우리 회사가 해외에 진출(?)해서 운영하는 사업 중에 'SIAI (Swiss Institute of Artificial Intelligence, 스위스AI대학)'이라는 기관이 있다. 스위스에 법인을 만들고, 그 법인이 대학교를 운영할 수 있는 인가를 스위스 기관에서 받았다. 설립 시점부터 도와주던 유럽 친구들과 이번에 GIAI (Global Institute of Artificial Intelligence)라는 공동 법인을 만들어서 SIAI의 소유권을 GIAI로 넘긴 다음, 한국 법인 명칭도 GIAI Korea로 변경했다.

회사 명칭 변경을 지난해 여름에 공지했었는데, 이제서야 알려졌는지 위의 이야기가 또 이상하게 왜곡되어서 돌아다니던데, 보고 받은 내용 중에는 우리 회사 이야기를 한국 스타트업들이 한국의 각종 문제로 해외로 탈출한다는 식으로 풀어놓은 것도 있었다. 국내 인터넷 여론에 살짝 물방울 하나가 떨어진 탓인지 여기저기 말이 돌았나본데, 메이저 언론사 한 곳에서 이런 기사가 났더라.

• 투자 못받고 인재도 못구해 … 스타트업 186곳 'BYE코리아' - 매일경제

위의 기사를 읽어보면, ①규제가 심하고, ②투자 받기가 힘들고, 한국에서 ③인재 구하기도 힘들다는 표현이 있다.

우선 내 사례를 보면 한국에서 대학교를 만들려고, 최소한 만드시는 분이나 인수하시는 분, 현재 운영 중이신 분들과 적당히라도 타협해서 AI/Data Science 전공을 운영해볼려고 하다가 서울 시내 모 대학 컴공과 교수들이 머리에 띠를 두르고 '근본 없는 XXX 물러가라~'는 팔뚝질 구호를 외친 사건 때문에 한국에서 대학 운영을 포기하신 한 대기업 총수 분의 좌절을 영혼이 이탈한 표정으로 쳐다보다가 결국 나는 해외로 고개를 돌려서 대학을 설립했다.

가짜 대학이라거나, 심지어 대학이 아니라 학원이라는 모멸적인 커뮤니티 댓글들을 보기도 했지만, 스위스 법을 따르고 있고, 글로벌 유명 대학들이 성장하는 트랙을 하나씩 밟고 있는 기관이기도 하다. 한국은 사립학교법을 비롯한 주요 법령 때문에 수도권에 온라인 대학으로 설립하려고 해도 최소한 500억원 이상의 자금이 필요하고, 그마저도 교육부의 온갖 간섭을 받아야 하는 것에 비하면 자유도는 굉장히 높다.

즉, '①규제가 심하고' 부분에 해당하는 사례다.

그 외에 '②투자 받기가 힘들고' 부분도 2020년 여름까지 2년 남짓 한국에서 시도하다가 좌절했던 사례를 생각하면 반박하기 어렵다. 아무리 내가 AI/Data Science 전문가 임을 블로그 운영, 교육 운영, 기업 특강 같은 걸로 설명해줘도 VC들이 내 말 귀를 전혀 알아먹질 못해서 답답한 일이 너무 많았다. 아무 것도 모르면 모른다고 하지, 왜 아는 체 하면서 AI투자 전문가라고 거짓 포장을 하느냐고 맹비난을 하기도 했고, 그들이 투자한 'AI 스타트업'들이 얼마나 조잡한 기술력을 갖추고 있는지 샅샅이 뒤져 밝힌 적도 있다. 결국 가짜 기술자들이라 다들 사업이 망했는데, 그러고 나니 그제서야 내 말을 듣지 않고 이상한 곳에 투자했다면서 사과하는 메일을 보낸 VC들도 몇몇 있었다.

'한국에서 ③인재 구하기도 힘들다'는 표현도 사실이었다. 당장 내가 SIAI에서 AI MBA라는 이름의 학위로 가르치는 영미권, 유럽권 대학 학부 2~3학년 수준의 지식도 모르는..... 수준을 넘어 설명해줘도 따라오지도 못하는 수준이면서 국내 빅테크 회사들의 'AI엔지니어'가 된 경우들이 얼마나 많았는가? 내가 가르치는 내용이 AI/Data Science가 아니라 경제학이라며 'AI 알지도 못하는 주제에'라는 비난을 하는 커뮤니티 댓글(딥시크(DeepSeek)가 되살린 계산 비용 절감 패러다임 | GIAI Korea)들이 국내 주요 명문대 연구실 IP를 달고 있었던 걸 생각해보면, 한국의 기업들이나 대학들이 어떤 수준의 인재를 데리고 있었는지 미루어 짐작할 수 있을 것이다.

예전에 우리 회사에서 3년 반 이상을 다닌 한 개발자가 그러더라. "대표님 사업은 투자금이 없어서 못 하는게 아니라 말 귀 알아 듣는 인재가 없어서 한국에서 못 하는 사업"이라고.

규제, 투자금, 인재 - 보다 더 큰 문제

위의 3가지 지적이 모두 맞다는 경험치가 쌓였지만, 사실 더 큰 문제가 있는데 저 기사에 언급이 안 되어 있더라.

가장 큰 문제는, '매출액을 만들어 낼 방법이 없다'는 것이다

• 작년 기술특례 상장 추진했던 어반베이스, 경영권 매각 실패로 파산 절차 돌입

위의 기사에 언급된 스타트업은 이런저런 기술적인 이슈가 있기는 했지만, 성공하기만 했다면 한국 건설업계에 큰 혁신을 만들어 낼 수도 있는 곳이었다. 난 저 스타트업이 꼭 성공하기를 원했지만, 동시에 한국에서 성공하기 매우 어려울 것이라고 예상했었다.

우선, 저 분들은 ①규제 밖의 영역에 있었고, ②투자금이 몰렸고, ③인재도 뽑을 수 있을만큼 기술적으로 복잡한 도전이 아니었다.

