머니 토큰

머니 토큰 - 세상의 모든 것이 토큰화되는 미래 금융
정구태 지음 / 미래의창 / 2026년 7월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

편의점에서 커피 한 잔 값으로 미국 국채를 나눠가질 수 있다면 어떨까요? 몇 년 전만 해도 우스갯소리로 들렸을 이 질문이, 이제는 실제로 세계 최대 자산운영사들이 실험하고 있는 현실이 되었습니다.

비슷한 의미로 부동산도, 반도체체 기업의 지분도, 심지어 유명 스타의 저작권조차 잘게 쪼개져 스마트폰 안에서 거래되는 시대가 다가오고 있답니다.

오늘 소개해 드리는 '인피닛블록'의 정구태 대표의 책 <머니토큰>에서는 '세상의 모든 것이 토큰화되는 미래 금융'에 대해 자세히 안내하고 있습니다.

책의 서두에서 저자는 '미국 개인 투자자는 왜 삼성전자 주식을 직접 살 수 없을까'라는 다소 도발적인 질문으로 시작하는데, 이 질문 하나로 그가 하고 싶은 이야기의 전체 그림이 드러납니다.

국경과 거래소라는 오래된 장벽이 정보통신 기술의 문제가 아니라, 여전히 경직된 정산 시스템 구조에서 비롯된다는 지적은 단순한 기술 예찬이아니라 금융 인프라의 구조적 결함을 파고드는 실무자의 시선처럼 느껴졌습니다.

'비트코인'과 '디지털 달러'라는 두개의 판, 그리고 차세대 금융 고속도로를 자처하는 '이더리움' 이야기로 이어지면서 암호화폐를 투기 대상으로만 여겼던 분들께는 완전히 다른 프레임을 제시하고 있지 않나 생각합니다.

이어지는 2부에서 블랙록, 프랭클린 템플턴, JP 모건 같은 전통 금융 거물들이 온체인으로 옮겨가는 흐름을 짚는 대목은 이 책이 단순한 크립토 낙관론에 머물지 않는다는 인상을 줍니다.

실제로 저자가 여러 인터뷰에서 반복적으로 강조해온 것처럼, 스테이블 코인은 투기 자산이 아니라 국경 간 송금과 정산의 인프라로 자리 잡아가고 있고, 이 흐름이 사모펀드의 진입 장벽을 낮추는 '금융 민주화'로 까지 확장된다는 서술은 꽤 설득력있게 다가왔습니다.

3부로 넘어가면 시선은 자연스럽게 우리나라로 좁혀집니다.

'토큰 증권'이라는 '한국형 RWA(실물자산 토큰화)'가 아직 초기 단계에 머물러 있다는 분석과 함께, K-컬처나 스포츠 스타의 지적 재산까지 자산화할 수 있다는 상상은 흥미롭지만, 제도적 명확성이 늦어질 수록 한국이 아시아 금융 허브 경쟁에서 밀려날 수 있다는 위기감 또한 행간에 짚게 배어 있음을 느낄 수 있었습니다.

마지막 4부와 5부는 본서에서 가장 도전적인 부분이 아닐까 합니다.

핀테크 기업들이 '크립토'로 서둘러 이주하는 이유를 짚고, 캔톤 네트워크 같은 지능형 연결망이 금융의 고립을 해소한다는 서술은 다소 낯설지만, AI와 디지털 자산이 결합해 '스스로 부를 창출하는 기계'가 등장한다는 상상으로 이어지면 묘한 긴장감이 들기도 합니다.

'AI 에이전트'가 스테이블 코인으로 자율적으로 거래하는 경제라는 그림은 SF처럼 느껴지지만, 저자가 오래 전부터 '원화 스테이블 코인'의 필요성과 통화 주권 문제를 짚어 온 맥락을 따라가다 보면 이것이 먼 미래가 아니라 이미 설계되고 있는 구조임을 실감하게 되리라 봅니다.

