베이조스, 전장으로 복귀: 사물을 만드는 AI에 62억 달러를 투자한 내막
제프 베이조스가 더 이상 관망하지 않는다. 아마존의 왕좌를 내어준 지 4년 만에 '모든 것의 상점'을 설계한 그는 '프로젝트 프로메테우스'라는 새로운 왕국을 차지했다. 이 비밀 AI 스타트업은 62억 달러를 유치했는데, 이는 기술 역사상 가장 막대한 자본이 투입된 초기 단계 벤처 중 하나다. 업계 관계자들이 "물리적 AI"라고 부르는 것을 추구하기 위함이다. 그 임무는 로켓을 설계하고, 충돌 테스트를 시뮬레이션하며, 수년간의 엔지니어링 시행착오를 단 며칠로 압축하는 로봇 구동 연구소를 조율하도록 알고리즘을 훈련하는 것이다.
놀라운 사실은? 베이조스가 단순히 수표만 발행하는 것이 아니라는 점이다. 뉴욕타임스에서 시작되어 포춘, 로이터, 테크크런치 등 여러 매체에서 보도된 바에 따르면, 그는 비크 바자즈와 함께 공동 CEO 자리에 앉는다. 바자즈는 구글 X에서 구글 자율주행차 프로젝트를 공동 개발했고, 이후 알파벳의 생명과학 연구소 베릴리(Verily)를 공동 설립한 물리학자 겸 화학자이다. OpenAI, DeepMind, Meta에서 영입한 약 100명의 직원들과 함께 프로메테우스는 두 가지 상충하는 힘의 교차점에 자리 잡고 있다. 챗봇을 넘어선 AI의 성숙과 제조업 물리적 기반의 디지털화가 그것이다.
보도자료는 없다. 본사도 발표되지 않았다. 그러나 이 벤처는 이미 "표절(copycat)"이라고 X에서 일론 머스크의 비웃음을 사며 격렬한 논쟁을 불러일으켰고, 반도체부터 우주선에 이르기까지 하드웨어 제작 방식을 재정의할 수 있는 전략적 도박을 예고했다.
프로메테우스는 실제로 무엇을 하는가
과대광고를 걷어내면, 프로메테우스는 산업의 세 가지 상호 연관된 난제를 목표로 한다. 첫째, 설계 가속화: 다쏘 시스템즈(Dassault Systèmes)나 지멘스(Siemens)의 기존 소프트웨어보다 몇 배나 빠르게 응력 테스트, 열역학, 공기역학 등 다중 물리 시뮬레이션을 실행하는 AI 모델이다. 둘째, 실험 자동화: AI가 재료 테스트를 계획하고, 자율적으로 실행하며, 결과에 따라 반복하는 로봇 구동 연구소. 이를 통해 배터리나 복합재료의 R&D 주기를 단축한다. 셋째, 제조 지능: AI가 조율하는 생산 라인 및 로봇 시스템으로, 실시간으로 생산량과 품질을 최적화한다.
이는 공상 과학이 아니다. 컴퓨터 지원 엔지니어링(CAE) 시장은 이미 연간 100억 달러 규모이며, 2030년까지 두 배로 성장할 것으로 예상된다. 반면, 실험실 자동화 및 로봇 공학은 합쳐서 1200억 달러 이상의 가용 지출을 차지한다. 프로메테우스는 컴퓨팅 하드웨어, 자동차, 항공우주 분야 전반에 걸쳐 연결 조직, 즉 "물리 엔지니어링을 위한 OS"가 될 수 있다고 보고 있다.
바자즈의 이력은 이 전략을 명확히 보여준다. 구글 X에서 그는 세르게이 브린(Sergey Brin)과 함께 하드웨어와 소프트웨어 통합이 필요한 문샷 프로젝트(moonshots)를 진행했다. 베릴리에서는 바이오 기술 제조를 확장했다. 포어사이트 랩스(Foresite Labs)에서는 AI를 활용한 신약 개발 스타트업들을 육성했다. 한편 베이조스는 아마존의 물류 DNA와 블루 오리진(Blue Origin)의 항공우주 분야에 대한 열망을 가져온다. 이는 AI 최적화 로켓 생산의 핵심 고객이자 시험장이 될 수 있는 회사다.
투자 계산: 해자(垓子)인가, 아니면 짐인가?
기관 투자자와 전략가들에게 프로메테우스는 드문 스트레스 테스트를 제시한다. "제로데이"에 최첨단 규모의 자본이 투입되어, 기존 기업들이 수십 년간 고객 록인(lock-in)과 규제 신뢰도를 보유한 분야에서 방어 가능한 우위를 창출할 수 있을까?
