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텍스트 몇 줄 쳤더니 30초 만에 노래가 나왔다. 보컬까지. 2~3년 전이면 SF 소설 얘기였을 텐데, Suno와 Udio가 이걸 현실로 만들어버렸다. 인디 씬에서 AI 음악 생성 툴 얘기가 계속 나오고 있는 건 사실인데, 막상 어떤 걸 써야 하는지, 저작권은 어떻게 되는지 모르고 쓰는 경우가 많다. 두 툴의 실제 차이와 인디 아티스트가 현실적으로 써먹을 방법을 정리했다.

Suno와 Udio, 뭐가 다른가

Suno는 지금 가장 많이 쓰이는 AI 음악 생성 툴이다. 장르 이름이나 분위기를 텍스트로 입력하면 보컬까지 들어간 완성형 곡이 나온다. 팝, 록, 힙합 같은 주류 장르에서 완성도가 안정적이고, 인터페이스가 단순해서 처음 써보는 사람도 5분이면 첫 곡이 나온다. 진짜 5분.

Udio는 음악적 뉘앙스 표현에 강점이 있다는 평가를 받는다. 특정 악기 배치나 리듬 패턴을 세밀하게 지정하는 게 가능해서, 장르 특유의 질감을 살리고 싶을 때 선택지가 된다. 다만 그만큼 손이 좀 간다.

• Suno: 초보자 친화적, 완성도 높은 풀 트랙, 빠른 생성 속도
• Udio: 음악 디테일 조정 가능, 장르 특성 재현에 유리, 실험적 사운드에 강함

둘 다 무료 티어가 있다. 월정액을 내면 생성 횟수가 늘어나고 상업적 이용 권한도 생긴다.

실제로 써보면 어떻게 다른가

Suno에 "late night jazz, sad vibes, female vocals"라고 입력하면 2분짜리 완성곡이 30초 만에 나온다. 보컬 톤, 피아노 반주, 베이스라인이 맞아떨어지는데, 처음 써보면 진짜 당황스러울 정도다. 좋은 의미로.

Udio는 손이 좀 간다. "80년대 신스팝 스타일에 드럼 머신 강조"처럼 구체적으로 쓸수록 결과가 좋아진다. 반대로 뭉뚱그린 지시어를 주면 기대에 못 미치는 경우가 생긴다. 솔직히 번거롭긴 하다.

음질은 둘 다 스트리밍 플랫폼에 올릴 수 있는 수준이다. 단, 가사가 영어 위주고, 간혹 음절이 어긋난 발음이 나온다. 아직 한계다.

저작권 문제, 미리 알아야 나중에 안 당한다

AI 음악 툴 쓸 때 가장 자주 나오는 질문이 "저작권은 괜찮냐"다. 솔직히 말하면, 지금 상황이 완전히 안전하진 않다.

Suno와 Udio는 현재 미국 음반사들로부터 저작권 소송을 받고 있다. 훈련 데이터에 저작권 있는 음악을 무단으로 썼다는 이유다. 소송 결과에 따라 서비스 구조가 바뀔 여지가 있다. 진짜로.

생성된 음악의 저작권은 플랜마다 다르다.

• Suno 유료 플랜: 생성한 곡의 상업적 이용 허용, 저작권은 사용자에게 귀속
• Udio 유료 플랜: 마찬가지로 상업적 이용 가능, 플랫폼 정책 내에서
• 무료 플랜: 두 툴 모두 비상업적 이용만 허용

약관이 수시로 바뀐다. 상업적으로 쓸 생각이라면 현재 약관을 직접 확인하는 게 필수다. 스포티파이는 이미 AI 생성 곡에 별도 레이블을 붙이는 방향으로 움직이고 있고, 스트리밍 플랫폼에 올릴 때 AI 생성 음악임을 공개해야 하는 규정도 점점 늘어나는 추세다.

인디 아티스트가 현실적으로 쓰는 방법

AI 음악을 바로 "완성품"으로 내놓는 건 아직 리스크가 크다. 법적 불확실성도 있고, 청중 반응도 갈린다. 작업 보조 도구로 쓰는 게 현실적이다.

• 데모 제작: 정식 녹음 전에 곡의 분위기를 AI로 먼저 잡는다. 악기 편성이나 장르 방향을 실험하는 용도로 쓰면 시간이 많이 줄어든다.
• 레퍼런스 생성: "이런 느낌의 곡을 원한다"고 말로 설명하기 어려울 때, AI로 만들어서 세션 뮤지션이나 프로듀서에게 보여주는 커뮤니케이션 도구로 쓰기 좋다.
• 배경음악 제작: 유튜브, 팟캐스트, 릴스 배경음 등 직접 쓸 음악을 만들 때 활용도가 높다.
• 창작 슬럼프 탈출: AI 생성 곡을 들으면서 멜로디나 코드 진행 아이디어를 얻는 방식이다. 결과물을 그대로 쓰는 게 아니라 자극제로 활용하는 것.

AI 음악 인큐베이터 프로그램이란

최근 Suno 같은 AI 음악 플랫폼들이 인디 아티스트를 대상으로 인큐베이터 프로그램을 운영하기 시작했다. The Verge 보도를 보면, Suno의 ‘Spark’ 프로그램은 서명하지 않은 독립 아티스트를 대상으로 그랜트, 멘토십, 마케팅 지원을 제공한다.

