Cleo Abram 

샘 올트먼이 말하는 2030년, ‘1인 유니콘’의 시대

최근 한 공개 대담에서 샘 올트먼(OpenAI CEO)은 “5년 뒤, 지금 대학을 졸업하는 22살들은 인류 역사상 가장 운 좋은 세대가 될 것”이라고 단언했다. AI가 초입 단계임에도 이미 일과 산업 구조를 뒤흔들고 있고, 2030년 전후에는 ‘한 사람이 혼자서 유니콘 기업(기업가치 10억 달러 이상)을 만드는 시대’가 열릴 수 있다는 전망이다.

젊은 세대에게는 ‘최악’이 아니라 ‘최고의 타이밍’

사회자가 먼저 던진 질문은 어둡다. “5년 안에 초급 화이트칼라 일자리의 절반이 AI로 대체될 수 있다는데, 그럼 우리 같은 대학 졸업생의 미래는 어떻게 되느냐”는 것이다.

올트먼은 일단 “일부 직종이 완전히 사라지는 건 맞다”고 인정한다. 다만 그는 가장 큰 피해자는 20대가 아니라 60대라고 말한다. 이미 커리어를 쌓은 62세 노동자가 정치인들이 말하는 ‘재교육·리스킬링’을 다시 하고 싶어 할 가능성은 낮기 때문이다.

반대로 22세라면 다르다. 올트먼은 “지금 22살로 졸업한다면, 나는 내가 인류 역사상 가장 운 좋은 아이라고 느꼈을 것”이라고 말한다. AI 도구를 활용해 과거에는 수백 명의 팀이 필요했던 일을 한 사람이 해낼 수 있고, 그 결과 1인 회사가 10억 달러 이상의 가치를 가진 ‘1인 유니콘’으로 성장하는 것도 이제는 상상 속이 아니라 현실적인 시나리오라는 것이다. 핵심은 “이 도구들을 얼마나 잘 배우고, 얼마나 좋은 아이디어를 내느냐”에 달려 있다고 그는 강조한다.

Cleo Abram 

10년 후는 ‘상상 불가능한 세계’

올트먼은 10년이라는 시간 단위 자체가 과거와 전혀 다르다고 본다. “지금의 변화 속도를 10년만 더 곱해 보면, 우리가 상상하기 힘든 지점에 도달할 것”이라는 설명이다.

10년 전을 떠올려 보면, 지금 우리가 쓰는 AI와 같은 기술 환경을 제대로 예측한 사람은 거의 없었다. 마찬가지로 10년 뒤인 2035년에는 대학 졸업생이 “우주선을 타고 태양계 탐사를 떠나는 전혀 새로운 직업”을 갖고 있을 수도 있다. 그때의 젊은이들은 오히려 “우리가 이런 지루하고 오래된 일을 했던 세대”를 안쓰럽게 바라볼 것이라는 상상도 덧붙였다.

그렇기에 그는 10년 대신 5년, 즉 2030년을 질문의 기준점으로 잡자고 제안한다. 그 5년 안에 이미 ‘일의 세계’가 완전히 다른 모습으로 바뀌기 시작할 것이라는 전제다.

AI를 결정짓는 네 가지 축: 컴퓨트·데이터·알고리즘·제품

사회자는 AI 발전을 가로막는 세 가지 한계로 컴퓨트(연산 자원), 데이터, 알고리즘을 꼽는다. 올트먼은 여기에 하나를 더 보탠다. “네 번째는 실제 제품을 어떻게 만드느냐”다.

과학적·기술적인 진보가 있어도, 이것이 사람들의 손에 쥐어져 실제 제품과 서비스로 구현되지 않으면 사회와 함께 ‘공진화’할 수 없다는 것이다. 그래서 그는 컴퓨트, 데이터, 알고리즘, 제품이라는 네 가지 축을 동시에 봐야 한다고 설명한다.

“인류 최대 인프라 프로젝트”가 된 컴퓨트 전쟁

그가 가장 먼저 꼽은 것은 컴퓨트다. 올트먼은 지금 벌어지고 있는 AI 인프라 확장을 “내가 본 것 중 가장 큰 인프라 프로젝트이자, 인류 역사상 가장 비싼 인프라가 될 수도 있다”고 표현했다.

반도체 칩과 메모리, 네트워크 장비를 만들고, 이들을 서버랙에 꽂아 초대형 데이터센터를 짓고, 그 데이터센터에 필요한 막대한 전력을 공급하는 전 과정을 하나의 ‘공급망’으로 본다. 현재는 이 과정이 여전히 일종의 수공예(?)처럼 개별 프로젝트 단위로 진행되고 있고, 이를 훨씬 더 자동화·표준화하는 것이 과제라고 설명한다.

