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내 모든 걸 갈아 넣어 최고의 제품을 만들었습니다. 기능도 완벽하고, 디자인도 훌륭하죠. 그런데 왜 아무도 이 제품을 쓰지 않을까요?

우리는 종종 ‘가장 뛰어난 기술이 승리한다’고 믿지만, 현실은 다를지도 모릅니다.

만약 제품이 아니라, 제품을 ‘알리는 방법’이 전부라면 어떨까요? 여기, 평범한 엔지니어의 길을 거부하고 ‘관심’ 그 자체를 파고든 한 창업가의 이야기가 있습니다.

 

“일단, 미친듯한 링크드인 포스트를 생각했죠”

처음부터 모든 것이 계획대로 된 것은 아닙니다. 저도 한때는 성공한 창업가들을 보며 B2B 제품을 만들던 학생이었습니다. 하지만 솔직히 말해, 잘 안됐습니다. 매출은 0이었고, 제품조차 제대로 완성하지 못했죠.

그때 문득 이런 생각이 들었습니다. ‘나는 사실 재미있는 사람인데, 왜 이걸 활용하지 않지?’ 그래서 접근 방식을 완전히 바꿨습니다. ‘어떻게 하면 링크드인에서 100만 뷰를 만들 수 있을까?’를 고민하기 시작했죠.

그렇게 탄생한 것이 바로 ‘인터뷰 코더’입니다. 코딩 인터뷰를 도와주는(혹은 속이는) 툴이었죠. 이 아이디어는 즉시 바이럴되었고, 저는 깨달았습니다. 사람들에게 무언가를 보게 만드는 방법을 알게 된 것입니다.

 

사람들은 왜 스타트업 마케팅을 지루해할까요?

대부분의 스타트업 마케팅은 정말 지루합니다. 왜 그럴까요? 제 생각에, 엔지니어링을 잘하는 사람들은 대부분 ‘재미’가 없습니다. 콘텐츠를 만드는 피가 흐르지 않는 거죠.

물론 GPT 같은 혁신적인 제품을 만들었다면 마케팅이 필요 없을지도 모릅니다. 하지만 대부분의 제품, 예를 들어 또 다른 ‘AI 회의록 요약 툴’을 만들고 있다면 어떻게든 눈에 띄어야 합니다.

소셜 미디어는 극단적입니다. 과거 에어비앤비가 했던 멋진 스턴트들은 오늘날 통하지 않습니다. 사람들은 매일 더 자극적인 것을 봅니다. 눈에 띄려면, 훨씬 더 ‘다르게’ 행동해야 합니다.

 

평판이 무너질까 봐 두렵나요?

저는 종종 ‘어그로’를 끈다는 비판을 받습니다. 하지만 저는 단지 솔직하고 진정성 있게 말할 뿐입니다. 사람들이 그것을 보고 분노한다면, 그건 제 의도가 아닙니다.

솔직히 말해, 25세 이하에게 ‘평판’은 과거의 유물입니다. 일론 머스크나 샘 알트만 같은 사람들을 보세요. 그들은 기업의 완벽한 이미지를 지키는 대신, 지극히 개인적이고 때로는 이상한 모습을 보여줍니다.

세상은 이미 ‘극단적이고, 진정성 있으며, 개인적인’ 방향으로 가고 있습니다. 기존의 딱딱한 기업 문화와는 정반대죠.

 

대부분의 스타트업은 제품 때문에 망하지 않습니다

우리는 두 가지 마케팅을 구분해야 합니다. 첫째는 ‘우리 좀 보세요’라며 브랜드를 알리는 ‘깔때기 상단(Top of Funnel)’입니다. 둘째는 ‘다운로드하세요’라며 구매를 유도하는 ‘깔때기 하단(Bottom of Funnel)’이죠.

이상한 소리를 해서라도 일단 사람들의 머릿속에 우리 이름을 집어넣으면(상단), 나중에 결제 광고(하단)를 봤을 때 훨씬 쉽게 반응합니다. 둘 중 하나라도 없으면 좋은 마케팅이 아닙니다.

가장 중요한 사실이 있습니다. 대부분의 스타트업은 제품이 나빠서 망하지 않습니다. 사용자를 찾지 못해서, 즉 돈을 벌지 못해서 망합니다. 제품이 문제를 ‘조금이라도’ 해결한다면, 무조건 배포(Distribution)에 집중해야 합니다.

