1. 아름다운 독재자: 하위 호환성과 소프트웨어 생태계 이렇게 왕좌에 올라간 인텔이었지만, 인텔은 석유 독과점 기업 들처럼 그 과실을 여유롭게 누릴 수 있는 기업은 아니었다. 외부 위탁 제조 생산을 취소시켜 NEC, TI 등의 거대한 경쟁자들을 미리 제거하는 데는 성공했다. 하지만 AMD가 포기하지 않고 CPU 자체 설계를 시작했다는 것이 있었고, 내부적으로는 과거의 인텔이 자신의 경쟁자가 될 수밖에 없는 시장의 특성 때문이었다. CPU는 사실상 수명이 무한했기 때문에, 인텔의 신형 CPU가 구형 CPU보다 좋지 않다면 수요를 창출할 수 없었을 것이다. 이러한 이유 때문에 인텔은 투자를 줄이고 독점 시장의 수익으로 제자리에 머물러 있을 수 없었다. 적어도 올해의 물건은 작년의 문제보다 가치가 높아야만 했다.


2. 다행히도 메모리 시장과 마찬가지로 반도체 세계에는 데너드 스케일링이 존재했다. 미세공정을 진행하여 면적당 트랜지스터의 개수를 늘리더라도 전력 소모는 늘어나지 않는 것이다. 이 덕분에 인텔 역시 전력 소모량을 유지하더라도 더 많은 부품을 CPU에 빽빽히 꽂아넣어 성능을 높일 수 있었다. 또 약간 밀도를 낮춘 부품의 동작 마진을 높여 더 높은 클럭으로 동작할 수 있게 인텔은 트랜지스터를 아낌없이 사용자들에게 제공하였다. 1982년 인텔 286 당시 약 13만 개였던 CPU 속 트랜지스터의 개수는 다음 세대인 386으로 넘어가도 36만 개를 헤아렸으며, 486 으로 넘어가면서 1989년 100만 개를 돌파하였다. 그리고 작동 클럭은 25Mhz에서 100Mhz로 4배 가까이 상승하였다. 고객들이 같은 돈으로 제공받는 트랜지스터의 개수는 2년마다 2배씩 상승하였다.


3. 또한 반도체가 상대적으로 덜 중요한 마이크로컨트롤러 고객들의 경우는 이미 안정화된 전 세대 공정을 제공함으로써 설계 의 부담을 줄여주면서도 이미 확보된 압도적 수율을 통해 칩을 제조해줄 수 있었다. 어차피 이 두 칩은 전혀 경쟁하지 않기 때문에 전 세대 공정에서도, 파운드리 입장에서 상대적으로 괜찮은 값을 받을 수도 있다는 장점이 있었다.


4. 그 뒤에는 영국에서 생겨난 ARM이라는 독특한 팹리스 기업의 도움이 매우 컸다. ARM은 완제품만을 판매하는 인텔과는 전혀 반대의 비즈니스를 추구했다. 이들은 칩 설계의 일부만(심지어 칩 설계 없이 ISA만을 판매하기도 한다)을 매우 낮은 가격에 판매했으며, 그 설계도로 무엇을 할 것인지는 전적으로 고객에게 맡겼다. 고객이 반도체를 설계하다 자신들의 기술이 부족하면, ARM으 로부터 설계도의 일부만 사서 붙일 수 있는 구조였다.


5. 회사들은 수많은 다중코어 버그와 최적화 문제와 싸워야 했다. 이는 영세한 소프트웨어 회사들에게는 큰 부담이 되었다. 이제 완성된 프로그램을 만들 때는 최종 성능 수치를 추정하는 것이 더욱 중요해졌다. 지금까지와는 달리 만들어 놓으면 언젠가 쓸 수 있게 되는 시대는 지나갔으며, 운이 없는 경우 영영 빛을 보지 못하게 될 수 있었다.

순망치한이라는 말처럼, CPU의 성능 상승이 더뎌지면 자신들 에게도 타격이 올 것이 불 보듯 뻔한 상황이 되자 프로그래밍 회사들은 다른 방법을 선제적으로 강구하기 시작했다. 필요하다면 CPU를 벗어나 좀 더 특별한 목적만을 위해 설계된 가속기를 도 입해야 했다. 시장에는 물리 연산 전용 카드가 등장했다. 대규모 단순 수치 계산을 위해 VGA를 사용하려는 회사가 늘어나기 시 작했으며, 그 상황을 본 엔비디아가 CUDA라고 불리는 VGA 기 반 프로그래밍 라이브러리를 제공하기 시작했다. 이로 인해 수 많은 프로그래머가 VGA에 익숙해지기 시작했고, 또다른 생태계 가 자라날 조짐이 생겨났다.