특히 가장 큰 제약은 ‘에너지’다. “기가와트(10억 와트) 규모의 데이터센터를 돌리려면 전력이 필요한데, 당장 효율적인 전력을 구할 수 있는 곳을 찾는 것 자체가 정말 어렵다”고 말한다. 여기에 GPU 같은 연산용 칩과 메모리 공급, 서버 제작, 공사 허가, 건설 인력 등 현실적인 제약이 줄줄이 따라온다.

그래서 올트먼이 앞으로 자신의 시간의 상당 부분을 ‘초대형 컴퓨트 인프라를 어떻게 구축할 것인가’에 쏟을 것이라고 예고한다. 목표는 수백만 개의 GPU에서 수천만, 수억 개의 GPU로 규모를 키우고, 궁극적으로는 사실상 ‘돈을 붓기만 하면 완제품 데이터센터가 나오는’ 수준의 자동화된 공장 시스템을 만드는 것이다.

데이터: “이제는 데이터셋에 없는 것을 배워야 한다”

두 번째 축은 데이터다. 올트먼은 “예전에는 물리학 교과서를 더 먹이면 모델이 물리를 더 잘하게 되는 식이었지만, 지금은 GPT-5 같은 모델이 교과서 수준의 물리는 이미 충분히 이해하고 있다”고 말한다.

그래서 이제는 단순히 인터넷·교과서 데이터를 더 모아 주입하는 방식의 한계에 다다랐다고 본다. 대신 그는 사용자들이 점점 더 어렵고 복잡한 과제를 던져 주는 것,  모델이 스스로 생성한 ‘합성 데이터(synthetic data)’를 활용하는 것을 중요한 방향으로 꼽는다.

하지만 그마저도 과도기에 불과하다. 궁극적으로는 “아직 어떤 데이터셋에도 존재하지 않는 새로운 것들을 모델이 스스로 발견해야 하는 단계”가 온다는 것이다. 인간이 가설을 세우고, 실험하고, 그 결과를 학습해 새로운 지식을 만들어내듯, AI도 그런 식으로 ‘발견하는 법’을 배워야 한다는 설명이다.

알고리즘 혁신: 노트북에서 ‘고급 모델’이 돌기까지

세 번째는 알고리즘 설계다. 올트먼은 “우리가 가장 잘하는 일은 반복적인 대규모 알고리즘 연구 성과를 내는 문화”라고 회사를 평가한다. GPT 시리즈의 패러다임, 그리고 최근의 ‘추론(reasoning) 패러다임’도 그렇게 나왔고, 지금도 새로운 접근들을 연구 중이라고 귀띔한다.

흥미로운 예로 그는 오픈소스 모델 ‘GPT-OSS’를 언급했다. GPT-OSS는 OpenAI의 고급 모델인 o4 Mini와 비슷한 수준의 지능을 갖고 있으면서도, 노트북에서 로컬로 돌릴 수 있는 작은 모델이라고 소개한다. 몇 년 전만 해도 “그 정도 지능의 모델이 노트북 위에서 돌아가는 미래는 아주 먼 훗날”이라고 생각했는데, 알고리즘 효율 개선 덕분에 훨씬 빠르게 도달했다는 것이다.

이처럼 알고리즘 혁신만으로도 여러 자릿수(orders of magnitude)의 효율 향상이 가능하고, 이는 곧 이용자들이 접하게 되는 실제 경험의 비약적인 개선으로 이어진다고 올트먼은 강조한다.

2030년, ‘AI를 쓰는 한 사람’이 만들어내는 세계

올트먼이 던진 메시지는 단순하다. 일부 일자리는 정말로 사라질 것이다. 그러나 젊은 세대에게는, 그 공백이 곧 ‘새로운 것을 만드는 자리’로 열린다.  AI 도구를 잘 다루는 한 사람은, 과거에 수백 명이 필요했던 규모의 일을 해낼 수 있다.

그가 말하는 2030년의 ‘1인 유니콘 시대’는 거창한 구호라기보다, 이미 시작된 현실의 연장선이다. 컴퓨트, 데이터, 알고리즘, 제품이라는 네 축이 빠르게 진화하는 가운데, 남은 질문은 “누가 이 도구를 가장 잘 이해하고, 가장 흥미로운 문제를 붙잡느냐”에 가깝다.

올트먼이 22살 청년들에게 한 조언은 그래서 더 직접적이다. “AI가 당신 자리를 빼앗을까 두려워하기보다는, 그 AI를 이용해서 아무도 생각 못 한 일을 해보라.” 2030년의 노동시장과 산업은 그렇게, ‘도구를 가진 한 사람’이 상상력과 실행력으로 얼마나 멀리 갈 수 있는가에 의해 재편되고 있다.