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The Rise of Generative AI

블록체인과 생성형 AI, 파급력 다른 까닭

박보성 | 365호 (2023년 03월 Issue 2)
Article at a Glance

팬데믹과 맞물려 최근 몇 년간 IT 업계에서 메타버스가 큰 주목을 받았고 그 여파로 블록체인 시장 역시 활성화됐다. 하지만 테라를 필두로 한 웹 3 기업들의 몰락은 블록체인 산업의 지속가능성 자체에 대해 의문을 낳고 있다. 이와 반대로 챗GPT를 위시한 생성형 AI(Generative AI)의 등장은 IT 업계의 판도를 완전히 뒤집었다. 블록체인과 생성형 AI는 둘 다 ‘탈중앙화’를 목표로 한다는 공통점이 있다. 그러나 블록체인이 탈중앙화를 위해 높은 진입 장벽을 필요로 하는 것과 달리 생성형 AI는 쉬운 활용성과 극대화된 효용성으로 일반 소비자들의 선택을 받고 있다. 또한 생성형 AI는 재밌는 콘텐츠 생산에 초점이 맞춰져 있다. 그래서 규제에서도 자유롭다. 이런 차이는 생성형 AI가 짧은 기간 IT 업계의 핫트렌드로 자리매김하는 데 중요한 역할을 했다.



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“The Metaverse is Coming.”

2020년 10월 엔비디아의 공동 창업자 겸 CEO인 젠슨 황이 자사 개발자 기조연설에서 메타버스에 대해 언급한 문장이다. 이 언급 이후 메타버스는 IT 업계를 향후 10~20년간 책임질 트렌드로 부상하며 큰 관심을 받았다. 특히 2021년 3월10일 로블록스(Roblox)의 뉴욕증권거래소 상장을 기점으로 메타버스 트렌드가 본격적으로 주목을 받았고 이후 코로나19 팬데믹을 겪으면서 메타버스는 급속도로 성장했다.

비슷한 시기 크립토 시장 역시 활성화됐다. 그 결과 NFT, P2E(play-to-earn), 디파이(DeFi)와 같은 새로운 기술 트렌드들이 생겨났다. 블록체인은 메타버스 속 경제활동을 가능하게 하는 거래의 신뢰와 소유권(Ownership)을 구현할 수 있는 기술이기 때문에 메타버스 세계의 문을 여는 열쇠로 여겨졌다. 대표적인 예로 2021년 12월, 메타버스 산업에 진출하고자 했던 나이키는 운동화를 디지털 자산으로 거래될 수 있게 하기 위해 NFT 패션 스타트업인 ‘RTFKT’를 인수하기도 했다.

하지만 2022년 5월, 테라를 필두로 연달아 터진 웹3 대표 기업들의 몰락 사태는 블록체인 산업의 지속가능성 자체에 대한 의문을 제기하게 만들었다. 메타버스의 돌파구라고 생각했던 블록체인 시장이 주춤하는 동안 2022년 12월, 오픈AI(OpenAI)가 출시한 ‘챗GPT(ChatGPT)’의 등장으로 IT 업계의 판도는 완전히 뒤집혔다. 출시 일주일 만에 사용자 수 100만 명을 돌파한 챗GPT는 수년간 ‘킬러서비스(Killer Service)’가 나오지 않는다는 AI 산업의 오명을 단번에 씻어줬다.

챗GPT뿐만 아니라 사진 편집 어플 렌사AI(Lensa AI)의 AI 아바타 제작 기능은 출시 5일 만에 400만 다운로드를 기록했고 400만 달러 이상의 수익을 창출했다. 2023년 1월23일, 마이크로소프트가 오픈AI에 100억 달러를 투자하는 파트너십이 공식화되면서 상상하지도 못한 규모의 돈이 이 생성형 AI(Generative AI) 시장에 뿌려졌다. 구글 역시 자체 대화형 AI 바드(Bard)를 공개하면서 글로벌 빅테크 기업 사이 경쟁이 더 치열해지는 양상이다. 이렇게 생성형 AI는 블록체인의 빈자리를 느낄 틈도 주지 않고 있으며 얼어붙은 투자 시장에도 다시 불을 지피고 있다.