그럼에도 불구하고 저 분들이 실패할 수밖에 없을 것이라고 예상했던 이유는

• 대기업들이 저 분들의 상품을 돈 내고 쓸려고 하질 않을 것이고
• 개인들은 저 분들의 상품을 사지 않을 것이다

라는 것을 알았기 때문이다.

말을 바꾸면, B2B에서 수익성을 내기 어렵고, B2C는 상품화가 불가능했기 때문이다.

개인이 집을 짓는 경우도 드물고, 짓는다고 해도 건축개발·설계하시는 분들이 직접 종이와 스펀지로 모형을 만들지, 3D 서비스를 쓸려고 하지 않을 것이라는 걸 부모님 고향 집을 지어드리면서 알게 됐고, 아파트 모델하우스들을 돌아다니면서 건설사들이 아파트 청약 흥행 몰이에 3D 서비스를 성공적으로 접목시킬 수 있는 마케팅 역량이 없다는 것을 봤기 때문이다.

한국 사회에서 아파트 모델하우스에 줄서기를 시켜 흥행을 이끌어내는 전략에 동원되는 분들은 3D 가상 공간을 소비할 능력이 없는 분들이고, 어쩌다 만들어 놨다고 해도 정작 모델 하우스 내부에 고급 기자재로 만들어진 아파트 내부 예시가 없으면 소비자들이 발 길을 돌릴 가능성이 매우 높다.

우리 나라 건설 대기업들이 저런 서비스들을 외주 1건당 정해진 금액으로 발주를 낼 텐데, 고만고만한 아파트 구조를 엄청나게 뜯어고치지도 않는데 굳이 많은 돈을 낼려고 할까는 의문도 있었다.

저 분들은 결국 한국에서 연 매출액 10억원을 내기도 빠듯해 하다가 개인이 집을 매우 많이 짓는 일본 시장 진출을 했었는데, 거기서라도 잘 됐으면 좋겠지만 결국 시장의 벽을 넘지 못했다.

스타트업의 지상 과제는 투자 유치가 아니라 매출액 창출

내가 스위스에 대학을 설립하는 걸 고민하던 무렵에 봤던 것은 크게 2가지다.

• 스위스 각 주들의 대학 관련 법령
• 외국인 학생들의 인식

즉, 규제와 시장 규모를 봤다.

특이 사항은 스위스라는 나라 하나의 시장을 본 것이 아니라, 스위스가 국제적인 지위를 갖고 있는 나라인만큼, 스위스에서 학위를 받은 인재들이 자국이나 글로벌 시장에서 어떤 대접을 봤다는 점이다.

해외 시장에서 일반적으로 고교 교육까지는 미국보다 영국식 교육을 더 높게 쳐 준다. 국제 학교들의 학비는 영국식이 미국식보다 20~30% 이상 비싸다. 한국 밖으로 나가면 영국식 억양으로 영어를 구사하면 미국식 억양으로 구사할 때와 차원이 다른 대접을 받는 경우도 많다. 호텔 리셉션에서 예약하고 왔다는 말만 꺼내도 동양인이지만 부잣집 도련님이구나는 인식을 갖고 내 얼굴을 쳐다본다는 것을 느낄 수 있다.

그런데, 스위스에서 중·고교를 나왔다고 그러면 스위스 국적자가 아닌 이상, 좀 부잣집이 아니라 사회적 지위가 있는 집안 자식이라고들 인식한다. 영국식 학교보다 학비가 더 비싼 것은 말할 것도 없고, 보통 스위스가 국제 기구들이 밀집된 곳이고, 그런 집안의 자제들이 받은 교육이라고 생각하기 때문이다.

그간 한국에서만 SIAI를 본 분들은 가짜 학교, 학원 등의 음해 공작들 밖에 못 봤겠지만, 내 입장에서는 이왕에 한국을 벗어나서 대학을 만드는거라면 글로벌 시장에 진출 가능하고, 수익성을 낼 수 있는 곳에서 교육을 운영하고 싶었다.

좀 더 사업적인 용어로 바꾸면, B2C 사업을 위해서 나라의 이미지를 이용할 수 있느냐를 가늠해봤다고 보면 된다.

AI MBA 학위 가격을 US$26,000에 맞췄는데, 이것도 글로벌 시장에서 온라인 STEM 석사 과정 가격을 벤치마킹했고, 스위스라서 이래저래 더 나가는 비용들은 세율이 낮으니까 크게 손해보지는 않을 것이라고 봤다. 수익이 나는 학생 숫자 최소값이 연간 40명인데, 설립 첫 해에 자기 수준 모르고 왔던 애들이 잠깐 있던 시절을 빼면 한번도 수익을 못 내기는 했지만, 나나 유럽 친구들이나 결국 수익은 글로벌 시장에서 낸다고 생각하고 지난 몇 년간 스위스의 규제와 시장 상황을 익히는데 최대한 초점을 맞추며 운영했다.

아마 같은 상황을 국내에서 겪었으면 수익이 안 나니까 진작에 사업을 접었을 것이다.

B2C 사업으로 한국에서 꽤나 성공했다는 평가를 받았는데, 나 역시도 연 매출액 10억원을 내기가 힘들었고, 질투꾼들과 음해 공작꾼들을 이겨내는 것도 쉽지 않았다. 우리 학교 AI MBA의 첫 학기 연습 문제도 못 푸는 수준의 인력들에게 AI MBA는 돈 버리는, 혹은 돈을 빼먹으려는 악마 같은 학위라는 평가를 듣기도 했다. 정작 AI MBA에 당신들이 슈퍼 천재라고 착각할 S대 컴공 학·석·박 출신 + 대기업 부장 출신이 와서 이상한 질문이나 하다가, 졸업 논문도 못 쓰고, 실력이 없어서 사실상 쫓겨난 상황인데, 그런 고급 교육을 하는데 정작 밖에서는 교육 수준이 낮다는 온갖 음해 댓글이나 봐야했다.

