연초부터 전세계를 강타한 중국 인공지능(AI) 모델인 딥시크(Deepseek) 충격과 후유증이 채히 가시지 않고 있다. 며칠 전 일론 머스크가 xAI의 최신 AI모델 그록3로 챗GPT를 넘어섰다고 주장하고 있지만 미국내 딥시크 논란은 여전히 남아 있는 듯 하다. 미국업계에서는 자신감과 경계론이 교차하고 있고, 중국은 대체로 자신감이 넘치는 분위기로 읽힌다. 미중 AI업계는 스스로의 약점과 자신감을 잘 알고 있는 듯 하다. 양국 업계의 시각은 국수주의적으로까지 보일 수 있지만 한마디로 자국중심의 자신감 속에 ‘게임은 이제부터’라는 대결국면이 읽힌다. 이달 들어 미중 매체가 살펴본 양국 AI업계의 기술력에 대한 시각, 그리고 딥시크가 향후 AI산업에 대해 말해주는 가장 중요한 시사점은 어떤 것이 있을까. 미국 CNBC와 포브스, 중국 테크노드를 참고해 살펴봤다.

美, 중국에 대한 경계심과 자신감 엇갈려

미국 CNBC는 미국의 AI업계에 중국 딥시크 AI 모델 등장과 영향에 대한 엇갈린 반응과 분위기를 전했다.

이에 따르면 미국 AI업계는 중국 딥시크가 보여준 기술적 발전에 대해 미-중 AI 경쟁의 게임이 시작됐음을 인식하고 있으며, 이런 가운데 경계심과 자신감을 함께 드러내고 있다.

크리스 리헤인 오픈AI 글로벌 최고업무책임자는 최근 프랑스 AI 액션 서밋(2월 10, 11일)에서 가진 CNBC와의 인터뷰에서 “전세계에 AI를 대규모로 만들 수 있는 두 나라가 있다”며 “전세계에 대규모로 전기를 만들 수 있는 나라가 두 나라뿐이라고 상상해 보라. 그렇게 생각해야 한다. 우리에게 딥시크가 진정으로 강조하고 재확인하는 것은 매우 현실적인 이해관계가 있는 매우 현실적인 경쟁이 있다는 것이다”라고 비유를 들어가며 설명했다.

보도는 미국 일부 AI업체가 “딥시크의 획기적인 발전은 이전에 생각한 것보다 글로벌 AI 경쟁에서 더 앞서 나갔음을 보여주지만, 그것이 오픈AI에 미치는 위협은 현재로서는 제한적이라는 데 대체로 동의했다”고 전했다.

하지만 경계심도 함께 나온다. 각각의 반응은 다음과 같다.

“아직까지 미국 AI에 의미있는 위협 없다” 자신감

주요 테크업체 AI 임원들은 아직까지는 딥시크가 오픈AI와 앤트로픽과 같은 미국 유력 AI 연구소의 사업에 어떤 의미 있는 위험을 초래할 것으로 확신하지는 않는다며 자신감을 보이고 있다.

즉, 미국 전문가들은 전반적으로는 딥시크의 AI 기술 발전이 인상적이라는 데 동의하지만, 이 스타트업의 비용 주장과 그토록 빠르게 기술적 성장을 한 배경에 대한 의구심을 갖고 있다.

CNBC에 따르면 미국 오픈AI의 최고경영진은 최근 딥시크의 등장은 중국이 AI 혁신에 있어서 심각한 플레이어로 간주될 수 없음을 보여준다며 그 근거로 최소한 3가지 이유를 꼽고 있다.

무엇보다도 딥시크가 발표액보다 많은 AI칩 비용이 들어간 것으로 추정된다는 점, 중국정부의 검열, 그리고 (지식)증류라는 AI훈련 방식을 사용한 점이 꼽힌다. 최근에는 전세계 사용자들의 개인정보를 무차별적으로 추출해 중국으로 가져간다는 보안문제도 지적되고 있다.

가장 관심을 끄는 것은 기존에 알려진 것보다 크게 축소된 개발(AI모델 훈련) 비용문제가 있다.