테라 사태부터 생성형 AI를 둘러싼 빅테크 기업들 간의 경쟁까지, 약 10개월도 안 되는 기간 동안 블록체인과 생성형 AI 시장의 희비가 엇갈렸다. 생성형 AI는 왜 이렇게도 빠른 속도로 기술적 영향력을 높일 수 있었던 것일까? 도대체 무엇이 달랐기에 두 기술은 지금과 같은 기술 파급력의 차이를 보이고 있는 것일까? 기술 발전 양상의 공통점과 차이점 분석을 통해 그 해답을 찾아보자.

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‘탈중앙화’를 꿈꿨던 블록체인과 생성형 AI 기술

블록체인 기술과 생성형 AI는 전혀 다른 기술처럼 보이지만 사실은 큰 맥락에서 비슷한 발전 양상을 보여주고 있다. 먼저 두 기술 모두 탈중앙화(Decentralization)를 지향한다는 공통점이 있다. 기존 인터넷을 뜻하는 웹 2는 데이터와 콘텐츠를 중앙화해 메타, 구글과 같은 플랫폼들이 관리하는 모델이라면 웹 3는 중앙화된 주체가 없는 탈중앙화가 특징이다.

특히 블록체인이 지향하는 웹 3에서의 탈중앙화는 ‘소유 및 거래 데이터의 탈중앙화’다. 블록체인과 관련된 대부분의 새로운 시도는 기존에 중앙화된 주체가 책임짐으로써 만들고 있는 ‘신뢰’를 탈중앙화 환경에서도 구축할 수 있게 하기 위한 기술을 기반으로 한다. 웹 2에서는 각 플랫폼의 유저ID/패스워드 기반으로 플랫폼에서 행동 및 구매 데이터가 쌓이고 그 중앙화된 데이터를 기반으로 유저들은 더 발전된 서비스를 활용할 수 있게 된다. 블록체인을 기반으로 한 웹 3에서는 유저가 직접 자신의 소유권과 데이터를 관리하게 된다. 모든 블록체인 서비스는 각 서비스가 아닌 각 유저 소유의 지갑을 통해서 이용할 수 있게 되며 이용에 대한 모든 데이터는 투명하게 공개된다. 중앙화된 플랫폼 없이도 ‘소유권(Ownership)’이 증명 가능하기 때문에 크리에이터들이 만들어내는 음악, 그림, 캐릭터, 소설 등 다양한 콘텐츠가 탈중앙화된 마켓플레이스에서 NFT화돼 거래되기도 했다.

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그런가 하면 생성형 AI가 추구하는 탈중앙화는 ‘콘텐츠 제작의 탈중앙화’다. 원래 높은 퀄러티의 음악, 영상, 그림 등은 보통의 개인이 제작할 수 있는 영역이 아니었다. 전문 제작사, 고비용의 제작 툴, 숙련된 프로듀서 등이 있어야만 가능했다. 하지만 창작하고자 하는 결과물을 텍스트로 입력하면 그림, 영상, 에세이, 코드, 음악으로 변환시켜주는 생성형 AI가 등장하면서 콘텐츠 제작의 진입장벽은 급속도로 허물어지고 있다. 5명이 하던 광고 카피 작업을 이제는 1명이 할 수 있게 되면서 수없이 많은 콘텐츠가 쏟아져 나올 수 있는 환경이 구축된 것이다. 1인 콘텐츠 기업, 제작사도 만드는 게 가능한 시대가 됐다.

블록체인 기술과 생성형 AI 기술이 모두 탈중앙화를 지향하기 때문에 두 기술 모두 각자의 독보적인 기술적 생태계를 구축하고자 한다. 이 둘의 구성 기술(tech stack)은 또한 굉장히 닮아 있다. 두 기술 모두 큰 인프라 레이어 위에서 다양한 애플리케이션이 구축되는 모습으로 생태계를 이뤄나간다. 예를 들어, 블록체인의 경우 이더리움이라는 레이어 1 블록체인을 더 편하게 서비스에 적용하기 위해 레이어 2 솔루션인 폴리곤이 등장했다. 레이어 2 블록체인은 속도를 높이고 비용을 낮춤으로써 블록체인 UX를 개선했으며 레이어 2 위에서 NFT, DeFi, Game 등 각 섹터별 탈중앙화 애플리케이션이 등장했다.

