 경우 AI 분야는 신흥 기업이 주도할 가능성이 더 크다.
아직 명확한 답변은 나오지 않았습니다. 제품이 기존 모델을 따르는 경우(예를 들어, 단순히 AI를 사용하여 원래 사업을 개선하는 경우) 스타트업보다는 업계 거대 기업에 더 큰 이익이 됩니다.
크리스 딕슨: 클레이튼 크리스텐슨의 관점에서 이 문제를 볼 수 있습니다. 그는 파괴적 혁신과 지속적 혁신이라는 개념을 제안했다. 많은 사람들이 파괴적 혁신의 의미를 오해합니다. 그것은 단순히 새로운 기술이 아니라 기존 회사의 비즈니스 모델에 맞지 않는 혁신입니다. 이것이 바로 가장 큰 회사조차도 진정으로 파괴적인 혁신에 대응하는 데 어려움을 겪는 이유입니다. 핵심 고객이 이를 요구하지 않기 때문입니다.
이는 마크가 제안한 아이싱 대 설탕 개념과 일맥상통합니다. 즉, AI가 기존 제품의 아이싱에 불과하다면 자연스럽게 업계 거물들이 우위를 점할 것입니다. 하지만 AI가 비즈니스 모델을 완전히 바꾼다면 상황은 완전히 달라질 것입니다.
예를 들어, 오늘날의 데이터베이스 시장은 기본적으로 기존의 관계형 데이터베이스(SQL)가 주도하고 있지만, AI는 완전히 다른 컴퓨팅 아키텍처를 도입하고 심지어 데이터베이스의 개념을 완전히 뒤집을 수도 있습니다. AI를 SQL 데이터베이스를 최적화하는 데만 사용한다면 그것은 단지 아이싱일 뿐이며 기존 사업에 아무런 위협이 되지 않습니다. 하지만 AI가 데이터를 저장하고 검색하는 방식을 혁신하여 기존 데이터베이스를 무의미하게 만든다면, 이는 전체 산업을 붕괴시킬 설탕과도 같습니다.
데이비드 조지: 우리는 아직 그런 사례를 본 적이 없습니다. 저는 가격에 미치는 영향(예: AI 서비스 가격 하락)만 보고 있지만, 이것이 업계 혼란을 불러올 만큼 충분하지는 않습니다.
크리스 딕슨: 네, 그것이 문제의 두 번째 단계입니다. 저는 일반적으로 이러한 새로운 기술의 구현 과정을 분석하기 위해 프레임워크를 사용하지만, 이에 대해 이야기하기 전에 먼저 소비자 등급 AI에 대해 이야기해보겠습니다. 현재로선 소비자 AI 분야에서 네트워크 효과가 실제로 있는 제품은 없다고 생각합니다. 클로드와 ChatGPT와 같은 AI 챗봇은 성공을 거두었지만 강력한 네트워크 효과를 형성하지 못했습니다. 사용자는 거의 전환 비용 없이 언제든지 AI 도구를 변경할 수 있으므로 가격 경쟁에 빠지기 쉽습니다.
데이비드 조지: 우리는 한때 데이터 네트워크 효과가 AI 제품의 핵심이 될 것이라고 믿었습니다.
Chris Dixon: 데이터 네트워크 효과는 이론적으로는 존재하는 개념이지만 실제로는 그다지 강력하지 않은 경우가 많습니다. 많은 사람들은 AI 학습 데이터가 많을수록 모델이 더 좋아지고, 더 많은 사용자가 이를 신뢰할 것이라고 생각하여 장벽을 형성합니다. 하지만 현실적으로 개별 사용자가 생성한 데이터는 실제로 AI 훈련에 거의 기여하지 않습니다. 즉, 단일 사용자의 사용 데이터만으로는 AI의 역량이 크게 향상되지 않아 강력한 네트워크 효과를 형성하기 어렵다는 것이다. 이로 인해 AI 기업은 큰 위험에 처하게 됩니다. 시장 경쟁이 심화되고 가격 전쟁이 불가피하게 될 것입니다. ChatGPT와 같은 AI 제품은 현재 강력한 브랜드 인지도를 가지고 있지만, 문제는 순수한 가격 경쟁에 돌입하는 것을 어떻게 피할 것인가입니다.
다양한 AI 도구 간 전환 비용이 낮다면 최종 시장 경쟁은 모든 기업이 사용자를 유치하기 위해 가격을 낮출 수밖에 없는 가격 전쟁으로 발전할 가능성이 높습니다. 이 경우 이들 AI 기업은 지배적 기업이 되지 못할 것이다.
데이비드 조지: 그렇다면 스타트업은 여전히 기회가 있을까요?
