매년 찾아오던 테크 업계의 전설적인 리포트, Internet Trend Report의 Mary Meeker가 5년만에 AI를 화두로 돌아왔습니다. 340페이지에 달하는 리포트를 내놓은 Mary Meeker를 이바닥늬우스가 직접 만나 이야기를 들어보았습니다.
…아.. 물론 가상으로요.
Eddie (이바닥늬우스 에디터): 안녕하세요, 여러분. 오늘은 정말 특별한 손님을 모셨습니다.
기술 업계에 몸담고 있는 분이라면 누구나 알고 있을 그 이름, Mary Meeker. 그녀의 ‘인터넷 트렌드 리포트’는 지난 20여 년간 실리콘밸리의 성경이자 바이블로 여겨져 왔습니다. 2007년 아이폰 출시를 예측했고, 2010년 모바일 퍼스트 전략의 필요성을 강조했으며, 2014년 중국 인터넷 기업들의 부상을 정확히 짚어낸 그녀의 예측력은 이미 전설이 되었습니다. Kleiner Perkins에서 파트너로 일하며 아마존, 구글, 트위터 등에 투자했고, 현재는 BOND에서 새로운 기술 혁신의 최전선에 서 있습니다.
그런데 여러분, 놀라운 사실이 하나 있습니다. Mary의 대표작인 인터넷 트렌드 리포트가 몇 년간 중단되었다가, 올해 5월 ‘인공지능 트렌드’ 리포트로 화려하게 컴백했다는 겁니다. 무려 336페이지에 달하는 이 리포트는 그야말로 AI에 대한 모든 것을 담고 있어요.
사용자 증가율부터 투자 규모, 개발자 생태계 변화, 물리적 세계로의 확장, 중국과의 기술 경쟁, 일자리 시장 변화까지… AI가 몰고 올 변화의 모든 측면을 데이터와 차트로 완벽하게 정리했습니다. 특히 이번 리포트가 더욱 주목받는 이유는 ChatGPT 출시 이후 2년 반 동안 축적된 모든 데이터와 트렌드를 한 번에 정리했다는 점입니다.
오늘 Mary와의 대담에서는 이 방대한 리포트의 핵심 인사이트들을 직접 들어보겠습니다. 특히 일반적으로 알려진 것보다 훨씬 깊고 새로운 관점들, 그리고 앞으로 우리가 주목해야 할 변화들에 대해 집중적으로 이야기해보려고 합니다.
자, 그럼 지금부터 AI 혁명의 현재와 미래를 가장 정확하게 읽어내는 그 눈을 직접 만나보시죠.
Eddie (이바닥늬우스 에디터): 최신 AI 트렌드 리포트를 보니 “역사상 가장 빠른 변화”라는 표현이 인상적입니다. 하지만 우리는 항상 “이번이 다르다”는 말을 들어왔죠. 이번에는 정말 무엇이 다른가요?
Mary Meeker: 훌륭한 질문이네요. 데이터가 모든 것을 말해줍니다. ChatGPT는 연간 365억 회 검색에 도달하는 데 단 2년이 걸렸어요. 구글은 11년이 걸렸습니다. 더 놀라운 건 ChatGPT가 전 세계에 동시에 출시되었다는 점이에요. 1990년대 인터넷처럼 미국에서 시작해서 점진적으로 확산된 게 아니라, 첫날부터 글로벌이었습니다.
천문학적 투자 규모와 개발자 생태계 폭발
Eddie: 흥미롭네요. 그런데 사용자 증가만으로는 충분하지 않을 것 같은데, 실제로 기업들이 이에 얼마나 많은 돈을 쏟아붓고 있는지 궁금합니다. 투자 규모는 어느 정도인가요?
Mary Meeker: 정말 천문학적인 수준입니다. 빅6 기술 기업들(Apple, NVIDIA, Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta)의 자본지출이 2023-2024년 사이 63% 증가해서 2,120억 달러에 달했어요. 이는 매출 대비 15%로, 10년 전 8%와 비교하면 거의 두 배입니다.
