대략 10년에 한 번씩 플랫폼의 전환이 시작됩니다. 17년 전, Amazon은 Amazon Web Services(AWS)라는 이름 아래 S3와 EC2를 출시하며 플랫폼 전환의 막을 올렸습니다. 그 결과 가장 잘 요약하면 "클라우드 네이티브"라고 할 수 있는 변화가 일어났고, 소규모 개인 개발자부터 세계 최대 기업에 이르기까지 전 세계에서 소프트웨어를 만들고 제공하는 방식이 근본적으로 바뀌었습니다.

오늘날 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 또 다른 플랫폼 전환의 시작처럼 느껴지기 시작했습니다. 이는 클라우드에서 벗어나는 전환이 아닙니다. 다른 범주 안에서 일어나는 플랫폼 전환이지만, 소프트웨어를 만들고 제공하는 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력은 클라우드와 같습니다.

이 글에서는 클라우드의 부상을 역사적 렌즈로 삼아 AI의 부상을 살펴보겠습니다. 클라우드의 전체 역사를 늘어놓기보다는(지루하니까요!) 몇 가지 사고의 범주를 짚고, 그 범주를 활용해 클라우드와 AI를 비교하며 미래를 예측해 보겠습니다.

즉각적인 가치

초기 클라우드의 성공은 초기 도입자에게 즉각적인 가치를 제공했다는 점에서 두드러졌습니다. 소규모 프로젝트의 경우(처음에는 그랬고, 이 부분은 뒤에서 더 다루겠습니다) EC2는 서버를 마련하는 가장 빠르고 저렴한 방법이었고, S3는 정적 자산과 바이너리 데이터를 저장하고 제공하는 가장 쉽고 안정적인 방법이었습니다. 게다가 모든 기능을 사용하기 쉬운 HTTP API로 이용할 수 있었기 때문에 엔지니어에게 자동화와 접근성이 한층 높아지는 시대가 열렸습니다.

최근 AI의 발전에서도 같은 즉각적인 가치가 느껴집니다. 예전에는 빠르게 통합하기 어려웠던 감정 분석("이 자기소개는 불쾌감을 주는가?") 같은 문제가 이제는 사소한 일이 됐습니다. Copilot 같은 도구를 통한 코드 생성은 끔찍하지 않을 뿐 아니라, 이제는… 제법 괜찮은 수준 아닌가요? 아, 그리고 이제 모든 것이 사용하기 쉬운 HTTP API를 갖기 시작하면서 엔지니어에게 자동화와 접근성이 한층 높아지는 시대가 열리고 있습니다.

즉각적인 가치는 정말 좋은 신호이며, 큰 목소리를 내는 열성적인 초기 사용자 집단을 만들어 냅니다. 동시에 즉각적인 가치는 흔히 지속 가능한 가치로 오인되기도 합니다. AI의 초기 가치가 부인할 수 없다는 점은 분명하지만, 그 가치가 얼마나 큰 영향을 만들어 낼지는 아직 지켜봐야 합니다.

저에게 "크립토"(암호학이 아니라 암호화폐라는 뜻)는 이 시험을 통과하지 못했습니다. 당장 실용적인 가치가 전혀 없었기 때문입니다. 열성적인 사람들은 장기적으로 온갖 미래 가치가 있다고 주장했습니다. 그럴 수도 있고 아닐 수도 있겠죠. 🤷 제가 아는 건 2010년에 누군가 제게 비트코인 하나를 보냈을 때 제가 "그래서, 이제 뭘 하지?"라고 생각했다는 사실뿐입니다. 장기적인 잠재력이 어떻든, 13년이 지난 지금까지도 개인적으로는 그 단계에서 더 나아가지 못했습니다.

