OpenAI가 ChatGPT를 출시한 지 2년도 채 되지 않았지만, 최근 들어 AI 기술이 한계에 부딪히고 있다는 징후들이 포착되고 있습니다. OpenAI는 최신 AI 모델인 ‘Orion’을 통해 GPT 시리즈를 넘어서며 성능을 크게 향상시키려 했으나, 그 성과는 기대에 미치지 못했습니다. Orion은 이전 모델보다 확실히 개선된 부분이 있지만, OpenAI가 예상한 ‘도약’에는 한계가 있다는 평가를 받고 있습니다. 이러한 상황은 AGI(Artificial General Intelligence, 인공지능 일반 지능) 개발이 당초 예상보다 더 많은 시간이 걸릴 수 있음을 시사하며, 이와 같은 소식은 기술 산업의 분위기에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
그렇다면 OpenAI만 이런 어려움을 겪고 있는 것일까요? 사실, OpenAI의 사례는 그다지 특이한 것이 아닙니다. 구글의 모기업 알파벳이 개발한 최신 AI 모델인 ‘Gemini’ 역시 내부 예상에 미치지 못하는 성과를 보였다고 알려졌습니다. 또한, OpenAI의 가장 큰 경쟁자로 꼽히는 AI 스타트업인 앤트로픽도 최신 모델인 ‘Claude 3.5 Opus’의 출시가 지연되고 있는 상황입니다. 이는 AI 기술 발전에 대한 높은 기대가 실제로 얼마나 어려운 도전인지를 여실히 보여주는 사례들입니다.
AI 기술의 한계와 버블 우려
AI 모델들이 성과를 내지 못하는 가장 큰 이유 중 하나는 훈련에 필요한 데이터의 부족입니다. 현재까지 다양한 AI 모델들이 위키백과, 소셜 미디어, 뉴스 사이트와 같은 방대한 데이터를 기반으로 훈련되었습니다. 그러나 이러한 자원들이 이미 상당히 소진된 상태이기 때문에, 더 이상 새로운 훈련 데이터를 확보하는 것이 어려운 상황입니다. AI 스타트업인 Hugging Face의 윤리학 책임자인 마가렛 미첼은 블룸버그와의 인터뷰에서 “AGI 버블이 조금씩 꺼지고 있다”고 언급하며, 훈련 데이터 확보의 어려움이 고급 AI 모델의 성능 저하를 가져올 수 있다고 경고했습니다.
이와 같은 기술적 한계는 AI 분야에 대한 기대를 현실로 만드는 데 있어 큰 장애물로 작용하고 있습니다. AI 전문가들 중 일부는 현재의 대형 언어 모델(LLM)들이 이미 효율적인 성능을 발휘할 수 있는 한계에 도달했다고 평가하며, 이들이 더 이상 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 방법이 제한적일 수 있다는 우려를 표하고 있습니다. 이러한 상황은 AI 분야에 대해 과도한 기대를 갖고 있는 투자자들에게 큰 충격을 줄 수 있으며, AI 관련 기업들의 주식 가격에도 영향을 미칠 수 있습니다.
Nvidia의 위험성
AI 기술의 발전이 예상보다 더디게 진행될 경우, Nvidia와 같은 하드웨어 공급 업체들도 그 영향을 받을 수 있습니다. Nvidia는 AI 모델 훈련에 필수적인 그래픽 처리 장치(GPU)를 공급하는 세계적인 기업입니다. AI 모델들이 더 발전하고 상용화됨에 따라, Nvidia의 GPU 수요는 급증했으며, 특히 ChatGPT와 같은 모델을 훈련하는 데 필요한 하드웨어로서 큰 역할을 해왔습니다. 그동안 Nvidia는 클라우드 인프라 회사, 자율주행차 기업인 테슬라, 그리고 수많은 AI 스타트업들로부터 엄청난 수의 GPU 주문을 받아왔습니다. 이로 인해 Nvidia는 AI 붐에 힘입어 급격한 성장을 경험했습니다.
