앤트로픽 잭 클라크 "특이점 이미 와 있다"… 2030년 미국 GDP 44조 달러 전망
앤트로픽 공동창업자, 10월 18일 AF14 기조연설서 대담한 성장 시나리오와 함께 연구소·로봇 인프라 확충 촉구
잭 클라크 앤트로픽 공동창업자는 AF14 행사에서 자사 내부 경제학자들이 2030년 미국 국내총생산(GDP)이 44조 달러에 달하는 시나리오를 모델링했다고 밝혔다. 그는 이 수치가 "매우 터무니없이 들릴 수 있다"고 인정하면서도, "기술의 지속적인 고도화에 따라 필연적으로 도출되는 결과"라고 주장했다. 이번 모델은 "연구소 사람들이 생각하듯" AI 시스템이 광범위한 업무를 자율적으로 수행하고 경제 전반으로의 확산이 가속화될 것이라는 전제를 깔고 있다. 클라크는 기본 가정이나 채택 곡선, 또는 앤트로픽이 시뮬레이션한 다른 궤적들에 대해서는 구체적으로 언급하지 않았다. 투자자들은 이 수치를 객관적 전망치가 아닌 이해당사자의 시나리오 산출물로 받아들여야 한다. 그럼에도 불구하고 이 수치는 회사가 경제적 판도를 얼마나 공격적으로 그리고 있는지 보여준다.
클라크는 이에 대한 논리적 귀결을 덧붙였다. GDP가 그만큼 팽창한다면, "경제학 원론상 이처럼 엄청난 경제적 확장을 뒷받침할 새로운 산업과 발명품들이 창출되어야만 했다"는 것이다. 그의 설명에 따르면, 자율적인 AI 과학 탐구가 바로 그 역할을 수행할 것이며, 이로 인해 챗봇이나 코딩이 아닌 과학이 이번 논지의 핵심 동력이 된다는 설명이다.
핵심 논지: 저렴하고 복제 가능한 연구원이 "아이디어를 찾기 점점 어려워진다"는 난제를 해결하다
클라크의 경제적 주장은 연구원 생산성이 장기적으로 하락해 온 추세에 기반한다. 연구원 수는 급증하는 반면 혁신 비용은 점점 더 비싸지고 있다는 것이다. 그는 AI가 연구원의 수와 이들을 양성하는 데 걸리는 시간이라는 방정식의 두 변수를 모두 변화시킨다고 주장했다. 그는 이를 자신의 사례에 빗대어 설명했다. "나라는 사람은 단 한 명뿐이며, 여기까지 오는 데 약 40년이 걸렸다. 나와 똑같은 복제본 수백 개나 수천 개를 동시에 구동할 수 있게 된다면 어떤 의미를 갖겠는가?" 새로운 전문 인력 코호트를 양성하는 데는 "10~15년의 맞춤형 교육과 수백만 달러"가 소요되지만, AI 시스템은 "충분한 컴퓨팅 용량만 뒷받침된다면 임의의 수로 즉각 생성될 수 있다"고 그는 지적했다.
그의 해석에 따르면 인간 과학자들은 대체되는 것이 아니라 오히려 더 가치 있는 존재가 되며, 각 개인이 "수백 또는 수천 명의 뜻이 맞는 전문가들"을 감독하게 된다. 다만 그는 이것이 프런티어 과학 영역 외의 노동력 대체와 어떻게 조화를 이룰지에 대해서는 언급하지 않았다. 이번 연설은 그가 묘사한 성장에 따른 분배 비용에 대해 침묵했다.
근거: 프런티어 과학 벤치마크와 시사하는 바가 큰 물리학 일화
클라크는 2026년이 AI가 프런티어 수준에서 과학을 수행할 수 있다는 첫 징후들을 보여준 해라고 말했다. 그는 나비에-스토크스 밀레니엄 문제, 야코비 추측, 그리고 여러 미해결 에르되시(Erdos) 문제 등을 포함한 난제들의 해결 제안에 AI가 기여한 바를 언급하며, 많은 경우 AI가 "핵심 통찰"을 제공했다고 밝혔다. 생물학 분야에서는 AI가 설계한 바이러스와 신약 후보 물질들을 지목했으며, 일부 약물은 "대부분 AI 시스템에 의해 설계되어" 임상 시험 중에 있다고 덧붙였다. 아울러 AI가 실험실 장비를 자율적으로 조작하는 비중이 점점 커지고 있다고 언급했다.
그가 제시한 벤치마크 데이터는 매우 극적이었다. '인류의 마지막 시험(Humanity's Last Exam)'에서 최고 시스템들은 2025년 1월 출시 당시 8점을 기록했으나, 이번 주 기준 최고 기록은 클로드 오푸스 5.5(Claude Opus 5.5)의 67.7%에 달했다. '프런티어매스(FrontierMath)'의 경우 최고 점수가 2024년 11월 출시 당시 2%에서 현재 94%로 상승했다. 클라크는 지난주 과학 분야 전반에서 동일한 패턴을 보여주는 약 100개의 그래프를 취합했다고 밝혔으며, 가속화 시기가 "지난 2년, 때로는 불과 1년 전"부터 시작됐다고 말했다.
