알렉스 카프 인터뷰 — AI 인재론과 전장 기술의 비즈니스 번역 (Boss 포럼)

제공된 영상 스크립트 전체 내용을 발생 순서대로 빠짐없이 상세히 정리.

[[한글더빙] "고스펙 멍청이는 필요 없다" 팔란티어 CEO가 작심하고 털어놓은 AI 시대 인재론 (알렉스 카프)]

인물: 알렉스 카프(팔란티어 CEO) · 채널: Science Adam · 2026-01-28

진행자는 래리 핑크(블랙록 CEO)로 추정되는 대담자. 카프의 발언이 더빙 narration으로 옮겨지며, 일부 구간은 두 사람의 문답으로 진행.

1. 하이라이트

• 영상 첫머리는 본편 후반의 핵심 장면을 미리 보여주는 하이라이트
  • "당신이라면 그 소중한 자산 즉 우리 정보원들 머리 위로 드론을 띄우시겠습니까?": 카프가 던지는 전장 딜레마의 핵심 질문
  • 우크라이나 전장 예시: 적진 장군들 중 한 명이 사실은 우리가 보낸 스파이일 수 있는데, 그 사실을 아는 사람은 전군을 통틀어 고작 두 명뿐일 수도 있음
  • "앞으로 이런 슈퍼 기술의 가치는 지금과는 비교도 안 될만큼 폭등할 것"
  • 많은 사람이 "그 숨겨진 인재들을 어떻게 찾냐"고 물음: 영상의 인재론 복선
• 진행자가 이 보스(Boss) 포럼에 알렉스 카프를 소개하게 되어 기쁘다고 인사

2. 자본의 황제가 기술 앞에 고개 숙이다

사적인 도입 - 성과 비교

• 본격 대담 전, 진행자와 카프 사이의 사적인 이야기로 문을 엶
• 진행자(블랙록 CEO)의 고백
  • 블랙록에서의 성과에 큰 자부심을 갖고 있으나, CEO 재직 동안 기록한 연평균 총 수익률은 21%에 불과
  • 반면 카프의 팔란티어는 상장 이래 연평균 수익률이 무려 73%: 진행자가 카프에게 축하
  • 진행자가 "블랙록을 상장한 지 26년 됐다"고 부연

기술적 대전환의 시대 인식

• 진행자의 시대 진단
  • 우리는 지금 심오한 기술적 대전환의 한복판에 있음
  • 모두가 묻고 있음: AI가 당장 내게 뭘 해 줄 수 있는가? 이 기술을 내 현실에 어떻게 이식해야 하는가?
  • 질문의 확장: 성장을 위해선 무엇을, 노동자들을 위해선 무엇을, 국가 안보를 위해선 무엇을 할 수 있는가
  • AI가 산업을 현대화하고 새 기회를 창출하며 국가적 영향력을 키워주리라는 믿음
  • 이 변화는 과거에 일해 온 방식, 일하는 물리적 공간, 일하는 근본 메커니즘까지 송두리째 뒤바꿀 것
• 핵심 질문 제기: 각국 정부는 이 실질적 대변혁을 감당할 준비가 되어 있는가?
  • AI 적용 시 반드시 지켜져야 할 원칙: AI는 인간과 제도에 더 강력한 권한을 부여하는 도구여야 함
  • 그것만이 외부 충격에도 무너지지 않는 더 견고한 글로벌 경제를 구축하는 유일한 길

카프 소개

• 진행자: 기술, 국가 안보, 실물 경제 세 축이 충돌하는 교차점에 선 리더는 극히 드물
  • "저는 그런 리더가 아니지만, 알렉스 카프는 바로 그 교차로 한가운데 선 유일한 인물"
  • 팔란티어 공동 창업자이자 CEO로서 국방, 정부, 민간 기업과 누구보다 긴밀히 협력
  • 가장 치명적이고 결정적인 영역에서 AI가 실제로 어떻게 작동해야 하는지를 증명
• 진행자: 지난 1년간 카프와 나눈 대화가 거대한 깨달음을 주었고 시야를 완전히 넓혀줬다고 고백

첫 질문 - 국방·안보 의사결정

• 진행자의 첫 질문
  • 역사적으로 주권 국가는 언제나 첨단 기술을 가장 먼저 받아들인 최초의 얼리어답터
  • "현재 AI는 국방과 안보의 가장 핵심적인 의사결정 과정을 구체적으로 어떻게 지원하고 있는가?"
• 카프의 답변 시작: 거창한 소개에 대한 농담
  • "그토록 거창한 소개를 듣고 나니, 이제 제가 뭘 해도 기대를 충족 못하는 내리막길 같다"

3. 단절된 세계 - 산업과 군사의 역사

산업 발전과 군사 기술의 공동 역사

• 카프: 시대적 배경 하나를 반드시 기억해야 함
  • 미국이든 유럽이든 역사적으로 산업 발전과 군사 기술은 언제나 떼려야 뗄 수 없는 공동의 역사였음
  • 과거에는 군대를 위해 제품을 개발하면 그 제품이 결국 민간으로 확장되어 이중 용도(dual-use)로 진화
  • 군사 기술이 민간의 삶까지 바꾸는 거대 흐름이 국가 전체의 생활 수준을 획기적으로 높임
• 하지만 그 후 여러 이유로 적어도 지금까지 기술은 그런 방식으로 만들어지지 않음
  • 최근에야 팔란티어나 몇몇 방위 스타트업들이 다시 등장