 

‘관심’에도 레벨이 있습니다: 플랫폼 완벽 공략법

모든 플랫폼이 같지 않습니다. 사용자가 콘텐츠를 소비하는 ‘의식 수준’이 다릅니다.

트위터(X)는 캡션, 즉 글이 중심입니다. 사람들은 더 높은 의식 수준으로 글을 읽고, 자신의 의견을 ‘인용’(Quote Post)하고 싶어 합니다. 따라서 B2B나 데스크톱 앱처럼 설명이 필요한 제품에 유리합니다.

반면 인스타그램이나 틱톡은 다릅니다. 캡션은 거의 중요하지 않죠. 사용자는 낮은 의식 수준에서 그저 ‘볼만한’ 영상을 원합니다. 3초 안에 시선을 잡지 못하면 끝입니다. 단순한 모바일 게임 광고가 잘 통하는 이유죠.

 

마케팅 신경 쓰지 마, 제품에만 집중해

저는 한때 제품 개발에 집중하기 위해 SNS를 떠났습니다. 그러면서 ‘누군가 내 전략을 금방 따라 하겠지’라고 걱정했습니다. 하지만 놀랍게도, 아무도 그렇게 하지 못했습니다.

이것이 현실입니다. 기술 엔지니어들은 좋은 콘텐츠를 만드는 데 서툽니다. 그들에게는 그런 감각이 부족한 경우가 많습니다.

세상에는 훌륭한 제품을 만들고도 사라져 간 수많은 스타트업의 무덤이 있습니다. 우리는 성공한 사람들의 조언만 듣습니다. “마케팅 신경 쓰지 마, 제품에만 집중해.”

하지만 그들은 살아남았기 때문에 그렇게 말할 수 있는 것입니다. 실패한 수많은 사람들은 “그때 마케팅을 더 잘했더라면” 하고 후회하고 있을지 모릅니다. 이제 당신의 차례입니다. 당신의 훌륭한 제품을, 어떻게 세상에 알릴 것인가요?

 

출처: BZCF | 비즈까페 유튜브

최근 엔비디아의 CEO 젠슨 황이 한국을 찾았습니다. 그의 프레젠테이션은 업계에 큰 화두를 던졌죠. 그가 말하는 AI의 미래, 왠지 나와는 먼 이야기처럼 들리시나요? 하지만 정말 그럴까요? 불과 1년 전만 해도 챗봇 정도로 여겨졌던 기술이, 왜 이렇게 빠른 속도로 우리 일과 삶을 근본부터 바꾸고 있는 걸까요? 마치 거대한 변화의 파도가 바로 내 발밑까지 밀려온 기분입니다.

이 변화의 속도가 무섭게 느껴질 수도 있습니다. 하지만 동시에, 이 물결의 정체를 정확히 안다면 거대한 기회를 발견할 수도 있습니다. 지금 우리가 목격하고 있는 것은 단순한 유행이 아닙니다. 인류의 역사와 산업을 통째로 바꾸는 ‘플랫폼의 이동’입니다. 그리고 젠슨 황이 강조했듯, 그 중심에 한국이 있습니다.

 

AI는 ‘도구’가 아니라 ‘일’입니다

우리는 지금까지 컴퓨터를 ‘도구’로 사용해 왔습니다. 엑셀, 웹 브라우저, 파워포인트 같은 소프트웨어는 모두 우리가 일을 더 잘하도록 돕는 도구였죠. 망치나 자동차와 본질적으로 같았습니다.

하지만 AI는 다릅니다. AI는 도구가 아니라, 스스로 ‘일’을 수행합니다. 우리가 시키는 작업을 대신해 주거나, 우리가 풀지 못했던 문제를 해결합니다. 이것이 바로 AI가 세상을 바꾸는 핵심 이유입니다.

과거의 IT 산업은 인류에게 더 좋은 ‘도구’를 제공하는 시장이었습니다. 하지만 AI는 ‘일’ 자체를 다룹니다. 전 세계의 모든 산업에서 ‘일’이 이루어지는 방식을 혁신할 수 있다는 뜻입니다. AI가 창출할 수 있는 가치의 크기가 이전의 IT 산업과는 비교할 수 없을 만큼 거대한 이유입니다.

 

AI는 ‘공장’을 필요로 합니다

AI가 일을 하려면 에너지가 필요합니다. AI는 에너지를 지능으로 바꾸는 기술이기 때문입니다. AI가 텍스트를 한 줄 생성하고, 이미지를 하나 만들어내는 모든 순간에 복잡한 연산이 이루어집니다.

