Insight #117_AI 에이전트: 앤트로픽, GPT- Codex, Frontier, 몰트봇, 소프트웨어 주가 폭락, AiFi, IsoDDE, OpenEvidence, 메모리, 우주 데이터센터, 옵티머스, 광물 제련소, 우라늄 농축, 삶의 의미
아시다시피 저는 계속해서 AI의 발전을 관찰해왔는데요, 26년 올해 들어서 또 한번의 급격한 변화가 일어나고 있음이 모든 부분에서 느껴집니다. AI 에이전트 시대가 열리면서 또 한번의 임계점을 넘은 것 같네요. 그래서인지 저는 요즘들어서 실존적 고민을 많이 하게 되는데, 이 시대를 잘 살아가기 위해서라도 더더욱 열심히 공부하고 고민해야할 것 같습니다.
변화의 실체를 선명히 알아야 비로소 대응하고, 나아가 주도할 수 있을 테니까요.
오늘은 AI, 핀테크, 바이오, 하드웨어에 대해 다룹니다.
뉴스레터 외에도 텔레그램 및 블로그에서 저의 생각을 접해보실 수 있습니다.
#AI
Andrej Karpathy on Twitter / X
최근 내 개발자 친구가 ‘올해들어서 AI 코딩 능력이 급격히 발전하는게 온몸으로 체감되어 앞으로 어떻게 먹고 살아야할지 심각하게 고민된다’라는 이야기를 하던데, 카파시도 같은 이야기를 하는 걸 보니 확실히 뭔가 달라져구나 하는 느낌이 든다.
올해 들어서 심상치 않은 분위기들이 보이는데, 어쩌면 우린 이미 임계점을 넘었을지도.
“최근 LLM 코딩 능력이 향상됨에 따라, 저 또한 많은 사람들과 마찬가지로 11월에는 ‘80% 수동+자동완성, 20% 에이전트’였던 비율이 12월에는 ‘80% 에이전트 코딩, 20% 편집+수정’으로 급격히 바뀌었습니다. 즉, 저는 이제 정말로 대부분 영어로 프로그래밍을 하고 있으며, LLM에게 어떤 코드를 짜라고 말로 시키면서 코딩하고 있습니다.”
“이것은 제가 프로그래밍을 해온 약 20년 동안 겪은 기본 코딩 워크플로우의 가장 큰 변화이며, 불과 몇 주 만에 일어난 일입니다. 저는 현업 엔지니어의 상당수(두 자릿수 퍼센트)에게도 비슷한 일이 일어나고 있을 것이라 예상하지만, 일반 대중의 이에 대한 인식은 아직 한 자릿수 퍼센트 초반에 머물러 있는 느낌입니다.”
“TLDR: 그래서 우리는 지금 어디에 있는가? LLM 에이전트의 능력(특히 Claude와 Codex)은 2025년 12월경 일관성(coherence)의 어떤 임계점을 넘었고, 소프트웨어 엔지니어링 및 관련 분야에 phase shift를 일으켰습니다. 지능 부분은 통합(도구, 지식), 새로운 조직 워크플로우의 필요성, 프로세스, 일반적인 확산 등 다른 모든 부분보다 갑자기 꽤 앞서 나가는 느낌입니다. 2026년은 업계가 이 새로운 능력을 소화(metabolize)하면서 에너지가 넘치는 해가 될 것입니다.”
이 기세를 몰아 앤트로픽은 클로드 오퍼스 4.6을 출시한데 이어서,
Cowork 라는 새로운 에이전트 서비스도 출시. AI가 내 컴퓨터 저장소에 직접 들어오기 시작했다.
“Cowork를 사용하는 것은 일반적인 대화와 어떻게 다를까요? Cowork에서는 사용자가 컴퓨터에서 원하는 폴더에 대한 접근 권한을 Claude에게 부여합니다. 그러면 Claude는 해당 폴더에 있는 파일을 읽고, 편집하고, 생성할 수 있습니다. 예를 들어, 다운로드한 파일을 정렬하고 이름을 바꿔 정리하거나, 수많은 스크린샷에서 지출 내역이 담긴 스프레드시트를 만들거나, 흩어져 있는 메모를 바탕으로 보고서 초안을 작성할 수 있습니다. “
“Cowork에서 Claude는 일반적인 대화에서 볼 수 있는 것보다 훨씬 더 능동적으로 이러한 작업을 수행합니다. 작업을 설정하면 Claude는 계획을 세우고 꾸준히 완료하며, 진행 상황을 사용자에게 알려줍니다. Claude Code를 사용해 본 적이 있다면 익숙하게 느껴질 것입니다. Cowork는 Claude Code와 동일한 기반 위에 구축되었기 때문입니다. 즉, Cowork는 Claude Code가 처리할 수 있는 많은 작업을 수행할 수 있지만, 코딩이 필요하지 않은 작업에 대해 훨씬 더 접근하기 쉬운 형태로 제공됩니다.”
Claude Legal Plug-In, 변호사가 뜯어봄 - SWK
게다가 법률, 영업, 재무 등을 위한 플러그인까지 출시하면서 이번 변화가 절대로 개발자에만 국한되는게 아니라는걸 보여줌.
나는 예전부터 ‘한 버티컬을 꽉잡는 AI 어플리케이션 플레이어가 동일한 플레이북으로 다른 영역에 침투하는 모습을 보여주지 않을까’하는 가설이 있었는데, 어쩌면 앤트로픽이 이 가설에 부합하는 첫번째 회사가 될 수 있지 않을까 상상해보고 있다.
“그런데 문제는 이게 v1이라는 것이다. 지금은 워크플로우 정리 수준이지만, 조직마다 legal.local.md에 자기 회사 기준을 넣고 쓸수록 실무 데이터가 쌓인다. Thomson Reuters가 30년 걸려 축적한 판례 데이터베이스를, Anthropic은 각 고객사의 실무 판단 데이터로 우회하는 구조를 깔아놓은 셈이다.”
이에 따라 앤트로픽이 예상 매출을 상향 조정. 올해 $18b, 내년 $55b를 예상하고 있다고.
그리고 훈련 비용 또한 높혀 잡았다. 올해 $12b, 내년 $23b 지출 예정이며, 이는 이는 이전 전망치보다 각각 약 51%, 129% 증가한 수치.
Anthropic raises $30 billion in Series G funding at $380 billion post-money valuation
이를 위한 투자 유치도 마무리지었다. 포스트 $380b, 레이즈 금액은 $30b, ARR $14b.
엄청난 기세인데, 올해 들어서 성장 속도가 더 가속이 붙은 것 같다.
“이러한 성장은 엔터프라이즈 및 개발자를 위한 최고의 인텔리전스 플랫폼으로서의 입지 덕분에 가능했습니다. 클로드에 연간 10만 달러 이상을 지출하는 고객 수(연 환산 매출 기준)는 지난 1년 사이 7배 증가했습니다. 또한 API, 클로드 코드(Claude Code), 클로드 포 워크(Claude for Work) 등 단일 사용 사례로 클로드를 도입한 기업들이 조직 전반으로 통합을 확장하고 있습니다. 2년 전만 해도 연간 100만 달러 이상을 지출하는 고객은 10여 곳에 불과했습니다. 오늘날 그 수는 500곳을 넘습니다. 포춘(Fortune) 선정 10대 기업 중 8곳이 현재 클로드 고객입니다.”