생성형 AI의 경우 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), GPT-3와 같은 포괄적 AI 모델(General AI Model)을 서비스에 더 적합하게 적용하기 위해 응용 AI 모델이 등장했다. 응용 AI 모델은 광고, 학술, 미디어 등 각 분야에 더 특화돼 학습된 모델로 유저가 원하는 더 좋은 결과물이 나올 수 있다. 그 위에서 각종 분야의 AI 애플리케이션이 등장한다. 카피라이팅에 특화된 재스퍼(jasper.ai), 카피(copy.ai), 뤼튼 (wrtn.ai)은 광고에 특화돼 학습된 응용 AI 모델을 기반으로 한 서비스들로 그 버티컬 영역에서의 전문성을 쌓아 나감으로써 서비스를 고도화시켜 나갈 수 있을 것이다.

블록체인과 생성형 AI의 차이점

블록체인과 생성형 AI는 ‘탈중앙화’라는 최종 목표, 자체 생태계 기반의 구성 기술 영역까지 공통적인 부분이 존재하지만 현시점의 기술적 파급력은 아주 다르게 나타나고 있다. 그 기술적 파급력의 격차는 아래 3가지 차이점에 의해 나타나게 됐다.

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차이점 ① 진입 장벽 대비 효용

블록체인과 생성형 AI의 기술 파급력 격차에 가장 큰 영향을 준 것은 ‘진입 장벽 대비 효용 가치’다. 진입 장벽과 효용 가치를 연결해서 보는 것은 서비스 혹은 제품의 파급력을 한눈에 파악할 수 있게 해준다. 애플의 애플워치나 에어팟이 성공할 수 있었던 이유도 사람들에게 시계, 이어폰이라는 디바이스가 익숙해서 진입 장벽이 낮은 것에 비해 그 편리함은 컸기 때문이다. 이 관점에서 두 기술을 바라보자면 블록체인은 진입 장벽이 높고 효용 가치는 엄청나게 크지 않았던 것에 비해서 생성형 AI는 굉장히 낮은 진입 장벽과 높은 효용 가치를 갖고 있다.

블록체인은 탈중앙화 환경에서 ‘신뢰’라는 효용 가치를 보장하기 위해 너무 많은 것을 포기해야만 했다. 블록체인 서비스들의 UI/UX에 대한 관제는 2017년부터 풀리지 않은 채 남아 있다. 여전히 기술에 대한 이해를 바탕으로 복잡한 과정을 거쳐야만 사용할 수 있다. 서비스 관점에서는 ‘신뢰’라는 가치가 ‘편리함’이라는 서비스가 따라야 하는 본질을 넘어서 주객 전도된 상황이다. ‘왜 굳이 블록체인을 써야 하는가’에 대한 본질적인 질문에서 끝까지 벗어나지 못하다 보니 대중화가 요원한 상황이다. 또한 목표했던 ‘신뢰’라는 효용 가치는 우리가 생각하는 신뢰와 상당 부분 대치돼 있다. 거래(transaction)는 신뢰할 수 있지만 정작 거래하는 물건 자체는 신뢰할 수 없는 상황이 발생하는 것이다. 테라 생태계의 스테이블코인 UST와 거버넌스 토큰 루나(LUNA)도 결국 신뢰할 수 없는 물건이었기 때문에 사달이 발생한 것이다.

이에 반해 생성형 AI가 사람들에게 각광받는 것은 모두가 공감할 수 있는 효용 가치를 낮은 진입 장벽에 누릴 수 있기 때문이다. 1980년 스티브 잡스가 애플의 최초 개인용컴퓨터(Apple Personal Computer)를 세상에 출시하며 ‘bicycle of human mind’ 라는 표현을 쓴 바 있다. 자전거가 이동효율성이 높은 것처럼 개인용컴퓨터는 인간의 효율성을 높여준다는 의미였다. 어쩌면 생성형 AI는 효율성 측면에서 자전거가 아니라 로켓일 수 있다. 1 이렇게 유용한 서비스를 클릭 두 번에, 기존에 서비스를 활용하던 익숙한 방식으로 누릴 수 있다는 것은 마법과도 같은 일이다. 챗GPT, 렌사AI가 단시간 내에 수백만 명의 유저를 끌어들일 수 있었던 이유다. 높은 효율성 대비 극도로 낮은 진입 장벽은 생성형 AI 기반 서비스들이 비즈니스 모델을 형성하는 측면에서도 유리하게 작용한다. 챗GPT 유료 버전이 월 20달러에 공개됐을 때도 다수의 사람이 ‘저렴하다’라는 의견을 보인 이유다.

