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[실시간뉴스]노벨상 쾌거에 숨은 ‘적자 2조원’의 마술···구글은 기다리고 또 기다렸다[★★글로벌]
온카뱅크관리자
조회:
10
2024-10-12 08:20:37
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">2014년 구글 딥마인드 인수 후<br>AI 인재 확보에 아낌 없는 투자<br>5년 누적 딥마인드 손실 2조원<br>톱기업 도약 위한 ‘의도된 적자’<br>“영국 작은 AI랩, 구글 없었으면<br>생존 못하고 이미 소멸했을 것”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6FSzr5XDJv"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="PvkXLhIinS" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2024년 노벨화학상을 거머쥔 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자와 존 점퍼 수석연구원. <이미지=노벨위원회>" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080301510ivjh.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="VaPI8ANfnY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080301510ivjh.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2024년 노벨화학상을 거머쥔 구글 딥마인드의 데미스 허사비스 최고경영자와 존 점퍼 수석연구원. <이미지=노벨위원회> </figcaption> </figure> <div dmcf-pid="QGmFjyvadl" dmcf-ptype="general"> <strong>“손실이 계속되는 딥마인드가 16억 파운드(2조5000억원)를 꿀꺽 삼켰다.”</strong> </div> <p dmcf-pid="xWw1avloih" dmcf-ptype="general">2021년 10월 영국 파이낸셜타임스(FT)의 기사 제목은 이렇게 야박했습니다.</p> <p dmcf-pid="yJ2NuRxpMC" dmcf-ptype="general"><strong>2014년 구글에 인수된 딥마인드가 혁혁한 매출 성과 없이 구글의 재정 지원에 기대고 있음을 꼬집는 내용이었습니다. </strong></p> <p dmcf-pid="W3vqm1ZwiI" dmcf-ptype="general">그러나 딥마인드는 구글 인수 정확히 10년 뒤 <strong>노벨 화학상</strong>을 거머쥐며 세계를 놀라게 하고 있습니다.</p> <p dmcf-pid="YmLSxDkPMO" dmcf-ptype="general">딥마인드 최고경영자인 <strong>데미스 허사비스</strong>와 <strong>존 점퍼</strong> 수석연구원에게 수상의 영예가 돌아간 것입니다.</p> <p dmcf-pid="GzHVlU0CMs" dmcf-ptype="general">스웨덴 왕립과학원 노벨위원회는 단백질 3차원 구조와 기능을 예측하는 인공지능(AI) ‘<strong>알파폴드</strong>’를 개발한 이들의 공로를 인정하고 수상자로 결정했습니다.</p> <p dmcf-pid="H5CUEHYcRm" dmcf-ptype="general">세계적 석학도 받기 어려운 최고의 영예를 거머쥔 민간기업 딥마인드. 그리고 이를 10년 전 인수한 구글.</p> <p dmcf-pid="X5CUEHYcir" dmcf-ptype="general">단언컨대 누적된 적자와 실패를 기꺼이 껴안은 구글의 <strong>야성적 본능</strong>이 없었다면 연구밖에 모르는 두 천재 과학자는 아마도 노벨상을 수상하지 못했을 것입니다.</p> <p dmcf-pid="ZTEZolCndw" dmcf-ptype="general">딥마인드의 화려한 성공 뒤에 숨은<strong> 충격적 사업 지표</strong>에서 구글의 계산된 성공 전략과 주도면밀함을 실감하게 됩니다.</p> <p dmcf-pid="57G2hp3ILD" dmcf-ptype="general">딥마인드가 머신러닝 고도화로 단백질 구조 분석성과를 내기까지 이 회사 뒤에는 꼬리표처럼 ‘<strong>눈덩이 적자</strong>’라는 염려가 따라붙었습니다.</p> <p dmcf-pid="1Rbo0Q6FRE" dmcf-ptype="general">2014년 영국에 있는 70명 수준의 이 작은 AI랩을 구글이<strong> 5억 달러(6500억원)</strong>에 인수한 뒤 이 회사의 수익성은 <strong>기하급수적으로 악화</strong>합니다.</p> <p dmcf-pid="tUWKI3tsnk" dmcf-ptype="general">그건데 적자의 이유가 딥마인드가 무능해서가 아닌, AI 시대의 파괴적 혁신자로 만들려는 구글의 <strong>‘의도된 적자’</strong>라는 점입니다.