• 그랜트(보조금): 음악 제작비, 장비 구입비 등 실질적인 지원금
• 멘토십: 업계 전문가와의 1:1 또는 그룹 멘토링
• 마케팅 지원: 플랫폼 내 노출 기회, 소셜 미디어 캠페인 등

플랫폼 입장에서는 우수한 창작자를 끌어들이고 AI 툴 사용을 확산시키면서 콘텐츠를 풍성하게 만드는 전략이다. 아티스트 입장에서는 AI를 단순 도구로만 쓰는 게 아니라 플랫폼 생태계 안으로 들어가는 통로가 된다. 단, 영어권 프로그램이 많다. 한국 아티스트가 접근하려면 영어 포트폴리오와 글로벌 계정 운영이 먼저 되어 있어야 한다.

AI가 음악을 만드는 시대, 아티스트에게 남는 것

AI가 음악을 만들 수 있다면, 인간 아티스트의 역할은 뭐가 남을까. 이 질문이 불안하게 느껴진다면 방향을 조금 바꿔볼 필요가 있다.

AI는 청중과의 관계를 못 만든다. 라이브 공연, 팬과의 소통, 개인적인 스토리텔링 — 이 영역은 대체가 안 된다. 반면 AI 툴을 능숙하게 다루는 아티스트는 제작 비용을 줄이고 더 빠르게 실험하는 이점을 챙길 수 있다. 결정적으로, AI를 먼저 익힌 아티스트가 앞서간다는 건 이미 여러 업계에서 반복되고 있는 패턴이다.

Suno와 Udio 모두 무료 플랜으로 시작할 수 있다. 일단 써보고 직접 판단하는 게 맞다. 쓰다 보면 어디에 맞고 어디에 안 맞는지 금방 보인다.

출처: The Verge

윈도우 진영에서 터치스크린은 진작부터 기본이다. 10년 전 서피스가 나왔을 때도, 지금도. 근데 애플은 달랐다. 스티브 잡스가 “수직 화면에 손가락을 올리는 건 피로하다”고 못 박은 뒤로, 맥북에 터치스크린은 없었다. 그 노선이 바뀌려 하고 있다. 터치스크린 맥북 출시가 가시권에 들어오면서 질문이 따라온다. 이게 진짜 쓸만한 기능이 될까? 아니면 윈도우 진영처럼 ‘있긴 한데 거의 안 씀’으로 끝날까?

터치스크린 노트북, 실제로 얼마나 쓰이나

윈도우 터치스크린 노트북 쓰는 사람들은 크게 두 부류다. 실제로 자주 터치를 쓰는 사람. 그리고 살 때는 ‘터치 된다는 게 좋아서’ 골랐는데, 막상 쓰고 나니 트랙패드만 쓰는 사람.

마이크로소프트 서피스 사용자 조사에서 터치스크린을 “자주 사용한다”고 답한 비율은 약 40%였다. 나머지 60%는 가끔 또는 거의 쓰지 않는다고 했다. 터치가 모두에게 게임체인저가 되는 기능은 아닌 거다. 근데 그렇다고 무용지물이란 뜻도 아니다. 결국 자기 작업 패턴에 맞는지가 핵심이다.

터치스크린이 진짜 빛나는 순간

마우스나 트랙패드보다 손가락이 훨씬 직관적인 상황들이 있다.

• 디지털 드로잉 / 스케치: 애플 펜슬이나 스타일러스와 조합하면 드로잉 작업이 완전히 달라진다. 아이패드 프로를 맥으로 대체할 수 있다는 기대가 여기서 나온다.
• 프레젠테이션 중 슬라이드 조작: 발표 도중 화면을 직접 짚거나 슬라이드를 넘길 때 자연스럽다. 리모컨 없이도 된다.
• 스크롤 많은 웹 브라우징: 소파에 반쯤 누워서 인터넷 볼 때. 솔직히 이때는 트랙패드보다 터치가 편하다.
• 사진 편집 / 리터칭: 포토샵에서 세밀한 마스킹이나 선택 작업을 손가락으로 하면 정밀도가 다르다.

터치스크린이 오히려 걸리는 상황들

반대로, 불편한 시나리오도 분명히 있다.

긴 타이핑 작업에서는 거의 쓸 일이 없다. 코딩이든 문서 작성이든 이메일이든, 키보드 앞에 앉아 있으면 손이 화면으로 올라갈 이유가 없다. 화면 지문 오염 문제도 생각보다 심각하다. 맥북 레티나 디스플레이의 선명도가 장점인데, 지문이 덕지덕지 묻으면 역효과다. 윈도우 터치스크린 유저들이 하나같이 하는 말이 “자꾸 닦아야 돼서 귀찮다”거든요.

그리고 고릴라 팔(gorilla arm) 현상. 이건 여전히 해결 안 된 인체공학 문제다. 수직으로 세운 화면에 팔을 들어 조작하면 어깨와 팔이 금방 뻐근해진다. 단순한 여담이 아니라, 애플이 수십 년간 터치스크린 맥을 안 만든 핵심 이유였다는 점에서 이 문제는 지금도 유효하다.

macOS가 터치를 얼마나 받쳐주느냐가 진짜 관건

하드웨어 못지않게 결정적인 게 소프트웨어다. 터치스크린이 달린다고 바로 쓸만해지는 게 아니다. macOS 자체가 터치 입력에 맞게 설계돼야 한다.

