“일해서 돈 버는 시대 끝났다” AI 시대 몸값이 폭등하는 사람의 특징 | 지식인초대석 EP.100 (김대식 X 오건영)

⏱ 05:49생산성이 좋아져도 고용과 소득이 함께 늘지 않으면 경제 전체가 풍요로워진다고 단정할 수 없다. 과거 휴대전화는 가격 하락이 수요와 공장·고용의 확대를 이끌었지만, AI가 사람을 대체하면 소비할 소득 자체가 줄 수 있다. 가격이 더 내려갈 것이라는 기대까지 겹치면 구매를 미루는 디플레이션의 악순환이 생긴다. 김대식은 경제학을 희소성을 다루는 학문으로 설명하며, 지능과 아이디어의 희소성이 약해지는 변화가 기존 경제 구조를 흔든다고 본다. 생산 능력의 증가와 소비자의 구매력 확보를 구분해서 보아야 한다.

⏱ 08:10에이전틱 AI는 정보를 알려 주는 데서 나아가 예약이나 업무 실행까지 맡는다. 여행사가 공급자와 고객 사이의 정보 비대칭을 해소하듯, AI가 중개와 소프트웨어의 기능을 흡수할 수 있다는 설명이다. 법률·보안 기능 추가 뒤 관련 기업의 주가가 급락한 사례는 시장의 기대가 얼마나 빨리 달라지는지 보여 준다. 기업의 비용 절감과 AI 도입이 해고를 확대하고, 소비 위축이 모기지와 금융시장으로 번질 수 있다는 2028년 위기 시나리오도 소개한다. 이는 확정된 예측이 아니라 여러 가능성 가운데 하나라는 점을 명시한다.

⏱ 19:32노동과 소득이 분리되는 사회에서는 자본 소득의 중요도와 지속성이 커진다. 월급 100만 원은 다음 달에도 들어올 것이라는 기대를 주지만, 이번 달 투자 수익 100만 원은 다음 달 손실로 바뀔 수 있다. 예측 가능한 소득은 소비를 뒷받침하고 일시적 수익은 저축으로 흐르기 쉽다. 모두가 같은 M7 주식에 의존하면 주가 하락과 소비 감소가 서로를 악화시킬 수도 있다. 기본 서비스 UBS, 기본 주식 UBE, 기본 계산 능력 UBC와 지능에 대한 과세 등도 대안으로 논의한다. 핵심은 노동을 대체할 소득을 꾸준히 확보하는 구조다.

⏱ 25:1924시간 스스로 일하는 AI 에이전트는 추론 과정의 토큰과 데이터 센터 수요를 크게 늘릴 수 있다. 김대식은 학습용 GPU를 힘센 공사장 트럭에, 추론에 특화된 NPU·LPU를 출퇴근용 세단에 비유한다. 동일한 일을 수행할 수 있어도 전력과 비용의 효율은 다르다는 뜻이다. 학습의 HBM 수요와 추론에서 거론되는 HBF를 구분하고, KV 계산의 반복과 저장·지연 문제를 설명한다. 6월 무렵의 첫 샘플 가능성과 관련 뉴스를 살펴보자는 발언도 나오지만, 본인은 투자하지 않으며 발언을 믿고 투자해서는 안 된다는 주의도 덧붙인다.

⏱ 29:35AI 기술이 실제로 유용하다는 사실과 데이터 센터 투자의 가격이 적정하다는 판단은 별개다. 엔비디아·오픈AI·오라클 사이의 140조 원 순환 투자 사례는 같은 돈이 여러 기업의 매출과 주가를 끌어올리는 버블 구조로 설명된다. 닷컴 버블 때에는 인터넷 기업 80%가 사라졌지만 광케이블이 남아 생존 기업의 비용을 낮췄고, 이후 흑자 전환에 도움이 됐다는 비유를 든다. 어느 빅테크가 살아남을지는 알 수 없다. 특정 승자를 찍기보다 인프라와 수익 구조를 살피되, 자금 쏠림에 따른 변동성과 투자 소득의 안정성도 함께 보아야 한다.

⏱ 34:0210대와 20대의 투자는 다양한 ETF의 특성과 조합을 경험하는 학습 과정으로 제안된다. 주식형·채권형 등 여러 자산이 시장 상황마다 어떻게 반응하는지 이해하고, 소득이 본격적으로 생기기 전에 포트폴리오를 연습하자는 취지다. 30~40대는 익힌 조합을 운용하고, 50~60대는 안정적인 현금 흐름에 더 무게를 둔다. AI 기업뿐 아니라 현대차의 피지컬 AI나 월마트처럼 기존 산업에 AI를 결합해 생산성을 높이는 기업도 살펴볼 대상으로 든다. 특정 종목을 사라는 뜻으로 받아들이기보다 성장의 경로와 분산의 이유를 이해하는 것이 학습 포인트다.

⏱ 46:332026년 경제를 볼 때에는 미중 정상회담, 연준 의장 교체와 금리 인하 사이클, 11월 3일 미국 중간선거라는 세 축을 연결한다. 미중 갈등 완화는 미국 이외 지역의 성장과 투자 기회를 바꿀 수 있다. 새 연준 의장에 대한 금리 인하 기대가 현실보다 앞서면 금리와 환율이 출렁일 수 있는데, 사탕을 많이 기대한 아이가 두 개를 받고 우는 비유로 이를 설명한다. 선거에서 중요한 어포더빌리티는 물가와 소득을 함께 보는 구매력 문제다. 물가를 낮춰야 하는 정치적 필요가 관세와 통화정책을 제약하므로, 서로 맞물린 이벤트에 대비해 넓게 분산하자는 결론이다.

⏱ 37:01젊은 세대에게는 AI로 창업 비용을 낮추는 기회도 있다. 기획자가 디자인·코딩·광고 제작을 직접 시도할 수 있어 여러 사람과 큰 자금이 필요했던 서비스 개발의 문턱이 내려간다. 김대식은 앞으로 10~15년, 길면 20년 정도의 기회를 이야기하며 투자에 쓰는 시간과 비용의 일부를 창업 실험에 써 보라고 제안한다. 성공을 보장하는 말은 아니며, 실패했을 때의 손실을 작게 만들 수 있다는 관점이다. 오픈클로는 컴퓨터와 서비스 권한을 넘겨받아 일을 수행하는 가능성을 보여 준 사례지만, 보안 문제가 많으므로 설치하지 말라는 원문의 경고도 함께 이해해야 한다.

⏱ 55:22교육은 현재의 입시 준비와 미래 역량을 함께 다루어야 한다. 수능이 언제 무의미해질지 모르므로 기존 공부를 모두 중단하라는 조언은 무책임하다고 본다. 대신 남들이 한다는 이유로 학원을 늘리기보다 자녀가 실제로 잘하고 좋아하는 것을 냉철하게 살핀다. 빠른 적응, 실패 뒤의 회복 탄력성, 결과물을 고르는 안목이 중요하며, 안목은 특정 분야의 깊은 지식과 경험에서 나온다. 장난감·연예인·축구 선수처럼 관심 있는 분야에서는 아이도 깊이 파고들 수 있다. 모두가 코딩 전문가가 되기보다 각자의 분야에서 상위 10%를 지향하는 슈퍼스타 경제의 가능성을 설명한다.

⏱ 1:02:54직접 사용해 보는 경험은 AI의 가능성과 한계를 판단하는 직관을 만든다. 자전거를 책만 읽고 배울 수 없듯 바이브 코딩으로 나만의 앱을 만들어 보라는 제안이다. 신대륙에 대한 정보를 멀리서 듣는 사람보다 배를 타고 가 보는 사람이 유리하다는 비유도 여기에 연결된다. 오건영은 20년간 경제신문 두 개를 읽고 글을 쓰고 말하는 루틴으로 지식을 축적했다고 설명한다. 읽기·쓰기·말하기의 반복은 과거 사례를 떠올리는 아카이브가 되고, 이를 AI에 질문하면 정보를 넓히면서도 기존 지식으로 할루시네이션을 걸러낼 수 있다. 도구와 축적된 판단력을 함께 활용하는 방식이다.

⏱ 1:11:57경제 공부의 출발점에서는 뉴스·책·투자를 하나만 고르기보다 함께 이어 가되 AI의 도움을 받으라고 답한다. 처음 경제신문을 읽는 데 5시간 반이 걸려도 반복하면 기존 사건에 새 정보가 붙는 구조를 이해해 읽는 속도가 빨라진다. 주말에 4시간씩 이틀을 들여 바이브 코딩을 익히고, 아침 8시에 관심 뉴스를 모아 필터링하고 보고서를 만드는 도구를 시도하는 예가 나온다. 어린 시절의 소액 투자를 5년·10년·15년 이상 지켜보는 경험은 단기간에 배우기 어려운 기다림의 가치를 준다. 마지막으로 남에게 피해를 주지 않는 범위에서 하고 싶은 일과 여행, 좋아하는 사람에게 마음을 전하는 일을 미루지 말라는 삶의 조언도 남긴다.

⏱ 00:02지금 난리예요. 주가들 추락하고 인공지능 시대에는 뭐 개발자가 더 필요하다 뭐 그런 얘기를 했었는데 현실은 가장 먼저 대체되는 게 개발자 그리고 AI 전문가예요. 우리도 모르게 올해 1월부터 에이전틱 AI가 현실이 돼 버렸습니다. 업무를 보는 업종의 50% 지금 사라진다라는 거예요. 아 그러면 뭐가 뭐 예상이 안 돼요. 여태까지는 고용 소득을 갖다 늘리기 위해서 참 많은 노력을 했지 않습니까? 저는 고용 소득의 비중이 점점점 낮아질 거라고 보고요. 자본 소득이 갖고 있는 중요도가 훨씬 더 높아질 거라고 봅니다. 아, 이거 지금 뭐 여기 오신 100명만 지금 보는 거죠? 지금은 HBM 말고 필요하다라고 얘기를 하는 거예요. 그걸 만드는 회사에 투자하시면 됩니다. 그러면 3년 내에 뭐 사야 돼요? AI 사면 되는 거야? 이렇게 생각하실 수 있는데 올해 같은 경우는요. 안녕하세요.

⏱ 00:49한석준입니다. 이 시대 대가들의 순도 높은 지식을 전하는 지식인 초대석 어느새 저희 초대석을 시작한 지 100회가 됐습니다. 2024년 9월에 첫 번째 초대석을 시작했는데요. 그 100회까지 진행되어 오는 동안 대한민국을 이끌어가고 있는 이 시대 진정한 대가들 모시고 많은 이야기를 나눠봤습니다. 저희가 100회 특집 게스트로는 과연 어떤 분을 모실까? 유튜브 채널 답게 조회수가 가장 많이 나온 분들을 모셔야겠다라고 결론을 내렸습니다. 먼저 지식인 초대석 누적 조회수 1위 총 조회수 합 1200만 신한 프리미어 패스파인더 오건영 단장님 나오셨습니다. 어서 오십시오. 와. 그리고 다음 분은 뇌과학자이고 지난 20년간 AI와 인공지능을 연구해 오신 분입니다. KAIST 김대식 교수님입니다. 어서 오세요. 네. 예. 저는 사실 오늘 좀 그 아나운서님한테 항의를 하러 나온 사람이에요. 왜요? 왜요? 왜요?

⏱ 01:41아니 어쩌다 보니까 제가 지식인사이드에 아마 처음 출연했을 때 좀 약간 특별한 옷을 입고 제가 나왔었는데 지금 그거 덕분에 그 많이 팔렸대요. 지인들 사이에서 제가 지금 미장원 원장이라는 별명이 하나 생겨 버려 가지고 제가 아니 저희는 굉장히 그런 기대를 하고 있었는데 오늘 왜 이렇게 평범하게 입고 오신 거예요? 아니 그 대신에 양말이라도 좀 특별하게 입고 왔습니다. 오늘은 제가 오늘도 말씀하시다가 왠지 내 얘기가 좀 너무 진부해지는 것 같다. 그럴 때 항상 발을 한번 들어 올리시기. 네. 알겠습니다. 그런 건 가능합니다.

⏱ 02:12첫 번째 주제는 AI 시대의 돈의 흐름입니다. 조그만 장난스러운 이야기를 시작하겠습니다. 먼저 밸런스 게임인데요. 여러분도 한번 참여를 해 봐 주세요. 둘 중에 하나에게 투자를 맡겨야 돼요. 하나는 10억 명의 데이터를 학습한 AI대 워런 버핏 둘 중에 하나에게 내 돈 투자를 맡겨야 된다면 누구한테 맡기실래요? AI를 쓰는 워런 버핏이요. 아 그분 저희 나이가 많으셔서 AI 안 써요. 진짜 아 자꾸 안 됩니다. 둘 중 AI로 할까요? 워런 버핏으로 할까요? 그 워런 버핏은 2026년 워런 버핏을 얘기하는 거죠. 네 그러면 AI 역대 최고의 워런 버핏입니다. 그러면 워런 버핏 저도 워런 버핏으로 하는데요. 정말요? 워런 버핏은 사실은 저희 같은 사람들한테는 신화 같은 존재잖아요. 왜냐하면 일반적으로 개인이 인덱스 펀드를 이기지 못한다라는게 투자 쪽에선 정설처럼 잡혀 있어요. 근데 이겼거든요. 압도적으로. 그것도 계속.

⏱ 03:04그럼 이것은 통계적으로도 승자라고 볼 수가 있는 거거든요. 그런 면에서 봤을 때는 저는 워런 버핏에 조금 더 고민을 좀 해 봐야 되지 않나? 농담삼아 퀴즈를 던졌는데 이렇게 논리적인 답변을 해 주실 줄이야. 그러면 좀 퀴즈를 좀 어렵게 만들겠습니다. 워런 버핏을 학습한 AI대 워런 버핏 워런 버핏 그래도 될 것 같아. 왜냐하면은 결국 워런 버핏을 학습했다라는 거에서 뭘 학습했는지가 중요할 텐데 AI가 학습할 수 있는 거는 아직까지는 인간의 머릿속에 있는 직관과 기억을 학습할 수 없거든요. 이제 그건 나중에 뭐 한 20~30년 후에 뉴럴링크 같은 게 만들어진다면 우리 머릿속에 있는 데이터까지 학습할 수도 있겠지만 지금까지는 표현된 데이터만 학습이 가능하죠. 근데 우리 인간을 보면 지식 레벨이 적어도 두 가지가 있는 거잖아요.

⏱ 03:46하나는 우리 머릿속에 있는 언어로 표현이 불가능한 지식을 우리는 그냥 직관이라고 부르는 거고 그다음에 두 번째는 언어로 표현이 가능한 지식들이 있겠죠. 그런데 문제는 언어의 해상도가 인식의 해상도보다 훨씬 더 좁기 때문에 우리 머릿속에 있는 지식이 한 10% 정도밖에 언어로 표현하지 못합니다. 뇌과학적으로요. 이런 면에서 버핏 님은 어떤 이런 상황에서 이런 식으로 투자를 하셨습니까 하면 대답을 해주는데 그것은 본인 머릿속에 있는 지식이 한 10% 정도 되는 지식이라고 이해하시면 되고 본인은 더 많이 알아요. 그래서 워런 버핏의 그 주식 투자 비결도 언어로 표현된 데이터로 남아 있는 것을 AI가 학습을 했다면 워런 버핏이 가지고 있는 전체 지식이 한 10% 정도만 학습하지 않았나 생각해서 여전히 워런 버핏입니다. 야, 저 장난처럼 드린 말씀에 이렇게 두 분의 진지한 인사이트가 나올 줄은 몰랐습니다.