가장 가혹한 환경에서 작동하는 기술

• 그 시절 만들고자 했던 것은 명확함
  • 가장 가혹하고 처절한 환경 속에서도 반드시 살아남아 작동해야만 하는 무언가
  • 적들보다 단순히 조금 더 좋은 수준이 아니라 압도적으로 더 뛰어나야 했음
  • 전장에서 약간의 우위를 점하는 걸 넘어, 우리의 싸우는 방식과 결합되는 순간 상대를 완전히 제압할 결정적 힘 제공

전쟁 기계가 너무 탁월했던 독일의 역설

• 카프의 역사 인용
  • 제국주의 독일을 다룬 독일 마르크스주의 역사학자 아르투어 로젠베르크(Arthur Rosenberg) 인용
  • "당시 독일의 문제는 그들의 전쟁 기계가 지나치게 탁월했다는 점에 있었다"
  • 그들은 누가 옳은가에 대한 판결을 오직 전장에 맡기겠다고 단정해 버림
  • 그게 미국이라는 맥락에서도 똑같은 망령으로 재현되고 있고, 수많은 괴리와 심각한 문제를 불러일으킴

미국·중국 vs 유럽의 단절

• 카프: 최근 미국의 혁신과 지금 유럽에서 벌어지는 일 사이에 심각하고 명백한 단절이 존재
  • 미국과 중국은 이 기술 패권 전쟁에서 매우 성공적인 모델을 만들어 냄
  • 카프 본인은 성인 인생 대부분을 유럽에서 보냈고 누구보다 친유럽적 성향이 있음
  • 하지만 정직하게 평가하면 유럽의 결과는 결코 좋지 않았음
• 극한 악조건 속에서도 작동하는 걸 만들어야 했음
  • 말 그대로 거칠고 지저분하고 도덕적으로 불투명한 회색 지대 같은 곳

4. 거친 전쟁터 - 전장의 진짜 조건

도덕성 기준의 재조정

• 카프: 서구 세계가 싸우는 방식에 맞춰 도덕성 기준을 어떻게 재조정할 것인가
  • 이는 전쟁 승패를 가르는 정말 거대한 벡터
  • 소프트웨어 맥락에서 이 기술이 작동해야 하는 조건은 까다로움: 네트워크에 직접 연결조차 안 돼 있기도 함
  • 각 국가마다 아주 고도로 전문화된 그들만의 전투 교본이 존재

군용 기술의 민간 확장

• 우리가 발견한 긍정적 이면: 군대를 위해 만든 것이 실제 현장 배치를 넘어 결국 평범한 시민들에게도 명백한 가치를 주는 무언가로 탄생

AI라는 진짜 물건의 등장

• 이제 우리 손에 AI라는 진짜 물건이 옴
  • 아주 최근까지도 모든 적들은 미국이 소프트웨어 방위 작업에 쏟는 막대한 투자를 미국인이 마케팅하며 버리는 미친 짓이라고 착각
  • "얼른 부자가 돼서 대박 터트리고 창업자는 바하마 해변에 누워 뒹굴고 주주들은 돈 벌어 입이 귀에 걸리는" 정도의 쇼라고 생각
  • 하지만 그들의 이런 착각은 이제 완전히 깨짐
• 진행자(래리) 질문의 핵심으로 복귀
  • 주권 국가를 위해 이 기술을 구축해 온 과정은 동시에 그 국가들이 이 기술을 어떻게 받아들이고 활용할지 배워나가는 치열한 학습 과정

탱크 비유 - 기술보다 배치가 문제

• 탱크를 예로 듦
  • 영국이 만들고 프랑스, 그다음 독일이 탱크 기술을 최적화해 온 역사
  • 거대한 쇠덩어리를 전장에 어떻게 배치할지는 누구에게나 빤히 보임
  • 하지만 전장의 모든 파트를 눈으로 직접 볼 수 없는 상황에서, 흩어진 조각들을 완벽히 조직해내는 것이 유일한 핵심 가치인 시스템은 다름
  • 확인해야 할 것: 작동하는가, 얼마나 제대로 작동하는가, 기존보다 얼마나 압도적으로 나은가, 과거엔 결코 할 수 없던 불가능한 요소를 해낼 수 있는가

숨겨진 소스 - 기반 기술의 거대한 구멍

• 소프트웨어 AI의 숨겨진 중대한 소스
  • 사람들은 가치가 현재 위치에서 목표 좌표로 이동하는 과정에서 나온다고 봄
  • 하지만 대부분의 주권 국가들의 기반 기술 밑바닥에는 아주 심각하고 거대한 구멍이 숭숭 뚫려 있음
• 카프의 난독증 고백
  • "저는 심한 난독증이 있는데, 이 상황 자체가 아주 난독증적으로 보인다"
  • PPT 슬라이드 속 환상에서는 분명히 존재하던 조직의 거대한 덩어리들이, 막상 전장에 나가 보면 아예 존재조차 하지 않음

30년 묵은 레거시 시스템

• 서방 세계에 속해 있다면 알아야 할 것
  • 서구권 방위 시스템은 다 30년 묵은 레거시 덩어리들이라 최신 AI와 도무지 섞일 수가 없음
  • 전쟁이 터지고 딱 하루만 지나면 보유 기술이 전장에서 먹통 되는 현실을 뼈저리게 알게 됨

우크라이나의 역설적 장점

• 우크라이나의 결정적 장점
  • 본질적으로 아무것도 없는 상태에서 시작했기에 최신 기술을 곧장 도입할 수 있었음
  • "우리 시스템이 안 돌아가네" 하며 잔혹한 실패를 재발견하는 멍청한 짓을 할 필요가 없었음 - 애초에 믿을 시스템이 없었으니까

미국의 실전 경험

• 미국의 거대한 장점
  • 결과가 좋았든 나빴든 (카프는 대부분 나쁜 쪽으로 흘렀다고 봄) 수많은 전장에서 실전 경험을 축적
  • "전 항상 군사 개입에 반대해 왔다. 전 네오콘(neocon)이 아니다"
  • 현장에서 무엇이 먹히고 무엇이 안 먹히는지 똑똑히 볼 수 있었음

