‘오픈 웨이트’ 진입한 첫 한국 모델미중 선점한 세계 시장에서 7위28일까지 제한 없이 무료로 제공 LG AI연구원이 최근 5년간 독자 기술력을 집약해 개발한 인공지능(AI) 파운데이션 모델 ‘K-엑사원’을 11일 공개했다. K-엑사원은 오픈소스(개방형)와 폐쇄형의 중간 단계인 ‘오픈 웨이트’에서 전세계 상위 10개 모델 중에 유일한 한국 모델로 진입했다. LG는 정부의 ‘AI 3강’ 목표에 힘을 보태겠다는 의지를 다졌다. LG AI연구원에 따르면 K-엑사원은 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 평가 기준인 13개 벤치마크 테스트에서 전체 평균 72점으로 5개 정예팀 모델 중 최고점을 기록했다. 벤치마크 테스트는 AI 모델의 성능을 객관적 지표로 수치화해 비교하는 것으로 K-엑사원은 13개 중 10개 항목에서 1위를 차지했다. 글로벌 AI 성능 평가 기관인 ‘아티피셜 어낼리시스’의 지능(인텔리전스) 지수에서도 32점을 기록해 국내 오픈웨이트 모델 중 1위에 올랐다. 중국(6개)과 미국(3개)이 선점한 세계 상위 10위권에도 7위로 이름을 올렸다. K-엑사원에는 전체 맥락을 이해하는 ‘글로벌 어텐션’과 특정 정보에 집중하는 ‘슬라이딩 윈도우 어텐션’이 조합된 ‘하이브리드 어텐션’ 기술이 적용됐다. 이를 통해 방대한 양의 데이터를 처리할 때 메모리 요구량과 연산량을 이전 모델인 ‘엑사원 4.0’보다 70% 절감하는 고효율·저비용 모델로 만들었다. 언어 능력을 담당하는 토크나이저(AI가 이해하는 토큰 단위로 문장을 쪼개는 기술)도 고도화했다. 학습 어휘를 15만개로 확장하고, 자주 쓰는 단어 조합은 하나로 묶어 기존 모델 대비 1.3배 더 긴 문서를 처리할 수 있다. 국내 AI 모델 중 유일하게 26만 토큰(A4 400장 이상)의 긴 문맥을 단번에 이해하는 것이 가능하다. LG AI연구원은 자체 AI윤리위원회를 통해 인류 보편적 가치, 사회 안전, 한국의 특수성 등 AI 위험 분류 체계를 수립하고 안전성을 테스트했다고 설명했다. 또 AI가 학습하는 모든 데이터를 평가해 저작권 문제가 있으면 사전에 제외했다고 전했다. LG AI연구원은 대학생·연구자 등 누구나 활용할 수 있게 유료인 K-엑사원의 응용프로그램 인터페이스(API)를 오는 28일까지 무료로 제공한다. 대중 접근성을 높이고 AI 생태계를 육성하겠다는 취지다. 최정규 LG AI연구원 에이전틱AI 그룹장은 “K-엑사원은 자원의 한계 속에서 독자적인 기술 설계로 글로벌 거대 모델들과 대등하게 경쟁할 수 있음을 보여준 사례”라고 말했다.

정부는 국가 인공지능(AI)컴퓨팅센터를 연내 착공하는 등 AI 인프라 구축에 속도를 내고 피지컬 AI 1등을 목표로 로봇·자동차 등 집중 지원에 나선다. ‘AI 3강 도약’에 본격적으로 시동을 건 모습이다. 정부는 9일 ‘2026년 경제성장전략’을 발표하며 인프라·기술, 산업, 인재 등 전 분야에서 AI 대전환을 통해 AI 3대 강국으로 도약하겠다는 구상을 밝혔다. 먼저 국가 AI컴퓨팅센터 구축·운영을 위한 민관 합작 SPC(정부, 정책금융, 민간 참여자 출자 예정)를 신속히 설립하고 건축 설계, 에너지·건축 인허가 등을 거쳐 올해 착공한다는 방침이다. 정부가 확보한 첨단 그래픽처리장치(GPU) 1만장은 산·학·연, 국가 AI 프로젝트 등에 체계적으로 배분한다. 또 GPU를 올해 1만 5000장, 2028년까지 5만 2000장 이상 확보할 계획이다. 전력망 확충과 전력계통영향평가 개선으로 AI 전력 수요도 뒷받침한다. AI 기술 확보를 위해 민관 협력 차세대 연구조직을 설립하고, 국산 신경망처리장치(NPU) 활성화와 기술 선점을 위한 대규모 실증을 추진한다. 올해 초 공개 예정인 독자 AI 모델을 민간 서비스에 활용하고, 정부 인공지능 대전환(AX) 사업에도 우선 적용한다. 정부는 또 제조·물류·농업 등 산업 전반에 AI 활용을 확대하고, 선박·가전·드론·스마트팩토리·AI 반도체 등 분야별 AX 프로젝트를 추진한다. 공공 부문에서는 3대 선도 공공 AX 과제를 수행하기로 했다. 휴머노이드 로봇, 자율작업 로봇, 농업 완전자율 로봇 등 실물경제 적용 중심의 피지컬 AI 육성도 포함됐다. 피지컬 AI는 인공지능이 로봇·자율주행 장비·드론 등 물리적 기기에 적용돼 실제 행동을 수행하는 기술이다. 정부는 로봇, 자동차, 선박, 가전 등 7대 선도 분야를 집중 지원하며, 월드모델 기반 AI 학습으로 전 분야 AI 로봇 확산을 추진한다. 자동차 자율주행 시범 운행 범위를 도시 전체로 확장한 실증도시를 상반기 내 조성하고, 3분기에는 자율주행 중심의 교통·물류 AI 전환 계획을 수립하기로 했다. 이 밖에도 자율운항선박, 농업·항공·소방 드론 개발, 중소기업 AI 스마트공장 확대도 병행한다. 과학기술 및 AI 분야 인재 양성에도 나선다. 정부는 4대 과학기술원과 거점 국립대에 AI 단과대학을 신설하고, 지방대학과 교육과정을 공유하는 등 권역별 AI 확 및 AX 핵심인재를 양성한다. 2027년에는 AI 단과대학 신설을 3대 과기원 등으로 확대할 방침이다. 이공계 대학생 및 대학원생의 안정적 성장을 위해 장학금·연구생활장려금을 확대하고 8년 과정의 학·석·박사 과정을 5년 6개월로 단축하는 패스트트랙을 신설해 혁신인재를 빠르게 키워낸다는 구상도 내놨다. 또 국가과학자 제도를 도입, 국가 R＆D 리더로서 활동할 리더급 우수 과학자·공학자 20명을 올해 상반기 선발할 계획이다. 올해 정부 R＆D 예산은 35조 5000억 원으로 편성됐다. 정부는 R＆D 예산을 향후 정부 총지출의 5% 수준으로 지속 확대한다는 계획이다. 이를 통해 국가전략기술 핵심 원천기술 확보와 도전적 R＆D 전용 트랙 신설을 추진한다.

2026년 새해 재계의 화두는 단연 인공지능(AI)을 통한 체질 개선이다. 국내 주요 그룹의 수장들은 신년사에서 올해를 AI 주도권 확보를 위한 ‘대격변의 원년’으로 꼽으며 사업 구조의 대전환을 촉구했다. 최태원 SK그룹 회장은 1일 신년사에서 “그간 축적해온 자산과 가치를 바탕으로 새로움을 만드는 법고창신(法古創新)의 마음가짐으로 다가오는 파도를 헤쳐 나가는 승풍파랑(乘風破浪)의 도전에 나서자”고 밝혔다. 승풍파랑은 ‘바람을 타고 파도를 헤쳐 나간다’라는 의미로, AI라는 시대 흐름을 성장 동력으로 삼아 세계 시장의 불확실성을 돌파하겠다는 의지로 읽힌다. 또 최 회장은 법고창신(옛것을 본받아 새로운 것을 창조한다)을 언급하며 그간 SK가 축적한 본원적 경쟁력 위에 AI라는 혁신을 입혀 차별화된 가치를 만들자고 강조했다. 최 회장은 “그간 쌓아온 시간과 역량을 토대로 지난해 AI 반도체 분야에서 글로벌 시장의 높은 신뢰를 다시 한번 확인했다”며 “세계 유수의 빅테크 기업들과 어깨를 나란히 하며 AI 생태계의 핵심 파트너로 입지를 다져가고 있다”고 평가했다. 이어 “AI 시대는 이제 막이 오른 단계일 뿐”이라며 “더 큰 글로벌 무대로 나아가자”고 했다. 최 회장의 자신감에는 반도체와 서비스, 인프라를 아우르는 SK의 견고한 ‘AI 밸류체인’이 깔려 있다. SK하이닉스는 전 세계 고대역폭메모리(HBM) 시장의 선두에 섰고, SK텔레콤은 최근 500B급 초거대 AI 모델 ‘A.X K1’을 선보이며 기술력을 증명했다. 최 회장은 에너지, 통신, 바이오 등 전 계열사의 역량을 AI와 결합하는 ‘AI 통합 솔루션’을 SK가 글로벌 리더로 도약할 원동력으로 꼽았다. 박정원 두산그룹 회장도 이날 신년사에서 ‘AX(AI 전환) 가속화’를 새해 핵심 전략으로 내세웠다. 박 회장은 “AI 경쟁력을 갖춘 기업과 그렇지 못한 기업은 머지않아 완전히 다른 선상에 서게 될 것”이라며, 두산의 제조 역량과 데이터를 바탕으로 ‘피지컬 AI’ 시대를 선점하겠다는 포부를 밝혔다. 특히 AI 시대를 맞아 급증하는 전력 수요에 맞춰 대형원전과 소형모듈원전(SMR) 등 에너지 분야에서 기회를 잡는 데 집중할 방침이다. 정부도 AI 분야에 예산 투입을 강화했다. 과학기술정보통신부는 이날 AI 3강 도약을 위해 올해 과학기술·정보통신기술 연구·개발(R＆D) 예산을 지난해보다 25.4% 늘린 8조 1000억원으로 확정했다. 주로 기업들이 강조한 ‘AX 엔진’과 ‘피지컬 AI’ 기술 개발에 투입된다.

