AI 거품론, 직장인은 뭘 준비해야 할까?

지난주 화요일 밤, 앤드류 응의 "AI 거품은 진짜다"라는 인터뷰를 직접 끝까지 돌려봤습니다. 무서웠던 건 거품이라는 단어가 아니었습니다. 그게 직장인인 내 일에 뭘 의미하는지 몰랐다는 점이었죠.

먼저 결론부터. 응이 짚은 AI 거품은 'AI 전체'가 아니라 특정 한 층에 몰려 있습니다. 이 구분을 아는 사람과 모르는 사람의 다음 1년은 꽤 다를 겁니다.

검색 대신 AI에게 묻고 곧장 구매로 넘어가는 에이전틱 커머스의 일상

앤드류 응은 정말 "거품이 꺼진다"고 했나?

절반은 맞고, 절반은 다릅니다. 응은 AI를 두 층으로 나눠 봅니다. 실제 업무에 쓰이는 '응용 층'은 거품이 아니라고 못 박았죠. 오히려 투자가 부족하다고 했습니다.

근거가 있습니다. PwC가 2026년 내놓은 글로벌 CEO 조사를 보면, 응답한 경영자 4,454명 중 56%가 지난 1년간 AI로 매출이 늘지도, 비용이 줄지도 않았다고 답했습니다. 둘 다 이뤘다는 응답은 12%뿐. 그런데도 51%는 투자를 계속하겠다고 했고요. 돈은 쏟는데 성과는 안 보이는, 딱 거품의 초입처럼 보이는 수치입니다.

그럼 거품은 어디에 몰려 있다는 걸까?

응이 지목한 자리는 '모델 훈련 층'입니다. 최신 거대모델을 처음부터 학습시키는 단계요. 여기에 천문학적인 돈이 들어갑니다. 오픈AI가 내건 인프라 계획만 1조4,000억 달러 규모고, 엔비디아는 한때 시가총액 5조 달러를 찍었습니다.

그런데 이 돈이 허공으로 사라지는 게 아닙니다. 그대로 반도체 주문으로 바뀌거든요. SK하이닉스가 HBM3E 시장 점유율 60% 안팎을 쥐고 있고, 삼성전자도 올해 초 HBM4 양산에 들어갔습니다. 칩 수요는 진짜라는 얘기죠. 거품 논쟁의 핵심은 "수요가 가짜냐"가 아니라 "투자 회수가 언제냐"에 더 가깝습니다.

 

직장인은 지금 뭘 준비해야 하나?

응의 메시지를 직장인 버전으로 옮기면 이렇습니다. 모델을 만드는 쪽이 아니라, 모델을 쓰는 쪽에 서라. 응용 층이 안 꺼진다면, 거기서 실력을 쌓는 게 가장 안전한 베팅입니다.

저는 올해 들어 'Claude Opus 4.7 직장인 업무 자동화 실전 활용법'을 검색해 가며 반복 업무를 하나씩 넘겨봤습니다. (지금은 Opus 4.8로 세대가 올라갔더라고요.) 보고서 초안, 회의록 정리, 표 가공 같은 것들요. 처음엔 어색했는데 한 달쯤 지나니 손이 먼저 움직였습니다. 'Computer Use GPT-5.4 vs Claude 실제 써본 후기'를 찾아 헤맨 것도 그 무렵이었고요. 솔직히 이 비교는 저도 한참 헷갈렸습니다.

어떤 도구부터 손에 익혀야 할까?

정답은 없습니다. 다만 'GPT-5.5 vs Claude 4.7 vs Gemini 3 한국어 자연도 비교'를 직접 돌려보니, 한국어 문장 결은 모델마다 확실히 다르더군요. 아래는 2026년 6월 기준 주요 모델을 인텔리전스 지수(Artificial Analysis)로 정리한 표입니다.

모델	출시	지수	잘하는 일
Claude Opus 4.8	2026.5	61.4	코딩·장기 작업
GPT-5.5	2026.4	60.2	창작·일상 업무
Gemini 3.1 Pro	2026.2	57	추론·자료 분석

점수만 보면 셋이 엇비슷합니다. 결국 핵심은 도구 선택이 아니라 적용. 같은 모델을 쥐어줘도 자기 업무에 붙여본 사람이 1년 뒤에 다릅니다. AI 도입 효과를 공신력 있는 자료로 확인하고 싶다면 한국은행의 AI 생산성 관련 보고서를 한 번 들여다볼 만합니다.

여기서 잠깐, 거품이라는 단어에 겁먹고 손을 놓는 게 가장 위험합니다. AI를 일에 붙이는 실전 기록들도 따로 정리해 두었으니 참고하셔도 좋습니다.

AI 거품이 꺼지면 제 일자리도 위험한가요?

응의 분석대로면 위험이 큰 쪽은 거대모델 훈련에 베팅한 투자자입니다. 응용 층에서 AI를 도구로 쓰는 직장인은 오히려 수요가 늘 가능성이 높죠. 핵심은 '만드는 쪽'이 아니라 '쓰는 쪽'에 서 있느냐입니다.

가장 먼저 익혀야 할 AI 도구는 뭔가요?

특정 모델을 고집할 필요는 없습니다. 본인이 매일 반복하는 업무 한 가지를 정해, 그걸 AI에 맡겨보는 게 먼저예요. 도구는 그다음에 손에 익습니다.

AGI가 곧 온다는데 사실인가요?

응은 진짜 의미의 AGI는 수십 년 뒤라고 봅니다. 지금 모델이 코드를 짜고 문서를 요약해도 인간 수준의 폭넓은 추론과는 거리가 있다는 거죠. 당장 일자리가 통째로 사라질 시나리오와는 결이 다릅니다.

작성일·확인일: 2026-06-18 / 본문 수치는 게재일 기준이며 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 본 글은 정보 제공 목적이며 투자 권유가 아닙니다. 금융·세무 전문가와 상담하시기 바랍니다.