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EP. 18·24.06.11·⭐⭐·28분 48초

WWDC 2024, 소문난 잔치 들여다보기 :)

애플이 드디어 AI 기능을 아이폰에 때려박았는데 — 화려하진 않지만 **수억 명한테 동시에 깔리는 게 진짜 무기**야.

2024상#Apple Intelligence#온디바이스AI#AI에이전트#플랫폼전쟁@샘알트만@일론머스크@앤드레이카파시
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EP 18. WWDC 2024, 소문난 잔치 들여다보기 :)

🗺️ 이 영상의 위치

⚡ 5분 요약

한 줄

애플이 드디어 AI 기능을 아이폰에 때려박았는데 — 화려하진 않지만 수억 명한테 동시에 깔리는 게 진짜 무기야.

핵심 3개

1) 애플이 AI를 아이폰 안에 넣었다 — 그런데 생각보다 작아 3B(30억 개짜리 아주 작은 모델)를 아이폰에 직접 심었어. GPT-4처럼 뭐든 척척 아는 건 아니고, "메일 보내기 / 일정 잡기" 같은 반복 잔심부름을 대신해주는 수준이야. 근데 그게 수억 명 폰에 동시에 깔리면? 규모가 다른 얘기가 돼.

2) 처리 못 하면 ChatGPT한테 넘긴다 — 나중엔 Gemini도 Siri가 어려운 질문을 받으면 ChatGPT로 토스해. 공식 협업이야. 근데 이게 역설적으로 "아이폰 AI가 아직 많이 부족하다"는 증거이기도 해. 노정석은 "복잡한 질문·추론은 불가능할 거야"라고 딱 잘라 말해.

3) 애플의 진짜 무기는 '내 폰 안의 데이터' 이메일, 구매내역, 앱 사용 패턴 — 이 모든 게 앞으로 '임베딩 타겟팅' 으로 연결돼. 지금 인스타 광고가 키워드로 나를 찾아오듯, 앞으론 AI가 내 폰 속 데이터 패턴 자체로 나를 찾아오는 시대가 시작되는 거야.

가장 인상적인 한 마디

"열심히 앞에서 준비했던 다른 회사들은 좀 억울하긴 하겠어요."

한나야, 이게 무슨 말이냐면 — 구글·MS가 몇 년 동안 AI 기술 갈아넣는 동안 애플은 딱 필요한 것만 조용히 챙겨서 수억 명 폰에 한방에 깔아버린 거거든. 선두주자가 꼭 이기는 게 아니라는 얘기야.

한나가 지금 당장 시도해볼 것

아이폰 설정 들어가서 Siri 관련 기능·앱 접근 권한 목록 한번 훑어봐. AI가 내 폰에서 어떤 데이터를 볼 수 있는지 파악하는 게 첫걸음이야. "내 폰이 나에 대해 뭘 알고 있지?"를 인식하는 것만으로도 앞으로 AI 개인화 마케팅 흐름이 눈에 들어오기 시작해.

📖 시간대별 영상 흐름 (15분 정도 걸려, 시간 있을 때만)

0~8분: 애플의 AI 구조 — 겉은 다르고 속은 비슷해

최승준이 새벽에 WWDC 키노트 봤다면서 "아직 정리가 안 됐어요"라고 살짝 멘붕 표정으로 시작해. 그러고는 개발자 대상 영상 한 장표를 띄우는데, 노정석이 보자마자 피식 웃으면서 한마디 해.

"이름만 자기네 걸로 붙여서 그렇지, 구글이나 마이크로소프트 스택이랑 다를 게 하나도 없어요."

그러니까 애플이 발표한 AI 구조 자체는 새로운 게 아니야. 근데 특이한 건 두 가지야. 첫째, 보안을 위해 애플 자체 칩(Apple Silicon)으로 돌리는 프라이빗 클라우드를 만든 것. 둘째, 아이폰 안에 3B짜리 아주 작은 모델을 심고, 상황별로 아주 작은 보조 모듈(LoRA 어댑터)을 끼웠다 뺐다 하게 만든 것. 레고 블록처럼 필요한 기능 조각만 갈아끼우는 방식이야.

