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작성자 최고관리자 작성일 26-10-12 18:17 조회 2 댓글 0

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| 서울=한스경제 김진영 기자 | 글로벌 인공지능(AI) 전문가들이 한국의 제조업 경쟁력을 차세대 AI 시장의 핵심 자산으로 지목했다. 막대한 자본을 투입하는 미국 빅테크식 개발 경쟁보다 산업 현장에 축적된 데이터와 공정 노하우를 활용하는 전략이 중요하다는 제언이다. AI 기술이 언어모델을 넘어 물리적 세계로 확장되는 가운데 반도체·자동차·조선 등 한국의 제조 기반이 새로운 경쟁 우위로 작용할 수 있다는 분석이 나온다. 12일 서울 중구 웨스틴 조선 서울에서 열린 '산업 AI 글로벌 협력' 기자간담회에서 얀 르쿤 AMI랩스 창업자 겸 회장을 비롯한 글로벌 AI 전문가들은 한국이 피지컬 AI 시대에 중요한 역할을 맡을 수 있다고 평가했다. 이날 간담회는 미국 산업 AI 기업 에이토매틱과 국제 산업 AI 콘퍼런스(IIAC) 2026 조직위원회가 공동 주최했다. 크리스토퍼 응우옌 에이토매틱 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)는 한국과 일본이 오픈AI·앤트로픽처럼 막대한 AI 인프라 구축에만 집중할 경우 자원을 낭비할 수 있다고 지적했다. 미국 빅테크와 동일한 투자 경쟁을 벌이기보다 제조업이라는 기존 강。을 활용할 필요가 있다는 취지다. 응우옌 CEO는 산업 AI를 '진짜 AI(Real AI)'라고 규정하며 "향후 10년간 AI의 흐름은 기술이 물리적 세계와 어떻게 맞닿을 것인가에 대한 이야기가 될 것"이라고 말했다. 이어 "산업 AI는 피지컬 AI보다 더 넓은 개념"이라며 "기술의 이。을 제조업 등에 활용하고 사회 곳곳으로 흘러 들어가게 하는 것이 중요하다"고 강조했다. 특히 한국과 일본, 중국, 베트남 등 제조업 기반을 보유한 아시아 국가들이 산업 AI 확산 과정에서 유리한 위치에 있다고 평가했다 릴천지릴게임 . 제조 현장 숙련자의 경험과 공정 노하우를 AI 에이전트로 구현해 의사결정을 지원하는 '디지털 엔지니어'도 새로운 산업 AI 활용 방식으로 소개했다. AI 도입 과정에서 안전과 거버넌스에 대한 투자도 주문했다. 응우옌 CEO는 "안전과 거버넌스에 투자하고 AI를 일찍, 자주 도입하라"며 "상반되는 것처럼 들리지만 안전과 보안, 거버넌스를 갖추면 오히려 더 빠르게 움직일 수 있다"고 조언했다. 'AI 3대 대부'로 불리는 얀 르쿤 회장 역시 기존 대규모언어모델(LLM) 중심의 기술 개발만으로는 산업 AI 구현에 한계가 있다고 진단했다. 르쿤 회장은 "신경망은 이미 존재하는 인간의 지식을 텍스트 형태로 전달하는 데는 매우 뛰어나다"면서도 "아직 물리 세계를 통제할 수 있을 만큼 이해하지는 못한다"고 말했다. 현재 AI가 수학 정리를 증명하고 코드를 작성하는 수준까지 발전했지만 실제 환경을 이해하고 스스로 행동하는 능력은 여전히 부족하다는 설명이다. 그는 "수학 정리를 증명하는 AI는 있지만 10살 아이가 할 수 있는 일조차 로봇은 제대로 해내지 못한다"며 "인간 운전 데이터를 수십억 시간 모았음에도 여전히 완전자율주행차가 없다. 