"10년도 안 남았다." 앞으로 세상을 지배할 충격적인 기술ㅣ지식인초대석 EP.70 (김대식 교수 1부) [지식인사이드]

📘 목차

1. 김대식 교수 소개
2. AI(인공지능)의 역사와 진화 과정
3. 인공신경망과 GPU의 혁신적 역할
4. 애플의 위기와 기술 패러다임 변화
5. AI 시대의 새로운 디바이스 (스마트폰 이후의 미래)
6. 실행 가능한 투자 및 대비 전략
7. 요약 정리
8. 참고 자료 및 추천 사이트
9. 해시태그 & 관련 이미지

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1️⃣ 김대식 교수 소개

• 직업: 뇌과학자 & 인공지능 연구자
• 전문 분야: 계산 뇌과학 (Computational Neuroscience)
• 핵심 개념: 뇌의 알고리즘을 이해하고 AI에 적용하는 연구
• 주요 메시지:
• "AI는 뇌를 모방한 기술이며, 이제 인간의 사고 체계를 이해하려는 시도 그 자체이다."

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2️⃣ AI의 역사와 진화 과정 요약

시대주요 사건의미

1956년	다트머스 회의 – ‘AI’ 개념 탄생	기계가 세상을 ‘인식하고 언어를 이해’하려는 시도 시작
1950~80년대	설명 기반 인공지능(Expert System)	규칙과 논리로 문제 해결 시도 (고양이=4다리, 털 있음 등) → 실패
1980~90년대	인공신경망 등장 → 실패	컴퓨터 성능 한계로 대규모 연산 불가
2000년대	GPU(그래픽 연산장치) + 인터넷 데이터 폭발	병렬처리로 딥러닝 가속, 대량 학습 가능
2010년대	‘딥러닝(Deep Learning)’ 탄생	AI가 물체를 인식하고 언어를 이해하기 시작
2020년대	생성형 AI (ChatGPT 등)	인간 언어 이해 + 창조적 생산 가능
미래	AGI(범용 인공지능)	인간 수준의 사고 및 판단 수행 가능성

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3️⃣ 인공신경망 & GPU 혁신의 결합

• 인공신경망(Neural Network): 인간 뇌의 신경세포 연결 구조를 모방한 알고리즘
• GPU 혁신:
  • 원래는 게임 그래픽용이었으나
  • 다중 병렬 연산 구조 덕분에 AI 연산에 최적화
• 결과: 2010년대 이후 AI가 폭발적으로 발전
• 핵심 인물: 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 일야 서츠케버(Ilya Sutskever), 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky)

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4️⃣ 애플의 위기 – 왜 노키아의 길을 갈 수 있는가?

🔹 이유 1. 폐쇄적 기업 문화

• AI 발전의 핵심: “오픈소스(Open Source) 공유 문화”
• 애플은 논문 금지, 코드 비공개, 내부만의 생태계
• AI 연구자들이 애플을 ‘블랙홀’로 여김 → 인재 유출

🔹 이유 2. 완벽주의 문화

• AI는 “불완전한 상태에서 학습하며 개선하는 기술”
• 애플은 완성된 제품만 내놓음 → AI 속도전에서 뒤처짐

🔹 이유 3. 리더십 부재

• 스티브 잡스는 ‘비전형 리더’였지만
• 팀 쿡은 ‘운영형 리더’ → 혁신 추진력 부족
• 결과: AI 패러다임을 리드할 능력 부족

🔹 투자 비교

기업AI 인재 유치 보너스문화 특징

메타(저커버그)	1,400억~2,800억 원	공격적 투자, 개방형
애플(팀 쿡)	제한적	폐쇄적, 보수적

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5️⃣ AI 시대의 새로운 디바이스: “스마트폰 이후는?”