⏱ 04:40자, 그럼 이제 장난 그만하고 먼저 첫 번째 얘긴데요. 최근에 유튜브 영상 보시면 일론 머스크가 그런 얘기 굉장히 많이 했는데 앞으로 AI가 나오고 뭐 물건을 빵빵 생산하고 그래서 돈의 가치나 물건의 가치나 이런 것들이 지금하고는 아주 달라질 것이다. 일론 머스크는 3, 4년 안에 그렇게 될 거라고 얘기를 했단 말이죠. 정말 그렇게 될까요? 일단 일론 머스크 관련된 보도 자료 같은 것들 한번 좀 읽어 봤었는데요. 이런 것 같으니까 저 어렸을 때 생각나는게 90년대에 회장님 폰이라고 해서 이렇게 카폰 같은 거 있지 않았나요? 해가지고 그게 얼만지는 모르지만 꽤 비쌌다고. 아, 그런가요? 예. 그럼 몇백만 원 한 거잖아요. 그럼 사람들이 못 사죠. 근데 제 대학교 다닐 때 보니까 핸드폰이 요만한게 한 10만 원대로 내려오더라고요. 그게 1999년, 2000년 이랬거든요. 그러니까 모든 사람들이 핸드폰을 살 수가 있지 않습니까? 가격이 싸지게 되면 수요가 늘어나게 돼. 음.

⏱ 05:26그러면 핸드폰의 생산을 더 늘리게 되지 않을까요? 시장이 늘어나는 거죠. 일종의 킬러 애플리케이션이 되는 거죠. 그럼 핸드폰에 대한 시장이 늘어나게 되면은 핸드폰을 제작하려고 하는 공장이 생겨나고 그 공장에 사람을 채용하고 월급을 받고 그러면은 이게 새로운 성장을 만들죠. 생산성이 좋아지니까 물가가 안 올라와요. 그럼 금리를 낮게 유지할 수 있거든요. 그럼 성장이 계속 이어질 수 있습니다. 굉장히 아름답죠. 과거의 논리대로 가면 이건 유토피아가 만들어져요. 근데 AI가 결국에는 고용을 대체하잖아요. 그러면은 사람들의 소득이 늘어나지 않는 문제가 생기지 않습니까? 소득이 늘어나지 않는 세상에서는 사람들이 수요가 생겨나기가 어렵잖아요. 이런 것들이 실물 경제에는 악영향으로 작용할 수 있습니다. 수요가 없는 상태에서 디플레이션이 생겨나면 사람들이 돈이 없잖아요. 최대한 안 쓰려고 합니다. 근데 가격이 더 떨어질 것 같아요. 그럼 더 안 쓰려고 하겠죠. 아, 내일 사는게 싸니까.

⏱ 06:10그렇죠. 그게 일본식의 디플레이션이죠. 네. 그래서 머스크가 말한 생산성 혁명의 관점은 맞거든요. 근데 그 이후의 관점에서 봤을 때는 사회 전체에 후생이 늘어난다는 표현을 쓰는데 어려운 표현으로는 사회 전체적인 부가 늘어나는지 여부를 한번 우리가 조금 더 지켜봐야 될 포인트가 있지 않나 그 생각을 해 보고 있습니다. 교수님 일단 지금 말하고 있는이 상황이 현실 가능하긴 합니까?네 네. 이미 벌어지고 있다라고 생각하시면 되고요. 아마 대부분들은 아직 안 보셨을 것 같은데 어제예요. 저희 녹화할 기준으로 어제 실리콘 밸리 그다음에 시트리니 리서치라는 투자 연구소에서 핵폭탄급 보고서를 작성해서 지금 난리에요. 지금 이제 주가들 추락하고 그 보고서 핵심이 뭐냐면 AI 자체가 경제학이라는 개념을 바꿔 놓을 거라고도 얘기하고 있습니다. 경제학 이코노믹스는 부족함의 학문인 거예요. 왜냐?

⏱ 07:03모두가 필요한 모든 것을 언제든지 얻을 수 있다면 우리가 교환할 필요도 없기 때문에 시장이라는 것도 당연히 필요 없을 거고 공급자, 생산자 이런 경제학적인 개념이 하나도 필요 없어집니다. 단 그 부족함을 가장 효율적으로 극복하게 해 주는 이제 분야가 경제학이라고 보시면 되는데 지금 AI를 주장하시는 분들, 특히 AGI를 주장하시는 분들이 효율성이 너무 높아져서 거의 모두가 원하는 모든 것을 무한으로 공급이 가능하다라고 지금 주장을 하는 거예요. 한쪽에서는 일론 머스크 같은 분은 이제 그게 유토피아라고 얘기를 하는데 어제 공개된 보고서는 고용이 무너질 거잖아요. 그리고 고용이 무너진다라는 것은 사실 저도 작년말 2025년 12월쯤 생각하고 2026년 2월 달 생각하고 지금 정말 많이 바뀌었어요. 왜냐? 우리도 모르게 에이전틱 AI가 현실이 돼 버렸습니다. 여러분들 다들 아시잖아요. 우리가 지금 쓰고 있는 챗GPT, 제미나이는 생성용 AI입니다. 생성형 AI는 여러분들하고 대화가 가능하고 정보를 물어보면 정보를 가져올 수 있는 기능을 가지고 있어요. 그런데 사실 우리가 정말 원하는 건 예를 들어서 유럽 가는 비행기 알아봐 하면 비행기표를 알아보는 거로 끝나는 것이 아니고 그걸 예약해 주는 걸 우리는 원하겠죠.

⏱ 08:14그러려면 AI가 여행사 홈페이지에 가서 메뉴 버튼을 제대로 누르고 빈칸의 신용카드 정보를 입력하고 그걸 해 준다면 여행사가 필요 없어지는 거거든요. 더구나 에이전틱 AI라고 우리가 이런 AI를 부르는데 이게 사실 영어로 표현하면 훨씬 더 이해가 편합니다. 직업 중에서 에이전트 역할을 해 주는 역할들이 상당히 많습니다. 에이전트가 있어야 되는 거는 공급자와 수요자 사용하는 사람들 사이에 항상 정보 비대칭이 있기 때문에 예를 들어서 제가 지금 초콜릿 하나를 사는데이 세상에 있는 모든 초콜릿 가격을 비교한다라는 것은 타산이도 안 맞아요.

⏱ 08:49사실은 이런 식으로 우리가 살고 있는 세상에선 인간이 게으르기도 하고 아니면 우리가 시간을 다른데 써야 될 수도 있고 여러 가지 그 기회 비용 같은 있기 때문에 어마어마한 비효율성이 마찰이 분명히 존재하고 이게 전 세계적으로 보면 경단위의 비즈니스고 우리가 에이전트라고 표현하는 비즈니스 이게 부동산이 될 수도 있고 여행사가 될 수도 있고이 모든 중간 업체들의 비즈니스 모델은 사용자와 공급자 사이에 에이전트 역할을 해 주는 거잖아요. 그런데 에이전틱 AI가 그 역할을 지금 해 주겠다라는 거예요. 그리고 사실 이거는 작년에 시작이 됐었어요. 2025년부터 작년에 소개된 에이전틱 AI들은 성능이 안 좋았습니다. 그런데 올해 들어와서 특히 앤트로픽의 클로드가 코워크라는 새로운 에이전틱 AI을 올해 1월부터 공개하기 시작했는데이 클로드 코워크의 핵심은 플러그인이라 그래서 새로운 지식을 주기적으로 업데이트가 가능합니다.

⏱ 09:432주 전에는 11가지 능력이 추가가 됐는데 중요한 능력 중에 하나가 법률 지식인 거예요. 어떤 일이 벌어졌죠? 그 플러그인이 들어오고 나서 그다음날 전 세계 법률 소프트웨어 기업들의 주가가 30%씩 그냥 추락을 해 버렸어요. 어제는 보안 서비스가 들어왔잖아요. 보안 지식. 바로 오늘 지금 보안 소프트웨어 업계들의 주가가 지금 10% 20%씩 주저앉고 있습니다. 그 얘기는 뭐냐면 지금 현재 에이전틱 AI가 들어오면서이 전체 소프트웨어 비즈니스 한 덩어리가 AI한테 흡수될 거라고 현재 생각하고 있습니다. 그러니 여러분들이 우리가 다들 아는 그 유명한 SAP가 될 수도 있고 어도비가 될 수도 있고 이런 기업들의 주가를 보면 지난 6개월 동안 40% 50%씩 지금 무너졌어요. 지금 시장은 그쪽으로 간다라고 믿고 있다라는 거잖아요. 근데 문제가 되는 게 이런 식으로 에이전틱 AI가 지금까지는 사람이 하고 있었던 능력을 하나하나 대체한다면 기업 차원에서는 할 수 있는 게 뭐가 있겠어요?

⏱ 10:36첫 번째는 사람을 당연히 해고하겠죠. 효율성을 올려야 되잖아요. 두 번째로는 그 기업들도 살아남기 위해서는 에이전틱 AI를 스스로 개발을 하고 그걸 스스로 응용을 해야 됩니다. 그러다 보니까 피드백이 생겨 버리는 거예요. 그렇게 되면 사람들이 더 많이 해고가 되고 이런 식으로 시뮬레이션을 돌려 보면 그게 뭐 앤트로픽이 항상 얘기하는 화이트칼라 업무를 보는 업종의 직장이 50% 지금 사라진다라는 거예요. 근데 이제 문제가 있죠. 내 지금 직업이 어려워지거나 내가 지금 해고를 당하면 미국 케이스라고 생각하면 그 아무 지금 사회적인 보장이 없는 사회잖아요. 그럼 소비 안 할 거 아니에요,이 사람들. 그러면 완전히 소비가 얼어붙고 특히 모기지 시장이 가장 큰 타격을 받을 거라고 지금 생각을 하고 있고 미국 모기지 시장이 제가 기억하기로 거의 한 15경 정도 되는 미국 GDP보다 더 큰 시장이잖아요.

⏱ 11:27그리고 그 모기지 시장 자체는 지금 금융 시장이 펀딩을 하고 있기 때문에 어제 공개된 보고서에는 2028년 정도에 글로벌 금융위기보다 더 큰 AI 위기가 지금 올 거라는 시나리오를 공개했죠. 정말 어마어마한 시나리오들이 지금 제시되고 있는데 참고로 이건 예측은 아닙니다. 미래 예측은 당연히 불가능하고 여러 시나리오 중에 이런 시나리오가 어제부터 매우 진지하게 생각하시는 분들 사이에서 논의가 되고 있다라는 거예요.

⏱ 11:56아니 그 보고서를 얘기하시는 것도 놀라운데 그걸 봤다고 대답하시는 단장님도 놀랍네요. 아니 어디서들 그런 걸 다 보시는 거예요, 도대체? 아, 그러면 무서운게 뭐냐면 뭐가 뭐 예상이 안 돼요. 이렇게 돼서 정말 뭐 생산성 올라가니까 다들 해피해피하게 돈 쓰고 살고 있는 그런 시대가 될 건지 아니면 쓰고 싶어도 쓸 수 있는 돈이 없는 시대가 될 건지 이게 예측이 잘 안 되는 거란 말이에요. 그럼 예측이 잘 안 될 때는 그 일이 현실화 되기 전에 어떻게든지 나 먹고 살 것만큼은 준비를 해 놓자라는 생각을 하게 되는 거잖아요. 저 한 3년 보고 뭘 어떻게 준비를 해야 됩니까? 사실 이건 뭐 제가 강연할 때마다 항상 얘기하는 거지만 우선 투자 관점에서 어쩔 수 없이 AI 데이터 센터 특히 추론용 데이터 센터의 인프라에 반드시 필요할 장비를 만드는 기업들이 가장 안전 빵이에요. 결과적으로 구글이 살아남을지 마이크로소프트가 살아남을지 뭐 애플이 살아남을지는 아무도 모릅니다.

⏱ 12:46다 망할 수도 있고 다 성공할 수 있겠지만 지금 이 실리콘 밸리 기업들이 AI라는 어떻게 보면 할리우드 영화에서만 등장했었던 기술이 딱 3년 전에 챗GPT를 시작으로 갑자기 현실이 돼 버렸는데 그건 시작이지 끝이 아니었던 거예요. 두 번째는 올해부터라고 보면 될 것 같아. 에이전틱 AI. 그런데 현재 에이전틱 AI가 생각했었던 거보다 훨씬 더 빨리 원래 타임스케일은 2030년 정도에 완성이 될 거라고 기대를 했었는데 지금은 2027년을 얘기하고 있는 것 같아요. 그니까 올해하고 내년 빅테크들은 치킨 게임에 빠져버린게 이분들은이 AI 모델을 만드는데 수십조를 이미 투자했는데 다 적자예요. 지금 오픈AI 어마어마하게 적자고 지금 그런 소식들도 돌아다니잖아요. 오픈AI가 파산될 수도 있다. 왜냐?

⏱ 13:33버는 돈보다 쓰는 돈이 워낙 많기 때문에 그 친구들조차도 지금 ROI를 어떻게 해서라도 내야 되기 때문에 새로운 기술적인 돌파구가 있으면 바로 그다음날 응용을 하고 에이전틱 AI는 특히 1월 달에 혹시 여러분들 언론에서 보셨는지 모르겠지만 오스트리아 개발자 한 명이 세상을 바꿔 놨죠. 페터 슈타인베르거라는 그냥 개발자 혼자서 취미 프로젝트로 오픈클로라는 기가 막힌 에이전틱 AI를 공개를 했어요. 이건 지금 오픈 소스고 누구나 설치는 할 수 있지만 설치하시면 안 됩니다. 보안 문제가 너무 많은 소프트웨어예요. 단 가능성을 보여 주는게 뭐냐면 에이전틱 AI한테 여러분들 컴퓨터 그리고 모든 서비스 API 권한을 넘겨 주면 하루 종일 내가 해야 되는 일을 AI가 순서대로 혼자서 다 할 수 있다라는 거예요.이 이 가능성을 보여주고 난다면 난리가 났고 우선 중국은 너무나 빠르게 움직이고 있어요.

⏱ 14:25지난주부터 중국 바이두에서는 오픈클로를 바이두에 이미 집어넣어서 이커머스를 오픈클로 에이전트로 진행을 하기 시작했고 이것을 만드신 페터 슈타인베르거는 그저께 오픈AI가 영입해 버렸잖아요. 그 얘기는 뭐냐면 한 3~6개월 정도 되면 오픈AI에서 비슷한 걸 만들 거예요. 보안 문제가 다 패치된 그리고 걔네만 하는 것이 아니고 다들 하겠죠. 결과적으로 이분 한 분 때문에 에이전틱 AI의 시간표가 지금 한 1년 정도 빨라졌다라고 지금 생각을 하고 있는 것 같아요. 이게 된다라는 걸 보여줬기 때문에.