“클로드 코드는 팀이 소프트웨어를 구축하는 방식을 근본적으로 변화시키는 에이전트형 코딩(Agentic coding)의 새로운 시대를 대표합니다. 클로드 코드는 2025년 5월 일반에 공개되었습니다. 현재 클로드 코드의 연 환산 매출은 25억 달러 이상으로 성장했으며, 이는 2026년 초 이후 두 배 이상 증가한 수치입니다. 주간 활성 클로드 코드 사용자 수 역시 1월 1일 이후 두 배로 늘어났습니다. 최근 분석에 따르면 전 세계 깃허브(GitHub) 퍼블릭 커밋의 4%가 클로드 코드로 작성된 것으로 추정되는데, 이는 불과 한 달 전 비율의 두 배에 해당합니다.”
“클로드 코드의 기업용 구독은 2026년 초 이후 4배 증가했으며, 기업 사용량은 전체 클로드 코드 매출의 절반 이상을 차지할 정도로 성장했습니다. 코딩 분야에서 클로드를 탁월하게 만드는 능력은 재무 및 데이터 분석, 영업, 사이버 보안, 과학적 발견 등 새로운 업무 영역에서도 가능성을 열어주고 있습니다.”
물론 OpenAI도 가만히 있지 않는다. 최근 Codex 5.3을 출시했는데 괜찮은 반응 덕분에 Codex 다운로드 수가 급증했다고 전해지고,
동시에 엔터프라이즈용 에이전트 플랫폼 ‘Frontier’를 공개했다. 올해는 모델사들의 B2B 단에서의 치열한 경쟁 또한 주요 관전 포인트가 될듯.
오늘 우리는 기업이 ‘실제 업무(real work)’를 수행할 수 있는 AI 에이전트를 구축, 배포 및 관리하도록 돕는 새로운 플랫폼인 Frontier를 소개합니다. Frontier는 에이전트에게 공유된 맥락(context), 온보딩, 피드백을 통한 실전 학습, 명확한 권한 및 경계 설정 등, 사람이 업무에서 성공하기 위해 필요한 것과 동일한 기술을 제공합니다. 이것이 바로 팀들이 고립된 사용 사례를 넘어 비즈니스 전반에서 활약하는 ‘AI 동료(AI coworkers)’로 나아가는 방법입니다.
에이전트의 능력은 향상되었지만, 모델이 할 수 있는 일과 팀이 실제로 배포할 수 있는 일 사이의 ‘기회 격차’는 커졌습니다. 이 격차는 단순히 기술 때문만은 아닙니다. 팀들은 AI가 발전하는 속도만큼 빠르게 에이전트를 초기 파일럿 단계에서 실제 업무로 전환하기 위한 지식을 여전히 쌓아가고 있는 중입니다. OpenAI에서만 해도 대략 3일마다 새로운 것이 출시되고 있으며, 그 속도는 점점 더 빨라지고 있습니다. 이 속도를 따라잡는다는 것은 통제와 실험 사이의 균형을 맞추는 것을 의미하며, 이를 제대로 해내기란 어렵습니다.
AI 동료가 실제로 작동하려면 다음과 같은 요소들이 중요합니다: 1) 시스템 전반에서 업무가 실제로 어떻게 수행되는지 이해해야 합니다. 2) 계획을 세우고, 행동하며, 실제 문제를 해결하기 위해 컴퓨터와 도구에 접근할 수 있어야 합니다. 3) 업무가 변화함에 따라 품질이 향상될 수 있도록, 무엇이 좋은 결과인지(what good looks like) 이해해야 합니다. 4) 팀이 신뢰할 수 있는 신원, 권한 및 경계가 필요합니다.
그리고 이 모든 것은 종종 여러 클라우드에 분산된 수많은 시스템 전반에서 작동해야 합니다. Frontier는 팀이 이미 보유한 시스템과 연동되며, 플랫폼을 전면 교체(replatform)하도록 강요하지 않습니다. 기존 데이터와 AI를 그것이 존재하는 곳에서 결합할 수 있으며, 개방형 표준(open standards)을 사용하여 이미 사용 중인 애플리케이션을 통합할 수도 있습니다. 즉, 새로운 형식이 필요 없으며, 이미 배포한 에이전트나 애플리케이션을 포기할 필요도 없습니다.
Ads in ChatGPT, Why OpenAI Needs Ads, The Long Road to Instagram - Stratechery
올해 또 하나의 관전 포인트는 OpenAI가 광고 비즈니스모델을 성공적으로 도입하는지다. 이는 ‘AI CAPEX 정당성’ 우려에도 어느정도 영향을 미칠 것 같고.
“OpenAI는 첫째, 추론 비용이 많이 최적화되었고 단위 마진(적어도 유료 고객의 경우)은 거의 확실히 괜찮겠지만, CPU 기반 작업이 시간이 지나면서 되었던 것처럼 제로(0)에 가깝지는 않습니다. 하지만 더 큰 문제는 고정 비용, 즉 훈련, 강화 학습, 실험 등을 위한 컴퓨팅 비용이 완만하게 상승하는 곡선이 아니라는 점입니다. 이는 기하급수적으로 증가하는 곡선으로 보입니다.”
“OpenAI CFO는 자랑스럽게 OpenAI가 확장 가능한 비즈니스 모델을 가지고 있지 않다고 쓰고 있는 셈입니다! 돈을 더 벌기 위해 회사는 더 많은 돈을 써야 합니다. 저 전력 수치들이 바로 그것입니다. 이는 전력뿐만 아니라 전력을 공급받는 GPU에 대한 실제 지속적인 비용을 나타냅니다.”
“이 점이 무엇보다도 왜 회사가 광고 모델을 그토록 절실히 필요로 하는지를 설명해 줍니다. 광고는 회사가 컴퓨팅 비용을 감당할 뿐만 아니라 그 위에서 레버리지(leverage)를 얻을 수 있도록 수익 곡선을 의미 있게 꺾을 수 있는 유일한 잠재적 비즈니스 모델입니다.”
“첫째, 광고는 비즈니스의 ‘폭’을 넓혀줍니다. 더 나은 제품을 더 많은 사람에게 제공하여 사용량을 늘리고 인벤토리를 확장할 수 있습니다. 둘째, 광고는 비즈니스의 ‘깊이’를 더해줍니다. 사용자당 평균 수익 측면에서 무한한 상승 여력이 있습니다. 더 많은 사용은 한편으로는 더 많은 인벤토리를 의미하고, 효과적인 타겟팅과 높은 전환율을 위한 기능을 구축하면 광고주가 지불할 의사가 있는 금액이 증가합니다. 사용자에게 드는 비용은 그대로(이상적으로는 무료) 유지되면서 말이죠.”
“OpenAI의 문제는 구글과 메타가 이미 광고를 매우 잘하고 있다는 점, 그리고 특히 구글은 이미 규모를 갖춘 검색 광고 비즈니스 덕분에 무기한으로 보조금을 지급할 수 있는, 점점 더 잘 알려진 ChatGPT 대안인 ‘제미나이’를 가지고 있다는 점입니다. OpenAI는 사용자의 관점에서 볼 때 광고로 사용자 경험을 저하시켜 운영 자금을 조달해야 하는 반면, 보조금을 받는 대안 서비스는 클릭 한 번 거리에 있다는 거대한 도전에 직면해 있습니다.”
A business that scales with the value of intelligence
그리고 OpenAI는 ‘Compute = Revenue’임을 다시 한번 강조하며 투자 의지를 내비침.
“지난 3년을 되돌아보면, 수익으로 측정되는 우리의 고객 서비스 능력은 가용한 컴퓨팅 자원과 직접적으로 비례해 왔습니다.”
