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[IT뉴스]"지능의 가격 떨어진 AI시대… 기업 경쟁력, 조직 설계에 달려" [미리 보는 AI 월드]

온카뱅크관리자

2026-09-02 18:17:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 윤송이 프린시플벤처파트너스 파트너를 만나다 
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 <img alt="윤송이 프린시플벤처파트너스(PVP) 파트너는 인공지능(AI)이 가져올 변화의 본질을 '지능의 희소성 붕괴'로 설명한다. 윤 파트너는 오는 9일 파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부가 공동 주최하는 'AI월드 2026'에서 기조강연자로 나선다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/fnnewsi/20260902181013783lsfh.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="QzGigbYCNN" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/02/fnnewsi/20260902181013783lsfh.jpg" width="658">
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 윤송이 프린시플벤처파트너스(PVP) 파트너는 인공지능(AI)이 가져올 변화의 본질을 '지능의 희소성 붕괴'로 설명한다. 윤 파트너는 오는 9일 파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부가 공동 주최하는 'AI월드 2026'에서 기조강연자로 나선다.
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 "지능의 한계비용이 계속 낮아지고, 과거에는 비싸고 희소했던 능력이 전기나 컴퓨팅처럼 점점 더 저렴하고 풍부한 생산요소가 되어 가고 있다." 9일 파이낸셜뉴스와 과학기술정보통신부가 공동 주최하는 'AI월드 2026'에서 기조강연자로 나서는 윤송이 프린시플벤처파트너스(PVP) 파트너는 2일 파이낸셜뉴스와 만나 인공지능(AI)이 가져올 변화의 본질을 '지능의 희소성 붕괴'에서 찾았다. 지금까지 기업이 고도의 분석과 추론, 코딩같은 지적 능력을 확보하려면 교육받은 사람의 한정된 시간이 필요했지만, AI를 통해 지능을 소프트웨어처럼 필요할 때 불러 쓸 수 있게 되면서 기업과 경제의 작동 원리 자체가 달라질 수 있다는 것이다. 지금까지 기업이 성장하려면 대체로 더 많은 사람을 고용해야 했지만, AI가 지적 노동의 일부를 맡게 되면 매출과 인력 규모가 비례해 늘어나는 관계가 깨질 수 있다. AI 시대 기업 경쟁력도 기술 도입 자체보다 '조직을 얼마나 새롭게 설계하느냐'에서 갈릴 것으로 내다봤다. 윤 파트너는 특히 치열해지는 글로벌 AI 경쟁에서 한국의 전략에 대해서는 우리가 구조적으로 우위를 가진 분야를 찾아야 한다고 제언했다. 윤 파트너는 "한국이 세계 AI 생태계와 분리된 작은 체계를 만드는 것보다, 그 생태계에서 없어서는 안 되는 핵심 노드가 되는 것이 훨씬 더 강한 전략이라고 생각한다"고 지적했다. 
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 다음은 윤 파트너와의 일문일답. 
 ㅡ이번 AI월드 2026 강연 주제인 'AI Shift: When Intelligence Becomes Abundant'에서 '지능이 풍부해진다'는 것은 구체적으로 어떤 변화인가. 
 △지금까지 경제에서 지능은 사람에게 묶여 있는 희소 자원이었다. 복잡한 문제를 분석하고, 코드를 만들고, 계약서를 검토하고, 전략을 세우려면 오랜 교육을 받은 사람의 시간이 필요했다. 사람의 시간은 한정되어 있기 때문에 지능에는 높은 가격이 붙었다. AI가 바꾸고 있는 것은 바로 이 지점이다. 일정 수준 이상의 분석과 추론, 코딩, 글쓰기 같은 지적 능력을 필요할 때마다 소프트웨어를 불러오듯 사용할 수 있게 되고 있다. 다시 말해 지능의 한계비용이 계속 낮아지고, 과거에는 비싸고 희소했던 능력이 전기나 컴퓨팅처럼 점점 더 저렴하고 풍부한 생산요소가 되어 가고 있는 것이다. 물론 지능이 풍부해진다고 해서 지혜나 판단력까지 풍부해지는 것은 아니다. AI가 백 개의 답을 만들어내는 비용이 거의 0에 가까워질수록, 어떤 질문을 던질지, 어떤 답을 선택할지, 그리고 그 답을 가지고 무엇을 할지가 오히려 더 중요해진다. 
