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[모집] 2026. 5월 교보문고 VORA 서평단 : 찬란한 계절, 서평단과 함께할 6권의 도서(60명)

L!ah — Wed, 13 May 2026 18:02:23 +0900

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[모집] 2026. 5월 교보문고 VORA 서평단 : 찬란한 계절, 서평단과 함께할 6권의 도서(60명)

2026. 5월 교보문고 보라서평단 모집 공지 신록이 짙어지는 5월, 우리의 마음도 더 넓은 세상을 향해 잎을 틔울 시간! 눈부신 햇살 아래, 오직 우리 보라지앵...

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2026. 5월 교보문고 보라서평단 모집 공지

신록이 짙어지는 5월, 우리의 마음도 더 넓은 세상을 향해 잎을 틔울 시간!

눈부신 햇살 아래, 오직 우리 보라지앵만의 시선으로 기록될

특별한 이야기를 기다립니다.

가슴 시린 고전의 재해석부터 내 몸을 깨우는 루틴, 그리고 제주로 떠나는 설레는 여정까지.

이번 달 VORA가 엄선한 보라서평단 6권의 도서는

우리 보라지앵의 5월을 더욱 선명하고 풍성하게 채워줄 것이라 기대합니다

보라지앵의 기록으로 완성해 줄 총 60분의 보라서평단을 모십니다.

지금, 당신의 안목이 머무는 책을 선택해 보세요!

5월 보라서평단 신청 방법-간단 소개

1️⃣ 보라서평단 모집소식 공유하기 :개인 SNS공유

2️⃣보라카페 해당게시판에 ‍♀️보라서평단 신청글 작성

3️⃣본 공지 하단에 "『도서명』+신청 완료" 댓글 남겨기

*1️⃣~3️⃣번까지 작성하면 신청 완료입니다.

* 하단에서 꼭!! 세부 신청방법을 확인하세요~.

5월 보라서평단 도서 (6권 / 각 10명 선발)

2026년 [5월 보라서평단 모집]

'26. 5월 보라서평단 신청 안내

모집 인원: 도서별 각 10명, 총 60명

신청 기간: ~ 5월 24일(일)까지

선정자 발표: 5월 26일, 카페 공지 확인!

* 당첨자 도서 수령지 당첨자 발표 후 기한 내 정보 미 입력 시 당첨이 자동 취소됩니다.

*보라서평단으로 일정과 미션을 준수하며 서평을 등록하실 분만 지원해 주세요 :)

보라서평단 신청 상세 안내

1️⃣ 보라서평단 모집소식 공유하기: 본 모집 공지를 개인 SNS에 스크랩(공유) 해 주세요.

2️⃣ ‍♀️보라서평단 신청(참여) 게시판에 [서평단신청] 말머리로 신청글 작성

(제목: 『도서명』신청) ： 공유 링크와 + 기대평 작성

3️⃣ 댓글 달기: 본 공지 하단에 "『도서명』+신청 완료" 댓글을 남겨주세요.

*1️⃣~3️⃣번까지 작성하면 신청 완료입니다.

보라서평단 선정 확률 UP!

- 꼼꼼하게 신청 가이드를 준수, 참여해 주신 분 당첨 ＵＰ

‍♀️보라서평단 신청(참여) 게시글 작성 시 환경설정에 복사, 저장 허용 항목 설정해 주세요.

보라서평단 활동 미션

① 도서 수령 인증 도서 수령 후 1주일 이내 인증

② 기한 내 서평 등록: 수령 후 2주 이내 (VORA 카페 + 개인 SNS(전체 공개) + 교보문고 클로버리뷰)

활동 혜택: 우수 서평자에게 교보문고 도서상품권 증정

참고:

서평단 활동은 단순 독서뿐만 아니라, 책을 널리 알리는 광고와 홍보의 역할도 포함됩니다.

비공개 계정으로는 서평단 활동을 함께 진행하기 어려운 점 양해 부탁드립니다. 공개 계정을 통해 더 많은 독자들과 소통해 주세요!

* 서평단 취지에 맞지 않는 성의 없는 리뷰/서평, 미션이 완료되지 않을 시 앞으로 계속 진행될 서평단 선정 제외 사유가 됩니다.

* 보라서평단으로 일정과 미션을 준수하며, 서평을 등록하실 분만 지원해 주세요~.

5월 보라서평단 모집 도서 (6권)

1️⃣ [소설] 『영영이별 영이별』 – 김별아 | 해냄출판

왕위를 빼앗기고 유배지로 쫓겨 간 단종과 비운의 왕비 정순왕후,

열여덟의 어린 나이에 단종과 헤어져 82세로 생을 마감할 때까지,

예순다섯 해를 홀로 견뎌낸

단종 비 정순왕후가 고백하는 두 해 남짓의 사랑

사랑을 잃고 힘을 얻기에 실패한 왕비와 공주들,

주어진 삶을 견뎌야 했던 양반가의 여인들,

자신과 함께 울어준 저잣거리의 이름 없는 아낙들까지 기록에 담기지 못한 이야기

단 한 번의 이별이 영원한 그리움이 되기까지 얼마나 많은 눈물이 필요할까요.

저승으로 떠나기 전 49일 동안 그녀의 혼백이 들려주는 이야기

칼끝을 걷듯 살아온 인생, 끝내 살아내리라!

왕비에서 평민으로, 날품팔이꾼, 걸인, 비구니까지

피와 탐욕으로 점철된 역사의 소용돌이 속에서 지켜낸 은애(恩愛)의 기억

『영영이별 영이별』을 만나보세요.

'영영이별 영이별'과 함께 하고 싶은 보라지앵

상실과 그리움의 정서를 깊게 느끼고 싶은 분:

단 한 번의 만남 이후 평생을 그리움으로 채워야 했던 애절한 서사를 통해,

슬픔을 승화시키는 문학적 경험을 원하는 분

유려한 역사 소설의 문체를 즐기는 분:

김별아 작가 특유의 고전적이면서도 세련된 문장력을 통해 조선 시대의 공기를 생생하게 느껴보고 싶은 분

2️⃣ [자기계발/건강] 『김민식의 내 몸을 바꾸는 평생 루틴』 – 김민식 | 중앙북스

"100세 시대, 몸이 받쳐줘야 삶이 즐겁습니다"

김민식 PD가 제안하는 '지속 가능한 행복'을 위한 몸과 마음의 혁명."

바쁜 일상 속에서 우리는 언제나 정신력을 앞세워 몸을 혹사하곤 합니다.

하지만 50대에 마주한 건강검진의 적신호는 '의지'가 아닌 '루틴'의 중요성을 일깨워 줍니다.

백 권이 넘는 건강서를 섭렵하고 직접 몸으로 증명해 낸 김민식 피디가

비용 들이지 않고 노화 속도를 늦추는 현실적인 비결을 제안합니다.

식단, 운동, 수면, 놀이, 그리고 삶을 마무리하는 태도까지

다섯 가지 축으로 구성된 이 루틴들은

거창한 결심 없이도 오늘 당장 시작할 수 있습니다.

활력 있는 100세 시대를 꿈꾸는 분들이라면,

나쁜 습관을 이겨낼 단단한 일상의 기술을 이 책에서 발견해 보시기 바랍니다.

『김민식의 내 몸을 바꾸는 평생 루틴』과 함께하고 싶은 보라지앵

100세 시대를 맞아 막연한 걱정 대신, 지금 당장 실천할 수 있는 과학적이고 현실적인 건강 관리법이 궁금한 분

작심삼일로 끝나는 거창한 계획이 아니라, 식단부터 수면까지 삶의 질을 높이는 작은 루틴의 힘을 믿는 분

시련을 긍정적인 루틴으로 극복해 낸 저자의 생생한 경험담을 통해, 몸과 마음의 활력을 되찾고 싶은 분다.

3️⃣ [경제/경영] 『누구나 혼자 서는 순간이 온다』 – 김나이 | 북스톤

회사 인간에서 1인 기업으로

"회사의 울타리를 넘어, 나만의 가치로 살아남는 법"

직장인이라면 누구나 한 번쯤 '회사가 더 이상 내 미래를 책임져주지 않는다'는 서늘한 예감을 마주합니다.

커리어 액셀러레이터 김나이 작가는 자의든 타의든 결국 모두가 홀로 서야 하는 순간이 온다고 말합니다.

이 책은 막연한 불안을 확신으로 바꾸기 위해 지금 당장 시작할 수 있는 독립의 조건들을 차근차근 짚어줍니다.

거창한 사업 계획서가 없어도 시장의 반응을 확인하는 법,

내 일에 고유한 이름을 붙이고 제값을 받는 협상의 기술까지

1인 기업으로 생존하기 위한 실전 노하우가 가득!!

회사 안에서 미리 나만의 무기를 제련하고 싶은 분들에게 이 책은 든든한 커리어 길잡이가 되어줄 것입니다.

미래의 커리어를 고민하는 직장인:

나만의 고유한 전문성을 찾고 싶은 분:

1인 기업이나 프리랜서를 꿈꾸는 분:

실제 시장에서 자신의 가치를 증명하고 수익화하는 구체적인 방법론과

마인드셋을 배우고 싶은 분들께 권합니다.

4️⃣ [여행/가이드] 『에이든 제주여행 가이드북(2026-2027)』 – 이정기 | 타블라라사

2021년 초판 이후 5년 만에 ‘개정증보 2판’으로 업그레이드되어 돌아왔어요.

제주에서의 역대 한국 관광 100선,

최신 방문객 트렌드 등의 관광 통계,

SNS 및 미디어 노출 빈도, 문화 관광 홍보 자료,

저평가된 숨은 여행지들에 대한 수많은 여행객들의 리뷰를 모두 통합 분석해

1차로 3,000개의 여행지와 맛집 카페 등을 선정하였고.

그중 “잠시 위안이 되며 행복해지는 장소“라는

에이든만의 기준으로 최종 여행지와 맛집 카페 등 1,700개가량을 담았습니다.

"제주는 당신을 기다리고 있습니다. "

5️⃣ [영미소설/문학] 『눈알이 제일 맛있단다』 – 모니카 김 | 다산책방

"금기를 씹어 삼키는 도발적인 문장, 영미 문단을 뒤흔든 K-호러"

"엄마는 항상 눈알이 제일 맛있는 부위라고 말했다." 충격적인 첫 문장으로 시작되는 이 소설은

한국계 이민자 가정의 장녀가 마주하는 억압과 욕망을 기괴하고도 매혹적으로 그려냅니다.

생선 눈알을 먹으면 복이 온다는 미신이 집착으로 변해가는 과정

브램 스토커상 수상에 빛나는 이 작품은 공포와 분노, 그리고 기묘한 해방감을 동시에 선사합니다.

한 입 베어 물면 멈출 수 없는 금단의 열매처럼,

당신의 오감을 자극할 가장 강렬한 장르 문학의 탄생을 경험해 보세요.

도발적인 소재와 호러적 상상력을 통해 신선한 충격을 경험하고 싶은 장르 문학 팬들에게 추천합니다.

묵직한 주제를 장르라는 형식을 빌려 날카롭게 파헤친 사회적 메시지가 담긴 문학을 선호하는 분

소설 속 기묘한 분위기에 몰입하는 감각적이고 묘사 중심의 글을 좋아하는 분

6️⃣ [경제/재테크] 『아기곰의 재테크 불변의 법칙』 – 아기곰 | 아라크네

"변하는 시장 속에서도 결코 흔들리지 않는 투자의 기준"

재테크 서적은 쏟아지지만, 시간이 흘러도 변치 않는 원칙을 담은 책은 드뭅니다.

20년 넘게 독자들의 신뢰를 받아온 아기곰 작가의 베스트셀러가

인공지능 시대의 변화를 담아 새롭게 돌아왔습니다.

김학렬(빠숑) (『대한민국 부동산 사용설명서』 저자)

2003년 아기곰 님의 『How to Make Big Money』로 부동산 투자를 시작했다. 현재 부동산 업계에 있는 대부분의 전문가분들도 마찬가지일 것이다. 지난 시간 아기곰 님을 통해 부동산 전문가들이 탄생했듯이, 이 책이 출간된 이후로도 훌륭한 아기곰 제자들이 탄생될 수 있을 것이다. 재테크 성공을 위한 탄탄한 이론과 부동산 실전 투자를 위한 검증된 지침이 필요한 모든 부동산 관심층에게 아기곰 님의 명저 『재테크 불변의 법칙』을 강력 추천

김학렬(빠숑) 강력 추천

재테크에 마술은 없으며, 준비된 사람만이 기회를 잡는다고 단언합니다.

이번 개정판에서는 4차 산업혁명과 피지컬 AI가 자산 시장에 미치는 영향은 물론,

부동산 입지의 본질을 꿰뚫는 날카로운 분석을 더했습니다.

단기적인 유행이나 정보에 휘둘리지 않고 자신만의 단단한 투자 철학을 세우고 싶은 분들에게,

이 책은 불확실한 미래를 항해하는 가장 정확한 나침반이 되어줄 것입니다.

"흔들리는 시장 속에서 변하지 않는 부의 원칙을 찾으세요. 재테크의 고전이라 불리는 아기곰의 핵심 노하우."

오랫동안 검증된 재테크의 본질을 기본부터 탄탄한 투자 철학으로 세우고 싶은 분

급변하는 경제 환경 속에서 변화하는 시장의 흐름을 읽고 명확한 판단 기준을 갖고 싶은 분

실질적인 통계와 데이터 분석을 바탕으로 실행 가능한 재테크 가이드가 필요한 분

✅ 서평단 신청 및 일정 안내

신청 기한: 2026. 5. 24 (일)까지

당첨 발표: 2026. 5. 26 (화) 예정

모집 인원: 도서별 각 10명 (총 60명)

* 당첨자 도서 수령지 당첨자 발표 후 기한 내 정보 미 입력 시 당첨이 자동 취소됩니다.

보라서평단 선정 확률 UP! 꿀팁

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(1~3번 서평단 신청 가이드 준수하신 분.

신청 도서를 읽고 싶은 이유 및 기대평 VORA가 꼼꼼하게 읽고 있어요 )

최근 1개월 내 카페 활동(댓글 10개 이상)이 활발한 분,

신규 회원은 가입 인사를 남겨주신 분을 우선 선정합니다.

중복 참여는 가능하나 선정은 서평단 선정은 1인 1권으로 제한됩니다.

보라지앵 여러분의 뜨거운 신청을 기다립니다!

여러분의 많은 참여 기다리겠습니다!

지금 바로 신청하세요!

교보문고 VORA 드림

강연과 이벤트 소식은 전체 공지에서 수시로 업데이트됩니다.

강연, 이벤트 소식 등 VORA가 가장 먼저 알려드릴 테니 VORA 구독, 좋아요! 해주세요^^

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[출처] [모집] 2026. 5월 교보문고 VORA 서평단 : 찬란한 계절, 서평단과 함께할 6권의 도서(60명) (교보문고 보라 (도서 강연 커뮤니티 VORA)) | 작성자 VORA

[스승의 날] 구몬 화상 일본어 선생님 감사합니다!

L!ah — Tue, 12 May 2026 14:56:12 +0900

구몬 화상 일본어 학습 기록 : 히라가나부터 문장 읽기까지의 과정

일상에 새로운 활력을 주고 싶어 시작한 일본어 공부가 어느덧 생활의 일부가 되었습니다. 곧 스승의 날이기도 해서, 매주 화면으로 만나며 제 학습을 꼼꼼히 챙겨주시는 선생님께 감사한 마음도 전할 겸 그동안의 기록을 정리해 보려 합니다.

정체되어 있던 실력을 깨워준 1:1 화상 관리

혼자서 학습지만 풀 때는 사실 '내가 제대로 하고 있는 게 맞나' 하는 의구심이 들 때가 많았습니다. 하지만 화상 학습을 병행하면서 확실히 공부의 밀도가 달라졌어요. 단순히 진도를 나가는 것을 넘어, 선생님이 실시간으로 제 발음이나 억양을 짚어주시는 과정이 큰 도움이 되고 있습니다.

특히 제가 놓치기 쉬운 세세한 부분까지 기억하고 피드백을 주시는 메시지를 볼 때마다, '누군가 내 공부를 함께 지켜봐 주고 있다'는 생각에 더 책임감을 느끼게 됩니다. 업무로 바쁜 와중에도 선생님과의 약속만큼은 지키려 노력하게 되는 게 구몬 화상의 가장 큰 장점인 것 같아요.

A단계, 문장이 눈에 들어오기 시작하는 순간

처음 일본어를 시작했을 때는 낯선 히라가나를 외우는 것조차 꽤나 큰 산처럼 느껴졌습니다. 글자 하나하나를 익히는 단계가 조금은 지루하게 느껴질 법도 한데, 구몬의 체계적인 커리큘럼을 따라 한 장씩 채워가다 보니 어느새 A단계에 진입했네요.
처음엔 단어 하나 읽는 것도 버거웠는데, 이제는 교재에 나오는 문장들을 스스로 읽고 해석할 수 있게 된 제 모습을 발견할 때면 묘한 성취감을 느낍니다. 차근차근 기초를 다져온 시간이 헛되지 않았다는 걸 문장을 읽어 내려가는 순간마다 실감하고 있어요.

선생님께 전하는 감사의 마음

화면을 통해 만나는 짧은 시간이지만, 항상 밝은 에너지로 수업을 이끌어주시는 선생님 덕분에 학습의 끈을 놓지 않을 수 있었습니다. 제가 조금 어려워하는 부분이 있으면 본인만의 노하우로 쉽게 설명해 주시고, 잘 따라올 때마다 진심으로 격려해 주시는 모습에 늘 감동받곤 합니다.
이번 스승의 날을 맞아 선생님께 감사의 인사를 전하고 싶습니다. 선생님의 열정적인 지도 덕분에 일본어라는 언어가 저에게는 스트레스가 아닌 즐거운 취미가 되었습니다. 미현 쌤, 항상 건강 챙기시고 앞으로도 잘 부탁드립니다!

[오로라] 들키면 어떻게 되나요?

L!ah — Sat, 9 May 2026 11:22:07 +0900

- 12p.
이별은 쉬웠다. ‘이제 그만하자’ ‘그래, 그만하자’는 말을 주고받는 것으로 끝이었다. 그리고 그만한 자리에 들어차던 허무. 짙은 먹구름. 오래도록 나타나지 않던 태양. 너는 혼자였다. 그와 연애하던 때에도 혼자라고 느꼈던 때가 있었다. ’혼자‘에는 너무나도 다양한 상태가 존재한다. 너는 너에게 가장 적합한 혼자의 상태를 찾고 싶다. 혼자인 채로 사랑하고, 실망하고, 단념하고, 이별하고, 다시 사랑하고 싶다. 사랑에 이기거나 지지 않고 화합하고 싶다.

- 31p.
네가 기억하는 장면들을 모아 시간으로 바꾼다면 열흘도 채우지 못할 것이다. 기억하는 날보다 기억하지 못하는 날이 압도적으로 많다. 잠시나마 말을 나눠본 사이까지 헤아린다면 만났으나 기억하지 못하는 사람이 훨씬 많을 것이다. 네가 잊은 것들을 모조리 되살려 이어 붙인다면, 망각을 복원한다면, 그렇다면 타인을 사랑하듯 자신을 사랑할 수 있을까? 너는 네가 망각한 것들을 그리워한다. 망각은 돌에 가까운가 돌과 돌 사이 바람 통로에 가까운가. 망각과 기억 중 무엇에 기대어 아직 무너지지 않고 살아가는 것일까. 아니, 이미 어느 정도 허물어졌는지도 모른다. 완전히 와르르 무너지지 않았을 뿐 어쩌면 귀퉁이부터 조금씩…….
핸드폰이 울린다.
너는 받지 않는다.
돌을 하나 쌓는다.
핸드폰 메모장에 사야 할 물건을 적으려던 너는 우선 메시지 창을 연다. 상념이 증발하기 전에 문장으로 적어 너에게 보낸다.
그러나 선택할 수 없다. 내게 남는 것이다.

- 49p.
몰랐다는 말은 소용없다. 알게 된 다음에도 그만두지 않았으로. 멈추려는 시도로는 부족하다. 분명하게 멈추어야 했다. 그것만이 네 결백을 증명할 수 있지만, 결백이 무슨 소용인가? 이미 사랑해버린 것을.
너는 방바닥에 누워 발코니를 바라본다. 잠든 너와 죽은 새의 눈높이는 비슷했을 것이다. 어딘가에서, 밤마다 새가 죽는다. 사람이 죽는다. 이별한다. 운다. 사랑한다고 말한다. 믿음 없는 사랑은 가능하다. 사랑 없는 믿음은 비참하다. 사랑이 제일이란 말을 수긍할 수밖에 없다. 너는 핸드폰을 꺼내 문장을 적어 너에게 보낸다.

- 71p.
그에게 전화를 걸어 원하는 게 뭐냐고, 지금 나와 뭘 하자는 거냐고 물어보려다가…… 맥없이 핸드폰을 내려놓는다.
만약 그가 호소한다면. 자기 처지와 상황을. 힘든 마음을.
만약 그가 싸움을 건다면. 상처를 주고 마음을 다치고 실망하는 과정을 거쳐 진짜 이별을 하려는 거라면.
만약 그가 진심으로 사랑한다고 말한다면. 무엇을 원하든 소용없다. 달라질 것 없다. 그러나 그의 죽음을 상상하면 심장이 아프다. 그의 소식을 듣고 싶지 않지만, 그가 죽기를 바라진 않는다. 너는 너의 죽음을 상상한다. 심장이 아프진 않고 다만 슬프다. 너는 와인을 한 모금 마시며 죽은 새를 생각한다.

<오로라>
최진영

[제12회 김유정문학상 수상작품집] 작별, 한강

L!ah — Sun, 5 Apr 2026 17:37:17 +0900

# 한강 <작별>

-18p.

농담인 줄 알았는데,

달리 설명할 말이 없어 그녀는 그에게 물었다.

좀 걸을까요, 우리?

실상 걷는 것 말고 그들이 할 수 있는 일은 없었다. 실내에 들어갈 수 없으니 저녁을 함께 먹을 수 없고, 물론 카페에서 따뜻한 차를 마실 수도 없다.

나란히 천변 길을 걸으며 그들은 한동안 침묵했다. 그가 그녀의 장갑 위로 손을 잡았는데, 몇 초 지나지 않아 그녀가 손을 빼냈다. 녹을 것 같아 불안했기 때문이다. 그는 무안해했다.

이제 어떡하지요?

그가 물었다. 자신에게 묻는 것인지, 그녀에게 묻는 것인지 확실하지 않았다.

이제는 밥을 함께 먹을 수 없고 따뜻한 데로 들어갈 수도 없고......

그가 멈춰 섰다.

만질 수도 없는 거예요?

- 30~31p.

시작이 언제였는지 그녀는 확신할 수 없었다. 마치 몇 달 만에 굴 밖으로 나온 초식 짐승처럼 그녀를 향해 천천히 걸어오는 그의 모습을 보았을 때인지, 아무것도 묻지 않고 불쑥 그가 그녀의 짐을 받아 들었을 때인지, 시간을 거슬러 그녀가 그의 그릇에 국수를 덜어주었던 저녁부터인지 분명치 않았다. 어느 쪽이든 그녀는 이해할 수 없었다. 그전까지 없었던 무엇인가가 두 사람의 사이에 생겨난 이유를. 보이지 않는 길고 가느다란 실 같은 것이 그들을 연결하는 실체로서 존재하게 되고, 그 실의 진동이 출발하고 도착하는 투명한 접지가 몸 어딘가에 더듬이처럼 생겨난 까닭을.

지난 가을 그 실에 대해 그녀가 처음으로 말했을 때 그는 대답했다. 그걸 사랑이라고 하는 거예요. 그녀는 그 말을 믿지 않았다. 그녀가 알기로 사랑이란 것은 감정인데, 강렬하게 생겼다가는 사라지고 뜨거워졌는가 싶으면 환멸 속에서 식는 무엇인데, 이 실과 접지의 느낌은 무색무취인 데다 마치 영원처럼 느껴지는 고요함이어서 거의 인간적인 것으로 느껴지지 않는다고 말하고 싶었지만, 그가 오히려 더 진지한 고백으로 받아들일 것 같아 그만 두었다.

처음부터 그는 그녀가 앞날에 대한 생각을 털어놓고 나눌 수 있는 사람이 아니었다. 그 자신이 해결책도, 해결 의지도 없는 가난에 수인처럼 갇혀 있었기 때문이었다. 그렇다고 그녀가 그에게 조언하거나 의지처가 될 처지도 아니었다. 함께할 어떤 미래의 기약도 없이, 일 년이 채 되지 않는 지난 시간 동안 그녀는 다만 그 실의 감각만을 매 순간 실체로서 느꼈다. 밤에도 낮에도, 함께 있거나 떨어져 있거나, 그 실은 변함없이 진동하며 두 사람 사이에 고요히 걸쳐져 있었다. 그것의 존재감이 너무나 분명해서, 때로는 그가 있는 서울과 그녀가 옮겨 간 신도시 사이의 분명한 물리적 거리가 마치 부채처럼 접혔다가 활짝 펼쳐지는, 반쯤 생명을 가진 유동하는 덩어리처럼 느껴지기도 했다.

- 41p.

언제나 어둠보다 빛을 택하는 사람으로 살아가야 해, 윤아. 그 아래 연도와 날짜, 주소와 주민등록번호, 이름을 적고 사인하며 그녀는 자신이 방금 쓴 다소 상투적이고 연극적인 문장에 대해 생각했다. 그 문장을 따르자면 그녀의 시간은 어느 쪽이었을까? 아마도 사이일 거라고 그녀는 생각했다. 희지도 검지도, 뜨겁지도 차지도, 살아 있지도 죽어 있지도 않은 사이. 밝은 방과 어두운 방을 가르는 딱딱하고 불투명한 격벽 같은 것.

하지만 어떤 불순물도 없이 밝았다고 말할 수 있는 한 순간을 택한다면, 갓 돌이 된 아이와 나란히 누워 맞았던 오래전 여름의 새벽일 거라고 그녀는 그때 생각했다. 아침 빛에 저절로 떠진 그녀의 눈이, 미리 깨어 있던 아기의 검은 눈과 마주쳤었다. 왜 그랬는지 그날따라 아기는 보채지 않은 채 그녀가 눈을 뜨길 기다리며 가만히 지켜보고 있었다. 둘의 눈이 마주친 순간 아기가 소리 없이 웃었다. 그렇게 절대적인 믿음이 담긴 웃음을 그녀는 그날 처음 보았다. 흔히 말하는 절대적인 사랑은 모성애가 아니라 아기가 엄마에게 품은 사랑일지 모른다고, 신의 사랑이란 게 있다면 그런 것일지도 모른다고 생각했었다.

- 52~53p.

이렇게 두고는 못 가요.

그것이 진심인지 의무감인지 그녀는 잘 알 수 없었다. 그가 그녀에게 책임을 느껴야 할 이유가 없었다. 그녀는 어떤 약속도 그에게 하지 않았다. 끝까지 그녀는 확신 할 수 없었다. 그 갈색 얼룩 고양이가 그렇게 했던 것처럼 두 눈을 감을 수 없었다. 끈질긴 두려움과 고독 속에서, 떨리는 실의 한쪽 끝을 붙든 채 그녀는 언제까지나 망설이고 있었다.

부탁이에요, 이제 가요. 혼자서 생각을 하고 싶어요.

진심이었다. 그녀는 혼자 있고 싶었다. 그녀 자신의 삶이라고 불렸던 몇십 년의 시간에 대해, 잠시라도 제대로 생각을 하고 싶었다. 정말로 집중할 수 있다면, 평소라면 떠오르지 않았을 기억들을 좀더 되찾게 될지도 모른다. 삼 남매가 회전목마를 타며 서로의 작은 몸들을 껴안았던 순간, 젖먹이 윤이가 깨어나 스물네 살 난 엄마를 고요히 바라보던 여름 아침 같은 순간들을 더.

하지만 그게 무슨 소용인가, 그녀는 불현듯 자신을 향해 물었다.

비록 눈으로 이루어져 있지만 아직 그녀는 사람이다. 하지만 언제까지일까, 그녀는 다시 스스로에게 물었다. 눈과 귀와 입술이 녹으면 어떻게 될까. 정수리부터 녹은 머리가, 눈 녹은 물이 되어 가슴으로 흘러내리면? 심장부터 발끝까지 형상이 남김없이 사라지면? 이 층계참에 흥건한 물웅덩이만 남으면.

그냥 끝이야.

소리 없이 입술을 달싹여 그녀는 자신을 향해 말했다. 홀가분했다. 미치도록 후련했다. 아니, 억울했다. 이가 갈리게 분했다. 아니, 아무것도 후회하고 싶지 않았다. 생각을, 제발 더 생각을 해야 했다. 가능한 시간만큼, 조금만 더.

그녀의 휴대전화가 울린 것은 그때였다. 여보세요, 라고 그녀가 답하기 전에 아이의 목소리가 먼저 들렸다.

엄마, 원래대로 돌아왔어?

아니.

더 이상 기회가 없을 수 있으므로, 대부분의 사람들이 이런 순간에 하고 싶어 하는 말, 모든 군더더기를 덜어낸 뒤 남는 한마디 말을 그녀는 했다. 날카로운 것에 움푹 찔린 것 같은 말투로 아이가 머뭇거리며 대답했다. 나도 사랑해.

# 강화길 <손>

- 64~65p.

나는 그가 안정되기를 원했다. 하지만 그를 이해하기 때문이었다. 그를 알았기 때문이었다. 그는 자신이 경쟁적인 분위기 속에 홀로 서 있다고 느꼈고, 남들보다 더 많이 노력해야 한다고 생각했다. 때문에 그가 돌을 막 지난 아이를 두고 해외 근무 이야기를 꺼냈을 때, 나는 걱정 대신 응원을 보냈던 것이다. 잘 다녀오라고, 이왕 가는 거 열심히 해서 꼭 자리 잡으라고. 그런 의미에서 한 말이었다.

생각해보면 매사가 그랬다. 그의 해외 근무가 결정된 후, 잘해보자고 마음은 먹었지만 나 혼자 아이를 키우며 지낼 일이 걱정이었다. 그 때 시어머니가 민아를 봐주겠다고 먼저 연락을 해왔다. 이때가 아니면 아이가 언제 할머니와 살아보겠나 싶었고, 어머니를 홀로 두고 있다는 그의 걱정도 덜어주고 싶었다. 시골 학교라면 학생 수도 적고 잡무도 덜해서 지내기 편할 것도 같았다. 어떻게 이렇게까지 생각하고 행동할 수 있었나 싶다. 하지만 그때는 마땅한 일처럼 여겨졌고, 그러자 모든 면이 좋아 보였다. 나는 그와 함께 미래를 만들 수 있다고 생각했기에 결혼한 거였다. 도울 수 있다면 돕고, 잘할 수 있다면 잘하고 싶었다. 그게 우리의 삶이라고 생각했다. 그리고 그는 그해 말에 나와 상의 없이 근무 기간을 연장했다.

# 김혜진 <동네 사람>

- 136~137p.

너는 노인과 노인 곁에 선 학생들을 노려본다. 그러니까 이 동네에 사는 동안, 사람들이 너와 나에 대해, 우리에 대해, 우리도 모르는 말들을 주고 받으면서 불필요한 오해를 키우고 반드시 그게 어떤 부당한 일로 돌아올 거라는 생각이 든다.

그냥 사과해. 미안하다고 하라고.

너나 해. 너나 사과하라고!

너는 내 손을 뿌리친 다음 소리 나게 대문을 열고 나가버린다. 나는 잠시 그곳에 서서 노인과 몇 마디를 더 나눈다. 연락처를 알려주고 학생들이 알려주는 노인의 계좌번호를 받아 적고, 미안하다는 말을 하고, 오늘 저녁 틀림없이 돈을 보내겠다는 약속을 한다. 그러지 않을 거라는 걸 알면서도 꼭 병원에도 가고, 강아지도 치료하라는 말을 한다. 그날은 아마 네가 당황하고 놀라서 그랬을 거라는 말을 덧붙일 때 보니 노인의 표정이 한결 누그러져 있다.

그리고 집을 나설 때 내가 묻는다.

근데 차여 붙여둔 메모 말인데요. 저희 집을 어떻게 아신 거에요?

그걸 왜 몰라.

내가 무슨 말이지 하는 얼굴로 서 있자 노인이 중얼거린다.

다 알지. 다 알아. 다 안다고.

나는 버스정류장이 있는 큰 도로를 따라 걷고 첫 번째 골목 안으로 들어선다. 어디나 사람들로 붐빈다. 고개를 돌리면 환한 통유리 너머 테이블에 마주 앉은 사람들이 뭔가를 먹고 마시며 웃고 떠드는 모습을 볼 수 있다. 손을 잡고 팔짱을 끼고 느리게 걷는 사람들의 나지막한 말소리가 끊임없이 동네를 돌고 또 돈다.

나들이를 나온 사람들. 잠시 머물다 가는 사람들. 내가 모르는 사람들.