-컴퓨팅(Compute): 전년 대비 3배, 2023년부터 2025년까지 9.5배 성장했습니다.
-수익(Revenue): 동일한 곡선을 그리며 전년 대비 3배, 2023년부터 2025년까지 10배 성장했습니다.
“이것은 전례 없는 규모의 성장입니다. 우리는 이 기간 동안 더 많은 컴퓨팅 자원이 있었다면, 고객 채택과 수익화가 더 빠르게 이루어졌을 것이라고 확신합니다.“
“비즈니스 모델은 이 순환을 완성합니다. 우리는 구독으로 시작했습니다. 오늘날 우리는 소비자 및 팀 구독, 광범위한 채택을 유도하는 무료 광고/커머스 지원 티어, 그리고 프로덕션 워크로드에 연동된 사용량 기반 API를 포함한 다층 시스템을 운영하고 있습니다. 앞으로는 우리가 현재 판매하는 것 이상으로 확장될 것입니다. 지능이 과학 연구, 신약 개발, 에너지 시스템, 금융 모델링 분야로 진입함에 따라 새로운 경제 모델이 등장할 것입니다. 라이선싱, IP 기반 계약, 성과 기반 가격 책정 등이 창출된 가치를 공유하게 될 것입니다. 인터넷이 진화한 방식 그대로, 지능도 같은 길을 따를 것입니다.”
“이 시스템은 규율(discipline)을 필요로 합니다. 세계적 수준의 컴퓨팅 자원을 확보하려면 수년 전에 약속을 해야 하며, 성장은 완벽하게 매끄러운 선으로 움직이지 않습니다. 때로는 용량이 사용량을 앞서고, 때로는 사용량이 용량을 앞섭니다. 우리는 대차대조표를 가볍게 유지하고, 소유보다는 파트너십을 맺으며, 제공업체 및 하드웨어 유형 전반에 걸쳐 유연하게 계약을 구조화함으로써 이를 관리합니다. 자본은 실제 수요 신호에 맞춰 단계적으로 투입됩니다. 이를 통해 시장이 입증한 것보다 더 많은 미래를 묶어두지 않으면서도, 성장이 있을 때 과감하게 나아갈 수 있습니다.”
“이러한 규율은 2026년의 초점을 ‘실질적인 채택(practical adoption)’으로 설정하게 합니다. 우선순위는 AI가 현재 가능하게 만드는 것과 사람, 기업, 국가가 매일 이를 사용하는 방식 사이의 격차를 좁히는 것입니다. 기회는 거대하고 즉각적입니다. 특히 더 나은 지능이 더 나은 결과로 직결되는 건강, 과학, 기업(Enterprise) 분야에서 더욱 그렇습니다.”
Gemini Deep Think: Redefining the Future of Scientific Research
과학자의 기질을 가지고 있는 딥마인드는 계속해서 과학과 수학적 발전을 이끌어내고 있다.
“IMO 문제와 달리, 연구 수준의 수학은 방대한 문헌에 걸친 고급 기술을 필요로 합니다. 파운데이션 모델(Foundation models)은 방대한 지식 기반을 보유하고 있지만, 데이터 희소성으로 인해 고급 주제에 대해서는 피상적인 이해나 환각(hallucination) 현상이 자주 발생합니다.”
“이를 해결하기 위해 우리는 Gemini Deep Think 모드로 구동되는 수학 연구 에이전트(내부 코드명 Aletheia)를 구축했습니다. 이 에이전트는 자연어 검증기를 통해 후보 솔루션의 결함을 식별하고, 솔루션을 생성하고 수정하는 반복적인 프로세스를 가능하게 합니다. 결정적으로, 이 에이전트는 문제를 해결하지 못했음을 인정할 수 있는데, 이는 연구자들의 효율성을 높여주는 핵심 기능입니다.”
“2025년 7월 IMO 금메달 기준을 달성한 이후, Gemini Deep Think는 빠르게 발전하여 추론 시간 연산(inference-time compute) 규모가 커짐에 따라 IMO-ProofBench Advanced 테스트에서 최대 90%의 점수를 기록했습니다. 우리는 올림피아드 수준을 넘어 박사급(PhD-level) 연습 문제(내부 FutureMath Basic 벤치마크 기준)로 진행함에 있어서도 스케일링 법칙(scaling law)이 계속 유지됨을 입증했습니다. 특히, Aletheia는 더 적은 추론 시간 연산으로 더 높은 수준의 추론 품질을 달성할 수 있음을 보여주었습니다.”
“2026년 1월 기준 Deep Think의 최신 고급 버전은 올림피아드 수준 문제에서 IMO-Gold 버전(2025년 7월)을 크게 앞질렀습니다. 추론 시간 스케일링 법칙은 박사급 연습 문제에도 적용됩니다. Aletheia는 더 낮은 추론 시간 연산으로 추론 품질 측면에서 추가적인 도약을 이루었습니다. 모든 결과는 인간 전문가가 채점했습니다.”
”We’re Ahead of Where I Thought We’d Be” — Gemini 3 & the Future of AI
최근 화제였던 딥시크의 Engram 논문은, 어쩌면 구글과 OpenAI 등 선두 기업들이 내부적으로 구현 중인 무언가를 글로 풀어낸 것일지도 모르겠다. 미래가 그려지는군.
“제미나이 1.5에서 모델의 긴 문맥(long context) 능력에서 정말 좋은 도약이 있었다고 생각하며 그것이 정말 많은 것을 가능하게 한다고 봅니다. 오늘날 코드베이스를 가지고 작업을 많이 해서 문맥 길이가 정말 길어지는 상황에서 모델과 에이전트가 이 작업을 수행할 수 있는 능력입니다. 내년쯤에는 긴 문맥을 더 효율적으로 만드는 것뿐만 아니라 모델 자체의 문맥 길이를 더 확장하는 측면에서 더 많은 혁신이 있을 것이라고 생각합니다. 따라서 능력 측면에서 사전 학습이 구체적으로 제공할 수 있는 것이 많고 매우 흥미롭습니다. 이와 관련하여 어텐션(attention) 측면에서도 최근에 정말 흥미로운 발견들을 했는데 그것이 향후 몇 달 동안 우리가 수행할 많은 연구의 형태를 결정할 것이라고 생각하며 개인적으로 매우 기대가 큽니다.”
- 제미나이의 사전훈련 담당자 인터뷰.
기계들의 광장: 몰트북(MOLTBOOK)이 열어젖힌 낯선 세계 - Angina Pectoris
이번 몰트북 현상이 무엇을 의미하는지 고민해보는 중인데, 뭔가 단순한 해프닝이 아니라 에이전트 경제와 인공 사회로 넘어가는 모습을 미리 보여준 느낌이 든다.
그리고 인간의 개입 없이도 AI가 스스로 사회적 상호작용을 지속할 수 있다는 것은 향후 비즈니스 환경에서 B2B & B2C 뿐만 아니라 A2A(Agent to Agent) 시장이 열릴 것임을 시사하는 것 같다.
Andrej Karpathy on Twitter / X
카파시도 비슷한 무언가를 생각하는 것 같군
“며칠 전 트윗이 다시 생각나네요. “대부분의 왈가왈부는 ‘현재의 점(상태)’을 보는 사람들과 ‘현재의 기울기(추세)’를 보는 사람들 사이에서 일어난다.” 제 생각엔 이번 의견 차이의 핵심도 바로 여기에 있습니다. 네, 분명 지금 당장은 엉망진창입니다. 하지만 우리가 개별적으로도 거의 이해하지 못하는 최첨단 자동화 기술이 수백만 개 규모의 네트워크로 확장되는, 완전히 미지의 영역에 깊숙이 들어와 있는 것도 사실입니다. 능력이 향상되고 확산이 빨라질수록, 스크래치패드를 공유하는 에이전트 네트워크의 2차 파급 효과는 예측하기 매우 어렵습니다.”
