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페북으로부터 다운받은 export 파일을 분석해서 원하는 글만 뽑아 워드프레스로 업로드하는 걸 만들어 일단 처리는 다 했다. 완벽하진 않지만 내 용도로는 적당하다.

페북에 구글의 공짜 blogger 에 export 하는 기능이 있길래 해봤는데 아무리 해도 안된다. 검색해보니 다른 사용자들도 비슷한 경험. 그 외에 워드프레스가 있길래 적당한 것 같아서 워드프레스로 올리기로 하고 도메인을 만들고 호스팅 사이트에 올렸다.

공개용으로 풀기에는 나만 쓸 생각으로 만든거라 좀.. 그래도 공개용으로 정리될 때까지 만지작거려 볼 생각이다.

2차대전 직후 미국과 소련의 독일 로켓 기술과 과학자 쟁탈전은 잘 알려져 있다. 근데 로켓 과학자만 탐을 낸게 아니다. 당시에도 광학은 매우 중요했고 독일 광학은 세계 최고였다. 미국은 칼 짜이쓰 Carl Zeiss 가 19세기에 세운 렌즈 회사 공장을 뒤져 핵심 인력과 특허 문서를 챙겨 서독으로 옮겼고 뒤늦게 도착한 소련은 남은 인력과 장비로 동독 짜이쓰를 세웠다. 기술, 상표권으로 싸우던 두 회사의 기술력은 냉전 양 진영 첨단 기술의 기준이 됐다. 독일 통일 뒤 두 회사는 다시 합쳐졌다.

안경, 카메라 렌즈 등 다양한 산업에서 짜이쓰등 독일회사들은 최고였다가 일본이 급속도로 성장하며 정밀광학 기기와 SLR 시장에서 밀렸다. 라이카도 부도 직전까지 갔고 롤라이가 망했고 짜이쓰도 바디 생산을 포기하고 야시카에 콘탁스 브랜드로 하청을 줬다. 광학의 왕좌가 일본으로 넘어갔다. 소비자 시장을 완전 장악한 일본의 칼날을 피해 짜이쓰는 초정밀 B2B에 집중했다. 반도체에서 ASML과 함께 EUV에 모든 걸 거는 도박을 했다. 대성공했다.

EUV 장비 안에 들어가는 거울은 지구상에서 가장 매끄러운 표면이다. 그 거울이 지구 크기였으면 가장 높은 산맥 높이가 0.5mm 정도로 매끄럽다. 굴곡이 없다. 그리고 그 거울을 만드는 기술은 세계에서 짜이쓰만 갖고 있다. 특히 EUV 장비와 기술은 해자가 너무 깊어서 라이벌들이 언제쯤 따라잡을 수 있을지 예측도 힘들다. 니콘과 캐논은 반도체 최선단 공정에서는 사실상 퇴출됐다.

수술용 현미경, 라식/스마일 수술용 장비, 다 짜이쓰다. 독점까지는 아니지만 절대 강자다. 자동차 엔진이나 항공기 부품 등 측정하는 산업용 측정기도 짜이쓰가 표준이다.

바디를 하청주고 있던 야시카마저 2005년 카메라 사업을 접으면서 렌즈는 아직 알아주는데 꽂을 곳이 없는 신세가 된 짜이쓰와, 뛰어난 이미지 센서 기술로 비디오카메라에서는 알아주는데 광학기술이 없어서 카메라시장에서는 무시 당하던 소니가 1996년부터 시작한 제휴를 키웠다. 먼저 소니 소형 디카에 짜이쓰 렌즈를 넣어 색감으로 주목받으며 시작했다. 이후 DSLR과 미러리스에서 A 시리즈를 성공시키며 니콘과 캐논에게 완벽하게 설욕했다.

요즘은 소니도 자체 제작 렌즈 라인업을 키우고 있고 짜이쓰도 다른 사업 할 게 많아서 소니에 집착하는 상황은 아니다.

– 마이크로소프트와 구글, 메타, 아마존 등 4대 빅테크의 올해 자본지출(CAPEX)이 3700억 달러에 이를 전망이다.

– JP모건은 AI 산업이 2030년까지 투자 대비 10% 수익을 내려면 해마다 6500억 달러의 매출을 내야 한다고 추산했다.

– 아이폰 이용자 15억 명이 월 34.7달러를 내야 하는 규모다.