</p> <p dmcf-pid="F9tPWBzTnc" dmcf-ptype="general">그리고 적자의 주범은 바로<strong> 인건비</strong>입니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="34pRX2KGiA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080302771yvul.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="fYCbOF1meW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080302771yvul.jpg" width="658"></p> </figure> <div dmcf-pid="0nfAzdRuRj" dmcf-ptype="general"> 구글은 딥마인드 인수 후 우수한 연구진 확보를 위해 <strong>한 해 1조원이 넘는 막대한 인건비 부담을 허용</strong>했습니다. </div> <p dmcf-pid="pRbo0Q6FLN" dmcf-ptype="general">인수 이듬해 4428만파운드였던 인건비 지출은 이듬해 1억477만파운드로 <strong>두 배 이상 </strong>뛰었고, 2019년에는 4억6759만파운드까지 올랐습니다.</p> <p dmcf-pid="Ub58TzuSJa" dmcf-ptype="general"><strong>2022년</strong>에는 사상 최대인 9억6937만파운드(<strong>1조5500억원</strong>)로<strong> 2015년 대비 22배 급증</strong>한 수준이었습니다.</p> <p dmcf-pid="u2FQYbqyLg" dmcf-ptype="general">그 결과<strong> 2019년</strong> 딥마인드가 구글에 갚아야 할 부채 원금과 이자는<strong> 11억파운드(1조7600억원)</strong>에 달했고, 구글은 이를<strong> 전액 상각</strong>하는 결정을 내립니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="7ScHnCOJMo" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="딥마인드 연도별 수익 및 인건비 지출 추이(단위=파운드) ※딥마인드 공시 자료 기준" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080303988qksg.png" data-org-width="691" dmcf-mid="4yN5gShLMy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080303988qksg.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 딥마인드 연도별 수익 및 인건비 지출 추이(단위=파운드) ※딥마인드 공시 자료 기준 </figcaption> </figure> <div dmcf-pid="zGmFjyvaeL" dmcf-ptype="general"> FT 등 당시 외신은 <strong>딥마인드가 구글 돈을 꿀꺽 삼켰다</strong>며 야박한 투의 보도를 쏟아냈지만 구글은 딥마인드가 신약 연구의 새로운 돌파구를 만들 수 있도록 글로벌 최고 수준의 AI 인재 영입에 돈을 아끼지 않은 것이죠. </div> <p dmcf-pid="qiVj7eMUen" dmcf-ptype="general">딥마인드 초기 투자자로 유명한 <strong>후마윤 셰이크</strong>는 지난 2020년 CNBC 인터뷰에서 이렇게 말합니다.</p> <p dmcf-pid="Bo8kBidzLi" dmcf-ptype="general"><strong>“만약 구글이 딥마인드를 인수하지 않았다면 지금 딥마인드는 실패하고 세상에 없을 것이다.”</strong></p> <p dmcf-pid="bScHnCOJMJ" dmcf-ptype="general">그는 AI 기반 사업의 상용화가 대단히 어렵다는 것을 투자자인 자신도, 딥마인드를 이끄는 허사비스도 알고 있었으며, 무엇보다 <strong>매출은 없는데 높은 보수의 데이터 과학자를 계속 채용해야 연구 성과를 담보하는 역설</strong>에 직면해 있었다고 토로했습니다.</p> <p dmcf-pid="KHs3AWTNMd" dmcf-ptype="general">2020년 마침내 딥마인드가 알파폴드를 통해 <strong>단백질 구조 예측 정확도 90%를 달성</strong>하자 구글은 이렇게 의미를 부여했습니다.</p> <p dmcf-pid="9wihPkA8Le" dmcf-ptype="general"><strong>“누적된 딥마인드의 적자 계정 위에서 생물학의 난제를 푸는 토대가 마련됐다”</strong>라고.</p> <p dmcf-pid="2g6EbnJqdR" dmcf-ptype="general">고통 없이는 성취도 없다(No pains, No gains)는 인생의 진리를 구글은 시장의 영역에서 흔들림 없이 실천한 것입니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="V2FQYbqyeM" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="3차원으로 형상화한 단백질 구조 <이미지=딥마인드>" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080305237abqx.