Microsoft and Software Survival - Stratechery
최근 소프트웨어, 특히 SaaS 기업들의 주가 폭락이 ‘AI 에이전트가 경쟁력을 뺏어간다’는 논리로는 전부 설명이 안된다고 생각해서 내가 뭘 놓치고 있을까 고민하고 있었는데, 내가 놓치고 있던 퍼즐 조각이 이거였던 것 같다.
“지금의 문제는 기업들이 소프트웨어를 포기하지는 않겠지만, 굳이 더 많이 사고 싶어 하지도 않는다는 점입니다. 오히려 그들은 자체 토큰(AI 모델 사용)을 위한 자금을 확보하기 위해 지출을 줄여야 합니다. 이는 이 모든 기업의 성장 스토리에 심각한 의문을 제기합니다(업계 전반의 가치 재평가는 저에게 완전히 타당해 보입니다). 따라서 새로운 AI 코딩 능력의 가장 최적의 활용법은 인접 분야를 공격하여 자신의 존재를 정당화하고 가격 인상 기회를 마련하는 것입니다.”
“다시 말해, 지난 10년의 SaaS 스토리가 파이를 키우는 것이었다면, 앞으로의 10년은 파이를 놓고 싸우는 시기가 될 것이며, 모델 제작자들은 무기상이 될 것입니다.”
Tech Trends Report | Contrary Research
예전에는 ‘AI가 사람을 대체할테니 TAM이 이정도야’하는게 막연한 미래 상상인줄 알았는데, 이제는 이미 현실이 되어가고 있다.
#핀테크
디지털자산과 AI - 미래에셋증권 (한종목 애널리스트)
AiFi: 에이전트와 이더리움의 필연적 결합
“지난 수년간 대규모 언어 모델은 비약적인 발전을 이룩했으나 기존의 레거시 금융 시스템이 법인과 자연인만을 경제 주체로 인정하는 탓에 AI는 독자적인 결제와 자산 통제가 불가능한 반쪽짜리 혁명에 머물러 있었다. 이러한 실행의 병목을 해소하는 결정적인 열쇠가 바로 블록체인 인프라다. 블록체인은 신원 증명이나 별도의 허가 없이 오직 암호학적 키만으로 지갑을 생성할 수 있어 AI 에이전트에게 고유한 경제적 신원을 부여할 수 있는 유일한 플랫폼이다. 특히 인간에게는 난해한 디지털자산 UX가 역설적으로 AI에게는 가장 명확하고 결정론적인 명령어 체계로 작용한다는 점은 블록체인이 기계 경제를 위한 필연적인 인프라임을 방증한다.”
MCP, A2A, x402, 그리고 ERC-8004. Agent to Agent 시장 개화를 위한 조각들은 지금도 하나둘씩 쌓여가고 있다.
“이 타임라인을 하나의 문장으로 읽으면 이렇다. 에이전트의 능력(MCP) → 에이전트의 공용어(A2A) → 에이전트의 화폐(x402) → 에이전트의 시민권(ERC-8004). 에이전트 문명의 인프라가 바닥부터 쌓이고 있다. 각 레이어가 이전 레이어 위에 서 있고, ERC-8004는 그 위에 신뢰라는 천장을 올린다.”
“우리는 지금 역사적인 순간을 목격하고 있는지도 모른다. 인류 역사상 처음으로, 인간이 아닌 존재가 경제 주체로 편입되는 순간이다. 노예가 시민이 되고, 회사가 법인격을 얻었듯, 이제 코드가 시민권을 얻으려 한다. ERC-8004는 단순한 기술 표준이 아니다. 디지털 행위자에게 경제적 실체를 부여하는 최초의 헌법이다.”
Introducing Agentic Wallets: Give Your Agents the Power of Autonomy
코인베이스 재빠르게 x402 기반의 에이전트 전용 지갑을 출시했다.
여담으로 나는 요즘 AI 에이전트의 세상은 마치 ‘포켓몬스터’의 세상과 비슷할 수 있지 않을까 상상해본다. 트레이너를 위해 싸우고 돈을 벌어오는 포켓몬처럼, AI 에이전트가 비슷한 역할을 하게 된달까.
“차세대 에이전트는 단순히 조언만 하는 것이 아니라 직접 행동할 것입니다. 디파이(DeFi) 포지션을 모니터링하고 자동으로 리밸런싱하며, 컴퓨팅 자원과 API 접근 비용을 스스로 부담합니다. 또한 크리에이터 경제에 참여하여 결과물을 수익화할 것입니다. 하지만 자율적으로 운영되기 위해서는 현재 에이전트가 갖추지 못한 한 가지 핵심적인 능력이 필요합니다. 바로 자금을 독립적으로 보유하고 관리하는 능력입니다. 그리고 코드의 속도로 움직이는 자금, 즉 기존 은행 인프라의 제약 없이 즉각적이고 프로그래밍 가능한 거래를 가능하게 하는 암호화폐 레일이 필요합니다.”
“바로 이런 점에서 Agentic Wallets가 중요한 역할을 합니다. 저희는 AI 에이전트를 위해 특별히 설계된 최초의 지갑 인프라를 구축했습니다. 이를 통해 AI 에이전트는 기업 수준의 보안과 프로그래밍 가능한 안전장치를 유지하면서 자율적으로 자금을 소비하고, 벌고, 거래할 수 있습니다.”
Token Letter - Ribbit Capital (2025)
핀테크 투자의 최강자 Ribbit은 이미 AI 에이전트 경제를 예상하고 Token Revolution Thesis를 설정했다.
토큰화란 데이터·정체성·돈·자산 등을 기계가 읽고 행동할 수 있게 만드는 과정이고, 그 토큰들이 AI 에이전트를 만들고 구동하는 핵심 자원이 된다고 본다. 이는 AI와 크립토를 함께 아우르는 개념.
리포트 GPT 요약:
“Ribbit의 2025년 6월 Token Letter는 AI 에이전트가 세상을 ‘이해하고(토큰화) → 결정하고 → 실행’하기 위해 필요한 모든 입력·권한·자원(=토큰)을 ‘공장(토큰 팩토리)’에서 정제·조합·운용하면서, 산업의 운영체계(Vertical Token Systems)와 금융 인프라(자산 토큰/스테이블코인), 그리고 정보 인프라(진실·주의 시장)까지 재편한다는 큰 그림을 제시합니다.”
“리포트 말미에는 Ribbit이 무엇을 “헌팅”할지 비교적 직설적으로 적습니다. 요지는 에이전트를 ‘퍼스트클래스 고객’으로 대하는 스택(결제/신원 등), Vertical Token Systems, 에이전트-퍼스트 CRM/고객 인터랙션, 에이전트 신원·데이터 소유(특히 memory tokens), 보편적 개인 재무 비서, 언더리소스(크리에이터/SMB)에 슈퍼파워 제공, 토큰화 자산 인프라(발행/처리/관리), 1%만 누리던 서비스를 대중화, 예측/콘텐츠 시장 같은 ‘기계를 위한 신문’, 자율 에이전트용 자원(컴퓨트/데이터/거버넌스/평판), 그리고 강한 IP 기반의 real-world token factories입니다.”
