Tech moves fast, but you're still playing catch-up?

That's exactly why 200K+ engineers working at Google, Meta, and Apple read The Code twice a week.

Here's what you get:

All delivered twice a week in just 2 short emails.

Join 200K+ engineers

경제학자들은 지난 수십 년간 GPT를 연구해 왔습니다.

이상하게 들리시나요? GPT를 경제학자들이 연구해 왔다는게? 네, 여기서 GPT는 ‘General Purpose Technology’, 즉 ‘범용 기술’이라는 단어라서 우리가 지금 GPT 하면 떠올리는 것과는 다릅니다. 경제학에서 GPT는 ‘특정한 산업이 아니라 증기기관, 전기, 컴퓨터처럼 경제 전체의 구조를 재편하는 기술’을 뜻하죠.

UCL, 서섹스 대학교 등에서 연구하고 있는 카를로타 페레스(Carlota Perez)는, 이런 기술의 생애 주기를 두 단계로 설명합니다. 투기와 불균등한 도입으로 점철된 혼란스러운 ‘설치 단계(Installation Phase)’와, 기술의 이득이 본격적으로 축적되는 ‘배포 단계(Deployment Phase)’가 바로 그 두 단계입니다. 흥미로운 지점은 이 두 단계 사이의 거대한 간극(Gap)인데, 바로 우리가 지금 그 틈새에 서 있지 않나 생각합니다.

공교롭게도, 이 시대의 주인공인 생성형 AI(Generative Pre-trained Transformer)가 경제학의 범용 기술과 그 약자(GPT)까지 같이 쓰면서 변화를 주도하고 있네요.

최근에, 그 갭으로부터 날아온 듯한 세 가지 소식이 바로 우리가 주목해야 할 미래, 그 미래의 단면을 보여주는 것이 아닐까 생각이 들어, 여러분과 공유할까 합니다.

지난 4월 6일, 오픈AI는 <인공지능 시대를 위한 산업 정책: 사람을 우선하는 아이디어(Industrial Policy for the Intelligence Age: Ideas to Keep People First)>라는 13페이지 짜리 정책 청사진을 발표했습니다. 이 보고서는 공공 국부 펀드, 휴대형 복지 혜택, AI 배포 과정에 노동자의 참여, 그리고 임금이 더 이상 국가 수입의 주된 원천이 아닐 미래를 대비한 세제 개편을 제안합니다. 오픈AI는 이걸 "야심차지만 의도적으로 초기 단계이고 탐색적인(ambitious, but intentionally early and exploratory) 제안"이라고 불렀습니다. 메신저가 누구든지간에, 그 저변의 논리는 경제학의 고질병인 ‘보몰의 비용 질병(Baumol's Cost Disease)’과 맞닿아 있습니다. 기술의 발전에도 불구하고 의료나 교육처럼 상대적으로 생산성을 높이기 어려운 부문의 비용이 끊임없이 치솟는 현상을 말하죠.

오픈AI는 “AI에게는 지능 집약적 서비스를 사상 처음으로 대량 복제 가능하게 만들어서 이 ‘질병’을 치유할 잠재력이 있다”는 주장을 하는 건데, 이건 국가 재정의 근본적인 계산법을 바꾸는 정도의 영향력이 있다고 하겠습니다:

미래 경제를 조금 더 구체적으로 파악하려는 시도는 또 있습니다.

지난 주, 워크숍 랩스(Workshop Labs)가 미라 무라티의 연구소인 싱킹 머신즈(Thinking Machines)에 합류한다고 발표했습니다.

워크숍 랩스는 AI가 노동을 대체하면서 생산의 핵심 요소가 되면, 국가나 기업 같은 권력 집단이 더 이상 인간에게 투자할 구조적 동기를 잃게 된다고 주장해 온 팀인데요. 이들은 자본(AI)과 노동의 대체 가능성이 무한대에 가까워지면서 기존의 사회 계약 자체가 파괴되고 있다고 진단하고, 이에 대한 해법으로 소유권의 집중을 막는 ‘개인 정렬형 AI 시스템’을 제안하고 있습니다. 미라 무라티가 이 팀을 흡수했다는 사실 선도적인 AI 연구소들이 직면한, 그리고 눈 뜨고 바라봐야 할 진짜 문제는 기술 그 자체보다 경제적 생존에 있다는 걸 시사하는 것이 아닐까 생각해 봅니다.