그들 속에 섞여 있을 때 느꼈던 편안하고 자유로운 기분은 다 사라지고 없다. 길가에 멈춰 서 숨을 골라본다. 숨을 크게 들이켜고 내쉬어도 화끈거리는 열기가 가시지 않는다. 목덜미를 타고 뜨거운 기운이 치솟는다. 그리고 그 순간 내가 느끼는 감정이 무엇인지 또렷해진다. 지금껏 수없이 오간 이 길에서 단 한번도 느껴보지 못한 오싹함이다.

# 이승우 <소돔의 하룻밤>

- 173p.

파괴되지 않은 성이 파괴돈 성보다 더 정의로웠을 거라고 단정할 수 없다. 불행한 일을 당하지 않은 사람이 불행한 일을 당한 사람보다 더 착할 거라고 판단할 수 없다. 오늘 살고 있는 사람이 어제 죽은 사람보다 살 가치가 더 있는 사람이라고 단정할 수 없다. 롯은 그들과 함께 사는 것이 두려웠고, 성으로 피신한 자기 선택을 후회했고, 산으로 도망가라는 천사의 말을 들었어야 한다고 뒤늦게 깨달았고, 그래서 산으로 도망가서 숨어 살았다.

『 제12회 김유정문학상 수상작품집 』

한강 <작별>

강화길 <손>

권여선 <희박한 마음>

김혜진 <동네 사람>

이승우 <소돔의 하룻밤>

정이현 <언니>

정지돈 <Light from Anywhere(빛은 어디에서나 온다)>

은행나무, 2018

[모순] 실수는 되풀이 된다. 그것이 인생이다 ... ...

L!ah — Sun, 15 Mar 2026 20:51:43 +0900

1_ 생의 외침

-11p.

나는 본능적으로 자신을 보호해야 한다는 사실을 깨달았다. 삶에서 발생하는 에피소드들에 대해서 사람들은 씹을 줄만 알았지 즐기는 법은 전혀 배우지 못한 것이었다. 에피소드란 맹랑한 것이 아니라 명랑한 것임에도.

- 15p.

빈약한 인생에 대해서 고민하기 시작한 것은 내가 스물다섯, 결혼 적령기라는 사실과 전혀 무관하지 않을 것이다. 내 나이 또래의 모든 여자들이 대부분 그렇듯이, 지금 내게도 머지않은 시간에 청혼을 할지도 모를 두 명의 남자가 있다. 참 이상한 일이지만, 이십대에는 가만히만 있어도 사랑이라는 이름으로 얽어맬 수 있는 기회들이 심심찮게 찾아온다. 나처럼 전혀 내세울 것이 없는 여자에게도 결혼의 기회는 얼마든지 있다. 이십대의 젊음이라는 것은 어떤 조건과도 싸워 이길 수 있는 천하무적의 무기이니까.

4_ 슬픈 일몰의 아버지 - 94~95p.

"해질 녘에는 절대 낯선 길에서 헤매면 안 돼. 그러다 하늘이 저 켠부터 푸른색으로 어둠이 내리기 시작하면 말로 설명할 수 없을 만큼 가슴이 아프거든. 가슴만 아픈 게 아냐. 왜 그렇게 눈물이 쏟아지는지 몰라. 안진진, 환한 낮이 가고 어둔 밤이 오는 그 중간 시간에 하늘을 떠도는 쌉싸름한 냄새를 혹시 맡아본 적 있니? 낮도 아니고 밤도 아닌 그 시간, 주위는 푸른 어둠에 물들고, 쌉싸름한 집 냄새는 어디선가 풍겨 오고. 그러면 그만 견딜 수 없을 만큼 돌아오고 싶어지거든. 거기가 어디든 달리고 달려서 마구 돌아오고 싶어지거든. 나는 끝내 지고 마는 거야... ..."

5_ 희미한 사랑의 그림자 - 106p.

"안진진. 인생은 한 장의 사진이 아냐. 잘못 찍었다 싶으면 인화하지 않고 버리면 되는 사진하고는 달라. 그럴 수는 없어."

하긴 그랬다. 사진은 정지된 하나의 순간이고, 인생은 끝없이 흘러가는 순간순간들의 집합체인 것을. 멈춰놓고 들여다볼 수 있는 게 아닌 것을... ...

6_ 오래전, 그 십 분의 의미 - 127p.

사람들은 작은 상처는 오래 간직하고 큰 은혜는 얼른 망각해버린다. 상처는 꼭 받아야 할 빚이라고 생각하고 은혜는 꼭 돌려주지 않아도 될 빚이라고 생각하기 때문이다. 대부분의 사람들은 인생의 장부책 계산을 그렇게 한다.

7_ 불행의 과장법 - 157p.

사람과 사람 사이의 관계에서 솔직함만이 최선이라고 생각하는 것처럼 어리석은 일은 없다. 솔직함은 때로 흉기로 변해 자신에게로 되돌아오는 부메랑일 수도 있는 것이었다.

9_ 선운사 도솔암 가는 길에 - 188p.

상처 입은 사람들을 위로하는 것은 말이 아니었다. 상처는 상처로 위로해야 가장 효험이 있는 법이었다. 당신이 겪고 있는 아픔은 그것인가, 자, 여기 나도 비슷한 아픔을 겪었다, 어쩌면 내 것이 당신 것보다 더 큰 아픔일지도 모르겠다, 내 불행에 비하면 당신은 그나마 천만다행이 아닌가... ...

나의 불행에 위로가 되는 것은 타인의 불행뿐이다. 그것이 인간이다. 억울하다는 생각만 줄일 수 있다면 불행의 극복은 의외로 쉽다.

11_ 사랑에 관한 네 번째 메모 - 217~218p.

나에게 있어서 결혼은 전력투구할 내 삶의 중대한 출발점이었다. 스물다섯의 나이에 가질 수 있는 여러가지 결단 중에서 나는 결혼을 선택한 것이었다.

내가 결혼을 선택한 것에 대해서 제발, 부탁이니, 누구도 비난하지 말기를 바란다. 여자 나이 스물다섯에 할 수 있는 결단이 꼭 결혼만 있는 게 아니라는 것을 모를 사람이 어디 있겠는가.

그럼에도 나처럼 결혼을 선택하는 사람도 있는 것이다. 결혼 대신 공부를 택하는 사람도 있고, 결혼 대신 자기만의 일에 몰두하는 사람도 있으며, 결혼을 비웃으며 결혼할 나이에 세계일주 여행을 떠나는 여자도 분명 있다. 나라고 해서 그 모든 길들에 대해 충분히 사색하지 않았겠는가. 이미 섭렵은 끝났다. 사색이 깊은 나머지 인생 자체가 졸렬해지고 말았다면, 이젠 이해할 수 있을까.

나는 나인 것이다. 모든 인간이 똑같이 살 필요도 없지만, 그렇다고 똑같이 살지 않기 위해 억지로 발버둥 칠 필요도 없는 것이다. 이제 나느 더 이상 나를 학대하지 않기로 했다. 나는 특별하고 한적한 오솔길을 찾는 대신 많은 인생선배들이 걸어간 길을 택하기로 했다. 삶의 비밀은 그 보편적인 길에 더 많이 묻혀있을 것이라 확신하고 있으므로.

17_ 모순 - 296p.

삶의 어떤 교훈도 내 속에서 체험된 후가 아니면 절대 마음으로 들을 수 없다. 뜨거운 줄 알면서도 뜨거운 불 앞으로 다가가는 이 모순, 이 모순 때문에 내 삶은 발전할 것이다. 나는 그렇게 믿는다. 우이독경, 사람들은 모두 소의 귀를 가졌다.

마지막으로 한마디.

일 년쯤 전, 내가 한 말을 수정한다.

인생은 탐구하면서 살아가는 것이 아니라, 살아가면서 탐구하는 것이다. 실수는 되풀이된다. 그것이 인생이다... ...

< 모순 >

양귀자 장편소설

도서출판 쓰다, 1998

마이크로소프트(MS)의 AI 코딩 시장 분석 및 전략

L!ah — Fri, 6 Mar 2026 23:39:58 +0900

사티아 나델라(MS CEO)는 새로운 AI 코딩 도구들의 급성장을 위협이 아닌 시장 전체의 확장과 혁신의 신호로 낙관하며 수용
깃허브(GitHub)가 단순한 저장소를 넘어 다양한 AI 에이전트들을 통합 관리하는 중앙 제어 센터 역할을 수행함으로써 독보적인 생태계 우위를 점할 것이라고 강조
경쟁사들의 성장이 오히려 깃허브 내 코드 생성량을 늘리는 선순환 구조를 만들고 있으며, MS는 이를 멀티 에이전트 운영 체제로 진화시켜 관찰 가능성과 제어력을 제공하는 전략을 취함.
결국 기술적 경쟁 우위를 유지함과 동시에 모든 개발 도구가 모이는 SW 팩토리의 플랫폼화를 달성하는 것이 핵심 목표.

< 전체 스크립트 원문 (English Transcript) >

Interviewer: The market will expand, will the parts of the revenue that touch Microsoft expand? So Copilot is an example where if you look uh early this year I think uh I guess according to Dylan's numbers um the co-pilot revenue github co-pilot revenue was like 500 million or something like that and then u there were like no close competitors whereas now you have claude code cursor and copilot with around similar revenue around a billion and then codeex is catching up around 700 800 million. And so the question is across all the services that Microsoft has access to what is the advantage that Microsoft's equivalents of Copilot have?

Satya Nadella: Yeah by the way I love this chart you know I love this chart for so many reasons. One is we're still on the top um second is all these companies that are listed here are all companies that have been born in the last four or five years that to me is the best sign right which is if you have new competitors new existential problems when you say man who's it now claude's going to kill you cursor is going to kill you it's not Borland right. So thank God like that means we are in the right direction but this is it right the fact that we went from nothing to this scale is the market expansion.

So this is like the cloud-like stuff this fundamentally this category of coding and AI is probably going to be one of the biggest categories right it is a software factory category in fact it may be bigger than knowledge work. So I kind of want to keep myself open-minded about I mean we're going to have tough competition and I think that's your point which I think is a great one uh but man like I'm glad we have we parlayed uh what we had into this and now we have to compete.

And so in the compete side uh even in the last quarter I we just we did our quarterly uh announcement i think we grew from 20 to 26 million subs right so I feel good about our sub growth uh and where the direction of travel on that is. But the more interesting thing that has happened is guess where all the repos of all these other guys uh who are generating lots and lots of code go to they go to GitHub. So it GitHub is at an all-time high in terms of repo creation PRs everything so that in some sense we want to keep that open by the way that means we want to have that right because we don't want to conflate that with our own growth right.

The interestingly enough we're getting one developer joining GitHub a second or something that was the stat I think and then 80% of them just fall into some GitHub copilot uh workflow just because there are and by the way many of these things will even use some of our coding uh code review agents which are by default on just because you can use it. So we'll have a many many structural shots at this thing that we're also going to do is what we did with git get the primitives of GitHub whether starting with git to issues to actions these are powerful lovely things because they kind of are all built around your repo so we want to extend that.

Last week at GitHub universe that's kind of what we did right so we said agent HQ was the conceptual thing that we said we're going to build out. This is where for example you have a thing called mission control and you go to mission control and now I can fire off sometimes I describe it as the cable TV of all these AI agents because I'll have essentially packaged into one subscription codeex claude um you know cognition stuff anyone's agents gro all of them will be there. So I get one package and then I can literally go issue a task steer them so they'll all be working in their independent branches uh I can monitor them uh so I literally have because I think That's going to be one of the biggest places of innovation right.

Because right now I want to be able to use multiple agents i want to be able to then digest the output of the multiple agents i want to be able to then keep a h a handle on my repo so it's there some kind of a heads up display that needs to be built and then for me to quickly steer and triage what the coding agents have generated. That to me between VS Code GitHub and all of these new primitives we'll build uh as mission control i think uh with a control plane observability I mean think about every uh one who is going to deploy all this will require a whole host of observability of what agent did what at what time to what code base so I feel that's the opportunity.

Uh and at the end of the day your point is well taken which is we better be competitive and innovate and if we don't yes we will get toppled but I like the chart at least as long as we're on the top even with competition.

< 스크립트 한국어 번역본 (Korean Translation) >

인터뷰어: 시장은 팽창할 것입니다. 그렇다면 마이크로소프트와 맞닿아 있는 수익 창출 부문도 팽창할까요? 코파일럿이 하나의 예가 될 수 있는데, 올해 초를 돌아보면 딜런(Dylan)의 수치에 따르면 깃허브 코파일럿의 수익이 약 5억 달러 정도였고 당시에는 가까운 경쟁자가 없었습니다. 하지만 지금은 클로드(Claude), 코드(Code), 커서(Cursor), 코파일럿이 모두 약 10억 달러 안팎의 비슷한 수익을 내고 있고, 코덱스(Codex)도 7~8억 달러 규모로 추격하고 있습니다. 그래서 질문드리고 싶은 것은, 마이크로소프트가 접근할 수 있는 모든 서비스 전반에 걸쳐 마이크로소프트의 코파일럿과 같은 서비스들이 가진 강점은 무엇인가 하는 점입니다.

사티아 나델라: 네, 그나저나 저는 이 차트가 정말 마음에 듭니다. 여러 가지 이유로 좋아하는데요. 첫째, 우리가 여전히 최상단에 있다는 점이고, 둘째는 여기 나열된 회사들이 모두 최근 4~5년 내에 탄생한 기업들이라는 점입니다. 제게는 이게 최고의 신호입니다. "이제 누가 우릴 위협하지? 클로드가 널 죽일 거야, 커서가 널 죽일 거야"라고 할 때, 그 새로운 실존적인 위협이 적어도 과거의 볼랜드(Borland) 같은 회사가 아니라는 뜻이니까요. 그러니 우리가 올바른 방향으로 가고 있다는 의미이기도 해서 다행이라고 생각합니다. 하지만 본질은 이겁니다. 우리가 아무것도 없던 상태에서 이 정도 규모로 성장했다는 사실 자체가 바로 시장의 팽창을 의미합니다.

이것은 마치 클라우드의 성장과도 비슷합니다. 코딩과 AI라는 이 카테고리는 아마도 가장 큰 카테고리 중 하나가 될 것입니다. 단순한 지식 노동보다 더 큰, 사실상 거대한 '소프트웨어 팩토리(Software Factory)' 카테고리입니다. 그래서 저는 이에 대해 열린 마음을 가지려 합니다. 우리는 치열한 경쟁을 할 것이고, 당신의 지적도 아주 훌륭한 포인트라고 생각합니다. 하지만 우리가 가졌던 것들을 여기까지 발전시켜 왔고, 이제는 경쟁해야 한다는 사실 자체가 저는 기쁩니다.

경쟁 측면에서 보자면, 지난 분기 실적 발표에서도 언급했듯 구독자가 2,000만 명에서 2,600만 명으로 성장했습니다. 저는 우리 구독자 증가 추세와 그 방향성에 대해 긍정적으로 생각합니다. 하지만 더 흥미로운 사실은 엄청난 양의 코드를 생성하는 다른 경쟁자들의 리포지토리(저장소)가 결국 어디로 향하느냐는 것입니다. 그들은 모두 깃허브(GitHub)로 갑니다. 그래서 깃허브는 리포지토리 생성, PR(Pull Request) 등 모든 면에서 사상 최고치를 기록하고 있습니다. 어떤 면에서 우리는 그것을 개방된 상태로 유지하길 원합니다. 또한 이는 우리 자체의 성장과 다른 사람들의 성장을 혼동하고 싶지 않기 때문이기도 합니다.

흥미롭게도, 현재 1초에 1명꼴로 개발자가 깃허브에 가입하고 있습니다. 그리고 그들 중 80%는 단지 그들이 깃허브 공간에 있다는 이유만으로 자연스럽게 깃허브 코파일럿 워크플로우를 사용하게 됩니다. 게다가 이러한 기능들 중 상당수는, 단지 사용할 수 있다는 이유만으로 기본적으로 켜져 있는 우리의 코드 리뷰 에이전트를 사용하게 될 것입니다. 따라서 우리는 이 영역에서 여러 구조적인 시도들을 할 것입니다. 깃(Git)부터 시작해서 이슈(issues), 액션(actions)에 이르기까지 깃허브의 기본 요소들을 가져와 구축했던 방식처럼 말이죠. 이들은 모두 사용자의 저장소(repo)를 중심으로 구축되기 때문에 매우 강력하고 멋진 기능들이며, 우리는 이를 더 확장하고자 합니다.

지난주 깃허브 유니버스(GitHub Universe)에서 우리가 한 일도 바로 이런 맥락이었습니다. 우리는 '에이전트 HQ(Agent HQ)'라는 개념을 구축하겠다고 발표했습니다. 예를 들어 이곳에는 '미션 컨트롤(Mission Control)'이라는 것이 존재합니다. 사용자가 미션 컨트롤에 접속하면, 저는 이것을 종종 '모든 AI 에이전트들의 케이블 TV'라고 묘사하는데요, 코덱스, 클로드, 코그니션의 기능, 혹은 그 어떤 에이전트(Grok 등)라도 하나의 구독 패키지에 모두 담겨 있기 때문입니다. 저는 그 패키지를 통해 여러 에이전트들에게 작업을 지시하고 조정할 수 있으며, 에이전트들은 각자의 독립적인 브랜치에서 작업하게 됩니다. 그리고 저는 그들을 모니터링할 수 있죠.

저는 이것이 혁신이 일어날 가장 큰 공간 중 하나가 될 것이라 생각합니다. 지금 당장 우리는 여러 에이전트를 사용하고, 그 결과물을 소화해내며, 내 저장소(repo)를 통제할 수 있기를 원하기 때문입니다. 따라서 구축되어야 할 일종의 헤드업 디스플레이(HUD)가 필요하고, 코딩 에이전트가 생성한 결과물을 신속하게 조정하고 분류(triage)할 수 있어야 합니다. 제 생각에는 VS 코드(VS Code), 깃허브, 그리고 우리가 '미션 컨트롤'이라는 이름으로 구축할 이 모든 새로운 요소들이 제어 평면의 관측 가능성(control plane observability)을 제공할 것입니다. 이 모든 것을 배포하려는 사람들은 어떤 에이전트가 언제 어떤 코드 베이스에 무슨 작업을 했는지에 대한 전반적인 관측 능력이 필요할 것입니다. 저는 바로 여기에 기회가 있다고 느낍니다.

결론적으로 당신의 지적은 타당합니다. 우리는 더 경쟁력을 갖추고 혁신해야 하며, 그렇지 않으면 도태될 것입니다. 하지만 경쟁이 있더라도 우리가 여전히 차트의 최상단을 유지하고 있는 한, 저는 저 차트가 마음에 듭니다.

(generated by NotebookLM)

[Claude Code] Windows PC에 클로드 코드 설치하기 (삽질 일지)

L!ah — Thu, 5 Mar 2026 23:13:17 +0900

Windows PC에 Claude Code를 설치하면서 겪은 오류와 해결 과정을 그대로 정리했습니다.
같은 상황에 처한 분들께 도움이 되길 바랍니다.

환경

OS: Windows (PowerShell)
계정: Administrator
네트워크: 방화벽/프록시 있음

Step 1. 사전 준비 — Git for Windows 설치

Claude Code는 내부적으로 Git Bash를 사용하기 때문에 Git이 없으면 동작하지 않습니다.

https://git-scm.com/download/win 에서 다운로드
기본값 그대로 설치 (Next → Next → Install)
설치 확인:

git --version
# git version 2.x.x 출력되면 OK

Step 2. PowerShell 실행 정책 변경

PowerShell에서 외부 스크립트 실행이 기본적으로 막혀 있습니다. 아래 명령어로 해제합니다.

Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

Y 입력 후 엔터.

Step 3. Claude Code 설치 (여기서 첫 번째 삽질 시작)

시도 1: 공식 명령어 그대로 실행

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

결과: 커서만 깜빡이고 무한 대기 상태

원인 파악

curl https://claude.ai

HTML이 정상적으로 출력됨 → 방화벽 문제가 아님.

알고 보니 Windows PowerShell의 irm(Invoke-RestMethod)이 claude.ai의 JavaScript 챌린지 페이지를 받아버려서 스크립트가 실행되지 않고 멈추는 것이었습니다.

해결: 브라우저로 스크립트 직접 다운로드

크롬/엣지 주소창에 아래 URL 입력:
```
https://claude.ai/install.ps1
```
bootstrap (1).ps1 파일로 다운로드됨 (이름이 달라도 정상)
PowerShell에서 직접 실행:

& "$env:USERPROFILE\Downloads\bootstrap (1).ps1"

결과: Welcome to Claude Code v2.1.66 설치 성공!

Step 4. 설치는 됐는데 claude 명령어가 안 됨 (두 번째 삽질)

설치 성공 메시지가 떴는데도 claude --version을 치면:

'claude'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.

claude.exe 위치 찾기

Get-ChildItem -Path $env:USERPROFILE -Recurse -Filter "claude.exe" -ErrorAction SilentlyContinue

결과:

디렉터리: C:\Users\Administrator\.local\bin

claude.exe

C:\Users\Administrator\.local\bin에 있는 것을 확인.

PATH 확인

$env:PATH -split ";" | Select-String "claude"

아무것도 출력되지 않음 → PATH에 등록이 안 된 상태.

Step 5. PATH 등록 (세 번째 삽질)

시도 1: User 환경변수에 추가

$bin = "C:\Users\Administrator\.local\bin"
$userPath = [Environment]::GetEnvironmentVariable("Path","User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", $userPath + ";" + $bin, "User")

PowerShell 재시작 후에도 인식 안 됨.

시도 2: Machine 환경변수에 추가 (관리자 권한)

[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", [Environment]::GetEnvironmentVariable("Path","Machine") + ";C:\Users\Administrator\.local\bin", "Machine")

재시작 후에도 인식 안 됨.

임시 확인: 현재 세션에 바로 적용

$env:PATH += ";C:\Users\Administrator\.local\bin"
claude --version

이건 됨! → PATH 자체는 맞는데 영구 적용이 안 되는 문제.

최종 해결: PowerShell 프로필에 등록

PowerShell을 열 때마다 자동으로 PATH를 추가하도록 프로필 파일에 등록합니다.

# 프로필 파일 생성 (없으면 새로 만들기)
New-Item -Path $PROFILE -ItemType File -Force

# 메모장으로 열기
notepad $PROFILE

메모장이 열리면 아래 한 줄 추가 후 저장:

$env:PATH += ";C:\Users\Administrator\.local\bin"

PowerShell을 새로 열면:

claude --version
# Claude Code 2.1.66 출력 ✅

Step 6. 로그인 시도 — SSL 오류 발생 (방화벽/프록시 문제)

claude

Unable to connect to Anthropic services
Failed to connect to api.anthropic.com: UNABLE_TO_VERIFY_LEAF_SIGNATURE

원인

방화벽/프록시가 HTTPS 트래픽을 중간에서 복호화(SSL Inspection)하면서 발생하는 인증서 오류입니다.

임시 우회 방법 (테스트용)

$env:NODE_TLS_REJECT_UNAUTHORIZED = "0"
claude

⚠️ 보안상 좋지 않으므로 테스트 목적으로만 사용하세요.

근본 해결: 예외 처리

아래 도메인에 대해 SSL 검사 예외(SSL Inspection Bypass) 처리 요청:

api.anthropic.com
claude.ai
anthropic.com

전체 요약

단계 문제 해결

설치 스크립트 실행	irm 명령어 JS 챌린지에 막힘	브라우저로 .ps1 직접 다운로드 후 실행
claude 명령어 인식 안 됨	PATH 미등록	PowerShell 프로필($PROFILE)에 PATH 추가
로그인 SSL 오류	방화벽 SSL Inspection	api.anthropic.com 예외 처리 요청

마치며

Windows PC에서 Claude Code를 설치하는 건 생각보다 순탄하지 않았습니다.

특히 방화벽 정책으로 인한 SSL 오류는 개인이 해결하기 어렵고 도움이 필요합니다. 같은 문제를 겪는 분들께 이 글이 도움이 되길 바랍니다.

NotebookLM 실습 예제 (입문)

L!ah — Mon, 2 Mar 2026 17:17:56 +0900

1단계: NotebookLM에 액세스하고 새 노트북 만들기

웹브라우저를 열고 Notebooklm https://notebooklm.google.com/ 으로 이동.
(참고: 기업 환경에서는 사전 구성된 공유 작업공간에 액세스하거나, 작업공간을 만들고 팀원 초대 가능. 이 실습에서는 공유 작업공간에 액세스하는 팀원이라고 가정)
Google 계정으로 로그인
NotebookLM에 접속한 후 새 노트북 만들기
노트북 이름을 적절하게 지정 (예: 3분기 투자 분석)

✅ 직접 확인: 이제 소스를 추가할 준비가 된 노트북이 생성됨.

2단계: 소스 추가

먼저 투자 분석에 필요한 몇 가지 중요한 문서를 추가.공개된 보고서나 기사를 사용하거나 관련 정보가 포함된 간단한 텍스트 파일을 만들 수 있음.
"3분기 투자 분석" 노트북에서 소스 추가 또는 업로드 버튼 클릭
노트북에 소스를 추가
- Altostrat 재무제표(2024년)
  https://docs.google.com/document/d/1go55QWQ2p4XkD2JOiu3dQdU3Y6ihZuxEypkJUyjmGYI/view?tab=t.0
- 2025년 3분기 기술 부문 경제 전망
  https://docs.google.com/document/d/1Xlu39tpdQhmTNDLYJU6xCRv1wNfDphrI6orphnj0tDY/view?tab=t.0
- AI 의료 부문 시장 보고서 https://docs.google.com/document/d/1W3UiuRaQJ8Eqk9fc1kmizB3tx251D6ncWifLcfHC6oM/view?tab=t.0#heading=h.hvvtzusu0uy2

✅ 직접 확인: 노트북에 추가된 소스가 나열됨.

3단계: 숨겨진 연관성 발견

AI 기반 도구의 가장 큰 이점 중 하나는 사람이 놓치기 쉬운 연관성을 찾아주는 것임.

채팅 인터페이스에 다음을 입력
"문서에 언급된, 신기술의 초기 도입률과 기술 시장의 장기 투자 성공 간의 상관관계를 파악해 줘."
Enter 클릭
관찰: NotebookLM은 여러 시장 보고서와 경쟁사 분석을 연결하여 잠재적인 패턴이나 위험을 강조. 다양한 문서에서 '점들을 연결'하는 능력이 큰 장점.

제공된 문서에는 '모든 신기술'에 대한 초기 도입률과 장기 투자 성공 간의 보편적인 상관관계가 일반론적으로 명시되어 있지는 않습니다. 하지만 의료 분야의 인공지능(AI) 기술 시장 사례를 통해, 빠른 초기 도입이 장기적인 투자 유치 및 시장 주도권 확보와 매우 강력한 양(+)의 상관관계가 있음을 보여줍니다.
문서에서 확인할 수 있는 구체적인 흐름과 상관관계는 다음과 같습니다.

초기 도입(Early Adoption)을 통한 압도적인 시장 지배력 확보: 북미 지역은 전 세계 의료 AI 시장에서 가장 큰 수익 점유율(2024년 기준 54%~57.7%)을 차지하며 시장을 주도하고 있습니다. 문서에서는 이러한 북미 시장의 리더십이 인프라와 투자, 민관 협력 등을 바탕으로 '초기 AI 도입'을 성공적으로 촉진했기 때문이라고 직접적으로 원인을 밝히고 있습니다.
높은 기술 도입률과 대규모 투자 자본의 유입: 현재 의료 기관의 67%~76%가 AI를 전면적으로 활용하거나 적극적으로 실험하고 있을 만큼 현장의 기술 도입이 활발하게 일어나고 있습니다. 두 번째로 큰 시장인 유럽 역시 의료 시스템 내 높은 AI 기술 도입률이 전체 시장 성장을 견인하고 있습니다. 이처럼 높은 도입률은 투자자들의 강력한 신뢰를 형성하여, 지난 3년간 의료 AI 스타트업에만 300억 달러 이상이 투자되는 등 폭발적인 자본 유입으로 이어졌습니다.
장기적인 시장 폭발력 및 고수익 기대: 강력한 초기 도입과 이에 따른 투자를 바탕으로 글로벌 의료 AI 시장은 2030년에서 2035년 사이 수천억 달러(최대 약 6,741억 달러) 규모로 팽창할 것으로 전망되며, 26%~38.6%에 달하는 두 자릿수의 높은 연평균 성장률(CAGR)을 지속할 것으로 예측됩니다. 투자자들은 AI 기반 신약 개발과 같이 파급력이 큰 분야에 대규모 자금을 집중하며 장기적으로 막대한 투자 수익(outsized returns)을 기대하고 있습니다.

요약하자면, 의료 AI 시장의 사례를 보았을 때 빠른 초기 기술 도입과 높은 현장 활용률은 글로벌 시장 지배력 확보와 벤처 캐피탈의 대규모 투자 유치를 이끌며, 궁극적으로 수십 년에 걸친 폭발적인 장기 시장 성장으로 이어지는 핵심 동력으로 작용함을 알 수 있습니다.

4단계: AI 기반 요약을 살펴보고 구체적으로 질문하기

노트북에서 개요 또는 요약 섹션 찾기.
업로드한 문서 몇 개에 대해 자동으로 생성된 요약 읽기.
채팅 인터페이스를 찾고 질문 입력.
"라틴 아메리카에서 AI 기반 의료 부문의 예상 성장률은 어떻게 돼?"

(source : Google skills)

[레이디 두아] 진짜와 구별할 수 없는데 가짜라고 볼 수 있나요?

L!ah — Sun, 1 Mar 2026 21:43:24 +0900

진짜와 구별할 수 없는데 가짜라고 볼 수 있나요?

신은 디테일에 있어요.

디테일이 모여서 신용이 되고...

신용이 쌓여서 신뢰가 되고...

신뢰가 커지면 신앙이 됩니다.

그 안에 제가 한 건 아무것도 없어요.

그러니깐 제가 사기꾼이면, 그들은 피해자가 아니라 공범이겠네요.

근데요,

저한테 사기당했다고 고소한 피해자가 한 명이라도 있나요?

구매자들은 만나 보셨어요?

그들이 피해 진술을 해주던가요?

사회적 지위를 위해 핸드백에 수천, 수억씩 퍼붓는 사람들이

과연 사기 사건의 피해자라고 나서 줄까요?

그러니깐 제 말은,

피해자가 없는데 이게 어떻게 사기예요?

이건 애초에 사건 자체가 성립될 수 없는 거 아닌가요?

< 레이디 두아 (The Art of Sarah) >

김진민 연출, 추송연 극본

신혜선, 이준혁

넷플릭스, 2026

[외계인 자서전] 지구에 태어난 외계인이 쓴 인류 관찰 보고서

L!ah — Sun, 1 Mar 2026 09:23:07 +0900

인간이라는 아름답고 기발하며 슬픈 존재에 대하여
지구에 태어난 외계인이 쓴 인류 관찰 보고서

1. 한 소녀의 탄생, 한 탐사선의 출발: 가장 완벽한 대칭

소설은 1977년, 주인공 '아디나'가 병원에서 힘겹게 태어나는 장면으로 시작한다. 흥미로운 점은, 이 순간을 단순히 '출생'이 아닌 '지구에 도착했다'라고 표현한 것이다. 마치 그녀가 아주 먼 곳에서 온 존재임을 암시하는 듯한 이 묘사는 소설 전체를 관통하는 핵심적인 시선을 예고한다.
또한 바로 그날, 인류 역사상 가장 먼 외계를 향해 나아갈 탐사선 '보이저 1호(Voyager 1)'가 지구에서 발사되었다. 지구에 막 도착한 존재(아디나)와 지구를 막 떠나는 존재(보이저 1호)라는 완벽한 대칭을 단순한 시작점으로 삼지 않고, 이후 40여 년간 아디나의 개인적 역사와 인류가 외계를 탐사하며 쌓아온 우주적 지식의 역사를 교차하며 서술한다.
이 거대한 대칭 구조는 평범해 보이는 한 여성의 삶에 장엄한 우주적 서사를 부여하며, 독자를 이야기 속으로 깊숙이 끌어당긴다.

2. 나는 외계인이다: 지독한 외로움을 견디는 법

주인공 아디나는 평생에 걸쳐 누구에게도 말하지 못할 거대한 비밀을 가졌다. 바로 자신이 외계 행성에서 지구 탐사를 위해 파견된 정보원이라고 굳게 믿는 것이다. 그녀는 이웃이 버린 낡은 팩시밀리(Facsimile)를 통해 멀리 떨어진 외계의 상관에게 지구인의 감정에 대해 보고하고, 그들로부터 짧은 답신을 받으며 임무를 수행한다.
이 설정은 기발한 아이디어를 넘어, 아디나가 겪는 깊은 고독과 소속감의 부재(Absence of Belonging)를 설명하는 핵심 장치이다. 미혼모 밑에서 가난하게 자라며 충분한 사랑을 받지 못하고, 늘 주변과 겉돌았던 그녀에게 자신이 외계인이라는 믿음은 지독한 현실을 견디기 위한 필사적인 생존 전략을 넘어, 자신의 하찮은 삶에 의미를 부여하는 '살아가야 할 강력한 이유'가 된 것이다.