주권 국가의 첫 번째 문제 - 식별의 눈

• 전 세계 주권 국가가 가장 애먹는 첫 번째 문제
  • 어떤 기술이 객관적으로 더 뛰어난지 식별해낼 눈을 가졌는가? 제대로 평가할 수 있는가?
• 진행자: 올바른 질문을 던지려면 애초에 어디로 가고 싶은지부터 알아야 하지 않나
  • 카프: 어디로 가고 싶은지 알기 위해서라도 지금 어디에 있는지부터 알아야만 함

팔란티어의 결정적 역할 - 작동 안 하는 절반을 보완

• 카프: 팔란티어가 전장에서 수행한 가장 결정적 역할 중 하나
  • 그런 시스템의 절반이 막상 전장에선 작동하지 않는다는 사실을 대신 보완해 주는 것
  • 국가 주도로 만든 시스템은 모든 조건이 통제된 실험실이나 보고 PPT에서만 완벽히 작동
• 진행자: 그게 기계 자체의 결함 때문인가, 아니면 사람 문제인가
  • 카프: "누구 탓이라기보단 전장이란 곳 조건 자체가 너무나 가혹하고 험악하기 때문"

드론 운용의 복잡성 - 단계별 분해

• 우크라이나 드론 예시: "드론을 A에서 B로 보내는 게 뭐가 어렵겠어"라는 책상물림식 착각 반박
  • 지휘관이 드론을 정확히 어디에 띄워야 할지부터 알아야 함
  • 대상이 가진 모든 데이터를 실시간으로 동기화해야 함
  • 그 과정에서 적에게 우리 데이터가 넘어가지 않도록 완벽히 보안 유지
  • 데이터에 손댄 사람이 누구인지 모든 사람의 신호를 파악
  • 격추된 드론의 온보드 컴퓨터·전술 태블릿·컨트롤러를 적군이 발견하더라도 이륙 위치나 암호를 결코 볼 수 없도록 철저히 난독화
  • 그다음 지휘관의 전략과 윤리 강령이 개입: 어디를 타격하고 어디는 절대 건드리면 안 되는지 결정

스파이 딜레마 - 영상의 핵심 장면

• 카프의 핵심 딜레마 질문
  • "당신이라면 그 소중한 자산 즉 우리 정보원들 머리 위로 드론을 띄우시겠습니까?"
  • 우크라이나 전장에서 적진 장군 한 명이 사실 우리가 보낸 스파이인데, 그 사실을 아는 사람은 전군에서 고작 두 명뿐일 수도 있음
  • 동네방네 떠들고 다닐 수 없음: "저 사람은 우리 스파이니까 쏘지 마라"고 말할 수 없음
  • 해법: 병사들 눈에는 적을 확실히 제거하는 듯 보이게 하면서, 정작 그 스파이만큼은 자연스럽게 마치 실수로 일격을 놓친 것처럼 보이게 만들어야 함: 일부러 안 쏜 게 들통나지 않도록

러시아의 재밍과 진화하는 전쟁

• 러시아에 대한 평가
  • 사람들이 러시아를 과소평가하는데, 그들은 적어도 수학 분야에서만큼은 논쟁의 여지 없이 세계 최고
  • 전쟁 초반에 없던 기술조차 결국 어떻게든 급조해내는 무서운 능력 보유
  • 즉각적으로 우리의 전자 장비를 재밍하기 시작
• 이제 차원이 다른 문제에 직면
  • 단순히 물건을 A에서 B로 옮기는 문제가 아니라, 연결이 완전히 끊긴 꽉 막힌 재밍의 늪을 뚫고 지나가면서 동시에 필요한 데이터를 실시간 수집해야 하는 문제
  • 모든 문제가 매 순간 살아 움직이는 역동적 도전
  • 이 중 어떤 것도 우크라이나 전쟁 이전에는 결코 예견되지 않았음: 전문가들이 쓴 시나리오엔 없던 내용

모든 의견을 환영하는 팔란티어

• 전 세계의 각 전투 지역은 저마다 싸우는 방식이 다름
  • 여기 청중 중 어떤 분은 이 일을 열렬히 사랑하고 어떤 분은 극도로 싫어할 수도 있음
  • "우리 팔란티어는 그 모든 의견을 환영한다": 기업 내부에서도 마찬가지
  • 과업을 사랑하는 직원도 있지만 윤리적 딜레마에 빠지거나 불행해하는 직원도 분명 존재
• 진행자: 그게 바로 진정한 대화의 정신, 리더와의 대화 정신

각국의 상이한 전쟁 방식

• 카프: 나라마다 다른 전쟁 방식 사례
  • 우크라이나: 소규모 팀, 용감하고 젊고 테크니컬한 병사들 (개발자·엔지니어 출신 병력 다수). 기술 이해도가 높아 팔란티어 제품을 기반으로 우리가 미처 생각 못 한 독자적 방식 구축
  • 이스라엘: (소문에 따르면) 정보력을 활용. 보통 전쟁은 군대 대 군대지만 이번엔 달랐음 - 정보 대 정보의 대결. 이란의 경우도 신문 기사로 파악한 바 그러함
  • 미국: 그 어느 나라도 범접할 수 없는 거대한 군사력 보유. 하지만 거대한 하드웨어들이 다 따로 노는 게 문제 - 유기적으로 연결되어야 함, 즉 통합이 절실
  • 이 모든 사례가 전부 제각각

