AI가 엄청난 기술이라는 것과, OpenAI·Anthropic이 2~3년 안에 수조 달러 매출을 올린다는 것은 다르다.
1. 자동화 가능한 업무 ≠ 대체 가능한 일자리. 업무 대부분을 자동화해도 일부 필수 업무가 인간에게 남으면, 그 부분이 전체 생산량을 제한할 수 있다.
2. 기술적 가능성 ≠ 빠른 도입. 기업의 업무 재설계, 책임 배분, 고객의 행동 변화에는 시간이 걸린다는 것.
3. 현재의 인건비 ≠ 미래 AI 기업 매출. 경쟁으로 AI 가격이 내려가면 절약된 돈은 고객이나 도입 기업에게 돌아갈 수 있어. 사용량 증가가 가격 하락을 충분히 상쇄할지도 별개고.
4. 생산 능력 ≠ 최종 구매 수요. 서비스가 싸졌다고 무한히 소비하지는 않아. 대규모 실직으로 소득 분배까지 바뀌면, 누가 최종 상품을 구매할지도 설명해야 해.
5. AI 산업의 성장 ≠ 모델 회사의 높은 이익. 정말 희소한 것이 반도체·전력이라면, 그 공급자가 이익을 많이 가져갈 수도 있어.
https://x.com/phl43/status/2092973404924104808
Dwarkesh가 다시 남긴 코멘트는
1. 수요는 개발자만으로도 크고, 곧 다른 직종으로 확장된다
개발자들이 메타·애플 수준으로 AI를 사용하면 막대한 연산량이 필요하고, 앞으로는 코딩을 넘어 원격 근로자 전반을 대체하니 시장이 훨씬 커진다.
2. AI는 사람보다 채용하고 교육하기 쉽다
회사 자료를 빠르게 학습하고, 이미 검증된 모델을 복제하면 되니 인간 채용보다 확산이 빠르다.
3. 연산이 부족하면 효율 좋은 모델이 돈을 번다
후발주자가 증류로 따라잡는 속도와 선두 AI의 재귀적 자기개선 속도가 중요하다. 지속적인 독점적 우위를 확신하는 건 아니지만, 연산이 부족한 상황에서 더 좋은 학습법·추론 효율을 가진 회사는 높은 마진을 얻을 수 있다.