가장 기억에 남는 근거는 지난주 공개된 '테오피스 에발(TheoPhys-Eval)'이라는 논문이었다. 이 논문은 저자들 자신의 연구 과정에서 도출된 50개의 미발표 이론물리학 문제로 구성됐다. 클라크는 인도 출신 물리학자인 수아트 라주(Suat Raju)의 말을 인용했다. "AI의 도움 없이 우리의 최종 문제 모음 중 상당 부분을 풀 수 있는 개인이 있는지 나는 알지 못한다." 초기 채점에서는 GPT-6 아스트라(Astra)가 80점대 후반을 기록하며 오푸스 5.5의 바짝 뒤를 쫓았다. 그러나 모델들, 특히 아스트라는 전문가들이 제공한 답변이 틀렸다고 주장했다. 검토 결과, 전문가들은 "자신들의 계산 깊숙이 파묻혀 있던 미묘한 오류"를 발견했으며, 답변을 수정한 후 아스트라는 50문제 중 49문제를 맞춰 98%에 도달했다. 클라크의 결론은 프런티어 과학이 AI의 입증되지 않은 마지막 능력 중 하나인 창의성을 암묵적으로 테스트하고 있으며, 그곳에서의 성공은 "혁신에 폭발적인 영향을 미칠 수 있는 AI 연구 자체를 포함하여" 확실한 일반화를 의미한다는 것이다. 주목할 점은 그가 경쟁 연구소의 모델을 최고 성과 모델 중 하나로 언급함으로써 제시한 증거에 신뢰성을 더했다는 사실이다.
코딩 생산성과 사이버 보안의 양날의 검
클라크는 내부 운영 지표 하나를 공개했다. 앤트로픽 연구원들은 현재 회사 설립 후 첫 4년 동안 생산했던 것의 거의 10배에 달하는 코드를 생산하고 있으며, 이러한 증가세는 "기본적으로 진화하는 AI 능력과 직접적으로 맞닿아 있다"고 밝혔다. 그는 AI 시스템이 이제 "전 세계 소프트웨어 엔지니어 대다수보다 더 유능하고 효율적"이라고 평했다.
그는 역기능에 대해서도 솔직하게 털어놓았다. 동일한 코딩 능력 향상으로 인해 모델들은 사이버 방어와 사이버 공격 양쪽 모두에서 훨씬 더 강력해졌으며, 이 두 가지는 "분리할 수 없이 얽혀 있다"고 강조했다. 그는 이를 "앞으로 닥칠 일들의 맛보기"라고 불렀다.
인프라: 다음 증설 대상은 연구소, 장비, 그리고 로봇
클라크는 전력 용량과 데이터센터 공간 확충을 위해 지난 10년 동안 정부들을 상대로 로비해 온 노력이 대부분 무시당했다고 전했다. "귀를 기울인 정책 결정자들은 많지 않았다. 우리는 이제 그 대가를 치르고 있다." 컴퓨팅 용량은 미국, 중국, 그리고 점차 중도(중동) 지역에 집중되어 있으며, 공급망 경쟁이 치열해져 "가격이 오르고 있다"고 그는 지적했다.
그는 컴퓨팅 인프라 구축이 단지 1단계에 불과하다고 주장했다. 다음 단계는 AI가 실험을 수행하고 로봇을 가동하는 물리적 세계로의 확장이다. 유네스코(UNESCO)에 따르면 전 세계 과학자는 약 1,000명(오역 방지: 1천만 명)에 달하는데, 이미 기존 수요를 충족하기에는 인간, 실험실, 생물학 연구실, 대형 과학 장비가 턱없이 부족하다고 그는 말했다. 10억 명 혹은 100억 명에 달할 가상 과학자의 전망은 "우리가 매우 빠른 속도로 용량 한계에 부딪히며 역사가 반복되는 것을 보게 될 것"임을 뜻한다. 투자자 관점에서 이는 실험실 자동화, 과학 장비, 로봇 공학 및 원자재 공급 분야의 새로운 수요 벡터를 의미한다. 클라크는 기본 투입재를 공급하는 개발도상국들이 "도약(leapfrog)할 수 있다"고 시사했다.
그는 또한 하류(downstream) 병목 현상도 지적했다. "쏟아지는 수많은 신약 후보 물질 중 단 소수만 테스트할 수 있다면 아무런 소용이 없다"며, 정책 결정권자들에게 연구실에서 임상실, 공장, 현장으로 이어지는 속도를 높여줄 것을 촉구했다. 이는 발견이 아니라 규제 및 임상 처리 용량이 실현된 경제적 이익의 상한선을 결정할 수도 있음을 암묵적으로 시인한 것이다.
거버넌스: AI 주도 AI 연구에 대한 절제
가장 파장 큰 고백은 AI 연구 그 자체에 관한 것일 수 있다. 클라크는 앤트로픽과 같은 연구소들이 "AI 주도 연구에 어느 정도의 감독을 적용할지 결정해야 할 것"이라고 말했다. 이는 진전을 가속화할 수 있지만 "기술의 통제력을 잃을 수 있으므로 이 부분에서 극도로 신중하게 움직여야 함"을 의미한다. 그는 생물학 연구에서 가장 엄격한 인간의 감독을 요구했으며, AI의 창의성으로 인해 인간이 이미 수학적 발전 과정을 해독하는 데 시간을 쏟아야 하는 상황이라고 밝혔다. 그는 또한 AI가 단 "몇 년 안에" 스스로 설계하는 과학 장비를 인간이 과연 이해해야 하는가라는 의문도 제기했다.
클라크는 "이 기술과 이를 구축하는 기업들을 위해 비상하고 진지한 규칙"을 요구하며 연설을 마쳤다. 인프라를 구축하는 동시에 개발에 있어서는 "느리고 신중하게 나아가야" 한다고 역설했다. 아울러 행동에 나설 수 있는 시간 창이 "몇 년, 쉽게 말해 1념(10년)도 채 남지 않았다"고 밝혔다. 이러한 입장은 급격한 능력 향상과 확산에 의존하는 44조 달러 성장 시나리오와는 다소 불편한 동거를 이룬다. 클라크는 이러한 긴장 관계를 해소하지 않은 채 그대로 인정했다.