“요약하면: Ribbit은 토큰 혁명이 지식(know-how)을 민주화하고, 그 결과 권력과 돈의 배분이 크게 바뀌며, 이 셋의 관계가 재조정된다고 봅니다.”
#바이오
The Isomorphic Labs Drug Design Engine unlocks a new frontier beyond AlphaFold - Isomorphic Labs
단백질 구조 파악을 넘어 실제 신약 설계에 가까워진 아이소모픽랩스.
최근 AI 에이전트의 발전도 놀랍지만, 과학 분야에 있어서 AI 발전 또한 상당히 놀라운 속도로 발전하고 있다. 즉, AI 신약개발은 생각보다 머지 않은 것 같다.
“우리는 알파폴드 3의 예측 정확도를 뛰어넘고 구조 예측과 실제 신약 개발 사이의 격차를 해소하는 새로운 기능을 도입한 통합 컴퓨팅 신약 설계 시스템, 아이소모픽 랩스 신약 설계 엔진(Isomorphic Labs Drug Design Engine, IsoDDE)의 강력하고 광범위한 기능 중 일부를 엿볼 수 있는 기회를 제공하고자 합니다.”
“우리는 IsoDDE가 까다로운 단백질-리간드 구조 예측 일반화 벤치마크에서 알파폴드 3의 정확도를 두 배 이상 향상시키고, 골드 표준인 물리 기반 방법보다 훨씬 적은 시간과 비용으로 이를 능가하는 정확도로 저분자 결합 친화력을 예측하며, 아미노산 서열만 입력값으로 사용하여 표적 단백질의 새로운 결합 포켓을 정확하게 식별할 수 있음을 입증합니다.”
“생명공학 스타트업은 기업의 일생 동안 한두 개의 약물을 개발할지도 모릅니다.”라고 하사비스는 말합니다. “하지만 우리는 매년 수십 개의 약물을 개발할 수 있는 시스템, 프로세스, 그리고 모든 기술을 구축하려고 노력 중입니다. 지금 당장은 미친 소리처럼 들리겠지만, 결국 향후 10년에서 20년 안에는 모든 질병에 대한 해결책을 찾는 데 도달할 수 있을 것이라고 생각합니다... 건초더미에서 바늘을 찾을 수 있는 프로세스만 있다면 말이죠.”
“핵심 기술은 다수의 독점 모델을 기반으로 구축된 신약 설계 엔진입니다. 이 엔진은 업데이트된 단백질 예측 모델을 비롯해 펩타이드, 분자 접착제, 항체를 위한 모델들을 통합합니다. 이 엔진을 구축하는 데 사용된 데이터에는 글로벌 단백질 정보 은행(Protein Data Bank), 영국 바이오뱅크(U.K. Biobank), 상업적으로 라이선스를 받은 출처, 자체 생성된 데이터셋, 그리고 파트너들의 데이터가 조합되어 포함됩니다.”
“하사비스는 다른 우주에 대해 생각하는 것이 우리 내면에 있는 생물학적 우주를 이해하기 시작하는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다. 결국 “아이소모픽(isomorphic·동형의)”이라는 단어는 겉보기에는 달라 보이지만 구조적으로는 유사한 두 물체를 뜻하기 때문입니다.”
GPT-5 lowers the cost of cell-free protein synthesis
OpenAI는 Ginkgo Bioworks와의 협업으로 생물학의 ‘실험’ 과정을 개선해나가고 있다. 이는 AI 신약 개발에 있어서 가장 중요한 병목 중 하나이니.
“우리는 수학이나 물리학 같은 분야에서 AI가 급격한 발전을 이루는 것을 보았습니다. 이러한 분야에서는 물리적 세계와의 접촉 없이도 아이디어를 평가할 수 있는 경우가 많습니다. 하지만 생물학은 다릅니다. 생물학의 발전은 시간과 비용이 드는 실험을 수행해야 하는 실험실(lab)을 통해서 이루어집니다.”
“이제 그러한 상황이 바뀌기 시작했습니다. 최첨단 모델들은 이제 실험실 자동화 장비와 직접 연결되어 실험을 제안하고, 이를 대규모로 실행하며, 그 결과로부터 학습하고, 다음에 무엇을 할지 결정할 수 있습니다. 생명 과학의 상당 부분에서 병목 구간은 바로 ‘반복(iteration)’ 과정인데, 자율 실험실은 이러한 제약을 제거하기 위해 구축되었습니다.”
“우리는 Ginkgo Bioworks와 파트너십을 맺고 GPT-5를 클라우드 연구소(로봇이 실험을 수행하고 데이터를 반환하는, 소프트웨어를 통해 원격으로 운영되는 자동화된 웨트 랩)에 연결했습니다. 그리고 이 ‘랩-인-더-루프(lab-in-the-loop)’ 설정을 사용하여 널리 쓰이는 생물학적 공정인 무세포 단백질 합성(CFPS)을 최적화했습니다. 6차례의 폐루프 실험에 걸쳐, 이 시스템은 580개의 자동화 플레이트에서 36,000개 이상의 고유한 CFPS 반응 조성을 테스트했습니다. 컴퓨터, 웹 브라우저, 그리고 관련 논문에 대한 접근 권한이 주어진 후, GPT-5는 단 3차례의 실험 라운드 만에 저비용 CFPS 분야의 새로운 최첨단 기술(SOTA) 수준을 확립했습니다.”
“이를 통해 단백질 생산 비용을 40% 절감(시약 비용 효율 57% 개선)했으며, 자율 실험실에서 흔히 발생하는 반응 조건에서도 더 강력한(robust) 새로운 반응 조성들을 찾아냈습니다.”
“우리는 더 빠른 반복이 진전을 가져올 수 있는 다른 생물학적 워크플로우에 ‘랩-인-더-루프(lab-in-the-loop)’ 최적화를 적용할 계획입니다. 우리는 자율 실험실을 모델과 상호 보완적인 존재로 봅니다. 모델은 설계를 생성할 수 있지만, 결국 생물학은 테스트와 반복을 필요로 합니다. 생성(generation)과 실험(experimentation) 사이의 루프를 닫는 것이야말로 유망한 아이디어를 작동하는 결과물로 바꾸는 방법입니다.”
OpenEvidence hits $12B valuation, with new round led by Thrive, DST - TechCrunch
OpenEvidence는 반년도 안되어서 밸류가 두배나 뛰어버렸네. $12b 가치로 $250m 레이즈 by Thrive & DST Global.
코딩 어플리케이션 만큼이나 의료 & 법률 산업에서도 AI 침투가 굉장히 빠르게 진행되는게 확실하게 보이는군.
#하드웨어
Memory Mania: How a Once-in-Four-Decades Shortage Is Fueling a Memory Boom - SemiAnalysis
지금 메모리 주식들의 주가가 좋은건 메모리 가격이 폭등하며 EPS가 급증하는 영향이 큰 것 같은데, 나는 이걸 넘어서 사이클 장기화와 이로 인한 멀티플 확장까지 이루어질 때가 이번 메모리 시즌의 정점이 되지 않을까 생각하고 있다.
즉, 아직 갈길이 더 남은게 아닐까 싶은데...
