1. 실행력의 가치가 무너지는 중
- 예전에는 아이디어는 싸고, 실행이 어려웠음
- 그런데 AI 코딩/분석 툴 때문에 실행 난이도가 급락
- 중요한 건 어떤 아이디어에 비싼 AI 토큰을 태울 가치가 있느냐
- 즉 실행력보다 문제 선택, 자본 배분, 판매력이 더 중요
2. AI 지출은 이미 인건비급 비용
- Claude Code 연간 사용률이 약 700만 달러까지 증가
- 회사 인건비가 2,500만 달러라면, AI 지출이 25%까지 올라옴
- 비개발자도 AI로 앱, 데이터셋, 리서치 도구를 직접 만들기 시작
- 팀 단위로 하던 일을 한 명이 하루 만에 구현하고 있음
3. 핵심은 AI를 어디에 쓰느냐
- AI를 써서 하루 8시간 일을 1시간으로 줄이는 건 하수
- 진짜는 같은 8시간 동안 10배 더 많은 산출물을 만드는 것
- 경쟁력은 3단계로 갈림: 더 많은 토큰을 쓰는가, 그 토큰으로 실제 경제적 가치를 만드는가, 그 가치를 본인이 포착할 수 있는가
4. 프론티어 모델 접근권이 새로운 계급
- 가장 좋은 모델은 비싸고, 사용량 제한도 강함
- 결국 엔터프라이즈 계약, 높은 rate limit, 조기 접근권이 경쟁우위
- 돈 많은 기업이 더 좋은 모델을 독점적으로 쓰면, 격차는 더 커짐
- AI 민주화보다 접근권의 집중이 더 현실적
5. 수요 폭발은 결국 반도체 병목으로 연결
- 토큰 수요가 늘수록 GPU, 메모리, CPU, 광통신, 전력, 데이터센터 수요도 폭발
- 특히 메모리와 첨단 제조 장비는 단기간에 공급을 늘리기 어려움
- DRAM 가격은 여기서도 추가로 3배 오를 수 있음
- 자칫 소프트웨어 혁명처럼 보이지만, 실제는 하드웨어 공급망에 있음