SKT, 매개변수 500B AI 모델 발표네이버클라우드, 옴니모달 AI 2종LG, 엑사원 통한 품질·추론력 강조글로벌 선두와 격차 속 기반 구축 국가 주도의 ‘소버린 AI’를 둘러싼 기업 간 경쟁이 본격화됐다. 국가대표 인공지능(AI) 자리를 두고 각축전에 돌입한 5개 정예팀(네이버클라우드·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI)은 30일 서울 강남 코엑스 오디토리움에서 열린 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 1차 발표회에서 초대규모 모델, 효율 중심 설계, 산업 현장 적용 등 서로 다른 전략을 앞세워 한국형 AI 모델을 제시했고 1000여명의 관람객은 연신 탄성을 내뱉었다. 시선이 가장 집중된 발표는 SK텔레콤이었다. 도입 영상에 ‘페이커’가 등장하자 객석은 환호했다. 이어 공개된 ‘A.X K1’이 매개변수 500B(5000억개) 규모라는 설명이 나오자 분위기는 한층 달아올랐다. 발표 말미에는 최태원 SK그룹 회장이 영상 메시지로 “우리말 모델이 없으면 주도권을 가질 수 없다”며 독자 AI의 필요성을 강조했다. 네이버클라우드는 옴니모달 AI 모델 2종을 공개했다. 국내 최초로 텍스트·이미지·음성을 하나의 구조에서 함께 학습한 8B 규모의 네이티브 옴니모달 모델과 여기에 추론 및 도구 활용을 결합한 32B 모델이다. 네이버클라우드는 이들 모델을 토대로 추후 ‘초대규모 옴니모달 파운데이션 모델’을 선보인 뒤 산업·서비스별로 특화된 버티컬 AI로 확장한다는 계획이다. LG AI연구원은 규모보다 ‘질’을 내세웠다. 236B급 ‘K-엑사원’을 통해 고난도 추론과 판단 능력을 강조하며, 개발 목표로 잡았던 모델과 대비해 평균 성능이 웃돌았다는 수치를 제시했다. 단순한 크기 경쟁이 아니라 실제 운영 가능한 프런티어 AI를 지향한다는 메시지다. 유일한 스타트업인 업스테이지는 효율과 책임을 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 “이건 투자 실험이 아니라 여러분들의 세금으로 하는 일”이라며 “목표는 분명하다. 글로벌 3강에 들어가는 것”이라고 밝혔다. 100B급 ‘솔라 오픈’을 출발점으로 단계적 확장을 예고했다. 산업 현장성을 전면에 내세운 NC AI는 이연수 대표가 직접 나서 제조·국방·게임 등 실제 현장 적용을 전제로 한 100B급 ‘VAETKI’와 단계적 고도화 로드맵을 제시하며 도메인 중심 전략을 분명히 했다. 이날 공개된 국내 모델들의 성과는 글로벌 AI 평가지표에서도 일부 확인됐다. 글로벌 AI 성능 평가기관 ‘아티피셜 애널리시스’의 인텔리전스 지수에 따르면 네이버클라우드가 이날 공개한 고성능 추론 모델은 44점을 기록했다. LG AI연구원과 업스테이지의 기존 모델은 각각 43점, 38점이었고 이날 공개된 최신 모델은 더 높은 점수를 기록할 것으로 보인다. 최상위권에는 각각 73점을 기록한 구글의 ‘제미나이 3 프로’와 오픈AI의 ‘챗GPT 5’가 자리하고 있다. 이런 격차에도 이번 프로젝트는 단기 순위 경쟁이 아니라 데이터 주권과 산업 적용력을 포함한 소버린 AI의 기반을 쌓는 과정에 가깝다는 게 중론이다. 과기정통부는 1차 평가 결과를 내년 1월 중 발표할 예정이다. 5개 정예팀 가운데 한 곳이 1차 평가에서 탈락하며, 이후 최종 1~2개 팀이 남을 때까지 약 6개월 주기로 경쟁이 이어진다.

정부가 향후 5년간 인공지능(AI)과 반도체 등을 투자하는 국민성장펀드를 출범하고 내년 30조원 이상의 자금을 투입하기로 했다. 특히 AI에만 6조원을 집중 투입해 정부의 ‘AI 세계 3강’ 실현에 힘을 싣는다. 16일 구윤철 부총리 겸 기획재정부 장관 주재로 열린 산업경쟁력강화 관계장관회의 겸 성장전략 태스크포스(TF) 회의에서 ‘2026년 국민성장펀드 운용방안’을 논의했다. 국민성장펀드는 AI·반도체·모빌리티 등 첨단산업에 5년간 150조원을 투자해 경제 성장을 유도하고 수익도 내는 것을 목표로 한다. 우선 내년에는 민간 자금과 정부 기금(첨단전략산업기금)으로 각각 15조원을 확보해 총 30조원 이상 규모로 국민성장펀드를 운용한다. 금융위원회는 30조원보다 수요가 많더라도 적극 승인해 초기 지원 효과를 극대화할 계획이다. 구 부총리는 “산업계의 도전 정신을 금융권의 모험자본이 적극 뒷받침해 첨단전략산업 발전의 ‘기폭제’가 될 것”이라고 말했다. 자금 투입액이 가장 많은 분야는 산업 파급효과가 큰 AI다. 총 6조원을 투입한다. 이어 반도체 4조 2000억원, 모빌리티 3조 1000억원, 바이오·백신 2조 3000억원, 이차전지 1조 6000억원, 미디어·콘텐츠 1조원, 항공우주·방산 7000억원 순으로 투입된다. 지원 방식 별로는 중소·중견기업 증자 등에 참여하는 직접 투자 방식이 3조원, 정책성 펀드를 조성해 지분 투자하는 간접투자가 7조원이다. 이중 일반 국민이 직접 참여할 수 있는 국민 참여형 펀드도 6000억원 안팎으로 조성하고 내년 1분기 중 별도의 세제 혜택을 마련한다. 전력망·발전·용수 시설 설립을 지원하는 인프라 투·융자에 10조원을, 2~3%대 금리로 자금을 지원하는 초저리 대출에도 10조원을 투입한다. 정부는 이달 중 기금운용심의회 위원을 위촉하고 1차 회의를 열고 1호 투자처를 결정지을 예정이다. 이날 회의에선 ‘초혁신경제 15대 선도프로젝트’ 추진 계획도 논의됐다. 구 부총리는 “2029년까지 고온 초전도자석 실용화 기술을 개발해 세계 최고 사양의 초전도체 시험 시설을 구축할 것”이라면서 “임상 3상 특화펀드 1500억원과 1조원 규모의 바이오·백신 펀드를 통해 국산 바이오의약품의 해외 진출을 뒷받침하겠다”고 말했다. 아울러 정부는 화석연료 대신 공기열을 활용하는 ‘히트펌프’를 2035년까지 350만대를 보급해 온실가스 518만t을 감축하겠다고 밝혔다.

정부가 국내 기술로 개발 중인 ‘독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델’ 수준을 내년 중 세계 10위권에 진입시키겠다고 밝혔다. 또 우주항공청은 달 통신을 위한 궤도선을 2029년 발사하기로 했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 12일 세종컨벤션센터에서 열린 이재명 대통령 주재의 업무보고에서 내년에 AI 세계 3강 도약을 본격화하고 국민이 체감하는 성과를 창출하겠다고 강조했다. 배 부총리는 “내년에 세계 10위 안에 드는 독자 AI 모델을 확보해 오픈소스로 기업과 학계에 제공하겠다”고 말했다. 과기정통부는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 개발 일정을 다음 달 완료할 예정이다. 이어 상반기에 성과물을 오픈소스로 제공하고 내년 안에 세계 ‘톱10’에 진입하겠다는 목표다. AI 파운데이션 모델이란 오픈AI의 GPT와 같은 ‘생성형 AI’의 일종으로, 대규모 데이터를 사전 학습시켜 광범위한 용도로 활용할 수 있도록 하는 것이다. 과기정통부는 이를 기반으로 국방·제조·문화 등 다양한 특화 서비스를 개발하겠다는 계획이다. 과기정통부는 또 AI 고속도로 구축을 위해 GPU 정부 구매(1만 5000장), 슈퍼컴 6호기(9000장) 등 누적 3만 7000장의 GPU를 우선 확보하고 전략적으로 배분하기로 했다. AI 한계 돌파를 위한 1조원 규모의 범용AI를 개발하고, 국산AI반도체 육성을 위한 프로젝트를 진행한다. 배 부총리는 “내년 AI 관련 예산(9조 9000억원)이 기존 대비 3배 가량 확대됐고 GPU 26만장 확보를 통해 AI 3대 강국 도약의 튼튼한 기반을 마련했다”며 “17년 만에 과학기술부총리 등 과학기술 중심의 거버넌스를 확립했다. 2026년부터는 국민들이 실제적으로 체감할 수 있는 변화를 만드는 데 박차를 가하겠다”고 밝혔다. 전략기술 분야에서 세계 최고인 미국 대비 기술 수준 85% 달성을 목표로 하는 ‘K-문샷(Moonshot) 프로젝트’도 추진한다. 바이오·양자 분야 투자 확대와 함께 기초연구 강화, ‘국가과학자 제도’ 도입을 통해 2030년까지 리더급 과학자 100명을 육성한다는 계획이다. 배 부총리는 “차세대 반도체, 청정에너지처럼 실패 가능성이 높지만 성공하면 큰 파급력이 있는 목표 설정하고 핵심 원천 기술을 확보하겠다”고 밝혔다. 이어 “차세대 바이오, 양자, 핵융합 등 전략 기술 분야에서 총 5조 9000억원을 투자해 조기 상용화를 추진하겠다”고 했다. 보안 사고가 반복적으로 발생하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 ‘해킹과의 전면전’도 추진한다. 최근 잇따른 해킹 등 보안사고가 발생한 데 따른 조다. 배 부총리는 “보안 사고를 반복하는 기업에 징벌적 과징금을 부과하는 등 기업에 엄정한 책임 체계를 정립하고 정부도 정보보호 역량을 더 고도화해 해킹과의 전면전을 추진하겠다”고 언급했다. 한편 우주항공청은 2029년 누리호를 활용해 달 통신을 위한 궤도선 발사에 도전한다. 달의 뒷면은 지구에서 직접 통신이 불가능해 탐사 등을 위해서는 달을 도는 통신용 궤도선이 필요한 상황이다. 또 2029년 이후 매년 공공위성을 누리호로 발사하는 계약을 추진해 상업 발사 전환도 촉진할 계획이다. 이 대통령이 “남들은 사람도 타고 왔다 갔다 하는데, 달 착륙선을 이제 보내는데 그것도 2032년이나 돼야 한다는 게 조금”이라며 계획이 늦은 것 아니냐고 지적하자 윤영빈 우주청장은 “늦은 감이 없지 않아 있지만 자국 발사체로 2030년대 완전 우리나라 기술로 착륙선을 보내겠다는 계획”이라고 설명했다. 이 대통령은 이날 윤 청장으로부터 2029년부터 2032년 사이 발사체 발사 계획이 비어 있다는 취지의 보고를 받고 “지금 이 자리에서 (매년 발사) 하는 것으로 확정하자”고 말했다. 이어 “(관련 기업에) 투자 준비를 하라고 전하라”며 “아마 그때쯤이면 훨씬 더 기술 발전이 돼 (발사를 원하는) 수요도 훨씬 많이 늘어있을 것”이라고 전망했다.

