AI 플라이휠의 역설: 컴퓨팅 과잉 논란 속 OpenAI의 선택

시장이 GPU 과잉을 경고하는 지금, OpenAI가 공식 계정을 통해 “더 많은 컴퓨팅이 필요하다”고 선언했습니다.

OpenAI의 최근 발표

“컴퓨팅이 첫 이미지 생성 출시를 가능하게 했고, 이후 3주간 주간 활성 사용자 32% 증가를 이끌었습니다. 더 많은 것이 준비되어 있고… 더 많은 컴퓨팅이 필요합니다.”

분석가들이 업계가 이미 과잉 투자했는지 의문을 제기하는 시점에 나온 대담한 선언입니다.

아마존 플라이휠을 닮아가는 AI 산업

더 많은 컴퓨팅은 더 나은 모델로, 더 나은 모델은 더 많은 사용자로, 더 많은 사용자는 더 많은 수익으로, 더 많은 수익은 다시 컴퓨팅 투자로 이어집니다.

선순환 구조는 명확합니다. 문제는 타이밍입니다.

아마존은 수십 년 전 이커머스 인프라로 이 논리를 증명했습니다. 이제 같은 구조적 역학이 AI에서 벌어지고 있습니다. 다만 세계가 한 번도 본 적 없는 속도와 자본 규모로요.

시장의 우려와 현실 사이

현재 인프라 과잉, Capex 과잉에 대한 경고가 쏟아지고 있습니다. 하지만 본질적 질문은 이것입니다: “미래의 기대치를 얼마나 현재로 당길 수 있는가?”

인류의 탐욕은 항상 기술 발전보다 빨랐습니다. 그리고 그 간극이 거품을 만들어왔죠.

역사상 모든 기술 사이클에는 투자가 단기 수요를 초과하는 순간이 있었습니다. 살아남은 것은 기저의 효용이 실재했던 것들입니다. AI에 대한 질문은 과잉 투자 여부가 아닙니다. 구축 중인 인프라를 정당화할 유스케이스가 있느냐는 것입니다.

정작 중요한 건 다른 곳에 있습니다

요즘 모델들은 놀라운 속도로 발전하고 있습니다. 학습 주기는 짧아지고, 벤치마크 점수는 계속 오르고 있습니다.

그런데 역설적이게도, 프롬프팅의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

• AI 성능 지표: 최상위 수준의 질의응답으로 측정
• 실제 사용자 질문: 그 수준에 한참 못 미침
• 결과: 성능은 올라가는데 활용도는 제자리

이것이 AI 플라이휠의 핵심 역설입니다. 컴퓨팅에 수십억을 쏟아부어 모델 성능을 비약적으로 끌어올릴 수 있습니다. 하지만 사용자가 자신이 원하는 것을 효과적으로 전달하지 못한다면, 그 모든 파워는 과소 활용됩니다.

승자는 이 간극을 줄이는 자

바이브 코딩이 보여준 것처럼, 인간의 의도와 AI 역량 사이의 인터페이스가 매끄러워질 때 채택은 폭발합니다.

PPT든, 콘텐츠 제작이든, 데이터 분석이든 마찬가지입니다. AI가 이론적으로는 도울 수 있지만 실제로는 답답함을 주는 모든 영역에 같은 원리가 적용됩니다.

컴퓨팅 파워의 싸움이 아닙니다. 사용자 경험의 싸움입니다. 그리고 UX 전쟁에서 승리해야만 컴퓨팅 군비 경쟁을 지속할 수 있습니다.

AI가 할 수 있는 것과 사용자가 실제로 얻는 것 사이의 간극을 좁히는 데 투자하는 기업이 플라이휠의 다음 회전을 정당화할 기업이 될 것입니다.