지금 macOS는 마우스와 트랙패드 중심으로 만들어진 UI다. 버튼 크기, 메뉴 간격, 텍스트 필드 — 전부 정밀한 포인터 조작 기준으로 만들어진 것들이다. 손가락으로 누르기엔 타깃이 작은 요소들이 너무 많다. 애플이 터치스크린 맥북을 낸다면, 하드웨어에 터치 레이어만 얹는 게 아니라 macOS 자체를 손봐야 한다는 얘기다.

아이패드OS처럼 큰 버튼과 넓은 여백을 가진 터치 모드를 별도 제공할 수도 있고, 아니면 앱마다 터치 지원 여부가 달라지는 반쪽짜리 경험이 될 수도 있다. 이 부분이 솔직히 제일 걱정되는 대목이다.

아이패드 대신 쓸 수 있을까

“터치스크린 맥북이 나오면 아이패드 프로 따로 살 필요 없겠지?” 많은 사람들이 기대하는 부분이다.

결론부터 말하면, 현실적으로 쉽지 않다. 아이패드 프로의 강점은 터치스크린 하나가 아니다. 애플 펜슬의 압력 감지 정밀도, 태블릿 폼팩터의 휴대성, iPadOS의 터치 최적화 앱 생태계가 다 묶여서 나오는 결과거든요. 맥북에 터치스크린이 달린다고 이 조합이 그대로 구현되지는 않는다.

오히려 반대 시나리오가 현실적이다. 지금 맥북과 아이패드를 둘 다 쓰는 사람 중, 아이패드를 주로 넷플릭스나 웹서핑 용도로만 쓰는 경우라면 맥북 하나로 정리될 여지가 생긴다. 아이패드를 갖다 버릴 이유가 생기는 게 아니라, 굳이 새로 살 이유가 줄어드는 셈이다.

지금 살까, 신형 기다릴까

지금 사도 되는 경우:

• 현재 쓰는 맥북이 너무 느리거나 고장났을 때
• 영상 편집, 3D 렌더링 등 지금 당장 성능이 필요한 작업을 하는 경우
• 터치스크린 기능 자체에 큰 관심이 없는 경우
• 현 세대 M4 Pro / M4 Max 성능으로 충분하다고 판단될 때

기다려볼 만한 경우:

• 드로잉, 스케치, 노트 필기 등 터치 활용도가 높은 크리에이터
• 아이패드 프로와의 통합을 기대하는 경우
• 구매 여유가 있고, 얼리어답터보다 완성도를 중시하는 경우

맥북의 제품 사이클 특성상 신형이 나오면 이전 세대는 가격이 내려가거나 리퍼 시장에 풀린다. 급하지 않다면 기다리는 게 어떤 방식으로든 손해는 아니다.

단순한 스펙 추가가 아닌 세 가지 이유

터치스크린이 모든 사람에게 필수인 기능은 아니다. 근데 애플이 이 결정을 내린다는 건 스펙 하나 추가하는 것 이상이다.

첫째, 맥과 아이패드의 경계가 흐려진다. 하드웨어 수렴이 가속화되면 앱 생태계도 바뀐다. 개발자들이 macOS용 터치 앱을 만들 유인이 생기는 거다. 둘째, 애플 펜슬이 맥북 정식 액세서리가 된다. 아이패드 전용 도구였던 애플 펜슬이 크리에이터의 맥 작업 흐름에 편입된다면, 프로 크리에이터 시장에서 맥북의 위상이 달라진다. 셋째, AI 기능과 만나는 지점이 흥미롭다. M5 칩의 강화된 뉴럴 엔진과 터치스크린이 결합되면 손글씨 인식, 제스처 기반 AI 인터랙션 같은 새로운 경험이 가능해진다. 화면을 터치하는 게 아니라 입력 패러다임 자체가 바뀌는 계기가 될 수 있다는 거다.

터치스크린 맥북이 혁명적일지, 그저 그런 기능 추가로 끝날지는 소프트웨어에 달려 있다. 하드웨어는 애플이 잘 만들 거다. macOS가 얼마나 빠르게 터치에 맞게 진화하느냐가 남은 숙제다.

출처: Engadget

중국이 7년 만에 슈퍼컴퓨터 세계 1위를 가져갔다. 새 챔피언은 라인샤인(LineShine). 미국 로런스 리버모어 국립연구소의 엘 캐피탄(El Capitan)을 TOP500 1위에서 끌어내렸다. 그것도 미국 칩 한 장 없이.

7년 만에 돌아온 왕좌

TOP500은 반기마다 발표되는 세계 슈퍼컴퓨터 성능 순위다. 단순한 기술 자랑이 아니라, 국가 간 연산 능력 격차를 가장 직접적으로 보여주는 지표 중 하나다. 중국은 2016~2018년 사이 선웨이 타이후라이트(Sunway TaihuLight)와 톈허-2로 이 리스트 상단을 장악했다. 이후로는 오크리지·로런스 리버모어 같은 미국 국립연구소들이 꾸준히 정상을 지켜왔다.

라인샤인은 그 구도를 뒤집었다. 엘 캐피탄이 보유하던 약 1.7 엑사플롭스(ExaFLOPS) 기록을 넘어선 것으로 알려졌다. 엑사플롭스는 1초에 100경 번 연산하는 단위다. 이 수준이면 핵 시뮬레이션, 기후 모델링, 대규모 AI 훈련에 바로 투입된다. 슈퍼컴이 국가 인프라 그 자체가 된다는 게 이런 맥락이다.