더 놀라운 건 이들의 R&D 지출도 매출의 13%까지 올라갔다는 점이에요. 이는 연간 20% 성장률을 보여주고 있습니다. Microsoft만 해도 Brad Smith 부회장이 “AI와 클라우드 데이터센터는 전기와 같은 범용 기술의 다음 단계 산업화”라고 표현할 정도로 인프라에 대한 투자를 아끼지 않고 있어요.
Eddie: 2,120억 달러라니… 이 정도면 몇몇 국가의 GDP와 맞먹는 규모네요. 그런데 이런 막대한 투자가 실제로 개발자들에게는 어떤 변화를 가져오고 있나요?
Mary Meeker: 개발자 생태계의 변화가 정말 극적입니다. NVIDIA 생태계의 개발자가 7년 만에 6배 증가해서 600만 명에 달하고, Google의 Gemini를 사용하는 개발자는 1년 만에 5배 늘어 700만 명이 되었어요.
더 인상적인 건 토큰 처리량입니다. Google은 작년 이맘때 월 9.7조 개 토큰을 처리했는데, 현재는 480조 개로 50배 증가했어요. Microsoft Azure AI Foundry도 분기 토큰 처리량이 1년 만에 5배 늘어 100조 개를 돌파했습니다.
Hugging Face의 AI 모델 수도 2022년 3월 35,000개에서 2024년 11월 116만 개로 33배 폭증했어요. Meta의 Llama만 해도 100,000개 이상의 파생 모델이 만들어졌습니다.
비용 구조의 패러독스: 훈련비는 폭증, 추론비는 급락
Eddie: 숫자만 봐도 어마어마한 변화군요. 그런데 비용 구조의 변화가 흥미로워 보입니다. 모델 훈련 비용은 치솟는데 추론 비용은 급락하고 있다고 하셨는데, 이게 어떤 의미인가요?
Mary Meeker: 이건 정말 패러독스적인 상황이에요. AI 모델 훈련 비용은 8년 만에 2,400배 증가했습니다. Anthropic의 Dario Amodei는 현재 1억 달러 드는 모델 훈련이 2025년에는 100억 달러에 이를 것이라고 했어요.
반면 토큰당 추론 비용은 2년 만에 99.7% 감소했습니다. NVIDIA의 Blackwell GPU는 2014년 Kepler 대비 토큰 생성에 필요한 에너지를 105,000분의 1로 줄였어요.
이게 중요한 이유는 개발자들이 이제 거의 무료로 강력한 AI를 사용할 수 있게 되었다는 점입니다. 과거 달러 단위였던 것이 이제 페니 단위가 되었고, 곧 페니의 일부가 될 거예요.
전문 분야 AI 스타트업들의 폭발적 성장
Eddie: 그런데 이런 개발자 활동 증가가 실제 비즈니스 성과로 이어지고 있나요? 구체적인 성공 사례가 있다면 들려주세요.
Mary Meeker: 네, 특히 전문 분야에 특화된 AI 기업들의 성장이 눈에 띕니다.
소프트웨어 개발 도구인 Anysphere Cursor는 25개월 만에 연간 반복 매출이 100만 달러에서 3억 달러로 300배 성장했어요. 현재 수백만 명의 프로그래머들이 사용하고 있고, 하루에 10억 글자 이상의 코드를 편집하고 있습니다.
법률 분야의 Harvey는 15개월 만에 연간 매출이 1,000만 달러에서 7,000만 달러로 7배 성장했고, 현재 235개 고객사와 42개국에서 서비스하고 있어요. 미국 상위 10대 로펌 대부분이 고객입니다.
의료 분야의 Abridge는 약 5개월 만에 계약 연간 매출이 5,000만 달러에서 1억 1,700만 달러로 두 배 이상 성장했습니다.