일론 머스크의 우주 금융 제국 이야기로 마무리되는 마지막 장은 다소 과감한 상상처럼 보이지만, 앞선 장들에서 촘촘히 쌓아온 논리를 따라가면 완전히 허황된 이야기로 읽히지는 않습니다.

마지막 장을 덮으면서... 가장 크게 바뀐 점은 '토큰화'라는 단어를 대하는 태도가 아닐까 합니다.

비트코인이 처음 등장했을 때 세상이 조롱했듯, 스테이블 코인이 확산될 때도 의심이 앞섰다는 저자의 회고처럼, 지금 토큰화라는 개념을 향한 반응도 크게 다르지 않아 보입니다.

하지만 저자는 화폐의 디지털화가 아니라 인간이 가치를 부여하는 거의 모든 자산이 코드 위에서 흐르는 새로운 경제 질서로의 전환이라는 관점을 제시하며, 그 흐름을 부동산과 반도체, 로봇, AI 까지 폭넓게 훑고 있음을 기억할 필요가 있습니다.

앞으로 대략 10년 간 자산과 금융의 문법이 어떻게 바뀔지에 대해 전문가의 관점에서 꼼꼼히 정리한 책으로 평가하고 싶습니다.

금융 산업 종사자든, 자산 배분을 고민하는 개인 투자자든, 본서가 던지는 질문 들을 한 번 쯤 스스로에게 던져볼 시간이라 생각합니다.

'세상 모든 것이 토큰화되는 미래 금융'에 관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

미국 성장주는 멈추지 않는다

미국 성장주는 멈추지 않는다 - AI부터 로봇까지 세상을 뒤집을 폭발적 성장 기업
김영웅 지음 / 경이로움 / 2026년 6월

주식을 처음 시작할 때 누구나 배우는 공식이 있습니다. PER이 낮고, PBR이 낮고, 배당이 꾸준한 종목을 찾아라.....

그런데 요즘 계좌를 열어보면 이 공식대로 산 종목은 몇 년째 제자리인데, 밸류에이션이 비싸다고 손사래를 쳤던 종목들이 몇 배씩 올라있는 경우가 흔합니다.

워렌 버핏 조차 애플에 조금 더 투자했어야 한다고 아쉬움을 토로했다는 일화가 회자되는 것도 이런 시대적 균열을 상징적으로 보여준다 생각합니다.

오늘 소개해드리는 <미국 성장주는 멈추지 않는다>는 바로 이 균열의 지점, 즉 '왜 예전 방식이 통하지 않는가'라는 질문에서 출발합니다.

그런의미에서 본서의 집필의도와 방향은 꽤나 명확해 보입니다.

손실은 짧게, 수익은 길게 끌고가는 수익 변동성 관리를 넘어 단순히 손절과 매수 타점을 잘 잡는 기술을 넘어, 아예 산업 자체가 장기적으로 어느 방향으로 흘러가는지를 먼저 짚어야 한다는 메시지가 그것입니다.

책을 읽으며 인상적이었던 부분은, 저자가 가치투자의 전통적 잣대인 PER, PBR 중심 접근이 2000년대 이후 정보 비대칭성이 해소되면서 힘을 잃었다고 짚는 대목이었습니다.

정보가 실시간으로 시장에 반영되는 지금, '싼 주식'을 찾는 것 만으로는 승부가 나지 않는다는 진단은 실제 트레이딩 현장에서 오랫동안 산업 시황을 해석해온 전문가 만이 할 수 있는 인사이트라는 생각이 들었습니다.

책의 중반부 까지는 개별 종목이야기로 바로 넘어가지 않습니다. 오히려 달러 패권, 브레턴우즈 체제, 3대 주가지수, 연방 준비제도 같은 다소 무거운 주제를 먼저 다룹니다. 처음에는 종목 이야기가 왜 이렇게 늦게 나오나 싶었지만, 다 읽고 나니 이 순서가 다분히 의도적이었음을 직감했습니다.

글로벌 자본이 왜 미국으로 몰리는지, 페트로 달러 체제가 왜 지금도 미국 증시를 지지하는 축인지를 먼저 이해해야, 이후 소개되는 개별 기업들의 상승이 단순한 유행이 아니라 구조적 흐름임을 받아 들일 수 있답니다.