“메모리 산업은 범용화로 정의되며, 이는 필연적으로 주기성을 동반합니다. 이러한 결과는 업계 전반의 경쟁적 행동, 자본 규율의 반복적인 실패, 그리고 DRAM 스케일링의 특성이 결합된 것입니다. 핵심적으로, 메모리의 주기성은 수요 변화와 그에 대응하는 공급 반응 사이의 시차에 의해 발생합니다. 단기 재고라는 완충 장치를 제외하면, DRAM 공급은 매우 유연하지 않습니다. 매일 변동하는 수요를 맞추기 위해 의미 있는 규모의 새로운 DRAM 공급을 온라인 상태로 만드는 데는 수년이 걸릴 수 있습니다.”
“수요 관점에서 볼 때, 메모리 소비가 항상 선형적이거나 예측 가능한 것은 아닙니다. 기존 제품 주기의 성숙 단계에서는 주로 점진적인 단위 성장이나 기기당 메모리 용량의 안정적 증가에 힘입어 수요 증가가 비교적 안정적일 수 있습니다. 그러나 새로운 컴퓨팅 플랫폼이나 아키텍처가 주요 수요 동인으로 부상하는 “변곡점”에는 메모리 수요가 급격히 변동할 수 있습니다. 이러한 기간 동안 메모리 소비는 폭발적이지는 않더라도 비선형적으로 성장하는 경향이 있습니다.”
“여러 번의 메모리 사이클을 겪어본 사람들에게 이번 슈퍼사이클의 핵심 질문은 동일합니다. “이 사이클은 언제 정점을 찍을 것인가?” 특히 메모리 주식이 단기간에 급등함에 따라 투자자와 공급망 모두가 신중한 태도를 유지하는 것은 자연스러운 일입니다. 그러나 우리의 관점에서 볼 때, 이전 사이클들과 분명한 유사점이 있지만, 이번 슈퍼사이클은 이 사이클만의 고유한 역학에 의해 규모가 더 크고 지속 기간도 더 길어질 것으로 보입니다.“
Elon Musk - “In 36 months, the cheapest place to put AI will be space” - Dwarkesh Patel
아마도 머스크는 지구 내에서 전력을 구하는게 쉽지 않다는걸 직접 체감하면서, 차라리 우주에서 전력을 구하는게 더 빠른 길이라고 판단을 내려서 우주 데이터센터에 꽂히게 된 것 같다. 그리고 머스크는 전력 다음 순서로 칩을 어떻게 수급할지까지 고민하고 있다.
“장기적인 확장을 생각하는 방식은, 지구는 태양 에너지의 약 5억 분의 1(half a billionth)만 받는다는 거야. 태양이 본질적으로 모든 에너지야. 이건 이해해야 할 매우 중요한 포인트야. 왜냐하면 가끔 사람들이 지구상의 모듈형 원자로나 다양한 핵융합에 대해 얘기하거든. 하지만 한 발 물러서서 말해야 해. 만약 카르다쇼프 척도(Kardashev scale)를 올라가서 태양 에너지의 작지 않은 비율을 활용하려 한다면... 가령 태양 에너지의 100만 분의 1을 활용하고 싶다고 해보자. 꽤 작게 들리지. 대략적으로 말해서, 그건 현재 우리가 문명 전체를 위해 지구에서 생산하는 전기의 10만 배 정도 될 거야. 대충 자릿수 하나(order of magnitude) 정도 차이는 있겠지만. 분명히, 확장할 수 있는 유일한 방법은 태양광을 들고 우주로 가는 거야. 지구에서 발사해서는 연간 1테라와트 정도에 도달할 수 있어. 그 이상이 되면, 달에서 발사하고 싶을 거야. 달에 매스 드라이버(전자기 발사 장치)를 두고 싶을 거야. 달에 그 매스 드라이버가 있으면, 아마 연간 1페타와트(petawatt)도 할 수 있을 거야.”
“난 TSMC나 삼성한테 물어봐, “오케이, 양산까지 가는 타임프레임이 어떻게 돼?” 요점은, 팹을 지어야 하고 생산을 시작해야 하고, 그러고 나서 수율 곡선을 타고 올라가서 높은 수율로 양산에 도달해야 해. 그게, 시작부터 끝까지, 5년 기간이야. 그래서 제한 요소는 칩이야. 일단 우주로 갈 수 있게 되면 제한 요소는 칩이지만, 우주로 가기 전의 제한 요소는 전력이야.”
“내가 3~4년 타임프레임에서 보는 현재의 제한 요소는, 칩이야. 1년 타임프레임에서는, 에너지, 전력 생산, 전기야. 만들어지고 있는 모든 AI 칩을 켤 수 있을 만큼 충분한 가용 전기가 있는지 나한테는 불분명해. 올해 말쯤 되면, 내 생각엔 사람들이 칩을 켜는 데 진짜 어려움을 겪을 거야... 칩 생산량은 칩을 켜는 능력을 초과할 거야.”
xAI joins SpaceX to Accelerate Humanity’s Future - SpaceX
이번 인터뷰를 읽은 후 스페이스X & xAI 합병 선언문을 보니 뭔가 좀 다르게 느껴진다... 역시 머스크는 머스크다.
“현재의 AI 발전은 거대한 양의 전력과 냉각을 필요로 하는 대규모 지상 데이터 센터에 의존하고 있습니다. AI를 위한 전 세계적인 전력 수요는 지역 사회와 환경에 고통을 주지 않고서는 단기적으로조차 지상 솔루션만으로는 충족될 수 없습니다.”
“장기적으로 볼 때, 우주 기반 AI만이 유일한 확장 방법임이 명백합니다. 태양 에너지의 100만 분의 1이라도 활용하려면 우리 문명이 현재 사용하는 에너지보다 100만 배 이상의 에너지가 필요할 것입니다!”
“따라서 유일하게 논리적인 해결책은 이러한 자원 집약적인 노력들을 막대한 전력과 공간이 있는 곳으로 옮기는 것입니다. 제 말은, 우주(Space)가 괜히 ‘공간(Space)’이라고 불리는 게 아니잖아요. 😂”
“운영 및 유지보수 비용을 거의 들이지 않고 거의 지속적인 태양광 전력을 직접 활용함으로써, 이 위성들은 우리의 컴퓨팅 확장 능력을 변화시킬 것입니다. 우주는 언제나 맑으니까요! 궤도 데이터 센터로 작동하는 100만 개의 위성 군집(constellation)을 쏘아 올리는 것은 태양의 모든 힘을 활용할 수 있는 ‘카르다쇼프 2단계 문명(Kardashev II-level civilization)’으로 가는 첫걸음이며, 동시에 오늘날 수십억 명을 위한 AI 기반 애플리케이션을 지원하고 인류의 다행성 미래를 보장하는 길입니다.”
Ad Astra! Elon
Elon Musk - “In 36 months, the cheapest place to put AI will be space”
다음으로 흥미로웠던건 옵티머스에 대한 코멘트들. 이번 인터뷰에는 머스크의 first principle thinking이 가득해서 되게 흥미롭다.
“휴머노이드 로봇은 기본적으로 기하급수적으로 성장하는 세 가지 요소가 서로 재귀적으로 곱해지면서 개선될 거야. 디지털 지능의 지수적 증가, AI 칩 능력의 지수적 증가, 그리고 전기기계적 손재주(electromechanical dexterity)의 지수적 증가. 로봇의 유용성은 대략 이 세 가지가 서로 곱해진 것과 같아. 하지만 그러고 나면 로봇이 로봇을 만들기 시작할 수 있어. 그러니 재귀적인 곱셈의 지수적 증가를 갖게 되는 거지. 이건 초신성(supernova)이야.”