ChatGPT 연동 얘기도 나와. Sam Altman이 현장에 와 있었는데 무대엔 안 올라왔대. 관중석에서 조용히 지켜봤다는 거야. 노정석이 "누가 맞는지는 모르겠지만 주최 측 말을 믿어야죠"라고 쿨하게 정리해.

8~16분: 플랫폼 공룡의 '먹어치우기' — 스타트업들 억울하다

이 구간에서 노정석이 진짜 핵심을 꺼내.

원래 AI 기술 조각들 — RAG(필요한 정보 꺼내오기), LoRA(저비용 튜닝), quantization(모델 다이어트) — 이런 건 작은 스타트업들이 하나씩 영역 만들어가던 거였어. 그러면 나중에 플랫폼 대기업이 그 회사 인수하거나 기능 베껴서 흡수하는 게 보통 순서였는데, 이번엔 애플이 그 시간조차 안 줬어. 그냥 한방에 다 만들어버린 거야.

마이크로소프트 Recall(화면을 계속 찍어서 AI가 기억하게 하는 기능)이랑 비슷한 맥락으로, 애플도 아이폰 안에서 내가 뭘 했는지 다 기억하는 시맨틱 인덱스를 만들어. 최승준이 "보안이 뚫리면 내 모든 행동 패턴이 다 노출되는 거 아니냐"고 약간 겁먹은 표정으로 말하면, 노정석이 "근데 진짜 편리하긴 할 걸"이라고 담담하게 받아쳐.

그리고 노정석이 '임베딩 타겟팅'이라는 신조어를 꺼내. 지금 인스타 광고는 내가 검색한 키워드나 나이·성별로 나한테 와. 근데 앞으로는 내 폰 속 행동 패턴 전체를 AI가 압축한 덩어리(임베딩)로 광고 타겟팅이 될 거라는 거야. "이 단어가 곧 업계 표준 용어가 될 거예요"라고 자신 있게 말해.

16~22분: 아이폰에서 AI가 진짜 잘 돌아갈까?

15 Pro 이상에서만 된다는 얘기가 나오자 최승준이 "저 옛날 모델이라 갈아야겠네요"라고 웃으면서 현실적인 질문 던져. 발열은? 배터리는?

노정석이 자기 집 맥북 프로 16GB 메모리에 7B짜리 모델 돌려봤다면서 "진짜 빠르고 쾌적하고 배터리 소모도 거의 없더라고요"라고 말해. 최승준이 "아 그래요?" 하고 눈 동그랗게 뜨거든. 노정석은 "초당 30 토큰 생성이면 충분해요, 아무 문제 없어요"라고 확신하는 톤으로 정리해.

근데 성능 한계는 분명히 짚어. "정교한 질문·답변이나 추론은 불가능할 거야. 지식도 별로 없고. 하지만 십몇 년 동안 바보 같았던 Siri한테는 거의 최적이죠." 이 말에 최승준이 빵 터져. 그리고 "사람들이 사실 AI를 깊게 쓰는 경우는 생각보다 적고, 반복적이고 편리한 잔심부름에 훨씬 더 큰 비즈니스가 있을 수 있다"는 노정석 평소 지론을 확인해줘.

22~28분: 진짜 big thing은 아직 안 나왔다

계산기 기능 이야기 잠깐 나와. 아이패드에 손가락으로 수식 쓰면 바로 계산해주는 기능인데, 의외로 관중 환호가 엄청났대. Bret Victor라는 옛 애플 직원이 2010년대 초에 '이런 인터랙션이 되면 어떨까' 상상했던 게 이제야 현실로 구현된 거라는 역사적 맥락도 살짝 나와.