실전 투자자 입장에서 볼때 이러한 배경 설명없이 종목만 던져준다면 만약 시장이 흔들리면 확신을 잃기 쉽지만, 배경 설명과 함께 한다면 왜 이 종목을 믿어야 하는지 그 뼈대를 먼저 세워준다는 점에서 실전 대응력을 키워주는 책이라 평가하고 싶습니다.

책에서 가장 눈에 들어온 부분은 2019년 하락 끝의 반등, 2020년 2월 대폭락 경고, 같은 해 3월 V자 반등, 2022년 말 상승장 전환처럼 저자가 실제로 시황을 미리 읽어냈던 순간들을 되짚는 대목이었습니다.

시황 해석 훈련을 교육의 핵심 축으로 삼아온 저자의 이력을 감안하면, 이런 사례들은 뒤늦게 갖다 붙인 결과론이 아니라 오랜 세월 시장을 관찰하며 축적한 안목의 산물처럼 느껴집니다.

이어지는 후반부에서는 AI와 LLM, 자율주행, 휴머노이드 로봇, 무인 항공기와 eVTOL, 양자 컴퓨팅, 로봇 의료, 블록체인까지 여덟 개 축으로 미래 산업의 지도를 펼치고 있습니다.

더불어 엔비디아나 테슬라처럼 이미 익숙한 이름 옆에 피겨 AI, 어질리티 로보틱스 같은 비상장 기업, 아이온큐, 디웨이브, 리게티 같은 양자 컴퓨팅 3사를 나란히 놓은 구성은, 어느 한 종목에 몰아넣지 말고, 산업 전체의 파이가 커지는 흐름에 분산해서 올라타라는 저자의 오랜 리스크 관리철학과 자연스레 맞닿아 있습니다.

마지막 장을 덮으며 생각해 봅니다....

'10배 오를 종목 리스트'가 아닌 '10배 오를 종목을 골라내는 사고의 틀'을 전달하려 한다는 점을 우선 지적하고 싶습니다. 종목 하나하나를 외우는 것 보다 왜 이 산업이, 왜 지금 이시점에 주목받는지를 이해하는게 훨씬 오래가는 무기라는 걸 다시 확인하게 됩니다.

말 그대로 단타의 타점이 아니라 10년 단위의 큰 물줄기를 짚는데 방점을 찍고 있습니다. 저평가된 가격표만 들여다보며 기회를 놓쳐온 투자자라면, 본서가 그 관점을 바꾸는 계기가 되리라 믿습니다.

관심있는 분들의 일독을 기대합니다.

나는 AI를 직원으로 뒀다

나는 AI를 직원으로 뒀다 - 중소기업, 소상공인을 위한 일하는 방식의 AI혁명
장동익 지음 / 글로벌콘텐츠 / 2026년 6월

*출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

새벽 다섯 시, 혼자 가게를 여는 소상공인 사장님과 수십 명의 스태프를 거느린 대형 프랜차이즈 본사 대표님과의 차이는 사실 자본의 격차가 아닐지도 모른다는 생각이 드는 요즘입니다.

오히려 그 격차를 만드는 진짜 요소는, 하루도 쉬지 않고 데이터를 분석하고 수요를 예측하며 맞춤 서비스를 보내는 '시스템의 준비와 유무'가 아닐까 합니다. 중요한 사실은.. 이 시스템이 이제 더 이상 대기업만의 전유물이 아니라는 사실이죠.

구글 드라이이브 계정 하나와 NotebookLM 접속권한만 있으면 누구나 자신만의 AI 오케스트라를 꾸릴 수 있는 시대가 왔다는 사실.....

오늘 소개해 드리는 <나는 AI를 직원으로 뒀다>에서 장동익 저자가 이야기하는 중소기업, 소상공인을 위한 일하는 방식의 AI혁명이 바로 그것입니다.