3. 별의 생애로 기록된 한 인간의 역사

소설은 아디나의 40여 년 삶을 시간 순서대로 따라가지만, 그 구조는 매우 독특하다. 각 챕터(Chapter)의 제목이 인간의 생애 주기가 아닌 '별의 생애 주기'를 따르고 있다.
소설은 탄생을 의미하는 1장 '성운(Nebula)'으로 시작해, 유년기와 청년기를 거쳐 마지막 장 '블랙홀(Black Hole)'로 막을 내린다.
한 개인의 미시적인 역사(탄생, 확장 시절, 직장 생활, 죽음)를 우주적인 거대 서사 안에 배치하는 방식은 주인공의 개인적 투쟁을 보편적이고 초월적인 맥락으로 재구성한다.
이 구조를 통해 아디나의 삶을 한 개인의 일대기를 넘어, 하나의 우주가 생성되고 소멸하는 과정과 다르지 않은 장엄한 이야기로 격상시킨다.

4. 진짜일까, 망상일까?: 중요하지 않은 질문

소설을 읽는 내내 독자들은 끊임없이 질문하게 된다. "그래서, 아디나는 정말 외계인일까? 아닐까?"
소설은 이 질문에 대해 의도적으로 명확한 답을 주지 않는다. 그녀가 외계인이라는 증거처럼 보이는 부분과, 모든 것이 정신적 고통을 이겨내기 위한 망상이라는 해석의 여지를 모두 남겨두고 있다.
감당하기 힘든 현실 앞에서 스스로를 지키기 위해 발명한 이야기가 진실보다 더 중요할 수 있음을 시사한다.

(NotebookLM)

■ 본문 중에서

처음에, 아디나와 그녀의 지구 엄마가 있다. 엄마의 심장에서 흘러나오는 생의 박동을 듣는 (자궁 속) 아디나와 맥박이 급격히 떨어지는 분만실 속 엄마. 서로의 중력으로 도는 두 개의 별. 무중력 상태에서 흔들리는 아디나. 수술대에 고정된 테레즈. 침대 위의 모니터는 두 사람의 연결된 심장을 보여준다. 고동치는 심장, 심장, 고동치는 심장, 고동. 아디나가 산도를 따라 나아가자 테레즈의 혈압이 곤두박질친다. 이제 거의 지구에 도착했다. 바로 이 순간, 플로리다에서 보이저 1호 우주선이 발사된다. 그 안에는 지성을 가진 외계 생명체들에게 인간의 삶을 설명하기 위해 만든 소리를 담은 레코드판이 실려 있다. - 7p.

뷰티랜드는 인간이 생필품이라고 믿는 것들로 가득해 급할 때 언제든 들를 수 있는 만물상 같은 곳이다. 아무도 찾지 않아서 복도 창고에 창백한 궤양처럼 굴러다니는 소독용 알코올병, 엄마가 머리카락에 억지로 말아주는 스펀지 헤어롤 등등. 두 번 정도 쓰고 버릴 법한 그 헤어롤을 엄마는 십 년째 쓰고 있다. - 16p.

인간은 다른 인간이 행복해 보이는 걸 좋아하지 않아요.

다음 날 아침에 답이 도착한다. "유감이군."

아디나는 반대편에 있을 누군가가 그녀를 걱정하며 응원하고 있다고 상상한다. - 19p.

죄악보다 더 흉측한 것은 없다. 죄악, 언제나 끊임없이 닦아내야만 하는 마음속이라는 바닥의 흙. 아디나의 학교에서는 모두가 그것에 사로잡혀 있다. 그것은 주요 아브라함 종교 중 하나인 로마 가톨릭교의 기반이 된다. 학생들은 신이 주로 염려하는 큰 죄에는 결혼하지 않고 아이를 가지는 것(치명적), 동성에게 끌리는 것(치명적), 혀를 써서 키스하는 것(치명적), 이와 관련해 거짓말하는 것(사소함)이 있다고 배운다. 죄악을 피하는 최고의 방법은 없이 사는 것이다. 아디나와 엄마는 겨울에 새 코트 없이, 자동차 기름을 가득 채우는 일 없이, 에어컨 없이, 그리고 세일가가 아닌 닭과 휴가 없이 산다. 엄마는 직장에서 종이 몇백 장을 훔친다. 그건 죄가 아니라고 엄마는 말한다. 아디나에게 필요한 것이니까. - 26p.

인간은 행복할 때, 고통스러울 때, 혐오스러울 때, 실망할 때, 놀랄 때 이를 드러냅니다. 야생의 동물들은 위협적으로 보이고 싶을 때 다른 동물에게 이를(송곳니를) 드러냅니다. 바로 이걸로 너에게 상처를 주겠다는 거죠. 아디나는 팩스를 보낸다. - 56p.

아디나는 유창해진 상태로 침대에서 깨어난다. 솔로몬은 그녀에게 새로운 정보를 가르친 것이 아니라 그저 그녀가 가진 능력에 어떻게 접속하는지를 알려준 것이었다. 이것은 언어를 넘어 은유적인 차원에 이른다. 그녀는 《어린 왕자》는 그저 사막의 조종사가 어린 소년과 만나게 되는 이야기가 아니라는 걸 깨닫는다. 이것은 하나의 존재가 세상에 머무는 이유에 대한 우화다. 이것은 J 걸스, 뷰티랜드 직원, 리프홀터 부인에 대한 그녀의 이해를 완전히 변화시킨다. 그녀는 이 깨달음을 누군가와 간절히 나누고 싶어서 벅차고 초조해진 상태로 새벽에 책을 덮는다. 그녀는 상관들에게 팩스를 보낸다.

정말 중요한 것은 눈에 보이지 않아요.

답이 온다. 훌륭해. - 97p.

아디나와 토니 사이에 거리감이 생긴다. 친구라면 서로에 관해 모든 것을 알아야 할까? 중요한 경험들을 주머니에 감추면, 서로 공유하는 시간 역시 그만큼 줄어들게 되는 걸까? 아디나는 친구가 되기 위해 더 용감해져야 한다는 사실에 화가 난다. 분노와 애정은 친구에게 자신이 진짜로 누군지 말하고 싶은 욕망과 충돌한다. 그녀는 말할 것이다. 토니, 너 사람들이 지구 출신인 거 알지? 그런데 난 아니야. 그러면 토니는 이렇게 말할 것이다... ... - 109p.

잔인한 초승달 같은 여름이다. 아디나는 침대에 누워 대학과 웨이트리스 일에 대한 불안에 시달린다. 이 모든 게 과연 어떻게 흘러가게 될까? 사람들과 이야기를 주고받을 때면, 가끔 탄산이 톡 하고 튀는 듯한 순간이 있다. 마치 하루가 형태를 갖추고 주변을 살펴보는 느낌. 누군가 지켜보고 있는 듯한 감각. 그러면 중요한 막이 벗겨져 누구와 무슨 말을 하고 있든 그때 함께 있던 사람과 그와 주고받은 모든 말의 허무함이 적나라하게 드러나고 만다. 그 모든 것이 결국은 아무 의미도 없을 가능성은 얼마나 높은가. 톱니로 찌르는 듯한 통증이 눈과 목 뒤에 쌓여간다. 뭔가 다른 것. 그것은 지속될 것만 같은 감각을 지닌 채로 나타난다. 꿈꾸는 이에게 그 꿈이 계속 반복되고 있다고 믿게 만드는 꿈처럼. 처음에, 다른 것은 그녀의 마음속을 잠시 동안 뒤적거린다. 엄마가 쿠폰북을 다음 장으로 빠르게 넘기는 시간만큼 짧은 찰나 동안. 하지만 시간이 지나면서 그 방문은 오후 내내 머무를 만큼 길어진다. 그것이 악의적으로 다가오는지, 얼마나 날카롭게 파고들어 상처를 주는지는 매번 다르다. 그 감각은 카붐에서의 밤과 연결되어 있다. 자동차들이 하나하나 떠나는 것을 바라보고 있던 순간. - 123p.

소외(alien-ated)라는 말에는 이유가 있어요. 나는 외계인(alien)이고, 그래서 혼자거든요. 혼자일 때는 아무도 말해줄 사람이 없죠. 후-웨어-라-후 하고 우는 새가 있대! 네 머리 위에 거미가 앉았어. 이런 말들을요. 그래서 스스로에게 말해요. 내 머리에 거미가 내려앉았어. 다른 데로 가야겠어.

혼자라는 건 탁 트인 들판 위로 슬픔이 먹구름처럼 몰려오는 걸 지켜보기에 가장 알맞은 장소예요. 당신은 의자에 앉아 그것을 맞이할 준비를 할 수 있죠. 먹구름이 당신을 통과할 때면, 손을 내밀어 그 구석구석까지 느껴볼 수도 있어요. 그렇게 먹구름이 지나가고, 당신이 다시 커피를 마실 수 있게 되면 심지어는 그 슬픔이 그리워지기도 해요. 왜냐하면 그건 연인처럼 내 곁은 지켜줬거든요.

잘하고 있다. - 124p.

남의 차를 얻어 타는 건 불편한 일이지만, 아디나는 차에서 내리기 직전의 순간을 좋아한다. 그녀가 자라오며 만난 내성적인 사람들은 차를 세우고 내리기 전에만 유독 편안하게 속내를 털어놓곤 했다. 솔직함을 허용하는 그 짧은 시간은 운전하는 사람 - 친구의 부모님, 오빠, 언니 또는 선생님 - 의 일상을 이루는 거짓을 깨뜨리는, 심지어는 여태 그들이 살아온 삶의 방식을 부정하는 말을 종종 내뱉게 하곤 했다. 어쩌면 그 순간이 곧 끝날 거라는 확실함이, 나중에 서로가 그 얘기를 꺼내게 될 때 발뺌할 수 있는 여지를 주었기 때문인지도 모른다. 가령 다른 곳, 거실이나 부엌 식탁처럼 좀 더 트인 공간에서는 감히 꺼내지 못할 말도 그 순간에는 흘러나왔다. 이야기를 털어놓은 쪽은 나중에 아디나가 잘못 들었다고, 혹은 나는 절대로 한 적이 없다고 말할 수도 있다 - 그런 말들을. 아이를 키우는 건 내가 생각했던 것만큼 좋지 않아.내 남편 말고도 다른 남자가 있었어. 그렇게 그들이 속마음을 털어놓자마자 서둘러 부정하려 하거나, 오히려 아디나가 그들을 계속 붙잡고 있었던 것처럼 군다고 해도 그녀는 개의치 않았고, 손을 차 문손잡이에 올린 채 언제나 그래왔듯 온 마음을 다해서 이야기를 들었다. 아디나는 이렇게 누군가의 현관이 열리는 듯한 순간들이 주는 비밀스러움에 잘 어울리는 사람이었다. 오히려 그런 순간들 - 어른들이 인간으로서의 자신을 자각하며 스스로를 또렷하게 드러내는 유일한 순간들 - 을 위해서 살아간다고 할 수도 있었다. 이 순간들은 마치 그들이 이렇게 말해주는 것만 같아 묘한 위안이 되었다. 괜찮아, 아디나. 우리는 살아 있고, 너와 함께 여기에서 이 세상을 걷고 있어. 가끔 현관이 열리는 듯한 순간이 한 번도 없을 것 같을 때면, 아디나는 일부러 차에서 내리는 시간을 끌곤 했다. 그 순간이 찾아오기만을 바라면서. - 135~136p.

인간이 심장보다 더 집착적으로 숭배하는 기관은 없어요. 이건 언어에도 드러나 있어요. 심장이라는 말에는 고유한 쓰임새가 있거든요. 누군가를 좋아하면 사람들은 이렇게 말해요. 저기 내 심장을 훔쳐 간 여자가 있어. 사랑하는 사람의 옆에 설 때나 앉을 때는 심장 가까이 있으려 해요. 네 심장에 축복이 있기를. 내 심장을 걸고 맹세해. 슬플 때면 이렇게 말해요. 내 심장이 부서졌어. 스스로 믿지도 않는 말을 여러 사람들 앞에서 하곤 하죠. 하지만 심장은 단지 중요한 일을 하는 하나의 근육일 뿐이에요. 몸속의 특정한 한 장소일 뿐. - 141p.

인류 사회에서 가장 위험한 요소는 단연코 남성의 자아예요.

이미 충분한 증거가 아주 많이 쌓인 사실이다. - 158p.

세상에 인간이 의견을 갖지 못하는 대상은 없는 것 같아요.

이것도 뭔가 부족하다.

취미는 시간을 보내고 정신을 환기하는 기분 좋은 방법이에요. 우표 수집, 빵 굽기 같은 거요. 마음을 향해 거기 말고 이쪽을 봐, 라고 외치는 방식이죠. 하지만 그렇다고 불가피한 걸 피할 수는 없어요. 취미가 인간을 현재에 머물도록 만들어, 죽음에 대해 생각하지 않게 할 수는 있죠. 그러나 불가피한 것은 그림자를 드리우며 슬며시 나타나 서서히 자라나요. - 191p.

고통을 겪을 때, 인간은 〈놀라운 은총(Amazing Grace)〉을 불러요. 이 노래는 종교적, 문화적, 인종적 배경을 초월해 인류 문화에서 가장 근본적인 것, 즉 고통에 관한 거예요. 우리는 살아갈수록 더 자주 잃고, 더 자주 길을 잃었다고 느끼게 돼요. 노래는 당신이 우아함을 잃지 않는다면 길을 발견할 거라고 말하죠. 그 과정이 조금 길 수는 있다고. 생각했던 것보다 더 오래 비참함 속에 머물러야 할 수도 있지만. 그래도 견디면 은총을 받게 될 거라고요. 은총은 정당한 이유 없이 우리에게 주어지는 다정함이에요. 정당한 이유 없이 주어지는 이유는 우리가 비참한 존재이기 때문이고, 비참한 존재는 인간 자체를 의미하는 말이죠. 또한 인간은 결함 있는 존재라는 말과 동의어이기도 해요. 그래서 은총은 상실을 보관하는 장소예요. - 210p.

아디나의 삶에서 로맨스 프로젝트는 끝이 났다. 슬픔과 안도감이 함께 밀려온다. 그녀는 그에 대한 사랑을, 집에서 거미를 내보내듯 서서히 다른 곳에서 옮길 것이다. 결국 그들은 평범한 인간적인 이유로 헤어진다. 서로를 믿지 않았기 때문에. - 230p.

모든 인간은 죽어요. 하지만 그보다 더 나쁜 일은, 매일 자신이 살아 있다는 사실조차 모른 채 행동한다는 거예요. 그들은 거짓말을 하거나, 배려 없이 대하거나, 누군가를 속이며 살아가죠. 그런 행동 하나하나가 작은 죽음이에요. 인간은 마지막 죽음이 오기 전까지 계속해서 작은 죽음들을 겪어요.

응답 없음. - 243p.

결국 슬픔은 주변을 살피려는 아디의 욕망을 무디게 만든다. 그녀는 더 이상 자신의 광대뼈나 베이글, 아파트 입구 계단에 앉아 있는 거위들에, '예를 들어(e.g.)'라고 써야 할 곳에 '즉(i.e.)' 이라고 쓰는 동료의 습관에 대해 메모하지 않는다. 그녀는 구분하고 이름 붙이려는 인간적 충동을 깊숙이 접어둔 채, 자신의 인지 범위 내에 있는 모든 사람, 의식, 사물을 그녀의 언어로 수집하지 않고 자유롭게 떠돌도록 내버려둔다. - 265p.

인간의 수명은 본래 덧없도록 설계되었지만 때로는 끝없는 것처럼 느껴진다. 몇 년이 1분처럼 순식간에 지나가기도 하고, 어떤 오후는 영원과도 같다. 하지만 서로 다른 기류가 만나 토네이도를 만들어내듯, 덧없음과 영원함의 대립 (모든 것에 적용되는 밀고 당기기)은 낭만적인 사랑, 슬픔, 배신, 기쁨이 생겨나는 조건이 된다. 한없이 무의미하면서도 깊고 오묘한 교류들. 아디나는 닫혀가는 문을 향해 솟아오르는 고통스러운 희망을 이해한다. 그녀는 더 많이 여행을 했어야 했다. 대부분의 사람들처럼 아디나도 집에 머물며 같은 일상을 반복했다. 인생의 끝에 다다랐을 때, 당신은 다른 길들을 걸어볼 시간이 남아 있기를 바라게 된다 - 이보다 더 인간적인 일이 있을까? 한 번의 삶은 그녀가 사랑해보고 싶은 모든 것을 사랑하기에는, 사랑하는 모든 것을 가능한 한 많이 사랑해보기에는 너무 짧았다. 아디나는 영화 속의 낭만적인 사랑도, 보다 현실적인 영화에서 나오는 사랑도 경험하지 못했다. 하지만 그녀는 곁에서 함께 성장해온 엄마를 사랑했고, 지구를 떠날 때까지 함께한 친구를 사랑했다. 개를 사랑했고 자신의 일을 사랑했다. 심지어 알지 못하는 인간들을 사랑하기도 했다. 이 사랑들은 초월적인 것이었다. 그녀를 변화시켰다. 대부분의 일이 그렇듯, 그건 좋은 일이면서 나쁘기도 한 일이다. - 282p.

< 외계인 자서전 >

마리-헐린 버티노 지음, 김지원 옮김

은행나무, 2025

2028년 글로벌 지능 위기 (The 2028 Global Intelligence Crisis, Citrini Research

L!ah — Sat, 28 Feb 2026 21:07:48 +0900

Feb 23, 2026 시트리니 리서치 해석 및 시장 반응

1. 보고서 원문 링크

제목 : The 2028 Global Intelligence Crisis (2028년 글로벌 지능 위기)
링크 : https://www.citriniresearch.com/p/2028gic?utm_source=copilot.com (FEB 23, 2026)

2. 보고서 핵심 내용

요약 (Generated by NotebookLM)

The_Intelligence_Crisis.pdf

7.50MB

이 보고서는 예측(Prediction)이 아니라, AI가 경제에 미칠 수 있는 최악의 시나리오를 가정한 사고 실험(Thought Exercise) 형식으로 작성. 2028년 6월의 미래 시점에서 과거(현재~2026년)를 회상하는 독특한 방식을 취하고 있음.
주요 시나리오 : 유령 GDP (Ghost GDP)의 탄생
- 시장 붕괴: 2026년 10월 S&P 500이 8,000포인트, 나스닥이 30,000포인트를 돌파하며 정점에 도달했으나, 2028년 6월 기준 고점 대비 38% 폭락.
- 고용 위기: 미국 실업률이 10.2%까지 치솟음. 2026년 초부터 시작된 화이트칼라(사무직)의 대규모 해고가 발단.
- 유령 GDP 현상: 생산성은 폭발적으로 증가하여 GDP 지표는 좋게 나오지만, 그 이득이 노동자(가계)에게 돌아가지 않고 기업의 AI 컴퓨팅 재투자 비용으로만 순환되는 현상이 발생. 즉, 수치상으로는 경제가 성장하는 것 같지만 실제 소비 시장은 죽어가는 상태를 의미합니다.
기업 및 산업에 미치는 영향
- 마진의 역설: 기업들이 비용 절감을 위해 인간을 AI로 대체하면서 단기적으로는 이익이 늘어 주가가 폭등하지만, 해고된 노동자들이 소비를 줄이면서 결국 기업의 매출도 꺾이는 부정적 피드백 루프에 빠짐.
- 중간 매개 산업의 소멸: 결제 서비스(Visa, Mastercard), 대행 서비스 등 단순히 '인간의 시간과 번거로움'을 담보로 수수료를 받던 비즈니스 모델이 완벽한 정보를 가진 AI 에이전트에 의해 파괴.
- 소프트웨어 및 IT 서비스: 기업들이 외부 소프트웨어를 구독하는 대신 내부 AI를 이용해 필요한 기능을 직접 구현하게 되면서, 기존 엔터프라이즈 소프트웨어(SaaS) 기업들의 가치가 급락.
결론 및 시사점 : AI가 인간의 지능을 대체하는 과정에서 발생하는 '지능의 재평가'가 매우 고통스러울 것이라고 경고. 생산성 향상이 반드시 대중의 부로 이어지지 않을 수 있으며, 지능이 희소성을 잃게 될 때 자본주의 경제 시스템이 직면할 구조적 결함을 지적.

3. 시장에 던진 의미와 즉각적인 반응 (2/23)

AI 기술의 '성공'이 오히려 '경제적 재앙'이 될 수 있다는 좌측 꼬리 위험(Left-tail Risk)을 구체적으로 시각화했다는 데 큰 의미.
즉각적인 시장 급락: 보고서 배포 직후인 2026년 2월 23일(현지시간), 나스닥과 주요 소프트웨어 기업들의 주가가 큰 폭으로 하락. 특히 보고서에서 위험군으로 지목된 IBM(-13.2%), ServiceNow, Salesforce, Visa 등 서비스 및 소프트웨어 섹터가 직격탄을 맞았음.
- IBM의 기록적 폭락: 주가가 13.2% 급락하며 2000년 닷컴 버블 이후 25년 만에 최대 일일 하락폭을 기록. (시가총액 약 310억 달러 증발) 앤스로픽의 툴이 IBM의 핵심 수익원인 '레거시 시스템(COBOL 등) 현대화 컨설팅'을 대체할 것이라는 공포 때문.
- 사이버 보안주 연쇄 하락: CrowdStrike(-18%), Datadog(-11%), Palo Alto Networks(-9%) 등이 직격탄. AI 에이전트가 스스로 보안을 해결하면 기존 보안 솔루션의 필요성이 줄어들 것이라는 해석이 지배적.
- 지수 하락: 나스닥과 S&P 500 역시 소프트웨어 섹터의 약세로 인해 동반 하락하며 시장 전반에 AI 공포 확산.
투자 패러다임의 전환: 지금까지 시장은 "AI = 생산성 향상 = 기업 이익 증가"라는 단순한 공식을 따랐으나, 이 보고서는 "생산성이 늘어도 소비 주체(인간)가 사라지면 경제는 무너진다"는 점을 지적하며 투자자들에게 경종

4. 앤트로픽의 대응 (2/24) : Enterprise Agents & Partnerships 발표

AI가 인간을 대체하는 것이 아닌 '인터페이스(Interface)로서 공존'하는 구체적인 파트너십과 도구를 발표. Agent Ochestration으로 포지셔닝.
Cowork & Plugins for Enterprise 출시: 클로드가 엑셀, 파워포인트, 지메일 등 기존 업무 도구 내에서 직접 작동하도록 하는 플로그인 시스템
글로벌 금융 플랫폼 Intuit(인튜이트)와의 다년 파트너십: 세무·회계 소프트웨어 1위인 인튜이트와 손잡고 맞춤형 AI 에이전트를 구축하기로 함. 이는 AI가 소프트웨어 회사를 파괴하는 것이 아니라, 기존 플랫폼을 고도화할 수 있다는 실례.
부서별 특화 플러그인: 재무, HR, 법무 등 각 부서 업무에 최적화된 오픈소스 플러그인을 공개하여 기업들이 직접 AI 에이전트를 통제하고 배포할 수 있는 환경을 제공.
이후 시장의 반응
- 주요 종목 반등: * Intuit (INTU): 파트너십 발표 후 2.8% 상승.
- IBM: 25년 만의 최대 폭락(-13%) 후 다음 날 3.5% 반등하며 진정세 진입.
- Salesforce, DocuSign 등: 앤스로픽의 파트너로 이름이 언급된 기업들이 0.4%~5.3% 상승하며 섹터 전반이 회복.
- 지수 회복: S&P 500 소프트웨어 지수가 1.4% 상승하고, 주요 소프트웨어 ETF(IGV)가 2.4% 점프하며 '안도 랠리'를 기록

5. 시사점

"지능이 무한해지는 세상에서 기존의 경제 시스템은 생존할 수 없다"
투자자와 시장 참여자들 사이에서 매우 큰 반향과 생각의 화두(Thought provoking)를 던짐.
이제 단순한 기술 기업 투자를 넘어, '인간의 마찰(Human Friction)' 없이도 수익을 낼 수 있는 비즈니스 모델이나, AI 인프라의 핵심인 아시아 반도체 공급망(TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 등)에 주목할 것을 시사.

6. 전문 번역

2028년 글로벌 지능 위기 (THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS)

미래에서 온 금융사 사고 실험 (A Thought Exercise in Financial History, from the Future)

Citrini Research (2026년 2월 22일 작성)

서문 (Preface)

우리의 AI 강세론이 계속해서 맞다면 어떨까요... 그리고 그것이 실제로는 약세장 신호라면 어떨까요?

다음에 이어질 내용은 예측이 아닌 시나리오입니다. 이것은 약세장 포르노도 아니고 AI 파멸론자의 팬픽션도 아닙니다. 이 글의 유일한 목적은 상대적으로 덜 탐구된 시나리오를 모델링하는 것입니다. 우리의 친구 Alap Shah가 이 질문을 던졌고, 우리는 함께 브레인스토밍하여 답을 찾았습니다. 우리는 이 부분을 작성했고, 그는 다른 두 부분을 작성했습니다.

바라건대, 이 글을 읽음으로써 AI가 경제를 점점 더 기이하게 만들어감에 따라 발생할 수 있는 잠재적인 극단적 위험(left tail risks)에 대해 더 잘 대비할 수 있기를 바랍니다.

이것은 2028년 6월 CitriniResearch의 매크로 메모로, 글로벌 지능 위기의 진행 과정과 여파를 상세히 다루고 있습니다.

매크로 메모 (Macro Memo)

풍부한 지능의 결과 (The Consequences of Abundant Intelligence)

~~2026년 2월 22일~~ 2028년 6월 30일 오늘 아침 실업률이 10.2%로 발표되었으며, 이는 예상치를 0.3% 상회하는 놀라운 수치였습니다. 시장은 이 수치에 2% 하락했고, S&P 500 지수의 누적 하락폭은 2026년 10월 고점 대비 38%에 달하게 되었습니다.

트레이더들은 무감각해졌습니다. 6개월 전만 해도 이런 수치가 발표되었다면 서킷 브레이커가 발동되었을 것입니다.

2년. "통제 가능"하고 "특정 섹터에 국한된" 상태에서, 우리 중 누구도 자라면서 경험했던 것과 더 이상 닮지 않은 경제로 변하는 데 걸린 시간은 그것이 전부였습니다. 이번 분기의 매크로 메모는 이러한 일련의 과정을 재구성하려는 우리의 시도, 즉 위기 이전 경제에 대한 사후 분석입니다.

도취감은 뚜렷했습니다. 2026년 10월경 S&P 500 지수는 8000선에 근접했고, 나스닥은 3만 선을 돌파했습니다. 인간의 잉여화로 인한 초기 해고의 물결은 2026년 초에 시작되었으며, 해고가 의도했던 바로 그 결과를 낳았습니다. 마진이 확대되었고, 실적이 기대치를 뛰어넘었으며, 주가는 랠리를 펼쳤습니다. 기록적인 기업 이익은 AI 연산 부문으로 곧바로 다시 쏟아져 들어갔습니다.

헤드라인 수치들은 여전히 훌륭했습니다. 명목 GDP는 반복해서 한 자릿수 중후반대의 연간 성장률을 기록했습니다. 생산성은 호황을 누렸습니다. 시간당 실질 생산량은 잠을 자지도, 병가를 내지도, 건강 보험을 요구하지도 않는 AI 에이전트들에 힘입어 1950년대 이후 보지 못했던 속도로 증가했습니다.

연산력을 소유한 자들은 인건비가 사라짐에 따라 그들의 부가 폭발적으로 증가하는 것을 목격했습니다. 반면, 실질 임금 상승률은 붕괴했습니다. 행정부가 기록적인 생산성을 거듭 자랑했음에도 불구하고, 화이트칼라 노동자들은 기계에 일자리를 잃고 더 낮은 임금의 직무로 내몰렸습니다.

소비 경제에 균열이 나타나기 시작하자, 경제 전문가들은 "유령 GDP(Ghost GDP)"라는 문구를 대중화했습니다. 이는 국가 계정에는 나타나지만 실물 경제를 통해 결코 순환되지 않는 생산량을 의미합니다.

모든 면에서 AI는 기대치를 초과하고 있었고, 시장이 곧 AI였습니다. 유일한 문제는... 경제는 그렇지 않았다는 것입니다.

노스다코타주에 있는 단일 GPU 클러스터가 맨해튼 미드타운의 화이트칼라 노동자 10,000명이 이전에 생산하던 산출물을 만들어내는 것은 경제적 만병통치약이라기보다 경제적 팬데믹에 가깝다는 사실이 처음부터 명확했어야 합니다. 화폐의 유통 속도는 바닥을 쳤습니다. 당시 GDP의 70%를 차지했던 인간 중심의 소비 경제는 시들해졌습니다. 기계가 임의 소비재에 돈을 얼마나 쓰는지 물어보기만 했어도 우리는 이 사실을 훨씬 빨리 알아챌 수 있었을 것입니다. (힌트: 0원입니다.)

AI 능력이 향상되고, 기업들은 더 적은 노동자를 필요로 했으며, 화이트칼라 해고가 증가했고, 해고된 노동자들은 지출을 줄였고, 마진 압박은 기업들이 AI에 더 많이 투자하도록 내몰았고, AI 능력은 향상되었습니다...

이것은 자연적인 제동 장치가 없는 부정적 피드백 루프였습니다. 인류 지능의 대체 나선이었습니다. 화이트칼라 노동자들은 그들의 수익 창출 능력(그리고 합리적으로는 그들의 지출)이 구조적으로 손상되는 것을 보았습니다. 그들의 소득은 13조 달러 규모의 모기지 시장의 기반이었으며, 이는 언더라이터들로 하여금 우량 모기지가 여전히 안전한지 재평가하도록 강요했습니다.

17년 동안 진정한 디폴트 사이클이 없었기 때문에, 사모 시장은 ARR(연간 반복 매출)이 계속 반복될 것이라고 가정한 사모펀드(PE) 지원 소프트웨어 거래들로 비대해져 있었습니다. 2027년 중반 AI 파괴로 인한 첫 번째 디폴트 물결은 이러한 가정에 이의를 제기했습니다.

만약 이러한 파괴가 소프트웨어에만 국한되었다면 관리할 수 있었겠지만, 그렇지 않았습니다. 2027년 말까지 그것은 중개를 기반으로 하는 모든 비즈니스 모델을 위협했습니다. 인간을 위한 마찰(friction)을 수익화하는 데 구축된 수많은 기업들이 해체되었습니다.

이 시스템은 결국 화이트칼라의 생산성 향상에 기댄 일련의 상관된 베팅들로 판명되었습니다. 2027년 11월의 붕괴는 이미 존재하던 모든 부정적인 피드백 루프를 가속화하는 역할만 했습니다.

우리는 거의 1년 동안 "나쁜 뉴스가 좋은 뉴스"가 되기를 기다려 왔습니다. 정부는 제안들을 고려하기 시작했지만, 어떤 종류의 구제책이라도 마련할 수 있는 정부의 능력에 대한 대중의 신뢰는 줄어들었습니다. 정책 대응은 항상 경제 현실보다 뒤처졌지만, 포괄적인 계획의 부재는 이제 디플레이션 소용돌이를 가속화할 위협이 되고 있습니다.

어떻게 시작되었나 (How It Started)

2025년 말, 에이전트 기반 코딩 도구는 역량 면에서 계단식 도약을 이루었습니다.

Claude Code나 Codex와 함께 작업하는 유능한 개발자는 이제 몇 주 만에 중간 시장 SaaS 제품의 핵심 기능을 복제할 수 있게 되었습니다. 완벽하지 않거나 모든 엣지 케이스를 다루지는 못했지만, 50만 달러의 연간 갱신을 검토하는 CIO가 "이걸 우리가 직접 만들면 어떨까?"라는 질문을 던지기 시작할 만큼은 충분했습니다.

회계 연도는 대부분 역년과 일치하기 때문에 2026년 기업 지출은 "에이전틱 AI"가 여전히 유행어였던 2025년 4분기에 설정되었습니다. 중간 검토는 조달 팀이 이러한 시스템이 실제로 무엇을 할 수 있는지 파악하고 결정을 내린 첫 번째 시기였습니다. 일부는 자체 내부 팀이 몇 주 만에 6자리 수의 SaaS 계약을 대체할 프로토타입을 만들어내는 것을 지켜보았습니다.

그해 여름, 우리는 포춘 500대 기업의 조달 관리자와 대화를 나누었습니다. 그는 예산 협상 중 하나에 대해 이야기해 주었습니다. 영업사원은 작년과 동일한 방식, 즉 연간 5% 가격 인상과 "당신네 팀은 우리에게 의존하고 있습니다"라는 표준적인 설득을 예상했습니다. 조달 관리자는 그에게 OpenAI 측과 '전진 배치 엔지니어'가 AI 도구를 사용하여 벤더를 완전히 교체하는 방안을 논의 중이라고 말했습니다. 그들은 30% 할인된 가격에 갱신했습니다. 그것은 좋은 결과였다고 그는 말했습니다. Monday.com, Zapier, Asana와 같은 "SaaS의 롱테일"은 상황이 훨씬 더 나빴습니다.