미국 제재가 오히려 중국 손을 잡아당겼다

핵심 질문은 하나다. 어떻게 만들었냐는 것. 미국은 2022년부터 엔비디아 A100·H100 GPU와 인텔 첨단 프로세서의 대중국 수출을 사실상 봉쇄했다. TOP500 상위권을 채운 미국·유럽 슈퍼컴퓨터 대부분이 이 부품들로 돌아간다. 제재로 중국의 컴퓨팅 성장을 틀어막겠다는 계산이었다.

그 계산은 빗나갔다. 라인샤인은 자국산 칩으로 이 성능을 달성했을 가능성이 높다. 화웨이 아센드(Ascend) 계열이나 국산 CPU 라인이 핵심 부품으로 쓰였을 것으로 분석된다. 솔직히 이건 미국 입장에서 최악의 시나리오다. 수출 규제가 중국의 반도체 자립 일정을 앞당겨버린 꼴이니.

TOP500이 드러낸 미중 기술 전쟁의 현주소

전체 리스트에서 미국은 여전히 상위권 다수를 차지한다. 유럽·일본이 그 뒤를 잇는다. 하지만 1위 교체는 순위 변화 그 이상이다. The Verge 보도가 짚은 핵심은 세 가지다.

• 중국이 미국 부품 없이도 자립적 HPC 생태계를 구축할 수 있다는 사실 증명
• AI·국방·에너지 분야에서 슈퍼컴 성능이 곧 국가 경쟁력인 시대의 도래
• 미국의 수출 통제 전략이 장기적으로 재검토 압박을 받게 될 것

엔비디아 입장에서도 불편한 소식이다. 중국 시장 접근이 막힌 상황에서 중국이 자체 칩으로 세계 1위를 만들어냈다면, 그건 잠재 고객이 영구 이탈 수순에 들어가고 있다는 신호다. 당장의 매출 손실을 넘어, 중장기 시장 판도 자체가 바뀌는 이야기다.

한국의 셈법은 더 복잡해졌다

이 뉴스가 한국에 던지는 함의는 직접적이다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM(고대역폭 메모리) 시장에서 엔비디아 등 미국 고객사와 깊이 연결돼 있다. 동시에 중국은 여전히 메모리 반도체 최대 수요처 중 하나다. 중국이 자국산 칩 생태계를 착실히 쌓아가면, 이 공급망 구도는 달라진다.

국내 AI 인프라도 짚어봐야 한다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영하는 슈퍼컴 누리온(Nurion)은 TOP500 기준 이미 상위권 밖이다. AI 주권을 이야기하면서 연산 인프라에서 뒤처지면, 결국 말뿐인 전략이 된다. 라인샤인의 1위 등극은 한국 정부와 기업이 국산 AI 칩과 슈퍼컴퓨팅 투자를 더 이상 미룰 수 없다는 경고등이기도 하다.

출처: The Verge

수노(Suno)가 ‘Spark’라는 이름의 인큐베이터를 출범했다. 텍스트 한 줄 넣으면 노래 뚝딱 만들어주던 그 수노가, 이번엔 아예 신인 뮤지션을 직접 발굴하겠다고 나선 것이다. 멜로디 자판기에서 기획사로. 변신의 폭이 제법 크다.

Spark, 어떤 프로그램인가

지원 대상은 레이블과 계약하지 않은 독립 음악가들이다. 미계약 싱어, 송라이터, 프로듀서가 신청할 수 있고, 선발되면 지원금(그랜트), 업계 전문가 멘토링, 마케팅 지원이 패키지로 제공된다. The Verge 보도를 보면, 수노는 이 프로그램을 통해 플랫폼 내 콘텐츠 생태계를 인간 창작자 중심으로 넓히겠다는 의도를 분명히 했다.

솔직히, AI 음악 서비스가 인간 아티스트를 직접 지원하겠다고 나선 게 아직 좀 낯설다. 기존 AI 음악 서비스들은 어디까지나 ‘도구’였다. 수노는 그 선을 넘어 기획사, 레이블, 플랫폼의 역할을 한꺼번에 가져가려 한다.

소송 한가운데서 꺼낸 카드

타이밍이 묘하다. 2024년 미국음반산업협회(RIAA)가 수노와 유디오(Udio)를 저작권 침해로 고소했다. 아티스트 동의 없이 기존 음악을 AI 학습 데이터로 썼다는 혐의다. 소송이 아직 진행 중인 상황에서 인디 아티스트 지원 프로그램을 전면에 내세운 건, 어떻게 봐도 음악 업계와의 관계 회복 시도로 읽힌다.

“우리는 아티스트를 착취하지 않는다”는 메시지를 말이 아닌 행동으로 보여주겠다는 것. 이 의도를 순수하게 받아들이는 시선만 있는 건 아니지만.

스트리밍 플랫폼으로 — 스포티파이와 같은 링에

수노의 진짜 그림은 AI 음악과 인간 음악을 함께 유통하는 스트리밍 플랫폼이다. Spark는 그 구조에서 ‘콘텐츠 파이프라인’ 역할을 맡는다. 수노가 발굴한 아티스트가 수노 플랫폼에 계속 곡을 공급하는 식이다.

• AI 생성 음악 + 인간 창작 음악의 혼합 플랫폼
• 인디 아티스트 → 수노 발굴 → 수노 플랫폼 유통
• 광고·구독 수익 모델로 확장

유료 구독자 2억 5천만 명을 보유한 스포티파이와 정면 승부하기보다는, ‘AI 네이티브 플랫폼’이라는 차별점으로 틈새를 파고드는 전략이다. 후발 주자로선 현실적인 선택이기도 하다.