크리스 딕슨: AI가 기존 제품을 개선하는 데만 사용된다면, 스타트업이 대기업과 경쟁하기 어려울 것입니다. 하지만 AI를 핵심 아키텍처로 사용하여 완전히 새로운 비즈니스 모델을 만든다면 상황은 달라질 것입니다. 현재 우리가 보고 있는 얼굴 바꾸기나 이미지 향상 등 많은 AI 소비자 애플리케이션은 단기간 내에 인기를 얻지만, TikTok이나 Instagram에 의해 빠르게 모방되고 결국 스타트업은 경쟁 우위를 잃게 됩니다. AI 제품에 네트워크 효과가 없다면, 일단 그 기능을 복제할 수 있게 되면 장기적으로 경쟁력을 유지하기 어려울 것입니다. 그렇기 때문에 진정으로 성공적인 AI 스타트업을 구축하려면 단순히 기능을 제공하는 것이 아니라 네트워크 효과를 창출할 수 있는 진입점을 찾아야 합니다.
도구를 얻으러 오고, 네트워크를 위해 머물러라
크리스 딕슨: 전형적인 사용자 성장 전략은 도구 때문에 오고, 네트워크 때문에 머물러라입니다. 즉, 많은 사용자가 처음에는 도구 때문에 제품을 사용하지만 궁극적으로는 네트워크 효과 때문에 머물러 있습니다. 예를 들어, 초창기 포토샵 사용자는 단순히 이미지 편집 도구만 원했을 수 있지만, 나중에 포토샵 생태계가 강력하다는 것을 알게 되어 장기 사용자가 되었을 수 있습니다. 소셜 네트워크의 부상도 이와 비슷한데, 많은 사용자가 처음에는 특정 기능(예: 친구 주소록) 때문에 가입했지만 궁극적으로는 소셜 관계 링크 때문에 머물렀습니다. AI도 비슷한 전략을 채택할 수 있다. 예를 들어, AI가 생성한 이미지 도구를 시작점으로 사용할 수 있지만, 결국 형성되어야 할 것은 도구 소프트웨어가 아닌 완전한 AI 크리에이티브 커뮤니티이다.
모방기술과 원기술
Chris Dixon: 그 내용을 살펴보기 전에 주요 기술이 단계적으로 어떻게 출시되는지 논의하는 것이 중요합니다. 새로운 기술의 개발은 일반적으로 두 단계를 거칩니다.
• 모방 단계: 새로운 기술은 사용자가 더 쉽게 받아들이도록 하기 위해 기존 기술을 모방합니다.
• 네이티브 단계: 새로운 기술이 완전히 다른 새로운 경험을 만들어냅니다.
그리고 세 번째 단계는 새로운 기술로 인한 보다 광범위한 변화입니다. 예를 들어, 자동차가 발명된 후 우리는 고속도로, 교외, 트럭 등 다른 인프라를 건설했습니다.
예를 들어, 초기 웹 페이지는 전자 잡지와 같았으며 모든 내용이 정적이고 큰 차이가 없었습니다. 이러한 모방 단계는 10년 또는 20년 동안 지속될 수 있다. 예를 들어 1993년의 모자이크부터 2005년경의 유튜브와 페이스북까지.
하지만 인터넷이 성장하면서 소셜 미디어, 검색 엔진, 온라인 비디오 플랫폼 등 오프라인에 상응하는 비즈니스 모델이 없는 인터넷 토종 제품이 등장하기 시작했습니다.
AI는 여전히 스큐어모피즘 단계에 있습니다. 우리가 보는 AI 애플리케이션은 주로 인간 노동을 대체하고 있습니다. 예를 들어 AI 고객 서비스, AI 글쓰기 도우미 등이 있습니다. 하지만 진정한 AI 혁명은 AI 기반 제품, 즉 AI가 생성한 게임 세계와 AI가 생성한 대화형 콘텐츠에서 나타날 것입니다. 마치 사진이 처음 나왔을 때, 문화 비평가들이 사진이 예술에 미치는 영향을 걱정했던 것과 같습니다. 발터 벤야민의 유명한 에세이 기계 복제 시대의 예술 작품은 누구나 사진을 찍을 수 있을 때 예술가들에게 무슨 일이 일어날지 묻습니다.
오늘날 생성 AI에도 비슷한 문제가 존재합니다. AI가 영화 전체를 만들 수 있다면, 전통적인 영화 제작은 어떻게 될까요?
데이비드 조지: 우리는 이미 사진에서 이걸 봤어요.