낙관론은 구조적 수요에 달려 있다. 물리적 AI는 머신러닝의 서비스가 부족한 CAE 소프트웨어, 실험실 자동화, 산업용 로봇 등 총 1500억 달러 이상의 시장을 공략한다. 앤시스(Ansys)나 지멘스 같은 기존 공급업체는 뿌리 깊은 워크플로우와 규제 준수 부담으로 인해 느리게 발전한다. 프로메테우스는 얽매이지 않고 자본이 풍부하므로, 독자적인 시뮬레이터를 구축하고, 대규모 실험 데이터셋을 생성하며, 물리학을 하드코딩된 것이 아니라 학습 가능한 것으로 간주하는 모델을 훈련할 여력이 있다. 성공한다면, 이는 설계 계층의 엔비디아(Nvidia)가 될 것이다. 즉, 그 모델들이 모든 엔지니어링 워크플로우에 내장되는 필수적인 인프라가 되는 것이다.
베이조스의 인접 사업들이 이 논리를 증폭시킨다. 블루 오리진은 스페이스X(SpaceX)와 경쟁하기 위해 더 빠르고 저렴한 제조 방식이 필요하며, 프로메테우스는 자체적으로 검증된 AI 설계 부품을 제공할 수 있다. 아마존의 클라우드 및 물류 네트워크는 유통 및 컴퓨팅 레버리지를 제공한다. 베이조스 자신의 자본도 일부 포함된 62억 달러의 자금은 피규어 AI(Figure AI)나 피리어딕 랩스(Periodic Labs) 같은 경쟁사들이 그 자금력의 일부로 운영되는 자본 집약적 경쟁에서 인내심을 살 수 있게 해준다.
하지만 비관론도 만만치 않다. 너무 이른 시기의 과도한 자본 투입은 조직 비대화의 위험을 초래한다. 동시에 너무 많은 분야를 추구하거나, 제품-시장 규율이 부족해질 수 있다. 시뮬레이션과 현실 간의 격차는 여전히 위험하다. 아름다운 디자인이 특히 항공우주와 같은 규제 분야에서 인증 가능하고 제조 가능한 부품을 보장하지는 않는다. 물리 모델을 훈련할 데이터는 희귀하고, 비싸며, 특정 도메인에 한정된다. 프로메테우스는 비용이 많이 드는 실험을 통해 상당 부분을 직접 생산해야 할 것이다. 그리고 기존 기업들도 가만히 있지 않을 것이다. 만약 다쏘나 지멘스가 "충분히 좋은" AI를 기존 플랫폼에 결합한다면, 그들은 어떤 스타트업의 엔지니어링 우아함도 왜소하게 만드는 유통 우위를 유지할 것이다.
공공 시장 참여자들에게 투자할 만한 관점은 이차적이다. 프로메테우스는 GPU 컴퓨팅을 엄청나게 소비할 것이며, 이는 엔비디아와 하이퍼스케일러(hyperscalers)에게 이득이 될 것이다. 이는 AI 작업량이 텍스트를 넘어 확장되고 있다는 주장을 입증하며, 다중 주기 수요 내러티브를 강화한다. 그리고 이는 기존 CAE 공급업체들에게 파트너십을 맺거나 마진 압박에 직면하도록 압력을 가한다. 이는 소프트웨어 배수에 반영할 가치가 있는 불안 요인이다.
최후의 승부: 인프라인가, 이념인가?
프로메테우스는 AWS 이후 베이조스의 가장 대담한 인프라 투자이거나, 자본이 복잡성을 해결할 수 있다는 오만의 60억 달러짜리 기념비가 될 것이다. 현명한 투자자들은 징후를 주시한다. 보잉(Boeing)이나 포드(Ford)와의 파트너십은 사업 추진력을 나타낼 것이고, 인재 유출이나 규제 장벽은 회의론을 확증할 것이다. 그러나 한 가지 진실은 부인할 수 없다. 베이조스는 엑시트(exit, 매각이나 상장)를 위해 회사를 만드는 것이 아니다. 그는 시대를 위해 건설하고 있으며, 물리적 세계를 설계하는 도구를 지배하는 자가 앞으로의 한 세기를 지배할 것이라고 내기를 걸고 있다. 그 도박에서 가장 큰 위험은 실패가 아니다. 다른 모든 사람들이 그가 틀렸다고 확신하는 것이다.
투자 조언 아님