한편, 스탠퍼드 HAI의 '2026 AI 인덱스'가 잊지도 않고 또 나왔죠.

이 보고서에 꽤 흥미로운 내용이 있는데 이겁니다: 생성형 AI는 등장 3년 만에 인구의 53%가 도입했습고, 이건 PC나 인터넷보다 압도적으로 빠른 속도입니다. 더 중요한 건, 단순히 많이 쓰는 데 그치지 않고, AI가 사용자들에게 준 실질적인 혜택도 폭발했다는 겁니다. 2026년 초 기준 미국 사용자들이 AI를 통해 얻은 '소비자 가치'는 연간 1,720억 달러에 달합니다. 이건 기업의 매출이 아니라, 사용자들이 AI를 써서 아낀 시간과 편리함을 경제적 가치로 환산한 총합입니다. 바로 이 사용자 한 명당 느끼는 이 가치가 1년 만에 3배나 뛰었다는 겁니다. 지식과 아이디어는 쓸수록 줄어드는 게 아니라 오히려 사회 전체의 가치를 키운다는 폴 로머의 ‘비경합성’ 이론이, 1,720억 달러라는 거대한 수치로 증명된 셈이라고 할 수도 있겠습니다.

하지만 카를로타 페레스의 프레임웍을 통해서 짐작할 수 있듯이, 이런 ‘기술의 도입’은 어쨌든, 언제나 지독하게 불균등하게 일어납니다. 특히 예상치 못한 곳들에서요.

유명한 개발자, 스티브 예기가 전한 구글 내부의 실태가 대표적입니다. 세계 최고의 AI 기업인 구글조차 내부 AI 도입 수준은 일반 기업과 다를 바 없었습니다. 18개월간의 채용 동결로 외부 인재 유입이 끊기면서, 자신들이 얼마나 뒤처졌는지 가늠할 교류조차 사라진 ‘거대한 사일로(Great Siloing)’ 현상이 벌어지고 있는 모습을 확인할 수 있었습니다.

결론은 명확합니다. 경제학의 GPT 이론이 예견했듯이, 기술의 혜택은 공평하게도 적절한 때에도 오지 않습니다. 새로운 AI GPT는 이 이론을 실시간으로 증명하고 있습니다. 우리는 조만간 닥쳐올 경제적 현실을 아직 절반도 이해하지 못하고 있지만, ‘풍요의 프레임웍’은 이제 막 그 초안을 쓰기 시작한 단계라고 생각해야 합니다.

우리 모두 지금 엄청나게 낯선, 이전에 탐사해 본 적이 없는 영역에 들어서고 있습니다. 지금까지의 인류 역사에서는, 아주 아주 소수의 상류층만이 풍요로움 속에서 어떻게 살 거냐라는 고민을 해 왔죠. 과거의 귀족 계급은 노동에서 해방된 인간이 무엇을 할 수 있는지에 대한 불완전한 실험이었고, 그 결과는 철학과 예술, 그리고 무기력이라는 혼돈이 뒤섞인 모습으로 나타났습니다. 하지만 풍요가 전 인류에게 확산될 가능성이 열린 적은 단 한 번도 없었습니다.

우리에게 이런 시나리오에 대응하기 위한 매뉴얼은 없습니다. 인간의 가치를 생산성과 동일시해 온 수 세기의 사고방식 그 자체는 쉽게 사라지지 않을 겁니다.

이 새로운 프레임웍, 지금 새롭게 만들어지고 있습니다만, 우리가 그 내용을 받아들일 준비가 되었는지는 아직 모르겠습니다. 좋든 싫든, 우리 모두가 지금 그 거대하고 지저분한 변화의 한복판에 서 있네요.