수익화의 딜레마와 역사적 패턴
Eddie: 전문 분야별로 이렇게 빠른 성장을 보이는 건 정말 인상적이네요. 그런데 한 가지 궁금한 게 있어요. 이런 폭발적 성장 이면에는 비용과 수익의 불균형도 있을 것 같은데, 실제로는 어떤가요?
Mary Meeker: 정확한 지적입니다. 실제로 AI 업계는 “높은 매출 성장 + 높은 현금 소모 + 높은 기업가치 + 높은 투자 수준”이라는 독특한 상황에 있어요.
OpenAI를 보면 2024년 37억 달러의 매출을 올렸지만, 컴퓨팅 비용만 50억 달러가 들었습니다. 매출보다 운영비용이 더 큰 상황이죠. 그럼에도 연간 매출 성장률은 1,050%에 달해요.
Anthropic은 18개월 만에 연간 매출이 20배 증가해서 20억 달러에 달했고, Perplexity는 14개월 만에 7.6배 성장했습니다. 하지만 이들의 기업가치 대비 매출 배수는 OpenAI 33배, Anthropic 31배, xAI 80배로 매우 높은 편이에요.
Eddie: 아, 그러니까 “돈은 많이 벌고 있지만 더 많이 쓰고 있다”는 얘기군요. 이런 패턴이 지속 가능할까요? 역사적으로 비슷한 사례가 있었나요?
Mary Meeker: 네, 사실 기술 역사를 보면 이런 패턴이 반복되어 왔어요. Amazon은 1997년부터 2003년까지 27분기 동안 누적 30억 달러 손실을 냈지만, 최근 27분기(2018-2025년)에는 1,760억 달러 순이익을 올렸습니다.
Tesla도 2009-2018년 동안 92억 달러를 태웠지만, 2019-2024년에는 400억 달러를 벌어들였어요. Uber는 2016-2022년까지 170억 달러 손실을 냈지만 2023년부터 흑자 전환했죠.
중요한 건 이들이 모두 대규모 데이터 기반 네트워크 효과를 구축했다는 점입니다. AI 기업들도 같은 길을 갈 수 있을지는 시간이 말해줄 것 같아요.
엔터프라이즈 시장의 AI 혁신
Eddie: 흥미로운 관점이네요. 그런데 엔터프라이즈 시장은 어떤가요? Microsoft 같은 기업들이 Copilot을 통해 어떤 성과를 보이고 있나요?
Mary Meeker: Microsoft는 정말 흥미로운 케이스입니다. AI 관련 매출이 연간 175% 증가해서 130억 달러 규모에 달해요. GitHub Copilot은 2022년 출시 이후 폭발적으로 성장했고, 현재 77,000개 이상의 조직이 사용하고 있습니다.
Microsoft 365 Copilot의 경우, 첫 분기에 구매한 고객들이 18개월 동안 집단적으로 좌석을 10배 확장했어요. 그리고 일일 사용자가 분기 대비 두 배 이상 증가했습니다.
하지만 더 인상적인 건 전통적인 기업들의 변화예요. Bank of America의 Erica 가상 어시스턴트는 2018년 출시 이후 25억 건의 고객 상호작용을 처리했고, Kaiser Permanente는 25,000명의 의사와 임상의가 AI 전사 도구를 사용하고 있습니다.
커머스와 리테일의 AI 활용
Eddie: 커머스 분야는 어떤가요? Amazon이나 다른 리테일 기업들은 AI를 어떻게 활용하고 있나요?
Mary Meeker: Amazon의 접근 방식이 특히 흥미로워요. 그들은 Rufus라는 AI 쇼핑 어시스턴트를 통해 고객들이 제품에 대한 빠른 정보를 얻고 리뷰를 요약할 수 있게 했습니다. Andy Jassy CEO는 2025년 내내 고객들이 무엇을 사야 할지 확실하지 않을 때 Rufus를 찾는 경우가 계속 증가할 것이라고 했어요.
그리고 Yum! Brands는 2025년 2월 ‘Byte by Yum!’이라는 AI 기반 레스토랑 기술 플랫폼을 출시했는데, 25,000개 레스토랑이 이미 사용하고 있습니다. 이 플랫폼은 주문, POS, 주방 최적화, 재고 및 인력 관리를 AI로 자동화해요.