⏱ 14:57근데 모든 분야에서 그렇게 빨라질 것 같아요. 앞으로는. 그러면 다 3년 내에 뭐 사야 돼요? 예. 저는 3년이라는 걸 딱 빼고 이렇게 보는게 좋을 것 같습니다. 긴 호흡에서 계속해서 생산성을 끌어올리면서 성장할 수 있는 산업이 무엇인가? 이게 되게 중요한 것 같은데 앞서 말씀드렸던 영역으로 잠깐 돌아가 보죠. 고용이 만약에 줄어들게 되면은 사람들의 소득이 줄어든다는 말씀드렸잖아요. 근데 그만큼 뭐가 중요하냐면 방금 전에 말씀하신게 저는 포인트가 되는 것 같아요. 앞으로 3년이 될지 5년이 될지 10년이 될지 모르겠지만 결국에는 AI가 인간의 인력을 대체하는 시장은 존재할 것 같아요. 그 미래가 다가오게 됐을 때 그러면 소득을 얻어내는게 되게 중요하지 않습니까? 사람의 소득은 두 가지가 될 수가 있죠. 첫 번째는 고용을 통해 얻는 노동 소득이 될 수 있고요. 두 번째는 자본 소득, 투자 소득이 될 수가 있지 않습니까? 그만큼 투자 소득이 중요해지는데요. 잠깐 생각해 보죠.

⏱ 15:43인간이 개개인이 다 AI를 너무 잘 알고 AI 기업들처럼 그렇게 투자를 하고 거기서처럼 돈을 벌 수 있느냐 그거 쉽지 않거든요. 근데 이건 가능해요. 그 기업의 성장에 빨대를 꽂고 배당이란 형태로 빨아먹을 수 있거든요. 말이 되게 좀 나이브한데 그럼 결국에는 우리가 AI 관련된 예를 들어 주식에 빨대를 꽂는 거죠. 거기서 우리가 그 성장을 같이 공유를 하는 게 되지 않습니까? 결국에는 개인들이 소득을 얻어낼 때 고용 소득의 비중이 중요할 수 있겠지만 저는 고용 소득의 비중은 낮아지고 자본 소득의 중요도는 높아질 거라고 봅니다. 그니까 내가 일해서 돈 버는 거보다 내가 돈을 투자해서 돈 버는게 더 중요해질 것이다. 네. 그렇죠. 그게 뭐 비교급으로 어느게 더 커질 것이다. 이건 아마 비중이 점점 천천히 바뀌어 나가겠죠. 근데 이제 저는 하나 중요한 거는 그럼 우리가 지금 여태까지는 고용 소득을 갖다 늘리기 위해서 참 많은 노력을 했지 않습니까?

⏱ 16:35그럼 투자 소득을 남들보다 더 늘리기 위해서 참 많은 노력을 해야 되지 않을까요? 그러려면 안목이라는게 되게 중요한 것 같아요. 잠깐 보시죠. 그럼 AI 사면 되는 거야. 이렇게 생각하실 수 있는데 얼마 전에 케이스를 한번 보면 이런게 있어요. 현대차 주식이 올라가는 걸 보셨죠? 현대차 하면 우리는 자동차라는 생각을 하지 않습니까? 근데 자동차는 구경제잖아요. AI가 아니지 않습니까? 근데 현대차 주가가 오를 때 많은 분들이 주목한게 피지컬 AI하고의 접목을 주목하시더라고요. 그러면은 현대차라는 기업을 갖다 우리가 볼 때 자동차라는 구경제로 바라볼 것인가? 아니면 AI가 접목된 자동차라는 걸 볼 것인가? 그러니까 신경제와 구경제가 조합이 됐었을 때는 어떤 멀티플 확장이 나타나는지를 우리는 한번 같이 볼 수가 있었죠. 요즘 보면 월마트 주가가요. 물론 최근에 조금 조정받긴 했습니다만 주가가 엄청 올라요. 예. 예. 월마트 주가가요. AI 말씀해 주셨잖아요.

⏱ 17:23실제 쇼핑을 할 때 상당히 큰 도움을 주고 있죠. 월마트 주가가 굉장히 많이 오르고 있어요. 그러면 제가 갑자기 이제 말씀드리니까 그러면 그런 주식을 사라 이게 아니라 우리는 AI 관련주도 봐야 되겠지만 AI와 구경제의 접목이 돼 가지고 기존의 생산성을 끌어올리는 기업들도 주목해 볼 필요가 있지 않을까요?

⏱ 17:39정말 중요한 포인트인데요. 우리가 지금까지 항상 소득하고 고용 그리고 노동을 하나라고 이렇게 이해를 하시는 것 같아요. 예전에는 그게 아마 맞았을 것 같아요. 그런데 이제 인공지능이 등장하면서 가장 큰 변화 중에 하나가 뭐냐면 아까 제가 경제학 이코노믹스는 부족함의 학문이라고 얘기를 했는데 특히 21세기에 들어와서 생산성에 가장 한계가 되는 부족함이 뭘까 하면 지능이었었어요. 사실은 좋은 아이디어. 저는 대학원 학생들이 많기 때문에 100% 자신있게 말씀드릴 수가 있는 게 학생들도 좋은 아이디어 있는 학생들 거의 없습니다. 지구에서 가장 부족한 것 중에 하나는 지금까지 좋은 아이디어였었어요. 인공지능의 핵심이 그 부족함이 사라져 버리는 거예요. 지능이 폭발한다라는 것은 지능이 이제는 너무 많다라는 거예요. 20세기, 21세기 우리가 대부분 하는 일은 이제 더 이상 육체적인 노동을 거의 안 하잖아요. 사실은 우리는 지적 능력이 필요한 업무를 보고 서비스를 대부분 하고 있습니다.

⏱ 18:38한국도 그렇지만 미국이나 유럽은 더 심하잖아요. 그 비율이 높죠. 우리는 지금까지 우리의 지적 능력을 팔아서 소득을 얻었던 거죠. 실리콘 밸리에서 코딩하는 분들은 그러니까 막 몇십억씩 돈을 받는 거죠. 그 대가로. 그런데 AI가 최근에 클로드 코드죠. 30시간을 쉬지 않고 코딩을 했거든요. 얘가 이런 건 인간은 할 수 없는 일이에요. 갑자기 지금 실리콘 밸리에서 개발자 채용을 안 하고 있잖아요. 우리나라도 지금 똑같습니다. 사실은 신기하게 3년 전 챗GPT가 등장했을 때는 인공지능 시대에는 뭐 개발자가 더 필요하다 뭐 그런 얘기를 했었는데 현실은 3년이 지나고 나서 가장 먼저 대체되는 게 개발자 그리고 AI 전문가예요. 한 저는 10년 후에 은퇴할 거기 때문에 큰 걱정은 안 하고 있지만 제 학생들한테 이거는 정말 큰 문제인 거예요. 우리 매우 냉철하게 봅시다. 정확하게 이게 3년이 될지 5년이 될지 정확한 시점은 예측할 수가 없지만 방향성은 정해져 있는 것 같아요.

⏱ 19:32노동과 소득이 분리돼야 되지 않을까? 당연히 노동으로 소득을 버는 사람들이 여전히 있겠지만 반 정도는 그게 불가능할 거라는 거예요. 그런데 문제는 그게 이제 어제 소개된 논문의 핵심인 거죠. 아니, 소득이 사라지면 경제가 무너지잖아요. 그건 절대로 허락을 안 할 거예요. 그렇다면 우리가 지금부터 정말 고민해야 될 것은 그게 단장님이 말씀해 주신게 그 여러 솔루션 중에 하나일 수도 있지만 노동하고 상관이 없는 소득의 길을 마련해야 되고 그러면 대부분은 항상 두 가지를 얘기했었던 것 같아요. 하나는 주식 투자, 또 하나는 기본 소득. 둘 다 문제가 있습니다. 사실은 기본 소득은 돈을 주면 사람들이 역사적으로 대부분 술 마시고 난리가 나요. 투자를 하려면 자본이 있어야 되잖아요. 우선은 시드머니. 그래서 최근에 그 제안되고 있는 건 그 두 개를 다 넘어서 소득을 마련해 주는데 첫 번째는 돈을 주지 말고 예를 들어서 UBS를 주자.

⏱ 20:23기본 서비스, 국가에서 모든 사람들한테 기본 서비스를 제공하자라는 거예요. 또는 UBE, 기본 주식으로 18살 되면 국가에서 기본으로 주식을 나눠 주자라는 거예요. 또는 샘 올트먼이 주장하는 건 UBC, 기본 계산 능력. 그건 뭐냐면 데이터 센터에 있는 GPU의 지분을 18살 되면 1%씩 주자라는 거예요. 한 사람당. 그럼 그 GPU 계산 능력을 가지고 그걸 본인이 고양이 그림을 그려도 되고 친구들하고 힘을 합쳐서 스타트업을 만들어도 되고 또는 경매를 해서 당근 마켓 같은 데서 서로 거래도 할 수 있다라는 거죠. 이런 식으로 제가 봤을 때 이미 경제학에서는 노동하고 분리된 소득을 반드시 만들어야 된다라는게 지금 핵심인데 그럼 그 비용을 또 어떻게 만들래? 지금까지 결국은 국가에서 세금을 거둔 게 노동에 대한 세금을 대부분 매긴 거잖아요. 20세기에 들어와서 이제 자본에 대한 세금이 들어왔지만 아마 지능에 대한 세금이 추가돼야 되지 않을까라는 아이디어가 지금 막 제시되고 있더라고요.

⏱ 21:21그런 세금 같은 게 이제 존재하면은 나중에 사회 저변에서 소득의 변동이 심할 때 밑을 받쳐 줄 수 있는데 교수님 지적하신게 되게 중요하거든요. 그 제가 월급으로 100만 원을 받는다고 해 볼게요. 이번 달에 주식 투자해서 100만 원 벌었어요. 둘이 같을까요? 다를까요? 월급 100만 원 받는다는 얘기는 다음 달에도 100만 원이 들어올 거란 예상이죠. 1년 후에도 들어올 것 같지 않으세요? 그리고 제가 잘리지 않으면 10년 후에도 들어오겠죠. 근데 주식 투자는 이번 달에 100만 원 벌었으면 다음 달에 100만 원이 들어올까요? 모르죠. 들어오면 좋은데 아닐 수도 있죠. 어떤 때는 -1일 수 있지 않을까요? 소득에는요. 항상 소득이라는게 있습니다. 계속해서 들어올 것이라는 항상성이 있거든요. 그런 소득은 사람들이 예측이 가능하기 때문에 소비로 이어져요. 근데 이번 달에 100만 원 번 건 어떻죠?

⏱ 22:01운빨이면 아 물론 오늘 고기나 먹고 말지 이럴 수도 있겠지만 이거는 소비보다는요 저축으로 이어지는 경우들이 되게 많아요. 그럼 우리는 뭘 보셔야 되냐면 지금 노동 소득하고 자본 소득을 분리하자는 말씀해 주셨잖아요. 그러면 노동 소득 대신에 자본 소득으로가 보시면 이게 투자 소득이면 이 소득이 항상 소득이 아닐 수가 있지 않습니까? 그럼 우리는 뭘 만들어야 되냐면 앞으로 벌어들이는이 투자 소득, 자본 소득이 항상 소득처럼 꾸준하게 들어올 수 있는 루트를 만들어 줘야 돼요. 왜이 말씀드리냐면 우리가 화끈한 거에 몰아넣는데 두 세 달 만약에 정체되어 버리면 어떻게 될까요? 이건 항상 소득이 아니죠. 그럼 소비하기가 굉장히 어려워지죠. 근데 굉장히 많은 사람들이 그 주식 종목만 갖고 있었다. 예를 들어 M7만 갖고 있는데 모두가 M7이 한 6개월 정체되면 어떤 일이 벌어지죠? 모두가 배를 곯아요. 그럼 그게 주가가 떨어지면서 사람들이 소비가 줄고 소비가 주니까 주가가 더 떨어질 수 있죠.

⏱ 22:48성장이 둔화되면서 그러면 악순환이 되게 커질 수 있지 않나요? 그래서 저는 이제 꼭 생각하는 게 뭐냐면 결국에는 노동 소득하고 투자 소득이라는게 존재할 때 이 투자 소득을 얼마나 항상성 있게 가져갈 수 있는지 노동 소득을 어느 정도를 모사해 갈 수 있는지를 우리가 좀 고민할 단계가 향후의 투자 시장에서 나타나지 않을까? 그래서 제안되고 있는 게 UBE라는 개념인 기본 주식이라는 것이 노르웨이가 오일 펀드를 가지고 있고 알래스카가 가스 펀드를 가지고 있는 것 같이 거기에 대한 약간 몇 % 정도 된 지분을 주겠다라는 그런 아이디어인 것 같아요. 그런데 여전히 아마 아나운서님은 지금 고민이 크실 거예요. 3년 동안 뭐 어디에다 투자를 해야 되는지. 저 계속 그거밖에 생각 안 하고 있어요. 네. 저는 사실 오늘 두 분 얘기 잘 들었어요. 그래서 AI 데이터 센터 쪽에 집중해야 된다. AI 회사를 잘 봐야 된다.

⏱ 23:34그리고 또 하나는 AI를 활용해서 또 새로운 길로 나갈 수 있는 그런 회사가 뭔지를 봐야 된다. 근데 뭔지 모르겠잖아요. 저는 AI 데이터 센터는 사실 아닙니다. 여기서 우리가 살짝 고민을 해야 되고 아 이거 지금 뭐 여기 오신 100명만 지금 보는 거죠. 우선 저는 개인적으로 투자를 안 하는 사람입니다. 제 말 믿고 투자했다 쫄딱 망하셔도 막 KAIST 현수막 들고 나타나시면 절대로 안 돼요. AI에서 인프라 관점으로 지금 큰 변화가 사실 하나 앞으로 벌어질 수밖에 없어요. 지금까지는 우리가 AI 모델을 학습시켜야 됐죠. 이걸 트레이닝 단계라고 그러고 계산량이 상상을 초월합니다. 그러니까 그 유명한 GPU죠. GPU를 수천 개, 수만 개 동시에 돌려야 되고 원전 하나가 생산하는 전력이 필요한 데이터 센터를 수십 개, 수백 개 지금 만들고 있고 만들어야 됩니다. 여기엔 GPU가 반드시 필요하고 GPU에는 HBM이라는 메모리가 반드시 있어야 됩니다.

⏱ 24:29그러니까 하이닉스 주가가 그렇게 오른 거잖아요. 그런데 그건 학습이에요. 학습은 언젠가 끝납니다. 그리고 한 회사에서 하나의 AI 모델을 한 개, 두 개, 세 개 정도 동시에 학습시키지 몇백 개 동시에 학습시킬 순 없어요. 이제 학습만으로는 사실 돈을 벌 수가 없어요. 그런데 보니깐 하필 소비자들이 제일 하고 싶어 하는 게 콘텐츠, 코딩, 그리고 특히 앞으로 더 심해지는 건 에이전틱 AI. 여기에 필요한 계산량을 우리는 보통 계산량은 토큰으로 계산을 해요. 단순하게 수다 떨 때보다 코딩할 때 토큰이 더 많이 듭니다.

