핵심 요약

  • 진행자들은 AI 콘텐츠와 소프트웨어의 경쟁이 치열해지는 가운데 신약·농업·주택처럼 물리적 세계를 바꾸는 사업에 주목했다.
  • 주택 공장 생산과 자율 작업 로봇에서는 새로운 기능을 보여주는 데 그치지 않고 비싼 생산비와 유지관리 비용을 낮추는 일이 중요하다.
  • 기술이 존재하는 것과 사람들이 감당할 가격으로 공급하는 것은 다르다. 로봇 의수·의족도 비용을 낮추는 공학적 작업이 중요한 과제로 제시됐다.
  • 다음 사업을 고를 때는 자신의 경력에 맞는 일만 찾기보다 투자자처럼 성장할 시장을 먼저 살펴보자는 제안이 나왔다.

AI로 무엇을 만들지보다 어느 시장에 들어갈지

창업·매각 경험이 있는 샘 파와 샨 푸리는 사업 아이디어 팟캐스트 My First Million에서 AI 시대에 새 사업을 시작한다면 어느 분야를 택할지 논의했다. 두 사람은 지금 유행하는 AI 제품을 따라 만드는 대신 앞으로 수년간 큰 변화가 일어날 시장을 어떻게 찾을지에 초점을 맞췄다.

출발점은 상반된 두 감정이다. AI가 많은 일을 대신하면 자신이 쓸모없어질 수 있다는 불안과 무엇이든 만들 수 있다는데 자신도 더 큰 일을 해야 한다는 조급함이다. 막상 컴퓨터 앞에 앉으면 무엇을 만들지 결정하기 어렵고 떠올린 제품도 금세 대체될 것처럼 느껴진다.

한 진행자는 AI로 콘텐츠를 만들거나 소프트웨어 도구를 개발하는 시장이 가격과 수익성을 떨어뜨리는 경쟁으로 흐를 수 있다고 봤다. 대신 그가 제시한 방향은 AI를 물리적 세계에 적용하는 것이다. 약을 개발하고, 작물을 바꾸고, 집을 짓고, 시설을 관리하는 일이 여기에 해당한다. 그는 향후 5년에서 10년을 바라보며 이 분야에서 기회를 찾았다.

신약과 식량, 생물학에 적용하는 AI

첫 번째 분야는 신약과 건강이었다. 진행자는 기존 신약 개발을 오랜 시간과 막대한 비용이 들고 실패 가능성도 높은 사업으로 설명했다. 이런 구조 때문에 일정 규모 이상의 제약회사만 참여하기 쉬웠지만 AI가 과학 연구와 생물학에 쓰이면서 새로운 형태의 제약·건강 기업을 만들 여지가 커졌다고 봤다.

대화에서는 종양 정보를 분석하고 치료 후보를 찾는 데 기술을 활용한 사례가 언급됐다. 두 사람은 암 치료 중인 전직 프로그램 제작자 벤의 근황도 전했다. 벤이 관련 전문가들과 연결됐고 약물 치료 후 상태가 크게 좋아졌다고 말하면서도 여전히 암을 앓고 있다고 했다. 두 사람은 가까운 사람의 치료 경험을 계기로 해당 분야의 가능성을 실감했다.

같은 관점은 식량으로 이어졌다. 작물도 유전적 특성을 지닌 생물인 만큼 생명공학과 AI를 적용해 수확량·맛·영양·생산성을 개선할 수 있다고 봤다. 대화에서는 농업 분야 창업가 데이비드 프리드버그가 감자와 옥수수 등의 종자와 작물을 개선하려는 사례가 나왔다.

기회는 종자에만 있지 않다. 컴퓨터가 영상으로 주변을 인식하는 기술인 컴퓨터 비전을 농기계에 적용하거나 밭에서 작물을 기르는 작업을 개선하는 일도 포함됐다. 두 사람은 식품을 이미 완성된 상품으로 보기보다 생산 방식과 생물학적 특성을 계속 바꿀 수 있는 기술로 바라봤다.

집을 공장에서 만드는 사업

주택은 대화에서 가장 구체적으로 다룬 사례 중 하나다. 진행자는 많은 사람의 생활비에서 주거비가 큰 부담을 차지하는 만큼 집을 짓는 비용을 낮추면 삶에 직접적인 영향을 줄 수 있다고 봤다.

사례로 소개한 기업은 Zuru Tech다. 진행자의 설명에 따르면 이 회사는 중국의 자동화 공장에서 주택 부품을 생산하고 현장에서 레고 블록처럼 조립하는 방식을 개발하고 있다. 두 사람은 이를 단순한 3D 프린팅보다 주택에 정밀한 공장 생산 방식을 적용하는 일로 설명했다. 아이폰을 만드는 자동화 공장에서 주택을 생산한다고 생각하면 가깝다는 비유도 나왔다.

진행자는 공장 안에 주택을 올려놓고 흔들 수 있는 지진 시험 장치가 있으며 시제품을 반복해서 개선한다고 전했다. 공장 밖에 세운 주택에는 작업자들이 거주하며 개발을 이어간다고도 했다. 설계도만 만드는 것이 아니라 실제로 짓고 시험하고 다시 고치는 과정을 빠르게 반복한다는 점을 강조했다.

