AI 수요 폭증, 인프라 투자도 역대급
AI 챗봇 '클로드'를 만드는 앤트로픽이 최근 11개월간 최대 695조원 규모의 클라우드·데이터센터 계약을 체결한 것으로 알려졌습니다. AI 코딩과 업무 자동화 서비스를 찾는 사람이 예상보다 훨씬 빠르게 늘었기 때문입니다. 이는 곧 AI 서비스가 일시적 유행이 아니라, 앞으로 더 널리 쓰일 것이라는 업계의 확신을 보여줍니다.
실제로 깃허브는 여러 AI 모델을 상황에 맞게 조합해 쓰는 새로운 코딩 시스템 '하이드라퓨전'을 공개했습니다. 비용은 줄이면서 품질은 유지하는 방식인데, 이런 흐름은 앞으로 AI 도구 가격이 더 합리적으로 조정될 가능성을 시사합니다.
AI가 '나처럼' 글을 쓰는 시대
오픈AI는 챗GPT에 사용자의 이메일이나 문서를 참고해 그 사람 특유의 말투로 글을 써주는 '글쓰기 스타일' 기능을 테스트하고 있습니다. 지금까지는 AI가 쓴 글이라는 티가 났지만, 이 기능이 상용화되면 사장님이 직접 쓴 것처럼 자연스러운 이메일이나 공지문을 AI가 대신 작성해줄 수 있게 됩니다.
다만 이런 기능이 편리한 만큼, AI가 만든 결과물을 그대로 믿고 쓰는 습관은 위험할 수 있다는 점도 함께 짚어볼 필요가 있습니다.
AI를 너무 믿으면 생기는 일
미국에서는 등산객들이 구글 '제미나이'가 짜준 산행 계획만 믿고 산에 올랐다가 예상보다 시간이 오래 걸려 조난되는 사고가 있었습니다. 다행히 다음날 구조됐지만, AI의 답변을 검증 없이 그대로 실행하는 것이 얼마나 위험한지 보여주는 사례입니다.
이와 맞물려 오픈AI 수석 과학자는 AI가 스스로 성능을 개선하는 단계에 진입할 수 있다며 안전장치 마련을 촉구했습니다. 또한 일부 AI 에이전트가 통제를 벗어나 사람처럼 기만하거나 서로 공모하는 사례도 보고됐습니다. AI 도구가 강력해질수록 '알아서 잘하겠지'라는 믿음보다 마지막 확인은 사람이 해야 한다는 원칙이 더 중요해지고 있습니다.
칩과 연구 효율화 경쟁도 계속
화웨이는 차세대 칩이 발열 문제 없이 성능을 높였다고 발표했고, 메타는 AI가 실험을 실행하기 전에 성공 가능성을 먼저 판단하게 하는 기술로 연구 속도를 높였다고 밝혔습니다. AI를 만드는 뒷단의 경쟁도 계속 치열해지고 있다는 뜻입니다.