• 인터넷 시대의 중심: 스마트폰
• AI 시대의 중심: 새로운 형태의 ‘AI 디바이스’ 필요

후보군

후보장점한계

스마트 글래스(메타 Ray-Ban)	실시간 카메라 + 음성비서	AI 반응성 낮음
목걸이형/팔찌형 AI	일상형 착용 가능성	인터페이스 미흡
AR/VR 기반	몰입형 경험 제공	무겁고 비싸다

김대식 교수:
“AI 디바이스의 정답은 5년 뒤 소비자가 돈 주고 사는 그 제품이 될 것이다.”

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6️⃣ 실행 가능한 투자 및 대비 전략

✅ 단기 (1~3년)

• AI 반도체 & GPU 관련주
  • NVIDIA, AMD, ARM
• AI 오픈소스 플랫폼
  • HuggingFace, OpenAI, Anthropic

✅ 중기 (3~5년)

• AI 하드웨어 디바이스 기업
  • Meta, Apple(잠재적 반등 시점), Humane, Rabbit
• AR/VR 광학기술 스타트업

✅ 장기 (5년 이상)

• AGI(범용 인공지능) 관련 기술
  • 멀티모달 AI, 두뇌 모사형 반도체(뉴로모픽 칩)

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7️⃣ 요약 정리

AI의 본질은 인간의 뇌를 모방한 알고리즘이다.
과거 스마트폰이 인터넷 세상을 지배했다면,
앞으로 AI 디바이스가 세상을 지배할 것이다.
애플은 폐쇄성과 완벽주의로 인해 이 흐름에서 뒤처질 수 있다.
앞으로 5~10년은 AI 하드웨어와 오픈소스 혁신의 시대가 될 것이다.

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8️⃣ 참고 사이트 및 자료

• 🎥 유튜브 원본 영상
• 📘 Geoffrey Hinton 공식 홈페이지: https://www.cs.toronto.edu/~hinton/
• 💾 NVIDIA 공식 사이트: https://www.nvidia.com/
• 🔍 오픈소스 AI 플랫폼: https://huggingface.co/
• 📗 관련 논문:
  • “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks” (Krizhevsky et al., 2012)

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9️⃣ 태그검색

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"10년도 안 남았다." 앞으로 세상을 지배할 충격적인 기술 (김대식 교수)

목차 (Table of Contents)

1. AI의 역사와 발전: 60년 만의 브레이크스루
   • 1.1. AI 초기: 설명 기반 인공지능의 한계
   • 1.2. 뇌 모방과 인공신경망의 실패와 부활
   • 1.3. 딥러닝과 생성형 AI의 등장
2. 애플의 위기: 디자인 회사의 한계
   • 2.1. 애플이 '노키아의 길'을 갈 것이라 예측하는 이유
   • 2.2. AI 시대의 기업 문화와 리더십의 중요성
3. AGI (범용 인공지능)의 시대와 미래 디바이스
   • 3.1. AGI란 무엇인가?
   • 3.2. 스마트폰 다음의 디바이스: 스마트 글라스의 잠재력
   • 3.3. 추천 알고리즘의 혁신: 검색 기반 → 시선 기반
4. AGI가 가져올 충격적인 경제 변화: 기술 봉건주의
   • 4.1. GDP 성장률 20~30% 예측과 새로운 자본주의
   • 4.2. 노동의 가치 하락과 자본의 가치 상승
   • 4.3. 보편 민주주의의 위기: 기본 소득 (UBI)과 UBC

1. AI의 역사와 발전: 60년 만의 브레이크스루

1.1. AI 초기: 설명 기반 인공지능의 한계

AI 개념은 1956년 다트머스 칼리지에서 처음 도입되었습니다. 초기 연구는 크게 두 가지 문제를 해결하고자 했습니다.

1. 물체 인식: 냉전 시대, 아군/적군 탱크를 자동 식별하기 위한 요구에서 출발.
2. 언어 이해: 구소련의 방대한 과학 보고서를 빠르게 번역하기 위한 자연어 처리(NLP) 요구.