인디 뮤지션 입장에선 — 지원인가, 함정인가

양면이 있다. 지원금과 멘토링은 분명 매력적이다. 레이블 없이 혼자 활동하는 뮤지션에게 마케팅 지원은 현실적으로 큰 도움이 된다. 문제는 AI 기업의 생태계에 묶인다는 점이다.

핵심 쟁점은 음악 저작권의 귀속과 AI 학습 데이터 활용 여부다. 미국 음악인 연맹 AFM은 AI 기업과 계약할 때 조건을 꼼꼼히 따져보라고 공식 권고하고 있다. Spark 참여 아티스트의 음악이 수노 AI 모델 훈련에 쓰일 가능성을 계약서에서 명확히 차단하지 않으면, 단기 지원금이 장기 권리 손실로 돌아올 수 있다. 이건 그냥 넘길 대목이 아니다.

AI 음악 시장 판도

현재 AI 음악 생성 시장엔 수노, 유디오, 에이바(AIVA), 뮤직LM이 경쟁 중이다. 이 중 수노는 사용자 친화적 인터페이스와 음질로 가장 넓은 사용자층을 확보했다는 평가를 받는다. AI가 만든 곡이 유튜브와 틱톡에서 수억 회 이상 재생된 사례도 이미 나왔고, 음원 차트에 오른 전례도 있다.

업계 리서치 회사 마켓앤마켓(MarketsandMarkets)은 글로벌 AI 음악 생성 시장이 2028년까지 연평균 28% 이상 성장할 것으로 전망한다. Spark는 이 흐름을 타고 수노가 플랫폼 기업으로 올라서려는 시도다.

K팝과 인디 씬 — 한국 음악 산업의 셈법

이 흐름은 한국 음악 시장과도 직결된다. SM엔터테인먼트, 하이브, JYP 등 대형 기획사는 이미 AI 작곡·음원 제작 도구 도입을 검토 중이다. 홍대 인디 씬이나 유튜브 기반 1인 뮤지션들은 수노 같은 툴을 가장 빠르게 받아들이는 계층이기도 하다.

Spark가 글로벌로 확장돼 국내 인디 아티스트에게도 문이 열린다면, 국내 독립 음악가가 실리콘밸리 AI 기업의 콘텐츠 공급망에 편입되는 시나리오도 현실이 된다. 단기적으로는 노출과 자금 지원이라는 이점이 있지만, 저작권 구조와 플랫폼 종속성은 꼼꼼히 따져봐야 한다. 지금이 딱 그 타이밍이다.

멜론·지니·플로 입장에서도 수노가 스트리밍 시장에 본격 진입하면, AI 생성 음원과 인간 창작 음원이 뒤섞인 경쟁에 대비해야 한다. 저작권법 개정 논의와 함께, 국내 음악 생태계가 이 변화를 어떻게 수용할지 논의가 시급하다.

출처: The Verge

마거릿 애트우드가 AI를 한 문장으로 끝냈다. “쓰레기를 넣으면, 쓰레기가 나온다(Garbage in, garbage out).” 포르투갈 포르투의 바벨 문학·문화 페스티벌(Babell Literary and Cultural Festival) 무대에서 나온 말이다. 시녀 이야기(The Handmaid’s Tale)와 눈먼 암살자(The Blind Assassin)를 쓴 캐나다 소설가. 그 한마디가 AI 업계 전체를 향한 묵직한 펀치로 받아들여지고 있다.

그냥 비판이 아니다, 직접 써봤다

Deadline의 현장 보도를 보면, 애트우드는 AI 도구를 실제로 사용해봤다고 밝혔다. 그 경험에서 나온 결론이 저 문장이다. 써보지도 않고 비판하는 사람들과는 차원이 다르다. 직접 돌려보고 “쓰레기”라고 말한 거니까.

GIGO(Garbage In, Garbage Out)는 수십 년 된 컴퓨터 과학 원칙이다. 입력이 나쁘면 출력도 나쁘다는 얘기. 애트우드는 이 고전적 논리를 ChatGPT 시대에 정확히 겨냥했다. AI가 학습한 데이터 자체가 오염돼 있다면, 아무리 정교한 모델이라도 결과는 근본부터 망가져 있다는 뜻이다.

AI가 삼킨 데이터, 대체 뭔가

OpenAI, Meta, Google 등 주요 AI 개발사들은 인터넷 전반에서 긁어모은 방대한 텍스트로 모델을 학습시켰다. 소설, 시, 에세이, 기사 수천만 건. 저작권자 허락 없이.

2023~2024년 사이, OpenAI를 상대로 제기된 저작권 소송만 20건이 넘었다. 조지 R.R. 마틴, 존 그리샴, 조디 피코 같은 베스트셀러 작가들이 집단소송에 이름을 올렸다. 뉴욕타임스는 수십억 달러 규모의 소송을 따로 냈다. 애트우드는 2023년부터 이 문제에 공개적으로 목소리를 내온 인물이다.

창작자들의 반격, 지금 어디까지 왔나

소송은 시작일 뿐이다. 저항은 지금 여러 층위에서 동시에 진행 중이다.

