캘리포니아 외부에서는 존재할 수 없는 명단

Apple, Anthropic, Disney Research, Google, Meta, Microsoft, NVIDIA, OpenAI. 이 목록을 다시 한번 읽어보세요. Menlo Park와 Mountain View의 몇몇 주소를 제외하면, 지구상의 그 어떤 대도시도 이 8개 조직 모두의 R&D 운영 시설을 보유하고 있지 않습니다. 하지만 취리히(Zurich)는 이를 갖추고 있습니다. 그리고 취리히의 인구는 40만 명을 약간 상회하는데, 이는 샌프란시스코(San Francisco) 규모의 약 절반에 불과합니다.

런던(London)은 약 900만 명의 거주자와 정당한 금융 기술(fintech) 생태계를 보유하고 있습니다. 베를린(Berlin)은 10년 동안 스스로를 유럽의 스타트업 수도로 마케팅해 왔습니다. 파리(Paris)는 Station F와 국가적 AI 전략에 국가 예산을 쏟아부었습니다. 하지만 그들 중 어느 곳도 이 특별한 명단을 모으지는 못했습니다. 스위스의 중소 도시가 해냈습니다.

1인당 수치로 계산하면 거의 황당할 정도입니다. 인구 대비 프런티어 AI 연구소(frontier AI labs), 머신러닝 (machine learning) 연구 센터, 그리고 시니어 엔지니어링 인재의 집중도로 측정되는 취리히의 기술 연구 밀도는, 70년 동안 그 임계 질량(critical mass)을 축적해 온 실리콘 밸리(Silicon Valley)의 구역들과 맞먹습니다. 이 지표로 볼 때, 그 어떤 유럽의 기술 허브도 근접하지 못합니다.

대부분의 보도가 놓치고 있는 것은 타임라인입니다. 이 클러스터(cluster)는 스위스가 흥미로운 실험처럼 느껴졌거나, 한 명의 선견지명 있는 시장이 백서(white paper)를 작성했기 때문에 나타난 것이 아닙니다. 20년간의 의도적인 생태계 구축이 필요했습니다. Google이 미국 외 지역 중 가장 큰 R&D 센터를 취리히에 설립하며 첫 번째 주요 움직임을 보였습니다. 그 단 하나의 결정이 도시의 궤적을 바꾸었습니다. 이는 경쟁 기업들에게 인재 파이프라인(talent pipeline), 연구 인프라(research infrastructure), 그리고 운영 환경이 진지한 인공지능 (artificial intelligence) 및 소프트웨어 엔지니어링 (software engineering) 작업을 고정할 만큼 신뢰할 만하다는 신호를 보낸 것입니다. 나머지 목록은 그 신호를 따라 뒤따랐습니다.

그 결과, 유럽의 AI 연구 허브는 단순한 위성 사무소(satellite office) 클러스터라기보다 진정한 혁신 지구(innovation district)에 가깝게 기능하고 있습니다. 이곳은 경쟁 관계에 있는 프론티어 연구소(frontier labs)의 연구자들이 동일한 이웃에 거주하고, 동일한 학술 대회(venues)에서 논문을 발표하며, 동일한 대학 파이프라인(university pipelines)으로부터 인재를 공급받는 곳입니다. 이러한 근접성은 원격 근무(remote-work) 방식이나 분산된 팀(distributed team)이 복제할 수 없는 파급 효과(spillovers)를 창출합니다. 취리히는 다른 도시들이 보도 자료에 무엇을 담을지 여전히 논쟁하고 있을 때, 지난 20년 동안 조용히 그러한 환경을 구축해 왔습니다.

대부분의 기술 보도가 놓치고 있는 것: 이것은 세제 혜택에 관한 문제가 아니다

사람들이 왜 Apple, Google, Meta, Microsoft, NVIDIA, OpenAI, 그리고 Anthropic이 모두 스위스의 동일한 도시에서 R&D 운영을 수행하는지 설명하려 할 때, 그들은 익숙한 요인들을 끌어다 씁니다. 즉, 유리한 세제 구조, 완화된 규제, EU 시장과의 근접성 같은 것들입니다. 하지만 그러한 설명은 틀렸거나, 적어도 매우 불충분합니다.