사실 AI 에이전트를 이야기할 때마다 막연한 이론이 먼저 떠오르기 쉽습니다.

그러나 책 설명대로 '구글 드라이브'에 흩어진 엑셀, PDF, 회의록 등을 하나씩 올려보고, 'NotebookLM'에 사업 설명서를 넣어 요약을 시켜보고, 간단한 업무를 'Gemini'에 맡겨 보는 순간, '대기업만 쓰던 시스템이 내 손에도 들어왔다'는 느낌이 강하게 듭니다.

저자가 가장 공을 들이는 개념은 '온톨로지' 인 것 같습니다. 물론 처음 접하는 개념이라 다소 생소하지만, 프롤로그와 1부를 따라가며 직접 내 사업을 문장으로 적어 내려가다 보면 생각이 달라짐을 느낍니다.

단골 고객이 누구인지, 어떤 상품이 잘 팔리는지, 하루 업무가 어떤 순서로 흘러가는지 써보는 작업 자체가 이미 온톨로지의 시작임을 깨닫게 됩니다. 책에서 권하는 대로 간단한 고객, 상품, 업무 흐름표를 만들어 NotebookLM에 넣고, '우리 가게의 강점과 약점을 정리해줘'라고 질문해 보면 시스템이 내 말을 이해하고 정리해 준다는 느낌이 옵니다.

이렇게 '말과 데이터가 연결되는 손맛 ??'을 한 번이라도 느끼고 나면, '온톨로지'가 추상적인 개념이 아니라 사업의 언어를 설계하는 도구라는 걸 몸으로 이해하게 됩니다. 즉, 사업을 언어로 번역하는 작업이며, AI에게 사업의 맥락을 알려주는 작업이라는 의미입니다.

2부~3분를 따라 실제로 초보분들이 구글의 삼각 편대를 만져보는 경험은 특히 강렬하리라 생각합니다. 책에 나온 순서대로 우선 구글 드라이브를 '회사 전체 서류의 집합소'로 만들고, 기존 폴더를 조금씩 통합해 보면, 그 동안 머릿속에만 있던 업무 맥락이 시각적으로 정리되기 시작합니다.

다음을 NotebookLM에 주요 문서를 연결해 '우리 회사 브레인'을 만드는 과정을 그대로 따라해 보면, 회의록을 던져 주었을 뿐인데 과거 결정 사항과 다음 단계 제안까지 한 번에 뽑혀 나오는 것을 확인하게 됩니다.

마지막으로 Gemini에 자주 반복하는 업무(보고서 초안, 고객 Q&A, SNS 글 작성)를 프롬프트로 만들어 넣고, 에이전트처럼 쓰다 보면, 책에서 말하는 '1명이 10명처럼 일하는 구조'가 과장이 아니라는 생각이 듭니다. 이러한 일련의 실습이 있어서, 책에서 설명하는 'AI 오케스트라'라는 비유가 현실적 이미지로 다가오는 이유이기도 합니다.

4부~5부의 경영 플랫폼, 데이터 마케팅 파트는 실제로 SWOT 분석과 STP, 4C 전략을 직접 돌려 볼 때 비로소 그 가능성이 느껴질거라 생각합니다. 책의 안내대로 사명과 비전, 핵심 가치 몇 가지를 짧은 문장으로 정리해 AI에게 던져보면, 그동안 머릿 속에서만 맴돌던 방향성이 문서와 액션 아이템으로 정리되는 느낌을 받습니다.

'시장 세분화(STP)'를 책의 예시를 참고해 내 고객 군에게 맞게 다시 적어보고, '이 타깃을 위한 메시지와 채널을 추천해줘'라고 에이전트에게 맡겼을 때, 실제로 바로 써먹을 수 있는 마케팅 초안이 나오는 경험은 꽤나 현실적이었습니다.

'PROMPT-Q 기법' 역시, 질문을 조금만 다듬어도 답의 품질이 달라진다는 사실을 실습으로 확인할 수 있어 '질문력이 곧 경쟁력'이라는 책의 문장이 오래 남습니다.