6. 인텔이 이끌던 반도체 시장의 진화 속도로는 감당할 수 없을 정도로 시장이 빠르게 변화했다. 그리고 이로 인해 인텔의 부품 을 떠나 각종 부품을 커스텀하여 사용하는 거대 스마트폰 회사 들이 등장하게 되었다. 대신 인텔은 고부가가치 서버 시장의 성 장에서 나오는 순이익을 거의 그대로 향유할 수 있었다. 인텔의 서버 시장 순이익은 회사 전체 순이익의 30%를 넘게 되었다.
인텔과는 달리, 이러한 변화로 인해 고성능 반도체 시장 뒤에 머물러 있던 팹리스와 파운드리들이 대거 정면에 등장하게 되었다. 이 회사들은 양적·질적으로도 크게 성장했으며, 차기 컴퓨팅을 논하는 자리에서 이제 인텔과 비슷한 위치에 자리하여 발언 할 수 있게 되었다. 스마트폰 등의 완제품을 만드는 회사 입장에 서 봤을 때 제품 성능의 상당 부분은 AP에서 나오는데, AP의 특성은 팹리스들이 제공할 수 있는 최고의 설계와 파운드리들의 미세공정 이 두 가지가 정하기 때문이다. | 메모리 회사들은 모바일이라는 새로운 고부가가치 D램 시장 을 얻었을 뿐만 아니라, 아이팟에서 시작되었던 휴대용 저장장 치로서의 낸드의 수요를 지속할 수 있게 되었다. 그리고 이에 맞 춰 변화한 서버 시장에도 추가 제품을 팔 수 있게 되었다.

7. AWS 등 서버 기반의 서비스가 확장되자 인텔은 폭발하는 서버 물량에 웃음을 짓는 한편, 다른 분야에서 고배를 마시고 있었다. 인텔 역시 GPU를 내장하고 있었지만 성능이 부족했을 뿐만 아니라 범용 연산장치로 키우기 위한 개발자 지원이 미흡했다. 인텔의 VGA는 그저 모니터 표시기일 뿐이었다. 웨이퍼 면적의 절반 가까이 차지하는 칩이었음에도 자신의 포텐셜을 발휘하지 못하게 된 것이다.
그럼에도, 인텔은 5년 넘는 기간 동안 수많은 ARM 서버의 도전을 전부 물리치고 여전히 최강자로 군림하며 고부가가치 시장을 독식하고 있다. 여전히 엔터프라이즈 서버 시장에서는 인텔 을 대체할 존재는 나타나지 않았으며, 차세대 연산 칩 후보 중 하나인 FPGA 회사 알테라(Altera)를 인수한 것이 인텔에게 다시 반격의 실마리를 가져다줄 수 있을지 모른다. 어쩌면 FPGA도 가상화하여 전 세계에 임대하는 사업 모델을 만들어볼 수도 있을 것이다. 이렇게 되면 칩 설계 회사들 역시 지금의 앱 개발 회사들처럼 영세한 규모로도 운영할 수 있게 될 것이다.

8. 검색엔진은 직관성이 높았고, 검색이라는 본업에 충실했다. 야후! 등의 검색엔진이 사용자를 야후! 자체에 오랫동안 잡아놓 는 방향으로 변화를 모색하는 종합 포털로의 길을 가는 동안, 구 글은 메인 페이지에 검색창 한 줄만을 띄워놓는 간략한 방식을 고집했다. 사용자들이 구글에 머물며 이것저것 하기보다는, 구 글을 통해 빠르고 정확하며 번잡함 없이 접근하기에 좋았다. 아 이러니한 것은 이 회사의 창업자들은 본래 검색 알고리즘을 100 만 달러에 매각하고 그만두려고 했다는 것이다. 하지만 상대방 이 75만 달러 이상은 지불할 수 없다고 하자, 딜을 멈추고 스스 로 검색엔진을 만들었다. 그랬던 회사가 지금은 수백조 원의 가 치를 가진 회사로 변한 것이다.
구글은 빠르게 검색엔진계의 절대 강자로 군림했으며, 경쟁자 들은 시장에서 밀려나 포털 서비스 등으로 전환해야 했다. 사용 자의 규모가 폭증하자, 구글은 대규모 서버를 증설하기 시작했 다. 미리 검색해둔 정보들을 전 세계 곳곳의 데이터센터에 분산 보관해야 했으며, 이를 1초 내로 검색해서 사용자에게 결과를 보여줘야 했다. 이를 위해 스스로 DB와 OS를 구축했다. 구글이 가진 데이터의 양은 정확히 알려져 있지 않지만, 약 15엑사바이 트로 추정된다. 

