관점》ChatGPT와 Claude가 모든 일자리를 없애버릴까?

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a16z 파트너 Joe Schmidt IV는 대규모 모델 연구소(AI Labs)가 수평적 작업만을 주도할 것이며, 진정한 AI 애플리케이션의 기회는 수직적 시나리오와 복잡한 워크플로우 속에 숨어 있다고 지적했습니다. (이전 요약: Altman은 "AI가 인간의 일자리를 파괴할 것"이라는 예언을 철회하며 "내가 틀려서 기쁘다, 진심이다"라고 말했습니다. 정말일까요?) (배경 보충: Google이 AI 라우팅 플랫폼 OpenRouter에 리드 투자, 기업 가치 13억 달러로 1년 만에 240% 성장) 업계 관계자와 잠재적 직원들은 저에게 항상 같은 질문을 합니다. "AI 애플리케이션 계층에 구축할 만한 공간이 아직 남아 있나요? 아니면 OpenAI와 Anthropic이 모든 것을 쓸어버릴까요?" 이 질문 뒤에는 일종의 특수한 "AI 불안증"이 숨어 있습니다. 어떤 이들은 영구적인 하층 계급이 되지 않으려면 대규모 연구소 내부로 들어가거나, 로봇 공학이나 하드 테크와 같은 최첨단 분야—이론적으로 "연구소가 손댈 수 없는 영역"—에 자리를 잡는 것이 유일한 생존 전략이라는 결론을 내렸습니다. 만약 모든 소프트웨어가 Codex나 Claude에 의해 일자리를 대체당하거나, 미래의 모델 때문에 당신이 구축한 모든 것이 무의미해질 상황이라면, 당장 도망쳐야 할까요? 들어보세요. 저도 거의 모든 사람만큼이나 AI 지상주의자이지만, 그들이 절반만 맞았다고 생각합니다. 연구소들이 애플리케이션 영역의 상당 부분을 잠식하고 있는 것은 사실입니다. 하지만 "애플리케이션 계층"은 단일하고 동질적인 기회가 아닙니다. 올바른 사고 프레임워크는 이것입니다. 당신은 "오즈의 마법사"의 노란 벽돌 길(Yellow Brick Road) 위에 있습니까, 아니면 오즈(Oz)의 요정 세계 다른 곳에 있습니까? 노란 벽돌 길은 연구소들이 나아가고 있는 길을 지칭하는 약칭으로, 그들은 그곳에 엄청난 자원을 쏟아붓고 있습니다. 연구소가 코드 생성, 글쓰기, 이미지 제작과 같은 문제를 해결하는 데 가장 적합한 이유는 이러한 문제들이 "모델의 원시 능력"이 향상됨에 따라 함께 개선되기 때문입니다. 사전 학습과 사후 학습에 투입되는 모든 달러가 제품 품질을 직접적으로 높여줍니다. 반면, 오즈의 다른 곳들은 훨씬 더 복잡하고 대개 수직적인 영역의 문제들로 가득 차 있습니다. 이러한 문제들은 기업 사용자에게 표준 도구와 컴퓨터 조작 권한을 갖춘 "범용 도구"를 제공하는 것만으로는 해결되지 않습니다. 그 가치는 하단 모델의 원시 능력(물론 이것도 여전히 중요합니다!)에서 나오기보다는, 그 주위를 감싸는 지지 구조(scaffolding)에서 나옵니다. 바로 이러한 구조들이 특정 산업에서 결과물을 신뢰할 수 있고, 규정을 준수하며, 실제 운영에 투입 가능하도록 만듭니다. 우리는 이러한 상황이 실시간으로 펼쳐지는 것을 보고 있습니다. OpenAI와 Anthropic은 사실상 "범용 AI 동료 하나로 모든 문제를 해결할 수는 없다"는 메시지를 시장에 전달하고 있습니다. 그들은 이미 대규모 전방 배치 합작 계획을 발표했으며, 기업을 위해 모델을 구성하고 맞춤화하는 데 집중하는 회사를 만들고 있습니다. 만약 다음 모델 출시가 모든 것을 해결할 것이라고 믿는다면, 이런 프로젝트에 수십억 달러를 투자하지는 않을 것입니다. 따라서 AI 애플리케이션 개발로 부자가 되고 싶다면 노란 벽돌 길을 피하고 오즈의 다른 곳으로 가서 개척하십시오. 다음은 저희와 저희 포트폴리오에 있는 창업자들이 배운, 무엇이 효과적인지에 대한 경험입니다. 창업을 하려 한다면 노란 벽돌 길은 가장 눈에 띄는 길이지만, 가장 위험하기도 합니다. 고성능 모델을 가져와 기성 커넥터(Google Drive, Slack, Salesforce, Notion, GitHub 등)를 연결하고, 그 위에 일종의 Agent 오케스트레이션 계층을 출시하는 것. 마법처럼 보이죠! 여기서 문제는 이것이 바로 연구소들이 Cowork와 Codex를 통해 하고 있는 일이라는 점입니다. 당연히 그들은 모델 자체를 보유하고 있으며, 이는 그들에게 더 나은 이익률, 통제

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