 ㅡAI가 추론·분석·코딩 등의 비용을 낮춘다면 기업과 경제의 작동 원리는 어떻게 달라질까. 
 △가장 중요한 변화는 기업이 더 이상 모든 지적 능력을 사람을 고용하는 방식으로만 확보할 필요가 없어진다는 것이다. 지금까지 회사가 성장한다는 것은 대체로 더 많은 사람을 고용한다는 뜻이었다. 
 그런데 지능을 소프트웨어처럼 공급받을 수 있게 되면 이 관계가 깨질 수 있다. 매출과 인력 규모가 지금처럼 비례해서 늘어나지 않을 수 있다는 뜻이다. 가장 먼저 변화가 나타날 산업은 업무가 이미 디지털화되어 있고, 결과를 비교적 쉽게 검증할 수 있으며, 사람의 지적 노동에 드는 비용이 높은 분야다. 소프트웨어 개발, 고객지원, 마케팅, 금융, 법률, 회계, 리서치 같은 영역이 먼저 움직일 것으로 본다. 
 ㅡ기존 기업의 AI 전환에서 가장 큰 장애물은 무엇으로 보는지. 
 △기술이 오히려 가장 쉬운 부분일 수 있다. 좋은 모델은 점점 더 쉽게 쓸 수 있게 되고 가격도 내려갈 것이다. 반면 수십 년 동안 만들어진 조직의 업무 절차와 보상 체계, 보고 구조를 바꾸는 것은 훨씬 어렵다. 'AI를 얼마나 잘 도입하느냐'보다 '회사를 얼마나 과감하게 다시 설계할 수 있느냐'가 중요하다. 
 ㅡAI에 막대한 자본이 몰리면서 'AI 버블' 경고도 나온다. 필요한 선행투자와 과잉투자를 가르는 기준은 무엇인가. 
 △두 가지가 동시에 사실일 수 있다. AI가 매우 큰 기술 전환이라는 것도 사실이고, 그 과정에서 상당한 과잉투자가 발생할 가능성이 높다는 것도 사실이다. 철도도 그랬고 인터넷도 그랬다. '닷컴버블' 당시 광섬유에 막대한 자본이 투입됐고 많은 투자자가 돈을 잃었다. 하지만 당시 구축된 광섬유 인프라는 이후 인터넷 경제의 중요한 기반이 됐다. 
 그래서 사회적으로 필요한 투자와 투자자에게 좋은 수익을 안겨주는 투자는 구분해서 봐야 한다. 투자자로서 몇 가지를 본다. 실제로 쓰이고 있는가, 고객이 그 비용을 지불할 의사가 있는가, 단위 경제성이 개선되고 있는가, 그 자산을 다른 고객이나 다른 용도로 전환할 수 있는가, 그리고 경쟁자가 같은 자본을 투입했을 때 손쉽게 같은 결과를 만들 수 있는가가 그것이다. 
 ㅡ모델, 인프라, 애플리케이션 가운데 향후 가장 큰 가치가 만들어질 영역은 어디라고 보나. 
 △장기적으로 가장 많은 경제적 가치가 만들어지는 곳은 결국 실제 고객의 핵심 업무 흐름을 장악하는 애플리케이션 영역이라고 생각한다. 모델은 계속 중요하겠지만 점점 범용화될 가능성이 높다. 최고 수준의 모델을 만드는 소수의 회사는 매우 큰 가치를 만들 수 있겠지만, 모든 모델 회사가 독자적인 경제적 해자를 갖게 되는 것은 아니다. 
 인프라에도 여전히 큰 기회가 있다. 특히 추론 비용을 낮추거나 연산 자원의 활용도를 높이는 기술, 기업이 여러 모델을 자유롭게 쓸 수 있게 해주는 기술, 데이터 파이프라인과 안정성·보안 문제를 해결하는 기술은 AI 사용량이 증가할수록 중요해질 것이다. 반대로 고객의 중요한 업무를 장악하고, 눈에 보이는 투자 대비 효과를 만들어내며, 사용 과정에서 고유한 데이터와 피드백을 축적하는 회사는 시간이 갈수록 강해진다. 