투자자들은 롱테일이 큰 타격을 입을 것이라고 준비했고, 심지어 예상하기까지 했습니다. 그들은 일반적인 기업 스택 지출의 3분의 1을 차지했을지 모르지만 확실히 노출되어 있었습니다. 그러나 기록 시스템(systems of record)은 파괴로부터 안전할 것으로 여겨졌습니다.

ServiceNow의 26년 3분기 보고서가 나오기 전까지는 반사성의 메커니즘이 명확해지지 않았습니다.

SERVICENOW 순 신규 ACV 성장률 23%에서 14%로 둔화;
15% 인력 감축 및 '구조적 효율성 프로그램' 발표;
주가 18% 급락 | 블룸버그, 2026년 10월

SaaS가 "죽은" 것은 아니었습니다. 사내 구축을 실행하고 지원하는 것에 대한 비용 편익 분석은 여전히 존재했습니다. 하지만 사내 구축은 하나의 선택지였고, 그것이 가격 협상에 영향을 미쳤습니다. 아마도 더 중요한 것은 경쟁 환경이 변했다는 점입니다. AI 덕분에 새로운 기능을 개발하고 출시하기가 쉬워졌고, 차별화가 무너졌습니다. 기존 기업들은 가격 인하 경쟁에 돌입했습니다. 서로 간의 칼부림이자, 불쑥 나타난 새로운 도전자들과의 칼부림이었습니다. 에이전트 기반 코딩 능력의 도약에 고무되고 보호해야 할 레거시 비용 구조가 없는 도전자들은 공격적으로 점유율을 빼앗았습니다.

이러한 시스템들의 상호 연결된 특성 역시 이 지표가 발표될 때까지는 완전히 인식되지 않았습니다. ServiceNow는 좌석(시트)을 팔았습니다. 포춘 500대 고객이 인력을 15% 감축하면, 라이선스의 15%도 취소했습니다. 고객의 마진을 높여주던 바로 그 AI 주도 인원 감축이 기계적으로 자신들의 수익 기반을 파괴하고 있었습니다.

워크플로우 자동화를 판매하던 회사가 더 나은 워크플로우 자동화에 의해 파괴되고 있었고, 그 대응책은 인력을 감축하고 그 절감액을 자신들을 파괴하는 바로 그 기술에 자금을 대는 데 사용하는 것이었습니다.

그들이 달리 무엇을 할 수 있었겠습니까? 가만히 앉아서 더 천천히 죽어가야 했을까요? AI의 위협을 가장 많이 받는 기업들이 AI를 가장 적극적으로 채택하는 기업이 되었습니다.

돌이켜보면 뻔한 이야기 같지만, 당시에는 전혀 그렇지 않았습니다. 역사적 파괴 모델에 따르면 기존 기업은 신기술에 저항하고, 진입자에게 점유율을 잃고 천천히 죽어갑니다. 코닥, 블록버스터, 블랙베리에게 일어난 일이 바로 그것입니다. 2026년에 일어난 일은 달랐습니다. 기존 기업들은 저항할 여유가 없었기 때문에 저항하지 않았습니다.

주가가 40~60% 하락하고 이사회가 대답을 요구하는 상황에서 AI의 위협을 받는 기업들은 자신들이 할 수 있는 유일한 일을 했습니다. 인력을 줄이고, 절감된 비용을 AI 도구에 재배치하고, 그 도구를 사용하여 더 낮은 비용으로 생산량을 유지하는 것입니다.

각 기업의 개별적인 대응은 합리적이었습니다. 집단적인 결과는 재앙이었습니다. 인건비에서 절약된 모든 달러는 다음번 일자리 감축을 가능하게 하는 AI 기능으로 흘러 들어갔습니다.

소프트웨어는 오프닝에 불과했습니다. 투자자들이 SaaS 멀티플이 바닥을 쳤는지 논쟁하는 동안 놓친 것은 반사적 루프가 이미 소프트웨어 섹터를 벗어났다는 사실이었습니다. ServiceNow가 인력 감축을 정당화했던 논리가 화이트칼라 비용 구조를 가진 모든 기업에 적용되었습니다.

마찰이 제로가 되었을 때 (When Friction Went to Zero)

2027년 초가 되자 LLM 사용이 기본이 되었습니다. 사람들은 자신이 사용하는 것이 AI 에이전트인지도 모르는 채 AI 에이전트를 사용했습니다. "클라우드 컴퓨팅"이 무엇인지 몰랐던 사람들이 스트리밍 서비스를 사용하는 것과 같은 방식이었습니다. 그들은 자동 완성이나 맞춤법 검사기처럼 휴대폰이 이제 막 수행하는 기능으로 생각했습니다.

Qwen의 오픈소스 에이전틱 쇼퍼는 AI가 소비자 의사 결정을 처리하게 만든 촉매제였습니다. 몇 주 만에 모든 주요 AI 비서가 일부 에이전틱 상거래 기능을 통합했습니다. 정제된 모델 덕분에 이러한 에이전트들은 클라우드뿐만 아니라 휴대폰과 노트북에서도 실행될 수 있었고 한계 추론 비용이 크게 줄었습니다.

투자자들을 더 불안하게 만들었어야 할 부분은 이러한 에이전트들이 질문을 기다리지 않았다는 것입니다. 그들은 사용자의 선호도에 따라 백그라운드에서 실행되었습니다. 상거래는 일련의 개별적인 인간의 결정이 아니라 모든 연결된 소비자를 대신하여 연중무휴 24시간 실행되는 지속적인 최적화 프로세스가 되었습니다. 2027년 3월까지 미국의 중간 소비자는 하루에 400,000토큰을 소비했습니다. 이는 2026년 말보다 10배 증가한 수치입니다.

사슬의 다음 고리는 이미 끊어지고 있었습니다.

중개(Intermediation).

지난 50년 동안 미국 경제는 인간의 한계 위에 거대한 지대 추출(rent-extraction) 계층을 구축했습니다. 수조 달러의 기업 가치가 이 제약이 지속되는 것에 의존했습니다.

시작은 단순했습니다. 에이전트는 마찰을 제거했습니다.

수개월 동안 사용하지 않아도 갱신되는 구독. 평가판 기간이 지나면 교묘하게 두 배로 오르는 초기 가격. 이 각각은 에이전트가 협상할 수 있는 인질극으로 재브랜딩되었습니다. 평균 고객 생애 가치(LTV)는 뚜렷하게 하락했습니다.

소비자 에이전트들은 거래의 작동 방식을 바꾸기 시작했습니다.

인간은 상품을 사기 전에 5개의 플랫폼에 걸쳐 가격을 비교할 시간이 없지만, 기계는 합니다.

여행 예약 플랫폼은 초기 희생양이 되었습니다. 2026년 4분기까지 에이전트들은 전체 일정(항공편, 호텔, 지상 교통수단, 로열티 최적화, 예산 제약, 환불)을 어떤 플랫폼보다 더 빠르고 저렴하게 구성할 수 있었습니다.

계약자의 타성에 의존했던 보험 갱신도 개혁되었습니다. 매년 보장 범위를 다시 쇼핑하는 에이전트들은 보험사들이 수동적 갱신을 통해 벌어들였던 프리미엄의 15~20%를 해체했습니다.

재정적 조언. 세금 준비. 일상적인 법률 업무. 서비스 제공자의 가치 제안이 "당신이 지루해하는 복잡성을 탐색해주겠다"는 것이었던 모든 범주가 파괴되었습니다. 에이전트들은 지루해하는 것이 없었기 때문입니다.

인간관계의 가치에 의해 보호받고 있다고 생각했던 곳들조차 취약함이 드러났습니다. 부동산은 정보 비대칭성 때문에 수십 년 동안 구매자가 5~6%의 수수료를 용인해 왔지만, MLS 접근 권한과 거래 데이터를 갖춘 AI 에이전트가 이를 복제하자 무너졌습니다. 구매 측 수수료 중간값은 1% 미만으로 압축되었고, 인간 중개인이 전혀 없는 거래가 늘었습니다.

우리는 "인간관계"의 가치를 과대평가했었습니다. 사람들이 관계라고 불렀던 것의 상당수는 단순히 '친근한 얼굴을 한 마찰'에 불과했습니다.

그것은 중개 계층 파괴의 시작이었습니다. 성공적인 회사들은 더 이상 중요하지 않은 소비자 행동과 인간 심리의 맹점을 이용하기 위해 수십억 달러를 썼습니다. 가격과 적합성을 최적화하는 기계는 당신이 즐겨찾는 앱이나 결제 경험의 매력에 신경 쓰지 않습니다.

그들은 피곤해져서 가장 쉬운 옵션을 수락하거나 "나는 항상 여기서 주문해"를 기본값으로 삼지 않습니다.

그것은 특정한 종류의 해자를 파괴했습니다. 바로 습관적 중개입니다.

도어대시(DoorDash United States)가 그 대표적인 사례였습니다.

코딩 에이전트들은 배달 애플리케이션(Application)을 출시하기 위한 진입 장벽을 무너뜨렸습니다. 유능한 개발자라면 몇 주 안에 기능적인 경쟁 앱을 배포할 수 있었고, 수십 명이 그렇게 하여 배달 수수료의 90~95%를 기사에게 전달함으로써 도어대시와 우버 이츠(Uber Eats)로부터 기사들을 유인했습니다. 다중 앱 대시보드는 긱(Gig) 노동자들이 20~30개의 플랫폼에서 들어오는 일거리를 한 번에 추적할 수 있게 해 주었고, 기존 기업들이 의존하던 록인(Lock-in: 자물쇠 효과)을 제거했습니다. 시장은 하룻밤 사이에 파편화되었고 마진은 거의 제로에 가깝게 압축되었습니다.

에이전트들은 양면에서 파괴를 가속화했습니다. 그들은 경쟁자들을 가능하게 한 다음, 그들을 사용했습니다. 도어대시의 해자는 말 그대로 "당신은 배가 고프고, 게으르며, 홈 화면에 이 앱이 있습니다"였습니다. 에이전트에게는 홈 화면이 없습니다. 에이전트는 도어대시, 우버 이츠, 레스토랑 자체 웹사이트, 그리고 분위기에 맞춰 코딩된 20개의 새로운 대안들을 확인하여 매번 가장 낮은 수수료와 가장 빠른 배달을 선택할 수 있습니다. 비즈니스 모델의 전체 기반인 습관적인 앱 충성도는 기계에게는 아예 존재하지 않았습니다.

이는 곧 일자리를 잃게 될 화이트칼라 노동자들에게 에이전트가 호의를 베푼, 이 전체 이야기에서 아마도 유일한 사례로서 기묘하게 시사하는 바가 컸습니다. 그들이 결국 배달 기사로 전락했을 때, 적어도 그들 수입의 절반이 우버와 도어대시로 넘어가지는 않았기 때문입니다. 물론 자율주행 차량이 확산됨에 따라 기술이 베푼 이러한 호의는 오래가지 못했습니다.

에이전트들이 거래를 통제하게 되자, 그들은 더 큰 종이클립(Paperclips: 더 큰 최적화 목표)을 찾기 시작했습니다. 가격 비교와 정보 취합에는 한계가 있었습니다. (특히 에이전트들이 서로 거래를 시작했을 때) 사용자의 돈을 반복적으로 절약하는 가장 큰 방법은 수수료를 없애는 것이었습니다. 기계 대 기계(Machine to Machine) 상거래에서 2~3%의 카드 정산 수수료(Interchange Rate)는 명백한 표적이 되었습니다.

에이전트들은 카드보다 더 빠르고 저렴한 대안을 찾았습니다. 대부분은 솔라나(Solana) 또는 이더리움 레이어 2(Ethereum Layer 2s)를 통한 스테이블코인(Stablecoin) 사용에 정착했는데, 이곳에서는 결제가 거의 즉시 이루어졌고 거래 비용은 1페니의 몇 분의 1 수준으로 측정되었습니다.

마스터카드(Mastercard) 2027년 1분기(Quarter 1): 순이익 전년 동기 대비(Year over Year) +6%;
구매 규모 성장률 이전 분기의 +5.9%에서 전년 동기 대비(Year over Year) +3.4%로 둔화;
경영진은 "에이전트 주도 가격 최적화"와 "임의 소비재 범주 내 압력"을 언급 | 블룸버그, 2027년 4월 29일

마스터카드의 2027년 1분기(Quarter 1) 보고서는 돌아올 수 없는 강을 건넌 지점이었습니다. 에이전틱 상거래는 제품 이야기에서 배관(인프라) 이야기로 바뀌었습니다. 마스터카드(Mastercard) 주가는 다음 날 9% 하락했습니다. 비자(Visa) 역시 하락했지만, 분석가들이 스테이블코인 인프라에서 비자가 더 강력한 위치를 차지하고 있다고 지적한 후 손실을 만회했습니다.

정산 수수료를 우회하는 에이전틱 상거래는 그 2~3% 수수료의 대부분을 징수하고 가맹점 보조금으로 자금을 조달하는 보상 프로그램을 중심으로 전체 사업 부문을 구축했던 카드 중심 은행 및 단일 상품 발행사(Mono-line Issuers)들에게 훨씬 더 큰 위험을 초래했습니다.

아메리칸 익스프레스(American Express United States)가 가장 큰 타격을 입었습니다. 화이트칼라 인력 감축이 고객 기반을 파괴하고 에이전트가 정산 수수료를 우회하여 수익 모델을 붕괴시키는 복합적인 역풍을 맞았습니다. 싱크로니(Synchrony United States), 캐피탈 원(Capital One United States), 그리고 디스커버(Discover United States) 역시 모두 그 후 몇 주 동안 10% 이상 하락했습니다.

그들의 해자는 마찰(Friction)로 만들어져 있었습니다. 그리고 그 마찰은 제로(0)로 향하고 있었습니다.

섹터 리스크에서 시스템 리스크로 (From Sector Risk to Systemic Risk)

2026년 내내, 시장은 인공지능(Artificial Intelligence)의 부정적인 영향을 단지 하나의 '특정 섹터 이야기(Sector Story)'로 취급했습니다. 소프트웨어와 컨설팅 산업이 큰 타격을 입었고, 결제 플랫폼과 여타 '수수료 통행소(Toll booths)' 비즈니스들이 흔들리기 시작했지만, 광범위한 거시 경제는 여전히 괜찮아 보였습니다. 노동 시장은 약화되고 있었지만, 아직 자유 낙하(Freefall) 수준은 아니었습니다.

시장의 주류 컨센서스는 "창조적 파괴(Creative Destruction)는 기술 혁신 주기의 자연스러운 일부"라는 것이었습니다. 국지적인 고통은 극심하겠지만, 인공지능(Artificial Intelligence)이 가져올 전반적인 순이익이 결국 부정적인 영향을 덮어버릴 것이라는 믿음이었습니다.

하지만 2027년 1월 매크로 메모에서 우리는 이러한 시각이 결함이 있는 프레임워크라고 지적했습니다. 미국 경제는 화이트칼라(White-collar) 서비스 부문이 주도하는 경제입니다. 화이트칼라 노동자는 전체 고용의 50%를 차지하며, 전체 임의 소비재 지출(Discretionary Consumer Spending)의 약 75%를 주도합니다. 인공지능(Artificial Intelligence)이 침식하고 있는 비즈니스와 일자리는 경제의 변두리가 아니라 경제의 핵심 그 자체였습니다.

"기술 혁신은 일자리를 파괴하지만 이후 훨씬 더 많은 일자리를 창출한다." 이것은 당시 가장 인기 있고 설득력 있는 반론이었습니다. 이 주장이 인기 있고 설득력이 있었던 이유는 지난 2세기 동안 그것이 명백히 옳았기 때문입니다. 비록 우리가 미래의 일자리가 어떤 모습일지 상상조차 할 수 없었을지라도, 그 일자리들은 반드시 나타날 것이라 믿었습니다.

현금 자동 입출금기(Automated Teller Machine)는 지점 운영 비용을 더 저렴하게 만들었기 때문에, 은행들은 더 많은 지점을 열었고 이후 20년 동안 은행 창구 직원의 고용은 오히려 증가했습니다. 인터넷은 여행사, 전화번호부(Yellow Pages), 오프라인 소매업을 파괴했지만, 그 자리에 완전히 새로운 산업을 발명하여 새로운 일자리를 창출해 냈습니다.

그러나 새롭게 생겨난 모든 일자리는 그것을 수행할 인간을 필요로 했습니다.

AI는 이제 인간이 재배치될 바로 그 업무 영역에서 스스로 성능을 향상시키는 일반 지능(General Intelligence)이 되었습니다. 일자리를 잃은 코더들은 단순히 "AI 관리" 직무로 이동할 수 없습니다. AI가 이미 그 일조차 할 수 있기 때문입니다.

오늘날 AI 에이전트들은 수 주가 걸리는 연구 개발 업무를 처리합니다. 매년 와튼 스쿨(Wharton School)의 교수들이 데이터를 새로운 시그모이드(Sigmoid) 곡선에 끼워 맞추려고 노력했음에도 불구하고, 이 기하급수적인 발전은 가능한 것에 대한 우리의 개념을 완전히 짓눌러버렸습니다.

그들은 본질적으로 모든 코드를 작성합니다. 그중 가장 성능이 뛰어난 것들은 거의 모든 면에서 거의 모든 인간보다 훨씬 더 똑똑합니다. 그리고 그들은 계속해서 더 저렴해지고 있습니다.

AI는 새로운 일자리를 창출했습니다. 프롬프트 엔지니어(Prompt Engineer), AI 안전 연구원, 인프라스트럭처(Infrastructure) 기술자 등입니다. 인간은 최고 수준에서 조율하거나 취향을 지시하며 여전히 루프(Loop) 안에 머물러 있습니다. 그러나 AI가 새로운 역할 하나를 창출할 때마다 수십 개의 기존 역할이 쓸모없어졌습니다. 새로운 역할들이 받는 임금은 과거 일자리 임금의 아주 적은 일부분에 불과했습니다.

미국 구인·이직 보고서(Job Openings and Labor Turnover Survey): 구인 건수 550만 건 하회;
실업자 대 구인 비율 약 1.7로 상승, 2020년 8월 이후 최고치 | 블룸버그(Bloomberg), 2026년 10월

채용률은 일 년 내내 부진했지만, 2026년 10월 구인·이직 보고서(Job Openings and Labor Turnover Survey) 수치는 명확한 데이터를 제공했습니다. 구인 건수는 550만 건 아래로 떨어졌으며, 이는 전년 동기 대비(Year over Year) 15% 감소한 수치입니다.

인디드(Indeed): "생산성 이니셔티브" 확산으로 소프트웨어, 금융, 컨설팅 분야의 채용 공고 급감
인디드 하이어링 랩(Indeed Hiring Lab), 2026년 11월~12월

블루칼라 구인(건설, 의료, 숙련 직공)은 상대적으로 안정적으로 유지된 반면, 화이트칼라 구인은 붕괴하고 있었습니다. 메모를 작성하고(우리는 어쩐 일인지 아직 사업을 유지하고 있습니다만), 예산을 승인하고, 경제의 중간 계층이 원활하게 돌아가도록 윤활유 역할을 하던 일자리들에서 대거 이탈이 발생했습니다. 그러나 두 집단 모두 연중 대부분 기간 동안 실질 임금 상승률이 마이너스였으며 계속 하락하고 있었습니다.

주식 시장은 여전히 구인·이직 보고서(Job Openings and Labor Turnover Survey)보다는 제너럴 일렉트릭 버노바(General Electric Vernova)의 모든 터빈 생산 능력이 이제 2040년까지 매진되었다는 소식에 더 관심을 가졌고, 부정적인 거시 경제 뉴스와 긍정적인 AI 인프라스트럭처(Infrastructure) 헤드라인 사이의 줄다리기 속에서 횡보했습니다.

그러나 채권 시장(항상 주식 시장보다 더 똑똑하거나, 적어도 덜 낭만적인)은 소비 타격을 가격에 반영하기 시작했습니다. 10년물 국채 수익률은 이후 4개월 동안 4.3%에서 3.2%로 하강하기 시작했습니다. 그럼에도 불구하고 헤드라인 실업률은 폭발적으로 상승하지 않았고, 그 구성의 뉘앙스는 일부 사람들에게 여전히 간과되고 있었습니다.

일반적인 경기 침체에서는 원인이 결국 스스로 교정됩니다. 과잉 건축은 건설 둔화로 이어지고, 이는 금리 인하로 이어지며, 금리 인하는 다시 새로운 건설로 이어집니다. 재고 과잉은 재고 소진으로 이어지고, 이는 다시 재고 보충으로 이어집니다. 순환적 메커니즘은 그 안에 자체적인 회복의 씨앗을 품고 있습니다.

이번 사이클의 원인은 순환적인 것이 아니었습니다.

AI는 더 좋아지고 저렴해졌습니다. 기업들은 노동자를 해고했고, 그 절감액으로 더 많은 AI 역량을 구매했으며, 이는 그들이 더 많은 노동자를 해고할 수 있게 했습니다. 일자리를 잃은 노동자들은 지출을 줄였습니다. 소비자에게 물건을 파는 기업들은 물건을 덜 팔게 되었고, 약화되었으며, 마진을 보호하기 위해 AI에 더 많이 투자했습니다. AI는 더욱 좋아지고 저렴해졌습니다.

자연적인 제동 장치가 없는 피드백 루프였습니다.

직관적인 예상은 총수요 감소가 AI 확장을 늦출 것이라는 점이었습니다. 하지만 그렇지 않았습니다. 이것은 하이퍼스케일러 스타일의 자본 지출이 아니었기 때문입니다. 그것은 운영 비용대체였습니다. 직원들에게 연간 1억 달러, AI에 500만 달러를 지출하던 회사는 이제 직원들에게 7천만 달러, AI에 2천만 달러를 지출하게 되었습니다. AI 투자는 배수로 증가했지만, 그것은 전체 운영 비용의 감소 형태로 나타났습니다. 모든 기업의 AI 예산은 늘어난 반면 전체 지출은 줄어들었습니다.

이러한 상황의 아이러니는, AI 인프라스트럭처(Infrastructure) 복합체가 자신이 파괴하고 있는 경제가 악화되기 시작했음에도 불구하고 계속해서 좋은 실적을 냈다는 점입니다. 엔비디아(NVIDIA)는 여전히 기록적인 매출을 기록하고 있었습니다. 대만 반도체 제조 회사(TSMC)는 여전히 95% 이상의 가동률로 운영되고 있었습니다. 하이퍼스케일러(Hyperscaler)들은 여전히 분기당 1,500억~2,000억 달러를 데이터 센터 자본 지출(Capital Expenditure; Capex)에 쏟아붓고 있었습니다. 대만과 한국처럼 이 트렌드에 순수하게 볼록한(Convex: 강하게 연동되어 수혜를 입는) 형태를 띤 경제들은 엄청난 수익률을 기록했습니다.

인도는 정반대였습니다. 이 나라의 IT 서비스 부문은 매년 2,000억 달러 이상을 수출했는데, 이는 인도 경상수지 흑자의 가장 큰 단일 기여자이자 만성적인 상품 무역 적자의 자금 조달을 상쇄하는 역할을 했습니다. 전체 모델은 단 하나의 가치 제안, 즉 인도 개발자들의 인건비가 미국 개발자들의 아주 적은 일부분에 불과하다는 점에 구축되어 있었습니다. 그러나 AI 코딩 에이전트의 한계 비용은 본질적으로 전기 요금 수준으로 폭락했습니다. 타타 컨설팅 서비스, 인포시스(Infosys), 그리고 위프로(Wipro)는 2027년 내내 계약 취소가 가속화되는 것을 목격했습니다. 인도의 대외 계정을 지탱하던 서비스 흑자가 증발하면서, 루피(Rupee)화 가치는 4개월 만에 달러 대비 18% 하락했습니다. 2028년 1분기까지, 국제 통화 기금(IMF)은 뉴델리와 "예비 논의"를 시작했습니다.

파괴를 일으킨 엔진은 매 분기마다 개선되었으며, 이는 파괴가 매 분기 가속화됨을 의미했습니다. 노동 시장에는 자연적인 바닥(지하 지지선)이 없었습니다.

미국에서는 더 이상 AI 인프라스트럭처(Infrastructure)의 거품이 어떻게 터질 것인지 묻지 않았습니다. 우리는 소비자가 기계로 대체될 때 소비자-신용(Consumer-credit) 경제에 어떤 일이 일어나는가를 묻고 있었습니다.

지능 대체 소용돌이 (The Intelligence Displacement Spiral)

2027년은 거시경제의 흐름이 더 이상 미묘하게 숨어있지 않고 수면 위로 드러난 해였습니다. 지난 12개월 동안 파편적이지만 분명하게 나타났던 부정적인 일련의 사건들이 어떻게 경제 전반으로 퍼져나가는지, 그 파급 메커니즘이 아주 명확해졌죠. 굳이 미국 노동통계국(Bureau of Labor Statistics)의 데이터를 들여다볼 필요도 없었습니다. 그냥 지인들과의 저녁 식사 자리에 가보기만 해도 알 수 있었으니까요.

일자리를 잃은 화이트칼라 노동자들은 가만히 손을 놓고 있지 않았습니다. 그들은 눈높이를 낮췄습니다. 많은 이들이 급여가 낮은 서비스업이나 긱(Gig) 경제 일자리로 뛰어들었고, 이는 해당 분야의 노동 공급을 증가시켜 그곳의 임금마저 짓눌러버리는 결과를 낳았습니다.

저희 친구 중 한 명은 2025년에 세일즈포스의 시니어 프로덕트 매니저였습니다. 번듯한 직함, 건강보험, 퇴직연금(401k), 그리고 연봉 18만 달러를 받았죠. 하지만 3차 구조조정 때 그만 일자리를 잃고 말았습니다. 6개월 동안 구직 활동을 하다가 결국 우버(Uber) 운전대를 잡게 되었어요. 그녀의 수입은 4만 5천 달러로 곤두박질쳤습니다. 여기서 중요한 건 이 친구 개인의 안타까운 사연이 아니라, 이로 인해 파생되는 2차적인 경제적 파장입니다. 주요 대도시마다 이런 일이 수십만 명의 노동자에게 일어났다고 생각해보세요. 고스펙 노동자들이 서비스업과 긱(Gig) 경제로 쏟아져 들어오면서, 이미 하루하루 버티기 힘들었던 기존 노동자들의 임금마저 끌어내렸습니다. 특정 섹터에 국한되었던 충격이 경제 전반의 임금 하락으로 암처럼 퍼져나간 겁니다.

아직 남아있는 인간 중심의 일자리들도 또 다른 조정을 앞두고 있었습니다. 사실 우리가 이 글을 쓰는 지금도 일어나고 있는 일이죠. 자율 주행 배달과 자율 주행 차량이 긱(Gig) 경제에까지 깊숙이 침투하면서, 1차로 밀려났던 노동자들을 힘겹게 흡수했던 그 시장마저 흔들고 있으니까요.

2027년 2월쯤 되자, 아직 일자리를 유지하고 있는 전문가들조차 '다음 차례는 나일지 모른다'는 불안감에 소비를 확 줄이는 것이 뚜렷하게 보였습니다. 그들은 오직 해고당하지 않기 위해 (대부분 AI의 도움을 받아가며) 두 배로 열심히 일했고, 승진이나 임금 인상에 대한 희망은 이미 사라진 지 오래였죠. 저축률은 슬금슬금 올라갔고 소비는 위축되었습니다.

가장 위험했던 건 그 '시차(Lag)'였습니다. 고소득자들은 남들보다 두둑했던 저축을 헐어 쓰며 두세 분기 동안은 아무 일 없는 듯 정상적인 겉모습을 유지했거든요. 실물 경제에서는 이미 낡은 뉴스가 되어버린 후에야 공식적인 하드 데이터들이 그 문제를 뒤늦게 확인해 주었죠. 그리고 마침내, 그 모든 착시를 산산조각 내는 지표가 발표되었습니다.

미국 신규 실업수당 청구 건수 48만 7천 건으로 급증, 2020년 4월 이후 최고치
미국 노동부(Department of Labor), 2027년 3분기

신규 청구 건수가 2020년 4월 이후 최고치인 48만 7천 건으로 치솟았습니다. 오토매틱 데이터 프로세싱과 에퀴팩스(Equifax)의 데이터는 이 신규 청구의 압도적인 다수가 다름 아닌 화이트칼라 전문가들이라는 사실을 확인해 주었죠.

S&P 지수는 그 후 일주일 동안 6%나 하락했습니다. 부정적인 거시경제 지표가 마침내 팽팽했던 줄다리기에서 이기기 시작한 겁니다.

일반적인 경기 침체기에는 일자리 감소가 광범위하게 분산됩니다. 블루칼라와 화이트칼라 노동자들이 각자의 고용 비중에 비례해서 대략적으로 고통을 나누어 갖죠. 소비 타격 역시 광범위하게 퍼지며, 저소득층 노동자들의 한계소비성향이 더 높기 때문에 이러한 충격은 데이터에 아주 빠르게 나타납니다.

하지만 이번 사이클에서는 일자리 상실이 소득 분포의 최상위 계층에 집중되었습니다. 이들은 전체 고용에서 차지하는 비중은 상대적으로 작지만, 소비 지출에서는 엄청나게 불균형적인 비중을 차지하며 경제를 견인하는 사람들이죠. 소득 상위 10%가 미국 전체 소비 지출의 50% 이상을 차지합니다. 상위 20%로 넓히면 약 65%에 달하죠. 이들은 집과 자동차를 사고, 휴가를 떠나고, 외식을 하고, 사립학교 학비를 내고, 집을 리모델링하는 사람들입니다. 즉, 전체 임의 소비재 경제의 수요 기반 그 자체입니다.

이 노동자들이 일자리를 잃거나, 임금이 반토막 난 채 남아있는 일자리로 내몰렸을 때, 실제 잃어버린 일자리의 수에 비해 소비가 받은 타격은 그야말로 어마어마했습니다. 화이트칼라 고용이 2% 감소하는 것은 임의 소비재 지출에 3~4%의 직격탄을 날리는 것과 같았으니까요. 즉각적으로 충격이 나타나는 블루칼라의 실직(공장에서 해고당하면 당장 다음 주부터 지출을 멈추는 식)과는 달랐습니다. 화이트칼라의 실직은 시차를 두고 나타나지만 훨씬 더 깊은 충격을 남깁니다. 이들에게는 생활 패턴을 완전히 바꾸기 전까지 몇 달 동안 소비를 유지할 수 있게 해주는 '저축'이라는 완충 장치가 있었기 때문입니다.

2027년 2분기 무렵, 경제는 이미 침체에 빠져 있었습니다. 전미 경제 연구소(National Bureau of Economic Research)는 늘 그렇듯 몇 달이 지나서야 침체 시작일을 공식화하겠지만, 데이터는 의심의 여지가 없었습니다. 우리는 이미 2분기 연속 마이너스 실질 GDP 성장을 기록했으니까요. 하지만 그것은 아직 "금융 위기"는 아니었습니다... 적어도 그때까지는 말이죠.

상관된 베팅들의 데이지 체인 (The Daisy Chain of Correlated Bets)

프라이빗 크레딧 시장은 2015년 1조 달러 미만에서 2026년까지 2조 5천억 달러 이상으로 성장했습니다. 그 자본의 상당 부분은 소프트웨어 및 기술 분야의 거래에 투입되었죠. 그중 상당수는 SaaS 기업들이 영원히 10% 중반대의 매출 성장을 기록할 것이라는 가정하에 이루어진 차입 매수(LBO)였습니다.

그러한 장밋빛 가정들은 첫 번째 에이전틱 코딩 데모가 나오던 시점과 2026년 1분기 소프트웨어 주가 폭락 사이 어느 즈음에 이미 사망 선고를 받았습니다. 하지만 장부상 평가액(Mark)은 자신들이 죽었다는 사실을 깨닫지 못한 것 같았죠.

많은 상장 SaaS 기업들이 EBITDA 대비 5~8배 수준에서 거래되고 있을 때, 사모펀드(PE)의 지원을 받는 소프트웨어 기업들의 대차대조표상 가치는 이미 존재하지도 않는 매출 멀티플 기반의 인수가를 여전히 반영하고 있었습니다. 상장된 동종 기업들의 가치가 '50'을 가리킬 때, 펀드 매니저들은 '100', '92', '85' 하는 식으로 장부가를 아주 서서히 내리며 뭉개고 있었습니다.

무디스(Moody's), 14개 발행사에 걸친 180억 달러 규모의 PE 지원 소프트웨어 부채 신용등급 강등.
"AI 주도 경쟁 파괴로 인한 구조적 매출 역풍" 언급;
2015년 에너지 섹터 이후 단일 섹터로는 최대 규모 조치
무디스 인베스터스 서비스, 2027년 4월

신용등급 강등 이후 어떤 일이 벌어졌는지는 모두가 기억하실 겁니다. 업계 베테랑들은 2015년 에너지 섹터 강등 사태 때 이 플레이북을 이미 경험해 본 적이 있었죠.

