머니투데이

"메일 하나 써줘", "회의록 정리해줘", "에세이를 작성해줘". 생성형 AI가 처음 세상에 등장했을 때 사람들은 AI를 '똑똑한 문장가'로 기억했다. 글을 쓰고 번역하는 역할을 AI에게 맡겼다. 이후 AI는 '개발자'가 됐다. 자연어로 명령을 내리면 알아서 코드를 짜고 개발을 진행하는 바이브코딩이 대세가 됐다. 현실 세계에선 오히려 개발자의 시대가 저물고 '기획'의 중요성이 다시 강조됐다. 다음은 '과학자'다. 요즘 AI 기업들이 가장 공을 들이는 곳은 바로 실험실이다. 신약을 만들고, 새로운 단백질을 설계하고, 우주의 미지의 신호를 찾는 일이 AI의 새 무대가 되고 있다. AI 산업의 중심축이 '생성'에서 '발견'으로 이동하기 시작한 것이다. 가장 상징적인 곳은 구글 딥마인드다. 딥마인드는 단백질 구조를 예측하는 AI '알파폴드'로 생명과학의 오랜 난제를 풀어냈다. 이 성과로 데미스 허사비스 딥마인드 CEO와 존 점퍼 연구자는 2024년 노벨 화학상을 받았다. 단백질은 생명 활동의 기본 부품이다. 어떤 모양으로 접히느냐에 따라 기능이 달라진다.

평일, AI를 활용해 회사 업무에 집중한다. 이메일을 쓰고, 보고서를 다듬고, 마케팅 문구를 만들고, 발표자료를 정리한다. 쉬는 날? AI 역할에도 '변화'가 시작된다. 사람들은 AI에 '다음 직장'보다 '내 사업'을 묻기 시작했다. 이 아이템으로 사업이 될지, 부업은 어디서부터 시작해야 할지, 온라인 판매를 하려면 무엇을 준비해야 할지 AI와 상의하는 식이다. AI 기업 앤트로픽이 최근 공개한 여섯 번째 경제 지수 보고서 '케이던스(Cadences)'에는 이런 변화가 담겼다. 보고서는 클로드 이용자들의 실제 사용 데이터를 바탕으로 사람들이 언제 AI를 찾고, 어떤 일을 맡기며, AI가 자신의 업무에 어떤 영향을 미칠 것으로 보는지 분석했다. 클로드 채팅과 코워크 대화 중 개인적 사용 비중은 평일 35% 수준에서 주말 50% 수준까지 높아졌다. 평일에는 업무 서신, 마케팅 문구, 슬라이드 자료 작성 같은 요청이 많았지만, 주말에는 정서적 지원, 의료 관련 질문, 투자 조언 등 개인적 영역으로 대화 주제가 옮겨갔다.

AI가 답변을 내놓는 뒤편에는 거대한 공장이 돌아간다. 수천, 수만 개의 GPU가 동시에 열을 뿜고, 데이터센터는 이 열을 식히기 위해 막대한 전기와 물을 쓴다. AI 데이터센터가 들어서는 지역마다 "전기는 어디서 끌어오느냐", "물은 얼마나 쓰느냐"는 질문이 따라붙는 이유다. 엔비디아가 해법을 꺼냈다. 차가운 물이 아니라 최고 45°C의 '뜨거운 물'로 AI 서버를 식히겠다는 구상이다. 언뜻 이상하게 들린다. 서버를 식힌다면서 냉각수가 웬만한 사우나의 열탕 물만큼 뜨겁기 때문이다. 여기서 중요한 것은 물의 온도보다 냉각 방식이다. 엔비디아는 루빈(Rubin) 세대 AI 플랫폼에서 물과 프로필렌글리콜을 섞은 냉각액을 밀폐된 배관 안에서 순환시키는 완전 액체냉각 구조를 제시했다. 냉각액이 GPU 가까이에서 직접 열을 받아 외부로 옮기고, 건식 냉각기로 열을 배출하는 방식이다. 기존 냉각탑은 물을 증발시켜 열을 밖으로 내보낸다. 이 과정에서 물이 계속 필요하다. 반면 엔비디아가 제시한 방식은 냉각액을 닫힌 회로 안에서 돌린다.

AI(인공지능)업계에서 가장 비싼 자산은 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치)가 아니다. 사람이다. 구글은 요즘 이 사실을 뼈아프게 느꼈다. 불과 며칠 사이 구글을 대표하던 AI 연구자 2명이 회사를 떠나서다. 한 명은 노엄 샤지어. 구글 생성형 AI모델 제미나이의 공동리드였던 그는 챗GPT 운영사 오픈AI로 향했다. 다른 한 명은 존 점퍼. 구글 딥마인드 부사장이자 단백질 구조예측 AI '알파폴드' 연구자인 그는 클로드 운영사 앤트로픽에 합류한다. 샤지어는 생성형 AI의 뿌리에 가까운 인물이다. 2017년 논문 'Attention Is All You Need'의 공동저자다. 이 논문은 챗GPT와 제미나이, 클로드 같은 거대언어모델의 기반이 된 트랜스포머 구조를 제안했다. 점퍼는 알파폴드 개발로 2024년 노벨화학상을 공동수상했다. 알파폴드는 AI가 글을 쓰고 그림을 그리는 수준을 넘어 과학연구의 방식을 바꿀 수 있다는 것을 보여준 대표사례다. 생성형 AI와 과학 AI의 상징적 인물이 거의 동시에 구글을 떠난 것이다.

요즘 AI 업계에서 가장 비싼 자산은 엔비디아의 GPU가 아니다. 사람이다. 과장처럼 들리지만 미국 실리콘밸리에서는 꽤 현실적인 얘기다. GPU는 물론 비싸다. 물량도 부족하고 전력도 필요하다. 그래도 돈을 주고 살 수 있다. 하지만 세계 최고 수준의 AI 연구자는 다르다. 돈을 쏟아붓는다고 하루아침에 만들어지지 않는다. 구글이 요즘 이 사실을 누구보다 뼈아프게 느낀다. 불과 며칠 사이 구글을 대표하던 AI 연구자 두 명이 잇따라 회사를 떠나서다. 한 명은 노엄 샤지어. 구글의 생성형 AI 모델 제미나이 공동 리드였던 그는 챗GPT 운영사 오픈AI로 향한다. 다른 한 명은 존 점퍼. 구글 딥마인드 부사장이자 단백질 구조 예측 AI '알파폴드' 핵심 연구자인 그는 클로드 운영사 앤트로픽에 합류한다. 두 사람은 서로 다른 영역의 상징이다. 샤지어는 생성형 AI의 뿌리에 가까운 인물이다. 2017년 발표된 논문 'Attention Is All You Need'의 공동 저자 중 한 명이다. 이 논문은 오늘날 챗GPT와 제미나이, 클로드 같은 거대언어모델의 기반이 된 트랜스포머 구조를 제안했다.