마지막 '90일간의 생존 로드맵'은 말 그대로 실전 그 자체였습니다.

첫 30일 간 흩어진 파일을 구글 드라이브에 모아 디지털 토양을 깔고, 둘째 달은 그 데이터에 사업의 맥락을 입혀 기업 브레인을 완성하고, 셋째 달에는 에이전틑를 현장에 가동해 실제 매출을 확인한다는 단계별 설계는 AI 도입 계획의 실전 그 자체라는 생각입니다.

더불어 앞서 '격차는 기술력이나 자본의 차이가 아니라 시스템의 준비와 유무의 차이'라는 사실을 절감한 부분이기도 했습니다.

'지금 당신 사업의 고객은 누구입니까?'라는 질문에서 시작해, 그 답을 시스템으로 만드는 과정을 차근 차근 안내하는, 어느 동네 골목 사장님도 읽고 실행에 옮겨볼 수 있는 생존 매뉴얼이라 평가하고 싶습니다.

AI 에이전트 시대를 두려움이 아닌 준비로 맞이하고 싶은 모든 소상공인과 중소기업의 리더분들의 일독을 권합니다.

AI 플러스 이코노미

AI 플러스 이코노미 - 없애고 바꾸지만 더 많이 창조하는
이경전 지음 / 미래의창 / 2026년 6월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

'AI 때문에 내 직업이 사라질까?'

요즘 이 질문을 달고 사는 사람들이 많은 듯 합니다. 검색 창에 직업 이름을 치면 어느새 'AI 대체 가능성'이라는 수식어가 따라 붙습니다. 그 불안이 완전히 근거없는 것은 아니지만, 이상하게도 역사는 늘 같은 이야기를 반복해 왔답니다.

새로운 기술이 나타날 때 마다 공포가 번졌고, 실제로 없어진 직업도 있었지만 사실 그보다 훨씬 많은 새로운 직업과 산업이 탄생했음을 역사적으로 확인할 수 있습니다.

오늘 소개해 드리는 이경전 교수의 <AI 플러스 이코노미>에서는 바로 이러한 반복의 패턴에서 출발하여, 지금 우리가 마주하고 있는 AI의 충격이 어디로 향할지를 역사와 경제학, 그리고 인간의 욕망이라는 세가지 관점에서 접근하고 있습니다.

먼저 저자가 서문에서 가장 먼저 꺼내든 개념은 '제본서의 역설'입니다. 19세기 영국 경제학자 제본스가 증기기관의 연료 효율이 높아질수록 오히려 석탄 총소비량이 폭증하는 현상을 포착한 이 이론은, AI 시대에 정확히 들어 맞는 통찰을 품고 있습니다.

카메라가 화가라는 직업을 위협한다고 여겼지만 실제로는 여행산업, 엔터테인먼트, 미디어, 유튜브라는 거대한 신 세계를 열었던 것 처럼, AI가 촉발하는 자동화의 물결은 기존 직업 일부를 변형시키는 동시에 지금은 존재하지도 않는 수많은 수요와 직군을 탄생시킬 것이라는 논거입니다.

1부 '역사는 반복된다'에서는 이미지 혁명부터 이동, 음악, 언어에 이르는 각 분야의 역사적 사례를 꼼꼼히 훑으며, 새로운 기술이 등장할 때마다 공포가 먼저 찾아왔지만, 결국 적응한 쪽이 번영해왔다는 일관된 흐름을 실증하고 있답니다.

2부 '비용 제로의 무한 생성 시대'는 책의 메인이자 가장 밀도있는 논의가 이뤄지고 있다 생각합니다.

R&D와 생산, 소비가 AI로 자동화 되는 구조 속에서도 저자는 비관론에 매몰되지 않고 있고, 오히려 생산 비용이 극적으로 낮아질수록 '인간이 직접 만든 것','인간이 직접 관계 맺는 것'의 희소가치가 역설적으로 높아진다는 시각을 제시합니다.