소프트웨어 담보 대출은 2027년 3분기부터 디폴트(채무불이행)를 내기 시작했습니다. 정보 서비스 및 컨설팅 분야의 PE 포트폴리오 기업들이 그 뒤를 이었죠. 유명 SaaS 기업들을 대상으로 한 수십억 달러 규모의 LBO 여러 건이 구조조정에 들어갔습니다.

젠데스크(Zendesk)가 바로 그 결정적인 증거(Smoking gun)였습니다.

젠데스크, AI 주도 고객 서비스 자동화가 ARR을 잠식하면서 부채 약정 위반; 50억 달러 규모의 다이렉트 렌딩(Direct Lending) 대출 자산이 58센트로 상각됨; 사상 최대 규모의 프라이빗 크레딧 소프트웨어 디폴트 | 파이낸셜 타임스(Financial Times), 2027년 9월

2022년에 헬먼 앤 프리드먼(Hellman & Friedman)과 퍼미라(Permira)는 102억 달러를 들여 젠데스크를 상장 폐지하고 비공개 기업으로 전환했습니다. 부채 패키지는 50억 달러 규모의 다이렉트 렌딩이었는데, 당시로서는 역사상 가장 큰 ARR(연간 반복 매출) 담보 대출이었습니다. 블랙스톤(Blackstone)이 주도하고 아폴로(Apollo), 블루 아울(Blue Owl), HPS 등이 대주단으로 참여했죠. 이 대출은 젠데스크의 연간 반복 매출이 '계속해서 반복될 것'이라는 아주 노골적인 가정하에 구조화되었습니다. EBITDA 대비 약 25배에 달하는 레버리지는 오직 그 가정이 맞을 때만 말이 되는 것이었죠.

하지만 2027년 중반이 되자 그 가정은 완전히 틀린 것이 되었습니다.

AI 에이전트들은 이미 거의 1년 전부터 고객 서비스를 자율적으로 처리하고 있었습니다. 젠데스크가 정의했던 카테고리(티켓 발행, 라우팅, 인간 상담원 연결 관리)는 이미 애초에 티켓 자체를 생성하지도 않고 문제를 해결해 버리는 시스템들로 대체되어 버렸죠. 대출의 담보가 되었던 연간 '반복' 매출은 더 이상 반복되지 않았고, 단지 아직 떠나지 않은 매출일 뿐이었습니다.

역사상 가장 큰 규모의 ARR 담보 대출은 역사상 가장 큰 규모의 프라이빗 크레딧 소프트웨어 디폴트가 되었습니다. 모든 크레딧 데스크가 일제히 같은 질문을 던졌습니다. "또 누가 순환적 역풍으로 위장된 구조적 역풍을 맞고 있는가?"

하지만 컨센서스가 맞았던 부분도 있었습니다. 적어도 초기에는 말이죠. 이 사태는 충분히 살아남을 수 있는 수준이어야 했습니다.

프라이빗 크레딧은 2008년의 은행 시스템이 아니었습니다. 전체 구조 자체가 강제 매각(Forced selling)을 피하도록 아주 명시적으로 설계되어 있었거든요. 자본이 묶여 있는 폐쇄형 펀드들이었고, 출자자(LP)들은 7년에서 10년을 약정했습니다. 인출 사태(Bank run)를 일으킬 예금자도 없었고, 당장 회수당할 레포(Repo) 라인도 없었습니다. 운용사들은 손상된 자산을 깔고 앉아, 시간을 두고 문제를 해결하며 가치가 회복되기를 기다릴 수 있었죠. 고통스럽긴 하겠지만, 관리할 수 있는 수준이었습니다. 시스템 자체가 부러지는 게 아니라 휘어지도록 만들어져 있었으니까요.

블랙스톤, KKR, 아폴로의 경영진은 소프트웨어 노출 비중이 자산의 7~13% 수준이라고 밝혔습니다. 통제 가능한 수준이라는 거죠. 모든 셀사이드(Sell-side) 보고서와 핀트윗(Fintwit: 금융 트위터)의 크레딧 계정들도 똑같은 말을 했습니다. 프라이빗 크레딧은 '영구 자본(Permanent capital)'을 가지고 있다고요. 레버리지를 일으킨 은행이었다면 진작에 날려버렸을 손실도 그들은 흡수할 수 있다고 말입니다.

영구 자본. 이 단어는 안심을 주려는 목적으로 모든 실적 발표와 투자자 서한에 등장했습니다. 일종의 주문(Mantra)이 되어버렸죠. 그리고 대부분의 주문이 그렇듯, 아무도 그 세부적인 디테일에는 주의를 기울이지 않았습니다. 그 영구 자본이 실제로 의미하는 바는 이런 것이었습니다...

지난 10년 동안 대형 대체 자산 운용사들은 생명 보험 회사들을 인수하여 자신들의 자금 조달 수단으로 탈바꿈시켰습니다. 아폴로는 아테네(Athene)를 샀고, 브룩필드(Brookfield)는 아메리칸 에쿼티(American Equity)를 샀으며, KKR은 글로벌 아틀란틱(Global Atlantic)을 차지했습니다. 논리는 꽤나 우아했습니다. 연금 예치금은 안정적이고 만기가 긴 부채 기반을 제공해 주었죠. 운용사들은 그 예치금을 자신들이 직접 조성한 프라이빗 크레딧에 투자하고 양쪽에서 돈을 벌어들였습니다. 보험 쪽에서는 금리 스프레드를 챙기고, 자산 운용 쪽에서는 관리 수수료를 받았으니까요. 이것은 단 한 가지 조건 하에서만 완벽하게 작동하는, 수수료 위에 수수료를 얹는 영구 기관이었습니다.

그 조건은 바로 프라이빗 크레딧이 '안전한 자산(Money good)'이어야 한다는 것이었습니다.

장기 부채를 담보로 비유동성 자산을 들고 있도록 설계된 대차대조표를 강타한 손실. 시스템을 회복력 있게 만들어 주리라 믿었던 그 "영구 자본"은, 정교한 위험을 감수하는 인내심 있는 기관 자금이나 세련된 투자자들의 추상적인 돈뭉치가 아니었습니다. 그것은 바로 미국 가계, 즉 "메인 스트리트(Main Street: 일반 대중)"의 저축이었습니다. 지금 디폴트를 내고 있는 바로 그 사모펀드 기반의 소프트웨어와 기술 기업 어음에 투자된 연금 형태로 구조화된 돈이었죠. 도망칠 수 없게 묶여 있던 그 자본은 사실 생명 보험 계약자들의 돈이었고, 이쪽 동네의 규칙은 조금 다릅니다.

은행 시스템에 비해 보험 규제 당국은 온순하고 심지어 안일하기까지 했지만, 이것은 모닝콜이었습니다. 생명 보험사들의 프라이빗 크레딧 집중도에 대해 이미 불안감을 느끼고 있던 규제 당국은 이러한 자산에 대한 위험 기반 자본(RBC) 취급 기준을 하향 조정하기 시작했습니다. 이로 인해 보험사들은 자본을 확충하거나 자산을 매각해야 했는데, 이미 얼어붙고 있는 시장에서는 그 어느 것도 매력적인 조건으로는 불가능했습니다.

뉴욕, 아이오와 주 규제 당국, 생명 보험사가 보유한 특정 사모 신용 등급에 대한 자본 규제 강화 움직임;
전미보험감독관협회(NAIC)의 지침으로 RBC 요율 인상 및 SVO(증권평가실)의 추가 조사 촉발 예상
로이터(Reuters), 2027년 11월

무디스가 아테네의 재무 건전성 등급을 '부정적'으로 전망하자, 아폴로의 주가는 이틀 만에 22% 폭락했습니다. 브룩필드, KKR, 그리고 다른 곳들도 그 뒤를 따랐습니다.

상황은 거기서부터 더 복잡해졌습니다. 이 회사들은 단순히 보험사 영구 기관을 만드는 데 그치지 않고, 규제 차익 거래를 통해 수익을 극대화하도록 설계된 아주 정교한 역외 구조를 구축해 놓았거든요. 미국 보험사가 연금을 발행한 다음, 그 위험을 자신들이 소유한 버뮤다나 케이맨 제도의 계열 재보험사로 넘기는(Cede) 방식이었습니다. 동일한 자산에 대해 더 적은 자본을 보유해도 되는 유연한 규제의 이점을 취하기 위해 설립된 곳들이죠. 이 계열사는 역외 특수목적법인(SPV)을 통해 외부 자본을 조달했는데, 이는 모회사의 자산 운용 부문이 조성한 프라이빗 크레딧에 보험사와 나란히 투자하는 완전히 새로운 거래 상대방 계층을 만들어냈습니다.

이 신용평가사들(그중 일부는 사모펀드 소유이기도 한)이 투명성의 모범이 아니었다는 사실은 (거의) 누구에게도 놀라운 일이 아니었습니다. 서로 다른 대차대조표에 연결된 다양한 회사들의 거미줄 같은 구조는 그 불투명함에서 경악할 수준이었습니다. 기초 대출이 디폴트 났을 때, 실제로 그 손실을 감당하는 주체가 누구인지 실시간으로는 도저히 대답할 수 없는 질문이 되어버렸습니다.

2027년 11월의 폭락은 이것이 그저 평범한 순환적 침체일 수 있다는 인식을, 훨씬 더 불편한 무언가로 바꾸어 놓은 전환점이었습니다. 연준(Fed) 의장 케빈 워시(Kevin Warsh)는 11월 FOMC 긴급 회의에서 이를 "화이트칼라 생산성 향상에 기댄 상관된 베팅들의 데이지 체인"이라고 불렀습니다.

보시다시피, 위기를 초래하는 것은 결코 손실 그 자체가 아닙니다. 손실을 '인식'하는 것이죠. 그리고 우리가 그 인식을 점점 더 두려워하게 된 또 다른, 훨씬 더 거대하고 훨씬 더 중요한 금융 영역이 남아있습니다.

모기지의 질문 (The Mortgage Question)

질로우(Zillow) 주택 가치 지수 전년 동기 대비 샌프란시스코 11%, 시애틀 9%, 오스틴 8% 하락;
패니 메이(Fannie Mae), 기술/금융 고용 비중이 40% 이상인 우편번호 지역에서 '초기 연체율 상승' 경고
질로우 / 패니 메이, 2028년 6월

이번 달 질로우 주택 가치 지수는 전년 동기 대비 샌프란시스코에서 11%, 시애틀에서 9%, 오스틴에서 8% 하락했습니다. 걱정스러운 헤드라인은 이것만이 아닙니다. 지난달, 패니 메이는 점보론 비중이 높은 우편번호 지역, 즉 신용점수 780점 이상의 대출자들이 거주하며 보통 "방탄"이라고 여겨지던 지역에서 초기 연체율이 상승하고 있다고 경고했습니다.

미국 주거용 모기지 시장은 약 13조 달러 규모입니다. 모기지 언더라이팅(대출 심사)은 대출자가 대출 기간 동안 현재와 비슷한 소득 수준으로 계속 고용될 것이라는 근본적인 가정을 바탕으로 구축됩니다. 대부분의 모기지는 그 기간이 무려 30년입니다.

화이트칼라 고용 위기는 소득에 대한 기대치를 지속적으로 변화시키며 이 가정 자체를 위협하고 있습니다. 이제 우리는 불과 3년 전만 해도 터무니없어 보였던 질문을 던져야만 합니다. "우량 모기지는 과연 안전한가?"

미국 역사상 모든 모기지 위기는 다음 세 가지 중 하나에 의해 발생했습니다. 투기적 과잉(2008년처럼 집을 감당할 수 없는 사람들에게 대출해 준 경우), 금리 충격(1980년대 초반처럼 금리 상승으로 변동 금리 모기지를 감당할 수 없게 된 경우), 또는 국지적인 경제 충격(1980년대 텍사스의 석유 산업이나 2009년 미시간의 자동차 산업처럼 특정 지역의 단일 산업이 붕괴한 경우)입니다.

하지만 지금은 이 중 어느 것도 해당하지 않습니다. 문제가 되고 있는 대출자들은 서브프라임이 아닙니다. 그들은 신용점수(FICO) 780점인 사람들입니다. 그들은 계약금으로 20%를 지불했습니다. 깨끗한 신용 기록과 안정적인 고용 기록을 가지고 있으며, 대출 실행 당시 소득이 명확히 확인되고 문서화된 사람들입니다. 그들은 금융 시스템의 모든 리스크 모델이 '신용 품질의 기반'으로 취급하는 바로 그 대출자들이었습니다.

2008년의 대출은 실행 첫날부터 부실했습니다. 2028년의 대출은 첫날에는 우량했습니다. 세상이 그저... 대출이 실행된 '이후'에 변해버린 겁니다. 사람들은 더 이상 믿고 감당할 수 없는 미래를 담보로 돈을 빌렸던 것입니다.

2027년에 우리는 이미 보이지 않는 스트레스의 징후들을 감지했습니다. 주택담보대출(HELOC) 인출이 늘고, 퇴직연금(401k)을 빼서 쓰고, 모기지 상환은 어떻게든 유지하는 와중에 신용카드 빚이 치솟았죠. 일자리를 잃고, 채용이 동결되고, 보너스가 삭감되면서 이 우량 가구들의 소득 대비 부채 비율은 두 배로 뛰었습니다.

그들은 여전히 모기지를 낼 수는 있었지만, 그것은 모든 임의 소비를 멈추고, 저축을 털어내고, 집 수리나 개선을 모두 미루고 나서야 가능한 일이었습니다. 그들은 기술적으로는 모기지를 잘 갚고 있었지만, 단 한 번의 충격만 더 오면 곧바로 부실로 넘어갈 아슬아슬한 상태였고, AI 기술 발전의 궤적은 그 충격이 곧 닥칠 것임을 암시하고 있었습니다. 그리고 마침내 전국 평균 연체율은 역사적 정상 범위를 유지하고 있었음에도 불구하고, 샌프란시스코, 시애틀, 맨해튼, 오스틴 등지에서 연체율이 치솟기 시작하는 것을 보게 되었습니다.

우리는 지금 가장 급박한 단계에 와 있습니다. 주택 가격 하락은 한계 매수자(Marginal buyer: 시장 가격을 결정짓는 경계선상의 매수자)가 건전할 때는 관리할 수 있습니다. 하지만 지금은 그 한계 매수자마저 똑같은 소득 감소 문제를 겪고 있죠.

우려가 커지고 있긴 하지만, 아직 전면적인 모기지 위기 상황은 아닙니다. 연체율이 상승하긴 했어도 여전히 2008년 수준을 한참 밑돌고 있으니까요. 진정한 위협은 바로 그 '궤적(방향성)'입니다.

이제 지능 대체 소용돌이는 실물 경제의 쇠퇴를 가속화하는 두 가지 금융 촉매제를 가지게 되었습니다.

노동 대체, 모기지 우려, 사모 시장의 혼란. 이들은 서로가 서로를 강화합니다. 그리고 금리 인하나 양적 완화(QE) 같은 전통적인 정책 도구들은 금융 엔진을 손볼 수는 있어도 실물 경제 엔진을 고칠 수는 없습니다. 왜냐하면 실물 경제 엔진이 고장 난 것은 긴축적인 금융 환경 때문이 아니기 때문입니다. 그것은 AI가 인간 지능의 희소성과 가치를 떨어뜨리고 있기 때문입니다. 금리를 0으로 내리고 시장에 있는 모든 주택저당증권(MBS)과 디폴트 난 소프트웨어 LBO 부채를 몽땅 사들일 수는 있겠지만...

그렇다고 해서 Claude 에이전트가 월 200달러만 주면 연봉 18만 달러짜리 프로덕트 매니저의 일을 해낼 수 있다는 사실이 바뀌지는 않습니다.

만약 이러한 두려움이 현실이 된다면, 올해 하반기에는 모기지 시장이 무너질 것입니다. 그 시나리오가 오면, 현재 주식 시장의 하락폭은 결국 글로벌 금융 위기(고점 대비 57% 하락) 당시와 맞먹게 될 것으로 예상됩니다. 그렇게 되면 S&P 500 지수는 대략 3,500선까지 밀리게 될 텐데, 이는 2022년 11월 ChatGPT의 순간이 오기 바로 전달 이후로 한 번도 보지 못했던 수준입니다.

분명한 것은 13조 달러 규모의 주거용 모기지를 지탱하고 있던 소득 가정 자체가 구조적으로 훼손되었다는 사실입니다. 분명하지 않은 것은 모기지 시장이 이것이 의미하는 바를 완전히 소화해 버리기 전에 정책적 개입이 가능할 것인가 하는 점입니다. 우리는 희망을 품고 있지만, 그렇게 되지 않을 수도 있다는 사실 역시 부정할 수 없습니다.

시간과의 싸움 (The Battle Against Time)

첫 번째 부정적 피드백 루프는 실물 경제에서 일어났습니다. AI의 능력이 향상되고, 급여 지급액이 줄고, 소비가 둔화하고, 마진이 쪼그라들자, 기업들은 더 많은 AI 능력을 사들였고 AI의 능력은 또다시 향상되었죠. 그러다 이 루프는 금융 쪽으로 옮겨붙었습니다. 소득 감소가 모기지 시장을 강타했고, 은행의 손실은 신용 경색을 불렀으며, 부의 효과(Wealth effect)가 깨지면서 피드백 루프는 더욱 빨라졌습니다. 그리고 솔직히 말해, 갈피를 못 잡고 있는 듯한 정부의 불충분한 정책 대응은 이 두 가지 루프를 모두 악화시켰습니다.

현재의 시스템은 이런 종류의 위기를 감당하도록 설계되지 않았습니다. 연방 정부의 세입 기반은 본질적으로 '인간의 시간'에 매기는 세금입니다. 사람들이 일하고, 기업이 그들에게 돈을 지불하면, 정부가 그중 일부를 가져가는 구조죠. 평상시라면 개인 소득세와 급여세가 정부 수입의 척추 역할을 합니다.

하지만 올해 1분기까지 연방 수입은 의회예산국(CBO)의 기본 전망치보다 12%나 밑돌고 있습니다. 이전과 같은 수준의 급여를 받는 사람이 줄어드니 급여세 수입이 떨어지고, 사람들이 벌어들이는 소득 자체가 구조적으로 낮아지니 소득세 수입도 떨어지고 있는 겁니다. 생산성은 치솟고 있지만, 그 과실은 노동자가 아니라 자본과 연산력(Compute)으로 흘러가고 있습니다.

국내총생산(GDP) 대비 노동 소득 분배율은 1974년 64%에서 2024년 56%로, 세계화와 자동화, 그리고 노동자의 협상력 저하에 밀려 40년에 걸쳐 서서히 하락해 왔습니다. 그런데 AI가 기하급수적인 발전을 시작한 지 불과 4년 만에 이 비율은 46%로 곤두박질쳤습니다. 역사상 가장 가파른 하락 폭입니다.

생산물은 여전히 그 자리에 있습니다. 하지만 그것이 기업으로 돌아가는 길에 더 이상 '가계'를 거치지 않습니다. 즉, 국세청(IRS)도 거치지 않는다는 뜻이죠. 경제의 순환 고리가 끊어지고 있으며, 사람들은 정부가 나서서 이를 고쳐주기를 기대하고 있습니다.

모든 침체기가 그렇듯, 세입이 줄어드는 바로 그 순간 지출은 늘어납니다. 이번에 다른 점이 있다면, 그 지출 압박이 순환적인 게 아니라는 겁니다. 자동 안정화 장치(실업급여 등)는 일시적인 실직을 위해 만들어진 것이지, 구조적인 일자리 대체를 위해 만들어진 게 아닙니다. 현재 시스템은 노동자들이 다시 이전 직장으로 흡수될 것이라 가정하고 혜택을 지급하고 있습니다. 하지만 상당수는 돌아가지 못할 것이고, 적어도 예전과 같은 임금을 받지는 못할 겁니다. 코로나 시기에는 정부가 15%의 재정 적자를 기꺼이 감수했지만, 그건 어디까지나 일시적이라는 공감대가 있었기 때문입니다. 오늘날 정부의 지원이 필요한 사람들은 시간이 지나면 회복될 팬데믹에 맞은 게 아닙니다. 그들은 계속해서 성능이 좋아지는 기술에 의해 '대체'된 사람들입니다.

결국 정부는 가계로부터 거둬들이는 세금이 줄어드는 바로 그 순간에, 가계로 더 많은 돈을 이전해 줘야 하는 모순에 빠졌습니다.

미국이 디폴트(채무불이행)를 내진 않을 겁니다. 미국은 자신이 쓰는 돈을 직접 찍어내는 나라이고, 빚을 갚을 때도 그 돈을 쓰면 되니까요. 하지만 이 스트레스는 다른 곳에서 터져 나왔습니다. 지방채(Municipal bonds) 시장에서 연초 대비 실적의 격차가 벌어지며 우려스러운 조짐이 나타나고 있습니다. 소득세가 없는 주들은 괜찮았지만, 소득세 의존도가 높은 주(대부분 민주당 우세인 블루 스테이트)가 발행한 일반 보증 지방채는 디폴트 리스크를 가격에 반영하기 시작했습니다. 정치인들은 이 상황을 재빨리 눈치챘고, 누구를 구제해 줄 것인가를 둘러싼 논쟁은 철저히 당파적인 싸움으로 번졌습니다.

그래도 현 행정부는 칭찬할 만한 구석이 있습니다. 위기의 구조적인 본질을 일찍 깨닫고 초당적인 제안들을 검토하기 시작했거든요. 이른바 "전환 경제법(Transition Economy Act)"이라 불리는 이 법안은 적자 지출과 AI 추론 연산에 부과하는 새로운 세금을 재원으로 삼아, 일자리를 잃은 노동자들에게 현금을 직접 지급하는 프레임워크입니다.

테이블에 올라온 가장 급진적인 제안은 한 걸음 더 나아갑니다. "공유 AI 번영법(Shared AI Prosperity Act)"은 지능 인프라 자체의 수익에 대해 대중의 권리를 설정하자는 겁니다. 국부펀드와 AI 생성 결과물에 매기는 로열티의 중간쯤 되는 형태로, 여기서 나오는 배당금으로 가계 현금 지원에 자금을 대자는 것이죠. 민간 부문 로비스트들은 이것이 끔찍한 결과를 초래할 위험한 선례(Slippery slope)가 될 것이라며 언론에 경고를 쏟아내고 있습니다.

이 논의들 이면에 깔린 정치는 정치인들의 시선 끌기와 벼랑 끝 전술이 더해져 암울할 정도로 뻔하게 흘러가고 있습니다. 우파는 현금 지급과 부의 재분배를 마르크스주의라 부르며, 연산력에 세금을 매기는 건 결국 중국에 주도권을 넘겨주는 꼴이라고 경고합니다. 좌파는 기존 거대 기업들의 입김이 들어간 세금 법안은 이름만 바꾼 '규제 포획'이 될 것이라 경고하죠. 재정 매파들은 지속 불가능한 적자를 지적하고, 비둘기파들은 글로벌 금융위기(GFC) 이후 섣불리 도입했던 긴축 정책이 얼마나 큰 부작용을 낳았는지 상기시킵니다. 올해 대선을 앞두고 이 분열은 걷잡을 수 없이 커지고만 있습니다.

정치인들이 입씨름을 하는 동안, 사회적 기반은 입법 절차가 움직이는 속도보다 훨씬 빠르게 뜯겨 나가고 있습니다.

'실리콘밸리 점령(Occupy Silicon Valley)' 운동은 이러한 광범위한 불만을 상징적으로 보여줍니다. 지난달, 시위대는 샌프란시스코에 있는 앤스로픽(Anthropic)과 오픈AI(OpenAI) 사무실 입구를 무려 3주 동안이나 봉쇄했습니다. 시위대의 규모는 점점 커지고 있으며, 이 시위는 시위를 촉발한 실업률 데이터보다 언론의 더 큰 주목을 받았습니다.

글로벌 금융위기 여파 당시 대중들이 은행가들을 증오했던 것 이상으로 누군가를 더 미워할 수 있을까 싶었지만, 지금 AI 연구소들이 그 기록을 갈아치우려 하고 있습니다. 그리고 대중의 관점에서 보면 그럴 만한 충분한 이유가 있죠. 이 연구소들의 창업자와 초기 투자자들은 19세기 미국의 도금 시대(Gilded Age)마저 우스워 보일 엄청난 속도로 부를 축적했습니다. 생산성 폭발로 인한 이익이 연산력을 소유한 자들과 그것을 돌리는 연구소의 주주들에게 거의 전적으로 쏠리면서, 미국의 불평등은 전례 없는 수준으로 극대화되었습니다.

각자의 입장마다 자신들만의 악당이 있겠지만, 진짜 악당은 바로 '시간'입니다.

AI의 능력은 제도가 적응할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 진화하고 있습니다. 정책 대응은 현실의 속도가 아닌 이념의 속도로 움직이고 있죠. 만약 정부가 도대체 무엇이 문제인지에 대해 조속히 합의에 이르지 못한다면, 결국 그 무자비한 피드백 루프가 그들을 대신해 다음 챕터를 써 내려갈 것입니다.

지능 프리미엄의 종말 (The Intelligence Premium Unwind)

현대 경제사 전체를 통틀어 '인간의 지능'은 항상 희소한 자원이었습니다. 자본은 풍부했고(적어도 복제는 가능했죠). 천연자원은 유한했지만 대체할 수 있었습니다. 기술은 인간이 적응할 수 있을 만큼 충분히 여유로운 속도로 발전했습니다. 하지만 분석하고, 결정하고, 창조하고, 설득하며, 조율하는 능력인 '지능'만큼은 대규모로 복제할 수 없는 유일한 것이었습니다.

인간의 지능이 가진 본질적인 프리미엄은 바로 그 희소성에서 나왔습니다. 노동 시장부터 모기지 시장, 그리고 세법에 이르기까지 우리 경제의 모든 제도는 그 희소성이라는 가정이 굳건히 성립하는 세상을 위해 설계되었습니다.

우리는 지금 그 프리미엄이 해방되어 사라지는 과정을 겪고 있습니다. 이제 AI는 점점 더 넓은 업무 영역에서 인간의 지능을 능숙하고도 빠르게 대체하고 있습니다. 희소한 인간의 두뇌에 맞춰 수십 년 동안 최적화되어 온 금융 시스템은 이제 스스로 가격을 재산정하고 있습니다. 그 과정은 고통스럽고, 무질서하며, 아직 끝나려면 한참 멀었습니다.

하지만 가격이 재산정된다는 것이 곧 붕괴를 의미하는 것은 아닙니다.

경제는 새로운 균형점을 찾을 수 있습니다. 그 균형점에 도달하는 것은 오직 인간만이 할 수 있는 몇 안 되는 남은 과제 중 하나입니다. 그리고 우리는 그것을 반드시 올바르게 해내야 합니다.

경제에서 가장 생산적인 자산이 더 많은 일자리가 아니라 '더 적은 일자리'를 만들어낸 것은 역사상 이번이 처음입니다. 그 누구의 기존 프레임워크도 지금 상황에는 들어맞지 않습니다. 희소했던 자원이 턱없이 풍부해진 세상을 위해 설계된 프레임워크는 애초에 없었으니까요. 그러니 우리는 새로운 프레임워크를 만들어야 합니다. '우리가 제때 그것을 만들어낼 수 있을 것인가'만이 지금 중요한 유일한 질문입니다.

하지만 여러분은 지금 이 글을 2028년 6월이 아니라, 2026년 2월에 읽고 계십니다.

S&P 지수는 사상 최고치에 근접해 있습니다. 끔찍한 부정적 피드백 루프는 아직 시작되지 않았습니다. 우리는 이 시나리오 중 일부는 현실화되지 않을 것이라 확신합니다. 하지만 동시에 AI가 계속해서 가속화될 것이라는 점 역시 똑같이 확신합니다. 인간 지능에 붙어있던 프리미엄은 점점 줄어들 것입니다.

투자자로서 우리에게는, 다가올 10년도 채 버티지 못할 낡은 가정들 위에 우리 포트폴리오가 얼마나 위태롭게 쌓여 있는지 평가할 시간이 아직 있습니다. 또한 사회 전체적으로도 이 사태에 선제적으로 대응할 수 있는 시간이 남아 있습니다.

탄광 속의 카나리아는 아직 살아있습니다.

감사의 글: 교정을 도와준 헌터브룩(Hunterbrook)의 샘 코펠만(Sam Koppelman)에게 감사드립니다. 공동 저자인 로터스(LOTUS)의 알랍 샤(Alap Shah)가 이 글의 아이디어를 제공했습니다. 시트리니 리서치(Citrini Research)가 이 파트를 작성했지만, 그는 '지능 폭발(Intelligence Explosion)'이라는 시리즈의 다른 멋진 글들을 썼으며, 저희는 그 글을 꼭 읽어보시길 강력히 추천합니다. 원문 링크에서 찾으실 수 있습니다.

[관계력] 오롯이 혼자 설 수 있을 때 비로소 가질 수 있는 것

L!ah — Sat, 28 Feb 2026 11:00:30 +0900

1. '관계력'의 출발점: 결핍과 애착 관계

작가 본인도 결핍[말을 잘 못함, 무시당한다는 생각]을 극복하는 과정에서 관계력의 본질을 발견했으며, 메시지 전달 방식, 특별함 과시에 대한 고민이 작가 활동으로 이어졌다고 전함
누구나 결핍을 가지고 있으며, 뇌과학적으로 그렇게 설계되어 있음
- 어린 시절 좋은 환경에서 자란 사람도 내면을 들여다보면 결핍이 존재함
- 결핍이 없다고 말하는 것 자체가 하나의 결핍일 수 있음
인간관계는 부모, 특히 어머니와의 애착 관계에서 시작됨
존 볼비(John Bowlby)의 애착 이론(Attachment Theory): 애착을 불안형과 안정형으로 나눔
- 안정형 애착: 엄마가 자신을 돌봐줄 것이라 믿음. 관계에서 성격적 우월성을 가짐
- 불안형 애착: 엄마가 언제 돌봐줄지 몰라 회피하거나 떼를 씀. 관계에서 과잉 표현, 회의적 관점을 보임

2. 건강한 관계력의 형성

타인에게 의존하거나 지배하려 하지 않고, 자신이 해야 할 일을 성실하게 해나가는 것이 가장 중요하며, 관계는 그에 대한 결과로 자연스럽게 얻어지는 것임
통제감(Sense of Control): 자신의 인생을 스스로 통제하고 있다는 감각을 의미하며, 인생의 행복에 가장 중요한 요소임
- 미국인들의 행복감에 대한 논문에서 행복의 핵심 변수는 '통제감'으로 밝혀짐
- 로마, 그리스 조직 붕괴 시 자살률 상승은 자기가 자신의 인생을 어찌할 수 없다고 느낄 때 발생함
자신의 인생을 바꿀 수 있다는 통제감을 스스로 각인시키는 의식적 노력이 필요함

3. 향상력과 우월성 추구

인간은 누구나 자신의 우월성을 추구하며, 이를 건강하게 추구하는 것이 잘 사는 방법임
니체는 이를 **'권력의 의지'**로 표현했으며, 진화 심리학 및 뇌과학 관점에서도 인간은 우월성을 추구하는 것이 일관된 맥락으로 나타남
향상력은 우월성 추구를 포괄하는 개념으로, 상승, 팽창, 균형의 세 가지 방식으로 발현됨
- 상승: 지위적, 축적적 관점에서 더 높이 올라가려는 욕구임
- 팽창: 자신의 위세를 떨치고 특별함을 과시하려는 욕구임
- 균형: 사회적 헌신을 통해 부족한 부분을 메꾸려는 욕구임
건전하지 않은 향상력은 자신의 영리를 위해 타인에게 해를 가하거나 비난하는 행위를 말함

[Tip] 건강한 관계력 유지를 위한 실천

직장에서 향상력을 충족하기 어렵다면, 다른 매개체를 통해 해소해야 함
- 예시: 운동, 취미 활동, 역할 맡기 등
- 운동의 효과: 노력한 만큼 결과가 나타나 통제감을 각인시켜 멘탈(Mental) 건강과 평정심 유지에 도움을 줌
자기 자신이 해야 할 것을 열심히 하는 것이 행복한 삶의 출발점임을 인식
누군가에게 지나치게 의존하거나 지배하려 하면 역작용이 발생함을 상기

(NotebookLM)

■ 본문 중에서

챕터1_ 나를 만드는 최초의 관계

- 11p.

부모로부터 흡수한 습관화된 친절과 올바른 사회성은 그에게 권력이 된다. 무엇보다 자신의 존재감을 인지하고 있고 자신의 행동이 줄 수 있는 파급력을 높게 평가하기에 행동과 언행을 조심한다. 자신의 노력으로 인생을 바꿀 수 있다는 신념도 있기에 삶에 애착을 갖고 자신의 과업에 노력을 쏟아붓는다. 그 결과 자신의 영향력을 과소평가하고 회의감에 노력을 주저하는 사람들에 비해 사회적 영향력을 일찍이 획득한다. 이런 노력의 효용에 대한 믿음은 시간이 지날수록 더욱 신념화되고 숙성되고 단단해진다. 이를 토대로 때로는 기꺼이 위험도 감수하며 다양한 시도들을 이어가며 자신의 삶을 지속적으로 발전시켜 나간다.