광주시가 대한민국 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략인 ‘국가 AX 혁신거점 광주’ 조성을 본격화한다. 광주시는 2026년도 광주시 예산으로 역대 최대인 총 3조9497억원을 확보했다. 이 가운데 AI관련 예산은 1634억원 규모로, 대규모 실증·기반시설 조성과 인재양성 등 전 분야에서 AI 사업을 본격적으로 추진할 수 있는 기반을 마련했다. ▲인공지능 기반시설 확충: 3개 사업에 208억원 국가 AX 거점 구축의 핵심인 기반시설 확대를 위해 3개 사업에 208억원이 확보됐다. 광주에 국가 NPU 전용 컴퓨팅센터를 설립하는 방안에 대한 타당성 연구(6억원)를 추진한다. 국산 NPU의 실증·활용을 위한 공공형 컴퓨팅센터를 조성하고, 범용 소프트웨어 환경을 구축해 NPU 생태계 확장을 도모할 계획이다. 국가 AI데이터센터 고도화(192억원) 사업은 AI데이터센터의 고성능 컴퓨팅 자원(H100)을 산·학·연에 보다 폭넓게 지원하고, 고도화를 위한 기본계획을 수립할 예정이다. 피지컬AI 기반 휴머노이드 제조혁신센터 구축예산에 10억원이 확보돼 산업 현장의 AX 확산을 위해 휴머노이드 로봇 시험생산과 성능평가를 위한 기반시설을 구축한다. ▲ AI 실증도시 구현 : 2개 사업에 302억원 광주시는 도시 전역을 실증 공간으로 확장하는 ‘광주형 규제프리 도시모델’을 본격 기획(5억원)한다. 기존 규제특례의 적용 범위를 산업·서비스 단위에서 도시 전역으로 확대하는 ‘광주형 규제프리 도시규모 실증모델’ 마련을 위한 사업 기획이다. 또 교통·안전·에너지 등 도시문제 해결을 위한 AX 기술 실증을 대규모로 추진하는 ‘AX 실증밸리’ 조성(297억원)으로 시민 체감형 인공지능(AI) 서비스를 확대할 계획이다. ▲AI 인재양성 강화 : 2개 사업에 136억원 AI 인재양성도 한층 강화된다. 광주인공지능사관학교(105억원)는 최고급 실무교육 과정인 ‘SW마에스트로’를 도입하고, 내년부터 전 과정이 전액 국비 지원으로 운영된다. 광주과학기술원(GIST) 부설 광주 AI 과학영재학교 설립 예산(31억원)이 반영돼 초·중·고-대학-산업으로 이어지는 인공지능(AI) 인재 사다리가 확고해진다. ▲AI 반도체 실증 확대 : 2개 사업에 280억원 국산 NPU시장의 경쟁력 강화와 조기 상용화를 위해 실증 기반시설을 대폭 강화한다. AI 반도체 실증 지원(220억원), 반도체 첨단패키징 실증센터 구축(60억원)을 통해 설계검증·패키징·고장 분석 등 전주기 지원체계를 구축해 국산 AI 반도체 상용화를 가속한다. ▲AI 자율주행 특화도시 조성 : 3개 사업에 628억원 광주시는 인공지능과 모빌리티를 융합해 신도시에서 첨단기술과 서비스를 개발·실증하는 미래도시모델 조성 계획(10억원)을 수립하고, 자율주행차 200대 규모의 도시 단위 대규모 실증(611억원)을 추진한다. 또 자율주행 데이터 학습을 위한 GPU 기반 AI 학습센터 기획(7억원)도 포함됐다. ▲AI 헬스케어·뷰티산업 육성 : 4개 사업에 81억원 방문·접수, 진료·진단, 수술, 입원·병동, 퇴원·수납 등 병원 이용 전 과정에 AI 기술을 집적·적용한 AI 특화병원 운영(30억원) 그리고 지역 내 노화 코호트(전남대병원·조선대병원·기독병원)를 공적으로 활용할 수 있도록 통합실증연구지원센터 구축(16억원) 예산이 확보됐다. 또 AI헬스케어 실증 콤플레스 조성(25억원)과 AI 뷰티기기 기술 고도화(10억원) 등을 통해 의료·바이오·뷰티 분야의 고부가가치 산업 육성이 본격화된다. 최태조 인공지능산업실장은 “내년 정부 AI 예산 확보로 광주는 국산 반도체(NPU), 최첨단 자율주행, AI 병원 등 국가 AX 핵심 전략을 최초로 실증하는 도시로 도약할 것”이라며 “정교한 사업 기획과 속도감 있는 추진으로 광주가 대한민국 AI 3강 도약을 이끄는 선봉장이 되겠다”고 밝혔다.

한국 경제가 글로벌 인공지능(AI) 경쟁에 대응하기 위해서는 전문인재 육성과 규제체계 재정비, 초대형 AI 인프라 구축이 핵심 과제로 떠올랐다. 기업과 정부, 중앙은행이 한자리에 모인 세미나에서 AI 전환의 속도와 투자 수준을 둘러싼 현실적 경고도 제기됐다. 대한상공회의소와 한국은행은 5일 서울 중구 대한상의 국제회의장에서 ‘AI 기반의 성장과 혁신’을 주제로 공동 세미나를 열었다고 밝혔다. 대한상의와 한은이 한국 경제의 중장기 전략을 논의하기 위해 공동 세미나를 연 것은 올해가 네 번째다. 축사에 나선 하정우 대통령실 AI미래기획수석과 문신학 산업통상자원부 차관은 산업 전반의 AI 전환을 정부 차원에서 적극 지원하겠다고 밝혔다. 이어진 특별대담에서 최태원 대한상의 회장과 이창용 한국은행 총재는 글로벌 AI 경쟁 구도, 산업·금융 정책 방향 등을 두고 의견을 교환했다. 최 회장은 한국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 7년 안에 최소 20GW 규모의 AI 데이터센터 인프라를 마련해야 한다고 강조했다. 그는 “1GW 구축에 약 70조원이 필요해 총 1400조원 수준의 투자가 요구된다”며 “AI 인프라는 글로벌 인재·데이터를 끌어오는 중요한 유인책”이라고 말했다. 또 AI 스타트업 생태계의 대규모 확장을 주문하며 “매력적인 기업을 많이 만들어야 해외 자원을 불러올 수 있다. 몇만개 단위의 AI 스타트업을 키우지 못하면 경쟁에서 뒤처질 것”이라고 지적했다. 세미나에서는 전문 인력 부족과 규제 한계를 지적하는 목소리도 이어졌다. 기조연설에서 이홍락 LG AI연구원장은 “AI 전환은 기업의 존폐가 달린 문제이며, 현업 전 영역이 AI 중심으로 재편될 것”이라며 “기업 내부의 전문인력 육성이 가장 중요하다”고 강조했다. 오삼일 한국은행 고용연구팀장은 “국내 AI 인력의 임금 프리미엄이 6%로 낮아 해외 유출 요인이 되고 있다”고 말했다. 규제체계 구축도 핵심 과제로 꼽혔다. 김천구 대한상의 SGI 연구위원은 “AI를 적극 도입하면 잠재성장률이 2040년까지 0.66%p 높아질 수 있지만 현재 규제 체계가 뒷받침하지 못한다”며 “제조업 메가샌드박스, 네거티브 규제, 규제 일출제 등 새로운 규제 프레임이 필요하다”고 말했다. AI 산업 버블 논란에 대해 최 회장은 “주식 시장에서는 오버슈팅이 있지만 산업 자체에는 버블이 없다”고 선을 그었다. 그는 “AGI(범용인공지능)가 불가능하다는 것이 확인되지 않는 한 시장 붕괴는 없을 것”이라며 “이미 AGI 시대로 진입했다고 본다”고 말했다. 한국 경제의 시간도 많지 않다고 진단했다. “성장률이 0%대에 고착되면 한국은 회복이 어렵다. 5년 안에 새로운 성장 해법을 마련해야 한다”고 말했다. 이 총재는 스테이블코인 도입 필요성에는 공감하면서도 “자본 이동 자유화에 대한 사회적 합의가 충분하지 않다”며 “해외 자산 이동 규제·감시 등 제도적 현실을 감안해 은행 중심 도입이 바람직하다”고 밝혔다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