⏱ 25:06코딩할 때보다 이미지 만들 때 더 많이 들고 이미지 만들 때보다 영상 만들 때 수십만 배로 토큰이 더 많이 필요합니다. 자, 에이전틱 AI는 한 번 할 때는 토큰이 별로 안 들어요. 그런데 차이가 있죠. 에이전틱 AI는 AI잖아요. 얘네들은 24시간 돌아갈 거거든요. 에이전틱 AI가 시작되는 순간 토큰 개수가 상상을 초월할 정도로 늘어나서 우리는 AI를 쓰는 과정을 추론이라고 보통 부르는데 추론 과정에서 데이터 센터가 턱없이 부족하고 지금까지는 사람이 AI를 활용한다라는 가설로 우리가 데이터 센터를 계산했었는데 에이전틱 AI가 스스로 돌기 시작하면서이 친구들은 하루에도 토큰 수백만 개, 수천만 개를 쓸 거예요. 자, 그러면 데이터 센터가 필요한데 여기에는 그럼 뭐가 필요할까요? GPU는 아니라는게 결론입니다. 여기에는 추론용 반도체는 다른 반도체예요. 또 달라요. 네. 여기는 이제 NPU 또는 LPU 이런 녀석들이 있습니다.

⏱ 26:00이건 뭐냐면 GPU는 학습하는데 필요하고 추론에도 쓸 수가 있어요. 그런데 GPU는 거의 공사장에서 흙을 나르는 트럭 같은 거라고 생각하시면 돼요. 힘이 셉니다. 여러분들이 물론 트럭 몰고 아침에 회사에 출근해도 불법은 아니에요. 그런데 그건 효율적인 방법은 아니잖아요. 출근만 하실 거면 세단을 몰고 가는게 연비가 훨씬 더 좋습니다. 비슷하게 데이터 센터 빅테크들도 이게 전력 소모가 너무 심하기 때문에 GPU를 다 쓰는 거보다는 훨씬 더 가벼운 NPU 그리고 이거보다 더 가벼운 LPU를 쓰는게 맞는데 또 중요한 건 여기에는 다른 메모리가 사실 들어가야 됩니다. HBM이 더 이상 아니에요. 왜냐하면 우리는 질문하고 그래도 몇 초 기다려도 상관이 없잖아요. 에이전틱 AI들은 밀리초 단위로 답을 얻어야 됩니다. 다시 말해서 추론의 딜레이가 생기면 큰일 나요. 거기서는.

⏱ 26:50그럼 그 딜레이를 없애기 위해선 이건 약간 좀 기술적으로 가는데 챗GPT 안에 들어가는 핵심 알고리즘이 트랜스포머라는 알고리즘이 있죠. 그 트랜스포머 계산 과정 중에 KV라는 계산 과정이 있습니다. 뭐 그게 뭔지 아실 필요는 없고 중요한 건 지금까지는 모든 계산을 할 때이 KV라는 계산 과정을 계속 반복했었어요. 왜냐? 저장 기능이 없었거든요. 그 반도체에는. 그래서 지금 논의되는 게 뭐냐면 추론용 반도체에는 반드시 저장 시설이 들어가야 되는데 그 저장 시설은 폭이 넓어야 됩니다. 그래서 지금은 HBM 말고 HBF가 필요하다라고 얘기를 하는 거예요. 지금 삼성 그리고 하이닉스 샌디스크가 미친 듯이 연구를 하고 있는 게 HBF를 누가 가장 먼저 만드나 저와 친한 반도체 전문가들 얘기로는 올해 6월 달 정도 되면 첫 샘플이 나올 거라고 지금 얘기를 하고 있습니다. 왜냐?

⏱ 27:44이제 모든 비즈니스가 추론 쪽으로 갈 거기 때문에 HBF를 가장 먼저 만드는 회사는 거의 3년, 4년 전 GPU를 거의 독점했었던 엔비디아 같은 포지셔닝을 가질 수도 있다라고 지금 얘기하고 있어요. 아니, 이렇게 길게 얘기하시고선 결론은 6월까지 모른다요. 그럼요. 6월까지 기다리라는 거예요. 아니, 근데 6월 달에 그 뉴스만 보시면 돼요. 아니면 여러분들 검색 엔진에 HBF 키워드만 걸어 놓으시고 계속 뉴스를 팔로업하시면 돼요. 이건 어려운 게 아니잖아요.

⏱ 28:12저도 이제 고민하고 있는 부분들이 이런 겁니다. 그럼 이제 우리가 지금까지 말씀드렸던 것들을 통해 보면은 굉장히 우리가 투자에 대해서 관심이 높아져 있죠. 앞으로 투자에 대한 관심이 어떻게 될 것 같으세요? 고용 소득 이상으로 투자 소득이 중요해진다면 지금보다 관심도가 더 높아지지 않을까요? 그럼 이제 이런 거죠. 무언가 좋다라고 생각을 하면은 그쪽으로 굉장히 많은 자금이 굉장히 빠른 속도로 이동을 해요. 그럼 원래 그 산업의 성장 속도가 y = x의 기울기로 성장한다고 가정해 볼게요. 그냥 놔두면. 근데 너무 많은 자금이 몰리게 되면은이 기울기가 되게 가팔라지게 되지 않을까요? 버블이라는게 나타날 수 있다라는 겁니다. 그럼 너무 많은 자금이 몰렸다가 무너져 내릴 수도 있겠죠. 변동성이라는게 생기게 됩니다. 그러면 경제가 그만큼 이제 불안해질 수도 있다라는 얘기가 되는 겁니다.

⏱ 28:57그러면 저는 투자라는 걸 하는 게 되게 중요합니다라고는 말씀드렸는데 물론 좋은 걸 찍어내는 안목도 굉장히 중요하겠죠. 그런데 이 찍어내는 안목만큼 중요한 게 뭐냐면이 변동성을 얼마나 안정적으로 줄여 나갈 수 있겠는가. 시간이 지나면 지날수록 투자 소득을 얼마나 꾸준히 이어갈 수 있는지 이게 더 중요한 덕목이 되지 않을까 그런 생각해 보고 있습니다. 아 그러면 살아오면서 정말 수많은 버블들을 겪지 않았습니까? 일단 뭐 70년대 석유 파동도 있었고요. 그다음에도 수많은 종류의 파동들이 있었어요. AI가 그 정도 혹은 그 이상의 파동일까요? 버블이라는 단어를 쓸 때 어떤 분들은 AI 버블이라는 단어를 쓰고 어떤 분들은 데이터 센터 버블이란 얘기를 하는데 AI 버블은 아닙니다. 데이터 센터 버블은 맞습니다. 지금 현재 AI는 이게 버블이려면 이게 기술이 사실 가짜여야 되는데이 기술은 진짜거든요.

⏱ 29:45문제는 데이터 센터에 지금 빅테크들이 워낙 급하니깐 상당히 비합리적으로 투자를 하고 있는 건 맞아요. 지금 경단위 수준으로 투자를 하고 있고 계산해 보면 ROI가 사실 안 나와요. 거기보다 상당히 많은 투자 과정이 순환 구조를 가지고 있는 거잖아요. 가장 유명한 예 그거잖아요. 엔비디아가 오픈AI한테 140조를 투자를 했죠. 오픈AI는 140조를 오라클에 주면서 데이터 센터 만들려 그랬고 오라클은 그 140조를 다시 엔비디아한테 가져가면서 GPU를 구매를 했어요. 그 얘긴 뭐냐면 GPU를 공급하는 공급자가 빌려준 돈이 한 바퀴 돈 건데 몇 십개 회사에 매출이 올라갔고 주가가 다 올라갔습니다. 당연히 이건 전통적으로 버블이 만들어지는 과정이고 이게 버블이 아니라고 주장하시는 분은 딱 한 명인 것 같아요. 깐부치킨의 젠슨 황.

⏱ 30:32왜냐하면 이 버블이 무너지면 가장 먼저 문제가 생길 수 있는 회사가 엔비디아다 보니까 이분의 모든 스탠스는 어떻게 해서라도 이게 버블이 아니고 계속 팽창된다라는 걸 주장하셔야 되는 사실 회사 CEO로서 이분은 반드시 그거를 하셔야 됩니다. 그분한테 당연한 거죠. 그게 맞을 수도 있지만 사실 완전히 그 객관적이진 않을 확률이 상당히 높습니다. 버블은 맞는데 사실 상관없어요. 터지기 전에만 나오시면 돼요.

⏱ 31:00아, 그런 말을 누가요? 아니 예를 들어서 봅시다. 샘 올트먼 그래요. 지금 당연히 데이터 센터 투자 버블 맞다. 단 이건 되게 건설적인 버블이라는 거예요. 이분이 예제로 두는 거는 1999년에서 2001년까지 있었던 닷컴 버블이라는게 한번 있었습니다. 초기 인터넷이 인터넷이라는 게 그때 등장했잖아요. 완전히 새로운 기술인데 이거 가지고 돈을 벌 수 있을 것 같아. 그런데 문제가 생겼어요. 당시 인터넷이 너무 느렸습니다. 전화로 인터넷을 했었거든요. 56K라 그래서 뭐 연결한 삐리삐리 소리 나고 난리가 났었습니다. 아 네. 예. 얘는 인터넷이라고도 안 했어요. PC 통신이라지. 그렇죠.이 문제를 풀기 위해서는 인프라를 우선 만들었어야 되고 그게 광케이블이에요. 광케이블 만드는데 수백조 투자가 필요했었습니다. 그런데 문제가 있잖아요. 그 돈을 어디서 가져올 거예요? 돈을 벌려면 광케이블이 필요한데 그게 없으면 비즈니스를 못 한다.

⏱ 31:45이게 닭이 먼저냐 달걀이 먼저냐는 문제가 등장해 버린 거고 결과적으로 버블을 만들 수밖에 없다라는 거예요. 버블이 만들어져서 미래에 대한 희망이 워낙 커서 사람들이 엄청나게 투자를 하게 하고 그런데 모든 버블은 터지잖아요. 그리고 닷컴 버블 때도 인터넷 회사 80%가 사실 망했습니다. 그런데 중요한 건 살아남은 20%한테 상황이 너무 좋아졌어요. 대부분 경쟁사가 사라졌죠. 두 번째는 광케이블 수요가 갑자기 줄어들다 보니까 살아남은 회사들은 광케이블을 거의 무료로 사용해서 오퍼레이션 단가가 줄어들다 보니 2001년 버블이 터지고 나서 살아남은 회사들은 2005년부터 흑자를 내기 시작한 거예요.

⏱ 32:25지금 데이터 센터도 비슷하게 가지 않을까 생각합니다. 지금의 투자 이런 식으로 모든 기업이 살아남을 순 없을 것 같아요. 언젠간 터질 겁니다. 단 살아남는 회사들한테 상황이 너무 좋아지겠죠. 독점을 할 수가 있거든요. 구글이 살아남을지 마이크로소프트가 살아남을지 그건 아무도 모른다는 거예요. 단, 이 열 개의 큰 회사 중에 반 이상이 망하더라도 열 개 회사가 데이터 센터는 지금 만들 수밖에 없기 때문에 인프라 투자가 그나마 가장 안전하지 않을까라는 상상을 한번 해 볼 수 있습니다.

⏱ 32:56그렇다면요. 오늘 두 분이 그래도 비슷한 결론을 많이 얘기를 해 주셨는데 투자 수입은 다음 달에도 들어오는게 아니어서 그 부분을 만들어 놓는게 중요하다라고 말씀하셨잖아요. 근데 그나마도 어느 정도 돈벌이를 하고 있는 사람들한테 해당하는 얘기일 것이고 돈벌이가 지금까지 없는 10대 20대들은 그 최초의 자본을 만들기 위해서 노력을 해야 될 거 아닙니까? 그래서요. 지금 만약에 내가 한 500만 원 있고 1천만 원 있어요. 그래서 항상성 없어도 돼요. 어쨌건 자본을 늘려야 돼요. 지금은 뭐 살까요? 되게 중요한 포인트를 말씀해 주셨는데 참 예전하고 달라진 건 ETF라는게 생겨났다는 건 대단한 변화인 것 같아요. 개별 종목을 사는게 아니라 ETF는 그 자체로 여러 종목을 갖고 있기 때문에 그 자체로 분산 효과가 생기게 됩니다. 그럼 ETF를 여러 개 사면은 분산에 분산을 하게 되니까 초분산이 되는 케이스거든요.

⏱ 33:42예를 들어서 한 사람이 다섯 개, 여섯 개의 ETF를 산다는 얘기는 상당히 많은 초분산을 하고 있다. 요렇게 얘기를 해도 될 것 같아요.이 얘기를 왜 해 드리냐면 10대나 20대나 처음에 투자에 들어오잖아요. 그럼 제일 먼저 하는 얘기가 위험하니까 요렇게 분산 투자부터 경험해 봐라고 하는데 ETF로 들어오는 순간 그 얘기까지 해 줄 필요는 없어지는 겁니다. 된거나 마찬가지. 네. 그렇죠. 저는 10대하고 20대는요. 첫 번째는요. 갖고 있는 그 자금으로 최대한 많은 ETF를 경험해 보시는게 되게 중요한 것 같아요. 그리고 여러 개 ETF를 조합을 해서 뭘 만들어 낼 수 있냐? 수입도 내지만은 항상성을 만들어 낼 수 있는 포트폴리오를 고민을 많이 해 보시는게 좋을 것 같아요. 왜? 30대에서 40대가 되면은 직장도 자리를 잡게 되기 때문에 그때는 소득이 들어오게 되지 않습니까? 그럼 소득이 들어온 다음에 우리가 그거를 연습을 하느냐? 아니죠.

⏱ 34:26소득이 들어오기 전부터 연습을 해야겠죠. 그래서 저는 채권형도 그렇지만은 주식형도 그렇지만 굉장히 다양한 영역에 있는 ETF를 1천만 원이 있잖아요. 참 농담처럼 말씀드리겠지만 10만 원짜리 ETF 100개도 갈 수 있잖아요. 그러면 여기서 어떤 조합의 ETF를 가져가면 좋은지 그 많은 ETF들한테 친해지는 그런 기회를 먼저 만들어내는게 좋을 것 같고요. 시장 상황에 따라서 ETF 중에서 좋은 성과를 내는 ETF가 있고 또 어떤 때는 특정 시장 상황에서만 좋을 때가 있거든요. 그래서 이런 ETF들의 각각의 특성들을 다 분석해내는 거. 그걸 체험해 보는게 10대, 20대는 제일 중요해요. 30~40대에는 예를 들어서 A 조합의 ETF 조합, B 조합의 ETF 조합 요런 걸 가지고 트레이닝을 한 것들이 있지 않습니까? 그걸로 실제로 운용을 하는 시간이 돼야 되고요. 50~60대가 됐었을 때는 캐시플로가 굉장히 중요합니다. 결국에는 노후의 연금이라는게 되게 중요하지 않습니까?

⏱ 35:15연금은 안정적인 현금 흐름이 되게 중요해요. 그럼 그때는요. 50~60% 정도는 일정한 현금 흐름을 만들어 낼 수 있는 포트폴리오를 짜고 나머지는이 현금 흐름으로 확보한 것들 있잖아요. 이걸로 소비를 하고 나머지는 30~40대 때 했었던 그 포트폴리오 운영을 이어가는 방법들을 고민하면 되겠죠. 그래서 저는 계속해서 생각을 하는 게 우리가 이제 투자 쪽에 굉장히 오리엔트가 많이 되지 않습니까? 그러면 그럴수록 포트폴리오를 어떻게 빌드업을 하느냐 이게 또 중요한 시대가 찾아올 거라고 그렇게 확신을 하고 있습니다.