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="8gxr2gLKJT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202410/12/mk/20241012080305237abqx.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 3차원으로 형상화한 단백질 구조 <이미지=딥마인드> </figcaption> </figure> <div dmcf-pid="fIayemwMdx" dmcf-ptype="general"> 구글의 딥마인드 인수 후 영국 기업 중 또 하나의 혁신적인 피인수 사례로 <strong>일본 소프트뱅크의 영국 ARM 인수</strong>가 꼽힙니다. </div> <p dmcf-pid="43vqm1ZwRQ" dmcf-ptype="general">당시 손정의 회장은 반도체 설계 전문회사 인수에 320억달러(44조원)라는 천문학적 금액을 쓴 게 지나친 것 아니냐는 질문에 “<strong>나는 ARM이라는 회사를 인수한 게 아니라 시대의 ‘패러다임’을 인수합병한 것</strong>”이라고 답합니다.</p> <p dmcf-pid="85xr2gLKRP" dmcf-ptype="general">ARM에 비하면 구글은 6500억원이라는 낮은 비용으로 딥마인드를 인수했지만 인수 후 5년 간 쏟아부은 2조원의 인재 투자를 고려하면 실제 가격은 <strong>2조6000억원</strong>으로 봐야할 것입니다.</p> <p dmcf-pid="6H6EbnJqd6" dmcf-ptype="general">손정의 회장의 표현을 빌리면구글은<strong> ‘머신러닝’이라는 시대의 패러다임을 </strong>산 것이죠.</p> <p dmcf-pid="PbjYJOmed8" dmcf-ptype="general">구글이 2014년 딥마인드 인수 후 <strong>5년에 걸쳐 지속적으로 최고의 AI 인재를 수혈</strong>하지 않았다면, 그리고 2019년 <strong>2조원에 육박하는 딥마인드의 부채를 면제</strong>하지 않았다면 이듬해 허사비스와 점퍼가 단백질 구조 분석의 새 돌파구를 마련하지 못했을 것이고, 올해 노벨 화학상의 주인공이 되는 멋진 스토리텔링도 존재하지 않았을 것이라는 생각입니다.</p> <p dmcf-pid="QKAGiIsdn4" dmcf-ptype="general">마지막으로 딥마인드가 매년 10월 제출하는 사업보고서의 내용 중 일부를 소개하며 글을 마칩니다.</p> <p dmcf-pid="xFeO4jaVJf" dmcf-ptype="general">딥마인드는 투자자에게 제공하는 <strong>‘주요 사업 위험과 불확실성’</strong> 항목에서 시장 리스크, 법률 및 제도와 더불어 ‘<strong>인재 보유</strong>’의 중요성을 별도로 메모하고 있습니다.</p> <p dmcf-pid="yCqnF641nV" dmcf-ptype="general">딥마인드는 “인재의 확보와 유지는 자사의 연구 성취에 <strong>필수불가결한 요소</strong>이면서, 이러한 인재의 이탈이 자사의 첨단 AI 연구와 사업에 <strong>적대적 효과</strong>를 낳을 수 있다”고 강조합니다.(한국에서는 정말 희귀하게 <strong>네이버</strong>가 사업보고서에서 이처럼 인재 확보 및 유지의 중요성, 그리고 이를 위한 회사의 인센티브 제공 노력을 기술하고 있습니다. )</p> <p dmcf-pid="WnybOF1mJ2" dmcf-ptype="general">실제 지난 8년 간 딥마인드에서 획기적인 AI 논문을 발표한 인재 20명이 회사를 떠나 <strong>캐릭터AI, 코히어, 어뎁트 </strong>등 혁신 스타트업을 창업했습니다.</p> <p dmcf-pid="Yv9aUMQ0R9" dmcf-ptype="general">유럽판 오픈AI라는 별명을 가지고 있는 <strong>미스트랄AI </strong>창업차인 아서 멘쉬도 딥마인드 출신입니다.</p> <p dmcf-pid="GD3xGKBWeK" dmcf-ptype="general">모두가 AI 기업의 핵심 경쟁력이<strong> 첫째도, 둘째도, 셋째도 인재</strong>임을 잘 알고 있지만, 막상 그 전략을 오롯이 실천한다는 건 쉬운 일이 아닙니다.</p> <p dmcf-pid="HT2NuRxpib" dmcf-ptype="general">지금은 독점과 탐욕으로 얼룩진 빅테크라는 비판을 받고 있지만, 10년 전 런던의 작은AI랩을 키우는 과정에서 구글은 진정 <strong>최고의</strong><strong>기업가 정신</strong>을 발휘했다고 생각합니다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>
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