9. IT의 중요한 분야들은 태생적으로 독과점에 가까운 생태계를 향해 움직일 수밖에 없었다. 이용자들과 정보가 모이면 모일수 록 더욱 경쟁력이 상승하는 검색엔진 업계에서는 구글이 크게 약진하며 전통적인 반도체 회사를 중 엔비디아의 영역을 일부 침범하게 되었다. 이들은 강력한 자체 수요를 바탕으로 연산 가 속기뿐만 아니라, SSD 등 저장장치의 컨트롤러로도 뻗어나갈 가 능성이 얼마든지 존재한다. 다만 가동률과 신뢰성 문제로 생산 공장을 직접 소유하려는 시도까지는 하지 않을 것이다.


10. 모바일 디바이스 등에서 일어난 고객사의 거대화는 메모리 회사들에게 예상치 못한 이익을 가져다주게 되었다. 고객의 요구 사항이 복잡해지고 별도의 공정을 만들어야 하는 번거로움이 생겨 나긴 했다. 하지만 전체적 특성을 개선할 필요 없이 고객이 원하는 특성만 맞춰도 비즈니스가 성립한다는 장점 역시 있었다. 비즈니스의 기반이 첨단기술에 대한 최종 소비자의 수요였기 때문에 부가가치 또한 매우 높았다. 또한 고객과의 관계가 가까워 짐으로써 중국 등의 잠재적인 경쟁자들의 진입이 어려워지는 효과도 생겨나게 되었다. 고객인 거대 스마트폰 제조사들 역시 중소규모 업체들을 확실히 따돌릴 수 있었으니 서로가 윈-윈인 셈이었다.


11. 언젠가는 PC, 스마트폰에 준하는 거대한 제3의 시장이 생겨 날 것이며 이러한 순간을 대응하기 위한 개방성을 가진다면 인텔에게도 다시 한번 기회가 있을지 모른다. 그때까지 인텔이 새 로운 연산 칩 개발을 성공함과 동시에, 다른 회사들의 플랫폼 종 속 우려를 개방을 통해 혁신해나간다면 다시 최고의 IT 기업으로 우뚝 설 기회가 있을 것이다.


12. 자연스럽게 경쟁자들이 사라지자, 엔비디아는 이 분야의 최강자로 군림하게 되었다. 현재 엔비디아는 팹리스로서는 퀄컴 , 브로드컴 바로 뒤에 위치하고 있다. 앞의 두 회사가 모뎀부터 AP 등 수많은 컨트롤러를 판매하는 회사임을 감안했을 때, 차지 할 수 있는 거의 최고의 위상으로 떠오른 것이다. CPU도 같이 파는 AMD는 매출로는 엔비디아의 60~70% 수준밖에 되지 않 는다. 

이러한 위치를 차지하게 된 엔비디아는 늘어난 고객들과 높아진 연산력, 신뢰성 요구사항 덕분에 기존 하드코어 게이머 Enthust as를 압도하는 더 큰 지불 용의를 가진 고객들을 대하게 되었으 며, 이를 기반으로 TSMC의 최첨단 공정을 마음껏 사용할 수 있게 되었다. 기존 하드코어 게이머들의 지불 용의라고 해봤자 수 백만 원이었지만, 엔터프라이즈 고객들은 억 단위의 돈을 지불 할 용의가 있었다. 지금의 테슬라 Tesla 기반 GPU는 스마트폰 AP 와 같은 최첨단 공정을 사용하여 출시되며, 시장도 PC에서 서버 , 자율주행 자동차까지 매우 넓어졌다. 그래픽이라는 지역의 단순한 강자에서, 반도체 시장의 다크호스로 떠오른 엔비디아는 그야말로 백조가 된 미운오리 새끼라 할 수 있다.