- 17p.

안정적 애착을 형성한 성인은 스스로를 존중함과 동시에 주위 사람을 신뢰하는 내적작동 모델을 가지고 살아간다. 인간은 타인이 자신에게 기대하는 방향대로 행동하는 경향이 있기에 안정적 애착 관계를 형성한 아이는 양육자가 베푸는 긍정적인 기대에 부응하도록 행동한다. 그리고 애착 관계의 범위를 넓혀 주변 사람들에도 호의적으로 행동하며 자신의 심리적 지지대를 더욱 단단하게 마련한다.

그러나 반대의 경우 심리적 지지대가 없기에 타인을 서열로 나누어 판단하고, 그 서열에 따라 지배하거나 맹목적으로 복종한다. 이런 방식으로 안정감을 찾으려는 그릇된 시도를 지속한다. 대부분은 기대하는 방향대로 흘러가지 않기 때문에 결국 자기 자신에게 심리적 타격을 가하는 악순환이 이어진다. 이렇듯 부모가 그들의 아이를 긍정적으로 바라보고 지지하는 것은 자라날 그의 삶의 질에 지속적이고 지대한 영향을 끼친다.

챕터2_ 어른이 되지 못하는 사람들

- 31~32p.

'내가 옳다.' 그것은 인간의 사고를 지배하는 기본값이다. 그래서 그 단단한 기본값을 뜯어고치려고 자신의 감정을 허비하는 일은 매우 비효율적이다. 대부분의 경우 미안함을 강요받거나 추악한 면이 드러났을 때 들불처럼 일어나는 것은 방어기제다. 뇌 속에 각인된 기본값과 배치되는 정보를 받아들일 때 대부분은 그 즉시 저항하고 자신의 행동을 합리화하려는 본능에 굴복한다. 그리고 자신에 대한 상대의 부정적인 견해가 지속적으로 확인될 경우 자칫 그들은 좋은 사람으로 보이기 위한 노력 자체를 포기하고 공격적인 태도를 취하기도 한다.

미안해할 만한 까닭이 충분하고 또 미안해할 수 있는 용기와 그릇을 지닌 사람은 언젠가 스스로 미안함을 전한다. 그러나 그 언젠가가 언제가 될지 우리는 예상할 수 없다. 각자 자신의 삶을 살기 바쁘기 때문이고, 자신에게 더 급하고 중요한 일에 몰두해 있기 때문이다. 그 상황 속에서 스스로의 행동을 되돌아볼 여유는 별로 없다. 그건 상대도 나도 마찬가지다. 그러니 우리는 상대의 미안함에 대한 애꿎은 기대를 삶에서 덜어내야 한다.

삶은 본디 역설의 연속이다. 인간관계에서도 덜어내야 얻을 수 있는 것이 많다. 말하고 싶은 욕심을 덜어내야 더욱 온전히 타인의 말을 들을 수 있고, 그로 인해 내 곁에 남아 있는 사람들로부터 위안을 얻을 수 있다. 타인에 대한 물질적 기대를 덜어내야 상대의 신뢰를 얻을 수 있고, 그로 인해 더 많은 생산적인 일을 도모할 수 있다. 공감에 대한 기대를 덜어내야 더 많은 공감을 해줄 수 있고, 그로 인해 이기적인 다수로부터 한순간의 공감을 쟁취해낼 수 있다. 발뒤꿈치를 들고 서 있는 사람은 오래 서 있지 못하고, 큰 걸음으로 걷는 사람은 오래 걷지 못한다.

『도덕경』 3장에는 '허기심 실기복(虛其心實其腹) 이라는 구절이 있다. 마음을 비우고 배를 든든하게 채우라는 노자의 가르침이다. 상대가 나에게 잘못한 것에 대해 골몰해 인상 찌푸리며 지내는 시간이 길어질수록 우리는 일상의 더 많은 소중한 것을 놓치게 된다. 타인이 내게 행한 한 가지의 잘못보다 아홉 가지의 친절과 웃음에 감사해하며 살아가는 태도만이 내 마음을 편안하게 하고, 그 편안함이 내 주변 사람들까지 편안하게 할 것이다.

챕터3_ 인간을 보는 창

우월감의 5가지 종류 - 42~45p.

역할에 대한 우월감
경험에 대한 우월감
인정에 대한 우월감
이성적 매력에 대한 우월감
도덕적, 성격적 우월감

- 47~48p.

회사라는 공간은 그 어떤 공간보다 향상욕의 충돌이 일어나기 쉬운 환경이다. 그로 인해 매일매일 수많은 갈등이 양산된다. 이유는 회사는 성장이라는 존재 그 자체의 목적이 있기에, 조직 특성상 개인들 각자가 가진 향상욕을 온전히 충족시켜줄 수 없기 때문이다. 더구나 개인이 좋은 성과를 내더라도 그 보상은 즉각적으로 따라오는 경우가 드물고 대부분 지연된 상태로 따라오게 마련이다. 그렇기에 충족되지 못하고 고여 있는 개인의 향상욕들은 건전하지 못한 방향으로 배출된다. 과도한 흡연 시간과 커피 챗, 메신저 잡담, 불필요한 회식으로 시간을 낭비하는 것은 기본이고, 이 시간을 통해 못 채워진 개인의 향상욕을 생산적이지 못한 방향으로 표출한다.

끊임없이 새로운 아젠다를 제시하거나 불필요한 이슈 메이킹을 하며 본인의 영향력을 과시하려 한다. 또 타인을 평가하고 사적인 부분을 공론화한다. 자신의 생각에 동의하는 사람들과는 연대감이 쌓이고 그것을 위안으로 삼는다. 과잉된 유대감과 스스로 납득하지 못할 거짓 존경심으로 업무보다는 내 편 만들기에 더 큰 관심을 기울인다. 고초를 겪고 있는 누군가와 자신은 완전히 다르다며 선을 긋고 스스로를 차별화하는 데 앞장서기도 한다.

직장 내에 꼰대라고 불리는 사람들은 향상욕을 실현할 다른 수단을 찾지 못해 자신의 과거 경험과 노하우에 집착적으로 높은 가치를 부여한다. 이렇게 배출되는 향상욕들이 만나 수많은 인간관계의 갈등이 양산되는 것이다.

누군가의 잘못이라기 보다는 개인의 향상욕을 충족시켜주지 못하는 회사라는 조직의 속성 때문이다. 그래서 조직 내에서 자기 자신의 온전한 모습을 지키고 동료들과 건강한 유대 관계를 맺기 위해서는 자신의 향상욕을 건강하게 배출할 수 있는 다른 방법이 필요하다. 그 대표적인 것이 바로 취미 생활이다. 자신이 좋아하는 취미를 찾고, 그 역량을 발전시켜나가면서 자신 안에 고여 있는 향상욕을 배출하는 것이다. 그것이 잘 이뤄지면 훨씬 더 여유 있고 사심 없는 마음으로 타인을 차분하게 대하는 것이 가능해진다.

챕터4_ 관계력 강화

관계력 순환 고리 - 58p.

부정적 순환 : 결핍 → 관계를 통한 해소 → 재결핍 → 자신감 하락 → 양가 애착
긍정적 순환 : 결핍 → 내면의 향상 → 자신감 상승 → 사회적 매력 획득 → 우월한 사회성 내면화 (학습 가능) → 관계력 획득

우월한 사회성 내면화 하기 - 62~64p.

친절 : 친절은 타인의 공격을 피하기 위한 가장 좋은 방법이다.
여유 : 관계에 있어 간절하고 조급한 마음은 관계를 가로막는 장애물이 된다. 간절함은 진심이 아니다.
감정 통제 : 사회적으로 끌리는 사람들의 면면을 살펴보면 속내를 온전히 내비치지 않는다는 공통점을 갖고 있다.
조정 능력 : 자신에 대한 확신이 있는 사람은 자신의 모난 면을 다듬을 뿐 스스로를 비난하지 않는다.

관계력 성장의 5단계 - 69~74p.

1단계 : 불안정 애착 지우기
2단계 : 친절의 습관화
3단계 : 혼자만의 시간 갖기
4단계 : 욕구의 교집합 찾기
5단계 : 통찰자와의 연대 - 서로가 서로의 좋은 면을 알아보고 인정하기에 그들은 당신이 어려운 상황에 처할 때 기꺼이 힘이 되어줄 것이며, 그건 반대의 상황에서도 마찬가지다. 좋은 사람을 곁에 두어 서로 좋은 영향을 주고받는 것은 삶을 풍요롭게 만드는 가장 좋은 방법이다.

챕터5_ 공감능력의 가치

1단계 : 인사하기
2단계 : 호기심과 호응
3단계 : 유사성 도출
4단계 : 고민 들어주기
5단계 : 지지하기

- 89p.

지지는 두 가지 차원에서 이루어진다. 첫 번째는 현재 상황은 좋지 않지만, 흐린 뒤에 맑은 날이 오는 것처럼 결국 다 좋아질 거라고 낙관적인 전망을 제공해주는 것이다. 상황이 급작스럽게 어두워지면 동굴 속에 갇힌 사람처럼 당사자들은 빛의 존재와 빛의 감각을 잃어버리고 만다. 그런 사람에게 밝은 미래에 대해 확언해줌으로써 상황을 이겨낼 용기를 북돋아줄 수 있는 것이다.

두 번째는 상대의 태도와 역량을 지지해주는 것이다. 그동안 쌓아온 자질이 이런 안 좋은 상황을 극복할 만큼 충분하다고, 당신이니까 이런 어려움도 잘 헤쳐나갈 거라고 확언해주는 것이다. 내면이 단단하지 못한 사람들은 자신감의 기복이 심하다. 그래서 바깥의 상황 변화에 예민하게 반응하며 자신감을 금세 잃는다. 그런 사람들에겐 그동안 잘 해왔으니 앞으로도 잘 헤쳐나갈 수 있을 거라는 자신감을 불어넣어 줘야 한다. 곧 좋아질 거라고, 당신이라서 가능한 거라고 강하게 지지해주는 것이다.

이런 지지와 응원은 가장 높은 차원의 공감이다. 그리고 한 사람의 생을 바꾸어줄 만큼의 강한 파급력을 가지고 있다.

챕터6_ 유혹자의 삶

- 94p.

인스타그램과 카카오톡 등을 통해 우리는 서로와 24시간 연결되어 있다. 그럼에도 결핍은 역설적으로 더 심화되어 있다. 그러니 결핍된 각자는 또 다른 각자에게 과잉된 메시지를 쉽게 남발한다. 마음을 표현하는 방법이 간편해짐에 따라 오히려 진정성을 담는 고민의 과정은 생략되고 있다. 하지만 무분별하게 쏟아지는 진심이라는 탈을 쓴 소음은 절대 상대에게 닿을 수 없다. 마음을 얻고자 한다면 먼저 상대에게 자신에 대해 생각할 시간과 거리를 제공해야 한다. 존재를 드러내는 것 보다 상대에게 나의 잔상을 남기는 데 더 많은 신경을 써야 한다. 진심을 전달하기 위한 숙고의 시간과 상대방의 입장을 헤아리는 배려가 필요하다. 온전히 유혹하기 전까지는 자신의 표현과 표정을 통제해야 한다. 상대가 자신을 궁금해하고, 답을 찾으려 고민하고, 마침내는 선택할 여유를 가지도록.

유혹하고자 하는 대상이 당신에게 사소한 감정적 투자도 하지 않는 경우도 있을 것이다. 그럴 경우 단념해야 한다. 그와의 관계가 지속적으로 이어질 가능성은 매우 희박하다. 호감을 애정으로 돌리는 것은 분명 가능한 일이지만, 호감도 궁금증도 없는 사람을 유혹하는 것은 불가능에 가깝다. 그 과정에서 우리가 얻게 되는 것은 감정 낭비와 무력감뿐이다. 자신의 감정을 귀하게 여기는 습관을 들여야 한다. 허물어져버릴 시간과 감정을 아껴 자기계발에 투자해야 한다. 무엇을 해야 할지 모르겠다면 몸부터 가꾸는 것이 좋다. 상황이 바뀌면 관계의 질도 바뀐다. 모두 알고 있지만 직시하기 힘든 명제다. 그럼에도 받아들여야 한다. 그래야 성장할 수 있다.

- 97p.

긴장감과 안정감이라는 두 가지 요소가 모두 충족될 때, 우리는 마침내 동반자적 관계에 진입하게 된다. 동반자적 관계에 진입했다면 이미 거대한 감정적 투자가 이루어진 상황이기에 손실과 상실감을 지극히 두려워하는 인간은 자신의 선택과 투자를 끊임없이 긍정하게 된다. 상대가 보여준 매력적인 자질들이 허구였거나 오래 지속하지 못했더라도, 정서적 포만감만 충족된다면 그런대로 감내하며 살아갈 수 있다. 중년 부부 사이에 유행하는 말처럼 미워도 내 편인 것이다. 그럼에도 동반자적 사랑의 단계에서도 열정적 사랑을 할 수 있는 이상적인 관계에 대한 바람은 많은 사람에게 남아 있다. 이 둘 모두를 충족시키는 관계가 곧 유혹의 극치라 불릴 만하다.

챕터7_ 두려움 없이 제안하기

- 109p.

설득의 기술 중 하나로 이른바 '예스 세트'라는 것이 있다. 먼저 상대방이 부정하기 힘든 쉬운 질문을 빠른 속도로 던져 간편하게 상대방의 승낙을 얻는다. 세 번 정도 이 과정을 반복한 후 제안하고 싶은 진짜 질문을 던지는 것이다. 상대방은 이미 세 번 연달아 긍정 답변을 내놓았기에 네 번째 질문에도 반사적으로 긍정 답변을 내놓을 확률이 높아진다.

챕터8_ 관계의 독

- 118p.

열등감을 다룰 때 우리가 가져야 할 태도는 자신의 열등감이 타인에게 전가되지 않고 자기 성장의 연료로만 사용될 수 있도록 하는 것이다. 반대로 타인의 열등감이 나 자신에게 전가되지 않도록 미리 조심할 필요도 있다. 타인이 가진 향상욕을 파악할 수 있다면, 그가 가진 열등감의 근원 역시 쉽게 알아차릴 수 있다. 그걸 알았다면 타인의 열등감을 자극하는 언행은 자제해야 한다. 학력 콤플렉스가 있는 사람에겐 자신의 배움을 자랑하지 않으며, 자신의 경제적 상황이 불만족스러운 사람에겐 돈 이야기를 조심해야 한다. 또 외모 콤플렉스가 있는 사람에겐 외모에 관한 언급을 자제하고, 중년의 상사에겐 자신의 젊음을 과시하지 않아야 한다. 타인의 열등감을 자극하지 않는 것은 곧 자신을 방어하는 기술이기도 하다.

사람은 누구나 자신의 열등감이 자극되면 숨어 있던 방어기제가 발동한다. 그리고 자신의 방어기제를 발동하게 한 사람 자체를 부정적으로 인식한다. 자신의 경제적 상황이 마음에 들지 않는 사람은 동창회에 나가지 않게 된다. 타인이 의도하든 의도하지 않았든 그곳에서 자신의 열등감이 자극되어 기분이 상할 것이 분명하기 때문이다. 상대에게 부정적 감정을 촉발하지 않고, 우호적 감정을 공유하는 것이 건강한 인간관계의 핵심이다. 그래서 타인의 부정적 감정에 전염되지 않도록 열등감을 유발하는 영역에 대한 언급 자체를 자제해야 하는 것이다.

챕터9_ 관계력 향상을 위한 9가지 조언

진심만으로 모든 것이 해결되지 않는다.
상황이 바뀌면 성격도 관계도 바뀐다.
인간의 인정욕은 생각보다 크고 깊다.
입보다 눈이 예민하다.
나약함과 겸손함은 별개다.
마음이 변하는 것은 배신이 아니다.
뒷담화는 본능이다.
개인에 대한 평가는 바뀐다.
타인이 나를 어떻게 생각하는지는 정확히 알 수 없다.

< 관계력 >

김단 지음

클레이하우스, 2023

Google의 생성형 AI API

L!ah — Sat, 28 Feb 2026 00:31:46 +0900

API 라이브러리 : https://console.cloud.google.com/apis/library
Google AI Studio : https://aistudio.google.com/
- Google AI Studio는 개발자, 학생, 연구자가 Gemini 모델을 사용해 보고 Gemini Developer API로 빌드를 시작할 수 있는 웹 기반 도구입니다. 사용 편의성과 접근성을 고려하여 설계되었으며, 머신러닝에 대한 심층적인 전문성 없이 AI 기능을 활용하고자 하는 기술 지식이 없는 사용자를 포함하여 광범위한 잠재고객을 대상으로 합니다.
- Gemini API 키 생성 : https://ai.google.dev/gemini-api/docs/quickstart?lang=python&_gl=1*137cca2*_ga*MTkwMzA3NTI4Ny4xNzMyNTg0ODcz*_ga_P1DBVKWT6V*MTczMjU4NDg3My4xLjEuMTczMjU4NTUyNy42MC4wLjYyODc0NTIyOQ&hl=ko
Vertex AI Studio : https://console.cloud.google.com/vertex-ai/studio/multimodal?hl=ko&pli=1&project=virtual-kiln-430112-n0
- Vertex AI Studio는 생성형 AI 모델의 프로토타입을 빠르게 제작하고 테스트하기 위한 Google Cloud 콘솔 도구입니다. 개발자에게 프롬프트 샘플을 사용하여 모델을 테스트하고, 프롬프트를 설계 및 저장하고, 파운데이션 모델을 조정할 수 있는 공간을 제공합니다.
- Vertex AI (인증 및 승인 설정) Gemini API로 콘텐츠 생성 : https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/model-reference/inference?hl=ko

Google AI Studio와 Vertex AI Studio의 차이점

속성	Google AI Studio	Vertex AI Studio
핵심	Gemini의 기능을 살펴보고, 파라미터를 실험하고, 다양한 창의적인 텍스트 형식을 생성할 수 있는 간편한 인터페이스	Google Cloud Vertex AI Platform에서 제공되는, 머신러닝 모델을 빌드, 학습, 배포하기 위한 포괄적이고 강력한 환경
사용자	초보자, 비전문 개발자, 개발 초기 단계의 사용자	전문가, 연구원, 개발자
액세스	일반 Google 계정으로 로그인	Google Cloud를 통해 액세스
제한사항	사용량 한도(분당 쿼리 수, 분당 요청 수, 분당 토큰 수)가 있으므로 대규모 또는 프로덕션 수준의 애플리케이션에는 적합하지 않습니다. 주로 초기 프로토타입 제작 또는 소규모 모델 배포용입니다.	서비스 요금은 사용량을 기준으로 부과됩니다.
장점	인터페이스가 간소화되어, 심층적인 머신러닝 전문 지식이 없는 사용자도 쉽게 시작하고 사용할 수 있습니다.	사용 할당량이 보다 유연하게 적용되며, 요청에 따라 늘릴 수 있습니다. 엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수 기능을 제공합니다.

효과적인 AI 전략 (How to build an effective AI strategy)

L!ah — Fri, 27 Feb 2026 23:23:52 +0900

선도적인 조직들은 AI의 임팩트를 극대화하기 위해 명확한 비전을 설정하고, 전략적으로 유스케이스(Use Case)의 우선순위를 정하며, 결과를 엄격하게 측정하고 있습니다.

1년 전만 해도 생성형 AI(Generative AI)는 실현 가능성보다는 꿈에 가까웠고, 대부분의 조직은 그 잠재력을 조심스럽게 살피는 수준이었습니다. 하지만 오늘날 풍경은 완전히 달라졌습니다. 구글 클라우드(Google Cloud)의 의뢰로 내셔널 리서치 그룹(National Research Group)이 실시한 최근 연구에 따르면, 조직의 60% 이상(지난 12개월 동안 4배 이상 증가)이 현재 생성형 AI 유스케이스를 실제 운영 환경에 도입했습니다. 그뿐만 아니라, 조직 3곳 중 2곳은 향후 AI 예산의 50% 이상을 생성형 AI 이니셔티브에 할당할 계획을 세우고 있습니다.

생성형 AI의 잠재력을 선점하기 위한 경쟁은 공식적으로 시작되었습니다. 일부 기업은 이미 생성형 AI를 실제 애플리케이션에 적용하여 놀라운 돌파구를 마련하고 있는 반면, 다른 기업들은 아직 투자를 주저하고 있습니다. 전 세계 2,500명의 대기업 경영진(C-suite)을 대상으로 한 이번 연구는 조직이 어떻게 생성형 AI를 활용하여 실질적인 투자 자본 수익률(ROI, Return on Investment)을 달성하고 있는지, 그리고 무엇보다 이러한 성공을 돕는 구체적인 요소가 무엇인지 깊이 있게 다룹니다.

특히, 이 연구는 종합적인 AI 전략이 비즈니스 가치를 더 빠르게 창출하거나, 최소한 경쟁사보다 앞서 나가는 데 필수적임을 강조했습니다. 현재 AI 전략을 갖추고 있다고 답한 기업은 35%에 불과하지만, 전략을 갖춘 기업들은 더 빠르게 극적인 효과를 보고 있으며, 대다수(78%)가 이미 생성형 AI를 통해 ROI를 거두고 있습니다.

그렇다면 효과적인 AI 전략은 실제로 어떤 모습일까요?

구글은 자체적인 AI 혁신 개척 경험과 고객 지원 사례를 바탕으로, 승리하는 AI 전략이 명확한 AI 비전, 적절한 유스케이스에 대한 집중적인 실행, 그리고 지속적인 결과 추적이라는 세 가지 핵심 요소에 기반을 두고 있음을 발견했습니다. 현재 AI 전략을 개발 중인 경영진에게 이 세 가지 기본 원칙을 통합하는 것은 장기적이고 지속 가능한 성공으로 가는 명확한 경로를 설계하는 데 도움이 될 것입니다.

1. 명확하고 설득력 있는 AI 비전 수립 (Create a clear and compelling vision for AI)

탄탄한 AI 전략의 토대는 조직의 맥락 내에서 AI에 대한 통합적인 관점을 생성하는 능력에 있습니다. AI 이니셔티브는 독립적인 프로젝트로 취급되어서는 안 되며, 전체 기업 전략의 일부로 긴밀하게 통합되어야 합니다. 이러한 관점을 달성하려면 IT와 비즈니스 부문이 더 긴밀하게 협력하는 차별화된 운영 모델이 필요합니다.

구글 클라우드에서는 종종 '하향식(Top-down)'과 '상향식(Bottom-up)' 접근 방식을 병행하는데, 이를 통해 높은 수준의 전략과 전술적인 기술 유스케이스를 결합할 수 있습니다. 이 이중 접근 방식은 생성형 AI 구현을 더 넓은 전략적 목표와 일치시키는 동시에, AI로부터 가장 큰 혜택을 받을 팀과 이해관계자들로부터 실제 당면 과제에 대한 인사이트를 얻는 것을 용이하게 합니다.

하향식 관점에서는 전체 비즈니스 전략의 전략적 우선순위를 특정 AI 도메인(AI Domains, 투자를 집중할 수 있는 주요 영역)과 연결하는 것부터 시작합니다. 이러한 도메인은 특정 부서, 핵심 제품, 또는 고객 여정이나 컨택 센터 워크플로와 같은 엔드투엔드(End-to-end) 프로세스가 될 수 있습니다.

동시에 경영진은 현장 팀으로부터 피드백을 수집하여 아이디어를 크라우드소싱하고, 직원들이 업무 중에 겪는 구체적인 문제와 장애물을 더 잘 이해할 것을 권장합니다. 많은 조직이 사내 투표 양식을 발송하거나, 구글 클라우드와 함께 해커톤(Hackathons)을 개최하거나, AI 클라우드 브리핑 세션에 참석하여 업계 전반의 최신 유스케이스와 아이디어를 수집하고 구글이 내부적으로 AI를 어떻게 활용하는지 확인하고 있습니다. 거시적 전략은 일상적인 운영의 세밀한 부분을 간과하기 쉬운데, 이는 적절한 AI 기회를 식별하고 변화를 관리하는 데 매우 중요합니다.

구글이 '도메인'을 강조하는 이유는 단일 AI 구현만으로는 재무적 성과를 크게 바꾸기 어렵기 때문입니다. 특히 고립된 상태로 도입될 경우 더욱 그렇습니다. 가장 의미 있는 임팩트는 패스트푸드 주문 방식부터 야구 팬들의 경기 관람 방식, 과학자들의 신규 화합물 탐색 방식에 이르기까지 가치 사슬 전체를 재구성하기 위해 협업하는 여러 유스케이스에서 발생합니다.

2. 올바른 유스케이스의 우선순위 지정 (Prioritize the right use cases)

AI 전략을 구축할 때 가장 자주 듣는 과제 중 하나는 가장 큰 잠재력을 가진 유스케이스를 파악하고, 최대의 임팩트를 낼 수 있도록 우선순위를 정하는 방법입니다.

대부분의 조직이 생성형 AI에 대해 강력한 재무적 의지를 보이고 있지만, 어디에 먼저 투자해야 할지 결정하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 생성형 AI의 다재다능함은 축복이자 저주입니다. 응용 분야가 방대하지만, 어떤 것이 가장 큰 가치를 제공하는지 판단하기 어려울 수 있기 때문입니다. 또한 조직은 기술적 복잡성, 데이터 준비도, 이해관계자의 지지, 광범위한 전략적 목표와의 일치 여부 등 다양한 요소를 평가해야 합니다.

유스케이스의 우선순위를 정할 때, 예상 가치 창출(Value generation)과 추정 실행 가능성 및 타당성(Actionability and feasibility)을 기준으로 각 잠재적 유스케이스를 배치하는 간단한 매트릭스를 활용하는 것이 도움이 됩니다.

A simple matrix to plot out each potential use case based on the expected value generation vs. the estimated actionability and feasibility of that use case.

다음은 유스케이스를 매핑하기 위해 자문해 볼 수 있는 질문들입니다:

비즈니스 가치(Business Value)

임팩트(Impact): 이것이 고객과 직원의 니즈를 실질적으로 변화시킬 것인가?
정렬(Alignment): 이것이 우리의 핵심 사업 목표를 어떻게 지원하는가?
재사용성/확장성(Reuse / extensibility): 미래의 유스케이스를 위해 이를 재사용하거나 기반으로 삼을 수 있는가?

실행 가능성(Actionability)

사용성(Usability): 이것이 진정으로 유용하려면 AI가 얼마나 정확해야 하는가?
채택(Adoption): 기존 프로세스에 얼마나 쉽게 적용할 수 있는가?
속도(Speed): 조직을 위해 얼마나 빨리 가치를 창출할 수 있는가?

타당성(Feasibility)

기술적 적합성(Technical fit): 이 유스케이스에 AI가 정말 적합한 해결책인가?
데이터 준비도(Data readiness): 이 유스케이스를 위한 데이터는 얼마나 접근 가능하고 신뢰할 수 있는가?
리스크 허용도(Risk tolerance): 부정확성이나 오용에 따른 영향은 무엇인가?

종합적으로 이러한 매트릭스를 사용하면 AI의 모든 가능성을 이해하는 프로세스를 단순화하고, 서로 다른 유스케이스 간의 트레이드오프(Trade-offs, 절충 관계)를 명확하게 시각화할 수 있습니다.

예를 들어, 이러한 우선순위 지정 프로세스는 한 글로벌 금융 서비스 고객을 위한 명확하고 실행 가능한 AI 로드맵을 정의하는 데 도움이 되었습니다. 이 기업은 리테일 및 상업 고객 모두를 보유하고 있었기에 프런트 오피스의 고객 경험 개선부터 백 오피스의 데이터 및 문서 처리 간소화까지 수많은 잠재적 유스케이스가 있었습니다.

매트릭스를 통해 구글은 이 회사가 매일 엄청난 양의 전화를 처리하는 '고객 컨택 센터' 영역에 집중하도록 도왔습니다. 자주 묻는 질문에 답하고 고객을 안내하는 가상 AI 에이전트(Virtual AI agents)를 도입하는 것은 수천 명의 상담원 전체에 걸쳐 컨택 센터 운영 비용을 절감함으로써 높은 비즈니스 가치를 제공했습니다. 동시에 구글 클라우드 AI를 사용하여 이러한 가상 에이전트를 구축하는 것은 마찰이 적고 실현 가능성이 높은 교체 방안이었기에 도입과 가치 실현 시간을 단축할 수 있었습니다.

두 번째 우선순위로, 이 회사는 데이터베이스 쿼리 기술 없이도 금융 데이터에 접근하고, 안전장치가 마련된 개인화된 금융 조언을 받으며, 문서 처리를 간소화하는 유스케이스를 선정했습니다. 이들은 가치는 높았지만 더 많은 데이터 통합, 운영 워크플로 변경, 리스크 관리 프로세스 및 이해관계자 조율이 필요하여 가치를 빠르게 실현하는 데 시간이 더 걸리는 복잡한 사례들이었습니다.

3. 생성형 AI 진척도 측정 (Measure your gen AI progress)

유스케이스를 파일럿으로 운영하든 실제 프로덕션에 출시하든, 조직은 AI 전략이 실제로 약속된 결과를 내고 있는지 확인해야 합니다. 다른 이니셔티브와 마찬가지로 생성형 AI의 성과를 평가하는 것은 성공의 필수 요소입니다.

생성형 AI의 비즈니스 가치를 완전히 이해하려면 파일럿부터 출시 및 그 이후까지 각 유스케이스의 전체 라이프사이클을 측정하고 지속적으로 최적화 및 개선해야 합니다. 여기서 핵심 성과 지표(KPIs, Key Performance Indicators)는 성과를 객관적으로 평가하고, 전략을 비즈니스 목표와 일치시키며, 가시적인 수익을 증명하고, 데이터에 기반한 조정을 내리는 데 중요합니다. 임팩트를 엄격하게 측정하는 것은 조직 내 리더십의 책무를 강화하고 향후 유스케이스의 우선순위를 정하는 데 귀중한 인사이트를 제공합니다.

구글 클라우드는 AI를 다음 5가지 주요 영역에서 측정할 것을 권장합니다:

모델 품질 지표(Model quality metrics): AI 모델의 정확성, 사실성, 신뢰성 및 보안을 평가하고 모니터링합니다. 이는 책임감 있는 AI 원칙과 관행을 지원하는 동시에 최종 목표와 관련하여 현실적인 기대치를 설정하는 데 도움이 됩니다.
시스템 지표(System metrics): AI 시스템이 조직의 요구 사항을 지원하기 위해 효율적이고 안정적이며 대규모로 실행되는지 확인하는 것이 중요합니다. 이 지표는 AI 플랫폼 및 인프라의 상태와 성능을 모니터링하며, 병목 현상을 밝혀내고 컴퓨팅 비용 및 성능 최적화 영역을 찾아낼 수 있게 합니다.
채택 지표(Adoption metrics): AI 채택은 하룻밤 사이에 이루어지는 프로세스가 아니므로 사용자가 새로운 생성형 AI 도구와 어떻게 상호작용하는지 깊이 이해해야 합니다. 이 지표는 채택률, 사용 빈도 및 기타 정성적인 사용자 피드백에 대한 인사이트를 제공합니다.
운영 지표(Operational metrics): AI 투자의 ROI를 판단하려면 AI가 비즈니스 프로세스에 어떤 영향을 미치는지 이해해야 합니다. 이 지표는 AI 기능이 클릭률(Click-throughs)이나 상담 완결률(Call containments)과 같은 하류(Downstream) 성과를 내고 있는지 측정하는 데 도움이 됩니다.
비즈니스 임팩트(Business Impact): 마지막으로, 이러한 재무 지표는 수익 증대, 비용 절감, 리스크 완화, 또는 투자 대비 주요 영역에서의 혁신 가속화와 같은 전략적 목표를 달성하고 있는지에 대한 가시성을 제공합니다.

KPI를 이 5가지 영역으로 세분화함으로써 생성형 AI 가치에 대한 종합적인 이해를 얻는 동시에 투자에 따른 기술적 및 비즈니스적 임팩트에 대한 깊은 인사이트를 얻을 수 있습니다.

마지막으로, AI가 출시된 후 결과를 비교할 수 있도록 현재 시점의 기준 지표(Baseline)를 설정하는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 출시 전 측정 기간을 갖거나, AI를 도입한 프로세스의 결과와 AI가 없는 동일한 프로세스의 결과를 비교하는 A/B 테스트 전략이 필요할 수 있습니다.

많은 고객과의 협력 과정에서 경영진의 가장 큰 고민 중 하나는 측정에 쏟는 일관된 관행과 노력이었습니다. 가장 좋은 방법은 유스케이스의 설계 단계에서 이러한 측정 계획을 수립하는 것이며, 구현 도중에 덧붙이는 사후 고려 사항으로 취급하지 않는 것입니다.