글로벌 AI 연구에서 취리히가 가진 지배력은 금융 공학(financial engineering)과는 거의 관련이 없습니다. 그것은 세계 5위권 내의 기술 대학으로 꾸준히 순위에 오르며, 대형 기술 기업들이 무시할 수 없는 속도로 엔지니어, 머신러닝 (machine learning) 연구자, 그리고 컴퓨터 과학자들을 수십 년간 배출해 온 ETH Zurich(스위스 연방 공과대학교)와 모든 관련이 있습니다. 이 연구소들이 취리히에 모인 것은 정부 부처가 그들에게 딜을 제안했기 때문이 아닙니다. 인재가 이미 그곳에 있었고, 그 인재들이 계속해서 돌아왔기 때문에 모인 것입니다.

Google이 가장 먼저 움직여 2004년 취리히에 미국 외 지역 중 최대 규모의 엔지니어링 사무소를 설립했습니다. 그 결정은 중력과 같은 인력을 만들어냈습니다. ETH Zurich에서 훈련받은 연구자들은 더 이상 프론티어 AI 문제를 다루기 위해 캘리포니아로 이주할 필요가 없었습니다. 그들은 머무를 수 있었습니다. 이러한 인재 유지 루프(retention loop)는 20년에 걸쳐 구조적으로 밀도 높은 무언가로 축적되었습니다. 즉, 인구 약 40만 명의 도시 내에 형성된 AI 연구 역량의 집중도가, 그보다 10배는 더 큰 대도시 지역에 구축된 생태계와 맞먹는 수준에 이르게 된 것입니다.

런던, 파리, 베를린은 각각 정책적 인센티브와 정부 지원 혁신 기금(innovation funds)을 통해 동일한 기업들을 유치하려고 시도해 왔습니다. 하지만 그 어느 곳도 이 결과를 재현하지 못했는데, 이는 정책이 조건은 만들어낼 수 있어도 역사는 만들어낼 수 없기 때문입니다. 취리히의 학계-산업계 파이프라인(academic-to-industry pipeline)은 설계된 것이 아니라 축적된 것입니다. ETH Zurich는 1855년부터 세계적인 수준의 엔지니어들을 배출해 왔습니다. 현재 그 주변을 둘러싸고 있는 AI 연구 허브(research hub)는 지난 10년 사이에 작성된 기술 전략 문서의 산물이 아니라, 해당 기관이 장기적으로 만들어낸 결과물입니다.

이러한 차이는 진정한 AI 개발이 실제로 어디에서 일어나는지, 그리고 다음에는 어디에서 일어날지를 이해하는 데 매우 중요합니다.

이것이 지금 중요한 이유: AI 인재 전쟁이 지리적 양상으로 변했다

AI 인재 전쟁은 언제나 사람에 관한 것이었습니다. 이제는 장소(place)에 관한 것이기도 합니다.

프런티어 AI(Frontier AI) 연구 팀은 진공 상태에서 형성되지 않습니다. 이들은 다른 엘리트 연구자들과 그들을 배출하는 대학 주변으로 모여듭니다. 취리히는 이 두 가지를 모두 제공합니다. ETH Zurich는 지속적으로 세계 5대 공과대학교 중 하나로 선정되고 있으며, 이곳의 컴퓨터 과학(computer science) 및 머신러닝(machine learning) 학과는 현재 그 주변을 둘러싼 R&D 운영 부문에 인재를 직접 공급해 왔습니다. 세계에서 가장 주목받는 두 AI 안전 및 프런티어 모델 연구소인 Anthropic과 OpenAI가 인구 40만 명에 불과한 도시에 연구소를 세우는 것은, 낮은 비용이나 세제 혜택을 쫓는 것이 아닙니다. 그들은 밀도(density)를 쫓고 있는 것입니다. 즉, 동료 연구자, 학술적 협력자, 그리고 자신들에게 가장 중요한 문제들에 이미 능숙한 노동력과 물리적으로 인접함으로써 얻을 수 있는 바로 그 밀도 말입니다.