이 연산을 수행하기 위해선 막대한 양의 컴퓨팅 자원이 필요합니다. 이것이 바로 ‘AI 공장’입니다. 과거 우리가 전기를 만들기 위해 발전소를 지었던 것처럼, 이제는 지능을 만들기 위해 AI 공장을 지어야 하는 시대가 되었습니다.

모든 국가와 기업이 앞다투어 AI 공장을 짓고 있습니다. AI 인프라가 곧 그 나라의 경쟁력이 되기 때문입니다. 이는 단순한 컴퓨터 교체가 아니라, 새로운 산업 혁명을 위한 기반 시설을 구축하는 일입니다.

 

‘수익성’, 변화가 빨라진 진짜 이유

최근 1년 사이 AI가 폭발적으로 성장한 결정적인 계기가 있습니다. 바로 AI가 ‘돈이 되기’ 시작했다는 점입니다. AI가 생성하는 답변과 결과물의 품질이 비약적으로 향상되면서, 사람들이 기꺼이 돈을 지불하고 AI 서비스를 사용하기 시작했습니다.

수익이 나기 시작하자, 기업들은 더 많은 돈을 투자해 더 큰 AI 공장을 짓습니다. 더 큰 공장은 더 똑똑한 AI를 만들어내고, 더 똑똑해진 AI는 더 많은 고객을 끌어모아 더 큰 수익을 만들어냅니다.

이 강력한 ‘선순환 구조’가 완성된 것입니다. 이것이 바로 지금 전 세계의 막대한 자본이 AI 인프라로 쏠리고 있는 이유입니다. 변화의 속도가 상상을 초월할 정도로 빨라진 것은, 이 선순환의 바퀴가 구르기 시작했기 때문입니다.

 

한국에게 찾아온 ‘특별한 기회’

이 거대한 플랫폼 전환기에 한국은 왜 특별한 기회를 맞이했을까요? 전 세계적으로도 드물게, 한국은 새로운 AI 시대를 이끄는 데 필요한 세 가지 핵심 역량을 모두 갖추고 있기 때문입니다.

첫째, 뛰어난 소프트웨어 역량입니다. 둘째, 깊이 있는 기술과 과학 역량입니다. 그리고 셋째, 세계 최고 수준의 제조 역량입니다. 이 세 가지 요소가 결합될 때, 우리는 AI 시대의 다음 단계를 주도할 수 있습니다.

 

로봇이 로봇을 만드는 미래

AI의 다음 단계는 바로 ‘Pysical AI’, 즉 로봇입니다. AI가 단순히 화면 속에서 정보를 처리하는 것을 넘어, 현실 세계에서 직접 움직이며 일을 하게 되는 것입니다.

한국이 가진 세 가지 역량은 바로 이 로보틱스 분야에서 폭발적인 시너지를 낼 수 있습니다. 이미 물류 로봇, 수술 로봇, 휴머노이드 로봇 등 다양한 분야에서 기술이 빠르게 발전하고 있습니다.

궁극적으로는 공장 전체가 하나의 거대한 로봇이 되는 미래가 펼쳐질 것입니다. 이 ‘로봇 공장’ 안에서 수많은 로봇이 서로 협력하며, 또 다른 로봇 제품(자율주행차 등)을 만들어내는 시대가 오고 있습니다. 한국의 제조 역량과 AI 기술이 만나는 지점입니다.

 

이미 시작된 거대한 투자

이러한 미래는 먼 이야기가 아닙니다. 이미 한국에서 거대한 투자가 시작되고 있습니다. 엔비디아는 네이버, 삼성, SK, 현대 등 한국의 대표 기업들과 손잡고 한국을 세계 최대 규모의 AI 인프라 국가 중 하나로 만들고 있습니다.

네이버는 더 강력한 한국어 AI 모델을 위해 GPU 인프라를 대폭 확장합니다. 삼성과 SK는 최고 수준의 메모리 반도체 공급을 넘어, 자사의 공장을 AI 기반의 ‘디지털 트윈’으로 전환하고 AI 팩토리를 구축합니다. 현대차 역시 자율주행 기술을 고도화하고, 자동차 공장을 로봇 공장으로 혁신하기 위한 AI 투자를 진행합니다.

이 모든 변화가 지금, 우리가 살고 있는 한국에서 동시에 일어나고 있습니다. AI라는 새로운 여정이 시작되었고, 한국은 그 여정의 가장 중요한 파트너로 함께하고 있습니다.