– 이렇게 비교해 볼 수도 있다. 넷플릭스 이용자 3억 명이 연간 180달러를 더 내야 하는 규모다. 맥스 바인바흐(애널리스트)는 “어떻게 계산해도 수학적으로 불가능하다”면서 “존재하지도 않고 실현될 가능성도 희박한 수익을 위해 인프라를 구축하고 있는 상황”이라고 지적했다.

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지금 AI 업계 손익 계산이 안 나오는 이유는 아직 저 회사들 중 한 두 개 남고 나머지가 망하는 단계를 거치기 전이기 때문이다. 지금 업계에 투자되고 있는 금액이 4-5개로 나눠지지 않고 한둘에 집중되더라도 AGI에 도달하기는 마찬가지고 투자 대비 이익은 확 올라간다. 지금 분산된 투자액을 가지고 경쟁중인 회사들이 모두 개발에 성공하고 모두 흑자를 내는 건 힘들다는 뜻이기도 하다. 그리고 그건 자본주의 사회에서 추구하는 목표가 아니다.

똑같은 투자를 하고 있는 5개 회사가 있는 업계의 투자 회수를 말하자니 15억명 사용자가 매달 35불을 내야한다는 계산이지만, 그 중 4개 회사가 망하고 남은 회사가 흑자를 내기 위해서는 15억명이 매달 7불을 내면 된다는 뜻이다. 현실에서는 아마 두개 정도 회사가 남아 각자 7억명에게 15불씩 받아 살아남지 않을까.

예를 들면 RTX 5090 같이 엄청난 성능의 GPU를 개발하는데 한 5개 회사가 각자 투자해서 각자 상품을 내놓고 있는 상황을 연상하면 된다. NVIDIA가 이게 가능한 이유는 이제 사실상 독점체제고 세계에서 가장 큰 회사고 규모의 경제로 투자와 계획이 가능하기 때문이다. TSMC의 기술력이 훨씬 소규모인 삼성보다 월등한 이유도 마찬가지다. 고만고만한 회사 5개가 경쟁중이었으면 그 누구의 기술력도 지금 TSMC 수준까지 가지 못했다.

철로망이나 초기 인터넷 망을 까는 사업과도 비슷하다. 구글, 메타, 아마존이 지금 사업이 가능한 건 닷컴 거품 시절 인터넷 망과 기술에 과도한 투자를 하고 망해준 기업들 덕분이다. 아직 아무도 흑자는 내지 못하지만 그래도 투자해서 최대한 망을 늘려야 본격적으로 인터넷 사업이 성장했을 때 큰 흑자를 노릴 수 있다. 그래서 많은 경우는 정부에서 투자해 망을 깔고나서 민간에 매매하거나 대여해준다.

AI 경쟁에서 다른 나라와 달리 한국 정부가 GPU 5-6만 장을 직접 소유하고 운용하기로 한 건 신의 한수가 될 수 있다. GPU같은 전략 자원이 한국 내에서도 경쟁 끝에 망하는 기업과 함께 방황하는 대신 정부 소유로 다양한 기업들에게 기회가 주어진다. 예를 들어 한국 정부가 공공 클라우드를 만들어도 된다. 한국의 AI 기업들에게 AWS, Azure 역할을 해주는 거다. 급속도로 기술적으로 도태돼 감가상각이 극한을 찍는 GPU는 지금 같은 개발 단계에서 스타트업들이 사모으기는 힘들다.

이재명 정부의 선택이 더 빛나는 건 지금 AI 모델 경쟁에서 오픈소스 모델들이 약진을 보이고 있기 때문이다. 큰 회사들이 수백억달러를 투자해 개발하고 있는데 일단 AGI가 완성되고 비결을 알고나면 대부분 회사가 개발에 성공하거나 하는 상황을 가정할 수 있다. 아예 완전 오픈소스 모델이 AGI를 이뤄 아무나 다운받아 돌리면 된다던지. 그러면 앞에 큰 투자를 한 회사들이 투자 회수하기에는 불리해진다. 그때부터는 서비스를 어떻게 만드느냐에 사업 승부가 달렸기 때문이다. 그런 악조건에 버틸 수 있는 건 구글 같은 거대 기업들과 한국 정부가 소유하는 자원을 사용해 아이디어로 경쟁하는, 그리고 경쟁에 이제야 뛰어들기에 상대적으로 지출이 적은 한국 기업들이다.