본의 아니게 이렇게까지 불편한 감정을 표현하는 이유는, 한국 사회에서 B2C 사업으로 수십 억원 이상의 매출액을 안정적으로 낼려면 그런 질투꾼들의 음해 공격을 모두 이겨내야 한다는 점을 강조하고 싶었기 때문이다. 커뮤니티 여론 대응 팀도 만들어보고, 명예훼손 고소부터 여러 법적 비용을 써 보기도 했지만, 작은 스타트업 하나가 그런 치사하고 비열한 음해 공작을 모두 대응하기는 쉽지 않았다. 사실을 기반으로 만든 댓글부대(영화)를 보면 알겠지만, B2C 사업을 운영하는 대기업들, 학원가, 연예인 들은 100명 단위의 커뮤니티 관리자(라고 쓰고 댓글부대)를 운영한다. 회사가 원하는 메세지를 전달하고, 이상한 여론을 빠르게 차단하기 위한 팀이다. 나도 그 정도 운영을 했었어야 아마 이상한 이야기들이 나도는 것을 차단할 수 있었을 것이다.

영어권에 교육 콘텐츠를 공개하고 나니 영국 최고 명문대학 중 하나인 C모 대학의 수학 박사 과정 학생이 이 정도 교육이라면 꼭 다니고 싶다고 정중한 메일을 받기도 했는데, B2C 시장에서 댓글부대를 운영해야하는 교육 후진국 대한민국에서 받은 대접과 비교해보면 고급 콘텐츠 기반의 시장 침투 난이도가 얼마나 차이가 나는지 충분히 짐작이 가고도 남음이 있을 것이다.

대기업의 선택을 받는 것만이 스타트업/중소기업의 유일한 생존 전략?

• 이승건 토스 대표, 파산한 美 암호화폐 거래소 FTX 자회사서 730억 대출받아｜동아일보

지난 2024년 가을, 한국에서 가장 성공한 핀테크 스타트업 중 하나인 토스가 국내 주식시장에서 IPO를 준비한다는 소문이 돌았다. 그러니 바로 토스를 괴롭히는 기사가 하나 나오더라. 대표의 보유 지분이 너무 적다고 컬리가 상장 심사를 못 통과했는데, 토스도 비슷한 상황이라는 식으로 몰아가는 기사였다.

결국 토스는 미국에서 상장하겠다고 방향을 틀었는데, 여전히 B2C에서 수익이 거의 안 나고, 광고 기반의 B2B 수익이 주력인 상황이라, 그마저도 한국 시장의 경기 침체 때문에 향후 수익성이 더 좋아질지 의문이라 미국 시장에서 원하는 수준의 높은 밸류에이션을 받기 어려울 것이라는 비관론이 팽배하다.

위에 폐업 사례로 들었던 어반베이스 만큼은 아니지만, 토스도 국내 시장에서 수익성을 만들어 내기 쉽지 않다. 기업 가치 10조원을 넘어 직원들은 너도나도 20조원을 외치지면, 연 매출이 2023년까지도 연결 매출 1조원 남짓이었고, 지난 2024년에 해외 주식 투자 바람이 불어서 수익을 좀 냈던 것을 제외하면 안정적으로 수익을 만들어 내기 쉽지 않다.

그럼에도 불구하고 토스는 한국에서 가장 성공한 핀테크 기업이다. 이미 상장한 카카오뱅크의 주가가 반의 반토막이 난 상황인만큼, 토스 직원들이 1등 핀테크라고 자부심을 갖는 것은 충분히 공감을 할 수 있다. 그런데, 가장 크게 성공한 스타트업, 기업 가치 20조원을 부르짖는 핀테크의 연간 연결 매출이 1조원을 겨우 넘는다. 경쟁사(?)인 금융지주들의 자본금 규모와 매출액을 보면 알겠지만, 토스는 그들과 경쟁할 수 있는 체급의 안정적인 매출처를 확보한 곳이 아니다.

기업 가치 20조원을 외칠 수 있는 토스는 그나마 상황이 나은 편이다. 자기 힘으로 매출액을 1조원 대로 내고 있고, 고생 끝에 영업이익도 나오고, 대표가 자기 지분으로 730억의 급전 대출을 받아올 수도 있는 곳이니까. 나머지 스타트업들은 한국 시장에서 매출액을 낼려면 온갖 음해 공격을 극복해야하는 B2C 시장 아니면 대기업들의 '선택'(Read '은혜')을 받아야 한다.

전세계 어디를 가나 대형 기업들이 자기와 체급이 비슷한 기업들에게 고액을 지불하고 외주 서비스를 선택하는 것은 비일비재하지만, 한국에서 스타트업이 대기업을 뚫고 들어가는 것은 몇 곱절로 힘들다.

왜? 내가 겪은 가장 큰 이유는 전문성을 알아보는 인력이 아예 없기 때문이라고 이야기 할 수 있다.

어중이 떠중이 수준에 불과한, "딥러닝이 왜 답을 못 찾는지는 구글도 몰라요" 이딴 소리나 하는 강사를 AI 전문가라고 모셔놓은 S모 그룹의 금융계열사를 비롯해서, A/B Test 공식을 바탕으로 A와 B그룹 비율이 1:1이 아닌 상황이 한 쪽에 가중치를 주는 위험이 있다는 설명을 못 알아듣는데 정작 S대 DS학과를 나오고 K모 빅테크 기업의 DS팀 핵심 인력인 이야기, 혹은 비슷한 수준의 문제 인력들이 우리 나라 핵심 기업들의 인재라는 이야기를 이미 헤아릴 수 없이 많이했다.

그런 회사들을 설득해서 고급 상품을 판다?

