10년마다 한 번쯤 플랫폼 전환이 시작된다. 17년 전 아마존은 Amazon Web Services(AWS)라는 이름 아래 S3와 EC2를 출시하며 플랫폼 전환의 포문을 열었다. 이는 “클라우드 네이티브”라는 말로 가장 잘 요약되는 전환으로, 소규모 개인부터 세계 최대 기업에 이르기까지 전 세계적으로 소프트웨어를 만들고 제공하는 방식을 근본적으로 바꿔놓았다.

오늘날 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 또 다른 플랫폼 전환의 시작처럼 느껴지기 시작했다. 이는 클라우드로부터의 전환이 아니라 전혀 다른 범주에서의 플랫폼 전환이지만, 소프트웨어를 만들고 제공하는 방식을 근본적으로 바꿀 잠재력은 동일하다.

클라우드의 부상을 바라봤던 역사적 렌즈를 통해 AI의 부상을 살펴보려 한다. 클라우드의 전체 역사를 늘어놓는 대신(지루하니까!), 몇 가지 사고의 범주를 짚어보고 이를 통해 클라우드와 AI를 비교하고 미래를 예측해 보겠다.

즉각적인 가치

클라우드의 초기 성공은 얼리어답터에게 즉각적인 가치를 제공했다는 점에 있다. 소규모 프로젝트에서는(초기에는 그랬고, 이에 대해서는 뒤에서 더 다루겠다) EC2가 서버를 확보하는 가장 빠르고 저렴한 방법이었고, S3는 정적 자산과 바이너리 블롭을 저장하고 제공하는 가장 쉽고 안정적인 방법이었다. 그리고 모든 것이 사용하기 쉬운 HTTP API를 갖추고 있어 엔지니어들에게 자동화와 접근성의 새로운 시대를 열었다.

최근의 AI 발전에서도 같은 즉각적인 가치의 느낌이 든다. “이 자기소개는 공격적인가?” 같은 감성 분석처럼 과거에는 빠르게 통합하기 어려웠던 문제들이 이제는 사소한 일이 되었다. Copilot 같은 도구를 통한 코드 생성은 형편없지 않은 수준을 넘어… 꽤 괜찮은 수준이다. 그리고 물론, 이제 모든 것이 사용하기 쉬운 HTTP API를 갖추기 시작하면서 엔지니어들을 위한 자동화와 접근성의 새로운 시대가 다시 열리고 있다.

즉각적인 가치는 매우 좋은 신호이며 큰 목소리를 내는 열정적인 초기 사용자 집단을 형성한다. 동시에 즉각적인 가치는 종종 지속 가능한 가치로 오해되곤 한다. AI가 제공하는 초기 가치는 부정할 수 없지만, 그 가치가 얼마나 큰 영향을 미칠지는 아직 지켜봐야 한다.

“암호화폐(암호학이 아닌 암호화폐로서의 Crypto)는 내게 이 테스트를 통과하지 못했다. 당장 쓸모 있는 실질적 가치가 없었다. 열성 지지자들은 온갖 장기적인 미래 가치를 주장했지만, 그게 사실일지 아닐지는 모를 일이다. 🤷 내가 아는 건 2010년에 누군가 내게 비트코인 하나를 보내줬을 때 “그래서 이제 어쩌라는 거지?”라고 생각했다는 것뿐이다. 그리고 장기적인 잠재력이 어떻든 간에, 나는 13년이 지난 지금까지도 그 단계를 별로 벗어나지 못했다.

실용적이지 않은 출발

초기 클라우드 컴퓨팅은 다듬어지지 않았고 수많은 문제에 대해 실용적이지 않았다. 고정 IP 주소는 EC2 출시 2년 뒤인 2008년이 되어서야 사용할 수 있게 됐고, 데이터를 안정적으로 저장할 수 있는 영구 스토리지 역시 EC2 출시 2년 뒤에야 등장했다. 모든 EC2 인스턴스는 2009년 VPC가 출시되기 전까지 3년 동안 공유 공용 네트워크 위에 있었다. 이런 사례는 계속된다.

어떤 것의 비실용성은 고립된 상태로 판단할 수 없다. 비실용적이라는 평가는 항상 다른 무언가와의 맥락 속에서만 성립한다. 그래서 프라이빗 네트워크의 부재는 비즈니스 소프트웨어 맥락에서는 비실용적이었지만, 소규모 프로젝트나 초기 스타트업에게는 별 문제가 되지 않았다. 이는 클라우드 컴퓨팅이 실용적이었던 영역에서 열광과 성장을 이끌었다. AWS가 새로운 서비스를 계속 출시하면서 비실용적이었던 영역은 점점 줄어들었다.

