2026년 7월 12일, George Hotz는 자신의 개인 블로그에 영어 800단어도 안 되는 짧은 글을 올렸다. 제목은 《I love LLMs, I hate hype》(나는 대규모 언어 모델을 사랑하고, 과대광고를 혐오한다)였다. 24시간도 지나지 않아 이 글은 Hacker News에서 280개가 넘는 추천과 160여 개의 토론을 얻었다.
George Hotz는 누구인가? 간단히 말해, 실리콘밸리가 숭배하면서도 골치 아파하는 부류의 인물이다. 17세에 최초로 iPhone을 언락한 사람이 되었고, 이후 PS3를 크랙했으며, 그 뒤에는 자율주행 회사 comma.ai를 창업했다. 기술계에서 그의 코드네임 “Geohot”은 하나의 상징이다. 오만할 정도의 재능과 권위에 대한 천성적 회의를 뜻한다.
하지만 이번에 그가 크랙하는 것은 어떤 기기가 아니다. 그는 하나의 가치평가 체계를 해체하고 있다.
매우 간결한 가치평가 역설
Hotz의 글에는 HN 사용자들이 “모든 것을 극도로 정확하게 설명한 요약”이라고 부른 한 문장이 있다.
최전선 연구소의 가치평가에 대한 나의 핵심 의문은 이것이다. 그들은 그 가치를 포착하지 못한다. AI가 거대한 가치를 창출하는 것은 하나의 일이고, 가치를 창출한 기업이 돈을 벌 수 있는가는 또 다른 일이다.
이 문장을 뜯어 보면 두 가지 질문이다. 첫째, AI가 거대한 가치를 창출할 것인가? Hotz의 답은 분명하다. 그렇다. 그는 글 서두에서 자신의 커리어 전체가 AI였다며 “나는 이 진보를 사랑한다”고 말한다. 둘째, 가치를 창출한 최전선 AI 기업이 그 가치를 자신의 매출과 이익으로 바꿀 수 있는가? 바로 이 지점이 그가 진짜로 의문을 제기하는 곳이다.
필자는 그다지 기술적이지 않은 비유로 이 구분을 설명해 보려 한다. 전기의 발명은 헤아릴 수 없는 가치를 창출했다. 전기가 없다면 현대 문명은 성립하지 않는다. 하지만 발전소 자체가 세상에서 가장 돈을 잘 버는 사업은 아니다. 항공 산업은 매년 전 세계 경제에 수조 달러의 가치를 기여하지만, 항공사 주식은 장기적으로 좋은 투자가 아니었다. 한 HN 사용자는 토론에서 이렇게 썼다. “델타 항공은 항공사를 운영하는 은행이라고 조롱받는다. 매출의 상당 부분이 신용카드 수수료에서 나오기 때문이다.”
가치를 창출한 것과 가치를 포착한 것은 완전히 다른 두 가지 일이다.
LLM은 「수도꼭지의 물」이 되어 가고 있다
최전선 AI 연구소가 가치를 포착하지 못할 수 있는 이유는 무엇인가? 핵심 원인은 세 가지다.
첫 번째 이유: 모델 성능의 격차가 좁혀지고 있다. Hotz가 글을 올린 바로 그 주에, 그는 자신의 Linux 머신에서 GLM-5.2라는 로컬 모델을 돌려 tmux를 설치하고 설정했다. 그의 평가는 “마법처럼 잘 작동한다”였다. 그런데 GLM-5.2는 오픈소스 모델이다. OpenAI나 Anthropic의 유료 제품이 아니다. 한 HN 사용자는 이렇게 썼다. “우리는 ‘충분히 쓸 만하면 된다’는 힘을 무시할 수 없다. GLM-5.2는 최강의 클로즈드 소스 모델만큼은 아닐지 몰라도, 대다수 사람과 대다수 필요에 대해서는 이미 충분히 좋다.”
이것은 예외적 사례가 아니다. 알리바바 산하의 Qwen 오픈소스 모델은 2026년 1월 이미 10억 회 다운로드를 돌파했다. 오픈 웨이트 모델은 코딩 작업에서 이미 클로즈드 소스 최전선 모델과 경쟁할 수 있게 되었다. 그런데 비용은 후자의 몇 분의 일에 불과하다.
두 번째 이유: 전환 비용이 0에 수렴한다. 소프트웨어 업계에서 공급업체를 바꾸는 것은 보통 데이터 마이그레이션, 재교육, 업무 중단을 의미한다. 하지만 LLM을 바꾸는 것은? API 주소 하나만 고치거나, 다른 웹 페이지를 열기만 하면 된다. 한 HN 사용자는 지금의 시장 현실을 이렇게 묘사했다. “Anthropic은 사용자를 Fable의 종량제로 유도하고 싶어 안달이다. 하지만 OpenAI는 5.6 Sol을 출시했고, 성능이 Fable에 충분히 근접하면서도—주목하라—월 20달러 구독 등급에 포함되어 있다. 만약 Anthropic이 며칠 뒤 정말로 Fable의 구독 사용권을 취소한다면, 사용자들은 대규모로 OpenAI로 돌아갈 것이라고 나는 예측한다.” Hotz가 더 이른 시기의 블로그 《AI has no moat》에서 썼듯이, AI에는 해자가 없다.