보통 미국, 유럽에서 스타트업이 자기 회사 상품을 출시 시점에 바로 사주는 '얼리 어답터'들에게 판매를 끝내고 난 다음에 속칭 '죽음의 계곡'에 들어가면, 상품의 품질을 끌어올려서 대기업들에 납품할 수 있도록 엄청나게 노력한다. 그 문이 열리면 안정적인 수익원을 확보해서 더 이상 투자금에 의존하지 않고도 성장 가도를 달릴 수 있기 때문이다.

한국에서는 대기업 인력 수준이 위에서 지적한 상태이기 때문에, 그 시장을 열려고 상품의 품질을 끌어올려봐야 별 소용이 없다. 품질이 좋아봐야 이해하고 쓸 수 있는 인력이 없고, 품질을 판단하는 기준이 정부나 기업에 납품한 적이 있나 같은, 남들이 한 선택을 따라가는 의존형이다. 자기가 직접 상품을 보고 판단할 수 있는 역량도 없고, 그런 역량을 기르는 것이 너무 머리가 아프고 힘든 일이기 때문이다. 적어도 난 그런 한국 기업 직원을 만난 적이 없다. 이렇게 상품의 품질이 의미가 없는 곳에서는, ①외국 기업과 제휴를 맺거나, ②외국에서 인증서를 받아오거나, ③한국에서 어떻게든 혈연·지연·학연 등의 각종 인맥을 동원해서 대기업에 판매 기록을 남겨야 한다. (사실상 3번이 전부다)

그렇게 시장을 열고나면 대기업의 말단 직원에게까지 을이 되어서 굽신거리는 세일즈를 하고, 그 회사의 중간 관리자가 그만두면 자기네 회사에 영입해서 세일즈를 시키는 식으로 먹고 산다.

겪은 이야기 - 절이 싫으면 중이 떠난다?

내가 그간 한국에서 SIAI로 겪은 이야기를 정리해보자.

내가 글로벌 최상위권 대학들에서 가르치는 교재를 갖고 오고, 한국 애들이 알아 들을 수 있도록 뜯어고치고, 그래서 높은 교육 수준에도 한국인들이 최대한 이해할 수 있도록 교육을 이끌어가봐야 날 더러 가짜 학교, 대학 아니라 학원 이라는 식으로 온갖 음해나 한다. 중국 딥시크가 나오고 나서야 시장이 관심을 갖는 '계산 비용 절감'을 이미 2021년부터 가르쳤는데, 당시에 강의노트와 시험 문제를 공개하니 '계산 비용 절감'이 아니라 내 학부 전공이었던 '경제학' 가르친다고 오해(?) or 음해(?)나 당했다. 이런 나라에서 어떻게 고급 상품을 이해시키고 팔 수 있을까?

몇 년간 겪어보며 그들이 한 줄 제목 이상의 글을 읽고 이해하는 능력이 부족한 수준이라는 걸 뒤늦게 알게 됐는데, 그들에게는 내가 글로벌 최상위권 대학의 자료를 업그레이드 했다고 설명해주는 것보다, 그냥 글로벌 최상위권 대학 교수들을 데려다 앉혀놓는 것이 더 빠른 설득이었을 것이다. 근데, 아쉽지만 그 정도 비용을 스타트업 레벨에서 감당하는 건 불가능에 가깝다. 그들이 자기 시간을 쏟아 부어서 내가 하는 것처럼 교육 자료를 업그레이드하고 교육 과정 철학에 맞추도록 하는건 불가능에 가까운게 아니라 불가능이다. 이름 있는 교수가 연구 안 하고 Entry 수준의 학생들 전용의 교육 자료를 만든다? 그건 보통 학원 강사들이 하는 일이라고 생각할 텐데, 얼마나 많은 돈을 줘야 그들을 움직일 수 있을까?

나도 내 사업이니 꾹 참고 했을 뿐이다. 그리고, 가르치고 싶은 마음이 컸다기 보다, 내 주력 사업을 키우기 위해 학교를 마케팅 수단으로 삼았기 때문에 할 수 있었던 일이었다고 생각한다. 돈 안 되는 사업인지 뻔히 알면서 시간을 쏟아붓는 건 정신적으로 매우 고통스러운 합리화였다. 특히 PreMSc AI/Data Science 혹은 MBA AI/BigData로 이름 붙여놓은 과정의 강의노트는 만들려고 10년 전에 마지막으로 봤던 노트들을 여럿 꺼내들어야 했는데, 자꾸 '어려운' 내용이 머리 속에 떠오르는 와중에 쉽게 풀어낸 노트를 만든다는게 보통 어려운 일이 아니었다. 나보다 학계에서 더 많은 연구를 하신 분들이면 더더욱 하고 싶지 않은 일일 것이다.

시킬 사람을 찾기 힘든 사업을 하고 있으면, 돈이 얼마나 필요한지 가늠해보는 시간을 갖다가, 결국 내 손을 쓴다. 교육 자료의 경우도 답답한 마음에 내가 자료를 업그레이드 했는데, 콘텐츠를 공격할 수 없는 비전문가 집단, 당신들의 무능이 낱낱이 밝혀진 집단들이 분노의 광기를 표출하고, 그들에게 질투의 대상이 되고, 깎아내리기나 당하던데, 난 그런 시간 낭비를 왜 했을까? 아니, 정작 시험 문제를 내면 무슨 말인지 하나도 이해 못해서 0점이나 받을 수준인 주제에 왜 전문가를 그렇게 자신있게 무시하고 음해 공격을 하는 뻔뻔함으로 살아가는 걸까?