비실용적인 시작

초기 클라우드 컴퓨팅은 매우 원초적이었고, 상당히 많은 문제에는 비실용적이었습니다. 고정 IP 주소를 장기간 사용할 수 있게 된 것은 EC2 출시 후 2년이 지난 2008년부터였습니다. 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 영구 스토리지 역시 EC2 출시 후 2년이 지나서야 제공됐습니다. 2009년에 VPC가 출시되기 전까지 모든 EC2 인스턴스는 공유 공용 네트워크에 연결되어 있었습니다. 출시 후 3년이 지난 뒤의 일이었습니다. 예시는 계속 이어집니다.

무언가가 비실용적인지는 고립된 상태에서 판단할 수 없습니다. 어떤 것이 비실용적인지는 다른 무언가와의 맥락 속에서만 결정됩니다. 따라서 비공개 네트워크가 없다는 점은 기업용 소프트웨어라는 맥락에서는 비실용적이었지만, 소규모 프로젝트와 초기 스타트업에는 아무런 문제가 되지 않았습니다. 그 결과 클라우드 컴퓨팅이 실용적인 맥락에서 흥미와 성장이 생겨났습니다. AWS가 새로운 서비스를 계속 출시하면서 클라우드가 비실용적인 맥락의 범위는 계속 줄어들었습니다.

클라우드가 어느 정도 인기를 얻고 화제가 되자, 당시 클라우드를 흔히 일축하던 말은 "진짜 기업은 절대 클라우드를 쓸 수 없다"였습니다. 클라우드가 계속 더 많은 기능을 갖추자 그 기준은 "포춘 500대 기업은 절대 클라우드를 쓰지 않을 것"으로, 다시 "규제를 받는 기업은 절대 클라우드를 쓰지 않을 것"으로, 이어서 "정부는 절대 클라우드를 쓸 수 없을 것"으로 옮겨 갔습니다. 좋든 나쁘든 오늘날에는 미국 국방의 중요한 영역이 클라우드에 의존하고 있습니다.

오늘날 AI도 비슷한 위치에 있습니다. 즉각적인 가치가 있음에도 추가 기능과 도구가 부족해 많은 맥락에서 비실용적입니다. 특정 질문에 대해 정확한 답을 안정적으로 얻는 것은 매우 어렵거나 어쩌면 불가능합니다. LLM을 외부의 최신 지식과 통합하는 일은 아직 걸음마 단계입니다. 많은 도구에는 기업 차원의 지원이 없고, 현재는 승자가 누가 될지 분명하지 않은 수많은 시드 단계 스타트업 가운데 하나인 경우가 많습니다. 아직 초기입니다.

클라우드와 마찬가지로 이 기술에 대해서도 "대규모 코드는 절대 생성하지 못할 것"이라거나 "항상 사람이 개입해야 할 것"이라는 식의 평가를 듣습니다. 그럴 수도 있고 아닐 수도 있겠죠. 이런 평가를 곧바로 일축할 수는 없지만, 그렇다고 그것만으로 하나의 흐름을 무시하기에도 충분하지 않습니다.

앞서 말한 AI의 오늘날의 즉각적인 가치를 고려하면, 이 문제도 클라우드 때와 같은 방식으로 해결될 것이라고 생각합니다. AI가 비실용적인 이유는 유용하지 않아서가 아니라, 대규모 환경에 통합하거나 그 유용성을 신뢰하기가 어렵기 때문입니다. 이는 해결 가능한 문제이지, 근본적으로 불가능한 문제가 아닙니다.

미래의 (아직 입증되지 않은) 가치를 고려할 때는 근본적인 불가능성에 관한 질문도 있습니다. 한 가지 극단적인 예로 인공 일반 지능(AGI)에 대한 기대는 아직 충분히 입증되지 않았고, 오늘날 존재하는 모델은 AGI에 활용하기에는 비실용적입니다. 하지만 이런 종류의 비실용적인 문제는 전혀 입증되지 않은 가치에 근거하며, 제가 여기서 설명하는 "비실용적"이라는 말과도 성격이 다릅니다.

