'빅쇼트' 마이클 버리, 오픈AI와 앤스로픽 맹비난: AI R&D 둔화는 안전 조치인가, IPO용 과대광고인가?

마이클 버리는 이에 대해 완전히 다른 설명을 제시했다. 그는 우선 이들 기업이 '인공지능'을 어떻게 정의하는지 의문을 제기하며, 현재의 거대언어모델(LLM)은 방대한 데이터와 컴퓨팅 자원에 의존해 예측을 수행하는 기술적 시스템에 불과하다고 주장했다. 진정한 의미의 일반인공지능(AGI)이 아니며, 자연스럽게 AGI로 진화하는 것도 아니라는 것이다. 버리의 관점에서는 기존 LLM이 이들 기업이 설명하는 자율적인 지능 능력을 갖추지 못했다면, "기술이 너무 강력하므로 선제적으로 개발 속도를 늦춰야 한다"는 주장 자체에 의문이 제기될 수밖에 없다.

버리는 나아가 연구개발(R&D) 속도를 늦추려는 시도가 업계 선도 기업들이 경쟁 우위를 공고히 하기 위한 수단으로 활용될 수 있다고 주장한다. 오픈AI와 앤스로픽은 이미 방대한 컴퓨팅 자원, 인재풀, 학습 데이터, 자본 지원을 확보한 반면, 오픈소스 모델과 신생 AI 기업들은 그 격차를 빠르게 줄여가고 있다. 규제 당국이 시장 선도 기업들이 제안한 기준에 따라 모델 학습 및 안전성 심사의 문턱을 높일 경우, 자본과 컴퓨팅 자원이 부족한 경쟁사들은 더 높은 규제 준수 비용을 부담하게 되어 기존 거대 기업들이 독점적 지위를 유지하기가 한층 더 쉬워진다.

다시 말해 버리는 이번 논쟁을 순수한 기술 안전성 논의가 아니라, 업계 규칙 제정권을 둘러싼 상업적 경쟁으로 보고 있다. 선도적인 모델을 보유한 기업들은 한편으로는 위험성을 강조하면서 다른 한편으로는 규제 프레임워크 수립에 참여한다. 그 결과 도출된 규칙은 자금력이 풍부하고 기술적으로 성숙한 기존 기업에 유리하게 작용하는 반면, 후발 주자가 시장 구조에 도전하는 것은 제한할 수 있다.

기업공개(IPO) 역시 버리가 집중 비판하는 핵심 대상이다. 그는 아직 안정적인 수익성을 달성하지 못한 AI 기업들이 자본시장에 자사 기술의 대체 불가능성을 증명해야 하는 상황에서, "우리 모델은 위험할 정도로 강력하다"고 주장하는 것이 결과적으로 희소성과 업계 선도력에 대한 인식을 강화한다고 본다. 이러한 내러티브는 시장의 관심을 끌 뿐만 아니라 IPO에 앞서 높은 기업가치를 유지하는 데도 도움이 된다. 버리의 시각에서 기술력을 글로벌 차원의 통제가 필요한 잠재적 위협으로 포장하는 것은, 본질적으로 훨씬 정교해진 홍보 수단일 수 있다.

버리는 또한 이른바 자발적인 R&D 속도 조절이 산업 성장의 자연스러운 둔화 현상에 대해 보다 유리한 명분을 찾기 위한 방편일 수 있다고 의심한다. 프론티어 모델을 학습시키는 데는 기하급수적으로 늘어나는 GPU, 전력, 데이터센터, 자본이 필요하지만, 장기적으로 모델 성능의 한계적 개선이 비용 증가세를 감당할 수 있을지에 대해서는 상당한 불확실성이 남아 있다. 기술 발전이 더뎌지거나 자금 조달이 어려워지고 상장 계획이 지연될 경우, 기업들은 어쩔 수 없이 맞이한 속도 둔화를 '선제적으로 안전 책임을 다하는 모습'으로 재포장할 수 있다.

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