• 집단소송: 미국작가협회(Authors Guild) 주도로 AI 기업들을 상대로 한 집단소송이 여러 건 진행 중이다
• robots.txt 차단: 주요 언론사와 출판사들이 AI 크롤러 접근을 막는 기술적 조치를 강화하고 있다
• 계약 조항 추가: 신규 출판 계약에 “AI 학습 목적 사용 금지” 조항이 표준으로 들어가기 시작했다
• 입법 압박: EU AI법은 AI 훈련 데이터 출처를 공개하도록 요구하고 있고, 미국에서도 유사한 법안이 논의 중이다

이 싸움의 본질은 단순한 돈 문제가 아니다. 인간의 창작물이 AI 학습의 원료로 쓰이는 구조 자체를 뒤집겠다는 것이다.

AI, 정말 창작을 하는 건가

애트우드의 비판은 기술적인 층위에도 닿아 있다. 생성형 AI는 기존 텍스트의 패턴을 통계적으로 조합한다. 새로운 무언가를 만드는 게 아니라, 이미 존재하는 것들의 ‘평균값’에 가까운 결과물을 내놓는 셈이다.

AI가 쓴 소설이나 시를 보면 문법은 완벽하고 구조도 그럴싸하다. 근데 어딘가 공허하다는 평이 많다. 특정 작가의 문체를 모방하라고 하면 표면적 패턴은 흉내 내지만, 그 작가가 왜 그 문장을 썼는지의 맥락까지는 재현하지 못한다. 애트우드가 말하는 “쓰레기”란 결국 이 맥락의 부재, 인간 경험의 부재일지 모른다.

K-콘텐츠도 이미 먹혔을 가능성

이 논쟁이 먼 나라 얘기로 느껴진다면, 다시 짚어볼 필요가 있다. 한국의 웹소설, 웹툰, K-문학 콘텐츠는 이미 글로벌 AI 기업들의 학습 대상이 됐을 가능성이 높다. 네이버 시리즈, 카카오페이지에 올라온 수백만 편의 작품들이 어떻게 다뤄지고 있는지, 누구도 공식적으로 확인해주지 않는다.

네이버의 하이퍼클로바X, 카카오의 KoGPT 같은 국내 LLM도 한국어 텍스트를 대규모로 학습했다. 개별 작가나 창작자의 동의를 얻었는지는 여전히 불투명하다. 한국문화예술위원회가 AI 창작물 저작권 귀속 문제를 공식 의제로 다루기 시작했지만, 구체적 법적 보호 장치는 아직 미흡하다.

애트우드의 한마디는 결국 AI 기업을 향한 청구서다. 제대로 된 데이터를 원한다면 창작자에게 정당한 대가를 지불하라는 것. K-콘텐츠 강국이라는 이름에 걸맞은 창작자 보호 체계를 갖출 수 있을지, 지금이 그 기준을 세울 시점이다.

출처: The Verge

구글, 애플, 오픈AI, 스페이스X. 업종도 목적도 제각각인 이 회사들이 요즘 같은 짓을 하고 있다. 직접 AI 칩을 만드는 거다. 수년 전만 해도 AI 칩 시장은 사실상 엔비디아 독주였다. GPU 없이는 AI 학습 자체가 안 된다는 말이 업계 상식처럼 통했고, 엔비디아 주가가 그걸 증명했다. 근데 판이 흔들리기 시작했다. 왜 다들 갑자기 칩을 만들겠다고 나선 걸까.

AI 칩이란? GPU와 뭐가 다른가

AI 칩은 행렬 곱셈 같은 대규모 병렬 연산에 특화된 반도체다. 엔비디아 GPU는 원래 게임 그래픽 렌더링용으로 나왔는데, 병렬 연산 구조가 AI 학습이랑 딱 맞아서 어쩌다 AI 칩의 대명사가 됐다. 우연이 만들어낸 독점이라고 봐도 무방하다.

문제는 GPU가 범용 설계라는 점이다. 뭐든 할 수 있게 만들다 보니, 특정 AI 작업엔 굳이 필요 없는 자원까지 끌어다 쓴다. 이게 비효율이다. 반면 주문형 AI 칩(custom silicon)은 딱 그 회사가 필요한 연산만 돌리도록 설계된다. 속도는 올라가고 전력 소비는 내려간다.

• GPU: 범용, 유연성 높음, 비용 높음
• Custom AI 칩: 특정 워크로드 특화, 효율 높음, 설계 난이도 높음
• TPU(구글 텐서처리장치): 구글이 자체 개발한 AI 가속기의 대표 사례

엔비디아 의존이 문제가 되는 이유

엔비디아 H100, B200 같은 플래그십 칩은 한 장에 수만 달러다. 대형 AI 모델 하나 학습시키려면 수천 개의 GPU가 필요하고, 비용은 순식간에 천문학적으로 불어난다. 오픈AI가 GPT-4를 학습시키는 데 1억 달러가 넘었다는 추산이 있는데, 그 상당 부분이 GPU 비용이다.

비용만이 문제가 아니다. 공급망 리스크도 현실이었다. 수요가 폭발하면서 납기 지연이 반복됐고, AI 인프라 확장 일정이 칩 공급 일정에 발목 잡히는 상황이 생겼다. 미중 반도체 수출 규제까지 겹치면서 지정학 변수도 더해졌다.

결정적인 건 따로 있다. 엔비디아는 이미 모든 고객사의 경쟁자가 됐다. AI 서비스, 클라우드 플랫폼, 소프트웨어 영역으로 손을 뻗는 중이다. 핵심 인프라를 경쟁사에 맡기는 게 장기적으로 괜찮을 리 없다.

누가 어떤 칩을 만들고 있나

자체 칩 개발 대열은 이미 꽤 길다.

