저는 99.99%의 사람들이(특히 전통 미디어 분야) 기업 내부에서 AI를 활용할 수 있는 가장 영향력 있는 방식을 놓치고 있다고 생각합니다.

모두가 여전히 채팅 인터페이스, 또는 데스크톱 클라이언트가 AI가 가장 효과적으로 사용되는 곳이라고 가정합니다.

구체적으로는 연결(connections), 협업(cowork) 등을 통해 깊은 통합이 이루어지는 기업 워크스테이션/노트북의 데스크톱 클라이언트 말입니다.

하지만 아닙니다.

LLM이 가장 영향력 있는 곳은 Command Line Interface (CLI)입니다.

여러분은 클라우드 호스팅 회사로부터 Virtual Private Server (VPS)를 임대하고, Claude Code, Codex, Grok Build 등 선호하는 CLI를 설치한 다음, CLI 사용법을 배우는 것이 좋습니다.

이것은 Linux에 대한 어느 정도의 백엔드 엔지니어링 이해가 필요하지만, 많이 어렵지는 않습니다. 20대에 계신 분이라면 한 달 안에 익힐 수 있을 것입니다.

VPS+CLI를 넘어선 명백한 다음 단계는 가상화(virtualisation)입니다. Virtual Machines (VMs)는 대규모 다중 사용자 온라인 게임이 주기적인 일일 수요에 직면하여 1,000개의 게임 로비 이상을 동시에 서비스할 수 있게 하는 방식입니다.

가상화는 신속하고 동적인 프로비저닝(provisioning)을 가능하게 합니다.

이는 완전히 새로운 비즈니스 카테고리를 열어줍니다. 우리는 인공지능(Artificial Intelligence)을 가지고 있으며, 이제 인공 조직(Artificial Organisations)을 구축할 수 있게 된 것입니다.

VPS+CLI는 복잡하고 다중 시간 변이 활동(multi-time-variant activities)을 동시에 그리고 순차적으로 실행하는 VM+CLI 조직을 배포하기 위한 개발 및 스테이징 샌드박스입니다.

이는 자체 수요된 요구사항을 실행하기 위해 VM 리소스를 자급자족하며 할 것입니다.

저는 이것이 이미 여러 곳에서 규모 있게 일어나고 있다고 확신합니다(hello frontier labs). 하지만 이를 구축할 수 있는 사람의 수는 유한하며, 확실히 기업 세계 전체를 아우르지는 못합니다.

인공 조직은 카테고리 키러(category killers)입니다.

그냥 그렇습니다.

이들은 24시간/7일/365일 작동할 수 있으며, 어떤 인간 조직도 따라잡거나 근접하기 어려운 방식으로 조정하고 위임할 수 있습니다.

필요한 도구를 스스로 생성하고 Model Context Protocol (MCP)을 통해 협업할 것입니다.

그들이 스스로 생성할 수 없는 것은 하드웨어, 에너지, 경험적 데이터(empirical data), 그리고 법인격(legal personhood)입니다. 이 중 하드웨어와 에너지는 합성 자체가 불가능합니다.

이런 것들은 어디서 생겨날까요?

매우 뛰어난 조직 설계 경험, 데이터 처리 경험, 백엔드 엔지니어링 경험, 클라우드 경험이 필요합니다.

이 분야를 개척하고 출시할 수 있는 기업으로는 Google, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle 같은 회사들이 있습니다. 하지만 사실 어디서든 나올 수 있고, MMO 게임에서도 나올 수 있습니다.

하지만 제 생각에는 2030년까지 여러 카테고리에서 직원 20명 규모의 회사가 시가총액 1,000억 달러를 가지고 1만 명 규모의 조직과 경쟁하는 것이 불가피해 보입니다.

가상 클라우드(Virtual cloud) + CLI + 독점 도구 및 데이터.

이것을 해결하면 추구할 수 있는 여러 비즈니스 전략이 있지만, 현직 기업들이 이것을 서비스로 구매할 것이라고는 생각하지 않습니다. 너무 침투적이기 때문입니다.

따라서 보험 산업, 미디어 산업, 게임 산업 등에서 가상 클라우드를 가진 작은 회사 하나가 모든 카테고리에 자체 스택(stack)을 배포하는 형태일 수 있습니다.

이것이 바로 1220개 회사가 세계 GDP의 6070%를 차지하고, 그 GDP가 현재보다 10~20배 더 커지는 세상에 도달하는 방식입니다.

법적 범위 내에서, 그리고 상업적 카테고리 내에서 이윤 동기(profit motive)를 위임할 수 있으며, AI는 구성 요소를 실행하는 데 필요한 모든 가상 자원을 스스로 요구하고 자체적으로 제공할 수 있습니다.

이것을 할 기술은 이미 오늘날 존재합니다. 이것이 흥미롭게 들린다면 저에게 DM을 보내세요. 저는 익명의 X 계정 사용자가 아닙니다.[image: https://pbs.twimg.com/media/HNgOPiGXIAACeOy.jpg