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차이점 ② 추구하는 가치

두 기술이 추구하는 본질적인 가치의 차이는 기술의 파급력에 큰 영향을 미치게 된다. 블록체인이 추구하는 가치는 ‘신뢰’ ‘소유’이며 생성형 AI가 추구하는 가치는 ‘효율성’ ‘엔터테인먼트(콘텐츠)’이다. 블록체인 기술적 철학의 시작은 1990년대부터 시작된 사이버펑크(Cyberpunk) 운동이다. 사이버펑크 운동은 암호 기술을 기반으로 기존 중앙집권화된 국가와 기업 구조에 저항하려는 사회운동이다. 결국은 자본주의, 기존 은행에 대한 대항으로 기술적 장벽 없이 편하게 블록체인을 사용할 수 있기 전까지는 이 철학에 공감하는 사람들만이 온전히 이 가치에 공감할 수 있다. 구글이 내 데이터를 갖고 유용한 유튜브 콘텐츠를 추천해주는 것이나 쿠팡이 내 구매 데이터를 기반으로 적절한 상품을 추천해주는 것이 너무 편하다면 굳이 불편함을 감수하고 탈중앙화된 신뢰를 추구해야 할까?

반면 생성형 AI는 기술이 추구하는 가치가 효율성을 높이고 재밌는 콘텐츠를 생산하는 것에 집중돼 있다. 기술이 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 고민하지 않아도 클릭 몇 번이면 그 가치를 경험할 수 있다. 생성형 AI가 향상시키는 효율성과 제공해주는 콘텐츠가 엄청나다면 몇 번의 기술적 오류는 용인될 수 있다. 챗GPT도 없는 정보를 지어내서 그럴듯하게 얘기해주는 경우가 굉장히 많지만 편리한 순간이 절대적으로 더 많기 때문에 심각한 문제로 받아들이지는 않는다. 예를 들어, 특정 유튜브 주소를 넣고 요약해 달라고 하면 전혀 관련 없는 내용의 영상을 설명할 때가 있다. 하지만 많은 사람이 챗GPT를 통해서 얻을 수 있는 다른 효용이 크기 때문에 가끔의 실수는 잊고 넘어간다.

추구하는 가치의 무게가 다르기 때문에 생성형 AI 영역에서 훨씬 더 가벼운 느낌으로 다양한 시도가 나올 수 있는 상황이다. 이용자들도 재미로 한 번 경험해보기 위해 시작했다가 신기함과 편리함의 매력에 빠져서 지속적으로 쓰게 되는 경우가 많다.

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차이점 ③ 제도의 영향력

위에서 언급한 추구하는 가치의 본질적인 무게 차이가 제도의 무게에도 영향을 미치게 된다. 블록체인은 ‘소유’와 ‘신뢰’를 추구하며 기존 사회적 구조에 맞서게 되고 새로운 형태의 화폐와 경제 시스템은 자본주의에 영향을 주게 된다. 1600년대부터 쌓아 올린 자본주의에 대항하는 것이기 때문에 각종 규제와 기존 자본시장의 이해관계자들에게서 자유롭지 못했다.

본격적으로 시작도 하기 전에 실패한 메타의 리브라 프로젝트 사례가 블록체인 산업이 얼마나 큰 제도적 영향력을 받을 수밖에 없는지 가장 잘 설명해준다. 메타는 2019년 6월 전 세계 27억 명이 쓸 수 있는 디지털 화폐를 발행하겠다고 공개했다. 비자, 마스터카드, 페이팔과 같은 굵직한 기업들이 리브라 협회에 함께하면서 탄탄대로를 달리는 것만 같았다. 하지만 미국 정부의 규제 속도는 생각보다 빨랐고 결국 디엠(Diem)이라는 이름으로 프로젝트를 축소하게 되지만 이 또한 성공적으로 마무리되지 못했다. 블록체인 영역에서의 파격적인 시도는 혁신이 아니라 기존의 달러 체제, 권력에 대한 대항으로 인식되며 엄청난 속도의 법적 규제를 불러일으킨다.