클라우드가 어느 정도 인기와 과열을 얻자, 당시 흔했던 평가는 “진짜 기업들은 절대 쓸 수 없을 것”이라는 일축이었다. 그리고 클라우드가 점점 더 강력해지자 그 기준은 계속 옮겨갔다. “포춘 500대 기업은 절대 클라우드를 쓰지 않을 것이다”, “규제 산업은 절대 클라우드를 쓰지 않을 것이다”, “정부는 절대 쓸 수 없을 것이다” 식으로 말이다. 좋든 싫든 오늘날 미국 국가 안보의 중요한 부분은 클라우드에 의존하고 있다.

AI 역시 오늘날 비슷한 위치에 있다. 즉각적인 가치에도 불구하고 추가 기능과 툴링의 부족으로 많은 맥락에서 아직 실용적이지 않다. 특정 질문에 대해 정확한 답을 안정적으로 얻는 것은 매우 어렵거나 어쩌면 불가능하다. LLM을 외부의 최신 지식과 통합하는 작업은 아직 걸음마 단계다. 많은 툴은 기업의 지원을 받지 못하거나, 뚜렷한 승자 없이 수천 개의 시드 단계 스타트업 중 하나에 불과하다. 아직 초기다.

그리고 클라우드 때와 마찬가지로, 이 기술에 대해서도 비슷한 일축을 듣는다. “절대 많은 양의 코드를 생성하지 못할 것이다”라거나 “항상 사람의 개입이 필요할 것이다” 같은 말들이다. 그럴 수도 있고 아닐 수도 있다. 그런 일축 자체를 바로 무시할 수는 없지만, 그렇다고 그 일축만으로 흐름을 무시하기에도 부족하다.

앞서 말한 AI가 오늘날 이미 가진 즉각적인 가치를 고려하면, 이 문제는 클라우드 때와 같은 방식으로 해결될 것이라고 믿는다. AI의 비실용적인 부분은 유용하지 않다는 데 있는 것이 아니라, 그 유용성을 대규모로 통합하거나 신뢰하기 어렵다는 데 있다. 이는 해결 가능한 문제이지 근본적으로 불가능한 문제가 아니다.

미래의 (아직 입증되지 않은) 가치를 논할 때는 근본적으로 불가능한 것인지에 대한 질문도 있다. 극단적인 예로, 인공일반지능(AGI)에 대한 기대는 전혀 입증되지 않았으며 오늘날 존재하는 모델들은 AGI에는 비실용적이다. 하지만 이런 종류의 비실용성 문제는 완전히 입증되지 않은 가치에 기반한 것이며, 내가 말하는 “비실용적”과는 다른 의미다.

소프트웨어 속성의 진화

플랫폼 전환의 대표적인 특징은 소프트웨어 속성의 진화를 강제한다는 점이다. 이런 속성을 갖춘 소프트웨어는 보통 “클라우드 네이티브”나 “모바일 퍼스트” 같은 용어로 불린다. 2016년에 나는 강연에서 “클라우드 네이티브”의 속성을 정적인 사고방식에서 동적인 사고방식으로의 전환으로 정리한 적이 있다.

(이 슬라이드는 2016년에 사용했던 것과 동일한 슬라이드가 아니다. 이후 다양한 HashiCorp 발표 자료에 통합된 좀 더 현대적인 버전이다.)

내 주장은 왼쪽 열에 있는 소프트웨어가 “전통적인” 소프트웨어라는 것이었다. 전통적인 소프트웨어도 클라우드 환경에서 실행될 수는 있지만, 동적이고 클라우드 네이티브한 접근을 받아들인 동등한 기능의 소프트웨어보다 열등하다. 왼쪽 열에 머무른 소프트웨어 벤더들은 같은 소프트웨어를 오른쪽 열의 속성으로 만든 새로운 스타트업에 의해 잠식될 가능성이 더 높았다. 예로 나는 종종 기존 기업들이 클라우드 네이티브 세계에 제대로 적응했더라면 Vault는 존재하지 않았을 것이라고 주장한다.

소프트웨어 속성 변화의 영향을 보여주는 더 오래된 사례는 모바일 앱이다. 2010년대에 나는 미국의 한 대형 은행 CEO를 만날 기회가 있었다. 그는 내게 수사적으로 물었다. “사람들이 은행을 바꾸는 가장 큰 이유가 뭐라고 생각하세요?” 내가 몇 번 틀린 답을 하자 그는 이렇게 말했다. “모바일 앱의 기능이 더 많기 때문이죠.” 그는 은행이 왜 클라우드 서비스와 소프트웨어 엔지니어링에 그토록 많은 돈을 투자하는지 설명하고 있었고, 그 투자는 모두 모바일 기능을 향하고 있었다. 모바일 기기의 부상에 더 늦게 적응한 은행일수록 더 많은 고객을 잃었다.

더 오래된 사례는 웹 앱이다. 이건 굳이 설명이 필요 없다고 생각한다. 웹에 존재하는 서비스일수록 이용할 가능성이 높고, 웹에서 더 나은 존재감을 가진 서비스를 이용할 가능성이 더 높다.