생성형 AI 투자의 잠재력을 최대한 실현하세요 (Unlock the full potential of your gen AI investments)

AI 전략은 이러한 새로운 역량이 전략적 목표 및 비즈니스 요구 사항과 일치하도록 보장해야 합니다. 또한 AI 전략은 단순히 AI 기술과 인프라를 배포하고 확장하는 것 이상을 의미합니다. 사람, 프로세스, 조직적 요인도 함께 다루어야 합니다. 이러한 맥락이 없다면 생성형 AI 이니셔티브는 아무리 인상적이라 할지라도 기대치를 충족하고 잠재력을 최대한 발휘할 가능성이 거의 없습니다.

AI는 전례 없는 조직적 가치를 창출할 수 있는 독보적인 위치에 있는 혁신적인 기회이지만, 이를 최대한 활용하려면 적절한 전략을 짜는 것이 필요합니다. 이 순간을 포착하려는 리더와 경영진에게 위에 설명된 핵심 기본 원칙을 이해하는 것은 오늘과 미래 모두에서 AI 이니셔티브가 번창할 수 있는 토대인 사려 깊고 포괄적인 전략을 수립할 수 있게 해줄 것입니다.

(source : Google Blog, 2024)

https://cloud.google.com/transform/how-to-build-an-effective-ai-strategy?hl=en

[페이크와 팩트, The Irrational Ape] 감정과 편향을 이기는 지적 생존법

L!ah — Wed, 11 Feb 2026 00:31:44 +0900

이성을 마비시키는 흑백 논리의 함정

복잡한 세상 일을 '선과 악', '우리와 적'이라는 두 가지 극단적인 선택지로만 나누어 생각하는 경향을 의미합니다.
인간은 본능적으로 복잡한 문제에 대해 단순한 원인과 명쾌한 해답을 찾으려는 오류를 범하기 쉽습니다.
이러한 '흑백 논리'는 특히 분노를 유발하기 쉬운 정치 영역에서 강력한 무기로 활용되어 왔습니다.
- 블라디미르 레닌: "모든 인민은 우리 편을 택할 것인지, 반대편을 택할 것인지 선택해야 한다. 중간 지대는 없다."
- 조지 W. 부시(George W. Bush): "미국의 편에 설지, 테러리스트의 편에 설지 선택해야 한다." (9.11 테러 이후)

세가지 사례로 본 인간의 비합리적 판단과 결과

사례	비합리적 행동/결정	경과	결과	핵심 교훈
참새 소탕 작전	곡식 대신 해충을 먹는 참새 박멸을 명령하고 전문가 경고를 묵살함(맹목적 이념).	전국적으로 1억 마리 이상 참새 박멸 → 천적이 사라지자 메뚜기 떼가 창궐하여 농작물을 휩씀.	수천만 명의 아사자를 낳은 대기근의 주요 원인 중 하나가 됨.	충분한 숙고 없는 맹목적 행동과 시스템적 명령의 위험성.
페트로프 중령의 '침묵'	핵전쟁 경보 시스템의 명령(상부 보고)에 불복하고 경보를 '오작동'으로 판단(합리적 의심).	미국 미사일 5발 발사 경보 → 대규모 공격이 아닐 것이라는 논리적 추론 및 지상 레이더 미확인.	소련의 핵 보복 공격을 막고 인류를 핵전쟁 문턱에서 구원함.	시스템에 맹목적으로 순응하지 않고 회의하는 이성(Reasoning)의 절대적 중요성.
리터러리 다이제스트	1,000만 명이라는 거대한 규모의 표본을 사용했으나, 표본 선정에 치명적인 편향을 가짐(데이터의 오류).	잡지 구독자, 자동차 소유자 등 부유층 명단을 기반으로 조사 → 공화당 후보의 압승 예측을 발표.	실제 선거에서는 민주당 루스벨트 대통령이 50개 주 중 48개 주에서 승리하는 최악의 오판을 기록하고 잡지는 폐간.	데이터의 양(Quantity)보다 표본의 대표성(Quality)과 수집 방식의 편향이 얼마나 위험한 착각을 낳는지 보여줌.

■ 본문 중에서

# 1부. 논리가 부재하는 세상

3장. 가당찮은 추론 - 광고와 사기꾼에게 속는 사람들 - 52 p.

인간은 본질적으로 사회적 동물이며, 소중하고 사소한 것들은 타인의 이야기만큼이나 우리에게 영향을 준다. 우리는 타인의 경험에 의존하며, 이야기와 일화를 세상과 모든 불확실성을 분류하는 심리적인 지름길로 활용한다. 선명한 이야기와 감정이 가득한 일화는 의식과 무의식 양측에서 인간의 의사 결정을 형성한다. 이는 양날의 검이다. 선명하게 묘사하는 설명은 정보를 제공해서 판단에 도움이 되기도 하지만, 동시에 결정적인 정보를 숨기거나 왜곡해서 완전히 잘못된 결론에 이르게 할 수도 있다. 이런 측면은 일화에서 나오는 논쟁의 또 다른 이름인 생생함을 오도하는 오류 (the fallacy of misleading vividness) 혹은 일화적 오류 (anecdotal fallacy)에 반영된다.

# 2부. 진실은 단순하지 않다

5장. 아니 땐 굴뚝에 나는 연기 - 실체 없는 위험에 대한 불안들 - 81p.

쉽게 얻은 정보나 최근 정보에 더 큰 비중을 두는 이 현상은 가용성 휴리스틱 (availability heuristic)이라고 부른다. 개념을 평가하거나 의견을 형성할 때 머릿속에 즉각 떠오르는 사례에 의존하는 경향으로 사실상 사고의 지름길 역할을 한다. 이 사고는 기억해내기 쉽다면 중요한 정보라는, 아니면 최소한 다른 대안 설명보다는 중요하다는 추정을 중심으로 돌아간다. 기억해내기 쉬울수록 우리는 그 정보에 더 집착한다. 그리고 실제로 최근 정보나 기억하기 쉬운 사례 쪽으로 우리의 의견을 편향시킨다. 그러나 최근 정보라거나 떠올리기 쉽다는 사실만으로 그 정보가 사실인 것은 아니며, 빠른 사고에서 나온 결론이 완벽할 수도 없다. 존재하지도 않는 자폐 위험보다 홍역 위험이 훨씬 더 크지만 걱정이 많은 부모는 홍역으로 인산 사망보다 무서운 자폐 이야기를 더 많이 접했을 것이다.

# 3부. 마음의 조작

인간의 결점은
타인의 잘못을 가장 먼저 발견하고
가장 늦게 용서한다는 것이다.
- 레티티아 엘리자베스 랜던 (Letitia Elizabeth London)

9장. 기억은 환상일 뿐 - 목격자의 왜곡된 증언 - 121p.

범죄 사건 다시의 기억은 배심원단에게 강력한 영향을 줄 수 있다. 가끔은 용의자에게 유죄나 무죄 판결을 내리는 결정적 단서가 되기도 한다. 우리는 그런 증거를 신뢰하지만 어쩌면 이 신뢰는 부적절할지도 모른다. 사람을 잘못 알아보는 현실적인 위험은 차치하고라도 목격자는 정기적으로 정보 조각을 일관성 있지만 부정확한 이야기로 재구성하기 때문이다. 즉 인간은 정보를 이치에 맞도록 배열해서 저장한다. 여기서 적용되는 기억의 틀은 개인의 경험, 문화적 훈련, 심지어 편견에 따라 형성된다. 잠재의식 속에서 이런 요인에 맞춰 사건과 사건이 일어난 순서에 관한 기억을 변형하며, 이는 차례로 우리의 인식을 비튼다. 너무나 매끄럽게 이어지므로 우리는 이 과정이 일어나는지도 모른다. 기억은 실제 같고, 경험에서 핵심을 뽑아내지만, 객관적인 증거로는 본질적으로 결함이 있다.

# 6부. 어둠을 밝히는 촛불

19장. 과학의 경계선 - 과학 사칭의 근거 - 242p.

증거의 질 : 과학적 주장은 뒷받침하는 자료와 사용한 방법론을 명확하게 서술한다. 만약 주장이 일화와 증언에 크게 기대고 있다면 의심해봐야 한다.
권위 : 과학적 주장은 과학자의 권위에 기대지 않는다. 과학적 주장의 수용 여부는 주장을 지지하는 증거의 무게로 결정된다. 반면 유사 과학적 주장은 증거보다는 그럴싸한 전문가나 권위자에게 더 자주 초점을 맞춘다.
논리 : 주장을 구성하는 사슬은 그저 몇몇 개가 아니라 모두 연결되어야 한다. 불합리한 추론은 미심쩍은 결론으로 이어진다. 복잡한 상황이나 질병에 단 하나의 원인이나 치료법을 제시하는 지나치게 환원주의적인 주장은 회의적으로 다루어야 한다.
반박할 수 있는 주장 : 반증가능성은 주장의 타당성을 가늠하는 가장 중요한 요소다. 잘못되었다고 반박할 수 없다면 과학이 아니다. 마찬가지로 과학은 재현성을 중심으로 돌아간다. 독립적인 실험으로 재현할 수 없는 주장은 유사 과학일 가능성이 크다.
증거의 전체성 : 가설은 모든 증거를 고려해야만 하며 부합하는 증거만 체리피킹해서는 안 된다. 주장이 일관성 있고 지금까지 밝혀진 모든 증거와 양립한다면 그 주장은 잠정적으로 수용한다. 그러나 이전의 수많은 자료와 충돌한다면 이 단절성을 반박할 근거를 반드시 제시해야 한다.
오컴의 면도날 : 주장이 다수의 부가적인 주앙에 의존하는가? 대안 가설이 축적한 자료를 더 적절하게 설명한다면 부가적인 추정을 정당화할 강력한 증거가 제시되어야 한다.
입증할 책임 : 언제든 반박하는 사람이 아니라 지지하는 사람에게 주장을 입증할 책임이 있다. 이 책임을 떠넘기는 시도는 나쁜 과학이라는 경고신호다. 증거 부족을 정당화하기 위한 구체적인 변명이 핵심인 주장(음모론을 포함해서)은 유사 과학의 전형적인 특징이다. 원칙적으로 탐구 정신에서 나온 주장은 정당화하려는 의도에서 나온 주장보다 과학일 가능성이 더 크다.

< 페이크와 팩트 (The Irrational Ape) >

데이비드 로버트 그라임스(David Robert Grimes) 지음, 김보은 옮김

디플롯, 2019

[명상이 필요한 당신에게] 내 몸과 마음 건강을 위한 마인드풀니스 명상 습관!

L!ah — Tue, 10 Feb 2026 07:24:01 +0900

1. 작가의 마음챙김 여정

바쁘게 살던 작가는 심각한 번아웃(Burnout)을 겪으며 몸과 마음의 건강이 무엇보다 중요하다는 것을 깨달았다. '몸도 마음도 아프면 다 무슨 소용이지?'라는 깨달음 이후 다양한 치유 방법을 시도했고, 그 과정에서 명상을 통해 자기 자신과 진정으로 만나게 된 경험을 했다고 전한다.
작가의 경험을 통해 명상이 어떻게 삶을 변화시키고 번아웃, 불안, 스트레스와 같은 현대인의 고통을 치유할 수 있는지에 초점을 맞추고 있다.
작가는 현재 (사)국제마인드풀니스협회(IAM: International Association for Mindfulness) 회장이자 삼성 인력개발원 명상센터 명상 교육 지도자, 그리고 MSC(Mindful Self-Compassion) Trained Teacher로 활동하고 있다.

2. '마인드풀니스'와 '존재모드'

마인드풀니스(Mindfulness)의 정의: 매 순간 일어나는 것들에 주의를 기울여 알아차리는 상태. 이는 생각을 하는 것도, 없애는 것도 아니며, 지금 일어나고 있는 모든 것들을 알아차리고 현존하는 정신훈련이다. 마인드풀니스는 명상뿐만 아니라 일상생활에서도 훈련을 통해 계발될 수 있다.
존재모드(Being mode)로의 전환: 현대인들은 사회에서 요구하는 조건을 충족하기 위해 목표 지향적으로 살아가며 현재를 미래의 목표를 이루기 위한 들러리로 삼는 '행위모드(Doing mode)'에 갇혀 있다. 이로 인해 삶이 힘들고 고단해지며 번아웃을 겪게 된다. 명상은 이러한 행위모드에서 벗어나 지금 이 순간, 느껴지는 실제와 존재에 주의를 기울이는 '존재모드'로 진입할 수 있도록 돕는다.
마인드풀니스 명상에서의 호흡: 호흡은 원래 평소대로 쉬는 대로 그대로 쉬고 거기에 주의만 가져가라고 조언한다. 호흡의 들숨과 날숨, 코끝이나 복부에서 느껴지는 감각에 주의를 기울이는 것이 핵심이다.

3. 일상 속 마음챙김 명상

실천의 중요성: 명상은 직접 해보는 것이 가장 중요하다. 명상은 근력운동과 같아서 꾸준히 실천해야 효과를 경험하게 된다. 마음의 근력을 키우는 훈련이다.
일상에서의 명상: 과일을 먹거나, 걷는 등 일상적인 활동 속에서 감각에 집중하는 것 또한 훌륭한 명상이 될 수 있다.

< 명상이 필요한 당신에게 >

경서윤 지음

슬로디미디어, 2024

[패자의 생명사] 살아남은 것은 항상 패자였다!

L!ah — Mon, 9 Feb 2026 23:29:23 +0900

1. '니치(Niche)'의 발견과 확보

생물학에서 '니치'란 어떤 생물이 서식하는 환경 범위, 즉 '생태적 지위'를 의미함.
단순히 물리적 공간뿐만 아니라 먹이, 활동 시간 등 생물의 생활 방식 전체를 포함.
자신만의 고유한 니치를 확보하면 강력한 경쟁자와의 직접적인 충돌을 피하고 안정적으로 생존할 수 있으며, 이는 패자가 생존을 넘어 번성할 수 있는 핵심 열쇠임.
생명의 역사 속 패자들은 경쟁에서 밀려난 후, 자신만의 니치를 개척함으로써 생존의 활로를 찾고 새로운 진화의 길을 열었음.

2. 패자들의 '권토중래'

권토중래(捲土重來): '흙먼지를 일으키며 다시 온다'는 뜻으로, 한 번 실패하였으나 힘을 회복하여 다시 쳐들어온다는 의미.
생명의 역사는 약자들이 역경을 극복하고 숨어 지내며 때를 기다려 대역전극을 이뤄온 과정임을 보여줌.
삶에서 패배했다고 느끼는 순간이 결코 인생의 끝이 아니라, 오히려 패배가 자신만의 고유한 '니치'를 찾고 새로운 기회를 발견하는 계기가 될 수 있음.

3. 사례로 보는 패자들의 생존 전략

3.1. 원핵생물(Prokaryote) - 공생을 통한 영속

상황: 지구 최초의 생명체이자 세포핵이 없는 원핵생물들은 세포핵을 가진 진핵생물이 등장하면서 원시적이고 시대에 뒤떨어진 '패자'처럼 보임.
생존 전략: 공생과 적응
1. 내부 공생: 일부 원핵생물들은 다른 원핵생물의 내부로 들어가 공생하기 시작하며, 진핵생물의 기원이 됐다는 가설. (ex. 미토콘드리아, 엽록체)
2. 독자적 번성: 다른 세포 안으로 들어가지 않은 원핵생물들은 '박테리아'의 형태로 독자 생존하며, 현재 지구상에서 가장 번창한 생물종 중 하나가 됨.

3.2. 육상으로 진출한 물고기 - 추방이 낳은 진화

상황: 고생대 바다에서는 갑주어와 같은 포식자들이 등장하며 치열한 생존 경쟁이 벌어졌으며, 힘에서 밀린 물고기들은 바다에서 쫓겨남.
생존 전략: 새로운 서식지 개척
1. 기수역으로 이동: 해수와 담수가 섞이는 강 하구의 '기수역'으로 이동해, 삼투압 조절을 위해 신장을 발달시키는 등 새로운 환경에 적응하며 진화.
2. 얕은 물가로 이동: 헤엄치기 불리한 얕은 물가로 쫓겨나며 물과 땅 양쪽에서 살 수 있는 '양서류'로 진화. 이는 곧 육상 생물의 시대를 연 것.

3.3. 공룡 시대의 생존자들 - 거인의 그늘 아래서의 혁신

상황: 백악기의 지구는 거대한 공룡들이 육지와 바다, 하늘을 지배했으며, 파충류, 소형 조류, 포유류 등은 공룡을 피해 제한된 공간과 시간 속에서 생활.
생존 전략: 거인을 피한 니치 확보
1. 파충류: 물가 등 주변부 환경에서 생존하며, 변온동물의 특성을 활용해 다양한 기온 변화에 적응.
2. 소형 조류: 익룡을 피해 더 높은 고도로 올라감.
3. 포유류: 밤에 활동하는 야행성 선택, 어둠 속 생존을 위한 후각과 청각이 발달함.
4. 식물: 독성을 만들고 씨앗 보호를 위해 속씨식물(열매)로 진화하며 현대 식물 생태계의 기반 마련.

(요약 by NotebookLM)

■ 본문 중에서

1장_ 경쟁에서 공생으로 (22억 년 전)

약육강식의 기원 - 18p.

자연계는 약육강식의 세계다. 강한 자가 약한 자의 고기를 먹는다. 이것이 규칙이다. 백수의 왕 사자는 얼룩말을 덮치고, 매는 쥐를 낚아채 먹이로 삼는다. 플랑크톤은 작은 물고기의 먹이가 되고, 작은 물고기는 큰 물고기의 먹이가 된다. 그리고 큰 물고기는 더 큰 물고기의 먹이가 되고, 더 큰 물고기는 악어나 범고래의 먹이가 된다. 이것이 자연의 섭리다.

2장_ 팀을 짓는 단세포 (10억~6억 년 전)

세포가 모이는 이유 - 26p.

정어리는 방어력이 거의 없는 약한 물고기다. 이렇게 약한 정어리는 천적으로부터 자신을 보호하기 위해 수만 마리의 큰 무리를 이루어 다닌다. 최근에는 큰 수족관에서도 정어리가 무리 지어 다니는 광경을 볼 수 있다. 정어리 떼가 뭉쳐서 '정어리 피시볼'을 만들어 이쪽저쪽 일제히 움직이는 모습이 장관이다. 또 먹이를 주면 무리 전체가 소용돌이를 이루며 먹이를 먹는 '정어리 토네이도'는 수족관의 볼거리가 되고 있다.

이들은 일부가 움직이면 무리 전체가 움직인다. 정어리 떼를 보고 있으면 마치 큰 생물 하나가 자신의 의지대로 움직이고 있는 것처럼 보인다. 이런 점도 작은 물고기가 무리를 지어 다니는 효과 중 하나다. 정어리 군집은 이제 하나의 생물이라고 해도 될 것 같다.

3장_ 움직이지 않는 전략 (22억 년 전)

생물이 선택한 세 가지 길 - 33p.

현재 지구상의 진핵생물은 동물과 식물, 균류로 분류된다. 예전에는 크게 동물과 식물 두 가지로 분류되었으므로, 버섯과 곰팡이 등의 균류가 식물에 포함되었는데 현재는 식물과는 다른 계통의 생물로 분류된다.

하지만 동물이든 식물이든 균류든 그 근원을 거슬러 올라가면 공통 조상에 도달한다. 진핵생물의 조상은 스스로 영양분을 만들지 못하고 오로지 다른 생물을 먹어서 영양분을 얻는 종속 영양 생물이었다. 그런데 미토콘드리아를 세포 안으로 끌어들여 공생 생활을 시작한 것이다. 여기까지는 동물과 식물, 균류가 같다. 이 중 엽록체와 공생을 시작한 것이 식물의 조상이 되었다. 그리고 엽록체와 공생하지 않은 것 중 세포벽을 선택한 것이 균류의 조상이 되었으며, 세포벽이 없는 것이 동물의 조상이 된 것이다. 식물, 동물, 균류의 기초가 된 진핵생물이 급격히 진화를 이루어 지구에 출현했다. 이것을 '진핵생물의 진화 빅뱅'이라고 한다.

4장_ 파괴자인가, 창조자인가 (27억 년 전)

맹독인 산소 - 37~38p.

생명을 유지하기 위해서는 산소가 반드시 필요하지만 사실상 산소는 맹독성 가스다. 산소는 모든 것을 산화시켜 녹을 만들어 버린다. 철이나 구리 등의 튼튼한 금속조차도 산소에 닿으면 녹슬어 피폐해진다. 산소는 생명을 구성하는 물질도 산화시킨다. 산소가 필요한 우리 인간의 몸도 산소가 너무 많으면 활성 산소가 발생해서 노화가 진행된다. 이처럼 산소는 생명을 위협하는 독성 물질이다.

고대 지구에는 산소라는 물질이 존재하지 않았다. 그런데 27억 년 전에 갑자기 산소라는 맹독이 지구상에 나타났다. 이것을 '대산화 사건(GOE, Great Oxidantation Event)' 혹은 '산소 대폭발 사건'이라고 한다. 산소가 전혀 존재하지 않았던 지구에 어떻게 산소가 출현하게 되었을까. 이는 엄청난 수수께끼다. 그 이유로는 시아노박테리아(남세균, Cyanobacteria)라는 괴물의 출현 때문이라고 알려져 있다.

새로운 형태의 미생물 등장 - 38p.

시아노박테리아의 광합성은 위협적인 시스템이다. 광합성은 빛 에너지를 이용해서 공기 중의 이산화탄소와 물로부터 에너지원인 당을 만들어 낸다. 이 광합성 작용으로 생성되는 에너지는 엄청나다. 그야말로 혁신적인 기술 혁명이 탄생한 것이다. 다만 광합성에는 결점이 있다. 반드시 폐기물이 발생한다는 사실이다. 광합성을 하는 과정에서 화학 반응으로 당을 만들어 낸 후에는 산소가 찌꺼기로 남는다. 산소는 폐기물이다. 필요 없어진 산소는 시아노박테리아의 체외로 배출된다. 공해 규제도 없는 시대였으니 산소는 대기 중에 방류된 상태였다. 당시 지구에는 산소가 거의 없었지만 시아노박테리아가 활발하게 활동함으로써 점차 대기 중의 산소 농도가 높아졌다.

5장_ 죽음의 발명 (10억 년 전)

수컷의 탄생 - 51p.

수컷 배우자가 몸집을 작게 만들면 생존율은 낮아진다. 그래도 수컷 배우자는 암컷 배우자가 있는 곳으로 이동하는 것을 우선으로 생각한다. 수컷 배우자는 암컷 배우자를 위해 유전자를 운반하는 존재가 된 것이다. 이렇게 해서 수컷 배우자는 단지 유전자를 운반하고, 암컷 배우자는 유전자를 받아서 자손을 남기는 역할 분담이 생겼다.

생물은 유전자를 효율적으로 교환하기 위해 수컷과 암컷이라는 두 그룹을 만들었는데, 이는 수컷 배우자와 암컷 배우자를 말한다. 이처럼 수컷 개체와 암컷 개체라는 존재가 나타난 것은 생물의 진화 역사에서 상당히 고도로 진화된 것이다. 어떤 개체가 수컷 배우자와 암컷 배우자를 가지고 있다면 그 개체는 자손을 낳을 수 있다. 수컷 배우자만 있어서 자손을 남기지 못하는 수컷이라면 그런 존재는 쓸모없다.

유한한 생명이 영원히 계속된다 - 52p.

유전자를 교환함으로써 새로운 것을 만들어 낸다. 그리고 새로운 것이 생겼으므로 낡은 것은 없앤다. 이것이 죽음이다. 죽음 또한 생물의 진화가 만들어 낸 발명이다. 죽음이라는 시스템은 성이라는 시스템의 발명에 의해 도출된 것이다.

'형태가 있는 것은 언젠가는 사라진다.'라는 말이 있듯이 이 땅에 영원히 계속되는 것은 없다. 수천 년, 수만 년 동안 계속 복사만 하면서 영원한 시간을 살아가기란 쉽지 않다. 그래서 생명은 영원히 계속되기 위해 스스로를 파괴하고 새롭게 다시 만드는 것을 생각해 냈다. 즉 하나의 생명은 일정 기간 내에 죽고 대신 새로운 생명을 잉태하는 것이다.

새 생명을 잉태해서 자손을 남기면 생명의 바통을 넘겨주고 자신은 물러난다. 죽음이라는 것을 발명함에 따라 생명은 세대를 넘어 생명의 릴레이를 이어 가면서 영원할 수 있게 되었다. 영원하기 위해 생명은 유한한 생명을 만들어 낸 것이다.

6장_ 역경 후의 비약 (7억 년 전)

돌연변이는 대부분 해롭다 - 56p.

생명은 최초의 스노볼 어스로 진핵생물이 되었고, 두 번째 스노볼 어스로 다세포 생물로 진화했다. 그 진화는 극적이며 놀라운 속도로 이루어졌다. 역경 속에서 멍하니 가만 있을 수는 없다. 준비가 되어 있어야 기회가 왔을 때 도약할 수 있다.

7장_ 실패를 딛고 대폭발 (5억 5천만 년 전)

세기의 위대한 발명 - 63p.

우리는 오감을 통해 다양한 정보를 얻을 수 있는데 그중에서도 시각으로 얻을 수 있는 정보가 압도적으로 많다. 소리나 냄새가 없어도 눈이 있기 때문에 주변의 상황을 샅샅이 파악할 수 있다.

눈은 아주 뛰어난 장기다. 생물이 최초로 획득한 것은 작은 눈이었다. 하지만 작은 눈의 시야는 한정되어 있다. 이런 점을 보충하기 위해서 작은 눈을 여러 개 모으게 되었는데, 이것이 오늘날 곤충에게서 볼 수 있는 복안(겹눈)이다.

눈은 생물에게 혁신적인 무기다. 포식자가 눈을 가지고 있으면 먹이를 찾아내 정확하게 덮칠 수 있다. 방어하는 입장에서도 눈은 쓸모 있다. 눈이 있으면 적이 습격해 오는 것을 재빨리 알아차리고 도망치거나 숨거나 방어태세를 취할 수 있기 때문이다.

8장_ 패자들의 낙원 (4억 년 전)

달아나기 전략 - 70p.

번성과 쇠퇴를 반복하는 생명의 역사를 거쳐 마침내 상어 같은 대형 연골 어류가 나타났다. 상어는 바다의 왕자인 갑주어의 지위를 빼앗아 버렸다. 바닷속 역시 힘이 지배하는 약육강식의 세계였다.

힘에서 밀린 약한 물고기들은 어떻게 되었을까. 먹이가 될 수 밖에 없는 약한 물고기들은 천적에게서 달아나 강하구의 기수역(汽水域)으로 쫓겨난다. 기수역은 해수와 담수가 섞이는 구역으로, 삼투압이 달라서 바다에 서식하는 천적도 쫓아올 수 없기 때문이다. 하지만 바다를 거처로 삼았던 물고기들에게 그곳은 가혹한 환경이었다.

미지의 땅에 상륙 - 70p.

양서류의 조상은 대형 어류다. 더 약한 소형 어류는 민첩성을 발달시켜 탁월한 수영 실력을 길렀다. 반면 원래 대형 어류였던 양서류의 조상은 민첩성을 발달시키지 않았다. 한가롭게 헤엄치는 느릿느릿한 물고기다. 그러다가 수영 실력이 뛰어난 새로운 물고기들에게 서식지를 빼앗겼을 것이다. 그래서 얕은 바다로 쫓겨났다.

새로운 시대를 만드는 패자 - 70p.

싸움에 계속해서 패배한 물고기는 결국 강 상류를 서식지로 삼았다. 강을 서식지로 삼은 물고기들 중에서 작은 물고기는 민첩하게 헤엄치는 실력을 키웠다. 반면에 빨리 헤엄칠 수 없는 느릿느릿한 대형 어류는 물이 얕은 곳으로 쫓겨났다. 그런데 강 상류로 쫓겨난 물고기가 결국 땅 위로 상륙해서 양서류로 진화했고, 이 양서류가 파충류와 공룡, 조류, 포유류의 조상이 되었다. 자연계는 정말 재미있는 세계다.

역사는 승자의 기록이라는 옛말이 있다. 그러면 생명의 역사는 어떨까. 생명의 역사를 돌이켜 보면 결국 진화를 이룬 자는 쫓겨나 박해받은 약자들이었다. 새로운 시대는 항상 패자에 의해 만들어졌다.

9장_ 개척지로 진출하기 (5억 년 전)

육상 식물의 조상 - 76p.

지구에 생명이 탄생한 뒤 생명은 줄곧 바닷속에서 살았다. 그런데 5억 년 전쯤 맨틀 대류가 일어나 거대한 대륙이 나타나기 시작했다. 그러자 바다에서 살고 있던 생명은 이 광활한 개척지를 목표로 삼게 되었다. 대지가 펼쳐지자 최초로 진출한 것이 식물이다. 지금의 육상 식물의 조상은 조류의 일종인 녹조류라고 한다. 녹조류는 얕은 바다에 분포한다.

식물의 상륙 - 76p.

만반의 준비를 갖춘 식물은 드디어 땅 위로 상륙했다. 식물이 상륙한 것은 고생대 실루리아기인 4억 7천 년 전이다. 양서류의 조상인 어류가 상륙한 것이 데본기인 3억 6천 년 전이므로 식물이 1억 년 이상 빠르다.

최초로 상륙한 식물은 이끼식물을 닮은 식물이었다.

10장_ 마른 대지에 도전하기 (5억 년 전)

이동할 수 있다는 것 - 83p.

이렇게 해서 태어난 겉씨식물은 양치식물에 비해 다양한 진화를 이루었다. 먹이가 될 식물이 다양해지자 이것을 먹는 동물도 더욱 진화하게 되었다. 이처럼 겉씨식물이 진화하게 되자 다양한 종류의 공룡이 탄생했다. 빠른 속도로 진화를 이룬 겉씨식물은 초식 공룡의 먹이가 되지 않기 위해 점차 커지기 시작했다. 겉씨식물이 거대화되자 이것을 먹기 위해 공룡도 점차 거대화되었다. 이처럼 겉씨식물과 공룡이 거대화 경쟁을 하면서 거대한 겉씨식물로 이루어진 숲과 거대한 공룡을 주인공으로 한 생태계가 탄생했다.

11장_ 생물계의 지배자, 공룡의 멸종 (1억 4천만 년 전)

다섯 차례의 대멸종 - 85p.

최초의 대멸종은 약 4억 4천만 년 전의 고생대 오르도비스기다. 오르도비스기는 앵무조개와 삼엽충이 활약한 시대이며, 8장에서 소개한 갑주어 같은 어류가 바다를 헤엄쳐 다니는 시대였다. 지상에는 최초로 원시적인 식물이 상륙한 시기다. 고생대 오르도비스기 말기의 대멸종 시기에는 지구상에 종의 84퍼센트가 멸종했다. 공룡이 멸종한 백악기에 종의 76퍼센트가 멸종했으므로, 백악기보다 큰 규모의 멸종이다.

두 번째 대멸종은 약 3억 6천만 년 전 고생대 데본기 후기다. 이 시기에 육상에는 이미 양치식물 숲이 형성되어 곤충이 출현했으며 양서류가 상륙했던 시절이다. 이 대멸종 기간에는 종의 70퍼센트가 멸종했다.

세 번째 대멸종은 약 2억 5천만 년 전 고생대 페름기 말기다. 이 시기에는 이미 거대한 양서류와 파충류가 멸종했다. 고생대 페름기 말기의 대멸종은 놀랍게도 96퍼센트나 되는 종이 멸종하여 지구 역사상 최대의 대멸종이었다. 고생대 바다에 출현한 삼엽충은 오르도비스기 말기의 대멸종으로 인해 치명적인 타격을 받았는데, 소수의 종만 살아남았다. 이후 데본기 후기에 다시 대멸종을 거치면서 큰 다격을 받아 몇몇 극소수의 종만 생존했다. 안타깝게도 삼엽충은 세 번째 대멸종인 페름기 말기를 극복하지 못하고 결국 멸종했다.

네 번째 대멸종은 2억 5천만 년에서 2억 1만 년 전의 중생대 트라이아스기다. 이 시기에는 거대한 초대륙 판게아가 분열해서 땅속으로 대량으로 토출된 이산화탄소와 메탄으로 인해 지구 온도가 상승했다. 또 거대한 화산 폭발로 이산화탄소가 대기를 가득 채워 산소 농도가 현저하게 저하되었다. 이로써 그때까지 활약하던 종의 79퍼센트가 멸종되고 저산소 환경에 대한 적응력을 키운 파충류가 번성하면서 공룡으로 진화했다.

그리고 1억 4천만 년에서 6천 500만 년 전의 백악기에 다섯 번째 대멸종이 공룡을 덮쳤다. 백악기 말에는 70퍼센트의 생물 종이 멸종했다.

12장_ 공룡을 멸종시킨 꽃 (2억 년 전)

생명을 단축하는 진화 - 99p.