창의성의 기반으로서의 AI
크리스 딕슨: 그렇습니다. 이러한 추세는 이미지에서 시작되었고 비디오도 곧 뒤따를 것으로 보입니다. 사진이 처음 등장했을 때 사람들은 사진이 그림을 대체할까 봐 걱정했지만 결국 사진과 그림은 각자 고유한 예술적 스타일로 발전했습니다. 미술은 사진에서 벗어나 추상화로 방향을 바꾸었습니다. 반면에 사진 기술은 필름의 발전을 가져왔습니다. 사람들은 기계가 사진을 대체할 수 있을 뿐만 아니라 지금까지 존재하지 않았던 새로운 예술 형식을 창조할 수 있다는 것을 깨달았습니다.
생성적 AI에도 마찬가지입니다. 부정적인 견해는 AI가 인간의 창조물을 대체할 것이라는 것입니다. 하지만 사실 AI는 완전히 새로운 예술 형태를 탄생시키고 인간의 창의성을 위한 새로운 캔버스를 제공할 수 있습니다. 이는 가상 세계, 게임 또는 새로운 유형의 영화일 수 있습니다. 창의산업뿐 아니라 소비나 소셜 네트워크 등 다른 분야에도 같은 원리를 적용할 수 있습니다.
새로운 것을 만들면 더 광범위한 변화가 뒤따릅니다. 소셜 네트워킹이 좋은 예이다. 이 현상은 2000년대에 시작되어 2008년과 2012년 오바마 선거 때 정점에 달했습니다. 당시 신문 기사에서는 소셜 미디어가 이후 2차적인 위치에서 중요한 위치로 옮겨갔다고 보도했습니다. 그러다가 예상치 못한 사회적 변화가 나타나기 시작했습니다. 이런 변화는 앞으로 20~30년 안에 일어날 것으로 보인다.
AI에서 공급과 수요의 균형 맞추기
데이비드 조지: 당신이 언급한 기술적인 단계가 매우 흥미롭습니다. 인터넷이 개발되는 데 오랜 시간이 걸린 이유 중 하나는 거대한 네트워크를 구축해야 했기 때문입니다. 이는 수요와 공급에 관한 문제입니다. 인터넷의 발전을 위해서는 광섬유와 케이블과 같은 무선 인프라의 구축이 필요합니다. AI에 필요한 것은 대규모 GPU 클러스터와 같은 컴퓨팅 리소스입니다. 하지만 AI가 모방 단계에서 혁신 단계로 넘어가는 데 가장 큰 제약 요소는 기술적 능력이 아니라 인간의 창의성과 아이디어일 수 있다.
크리스 딕슨: 저도 그렇게 생각해요. AI 개발의 병목 현상은 기술 자체에 있는 것이 아니라 인간의 적응 속도와 정책 및 규제의 영향에 있을 가능성이 크며, 이 둘은 밀접하게 관련되어 있습니다.
데이비드 조지: 다시 말해, AI 개발의 문제는 공급 측면(컴퓨팅 파워)과 수요 측면(사용자 수용) 모두에서 발생합니다. 하지만 핵심은 여전히 수요 측에 있을 수도 있지 않을까요?
크리스 딕슨: 네, 공급 측의 과제는 충분히 강력한 AI 모델을 개발하고 이를 지원할 만큼 충분한 컴퓨팅 성능을 갖춰야 한다는 것입니다. 하지만 진짜 과제는 사용자가 AI를 받아들이고 일상생활에 통합하도록 하는 방법입니다.
이제 많은 기업가가 AI를 사용하여 실제 문제를 해결하는 방법을 모색하고 있습니다. 하지만 20년 전과는 달리 오늘날의 창업 생태계는 상당히 성숙해졌습니다. 12년 전만 해도 똑똑한 사람 대부분은 사업을 시작하기보다 대기업에서 일하는 것을 선택했을 것입니다. 하지만 현재는 창업 생태계가 더욱 완벽해졌고, 자금, 인재, 시장도 예전보다 성숙해졌습니다.
하지만 AI에는 여전히 큰 문제가 있습니다. 사람들의 업무 방식이 어떻게 바뀔지, 그리고 업계가 AI에 어떻게 적응할지는 의문입니다.
AI가 산업을 어떻게 변화시키고 있는가
데이비드 조지: 예를 들어, 할리우드는 얼마나 빨리 AI를 도입할까요?
크리스 딕슨: 저도 정확히 그걸 생각했어요. 저는 책을 쓸 당시 AI를 사용하여 나만의 오디오북을 만들고 싶었지만 출판사와 Audible 모두 AI 사용을 명시적으로 금지했습니다. 그 이유 중 하나는 산업 노조가 AI에 저항하고 있기 때문이지만, 그보다 더 근본적인 이유도 있습니다.
데이비드 조지: 즉, AI가 콘텐츠를 생성할 수 있는 능력은 존재하지만 업계는 아직 이를 받아들일 준비가 되어 있지 않다는 뜻인가요? 우리는 AI의 잠재적인 적용 분야 중 상당수가 규제 장벽에 직면해 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어, 의료 산업에서 AI 진단의 기술적 역량은 이미 충분히 강력하지만, 규제로 인해 광범위한 적용이 여전히 제한됩니다.
