최태원의 소름 돋는 미래 예측 50가지

들어가며_최태원은 예언자가 아니라 질문자다

1장 AI 산업은 앞으로 어디로 가는가
AI 산업은 흔들려도 결국 우상향한다
AI는 인터넷처럼 모든 생활과 사업에 스며든다
2027년 전후 AI 시장의 대확장이 온다
20~30년 뒤 제조기업은 AI 상품을 판다
AI로 못 바꾸면 한국 제조업은 10년 뒤 퇴출된다
‘나의 AI’에서 ‘우리의 AI’로 진화한다
1인 1 AI 시대, 한국은 세계의 AI 테스트베드가 된다
AI가 수익을 못 내면 버블처럼 꺼질 수 있다
AI 산업의 병목은 소재와 건설로 이동한다
5년 뒤 AI는 훨씬 더 믿을 만한 존재가 된다
AI 데이터센터는 전기화 사회의 첫걸음이 된다
미래의 도시는 AI로 움직이는 도시가 된다

2장 인간의 일과 능력은 어떻게 달라지는가
미래에는 창조하는 사람이 가장 중요해진다
미래에는 사회문제를 푸는 사람이 인재다
정답보다 새로운 문제와 좋은 질문이 중요하다
AI를 쓰는 사람과 쓰지 않는 사람의 격차는 더 커진다
AI 시대에는 스페셜리스트보다 제너럴리스트다
AI 시대에는 공감하는 사람이 더 중요해진다
대학을 나와야만 인재라는 시대는 끝난다
미래에는 AI 인재가 100만 명 넘게 필요하다
직원들은 이제 특정 직무에 국한되지 않는다
한 회사에 안 묶인 N잡러형 노동이 늘어난다
‘9 to 6’와 정형화된 직업이 흔들린다
AI는 한국 사회의 비싼 비용을 낮추는 기술이 된다
AI 시대에는 학교도 바뀌지 않으면 도태된다

3장 기업의 경쟁 방식은 어떻게 바뀌는가
앞으로 에너지만 파는 회사는 살아남기 어렵다
고객과의 관계가 기업의 미래 현금흐름을 정한다
앞으로 기업의 경쟁력은 관계와 신뢰가 된다
사회문제의 해법을 제시하는 기업이 선택받는다
시장 변화는 예상보다 빨리 오며, 적응 못하면 사라진다
그린 에너지에 대응하지 못하면 제품을 팔기 어렵다
ESG와 기후 대응은 잠시 후퇴해도 결국 다시 돌아온다
반도체 투자는 기업 혼자 감당하기 어려워진다
반도체 공장은 600~700개 기업이 함께 움직인다
반도체 업황의 롤러코스터는 앞으로도 계속된다
AI가 커질수록 에너지 믹스도 달라진다
AI 데이터센터의 전력은 새로운 사업이 된다

4장 세계경제와 반도체는 어디로 가는가
쪼개진 공급망에서는 수출 전략도 달라져야 한다
미중 갈등은 앞으로 30년 이상 이어진다
WTO 중심의 자유무역 질서는 다시 돌아오지 않는다
미래 한국은 상품이 아니라 지능을 수출한다
2027년에 메모리 공급 부족이 정점에 이른다
2030년까지 메모리 공급 부족이 20% 이상 이어진다
AI가 똑똑해질수록 더 많은 ‘기억’이 필요하다
생산능력을 두 배로 늘려도 메모리가 부족하다
10년 뒤 메모리 수요는 지금의 4~5배가 된다
메모리는 범용에서 고객 맞춤형으로 바뀐다
AI 시대에는 반도체 사이클도 훨씬 길어진다
정부 정책도 실험과 데이터를 거쳐 결정하게 된다
AI 산업의 변수는 지정학적 블랙스완이다

나가며_미래는 맞히는 것이 아니라 준비하는 것이다

공장 데이터에는 생산기술과 원가, 품질관리 노하우가 들어 있어 경쟁사와 쉽게 공유할 수 없다. 회사마다 기록 방식도 다르고, 쓸 만한 데이터로 걸러내는 데도 적지 않은 시간과 비용이 든다. 지금 제조기업의 자산이라고 하면 공장과 설비, 특허와 브랜드를 먼저 떠올린다. 20~30년 뒤에는 여기에 수십 년 동안 공장을 돌리며 축적한 데이터와 그것을 학습한 AI가 들어갈 수도 있다. 지금 자동차회사는 자동차를 팔고, 정유회사는 석유제품을 판다. 최태원이 그려본 20~30년 뒤의 공장은 다르다. 공장이 AI를 가르치고, 그렇게 키운 AI까지 상품으로 판다.
_<1장 AI 산업은 앞으로 어디로 가는가> 중에서

‘투자 → AI 개발과 인프라 → 서비스와 생산성 → 이익→ 재투자.’ 이 고리가 스스로 돌기 시작하면 AI 산업의 성격이 달라진다. 투자자의 기대가 다음 성장을 떠받치는 단계에서, AI 사업이 벌어들인 돈이 다음 투자로 들어가는 단계로 넘어간다. 자동차 회사가 자동차를 팔아 번 돈으로 다음 공장에 투자하듯, AI도 하나의 산업으로 자리 잡으려면. 같은 경제 법칙을 피할 수 없다. 2026년의 질문도 ‘AI가 무엇을 할 수 있느냐’에서 조금씩 이동하고 있다. AI를 도입한 뒤 매출이 얼마나 늘었고 비용이 얼마나 줄었는지를 계산해야 한다. 기술 시연의 시간이 지나면 손익계산서의 시간이 온다. AI 에이전트의 성공 여부도 다르지 않다. AI가 실제 업무
를 수행해 경제적 가치를 만들어낸다면 기업은 돈을 낼 이유가 생긴다. 반대로 흥미로운 답변만 내놓고 사람이 다시 확인해야 한다면, AI가 만들어내는 경제적 가치는 제한적일 수밖에 없다. _<1장 AI 산업은 앞으로 어디로 가는가> 중에서