근데 그들은 그게 일상이더라. 난 내가 모르면 미안하고 부끄러운 종류의 사람이라 욕 하는 사람들의 감정을 이해를 못했는데, 몇 년간 사업을 하면서 그들의 사고 흐름을 알게 됐다. (아래의 ChatGPT 답변 스크린 샷 참조 - ChatGPT가 정리를 참 잘해줬다. 나도 저렇게 문장 뽑아내도록 우리 회사 LLM 뜯어 고치고 싶다^^)

'가상 화폐는 바보들의 게임이다. 거품은 머잖아 터질 것이다' - 대중(大衆)이란? | GIAI Korea 에서 언급한대로, 메이저리그(MLB)에 홍보하면 코인의 신뢰성이 올라간다고 생각하는게 그들의 (여전히 이해할 수 없는) 사고 구조인데 이걸 상품 품질로 극복하겠다는 전략 자체가 어리석었던 것이다.

• 시장 변화 속 ‘나 홀로 경직’ 한국 창업 생태계, 기업·자본·인재 모두 떠나 | The Economy Korea

지난 몇 년간 저 시장을 설득하려면 막대한 마케팅 비용을 지불해야겠구나는 생각, 그걸 소득 없어도 몇 년간 묵묵하게 계속 부어넣어야겠구나는 생각들을 하면서, 더 이상 이 시장에서 에너지 낭비를 하지 말자는 생각으로 이어졌다. 좀 더 냉정하게 이야기하면 이 나라는 품질을 끌어올려야 되는 게 아니라, MLB 홍보와 코인 판매를 묶는 것처럼 사기를 쳐야 세일즈가 된다 싶더라.

한 때는 내가 지식을 알리기 위해서 목소리를 높이는게 왜 시장과 싸우는 게 되어 버렸을까, 나도 겉만 화려한 사람들을 이용해서 대중을 설득하고 나는 뒤로 숨어버리고 싶다는 생각을 한 적도 있다. 근데, 그렇게 겉만 화려한 사람들을 '이용'할 비용을 마련하기 위해 외부에서 투자를 받아와서, 상품 품질에는 큰 도움이 안 되는 홍보비를 막대하게 쓰고 나도, 한국 시장이 좁아서 수익성에 한계가 있을 수밖에 없겠더라. 그간 좁은 시야로 바라본 한국 시장은 '기술 상품'으로 홍보비 이상의 수익성을 뽑아낼 수 있는 시장이 아니었다.

영국 C대학 수학 박사 과정 학생의 SIAI 입학 문의 메일을 받던 날, 한국에서 음해 공격이나 당하고 황당한 놀림이나 듣고 있을 바에는 내 실력을 알아주고 나와 같은 눈높이를 갖춘 분들과 어울리는 편이 백배는 더 낫겠다는 '현타'가 확 올라왔었다. 설명을 해 줘도 못 알아 들으니 한 발 더 나가서 당신들이 말도 안 되는 황당한 짓을 하고 있다고 지적했을 뿐인데, 그 이상한 짓을 한 사람들이 자기 이익이 침해당하니까 온갖 치사한 방법으로 날 다 갉아먹는 나라, 그래서 본의 아니게 나도 설명 모드가 아니라 전투 모드로 들어가야 하는 시장, 그런데 정작 홍보비 이상의 수익성이 나오지 않는 시장에 왜 내가 시간을 허비하고 있지? PreMSc 혹은 MBA도 못 살아남는 주제에 MSc AI/Data Science 아니면 안 된다고 똥고집이나 부리는 애들하고 왜 논쟁이나 하고 있지? 고개를 돌리니 우리 교육의 가치를 제대로 아는 사람들이 가득한 큰 시장이 있는데?

사실 처음 SIAI 설립하던 2021년부터 당시 유럽 친구들 말대로 한국에서 Backlash 있는 거 무시하고, 한국애들이 알아 듣건 말건 모조리 영어로 강의하고, 한국 애들을 주력이 아니라 곁다리로 갖고 갔어야 했는데, 한국에 애착심을 너무 길게 갖고 갔다. ChatGPT가 거의 똑같은 전략을 추천하는 걸 보고 헛웃음이 나오더라.

국내 L모 대기업의 사내 핵심 인력 대상 '고급' AI 교육 과정에 선발되어 간 SIAI 학생이 그 교육 과정을 듣고

국내 기업에 오는 강사 답지 않게 분포함수 이야기도 꺼내고 그러더라구요, 저희처럼 정규분포, 포아송분포 같은 거 따지고, 분포함수 달라지는거 맞춰서 바꾸고 그런 수준은 아닌데, 그래도 분포함수라는 단어를 꺼내는 건 처음 봤어요. 강사 스펙 찾아보니까 박사 한 것도 아니고, 학부만 했더라구요. 학부만 했으니까 더 (깊이 있는 논의가) 나오기는 힘들겠지만, 그래도 분포함수라는 단어를 쓰는 게 신기해서....

저런 교육을 받고나면 AI 전문가가 될까?

내가 저 대기업 총수랑 농담 따먹기 할 수 있는 친구 사이였으면 진심으로 충고해줬을 것 같다. 차라리 그 돈 아껴서 실적 안 좋은 자회사 대출이나 갚고, 실력파들에게 연봉 2배씩 주면서 스카웃하는데 쓰자고. 글로벌 어느 상위권 기업이 그런 3류 교육에 돈을 쓰는지 한번 찾아보시라. 이쪽 산업은 A급, S급 인재 아니면 도움이 안 되는 만큼, 그런 기업들은 3류 교육에 아예 돈을 쓰지 않는다. 친구는 아니지만, 보고 있으면 안타깝고 어떻게 좀 도와주고 싶다. 왜 그렇게 바보들한테 헛 돈만 쓰는데? B급들은 다른 부서로 쫓아내고, 명예퇴직 시켜버리고, A급 이상들 모아서 시험쳐서 거르고, S급만 남겨서 상여 듬뿍 챙겨주면서 연구 프로젝트 돌리고, 없으면 S급 길러내는 교육기관이랑 제휴 맺고 그러면 되잖아?