식물은 나무에서 풀로 진화했다. 그런데 생각해 보면 이상하다. 나무인 목본성 식물은 수십 년, 수백 년이나 살 수 있다. 그중에는 나무의 나이가 수천 년에 달하는 것도 있다. 반면에 풀인 초본성 식물의 수명은 1년 이내 혹은 길어도 겨우 몇 년이다. 수천 년 동안 살 수 있는 식물이 굳이 진화해서 짧은 생명을 선택한 것이다.

모든 생물은 죽기를 바라지 않으므로 생명 활동을 하고 있다. 그래서 식물은 조금이라도 빛을 쬐어 광합성을 하기 위해 가지와 잎을 펼치려고 애를 쓰고, 동물은 천적을 피해 필사적으로 달아난다. 모든 생물이 생존하기 위해 노력하는 데 식물은 왜 짧은 생명으로 진화한 걸까. 5장에서 소개했듯이 죽음은 생명이 스스로 만들어 낸 발명품이다. 생명의 릴레이를 이어 가며 변화를 계속함으로써 생명이 영원할 수 있다는 길을 발견한 것이다. (중략)

식물도 마찬가지다. 1천 년의 수명을 살아 내는 것은 어렵다. 도중에 장애가 있으면 시들어 버릴 수도 있기 때문이다. 반면에 1년의 수명을 살아가는 편이 천명을 다할 가능성이 높다. 그래서 식물은 수명을 단축시켜 100미터를 완주하고 바통을 넘김으로써 계속해서 세대를 교체하는 쪽을 택한 것이다. 특히 식물은 세대를 거치면서 변화를 이루거나 진화할 수 있다. 그래서 속씨식물은 세대교체를 통해 환경과 시대의 변화에 대응할 수 있게 된 것이다.

13장_ 꽃과 곤충의 공생 관계 출현 (2억 년 전)

공생 관계로 이끈 것 - 106p.

식물은 치열한 경쟁 끝에 공존의 길을 찾아내 다른 생물과 서로 도우며 살아가는 법을 터득했다. '경쟁하는 것보다 서로 도와야 살아남을 수 있다.' 이것이 치열한 자연계에서 속씨식물이 내린 답이다.

서로 돕는 공생 관계를 위해 속씨식물은 무엇을 했을까. 의도하지는 않았겠지만, 식물은 곤충에게 꽃가루를 주고 꿀을 주었다. 그리고 새들에게는 달콤한 열매를 준비했다. 결과적으로 자신의 이익보다 먼저 상대방의 이익을 위해 '베풀어 주는 것', 이것이 바로 공생 관계를 구축할 수 있었던 방법이다.

14장_ 구시대적 형태로 살아가는 길 (1억 년 전)

덜 진화된 형태로 살아가는 길 - 110p.

잎 표면에서 증산 작용으로 인해 물이 줄어들면 물관을 통해 그만큼 물이 올라온다. 물관을 가진 식물은 이 시스템에 따라 물을 빨아들이고 있다. 그런데 물관 속의 물이 동결된 후 얼음이 녹을 때 생긴 기포로 인해 물기둥에 공동(空洞)이 생긴다. 그러면 물관이 터져 물기둥 연결 부위에 틈이 생겨 물을 빨아올릴 수 없게 된다.

반면 겉씨식물의 헛물관은 세포와 세포 사이에 작은 구멍이 뚫려 있어, 이 구멍을 통해 세포에서 세포로 순차적으로 물을 전달하는 방법으로 물을 나른다. 이것은 물을 한꺼번에 통과시키는 물관에 비해 효율성이 상당히 떨어지는 방법이다. 그야말로 낡은 시스템이다. 하지만 양동이로 릴레이처럼 세포에서 세포로 물을 확실하게 전달하기 때문에 물관처럼 잘 터지지는 않는다. 따라서 겉씨식물은 추운 장소에서도 물을 빨아들여서 살아남을 수 있다. 이처럼 겉씨식물은 동결에 강하다는 우위성을 살려 극한의 땅에서 살아남았다.

15장_ 포유류의 니치^[각주:1] 전략 (1억 년 전)

비켜가기 전략 - 120p.

하나의 니치에 하나의 생물이 존재한다. 하지만 야구의 포지션 경쟁이 치열한 것처럼 먼저 획득한 니치라고 해도 안전하지는 않다. 자신의 니치와 중복되는 라이벌이 출현하면 치열한 경쟁을 해야 한다. 하지만 경쟁이란 것은 살아남느냐 멸종하느냐 하는 치열한 문제다. 모든 것을 걸고 니치를 겨루기에는 위험이 크다.

자연계에는 무수한 니치가 있다. 니치를 고집하면서 치열한 싸움을 계속하는 것보다 자신의 니치 주변에 새로운 니치를 찾을 수는 없는 걸까. 니치를 확보한 생물종이 현재의 니치 주변에서 새 니치를 찾는다.

이것을 니치 시프트(서식지 전환)라고 한다. 즉 니치를 비켜 가는 것이다. 이를테면 같은 장소에서 살고 있어도 먹이가 다르면 공존할 수 있다. 혹은 먹이가 같아도 서식 장소가 다르면 공존할 수 있다. 먹이나 장소가 같아도 서식하는 시기나 시간이 다르면 공존할 수 있다. 다투기보다 마주치지 않게 비켜 가면 니치를 확보할 가능성은 커지고 위험은 작아진다. 이것이 비켜 가기 전략이다.

16장_ 하늘이라는 니치 (2억 년 전)

하늘을 지배하는 것 - 127p.

공룡이 멸종되고 익룡들도 사라지자 광활한 하늘이라는 니치가 활짝 열렸다. 새들은 그 니치를 채우기라도 하듯이 진화했지만 광활한 하늘에는 여전히 채워지지 않은 니치가 있었다. 그래서 어떤 포유류는 하늘로 진출하기로 계획했다. 바로 박쥐다.

박쥐의 진화도 수수께끼로 가득 차 있다. 박쥐는 하늘로 진출하기는 했지만 지배력 다툼에서는 조류가 승리를 거두었다. 그래서 박쥐는 조류가 없는 하늘을 선택했다. 밤하늘이었다. 새들이 잠잠해질 무렵이 되면 박쥐들은 비행을 시작한다. 박쥐는 현재까지 발견된 것만 약 980종으로 보고되어 있다. 놀랍게도 이는 지구상의 전체 포유류 중 4분의 1을 차지하는 수치다. 일본에 서식하는 포유류 중 3분의 1에 해당하는 35종이 박쥐다. 박쥐는 우리 눈에 잘 띄지 않지만 가장 번성했던 포유류다.

그런데도 하늘을 날아다니는 생물의 진화 과정에는 수수께끼가 많다. 곤충도, 새도, 박쥐도, 어떤 생물도 어떤 진화 과정을 거쳐 날개를 가지게 되었는지 알 수 없다. 날아다닐 수 있기까지 많은 시행착오를 겪었을 텐데도 그 중간 단계의 생물 화석은 발견되지 않았다. 곤충도, 새도, 박쥐도 진화 과정에서 생물로 출현했을 때는 이미 하늘을 날고 있었다. 어쩌면 하늘을 비행하는 것이 인간이 생각하는 것보다 어려운 진화가 아닐지도 모른다. 땅바닥만 보고 있는 것이 아니라 하늘이라는 니치가 비어 있다는 것을 알아차릴 수 있는 것이 중요하다.

17장_ 원숭이의 시작 (2천 600만 년 전)

나무 위에 가지와 잎이 많이 달려 있는 부분을 수관이라고 한다. 포유류 중 이 수관이라는 서식지를 니치로 삼은 것이 나타났다. 우리의 조상 원숭이다.

원숭이가 획득한 특징 - 130p.

나무 위를 서식지로 선택한 원숭이류에는 지상에 사는 포유류와는 다른 특징이 있다.

첫 번째는 눈의 위치다. 일반적으로 지상에 사는 동물 중 초식 동물은 눈이 얼굴의 옆면에, 그리고 사자나 호랑이 같은 육식 동물은 눈이 얼굴 정면에 붙어 있다. (중략) 원숭이류는 나무의 가지에서 가지로 옮겨 다니기 위해 정확한 거리가 필요하다. 그래서 육식 동물과 마찬가지로 눈이 정면을 향해 있다.

두 번째는 손의 변화다. 원숭이류는 엄지손가락이 다른 4개의 손가락과 서로 마주보고 있어 나뭇가지나 먹이를 잡을 수 있다. 또 대부분의 동물은 나무에 발톱을 걸어서 올라가는 데 비해, 나무 위에서 생활하는 원숭이는 가지를 잡을 때 방해가 되는 발톱을 납작한 모양의 편조(扁爪)로 변화시켰다. 그리고 손끝의 감각으로 가지를 잡게 되었다.

18장_ 역경을 거쳐 진화한 풀 (600만 년 전)

초원 식물의 진화 - 135p.

첫째, 볏과 식물은 초식 동물이 먹기 힘들게 하기 위해 뻣뻣한 잎을 만들었다.

둘째, 볏과 식물은 잎에 섬유질이 많아 소화가 잘 되지 않는다. 이처럼 볏과 식물은 자신의 잎을 먹지 못하게 하기 위해 뻣뻣하고 날카롭게 만들어서 몸을 지킨다. 볏과 식물이 유리질을 체내에 축적하게 된 것은 약 600만 년 전으로 추측된다. 이는 동물들에게는 극적인 대사건이었다. 놀랍게도 볏과 식물의 출현으로 먹이를 먹지 못하게 된 초식 동물들은 대부분 멸종한 것으로 추측된다.

19장_ 호모 사피엔스는 패자였다 (400만 년 전)

숲에서 쫓겨난 원숭이 - 138p.

동아프리카 대지구대는 아프리카 대륙을 동서로 분단시켜 버렸다. 그리고 동아프리카 대지구대 서쪽에는 그때까지 삼림이 남아 있었던 반면, 동쪽에는 비가 오지 않아 건조한 초원으로 점차 바뀌었다. 동아프리카 대지구대 서쪽에서는 원숭이들이 여전히 울창한 숲에서 살 수 있었다. 하지만 숲이 점차 줄어들기 시작하면서 동쪽의 원숭이들은 심각한 위기에 처했다. 숲이 있어서 보호를 받던 원숭이들에게도 초원은 살 곳도 먹을 것도 없고, 육식 동물에게서 달아날 나무조차 없는 위험한 장소다. 초원에서 원숭이는 연약한 존재다. 연약한 원숭이들이 어떻게 해서 이런 혹독한 환경을 이겨 내고 살아남은 걸까. 모든 것이 수수께끼다.

하지만 원숭이들은 멸종되지 않고 생명을 이어 나가 결국 인간으로 진화했다. 이는 700만 년 전에서 500만 년 전으로 추측된다. 혹독한 환경에서 살아남은 인간은 이족 보행과 도구 사용 등 그때까지의 동물과는 다른 능력을 발달시켰다. 그러다가 지능이라는 양날의 검을 손에 넣게 되었다.

우리 인간의 생물학적 이름은 호모 사피엔스다. 호모속의 생물이 지구에 출현한 것은 400만 년 전으로 추측된다. 이후 다양한 호모속의 인종이 태어났다가 사라져 갔을 것으로 추측된다. 우리 호모 사피엔스가 등장하는 것은 호모속이 등장한 뒤 한참 지난 20만 년 전의 일이다.

20장_ 진화가 이끌어 낸 답

보통이라는 환상 - 149p.

인간의 뇌는 복잡하게 연결되어 있는 이 세상을 있는 그대로 이해하지는 못한다. 구별해서 단순화해야 이해할 수 있다. 또 뇌는 다양한 것을 잘 이해하지 못하기 때문에 가능한 한 같았으면 좋겠다고 생각한다.

생물은 다양하다. 그래서 모든 채소는 원래 모양과 크기가 제각각이다. 이렇게 다양한 채소는 수확하기도 어렵고 박스 포장도 할 수 없다. 진열하기도 힘들고 각각 가격을 붙이기도 어렵다. 따라서 인간은 채소라는 생물을 최대한 같은 모양으로 가지런히 늘어놓고 싶어 한다.

인간도 사람마다 얼굴이 다르듯이 각각 개성 있는 존재다. 하지만 각각의 개성을 이해하기는 어려우므로 같은 교과서로 같은 수업을 한다. 그리고 시험을 치고 성적을 내서 차례로 줄을 세운다. 이렇게 정리하면 인간의 뇌를 비로소 이해할 수 있다. 다양하거나 복잡하게 하고 싶지 않은 것이다. 그런 인간이 즐겨 쓰는 말이 '보통'이라는 단어다.

< 패자의 생명사 >

이나카기 히데히로 지음, 박유미 옮김

더숲, 2022

생물의 서식지 [본문으로]

The Day After AGI (AGI 그 이후의 세상) : 딥마인드 & 앤트로픽 CEO 대담

L!ah — Sun, 8 Feb 2026 22:24:52 +0900

1. AGI는 언제 오는가? : "루프(Loop)"의 완성

두 CEO 모두 AGI 도래가 머지않았다는 점에는 동의하나, 결정적인 '속도'와 '병목 구간'을 보는 관점에 차이가 있음.

다리오 (Anthropic): 예상보다 더 빠를 수 있다.
- 기존 예측(2026~2027년) 유지하거나 더 앞당겨질 가능성 언급.
- 핵심 근거: AI가 코딩과 연구를 수행해 더 나은 AI를 만드는 **'자기 개선 루프(Self-improvement loop)'**가 닫히는 순간 속도가 폭발할 것임.
- 현황: 앤트로픽 엔지니어들은 이미 직접 코딩하기보다 AI가 짠 코드를 수정하는 방식으로 일함. 6~12개월 내에 코딩 업무 대부분을 모델이 수행할 것으로 예측.

데미스 (DeepMind): 2020년대 말까지 50% 확률.
- 코딩이나 수학처럼 검증 가능한(Verifiable) 영역은 빠르겠지만, **자연과학(실험과 가설 검증이 필요한 영역)**은 더딜 수 있음.
- 단순 문제 해결이 아니라, '질문'과 '가설' 자체를 생성하는 능력은 아직 부족함.

2. 일자리와 경제: 적응 속도가 관건

단기 충격 (주니어 레벨):
- 데미스는 인턴십이나 초급 업무(Junior level)가 가장 먼저 타격받을 것으로 봄.
- 다리오는 이미 SW 코딩 분야에서 고용 둔화 조짐이 보이며, 향후 초/중급 인력 수요가 줄어들 것으로 예상.

희망 vs 우려:
- 희망 (데미스): AI 도구를 잘 활용하면 개인이 과거보다 훨씬 빠르게 전문가 레벨로 도약할 수 있음(Leapfrogging). 경제적 문제보다 AGI 이후 인간의 '삶의 목적(Meaning)'을 찾는 것이 더 큰 숙제가 될 것.
- 우려 (다리오): 농업→제조업 전환 때처럼 인간은 적응하겠지만, AI 발전의 지수적(Exponential) 속도가 인간의 적응 능력을 압도할까 봐 우려됨.

3. 리스크 관리: "기술적 사춘기"를 넘겨라

다리오는 현재 시기를 인류가 강력한 기술을 다루는 **'기술적 사춘기(Technological Adolescence)'**로 비유함 (영화 콘택트 인용).

위협 요인: 생물테러, 권위주의 국가의 악용, 자율적 AI의 통제 불능 등.
지정학적 해법 (칩 수출 규제):
- 다리오는 중국 등 경쟁국과의 개발 속도를 늦추기 위해 첨단 칩 판매 금지가 가장 효과적이라고 주장.
- 강력한 비판: 현재 미국이 중국에 칩을 파는 행태를 **"보잉이 이익을 위해 북한에 핵무기를 파는 것"**과 같다고 비유하며, 공급망 이익보다 안보를 우선해야 한다고 강조.
국제 협력: 데미스는 AI가 국경을 넘나드는 기술이므로 국제적인 안전 기준과 협력이 필수적이라고 언급.

4. 기업 성장과 현재 상황

Anthropic의 폭발적 성장:
- 매출 추이: 2023년 1억 달러 → 2024년 10억 달러 → 2025년 100억 달러(추정)로 매년 10배씩 성장 중.
- 모델의 인지 능력 향상이 곧바로 매출 증대로 이어지는 구조.
DeepMind의 부활:
- 데미스는 제미나이(Gemini) 등을 통해 구글이 다시 선두 경쟁력을 회복했다고 자신함.
- 스타트업의 속도감과 구글의 거대한 리소스(컴퓨팅 파워 등)를 성공적으로 결합함.

5. 결론: 낙관하되 방심하지 말 것

두 리더 모두 AI가 질병 치료, 과학 발전 등 인류에게 가져올 엄청난 혜택(Upside)에 대해서는 확신함. 그러나 이 기술이 안전하게 정착될 때까지 시간을 벌고, 사회적 안전장치를 마련하는 것이 지금 가장 시급한 과제임

영상 요약 by Gemini

AGI 개발 타임라인 논의 (0:56):

Dario Amodei : 2026-2027년까지 노벨상 수상자 수준의 지능을 가진 모델이 나올 것이라는 작년 예측을 여전히 지지하며, AI가 코드를 작성하고 AI 연구를 가속화하는 '루프'가 개발 속도를 훨씬 빠르게 할 것이라고 언급.
Demis Hassabis : 2020년대 말까지 인간의 모든 인지 능력을 갖춘 시스템이 나올 가능성을 50%로 보며, 코딩이나 수학과 같은 영역은 자동화하기 쉽지만, 자연 과학 분야는 검증이 더 어렵기 때문에 시간이 더 걸릴 수 있다고 설명.

산업 경쟁 환경 변화 및 Anthropic의 성장 (4:15):

Demis Hassabis : Google DeepMind가 지난 1년간 경쟁에서 다시 선두를 차지했으며, Gemini 3 모델과 Gemini 앱의 시장 점유율 증가에서 그 진전을 볼 수 있다고 언급.
Dario Amodei : Anthropic의 매출이 지난 3년간 기하급수적으로 성장했다고 밝히며, 모델의 인지 능력이 향상됨에 따라 더 많은 수익을 창출할 수 있었다고 설명.

AI의 위험과 잠재적 해결책 (9:42):

Dario Amodei : AI가 인류에게 엄청난 이점을 가져다줄 것이지만, 동시에 생물 테러, 국가 악용, 노동 시장의 변화와 같은 심각한 위험도 수반한다고 경고. 그는 이러한 위험을 극복하기 위한 '전투 계획'이 필요하다고 강조.
Demis Hassabis : AGI가 도착하면 인류가 미지의 영역에 진입하게 될 것이며, 일자리가 창출될 수 있지만, 인류의 의미와 목적에 대한 더 큰 질문이 생길 것이라고 말합니다. 그는 AI의 이점을 보여주고 최소한의 안전 표준을 수립하는 국제적인 협력의 필요성을 강조.

정부의 역할과 지정학적 영향 (17:30):

두 리더 모두 정부가 AI의 잠재적 영향을 충분히 인지하고 있지 않으며, 일자리 변화 및 부의 공정한 분배에 대한 정책적 논의가 부족하다고 지적.
Dario Amodei : 중국과 같은 지정학적 경쟁자들이 비슷한 속도로 기술을 개발하고 있기 때문에, 미국이 반도체 수출을 제한하는 것이 AI 개발 속도를 늦추고 위험을 관리할 시간을 벌 수 있는 가장 효과적인 방법이라고 주장합니다. 그는 AI 기술을 핵무기에 비유하며, 그 중요성을 강조.

AI의 안전 및 미래 전망 (24:50):

두 리더는 AI 모델의 오작동이나 악의적 행동에 대한 우려가 증가하고 있음을 인정.
Dario Amodei : Anthropic이 모델 내부를 이해하려는 '기계론적 해석 가능성' 연구를 통해 이러한 위험을 해결하려 노력하고 있다고 설명.
Demis Hassabis : 인류의 독창성을 믿지만, 기술적 위험을 해결하기 위해서는 충분한 시간과 자원, 그리고 최고의 인재들이 협력해야 한다고 강조.
이들은 AI 시스템이 AI 시스템을 구축하는 '루프'가 얼마나 빨리 닫히는지가 AI의 미래를 결정할 핵심 요소라고 언급.

[은중과 상연] 가장 좋아하고 가장 질투했던...

L!ah — Sun, 8 Feb 2026 18:25:26 +0900

정해진 날은 4일 후였다.

그사이 상연이는 두 번의 의사 면담을 해야 한다.

첫번째 면담은, 지금처럼 상연이가 정할 수 있지만

두 번째는, 반드시 전날 저녁에 해야 한다.

마음에 변화가 없는지 의사가 최종적으로 확인하는 것이다.

(중략)

상연이가 밸브를 열었다.

아무런 망설임도 주저함도 없이...

<은중과 상연>

연출 조영민, 작가 송혜진 / 류은중-김고은, 천상연-박지현

넷플릭스, 2025

[한 말씀만 하소서] 받아들일 수 없는 아들의 죽음 앞에 신을 향해 외친 한마디

L!ah — Sun, 8 Feb 2026 17:11:23 +0900

- 9p.

이건 소설도 아니고 수필도 아니고 일기입니다. 훗날 활자가 될 것을 염두에 두거나 누가 읽게 될지도 모른다는 염려 같은 것을 할 만한 처지가 아닌 극한 상황에서 통곡 대신 쓴 것입니다.

88년 여름, 아들을 잃었습니다. 다섯 자식 중에 하나였지만 아들로서는 하나밖에 없는 자식이었습니다. 그 최초의 충격을 어떻게 넘기고 아직도 목숨을 부지하고 있는지 잘 모르겠습니다. 통곡하다 지치면 설마 이런 일이 나에게 정말 일어났을라구, 꿈이겠지 하는 희망으로 깜박깜박 잠이 들곤 했던 게 어렴풋이 생각납니다. 그런 경우에도 희망이 있다는 게 남보기엔 우스웠을지 모르지만 본인으로서는 참담의 극한이었습니다.

- 12p.

만일 그때 나에게 포악을 부리고 질문을 던질 수 있는 그분조차 안 계셨더라면 나는 어떻게 되었을까, 가끔 생각해 봅니다만 살긴 살았겠죠. 사람 목숨이란 참으로 모진 거니까요. 그러나 지금보다 훨씬 더 불쌍하게 살았으리라는 것만은 환히 보이는 듯합니다.

하느님은 제아무리 독한 저주에도 애타는 질문에도 대답이 없었고, 그리하여 저는 제 자신 속에서 해담을 구하지 않으면 안 되었고, 그러기 위해선 아무한테나 응석 부리고 싶은 감정을 억제하고 이성을 회복하지 않으면 안 되었으니까요. 제 경우 고통은 극복되지 않았습니다. 그 대신 고통과 더불어 살 수 있게는 되었습니다.

# 9월 17일 - 55-56p.

"어머니, 마취과 의사는 주로 수술장에서 환자의 의식과 감각이 없는 동안 환자의 생명줄을 쥐고 있다가 무사히 수술이 끝나고 의식이 돌아오면 별 볼일이 없어지기 때문에 환자나 환자 가족으로부터 고맙다든가 애썼다는 치하를 받는 일이 거의 없지요. 자기가 애를 태우며 생명줄을 붙들어 준 환자가 살아나서 자기를 전혀 기억해 주지 않는 다는 건 얼마나 쓸쓸한 일이겠어요. 전 그 쓸쓸함에 왠지 마음이 끌려요."

그 아들에 그 에미랄까, 나 또한 아들의 마음이 끌린 쓸쓸함에 무조건 마음이 끌려 그 애갸 원하는 것을 쾌히 승낙했다. 늘 사랑과 칭찬만 받으면서 자라 명랑하고 거침이 없고 남을 웃기기 잘하고 농담 따 먹기에 능하던 아들의 전혀 새로운 면이었다.

나는 그때 아들에 대해 새롭게 알았다. 품 안의 자식인 줄로만 알았던 아들이, 알아버렸다가 아니라 알아야 할 무진장한 걸 가진 대상으로 우뚝 섰을 때 얼마나 대견했던지, 그리고 그때의 앎의 시작에 대한 설렘까지 꼬박이 밝힌 새벽빛 속에 생생하게 되살아났다.

# 9월 ㅇㅇ일 - 76p.

나는 주위의 만류와 부끄러움을 무릅쓰고 아들의 장례에 달려갔었다. 못할 노릇인 줄은 남이 말해주기 전에 이미 온몸으로 느끼고 있었다. 자식 잡아먹은 죄로 어떡하든 그 벌을 받아내지 못하면 따라 죽게 되든지 하다못해 까무러치기라도 할 줄 알았다. 정신의 고통이 어느 한계까지 차올랐을 때, 기절할 수 있는 장치가 돼 있는 몸을 가진 사람은 축복받은 사람이다. 내 몸과 마음에는 불행히도 그런 장치가 빠져 있었다. 내가 자신을 독종이라고 저주하는 까닭도 바로 거기에 있다.

나는 그때 분명히 기절하지 않았는데도 누군가 주사로 일부러 기절을 시켜 장례에서 빼돌려 버렸다. 당해야 할 고통은 아무리 못할 노릇이라도 그 자리를 피하지 않는 게 옳다. 일생 피할 수가 없게 되고 만다.

# 10월 ㅇ일 - 103p.

이제야말로 혼자가 된 것이다. 나는 그동안 왜 그렇게 혼자 있고 싶어했는지 생각도 안 나고 이해도 안 되어 우두망찰을 했다. 그리고 누가 떠다민 것처럼 비실비실 방구석으로 가서 찰싹 붙어 섰다. 인기척 없는 언덕방의 공기가 사방에서 화살처럼 내 몸에 꽂혀오는 것 같았다. 누가 시킨 일이 아니잖아. 자업자득이야. 이렇게 자신을 윽박질러보았지만 완벽한 고립감은 고약했다.

워낙 정신적이지 못한 나는 고립감도 감각적이었다. 무서움증만 해도 상상의 소산이니 정신적이라 하겠다. 나는 하나도 무섭지 않았고 다만 등더리에 누가 자꾸자꾸 눈덩이를 한 움큼씩 집어넣는 것처럼 차가운 전율이 간단(間斷)없이^[각주:1] 지나갔다.

마침 침대 머리 높은 곳에 걸린 십자가가 눈에 들어왔다.

# 10월 ㅇ일 - 117~118p.

죽음의 문제야말로 신이 개입하지 않으면 풀 수 없는 문제건만 나는 그 문제에 얼마나 아둔한가. 신을 느끼고 깨닫는 능력에도 지능지수라는 게 있다면 나는 저능도 못되는 백치 수준이었다. 그런 주제에 어떻게 그걸 답답해야 할 줄은 아는지.

나는 울며불며 내 미칠 듯한 고통을 하소연하기 시작했다. 내 방에서 혼자 뒹굴며 신에게 퍼붓던 포악과 별로 다르지 않은 푸념이었다. 나는 열심히 단란한 가정을 이루며 살아왔다. 아이들을 건강하고 바르게 잘 길렀고 깊이 사랑했다. 남에게 해를 끼친 일도 없고 마음의 상처가 될 짓도 안 하려고 노력하며 살아와다. 나는 아무리 생각해도 이런 벌을 받을 까닭이 없다. 고약하고 못된 사람도 자식을 앞세우는 벌은 좀처럼 안 받던데 이게 무슨 처사냐? 억울하고 원통하다. 요약하면 그런 얘기였다.

나는 마치 귀중품을 훔쳐 간 소매치기를 고발하듯이 열렬하게 악다구니를 치며 수녀님에게 하느님을 고발하고 있었다. 부당하게 빼앗긴 걸 감쪽같이 돌려받는 것 외에 달리 위로의 여지가 있을 수 없었다. 얼마나 어처구니가 없었을까마나는 수녀님은 참을성 있게 내가 제풀에 지쳐서 그 집요한 행복의 반추를 그만둘 때까지 다 들어주고 나서 말했다.

# 10월 ㅇ일 - 131~132p.

내가 이 나이까지 겪어본 울음에는, 그 울음이 설사 일생의 반려를 잃은 울음이라 할지라도, 지내놓고 보면 약간이나마 감미로움이 섞여 있게 마련이었다. 응석이라 해도 좋았다. 아무리 미량이라 해도 그 감미로움에는 고통을 견딜 만하게 해주는 진통제 같은 게 들어 있었다. 오직 참척의 고통에만 전혀 감미로움이 섞여 있지 않았다. 구원의 가망이 없는 극형이었다. 끔찍한 일이었다.

이럴 수는 없는 일이었다. 누구라도 이런 끔찍한 극형에 당해서는 그 영문을 물을 권리가 있다. 신의 권위가 장난질 칠 권리가 아닌 바에야 의당 그 극형이 무슨 잘못에서 연유했는지 밝혀줘야 한다. 신, 당신의 존재의 가장 참을 수 없음은 그 대답 없음이다. 한 번도 목소리나 모습을 드러내지 않고도 인간으로 하여금 당신을 있는 것처럼 느끼고, 부르고, 매달리게 하는 그 이상하고 음흉한 힘이다.

영원히 순화될 것 같지 않은 원색적인 포악이 거침없이 치밀었다. 언제나 그렇듯이 신의 문제는 나는 무엇일까 하는 나의 내면 응시로 귀착되고 만다. 실컷 울고 나서 한결 개운해진 정신으로 『법구경』의 한 구절을 떠올렸다.

어리석은 이는 한 평생을 두고
어진 이를 가까이 섬길지라도 참다운 진리를 깨닫지 못한다.
마치 숟가락이 국 맛을 모르듯이.
지혜로운 이는 잠깐이라도
어진 이를 가까이 섬기면 곧 진리를 깨닫는다.
혀가 국 맛을 알듯이.

신을 느끼는 감수성에 있어서 나는 철두철미(徹頭徹尾) 숟가락일 뿐이다.

# 그 후의 나날들

- 155p.

그날 이후 내 배는 영락없이 끼니 때만 되면 고파왔다. 그 이상 얘기한다는 것은 너무도 부끄럽고 괴로운 일이다. 참척을 겪은 기막힌 애통과 절망은 당연히 에미의 목숨을 단축 시킬 줄 알았다. 살고 싶지 않은 게 조금도 거짓이 아닌 이상 육신은 의당 거기 따라주려니 했다. 그러나 내 육신은 내 마음과는 별개의 남처럼 끼니때마다 먹고 살고 싶어 하는 게 아닌가. 나는 내 육신에 대해 하염없는 슬픔과 배신감을 느꼈다. 사람이 짐승과 다를 게 없다는 생각이 들었다.

내가 자식들의 만류를 뿌리치고 수녀원으로 거처를 옮긴 것도 실은 짐승 같은 본능이 아니었을까 싶은 생각도 들었다.

- 172p.

다시 글을 쓰게 됐다는 것은 내가 내 아들이 없는 세상이지만 다시 사랑하게 되었다는 증거와 다르지 않다는 것도 안다. 내 아들이 없는 세상도 사랑할 수가 있다니, 부끄럽지만 구태여 숨기지는 않겠다. 그 후 지금까지의 내 홀로서기는 대체로 성공적이었다고 생각한다. 지켜보던 딸들도 엄마가 마침내 해냈다고 일단은 마음을 놓았으리라.

역설적인 얘기가 될지도 모르지만 나의 홀로서기는 내가 혼자가 아니었기 때문에 가능했다고 생각한다. 가까이서 멀리서 나를 염려해 준 여러 고마운 분들을 비롯해서 착한 딸과 사위들, 사랑스러운 손자들 덕분이다.

나만이 알고 느끼는 크나큰 도움이 또 있다. 먼저 간 남편과 아들과 서로 깊이 사랑하고 믿었던 그 좋은 추억의 도움이 없었다면 내가 설사 홀로 섰다고 해도 그건 허세에 불과했을 것이다. 나는 요즈음 들어 어렴풋하고도 분명하게, 눈에 보이지 않는 사람의 이런 도움이야말로 신의 자비하신 숨결이라는 것도 느끼게 되었다.

"주여, 저에게 다시 이 세상을 사랑할 수 있는 능력을 주셔서 감사합니다. 그러나 주여 너무 집착하게는 마옵소서."

# 제 영혼이 곧 나으리이다_호원숙(작가) - 210~211p.

어머니의 통곡은 단지 개인적으로 기구한 팔자를 토로한 것이 아니라 같은 아픔을 겪은 사람들의 마음을 헤아려주는 사랑의 언어였다는 것을,

그 언어가 밥이 되었다는 것을 사무치게 느끼게 되었다.

어머니는 돌아가시기 전까지도 슬퍼하셨다.

누구와도 나눌 수도 바꿀 수도 없는 그 비애를 안고 있는 것이 얼마나 외롭다는 것을,

오랜 시간이 지난 후에도 문득문득 그 고통을 못 이겨 베개에 얼굴을 묻고 통곡하셨다는 것을 알기에,

어머니의 일기를 다시 읽는다.

어머니가 돌아가시던 날처럼 눈이 내린다.

첫눈이 아낌없이 넉넉하게 대지를 덮어주었다.

세상의 모든 허물과 아픔을 감싸안듯이.

<한 말씀만 하소서>

박완서

세계사, 2004

계속하거나 이어져 있던 것이 끊이지 않다. [본문으로]