오픈소스 vs 클로즈드소스: 철학적 대립
Eddie: 이런 경쟁이 심화되면서 오픈소스 vs 클로즈드소스 모델 간의 대립도 흥미로워 보입니다. 어떤 양상으로 전개되고 있나요?
Mary Meeker: 정말 흥미로운 철학적 대립이 벌어지고 있어요. 소비자들은 여전히 ChatGPT, Gemini, Claude 같은 클로즈드 모델을 선호합니다. 사용하기 쉽고 브랜드 인지도가 높기 때문이죠.
하지만 개발자들 사이에서는 오픈소스가 급속히 성장하고 있어요. Meta의 Llama 다운로드가 8개월 만에 3.4배 증가해서 12억 건을 넘었고, 성능 격차도 빠르게 줄어들고 있습니다.
특히 주목할 점은 중국의 DeepSeek R1이 수학 테스트에서 93%를 기록했는데, 이는 OpenAI의 o3-mini 95%와 거의 비슷한 수준이라는 거예요. 더 놀라운 건 훨씬 적은 비용으로 이런 성능을 달성했다는 점입니다.
Mark Zuckerberg는 2025년이 오픈소스가 개발자들의 주류 선택이 되는 해가 될 것이라고 예측했어요.
AI의 지정학적 함의: 새로운 냉전 구도
Eddie: 중국 얘기가 나왔는데, 지정학적 관점에서 AI 경쟁이 어떤 의미를 갖는다고 보시나요? 단순한 기술 경쟁을 넘어선 것 같은데요.
Mary Meeker: 맞습니다. 이건 단순한 기술 경쟁이 아니라 차세대 글로벌 질서를 결정할 경쟁입니다. Meta의 Andrew Bosworth CTO가 말했듯이, 현재 AI 상황은 “우리의 우주 경쟁”이에요.
중국은 2025년 들어서만 3개의 대규모 AI 모델을 오픈소스로 공개했어요 – DeepSeek R1, Alibaba Qwen-32B, Baidu Ernie 4.5죠. 특히 DeepSeek은 성능 면에서 미국 모델들과 거의 동등한 수준에 도달했지만 훨씬 적은 비용으로 개발했습니다.
Microsoft의 Brad Smith가 최근 언급했듯이, “네트워크 효과의 특성상 미국과 중국 간의 국제적 영향력 경쟁은 가장 빠른 선점자가 승리할 것”입니다. OpenAI의 Sam Altman도 “권위주의 정권이 AI에서 주도권을 잡으면 미국 기업들과 다른 국가들이 사용자 데이터를 공유하도록 강요할 것”이라고 경고했어요.
물리적 세계로의 확장: 디지털을 넘어선 AI
Eddie: 물리적 세계에서의 AI 적용은 어떤가요? 디지털을 넘어선 변화들 말이에요.
Mary Meeker: 물리적 세계에서의 AI 적용이 정말 극적입니다. Tesla의 완전 자율주행 마일리지가 33개월 만에 100배 증가했고, 그들은 33만 줄의 C++ 코드를 신경망으로 대체했어요. Elon Musk는 “Tesla가 아마도 세계에서 AI 추론에 가장 효율적인 회사일 것”이라고 말했습니다.
Waymo는 샌프란시스코에서 20개월 만에 라이드셰어 시장 점유율이 0%에서 27%로 증가했어요. 이는 완전 자율주행이 상업적으로 실현 가능함을 입증한 거죠.
더 놀라운 건 xAI의 Colossus 데이터센터입니다. 텅 빈 공장에서 시작해서 122일 만에 완전 가동되는 AI 데이터센터를 구축했어요. 이는 평균적인 미국 주택 건설 시간(234일)의 절반도 안 되는 기간입니다. 현재 20만 개의 GPU를 운영하고 있고, 100만 개까지 확장할 계획이에요.