당신네 대기업 전·현직 출신으로 우리 SIAI 교육을 찾아온 학생들이 지난 3년간 7명, 학생 전체의 10% 남짓이다. 그 중 몇 명은 정말 아끼는 학생들이고, 그들이 논문 못 쓰고 있는게 보고 있기 안타까워서 갖고 온 논문 주제에 맞춰 필요한 계산법을 더 알려주는 수업도 추가로 개설하고, 따로 불러서 밥도 사주면서 논문을 끄집어 내는 중이다. 꼭 좋은 논문을 써서 당장은 회사에서 고급 인재가 되고 (이미 최고급 인재이긴 하지만), 논문 실적 쌓이면 좋은 학교 교수로 갔으면 좋겠다. 우리 학교 교수로 오면 나야 더 좋지만, 날개 펴진 인재의 비상을 도와야지, 꺾고 싶진 않다.

난 한국 교육의 굴레를 탈출한 그들을 사랑한다. 당신네 회사에 나 같은 깐깐한 인간이 사랑할 수 있는 그런 최고급 인재가 잠자고 있는데, 왜 고용을 유지할 수 있는 당신들은 그런 인재를 엉뚱한 곳에 쓰고 있나?

• 나는 그런 인재가 자부심을 갖고 다닐 수 있는 회사를 만들려고 매일 잠을 못 자고 사는데
• 걔네들 데리고 글로벌 시장에 '레이드'를 뛰러 가고 싶은데
• 그들이 교육 수준 낮은 2류 국가라고 깔보는 한국 인재들로 그들의 코를 납작하게 해 주고 싶은데

정작 한국을 이끌어 나가야 하는 당신들이 그렇게 잠재력 넘치는 인재들을 썩히니까 2030들이 고급 인재가 될려는 노력조차 포기해버리는 것이다.

글로벌 시장에서 이런저런 활동들을 하다보면, 토스 이승건 대표나 쿠팡 김범석 대표처럼 한국에서 사업을 하지만 한국 VC들을 혐오하고 투자금은 모조리 해외에서만 받은 케이스를 넘어서, 아예 처음부터 한국 시장을 거들떠 보지도 않고 해외에 나가서 사업을 하는 한국인들을 굉장히 많이 본다. 그들은 나만큼 처절한 경험치는 없겠지만 기본적으로 한국인의 얕은 사고력을 매우 잘 알고 있고, 그래서 한국 대학 출신들에게 색안경을 끼고 있고, 한국 대기업들과 협업하는 것에 경끼를 일으킨다. 들은 표현을 그대로 옮기면,

품질은 볼 줄도 모르고, 영어 못 하길래 한국 말로 답해주면 고마워하기는 커녕 가격이나 후려칠려고 하고, 설명 자료 보내줘도 읽지도 않고, 자기 회사 보고서를 날 더러 쓰라고 하고....

등이 있다.

첫 직장이었던 D모 외국계 증권사 다니던 시절부터 마음 속 깊이 알고 있던 사실인데, 한국에 귀국해서 지난 몇 년간 부딪히면서 더 뼈저리게 느꼈다고 해야할까?

스타트업이 한국을 떠나는 이유로 이곳저곳에서 듣는 이야기들, ①규제가 심하고, ②투자 받기가 힘들고, 한국에서 ③인재 구하기도 힘들다는 말이 모두 맞지만, 위에 쓴대로, 내 입장을 덧붙이면, 사기를 쳐야 한국에서 매출액을 만들어 낼 수 있더라는 이야기, 품질로 승부해서는 생존 가능한 수준의 매출액을 만들어 내기가 불가능하기 때문이더라는 이야기를 꼭 덧붙여보고 싶었다.

그간 경험을 엮어 보면, 한국 스타트업들은 해외에서 사업을 도전하고, 그게 성공하면 한국에 지점이나 출장소 정도를 차려서 약간의 매출액을 더 만들어내는 방식으로 한국 시장을 다뤄야 한다고 본다. SIAI도 내가 가끔 한국어로 글 쓰는 거 이상으로 한국 시장에 더 자원을 쓸 이유는 없는 것 같다. 사실 처음부터 교육이 내 주력 사업은 아니었다.

L모 대기업의 어느 주력 계열사 중 한 곳에 다니는 우리 SIAI 학생에게 최근에 들은 이야기다. 회사에서 기술직 대상으로 AI 교육이라는 걸 하는데, 강사로 온 사람이 분포 함수를 이야기를 하길래 깜짝 놀랐단다. SIAI 교육처럼 Normal 분포가 깨져나갈 때 터지는 현상이나, Poisson 분포로 변형되는 Imbalance case 같은 사례들을 언급하는 수준은 아니지만, 그간 한국 대기업들이 데려오는 강사들 수준이 그저 코드 복붙에 불과했던 걸 생각하면 분포함수를 안다는 것만으로도 놀랄만한 일이지 않냐는 이야기다.

• "中에 안 따라잡힌 사업 없다"…대기업 불안하게 바라보는 IB들-인베스트조선

위의 기사를 보면 우리나라 대기업들을 대기업으로 만들어 준 주요 기간 산업들, 심지어 새 먹거리로 생각하고 도전하던 신산업까지 모두 중국에 기술적으로 따라잡힌 사업들 투성이라는 이야기가 나온다.

중국에 안 따라잡힌 사업이 없다? A급 인재를 그렇게 길러냈으니...

지난 몇 년간 곧 중국에 따라잡힌다 그랬는데, 이제 반도체 빼고 나면 남은 주력 사업은 거의 없는 것 같고, 자동차도 전기차로 대세가 넘어가면 현대차가 지난 수십년간 노력해서 개발한 가솔린 연료 기반 엔진 기술력도 시장 우위가 무의미해질 것이다.