전장 엔터프라이즈 소프트웨어의 두 역할

• 결국 전장에서 엔터프라이즈 소프트웨어가 해야 할 역할 두 가지
  • 첫째, 기반이 되는 모든 시스템이 실제로 제대로 돌아가게 만드는 것
  • 둘째, 그 성능을 전 세계 누구도 따라올 수 없는 압도적 수준으로 끌어올리는 것

5. 기술의 번역 - 전장에서 비즈니스로

방위 기술의 민간 이식 질문

• 진행자: 인터넷이나 GPS처럼 국방 분야에서 탄생하는 기술이 많은데, 이런 첨단 방위 기술이 기업·비즈니스·사회 전반으로 어떻게 이식될 수 있는가

전장은 모든 게 발가벗겨진 환경

• 카프: 전장은 그야말로 모든 게 발가벗겨진 날것 그대로의 환경
  • 기업들이 사무실에 앉아 "이게 작동할 거야"라고 추측하는 일과는 완전히 별개
  • 거기선 오직 실제로 작동하는 것, 거짓 없는 현장의 진실만을 마주함
  • 거시적으로 이 원리는 비즈니스에도 거의 일대일로 적용

기업은 서로 똑같아지려는 습성

• 기업들은 시간이 흐를수록 결국 다른 회사들과 똑같아지는 기이한 습성이 있음
  • A사·B사·C사가 같은 시장에 있을 때, 사용하는 기술 인프라스트럭처가 오히려 그 회사들을 서로 똑같은 모습으로 만들려고 애씀
  • 심지어 조직도까지 판박이처럼 똑같아짐
  • 하지만 결정적으로 데이터 인프라는 같지 않음

진정한 가치 = 남이 흉내 못 내는 것

• 가혹한 전장에서든 인생에서든 배우는 교훈
  • 남들과 똑같아지는 것은 별 가치가 없음
  • 진정한 가치는 그 기업이 전 세계 어떤 회사도 흉내낼 수 없는 오직 자신들만의 뭔가를 해낼 때
  • 그것이 모든 군대와 정보 기관이 지향하는 목표: 저마다 확실한 전문화 전략 보유

비즈니스로의 논리 이전

• 비즈니스(상업 영역)로 가져온 핵심
  • 보험 회사라면 핵심인 언더라이팅(계약 심사) 방식을 어떻게 창조하고, 어떻게 남들이 흉내낼 수 없는 고유 자산으로 승화할 것인가
  • 누구나 아는 범용 지식을 오직 당신만이 소유한 독보적 자산으로 전환: 타의 추종을 불허하는 압도적 효율성으로
  • 전장의 가장 시급한 과제: 데이터를 수집·가공해 정보 관점에서 즉각 실행 가능한 프레임워크로 만드는 것

비즈니스의 본질 = 정보

• 비즈니스의 본질
  • 보험 심사, 은행 업무, 병원 수속 데이터: 이 모든 게 결국은 정보
  • 핵심: 이 정보를 분류·정제해 경쟁자와 차원이 다른 우위를 점하는 것
  • 그 우위는 누군가 와서 마치 내장 적출하듯 손쉽게 끄집어낼 수 있는 꼴이 되어선 안 됨
• 우리 제품으로 전장에서 수행하는 일은 (온톨로지, 그리고 파운드리를 통해 구현하는 작업과) 본질적으로 같음

실제 고객 사례 - 의료·보험·금융

• 카프가 제시한 구체적 고객 사례
  • 요양원·보험 데이터를 싹 다 팔란티어로 돌리고 있음
  • 스위스리(Swiss Re)조차 리스크 분석에 우리 파운드리(Foundry)를 사용
  • 영국 NHS에서는 6,700만 명의 국민 데이터를 우리가 관리
  • 클리블랜드 클리닉(Cleveland Clinic) 역시 우리와 가상 지휘 본부를 구축해 병상 배정과 스케줄링을 최적화: 환자 대기 시간이 획기적으로 줄어든 건 덤

병원의 동맥경화 같은 환자 흐름

• 병원들의 공통 문제
  • 하나같이 환자 수용 문제를 안고 있음, 예외가 없음
  • 의사와 간호사는 늘 부족하고 수익성은 극도로 낮은 환경에서 분투
  • 병원마다 사정이 제각각: 전문 분야와 다루기 힘든 환자군에 따라 환자 처리 방식이 천차만별
  • 핵심: 이 동맥경화 같은 유입 흐름을 기업 시스템에 완벽히 통합해 혈관을 뚫어야 함
  • 처리 속도가 이전보다 10배, 아니 15배 빨라짐 - 효율을 넘어 생명의 속도로, 아주 많은 생명을

온톨로지와 시민 자유

• 흥미로운 점
  • 거대 언어 모델을 온톨로지(ontology)라는 틀 안에서 작동시키기 때문에 확실한 구조를 갖게 됨
  • 사람들은 반대로 믿고 싶어 하겠지만, 이 시스템은 오히려 시민의 자유를 강화: AI가 권력의 작동 방식을 투명하게 보여주기 때문
  • 과거엔 관료 속내를 알 길이 없었으나, 이제 시스템에게 질문 가능
  • "이 환자는 돈이 없어서 입구에서 차단했나요? 아니면 인종 때문에?": 시스템에 확실한 구조가 없다면 이런 편향을 들여다보는 것 자체가 불가능
• 바로 이 지점에 시민의 자유가 비약적으로 향상되는 측면이 있음
  • 사람들은 팔란티어가 이런 가치엔 눈곱만큼도 신경 안 쓴다고 믿고 싶겠지만 진실은 정반대 - 우리는 진심으로 신경 씀
  • 투명하게 보여주는 것 자체가 진짜 신경 쓴다는 증거
  • 현미경 들이대듯 세밀하게 보여줄 수 있음: 왜 수용됐는지, 왜 승인됐고 왜 거부됐는지