 

출처: BZCF | 비즈까페 유튜브

혹시 내 직업이 언젠가 AI로 대체될까 봐 걱정해 본 적 있나요? ‘이건 AI가 할 수 없는, 오직 사람만 할 수 있는 일이야’라고 믿었던 영역마저 위협받는다는 소식이 종종 들려옵니다.

여기 아주 상징적인 이야기가 하나 있습니다. 알파고와 이세돌 9단의 대국에서 나온 ‘37번째 수’입니다. 이 수를 본 모든 전문가는 ‘버그’이거나 ‘명백한 실수’라고 확신했습니다. 인간의 바둑 상식으로는 도저히 이해할 수 없는 수였기 때문입니다.

하지만 몇십 수가 더 진행된 후, 모두가 경악했습니다. 그 실수는 인간의 창의성을 뛰어넘는 ‘신의 한 수’였습니다. 인공지능이 인간보다 더 창의적인, 완전히 새로운 전략을 발견한 순간이었습니다.

이날 우리는 ‘초지능(Superintelligence)’의 가능성을 목격했습니다. 만약 이런 ‘37번째 수’가 바둑이 아닌, 우리가 일하는 모든 분야에서 나타난다면 어떨까요? 수학자가 풀지 못했던 증명을 AI가 해내고, 우리가 상상하지 못했던 방식으로 문제를 해결하기 시작하는 겁니다.

이 놀라운 가능성에 모든 것을 건 사람들이 있습니다. 그리고 그들은 초지능으로 가는 길이 ‘코딩’에 있다고 믿습니다.

 

우리는 왜 ‘초지능’을 만드는가

실리콘밸리의 ‘리플렉션AI’는 ‘초지능 구축’이라는 거대한 목표를 가진 팀입니다. 공동창업자인 미샤 래스킨은 이 목표를 달성할 핵심 열쇠가 ‘자율 코딩(Autonomous Coding)’ 문제 해결에 있다고 말합니다.

AI가 스스로 코드를 작성하고, 작업을 완료하고, 사용자에게 결과물을 주는 것. 이것이 단순한 개발자용 도구를 넘어, 초지능의 핵심이 되리라 본 것입니다.

그는 원래 물리학을 연구했습니다. 컴퓨터를 가능하게 한 ‘트랜지스터’, GPS를 가능하게 한 ‘상대성 이론’처럼, 미래 기술의 ‘뿌리’가 되는 과학을 하고 싶었기 때문입니다.

하지만 그는 곧 깨달았습니다. 지금 시대의 가장 영향력 있는 과학은 물리학이 아니라, 딥러닝과 AI라는 것을 말입니다. 알파고의 ‘37번째 수’를 목격한 그는 박사 과정을 그만두고 AI를 독학하기 시작했습니다.

 

초지능으로 가는 길, 왜 ‘코딩’일까요?

리플렉션AI가 ‘코딩’에 집중하는 이유는 AI의 본질과 관련이 있습니다. 그들은 AI가 컴퓨터와 소통하는 가장 자연스러운 방식을 고민했습니다.

우리 인간에게는 수백만 년의 진화를 통해 얻은 ‘손과 발’, 그리고 강력한 ‘공간 지각 능력’이 있습니다. 그래서 마우스를 움직이고 키보드를 치는 방식이 직관적입니다.

하지만 AI는 다릅니다. AI는 인터넷의 텍스트와 코드를 학습하며 진화했습니다. AI에게 직관적인 것은 공간이 아니라 ‘코드’입니다.

미래의 AI가 컴퓨터로 작업을 수행할 때, 인간처럼 마우스를 움직일까요? 아닐 겁니다. AI에게 가장 자연스러운 ‘손과 발’은 바로 코드입니다.

소프트웨어들이 점차 AI 친화적인 인터페이스를 열게 될 것이며, 이는 대부분 프로그래밍 방식일 것입니다. 즉, ‘자율 코딩’ 문제를 해결하는 것이 곧 컴퓨터상의 모든 지능 문제를 해결하는 열쇠가 됩니다. 이는 소프트웨어 엔지니어링을 훨씬 뛰어넘는 광범위한 영역에 영향을 미칠 것입니다.

 

거대 연구실을 나온 이유

미샤는 구글 딥마인드에서 제미나이(Gemini) 개발을 이끌기도 했습니다. 하지만 그와 팀은 거대 연구실을 떠나 창업을 선택했습니다.

거대한 조직은 이미 정해진 방향으로 나아가는 ‘큰 배’와 같습니다. 당시 대부분의 빅테크는 더 유능한 ‘챗봇’을 만드는 데 집중하고 있었습니다.