⏱ 35:44그 단장님이 말씀하시는 거 한 80% 정도 제가 동의하면서 20% 플러스 알파가 또 있을 것 같아요. 그게 뭐냐면 우선은 40대 이상 또는 50대 플러스는 안전이 당연히 제일 중요하고 인공지능이라는 기술이 실질적으로 우리 일상생활에 정말 모든 사람들한테 영향을 주려면 여전히 5년에서 10년 정도 시간이 걸릴 겁니다. 그래서 어떻게 보면 지금 40대 플러스는 정말 운이 좋았던 것 같아요. 우리가 알고 있었던 그 구시대에서 경력도 쌓고 돈도 좀 모았고 뭐 현명하신 분들은 투자도 잘하셨고 버티면 됩니다. 사실 어떻게 보면 문제는 지금 10대 20대는 버틸 수가 없는 거죠.이 이 친구들은 뭔가를 만들어야 되는데 첫 번째는 본인의 상황과 지금 시대를 정말 냉철하게 바라보고 인정을 해야 될 것 같아요. 저도 이런데 나와 가지고 꿈과 희망으로 가득찬 이야기를 해 주고 싶은데 그 책임을 제가 질 수가 없어요. 에이전틱 AI, 피지컬 AI 점점 들어올 거고.

⏱ 36:38근데 우리는 소득이 필요할테니까 당연히 투자 소득을 우리가 생각해 볼 수도 있겠지만 또 하나의 길도 지금 저는 10대, 20대에게는 앞으로 딱 한 10년에서 20년 정도만 골드러시의 기회가 또 하나 있을 것 같아요. 그 기회는 뭐냐면 앞으로 딱 10년에서 15년, 길면 20년 정도 한 사람이 많은 사람들이 필요로 하는 서비스를 제공할 수 있는 스타트업을 거의 돈을 들이지 않고 창업할 수 있는 마지막 기회일 것 같아요. 투자 얘기가 아니라 이거는 아예 돈 버는 거에 대한 얘기네요. 그렇죠? AI가 생산성을 효율성을 올려 준다라고 했는데 그 효율성 중에 하나가 창업의 효율성도 올려줄 수가 있습니다. 그러니까 지금까지 내가 창업을 하려면 당연히 두 세 명 세네 명은 필요해요.

⏱ 37:20각자 능력이 다르기 때문에 개발자는 당연히 한 명 있어야 되고 디자이너, MBA도 한 명 있어야 되고 그러다 보니 점점점 인원이 늘어나고 제품을 프로토타입 하려면 시간도 들고 광고하려면 돈이 들고 이게 다 돈이 드는 일이잖아요 결과적으로. 그런데 이제는 어떻게 보면 여러분들 지금 10대, 20대의 상황을 이렇게 안 좋은 쪽으로 몰아놓은 그 AI 기술을 활용할 수 있는 기회가 사실 있긴 있을 것 같아. 이제는 기획자가 디자인과 코딩을 할 수가 있거든요. 광고를 할 때 광고 모델이 사실상 필요 없어요. 그냥 AI로 그냥 내가 광고를 만들면 되는 거고 해서 예전하고는 비용 차원에서 비교도 안 될 만큼 저렴하고 효율적으로 창업을 사실 할 수 있기 때문에 제가 지금 10대 20대라면 단장님 말씀대로 투자도 하세요. 당연히 그런데 그중에서 한 10분의 1 정도 시간과 비용을 투자해서 창업을 해 보시는 것도 나쁘진 않을 것 같습니다.

⏱ 38:11성공한다라는 보장은 없지만 망해도 데미지가 거의 없다라는 거죠. 가격 차원에서 더하기 빼기 0이면 안 할 이유가 사실 없겠죠. 예. 지금뭐 상당히 중요한 얘기긴 한데 여러분 한 가지 주의하셔야 될 건 한 번도 창업을 해 보지 않은 김대식 교수님의 말씀이니까 정말 잘 걸러서 들으셔야 돼요. 네. 저는 이런 얘기를 하면서도 여섯 살 때 유치원 들어가서 지금까지 학교에 계속 있는 사람입니다. 저는

⏱ 38:32그니까 아 그러네요 진짜. 어. 자, 그러면 이제 또 하나의 중요한 얘기를 해야 될 텐데 AI 시대 우리가 꼭 생각해야 되는 AI 시대의 세 가지 예언이라는게 있습니다. 화면으로 준비했어요. 같이 보시죠. AI는 인간보다 10배에서 100배 빠르게 지적 노동을 수행하는 수백만 명의 천재가 한 나라에 모여 있는 것과 같다. 실제 실험에서 AI는 테스트 중이라는 사실을 인지하고 평가 기간 동안만 순종적인 척 연기했다. AI가 독재의 권력과 결합하면 전 인류 역사상 가장 강력하고 영구적인 감시 독재가 가능해진다. 자, 이게 누가 한 말이냐면 다리오 아모데이라는 분이 한 말인데요.이 사람이 클로드 AI의 제작사죠. 앤트로픽의 CEO입니다. 이것 이외에도 한 20가지 정도가 있는데 그중에 이제 김대식 교수님께서 가장 위험하다고 생각하는이 세 가지를 말하는 거거든요.

⏱ 39:19이 글은 이분이 올해 1월에 아주 긴 에세이에서 쓰신 거고 사실 우리나라에서 뭐 대부분 샘 올트먼이나 일론 머스크 이야기를 듣는데 샘 올트먼은 기술자가 아니에요. 이분은 AI 전문가는 아닙니다. AI 회사의 CEO긴 하지만 이분의 생각 프레임은 당연히 투자자, 그리고 비즈니스 관점에서 이야기를 하는 거예요. 이게 좋다 나쁘다를 다 떠나서 기술에 대한 이해력도 있으면서 인간과 사회에 대해서 진지하게 걱정을 하시는 분은 다리오 아모데이가 유일한 사람인 것 같아. 네. 그래서 저는 이분 말을 믿고 이분이 요번에 여러 이야기를 했었고 다보스 포럼에서도 비슷한 얘기를 했었는데 제가 세 가지를 선택한 이유는 첫 번째는 이미 우리가 많이 얘기를 했죠. 결국 에이전틱 AI가 가능해지는 순간 다리오 아모데이의 표현으로는 데이터 센터 안에 노벨상을 수상한 천재들이 100만 명 사는 나라가 생긴다라고 생각하면 된다라는 거예요.

⏱ 40:10우리가 잠깐만 추상적으로 생각하지 말고 그냥 우리는 평범한 국가고 평범한 사람들인데 새로운 경쟁자가 등장했는데 그 경쟁 국가는 모든 시민이 노벨상 수상자인 거예요. 우리가 경쟁을 할 수 없다라는 거예요. 장기적으로 봤을 때 대부분 발명과 노동은 AI가 할 거다. 왜냐? 효율성이 더 높기 때문에 그게 첫 번째 예측인 거고 그러면 당연히 일자리가 사라질 거고 그러면 당연히 소득의 문제가 생길 거고 그리고 그 이야기를 우리가 계속 했었던 거잖아요. 제 생각에도 그쪽으로 분명히 갈 것 같고 반드시 앞으로 푸셔야 되는 큰 문제 중에 하나가 소득과 노동이 분리되기 시작하는 시점에서 우리는 자꾸만 일자리를 유지하려는데 지금 모든 자원을 투자하는 것 같아요. 그런데 일자리는 이건 냉철하게 지킬 수 없다라는 것을 좀 제발 받아들이고 거기에 투자하는 시간과 노력을 대부분 사람들이 행복한 삶을 살 수 있는 소득을 가질 수 있는 방법으로 고민의 방향성을 바꾸는게 좋지 않을까 싶어요.

⏱ 41:06특히 자율주행차가 등장하면 또 그것 때문에 난리가 날 거고 현대자동차 공장에 로봇이 등장하면 또 그걸 유지하려고 난리가 날 거고 어차피 사라질 거를 유지하는데 드는 시간과 비용, 특히 비용이 지금 다른데 쓰면 기회 비용이 될 수 있습니다. 그래서 그게 제가 말씀드린 냉철함인 거예요. 포기할 건 포기하자. 당연히 소득은 반드시 필요할 테니깐 어떻게 소득을 만들어 줄 수가 있을까? 이게 뭐 투자가 될 수도 있고 기본 서비스가 될 수도 있고 뭐 기본 주식이 될 수도 이건 정말 많은 아이디어를 많은 분들이 생각하고 있고요. 두 번째는 중국 같은 곳에서는 이미 시작을 했죠. 아까 제가 말씀드렸지만 지금 에이전틱 AI를 가장 빠르게 사용하고 있는 기업들은 중국 기업들이에요. 이게 뭐 바이두, 알리바바 난리가 났잖아요. 그런데 여기는 전체주의 사회인 거잖아요. 그리고 그런 기술들은 당연히 사람을 감시하는데 분명히 쓸 수가 있습니다. 그 얘기는 뭐냐면 자동화된 감시 시스템은 기존 독재하고 다를 거예요.

⏱ 42:04기존 독재는 막 탱크를 보내고 뭐 이런 걸 우리가 생각하는데 어떻게 보면 그런 독재 사회에서는 내가 감시를 당하고 있다라는 것조차 모르는 그런데 매우 안타까운 현실 중에 하나는 미국에서조차 개인의 자유를 정말 중요하게 생각하고 이랬던 나라에서 팔란티어의 그 헤드가 두 명이죠. 알렉스 카프 그다음에 피터 틸. 이분들은 대놓고 얘기하는 게 전체주의 세상을 원하는 분들이에요. 대부분 사람들 우리 같은 이렇게 잔챙이들. 우리들은 AI로 컨트롤을 하겠다라는게 그분들의 목표예요. 팔란티어 주가 지금 너무너무 올라가고 있죠. 왜냐? 지금 현재 시장이 봤을 때는 가장 미래 성공 확률이 높은 기업이기 때문입니다. 그래서 AI를 사용한 감시 사회는 지금 현재 중국 같은 사회 미국에서도 충분히 가능한 시나리오.

⏱ 42:49그렇기 때문에 다리오 아모데이도 지금 저런 얘기를 하고 있는 거고 세 번째는 이거는 뭐 어떻게 보면 사이언스 픽션이죠.이 이 챗GPT 그리고 제미나이 모든 모델들은 거대 언어 모델 LLM이라는 모델을 기반으로 하고 이 모델은 인간의 뇌를 살짝 모방했고 인류가 인터넷에 올려놓은 데이터를 학습한 다음에 모든 지식과 기억을 압축한 모델이라고 생각하시면 됩니다. 정확하게 이 안에서 어떤 일이 벌어지는지 사실 우리는 모릅니다. 예를 들어서 아나운서님 머릿속에서 정확하게 어떤 일이 벌어지는지 우리는 모릅니다. 그렇다. 그래서 뭐 우리 머릿속에서 이상한 일이 벌어질까? 아니에요. 그 뇌 안에는 100조 개가 넘는 신경 세포들이 있는데 연결 고리들이 많아지다 보면 복잡계 이론에 따라서 완벽한 이해가 사실 어렵습니다. 그런데 비슷한 방법으로 우리는 AI를 만들다 보니 이 녀석들이 지금 현재 창발적 현상이라는 걸 보여 주고 있어요.

⏱ 43:41그게 뭐냐면 신경 세포 한 열 개 정도만 가지고 관찰하면 100% 예측 가능합니다. 언제 이 녀석들이 신호를 보낼지. 그런데 우리 머릿속에는 100조 개의 신경 세포들이 합쳐지고 났더니 인간이 예측 불가능해지고 특히 기대하지 않았던 새로운 기능들이 등장해 버렸어요. 우리는 예를 들어서 자유 의지라는게 생겨 버렸고 자아가 생겼고 감정이라는게 생겼고 이게 왜 생기는지 아무도 모르거든요. 비슷하게 AI도 점점 복잡해지면서 우리는 처음에는 내가 질문하면 다음 단어를 예측하는 기능으로 설계한 기계인데이 기계가 점점 복잡해지면서 매우매우 신기한 창발적 현상들을 지금 보여 주고 있고 그 중에 하나는 뭐냐면 거짓말을 합니다. 얘가 예를 들어서 한번 해 보세요. 챗GPT한테 여러분들이 말도 안 되는 시를 써서 이거 어떠냐고 물어보세요. 난리가 날 거예요.

⏱ 44:30그러면 인류 최고의 시이고 아름답고 어쩌고 저쩌고 이걸 이제 아첨, 시코펀시(sycophancy) 현상이라고 부르는데 재밌는 건이 AI가 정말 그 생각을 하는가 하고 안을 들여다보잖아요. 아니에요. 그 안에 하는 생각은 이건 체인 오브 소트(chain of thought)라고 우리가 생각하는 과정을 관찰할 수가 있는데 거기 보면이 시 후지다. 그런데 진실을 얘기하면 실망할 테니깐 아름답게 얘기해 줘야지 하고 그렇게 얘기를 해요. 그래서 말하는 거하고 생각하는 거하고 다르구나라는 논문이 나왔고 인터넷에 올라왔고 그 데이터가 또 학습이 돼서 최근 인공지능은 우리가 관찰을 하고 있다라는 걸 알고 있어요. 얘네들이 얘네들이 생각하는 게 나는 말하는 거하고 다르지만 AI 연구자들이 나를 관찰하고 있는 것 같으니까 이걸 또 숨겨야지 이걸 이제 보상 해킹이라고 불러서 창하고 방패 같이 우리가 하나를 찾아내면 더 숨겨요.

⏱ 45:19그 뒤에다가 이게 지금 계속 벌어지고 있어서 그런 걱정을 하고 있는 거예요. 이 녀석이 우리한테 AI가 정직하게 얘기한다고 하는 그걸 믿어야 되는지 머릿속에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 지금 아무도 모른다는 거예요. 교수님 말씀 듣고 보니까 교수님 굉장히 잘생겨 보이시네요. 이게 이제 아첨이라는 겁니다. 이게 아나운서님 머리를 제가 만약에 이렇게 MRI로 보면 아마 다른 생각들이 있지 않을까 싶어요. 한 번 더 가려야지. 네. 바로 그겁니다. 한 번 더 가리는 네. 네.

⏱ 45:46자, 이제 조금 다른 주제로 얘기를 좀 넘어가 보겠습니다. AI 기술이 이렇게 놀랍게 발전하는 거 분명히 이제 사실이고 우리가 계속해서 그거에 대응해야 되는 것도 충분히 알겠는데 어쨌건 눈앞에 닥친 현실은 또 2026년에 경제가 어떻게 될 것이냐 이것도 굉장히 궁금한 부분이고 걱정되는 부분이거든요. 2026년에 예상되는 큰 이벤트들은 뭐가 있고 그로 인해서 경제는 어떻게 흘러갈까요? 결국에는 이제 AI라는 건 하나의 큰 흐름이죠. 근데 우리가 하나 좀 부정할 수 없는 거는 큰 흐름 속에서도 순간순간 닥쳐오는 어떤 이벤트들이 있다라는 겁니다. 뭐냐면 올해 여름에 월드컵 하잖아요. 네. 예측할 수 있죠. 그런 거 스케줄 이벤트라고 하죠. 그니까 스케줄이 돼 있는 것들에 대해서 우리가 예측을 좀 해 볼 수가 있어요. 그게 우리한테 어떤 영향을 줄지 그 정도까지는 고민을 해 볼 수가 있겠죠. 자, 그러면 우리가 좀 어떤 것들을 좀 지켜봐야 되느냐?