비용 절감과 노동자의 격상

• 진행자: 비용 또한 절감되겠다
  • 카프: 재무 관점에서 짧고 굵게 보면
  • 과거에는 이렇게 투명하게 해내려면 회사를 비공개로 돌려야만 했음: 비용 구조를 뜯어고치고 어딘가에 다시 매각할 수 있도록
  • 이제는 공개된 상태에서도 비용 구조를 고칠 수 있고, 무엇보다 노동자들을 더 중요한 존재로 만들 수 있음
  • 여기서 말하는 건 진짜 일하는 사람들: 중간에 낀 군더더기 같은 존재들 말고
  • 결과적으로 병원은 (환자를) 훨씬 빨리 처리하고, 현장 간호사·의사도 더 행복해짐
• 진행자: 그래서 기업이 빠르게 적응하려면 비상장 전환 후 구조조정이 최선이라는 제안인가
  • 카프: "아니다. 이제는 더 이상 그럴 필요가 없다는 것이다" - 굳이 복잡하고 위험한 과정을 거칠 필요 없음

6. AI 도입의 장벽과 훈련

AI 도입의 근본 장애물

• 진행자: AI를 현장에 도입하는 데 근본적 장애물은 무엇인가 - 단순히 낡은 레거시 시스템이나 관성 문제인가, 어떻게 인류에게 유익한 AI 도입을 가속할 수 있나
• 카프: 우리의 도입 속도는 이미 내부 처리 역량을 넘어설 정도로 가속화

기성 LLM은 작동하지 않는다

• 시중에 널린 기성 LLM 모델을 사다가 비즈니스에 적용하려 하면 작동하지 않음
  • 그런 건 어디서나 구할 수 있는 범용제일 뿐이고 충분히 정밀하지도 않음
  • 보험 심사 같은 건 꿈도 못 꿈: 엄격한 규제가 따르는 전문 업무는 처리 불가
• AI 도입 과정에서 드러난 가장 큰 문제
  • 사람들이 애초에 성공할 수 없는 방식만 고집: 외부에서 범용 LLM 하나를 빌려다 자기 기술 스택 위에 툭 얹어놓고 "왜 안 돌아가지?" 고개 갸웃거리는 꼴

온톨로지를 손수 흉내내려는 기업들

• 앞으로 미국 중심으로 목격할 현상
  • 기업들이 팔란티어가 온톨로지로 구현한 시스템을 일일이 손수 흉내내려 애쓰는 모습
  • 기업이 이해하는 언어와 맥락에 맞춰 LLM을 정교하게 지휘·통제할 소프트웨어 레이어가 구축되어야만 비로소 실질적 가치 창출

AI 버블 논쟁

• 카프: AI가 버블인가에 대한 논쟁
  • "버블의 정의가 뭡니까? 우린 지금 버블이 아니라 단지 일시적인 시차(time lag)를 겪고 있을 뿐"
  • 시중에 수많은 AI가 쏟아졌고 그중 분명 실제로 작동하는 것들이 있음
  • 전 세계 거의 모든 사람이 "AI가 전장에서 작동할 리 없다"고 단정했으나 지금 제대로 작동함

팔란티어에 영업 인력이 거의 없는 이유

• 카프: "놀라지 마라, 우린 영업 인력이 거의 없다"
  • 영업 부서에 갈 때마다 조직이 점점 더 쪼그라드는 것 같음
  • 단위 경제(수익성)나 챙기려고 인건비를 아끼는 게 아님
  • 진짜 이유: 지금 AI 시장이 신뢰가 바닥난 상태이기 때문: 사람들은 이미 온갖 AI 솔루션을 시도했지만 대다수가 실전 업무에서 무용지물이라 불신이 팽배
  • 반대로 진짜 작동하는 물건을 내놨다면 굳이 영업이 왜 필요한가 - 그냥 냅둬도 제품이 알아서 팔림
• 오히려 "제발 우리한테 말 좀 걸지 마"라고 배를 튕겨야 할 정도

정부 사업의 수출 난관 - 훈련된 인재 부족

• 상업 분야도 그렇지만 특히 정부 사업은 해외 수출조차 버거움
  • 결국 고객사 직원을 팔란티어 시스템을 다룰 수 있게 훈련시켜야 함
• 진행자: 설령 누군가 팔란티어 소프트웨어를 받아들여도 결국 훈련 과정에서 당신들의 제한된 대역폭이 물리적 한계가 될 것
• 카프: 정부·군사 분야는 어느 나라든 엄격한 비밀 취급 인가 제도가 있음
  • 유명한 프로젝트 메이븐(Project Maven) 같은 시스템을 해당 국가 군사 아키텍처 내부에 구축하려면 아무나 보낼 수 없음
  • 최고 등급 보안 인가 + 고도의 엔지니어링 실력을 동시에 갖춘 희귀한 인재가 꼭 필요
• 불행한 현실
  • 대부분의 뛰어난 기술 인재들은 그런 답답한 최고 보안 등급을 애초에 따려고 하지 않음
  • 법적으로 자격이 됐더라도 약물 검사나 사생활이 FBI에 다 털림
  • 기밀 업무에 투입되면 사실상 감옥에서 일하는 셈: 이런 조건을 갖춘 사람은 매우 적어 희귀 자원이나 다름없음
  • 어렵게 채용해도 또 훈련시켜야 하고 상당한 시간 소요
  • 무엇보다 중요한 것: 이 임무를 진심으로 믿고 중요한 가치라고 확신하는 인물이어야 함: 모든 사람이 그런 부류에 들어맞지 않음