네이선 램버트(Nathan Lambert)는, AI 생태계가 소수 기업의 폐쇄형 모델에 완전히 종속되는 것을 막기 위해서 '오픈 소셜 AI 컨소시엄'이 반드시 필요하다고 역설하는데, 오픈 소스 모델이 당장 폐쇄형 모델의 성능을 압도하지 못하더라도, 누구나 기술을 검증하고 실험할 수 있는 개방형 엔진으로서 존재해야만 진정한 기술 혁신과 민주적인 인프라 유지가 가능하다고 강조합니다.

클레오 에이브럼(Cleo Abram)과 구글 딥마인드 CEO 데미스 허사비스의 대담입니다. AI가 단순한 챗봇이나 창작 도구를 넘어서, 인류의 거대한 과학적 난제를 해결하는 ‘발견의 엔진’으로 진화했구나 라는 걸 느낄 수 있는 글이고, 특히 50년간 풀지 못했던 단백질 구조 예측 문제를 AI가 단숨에 해결하면서 신약 개발과 생명공학의 패러다임을 바꾼 과정을 통해서, AI가 실질적인 과학 혁명의 핵심 동력이 되었다는 걸 알게 됩니다.

보통 공개적으로 날을 세우던 오픈AI, 앤스로픽(Anthropic), 구글에서, 다른 라이벌 회사들이 자기들의 모델을 쉽게 베끼는 것을 막겠다는 목적으로 서로의 기밀 정보를 공유하기 시작했다고 합니다. 바로 '적대적 증류(Adversarial Distillation)' 때문으로, 이건 수익 모델 뿐만 아니라 안전 가드레일 자체를 무너뜨릴 위험이 있으니까요. 경쟁사들이 코드가 아닌 '답변 내용'을 학습해서 기술을 가로채기 시작하니까, 오늘의 적이 내일의 동지가 된 셈이라고 할 수도 있을 듯 합니다.

앤스로픽이 '프로젝트 글래스윙(Project Glasswing)'을 공개하면서 AWS, 마이크로소프트, 구글 등 테크 거물들을 한데 불러모았습니다 (오픈AI는 빼구요). '미토스(Mythos)' 모델은 인간보다 훨씬 뛰어나게 소프트웨어 결함을 찾아내고 공략할 수 있다고 하는데, 이미 수천 개의 치명적인 보안 취약점을 발견해 냈습니다. 자세한 내용은 이들의 리포트를 확인해 보세요.

오픈AI가 앤스로픽의 '클로드 코드(Claude Code)' 환경에서 코덱스를 직접 호출할 수 있는 플러그인을 출시했습니다. 치열한 경쟁 구도 속에서 나타난 예상치 못한 협력인데요. 개발자들은 작업 창을 옮기지 않고도 코드 리뷰, 디버깅, 업무 위임 등을 처리할 수 있게 되었습니다. 폐쇄적인 생태계 전쟁 속에서, 완벽한 철학적 합의는 아니더라도 쓸만한 '옆문' 하나가 열린 느낌입니다.

오픈AI의 최고매출책임자(CRO) 데니스 드레서의 내부 메모에는 익숙하면서도 절박한 야심이 담겨 있습니다 - 사용자를 오픈AI 생태계 안에 묶어두고 기업 고객과의 관계를 더 깊게 다지고 싶다는 거죠. 메모는 제품군을 넓혀서 오픈AI를 '대체 불가능한 존재'로 만드는 것이 핵심이라고 강조하는데, 특히 앤스로픽과의 경쟁이 치열해지고 있음을 인정하고 있어요. AI 업계에서 '이번 주에 가장 뛰어난 모델'이 되는 것도 매력적이지만, '도저히 바꿀 수 없는 서비스'가 되는 것이 역시 진짜 비즈니스인가 봅니다.

브로드컴과 구글이 2031년까지 차세대 AI 칩을 구축하기 위한 장기 계약을 체결했습니다. 엔비디아의 값비싼 GPU 의존도를 낮추겠다는 구글의 명확한 의지인데, 앤스로픽은 이 칩들과 연결된 대규모 컴퓨팅 자원을 확보했습니다. 여기서 얻을 수 있는 교훈은, AI 전쟁에서는 모델 그 자체만큼이나, 반도체를 직접 소유하거나 미리 선점하는 능력이 중요하다는 사실 - 더 강조하면 입만 아프지만요.