인건비보다 더 비싸지는 AI

미국 유타주에서 AI가 만성질환 환자의 처방전 갱신을 일부 자동화하는 시범 프로그램이 시작됐다. 헬스 스타트업 Doctronic과 협력해 진행 중이며, 현재는 모든 AI 처방에 대해 인간 의사의 검토와 승인이 필수다.

유타주 의료위원회는 “시민을 위험에 빠뜨릴 수 있다”며 프로그램 중단을 요구했다. 반면 주 정부는 안전장치가 충분하다며 실험을 계속 진행하겠다는 입장이다. 핵심은 ‘AI가 의료 판단을 맡아도 되는가’라는 근본적인 문제다.

AI가 단순 업무를 넘어서 진단 영역까지 빠르게 올라오고 있다. Mayo Clinic 연구에서는 AI가 췌장암 초기 징후를 인간 전문의보다 최대 3년 먼저 발견한 사례도 나왔다.

생명윤리학자 Zeke Emanuel은 “이제 의사의 가치가 무엇인지 다시 정의해야 한다”고 말했다. AI가 진단과 처방 일부를 대체하기 시작하면서, 의사의 역할 자체가 흔들리고 있다는 의미다.

AI 업계는 지금 “영원한 1등이 없는 시장”으로 들어갔다. 불과 몇 달 전까지만 해도 OpenAI가 ChatGPT로 시장을 장악한 듯 보였지만, 곧바로 Google의 Gemini가 성능에서 앞서며 주도권을 흔들었고, 이어 Anthropic이 기업용 매출과 코딩 AI에서 치고 올라오며 “실제 돈 버는 쪽”의 승자가 됐다. 그런데 최근엔 다시 OpenAI가 GPT-5.5를 내놓으면서 성능 경쟁에서 재반격하는 상황이다.

→ 1등이 고정되지 않는다
→ 몇 달 단위로 판이 뒤집힌다

AI 경쟁은 기존 IT처럼 점진적인 개선이 아니라, “모델 한 번 출시 = 판 뒤집기” 구조다. 성능이 계단식으로 올라가기 때문에, 한 번 뒤처지면 금방 밀리고, 한 번 잘 나오면 바로 1등으로 올라간다.

→ 소비자 시장(챗봇, 검색)
→ 기업 시장(코딩, 자동화, API)
→ 인프라(클라우드, 칩)

각 영역마다 1등이 다르게 나온다. 그래서 “누가 진짜 1등이냐” 자체가 애매해진다.

이 상황에서 가장 불안한 건 기업들이다. 이유는 명확하다. 특정 AI에 수억~수십억 투자했는데 3개월 뒤 구형되고, 직원들이 특정 툴 학습했는데 금방 다른 걸로 갈아타야 하기 때문이다. 

그래서 실제 기업들은 한 모델에 올인하지 않는다. 여러 AI를 동시에 쓰거나, 언제든 교체할 수 있게 구조를 짜고 있다.

더 큰 문제는 AI 기업들조차 자기 미래를 정확히 못 맞춘다는 점이다. 예를 들어 Anthropic은 목표 매출을 예상보다 훨씬 빨리 달성했고, 반대로 OpenAI는 내부 목표를 못 맞춘 시점도 있었다. 이 말은, 지금 잘 나가는 회사도 언제 꺾일지 모르고, 뒤처진 회사도 갑자기 1등이 가능하다는 의미.

업계 내부에서는 오히려 “한 명의 승자”가 나오지 않을 거라고 본다. 이유는 현실적인 제약 때문이다. 기업/정부는 한 회사에 종속되기 싫어하고, 가격, 보안, 규제 때문에 여러 모델이 필요하다. 그래서 실제로는 여러 AI를 동시에 쓰는 ‘멀티 모델’ 구조라든지, 플랫폼들이 여러 모델을 다 제공하는 구조로 가고 있다.

즉, 지금 AI 시장은 “누가 이길까”를 맞추는 게임이 아니라, 계속 바뀌는 판에 어떻게 대응할지, 언제든 갈아탈 수 있는 구조를 만들지 이게 더 중요한 단계다.