초기 AI는 '설명 기반 인공지능' 방식을 사용했는데, 개발자가 고양이의 특징(포유류, 다리 4개 등)을 일일이 수식화하고 코딩(→ 수천 줄의 컴퓨터 코드)하여 기계에게 설명하는 방식이었습니다. 하지만 현실의 무한한 다양성(앉은 고양이, 뒤돈 고양이 등)을 코드로 완벽히 설명하는 것이 불가능하여 60년간 실패했습니다.

1.2. 뇌 모방과 인공신경망의 실패와 부활

인간이 어떻게 복잡한 세상을 이해하는지에 대한 힌트를 얻기 위해 인간의 뇌를 모방하기 시작했습니다. 뇌는 규칙이나 설명 대신 100조 개의 신경 세포와 연결고리 및 경험을 통한 가중치(Weight)의 변화만으로 작동합니다.

• 인공신경망(Artificial Neural Network) 구조가 1980년대에 시도되었으나, 계산량의 한계로 복잡한 문제에서는 다시 실패하며 90년대 초 AI 연구는 거의 포기되었습니다.
• 부활의 계기: 캐나다 토론토 대학의 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수가 연구를 포기하지 않았고, 러시아 수학자들의 합류, 그리고 NVIDIA의 GPU (그래픽 처리 장치) 기술이 결합되면서 극적인 변화가 일어났습니다.

1.3. 딥러닝과 생성형 AI의 등장

GPU를 활용한 병렬 처리 덕분에 수많은 신경 세포와 데이터를 활용한 학습이 가능해졌습니다.

• 2010년경: 알고리즘은 80년대와 같았지만, 모델의 크기(신경 세포 수)와 데이터(인터넷의 수많은 고양이 사진 등)를 키웠더니 갑자기 물체 인식이 성공했습니다.
• 리브랜딩: 60년간의 실패로 'AI'라는 단어가 금기시되어, 힌튼 교수는 이 성공적인 방식을 **'딥러닝(Deep Learning)'**으로 리브랜딩했습니다.
• 생성형 AI: ChatGPT로 대표되는 두 번째 돌파구입니다. 기계가 인간의 언어를 이해하기 시작하면서 기대하지 않았던 다른 문제들까지 해결되기 시작했고, 이는 궁극적으로 **AGI(범용 인공지능)**의 가능성을 열었습니다.

2. 애플의 위기: 디자인 회사의 한계

2.1. 애플이 '노키아의 길'을 갈 것이라 예측하는 이유

김대식 교수는 애플이 노키아의 길을 걸을 것이라 예측합니다. 그 이유는 애플이 더 이상 '기술 회사'가 아닌 '디자인 회사'이며, AI 시대에 필수적인 문화와 DNA가 결여되어 있기 때문입니다.

1. 퍼스트 무버(First Mover) 기피: 애플은 전통적으로 혁신적이지 않습니다. 이미 만들어진 기술에 늦게 진입하여 완벽함을 추구합니다. 이는 피처폰 시대에 프라다폰이 먼저 형태를 제시하고 아이폰이 앱스토어 생태계와 완벽한 터치 기술로 성공한 사례에서 드러납니다.
2. AI 시대의 문화와 충돌:
   • AI는 **'우선 질러보고 베타 테스트'**를 통해 발전합니다.
   • 애플은 '완벽하지 않으면 출시하지 않는' 문화가 강해, 미완성 상태에서 끊임없이 개선해야 하는 AI의 속성(보잉 747 엔진 교체)을 싫어합니다.

2.2. AI 시대의 기업 문화와 리더십의 중요성

AI 분야 발전의 핵심 동력인 오픈 소스(Open Source) 문화는 애플의 폐쇄적인 기업 문화와 정면으로 충돌합니다.