지난달 딥시크는 기술 논문 발표를 통해 자사의 새로운 AI 모델 중 하나의 총 훈련 비용이 600만 달러(약 86억원) 미만으로 만들어졌다고 말하면서 글로벌 시장을 충격에 빠뜨렸다. 오픈AI와 앤트로픽과 같은 미국 빅테크 기업과 서구 AI 연구소가 지출하는 수십억 달러(수조원)보다 훨씬 적었기 때문이다. 이에 대해 크리스 리헤인 오픈AI 글로벌 최고 업무 책임자는 CNBC에 딥시크의 진보적이고 저비용 모델은 “미국 주도의 소규모 민주주의 AI와 중국 공산당 주도의 독재적이고 권위주의적인 AI 사이에 매우 실제적인 경쟁이 있다는 것을 확인했다”고 말했다.

지난달 미국 반도체 연구 기업인 세미 어낼리시스의 보고서는 딥시크 ​​회사가 지출한 총 하드웨어 지출액이 “5억 달러(약 7200억원)를 훨씬 뛰어넘는다”고 추정했다. (당초 딥시크는 600만달러(약 86억원)라고 주장했다.) CNBC는 이같은 내용에 대해 딥시크에 문의했지만 즉시 코멘트를 받을 수 없었다고 말했다.

세미어낼리시스 보고서는 딥시크의 연구개발 비용과 소유비용이 상당하며, “모델을 학습시킬 ‘합성 데이터’를 생성하려면 ‘상당한 양의 컴퓨팅(리소스)’이 필요하다”고 밝혔다.

또다른 문제는 딥시크에 대한 많은 비평들이다. 한결같이 민감한 주제와 관련한 질문에 대한 명백한 딥시크 모델 검열을 지적했다. 예를 들어 1989년 천안문 학살에 대해 물었을 때 딥시크의 AI 지원 앱은 “미안하지만 지금은 나의 범위를 벗어난다. 다른 것에 대해 이야기해 보자”라고 대답한다.

마지막으로 일부 기술자들은 딥시크 기술진이 대규모 미국 AI 시스템에서 자사 모델을 학습시킴으로써 이처럼 높은 수준의 성능을 달성할 수 있었을 것이라고 믿고 있다. 오픈AI도 암시한 이 기술은 더 강력한 AI 모델이 새로운 모델에서 생성된 답변의 품질을 평가하는 것을 포함한다. 오픈AI는 지난달 CNBC에 “딥시크가 AI 모델을 개발하는 데 모델의 출력 데이터를 ‘부적절하게 사용했을 수 있다’는 보고서를 검토 중”이라고 말했다.

오픈 AI에 따르면 딥시크는 이른바 ‘지식증류(knowledge distillation)’, 또는 ‘증류’로 불리는 수법을 사용해 오픈 AI 제품의 AI 모델이 학습한 내용을 부당하게 이용해, 자사의 AI 개발을 진행했다는 의혹을 받고 있다. 이는 대량의 데이터를 학습한 대형 AI 모델(교사모델)로부터 계산 속도가 빠른 소형의 AI 모델(학생모델)로 지식을 이전하는 기술을 가리킨다. 교사모델의 학습 데이터를 요점 범위를 좁히는 등 기억하기 쉬운 형태로 정리해 학생 모델에 학습시킨다. 이는 고성능 반도체 없이도 가동되는 소형 ​​AI 모델을 만들 때 자주 사용되는 기술로서 지난해 노벨물리학상 수상자 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 명예교수가 제창한 방법이다.

호프먼 링크드인 공동창업자는 CNBC에 “[딥시크]에 대한 시장의 두려움은 사실 터무니없다”며 “여전히 대규모 모델이 필요하다. 이는 대규모 모델에서 증류된 것이다”라고 주장했다. 그는 “모두가 받아들여야 할 짧은 대답은 ‘게임을 시작하라. 하지만 대규모 모델은 여전히 ​​정말 중요하다”리고 강조했다.

빅터 리파벨리 AI 비디오 플랫폼 신세시아 최고경영자(CEO)는 CNBC에 “딥시크가 ’무차별 대입 확장(스케일링)이 점점 더 나은 모델을 구축하는 유일한 방법이라는 패러다임‘에 도전했지만 기업들이 그들 AI 워크로드의 상당 부분을 갑자기 전환할 것이라는 생각은 잘못된 것”이라고 말했다. 그는 “나는 여전히 이러한 기술의 사용자들과 모든 워크플로우를 볼 때 3개월후에 되돌아보면 그 중 오픈AI와 앤트로픽에서 딥시크로 옮겨갈 기업은 0.01%에 불과할 것이라고 생각한다”고 말했다.