하지만 그들은 ‘자율성(Autonomy)’이라는 문제에 완전히 빠져 있었습니다. 그리고 이 문제를 제대로 풀려면, 연구실의 평가가 아닌 ‘현실 세계의 평가’가 중요하다고 믿었습니다.

실제 고객과 부딪히며 우리 기술이 정말 문제를 해결하는지 확인해야 했습니다. 더 작고 집중된 팀이 이 목표에 더 빠르게 도달할 수 있다고 판단했습니다.

 

거대한 AI를 만들며 배운 의외의 교훈

제미나이 같은 초거대 모델을 만들면서 얻은 가장 큰 교훈은 의외였습니다. 과거 IBM의 ‘딥블루’처럼 복잡하고 정교한 아이디어로 승부하던 시대는 끝났다는 것입니다.

초거대 AI의 시대에는 오히려 ‘단순한 아이디어’가 승리합니다.

‘다음 단어 예측하기’ 같은 매우 단순한 목표가 엄청난 규모의 데이터, 인프라, 그리고 장인정신과도 같은 세심한 디테일과 만났을 때 강력한 힘을 발휘했습니다.

복잡한 무언가를 더하기보다, 단순한 기본 원칙을 완벽하게 구현해 내는 것이 핵심이었습니다.

 

AI가 내 일을 대신한다면, 나는 무엇을 해야 할까요?

AI가 점점 더 유능해지면, 우리의 일자리는 정말 괜찮을까요?

이것은 ‘제로섬 게임’이 아닙니다. 기술의 발전은 인간이 할 수 있는 지적인 작업의 총량을 언제나 늘려왔습니다.

미래에 우리는 ‘AI 인력’을 관리하는 ‘설계자(Architect)’가 될 것입니다. 소프트웨어 엔지니어는 소프트웨어 ‘설계자’가 되어 AI 팀에게 일을 맡기게 될 겁니다.

여기서 가장 중요해지는 인간의 역량이 있습니다. 바로 ‘올바른 질문을 하는 능력’입니다.

AI는 당신이 시킨 일을 대부분 해낼 것입니다. 문제는 ‘무엇을 시킬 것인가’입니다. 어떤 문제를 풀어야 하는지, 어떤 질문을 던져야 하는지 정의하는 것이 인간의 가장 중요한 역할이 됩니다.

어떻게 ‘좋은 질문’을 찾을 수 있을까요?

사실 ‘올바른 질문’을 찾는 것은 지금도 가장 어려운 일입니다. 미샤 역시 과거에 ‘잘못된 질문’을 연구했던 경험이 있다고 고백합니다.

그는 좋은 질문을 찾기 위한 자신만의 두 가지 방법을 공유합니다.

첫째는 ‘글쓰기’입니다. 생각을 글로 옮기다 보면, 논리의 구멍이나 불명확한 부분이 드러납니다. 짧은 에세이 형식으로 생각을 다듬는 과정은 사고의 명료함을 높여줍니다.

둘째는 ‘비판적인 토론’입니다. 내 아이디어를 지지해 줄 사람이 아니라, 기꺼이 구멍을 찾아주고 도전적인 질문을 던져줄 똑똑한 사람들과 대화해야 합니다.

 

가장 중요한 것은 ‘누구와 함께하는가’입니다

흔히 ‘열정을 좇으라’는 조언을 많이 합니다. 하지만 그보다 더 중요한 것이 있습니다. 바로 ‘올바른 사람들’과 함께하는 것입니다.

나의 성과는 결국 내가 누구와 시간을 보내는지에 따라 결정됩니다.

재능 있고 야망 있는 사람들은 생각보다 열려있습니다. 물론 그들에게 다가가는 것은 어렵습니다. 말로만 원하는 것을 어필해선 안 됩니다.

그들이 알아볼 수 있도록 ‘행동으로 증명’해야 합니다. 미샤 역시 물리학자였지만, 몇 달간 AI를 독학하고 스스로 연구 프로젝트를 완성해낸 ‘결과물’을 들고 찾아갔습니다.

행동으로 열망을 증명하는 것은 희귀한 능력이며, 성공한 사람들은 그 가치를 알아봅니다.

AI가 만들어갈 미래는 단순히 기술에 대한 이야기가 아닙니다. 그 속에서 우리가 어떻게 배우고, 어떤 질문을 던지며, 누구와 함께할 것인지에 대한 이야기입니다.