마무리에서 최승준이 "6월까지는 흥미로운 사건들은 많았지만 일어날 일이 일어난 것 같고, 시간 벌기 구간인 것 같다"고 하면, 노정석이 조용히 동의해. "진짜 next big thing은 frontier model일 거야. 빠르면 올해 연말, 아니면 내년 초."

AGI·ASI 얘기도 살짝 나와. "2027년이면 AGI"라는 예측이 나도는 상황에서, 인구 감소로 줄어드는 인간 두뇌를 AI가 대체할 수 있다는 큰 그림도 언급해. 두 사람 다 말은 가볍게 하는데 눈빛이 묘하게 진지해.

💡 한나 버전 사전

"3B 모델"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 파라미터(AI가 학습한 정보의 단위)가 30억 개인 언어 모델. 숫자가 클수록 보통 똑똑하고 무거워.
  • 한나 버전: 유튜브 채널에 비유하면 구독자 수 같은 거야. 3B는 소형 채널, GPT-4는 수백억짜리 메가 채널. 작은 채널이 핸드폰에서 돌고, 어려운 건 큰 채널(ChatGPT)로 외주 보내는 구조야.

"LoRA 어댑터"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 큰 AI 모델을 처음부터 다시 학습시키지 않고, 아주 작은 추가 모듈만 붙여서 특정 작업에 맞게 튜닝하는 기술.
  • 한나 버전: 인스타 피드용 필터 팩 같은 거야. 기본 카메라 앱은 그대로인데, "음식 촬영용 필터" "여행용 필터"를 상황에 맞게 끼웠다 뺐다 하는 것. 앱 전체를 새로 깔 필요 없이 필터만 바꾸면 돼.

"Quantization(양자화)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: AI 모델의 숫자 표현 정밀도를 낮춰서 파일 크기와 연산량을 줄이는 기술. 품질은 조금 손해보지만 속도·용량이 확 좋아져.
  • 한나 버전: 4K 영상을 1080p로 압축하는 것. 원본보단 약간 질이 떨어지지만 용량이 훨씬 작아져서 폰에 담을 수 있게 되는 거야.

"임베딩(Embedding)"이 뭐야?

  • 전문가 설명: 텍스트·이미지·행동 등의 정보를 AI가 이해할 수 있는 숫자 벡터로 압축한 것. 의미가 비슷한 것들끼리 가까운 숫자로 표현돼.
  • 한나 버전: 내 인스타 활동 전체를 AI가 읽고 "이 사람은 패션·카페·여행에 관심 있는 20대 여성" 같은 압축 프로필로 만드는 것. 그 압축 덩어리가 바로 임베딩이야.

"RAG"가 뭐야?

  • 전문가 설명: Retrieval-Augmented Generation. AI가 답할 때 외부 데이터베이스에서 관련 정보를 검색해서 끌어와 답변을 생성하는 방식.
  • 한나 버전: AI가 대본 없이 즉흥으로 말하는 게 아니라, 내 메모장·파일을 실시간으로 뒤져서 "아 이게 있네" 하고 참고해서 대답하는 거야. 유튜브 스크립트 쓸 때 레퍼런스 폴더 뒤지는 것처럼.

"온디바이스(On-device) AI"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AI 모델이 클라우드 서버가 아니라 내 기기(폰, 노트북) 자체에서 직접 실행되는 것.
  • 한나 버전: 넷플릭스 스트리밍이 아니라 영상을 폰에 다운받아서 오프라인으로 보는 것. 인터넷 없어도 되고, 내 영상이 서버로 안 올라가.

"Private Cloud"가 뭐야?

  • 전문가 설명: 애플이 자체 칩(Apple Silicon)으로 운영하는 클라우드 서버. 일반 퍼블릭 클라우드가 아니라 애플 전용 보안 환경에서 AI가 돌아가.
  • 한나 버전: 공용 스튜디오(AWS·구글 클라우드)가 아니라 애플이 직접 지은 프라이빗 스튜디오에서만 내 데이터가 처리되는 거야.