소프트웨어 속성의 진화

플랫폼 전환의 대표적인 특징은 소프트웨어의 속성을 진화하도록 강제한다는 것입니다. 이런 속성을 갖춘 소프트웨어에는 대개 "클라우드 네이티브"나 "모바일 우선" 같은 이름이 붙습니다. 저는 2016년에 정적인 사고방식에서 동적인 사고방식으로의 전환으로서 "클라우드 네이티브"가 갖는 속성을 설명하는 발표를 한 적이 있습니다.

(2016년에 사용한 슬라이드와 같은 것은 아닙니다. 이후 여러 해 동안 다양한 HashiCorp 발표 자료에 통합한, 좀 더 현대적인 버전입니다.)

제가 주장한 바는 왼쪽 열의 소프트웨어가 "전통적인" 소프트웨어라는 것이었습니다. 전통적인 소프트웨어도 클라우드 환경에서 실행할 수는 있지만, 동적이고 클라우드 네이티브한 접근 방식을 받아들인 동등한 기능의 소프트웨어보다 열등합니다. 왼쪽 열에 해당하는 소프트웨어 공급업체의 제품은 같은 소프트웨어를 만들되 오른쪽 열의 속성을 갖춘 신생 스타트업에 의해 대체될 가능성도 더 높았습니다. 예를 들어 기존 업체들이 클라우드 네이티브 세상에 적응했다면 Vault는 존재하지 않았을 것이라고 저는 자주 말합니다.

소프트웨어 속성의 변화가 미친 영향의 더 오래된 사례로 모바일 앱을 들 수 있습니다. 2010년대에 미국의 한 대형 은행 CEO를 만날 기회가 있었습니다. 그는 제게 수사적으로 물었습니다. "사람들이 은행을 바꾸는 가장 큰 이유가 뭐라고 생각합니까?" 제가 몇 가지 틀린 답을 내놓은 뒤 그는 이렇게 말했습니다. "모바일 앱의 기능이 더 많아서입니다." 그는 왜 그 은행이 클라우드 서비스와 소프트웨어 엔지니어링에 그렇게 많은 돈을 투자하고 있는지 설명하고 있었습니다. 그 투자는 전부 모바일 기능을 위한 것이었습니다. 모바일 기기의 부상에 적응하는 데 더 오래 걸린 은행들은 더 많은 고객을 잃었습니다.

더 오래된 사례로는 웹 앱이 있습니다. 이건 분명하다고 생각합니다. 웹에 존재하는 서비스일수록 사람들이 사용할 가능성이 높습니다. 웹에서 더 나은 존재감을 보이는 서비스라면 사용할 가능성은 더 높아집니다.

AI에서도 비슷한 상황이 나타날 것이라고 예측합니다. "기존"과 "새로운" 것을 구분하는 어떤 속성들이 나타날 것이고, "새로운" 것을 받아들이는 제품과 기업이 변화하는 세대의 사용자에게 더 매력적으로 다가갈 것입니다. "기존" 소프트웨어가 곧바로 쓸모없어지는 것은 아닙니다. 그저 "새로운" 소프트웨어에 비해 덜 매력적인 선택지가 될 뿐이며, 시간이 흐를수록 그 격차는 계속 벌어질 것입니다.

어떤 속성들이 될지는 말하기에 아직 너무 이릅니다. 이런 속성이 확실한 형태로 자리 잡으려면 수년간의 성숙 과정이 필요합니다. LLM이 자연어 인터페이스를 상품화하고 있다는 점을 고려하면, 최소한 모든 소프트웨어에 어떤 형태로든 자연어 인터페이스가 필요해질 것이라는 예측은 가능합니다. 예를 들어 이벤트를 생성할 수 있는 캘린더 애플리케이션, 언어의 안내를 받아 설정할 수 있는 명령줄 도구, 실제로 도움이 되는 어시스턴트를 갖춘 SaaS 등이 있습니다. 이제 이런 문제는 비교적 쉽게 해결할 수 있고 사용자에게도 큰 가치를 제공하므로, 소프트웨어의 기본적인 기대치가 될 수도 있습니다.