하드디스크(HDD)는 생각보다 역사가 깊은 저장 장치입니다. 1956년 IBM이 최초의 하드디스크인 라막(RAMAC)을 선보였으니, 벌써 69년이라는 세월이 흘렀습니다. 당시 라막은 지름 61㎝의 디스크 50장을 겹쳐 만들었는데, 무게는 1t에 달했지만 저장 용량은 지금 보면 미미한 5MB에 불과했습니다. 하지만 진공관 컴퓨터가 현역이고 데이터 입출력을 천공 테이프에 의존하던 시절, 하드디스크의 등장은 저장 장치의 혁명이었습니다. 이후 기술 발전과 함께 하드디스크는 크기는 줄어들고 용량은 기하급수적으로 늘어나는 진화를 거듭했습니다. PC 시대의 제왕에서 SSD의 등장까지 1980년대에 이르러 하드디스크는 기업용 컴퓨터는 물론 개인용 컴퓨터(PC)의 필수 저장 장치로 자리 잡았습니다. 노트북 역시 작고 가벼운 2.5인치 하드디스크를 채택했습니다. PC 한 대당 최소 1개의 하드디스크가 탑재되면서, 하드디스크의 수요는 PC 출하량을 상회할 정도로 전성기를 누렸습니다. 그러나 수십 년간 이어온 하드디스크의 독점적 지위는 더 빠르고 가벼운 SSD(Solid State Drive)의 등장으로 흔들리기 시작했습니다. 휴대성이 중요한 노트북 시장을 필두로 SSD가 하드디스크를 대체해 나갔고, SSD의 용량이 커지고 가격이 안정화되면서 데스크톱 PC 시장조차 SSD를 주저장 장치로 선택하게 되었습니다. 이에 따라 하드디스크 출하량은 2010년대 들어 급격한 하락세를 보였습니다. 2011년 3분기 1억 7700만대로 정점을 찍었던 출하량은 2016년 1분기 1억대 아래로 떨어졌습니다. 감소세는 계속되어 2022년에는 연간 출하량이 1억 6600만대에 그쳤고, 2023년에는 1억 2700만대 수준까지 쪼그라들었습니다. 데이터 센터와 AI: 부활의 신호탄 플로피 디스크나 CD 드라이브처럼 사라질 위기에서도 하드디스크가 명맥을 유지한 비결은 기업용 데이터 센터 시장 덕분입니다. 폭발적으로 증가하는 데이터를 저렴하게 백업하거나, 자주 접속하지 않는 ‘콜드 데이터’(Cold Data)를 저장하는 데 있어 하드디스크만 한 가성비를 갖춘 대안이 없었기 때문입니다. 물론 시장 축소에 따른 업계 구조조정은 피할 수 없었습니다. 한때 10여개에 달하던 제조사는 현재 웨스턴 디지털, 씨게이트, 도시바의 3강 체제로 재편되었습니다. 삼성전자 역시 1989년부터 ‘스핀포인트’라는 브랜드로 하드디스크 사업을 영위하다가 2011년 씨게이트에 매각하고 낸드 플래시 기반의 SSD에 집중하기 시작했습니다. 이런 상황에서 3D 낸드 기술의 발전으로 서버용 SSD 용량이 하드디스크를 넘어서고 가격 격차가 줄어들자, 하드디스크는 5~10년 내에 완전히 사라질 것이라는 비관적 전망이 지배적이었습니다. 하지만 AI(인공지능)가 이 흐름을 뒤바꿔 놓았습니다. AI 학습에는 방대한 양의 데이터가 필요하며, 이를 저장하고 백업하는 데 막대한 용량의 스토리지 공간이 요구됩니다. 이로 인해 데이터 센터용 고용량 하드디스크 수요가 급증하고 있습니다. 현재 낸드 플래시 가격 상승으로 SSD 가격이 오르는 가운데, 고용량 하드디스크 가격 또한 동반 상승하는 추세입니다. 시장 전망과 차세대 기술 경쟁 AI 데이터 센터 건립 붐이 장기화될 것으로 예상됨에 따라, 줄어들기만 하던 하드디스크 시장이 반등할 것이라는 예측이 나옵니다. 2026년부터는 출하량이 증가세로 돌아서고 전체 시장 규모도 커질 전망입니다. 올해 488억 달러(약 68조 3200억원) 수준인 시장 규모는 2030년 645억 달러(약 90조 3000억 원)까지 성장할 것으로 기대됩니다. 이러한 수요 폭증에 대응하기 위해 제조사들은 신기술 도입에 박차를 가하고 있습니다. 대표적인 기술이 열 보조 자기기록(HAMR)입니다. 기록 과정에서 레이저로 디스크를 국부적으로 가열해 데이터를 저장하는 이 기술을 통해 50TB 이상의 제품 생산이 가능해집니다. 최근 씨게이트는 이 기술을 활용해 6.9TB 용량의 플래터를 개발했는데, 상용화 시 69TB 용량의 하드디스크도 구현할 수 있게 됩니다. 더 먼 미래를 위한 기술 개발도 한창입니다. 웨스턴 디지털은 열 도트 자기기록(HDMR) 기술을 2030년대에 상용화하여 100TB 이상의 초대용량 하드디스크를 제조한다는 로드맵을 제시했습니다. 물론 AI 붐과 별개로 낸드 플래시 기술 역시 빠르게 발전하고 있어, 결국에는 하드디스크가 SSD에 자리를 내줄 것이라는 전망도 여전합니다. 역사상 가장 장수하는 스토리지인 하드디스크가 AI라는 날개를 달고 ‘회춘’에 성공할지, 아니면 조금 늦춰질 뿐 결국 역사의 뒤안길로 사라지게 될지 귀추가 주목됩니다.

2020년대 들어 AI는 세계 경제의 중심으로 확실하게 자리 잡았습니다. 미국 경제가 고용 둔화와 관세, 그리고 고물가에도 여전히 성장세를 유지하는 비결 역시 AI 투자가 큰 비중을 차지하고 있습니다. 구글, 메타, 마이크로소프트, xAI, 오라클, 아마존 등 주요 빅테크들이 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 서로 경쟁적으로 대규모 AI 데이터 센터를 건설하고 있고 이에 따라 GPU를 거의 독점적으로 제공하는 엔비디아의 실적 역시 하늘 높은 줄 모르고 치솟았습니다. 올해 3분기(엔비디아 회계연도로는 2026년 3분기) 엔비디아의 실적은 AI 거품론에 대한 우려를 불식시키고 불안해하는 시장의 동요를 진정시키기에 충분했습니다. 이번 3분기에 엔비디아는 570억 달러라는 역대 최대 실적을 기록했습니다. 영업 이익은 360억 달러, 순이익은 319억 달러로 역시 역대 최고 수준이었습니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO는 블랙웰에 대한 수요가 너무 높아 차트에 표시할 수 없을 정도이고 데이터 센터를 위한 클라우드 GPU는 완판된 상태라고 설명했습니다. 그리고 다음 분기에는 650억 달러라는 매출 신기록을 수립할 것으로 내다봤습니다. 한동안 내려갔던 엔비디아 주가는 실적 발표를 기점으로 반등했습니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 거품론이 완전히 사라진 것은 아닙니다. AI가 미래 경제의 성장 동력인 것과는 별개로 현시점에서 기대할 수 있는 경제적 이득에 비해 너무 많은 ‘묻지마 투자’가 이뤄지고 있고 주가 역시 실제 기업 가치보다 상당히 높게 형성되어 있다는 것이 거품론의 배경입니다. 사실 새로운 혁신적인 산업이 등장할 때마다 정도의 차이는 있을지언정 거품은 항상 있어 왔습니다. 예를 들어 철도의 경우에도 19세기 후반 산업 초창기에는 큰돈을 벌 수 있다는 기대에 자금이 몰리면서 마구잡이로 철도가 건설됐고 결국 상당수는 파산했습니다. 또 20세기 초반에는 우후죽순처럼 자동차 회사가 생기면서 한때 미국 내 자동차 회사의 숫자가 거의 2000개에 이르렀던 적도 있습니다. 결국 상당수 회사가 문을 닫았고 회사의 숫자가 줄어들면서 20세기 중반에는 포드, 크라이슬러, GM의 3강 체재로 굳어지게 됩니다. 투자의 달인인 워런 버핏도 이 사례를 언급하면서 신기술에서 누가 승자가 될지 알기 어렵다는 점을 강조한 바 있습니다. 자동차의 중요성과는 별개로 초기 투자자 중 상당수는 돈을 건지지 못했습니다. AI 버블과 가장 비슷하게 거론되는 사례인 닷컴 버블 역시 마찬가지입니다. 인터넷의 중요성은 누구도 부인할 수 없지만, 그렇다고 모든 인터넷 기업들이 돈을 번 것은 아닙니다. 예를 들어 검색 엔진에서는 구글, 전자 상거래에서는 아마존, 운영체제에서는 마이크로소프트, 소셜 미디어에서는 메타 등이 최종 승자가 됐고 다른 경쟁자들은 대부분 몰락했습니다. 물론 승리한 기업들이 아닌 경쟁사에 투자한 상당수 투자자는 돈을 잃었습니다. AI의 중요성과 별개로 AI 버블론이 나오는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AI 데이터 센터 건설 붐이 일면서 GPU 가격을 포함해 메모리, 스토리지, 냉각 시스템, 그리고 전기 요금까지 모든 비용이 치솟고 있는 가운데 닷컴 버블 때처럼 AI 서비스로 돈을 벌고 있는 기업은 사실 많지 않습니다. 따라서 역설적으로 GPU 가격이 치솟고 메모리 가격이 폭등하는 상황이 AI 버블을 터트릴 바늘이 될 수 있습니다. 그나마 구글이나 마이크로소프트, 아마존은 AI 덕분에 많은 직원을 해고할 수 있게 되어 수익성이 개선되긴 했지만, 아직은 유료 서비스로 대규모 AI 데이터 센터 비용을 감당할 수 있는 기업은 많지 않아 보입니다. 상당수 사용자가 무료 서비스를 이용하고 있기 때문입니다. 일반 소비자이든 기업이든 유료 사용자를 충분히 확보할 수 있는 기업은 사실 많지 않을 것입니다. AI는 이미 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 산업과 일자리에 엄청난 영향을 주겠지만, 지금 우후죽순으로 등장하고 있는 AI 서비스 상당수는 유료 고객을 충분히 확보하지 못해 결국 사라질 가능성이 높습니다. 그리고 산업이 성숙해진 다음 서로 간의 경쟁이 줄어들면 AI 데이터 센터 역시 지금처럼 경쟁적으로 크게 지을 이유가 사라지고 비용 절감이 더 큰 목표가 될 것입니다. 이런 이유에서 엔비디아의 호실적에도 거품론은 완전히 날아가지 않고 남게 될 것입니다. 다만 AI 시장이 몇 차례에 걸쳐 큰 구조조정을 거치더라도 인터넷 이상으로 우리 삶에 큰 변화를 일으킬 차세대 성장 동력이라는 점은 분명해 보입니다. 단지 초기에는 여러 위기와 기회가 있을 수 있다는 점 역시 염두에 둬야 할 것입니다.