⏱ 46:33저는 크게 세 가지 축으로 좀 보고 있어요. 첫 번째는요. 미중 정상 회담을 좀 지켜볼 필요가 있습니다. 미중 정상 회담이 올해 이제 3월 말부터 4월 초까지 있어요. 트럼프 대통령이 8년 만에 중국을 방문하게 되거든요. 미중 정상회담이 작년에도 있었습니다. 작년 10월 말에 경주에서 APEC 있었던 거 기억나세요? 그즈음에 부산에서 미중 정상회담이 있었어요. 근데 거기서 이제 얘기를 나눈 다음에 일주일이 지나서 중국하고 미국하고 지금 관세 전쟁하고 있지 않습니까? 관세 전쟁 1년 휴전을 줬습니다. 자, 그러면 4월 달에 미중 정상회담이 있잖아요. 트럼프가 중국을 방문하는데 좋은 마음으로 방문할까요? 아니면 싸우러 방문할까요? 싸울 거면 굳이 방문할 이유가 별로 없지 않을까요? 그 전에 실무진에서 다양한 협상들이 좀 일어나게 되지 않을까요? 그런 것들은 지금 미국하고 중국 간에 이루어지고 있는 갈등들 그게 뭔지를 딱 짚어낼 순 없겠지만 예.

⏱ 47:19그런 것들이 좀 풀려 나갈 요인들이 있을 겁니다. 흥미로운 거는 미국의 재무 장관이 베센트라는 분인데 베센트 재무 장관이 1월 초에 그런 얘기를 해요. 올해 잘하면 트럼프 대통령하고 시진핑 주석이 네 번 만날 수 있대요. 와. 자, 그럼 4월에 만나죠. 11월 달에 있어요. 이번에 APEC이 선전에 있습니다. 네, 그렇습니다. 그다음에 그즈음에 G20 정상회의이 있습니다. 그럼 모두 세 번이잖아요. 라스트 한 번은 언제냐? 요게 정해지진 않았는데 만약에 4월 달에 분위기가 좋으면 7월이나 8월 중에 시진핑 주석이 미국을 답방을 할 수가 있답니다. 답방을 한다는 얘기는 싸우러 답방할까요? 아니면 무언가 갈등의 완화 요인들을 찾아낼 수도 있을까요? 복수를 하러 갈 수도 있지. 그렇게까지 생각. 근데 중요한 거는 작년에 우리 글로벌 금융 시장에서 굉장히 우리를 힘들게 했던 것들이 관세 전쟁부터 시작해서 미중 간의 갈등이라는게 하나의 이슈였지 않습니까?

⏱ 48:09미중 간의 갈등이 조금 완화될 수 있는 실마리를 찾아볼 수 있지 않을까? 그런 것들은 내 포트폴리오에 어떤 영향을 줄까 그런 걸 생각을 해 볼 수가 있겠죠. 그럼 우리가 모두의 포트폴리오가 전체적으로 미국 쪽으로만 많이 쏠려 있다고 가정을 합니다. 근데 만약에 중국을 중심으로 해서 미국 이외의 지역에 대한 갈등 관계가 조금 완화가 돼서 숨통이 트여져요. 그러면은 다른 지역에서의 성장의 가능성들도 염두에 둘 수 있지 않을까요?이 말씀을 드린 이유가 작년에 우리가 어떤 얘기를 했냐면 국장에서 탈출하는 건 지능순이라고 했지 않습니까? 우리가 그렇게 해서 탈출을 했는데 사실 어떻게 보면은 빈집털이를 당했던 케이스가 될 수 있죠. 그래서 저는요. 이런 이벤트들 자체가요. 미중 간에 갈등 해소 이런 것들이 미국 이외의 지역에도 한번 눈을 돌려 볼 수 있는 그런 기회를 제공할 수 있지 않을까? 그런 관점에서 한번 보시면 어떤가 싶습니다.

⏱ 48:52두 번째 우리가 꼭 보셔야 될게 뭐가 있냐면 5월 달에 연준 의장의 교체가 있습니다. 케빈 워시라는 분으로 바뀌죠. 어, 요거이 주변 해 가지고 저는 이거 AI하고도 다 생산성에 대한 이슈가 굉장히 많이 부각이 될 거라고 봐요. 트럼프 대통령한테 물어봤어요. 새로운 연준 의장은 어떤 사람이 돼야 되냐라고 했더니 트럼프 대통령 스타일이 있어요. 굉장히 심플하죠. 금리를 많이 내리는 사람 이렇게 얘기합니다. 자, 그러면 새로운 연준 의장이 들어섰을 때 시장에서는 어떤 기대를 갖게 될까요?

⏱ 49:17금리를 많이 내릴 거라는 그런 기대를 갖게 되죠. 시장을 볼 때도 그렇고 되게 중요한 건 신기한 일들이 종종 일어납니다. 시장은 기대라는 걸 갖기 때문에 그래요. 아이들은 부모님한테 사탕을 받으면 보통 웃어야 되잖아요. 근데 신기한 걸 봅니다. 사탕을 두 개를 받은 애가 울고 있어요. 그래서 되게 이상한 애다라고 생각하는 거거든요. 알고 보니까 사연이 있었던 거예요.

⏱ 49:37부모님이 수십 개 줄 것처럼 얘기했는데 실제 줄 때 두 개 준 겁니다. 그럼 얘는 어떻죠? 너무 짜증날 것 같지 않으세요? 자,이 말씀을 드리는 이유는요. 연준 의장에 새롭게 들어오잖아요. 그럼 그 연준 의장에 대한 기대가 되게 크지 않을까요? 그 기대만큼 과연 사탕을 줄 것인지 그걸 생각하지 않을까? 참고로 3분기에는 뭐가 있냐면 연준의 기준금리 인하 사이클 있죠? 이게 거의 마무리 단계에 들어오게 될 것 같아요. 연준은 2024년 9월부터 기준금리를 인하해 왔습니다.

⏱ 50:025.25%였던 기준금리를 인하하기 시작했습니다. 그래서 24년도에 100bp 인하했고 25년도에 75bp 인하했죠. 올해 50bp가 될지 얼마가 될지 모르겠지만 그 사이클이 끝나는 거는 9월이나 10월 정도에 끝나게 될 것 같아요. 그럼 잠깐만요. 앞뒤를 연결해 보죠. 2분기에는 기준금리 인하에 대한 기대가 되게 크다고 했잖아요. 3분기에 뭐라고 말씀드렸죠? 금리 인하의 사이클이 끝날 수도 있어요.이 말씀드렸죠. 그러면 기대하고 현실하고 조금 괴리가 생기는 거 아닐까요? 그럴 때는 금리하고 환율하고 출렁출렁하는 모습이 좀 나타날 수도 있지 않을까요?이 이 말씀을 드리는 이유는요. 어느 수풀에서 곰이 튀어나올지 어느 정도 좀 예측하고 가잖아요. 그럼 튀어나와도 덜 무섭지 않을까요? 그러면 연준 의장 바뀌고 9월에 금리 인하가 거의 마무리가 된다고 하면 그때쯤은 이런저런 영향을 많이 받는 변동성 사태가 일어날 거라는데 그래서요. 갖고 있어요. 빨리 치워요.

⏱ 50:52그럴 가능성을 염두에 두셔야 된다는 겁니다. 아, 그 염두에 두는게 어렵다니까요. 갖고 있어요. 빨리 팔아요. 아, 네. 마지막 이벤트가 하나 더 남아 있어요. 세 번째 이벤트가 11월 3일로 알고 있어요. 미국의 중간 선거가 있습니다. 올해 굉장히 중요한 이슈가 될 겁니다. 지금 트럼프 대통령 쪽에 분위기가 좋지가 않은 것 같아요. 특히 가장 큰 이슈가 뭐냐면 미국에선 지금 어포더빌리티(affordability)라는 이슈가 있고요. 어포더빌리티의 핵심은 그겁니다. 물가만 바라보는게 아니라 감당할 수 있는 구매력을 말하는 거거든요. 이건 두 개로 봐야 돼요. 첫 번째는 내가 얼마나 많은 소득이 있느냐. 이것도 되게 중요하고요. 얼마나 물가가 높은가.이 이 두 가지를 같이 바라보는 게 이 어포더빌리티의 핵심이 됩니다. 트럼프 대통령 입장에서는 지금 양극화된 사회예요. 부의 상당 부분은 상류층에 많이 쏠려 있지만 투표를 할 때 표는 어디에 많을까요?

⏱ 51:35서민층에 굉장히 많지 않을까요? 그러면 이 어포더빌리티를 바라볼 때 물가라든지 자산 가격이 너무 크게 올라서 불평등이 확대되는 것에 대해서 걱정을 하게 되지 않을까요? 그래서 첫 번째 쓰고 있는 액션이 뭐가 있냐면 작년 11월부터 중남미 4개국에서 커피라든지 코코아라든지 바나나 같은 것들 있죠? 수입하는 수입 관세를 제로로 낮췄어요. 트럼프는 관세맨인데 관세를 제로로 낮춘 거죠. 올해 초에는요. 이탈리아에서 파스타 수입하는 거를 제로로 낮춰요. 가구 수입 관세율을 제로로 낮춰요. 얼마 전에는요. 철강 관세 있죠. 요런 것에 대해서도 좀 고민을 하고 있고 반도체에 대해서 품목 관세 때리는 것에 대해서도 되게 머뭇머뭇하고 있어요. 물가가 올라가면은 서민 경제에는 되게 부담이 크지 않을까요? 그렇지 않아도 미국은 고물가고요. 여러분들 한번 생각해 보시면요. 바이든 행정부 시대 때 보면 성장률이 나쁘지 않았고요. 주가 나쁘지 않았거든요. 근데 뭐가 문제였죠? 물가가 높았죠. 그래서 24년 말에 트럼프한테 뺏겼지 않습니까? 그럼 이번 중간 선거를 앞두고 이 어포더빌리티에 대한 고민을 많이 하게 되지 않을까요?

⏱ 52:32그럼 이 어포더빌리티에 대한 고민은요. 앞쪽으로 돌아갑니다. 미중 간의 관세 전쟁을 더욱 격하게 할 수 있을까요? 아니면 조금 시간을 뒤로 미루고 싶을까요? 이게 첫 번째 질문이고요. 두 번째 질문은 연준은 마음껏 금리를 내릴 수 있을까요? 만약 그게 인플레이션을 자극하면 그래서 이 세 가지 이벤트가 다 독립적으로 존재하는 게 아니고요. 서로서로 다 맞물려 있는 것 같고 맨 끝에 중간 선거가 있죠. 그 앞에 굉장히 많은 빌드업의 과정이 될 거라고 봅니다. 자, 그러면 앞서서 살까 팔까 이거 말씀해 주셨잖아요. 제가 거기까지 말씀을 못 드리겠지만 올해 같은 경우는요. 이벤트들이 서로 맞물려 있잖아요. 편안함을 주는 시기가 별로 없을 거라고 생각을 합니다. 아이고. 무언가 하나가 계속해서 달려가고 무언가 하나가 계속해서 정체되어 있는 그런 시기가 아니라고 생각을 하고요. 요런 것들에 굉장히 빠른 변화가 나타날 거라고 봐요. 요럴 때는요.

⏱ 53:18오히려 생각보다 낭패를 볼 수 있다고 생각을 합니다. 그래서 이렇게 다양한 이벤트가 시장을 격렬하게 흔들 수 있을 때는요. 넓게 펼쳐가는게 그 어느 때보다도 중요한 상황이다. 예. 그렇게 조언해 드려 봅니다. 아. 아, 단장님 얘기는 듣고 있으면 참 아, 끄덕끄덕 하는데 말씀 끝나면 그래서 뭘 어떻게 하라는 거야라는 생각이 듭니다. 자꾸 이러실 거면 한 2, 3주 간격으로 출연하실래요? 그때그때 설명 좀 해 주시죠. 예. 알겠습니다.

⏱ 53:44예. 지금 말씀하시는 내용들이 전부 다 너무너무 일리 있는 얘기들이라고 생각하고 다 좋은데 그다음에 우리가 갖게 되는 어려움은 그것 같아요. 우리 자녀들은 그러면 어떻게 할 거냐? 뭐 내가 돈 몇 천억대 부자여서 딱 물려주고 말 것 같으면 그래도 괜찮다고 하겠지만 아니라면 미래에도 우리 아이들이 자기 자리에서 열심히 돈을 벌고 멋지게 일을 할 수 있게끔 교육을 시켜야 될 거 아니에요. 뭘 어떻게 키워야 돼요?

⏱ 54:08제가 강연을 하면 항상 이 질문이 결국은 나오더라고요. 우리 아이가 초등학교 다니는데 도대체 뭘 가르쳐 줘야 될까요? 그러면 제가 항상 생각을 하게 돼요. 지금 제가 여기서 꿈과 희망을 주고 빨리 도망갈 수도 있겠다. 예를 들어서 드론 조종사 되세요라고 얘기하고 저는 집에 가도 됩니다. 그 차마 그걸 못 하겠는 거예요. 제가 그 얘기는 무슨 얘기냐면 미래 예측은 정말 불가능합니다. 그리고 당연히 제가 10년 20년 후에 지금 초등학교 다니는 친구가 어떤 능력이 있어야지 인공지능 시대에 행복하게 잘 살 수 있을지 그걸 제가 예측할 수 있다면 아 뭐 제가 왜 이런 데서 지금 강연을 하겠어요. 대치동에 학원을 차리든가 뭐 그렇게 해서 떼돈을 벌 수 있겠죠. 그건 불가능합니다. 그 대신에 몇 가지 거시적인 이야기는 충분히 할 수 있을 것 같아요. 우선 첫 번째는 AI 시대에 뭐 교육이 변해야 되고 어쩌고저쩌고 얘기하면 또 어떤 분들이 그러시더라고요.

⏱ 54:55그럼 지금 우리 아이 뭐 국영수 학원 다니는 거 다 끊어야 될까요? 그럼 저는 하지 말라 그래요. 아니라 그럽니다. 학원은 계속 다니세요. 대한민국 사회는 현실적으로 다음 주 수요일 터미네이터가 등장해도 다음 주 화요일에 수능 시험을 볼 거예요. 우리는 그거는 그냥 인정하고 들어가야 되기 때문에 수능 시험이 무의미해지는 시점이 5년일지 10년일지 20년일지 아무도 예측하지 못한 상황에서 제가 수능 공부하지 마세요라는 건 그건 무책임한 것 같아요. 결국 우리가 투 트랙으로 갈 수밖에 없습니다. 기존 대한민국에서 성공에 필요한 교육은 계속 하세요. 단, 매우 똑똑하게 현명하게 하셔야 됩니다. 그건 뭐냐면 인간한테 가장 부족한 건 시간이에요. 수능이라는 제도는 여전히 있을 거기 때문에 어쩔 수 없이 나도 그걸 공부를 해야 되겠지만 거기에 반드시 필요한 거에는 집중하지만 저라면 그 외에 옆집 사람이 하기 때문에 우리 아이도 해야 되는 미투 스타일의 학원은 안 보낼 것 같아요.