이는 AI 지형(AI geography)이 어떻게 변화하고 있는지에 대한 중요한 신호를 나타냅니다. 수년 동안 진정한 프런티어 연구(frontier research)는 샌프란시스코에서 이루어지고, 해외 사무소는 엔지니어링 실행을 담당한다는 가정이 지배적이었습니다. 하지만 그 모델이 무너지고 있습니다. Anthropic과 OpenAI의 취리히 진출은 미국 외 지역에서의 진정한 연구 역량을 의미합니다. 이는 제품 현지화를 관리하는 위성 사무소가 아니라, 핵심 모델 개발(core model development)과 AI 안전(AI safety) 작업에 기여하는 팀을 의미합니다.

지정학적 압박이 이러한 변화를 가속화하고 있습니다. 미국의 비자 제한으로 인해 모든 세계적인 연구자를 캘리포니아에 집중시키는 것이 더 어려워졌습니다. 수출 통제와 국경 간 기술 흐름에 대한 심사 강화는 대형 AI 연구소들이 정치적으로 안정된 관할 구역에 지속 가능하고 자급자족적인 연구 운영 체계를 구축하도록 추가적인 동기를 부여했습니다. 스위스의 중립성, 유럽 연합(EU)과의 양자 연구 협정, 그리고 규제 혼란 없이 다국적 R&D를 수용해 온 오랜 실적은, 현재 더 논쟁적인 규제 환경 내에서 운영되는 런던, 파리, 베를린이 따라올 수 없는 구조적 매력을 제공합니다.

취리히를 선택하는 기업들은 단순히 인원수를 채우려는 것이 아닙니다. 그들은 진지한 AI 연구를 수행할 수 있는 능력이 팀이 실제로 세계 어디에 위치하느냐에 따라 달라질 수 있는 미래에 대비하여 헤징(hedging)을 하고 있는 것입니다.

복리 효과: 왜 대형 연구소들이 더 많은 대형 연구소를 끌어들이는가

2000년대 중반, Google이 미국 외 지역에서 가장 큰 엔지니어링 허브를 취리히에 구축하기로 결정한 것은 단순히 도시 지도에 이름 하나를 추가한 것 이상의 의미를 가졌습니다. 이는 유럽 내 위치를 물색하던 다른 모든 주요 기술 기업들에게 신호를 보냈습니다. 즉, 취리히가 이미 검증되었다는 것입니다. 이러한 검증은 매우 중요했습니다. AI 연구 시설의 입지 선정은 결코 독립적으로 이루어지지 않기 때문입니다. 경영진과 채용 팀은 경쟁사가 어디에 착륙하는지를 주시하며, 그 경쟁사들이 만들어낸 인재 집중 현상을 따라갑니다.

그 메커니즘은 간단합니다. Google이 취리히에서 채용을 시작하자, ETH Zurich 졸업생들에게는 그들의 야망을 실현할 수 있는 현지 목적지가 생겼습니다. 해당 졸업생들은 네트워크를 구축하고, 직무를 전환하며, 도시 전역에 제도적 지식 (institutional knowledge)을 씨앗처럼 뿌렸습니다. Meta, Microsoft, NVIDIA가 자체적인 유럽 AI 연구 전략을 평가했을 때, 그들은 이미 Google의 10년 넘는 존재감 덕분에 훈련되고, 분류되며, 가속화된 노동 시장을 발견했습니다. OpenAI와 Anthropic이 도착했을 때, 기초 작업은 이미 완료되어 있었습니다.

연구원들 스스로가 기업 전략만큼이나 이러한 역동성을 주도합니다. 취리히, 파리, 베를린 사이에서 고민하는 머신러닝 (machine learning) 과학자는 급여와 비자 복잡성 그 이상의 것을 계산합니다. 그녀는 동료 연구원들과의 근접성, 협업 출판 파트너에 대한 접근성, 그리고 가족을 이주시키지 않고도 수평적 커리어 이동 (lateral career moves)을 할 수 있는 현실적인 확률을 계산합니다. 취리히의 클러스터 (cluster)는 정책적 인센티브만으로는 만들어낼 수 없는 방식으로 그 계산을 통과합니다. 세금 감면이 경쟁 연구소의 동료와 협업하기 위해 도시를 가로질러 걸어갈 수 있는 능력을 대체할 수는 없습니다.