훈련 규모와 두 시나리오

• 진행자: 이 시스템을 제대로 운영하려면 얼마나 많은 이들이 훈련받아야 하나 - CEO부터 그 아래 조직까지 전사적으로 다 배워야 하나
• 카프: 보험 인수 심사를 예로 들면 최상의 시나리오와 최악의 시나리오가 있음
  • 최상의 시나리오: CEO가 타고난 수학적 소양을 갖춘 경우: 제품 기술을 전혀 몰라도 제시된 수학적 결과값만 보고 "이거 되는 물건이구나" 단번에 추정
  • 그러면 전 직원이 나설 필요 없이 핵심 인력 대여섯 명 정도만 훈련시키면 됨
  • 초기 세팅은 팔란티어가 전담, 이후 기술과 노하우를 가능한 많이 그쪽 팀에 이전하거나 외부 파트너사와 협력
  • 결론: 필요한 건 아주 소수의 정예 요원들뿐
  • 솔직히 우린 지금 그 소수의 인원조차 부족할 만큼 일손이 모자란 상황

7. AI와 일자리

성장 궤도 변화 속도

• 진행자: AI가 경제 기반을 강화하는 방법을 여러 차례 언급했는데, 과연 우리 성장 궤도를 얼마나 빠르게 바꿀 수 있나
• 카프: 보통 거대 변화에는 속도의 한계가 따르지만 팔란티어는 다름
  • 우리가 진입하는 분야는 비용을 최대 80%까지 삭감하고 동시에 매출을 극대화할 수 있다고 봄 (구체적 사용 사례에 따라 다름)
  • 무엇보다 가속도가 다름 - 불과 5년 전만 해도 1년 걸리던 작업을 이젠 단숨에 해치움

AI는 일자리를 만드나 없애나

• 진행자: AI는 일자리를 창출할까 없앨까
• 카프: 서구권에 퍼진 불행한 비관론 중 하나가 "AI가 일자리를 파괴한다"는 믿음
  • 예외는 있음: "하필 괴팅겐 대학에서 철학을 공부했다면" (시장성 없는 전공)
  • 두 사람의 농담: 진행자도 철학 전공이었음, "시장성은 없었으나 좋은 교육", "매우매우 강력한 교육"

첫 일자리의 어려움

• 일단 일자리를 구하기만 하면 그 자리를 유지할 가능성은 꽤 높음
  • 진짜 어려운 점: "누가 나한테 첫 직장을 주겠어?" - 첫 채용의 벽

배터리 기업 사례 - 고졸이 일본 장인 수준으로

• 협력 중인 배터리 기업 현장의 놀라운 팩트
  • 미국의 젊은 현장직들이 저 멀리 일본 본토 엔지니어들과 거의 동등한 수준의 작업을 해냄: 최종 학력이 고졸이 전부일지라도
  • 단순 대체 인력이 아니라 회사에 없어서는 안 될 대체 불가한 핵심 자산으로 등극
  • 우리는 그들의 잠재된 지능과 책상 대신 거친 현장을 택한 야성을 믿었음
• 어떻게 가능했나
  • AI 시스템이 일본 장인들의 수십 년 경험치를 데이터로 바꿔, 입사한 지 얼마 안 된 고졸 직원을 마스터급 숙련공으로 즉각 진화시킴
  • "앞으로 이런 슈퍼 기술의 가치는 지금과는 비교도 안 될 만큼 폭등할 것"

숨겨진 인재를 찾는 법 - AC 워크스

• 많은 사람이 "그 숨겨진 인재들을 어떻게 찾냐"고 물음
  • SAT 같은 게 아니라 AC 워크스(AC Works)라는 실무 평가를 통해 그래픽 리터러시를 봄
  • 복잡한 공정 데이터를 마치 게임 인터페이스처럼 직관적으로 읽어내는 능력, 즉 게이머의 본능을 찾는 것
• 현장에서 일어나는 일
  • 일본 장인이 귀와 손끝으로 느끼던 20년의 미세한 감각을, AI가 눈에 보이는 시각 데이터로 변환해 태블릿에 띄워줌
  • 신입은 고민할 필요 없이 화면에 뜬 경고를 보고 반응하면 됨
  • "이것이 바로 신입을 장인으로 만드는 데이터 시각화의 기적"

일자리·이민에 대한 정치적 결론

• 카프: 평소처럼 정치적 발언을 늘어놓을 의도는 아니지만 결론은 명확
  • "우리 자국민들을 위한 일자리는 앞으로 차고 넘칠 것": 특히 실전 훈련을 제대로 받은 사람이라면
• "AI를 통해 내부 잠재력이 이토록 폭발적인데, 우리가 왜 여전히 과거 방식대로 묻지마식 대규모 이민으로 노동력을 채워야 하나"
  • 국민 한 명이 AI를 등에 업고 여러 몫을 해내는 생산성 혁명의 시대
  • 예외: 이민자가 누구도 쉽게 흉내낼 수 없는 전문화된 기술을 가졌다면 - 그건 노동력이 아니라 전략 자산 영입

사무직 일자리는 줄어드나

• 진행자: 유럽과 미국의 사무직 노동 기반은 철저히 대학 시스템 위에 설계되어 있음. 더 많은 기능직이 필요하다 했는데, 앞으로 사무직 일자리가 줄어든다는 뜻인가
• 카프: "제 대답은 예스"
  • 하지만 핵심은 숫자 노름이 아니라, 인재 적성을 평가하는 방식 자체를 완전히 뜯어고쳐야 한다는 것
  • 엉뚱한 곳에서 재능을 썩히는 사람들을 진짜 필요한 곳으로 보내야 함