 ㅡ모델이 점차 범용화될 가능성이 높다고 했다. 그렇다면 국가 차원에서 독자적인 AI 모델을 확보하려는 노력은 어떻게 봐야 하나. 
 △한국이 자체적인 AI 역량을 확보하려는 노력 자체는 중요하다고 생각한다. 다만 더 중요한 것은 우리가 '독자성'을 어떻게 정의하느냐다. 최종 목표가 '한국 안에서 가장 좋은 한국 모델'을 만드는 것이어서는 안 된다. 
 진정한 기술 주권은 모든 것을 혼자 만드는 자급자족이 아니라, 중요한 기술을 이해하고 검증하고 수정하고 운영할 수 있으며 필요할 때 선택권을 행사할 수 있는 능력이라고 생각한다. 
 우리가 최종적으로 증명해야 하는 것도 성능 점수 하나가 아니다. 해외 개발자가 자발적으로 사용하는가, 글로벌 소프트웨어 생태계와 쉽게 연결되는가, 외국 기업이 실제 제품에 채택하고 비용을 지불하는가, 한국의 스타트업이 그 위에서 새로운 제품을 만들고 있는가를 봐야 한다. 성능 뿐 아니라 비용과 안정성, 안전성, 호환성에서도 선택받아야 한다. 한국 정부의 지원이 없어도 세계의 개발자와 고객이 선택한다면 성공이다. 반대로 국내에서 보호받아야만 쓰이는 모델이라면 기술적으로 훌륭하더라도 글로벌 플랫폼이라고 말하기는 어렵다. K는 출발점이어야지 경계선이어서는 안 된다. 
 ㅡ그렇다면 미국·중국과 같은 방식으로 경쟁하기 어려운 한국은 어디에 집중해야 하나. 한국의 AI 승부처를 꼽는다면. 
 △미국과 중국이 투입하는 것과 같은 규모의 자본과 GPU를 넣어 똑같은 게임을 하는 것이 반드시 가장 좋은 전략이라고 생각하지 않는다. 첫째는 반도체와 추론 경제성이다. 한국은 메모리와 반도체 제조에서 세계적인 역량을 가지고 있다. 지능의 가격을 낮추는 인프라에서 한국이 중요한 역할을 할 수 있다. 
 둘째는 산업 AI와 피지컬 AI다. 제조, 자동차, 조선, 배터리, 로봇, 물류처럼 한국이 이미 세계적인 산업 기반을 가진 분야다. 이곳에는 인터넷에서 쉽게 구할 수 없는 현실 세계의 데이터와 현장 전문성이 있다. 
 셋째는 열려 있고 세계와 연결된 AI 생태계다. 기술 주권은 고립에서 나오는 것이 아니라 선택권에서 나온다. 한국이 세계 AI 생태계와 분리된 작은 체계를 만드는 것보다, 그 생태계에서 없어서는 안 되는 핵심 노드가 되는 것이 훨씬 더 강한 전략이라고 생각한다. 
 ㅡ지능이 풍부해질수록 오히려 더 희소해지고 가치가 높아지는 것은 무엇인가. 
 △가장 희소해지는 것이 판단력과 신뢰라고 생각한다. 답을 만드는 비용이 내려갈수록 좋은 질문의 가치는 올라간다. 브랜드 역시 결국 신뢰의 한 형태다. 정보가 부족했던 시대에는 정보 자체가 가치였다면, 정보가 넘쳐나는 시대에는 무엇을 믿을 수 있는지를 알려주는 신뢰의 가치가 더 높아질 수 있다. 
 AI는 답과 콘텐츠를 몇 초 만에 만들어낼 수 있지만, 신뢰는 같은 속도로 만들어낼 수 없다. 그리고 마지막으로 책임이 있다. AI는 수많은 선택지를 제시할 수 있지만, 결국 어떤 선택을 할 것인지 결정하고 그 결과에 책임지는 주체는 필요하다. 
 yjjoe@fnnews.com 조윤주 기자
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