Disney Research의 취리히 운영은 더 미묘한 이점을 보여줍니다. 이 클러스터는 순수 AI 개발을 넘어 컴퓨터 비전 (computer vision), 시뮬레이션 (simulation), 엔터테인먼트 기술로 크게 확장되었습니다. 이러한 학문적 폭은 생태계를 더욱 회복 탄력적 (resilient)으로 만듭니다. 한 연구 분야의 침체가 도시의 인재 기반을 공동화시키지 않는데, 이는 인접 산업이 숙련된 노동자를 흡수하고 재순환시키기 때문입니다. 그 결과, 새로운 기업이 유입될 때마다 복리로 쌓이는 자기 강화적 기술 지형 (self-reinforcing technology geography)이 형성되며, 이는 런던, 파리, 또는 베를린이 단순히 새로운 자금 지원 계획을 발표하는 것만으로는 복제하기 점점 더 어렵게 만듭니다.

다른 도시와 정부들이 실제로 여기서 배워야 할 점

취리히의 부상을 지켜보는 도시들은 잘못된 결론을 내리는 경향이 있습니다. 그들은 인구 40만 명의 도시에 Google, Meta, OpenAI, NVIDIA가 밀집해 있는 것을 보고 세제 혜택, 사무실 공간 보조금, 비자 패스트트랙(visa fast-tracks)과 같은 가장 가까운 인센티브 패키지를 찾으려 합니다. 그러한 본능은 증거를 완전히 잘못 읽는 것입니다.

실질적인 동력은 지난 한 세기 이상 세계적인 수준의 엔지니어와 컴퓨터 과학자들을 배출해 온 기술 대학인 ETH Zurich입니다. 기업들이 스위스가 런던이나 베를린보다 더 나은 세금 거래를 제공했기 때문에 이곳에 온 것이 아닙니다. 그들은 인재 파이프라인(talent pipeline)이 이미 존재했고, 깊이가 있었으며, 지속적으로 스스로를 보충하고 있었기 때문에 이곳에 왔습니다. 그러한 것은 단 한 번의 의회 임기 내에 만들어낼 수 없습니다.

지리학은 교육이 시작한 것을 가속화합니다. 취리히의 조밀한 규모는 ETH의 연구자, 취리히 웨스트(Zurich West) 스타트업의 창업자, 그리고 Google 현지 사무소의 AI 엔지니어가 광역 도시 전체를 가로지르는 조정 없이도 한 식탁에서 점심을 함께할 수 있음을 의미합니다. 이러한 물리적 밀도는 공식적인 혁신 정책이 복제하려고 시도하지만 결국 실패하는 비공식적인 지식 충돌(knowledge collisions) — 즉, 복도에서의 대화나 우연한 소개 — 을 만들어냅니다. 파리는 지역 전체에 기술적 야망을 분산시키고 있습니다. 베를린의 생태계는 의도적인 이동이 필요한 여러 동네에 걸쳐 펼쳐져 있습니다. 취리히는 단 한 번의 오후 산책 거리 안에 들어옵니다.

더 어려운 교훈은 정치적인 것입니다. 기술 교육에 대한 지속적인 투자는 20년에서 30년의 지평에서 수익을 창출합니다. 4년의 선거 주기로 운영되는 정책 입안자들은 더 빠른 결과를 보여줘야 한다는 거의 불가능에 가까운 압박에 직면하며, 따라서 새로운 AI 전략, 플래그십 캠퍼스, 리브랜딩된 기술 지구와 같은 발표에 의존하게 됩니다. 이것들은 헤드라인을 만들어냅니다. 하지만 도시를 글로벌 AI 연구에 진정으로 없어서는 안 될 존재로 만드는 복리적인 제도적 깊이(compounding institutional depth)를 만들어내지는 못합니다.

경쟁력 있는 AI 및 딥테크 (deep tech) 허브를 구축하는 데 진지한 태도를 보이는 정부라면 한 가지 질문에 솔직하게 답해야 합니다. 성과가 눈에 보이기 시작할 때까지 20년 동안 세계 수준의 기술 교육에 지속적으로 자금을 지원할 의사가 있습니까? ETH에 대한 수십 년간의 투자를 통해 보여준 취리히의 대답은 '예'였습니다. 지리적 요건도, 조세 정책도, 브랜딩도 아닌, 바로 그 인내심 있는 약속이 스위스의 작은 도시를 지구상에서 가장 영향력 있는 기술 클러스터 중 하나로 탈바꿈시켰습니다.

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