AI 에이전트가 무한 매칭을 수행하는 시대에, 생산자의 AI와 소비자의 AI가 자율적으로 협상하고 거래를 완성하는 미래 시장 구조도 이 챕터에서 생생하게 그려집니다. 이것이 바로 '비즈니스 모델을 라이프 모델로의 전환'이라는 AI 비즈니스 모델 전환의 핵심이라 생각합니다.

3부에서 저자는 논의를 경제학에서 '인간의 욕망'이라는 다소 인문학적인 방향으로 확장하고 있습니다.

'AI를 이끄는 궁극의 엔진은 인간의 욕망'이라는 테제를 중심으로, 쾌락을 넘어선 행복의 추구와 관계에 대한 갈망이 어떻게 끊임없이 새로운 시장을 생성하는지를 짚고 있답니다.

AI가 외로움을 일시적으로 달랠 수는 있지만, 상대방의 예측 불가능성과 감정의 쌍방향성에서 오는 진짜 연결감은 끝내 대체하지 못한다는 분석은 단순한 철학적 담론 그 이상이 아닐까 합니다.

이는 돌봄, 사랑, 관계라는 영역이 앞으로 오히려 희소재로 부상하며 새로운 경제 생태계를 형성할 것이라는 구체적 예측으로 이어집니다. '만족은 끝이 아니라 또 다른 갈망의 시작'이라 했을 때, 인간의 욕망이 무한한 한 AI 시대에도 인간의 노동은 사라지지 않을 것이라는 말입니다.

마지막 챕터를 읽고 생각해 봅니다.....

지금 우리가 목격하는 혼란은 기술 자체의 문제가 아니라, 새로운 질서가 미처 자리를 잡지 못한 과도기의 진통임을 분명하게 감지하게 됩니다. 저자가 유튜브와 각종 인터뷰에서 일관되게 'AI를 두려워할 것이 아니라 AI의 생산자가 되어야 한다'고 강조해 왔음을 기억할 필요가 있습니다.

AI가 모든 것을 자동화해도 인간은 새로운 욕망을 좆는 일을 계속할 것이고, 그 여정 속에서 경제와 일자리는 다시 태어납니다. 규제와 논쟁보다 실행과 활용이 앞서야 하는 이유이기도 합니다.

AI 시대의 일과 삶을 어떻게 재설계할지 고민하는 모든 분들의 일독을 권합니다.

누가 AI로 진짜 돈을 버는가

누가 AI로 진짜 돈을 버는가 - 글로벌 현장에서 분석한 AI 비즈니스 리포트
테크니들 지음 / 와이즈맵 / 2026년 6월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

요즘 AI 관련 책들을 보면 크게 두 유형으로 나뉘는 것 같습니다. 'AI가 세상을 바꾼다'는 거대한 선언으로 가득찬 낙관론, 다른 하나는 'AI는 모든 것을 대체한다'는 종말론적 경고....

그런데 막상 현장에서 실제로 매출을 올리고 인건비를 줄이고, 신규 시장을 만들어낸 기업들의 이야기를 들어보면, 그 어느 쪽과도 다르다는 것을 느끼게 됩니다. 물론 그들에게는 '기술보다 먼저 전략이 있었다'는 공통점에 주목할 필요가 있습니다.

오늘 소개해 드리는 <누가 AI로 진짜 돈을 버는가>는 바로 이러한 전략의 실체를 미국, 독일, 한국 현장에서 직접 건져 올린 현장 중심 AI 성장 전략이라 할 수 있습니다.

우선 본서의 저자인 '테크니들'은 글로벌 기술 산업의 현장을 꾸준히 추적해온 테크 미디어로, 소속 필진은 미국, 독일, 한국에서 활동하는 AI 인프라 전문가, 벤처캐피털리스트, 현업 엔지니어들로 구성되어 있어 현장감을 높이고 있습니다.

책의 1부 유토피아 파트에서 가장 인상 깊게 읽히는 부분은 'AI 성장 루프'라는 개념입니다.