나는 AI에서도 비슷한 상황이 벌어질 것이라고 예측한다. “구형”과 “신형”을 구분 짓는 어떤 속성들이 등장할 것이고, “신형”을 받아들인 제품과 기업이 변화하는 세대의 사용자들에게 더 매력적으로 다가올 것이다. “구형” 소프트웨어가 당장 쓸모없어지지는 않겠지만, “신형”에 비해 덜 매력적인 선택지가 될 것이고 시간이 지날수록 그 격차는 더욱 벌어질 것이다.

그 속성들이 무엇이 될지 말하기에는 아직 이르다. 이런 속성들이 확신을 가지고 자리 잡기까지는 수년간의 성숙 과정이 필요하다. LLM이 의미하는 자연어 인터페이스의 상품화를 고려하면, 한 가지 예측은 모든 소프트웨어가 최소한 어떤 형태의 자연어 인터페이스를 필요로 하게 될 것이라는 점이다. 예를 들어 이벤트를 생성해 주는 캘린더 앱, 자연어로 설정을 안내하는 커맨드라인 도구, 정말로 도움이 되는 어시스턴트를 갖춘 SaaS 등이 그렇다. 이들은 이제 모두 비교적 쉽게 해결할 수 있으면서 사용자에게 좋은 가치를 제공하는 문제들이므로, 소프트웨어에 대한 기본적인 기대치가 될 수도 있다.

다양한 산업군의 기존 기업들이 이 전환을 인지하고 대응하며 적응한다면 대부분은 괜찮을 것이다. 대부분의 애플리케이션에서 핵심 기능은 여전히 AI로 증강하기 전에 필요한 중요한 기반이다. 하지만 이 전환은 움직임이 느린 기존 기업들을 공략하려는 새로운 스타트업들에게는 엄청난 기회가 될 것이다.

기존 자산을 함께 가져가기

초기 클라우드 컴퓨팅의 성공을 가능하게 했던 정말 중요한 속성 중 하나는 마이그레이션 스토리가 있었다는 점이라고 생각한다. 어느 정도 제한적이지만 상당한 수준까지는 “리프트 앤 시프트” 방식으로 승리를 거둘 수 있었다. 컨테이너화 같은 다른 큰 플랫폼 전환들도 비슷한 속성을 가지고 있었다.

Heroku나 더 넓게는 서비스형 플랫폼(PaaS) 같은 클라우드 위에서의 이후 진화들은 이런 속성을 갖추지 못했다. 초기 PaaS도 여전히 매우 인기가 있었지만, “레거시” 애플리케이션과의 통합이 어렵거나 불가능한 경우가 많아 동일한 수준의 플랫폼 전환 효과를 내지는 못했다.

다르게 말하면, 기존 기술을 버려야만 하는 신기술은 기존 기술을 어떻게든 함께 가져가는 신기술보다 산업 전반으로 확산되기가 더 어렵다.

최근의 AI 발전은 기존 소프트웨어를 더 좋게 만든다. 물론 특정 범주의 소프트웨어에서는 혁명적인 새로운 접근을 가능하게 하기도 하지만, “레거시” 소프트웨어조차 계속해서 더 좋게 만들고 있다.

여기에 대한 나의 여러 다른 불만을 제쳐두더라도, 이것이 내가 web3 생태계에 별 감흥을 느끼지 못했던 또 다른 주요 이유다. 당신은 dApp이거나 아니거나 둘 중 하나였다. 그 중간은 별로 없었다. 이론적으로는 일부 기능은 “온체인”으로, 다른 기능은 그렇지 않게 만들 수 있다는 걸 알지만, 생태계 전체가 자신을 마케팅한 방식은 그렇지 않았다.

결론

AI는 “플랫폼 전환”의 순간에 도달하고 있을지도 모른다. 초기 클라우드에서 내가 봤던 것과 같은 긍정적인 특성과 과제들을 많이 공유하고 있다.

만약 이것이 사실이라면, 우리는 아주 긴 게임의 극초반 이닝에 있는 셈이다. AWS가 S3와 EC2를 출시한 시점을 클라우드 플랫폼 전환의 “시점 0”으로 본다면, 생태계가 성숙하고 오랫동안 자리를 지켜온 “레거시” 기존 기업들이 본격적으로 흔들리기까지는 그로부터 10년 정도가 더 걸렸다.

솔직히 AI를 둘러싼 과열은 클라우드 때보다 사회적 파급력이 훨씬 더 넓다고 느끼기 때문에, 시장이 성숙하는 데 걸리는 시간(성숙이 이뤄진다면)은 더 짧을 것이라고 본다. 하지만 그럼에도 적어도 수년간은 선점자에게 “열린 창”의 기회가 있을 것이라고 예측한다.

적어도 이번만큼은 완전히 무시하지 말라고 조언하고 싶다.