• 구글 TPU: 가장 오래된 사례. 7세대 트리톤까지 진화했고, 구글 클라우드를 통해 외부에도 제공된다.
• 애플 Neural Engine: M 시리즈 칩에 내장된 온디바이스 AI 가속 유닛. 아이폰·맥북의 AI 기능을 GPU 없이 처리한다.
• 아마존 Trainium·Inferentia: AWS에서 모델 학습(Trainium)과 추론(Inferentia)에 각각 최적화된 칩을 운영 중이다.
• 메타 MTIA: 추천 알고리즘 같은 대규모 추론 작업에 특화한 자체 칩이다.
• 오픈AI Jalapeño: 브로드컴과 협력해 개발 중인 추론 전용 칩. 학습이 아닌 서비스 단계 비용을 낮추는 게 목표다.
• 스페이스X: 스타링크 위성 네트워크 운용에 필요한 온보드 AI 처리를 위해 자체 칩을 개발 중이다.

자체 칩 개발, 아무나 할 수 있는 건 아니다

쉬운 길이 아니다. 설계만 해도 수백 명의 반도체 엔지니어가 수년을 매달려야 한다. 설계를 끝냈다고 끝이 아니다. TSMC나 삼성 같은 파운드리에서 양산이 돼야 하고, 첫 테이프아웃(시제품 생산)에서 실패하면 비용과 시간을 고스란히 날린다.

소프트웨어 생태계도 만만찮은 벽이다. 엔비디아 CUDA는 10년 넘게 쌓인 개발자 생태계, 라이브러리, 프레임워크가 촘촘히 얽혀 있다. 새 칩을 내놔도 기존 AI 코드가 그 위에서 돌아가려면 컴파일러와 드라이버를 처음부터 새로 쌓아야 한다. 이건 꽤 지독한 작업이다.

결국 자체 칩 개발은 연 매출 수십억 달러 이상인 빅테크 전용 게임이다. 스타트업이나 중견 기업이 따라 하기 어려운 이유가 여기 있다.

엔비디아는 위기인가

단기적으로는 아니다. 빅테크 자체 칩이 완성되더라도, 수천 개의 기업과 연구소는 엔비디아 GPU를 쓴다. 전 세계 AI 스타트업 생태계가 CUDA 기반으로 돌아가고 있고, 이걸 하루아침에 대체하기는 어렵다.

장기 구조는 바뀔 여지가 있다. 구글, 메타, 아마존, 마이크로소프트는 엔비디아 GPU 최대 소비자군이다. 이들이 자체 칩 비중을 50%만 높여도 엔비디아 매출 구조에 의미 있는 변화가 생긴다. 이건 좀 두고 봐야 하는 얘기다.

엔비디아도 손 놓고 있는 게 아니다. CUDA 생태계 강화, 소프트웨어 플랫폼 확대, 로보틱스·자율주행 등 새 시장으로 매출 다각화를 서두르고 있다.

그래서 뭐가 달라지나

AI 칩 다양화는 결국 AI 서비스 비용 하락으로 이어질 공산이 크다. 추론(inference) 비용이 내려가면 ChatGPT류 서비스 요금이 낮아지거나, 같은 요금으로 더 강력한 모델을 쓰게 된다. 소비자 입장에서는 나쁠 게 없는 흐름이다.

개발자 입장에서는 생태계가 복잡해진다. CUDA 하나만 알면 됐던 시대에서, TPU·Trainium·MTIA 플랫폼별 최적화를 고민해야 하는 시대로 넘어가는 거다. PyTorch, JAX 같은 프레임워크들이 다양한 하드웨어 백엔드를 지원하도록 진화하고 있는 게 그 신호다.

국내 반도체 기업들에게도 기회가 열린다. 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM(고대역폭 메모리) 공급망에서 핵심 역할을 하고 있고, 파운드리 수요도 덩달아 늘어난다. 자체 칩 설계를 돕는 IP·EDA·패키징 업체들의 수혜도 기대된다.

출처: TechCrunch

20년이 걸렸다. 구글 파이낸스 웹사이트가 생긴 게 2006년인데, 안드로이드 전용 독립 앱이 나온 건 이제야다. 그사이에 야후 파이낸스, 블룸버그, 인베스팅닷컴이 모바일 시장을 통째로 먹었다. 뒤늦게 출발한 구글이 뭘 들고 나왔는지 정리해봤다.

왜 지금인가

웹 버전 구글 파이낸스는 야후 파이낸스의 대항마로 2006년에 등장했다. 스마트폰이 세상을 바꾼 이후에도 구글은 모바일 앱 없이 웹만 붙잡고 있었다. 그 틈에 경쟁 서비스들이 모바일에서 자리를 굳혔고, 구글 파이낸스는 존재감이 점점 흐려졌다.

이번 앱 출시의 핵심은 제미나이다. AI가 금융 뉴스를 요약하고 종목 관련 이벤트를 정리하는 기능을 앱 전면에 배치했다. 단순 주가 조회 앱이 아니라 AI 기반 투자 정보 허브로 밀겠다는 의도가 보인다. Ars Technica 보도를 보면 제미나이 연동이 꽤 깊게 들어가 있다.