메리디스 휘테커 시그널 파운데이션 회장은 “시장 모멘텀은 여전히 ​​대규모 AI 모델을 선호하는 경향이 있는 만큼 딥시크의 개발은 산업에 큰 변화를 가져오지 못한다”고 봤다. 이 단체는 암호화된 메시징 앱 시그널(Signal)을 지원하는 비영리 단체다.

“서방의 중국 이해가 크게 제한적···향후 무슨 일 생길지 몰라” 경계심

하지만 자신감만 있는 것은 아니다. 업계 일각에 중국 딥시크발 폭발력에 대한 경계 시각도 엄존한다.

딥시크는 새로운 R1 모델인 오픈소스 추론 모델이 오픈AI의 유사한 챗GPT o1 모델과 경쟁할 수 있다고 말했는데, 그럼에도 알려진 것보다 더 저렴하고 에너지 소모가 적은 AI칩만을 사용했을 뿐이었다.

이는 전문가들로 하여금 지난 몇 년 동안 서방에서 널리 퍼진 통념, 즉 중국이 미국의 AI칩 수출 제한으로 인해 AI 개발에서 미국보다 뒤처져 있다는 것에 의문을 제기하게 만들었다. (미국은 중국 내 기업들이 보다 진보된 엔비디아 그래픽 처리 장치(GPU)를 손에 넣기가 더 어렵도록 통제를 가했다. GPU는 병렬 처리에 뛰어나 여러 계산을 동시에 수행할 수 있기 때문에 AI 애플리케이션을 훈련하고 실행하는 데 필수적이다.)

리드 호프먼 링크드인 공동창업자이자 그레이록 파트너스 벤처캐피털 파트너는 CNBC에 “딥시크의 새로운 모델은 ‘게임이 시작됐다’는 것을 보여주는 큰 사건”이라고 말했다. 그는 “중국과의 경쟁이 진행 중”이며 딥시크의 R1은 “신뢰할 수 있고 실행 가능한 모델”이라고 덧붙였다.

전략 자문 회사인 더지오폴리티컬 비즈니스 창업자인 아비슈르 프라카시는 CNBC에 “딥시크는 서방이 중국을 이해하는 데 여전히 한계가 있음을 보여준다. 미국이 세계의 기술 분야의 선장이라는 가정은 더 이상 용납할 수 있는 믿음이 아니다. 지금의 새로운 현상은 미국과 중국 간의 간격이 하룻밤 사이에 좁아졌다는 것이다. 하지만 하룻밤 사이에 좁아진 것이 아니라 수년 간 진전돼 온 것이다. 서방이 한 가지 깨달을 점이 있다면, 중국에 대한 이해가 엄청나게 제한적이라는 것이다. 그리고 우리는 앞으로 무슨 일이 일어날지 모른다”라고 일침을 놓았다.

中, “새 차원의 AI 앱 전쟁···누가 승리하느냐 아닌 모든 것이 얼마나 빨리 변하느냐 문제”

반면 중국 AI업계는 딥시크 출시와 그에 따른 인기에 힘입어 자신감과 활기에 차있는 듯 보인다.

중국 테크노드는 중국 AI업계와 국민 모두가 AI에 약간 집착하고 있다고 전제하면서 누가 이길지뿐만 아니라 모든 것이 얼마나 빠르게 변화하고 있는지가 중요하다고 분위기를 요약했다.

이어 미·중 AI기술 경쟁 상황에서 보여준 딥시크발 성과 3가지를 요약하며 중국의 자신감을 대변했다. 즉, 14일 만에 1억 사용자 도달(세계 1위), 앱다운로드 1위, 그리고 중국 AI업체들의 급부상을 꼽고 있다.

하지만 이 매체도 지적했듯이 주의를 기울이지 않는다면 언제 무너질지 모른다. 이미 이탈리아와 우리나라가 보안(개인정보 유출) 우려 등을 이유로 딥시크 사용을 차단시켰다. 미국, 영국, 캐나다는 공공기관에서의 사용을 금지시켰다. 이같은 중국의 개인정보 유출에 대한 거부감과 반발의 확산은 중국 AI 시장 확대와 성장의 복병이 될 수 밖에 없다.

1억 명의 사용자에게 도달하는 데 걸린 시간 차트는 디지털 세계에서 상황이 얼마나 빠르게 변하고 있는지를 극명하게 일깨워준다.

