- "AI 거품⋯전체적인 연구 활동에 대한 관심 부족도 문제"
- 1990년대 닷컴 버블·2017년 자율주행 거품과 비교도
데미스 하시비스(Demis Hassibis) 구글 딥마인드 CEO는 최근 파이낸셜타임스(FT)와의 인터뷰에서 인공지능(AI) 업계가 과대광고와 사기꾼들로 가득 차 있다고 지적했다.
하시비스는 "많은 돈이 투자되는 AI 기업과 프로젝트들이 암호화폐 업계의 투자 열기와 비슷한 과대광고와 잠재적인 사기 행위를 낳고 있다"고 말했다. 그는 "이 같은 현상이 실제 연구 개발을 가리는 안 좋은 영향"이라고 우려했다.
하지만 하시비스는 "과학적 연구는 괄목할 만한 성과를 거두고 있다"며 "어떤 의미로는 AI 업계가 충분히 주목받지 못하고 있다"고도 말했다.
즉, 그는 AI의 과대광고는 문제이지만 전체적인 연구 활동에 대한 관심 부족 또한 문제라고 지적했다.
2022년 암호화폐 시장의 붕괴 사례를 볼 때, 하시비스의 우려는 낯설지 않게 느껴진다. 2022년 5월 가격이 서로 연동된 알고리즘 스테이블코인 테라-루나 코인의 붕괴에 이어 같은해 11월 유명 암호화폐거래소 FTX의 파산으로 가상자산 시장은 곤경에 처했다. 실제로 일부 전문가들은 AI 업계에도 버블 현상이 일어날 수 있다고 예상한다. 하시비스는 이러한 상황에서도 딥마인드의 실적을 바탕으로 신중한 입장을 견지하고 있다.
2010년 설립된 딥마인드는 2016년 알파고(AlphaGo)의 성공으로 인공지능 분야에 큰 파장을 일으켰으며, 2021년에는 단백질 구조 예측 문제를 해결하는 알파폴드(AlphaFold)를 개발해 다시 한 번 이목을 집중시켰다. 구글은 2023년 4월 딥마인드를 인수했다.
하시비스가 언급한 것처럼 오픈AI의 '대화형 생성 AI' 챗GPT와 같이 텍스트와 이미지 생성 인공지능 툴이 대중의 관심을 끄는 등 인공지능은 매우 다양한 분야에서 활용되고 있다.
많은 스타트업들이 아직 성숙하지 않은 제품에 오픈AI API(개발자들이 인공지능 모델을 손쉽게 사용할 수 있도록 만들어진 프로그래밍 인터스페이스)만 삽입해 기업 운영을 하고 있는 반면, 몇몇 기업들은 기계 학습을 활용해 사지 마비 환자의 팔 움직임을 돕거나 과학 및 의료 분야 연구를 지원하는 등 진정한 혁신을 이루고 있다.
업계에서는 명확한 수익 창출 모델 없이 투자 자금이 무분별하게 투입되는 것은 사기와 붕괴의 위험을 높이며, 이로 인해 진정한 혁신이 저해받는 것은 바람직하지 않은 상황이라고 우려하고 있다.
하시비스는 "우리는 아직 인공지능의 과학적 잠재력의 일부만을 경험하고 있으며, 향후 10년 동안 더 많은 성과가 나올 것"이라고 기대했다.
한편, 기술주 애널리스트 리처드 윈저는 CNBC의 리서치 노트에서 AI 거품이 꺼지면 어떤 일이 벌어질지 다양한 비유를 들어 설명했다.
그는 "기업의 펀더멘털에는 거의 관심을 기울이지 않은 채 AI 분야에 자본이 계속 쏟아지고 있다"고 썼다.
퓨처리즘에 따르면 윈저는 기업들이 "AI와 원격으로 연결될 수 있는 모든 것에 서두르고 있다"고 지적했다.
그는 "1999년 인터넷, 2017년 자율 주행, 그리고 2024년 생성 AI가 바로 이런 사례"라고 밝혔다.
이러한 비교를 한 것은 윈저가 처음은 아니다. 수익을 창출할 뚜렷한 방법이 없음에도 불구하고 투자자들은 여전히 AI 기업에 막대한 현금을 쏟아붓고 있다.
스파크라인 캐피털의 설립자이자 최고투자책임자인 카이 우는 지난해 월스트리트 저널과의 인터뷰에서 "어떤 사람들은 막대한 대가를 치르더라도 AI에 노출되려고 애쓰는 반면, 다른 사람들은 이것이 눈물로 끝날 것이라는 경종을 울리고 있다"고 말했다.
지난주에는 억만장자 더블라인 캐피털의 CEO인 제프리 건들락도 AI 열풍을 닷컴 버블에 비유했다.
건들락은 "지금은 1999년과 매우 흡사한 느낌이다"라고 비즈니스 인사이더가 인용한 지난주 X 스페이스 방송에서 말했다.
후스만 인베스트먼트 트러스트의 사장인 존 후스만도 리서치 노트에서 "투자자들은 현재 미국 금융 역사상 가장 극단적인 투기 거품의 더블 탑을 즐기고 있다는 인상을 받았다"라고 적었다.
AI 거품이 터지면 그 결과는 치명적일 수 있다.
윈저는 AI 관련 스타트업이 결국 "사내 기반 모델이 없는 대기업에 인수될 것"이라고 예측했다.