AI가 나오면서 완벽한 것에 대한 매력은 오히려 떨어졌다. 너무 완벽하면 인간적이지 않기 때문이다. 지능이 덜 희소해질 때 남는 가치는 사람의 마음을 움직이고 설득하는 테이스트(취향)의 영역이다. 메타에서 8년 만에 다섯 번 승진해 E7(시니어 스태프)에 오른 안상현의 메시지는 한 줄로 모인다. 엔지니어여, 인문학을 공부하라. AI 2막의 키워드는 인간 중심에서 에이전트 중심으로의 전환이다.
“지능이 희소성을 잃은 시대, 가치있는 건 테이스트“ (안상현 메타 AX팀 E7엔지니어)
핵심 요약
- AI 네이티브: 필요할 때 계산기처럼 꺼내 쓰는 단계가 아니라, 안 될 이유만 점검하고 무조건 물어보는 일상화가 기준이다.
- 피지컬 AI와 데이터: 테슬라 자율주행처럼 UX를 뒤집지 않으면서 데이터를 쌓아 자가 개선하는 시스템이 병목을 푼다. 온톨로지(데이터 관계)가 핵심이다.
- 웨어러블이 인터페이스: 텍스트 입력은 병목이다. 말·오감 인터페이스로 가면 안경·팔찌 같은 웨어러블이 개인 에이전트의 접점이 된다. 앱 버튼 지옥은 약해질 수 있다.
- LLM의 커머디티화와 토큰 이코노믹스: 모델은 전기처럼 흔해지고, 차이는 얼마나 똑똑한 모델이 필요한지·ROI다. 지난 1년은 과독이 많았고, 앞으로는 에이전트 10%가 얼마의 부가가치를 내는지가 초점이다.
- 엔지니어 역량 재편: 문제 정의·목표 설계(공감), 검증(테이스트), 사람 이해·설득. 만드는 것은 쉬워졌고 파는 것은 더 어려워졌다. 암기·성적 루트의 상대 가치는 내려갈 수 있다.
상세 정리
인간 중심에서 에이전트 중심으로
일과 조직은 오랫동안 인간의 능력·한계에 맞춰 최적화됐다. AI 2막은 그 전제를 재설계하는 파도다. AI 네이티브란 물어볼까를 고민하지 않고, 이게 될까보다 안 될 이유가 있는지만 보는 태도에 가깝다.
피지컬 AI는 이미 일부 현실이다. 테슬라 자율주행을 경험한 사람은 돌아가기 어렵다는 평가가 나오고, 핵심은 차 자체보다 데이터와 사용자 경험이다. 운전을 뜯어고치지 않으면서 불편을 줄이고 자가 개선한다. 메타의 퍼스널 슈퍼인텔리전스 시도, 오픈클로·Grok 등 개인 비서 경쟁도 같은 방향—모든 사람이 개인 에이전트를 갖게 된다는 전제—이다.
웨어러블과 스마트폰
저커버그의 인사이트를 인터페이스 문제로 읽으면, AI가 말을 이해·실행하는 순간 버튼 중심 앱의 필연성은 약해진다. 사람이 편한 고유 인터페이스는 보고 듣고 말하는 오감이다. 메타 글래스에 스크린·AR 화살표가 붙고, EMG 팔찌로 손짓 의도를 읽는 시도가 나오는 이유다. 불쾌감 없이 항상 곁에 있되 상대를 존중하는 UX가 웨어러블 산업의 핵심이 된다.
독점은 모트(moat)의 문제
프론티어 랩, 오픈소스, 중국 모델, 애플리케이션 레이어가 공존한다. 페이스북의 소셜 그래프처럼 따라 할 수 없는 자산 위에 AI를 올릴 때 부가가치가 생긴다. Anthropic의 B2B·코딩 에이전트, ChatGPT의 B2C처럼 사업 형태도 갈린다. Gemini·GPT 등 리더보드가 바뀌는 속도가 빨라지면 무엇이 더 좋다의 의미도 옅어지고, LLM은 전기처럼 커머디티에 가까워질 수 있다. 남는 차이는 토큰 이코노믹스—어떤 모델에 얼마를 써서 어떤 ROI가 나오는지—다.
완벽함보다 테이스트
AI 영상이 화려한데도 싫다는 반응은 인간적이지 않아서다. 똑똑함만으로 가치가 늘지 않는다. 필요한 것은 목표를 공감 가능하게 설계하는 힘, AI 결과물의 부족한 점을 가려내는 검증력, 사람을 이해하고 설득해 파는 힘이다. 교육에서도 암기·성적·명문대 루트보다 회복탄력성·도전·남이 못 보는 것을 보는 창의성이 희소해질 수 있다.
한국은 빠르게 따라 하고 시도하는 행동력이 강점이다. 뒷심으로 자기 것으로 만드는 집요함, K-컬처·감성, 삼성·하이닉스 같은 하드웨어와 AI의 결합이 차별화 후보로 꼽힌다. 20대 개발자에게는 리스크를 지고 오픈소스에서 끝까지 깎아 세상에 내놓는 끈기, 그리고 인문학이 무기로 제시된다.
5년 안에는 에이전트·피지컬 AI가 흔해지고 모바일 앱 비중은 줄 수 있다. 빅테크의 과제는 100인 지능을 얼마나 레버리지하느냐—사람을 10만 명 관리하는 한계 대 에이전트 고용—이고, 개인에게는 인센티브를 설계해 AI를 일상에 밀어 넣는 의지와 목표 설정이 남는다.
보는 포인트
- AI 도구 사용과 AI 네이티브의 태도 차이
- 텍스트 병목 → 음성·웨어러블로의 인터페이스 전환
- LLM 커머디티화 이후 ROI·토큰 이코노믹스
- 완벽함 vs 테이스트·설득이 엔지니어 평가 축이 되는 이유
- 한국형 강점(실행력·K컬처·반도체)과 AI 결합 질문
원본 정보
- 채널: 티타임즈TV
- 게시일: 2026-09-24
- 영상: https://www.youtube.com/watch?v=XZciB96fdKM
- 길이: 약 23분 · 조회수 약 2.8만 회 (2026-09 기준)
- 출연: 안상현(메타 AX팀 E7), 진행 박영선