알파고의 ‘37번째 수’처럼, 우리를 당황하게 할 AI의 순간들이 더 자주 찾아올 것입니다. 그때마다 우리는 두려워하기보다, 바둑 기사들이 알파고의 수를 연구하며 배웠던 것처럼, 그 순간에서 무엇을 배울지 질문해야 할 것입니다.

 

출처: EO 유튜브

 

혹시 스마트폰에 앱이 몇 개나 깔려 있는지 세어 보신 적 있으신가요?
그중에서 오늘 하루 동안 사용한 앱은 몇 개인가요. 아마 대부분은 수십, 수백 개의 앱을 설치해두고 정작 매일 쓰는 앱은 손에 꼽을 겁니다.

필요할 것 같아서 내려받고, 한두 번 쓰고는 잊어버린 앱이 가득합니다. 심지어 어떤 앱은 돈을 내고 샀는데도 말이죠. 어쩌면 이 방식이 처음부터 잘못된 것은 아니었을까요?

우리는 챗GPT 같은 강력한 AI를 매일 쓰면서도, 사실은 그 능력의 극히 일부만 활용하고 있습니다. 검색을 하거나, 글쓰기를 도와달라고 하거나, 숙제를 부탁하는 식이죠. 이는 마치 슈퍼컴퓨터를 가지고 인터넷 검색만 하는 것과 비슷합니다.

지금 우리가 마주한 이 어색함이, 사실은 거대한 변화의 시작일 수 있습니다. ‘소프트웨어’라는 개념 자체가 뿌리부터 바뀌고 있습니다. 마치 과거의 TV가 유튜브로 대체된 것처럼 말입니다.

 

지금의 AI는 ‘MS-DOS’와 같습니다

현재의 챗봇 인터페이스는 1980년대의 ‘MS-DOS’와 비슷합니다. 까만 화면에 하얀 글씨로 명령어를 입력해야 했죠. 당시에도 컴퓨터는 강력했지만, 소수의 전문가만 다룰 수 있었습니다.

지금의 AI가 그렇습니다. 무엇을 물어봐야 할지, 어떻게 ‘프롬프트’를 작성해야 할지 막막합니다. 결국 사람들은 자신이 아는 가장 단순한 작업, 즉 검색이나 글쓰기 같은 것에만 AI를 사용하게 됩니다.

MS-DOS가 ‘윈도우’나 ‘맥OS’라는 시각적 혁신을 만나 모두의 도구가 되었듯, AI에게도 이런 ‘순간’이 필요합니다. 더 직관적이고, 더 시각적이며, 더 쉬운 다음 세대의 인터페이스 말입니다.

 

TV에서 유튜브로, 소프트웨어도 그렇게 변합니다

과거에 우리는 방송국이 정해준 시간에 맞춰 TV를 봤습니다. 콘텐츠는 소수의 전문 개발사나 방송국만 만들 수 있었습니다. 하지만 유튜브가 등장하며 모든 것이 바뀌었습니다. 누구나 크리에이터가 될 수 있게 되었죠.

소프트웨어도 마찬가지입니다. 미래의 운영체제는 지금과는 완전히 다를 겁니다. 스토어에 등록된 몇 개의 인기 앱만 존재하는 것이 아닙니다. 내 친구가 만든 앱, 내가 어제 수정해서 쓰고 있는 앱, 그리고 AI가 나를 위해 방금 제안해 준 앱이 함께 존재할 겁니다.

예를 들어 볼까요. 당신이 다음 주 뉴욕 여행을 앞두고 있다고 해봅시다. AI는 당신이 평소 예술에 관심이 많다는 것을 압니다. 그리고 당신이 머물 에어비앤비 근처의 아트 쇼를 찾아주는 ‘미니 앱’을 즉시 만들어 제안합니다.

이 앱은 여행이 끝나면 사라질지도 모릅니다. 오직 그 순간, 그 맥락에서만 존재하는 ‘일시적인 소프트웨어’입니다. 고정된 기능의 무거운 ‘앱’이 아니라, 나를 중심으로 유연하게 변하는 서비스가 되는 것입니다.

 

코딩 대신 ‘감각’으로 앱을 만듭니다

이런 미래가 개발자에게만 해당되는 이야기일까요? 전혀 그렇지 않습니다. 이 이야기의 핵심은 ‘누구나’ 자신만의 소프트웨어를 만들 수 있게 된다는 점입니다.

