새로운 산업혁명 속 기회 잡기

1차 산업혁명의 원동력은 증기였습니다. 석탄을 연료로 하는 증기기관은 기계적 에너지를 풍부한 자원으로 전환했습니다. 이후 도래한 디지털 시대는 연결성의 혁명이었으며, 정보의 대량 생산을 통해 새로운 창의성의 물결을 일으켰습니다.

현재 우리가 마주한 AI는 지능 혁명입니다. AI는 인간 수준의 지능을 달성하고, 나아가 이를 능가할 것으로 전망됩니다. 과거의 산업혁명이 그러했듯, AI 역시 인류의 삶의 질을 대폭 향상시킬 잠재력을 지니고 있습니다.

하지만 한 가지 문제가 있습니다. 이 강력한 지능이 지금 '갇혀 있다'는 점입니다.

부족한 산업 인프라와 물리적 한계가 AI의 잠재력을 가두고 있습니다. 지능 혁명을 진정으로 촉발하기 위해서는 전력부터 인프라, 그리고 피지컬 AI에 이르기까지 산업화에 대한 접근 방식을 완전히 재정의해야 합니다.

직관적으로는 위기처럼 보이지만, 이는 스타트업들에게 엄청난 기회가 되고 있습니다. 빅테크들과 모델 자체의 성능으로 경쟁하는 대신, 그 아래 단계의 근본적인 문제, 즉 프론티어 AI 연구소들이 필요로 하는 전력과 자재(소재) 공급망을 재구축하는 방향으로 선회하고 있기 때문입니다.

이것은 일종의 천재적인 전략입니다. 빅테크들은 자신들의 지능을 세상에 펼치기 위해 전례 없는 규모의 자금을 기꺼이 쏟아붓고 있습니다. 스타트업들은 그들의 막강한 유통 지배력과 직접 경쟁하기보다, 전력과 소재에 대한 폭발적인 수요를 충족할 수 있도록 산업적 기반을 재구축함으로써 거대한 반사이익을 누릴 수 있습니다.

지능은 왜 갇혀 있는가?

인류의 생활 수준에 실질적인 변화를 일으키려면 세 가지 요소가 결합되어야 합니다.

전력 + 지능 + 조직화된 행동

1차 산업혁명을 예로 들어보겠습니다. 경제학자들의 추정에 따르면, 1760년대 이전에는 무려 800년 동안 실질적인 경제 성장이 거의 없었습니다. 기술이 부족해서가 아니었습니다. 인터넷 등장 이전 가장 영향력 있는 지식 전파 시스템이었던 인쇄술은 1440년대에 발명되었고, 자연 에너지를 이용하는 풍차와 수차는 중세 시대부터 존재했습니다.

그럼에도 불구하고 18세기 후반까지 GDP 성장 곡선은 정체되어 있었습니다.

왜 성장이 없었을까요? 당시의 사상가 토머스 맬서스는 이러한 단편적인 기술들로 인한 생산성 증가가 인구 증가로 인해 상쇄된다고 믿었습니다. 인류가 소비하는 것보다 더 많이 생산할 수 없기 때문에 결국 생계유지 수준에 머무를 수밖에 없다는 논리였습니다.

이 '맬서스 함정'을 깨뜨린 원인에 대해서는 의견이 분분하지만, 오늘날 우리에게 시사하는 바가 큰 관점이 있습니다. 바로 '혁신의 부재'가 아니라 '조직화의 부재'가 문제였다는 점입니다. 함정을 깨뜨린 것은 단 하나의 위대한 발명이 아니라, 전력, 지능, 그리고 조직화된 행동이 확장 가능한 시스템으로 정렬되었기 때문입니다.

이를 하나씩 쪼개어 살펴보겠습니다.

• 첫째, 전력: 1769년 제임스 와트가 증기기관 특허를 취득하면서 동력을 활용하는 방식이 완전히 바뀌었습니다. 증기기관 이전의 방적공장은 물살이 빠른 강가에만 지어질 수 있었습니다. 하지만 증기기관 덕분에 공장은 노동력과 시장이 가까운 도시에 지어질 수 있었고, 기계를 24시간 가동하는 것이 경제적으로 가능해졌습니다.

• 둘째, 지능: 전력 공급이 해결되자 섬유 산업에서 급격한 혁신이 동시에 일어났습니다. 제니 방적기는 수력 방적기로, 나아가 기계식 직조기로 진화했습니다. 새로운 전력 공급원에 맞춰 기술이 진화하면서 노동자 1인당 생산성이 극대화되었습니다.

• 셋째, 조직화된 행동: 새로운 기술과 이를 뒷받침할 전력이 확보되자, 노동을 재조직하는 세 번째 변화가 일어났습니다. 리처드 아크라이트는 생산을 표준화하고 효율성을 높이기 위해 '공장 모델'을 만들었습니다. 거대하고 생산적인 신기술을 감당하기 위해 일하는 방식 자체를 완전히 바꾼 것입니다.

공장의 탄생은 생산성을 높였을 뿐만 아니라, 도시화(지식 공유 촉진)와 삶의 질 향상이라는 거대한 연쇄 효과를 낳았습니다.