이 가운데 미국과 중국 AI 플랫폼이 얼마나 빨리 사용자를 확보하고 있는지 살펴보자. AI 앱 중에서 딥시크와 챗GPT는 놀라운 속도로 두드러진다. (위 도표) 딥시크는 단 14일 만에 기대를 완전히 깨고 역사상 가장 빠르게 성장하는 플랫폼 중 하나가 됐다.

사용자가 AI 솔루션에 목말라하고 있다는 것은 분명하며 딥시크는 전에 없던 강도로 그 수요를 파악하는 데 성공했다.

챗GPT는 여전히 놀라울 정도로 빠르지만 1억 명의 사용자에게 도달하는 데 61일이 걸렸다.

이 매체에 따르면 두 앱 모두의 공통점인 빠른 성장은 인기 이상의 의미를 가지며 그것은 문화적 변화다. 즉, 한때 틈새 기술이었던 AI가 일상 생활에 없어서는 안 될 요소가 되고 있으며 이러한 앱이 변화를 선도하고 있다.

사용자 도입을 늘리기 위한 경쟁은 더 이상 기능에 대한 것이 아니라 회사가 얼마나 빨리 대중의 상상력을 사로잡고 증가하는 요구를 충족하는 제품을 제공할 수 있는지에 대한 것이다.

틱톡(274일)과 위챗(426일) 같은 플랫폼을 살펴보면 1억 명의 사용자에게 도달하는 과정이 비교적 느리게 느껴진다. AI 앱이 이처럼 빠르게 도입됐다는 사실은 더 광범위한 추세를 반영하다.

즉, 혁신이 가속화되고 사용자 기대치가 그 어느 때보다 빠르게 변화하고 있다. AI 앱의 경우 이는 성공의 창(특정 목표를 달성하기에 최적의 조건이 갖춰진 제한된 기간) 기회가 더 짧아지고 위험이 그 어느 때보다 커졌다는 것을 의미한다.

일일 활성 사용자( 위 도표)를 살펴보면 상황이 더욱 흥미로워진다. 이 숫자는 AI 환경의 변화가 어떻게 전개됐는지에 대한 이야기를 알려준다.

올들어 1월 20일까지 두 플랫폼(챗GPT와 딥시크)의 사용자 기반은 비교적 안정적이었다. 하지만 1월 20일에 딥시크는 챗GPT-o1의 성능에 필적하도록 설계된 주요 업데이트인 R1 모델을 공개했다. 거의 즉시 기술계가 주목했다.

1월 26일까지 미디어는 딥시크의 R1 모델에 대한 보도로 떠들썩했고 관심을 불러일으켰고 사용자 참여를 촉진했다. 그리고 1월 28일에 진짜 게임 체인저가 발생했다. 딥시크가 중국과 미국 앱 다운로드 차트에서 모두 1위를 차지하면서 모든 사람의 관심을 사로잡고 챗GPT의 가장 강력한 도전자로 떠올랐다.

2-3▲올해 1월 전세계 AI앱 다운로드 톱 10. (자료=유니크캐피털)

급격한 딥시크 사용자 증가는 이 회사의 승리일 뿐만 아니라 AI 앱 환경의 더 광범위한 변화를 상징하기도 한다.

가장 눈에 띄는 것은 중국 AI 기업의 부상이다. 상위 10개 앱(위 도표) 중 4개가 이제 중국 앱이다. 불과 1년 전만 해도 AI 앱 분야가 거의 전적으로 미국 기업의 영역이었던 것과 극명한 대조를 이룬다. 당시 중국 AI 앱은 국제적으로 거의 주목받지 못했다. 이제 딥시크, 더우바오(Doubao), 캡컷(CapCut)과 같은 앱이 전 세계적으로 그 존재감을 드러내고 있다.

2025년 2월 현재 AI 기업 간의 경쟁은 챗GPT와 딥시크가 주도하는 것처럼 보이지만 다음 순간에는 모든 것이 바뀔 수 있다.

챗GPT 팀이든 딥시크 팀이든 한 가지 확실한 것은 AI 앱 전쟁이 막 시작됐다는 것이다. 주의를 기울이지 않는다면 다음에 올 큰 트렌드를 놓칠 수도 있다. 결국 AI 세계에서는 오늘의 약자가 내일의 챔피언이 될 수 있다.

대부분의 사람이 놓치고 있는 딥시크의 진정한 교훈

그렇다면 대부분의 사람이 놓치고 있는 딥시크의 진정한 교훈은 무얼까.