한국 귀국 후 봐 왔던 한국의 AI/Data Science 교육 수준, 공대 교육 수준, 대기업 다니는게 마치 벼슬인양 목에 힘을주던 인력들의 수준을 봤을 때, 이렇게 따라잡히는건 시간 문제였을 뿐이다. 지난 몇 년간 반복적으로 이야기 한대로, 글로벌 명문대학 2-3학년 수준의 기말고사 문제도 줄줄이 F 학점을 받아가는 한국 명문대 공대 출신 석박사들이 대기업의 연구직으로 있는데, 그나마 SIAI를 찾아왔던 소수의 학생들은 문제를 인식하고 개선하려던 예외 샘플이었고, 하루하루 월급 받는 걸로 만족하고 사는 다른 연구직들이 열화 샘플일 것이라는 사정을 따져보면 기술 격차를 재역전하기는 매우 어려울 것이다.

중국을 너무 칭찬해주는 것 아니냐고 물을텐데, 유학 중에 만나본 중국의 A급 인재들은 자국에서 엄청난 훈련을 받았겠구나 싶은 경우들이 참 많았다. 러시아 애들이나 프랑스 애들은 수학 천재가 지상에 강림했다는 생각이 자주 들었던 반면, 중국 애들은 뭔가 치약을 마지막까지 쥐어짜내는 느낌으로 꾸역꾸역 공부를 했을 것 같다는 느낌이다. 유럽 애들은 자기 힘으로 올림픽에 나오는 반면, 아시아 국가들은 정부가 막대한 자금을 쏟아부어 올림픽 대표 선수들을 키워내는 것과 비슷하다고 보면 된다. 수학을 응용하는 모든 학문은 기본적으로 문제 풀이, 문제 정의 방식에서 이런 특성이 그대로 드러나기 때문에 어느 수준 이상이 되면 그런 역량을 어렵지 않게 파악할 수 있다. 분포 함수 이름 아는게 신기한 수준의 한국 대기업 'AI인력'들을 보면 같은 한국인인 내 입장에서도 기가 차고 어이가 없는데, 그런 중국 A급 인력들을 모아서 상품 만들어내는 회사에서 한국 기업들의 'AI상품'을 보면 어떤 생각이 들까?

딥러닝 매니악들에게 'AI인력' 타이틀을 달아준 한국 대기업들

올해 S모 반도체에 재직 중인 SIAI 학생 중 하나가 패널 불량을 계산하는 알고리즘으로 논문을 쓰고 있다. 그 학생도 자기 회사에서는

• 별 거 없고 딥러닝으로 돌려보면 된다
• 딥러닝으로 돌릴 수 있도록 정상/비정상 라벨링한 데이터 몇 만개 만들어 달라

같은 요청으로 인건비와 계산 비용만 엄청나게 쓰고 정작 성능이 엉망인 알고리즘을 만들어내는 'AI부서'와 그 부서에 종속된 불량 개선 부서의 무능함에 대한 불만을 여러 차례 표현했다. 외부에 발표하려고 회사 규정에 맞춰 특허까지 냈다고 하니 관련 특허를 찾아보시기 바란다.

간단하게 그 논문의 계산통계 적용 부분만 소개하면, 그 학생은 어차피 찾아야 하는 패턴의 종류가 많지 않은만큼, 데이터를 0/1을 묶은 Matrix로 처리하고, Matrix에서 특정 패턴이 나타나는 경우를 단순 F-test 스타일 계산으로 처리해버렸다. 이러면 계산비용이 0에 수렴하는 것은 두말할 나위도 없고, 패널의 종류에 상관없이 패턴에 해당하는 0/1 조합만 추가하면 간단하게 정상/비정상을 찾아낼 수 있다. 머리를 조금만 쓰면 비용 0, 확장성 무한대의 모델이 되는 것이다.

저 사례에서 겉으로는 전세계 최상위권의 반도체 기업이지만 실상은 학부 수준도 안 되는 인력들이 'AI인력'이라는 타이틀을 달고, 매우 조잡한 불량 검증 시스템을 구축해 왔다는 것을 알 수 있다. 반도체 사업에 대해 아는 것이 거의 없는만큼 말을 꺼내기 조심스럽지만, 논문을 지도해주면서 저 학생이 F-test 같은 단순 통계 검증 만으로 딥러닝 같은 고비용 계산을 쉽게 대체할 수 있는 논리를 만들어내는 것을 보고, 기초 학문 역량이 탄탄하게 갖춰져 있는지 여부가 현장에서 엄청난 차이를 낳는다는 그간의 확신을 또 한번 체감하게 됐다.

또 다른 학생은 수면에 빠졌는지 아닌지를 구분하는 웨어러블 기기 데이터 분석으로 논문을 내면서 그간 업계 사람들이 무지성으로 의존하던 딥러닝에서 벗어나서 간단한 분포함수 가정과 그 함수의 변형을 확인할 수 있는 F-test로 계산을 업그레이드했다. 통계학 공부를 한 사람들 입장에서 매우 간단한 응용에 불과할 수도 있는 변형인데, 데이터의 형태를 보고 분포함수를 추론하는 작업, 'Regime shift'를 확인하기 위해 그간 가르쳤던 Chow test, Hausman test 같은 통계 검증이 모두 F-test 기반인 것을 응용해서 모델을 만들었더라. 분포함수 가정이 있으니 심지어 MLE를 썼는데, 덕분에 계산의 Robustness도 쉽게 끌어올릴 수 있고, 모델이 매우 다양한 곳에 확장될 수 있게 됐다.

천재는 아니어도 천재를 흉내내도록 길러내는 교육

이 학생들이 천재냐? 글쎄다, 학생들이 들으면 좀 기분 나쁠지도 모르겠지만, 위의 두 학생은 천재와는 좀 거리가 먼 것 같다. 공부하는 걸 보면서 저 위에 언급한 중국 A급 인재들이 '치약을 마지막까지 쥐어짜내는 느낌'과 비슷한 느낌을 여러차례 받았다고 하고 싶다.