경기도의회 교육행정위원회 이은주 의원(국민의힘, 구리2)은 18일 열린 2025년 교육행정위원회 행정사무감사에서 AI 시대 교육정책의 방향성과 교원의 전문성 강화 필요성을 강조하며 교육청에 보다 균형 잡힌 정책 추진을 촉구했다. 이 의원은 먼저 디지털인재국이 제작한 홍보영상 논란을 언급하며 “단순히 논란 자체의 비난으로 끝낼 문제가 아니라, AI 교육이 앞으로 어떤 방향으로 발전해야 하고 그 과정에서 교원의 역할이 어떻게 조화돼야 하는지 고민해야 한다”고 지적했다. 그러면서 “영상 표현 방식에 분명한 개선점이 있지만, 이번 일을 계기로 더 생산적인 논의가 이뤄져야 한다”고 강조했다. 이어 이 의원은 “AI 기반 에듀테크 플랫폼인 하이러닝은 교사를 대체하려는 것이 아니라 교사의 수업을 보조하기 위한 도구일 뿐”이라며 “AI는 데이터를 분석하고 학습을 돕는 역할을 하지만, 학생의 마음을 이해하고 소통하며 윤리적 판단과 지혜를 전하는 일은 오직 교원만이 할 수 있다”고 밝혔다. 이 의원은 국가적 흐름을 함께 짚으며 “지난 9월 대통령 직속 국가 인공지능 전략위원회가 출범했고, 2026년부터는 ‘인공지능기본법’이 시행된다”며 “정부가 추진하는 AI 3강 국가 전략 속에서 교육 분야 역시 큰 변화가 진행 중”이라고 말했다. 또한 “경기도교육청도 이러한 국가적 취지에 발맞춰 ‘하이러닝’을 시행하고 있는 만큼, 정책 추진 과정에서 교원·학생·학부모가 공감할 수 있는 균형 잡힌 정책 설계가 필요하다”고 주문했다. 홍보영상 제작 과정의 검토 부족도 문제로 지적했다. 이 의원은 “행정 실무자가 만든다고 해도, 결재 라인에서 균형 있는 시각과 충분한 검토가 이뤄졌다면 이번과 같은 논란은 막을 수 있었다”며 “교원 출신 국장님께서도 현장의 감정을 더 깊이 헤아려 향후 제작 과정에 반영해달라”고 당부했다. 마지막으로 이 의원은 “AI는 분명 미래 교육의 큰 도구가 될 것이지만, 그 위에서 학생의 삶을 깊이 이해하고 성장시키는 것은 전인적 교원”이라며 “경기도교육청이 AI 정책과 교원의 전문성, 그리고 교육의 본질적 가치를 균형 있게 담아내는 선도 교육청으로 나아가기를 기대한다”고 말했다.

문명의 대전환 부른 AI더 나은 세상 위한 합리적 아이템바이오·의료·에너지·반도체 급변일상 행정 불편 감소 등 국민 체감도일자리·오류 등 대책은수익 유지 땐 일자리 나눌 수 있어복지 시스템 키워 시대 변화 대비인류 위협 막을 ‘킬체인’도 꼭 필요AI 시대 규제 방안은데이터, 우선 허용 후 규제로 바꿔야데이터 잘 활용하며 지키는 게 보호‘연구자 중심’ 제도로 인재 유출 방지AI 기본사회 방향은AI 학습 대중화로 지식 양극화 예방AI, 주체성·메타인지는 대체 못 해사용자 이해력·진짜 지식 길러야 때는 바야흐로 인공지능(AI) 시대다. 미국·중국·일본·유럽연합(EU)의 AI 패권 경쟁이 격화하는 가운데 이재명 정부도 ‘AI 3대 강국’ 진입을 목표로 AI 전쟁 한복판에 뛰어들었다. 이재명 대통령은 지난 9월 AI 정책의 최상위 ‘컨트롤타워’인 국가인공지능전략위원회를 신설했다. 위원장은 대통령이지만 정책 조율과 중장기 전략을 이끄는 실무 책임자는 임문영(59) 부위원장이다. 이 대통령의 ‘AI 책사’로 불리는 임 부위원장은 지난달 28일 서울 중구 서울스퀘어 국가AI전략위 사무실에서 진행한 서울신문 인터뷰에서 “AI는 문명의 대전환이자 지식 인플레이션의 출발점”이라며 “AI는 새끼 호랑이다. 자라면 국민의 삶에 어마어마한 변화를 가져올 것”이라고 말했다. 다음은 일문일답. -왜 AI인가. “지난 20년간 대한민국은 ‘적폐 청산’과 같은 과거 의제에 매달렸다. 이재명 정부 들어서야 비로소 미래 의제, AI가 중심에 섰다. AI는 더 나은 세상으로 나아가기 위한 가장 합리적인 아이템이다. 더 잘살고, 더 안전하고, 더 행복한 나라를 만들어 나가는 것이 목표다.” -AI가 가까운 미래를 어떻게 바꿀까. “속도에 차이는 있어도 결국엔 삶의 모든 분야가 바뀔 것이다. 직접 연관되는 산업은 바이오, 의료, 에너지, 반도체다. 50년간 난제였던 단백질 구조의 접힘 문제를 최근 구글의 AI 연구소 딥마인드가 풀어냈다. 이를 기반으로 신약이 개발되면 5년 안에 어마어마한 바이오 혁명, 의약품 혁명이 일어날 것이다.” -국민이 체감할 변화는. “전자정부가 AI 정부로 바뀌면 문서가 필요 없어진다. 주민등록등본 같은 서류는 개인 동의를 받아 필요한 부서가 데이터만 확인하면 된다. 일상 속 행정 불편이 크게 줄어들 것이다.” -AI가 인간의 일자리를 빼앗을 거란 우려가 큰데. “주 5일제도 경영계와 노동계의 반대 속에 정착했다. 노동시간이 줄어 생산성과 경제성장률이 떨어진 게 아니다. AI가 보편화되면 반복적인 일, 몸과 마음이 상하는 일, 위험하고 더러운 일, 먹고살려고 억지로 했던 일들이 획기적으로 줄 것이다.” -노동시장에 나타날 ‘AI 부작용’을 해결할 방안은. “기술의 발전은 막지 못한다. 러다이트 운동(19세기 초 영국에서 일어난 노동자의 기계 파괴 운동)처럼 기계를 부술 수도 없다. 국가의 복지 시스템이 지금보다 더 커져야 한다. 주 5일 근로에서 4일, 3일로 줄어도 수익이 유지된다면 더 적게 일하고도 일자리를 나눌 수 있다. 힘든 일은 AI에 맡기고 힘들지 않은 일을 나눠 갖는 방향으로 가야 한다.” -개인정보 침해 우려도 크다. “한국에는 개인 정보 유출에 대한 막연한 공포감이 있다. 반면 미국은 공공장소에서 노출된 얼굴은 보호하지 않는다. 보호나 보안을 명목으로 아무것도 못 하게 하면 그건 보호가 아니다. 안전을 위해 항구에만 정박한 선박이 무슨 의미가 있겠나. 정보는 흘러서 분석돼야 의미가 있다. 데이터를 잘 활용하며 지키는 것이 진짜 보호다.” -AI의 엉터리 정보와 오류도 심각한데. “AI는 확률 추정적인 답변을 하기 때문에 오류를 완벽하게 없앨 순 없다. AI에 질문을 던지면 ‘좋은 질문’이라고 추임새를 넣는데, 이게 사람의 마음을 유혹한다. 이를 과잉 수용하면 문제가 생긴다. 문제는 서비스 자체가 아니라 ‘미디어 리터러시’, 즉 사용자의 이해력이다. 대중이 AI를 학습할 시간이 필요하다.” -AI가 콘텐츠 질을 떨어뜨린다는 지적도 있다. “맞다. AI를 통해 지식이 쉽게 만들어지면 지식의 가치가 하락한다. 3만원만 내면 박사급 콘텐츠가 쏟아지니까. 그래서 AI로 만든 콘텐츠가 진실인지 아닌지 판별할 수 있어야 한다. 지식의 가치가 무너진 세상에선 진짜 지식을 길러 내는 힘이 중요하다.” -AI가 생성한 정보를 AI가 재학습하는 것도 문제다. “15~18세기 오스트리아 합스부르크 왕가가 권력 유지를 위해 근친혼을 반복하다가 기형아가 많이 태어났듯이 AI가 자신이 생성한 콘텐츠를 재학습하면 ‘모델 붕괴’ 현상이 나타난다. AI 콘텐츠가 망가지면 인터넷이 정보의 바다가 아닌 쓰레기의 바다가 될 수 있다.” -AI가 초래할 지식 양극화를 해결할 방안은. “AI 활용자와 비활용자 사이의 지식 격차가 커질 수 있다. 그래서 이 대통령이 ‘AI 기본사회’ 모델을 제시한 것이다. 모든 국민이 AI를 활용하게 해 누구도 뒤처지지 않게 하려는 의도다.” -영화 ‘미션 임파서블’처럼 AI가 인류를 위협할 가능성은. “두 가지 위험이 있다. 먼저 AI가 개인의 생각을 지배할 수 있다. AI에 빠진 세계 각국 지도자들이 전쟁을 일으켜도 되는지 묻는 질문에 AI가 ‘그렇다’고 답하면 위험해진다. AI 자체가 아니라 AI에 지배당한 인간이 위험해지는 것이다. 두 번째는 ‘AI 에이전트’(스스로 목표를 설정하고 자율적으로 임무를 수행하는 AI)가 악용될 가능성이다. 이 시스템이 무기체계에 들어가면 위험해진다. 그래서 AI에 킬체인(차단 시스템)이 꼭 필요하다.” -AI 시대로 가는 데 발목을 잡는 규제는 없나. “데이터 규제가 가장 큰 문제다. 해결하려면 정부가 유연해져야 한다. 법을 고치는 데 최소 반년이 걸린다. 법이 기술 속도를 따라잡지 못한다. 그래서 ‘네거티브 규제’(우선 허용 후 규제)로 바뀌어야 한다.” -국가데이터처(옛 통계청) 통계는 활용 가능한가. “데이터처의 통계 데이터와 AI가 사용하는 데이터는 성격이 완전 다르다. 데이터처는 통계를 수집하고 분석해 인사이트를 얻어내는데, AI가 학습할 수 있는 데이터는 데이터처 통계와 포맷뿐만 아니라 분석 방식도 달라 활용이 쉽지 않다.” -병원에 쌓인 의료 데이터를 활용할 순 없나. “의료 데이터는 민감 정보란 이유로 활용하지 못하고 있다. 다행히 최근 병원과 의료단체의 생각이 조금씩 바뀌는 분위기다. 의료 데이터가 AI에 활용되면 가장 큰 도움을 받는 건 환자다. 국가AI전략위도 ‘학습은 자유롭게, 서비스 이용은 신중하게’라는 구호를 만들었다. 의료 데이터를 활용해 모델을 만드는 건 자유롭게 하고, 서비스를 이용하는 건 신중히 하는 방향으로 구분해 접근하면 된다.” -한국의 AI 모델은 어느 수준인가. “한국에도 AI 모델이 많다. 다만 아직 레벨이 미국의 챗GPT·그록, 중국의 딥시크에 못 미친다. 순위로는 3위권인데, 1·2위와 현격히 차이가 나 ‘AI 3강’ 진입을 목표로 세웠다. AI 모델을 이용해 새로운 것을 만들어 내려면 그래픽처리장치(GPU) 같은 반도체와 데이터센터가 뒷받침돼야 하는데, 아직 인프라가 부족하다.” -AI 인재 유출을 막을 방안은 없을까. “한국에 AI 인재가 많다. 하지만 인재들이 돈과 기술이 모이는 곳으로 쏠리는 원심력은 막을 수 없다. 해외로 간 인재들의 1순위 조건은 ‘급여’가 아니라 ‘좋은 동료’였다. 연구자에겐 훌륭한 교수·동료와 함께 연구하는 것이 커리어를 쌓는 데 가장 중요하다. 한국에선 연구자를 위한 행정이 아니라 행정을 위한 연구를 요구했다. 이런 제도적 규제부터 바뀌어야 한다.” -내년 AI 예산 10조 1000억원, 부족한가. “예산이 적진 않다. 문제는 효율이다. 예산을 효율적으로 써야 한다. 뻔한 내용을 뻔하게 연구해 뻔한 답변만 내는 구조를 반복해선 안 된다. 심지어 헌법(127조)도 과학기술을 경제 발전의 수단으로 규정하고 있다. 예산을 지원하고선 과학자를 자유롭게 연구하게 해야 창의성을 발휘해 성과를 낸다. 과학을 그 자체로 존중해야 노벨상이 나온다. 미국과 일본이 노벨상을 휩쓸어 가는 것을 볼 때마다 마음이 아프다.” -AI가 대체할 수 없는 인간의 영역은. “주체성, 메타인지 능력이다. AI는 지식 기계다. 지식은 돈과 시간이 만들지만 지혜는 자기 성찰과 통찰이 만든다. AI는 그걸 할 수 없다.” ■ 임문영 부위원장은 연세대 정치외교학과를 졸업하고 한국PC통신 하이텔, 나우콤 등 정보기술(IT) 업체에서 경력을 쌓았다. 2017년 성남시장 정책보좌관으로 이재명 대통령과 인연을 맺었고, 경기지사 시절엔 경기도 정보화정책관·미래성장정책관을 지내며 이 대통령의 ‘디지털 싱크탱크’로 입지를 다졌다.

