[작성자:] lethuha

📌 엔비디아는 엔론처럼 사기 혐의를 받고 있지는 않지만, 성장 모델은 고객이 자사의 칩을 구매할 수 있도록 투자하거나 대출하는 벤더 파이낸싱과 유사한 순환적 AI 거래에 크게 의존하고 있으며, 이는 AI가 빠르게 폭발적으로 성장할 것이라는 가정에 위험을 집중시킨다. 연간 1,250억 달러의 거래 규모와 1조 4,000억 달러의 AI 인프라 투자라는 거대한 수치 속에서, 엔비디아의 미래는 고객들이 조기에 수익을 내고 지속적으로 칩을 구매할 수 있느냐에 달려 있다. AI가 기대만큼 “도약”하지 못할 경우, 투자자 신뢰와 주가는 큰 충격을 받을 수 있다.

📌 중국이 사교육을 엄격히 규제하면서 부모들은 교육비 부담을 줄이기 위해 AI를 사용하고 있다. Dola는 ByteDance가 개발한 챗봇으로, 월간 약 1억 7,200만 명의 사용자를 보유하고 있다. Dola는 아이들에게 바르게 앉고, 펜을 가지고 장난치지 말며, 숙제 속도를 높이도록 상기시킨다. 또한 숙제를 채점하고, 틀린 부분을 설명하며, 학생의 약점을 바탕으로 유사한 문제를 생성하는 과외 교사 역할도 한다. 일부 부모는 아이들이 부모보다 AI의 말을 더 잘 듣고, 목소리도 차분하고 인내심이 있어 갈등을 줄일 수 있다고 생각한다. 전문가들은 AI가 아이들의 뇌 발달과 사회적 기술에 필요한 갈등을 줄일 수 있다고 경고한다.

기업 리더들은 불편한 현실에 직면해 있다. 직원들은 이미 허가를 받기 전부터 AI를 사용하고 있으며, 조직은 더 민첩한 경쟁자에게 뒤지지 않기 위해 자발적 실험을 전략적 이점으로 전환해야 한다.AI를 기반으로 처음부터 구축된 AI-native 기업은 단순히 AI를 “도입”한 기업을 크게 앞서고 있지만, 후자 역시 기업 AI 성숙도의 네 단계를 거쳐 AI-native 상태에 도달할 수 있다. 1단계 – 호기심: 직원들이 ChatGPT 같은 대중적인 LLM과 Genspark 같은 에이전트를 자발적으로 사용해 질의응답, 통화 녹음, 기초 연구를 수행한다. 사용 빈도는 경영진 예상의 3배에 달하며, IP·데이터·보안 리스크를 초래한다.이를 극복하려면 통합된 AI 사용 정책, 모델과 작업에 대한 명확한 경계, 그리고 데이터 보호를 위한 엔터프라이즈급 접근 권한을 갖춘 도구가 필요하다. 2단계…

📌 대규모 AI 인프라 구축 열풍은 칩과 데이터 센터 비용이 합산되면서 회계 투명성 문제를 일으키고 있습니다. 2,145억 달러 이상의 건설 중인 자산에 단기 칩과 장기 자산이 뒤섞여 있습니다. AI 칩은 3년 이내에 진부화될 수 있음에도 20~40년짜리 프로젝트 속에 숨겨져 있어 투자자들이 실제 리스크를 파악하기 어렵습니다. 이러한 불투명성은 자본 낭비를 가리고 글로벌 AI 경쟁 속의 이익을 왜곡할 위험이 있습니다.

📌 현대 AI의 대부 얀 르쿤은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간 지능에 도달할 수 없으며 현재 방식은 “무의미”하다고 선언했다. 그의 새로운 행보는 세상의 작동 방식을 모델링하는 “세계 모델”에 집중한다. 메타를 떠나 파리에 스타트업을 세우고, 단 몇 천 개의 GPU로 모델을 학습시키며 20만 개의 GPU 시스템과 대조를 이루는 것은 완전히 다른 경로를 보여준다.

📌 약 63억 달러의 지원 패키지를 통해 일본은 AI가 국가적 우선순위라는 강력한 신호를 보내고 있습니다. 민관이 협력하여 국내 AI 개발에 집중하는 것은 외국 기술 의존도를 낮추고 글로벌 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다. 2026 회계연도부터 효과적으로 시행된다면, 이 전략은 국제 AI 경쟁에서 일본의 위상을 재편할 수 있습니다.

📌 맥킨지는 소버린 AI가 2030년까지 6,000억 달러 규모의 시장이 될 것으로 추정하며, AI 워크로드의 약 40%가 공공 부문과 엄격하게 규제되는 산업에 속할 것으로 보고 있습니다. 소버린 AI는 국가 경쟁력을 결정짓는 요소가 되고 있지만, 야망에서 실행에 이르는 길에는 여전히 많은 장벽이 존재합니다. 현재 약 30개국만이 첨단 AI를 위한 충분한 국내 컴퓨팅 인프라를 보유하고 있으며, 많은 국가가 모델, 애플리케이션, 에너지 및 거버넌스 프레임워크가 모두 부족합니다. 소버린 AI를 구축하려면 에너지, 칩, 데이터부터 애플리케이션과 인적 자원까지 동기화된 생태계가 요구됩니다.

📌 AI가 주요 뉴스 소스가 될 때, 문제는 더 이상 참과 거짓이 아니라 정보가 어떻게 전달되느냐입니다. AI의 커뮤니케이션 편향은 가짜 뉴스를 퍼뜨리지 않고도 여론과 사회적 감정을 조용히 형성할 수 있습니다. 이는 민주주의와 언론에 큰 과제를 던집니다. 정보 공간을 보호하기 위해서는 규제에만 의존할 것이 아니라 기술 경쟁, 모델의 투명성, 그리고 사용자에게 더 많은 통제권을 부여해야 합니다.

📌 AI 시대의 큰 역설은 인간과 AI의 대결이 아니라, 소통 지능(CQ)이 높은 리더와 낮은 리더 간의 차이에 있다. CQ는 신경생물학적 역량으로, 압박 속의 즉흥 소통과 상대의 신경 상태에 맞춘 조율 능력을 포함한다. 따라서 AI가 고도화될수록 CQ는 리더의 핵심적인 전략적 자산이 된다.

📌 영국 은행들이 소매 고객을 위해 독립적으로 계획을 세우고, 의사결정을 내리며 행동하는 에이전틱 AI 도입 경쟁에 나섰습니다. 텍스트나 이미지만 생성하는 생성형 AI와 달리 에이전틱 AI는 유휴 자금을 고금리 계좌로 자동 이체하거나 시장 변동 시 포트폴리오를 자율적으로 조정할 수 있습니다. 영국 금융행위감독청(FCA)은 이 기술이 저축, 투자 및 자금 관리 방식을 혁신할 잠재력이 있지만, 소비자에게 새로운 위험을 초래할 수 있다고 경고합니다.