포브스는 딥시크의 성공은 표면상 기존 기술 대기업들이 혼란스러워하는 패러다임 전환의 일환이지만 진짜 신호는 소음 속 깊은 곳에 묻혀 있다고 지적했다.

이 매체는 딥시크가 (챗GPT등을 무너뜨릴 가능성은 낮다면서 이 회사가) 보내는 진정한 신호는 무엇보다도 새롭고 민첩한 플레이어가 여전히 기존 플레이어에게 도전할 수 있다는 것이라고 요약했다.

또한 이 신호에는 앞으로 몇 년 안에 더 작고 민첩한 모델을 보게 될 것이며, 곧 RTX 5090이 이를 원활하게 실행할 수 있을 것이라는 점도 포함돼 있다.

무엇보다도 딥시크의 오픈 소스 접근 방식은 시간이 지나면 다른 혁신가들이 곧 자신이 해온 것을 복제하고 능가할 것임을 의미한다. 이는 강력한 AI가 고급 GPU, 노트북, 심지어 스마트 글래스와 같은 기기에서 작동하면서 보편화되는 미래를 암시한다.

결국 진정으로 혁신적인 AI에 대한 장벽은 우리가 생각하는 것보다 더 빠르게 무너지고 있다는 얘기다. 실제로 당장 이제 이 싸움에 초대된 플레이어의 수는 불과 몇 주 전보다 더 많아졌다.

딥시크의 연구개발 사례는 AI게임의 양상이 변화되고 있음을 웅변적으로 보여준다.

이제 AI 게임은 가장 창의적인 사용 사례와 시너지 효과를 내는 AI 배치를 통해 많은 자금과 H100 AI칩을 이길 수 있도록 설정됐다.

이는 정말 흥미로운 미래 비전이며, 딥시크의 등장이 크고 자랑스럽게 예고하는 비전이다.

딥시크의 충격 이면에는 기존의 경계가 모호해지고 잠재적인 AI 수요가 흔들리지 않게 되면 무엇이 가능해지는지에 대한 좀더 미묘한 이야기도 있다.

즉, 딥시크의 등장은 AI 환경이 우리가 감히 상상했던 것보다 더 개방적일 수 있다는 것을 말해 준다. 그리고 인접한 가능성을 확장하면서 불과 몇 주 전만 해도 멀어 보였던 새로운 결과에 대한 가능성도 높아지게 된다.

딥시크의 오픈 소스 모델을 양날의 검으로 보는 악샤트 프라카시 CAMB.AI의 공동창업자이자 최고기술책임자(CTO)는 딥시크의 진정한 혁신에 대해 “딥시크의 진정한 돌파구는 훨씬 적은 자원으로 놀라운 성과를 달성할 수 있다는 점이다. 딥시크가 개발한 모든 것은 오픈 소스이자 퍼블릭 도메인이다. 즉, 오픈AI, 구글 및 기타 주요 업체만큼이나 우리에게도 접근성이 높다”고 지적했다.

심지어 리나 칸 연방거래위원회(FTC) 위원장거조차도 뉴욕 타임즈 기고문에서 딥시크의 발전이 오랫동안 '대규모 예산 또는 파산'이라는 가정에 도전하고 있다는 사실을 인식하고 있다. 그녀는 “딥시크의 AI 모델이 챗GPT보다 얼마나 더 효율적인지는 정확히 알 수 없지만, 그 혁신은 실제이며 미국의 지배적인 기술 기업들이 추진해 온 핵심 주장, 즉 세계 최고의 AI기술을 개발하고 있으며 컴퓨팅 파워, 에너지 생산 및 최첨단 칩에 막대한 투자를 해야만 기술 발전을 이룰 수 있다는 주장을 약화시킨다”고 지적하고 있다.

요점은 진입 장벽을 낮추면 경쟁적인 실험의 물결이 일어날 준비가 되어 있다는 점이다. 딥시크가 실리콘밸리가 마련하는 거대 예산없이도 높은 성과를 달성할 수 있다면 다른 기업들도 달성할 수 있으며, 경제는 의심할 여지없이 더 나아질 것이라는 점이다.

하지만 이와함께 AI 통합과 관련된 복잡성, 그리고 그에 따르는 비용을 과소평가하지 말라는 경고도 귀담아 들어야 한다.