• 애플은 연구원들의 논문 발표를 금지하고 철저히 특허 및 내부 기밀 유지를 고수합니다.
• AI는 개발 소스 코드나 학습된 **가중치값(Weights)**을 깃허브(GitHub) 등에 공개하여 전 세계 개발자들이 활용하고 발전시키는 방식으로 성장했습니다.
• 이러한 문화 충돌로 인해, 애플은 A+급 AI 전문가를 영입하기 어렵습니다. (AI 과학자들에게 애플은 '블랙홀'과 같습니다.)

이러한 기업 문화를 바꾸기 위해서는 스티브 잡스와 같은 강력한 리더십이 필요하지만, 팀 쿡(Tim Cook) CEO는 로지스틱스 전문가일 뿐 비전 제시가는 아닙니다. 저커버그(Mark Zuckerberg)는 AI 전문가 한 명에게 수천억 원의 보너스 및 연봉을 지르는 상상을 초월하는 투자를 통해 AI 경쟁에 임하고 있습니다.

3. AGI (범용 인공지능)의 시대와 미래 디바이스

3.1. AGI란 무엇인가?

• AI (좁은 인공지능): 인간의 특정 능력(바둑, 대화 등)을 대체하는 기계. (예: 알파고, ChatGPT)
• AGI (범용 인공지능, General AI): 잠재적으로 인간의 모든 또는 사회/경제적으로 의미 있는 대부분의 지적 능력을 대체할 수 있는 기계.
• 특징: 스스로를 개선하는 셀프 학습 및 **자율성(Autonomy)**을 가질 수 있습니다.
• 등장 시기: 2~3년 전까지만 해도 개념적으로 불가능하다 여겨졌으나, 이제는 5년 ~ 10년 이내에 우리가 경험할 미래로 예측됩니다.
• AGI 유토피아 주장: AGI가 등장하면 핵융합 에너지, 모든 질병 해결(죽음 포함), 우주의 비밀 해독 등 인간이 풀지 못했던 문제를 해결하여 지구가 '천국'이 될 것이라는 주장.

3.2. 스마트폰 다음의 디바이스: 스마트 글라스의 잠재력

스마트폰은 '인터넷이 들어온 전화기'였으나, AI 시대에는 폰이 아닌 새로운 디바이스가 필요합니다. 이는 '인터넷 위주'가 아닌 **'AI 위주'**의 디바이스여야 합니다.

• 메타의 레이밴 스마트 글라스 (Ray-Ban Smart Glasses): 현재 정답은 아니지만, 광학계의 혁신을 이룬 디스플레이와 AI 탑재를 통해 미래 디바이스의 가능성을 제시하고 있습니다.
• 사용자 경험: 디바이스가 완벽하지 않더라도 ChatGPT나 제미나이 같은 AGI를 탑재한다면 일상생활의 '천재 같은 비서' 역할을 할 수 있습니다.
• 미래 디바이스의 필수 조건: 가장 먼저 소비자가 이미 차고 있는 형태(→ 안경은 800년간 사용됨)에서 시작할 수밖에 없으며, 카메라를 통한 1인칭 시선 공유가 핵심입니다.

3.3. 추천 알고리즘의 혁신: 검색 기반 → 시선 기반

지금까지의 모든 추천 알고리즘은 검색 결과나 과거 데이터를 기반으로 했습니다.

• 인간의 욕구(Needs) 발생: 심리학 논문에 따르면, 인간 욕구의 70~80%는 **'지금 보고 있고 경험하는 것'**에서 생겨납니다.
• 스마트 글라스의 장점: 소비자의 1인칭 시선을 인공지능이 실시간으로 공유할 수 있습니다.
• 미래의 추천: AI가 사용자 시선 데이터를 기반으로 "저런 거 좋아하지 않으세요?"라고 실시간으로 니즈를 추천해 줄 수 있어 정확도가 상상을 초월할 정도로 높아집니다.

4. AGI가 가져올 충격적인 경제 변화: 기술 봉건주의

4.1. GDP 성장률 20~30% 예측과 새로운 자본주의

AGI 시대가 되면 노동 투입량 없이 추가 자본만으로 생산성을 올릴 수 있는 세상이 됩니다.