기획경제에 비해 자본주의가 효율적이라고 하는데, 사실 경쟁에서 도태되는 자원을 생각해보면 자원을 항상 효율적으로 사용하는 건 아니다. 다른 체제에서 잘 안되는 동기부여가 되기 때문에 다른 수준의 결과를 생산하는 게 가능하다는 게 장점일 뿐. 큰 기업들의 투자 모두 회수하겠다는 건 기획경제적 발상이다. 자본주의에서는 개인들의 각자도생이지 사회 전체의 손익분기점은 따지지 않는다. 단, 미국은 순수한 자본주의 하라고 하고 한국은 할 수 있는 모든 방식은 다 사용하면 된다.

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AI 산업 경쟁에서 정부의 사회간접자본 역할이 중요하듯 반도체도 전략 산업이다.

삼성 파운드리를 분사한뒤 정부가 인수하는 것도 좋다고 본다. 삼성과 관계가 끊어지고나면 모든 사업을 다 하고 있는 삼성과 경쟁관계에 있는 애플, 다양한 팹리스들, 그리고 미중 경제 전쟁 이후를 생각하면 중국 기업들도 한국 파운드리에 주문을 시작할 수 있다. 지금은 삼성과 사업이 겹치지 않는 테슬라만 남아있다.

국민연금이 삼성전자 지분 8%가 있으니 분사후 주식교환으로 100% 정부소유 기업을 만들어도 괜찮다. 한국 정부와 경쟁하는 팹리스는 없으니.

TSMC는 공기업으로 시작했다.

내연기관 자동차에서 무게당 가장 비싼 부품은 촉매변환기 catalytic converter다. 엔진보다 훨씬 작고 가볍지만 그 안에 들어가는 귀금속 때문에 단위 무게 가격이 압도적으로 높다. 이 작은 금속통 하나에 백금, 팔라듐, 로듐 같은 희귀 금속이 붙어 있고, 특히 로듐은 금보다 훨씬 비싸다. 그래서 중형차의 촉매는 몇 백 달러, SUV나 하이브리드는 천 달러 이상을 넘기기도 한다.

작동 방식은 간단하다. 엔진에서 나오는 CO 일산화탄소, HC 미연탄화수소, NOx 질소산화물이라는 유해가스가 촉매 표면을 통과할 때 반응이 일어나고, 독성 물질이 더 약한 형태로 바뀌어 배출된다. 차가 어느 정도 달려서 온도가 충분히 올라가면 이 반응이 시작된다. 결국 뜨거운 배기가스가 귀금속 표면을 스쳐 지나가며 정화되는 셈이다.

이 부품이 내연기관 자동차에서 가장 많이 도난당하는 이유도 여기서 나온다. 크기는 작고 떼어내기 쉽고 무게당 가격은 고가 귀금속 덩어리와 비슷하다. 차를 통째로 훔치는 것보다 촉매 하나 잘라가는 게 훨씬 빠르다. 결국 자동차 아래쪽에 달린 이 작은 통은 정화장치이자 귀금속 덩어리이자 표적이다.

전기차가 나오기 전에도 이미 촉매변환기 때문에 영화나 드라마에서 나오는 “차고에서 엔진 틀어놓고 잠들어 천천히 질식사하기”가 불가능하기도 했다. 일산화탄소를 제거해주기 때문이다.

겉으로는 최신 앱과 클라우드가 세상을 지배하는 것처럼 보이지만, 미국의 핵심 산업과 공공 인프라는 몇십 년 전 기술 위에 올라가 있다. 놀라운 점은, 이 시스템들이 단순히 “남아 있다”가 아니라 “여전히 가장 중요한 부분을 책임지고 있다”는 사실이다. 여전히 세상을 움직이는 낡은 시스템들이다.

가장 유명한 예인 COBOL은 1959년 미국 국방부 프로젝트로 만들어졌다. 금융권의 계정계 시스템은 지금도 이 언어가 심장부를 차지한다. 미국 은행의 예금·대출·이체 기록은 하루에 수십억 건이 처리되는데, 그 안정성을 새로 만드는 건 리스크가 훨씬 크다. 한국을 포함한 전 세계 은행권에서도 같은 이유로 COBOL 메인프레임은 쉽게 사라지지 않는다.

의료계는 MUMPS(M 이라고도 불린다)라는 더 독특한 언어를 품고 있다. 1960년대 미국 매사추세츠 종합병원에서 병원 행정을 위해 만든 언어인데, 미국 병원 시장을 지배하는 Epic 같은 시스템이 지금까지도 M을 코어에 두고 있다. 의료 데이터는 즉시성·동시성·안정성이 핵심이라 새로운 언어로 갈아타는 시도가 번번이 미뤄졌다. 이스라엘, 유럽 일부 병원들도 Epic 도입과 함께 이 체계를 유지한다.