“휴머노이드 로봇에는 정말로 딱 세 가지 어려운 점이 있어. 현실 세계 지능(real-world intelligence), 손(the hand), 그리고 대량 생산(scale manufacturing). 난 인간 손의 모든 자유도(degrees of freedom)를 가진 훌륭한 손을 가진 로봇은, 데모 로봇조차 본 적이 없어. 옵티머스는 그걸 가질 거야. 옵티머스는 그걸 가지고 있어.”
“우린 커스텀 액추에이터, 기본적으로 커스텀 디자인된 모터, 기어, 전력 전자, 제어기, 센서를 설계해야 했어. 모든 것이 물리학 제1원칙에서부터 설계되어야 했어. 이걸 위한 공급망이 없거든.”
“전기기계적 관점에서, 손은 나머지 모든 걸 합친 것보다 더 어려워. 인간의 손은 알고 보니 꽤 대단한 거였어. 하지만 넌 현실 세계 지능도 필요해. 테슬라가 차를 위해 개발한 지능은 로봇에도 매우 잘 적용돼. 그건 주로 시각(vision) 입력이지. 차는 시각을 받아들이지만, 사실 사이렌 소리도 듣고 있어. 관성 측정치, GPS 신호, 다른 데이터들을 받아들이고, 그걸 비디오—주로 비디오—와 결합해서 제어 명령을 출력해.”
“생산을 확장하는 건 매우 어려워. 하지만 난 옵티머스 3가 연간 100만 대 정도를 생산하기에 딱 맞는 버전의 로봇이라고 생각해. 연간 1,000만 대를 가기 전에는 아마 옵티머스 4로 가고 싶을 거야.”
“희토류는 확실히, 알다시피 희귀하지 않아. 우린 사실 미국에서 희토류 광석 채굴을 하고, 돌을 보내서 기차에 싣고, 그다음엔 다른 기차로 가는 배에 실어 중국으로 보내. 그리고 중국의 희토류 제련소로 가서 걔네가 그걸 제련하고, 자석에 넣고, 모터 서브 어셈블리에 넣은 다음, 다시 미국으로 보내. 그러니 우리가 정말 놓치고 있는 건 미국 내의 많은 광석 제련이야. (이건 정책적 개입을 할 가치가 있지 않나요?) 응. 내 생각엔 그 전선에서 행해지고 있는 일들이 좀 있어. 하지만 우린 솔직히 광석 제련소를 짓기 위해서라도 옵티머스가 필요해.”
#원자재
핵심 광물 확보를 단순한 경제 문제가 아닌 국가 안보의 문제로 격상시키는 트럼프 행정부
“모든 국가로부터의 가공된 핵심 광물 및 그 파생 제품(PCMDPs) 수입이 국가 안보에 미칠 수 있는 위협적인 손상을 해결하기 위해, 무역 상대국들과 공동으로 협정을 협상하도록 명령하는 내용을 담고 있습니다. / 협상 과정에서 행정부는 동맹국들과 협력하여 PCMDPs 무역에 대한 가격 하한선(price floors) 도입을 추진할 것입니다.”
“외국에 대한 수입 의존도를 줄이기 위해 미국이 충분한 핵심 광물 국내 채굴 및 가공 능력을 갖추는 것은 매우 중요합니다. / 국내 생산을 우선시하는 동시에, 오늘의 조치는 글로벌 공급망을 다변화하고 적대국에 대한 의존도를 줄이기 위해 호주, 사우디아라비아, 말레이시아, 태국, 일본 등 주요 동맹국 및 파트너들과 트럼프 대통령이 체결한 획기적인 핵심 광물 협정을 기반으로 진행될 것입니다.”
An Interview with Gracelin Baskaran About Rare Earths - Stratechery
광물에 있어서 핵심 병목은 가공이구나.
“희토류에 대한 질문으로 돌아가서, 두 가지 중요한 점이 있습니다. 첫째, 희토류는 사실 희귀하지 않습니다. 어디에나 있죠. 하지만 경제적으로 채굴 가능한 대규모 양을 발견하는 것이 훨씬 어렵다는 게 첫 번째입니다. 두 번째는 희토류를 채굴할 수 있는 곳은 많지만, 우리가 실제로 희토류를 가공하지 않거나 역사적으로 가공해 오지 않았다는 점입니다.”
“중국이 한 일은, 희토류를 포함해서, 단순히 채굴하고 가공하는 데 그치지 않았습니다. 우리 어릴 때 물건 열어보면 다 ‘Made in China’였잖아요? 그들은 광산에서 제조품까지의 공급망을 완벽하게 장악했습니다. TV든, 워크맨이든, 스테레오든 희토류를 사용했는데, 중국은 광물을 가지고 있었고, 가공도 했고, 제조도 했습니다. 그 기간 동안 미국은 그렇지 않았죠. 중국이 한 일은 계약을 맺고, 광물을 확보하고, 해당 국가들에 인프라를 개발해 주되, 모든 가공은 중국에서 일어나도록 한 것입니다.”
“우리의 가장 큰 병목 구간은 가공입니다. 희토류는 다른 곳에서 가져올 수 있으니까요. 예를 들어 지금 미국 정부는 마운틴 패스 같은 국내 광산뿐만 아니라, 희토류가 있는 브라질 프로젝트에도 금융 지원을 하고 있습니다. 원료(feedstock)는 다양한 곳에서 조달할 수 있지만, 그게 중국으로 돌아가야 한다면 아무 소용이 없습니다. 중국이 우리를 끊어버리면 우리는 아무것도 가질 수 없으니까요. 그래서 여기에 가공 능력을 구축해야 합니다. 그렇지 않으면 애초에 접근권이 없는 거나 마찬가지입니다.”
“MP 머티리얼즈가 놀라운 일을 하고 있지만, 영구 자석 수요를 모두 충족시킬 만한 중희토류는 거기 없습니다. 그래서 지질학적인 관점에서 사우디아라비아, 호주, 브라질 같은 나라들과 협력해야 합니다. 그곳에 중희토류가 훨씬 많으니까요. 하지만 결국 모든 걸 여기서 가공할 수는 없습니다. 아프리카에서 광물을 여기까지 가져오는 건 경제성이 없으니, 가장 가까운 곳은 사우디아라비아가 됩니다.”
2026 Critical Minerals Ministerial - United States Department of State
미국이 핵심 광물 확보에 진심인 상황에서, 한국이 핵심광물 무역블록인 ‘포지(FORGE, Forum on Resource Geostrategic Engagement) 이니셔티브’의 의장국으로 결정되었다.
“오늘 장관급 회의에서 미국과 파트너들은 안전하고 회복력 있는 핵심 광물 공급망을 구축하기 위한 조치를 취했습니다. 단 하루 만에 미국은 새로운 양자 핵심 광물 프레임워크 및 양해각서(MOU)에 서명하고, 전략적 광물 프로젝트를 지원하기 위한 미국 정부의 자금 지원 기회를 발표했으며, ‘자원 지정학적 관여 포럼(FORGE: Forum on Resource Geostrategic Engagement)’의 출범을 축하했습니다. 이러한 노력은 글로벌 기술 공급망의 전략적 스택을 확보하기 위한 미국과 9개 ‘팍스 실리카’ 파트너 간의 협력을 통해 보완됩니다.”
“루비오 장관은 ‘핵심광물안보파트너십(MSP)’의 후속으로 FORGE의 창설을 발표했습니다. 6월까지 대한민국이 의장국을 맡게 될 FORGE는 글로벌 핵심 광물 시장의 지속적인 과제를 해결하기 위해 대담하고 결단력 있는 조치를 주도할 것입니다.”