앱에 뭐가 들어있나

• 포트폴리오 추적: 보유 종목을 입력하면 실시간 손익을 계산해준다. 달러 기준이라 환율 변환이 필요한 국내 투자자에게는 살짝 불편한 지점이다.
• 뉴스 피드 + AI 요약: 관심 종목 관련 뉴스를 모아주고, AI가 핵심 내용을 요약해준다. 영어 기사 비중이 높아서 영어 독해가 부담스럽다면 체감 가치가 반 토막 날 수도 있다.
• 비교 차트: 여러 종목을 한 화면에 겹쳐 보는 차트가 꽤 깔끔하다. 경쟁 앱들보다 UI가 직관적이라는 평가가 이미 나오고 있다.
• 시장 현황 대시보드: S&P 500, 나스닥, 다우존스, 비트코인 등 주요 지수를 한 화면에 정리해준다. 미국 중심이지만 일부 글로벌 지수도 들어가 있다.

야후 파이낸스, 블룸버그, 인베스팅닷컴과 비교

각 앱이 어디서 강하고 어디서 약한지 간단히 뜯어보면 이렇다.

• 야후 파이낸스: 데이터가 두껍다. 재무제표, 옵션 체인, 애널리스트 전망까지 꽤 세밀하게 들어간다. 대신 광고가 많고 앱이 무겁다.
• 블룸버그: 데이터 깊이는 최고 수준이다. 그런데 완전한 기능을 쓰려면 유료 구독이 필수라, 개인 투자자 입장에서는 솔직히 좀 과한 선택이다.
• 인베스팅닷컴: 국내 투자자들이 꽤 많이 쓰는 앱. 경제 캘린더, 실시간 데이터, 커뮤니티 기능이 있다. 광고 많고 핵심 기능은 유료다.
• 구글 파이낸스: 무료. 구글 계정 연동이 자연스럽다. AI 뉴스 요약이 빠른 정보 소화를 도와주지만, 재무 분석 데이터 깊이는 야후 파이낸스에 못 미친다.

결국 가볍게 포트폴리오 체크하고 뉴스를 빠르게 훑는 용도라면 구글 파이낸스, 재무제표와 심층 분석이 필요하다면 야후 파이낸스가 낫다. 이 둘을 동시에 잡아주는 앱은 아직 없다.

AI 기능, 실제로 쓸 만할까

이 앱에서 가장 눈에 띄는 건 AI 통합이다. 제미나이로 뉴스 기사를 자동 요약하고, 종목 관련 주요 이벤트를 정리해주는 기능이 들어갔다.

뉴스 소화 속도를 확실히 높여준다는 건 부정하기 어렵다. 시장을 뒤흔드는 뉴스가 쏟아지는 날, 기사를 하나하나 읽는 대신 AI 요약으로 핵심만 훑을 수 있다. 이건 진짜 편하다.

다만 여기서 선을 그어야 한다. AI 요약은 어디까지나 “빠른 스크리닝 도구”다. 요약 과정에서 맥락이 빠지고, AI가 강조한 정보가 정말 중요한 건지 판단하는 건 결국 사람 몫이다. 투자 결정의 근거로 삼기엔 위험하다. 이건 앱 문제가 아니라 AI 요약 자체의 구조적 한계다.

포트폴리오 기능, 이렇게 쓰면 낫다

기능이 단순해 보여도 세팅을 잘 해두면 쓸모가 달라진다.

• 포트폴리오 분리: 미국주식, 관심 종목, ETF로 나눠 관리하면 정신이 훨씬 편하다.
• 가격 알림 설정: 목표 가격에 알림을 걸어두면 앱을 수시로 들여다볼 필요가 없다.
• 웹·앱 동기화: 구글 계정으로 로그인하면 웹 버전과 자동으로 싱크된다. PC에서 추가한 종목이 앱에 바로 뜬다.
• 뉴스 탭 필터링: 관심 종목 관련 뉴스만 모아볼 수 있어 노이즈를 꽤 걸러낼 수 있다.

국내 투자자 입장에서 솔직히

지금 버전은 미국 투자자 중심으로 설계돼 있다. 코스피·코스닥 종목도 일부 지원되긴 하지만, 실시간 데이터가 아니거나 정보가 빠져 있는 경우가 있다. 국내 주식을 주로 한다면 증권사 MTS를 메인으로 쓰고, 미국 시장 모니터링 용도로 구글 파이낸스를 보조로 두는 게 현실적인 조합이다.

반면 미국 주식에 집중하는 사람이라면 만족도가 높을 것이다. S&P 500 구성 종목과 나스닥 테크주 정보가 두텁고, AI 뉴스 요약도 영어 원문 기사를 주로 다루기 때문이다.

이 앱이 맞는 사람, 안 맞는 사람

잘 맞는 경우:

• 미국 주식(빅테크, ETF) 위주로 투자하는 사람
• 구글 계정을 이미 적극적으로 쓰고 있는 사람
• 빠른 뉴스 소화와 가벼운 포트폴리오 확인이 주목적인 사람
• 야후 파이낸스 앱의 광고와 복잡함에 지친 사람

한계가 뚜렷한 경우:

• 국내 주식과 미국 주식을 함께 관리해야 하는 사람
• 재무제표, PER, EPS 같은 심층 데이터를 앱에서 바로 꺼내야 하는 사람
• 옵션 거래 등 고급 투자 도구가 필요한 사람

무료이고 구글 생태계와 자연스럽게 연동된다는 점에서, 미국 시장을 보는 보조 앱으로는 충분히 가치 있다. iOS 버전이 나오면 사용자가 더 늘 테고, 제미나이 기능도 계속 업데이트될 가능성이 높다. 지금 당장 메인 앱으로 쓰기엔 완성도가 조금 모자라지만, 방향성은 나쁘지 않다.

출처: Ars Technica