이 강연의 연사(유지니아)는 자신의 딸을 위한 퍼즐 게임을 만들었던 경험을 공유합니다. 딸은 그냥 퍼즐이 아니라, ‘엘사 공주와 자스민 공주가 나오고, 이탈리아어로 된’ 퍼즐 게임을 원했습니다.

앱스토어에서 이런 앱을 찾는 것은 불가능에 가깝습니다. 하지만 그녀는 AI를 이용해 단 2분 만에 이 앱을 만들었습니다. 그리고 딸의 요청에 맞춰 기능을 수정하는 데는 단 몇 초면 충분했습니다.

어떤 사용자는 자신만의 헬스 앱을 만들었습니다. 앱스토어의 복잡한 운동 앱이 아니라, 자신이 읽고 있는 단 한 권의 책에 나오는 운동법을 기록하는 앱이었습니다. 그는 헬스장에 갈 때마다 필요한 기능을 조금씩 추가하며 자신만의 앱을 완성해 나갔습니다.

이것이 바로 ‘바이브 코딩(Vibe Coding)’입니다. 코드를 짜는 것이 아니라, 나의 ‘감각’과 ‘취향’에 맞춰 앱을 디자인하는 것입니다. 마치 우리가 파워포인트 대신 캔바(Canva)를 쓰며 디자인에만 집중하는 것처럼 말입니다.

 

‘프롬프트’를 공유하는 이상한 시대

지금 우리는 AI의 놀라운 능력을 경험하면서도, 그것을 공유하는 아주 이상한 방식을 쓰고 있습니다. 틱톡이나 레딧 같은 커뮤니티에 누군가 공유한 길고 복잡한 ‘프롬프트’ 텍스트를 그대로 복사해서 붙여 넣는 방식입니다.

이것은 마치 MS-DOS 시절, 컴퓨터 잡지에 실린 긴 명령어를 따라 치던 모습과 같습니다. 누군가 AI로 만든 멋진 이미지를 봐도, 그 프롬프트를 찾고, 올바른 앱을 찾아 실행하는 과정이 너무 번거로워 중간에 포기하게 됩니다.

이 불편함의 해결책이 바로 ‘미니 앱’입니다. 복잡한 프롬프트 텍스트 대신, 그 기능이 담긴 앱 자체를 공유하는 것입니다.

예를 들어, 한 헬스 인플루언서가 자신의 운동 루틴을 긴 글로 설명하는 대신, 자신의 운동 프로토콜이 담긴 ‘미니 앱’을 배포할 수 있습니다. 소프트웨어는 더 이상 딱딱한 ‘도구’가 아니라, 새로운 형태의 ‘콘텐츠’가 되고 커뮤니티를 만드는 시작점이 됩니다.

 

영화 ‘Her’의 함정, 목소리가 정답은 아닙니다

많은 사람이 영화 ‘(Her)’를 떠올리며, AI의 궁극적인 인터페이스는 ‘목소리’가 될 것이라 생각합니다. 하지만 이는 위험한 ‘생각의 함정’일 수 있습니다.

목소리 인터페이스는 생각보다 결함이 많습니다. 사무실에서 쓸 수 없고, 옆에 누군가 자고 있을 때도 쓸 수 없습니다. 프라이버시에 취약하고, 새로운 기능을 발견하기에도 불리합니다.

아마존의 알렉사조차 요즘엔 대부분 스크린을 탑재해서 나옵니다. 우리는 요리 타이머를 맞출 때조차, 남은 시간을 눈으로 확인하고 싶어 하기 때문입니다.

진짜 미래는 단순히 음성으로 명령하는 기기가 아닙니다. AI가 중심이 되는 완전히 새로운 ‘AI 퍼스트 스마트폰’입니다. 대부분의 AI 모델이 기기 안에서 로컬로 작동하고, OS 자체가 나에게 맞춰 유연하게 변하는 그런 기기 말입니다.

AI는 더 이상 내 스마트폰 안의 수많은 ‘앱 중 하나’가 아닙니다. AI가 곧 스마트폰 그 자체가 되어야 합니다.

우리는 지금 ‘소비자’와 ‘창작자’의 경계가 무너지는 시대를 살고 있습니다. 유튜브가 영상의 경계를 허물었고, 캔바가 디자인의 경계를 허물었습니다. 이제 소프트웨어의 차례입니다.

이 모든 변화의 핵심은 기술이 아니라 ‘공감’입니다. AI를 만드는 천재적인 개발자들에게는 종종 이 공감 능력이 부족할 수 있습니다. 그들은 기술이 얼마나 뛰어난지에 집중하지만, 정작 사용자가 무엇을 불편해하는지는 놓치기 쉽습니다.