미 육군 AI 사례 - 전직 경찰관의 변신

• 미 육군 최첨단 AI 시스템 사례
  • 복잡한 표적 식별 시스템을 운영하는 최고 실력자가 누군지 아는가? 아이비리그 공학 박사가 아님
  • 그는 전직 경찰관 출신, 학력이라곤 전문대 졸업장이 전부
  • 왜 최고인가: 거리에서 익힌 수사적 본능 보유 - 엔지니어가 모니터로 데이터를 분석할 때, 그는 AI를 통해 전 세계 테러리스트들의 수상한 낌새를 낚아챔
  • 이제 그는 미군에 없어서는 안 될 대체 불가능한 전략 자산
  • "과거 낡은 시스템으로 테스트했다면 그 재능을 발견이나 했겠나": 그가 아이비리그에 가지 않았다고 재능이 없었던 게 아니라, 이미 (재능이 있는 게) 전제였음

팔란티어 내부의 인재 운용 철학

• 시선을 팔란티어 내부로 돌림: CEO로서 사내에서 하는 일
  • "전 어슬렁거립니다": 돌아다니다 누군가에게서 평균을 아득히 벗어난 아웃라이어 적성, 즉 미친 재능이 보이면 바로 낚아채 그 일에 꽂아 넣음
  • 가장 중요한 일: 그를 그 자리에 묶어 두는 것
• 오각형 비유
  • 그 친구는 "전 이것도 잘하고 저것도 잘하고 싶은데요, 오각형쯤 돼요"라며 거들먹거림
  • "하지만 저는 그가 스스로 잘한다고 착각하는 나머지 다섯 가지 쓸데없는 일은 결코 못하게 막음"
  • 진짜 재능 한 개만 파도록 강요하고, 나머지 다섯 가지 어설픈 평균치는 철저히 봉쇄
  • 진행자: 딴짓 안 하고 그 길로 쭉 가게끔

18년간 웃음거리였던 회사

• 카프: 지난 18년 동안 전 세계 어딜 가든 사람들이 팔란티어를 업계 웃음거리 취급
  • "저게 무슨 회사야? 사기 아니야?"
  • 궤도에 오르니 이제 밖에서 다들 경영 조언을 해달라고 난리
• 재미있는 점: 전 세계에서 유일하게 내 조언을 귓등으로도 안 듣는 한 부류가 있음 - 바로 우리 팔란티어 엔지니어들
  • 그들이 와서 진지하게 "이봐요 알렉스, 우리 회사가 훨씬 나아질 기막힌 아이디어가 있어요"라고 함
  • 내용은 항상 맥도날드 프랜차이즈 같음: "우리도 제발 직급도 좀 만들고 체계적으로 가시죠, 그리고 제발 회사 외부에서 연설 좀 줄여 주세요"
  • 입조심 문제는 그 친구들 말이 옳을지도 모르나, 가끔은 공개 석상에서 말하는 게 좋은 듯
• 진행자: "저는 당신이 오늘 아무런 실수도 안 했다고 생각한다"
  • 카프: "과한 칭찬은 감사하다. 성공의 열쇠 중 하나는 목표를 아주 낮게 설정하는 것"
  • 진행자: 팔란티어를 낮은 기준으로 허술하게 운영한다고는 생각지 않음

8. 마지막 질문 - 불평등과 격차

마지막 질문 - 개발도상국과 격차

• 진행자의 마지막 질문
  • 미국·선진국의 AI 활용 곡선은 어디로 향하나
  • 더 중요한 건 뒤처진 개발도상국들 - 그들이 이 거대한 흐름에 참여할 방법이 있긴 한가
  • 어제 읽은 연구 보고서: 지금 AI의 혜택은 철저히 고학력 사회·고학력 기업에 의해서만 압도적으로 지배 - 이미 돌이킬 수 없는 거대한 격차가 벌어지고 있음
  • 교육 수준이 AI 활용의 승패를 가르고 있음
  • "결국 AI는 성장 관점에서 지금보다 훨씬 더 거대하고 치명적인 불균형을 초래하지 않을까?"

미국·중국만이 깨우친 방식

• 카프: 가장 먼저 눈에 띄는 명백한 불균형
  • 미국과 중국 오직 두 나라만이 AI를 현실에서 제대로 작동시키는 각자의 방식을 완벽히 깨우침
  • 둘의 방식은 서로 완전히 다름: 자유진영과 통제 사회의 차이
  • 하지만 두 방식 모두 실제로 작동하고 그것도 아주 압도적인 규모로 돌아감
  • 이 격차가 대부분 사람들이 가능하다고 믿는 수준을 훨씬 아득히 뛰어넘어 가속화될 것

할인율 비유

• 카프: 재무학의 할인율 비유
  • 사람들은 AI가 가져올 장기적 미래에 대해 할인율을 터무니없게 높게 잡고 있음
  • 즉 앞으로 닥쳐올 거대한 파괴력을 지금 시점에서 안일하게 과소평가
  • 특히 군사 분야에서는 그 착각이 꽤 큼
• "저는 현실주의자"
  • 미중 사이에는 감당하기 힘들 만큼 크고 살벌한 격차가 있음
  • 사람들은 아리따운 토론을 원하겠지만 유감스럽게도 그런 세상은 쉽게 오지 않음
  • 러시아가 그 뒤를 잇는 불안한 변수: 그들의 전쟁 기술은 뛰어나니까