하지만 Nvidia의 미래는 장기적으로 불확실할 수 있습니다. 현재까지 AI 기술의 가장 큰 특징 중 하나는 아직 실용적인 “킬러 앱(Killer App)”이 없다는 점입니다. 생성적 AI는 놀라운 가능성을 보여주지만, 여전히 사용 사례가 명확하지 않거나 그 활용 방법이 확실하지 않은 경우가 많습니다. 또한, AI 모델이 아직 실수하는 경우가 빈번하게 발생하고 있다는 점에서 실용화의 과정은 더디게 진행되고 있습니다. 이러한 문제점들은 결국 Nvidia의 GPU 수요에도 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, AI 기술이 예상보다 더딘 발전을 보인다면, 클라우드 인프라 회사들이나 자율주행차 기업들이 GPU를 대량으로 구매하지 않게 될 수 있으며, 이는 Nvidia의 매출 감소로 이어질 가능성이 있습니다.
생성적 AI의 현황과 매출 기대감
AI 기술에 대한 과도한 기대감은 실제 매출 실적과 맞지 않는 경우가 많습니다. 예를 들어, 벤처 캐피털 회사인 세쿼이아 캐피털의 다비드 칸 파트너는 올해 6월, AI 산업의 수익 기대치가 6000억 달러에 달할 것으로 예상되었지만, OpenAI의 매출은 예상보다 훨씬 낮은 37억 달러에 그칠 것이라고 경고했습니다. OpenAI는 2025년까지 116억 달러의 매출을 목표로 하고 있지만, 이 목표가 실제로 실현될 수 있을지는 여전히 미지수입니다. 이에 따라, AI 산업에 대한 과도한 투자와 기대가 결국 주식 시장에 부담을 줄 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다.
또한, 기술 기업들이 AI 기술에 수십억 달러를 투자하고 있지만, 최종 소비자들의 반응은 여전히 미온적이라는 점도 문제로 지적됩니다. 예를 들어, 생성적 AI 기술은 현재 실수나 오류가 발생할 확률이 높고, 그 활용 분야가 아직 명확하게 정의되지 않았기 때문에, 기업들이 예상한 만큼의 수익을 올리지 못할 가능성이 큽니다. 이러한 상황에서 주식 시장에서는 AI 기술의 발전 속도가 예상보다 늦어질 것이라는 전망이 나오고 있으며, 이는 Nvidia와 같은 AI 관련 기업들의 주가에 악영향을 미칠 수 있습니다.
Nvidia와 AI 동료들의 미래
그럼에도 불구하고, Nvidia의 주식은 여전히 높은 가치를 유지하고 있으며, 대부분의 투자자들은 AI 기술이 계속해서 발전할 것으로 보고 있습니다. Nvidia는 3분기 실적 발표를 앞두고 있으며, 전문가들은 이번 실적 발표에서 또 다른 성과를 기대하고 있습니다. Nvidia는 최근 몇 년간 급격한 성장을 기록했으며, 전문가들은 이번 분기 매출이 82% 성장한 329억 달러에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 그럼에도 불구하고, Nvidia가 직면한 도전은 여전히 존재합니다. AI 기술의 발전이 예상보다 더디게 진행될 경우, Nvidia를 비롯한 AI 관련 기업들의 주식은 일정 기간 후에 조정될 가능성이 존재합니다.
결론
AI 기술은 여전히 혁신적인 가능성을 지니고 있지만, 현재의 기술적 한계와 훈련 데이터의 부족은 성능 향상의 큰 장애물로 작용하고 있습니다. OpenAI의 Orion 모델이 예상보다 부족한 성과를 보였고, 경쟁사들 역시 비슷한 어려움을 겪고 있는 상황에서 AI 기술에 대한 과도한 기대가 현실과 맞지 않는 경우가 많다는 점은 중요한 시사점을 제공합니다. Nvidia와 같은 하드웨어 공급 업체들은 이러한 AI 기술 발전의 속도에 따라 영향을 받을 수 있으며, AI 관련 주식들이 과대 평가된 상태일 수 있다는 경고가 계속해서 제기되고 있습니다.
그러나 AI 기술의 발전 가능성은 여전히 크고, LLM(대형 언어 모델) 외에도 다양한 기술 발전이 이루어지고 있습니다. Nvidia와 AI 관련 기업들이 직면한 현재의 도전은 일시적인 문제일 수 있으며, 앞으로도 AI 기술의 혁신은 계속될 것으로 예상됩니다.