13. 혹은 구글과 같은 강력한 소프트웨어 기업이 알파고에서 했던 것과 마찬가지로 자체 가속기를 설계해 사용하고, 나아가서 해 당 가속기에 맞는 소프트웨어 환경을 구축하기 시작할 수도 있 다. 이렇게 되면 엔비디아는 큰 고객의 손실과 생태계 주도권의 상실이라는 두 가지 문제를 한 번에 겪게 될 수도 있다. 물론 엔비디아 역시 텐서 연산기를 칩에 내장하는 등의 방식으로 성능 우위를 유지하려고 한다. 그러나 결국 연산의 종류를 결정하는 것은 소프트웨어 기업이기 때문에 언제나 한발 늦을 위험이 있다. 어찌 보면 컴퓨팅 패러다임의 변화로 기존 경쟁자들이 물러 갔지만 이로 인해 기존보다 더욱 강력한 생태계의 지배자급에 해당하는 경쟁자들을 맞이하게 된 것이다.


14. 하지만 이 회사의 위상은 스마트폰이 대두하면서 크게 변화했다. 스마트폰의 심장인 AP가 점점 더 저전력, 고성능을 요구하 게 되었을 뿐만 아니라 태블릿 등으로 영역을 넓히게 되면서 단순 제조 위탁의 자리에 있던 TSMC의 위상도 변하게 되었다. AP 들의 최종적인 성능은 각 AP 회사의 설계뿐만 아니라 TSMC가 제공하는 공정에도 큰 영향을 받게 되었기 때문이다. AP 회사들은 TSMC가 양산 1년 전에 발표하는 셀 특성을 보고 어떤 공정 으로 자신들이 설계한 칩을 제조하면 시장의 요구에 부응하는지 를 결정해야 한다. TSMC는 자신의 고객사들이 잠재적 경쟁자인 인텔 등에게 지지 않게 하기 위해서라도 더욱 빠르게 신공정을 도입하게 되었다.


15. 모바일의 대두 이후 TSMC의 성장가도는 예상된 것이었다. 시장이 원하는 칩의 디자인은 다양해졌지만, 반도체 제조의 파괴 적인 원가 경쟁의 특성상 미세공정을 밀어붙일 수 있는 회사는 지속적으로 줄어들 수밖에 없었다. 이 기간 동안 TSMC의 발전 은 그야말로 괄목할 만하다. 2012년 분기 4조 원 수준이던 매출 액은 분기 10조 원 가까운 액수로 성장했다. 이는 엄청난 성장세 이며, 결국 시가총액으로 절대 쓰러질 것 같지 않던 반도체 공정의 최강자였던 인텔을 앞지르는 기염을 토하기도 했다.


16. 바로 소프트웨어와의 통합이다. 가전부터 스마트폰까지 일상생활에 가까운 플랫폼을 세계 1위로 판매 하고 있는 회사로서는 안타까운 수준이다. 각 가전제품 내부를 제어하는 소프트웨어는 매우 뛰어나지만, 그 이외 분야에서는 큰 성과를 내지 못하고 있다. 나름 야심차게 준비했던 스마트폰 용 OS인 바다는 시장에 제대로 나가보지도 못한 채 사라졌다. 그리고 타이젠은 일부 스마트워치 제품에서만 라이선스 비용 절 약 목적으로 사용되고 있는 상황이다. 본래의 목적이었던 사물 인터넷의 진출이나 디바이스 간의 연결은 제대로 이루어지지 못 하고 있는 상황이다. 삼성그룹은 스마트 디바이스의 강자일 뿐 만 아니라, 자체 아파트 브랜드도 가지고 있기 때문에 ‘집-가전 제품-스마트폰' 사이의 연결성을 실현하기 좋은 환경을 가지고 있다. 그럼에도 그 포텐셜을 완벽하게 활용하지 못하고 있다.