그룹 프로젝트 수업을 들은 학생들 대화를 지나가며 들은 이야기 중엔, 저 학생들이 회사 업무 끝나고 공부를 마저 하느라 잠을 안 자고 공부했던 사건, 병에 걸려 누운 적도 있었던 사건들도 있었다. 인생을 살면서 만났던 '천재'들과 A급 인재들의 공부하는 속도와 이해도를 놓고 비교해봤을 때, 저 학생들이 딱 중국의 A급 인재들 수준의 잠재력을 갖고 있고, 국내 대학이 제대로 그 잠재력을 키워주지 않은 탓에 B급으로 살고 있었다고 보면 될까? SIAI의 한국 학생들이 줄줄이 F 학점을 받는다고 아쉬운 감정을 여러번 토로하지만, 그래도 가르쳐보면 A급이 될만한 잠재력을 가진 인재들은 은근히 많다. 단지 우리나라 대학들과 기업들이 그들의 잠재력을 살려주지 못했을 뿐이다. SIAI 입학해서 뒤늦게 고급 교육을 받은 것이 아니라, 어릴 때부터 그렇게 고급 교육을 받았으면 글로벌 시장에서 인정받는 수준급 인재가 됐을지도 모른다.

왜 이렇게 생각하냐면, 미국에서 태어나고 자란 한국인 2세들 중에 완전히 영미권 방식의 사고력으로 훈련이 되니 러시아, 프랑스 애들에게서 봤던 '천재 강림'이 느껴지는 경우가 종종 있었기 때문이다. 샘플이 많지 않고, 인종의 문제가 어느 정도는 있겠지만, 더 근본적으로 한국 교육 방식의 실패라는 것을 확신하게 되는 경험들이었다.

그 A급 잠재력을 실현시켜놓은 학생들이 중국에는 몇 십만명이 있다. 한국에는? 내가 보지 못한 곳에도 은근히 있긴 하겠지만, 그간 들었던 한국 사례들, 국내 대학들 교육 수준, 심지어 대기업이 돈을 부어서 시키는 사내 교육 강의 수준을 미뤄봤을 때는 한국 기업의 연구직이 중국의 A급 인재들과 경쟁하는 건 아주 철저하게 완전히 불가능하다고 확신을 갖고 말 할 수 있다. 야구로 비유하면 미국 메이저리그와 한국 프로야구의 2군 정도의 격차가 있다고 본다.

인력 양성 실패가 낳은 비극, 가라앉는 배를 떠날 방법을 찾아라

한국이 겉으로 보기에는 선진국이고 세계 경제 10대 대국 중 하나라고 그러지만, 실상은 중국이 우리 제품을 사준 덕분에 IMF 구제금융을 극복했지, 기술적으로는 '해외 기술 베끼기', '저가 노동력', '빨리빨리' 같은 비기술적 역량 이외에 지난 30년간 달리 경쟁력을 키우지 못했다는 이야기를 몇 년간 꾸준히 해 왔다. 우리가 기술적 역량을 쌓았어야 하는 그 30년의 시간을 버린 반면, 중국은 충실히 교육에 투자해서 기술적 역량을 끌어올린 덕분에 미국의 강력한 견제를 받는 수준으로 성장했다.

앞으로 한국 기업, 고용 시장, 그 외 기타 사회 인프라의 사정은 더 나빠질 것이다. 주요 기간 산업들이 천천히 무너질텐데, 세금이 줄어 재원이 부족해지는 만큼 몇 십년간 힘겹게 쌓아올린 사회 시스템도 차례차례 구멍이 날 것이다.

대통령이니 장관이니 국회의원이니 하는 사람들은 좌우를 가릴 것 없이 세금을 대학과 기업 연구 시설에 투입하면 다 해결될 것처럼 착각하고, 그 정책 방향에 따라 예산을 배정하고 세부 정책을 입안하는 행시 출신 고위직 공직자 애들도 자기들이 저런 A급 인재 교육을 받아본 적이 없으니 어떻게 혹독한 훈련을 시키도록 시스템을 만들어야 하는지도 모른다. 그냥 위에서 내려오는대로 예산을 기획하고 집행할 뿐이다. 겉으로 보기에 그럴듯한 선전물과 언론 기사가 나가면 그 프로젝트는 무사히 진행됐다고 보고서가 올라가고, 그걸로 공무원은 승진하고 정치인은 치적을 내세운다. 실제 기술력은 조잡하기 그지 없건만.

이런 비극을 북한식 총살형으로 제어하면 속은 시원하겠지만, 근본적인 문제 해결은 되지 않는다. 딱 북한이 그러고 있는 것처럼, 돈과 시간을 버리고, 인력만 반복적으로 총살하게 될 뿐이다. 결국 인재를 길러내고, 그 인재들이 날아오를 수 있는 인프라를 갖춰져야 사회적인 제어 시스템이 정상 작동하면서도 기술적인 도전을 극복할 수 있는 제도가 구축된다. 즉, 어설픈 인재가 아니라 정말 고급 인재를 길러내야 한다.

꾸준히 이야기했던 대로, 이쪽 분야의 인력 수준은 0/1로 구분해야 한다. 1은 문제를 해결할 수 있지만 0.99는 문제를 해결한 것처럼 보이게 만드는 것이 최선이기 때문이다. 실제로도 한국처럼 어느 해외 기업에서 제공해주는 AI 라이브러리 몇 개 돌리는 프로젝트 경험이 있다는 이유로 AI개발자, AI연구인력 이렇게 이름 붙여봐야 제대로 되는 일이 있었나? 그저 '해외 기술 베끼기'만 했을 뿐이다. 1이 된 우리 학생들이 앞으로 얼마나 더 길게 저 기업들에 앉아 있을지 모르겠지만, 우리나라 기업들이 0을 싹 청소하고 1인 인력들로만 팀을 꾸리는 개혁을 빠르게 진행하지 않으면 겨우 만들어 시장에 공급한 1들 마저도 해외 기업들에게 뺏기게 될 것이다. 전세계적으로도 1 수준으로 올라선 인력에 대한 공급은 적은 반면 수요는 넘치기 때문이다.