각 산업 분야의 기존 업체들이 이 전환을 인식하고 대응하며 적응하는 한, 대부분은 괜찮을 것입니다. AI로 기능을 보강하기에 앞서 대부분 애플리케이션의 핵심 기능은 여전히 중요하고 필수적인 기반입니다. 그러나 이 전환은 느리게 움직이는 기존 업체를 공략하려는 신생 기업에도 엄청난 기회가 될 것입니다.

기존 기술과 함께 가기

초기 클라우드 컴퓨팅의 성공을 가능하게 한 정말 중요한 속성은 마이그레이션 경로가 있었다는 점이라고 생각합니다. 어느 정도까지는 "리프트 앤드 시프트" 방식으로 기존 시스템을 옮겨 성공할 수 있었습니다. 컨테이너화처럼 이후 등장한 다른 대규모 플랫폼 전환에도 비슷한 속성이 있었습니다.

Heroku나 더 넓은 의미의 서비스형 플랫폼(PaaS)처럼 클라우드 위에서 일어난 이후의 진화에는 이런 속성이 없었습니다. 초기 PaaS는 여전히 큰 인기를 끌었지만, "레거시" 애플리케이션과 통합하기 어렵거나 불가능한 경우가 많았기 때문에 클라우드와 같은 플랫폼 전환의 영향력을 만들어 내지는 못했습니다.

다르게 말하면, 기존 기술을 버려야 하는 신기술은 기존 기술을 어떤 방식으로든 함께 데려갈 수 있는 신기술보다 산업 전체에 영향을 미칠 정도로 확장되기 어렵습니다.

최근의 AI 발전은 기존 소프트웨어를 더 나은 소프트웨어로 만듭니다. 물론 특정 범주의 소프트웨어에는 혁신적인 새로운 방식을 가능하게 하기도 하지만, 동시에 "레거시" 소프트웨어를 계속 더 나은 소프트웨어로 만들기도 합니다.

이와 관련해 제가 web3 생태계에 한 번도 깊은 인상을 받지 못한 또 하나의 중요한 이유가 있습니다. 그 생태계에 대해 제가 갖고 있는 다른 불만들은 일단 제쳐 두겠습니다. 여러분은 dApp이거나 아니거나 둘 중 하나였습니다. 그 중간은 사실상 없었습니다. 이론적으로는 일부 기능을 "온체인"으로 만들고 다른 기능은 그렇게 하지 않을 수 있다는 걸 압니다. 하지만 그 생태계 전체가 스스로를 마케팅한 방식은 그렇지 않았습니다.

맺으며

AI가 "플랫폼 전환"의 순간에 도달하고 있을지도 모릅니다. 제가 초기 클라우드에서 발견했던 긍정적인 특성과 과제를 AI도 많이 공유하고 있습니다.

이 말이 맞다면 우리는 아주 긴 경기의 극히 초반에 와 있습니다. AWS가 S3와 EC2를 출시한 시점을 클라우드 플랫폼 전환의 "시간 0"으로 본다면, 생태계가 성숙하고 오랜 기간 자리를 지켜 온 "레거시" 업체들이 본격적으로 와해되기 시작하기까지는 다시 10년가량이 걸렸습니다.

인정하건대 AI를 둘러싼 열기는 클라우드보다 사회적으로 훨씬 더 넓게 퍼져 있다고 느낍니다. 따라서 시장의 성숙까지 걸리는 시간은(그런 시장이 형성된다면) 더 짧을 것이라고 생각합니다. 그래도 적어도 몇 년 동안은 초기 진입자에게 기회의 창이 열려 있을 것이라고 예측합니다.

적어도 이번 흐름을 완전히 무시해서는 안 된다고 말씀드리고 싶습니다.