농업에서도 Carbon Robotics가 AI 기반 레이저 제초 로봇으로 23만 에이커 이상을 처리했고, 10만 갤런 이상의 제초제 사용을 방지했습니다.
AI-First 인터넷: 새로운 패러다임의 시작
Eddie: 122일 만에 데이터센터를 짓는다니… 정말 “superhuman”이라는 Jensen Huang의 표현이 과장이 아니네요. 그런데 새로운 인터넷 사용자들에 대한 관점이 흥미로웠는데, AI-first 경험으로 시작한다는 게 무슨 의미인가요?
Mary Meeker: 이게 정말 게임 체인저가 될 수 있어요. 현재 전 세계 인구의 32%인 26억 명이 아직 온라인에 접속하지 못하고 있습니다. 그런데 이들이 인터넷에 처음 접속할 때는 브라우저나 검색창이 아니라 AI와 대화하면서 시작할 가능성이 높아요.
SpaceX Starlink 같은 저궤도 위성 인터넷이 이를 가능하게 하고 있습니다. Starlink는 현재 500만 명 이상의 구독자를 확보했고, 3.2년 동안 연평균 202% 성장했어요. 멕시코 시골의 한 학교는 “2-3대 컴퓨터만 겨우 연결되던 상황에서 36명의 모든 아이들이 동시에 고속 인터넷을 사용할 수 있게 되었다”고 증언했어요.
상상해보세요. 제3 세계의 시골 지역 사람이 처음으로 인터넷에 접속할 때, 구글에 검색어를 타이핑하는 대신 자신의 모국어로 AI와 대화하면서 시작한다면? 이는 기존 테크 위계를 완전히 뒤바꿀 수 있습니다.
일자리 시장의 변화: AI vs 인간이 아닌 AI 활용 능력의 격차
Eddie: 일자리에 미치는 영향은 어떤가요? “AI가 일자리를 빼앗을 것”이라는 우려가 많은데, 실제 데이터는 어떻게 보여주나요?
Mary Meeker: 데이터는 정말 흥미로운 이중성을 보여줍니다. AI 관련 일자리 게시물은 7년 만에 448% 증가한 반면, 비AI IT 일자리는 9% 감소했어요. 하지만 전체적으로는 새로운 직무가 창출되고 있습니다.
Apple만 해도 현재 생성형 AI 관련 일자리를 600개 이상 채용하고 있고, AI 관련 직함이 포함된 새로운 일자리가 2년 만에 200% 증가했습니다.
NVIDIA의 Jensen Huang이 최근 밀켄 컨퍼런스에서 한 말이 핵심을 짚어요: “AI에게 일자리를 잃지는 않을 것이다. 하지만 AI를 사용하는 사람에게는 일자리를 잃을 것이다.”
실제로 Shopify의 Tobias Lütke CEO는 내부 메모에서 “AI 사용이 이제 Shopify의 기본 요구사항”이라고 직원들에게 공지했고, Duolingo의 Luis von Ahn CEO도 “AI 사용이 채용과 성과 평가에 포함될 것”이라고 했어요.
기업들의 AI 도입: 초기 단계지만 급속한 확산
Eddie: 기업들의 AI 도입 현황은 어떤가요? 아직 초기 단계인가요, 아니면 이미 주류가 되었나요?
Mary Meeker: 흥미롭게도 S&P 500 기업의 50%가 이미 실적 발표에서 AI를 언급하고 있어요. 하지만 실제 사용률은 아직 상당히 낮습니다. 미국 기업의 약 7%만이 AI를 사용하고 있다고 답했지만, 1분기 동안 21% 증가했어요.
기업들의 AI 도입 목표를 보면 흥미로운 패턴이 있습니다. 비용 절감보다는 성장과 매출에 초점을 맞추고 있어요. 매출, 영업 생산성, 고객 서비스, 생산/산출량 개선이 상위 목표들입니다.