"AGI / ASI"가 뭐야?

  • 전문가 설명: AGI(Artificial General Intelligence)는 인간처럼 다양한 분야를 두루 잘하는 AI. ASI(Artificial Super Intelligence)는 그보다 한 단계 위로, 인간 전체를 능가하는 AI.
  • 한나 버전: AGI는 "모든 카테고리에서 100만 구독자급 퀄리티 내는 AI", ASI는 "모든 크리에이터를 다 합쳐도 못 이기는 AI"야. 지금 ChatGPT는 그 중간 어디쯤에 있는 거고.
🔥 노정석 어록 모음

"사실 그럴 어떤 시간적인 여지를 전혀 주지 않고 그냥 한 번에 다 만들어 버렸죠."

분위기: 피식 웃으면서도 살짝 감탄하는 톤. "대단한 놈들이긴 해" 같은 느낌.

한나 풀이: 보통 대기업이 기술 흡수하는 패턴이 있어. 스타트업이 기술 만들고 → 검증되면 대기업이 인수하거나 따라 만들어. 근데 이번엔 애플이 그 과정을 아예 없애버렸어. AI 스타트업 입장에서는 싸울 틈도 없이 게임이 끝난 거야.

"'embedding 타겟팅'이 새로운 용어로 등장할 거라고 봐요."

분위기: 확신에 차서 천천히, 또렷하게 말하는 톤. 예언하듯이.

한나 풀이: 지금 인스타·유튜브 광고는 키워드, 나이, 관심사 카테고리로 나한테 와. 근데 앞으로는 내 폰 속 행동 전체를 AI가 압축한 패턴으로 광고가 올 거야. 크리에이터로서 알아둬야 해 — 콘텐츠 타겟팅의 게임 룰이 바뀌는 거거든.

"십몇 년 동안 바보 같았던 Siri 같은 것으로는 거의 최적이죠."

분위기: 직설적인데 억울하다는 게 아니라 그냥 팩트 말하는 건조한 톤. 최승준이 빵 터짐.

한나 풀이: 노정석은 과장 안 해. AI 기능이 화려하게 발표됐어도 "이건 결국 바보 Siri가 좀 덜 바보 되는 것"이라고 딱 정리해버려. 기대치를 정확하게 잡는 게 이 채널의 핵심 스타일이야.

🎬 한나 적용 포인트

① 콘텐츠 주제로 써먹기 — "AI가 내 폰을 감시한다고?" "아이폰 AI 기능, 내 데이터 어디까지 보는 거야?" 같은 주제는 지금 당장 유튜브 쇼츠·틱톡 영상으로 만들 수 있어. 일반인이 가장 궁금해하는 보안 공포와 편의 사이의 갈등을 짚어줘. 기술 유튜브 안 봐도 다들 궁금한 주제거든.

② 브랜드 협업·광고 기획할 때 — '임베딩 타겟팅' 선점하기 광고주 미팅 나갈 때 "앞으로 광고 타겟팅이 키워드에서 임베딩으로 바뀐다"는 얘기를 먼저 꺼내봐. 아직 대부분의 광고주가 모르는 개념이라서 한나가 트렌드 앞서가는 크리에이터로 포지셔닝할 수 있어.

③ 사업 구조 참고 — "잔심부름 AI"가 먼저 돈 번다 노정석이 "깊은 AI보다 잔심부름 AI에 비즈니스가 더 많다"고 했잖아. 콘텐츠 기획으로 치면 — 완벽한 롱폼 영상 하나보다, 댓글 답변·협찬 문의 자동 정리·캡션 초안 작성 같은 소소한 반복 업무에 AI를 먼저 투입하는 게 훨씬 실질적인 시간 절약이야. 지금 반복하는 잔심부름 3개 골라서 ChatGPT 프롬프트로 만들어놔봐.

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