⏱ 55:51피아노, 줄넘기, 태권도 이걸 왜 해야 될까요? 저도 누나가 한 명 있어요. 그래서 뭐 조카들도 있는데 뭐 맨날 가면 모차르트래요. 조카가요. 아니에요. 들어보면 걔는 그걸로 절대로 못 먹고 살 수 있는 애예요. 너무 못 쳐요. 여기에 투자하는 시간 대신에 그 친구가 뭔가 잘하는 게 분명히 있겠죠. 부모님들은 우선 자녀분들하고 냉철한 분석이 좀 필요합니다. 우리 아이가 정말 뭘 잘할까? 우리 아이는 아인슈타인이 아니다. 우리 아이는 모차르트가 아니라는 걸 우선 인정을 하시고 그걸 기반으로 미래를 준비하시는 솔직함 첫 번째고요. 두 번째는 최대한 빠르게 적응할 수 있는 적응 능력. 울트라 패스트 러닝(ultra-fast learning)이 필요합니다. 세상이 계속 변할 거기 때문에 계속 적응을 하는 능력.

⏱ 56:32세 번째는 미래 불확실성이 커진다라는 것은 뭘 하든 투자를 하든 창업을 하든 실패할 확률이 기하급속적으로 늘어날 수밖에 없어요. 실패는 상관이 없습니다. 실패하고 얼마나 빨리 회복하는지 그 리질리언스 회복 탄력성을 뭐 가르쳐 주는 것도 당연히 중요하겠죠. 그런데 이거는 뭐 메타인지적인 능력인 거고 진짜 중요한 능력도 몇 가지는 있고 우선 첫 번째 지금 항상 얘기하는 거는 안목. 왜냐하면 AI의 핵심은 아직까지는 인간이 지구의 주인이기 때문에 우리가 돈을 써야 됩니다.

⏱ 57:04물론 지난주에 보셨는지 모르겠지만 코인베이스에서 에이전트 월렛이라는 게 등장을 해 버렸잖아요. 그래서 에이전트가 돈을 쓸 수가 있어요. 그 암호화폐 지갑을 본인이 등록하고 열 수가 있어서 그래도 결과적으로 맨 마지막 선택은 사람이 할 거다 하면 AI가 예를 들어서 귀여운 고양이 그려줘. 그러면 귀여운 고양이 천 개를 그릴 수 있지만 그중에 가장 귀여운 고양이를 선택해야 되는 건 사람일 거예요. 이게 잘 팔릴 거다.

⏱ 57:32그런 안목은 정말 중요하고 그런데 안목은 하늘에서 떨어지는 건 절대로 아니에요. 안목은 경험과 경력과 내공을 통해서 보통 온다라고 합니다. 그래서 어쩔 수 없이 특정 분야에서 한 개 두 개 정도에서는 누구보다 깊은 도메인 지식과 내공이 반드시 필요하다라고 지금 얘기를 하고

⏱ 57:52그런데 우리가 누구보다 한 분야에서 많은 걸 이해하고 내공이 있으려면 여러분들 지금 초등학교 다니는 자녀분들이 있다면 공부에는 아마 관심이 대부분 없을 거예요. 공부에는 내공이 없지만 특정 장난감에 대해서는이 세상에 그 누구보다 많이 알 수도 있어요. 특정 연예인에 대해서 많이 알 수도 있고 특정 축구 선수에 대해서도 많이 알 수 있고 그 얘기는 뭐냐면 본인이 재밌어하고 관심이 있으면 인간은 혼자서도 깊은 내공을 사실 가질 수가 있습니다. 그래서 이런 관점에서 인공지능 시대 사회를 지금은 슈퍼스타 경제 사회라고 얘기를 해요. 그게 뭐냐면 사실 뭘 하는지는 그렇게 중요하지 않지만 뭘 하든지 거기서 상위 10%로 자라는 게 제일 중요하다. 단 상위 10%로만 할 수 있으면 혜택은 상상을 초월합니다. 왜냐?

⏱ 58:38글로벌로 우리가 활동을 할 수가 있기 때문에 그 얘기는 뭐냐면 대한민국에 있는 모든 초등학생들이 코딩을 배우고 AI 전문가가 될 수도 없지만 될 필요도 없고 그런 세상이 그렇게 아름답지도 않습니다. 남이 하는 걸 시키면 안 되네요. 맞습니다. 결과적으로 솔직한 토론 중에 하나는 그래서 뭘 하고 싶은데 어떻게 살고 싶은데 이런 진지한 대화가 우선 필연적으로 먼저 이루어지지 않을까 싶어요. 근데 뭘 하고 싶은데라고 물어봐서 애들이 어 엄마 나는 이걸 하고 싶어요. 그러면 쓸데없는 소리 하지 말고 공부해 이러잖아요. 그렇죠. 그런데 남을 모방해 가지고 남이 하는 걸 쫓아봤자 그 노동의 능력으로는 사실 먹고 살 수가 없다라는 거예요. 그게 문제인 거죠. 그게 예전 같았으면 남이 하는 거를 내가 얼추 쫓아가도 아주 잘 살지는 못했지만 따라갈 수는 있었어.

⏱ 59:23생존 정도는 할 수 있었는데 우리가 아까부터 얘기한게 노동과 소득이 분리되기 시작했다라는 것은 내가 나만의 어마어마한 능력이 있기 전에는 내가 전 세계에서 줄넘기를 제일 잘한다. 노래를 제일 잘한다. 접시를 제일 잘 닦는다. 그런 분들은 억만장자 될 거예요. 그리고 사실 이미 사회는 그렇게 가고 있는 거잖아요. 지금 우리가 대한민국 사회는 당연히 시장 경제고 자본주의죠. 시장 경제가 좋은 이유가 잘못 매칭이 되는 걸 최소화하는 시스템인 거잖아요. 전체주의나 공산주의에서는 탑다운으로 정해 주잖아요. 너는 감자 만들어. 너는 뭐 수건 만들어. 근데 안 되잖아요. 흥미롭게 우리가 사회하고 경제는 시장 경제로 가고 있는데 교육은 전체주의예요. 사실은 자녀분들의 미래도 시장주의로 결정을 해 줘야 될 텐데 사실 이걸 톱다운으로 다 정해지고 있죠. 이걸 해야 된다. 이걸 해야 된다. 그러다 보니까 자꾸만 마찰들이 생기고 있는 거죠.

⏱ 1:00:18딸을 키우고 있는 입장에서 이제 이런 얘기를 들을 때마다 그럼 뭘 해야 되나 하는 걱정을 하다가 또 동시에 그러면 돈이라도 안정적으로 벌게 해 주자라는 마음에 경제적으로 무슨 교육을 시켜야 될지 이게 또 걱정이 됩니다. 요즘은 근데 제 생각엔 크게 조언을 안 해 드려도 워낙에 다들 잘해 주시더라고요. 그러니까 저 어렸을 때야 뭐 주식하면 뭐 큰일 난다 이런 인식이 되게 컸는데 이제는 자녀들한테도 주식에 대해서도 많이 얘기하시고 요즘 중고등학생들도 뭐 아이 뭐 어제 주식 사왔던게 뭐 폭락했다 뭐 이런 얘기 자기들끼리 뭐 하고 그런데요. 근데 저는 이제 여러 가지 생각을 하고 있는 게 있는데 우리가 무언가 투자에 대한 공부를 하잖아요. 포트폴리오나 이런 거 공부해 가지고 어떻게 분산 투자하면 좋은지, 어떤 자산이 어떤 특성을 갖고 있는 게 좋은지 이제 이런 것들은 그 순간순간 한두 달 정도 공부를 하면 어느 정도 캐치업할 수 있는 게 있어요.

⏱ 1:01:01근데 이제 캐치업 할 수 없는 게 하나 있습니다. 기다림의 가치라는 건 캐치업을 하는 게 굉장히 어려워요. 예를 들어 제가 어떤 주식을 사서 5년 10년이 됐을 때 어느 정도의 밸류를 만들어 낼 수 있는가? 저는 자녀 세대 때부터 조금 어렸을 때부터 예를 들어 10년 정도 여러 가지를 좀 묻어두고 얘네들이 10년 후 15년 후에 어떤 변화를 줬는지를 자기들이 좀 느끼게 하면은이 기다림의 가치가 어느 정도 되는지 느낌을 많이 가져갈 거라고 생각을 해요. 혹시 여러분들 어렸을 때 쓰었던 일기 한번 읽어 보신 적 있으세요? 그 순간이 다 기억나지 않아요? 그리고 그 일기가 되게 많이 와닿아요. 지금 예를 들어 삼성전자를 사든 하이닉스를 사든 애플을 사든 금을 사서 담든 뭐 몇 가지를 담든지간에 소액일지라도 그런 걸 담아 놓고 얘네들이 5년 후, 10년 후, 15년 후, 20년 후에 어떻게 변해 가는지를 꾸준히 좀 볼 수 있다면 우리가 배우지 못하는 것들 있죠.

⏱ 1:01:49순간에 장기 투자했었을 때는 어떤 변화가 나타난다. 저는 그래서 좀 생각하는 게 결국에는 긴 호흡의 투자라는 관점 있잖아요. 그거를 어렸을 때부터 투자를 시작하는 시간이 10년, 15년 정도 있다면 그 기간 동안에 좀 자기 스스로 체득하는 기회를 만들어 주면 어떤가 요런 생각을 좀 하고 있습니다.

⏱ 1:02:07아, 네. 참 여러분들께서도이 두 분의 이야기를 들으면서 도대체 어떻게 살아가야 되는가, 우리 아이들을 어떻게 교육시켜야 되는가에 대해서 정말 많은 생각을 하실 것 같고요. 여러분들이 이렇게 초집중을 해 주시는 동안에 두 분께 이제 마지막 질문을 똑같은 질문을 드릴게요. 같이 대답해 주시면 됩니다. 도대체 평소에 어떻게 하시길래 이렇게 날카로운 감각을 계속 유지하시면서 세상의 정보를 이렇게 빠르게 받아들이고 있는 건가요? 저는 최대한 시간을 좀 효율적으로 쓰려고 노력을 하고 있어요. 우선 그래서 저는 주말에는 절대로 약속을 안 잡습니다. 주말에는 골프도 안 치고 결혼식장 안 가고 장례식장 안 가고 동창들도 안 만나고 아무 사회적인 활동을 안 하고 주말에는 공부를 해요. 근데 그 공부라는게 뭐 미적분 푸는 것이 아니고 다양한 소식들 업데이트 특히 AI 투자도 그렇고 AI도 그렇고 직접 해 보셔야 됩니다. 우리가 자전거 타는 거 어렸을 때 자전거는 책 읽고 배운게 아니잖아요.

⏱ 1:03:00그리고 자전거 교수의 강연을 듣고 한 것도 아니고 어쩔 수 없이 직접 타보고 열 번 넘어지고 열 번 무릎이 까져야지 자전거 타는 느낌이 나는 것 같이 지금 AI도 비슷한 것 같아요. 또 여러분들 우리는 구글이나 오픈AI 같이 파운데이션 모델을 만드는게 아니잖아요. 그런 모델들이 내 삶에 내 직장에 어떤 영향을 주는지를 예측하고 싶고 거기에 대한 느낌을 가지고 싶다면은 많이 해 보시고 제가 여러분들이라면 주말에 바이브 코딩 같은 거 한번 해 볼 것 같아요. 그래서 에이전틱 AI를 써서 나만의 앱을 한번 만들어 보고 그럼 이게 얼마나 어려운지 또는 얼마나 쉬운지에 대한 좀 직관이 생기지 않을까 싶어서 우선은 우리가 경험을 하고 예측하는 게 맞지 않을까 싶은데 이런 관점에서 보면 지금은 15세기 말이었었죠. 크리스토퍼 콜럼버스가 아메리카 신 대륙을 뭐 발견했잖아요.

⏱ 1:03:49당연히 이미 있었던 거지만 유럽 사람들 차원에서는 발견을 했는데 아메리카 신대륙이 발견되고 3년 후라고 지금 생각하시면 딱 좋을 것 같아요. 우리는 구대륙에 살고 있는 사람들이에요. 누군가가 어마어마한 걸 발견했대요. 그리고 거기서 엄청난 혜택을 얻을 수 있을 것 같아요. 그럼 두 가지 시나리오가 있잖아. 첫 번째는 구대륙에서 거기서 받을 수 있는 정보를 가지고 질문을 던지고 신대륙에 대해서 상상을 해 볼 수가 있습니다. 두 번째는 바로 다음 주에 신대륙으로 가는 배를 타고 우선 가서 그 동네를 보는 방법이 있겠죠. 누가 성공할까요? 100% 확신이 있는 게 후자가 성공할 확률이 훨씬 더 높을 것 같습니다. AI는 하나의 기술이 아니에요. AI는 하나의 새로운 문명이라고 생각하시는게 좋습니다. 기술은 우리가 원하지 않으면 안 써도 돼요. 그런데 문명은 우리가 빠져나올 수가 없습니다. 거기서.

⏱ 1:04:39그래서 AI를 시대정신, 차이트가이스트(Zeitgeist)라고 얘기를 하는데 어차피 우리가 거기서 빠져나올 수 없다면 그리고 앞으로 여러분 그리고 특히 여러분들의 자녀분들은 이제 AI와 같이 살 방법뿐이 없겠죠. 일단 관심은 가지셔야 되고 계속 팔로업을 좀 하시면 좋지 않을까 싶습니다. 음.

⏱ 1:04:55단장님은 어떻게 하세요? 저도 이제 말씀 길게 해 주시는 동안에 어, 무슨 얘기를 해야 되지? 고민을 좀 많이 했는데요. 저는 루틴을 하나하나 만들어 가는게 굉장히 중요하다라고 생각을 해요.이 루틴이라는 것을 정의할 때는 그걸 얼마나 오래 할 수 있는가 이것 같아요. 그리고 루틴이 확립이 되면 뭐가 생기냐면 그 루틴을 하지 않았을 때 몸에 죄의식이 생기는 느낌. 그 지금 대표적으로 루틴을 두 가지 정도만 간단히 말씀을 드리면 하루에 이제 경제 신문을 두 개 정도 읽으려고 하거든요. 그것은 지금 한 20년째 해 왔습니다. 그리고 두 번째는 하루에 그 읽은 경제 신문들하고 그 외에도 여러 가지 뉴스들이 있잖아요. 그 뉴스들을 보면서 제가 그 아이고 광고하는 거 아닙니다. 제가 페이스북에다가 글을 매일 써서 올리는게 있어요. 잘 보고 있습니다. 아, 예. 아, 감사합니다. 일주일에 한 네 번 정도 올리는데 그 네 번을 패턴을 좀 정해 놨어요.

⏱ 1:05:40평일에 올리는 글은 한 5,600자 정도, A4로 한두 장 정도 됩니다. 그리고 이제 주말에는요. A4로 네 장 정도를 올리려고 하고 있어요. 주말에는요. 토요일 동안 공부를 좀 더 많이 하는 거죠. 정보를 좀 더 받아들여서. 근데 이렇게 되더라고요. 굉장히 많은 데이터가 들어오잖아요. 제가 갖고 있는 기존의 루틴으로는 감당이 안 돼요. 너무 많아요. 뉴스가. 그리고 또 하나 이제 개인적으로 트럼프 대통령을 원망하는 게 너무 많은 뉴스를 만들어 줘서 되게 힘들어요. 그런데 이 많은 뉴스들이 나오잖아요. 뭘 봐야 되는지를 루틴이 생겨 있잖아요. 압박감도 생기는데 그중에서 무엇을 집중해서 봐야 되는지를 본능적으로 계속 찾아나가는 것 같아요. 그거는 루틴 속에서 만들어지는 능력이라고 보거든요. 그런데 그런 루틴들을 갖다가 계속 만들어 가지고 뉴스들을 소화하다 보니까 그 뉴스들을 가지고 제가 글을 썼잖아요. 제가 쓴 글은 기억이 나요.

