100여 년 전, 헨리 포드는 이동식 조립 라인으로 제조업을 혁신했다. 자동차를 발명한 것은 아니었지만, 포드는 대량생산의 혁신적인 방식을 개척해 수백만 명이 자동차를 이용할 수 있게 만들었다. 수많은 시행착오 끝에, 1913년 포드는 하이랜드 파크 공장에 이동식 조립 라인을 성공적으로 도입해, 작업자가 자동차 주위를 이동하는 대신 작업이 작업자에게 다가오도록 했다.
이 혁신은 자동차를 전례 없는 속도와 효율로 대량 생산할 수 있게 하며 제조업에 혁명을 일으켰다. 포드의 조립 라인 이전에는 숙련된 장인이 노동집약적으로 자동차를 조립했다. 포드의 방식은 공정을 단순화해 작업자가 특정 작업을 반복 수행할 수 있게 했고, 생산 시간과 비용을 크게 줄였다.
1913년, 포드 자동차 회사는 자동차 생산에 이동식 조립 라인을 최초로 도입해 역사를 썼다. 이는 게임 체인저였다. 한 대의 자동차를 생산하는 데 걸리는 시간이 12시간 이상에서 약 90분으로 단축됐다. 이 극적인 시간 단축은 자동차 가격을 대중적으로 낮출 수 있게 했고, 모델 T가 노동자 계층도 구매할 수 있는 가격에 판매될 수 있도록 했다.
오늘날에는 물리적 제품이 아닌 지능을 생산하는 새로운 형태의 공장이 등장하고 있다. "전 세계가 최첨단, 대규모 AI 팩토리 구축 경쟁을 벌이고 있습니다." 엔비디아 공동 창업자이자 CEO인 젠슨 황은 최근 2025 엔비디아 GTC에서 이렇게 말했다. "AI 팩토리를 구축하는 일은 경이로운 엔지니어링의 산물로, 공급업체, 설계자, 시공업체, 엔지니어 등 수만 명이 참여해 거의 50억 개의 부품과 20만 마일 이상의 광섬유를 조립, 운송, 설치해야 합니다."
이러한 AI 팩토리에서는 파운데이션 모델, 고객 데이터, AI 도구가 원자재로 사용된다. 추론 서비스, 프로토타이핑, 파인튜닝을 거쳐 강력하고 맞춤화된 모델이 생산되어 배포 준비를 마친다. 실제 환경에 투입된 모델은 새로운 데이터를 지속적으로 학습하며, 이 데이터는 저장·정제되어 데이터 플라이휠을 통해 다시 시스템에 공급된다. 이러한 최적화 사이클은 AI가 적응력과 효율성을 유지하며 끊임없이 발전하도록 하여, 기업의 지능을 전례 없는 규모로 끌어올린다.
이 비전에서 GPU는 엔진, 데이터는 원자재, 산출물은 물리적 제품이 아닌 전례 없는 규모의 예측력이다. 컴퓨팅 역량은 전략적 자산이 되고, AI 모델을 더 빠르게 반복·개선할 수 있는 능력이 경쟁 우위로 작용한다. 이 진화는 데이터센터 투자에 새로운 계산법을 도입한다. 즉, 시스템이 얼마나 효율적으로 AI 결과물을 생성할 수 있는지를 나타내는 '토큰당 추론 비용'이 PUE나 랙 밀도 같은 기존 지표를 대신해 핵심 성과지표(KPI)로 부상한다.
인공지능은 헨리 포드의 혁신과 다르지 않다. AI 역시 사회 전반에 효율성을 높이고, 동시에 전체 직업군을 줄이거나 없앨 수 있는 새로운 기술이다. 이러한 대변화는 상상하기 어렵고, 자연스럽고 수익성 있게 받아들이기도 쉽지 않다. 그렇기 때문에 우리는 가능한 한 미래에 대비하며, AI가 만들어내는 일생일대의 투자 기회에 집중해야 한다.