17. 하이닉스의 결과를 바탕으로 삼성전자의 D램 사업을 추정해 보면, 분기당 감가상각 및 원자재비가 10조 원 가까이 될 것임을 짐작 가능하다. 연간으로는 40조 원에 해당하는 금액이다. 삼성 전자가 유지될 수 있는 이유는 그저 이 압도적인 비용을 상쇄 하고도 남을 만큼 더 많이, 작게 생산하여 그만큼 저렴하게 판매하기 때문이다. 하지만 중국 업체는 그럴 수 없다. 삼성전자와 하 이닉스에게 재료 원가는 그저 그런 부담 이지만, 동일한 제품 제작에 4배 이상의 비용이 필요한 중국 업체들은 원자재 조달 만으로도 매출을 전부 잡아먹히는 상황이다. 시장이 역대 최고 호황 인 순간에도 말이다. 이런 간단한 모델들은 웨이퍼 사이즈만 차이 나고, 납품 가격 이 글로벌 톱 업체들과 똑같은 수준이라는, 상당히 중국 측에 낙관적 가정에 근거하고 있다. 실제로는 아직 비즈니스를 제대로 해보지 못한 중국의 매출액 대비 판관비율은 기존 반도체 3사보 다 높을 수밖에 없다. 


18. 그렇다면 전략을 바꾸어 아예 큰 용량이 필요하지 않는 가전 등에 사용할 D램으로 시작해볼 수 있지 않을까? 사실 이것도 매우 어렵다. 마이크론에 따르면 D램 시장의 90%는 높은 성능이 요구되는 ‘PC+모바일+서버'다. 나머지 10% 중 상당량은 사실 상 고성능 고신뢰성을 요구하는 자율주행 자동차 등에 들어가야 한다. 결국 중국이 가전 등을 목표로 D램을 양산하게 되면 아무 리 잘해도 전체 시장의 수 % 정도만 차지할 수 있다.

그것도 비트 판매량 비율로 수 %이고, 이 시장들은 메모리가 핵심이 되는 시장이 아니다. 말 그대로 메모리가 작동하기만 하면 되지 높은 성능과 신뢰성을 가져야 할 필요가 없다. 극단적으로는 메모리가 50% 가까이 느리더라도 사용자 경험에서 큰 차이를 가져다주기 힘든 곳이다. 밥통과 냉장고의 메모리가 2배 빠른 게 무슨 의미가 있겠는가? 때문에 상대적으로 비트당 가격 을 낮게 받게 된다.


19. 이러한 시대에 투자자는 사용자 요구사항에 귀를 기울이고, 기술과의 관계를 깨달아야 한다. 무엇이 무엇을 부를지 수없이 고민하고, 수요와 공급을 뒤집어보는 아이디어도 가져야 한다.
스마트폰이 생겨났던 초기, 수많은 사람이 사용자 앱이 활성화되어 새로운 세상이 열릴 것을 알았다. 하지만 그 핵심이 가상화 라는 것을 깨달은 사람들은 많지 않았다. 이를 깨달은 사람들 은 소프트웨어 회사들을 앱의 공급자가 아닌 ‘신기술의 수요자’ 로 본 소수의 인물들이었다. 마이크로소프트의 사티아 나델라는 애저 Azure를 통해 저물어가던 마이크로소프트에게 다시금 찬란 한 영광을 선사했다. 반도체 회사 투자자라면 스마트폰 앱의 발 전을 보고 모바일 D램이 아닌 서버 D램의 수요 폭발을 예견하고 서버 포지션이 강한 회사나 서버와 관련된 부품주를 찾아다녔을 수도 있다.
대형 소프트웨어 회사 투자자라면 모두가 FANG을 지켜보던 시절 마이크로소프트의 재도약을 추측해볼 수 있었을 것이다. 자신이 소형 소프트웨어 회사에 투자하는 벤처캐피털이라면 수 많은 투자 대상 기업 중 자원 관리의 묘를 이해하고, 이를 통해 고정설비 투자를 줄이고 핵심자산에 집중하려는 기업을 택했을 것이다.



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‘스마트폰 혁명’ 이후의 새로운 패러다임은 무엇일까. 누구도 경험하지 못한 미래가 다가오고 있다. ‘딥러닝 혁명’이 바로 그것이다. 딥러닝 혁명에서 시작된 변혁은 산업, 교육, 경제, 문화, 전 영역에 걸쳐 가시화되고 있다. 새로운 패러다임 등장은 필연적으로 승자와 패자를 낳는다. 발 빠르게 적응하는 이와 그렇지 못한 이가 나뉘는 것이다. 얼마 전 소프트뱅크 손정의 회장이 문재인 대통령을 만나 자리에서 “첫째도 AI, 둘째도 AI, 셋째도 AI”라고 힘주어 말했다. 인공지능에 기업과 국가의 경쟁력이 달려 있으며, 인공 지능 개발에 모든 역량을 집중해야 한다는 것이었다. 실제로 4차 산업혁명 열풍과 알파고 충격 이후, 인공지능은 제조업, 통신, 자동차, 서비스업 등 산업뿐만 아니라 교육, 의료, 법조, 행정 등 우리 생활 모든 영역에 깊숙이 들어왔다. 빅데이터와 인공지능이 결합된 서비스가 나의 욕구를 나보다 먼저 정확하게 알고 상품을 추천을 해주는 일은 이제 너무 당연해서 특별하게 느껴지지 않을 정도다.