유럽에 대한 애정과 비판

• 카프: 개발도상국 이야기로 넘어가기 전, 유럽 회고
  • 인생의 아주 많은 부분, 가장 중요했던 시절을 프랑크푸르트에서 보냄
  • 자신의 뿌리도 저 먼 독일의 한 지방에 닿아 있음: 독일어권 지역을 깊이 아낌
  • "솔직히 지금도 가끔 다시 대학원으로 돌아가는 상상을 함 - 뭔가 더 배우고 싶어서가 아니라 그 시절 공기가 그리워서"
  • 미국 저녁을 여행하다 보면 문득 그 시절 대학원 생각이 남
• 하지만 현실
  • 지금 유럽의 기술 도입은 단순한 정책 실패가 아니라 뼛속까지 병든 구조적 붕괴에 가까움
  • 미중은 저만치 앞서가며 제국을 건설하는데 유럽은 멈춰 있음
  • 섬뜩한 것: 그 어떤 정치 지도자도 제대로 일어나서 "우리는 지금 망가지고 있다, 고쳐야 한다"고 말할 용기조차 없다는 사실
  • "이건 침묵 속에서 진행되는 자살"

개발도상국 - 거점과 붕괴의 공존

• 카프: 개발도상국 예상 (범위를 어디까지 보느냐에 따라 다름)
  • AI를 다룰 충분한 지식 기반이 없다면 극단적인 광경을 목격: 국가 전체가 성장하는 게 아니라, 기가 막히게 잘 나가는 극소수 거점들과 처참하게 무너진 나머지 구역들이 공동체 안에서 뒤섞여 발견될 것

9. 정직한 혁명과 마무리

AI는 사회 전체에 대한 침투 테스트

• 카프: 앞서 떠들었던 (반응은 시원찮았던) 기적 구조 독백으로 복귀
  • 인공지능의 불공정함을 바라보는 확실한 관점
  • "AI가 사회 전체를 상대로 침투 테스트(penetration test)를 수행한다"
  • AI는 우리 사회의 뼈대에 무자비한 과부하를 실어버림
• 결론
  • 그 무지막지한 하중을 온전히 견딜 수 있는 사회·조직·기업은 앞으로 거대한 이점을 갖게 됨
  • 문제는 못 버틸 때: 실제로는 썩어 있는데 튼튼한 척, 버티는 척 연기만 해왔다면 결과는 와르르 붕괴
  • 자신의 뼈대가 진짜인지 가짜인지 직시하는 것에서부터 모든 논의를 시작해야 함

의외의 발견 - 작은 커뮤니티의 강함

• 카프: 세상을 둘러보며 "정확히 어떤 사회, 어떤 마이크로 문화가 이 하중을 견딜 수 있을까" 질문하면
  • 의외의 발견을 하게 됨 - 비록 개발도상국이라 불리는 곳일지라도 그 안에 숨은 특정 커뮤니티·특정 부분들은 아주 잘 해낼 것
  • 결국 필요한 건 하나: "내 뼈대가 이 무게를 버틸 수 있는가"에 대한 냉정하고 현실적인 평가

더 이상 은폐할 수 없는 진짜 실력

• 카프: 이 결론에는 스리고 뼈아픈 정직함이 담겨 있음
  • AI 기술(거대 언어 모델)이 어떻게 구현되든 본질은 하나 - 무엇이 진짜 과부하를 견딜 수 있고 무엇이 못 버티는지 더 이상 은폐하거나 눈속임할 수 없음
  • "AI 앞에서는 진짜 실력이 다 드러남"

눈속임을 위해 설계된 정치

• 카프: 아이러니
  • 지금의 정치 구조는 철저하게 눈속임을 위해 설계됨
  • 정치인의 속내를 읊어보면 그들은 이렇게 속삭일 것: "솔직히 난 이 썩어 빠진 문제들을 고칠 능력도 없고 그럴 생각도 없어. 대신 자네가 딱 듣고 싶어 하는 그럴싸한 소리는 얼마든지 해줄 수 있지"
  • 그 달콤한 말이라도 듣고 있어야 지금 삶이 얼마나 힘든지, 내일은 얼마나 끔찍해질지 잠시나마 잊을 테니까
  • 하지만 이런 뻔한 수작들은 AI와 소프트웨어가 검증하는 이 투명한 세상에서는 더 이상 어물쩍 빠져나가기 어려움

진보주의자 카프의 임무

• 카프의 자기 정체성
  • "저는 여전히 제 자신을 뼛속까지 진보주의자라고 생각하지만, 나약한 이상주의가 아니라 강력한 시스템에 기반한 자유를 추구함"
  • 진보주의자가 해야 할 단 하나 가장 중요한 임무: 밖으로 나가서 사람들에게 말해주는 것
  • "맞아요, 이해합니다. 다가오는 이 거대 혁명은 결국 당신이 하는 일의 진짜 시장 가치를 적나라하게 드러내고 말 것 - 우리가 원하든 원치 않든"

냉혹하고 정직한 가격표

• 솔직히 카프조차 가끔은 이 모든 것의 정확한 시장 가치를 굳이 알고 싶지 않을 때가 있음
  • 하지만 이 잔인한 검증 과정은 아주 짧은 기간 동안 멈추지 않고 몇 번이고 반복될 것
  • "향후 3년 동안 당신은 어떤 종류의 공동체이건 마이크로 커뮤니티건, 시장 가치라는 이름의 거짓 하나 섞이지 않은 아주 냉혹하고도 정직한 가격표를 손에 받아들게 될 것"

마무리 - 리더의 정직함

• 카프의 마무리 메시지
  • 당신이 할 수 있는 최선의 일: 독일 같은 큰 국가에 있든 미국처럼 더 거대한 사회에 있든, 당신이 대표하는 사람들을 진심으로 아낀다면 그들 앞에 서서 솔직하게 말해야 함
  • "그래요, 현실은 어렵습니다. 하지만 지금 우리가 정확히 어느 정도의 과부하를 견딜 수 있는지부터 아주 면밀하게 다시 살펴봅시다"
• 진행자: "감사합니다, 알렉스." / 카프: "고맙습니다, 여러분."