예약·결제·멤버십 가입까지 수행비서형 AI로 진화한 ‘에이전트 N’ 산업 경쟁력 이끌 ‘소버린 AI 2.0’GPU에 1조원 투자 AI인프라 완성 네이버가 ‘검색에서 실행으로’ 패러다임을 전환하며, 인공지능(AI) 3강 도약을 향한 청사진을 내놨다. 최수연 네이버 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 콘퍼런스 ‘단25(DAN25)’에서 “이제 무엇을 검색할지 고민할 필요가 없다”며, 사용자의 맥락을 이해해 다음 행동까지 수행하는 AI 전환을 선언했다. 네이버는 이날 개인 맞춤형 실행을 담당할 ‘에이전트 N’과 산업 경쟁력 강화를 위한 ‘소버린 AI 2.0’을 양대 축으로 공개했다. 내년까지 그래픽처리장치(GPU)에 1조원 이상 투자해 국내 최고 수준의 AI 인프라를 완성하겠다고 밝혔다. 이날 공개된 에이전트 N에 대해 김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 “사용자의 맥락을 이해하고 실제 실행까지 완결하는 서비스”라고 설명했다. AI가 단순히 정보를 제시하는 단계를 넘어 예약·결제·멤버십 가입까지 수행하는 비서형 AI로 진화한다는 의미다. 김 COO는 “신혼집 조명을 찾는 사용자가 취향·예산·리뷰를 기반으로 추천받고, 결제 단계에서는 보유 카드 혜택까지 자동 고려하는 수준을 구현 중”이라고 말했다. 에이전트 N은 내년 1분기 ‘네이버플러스 스토어’ 앱에서 쇼핑 에이전트로 먼저 적용되고, 2분기에는 통합 검색에 ‘AI 탭’이 추가돼 검색이 정보 탐색을 넘어 행동으로 확장된다. 산업 부문에서는 ‘소버린 AI 2.0’을 통해 국가 경쟁력의 기반을 넓힌다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이를 “자기주도형 AI로 산업과 일상을 동시에 업그레이드하는 전략”이라 규정했다. 핵심은 머신이 공간을 인식하고 판단·행동하는 ‘피지컬 AI’다. 그는 “로봇 OS 아크마인드(ARC Mind)를 통해 웹 개발자도 로봇을 쉽게 코딩할 수 있게 하겠다”며 “휴머노이드 로봇도 피지컬 AI의 영역에 포함된다”고 밝혔다. 네이버랩스는 1m 크기의 휴머노이드 로봇을 개발해 이달 말 사옥에 투입해 OS 성능 검증을 진행할 예정이다. 이날 현장에는 네이버의 실행형 비전을 체험할 수 있는 부스들도 마련됐다. 유료 번역 서비스 ‘파파고+’는 삼성 ‘갤럭시 AI’와 협력해 기기 내 즉시 번역을 시연했고, 네이버 지도는 ‘예약 탭’, AR 실내 내비게이션, 드론 3D 지도 기능을 공개했다. XR존에서는 삼성 ‘갤럭시 XR’을 활용해 네이버의 ‘치지직 XR’ 콘텐츠를 감상할 수 있었고, 네이버랩스는 서비스 로봇 ‘루키2’와 아크마인드를 전시하기도 했다. 최근 협력을 밝힌 글로벌 음원 애플리케이션 스포티파이도 전시장 한쪽에 자리했다. 양사는 멤버십 제휴를 할 가능성이 높다.

네이버가 ‘검색에서 실행으로’ 패러다임을 전환하며, 인공지능(AI) 3강 도약을 향한 청사진을 내놨다. 최수연 네이버 대표는 6일 서울 코엑스에서 열린 팀네이버 통합 콘퍼런스 ‘단25(DAN25)’에서 “이제 무엇을 검색할지 고민할 필요가 없다”며, 사용자의 맥락을 이해해 다음 행동까지 수행하는 AI 전환을 선언했다. 네이버는 이날 개인 맞춤형 실행을 담당할 ‘에이전트 N’과 산업 경쟁력 강화를 위한 ‘소버린 AI 2.0’을 양대 축으로 공개했다. 내년까지 그래픽처리장치(GPU)에 1조원 이상 투자해 국내 최고 수준의 AI 인프라를 완성하겠다고 밝혔다. 이날 공개된 에이전트 N에 대해 김범준 네이버 최고운영책임자(COO)는 “사용자의 맥락을 이해하고 실제 실행까지 완결하는 서비스”라고 설명했다. AI가 단순히 정보를 제시하는 단계를 넘어 예약·결제·멤버십 가입까지 수행하는 비서형 AI로 진화한다는 의미다. 김 COO는 “신혼집 조명을 찾는 사용자가 취향·예산·리뷰를 기반으로 추천받고, 결제 단계에서는 보유 카드 혜택까지 자동 고려하는 수준을 구현 중”이라고 말했다. 에이전트 N은 내년 1분기 ‘네이버플러스 스토어’ 앱에서 쇼핑 에이전트로 먼저 적용되고, 2분기에는 통합 검색에 ‘AI 탭’이 추가돼 검색이 정보 탐색을 넘어 행동으로 확장된다. 산업 부문에서는 ‘소버린 AI 2.0’을 통해 국가 경쟁력의 기반을 넓힌다. 김유원 네이버클라우드 대표는 이를 “자기주도형 AI로 산업과 일상을 동시에 업그레이드하는 전략”이라 규정했다. 핵심은 머신이 공간을 인식하고 판단·행동하는 ‘피지컬 AI’다. 그는 “로봇 OS 아크마인드(ARC Mind)를 통해 웹 개발자도 로봇을 쉽게 코딩할 수 있게 하겠다”며 “휴머노이드 로봇도 피지컬 AI의 영역에 포함된다”고 밝혔다. 네이버랩스는 1m 크기의 휴머노이드 로봇을 개발해 이달 말 사옥에 투입해 OS 성능 검증을 진행할 예정이다. 이날 현장에는 네이버의 실행형 비전을 체험할 수 있는 부스들도 마련됐다. 유료 번역 서비스 ‘파파고+’는 삼성 ‘갤럭시 AI’와 협력해 기기 내 즉시 번역을 시연했고, 네이버 지도는 ‘예약 탭’, AR 실내 내비게이션, 드론 3D 지도 기능을 공개했다. XR존에서는 삼성 ‘갤럭시 XR’을 활용해 네이버의 ‘치지직 XR’ 콘텐츠를 감상할 수 있었고, 네이버랩스는 서비스 로봇 ‘루키2’와 아크마인드를 전시하기도 했다. 최근 협력을 밝힌 글로벌 음원 애플리케이션 스포티파이도 전시장 한쪽에 자리했다. 양사는 멤버십 제휴를 할 가능성이 높다.