이제는 앞을 내다보는 질문이 필요한 시점이다. 이와 같은 변화가 어디서 시작되었고, 앞으로 어떻게 될 것이며, 나아가 우리는 무엇을 준비해야 하는지 말이다. 《딥러닝 레볼루션》의 저자 테런스 J, 세즈노스키는 인공지능 발전에 결정적 역할을 한 것이 딥러닝이라고 말한다. 딥러닝 없이는 지금과 같은 변화가 없었을 것이며, AI 시대의 미래를 예측하기 위해서는 딥러닝을 알아야 한다는 것이다. 모두의 각광을 받고 있는 빅데이터, 초연결, 자율주행 역시 딥러닝 없이는 불가능했을 성과다. “아무리 많은 데이터를 만들어내도 머신러닝(딥러닝)이 발전하지 않으면 아무 소용이 없다”는 말이 이를 압축적으로 보여준다.


이 책에서 신경과학과 머신러닝 분야의 대가인 세즈노스키는 통찰력 있게 인공지능의 과거와 현재를 돌아보고 미래를 조망한다. 딥러닝은 지금까지 이뤄낸 변화보다 앞으로 훨씬 큰 변화를 가져올 것이다. 하지만 여기에는 ‘궁극적으로’라는 단서가 붙는다. 그 시기가 앞당겨질지 아닐지, 발전의 결과물을 유리하게 이용할지 못할지는 전적으로 우리가 어떻게 하느냐에 달려 있다.


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1. 비시니액이 여느 사람 같았으면 바이킹 생물학 팀에서 당장에 뛰쳐나갔을 것이다. 그러나 비시니액은 관대하고 헌신적인 인물이었다. 그는 뛰쳐나가는 대신, 화성에서 생물을 탐사하려는 이 계획에 최상의 기여를 할 수 있는 방법을 찾았다. 결국 그는 지구상에서 화성과 가장 비슷한 환경이라고 생각되는 지역, 즉 남극의 건조 계곡(dry valley)을 찾아 가기로 작심했다. 예전에 남극의 토양을 조사했던 몇몇의 연구자들이 그곳에서 발견된 얼마 안 되는 미생물들이 건조 계곡의 토착 생물이 아니라 좀 더 온화한 지역에서부터 바람에 실려 온 이주자라는 결론을 내린 적이 있었다.


2. 토론에서 정말로 필요한 것은 논지의 완벽함이지 그 논지가 지니는 권위의 무게가 아니다. 가르치는 것을 업으로 하는 이들의 권위가 배우고 싶어 하는 자들에게 장애의 요인으로 작용하여, 결국 학생들로 하여금 자신의 판단력을 발휘하지 못하게 만든다. 권위의 무게가 중시되는 사회에서는 주어진 문제의 답을 스승이 내린 판단에서만 찾으려 하기 때문이다. 나는 피타고라스학파에서 통용됐던 이와 같은 관행을 받아들이고 싶지 않다. 그들은 논쟁에서 “우리의 스승께서 말씀하시기를....” 하는 식으로 대답하는 습관이 있었다. 여기서 스승은 물론 피타고라스를 가리킨다. 이미 정해진 견해들이 아주 강해서 타당한 이유가 제시되지 않은 채 권위가 모든 것을 지배하는 식이었다.


3. 당장 끌어다 쓸 수 있는 노예의 노동력이 기술 개발의 경제적 동기를 갉아먹었다. 따라서 중상주의의 전통은 기원전 600년경 이오니아의 위대한 깨달음을 이룩하는 데 크게 기여했지만, 노예 제도를 통하여 200여 년 후에는 과학적 사고의 몰락을 가져오는 원인이 되기도 했다. 인류사의 모순 중 모순을 바로 여기에서 볼 수 있다. 비슷한 경향을 우리는 세계 도처에서 찾아볼 수 있다.


