오늘날 시장의 전제는 반도체 (semis)와 Anthropic이 전체 AI 가치 사슬 (AI chain)의 대부분의 가치를 포착할 것이며, SOTA (State-of-the-Art, 최첨단) 모델이 경제적 가치가 있는 대부분의 작업에 항상 사용될 것이라는 점입니다.

저는 그 전제가 어느 정도 틀렸다고 생각하며, 이는 시장에 작은 충격이 될 수도 있습니다. 우리가 지금까지 거의 모든 작업에 SOTA 모델을 사용해 온 이유는, 그 능력이 최근에서야 많은 업무 작업, 특히 에이전트형 AI (agentic AI)에 가치를 제공할 수 있을 만큼 유용해졌기 때문입니다. 동시에 모델의 발전 속도가 가속화되고 있으며, 이는 우리가 점점 더 유능한 모델을 더 빠르게 얻게 된다는 것을 의미합니다. 우리가 모든 작업에 SOTA를 사용하지 않을 주요 이유는 대부분의 작업에 사용하기에는 비용이 너무 많이 들 것이기 때문입니다. 저는 1년 뒤에 우리가 과거를 되돌아보며, SOTA 모델이 사용량과 가치의 대부분을 차지할 것이라는 전제가 틀렸음을 알게 될 것이라고 생각합니다. 오해는 마십시오. SOTA 모델은 신약 개발 (drug discovery)이나 과학과 같은 작업에서는 항상 가치와 용도를 가질 것입니다.

그렇다면 SOTA 모델이 더 이상 토큰 (token) 가치의 대부분을 차지하지 못하게 되면 시장에는 어떤 일이 일어날까요?

가장 큰 AI 연구소들의 매출 성장률이 둔화되는 동시에, 비(非) SOTA 모델에 대한 경쟁이 폭발하면서 이들의 마진 (margin)에 압박이 가해질 것입니다. 동시에, 적어도 일부 계층에서는 "AI 모델의 범용화 (AI model commoditization)"라는 전제가 다시 주목받으면서, AI 모델 제공업체들이 부채나 지분(equity)을 통해 시장에서 새로운 자금을 조달하는 능력 또한 어려워질 것입니다. 이는 그들이 계획했던 하이퍼스케일러 (hyperscalers) 및 네오클라우드 (neoclouds)에 대한 미래 컴퓨팅 약정(compute commitments) 중 일부가 (비용을 지불할 수 없기 때문에) 시장의 다른 기업들에게로 풀리게 되는 결과로 이어집니다.

단기적으로는, 데이터 센터 구축업체로부터 거대 AI 모델 제공업체들을 위해 "예약"되었던 컴퓨팅 자원의 일부가 다른 기업들에게로 풀리게 되는 격차(gap)가 발생합니다. 이러한 컴퓨팅 자원의 격차 발생은 하이퍼스케일러(hyperscalers)들이 자본 지출(CapEx)의 가파른 성장 곡선을 완화하도록 더욱 영향을 미칠 수 있습니다. 이는 성장률이, 더 작고 SOTA가 아닌, 더 효율적인 모델들을 통해 토큰을 소비하는 비(non)-AI 모델 기업들의 능력에 가까운 수준으로 정상화됨에 따라 나타날 수 있습니다.

장기적으로 볼 때, AI 모델 계층이 데이터 센터 및 반도체(semis)와 같은 다른 계층에 더 많은 마진을 남겨주기 때문에 이러한 시나리오는 반도체 산업에 나쁘지 않습니다. 동시에, 데이터 센터 구축업체의 비즈니스 경제성도 개선됩니다 (2~3개의 대형 구매자 대신 컴퓨팅 비용을 지불하는 다수의 소규모 고객을 보유하게 된다는 것은 구매자의 가격 결정력(pricing power)이 약화됨을 의미합니다).

어떤 경우든, 시장은 이러한 시나리오, 특히 단기적으로 발생할 격차에 대해 준비가 되어 있지 않습니다.