a16z 창립자: 에이전트 시대, 진정으로 중요한 것이 변했다

원문 제목：Marc Andreessen가 브라우저의 죽음, Pi + OpenClaw, 그리고 "이번에는 다르다"에 대해 성찰하다

원문 번역: FuturePulse

신호 출처: 이것은 a16z 창립자 Marc Andreessen이 Latent Space 팟캐스트에서의 최신 인터뷰입니다. 그는 미국의 유명한 인터넷 기업가로, 인터넷 초기 발전의 핵심 인물 중 하나이며, a16z를 창립한 이후 실리콘밸리 최고의 투자자 대표가 되었습니다. 전체 대화는 AI의 발전 역사와 최신 트렌드를 중심으로 전개되며, 매우 읽을 가치가 있습니다.

일, 이번 AI는 갑자기 등장한 것이 아니라 80년 기술 장기전 후 처음으로 "일을 시작"하는 것

• 이번 AI는 갑자기 등장한 것이 아니라 80년 기술 장기전 후

• Marc Andreessen은 현재를 "80년의 하룻밤 성공"이라고 직접 언급하며, 이는 대중의 눈에 갑작스러운 폭발처럼 보이지만, 실제로는 수십 년의 기술적 준비가 집중적으로 방출된 것이라고 설명합니다.

• 그는 이 기술의 실마리를 초기 신경망 연구로 거슬러 올라가며, 오늘날 업계가 실제로 "신경망이 올바른 구조"라는 판단을 받아들이고 있다고 강조합니다.

• 그의 서술에서, 중요한 노드는 단일 순간이 아니라 일련의 쌓임입니다: AlexNet, Transformer, ChatGPT, reasoning 모델, 그리고 agents와 self-improvement에 이릅니다.

• 그는 특히 이번에는 텍스트 생성만 강해진 것이 아니라 네 가지 기능이 동시에 등장했다고 강조합니다: LLMs, reasoning, coding, 그리고 agents / recursive self-improvement입니다.

• 그가 "이번에는 다르다"고 생각하는 이유는 서사가 더 매력적이어서가 아니라, 이러한 능력이 실제 작업에서 작동하기 시작했기 때문입니다.

이, Pi와 OpenClaw가 대표하는 agent 구조는 chatbot보다 더 깊은 소프트웨어 아키텍처 변화입니다

• 그는 agent를 매우 구체적으로 설명합니다: 본질적으로 "LLM + shell + file system + markdown + cron/loop"입니다. 이 구조에서 LLM은 추론과 생성의 핵심이며, shell은 실행 환경을 제공하고, 파일 시스템은 상태를 저장하며, markdown은 상태를 가독성 있게 만들고, cron/loop는 주기적인 깨우기와 작업 추진을 제공합니다.

• 그는 이 조합의 중요성은 모델 자체가 새로운 것 외에도 다른 구성 요소들이 소프트웨어 세계에서 이미 성숙하고 이해 가능하며 재사용 가능한 부분이라는 점에 있다고 생각합니다.

• agent의 상태는 파일에 저장되므로 모델 간, 런타임 간에 이동할 수 있습니다; 기본 모델은 교체할 수 있지만 기억과 상태는 여전히 유지됩니다.

• 그는 introspection을 반복적으로 강조합니다: agent는 자신의 파일을 알고, 자신의 상태를 읽을 수 있으며, 심지어 자신의 파일과 기능을 수정하여 "자신을 확장"하는 방향으로 나아갑니다.

• 그의 관점에서, 진정한 돌파구는 단순히 "모델이 대답한다"는 것이 아니라, agent가 기존의 Unix 도구 체인을 활용하여 전체 컴퓨터의 잠재력을 연결할 수 있다는 것입니다.

삼, 브라우저, 전통적인 GUI와 "수동 소프트웨어" 시대는 agent-first의 상호작용 방식으로 점차 대체될 것입니다

• Marc Andreessen은 미래에 "사용자 인터페이스가 더 이상 필요하지 않을 수도 있다"고 명확히 말했습니다.

• 그는 미래의 소프트웨어 주요 사용자가 인간이 아니라 "다른 봇"이 될 가능성이 있다고 지적합니다.

• 이는 오늘날 인간이 클릭하고 탐색하고 양식을 작성하기 위해 설계된 많은 인터페이스가 agent 뒤에서 호출되는 실행 계층으로 퇴화할 것임을 의미합니다.

• 이 세계에서 인간은 목표를 제시하는 사람처럼 보입니다: 시스템에 자신이 원하는 것을 알려주고, agent가 서비스를 호출하고 소프트웨어를 조작하여 프로세스를 완료합니다.

• 그는 이 변화를 더 큰 소프트웨어 미래와 연결합니다: 고품질 소프트웨어는 점점 더 "풍부해질" 것이며, 더 이상 소수의 엔지니어가 수작업으로 만든 희귀품이 아닐 것입니다.

• 그는 또한 프로그래밍 언어의 중요성이 감소할 것이라고 판단합니다; 모델은 언어를 초월하여 프로그램을 작성하고 서로 번역하며, 심지어 미래에는 인간이 AI가 왜 이렇게 코드를 조직하는지에 대해 더 관심을 가질 것이라고 말합니다.