4. 그러나 필요가 있을 때마다 여기 조금 바꾸고 저기 찔금 확장하는 식으로 도시를 가꾸어 왔기 때문에, 오늘날 세계 대도시들의 속사정을 들여다보면 하나같이 과거와 현재가 공존하는 뒤죽박죽의 상태이다. 그런데 사람의 두뇌도 도시와 비슷하게 성장해 왔다. 도시건 두뇌건 양쪽 모두 처음에는 작은 중심부에서 시작하여 서서히 커졌다. 진화가 진행되는 동안 먼저 생긴 부분들은 그대로 남아서 그들 나름의 기능을 계속 수행해 왔다. 진화의 과정에서는 두뇌 안쪽의 오래된 부분을 모두 제거하고 좀 더 좋은 새 기능의 뇌로 그 부분을 완전히 대치할 수는 없다. 집을 수리하는 동안에도 낡은 집의 기존 기능이 계속 필요한 것과 같은 이치이다. 따라서 뇌간을 R-영역이 둘러싸고 그 위를 변연계가 덮고, 그리고 가장 바깥에 대뇌 피질이 자리하게 되었다. 기존 부품들이 비록 오래되기는 했지만 생명 현상의 근본을 좌우하는 기능을 수행하기 때문에 그들의 기능을 잠시 멈추고 통째로 갈아치울 수가 없었던 것이다. 이제는 성능이 많이 떨어지고 때로 비생산적인 일을 하기도 하지만, 그래도 낡은 부품들이 숨을 헐떡이면서 자신의 기능을 계속 발휘하게 두는 수밖에 없다.


5. 신경심리학자 제임스 프레스콧(James W. Prescott)이 산업화 이전 단계에 있는 400여 개의 사회를 선정하여 그 문화들을 상호 비교하는 통계 분석 연구를 수행한 적이 있다. 그 결과 놀라운 사실을 알게 됐다. 유아기에 피부 접촉을 통한 애정 표현이 발달된 문화일수록 폭력을 싫어하는 것으로 나타났다. 비록 피부 접촉 문화가 발달하지 않는 사회에서 자란 어린이들이라고 하더라도, 성생활이 크게 제약받지 않는 사회에서는 이들 역시 성인이 됐을 때 폭력을 좋아하지 않는 것으로 나타났다. 프레스콧의 주장에 따르면 폭력적인 성향을 가진 사회들은 주로 육체적 쾌락을 박탈당한 사람들로 구성된다고 한다. 인생의 결정적 두 단계인 유아기 또는 성인기 중에서 어느 한 시기에라도 피부 접촉을 통한 사랑을 충분히 경험하지 못한 사람들이 폭력 성향으로 기울게 된다는 것이다. 피부 접촉을 권장하는 사회에서는 절도라든가 광신적인 종교 조직 등을 볼 수 없고, 부의 지나친 과시로 남의 눈살을 찌푸리게 하는 행위도 잘 보이지 않는다. 이와 대조적으로 유아 체벌이 성행하는 사회에서는 노예 제도, 잦은 살인, 고문, 심지어는 원수의 수족을 절단하는 행위 등을 종종 볼 수 있다. 이러한 사회에서는 여성 학대가 극심하고, 하나 또는 여러 가지의 초자연적 존재가 개인의 일상을 간섭한다고 철저히 믿는다.


6. 이러한 엉뚱한 꿈을 격려해 주신 부모님과 선생님을 만날 수 있었던 것은 내게 아주 큰 행운이었다. 그리고 인류 역사상 처음으로 다른 세상을 실제로 탐험하고 우주를 심층 탐사할 수 있는 시대에 살 수 있게 된 것도 내게는 엄청난 행운이었다. 만일 내가 더 앞선 시대에 태어났다면 나의 의지가 아무리 강했더라도 나는 별이나 행성이 무엇인지 알 수 없었을 것이다. 또 다른 태양과 또 다른 세계가 있다는 사실도 몰랐을 것이다. 이것이야말로 우리 조상들이 인내심을 가지고 자연을 100만 년 동안이나 지속적으로 관찰하고 탐구한 결과인 것이다. 또 그들이 대담한 생각으로 대자연에서 찾아낸 중대한 비밀 중의 하나인 것이다.


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