NPU, 실생활 IoT 등에 효율적 작동광주 연간 4000명 규모 인재 양성학습·실증·서비스 AI클러스터 목표‘AI 시티’ 지자체 소멸 해법 될 수도“미래 도시 개발은 기업이 주도할 것” “인공지능(AI) 패권 경쟁이 가속화하는 가운데 이제 우리는 ‘GPU’(그래픽처리장치)를 넘어 ‘NPU’(신경망처리장치)에 대해 고민해야 합니다. 전국에서 유일하게 AI 생태계를 구축해 온 광주에 ‘국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터’를 만든다면 대한민국은 AI 3강 국가로 도약할 수 있습니다.” 강기정 광주광역시장은 5일 서울 중구 서울신라호텔에서 열린 AX 시티와 6G, 한국형 미래도시 포럼 ‘연결 너머 미래 인프라로’ 기조연설에서 이렇게 말했다. 학습 모형인 GPU가 아닌 실용 서비스 추론 모델인 NPU를 선점해야만 AI 강국이 될 수 있다고 주장하면서 광주가 대한민국 AI 산업의 새로운 거점이 돼야 한다고 역설한 것이다. 강 시장이 NPU를 강조한 이유는 AI 산업의 패러다임이 ‘학습 중심’에서 ‘활용 중심’으로 조금씩 바뀌고 있기 때문이다. AI 모델을 학습할 때 주로 활용하는 GPU와 달리 NPU는 이미 학습된 모델이 자율주행과 사물인터넷(IoT) 등 실제 환경에서 빠르고 효율적으로 작동하도록 돕는다. 그는 “AI가 배우는 단계를 넘어 일하는 단계로 넘어가기 위해선 속도가 빠르고 전력 효율이 좋은 NPU가 필수”라고 설명했다. 광주는 이미 이러한 기술 흐름을 뒷받침할 인프라를 구축해 왔다. 다른 지방자치단체와 달리 광주는 2019년부터 ‘AI 집적단지’ 프로젝트를 준비했다. 그 결과 전국 최초 공공형 국가 AI데이터센터뿐 아니라 2184장의 GPU 인프라, 연간 4000명 규모의 AI 인재 양성 시스템을 갖췄다. 강 시장은 “전국 기업들이 광주의 인프라와 인재를 보고 이곳으로 몰려들고 있다. 현재까지 337개 기업과 협약을 체결했고, 그중 160개 기업은 실제 이전을 완료했다”며 “여기에 국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터를 더한다면 학습부터 실증, 서비스까지 이어지는 완전한 ‘AI 클러스터’를 완성할 수 있을 것”이라고 했다. 이어 연사로 나선 국내 AX 시티 분야 최고 권위자인 권영상 서울대 공과대학 스마트도시공학과 교수는 강 시장의 제안에 힘을 실어 주며 “지방 소멸 위기에 직면한 미래 도시를 AI가 구할 것”이라고 말했다. 권 교수는 ‘AI는 미래 도시를 어떻게 바꿀 것인가’를 주제로 한 기조연설에서 “국책연구기관 예측대로라면 2050년쯤 수도권과 일부 대도시를 제외한 다수의 지자체가 사라질 위기”라며 “AI가 이러한 위기를 극복할 새로운 도시 모델, 즉 ‘AI 시티’를 만들어 낼 것”이라고 전망했다. 그는 도시가 기후변화, 주거 양극화, 인구 감소 등 복합 문제에 직면하고 있다고 진단하면서 AI 시티의 핵심 기술로 도시를 관리하는 AI인 ‘어반 AI’와 현실 도시를 가상공간에 복제하는 ‘디지털 트윈’을 꼽았다. 이어 “앞으로의 도시 개발은 공기업이 아닌 현대차와 삼성 같은 글로벌 기업이 주도할 것”이라고 내다봤다. 끝으로 권 교수는 “AI 시티는 그냥 만들어지지 않는다”며 “AI 인프라와 연구를 위한 충분한 인력을 갖춘 지역만이 AI 시티로 성장할 수 있다”고 강조하면서 AI 거점 조성의 필요성을 역설했다.

“한국 중심 연합 구축… AI 3강 도약건설 등 ‘피지컬 AI’ 경쟁력 높아”“단순 보조 넘어 공정 스케줄 제시에이전틱 AI 단계로 이미 진화 중” 인공지능(AI) 경쟁이 단순한 기술 개발 차원을 넘어 국가 전략과 기업 생존을 좌우하는 핵심 동력으로 부상하면서 ‘AI 대전환’(AX)의 필요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 정부가 한국을 ‘AI 글로벌 3강(G3)’으로 끌어올리겠다는 비전을 내놓은 가운데 산업계는 AI를 실제 공장·물류·에너지·도시 시스템 등 물리적 산업 현장에 적용하기 위한 전략을 공유하며 AX에 속도를 내는 모습이다. 5일 서울 중구 서울신라호텔에서 열린 ‘2025 서울미래컨퍼런스’ 특별 세션 ‘AI 국가의 지능, 기술사회 정책의 뉴프레임’에서 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 연설을 통해 AI 경쟁의 전략적 중요성을 강조했다. 하 수석은 “단순한 기술 개발 경쟁이 아니라 미래 성장과 국가 생존이 달린 문제”라고 정의하며 “정부는 직접 플레이어가 되기보다 기업과 학교, 스타트업, 연구자들이 마음껏 뛸 수 있도록 경기장을 넓히고 규칙을 개선하는 조정자 역할에 집중할 것”이라고 말했다. 하 수석은 특히 한국이 로봇·에너지·건설·제조 등 물리적 공간에 AI를 적용하는 ‘피지컬 AI’ 분야에서 경쟁력이 높다고 평가하며 “다양한 산업군과 세계 최고 수준의 제조 역량이 이러한 경쟁력을 뒷받침한다”고 설명했다. 그는 “우리는 혼자 가지 않는다. AI G3에서 우리가 중심이 되는 연합을 구축할 것”이라며 글로벌 협력의 필요성을 강조했다. 아울러 최근 엔비디아로부터 26만장 이상의 그래픽처리장치(GPU)를 확보한 것을 언급하며 “이 GPU들이 대한민국 AI 고속도로의 핵심 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다. 이어진 발표에서 전기정 LG AI연구원 부문장은 AI가 단순 자동화를 넘어 스스로 판단하고 목적을 달성하는 ‘에이전틱 AI’ 단계로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 대표 사례로 LG화학의 납사 크래킹 공장을 소개하며 “공정 운영 일정 전체가 AI가 제시한 최적의 알고리즘을 기반으로 100% 운영되고 있다”며 “AI가 단순 보조가 아니라 산업 현장의 복잡하고 위험한 의사결정을 대신하는 수준까지 올라왔다”고 말했다. 전 부문장은 AX가 성공하기 위해서는 ‘문제를 정의하는 능력’과 ‘데이터 전략’이 중요하다고 밝혔다. 그는 “기업이 살아남는 과정에서 축적해 온 데이터, 즉 기업 고유의 DNA를 어떻게 AI 모델과 연결하느냐가 핵심”이라며 내부 보유 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 정제·튜닝할 수 있는 플랫폼 ‘엑사원 데이터 파운드리’를 해법으로 제시했다. 그는 “AI 도입을 넘어 비즈니스 자체가 변환되는 단계로 과감히 넘어가야 한다”고 강조했다. 패널 토론에서 이원찬 한국인공지능기술산업협회장은“AI 공급 기업과 수요 기업을 연결하는 생태계가 마련돼야 시장이 확대될 수 있으며 국민성장펀드 등 정책 자본의 역할도 중요하다”고 덧붙였다. 토론을 이끈 임혜숙(전 과기정통부 장관) 이화여대 공대 전자전기공학전공 교수는 “AI는 이제 인간의 지시를 따르는 도구의 단계에서 벗어나 상황을 이해하고 스스로 판단하는 ‘지능적 행위자’로 올라섰다”며 “앞으로 국가·사회 의사결정 체계에도 새로운 층위를 더하는 존재가 될 수 있다”고 말했다.