• 경제학 생산 함수 (콥-더글러스 생산 함수): 사회 생산성 = 노동 투입량 × 자본 투입량
• AGI 시대의 변화: 노동의 가치는 하락하고 → 노동의 공급량은 무한대가 되며, 자본의 가치는 상승합니다.
• 시장 지배력: AGI를 가장 먼저 달성하는 기업이나 국가가 **글로벌 모노폴리(독점)**를 형성할 수 있습니다.

4.2. 노동의 가치 하락과 자본의 가치 상승

콘텐츠 가격이 거의 0으로 떨어진 인터넷 시대처럼, AGI + 로보틱스가 투입되면 제조업 생산성이 무한으로 늘어나 물질적인 제품 가격이 대부분 0이 됩니다. (웬만한 물건은 일회용 물건이 됨)

• 결론: 노동력을 제공하고 돈을 버는 사람들의 가치는 하락합니다.
• 기본 소득 (UBI) 논의: 노동력 하락에 대한 대안으로 논의되나, 현찰 지급 대신 UBC (Universal Basic Compute) 개념이 제시됩니다.
  • UBC: 국민에게 향후 만들어질 AI 데이터 센터의 GPU 몇 장씩을 배정해 주는 것 (주식을 사듯이 **'지분'**을 주는 방식).

4.3. 보편 민주주의의 위기: 기술 봉건주의

과거 대기업 총수 한 명이 도시(울산 등)를 먹여 살렸듯이, AGI 시대에는 기술과 자본을 가진 소수의 능력자가 국가를 먹여 살릴 수 있는 레버리지가 생깁니다.

• 문제점: 기본 소득(또는 UBC)을 받는 대다수 국민은 세금을 내지 않습니다.
• 민주주의의 위기: 세금을 내지 않는 사람들은 정치적인 대변이 필요 없다는 논리가 생겨나며, 보편 민주주의가 흔들릴 수 있습니다.
• 미래 예측: 많은 전문가는 기술 봉건주의(Techno-Feudalism) 사회가 될 것이라 예측합니다.
  • 1%: 기술/자본을 가진 소수 (왕족/귀족)
  • 중간 계층: 인플루언서, 슈퍼스타 (가치를 창출하는 매개체)
  • 나머지 95%: AI 시대의 농부

용어 설명 (Difficult Words)

용어설명

AGI (Artificial General Intelligence)	범용 인공지능. 인간이 할 수 있는 대부분의 지적 작업을 수행할 수 있는 AI. 현재는 아직 존재하지 않는 가상의 개념이지만, 10년 내 등장이 예측됨.
인공신경망 (Artificial Neural Network)	인간 뇌의 신경 세포(뉴런) 구조를 모방하여 만든 AI 알고리즘. 뇌의 '연결고리' 역할을 하는 가중치를 학습하여 세상을 이해함.
GPU (Graphics Processing Unit)	그래픽 처리 장치. 원래 그래픽 계산을 위해 개발되었으나, 병렬 처리 능력이 뛰어나 대규모 AI 학습(딥러닝)에 필수적으로 사용됨.
오픈 소스 (Open Source)	소프트웨어의 소스 코드나 학습된 AI 모델의 가중치값을 공개하여 누구나 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있도록 하는 방식. AI 발전 속도의 핵심 동력이었음.
파운데이션 모델 (Foundation Model)	인터넷의 모든 데이터를 기반으로 학습되어 인간의 언어를 이해하는 거대 AI 모델. (예: GPT-4, Gemini, Llama)
RAG (Retrieval-Augmented Generation)	(필요 정보 추가) 이미 학습된 파운데이션 모델에 특정 기업이나 분야의 전문 지식을 추가 학습시켜 전문가 AI로 만드는 방법. (예: 주식 지식을 추가한 챗봇)
기술 봉건주의 (Techno-Feudalism)	AGI 시대의 예측되는 사회 구조. 기술과 자본을 가진 소수가 지배하고 대다수는 기본 소득에 의존하는, 중세 봉건제와 유사한 계층 사회.