세 번째 이유: 가격 전쟁은 이미 시작됐다. 이것은 지금 벌어지고 있는 사실이다. 2026년 초, Anthropic은 Claude의 가격을 67% 인하했다. 한때 100만 토큰당 60달러를 받던 모델이 이제는 1~2달러면 된다. DeepSeek의 등장은 이 추세를 극단으로 밀어붙였다. 《월스트리트저널》은 올해 6월, 상장을 앞둔 OpenAI가 자신의 기업 시장을 지키기 위해 토큰 가격의 대폭 인하를 검토 중이라고 보도했다. 그리고 상장을 앞둔 Anthropic 역시 같은 일을 준비하고 있다.
Epoch AI의 연구팀은 지난 3년간 LLM 추론 가격의 하락 추세를 추적했다. 이들의 결론은, 박사급 과학 문답(GPQA Diamond) 같은 작업에서 GPT-4 동등 성능에 도달하는 비용이 매년 약 40배씩 떨어진다는 것이다. 작업에 따라 하락 속도는 9배에서 900배까지 다양하다. 이 추세 뒤에는 하드웨어 효율 향상, 모델 소형화, 최적화가 함께 작용하고 있다. 하지만 원인이 무엇이든 결과는 똑같다. LLM의 출력은 점점 더 저렴해지고 있고, 수돗물처럼 저렴해지고 있다.
Anthropic과 OpenAI: 갈라진 두 갈래 길
상품화의 물결 앞에서, 두 최전선 연구소는 서로 다른 방향으로 나아가고 있다. 그리고 이 분기점은 마침 Hotz 관점의 핵심 긴장을 반영한다.
Anthropic은 종량제를 택했다. 그들의 논리는 이렇다. 가장 강력한 모델(예컨대 Fable)은 비용이 높아 고정 구독료로는 감당할 수 없으므로, 사용자는 실제로 소비한 토큰에 대해 지불해야 한다. 합리적으로 들린다. 하지만 문제는, 구독제에서는 사용자가 매달 20200달러면 최고의 모델을 쓸 수 있었는데, 종량제로 전환하면 같은 사용량이 1,00010,000달러가 될 수 있다는 점이다.
기업에서 AI 예산을 관리한다고 밝힌 한 HN 사용자는 이런 계산을 했다. “나는 최고의 모델을 쓰겠다고 월 1,000달러는 절대 안 쓴다. 하물며 10,000달러는 말할 것도 없다. 우리 회사는 어쩌면 월 1,000달러는 낼 의향이 있을지 몰라도, 10,000달러는 절대 불가능하다.” 그는 이어서 썼다. “최전선 연구소는 모든 사람이 ‘나는 지금의 100배 가격을 기꺼이 내겠다’고 답해 주기를 필요로 한다. 하지만 이것은 불가능하다. 다들 이 모델들을 어떻게 만드는지 이미 알기 때문이다.”
OpenAI의 선택은 다르다. 그들은 GPT-5.6 Sol—성능이 Fable에 충분히 근접한 모델—을 월 20달러 구독 등급에 넣었다. 이것은 전혀 다른 전략이다. 단일 사용자의 높은 매출을 추구하는 게 아니라, 사용자 수와 시장 점유율의 규모 효과를 추구하는 것이다.
이 두 전략 중 누가 옳고 그른지는 지금 결론 내리기엔 너무 이르다. 하지만 Hotz의 판단은 명확하다. Anthropic이 종량제를 미는 것은 “제 무덤을 파는” 일이다. 구독제에서 최전선 모델의 가치가 이미 상대적으로 낮은 가격점에 앵커링되어 버렸기 때문이다. 사용자가 일단 월 20달러의 “가장 쓸 만한 AI”에 익숙해지면, 사용량에 따라 치솟는 청구서를 다시 받아들이게 만드는 것은 심리적으로도 경제적으로도 비현실적이다.
종말 서사와 가치평가의 이야기
Hotz의 이 글은 사실 2주 전 또 다른 블로그의 연장선이다. 그 글의 제목은 더 날카로웠다. 《The doom justifies the valuation》(종말 서사가 가치평가를 떠받친다).