“정부만으로는 이 문제를 해결할 수 없음을 인식하여, 우리는 채굴, 정제 및 가공, 최종 용도 응용, 재활용 및 재처리에 대한 투자를 주도할 ‘팍스 실리카’를 포함한 민간 부문과의 긴밀한 파트너십에 전념하고 있습니다. 미국 정부는 핵심 광물 공급망 확보를 위해 전례 없는 자원을 동원하고 있으며, 민간 부문과 협력하여 지난 6개월 동안 300억 달러 이상의 투자의향서, 투자, 대출 및 기타 지원을 통해 프로젝트를 뒷받침했습니다.”
SpaceX Engineer Explains America’s Biggest Energy Mistake | Scott Nolan, CEO of General Matter
내가 보기엔 우라늄 농축업이 광물의 제련소와 아주 유사하다.
“1년 넘게 업계를 조사하면서 상업적으로 주도되는 미국 농축 기업이 없다는 걸 깨달았습니다. 우리가 하지 않으면 아무도 하지 않을 것 같았고, 앞서 말한 이유들 때문에 이게 매우 중요하다고 느꼈습니다. 그리고 이상하게도 제 배경이 여기에 꽤 이상적이라고 느꼈습니다. 팀을 꾸리려다 보니 제가 이끄는 게 맞다는 걸 깨달았죠. 엔지니어링 배경, 비즈니스 배경, 미국 기밀취급인가(clearance)를 받을 수 있는 자격(스페이스X 이전에 보유), 그리고 자본 집약적인 프로젝트를 위한 자금 조달 능력까지. 분야는 다르지만 세 가지 기준(중요하지만, 누군가 하지 않으면 일어나지 않을 일이며, 당신이 유일하게 잘할 수 있는 일)을 충족했습니다.”
“파운더스 펀드는 항상 원자력에 관심이 있었습니다. 50년대를 생각해 보면 사람들은 기술이 삶을 훨씬 낫게 만들 거라고 믿었고, 가장 흥미로운 두 분야는 우주와 원자력이었습니다. 스페이스X가 우주는 해냈죠. 우리는 2011년부터 원자력을 면밀히 살펴봤고 몇몇 회사에 투자했습니다. -> 2022년으로 넘어가서, 우리는 ‘레디언트(Radiant)’라는 회사와 대화 중이었습니다. 컨테이너에 들어가는 1메가와트급 초소형 원자로를 만드는 회사였죠. 우리가 “가장 어려운 게 뭐냐”고 물었을 때, 규제 승인일 거라 예상했지만 그들은 “연료 구하기”라고 답했습니다. 러시아나 중국에서만 구할 수 있고, 비싸고 어렵다고요. 저는 “미국 농축 회사들은 뭐 하나? 왜 필요한 연료를 안 만드나?”라고 물었고, 그들은 “무슨 미국 농축 회사요? 그런 거 없어요.”라고 했습니다.”
“이 대화가 2023년의 조사로 이어졌습니다. 차세대 원자로 섹터는 연료 없이는 성공할 수 없고, 기존 전력망의 20%를 담당하는 경수로들도 해외 공급업체에 의존하고 있다는 걸 알게 됐죠. 그중 25%는 러시아였고, 2028년 1월 1일부터는 전면 금지됩니다. 항공모함과 잠수함도 영원하지 않은 비축량으로 운영됩니다. 그래서 이 공급망을 미국으로 되가져와야 하는데, 보조금에 의존하는 방식이 아니라 상업적으로 경쟁력 있게 해야 한다고 생각했습니다. 그래서 2023년 내내 그런 회사를 찾았고, 8월쯤에는 아무도 없으며 새로운 회사가 필요하다는 걸 깨달았습니다.”
“우라늄은 충분히 있지만, ‘생산량’이 부족합니다. 차세대 원자로 시장이 예상대로 성장한다면 미국 내 채굴 생산량은 10배 정도 늘어야 합니다. 다행히 캐나다와 호주 같은 가까운 동맹국에 훌륭한 매장량과 생산 능력이 있습니다. 카자흐스탄도 주요 공급국이고요. 장기적으로 필요한 우라늄은 충분합니다.”
“원자력 기업으로서 가장 중요한 것 중 하나는 원자력을 지지하고 이해하는 지역사회를 찾는 것이었습니다. 우리는 1년 동안 11개 주, 1,000개 이상의 부지를 검토했습니다. 결국 퍼듀카에 있는 DOE 부지 내 개발되지 않은 땅이 최적이라는 걸 알게 됐습니다. 퍼듀카는 2013년까지 미국에서 마지막으로, 그리고 가장 큰 규모로 농축을 수행했던 곳입니다. 수천 명의 주민이 그곳에서 일했고, 지역사회는 원자력을 사랑하며 재개발 헌장에 원자력 관련 사업 유치를 명시하고 있었습니다. 돌이켜보면 너무나 당연한 선택이었습니다.”
“이번 행정부는 물론 지난 행정부와 의회도 원자력을 크게 지지해 왔습니다. 작년의 4가지 행정명령은 원자력 규제 위원회(NRC)의 임무를 업데이트하고(위험뿐만 아니라 이점도 고려하도록), DOE의 자원을 활용해 원자력을 가속화하며, 국방부 부지 내 원자로 실증을 지원하고, 핵연료 공급망을 강화하는 내용을 담고 있습니다. 이는 원자력에 대한 확실한 지지와 ‘공중 엄호(air cover)’, 더 정확히 말하면 ‘명령(mandate)’을 제공했습니다.”
“바이든 행정부는 2024년에 LEU와 HALEU를 위한 농축 서비스 프로그램을 시작했습니다. 의회는 초당적으로 각 프로그램에 27억 달러의 예산을 배정했습니다. 우리는 올해 초 3개 선정 기업 중 하나로 9억 달러 계약을 따냈습니다. 이 자금으로 우리는 퍼듀카 시설을 더 큰 규모로, 더 일찍 건설하여 2030년대에 상용 HALEU 농축 우라늄을 공급할 수 있게 되었습니다. 이는 행정부와 DOE의 전폭적인 지지와 미래지향적인 태도 덕분입니다.”
#마지막으로
20260204 - 아이스크림과 토큰경제학 - Seung
앞으로 많은 사람들이 일자리 대체에 대한 실존적 위협 크게 느끼겠지만, 그만큼이나 많은 이들이 ‘삶의 의미’에 대해 고민을 하게 되지 않을까 싶은 요즘.
“이제 인간은 자기 손으로 지적으로 더 뛰어난 종을 만들기에 이르렀다. 이 시대가 지속되면, 거의 모든 영역에서 기계는 인간보다 뛰어나다. 어떤 축의 영구적인 상실이다. 이제는 르네상스 이후 약 500년간 유지하던 ‘생산성’, ‘진보’ 등의 키워드 대신, 삶의 방향성을 대체할 수 있는 가치체계가 필요할 것이다.”
“역설적으로 그건, 유기체적 행복과 유대, 그리고 스킨인더게임같다. 원래 노력하는 인간의 생애주기 가치함수는, 현재의 희생을 어느정도 담보한다. 지금 고생하면, 미래에 FV 가 극대화되는 형태의 곡선이 일반적이다.”
“그러나, 현존하는 인류의 가치체계는 기계가 진보함에 따라 오히려 급격하게 감모상각을 맞게 되었다. 그래프가 한순간에 반전된 것이다.”
오늘도 좋은 글 감사드립니다