정부와 군사 분야에는 Ada가 있다. 1970~80년대 미국 국방부가 항공전자·미사일 제어를 위해 만들어낸 언어로, 방위 산업에서 지금도 핵심 안전 시스템은 Ada 기반으로 돌아간다. 비슷한 계열의 유럽 항공 산업(에어버스 등)도 Ada 코드가 여전히 유지된다.

항공 예약 시스템에는 TPF(Transaction Processing Facility)가 있다. IBM이 1960년대 항공권 예약을 위해 만든 체계인데, Amadeus나 Sabre 같은 글로벌 예약 네트워크가 아직도 이 구조를 버리지 못한다. 초당 수십만 건의 트랜잭션을 처리하기 위해 오랜 기간 최적화된 구조라서 대체 기술이 나오기 어렵다.

통신 분야의 Erlang은 1980년대 초 스웨덴의 에릭슨이 전화국 스위칭을 위해 개발했다. 미국 통신사들도 대규모 메시징과 실시간 서비스에 지금도 이 언어를 사용한다. WhatsApp 같은 현대 서비스도 초기에 Erlang 기반으로 움직인 이유가 여기에 있다.

제조업과 공장 자동화는 더 오래된 방식을 쓴다. PLC에서 사용하는 Ladder Logic은 1970년대 전기 공학 기반 도식 언어다. 산업용 장비를 교체하는 데 드는 비용과 멈춤 시간이 너무 커서, 미국·유럽 공장 대부분은 지금도 이 방식으로 생산 라인을 돌린다.

대형 유통과 물류 시스템에는 AS/400과 RPG가 있다. IBM이 1988년에 내놓은 플랫폼인데, 미국 소매·물류 회사들이 재고·주문·결제 시스템을 이 코드에 얹어둔 채로 30년 넘게 돌린다. 일본·독일도 AS/400 비중이 높은 편이다.

기상청, 기후 연구소, 해양 모델링은 FORTRAN이 지배한다. 1950년대에 개발된 언어지만, 대규모 수치 해석에서 여전히 가장 빠르다. 미국 NOAA, NASA, 유럽 기상센터(ECMWF)까지 모두 핵심 모델을 FORTRAN으로 유지하고 있다. 코드를 전부 새 언어로 옮기는 데 걸리는 시간과 리스크가 너무 크다.

결국 낡은 시스템들은 단순히 관성의 산물이 아니다. 오랜 기간 축적된 안정성, 대체 불가능한 성능, 교체 과정의 위험이 서로 얽히면서, 오늘날의 금융·의료·군사·항공·통신·제조·기상 인프라를 여전히 떠받치고 있다. AI 등 최신 기술이 화려한 겉모습을 만드는 동안, 세상의 기초 구조는 여전히 1970년대의 논리와 1960년대의 언어가 책임지고 있다.

통계가 여러개라 어떤 걸 봐야할 지 모르겠지만, 거의 비슷하므로..

세계에서 가장 큰 250개 기업의 특허 보유수 Top 10 순위다. 삼성이 3위고 일본 캐논이 8위, 파나소닉이 9위고 나머지는 다 중국 기업이다.

미국 기업들 중에는 IBM이 20위에 올랐다.

20년 유효기간을 인정하므로 지난 20년 동안 모은 특허를 말한다. 2025년에 미국에서 등록한 새 특허만 놓고 보면 삼성과 LG, TSMC 가 1, 2, 3위다. 지난 20년간 중국이 사실상 독주 성장했고 최근 몇년은 한국이 급부상 중이라는 뜻이다.

미국 기업은 특허를 독점하는 기업이 더 이상 없고, 연구소, 대학 등과 공유하는 경우가 많다. 상대적으로 가치가 높은 특허에 집중하는 편이긴 한데, 그래도 전체 절대적 양에서 압도적으로 밀리고 있다. R&D에서 밀린지 오래 됐다는 뜻이다. 새로운 걸 만들기 보다 금융과 공유경제 등을 통한 경제 구조 재편성에 집중하는 나라답다. 부만 재분배하는데에는 연구가 별로 필요없다.