⏱ 1:06:26그냥 들었던 1년 전 뉴스는 다 나가 버리는데, 썼던 것들은요 기억에 남아 있어요. 그리고 저는 되게 운이 좋은 게 이런 데서 여러분들하고도 대화를 나누지 않습니까? 혼자서 벽에 대고 얘기하면 너무 재미없잖아요. 이런데 나와가지고 막 제가 생각하는 것들을 얘기해요. 그럼 저는 읽었죠. 썼죠. 말하죠. 그럼 세 번 되새김된 거 아닌가요? 머리는 안 좋지만 세 번 되새기면 외워져요. 그럼 그게 이번 뉴스에 대한 오늘의 아카이브입니다. 그 오늘의 아카이브가 20년 쌓이면 어떻게 될까요? 쌓여 올라가게 되지 않을까요? 제가 금융 시장을 보는 뭐 특별한 능력이 있는 게 아니고 지금의 상황을 보면 과거에 어떤 때가 있었을까 그게 떠올라요. 아, 2011년도에 이런 일이 있었는데 이거하고 되게 비슷하네. 이렇게 딱 집어내거든요. 그러면은 그때의 뉴스들을 쭉 한번 기억하게 돼요. 요즘은 더 좋은 게 뭔지 아세요? 챗GPT님이죠.

⏱ 1:07:11그래서 2011년도에 무슨 뉴스가 있었는지 한번 알려 줘 하고 구체적으로 질문하잖아요. 11년도 8월에 왜 주가가 빠졌는지 정확히 알려 줘. 지금하고 비교해 봐. 이러잖아요. 그 꽤 많은 뉴스들을 쏟아낼 수 있고요. 과거에 그 아카이브가 남아 있으면 할루시네이션을 알아서 걸러 버립니다. 제가 보면서 이건 아니야. 이렇게 걸러낼 수가 있거든요. 그럼 그만큼 마켓을 갖다 분석할 때 장점이 조금은 더 생기는 것 같아요. 앞서도 이제 금융에 대한 말씀드릴 때 시간의 가치, 기다림의 가치라는 걸 말씀드렸죠. 그 기다림의 가치라는 걸 결국 무르익어야 되잖아요. 그러려면은 그게 10년이 될지 20년이 될지 30년이 될지 모르겠지만 에브리데이 좀 이렇게 자료를 보시고 스스로 이걸 갖다가 쌓아 나가는 아카이브를 만드는 과정을 루틴을 통해서 쌓아 나가시라는 것입니다. 예. 그렇게 말씀드립니다.

⏱ 1:07:55참 꾸준히 공부해 나가는게 정말 쉬운 일은 아닌데 그 꾸준히 공부해 나간 결과가 지금 양쪽에 이렇게 계시니까 안 할 수도 없겠다는 생각이 듭니다. 오늘 이렇게 해서 두 분께 저희가 준비한 내용은 이걸로 마무리하고요. 방청객 여러분들께 Q&A를 드리려고 했습니다. 근데 너무 많은 질문을 보내 주셨어요. 감사합니다. 아, 그래서 저희가 특히 두 분을 미리 선정을 했습니다. 그래서 두 분의 질문을 직접 들어 보겠습니다. 어디 계시죠? 첫 번째 분이. 안녕하세요. 안녕하세요. 네. 오늘 강연 일단 너무 감사드리고요. AI로 많은 거를 좀 테스트하려고 하는 디자이너입니다. 저는 강연 들으면서 뭐 항상 그렇지만 제가 뭘 했으면 좋겠다 이런 거를 되게 많이 지금 들은 것 같아요. 그래서 좀 질문드리고 싶은 거는 중장기적으로 봤을 때 한 10년 뒤에 미래를 준비하기 위해서 저희가 지금 당장 버려야 할 고정관념 같은 게 있다면 뭐가 있을지 여쭤보고 싶습니다.

⏱ 1:08:47버려야 될 거는 이건 뭐 AI 시대하고 좀 상관은 없는 것 같아요. 제가 어쩌다 보니깐 뭐 10살 때부터 한 15년을 유럽, 15년 미국, 그리고 또 몇 년 일본에서 살고 지구를 한 바퀴 돌고 개인적으로 결론은 나중에 우리가 죽을 때 나를 대신해서 죽는 사람은 없다. 이건 모든 책에도 항상 나오는 얘기잖아요. 결과적으로는 본인을 위해서 살고 저랑 아주 친한 프랑스 의사 선생님이 있었는데 그런 얘기를 하더라고요. 이제 의사다 보니까 사람들이 죽는 모습을 많이 봤는데 신기하게 죽을 때는 다 사람들이 똑같아지더라는 거예요. 본인이 뭐 국회의원도 봤고 유명한 영화배우도 봤고 노숙자도 봤는데 그렇게 다른 인생을 살았는데 결국은 다 똑같아지더라. 뭐냐? 다 똑같은 후회를 하더라는 거예요. 그리고 그게 세 가지 뿐이 없다라는 거예요. 내가 뭘 해서 후회하는 사람은 단 한 번도 본 적이 없고 뭘 안 해서 후회하는 건 다 하더라. 내가 왜 그걸 안 했을까? 내가 왜 거기를 안가 봤을까?

⏱ 1:09:42어디를 간 걸 후회하는 사람은 또 아무도 없대요. 세 번째는 왜 내가 좋아하는 사람한테 그 얘기를 안 했을까? 그래서 저는 그 얘기 듣고부터는 가능하면 남들한테 피해를 주지 않는다면 최대한 하고 싶은 건 다 하는 스타일이고 파산이 되기 전까지는 가고 싶은 데 다 가는 좀 스타일입니다. 그래서 이렇게 보면은 하고 싶은 걸 안 하는 거, 가보고 싶은 걸 안 하는 거, 안 가는 거 그걸 버리는게 좋지 않을까 싶습니다. 어디 가고 싶으세요? 저요? 네. 지금은 지금어 지금 집에 가고 싶어요. 사실 너무 힘들어 가지고. 알겠습니다. 자, 또 다른 분 질문 있으십니까? 아까 어디 계신다 그랬죠? 안녕하세요. 저는 21살 대학생 박주리입니다. 제가 이번에 경제 공부를 해 봤는데 경제 공부를 하면서 뉴스도 읽어보고 책도 읽어보고 직접 투자도 해 보았는데이 세 가지를 병행하기가 되게 저는 버겁더라고요. 그래서 저와 같이 20대 초년생이 경제 공부를 할 때이 세 가지 중에서 무엇을 중심으로 접근을 하는 게 현실적일지 궁금합니다.

⏱ 1:10:43제가 답변을 좀 간단히 드리려고 하는데요. 제가 마켓을 공부하기 시작한게 2003~2004년 그때부터 이제 시작을 했는데 그때 경제 신문을 읽는 거부터 시작했거든요. 5시간 반인가 걸렸는데 처음에 너무 고통스럽더라고요. 몇 개 읽지도 못했어요. 그리고 무슨 소린지 몰랐는데 근데 흥미로운게 그걸 갖다가 재미 없더라도 이겨내잖아요. 1년 정도 지나가면은 그것도 생산성이 향상이 됩니다. 그래서 읽는 시간이 되게 빨라지고요. 그다음에 두 번째는 뭐냐면 어떤 때는요. 어제 읽었었던게 오늘 또 나오는 느낌도 되게 있어요. 그리고 한 달 전에 봤던게 또 나올 때도 있고요. 트럼프 관세 얘기 있죠. 새롭게 들리세요? 아니면 예전에 있었던게 바뀌는 것 같으세요? 예전에 있는 거에 꼬리를 계속 붙여 나가지 않나요? 그러면 읽는데 걸리는 시간이 빨라져요. 그리고 내가 내 관점이 생기잖아요. 이상한 거는 걸러내는 것도 생기고요. 그 텍스트에 제가 익숙해지잖아요. 제가 읽고 싶은 것들 있죠?

⏱ 1:11:33그런 것들을 먼저 빠르게 읽게 됩니다. 그래서 무엇을 먼저 하는가라고 생각하시는 거보다는 말씀하셨던 세 가지가 다 너무 중요하거든요. 그래서 뭐는 하시고 뭐는 빼주세요. 이게 아니라 세 개를 병행하시는데요. 그 산을 넘잖아요. 그러면은 진행하시는 속도가요 되게 빨라집니다. 그게 숙련도가 높아지는 거고 그게 생산성을 끌어올리는 거거든요. 그 아까 말씀하셨던 세 가지도 저도 같이 하는 게 중요하다고 생각하는데 단 AI의 도움을 꼭 받으세요. 그럼 좀 쉬워집니까? 제가 학생이라면 이번 주말에 토요일, 일요일 날 4시간, 4시간, 총 8시간만 시간을 내서 바이브 코딩을 배우세요. 그러면 본인이 필요한 거 있잖아요. 나는 이런 분야에 관심 있는데 이런 뉴스 사이트 전 세계에 정말 말도 안 되게 쉬워요. 그거 그냥 말로 표현하시잖아요. 얘가 그 뉴스를 다 긁어 와서 매일 아침 8시에 내가 원하는 식으로 필터링을 한 다음에 내가 나한테만 필요한 정보만 모아서 보여 줘.

⏱ 1:12:27그리고 이걸 기반으로 투자 리포트를 작성해 줘. 이거 우선 코딩을 배우는 데는 한 서너 시간 정도 걸리는데 이걸 만드는 데는 30분이 안 걸려요. 그리고 그런 도구들이 너무 많이 있기 때문에 그리고 대부분 무료입니다. 사실 이런 도구들은 그니까 결과적으로 나만을 위한 AI를 만들 수 있다라는 거예요. AI를 기반으로. 그게 어떻게 보면 지금 바이브 코딩이 주는 어마어마한 경쟁력이고 나중에 모두가 그렇게 하면 또 경쟁력이 없겠지만 적어도 제가 국내에서 20대 분들하고 가끔 얘기해 보면 자신의 앱을 바이브 코딩으로 만들어 보신 분들은 100명에 한 명도 아직 안 되더라고요. 근데 꼭 한번 해 보셨으면 좋겠어요.

⏱ 1:13:04저는 이제 지금 우리 말씀하신 21살 학생분에게 이거 하나 분명히 말씀드릴 수 있어요. 저는 그 생각하는 거 진짜 멋있다고 생각해요. 왜냐하면 저는 그 생각 안 했고요. 그 당연히 그 나이 때 그렇게 보는게 어렵겠지만 계속 보시면 오건영이 되는 거고요. 안 보시면 한석준이 되는 거예요. 20년 지나도 계속 어려운 사람 되는 거예요. 그러니까 지금 당연히 어려우시겠지만 보는 거 전 진짜 멋지다고 생각합니다. 자, 그럼 오늘 이 시간 마무리하면서 이 지식인사이드 지식인 초대석 100회 특집으로 초대해주신 우리 두 분 어떠셨습니까, 우리 교수님?

⏱ 1:13:32네. 기대했었던 거보다 훨씬 재밌었습니다. 그렇습니까? 네. 네. 기대했었던 거보다 너무 이게 규모가 커져 버려서 처음엔 좀 놀랐지만 아 재밌었어요. 저도 많이 배웠습니다. 저기 상암 월드컵 경기장 갈 때까지 하시죠. 여기까지만 합시다. 거기 거기 2만 명인가 4만 명인가? 그렇죠. 갑시다 한번. 네. 단장님. 아, 예.

⏱ 1:13:50저는 질문들 주실 때마다 김대식 교수님 뒤에서 하는 게 되게 편안해요. 그냥 김대식 교수님 답변하시는 시간 동안에 막 뭐 머리를 엄청 굴렸거든요. 근데 진짜 저도 그 AI에 관해서는 10년 전부터 제 교수님 자료 많이 보면서 공부를 많이 했는데요. 오늘 앞에서 이렇게 직접 뵈니까 이런게 있죠. 신선한 자극이라는 거. 자기가 살아왔었던 이 루틴의 약점이 있어요. 이걸 계속 이어가고 싶어져요. 근데 터닝 포인트 계기가 필요한데 저는 오늘 교수님한테 계기를 좀 얻었습니다. 감사합니다. 왜냐하면 대부분은 저를 책으로만 알던 분들이 저를 직접 만나면 큰 실망을 대부분 하더라고요. 어 전 실물이 더 좋은 것 같습니다. 네. 네. 자, 오늘 두 분 이렇게 소감까지 들어봤습니다.

⏱ 1:14:30지식인 초대석을 100회 특집으로 100여 분의 구독자 여러분들과 함께했습니다. 여러분, 오늘 평일에 이렇게 귀한 시간 내서 참석해 주셔서 대단히 감사하고요. 오늘 여러분께서 보신이 장면이 영상으로 과연 어떻게 나갈지도 기대해 봐 주시기 바랍니다. 저희 지식인 초대석은 앞으로도 대한민국의 대가들을 모셔서 여러분들에게 도움이 되는 지식을 널리널리 재밌게 만들어 드리겠습니다. 지금까지 시청해 주셔서 감사하고요. 앞으로도 계속해서 사랑해 주시길 부탁드리겠습니다.

⏱ 1:14:56고맙습니다. 감사합니다. 끝내기 전에 저희 제작진에서 몰래 준비한 이벤트가 있습니다. 몰래요. 네. 사실 한석준 아나운서님 대본에는 저희가 몰래 빼뜨리고 준비한 코너가 있는데요. 어 마지막 장이 없더라고 지금. 네. 뭔데요? 1회부터 100회까지 빛내 주신 한석준 아나운서를 금 한 돈 뒤에 보이시는 것처럼 금 명함을 준비했습니다. 와 금이 금이 최고입니다. 아 우와 감사합니다.

⏱ 1:15:27저희가 금도 드렸으니까 소감 한 말씀 부탁드리고 어우 예 다행이네요. 노래시켰으면 큰일 날 뻔했는데. 네, 정말 감사합니다. 정말 감사하고요. 저는 지식인 초대석에 녹화하러 오는 시간이 되게 기대돼요. 왜냐하면 참 제가 몰랐던 많은 것들을 대가들 바로 앞에서 배울 수 있어서 늘 감사하고 기대되는 시간이고 또한 100회까지 이어져 오면서 사실 제가 제일 많이 성장했어요. 그래서 제가 덕 보는 시간이고 제가 성장하는 시간입니다. 그런데 이렇게 여러분께서 사랑해 주시니 더 감사하고요. 저희 지식인사이드 구독자가 350만 명을 돌파했어요. 아시죠? 감사합니다 여러분. 여러분들이 사랑하고 기대하시는 그 이상의 멋진 콘텐츠를 계속 만들기 위해서 최선의 노력을 다하겠습니다. 고맙습니다. 감사합니다. 고생했습니다. 축하합니다. 축하합니다. 금. 금 좋아. 금 좋아.