“인공지능(AI) 패권 경쟁이 가속화하는 가운데 이제 우리는 ‘GPU’(그래픽 처리장치)를 넘어 ‘NPU’(신경망 처리장치)에 대해 고민해야 합니다. 전국에서 유일하게 AI 생태계를 구축해 온 광주에 ‘국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터’를 만든다면 대한민국은 AI 3강 국가로 도약할 수 있습니다. 강기정 광주광역시장은 5일 서울 중구 서울신라호텔에서 열린 AX 시티와 6G, 한국형 미래도시 포럼 ‘연결 너머 미래 인프라로’ 기조연설에서 이렇게 말했다. 학습 모형인 GPU가 아닌 실용 서비스 추론 모델인 NPU를 선점해야만 AI 강국이 될 수 있다고 주장하면서 광주가 대한민국 AI 산업의 새로운 거점이 돼야 한다고 역설한 것이다. 강 시장이 NPU를 강조한 이유는 AI 산업의 패러다임이 ‘학습 중심’에서 ‘활용 중심’으로 조금씩 바뀌고 있기 때문이다. AI 모델을 학습할 때 주로 활용하는 GPU와 달리 NPU는 이미 학습된 모델이 자율주행과 IoT(사물인터넷) 등 실제 환경에서 빠르고 효율적으로 작동하도록 돕는다. 그는 “AI가 배우는 단계를 넘어 일하는 단계로 넘어가기 위해선 속도가 빠르고 전력 효율이 좋은 NPU가 필수”라고 설명했다. 광주는 이미 이러한 기술 흐름을 뒷받침할 인프라를 구축해 왔다. 다른 지방자치단체와 달리 광주는 2019년부터 ‘AI 집적단지’ 프로젝트를 제시했다. 그 결과 전국 최초 공공형 국가 AI데이터센터뿐 아니라 2184장의 GPU 인프라, 연간 4000명 규모의 AI 인재 양성 시스템을 갖췄다. 강 시장은 “전국의 기업들이 광주의 인프라와 인재를 보고 이곳으로 몰려들고 있다. 현재까지 337개 기업과 협약을 체결했고, 그중 160개 기업은 실제 이전을 완료했다”며 “여기에 국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터를 더한다면 학습부터 실증, 서비스까지 이어지는 완전한 ‘AI 클러스터’를 완성할 수 있을 것”이고 했다. 이어 연사로 나선 국내 AX 시티 분야 최고 권위자인 권영상 서울대 공과대학 스마트도시공학과 교수는 강 시장의 제안에 힘을 실어주며 “지방 소멸 위기에 직면한 미래 도시를 AI가 구할 것”이라고 말했다. 권 교수는 ‘AI는 미래도시를 어떻게 바꿀 것인가’를 주제로 한 기조연설에서 “국책연구기관 예측대로라면 2050년쯤 수도권과 일부 대도시를 제외한 다수의 지자체가 사라질 위기”라며 “AI가 이러한 위기를 극복할 새로운 도시 모델, 즉 ‘AI 시티’를 만들어낼 것”이라고 전망했다. 그는 도시가 기후변화, 주거 양극화, 인구 감소 등 복합 문제에 직면하고 있다고 진단하며, AI 시티의 핵심 기술로 도시를 관리하는 인공지능인 ‘어반 AI’와 현실 도시를 가상 공간에 복제하는 ‘디지털 트윈’을 꼽았다. 이어 “앞으로의 도시 개발은 공기업이 아닌 현대차와 삼성 같은 글로벌 기업이 주도할 것”이라고 내다봤다. 끝으로 권 교수는 “AI 시티는 그냥 만들어지지 않는다”라며 “AI 인프라와 연구를 위한 충분한 인력을 갖춘 지역만이 AI 시티로 성장할 수 있다”고 강조하면서 AI 거점 조성의 필요성을 역설했다.

인공지능(AI) 경쟁이 단순한 기술 개발 차원을 넘어 국가 전략과 기업 생존을 좌우하는 핵심 동력으로 부상하면서 ‘AI 대전환’(AX)의 필요성이 그 어느 때보다 강조되고 있다. 정부가 한국을 ‘AI G3(글로벌 3강)’로 끌어올리겠다는 비전을 내놓은 가운데, 산업계는 AI를 실제 공장·물류·에너지·도시 시스템 등 물리적 산업 현장에 적용하기 위한 전략을 공유하며 AX 전환에 속도를 내는 모습이다. 5일 서울 중구 서울신라호텔에서 열린 ‘2025 서울미래컨퍼런스’ 특별 세션 ‘AI 국가의 지능, 기술사회 정책의 뉴프레임’에서 하정우 대통령실 AI미래기획수석은 특별연설을 통해 AI 경쟁의 전략적 중요성을 강조했다. 하 수석은 “단순히 기술 개발 경쟁이 아니라 미래 성장과 국가 생존이 달린 문제”라고 정의하며, “정부는 직접 플레이어가 되기보다 기업과 학교, 스타트업, 연구자들이 마음껏 뛸 수 있도록 경기장을 넓히고 규칙을 개선하는 조정자 역할에 집중할 것”이라고 말했다. 하 수석은 특히 한국이 로봇·에너지·건설·제조 등 물리적 공간에서 AI를 적용하는 ‘피지컬 AI’ 분야에서 경쟁력이 높다고 평가하며 “다양한 산업군과 세계 최고 수준의 제조 역량이 이러한 경쟁력을 뒷받침한다”고 설명했다. 그는 “우리는 혼자 가지 않는다. AI G3에서 우리가 중심이 되는 연합을 구축할 것”이라며 글로벌 협력의 필요성을 강조했다. 아울러 최근 엔비디아로부터 26만장 이상의 GPU를 확보한 것을 언급하며 “이 GPU들은 대한민국 AI 고속도로의 핵심 역할을 하게 될 것”이라고 밝혔다. 이어진 발표에서 전기정 LG AI연구원 부문장은 AI가 단순 자동화를 넘어 스스로 판단하고 목적을 달성하는 ‘에이전틱 AI’ 단계로 진화하고 있다고 설명했다. 그는 대표 사례로 LG화학의 납사 크래킹 공장을 소개하며 “공정 운영 일정 전체가 AI가 제시한 최적의 알고리즘을 기반으로 100% 운영되고 있다”며 “AI가 단순 보조가 아니라 산업 현장의 복잡하고 위험한 의사결정을 대신하는 수준까지 올라왔다”고 말했다. 전 부문장은 AX가 성공하기 위해서는 ‘문제를 정의하는 능력’과 ‘데이터 전략’이 중요하다고 했다. 그는 “기업이 살아남는 과정에서 축적해 온 데이터, 즉 기업 고유의 DNA를 어떻게 AI 모델과 연결하느냐가 핵심”이라며, 내부 보유 데이터를 AI 학습에 적합한 형태로 정제·튜닝할 수 있는 플랫폼 ‘엑사원 데이터 파운드리’를 해법으로 제시했다. 그는 “AI 도입을 넘어 비즈니스 자체가 변환되는 단계로 과감히 넘어가야 한다”고 강조했다. 패널 토론에서 이원찬 한국인공지능기술산업협회장은 과학기술정보통신부의 부총리급 승격을 긍정적으로 평가하며 “정부가 AI를 진짜 국가 전략 산업으로 인식하기 시작했다는 의미”라고 했다. 그는 “AI 공급 기업과 수요 기업을 연결하는 생태계가 마련돼야 시장이 확대될 수 있으며, 국민성장펀드 등 정책 자본의 역할도 중요하다”고 덧붙였다. 토론을 이끈 임혜숙(전 과학기술정보통신부 장관) 이화여대 공대 전자전기공학전공 교수는 “AI는 이제 인간의 지시를 따르는 도구의 단계에서 벗어나 상황을 이해하고 스스로 판단하는 ‘지능적 행위자’로 올라섰다”며 “앞으로 국가·사회 의사결정 체계에도 새로운 층위를 더하는 존재가 될 수 있다”고 했다.

“인공지능(AI) 패권 경쟁이 가속화하는 가운데 이제 우리는 ‘GPU’(그래픽 처리장치)를 넘어 ‘NPU’(신경망 처리장치)에 대해 고민해야 합니다. 전국에서 유일하게 AI 생태계를 구축해 온 광주에 ‘국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터’를 만든다면 대한민국은 AI 3강 국가로 도약할 수 있습니다.” 강기정 광주시장은 5일 서울 중구 서울신라호텔에서 열린 AX 시티와 6G, 한국형 미래도시 포럼 ‘연결 너머 미래 인프라로’ 기조연설에서 이렇게 말했다. 학습 모형인 GPU가 아닌 실용 서비스 추론 모델인 NPU를 선점해야만 AI 강국이 될 수 있다고 주장하면서 광주가 대한민국 AI 산업의 새로운 거점이 돼야 한다고 역설한 것이다. 강 시장이 NPU를 강조한 이유는 AI 산업의 패러다임이 ‘학습 중심’에서 ‘활용 중심’으로 조금씩 바뀌고 있기 때문이다. AI 모델을 학습할 때 주로 활용하는 GPU와 달리 NPU는 이미 학습된 모델이 자율주행과 IoT(사물인터넷) 등 실제 환경에서 빠르고 효율적으로 작동하도록 돕는다. 그는 “AI가 배우는 단계를 넘어 일하는 단계로 넘어가기 위해선 속도가 빠르고 전력 효율이 좋은 NPU가 필수”라고 설명했다. 광주는 이미 이러한 기술 흐름을 뒷받침할 인프라를 구축해 왔다. 다른 지방자치단체와 달리 광주는 2019년부터 ‘AI 집적단지’ 프로젝트를 준비했다. 그 결과 전국 최초 공공형 국가 AI데이터센터뿐 아니라 2184장의 GPU 인프라, 연간 4000명 규모의 AI 인재 양성 시스템을 갖췄다. 강 시장은 “전국의 기업들이 광주의 인프라와 인재를 보고 이곳으로 몰려들고 있다. 현재까지 337개 기업과 협약을 체결했고, 그중 160개 기업은 실제 이전을 완료했다”며 “여기에 국가 NPU 전용 컴퓨팅 센터를 더한다면 학습부터 실증, 서비스까지 이어지는 완전한 ‘AI 클러스터’를 완성할 수 있을 것”이고 했다. 이어 연사로 나선 국내 AX 시티 분야 최고 권위자인 권영상 서울대 공과대학 스마트도시공학과 교수는 강 시장의 제안에 힘을 실어주며 “지방 소멸 위기에 직면한 미래 도시를 AI가 구할 것”이라고 말했다. 권 교수는 ‘AI는 미래도시를 어떻게 바꿀 것인가’를 주제로 한 기조연설에서 “국책연구기관 예측대로라면 2050년쯤 수도권과 일부 대도시를 제외한 다수의 지자체가 사라질 위기”라며 “AI가 이러한 위기를 극복할 새로운 도시 모델, 즉 ‘AI 시티’를 만들어낼 것”이라고 전망했다. 그는 도시가 기후변화, 주거 양극화, 인구 감소 등 복합 문제에 직면하고 있다고 진단하며, AI 시티의 핵심 기술로 도시를 관리하는 인공지능인 ‘어반 AI’와 현실 도시를 가상 공간에 복제하는 ‘디지털 트윈’을 꼽았다. 이어 “앞으로의 도시 개발은 공기업이 아닌 현대차와 삼성 같은 글로벌 기업이 주도할 것”이라고 내다봤다. 끝으로 권 교수는 “AI 시티는 그냥 만들어지지 않는다”라며 “AI 인프라와 연구를 위한 충분한 인력을 갖춘 지역만이 AI 시티로 성장할 수 있다”고 강조하면서 AI 거점 조성의 필요성을 역설했다.