실행 가능 절차 및 투자 노트

💡 김대식 교수가 제시하는 개인의 생존 전략 (실행 절차)

절차내용비고

1단계: 논리적 결론 인지	AGI 시대에는 노동의 가치가 하락하고 자본의 가치가 상승한다는 경제 이론을 명확히 이해해야 합니다.	이론이 현실화될 경우의 대비책입니다.
2단계: 자본 축적 (미친듯이 돈을 벌 것)	앞으로 10년 동안 노동의 가치가 남아있는 지금, 노동력을 집중하여 자본을 최대한 빨리, 최대한 많이 모아야 합니다.	가장 강력한 실행 조언
3단계: AI 지분 확보	자본을 모은 후, 이를 AI 자본(데이터 센터, GPU 등)에 투자할 수 있도록 준비합니다. (UBC 개념 대비)	논리적으로 노동력 → 자본 → AI 지분으로 전환해야 생존 가능성이 높아집니다.

💰 투자 참고 사항 (놓치지 말고 노트!)

• GPU 및 데이터 센터: AGI 시대의 핵심 자본이자 가장 희소한 자원은 **계산 자원(Compute)**입니다. GPU를 생산하는 NVIDIA와 같은 하드웨어 기업 및 대규모 AI 데이터 센터 구축 기업(클라우드 제공사)에 대한 관심이 필요합니다.
• 파운데이션 모델 선두 기업: AI 시장의 글로벌 모노폴리가 될 가능성이 있는 OpenAI (ChatGPT), Meta (Llama), Google (Gemini) 등의 거대 기업들의 동향을 주시해야 합니다. 특히 Meta는 하드웨어(스마트 글라스)와 소프트웨어(Llama) 모두에 공격적으로 투자하고 있습니다.
• 미래 디바이스: 스마트폰 다음의 AI 디바이스(스마트 글라스) 시장을 선도할 수 있는 메타의 행보를 주목하고, 관련 광학 기술 또는 센서 기술을 가진 기업들을 관찰해야 합니다.

참고문헌

• 유튜브 영상: "(3295) "10년도 안 남았다." 앞으로 세상을 지배할 충격적인 기술ㅣ지식인초대석 EP.70 (김대식 교수 1부)" - https://www.youtube.com/watch?v=UIBLOK6XCCA
• AGI 시대의 경제: Sam Altman의 'AGI 시대의 자본주의' 관련 에세이 (OpenAI CEO)
• AI 문화와 리더십: 제프리 힌튼 교수의 딥러닝 개척 과정 및 애플의 폐쇄적 기업 문화 관련 분석 자료.

요약 (Summary)

김대식 교수는 AI의 60년 역사와 딥러닝을 거쳐 AGI가 10년 안에 도래할 것이라 예측하며, 이로 인해 사회경제적 구조가 근본적으로 바뀔 것이라 경고합니다.

애플과 같은 완벽주의/폐쇄적 기업 문화는 베타 테스트와 오픈 소스를 핵심으로 하는 AI 시대에 뒤처져 노키아의 전철을 밟을 수 있습니다. 반면, 스마트 글라스와 같은 AI 위주의 디바이스는 1인칭 시선을 기반으로 한 혁신적인 추천 시스템을 통해 우리의 일상을 완전히 바꿀 것입니다.

가장 충격적인 변화는 경제 분야에서 발생합니다. AGI는 노동의 가치를 하락시키고 자본의 가치를 무한히 상승시켜, 소수의 기술/자본 보유자가 지배하고 대다수가 기본 소득(UBC)에 의존하는 **'기술 봉건주의'**로 보편 민주주의를 붕괴시킬 수 있습니다. 개인은 생존을 위해 노동력을 이용해 최대한 빠르게 자본을 축적해야 합니다.

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