우리의 어머니가 AI를 쓰기 위해 복잡한 ‘프롬프트’를 외워야 한다면, 그건 기술이 사람에게 적응한 것이 아니라 사람이 기술에 굴복한 것입니다.

우리가 쓰는 도구가 우리를 규정합니다. 그리고 머지않아, 우리 모두가 자신만의 도구를 직접 규정하는 시대가 올 것입니다. 그것이 ‘개인 소프트웨어’가 우리에게 보여주는 진짜 미래입니다.

 

출처: a16z 유튜브

 

요즘 쇼핑할 때 ‘메이드 인 차이나’ 라벨을 보면 어떤 생각이 드시나요? 아직도 ‘싸지만 품질은 그저 그런’ 제품을 떠올릴지도 모릅니다. 하지만 우리가 모르는 사이, 중국의 수출 공식이 완전히 바뀌고 있습니다.단순히 물건을 싸게 파는 나라가 아니라, 전 세계 시장을 재편하는 ‘게임 체인저’가 되고 있다는 이야기입니다. 이 변화가 우리 삶과 비즈니스에 어떤 의미일까요?

 

‘관세 폭탄’은 효과가 없었을까?

미국을 비롯한 여러 나라가 중국에 높은 관세를 부과했습니다. 실제로 이 전략은 일부 효과를 거두었습니다. 장난감, 신발, 의류처럼 노동력이 많이 필요한 제품들이 직격탄을 맞았습니다. 이 분야의 수출은 두 자릿수 하락을 기록하기도 했습니다.

하지만 이것이 중국 수출 전체의 그림은 아니었습니다. 관세 장벽에도 불구하고 중국의 전체 수출 물량은 놀랍게도 견고한 성장을 이어갔습니다. 어떻게 이런 일이 가능했을까요?

 

저가 제품에서 ‘신 3종 세트’로

중국은 더 이상 장난감과 가구에만 의존하지 않습니다. 대신 ‘신 3종 세트’라 불리는 새로운 수출 동력이 폭발적으로 성장했습니다. 전기차, 리튬이온 배터리, 태양광 패널이 바로 그 주인공입니다.

이 분야들은 높은 기술력을 필요로 합니다. 중국은 반도체, 자동차 부품 등 하이테크 제조 분야에서 꾸준히 점유율을 높여왔습니다. 이러한 ‘구조적 변화’가 관세의 충격을 흡수하는 완충재 역할을 했습니다.

 

단순히 ‘물건’만 파는 것이 아니다

중국의 진정한 무서움은 제품을 넘어선 곳에 있습니다. 이제 중국은 ‘디지털 비즈니스 모델’ 자체를 수출합니다. 소비자에게 직접 판매하는(DTC) 플랫폼이나 소셜 커머스 경험을 그대로 해외에 이식하고 있습니다.

수출 시장을 다변화한 전략도 주효했습니다. 미국 시장이 막히자, 이들은 무역 파트너를 신흥 시장으로 빠르게 전환했습니다. 무역은 유동적이어서, 다른 나라를 통해 우회하는 경로를 찾아내기도 했습니다.

강력한 공급망은 이 모든 것을 가능하게 하는 기반입니다. 중국은 원자재부터 첨단 제조까지, 생산에 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. 이 때문에 품질은 높이면서도 경쟁사보다 15%에서 60%까지 저렴한 가격을 유지할 수 있습니다.

 

새로운 게임의 규칙

중국 경제를 바라보는 우리의 시각도 이제는 바뀌어야 합니다. 중국은 더 이상 세계의 ‘저가 공장’이 아닙니다. 스스로 기술 표준을 만들고, 새로운 비즈니스 모델을 제시하며, 더 높은 가치를 창출하는 경쟁자가 되었습니다.

물론 중국 내부에도 과제는 남아있습니다. 첨단화된 ‘다크 팩토리’는 많은 일자리를 만들지 못해, 내수 소비를 활성화하는 데 한계가 있을 수 있습니다.

하지만 분명한 사실은, 중국이 새로운 성장 엔진을 장착했다는 것입니다. 이 변화는 전 세계 소비자에게 더 넓은 선택권과 더 빠른 기술 도입을 의미할 수 있습니다. 동시에 우리 기업들에게는 완전히 다른 차원의 경쟁을 요구하고 있습니다.

 

출처: Goldman Sachs 유튜브