• 그는 심지어 더 급진적인 방향을 언급합니다: 개념적으로 AI는 코드만 출력할 수 있는 것이 아니라 더 낮은 수준의 이진 코드(binary) 또는 모델 가중치(model weights)를 직접 출력할 수도 있습니다.

사, 이번 AI 투자 주기는 2000년 인터넷 거품과 유사하지만, 기본 공급 수요 구조는 다릅니다

• 그는 2000년을 회고하며, 붕괴는 "인터넷이 안 된다"는 것이 아니라 통신 및 대역폭 인프라의 과잉 건설 때문이라고 강조합니다. 광섬유와 데이터 센터가 초과로 설치되었고, 이후 오랜 시간 소화 과정을 겪었습니다.

• 그는 오늘날에도 "과잉 건설"에 대한 우려를 볼 수 있지만, 현재의 투자 주체는 주로 Microsoft, Amazon, Google 등 현금이 풍부한 대기업이며, 고도로 레버리지된 취약한 플레이어가 아니라는 점을 지적합니다.

• 그는 특히 현재 실행 가능한 GPU에 대한 투자가 형성되기만 하면 일반적으로 빠르게 수익으로 전환될 수 있다고 강조합니다. 이는 2000년의 대량의 유휴 용량과는 다릅니다.

• 그는 또한 우리가 현재 사용하는 것은 사실 "샌드백화된" 기술 버전이라고 강조합니다: GPU, 메모리, 데이터 센터 등의 공급 부족으로 인해 모델의 잠재력이 완전히 발휘되지 않았습니다.

• 그의 판단에 따르면, 향후 몇 년 동안의 진정한 제약은 GPU뿐만 아니라 CPU, 메모리, 네트워크 및 전체 칩 생태계의 연계 병목 현상도 포함됩니다.

• 그는 AI 스케일링 법칙을 과거의 무어의 법칙과 나란히 두고, 그것들이 단순히 규칙을 설명하는 것이 아니라 자본, 엔지니어링 및 산업의 협력을 지속적으로 자극하고 있다고 생각합니다.

• 그는 소프트웨어 최적화 속도가 빨라짐에 따라, 어떤 구형 칩은 심지어 새로 구입했을 때보다 더 경제적 가치를 가질 수 있다는 매우 비정상적이지만 중요한 현상을 언급합니다.

오, 오픈 소스, 엣지 추론 및 로컬 실행은 부차적인 것이 아니라 AI 경쟁 구도의 일부입니다

• Marc Andreessen은 오픈 소스가 매우 중요하다고 명확히 생각하며, 그 이유는 무료일 뿐만 아니라 "전 세계가 그것이 어떻게 이루어졌는지 배우게 하기 때문"이라고 말합니다.

• 그는 DeepSeek와 같은 오픈 소스 출시를 "세계에 대한 선물"로 묘사하며, 코드와 논문이 빠르게 지식을 확산시켜 전체 산업의 바닥선을 높인다고 설명합니다.

• 그의 서술에서, 오픈 소스는 단순한 기술 선택이 아니라 지리 정치 및 시장 전략의 일환일 수 있습니다: 서로 다른 국가와 기업은 자신의 상업적 제한 및 영향력 목표에 따라 다양한 개방 전략을 채택할 것입니다.

• 그는 또한 엣지 추론("Edge inference")의 중요성을 강조합니다: 향후 몇 년 동안 중앙 집중식 추론 비용이 충분히 낮지 않을 수 있으며, 많은 소비자급 애플리케이션이 장기적으로 높은 클라우드 추론 비용을 감당할 수 없을 것입니다.

• 그는 오늘날 "PC에서 실행할 수 없을 것"처럼 보이는 모델이 몇 달 후에는 실제로 로컬 머신에서 실행될 수 있는 반복되는 패턴을 언급합니다.

• 비용 외에도 로컬 실행을 촉진하는 요소로 신뢰, 프라이버시, 지연 및 사용 시나리오가 포함됩니다: 웨어러블 장치, 도어락, 휴대 장치 등은 낮은 지연과 현장 추론에 더 적합합니다.

• 그의 판단은 매우 직접적입니다: 거의 모든 칩이 장착된 물건은 미래에 AI 모델을 장착할 가능성이 있습니다.

육, AI의 진정한 난제는 모델 능력뿐만 아니라 안전, 신원, 금전 흐름, 조직 및 제도적 저항에 있습니다

• 안전 문제에 대해 그는 매우 날카로운 판단을 내립니다: 거의 모든 잠재적인 보안 버그는 더 쉽게 발견될 것이며, 단기적으로 "컴퓨터 보안 대재앙"이 발생할 수 있습니다.

• 그러나 그는 또한 프로그래밍 에이전트가 취약점을 수정하는 능력을 규모화할 것이라고 생각합니다; 미래의 "소프트웨어 보호" 방식은 봇이 스캔하고 수리하는 것이 될 수 있습니다.

• 신원 문제에 대해 그는 "로봇 증명(proof of bot)"은 실행 불가능하다고 생각하며, 봇이 점점 더 강해질 것이기 때문입니다; 실제로 실행 가능한 방향은 "인간 증명(proof of human)"으로, 생체 인식, 암호화 검증 및 선택적 공개(selective disclosure)의 결합입니다.

• 그는 또한 종종 간과되는 문제를 언급합니다: 만약 에이전트가 실제 세계에서 일을 하려면, 결국 그들은 돈, 지불 능력, 심