그는 그 글에서, 최근 버클리에서 2주를 보내며 AI 업계에 이상한 기류가 감돌고 있음을 발견했다고 썼다. 그것은 일종의 사상 바이러스이지, 기술이 아니라는 것이다. 그는 또 다른 저자 “schizoposting”의 한 대목을 인용했다. “유일하게 가능한 결론은, 이 서사가 공포를 조성하기 위해 설계되었다는 것이다. 사실 그것은 공포를 조성하도록 최적화되어 있다. 어떤 실제 제품에 대한 묘사도 ‘AI 종말론’만큼 미디어와 대중 속에서 심리적 소용돌이를 일으키지 못한다. 그것은 수년간 지속되는 뉴스 사이클과 무한히 재생되는 논쟁 주제를 제공한다. 그리고 이 모든 것의 주된 작용은, AI 산업 가치평가의 준거 틀을 현실에서 가설적인 미래 가치로 이전시키는 것이다.”
바꿔 말하면, 당신이 그저 정직하게 기술 블로그를 쓴다면—“이봐, 우리 모델이 어떤 벤치마크에서 3퍼센트포인트 향상됐어”—아무도 그 때문에 당신에게 수천억 달러의 가치를 매기지 않는다. 하지만 당신이 “이 기술은 인류 문명의 향방을 바꿀 수 있으며, 우리는 그것이 ‘통제 불능’이 되기 전에 반드시 장악해야 한다”고 말한다면—그때 고가에는 이야기가 생긴다.
이것이 바로 Hotz가 말한 “가치평가 역설”의 또 다른 면이다. 최전선 연구소는 AI가 창출한 가치를 포착하지 못할 수 있을 뿐 아니라, 그들의 가치평가 자체가 기술보다 더 웅장한 서사 위에 세워져 있다. 그리고 하나의 서사가 가치평가를 유지하기 위해 끊임없이 업그레이드되어야 할 때, 그 서사 자체의 지속 가능성이 문제가 된다.
앞으로 무슨 일이 벌어질까?
필자는 “정답”을 제시하고 싶지 않다. 그것은 나의 판단 능력을 넘어설 뿐 아니라, 탐색적 논평으로서의 이 글의 위치와도 어긋난다. 다만 동시에 작용하고 있는 몇 갈래의 힘을 정리해 볼 수는 있다.
위로 향하는 힘: AI는 확실히 진짜 가치를 창출하고 있다. GitHub Copilot은 프로그래머의 생산성을 체감할 만한 수준으로 끌어올렸다. 기업 고객센터의 AI 대체는 실질적인 비용을 절감하고 있다. 과학 연구 영역—단백질 접힘부터 수학 증명까지—에서 AI의 기여는 무시할 수 없다. 이것들은 모두 거품이 아니다.
아래로 향하는 힘: 상품화의 속도가 비즈니스 모델 진화의 속도를 앞질렀다. 모델의 능력 격차가 좁혀지고, 전환 비용이 거의 0이며, 가격 전쟁으로 모두가 피를 흘리고 있다. 한 HN 사용자의 논평은 매우 생생하다. “엔비디아나 인텔이 자기네가 최고의 게임 성능을 가졌다고 주장하는 것과 같다. 하지만 그걸 달성하기 위해 프레임당 소비하는 전력이 어떤 경쟁사보다도 많다면—아무도 그런 건 필요 없다.”
옆으로 향하는 힘: 가치의 흐름이 이동하고 있다. 한 분석이 지적했듯, “이익 풀이 최전선 모델 제공자로부터 하류로—연산 자원, 클라우드 서비스, 애플리케이션 오케스트레이션 레이어로—이동하고 있다.” 다시 말해, 모델을 만드는 기업이 반드시 가장 돈을 잘 버는 기업은 아니다. 가장 돈을 잘 버는 것은 “삽”을 파는 쪽(엔비디아)이거나, 모델을 기존 워크플로에 심어 사용자가 떠날 수 없게 만드는 도구일 수 있다.
Hotz 본인의 AI에 대한 태도는 사실 그의 비판자들이 취하는 자세보다 훨씬 낙관적이다. 그는 글의 마지막에 이렇게 썼다. “AI는 컴퓨터 혁명의 연장이다. 나는 컴퓨터를 너무나 사랑한다.” 그는 AI를 깎아내리는 것이 아니다. 그는 특정한 가치평가 논리에 의문을 제기하고 있다. 하나의 기술이 수도와 전기처럼 보편적이고 저렴해질 때, 그 기술을 제공하는 기업이—아무리 최전선이라 해도—그 가치평가에 걸맞은 이익을 동시에 창출할 수 있는가.
이 질문의 답은 몇몇 기업의 주가에만 관련된 것이 아닐지도 모른다. 그것은 우리가 “가치”라는 것을 어떻게 이해하는가에 관련된다. 그것을 창출한 사람이 그것을 얻는가, 아니면 그것을 사용하는 사람이 그것을 얻는가.
참고 링크:
- Geohot: I love LLMs, I hate hype
- HN 토론 (item?id=48883343)
- Epoch AI: LLM Inference Price Trends