오늘날 AI의 한계와 당면 과제

전력 + 지능 + 조직화된 행동 = 혁명의 공식

전력은 가능성을 만들고, 지능은 그 일을 가치 있는 결과로 이끌며, 행동은 이를 상상할 수 없는 규모로 실행에 옮깁니다.

여기서 오늘날 AI의 문제가 드러납니다. 우리는 엄청난 '지능'을 확보했지만, 이를 뒷받침할 '전력'과 실세계에 적용할 '행동력'이 턱없이 부족합니다. AI의 잠재력을 온전히 실현하기 위해서는 다음 두 가지가 필수적입니다.

1. 원자(Atoms, 물리 세계)와 비트(Bits, 디지털 세계)를 연결하는 인프라를 재구축하고 현대화할 것.

2. 조직화된 신개념 '물리적 행동'을 창출할 것.

첫 번째 기회, 전력

현재 전력 수요는 가히 압도적입니다. 인류가 현재 수준의 전력 용량을 확보하는 데 수세기가 걸렸습니다. 하지만 미국 에너지부(DOE)에 따르면, 2030년까지 기존 그리드에 100 GW의 용량을 추가로 더 확보해야 합니다.

이 무시무시한 수요의 대부분은 데이터 센터에서 나옵니다.

오라클, 마이크로소프트, 메타, 아마존, 구글 등의 빅테크 기업들은 2026년 한 해에만 미국 내 데이터 센터에 최대 7,000억 달러를 투자할 예정입니다(이미 6,460억 달러를 집행했습니다). 데이터 센터를 직접 짓거나 임대하는 오픈AI(OpenAI)나 앤트로픽(Anthropic) 같은 기업들의 행보까지 고려하면 규모는 더욱 커집니다.

그렇다면 야심 찬 창업가들은 질문을 던져야 합니다. "지금 데이터 센터 확장을 가로막는 병목은 무엇이며, 스타트업이 이 거대한 수요를 어떻게 해결할 수 있을까?"

• 부지의 한계: 데이터 센터를 지을 땅이 부족해지면서, 아예 우주 공간에 데이터 센터를 배치하는 아이디어가 주목받고 있습니다. 실제로 우주 데이터 센터 기업인 스타클라우드는 기록적인 성장을 거듭하며 기업가치 10억 달러(유니콘)를 돌파했습니다.

• 전력과 에너지: 여기서 용어 정리가 필요합니다. '에너지'가 일을 할 수 있는 총용량이라면, '전력'은 그 에너지가 전달되고 사용되는 속도입니다. 단기적 과제는 기존 용량을 효율적으로 쓰는 '전력' 문제이고, 장기적 과제는 절대적인 공급량을 늘리는 '에너지' 문제입니다.

이로 인해 빅테크들은 투트랙 전략을 쓰고 있습니다. 한편으로는 당장 쓸 수 있는 전력을 확보하기 위해 치열하게 경쟁하고 있으며(MS의 스리마일섬 원전 재가동 계약, 아마존의 원전 전력 직접 구매 등), 다른 한편으로는 핵융합, 혁신 지열 발전, 소형 모듈형 원자로(SMR) 같은 에너지 분야의 거대한 '문샷' 프로젝트에 투자하고 있습니다.

이 거대한 에너지 전쟁터에 스타트업이 비집고 들어갈 자리가 있을까요? 정답은 '예'입니다. 전력망에 가해지는 수요 충격이 너무나도 크기 때문에, 기존 인프라의 효율을 쥐어짜는 것부터 새로운 공급원을 만드는 것까지 모든 계층에서 벤처 규모의 기업들이 활약할 틈새가 열리고 있습니다. 창업가들은 단기, 중기, 장기적 관점에서 접근할 수 있습니다.

1) 단기 전략: 그리드 효율성 및 데이터 센터 운영 (소프트웨어 중심)

전력망은 일 년 중 대부분의 기간 동안 피크 타임에 대비하기 위해 용량의 약 50% 수준으로만 가동됩니다. 즉, 갇혀 있는 전력망 용량을 지능적으로 활용하는 소프트웨어가 있다면 향후 10년간 약 1,700억 달러를 아낄 수 있습니다. AI로 그리드 숨은 용량을 찾아내는 Gridcare.ai나 분산된 그리드 자산을 가상 발전소(VPP)처럼 묶어주는 GridBeyond 같은 기업들이 단기적인 구원투수로 활약하고 있습니다.

2) 중기 전략: 하드웨어-소프트웨어 하이브리드 네트워크

새로운 배터리 시스템이나 분산 기술 같은 하드웨어 혁신에 지능형 전력 배분 소프트웨어를 결합하는 형태입니다. 기업가치 120억 달러로 평가받는 베이스 파워가 대표적입니다. 이들은 가정용 배터리를 임대해 전기가 쌀 때 충전하고 비쌀 때 공급하여 '분산형 민간 그리드'를 구축합니다. 모듈형 태양광 유닛으로 현장 분산 전력을 만드는 에코와트도 비슷한 맥락입니다.