반면 생성형 AI 산업에서의 다양한 시도와 투자는 다수의 이용자에게 편리함과 재미를 가져다주기 때문에 온전히 기업의 ‘혁신’으로 존중받을 수 있다. 마이크로소프트가 오픈AI에 100억 달러를 투자하는 것은 메타가 리브라 프로젝트를 시도했던 것과는 완전히 다른 느낌으로 받아들여진다. 물론 AI 학습 데이터와 AI가 생성해낸 발화 및 결과물에 대한 윤리적, 사회적인 부분의 법적인 규제는 앞으로도 존재하겠지만 블록체인에 대한 규제만큼 강력하지는 않을 것이다. 블록체인이 만드는 경제 생태계가 사회적 제도 속에서 안전하게 작동할 수 있기 위해 규제와 타협하는 시간 동안 상대적으로 규제의 영향력을 덜 받는 생성형 AI는 훨씬 더 빠른 속도로 혁신해 나갈 수 있을 것이다.

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블록체인과 생성형 AI의 기술적 파급력 스냅숏(Snapshot)

지금까지 살펴본 두 기술의 (1) 진입 장벽 대비 효용, (2) 추구하는 가치, (3) 제도의 영향력이라는 세 측면의 차이점은 아래와 같은 혁신 사이클에 있어서의 결과를 만들어냈다.

[그림 5]에서 y축의 ‘기술의 파급력’은 기술의 상용화 관점에서 사회적으로 얼마나 큰 영향을 주고 있는지에 대한 것이다. x축의 ‘혁신 시간’은 기술이 세상에 등장한 이후 연구개발된 시간을 나타낸다.

2017년부터 2018년, 한 번의 황금기를 맞이하고 성장하다가 2019년에 침체기를 맞이한 블록체인은 가상 화폐의 가격 상승과 함께 2020년 초 또 다른 전성기를 맞이하게 됐다. 테라 사태 등으로 인해 추구하던 ‘신뢰’라는 가치가 훼손되고 엄청난 제도적 영향력을 받게 되면서 또다시 윈터(winter)2 를 맞이하게 됐다.

1980년대부터 연구된 이미지, 텍스트 AI 모델이 오랜 기간 발전해 만들어진 것이 지금의 생성형 AI 기술이다. 긴 혁신 시간 동안 불편한 골짜기를 넘지 못하며 사람들에게 큰 효용을 가져다주지 못했지만 최근 몇 달간 아주 빠른 속도로 파급력 상승을 보여주고 있다. 하드웨어, 클라우드 영역에서의 인프라 발전이 생성형 AI가 특이점을 넘을 수 있게 해줬다.

블록체인 기술과 생성형 AI 기술은 큰 맥락에서는 ‘탈중앙화’를 추구한다는 점이 비슷했지만 다양한 차이점이 있었다. 그리고 그 차이점은 기술 파급력에 있어서의 격차를 만들었다. 격차의 결과와 원인으로 비춰 봤을 때 블록체인 기술이 재도약하기 위해서는 현재의 사회적, 경제적, 법적 시스템 안에서 기술이 어떻게 잘 적용될 수 있는지에 대한 고민이 따라야 한다. 또한 기술의 진입 장벽을 낮추기 위한, 고도화된 UI/UX적 고민이 필요하다.



참고문헌 | James Currier, “Generative Market Map and 5 Layer Tech Stack”, NFX, Dec 2022, https://www.nfx.com/post/generative-ai-tech-5-layers


  • 박보성 | 카카오 전략기획실 매니저

    필자는 CURG, D3LAB DAO 학회 소속으로 블록체인 및 메타버스 관련 해커톤, 강의, 콘텐츠 제작, 학회 활동을 통해 진정한 웹 3.0의 의미를 알리고 있다. 메타버스 해커톤 과학기술부 장관상, ‘Chainlink 해커톤’ DAO 부문 대상, 위믹스해커톤 대상 등 다양한 수상 경력을 보유하고 패스트캠퍼스, 멋쟁이사자처럼, 한국표준협회, 콜로소 등에서 신기술 트렌드 관련 강의를 진행했다. 다양한 콘텐츠를 통해 새로운 기술 트렌드와 신선한 시각을 널리 알리고 있다.
    bs97@naver.com
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