바헤 토로시안 빌더닷ai(Builder.ai) 사장 겸 최고파트너 책임자 같은 이는 딥시크 출시 소식을 너무 많이 일고 자극받은 사람들을 위해 냉정한 현실 점검을 하라고 충고한다.

그는 “딥시크의 비용 절감은 미디어의 헤드라인을 장식하고 있지만, 생산에 필요한 AI 시스템을 구축하려면 여러 번의 반복, 학습 곡선, 실수가 필요하다. 500만 달러(약 72억원)의 견적은 실제 구현시 5000만 달러(약 720억원)로 쉽게 바뀔 수 있으며 진정한 변화는 이러한 기술을 통합하여 가치, 문화, 주권을 보존하면서 실제 문제를 해결하는 방식에서 비롯된다”고 말한다.

즉, AI훈련 비용 절감에 대한 딥시크의 과장은 인프라, 지속적인 개발, 장거리 유지보수 등 AI의 진정한 가격표를 형성하는 많은 숨겨진 비용을 기꺼이 건너뛴 것이며, 우리는 여전히 소비자용 하드웨어에서 대규모언어모델(LLM)을 실행하는 데 있어 기술 낙관론자들이 믿게 하려는 것보다 훨씬 더 멀리 떨어져 있을 수 있다는 것이다.

또하나. 오픈 소스를 이용해 AI모델을 개발한 딥시크 성과에 환호하는 오픈 커뮤니티의 주장은 어떻게 봐야 할까.

겉으로 보기에는 딥시크의 성공은 민첩한 팀이 기존 AI 연구소에 필적할 수 있다는 오픈 소스 커뮤니티의 주장을 뒷받침한다. 그러나 이러한 혁신을 시장에 내놓을 수 있는 솔루션으로 확장하려면 여전히 상당한 투자가 필요하다. 비용 문제 외에도 테크리더들은 공개 오픈 소스 모델이 악의적인 행위자에게 어떻게 문을 열 수 있을지에 대해서도 우려하고 있다.

댄 스트리트먼 타니움 CEO는 “AI 경쟁은 빠른 혁신, 낮은 비용, 더 나은 기술을 주도하지만 리스크 증가를 가져올 수도 있다. 딥시크의 경우 보안, 인프라, 의도에 대해 여전히 의문을 제기하고 있다. 가시성과 투명성은 AI 채택과 타고난 위험 간 균형을 맞추는 데 있어 핵심 요소이며, AI 시대에 신뢰의 문화를 구축하는 유일한 방법이다”라고 말한다.

오픈소스 기반 딥시크 AI가 가진 개방성이 내포한 위험성 우려도 나온다.

산제이 푸넨 코히어시티 CEO는 접근 가능한 AI의 모든 획기적 돌파구는 ‘다크 AI’라는 위험을 초래한다고 지적한다. 오픈 소스 혁신이 번성함에 따라 잠재적인 활용도도 함께 증가한다고 지적한다.

헤드 코베츠 실버포트 CEO도 “AI 도입은 거버넌스를 빠르게 대체하고 있으며, 이러한 격차 속에서 위험이 발생한다. 사이버 범죄자와 국가 위협 행위자는 더 빠르고, 정부는 이를 활용할 수 있으며, 사용자는 가장 취약하다. 이를 감안해 직원들에게 딥시크 AI 사용을 보류해 달라고 요청했다. 직원들에게 조직에서 이미 승인된 AI 도구 사용을 고수해 잠재적 지정학적 위험이 있는 기술의 장단점을 평가할 시간을 갖도록 상기시키는 것이 중요하다고 생각한다”고 말했다.

포브스는 딥시크의 성공적 AI모델 등장에 따른 소음 속에서 나오는 진짜 신호는 딥시크는 하룻밤 사이에 AI를 혁신하는 하나의 모델에 관한 것이 아니라, 업계를 뒤흔들 수밖에 없는 훨씬 더 개방적인 혁신 모델의 멈출 수 없는 모멘텀에 관한 것이라고 일깨운다.

그에 따른 유일한 질문은 ‘다음 단계를 책임감 있게, 전략적으로, 그리고 안전하게 탐색하고 형성할 준비가 되어 있는가’이며, 오늘날 가능한 것보다는 다음 단계로 나아갈 수 있는 것이 훨씬 더 중요하다. 결국 현재의 과대광고를 쫓기보다는 ‘앞을 내다보라’게 조언의 본질이다.