3) 장기 전략: 절대적 공급량 확대 (SMR, 지열, 핵융합)

• SMR (소형 모듈형 원자로): 데이터 센터 인근에 바로 배치할 수 있어 장거리 송전탑을 지을 필요가 없습니다. 구글은 이미 카이로스 파워와 전력 구매 계약을 체결했습니다.

• 혁신 지열 발전: 기존 지열은 특정 지역에 국한된다는 한계가 있었지만, 퍼보 같은 기업은 현대적인 시추 및 센싱 기술로 가용 부지를 확장하고 있습니다. 나아가 미국 ARPA-E는 375°C 이상의 초고온·초고압 환경에서 물이 초임계 유체 상태가 되는 것을 활용해 훨씬 더 막대한 에너지를 저장·생산하는 과격한 지열 프로젝트에도 자금을 지원하고 있습니다.

• 핵융합: 2040~2070년을 바라보는 궁극의 에너지원입니다. 마이크로소프트는 이미 헬리온(Helion)과 전력 구매 계약을 맺었고, 샘 알트만도 개인적으로 막대한 자금을 투자했습니다. 2026년 4월 ARPA-E는 핵융합 상용화에 기관 역사상 최대 규모인 1억 3,500만 달러를 지원하기로 했습니다.

두 번째 기회, 물리력

에너지가 지능에 공급되더라도, 지능에는 여전히 '손과 발'이 필요합니다. 디지털 세계에서 AI의 행동 대리인은 소프트웨어 에이전트이지만, 새로운 산업혁명을 완성하려면 AI의 영향력이 디지털 세계에만 갇혀 있어서는 안 됩니다. 물리 세계는 비트(Bits)가 아니라 원자(Atoms)로 움직이기 때문입니다. 로봇, 자율주행차, 신개념 산업 기계 같은 물리적 매개체가 없다면 AI의 영향력은 제한될 수밖에 없습니다.

이 '피지컬 AI' 분야가 지금 투자하기 가장 좋은 타이밍인 이유는 세 가지 순풍 덕분입니다.

1. 압도적인 경제적 유인: 디지털 공간에만 갇혀 있을 때 AI가 대체할 수 있는 시장(TAM)은 지식 노동에 국한되지만, 제조·물류·건설·농업 등 물리적 노동 시장의 규모는 수조 달러에 달합니다.

2. 인재의 대이동: 소프트웨어로 향하던 최고 수준의 젊은 연구원들과 인재들이 이제는 로봇 공학과 물리적 AI 분야로 몰려들고 있습니다.

이 영역의 스타트업에게는 두 가지 명확한 길이 있습니다.

1) 수평적 접근, 혁신을 뒷받침하는 툴킷

SaaS 붐 시절의 깃허브이나 스트라이프처럼, 물리적 AI를 위한 데브옵스 인프라를 제공하는 것입니다. 가장 시급한 것은 '트레이닝 데이터'입니다. 로봇이 현실에서 수십억 번의 시행착오를 겪을 순 없으므로 시뮬레이션 환경(디지털 트윈)과 합성 데이터가 필수적입니다.

2) 수직적 접근, 특정 도메인의 풀스택 장악

특정 산업의 특수성과 복잡성 때문에 한두 개의 거대 기업이 모든 로봇 시장을 독점할 수는 없습니다. 범용 툴은 모두에게 적당하지만 누구에게도 완벽하지 않기에, 특정 분야에 특화된 스타트업에게 거대한 기회가 있습니다.

• 공식: 물리적으로 제약이 있으면서도 경제적 가치가 높은 환경을 찾고, 이미 표준화된 물리적 기반 위에 그 환경의 물리 법칙, 안전 규정, 워크플로우에 완벽히 튜닝된 'AI 두뇌'를 얹는 것입니다.

• 사례: 농경지에서 AI로 잡초를 제거하는 카본 로보틱스, 물류 산업에 특화된 풀스택 물리 AI를 구축하는 덱스터리티 등이 이 길을 개척하고 있습니다.

밑바탕에 깔린 근본, 원자재

전력과 행동이라는 방정식 아래에는 인프라를 형성하는 가장 근본적인 요소인 '원자재'가 있습니다.

데이터 센터의 급증은 전례 없는 철강 수요를 유발하고 있습니다. 마이크로소프트는 데이터 센터 건설을 위해 스웨덴 기업과 친환경 철강 공급 계약을 맺었습니다. 벤처캐피털 NFX는 미국의 전설적인 철강사 베들레헴 스틸에 투자하며, 전통 산업을 테크 기업의 속도와 운영 체제로 재편하겠다는 의지를 보였습니다. 마리아나 미네랄스, 헬리콘 인더스트리 등도 이와 같은 궤를 같이합니다.

전력 손실 없이 전류를 흐르게 하는 초전도체를 개발하기 위해 소재 디자인을 자동화하는 피리오딕 랩스 같은 기업도 등장했습니다. '전통 산업 + 공급 부족 + 수요 폭발'의 조합은 기존과 다르게 생각하고 도전하는 신생 스타트업에게 최고의 무대입니다.