그는 창업자들이 장난감 사업에서 오랫동안 자동화 공장을 운영한 경험을 주택 생산에 활용하고 있다고 설명했다. 외부 투자 없이 자기 자금 10억 달러를 투입했다고도 전했다. 이 사례에서 강조한 것은 AI라는 이름보다 제조 경험, 전용 설비, 반복 생산 능력이었다.

진행자는 앞으로 10년 안에 주택 건설비가 크게 달라질 가능성을 기대했다. 대화에서 거론한 대폭적인 비용 절감은 이런 기대와 개발 사례를 설명하는 맥락에서 나왔다.

운전 다음은 창고·건물·선박의 자율 작업

또 다른 분야는 자율주행 기술을 차량 밖으로 확장하는 사업이었다. 진행자는 자신의 차량이 주행의 대부분을 수행하는 경험을 출발점으로 비슷한 자동화가 여러 종류의 기계에 적용되고 있다고 설명했다.

예로 든 것은 창고의 지게차, 고층 건물의 창문을 닦는 기계, 선박 표면에 붙은 따개비를 제거하는 장비, 교량을 유지관리하는 기계였다. 모두 사람이 많은 노력을 들여야 하는 현실의 작업을 자동으로 수행한다. 새 물건을 만드는 일뿐 아니라 이미 존재하는 시설을 관리하는 일도 기회로 봤다.

신체를 돕는 기계도 같은 흐름에서 다뤘다. 진행자는 팔다리를 잃은 사람이 의도에 따라 움직일 수 있는 로봇 의수·의족을 언급했다. 그가 강조한 과제는 기술의 존재 자체보다 가격이었다. 더 나은 장치를 실제 이용자가 감당할 비용으로 공급하려면 공학적 개선과 비용 절감이 필요하다고 봤다.

신소재, 해양 기술, 무인 장비를 활용하는 방위산업도 후보로 짧게 다뤘다. 진행자는 신소재 분야는 자신도 충분히 이해하지 못하며 전문가들과 더 알아봐야 한다고 했다. 여러 분야를 제시한 목적은 곧바로 실행할 사업 목록을 확정하는 데 있지 않았다.

기술 낙관론에도 남는 실행의 문제

두 사람은 이런 변화가 생활을 개선할 가능성에 낙관적이었지만 실행의 어려움도 언급했다. 특히 오랫동안 제조를 해외에 맡겨온 뒤 다시 생산 역량과 기술을 갖추는 일은 구호만으로 해결되지 않는다고 봤다. 오랫동안 혁신하지 않은 큰 조직이 필요성을 깨닫더라도 실제 문화를 바꾸기는 어려운 것과 비슷하다고 비유했다.

AI에 대한 불안도 대화에 등장했다. AI가 매우 잘 작동하면 일자리를 잃을 수 있다는 우려가 생기고 기대만큼 작동하지 않으면 과도한 투자가 거품으로 끝날 수 있다는 걱정이 나온다. 한 진행자는 이런 반응을 단순한 비관론보다 불확실성과 두려움으로 이해했다.

여러 후보 분야를 제시한 진행자 역시 각각을 깊이 조사한 발표는 아니었다고 밝혔다. 그는 구체적인 사업 방식까지 정해주기보다 가능성이 있다고 느낀 영역을 넓게 보여주고 이후에 파고들 출발점을 만들고자 했다.

경력의 연장선 대신 투자자의 시선으로

이 논의를 시작한 계기는 회사를 매각하고 다음 일을 찾던 진행자의 사촌이었다. 그는 똑똑하고 선택지도 많았지만 자신이 아는 사람과 과거 경험, 주변에서 찾을 수 있는 회사 안에서 다음 기회를 고르려 했다.

진행자는 그에게 가상의 투자 과제를 제시했다. 1,000만 달러를 받아 다섯 회사에 투자하고 그 이익을 가져갈 수 있다면 어떤 회사를 고를지 적어보라고 했다. 사촌은 처음에는 답하지 못했지만 목록을 만들면서 잘 알지는 못해도 가능성이 느껴지는 분야를 발견했고 더 알아보기 시작했다고 한다.

이 연습의 목적은 자신이 잘하는 일에서만 출발하지 않고, 성장이 일어날 곳을 먼저 살피는 것이다. 진행자는 투자자가 기회와 성장이 있는 시장으로 이동하는 반면 창업자와 직원은 익숙한 업계에 머무르기 쉽다고 봤다. 과거 경험에 맞는 일을 고르는 것과 앞으로 유리해질 시장을 고르는 것은 다른 판단이다.

두 사람은 특정 AI 제품 하나를 결론으로 제시하지 않았다. 신약·식량·주택·기계처럼 화면 밖에서 벌어지는 변화를 살피고 익숙한 분야라는 이유만으로 선택 범위를 좁히지 말자는 관점을 제시했다. 이후에는 각 분야를 더 조사해 실제로 풀 문제와 사업의 구체적인 진입점을 찾아야 한다.