'월마트'가 AI 에이전트로 연간 수백조 원대의 매출 성장을 이끌어내고, '클라르나'가 AI 상담 시스템 도입으로 수천 명분의 업무를 자동화하면서도 오히려 서비스 품질을 높인 사례들은 단순히 비용 절감의 이야기가 아니라 생각합니다.

오히려, AI가 데이터를 먹고 고객 경험을 개선하고, 다시 더 많은 데이터를 만들어내는 선순환 구조 - 이것이 저자들이 이야기하는 'AI 성장루프의 본질'입니다. '스픽(Speak)'이나 '언어 학습 플랫폼들'이 AI 튜터로 단번에 흑자로 돌아선 사례도 같은 맥락에서 읽힙니다.

중요한 사실은 ... 기술을 도입한 것이 아니라 비즈니스 모델 자체를 AI 중심으로 재설계(AX) 한 것이라는 점입니다.

그런데 책의 절반을 지나면서 분위기가 조금 달라짐을 느끼게 됩니다.

2부 디스토피아 첫 챕터 제목이 바로 '자동화의 그림자'입니다. 같은 AI 기술을 두고 월마트는 전 직원의 역량을 증폭시키는 방향으로 가고, 어떤 기업들은 구조조정의 명분으로 삼습니다.

저자들은 이를 두고 'AI는 핑계였다'고 날카롭게 짚고 있습니다. 진짜 문제는 기술이 아니라, 그 기술을 누가 어떤 목적으로 배치하느냐의 거버넌스 문제라는 것이죠.

특히 디지털 역량 격차가 새로운 계급을 만들어낸다는 분석은, AI를 쓸 줄 아는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 소득 격차가 단순히 기술 숙련도의 문제가 아니라 구조적으로 세습되는 경향이 있다는 논거로 이어집니다.

서문에서 저자들은 이 책이 낙관론도 비관론도 아닌 '실제 비즈니스 현장의 구조와 흐름'을 따라간다고 밝히고 있는데, 그 약속은 마지막 챕터까지 이어지는 듯 합니다.

특히, 유럽의 AI 규제 흐름을 다루는 8장은 단순한 해외 정책 소개가 아니라 생각합니다.

'EU AI Act'의 빠른 시행, 미스트랄 AI의 고군분투가 보여주는 것은 '규제가 혁신을 막는다'는 진부한 논의가 아니라, 기술 주권을 지키기 위해 버티컬 영역에서 특화하는 것이 소국 혹은 후발 주자의 현실적 생존 경로라는 점을 제대로 보여줍니다.

그래서 저자들이 한국을 위한 '조기 경보'라는 제목을 붙인 섹션이 괜히 나온것이 아니라 생각합니다. 더불어 기술의 화려함 보다 비즈니스 생태계의 구조라는 관점에서의 일관성을 잘 보여주고 있다는 점 또한 특기할 만 합니다.

책을 덮고나면, 제목의 질문 즉, '누가 AI로 진짜 돈을 버는가'에 대한 저자들의 해답이 어느 정도 선명하게 남습니다. 기술을 가장 빨리 도입한 기업도, 투자를 가장 많이 받은 스타트업도 아닙니다.

AI 성장 루프를 설계하고, 인간의 판단과 AI의 처리 능력이 교차하는 지점을 정확히 찾아낸 조직이 바로 그들입니다. 역으로 AI를 단순히 비용 절감 도구나 자동화 수단으로 보는 기업들은 책에 나열된 '패자'의 사례들과 닮아가고 있음을 확인할 수 있습니다.

그리고 그 경계선을 결정하는 것은 결국 CEO의 질문 방식이 아닐까 합니다. '어디에 AI를 붙이면 좋을까'가 아니라 'AI로 우리의 성장 구조 자체를 어떻게 다시 그릴 것인가' - 이 질문의 차이가 수천억 원짜리 시가 총액 격차로 이어지는 시대가 이미 시작되었다는 사실을 기억할 필요가 있습니다.

글로벌 현장에서 경험한 AI 비즈니스 혁신 사례를 통해 AI 성장 전략을 고민하시는 분들의 일독을 권합니다.