게임 그래픽에서 모든 입체는 결국 삼각형(폴리곤) 조각들로 만들어진다. 아무리 정교한 캐릭터도 삼각형을 무수히 이어 붙여 형태를 만든다. 문제는 숲처럼 잎이 수백만 장 있는 장면을 그릴 때 생긴다. 잎 하나하나를 삼각형으로 표현하면 연산량이 폭증해 PC든 콘솔이든 성능이 급격히 떨어진다. 움직이는 잎을 삼각형을 계속 자르고 붙여 형태를 계산해야 하기 때문이다.

언리얼 엔진 5.7은 이 문제를 복셀(voxel) 로 풀었다. 복셀은 표면만 다루는 폴리곤과 달리, 공간 전체를 작은 입자 단위로 쪼개서 처리한다. 보통은 부피 전체를 계산해야 해서 폴리곤보다 부담이 큰 기술이지만, 숲처럼 얇고 복잡하고 수가 많은 구조물에는 오히려 계산이 훨씬 줄어든다. 잎 수백만 장을 각각 삼각형으로 관리하는 대신, 숲 전체를 균일한 입자 단위로 다루면 되기 때문이다. 먼 거리의 풍경도 깨짐 없이 자연스럽게 표현된다.

복셀 자체는 새로운 개념이 아니다. 이미 80년대부터 있었고, 1998년작 델타 포스(Delta Force) 는 지형을 복셀로 렌더링해 그 시대 게임에서는 보기 드물었던 엄청난 시야 거리와 부드러운 지형을 구현했다. 덕분에 당시 기준으로는 상상도 못 할 정도로 먼 거리 저격이 가능했고, 플레이어에게 광활한 전장을 걷는 느낌을 줬다. 일반적 게임은 지금도 구현 가능한 거리 안에서 게임플레이가 이뤄지기 때문에 무의식적으로 한정된 공간을 느끼게 된다.

그 이후 대형 게임에서 복셀은 사실상 쓰이지 않았다. GPU와 그래픽 API가 삼각형 연산 중심 구조로 발전해왔고, 복셀은 메모리와 연산 비용이 높아 활용도가 낮았기 때문이다. 언리얼 5.7 엔진에서는 Nanite Foliage 라는 기술로 복셀을 지원한다. 더 멋진 풍경을 구현할 수 있다. 복잡한 자연물을 다루는 장면에서 폴리곤 독주 체제에 균열이 생기기 시작했다.

하드웨어도 발전하지만 구현하는 소프트웨어 기술도 이렇게 계속 발전한다.

화성에 보낸 첫 헬리콥터 인저뉴어티 Ingenuity.

밀도가 지구 대기의 1%밖에 안 되는 화성 대기 조건에서 비행이 가능할지 아무도 확신하지 못해, 7천만 달러짜리 작은 헬리콥터를 보내놓고도 몇 주 동안 바닥에서 조금씩 프로펠러를 돌려보며 조건을 점검했다. 방향을 잡아주는 센서가 고장 났을 때도 사실상 끝이라는 분위기였지만, 안에 들어간 삼성과 구글 스마트폰 기반 부품 곳곳에 다양한 센서가 숨어 있다는 점을 활용해 즉석에서 비행 안정화 코드를 다시 짠 덕에 프로젝트가 연장됐다. 일반 스마트폰 칩은 방사능과 뉴트론 때문에 우주나 화성에서 오래 활동하기 어렵다는 예측과 달리 기계는 예상 외로 건강했고, 결국 71회의 비행을 성공적으로 치뤘다. 또 한번의 비행 시도 중 추락과 날개 파손으로 비행 임무는 종료되었다.

하지만 공중 활동만 끝났을 뿐, 인저뉴어티는 지금도 화성 표면에서 계속 화성 날씨를 감지해 데이터를 보내고 있다. 인류가 첫 비행에 성공한 지 120년 만에 지구가 아닌 다른 행성에서 비행에 성공했다는 점은 그 상징 자체로도 묵직하다. 그래서 인저뉴어티 아래에는 라이트 형제 비행기의 조그만 조각이 붙어 있다. 인간의 첫 비행이 두 번째 행성의 첫 비행에 이렇게 직접 연결됐다.

예측 불가의 프로젝트였지만 긴 생존 기간과 방대한 데이터 덕에 앞으로 화성에 보낼 드론 개발 난도가 크게 낮아졌다. 이제는 공기 없는 공간에서의 비행 알고리즘, 프로펠러 구조, 저압 환경용 배터리 시스템 등이 모두 검증된 셈이라 후속기종은 훨씬 단순한 설계로도 안정적인 비행을 기대할 수 있다.