Bank of America의 Erica나 JP Morgan의 AI 현대화 프로젝트를 보면, 실제로 상당한 가치를 창출하고 있어요. JP Morgan은 AI/ML로부터 35-65% 증가한 가치를 보고하고 있습니다.
문명사적 전환점과 미래 전망
Eddie: 이 모든 변화를 종합해보면 우리는 지금 어떤 지점에 서 있다고 보시나요?
Mary Meeker: 저는 우리가 인류 문명의 새로운 장을 여는 변곡점에 서 있다고 봅니다. Vint Cerf가 1999년에 “인터넷 비즈니스에서 1년은 개의 나이로 7년과 같다”고 했는데, 지금 AI의 변화 속도는 그때보다도 훨씬 빠릅니다.
데이터가 모든 것을 말해줍니다. AI 모델 훈련 데이터는 15년간 연 260% 증가했고, 컴퓨팅 파워는 연 360% 증가했어요. 대규모 AI 모델 수는 4년간 연 167% 증가했습니다.
하지만 가장 중요한 건 Stephen Hawking이 말했듯이 “AI 창조의 성공은 인류 문명 역사상 가장 큰 사건이 될 수 있지만, 위험을 피하는 방법을 배우지 않는다면 마지막 사건이 될 수도 있다”는 점입니다.
투자와 비즈니스 기회: 세 가지 핵심 영역
Eddie: 마지막으로, 투자자나 기업가들이 이 AI 혁명에서 놓치지 말아야 할 핵심 기회는 무엇이라고 보시나요?
Mary Meeker: 몇 가지 핵심 영역이 있다고 봅니다.
첫째, 수직적 특화 AI입니다. Anysphere Cursor는 25개월 만에 연간 반복 매출이 1백만 달러에서 3억 달러로 성장했어요. Harvey는 법률 분야에서 15개월 만에 1천만 달러에서 7천만 달러로 성장했고, Abridge는 의료 분야에서 5개월 만에 5천만 달러에서 1억 1700만 달러로 성장했습니다.
둘째, 인프라 레이어입니다. NVIDIA는 물론이고, 구글 TPU 매출이 116% 증가해서 89억 달러에 달했고, Amazon Trainium은 216% 증가해서 36억 달러를 기록했어요.
셋째, 새로운 인터페이스 패러다임입니다. 앞서 말한 AI-first 인터넷 경험처럼, 기존 앱이나 웹사이트 구조를 완전히 우회하는 새로운 상호작용 모델들이죠.
마지막으로, 중국과의 기술 경쟁에서 미국이 우위를 유지하려면 속도가 핵심입니다. Microsoft의 Brad Smith가 말했듯이, “네트워크 효과의 특성상 미국과 중국 간의 국제적 영향력 경쟁은 가장 빠른 선점자가 승리할 것”입니다.
이는 단순한 기술 경쟁이 아니라 차세대 글로벌 질서를 결정할 경쟁이에요. 그리고 이 경쟁의 승부는 다음 2-3년 안에 결정될 것 같습니다. Ernest Hemingway의 “점진적으로, 그리고 갑자기”라는 표현처럼, AI 혁명도 그런 방식으로 일어나고 있어요. 지금 우리는 “갑자기”의 순간에 있습니다.
Eddie: 정말 통찰력 있는 분석이었습니다. AI 혁명이 단순한 기술 변화가 아니라 경제, 사회, 지정학적 패러다임의 근본적 변화라는 점이 명확해졌네요. 귀중한 시간 내주셔서 감사합니다.
Mary Meeker: 감사합니다. 하나만 덧붙이자면, 우리가 목격하고 있는 건 단순한 기술 사이클이 아니라 인류 문명의 새로운 장이라는 점입니다. 지난 30년간 인터넷이 그랬듯이, 앞으로 10-20년 후에는 AI 없는 세상을 상상하기 어려워질 거예요. 그리고 그 변화는 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 일어날 것입니다.
- Source : Trends – Artificial Intelligence, BOND, 2025
- 작성 : Claude Sonnet 4, NotebookLM
- 편집 : 에디
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