스탠퍼드 HAI 소장 “미국 AI의 진짜 리스크는 중국이 아니라 폐쇄성”

미국 기술 패권의 뿌리는 ‘닫아걸기’가 아니라 ‘개방’이었다

• 제임스 랜데이 스탠퍼드 인간중심AI연구소(HAI) 소장은 미국 기술 혁신의 핵심을 네 가지로 정리함

  • 제2차 세계대전 이후 정부가 대학 연구에 투자한 것
  • 전 세계 인재를 끌어들인 이민 시스템
  • 실패한 창업자에게 다시 기회를 주는 벤처자본
  • 지난 40년간 컴퓨팅 인프라를 떠받친 오픈소스 문화

• 오픈소스는 그냥 ‘좋은 문화’가 아니라 리눅스, 안드로이드 같은 현대 컴퓨팅의 뼈대가 됐다는 얘기임

  • 실리콘밸리 기업들은 공유된 코드 위에서 제품을 만들고, 다시 생태계에 기여하면서 혁신 속도를 끌어올렸음
  • 랜데이의 문제의식은 명확함. 미국을 강하게 만든 방식이 개방인데, 지금 미국 AI는 그 반대로 가고 있다는 것

AI는 ‘기존 업무에 꽂아 넣는 도구’로 보면 생산성이 안 나온다

• 랜데이는 AI를 증기기관, 전기, PC, 인터넷과 비슷한 범용 기술로 봄

  • 처음 전기가 나왔을 때도 공장 구조를 그대로 둔 채 증기기관 자리에 전기만 꽂았고, 생산성 향상은 크지 않았음
  • 1980년대 PC도 사무실에 들어왔지만 바로 생산성이 오르지 않아 ‘생산성 역설’이라는 말까지 나왔음

• 핵심은 기술 자체보다 일하는 방식을 다시 설계하는 데 있음

  • PC와 인터넷도 조직이 업무 프로세스를 바꾸는 데 10~15년이 걸렸음
  • AI도 지금은 기존 워크플로에 얹어놓고 “생각보다 별거 없네”라고 말하는 단계에 가깝다는 것
  • 진짜 도약은 “AI가 있으니 업무를 통째로 다시 짜보자”가 시작될 때 온다는 주장임

중국은 오픈웨이트와 가격으로 미국을 압박 중

• 랜데이는 미국 AI 기업들이 너무 폐쇄적으로 움직이는 것을 실수라고 봄

  • 기업 입장에서는 경쟁 우위를 지키려는 선택일 수 있음
  • 하지만 대학, 스타트업, 연구자까지 포함한 전체 생태계에는 손해라는 논리임

• 중국은 다른 전략을 쓰고 있음. 모델을 개방하고 가격을 낮춰서 전 세계 스타트업과 국가들이 자기 모델을 쓰게 만들고 있음

  • 이 방식으로 미국을 거의 따라잡았다는 평가가 나옴
  • 다만 중국 모델도 대부분은 오픈웨이트(open weights)에 가깝고, 학습 데이터와 학습 방식까지 투명하게 공개되는 건 아님
  • 랜데이가 말하는 진짜 개방은 가중치뿐 아니라 데이터와 학습 절차까지 검증 가능한 수준의 공개임

소버린 AI는 ‘우리도 모델 하나 만들자’로 끝날 문제가 아님

• 한국에서 커지는 소버린 AI 논의에 대해서는 꽤 냉정한 답을 내놨음

  • 먼저 목표가 국방인지, 경제인지, 규제인지 구분해야 한다고 봄
  • 또 하드웨어, 데이터, 모델, 애플리케이션 중 어느 레이어에서 주권이 필요한지도 따져야 함

• 최상위 AI 모델을 직접 만들 수 있는 나라는 생각보다 훨씬 적다고 봄

  • 전 세계 200여 개국 중 앤트로픽이나 오픈AI 수준의 모델을 만들 역량이 있는 국가는 10개 정도로 추정
  • 한국은 그 10개 안에 들어갈 수도 있다고 평가함
  • 그래도 한국조차 폐쇄형 독자 노선만 볼 게 아니라, 개방에 별도로 베팅하는 편이 낫다고 말함

AI 거품은 있을 수 있지만, 기술 전환 자체는 진짜라는 쪽

• 랜데이는 AI를 “아무도 안 쓰는 거품”으로 보지는 않음

  • 사람들이 실제로 AI를 쓰고 있고, 분명한 가치가 있다는 입장임
  • 다만 지금 투입되는 돈이 그 가치와 같은지는 별개의 문제라고 선을 그음

• 인터넷 버블과 비슷한 그림을 떠올리면 됨

  • 인터넷도 거품이었고 결국 터졌지만, 구글 같은 핵심 기업은 오히려 더 커졌음
  • AI도 12년짜리 테마가 아니라 1020년에 걸친 경제 전환이라는 관점임

다음 파도는 로봇과 월드 모델

• 랜데이가 AI 다음 흐름으로 꼽은 건 피지컬 AI, 즉 로봇과 월드 모델(world model)임

  • 현재 AI는 주로 언어와 2차원 이미지 기반으로 발전해 왔음
  • 반면 인간의 뇌는 3차원 세계 안에서 발달했기 때문에, 실제 세계를 이해하는 모델이 중요해진다는 설명임

• 이 흐름은 한국 경제와도 직접 맞닿아 있음

  • 제조, 로봇, 자동화는 한국 산업 구조에서 비중이 큰 영역임
  • 랜데이는 양자컴퓨터보다 AI가 훨씬 먼저, 더 큰 영향을 줄 가능성이 높다고 봄
  • 양자컴퓨터는 실용화까지 5~10년이 걸리고 범용 기술도 아니라는 평가를 덧붙임

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기술 맥락

• 이 기사에서 제일 중요한 선택지는 “최상위 모델을 직접 만들 것인가, 개방형 생태계에 올라탈 것인가”예요. 랜데이는 한국이 모델을 만들 역량이 있을 수는 있지만, 그게 곧 폐쇄형 독자 노선을 뜻하진 않는다고 봐요.

• 오픈웨이트와 진짜 오픈소스를 구분하는 이유도 여기에 있어요. 가중치만 공개되면 기업은 모델을 싸게 쓸 수 있지만, 데이터와 학습 방식이 닫혀 있으면 안전성, 편향, 규제 검증은 여전히 어렵거든요.

• 소버린 AI도 레이어를 나눠 봐야 해요. 하드웨어를 통제하고 싶은 건지, 국가 데이터를 지키고 싶은 건지, 자체 모델을 만들고 싶은 건지, 아니면 공공 서비스에 적용할 앱 레이어를 잡고 싶은 건지에 따라 필요한 돈과 인력이 완전히 달라져요.

• 한국 개발자 입장에서는 “어떤 모델이 제일 똑똑한가”만 볼 게 아니라 비용, 배포 가능성, 데이터 통제, 생태계 지속성을 같이 봐야 해요. 실제 서비스에서는 모델 성능표보다 운영 가능한 구조가 더 빨리 발목을 잡는 경우가 많거든요.