크리스 딕슨: 향후 5년 내에 미국 판사들이 AI 훈련 데이터가 공정 사용에 해당하는지 여부를 판결할 수도 있고, 의회에서 AI 훈련 데이터를 규제하는 법률을 통과시킬 수도 있습니다. 현재 AI 훈련 데이터의 합법성은 여전히 논란의 여지가 있다. AI 기업들은 AI 훈련 데이터가 정보의 복사가 아닌 정보의 학습이라고 믿습니다. 하지만 저작권자들은 AI가 허가 없이 자신의 콘텐츠를 사용했다고 생각하며 이는 침해에 해당합니다.
데이비드 조지: 이는 거의 모든 AI 관련 산업이 논쟁하고 있는 질문입니다.
크리스 딕슨: 그렇습니다. 궁극적으로 AI 훈련의 합리성을 판단하기 위해 법률이 필요할 수도 있습니다. 그렇지 않으면 이 문제는 해결되지 않은 채 남게 될 것입니다.
데이비드 조지: 의료 및 금융과 같은 규제 산업에서 AI는 언제쯤 실제로 구현될까요?
크리스 딕슨: 현재 이러한 산업은 매우 엄격한 규제를 받고 있으며, AI가 이 분야에 진입하려면 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 하지만 자율 주행 등 일부 분야에서는 이미 상당한 진전이 이루어지고 있습니다.
데이비드 조지: Waymo가 그 예입니다. 데이터에 따르면 자율주행은 이미 인간 운전보다 7~10배 더 안전하며, 수백만 마일에 달하는 실제 데이터가 이를 뒷받침합니다.
크리스 딕슨: 아마도 이게 AI의 광범위한 적용에 대한 모델일 겁니다. 먼저 특정 분야(자율주행 등)에서 획기적인 성과를 거두고 인간보다 더 나은 성과를 보인다는 걸 증명한 후에 다른 산업으로 확대하는 거죠.
인터넷의 이상적인 미래는 무엇일까?
데이비드 조지: 당신은 이상적인 인터넷이 어떤 모습이라고 생각하시나요?
크리스 딕슨: 우리는 갈림길에 서 있습니다. 인터넷의 원래 비전은 커뮤니티가 공동으로 소유하고 관리할 수 있는 분산형 네트워크였으며, 네트워크의 경제적 이익은 몇몇 대기업보다는 사용자에게 더 많이 돌아가야 한다는 것이었습니다. 하지만 이제 인터넷상의 자금 흐름이 바뀌었고, 점점 더 많은 수익이 몇몇 기술 거대 기업의 손에 집중되고 있습니다.
데이비드 조지: 네, 소셜 플랫폼의 광고 수익은 수천억 달러에 달했지만, 크리에이터들이 얻을 수 있는 것은 그 중 아주 일부에 불과합니다.
크리스 딕슨: 현재 시장 가치 기준 세계 인터넷 기업 5위가 전체 산업 시장 점유율의 50% 이상을 차지하고 있을 수 있습니다. 인터넷은 소수 기업이 지배하는 폐쇄적인 생태계가 되었습니다.
데이비드 조지: 이제 기술 회사들은 사용자를 완벽하게 이해하고 사용자가 플랫폼에서 더 많은 시간을 보낼 수 있는 방법을 찾기 시작했습니다.
크리스 딕슨: 그렇습니다. 그들은 인터넷의 정상에 올랐고 새로운 경쟁자가 진입하지 못하도록 사다리를 걷어찼습니다. 이것이 우리가 블록체인과 분산형 네트워크의 구축에 많은 관심을 기울이는 이유입니다. 미래의 인터넷이 소수 기업에 의해 완전히 통제된다면 혁신을 위한 공간은 크게 압축될 것입니다. 중앙 집중화된 플랫폼에 의존하여 사업을 구축하는 것은 언제든지 무너질 수 있는 유사 위에 건물을 짓는 것과 같습니다. 진정한 혁신은 몇몇 기업이 통제하는 것이 아니라 개방적인 생태계에서 구축되어야 합니다.
데이비드 조지: 그러므로 우리의 초점은 이 생태계에서 소규모 기술 기업들이 생존하고 성장할 수 있도록 하는 방법에 맞춰져야 합니다. 저는 아직도 미래에 대해 매우 낙관적입니다. 여러분의 노력과 산업 전체의 진흥을 통해 분산형 기술과 오픈소스 AI가 점점 더 많은 사람들에게 받아들여지고 있습니다. 오늘은 매우 유익한 토론이었습니다. 참석해주셔서 감사합니다.
크리스 딕슨: 초대해 주셔서 감사합니다.
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