모방학습만으로는 충분하지 않다는 뜻"이라고 한계를 짚었다. 이 같은 한계를 극복하기 위한 대안으로는 '월드모델(World Model)'을 제시했다. AI가 주변 상황을 이해하고 특정 행동이 어떤 결과로 이어질지 예측해 스스로 작업 순서를 계획하는 기술이다. 오징어릴게임 르쿤 회장이 설립한 AMI랩스는 이를 구현하기 위한 공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA)를 개발하고 있다. 르쿤 회장은 "AI에 또 다른 혁명이 일어날 것이며 한국이 중요한 역할을 할 기회가 있다"고 내다봤다. AI 발전에 따른 종말론과 개발 속도조절론에 대해서는 선을 그었다. 최근 AI 에이전트 관련 보안사고 역시 기술 자체의 통제 불가능성보다 보안 설계의 문제라는 입장이다. 그는 "AI 안전을 확보하는 일은 쉬운 과제는 아니지만 비행기를 안전하게 운항하도록 터보제트 엔진을 설계하는 것보다 오히려 단순한 문제일 수 있다"며 AI가 갑자기 인간 수준의 지능을 획득해 세계를 장악한다는 시나리오는 공상과학적 상상에 가깝다고 일축했다. 글로벌 전문가들은 한국 제조 현장에 축적된 고품질 데이터를 차세대 AI 경쟁의 핵심 자산으로 지목했다. 지미 리 ASI파운드리 회장은 한국을 풍부한 원유를 보유한 사우디아라비아에 빗대며 '데이터 유전(Data Well)'이라고 표현했다. 리 회장은 "한국이 세계적으로 신뢰받는 제조 역량을 통해 공장에서 생산되는 고품질 데이터를 축적하고 있다"며 "이 데이터가 실리콘밸리의 AI 지능과 결합하면 강력한 효과를 낼 수 있다"고 가능성을 제시했다. 제조 현장 데이터를 비식별화해 기업 정보를 보호하면서 숙련자의 노하우를 AI 기술로 제품화할 경우 새로운 수출 자산으로 활용할 수 있다는 구상도 제시했다. 다만 전환 속도가 중요하다고 강조했다. 그는 "한국의 '빨리빨리' 문화가 그 자체로 강。이 될 수 있다"며 "완벽한 정보를 기다리는 동안 치르는 기회비용이 과감한 행동에 따른 비용보다 클 수 있다"고 했다. 황금성릴게임 이날 행사에서는 기업의 핵심 데이터를 외부에 반출하지 않고도 글로벌 공동개발에 참여할 수 있는 협력 방식도 논의됐다. 앤서니 아눈지아타 AI얼라이언스 공동의장은 참여 기관이 데이터와 기술에 대한 통제권을 유지하면서 공통 기반 모델을 함께 구축하는 '프로젝트 태피스트리'를 소개했다. 그는 한국의 독자 AI 개발과 글로벌 공동개발이 공존할 수 있느냐는 질문에 "100% 가능하다"고 답했다. 공통 기술은 협력해 개발하되 산업별 데이터와 개별 AI 시스템에 대한 통제권은 각 기업과 국가가 유지할 수 있다는 설명이다. 하정우 국가AI전략위원회 부위원장도 축사에서 "AI 경쟁은 누가 더 뛰어난 파운데이션 모델을 만드느냐에 머물지 않고 산업 현장에 연결해 실제 혁신을 만드는 것이 중요하다"고 역설했다.이어 "미국과 중국도 모든 역량을 독자적으로 확보하기 어렵다"며 각국의 연구 역량과 산업 데이터를 결합하는 협력의 필요성을 언급했다. 하 부위원장은 특히 민감한 산업 데이터의 외부 반출 없이 AI를 학습시키는 기술에 관심을 나타냈다. 반도체·자동차·조선 등 한국이 수십 년간 축적한 공정 노하우를 보호하면서도 글로벌 AI 기술과 결합할 수 있는 구조가 필요하다는 것이다. 르쿤 회장 역시 한국 정부와 뉴욕대가 공동 설립한 글로벌 AI 프런티어랩을 협력 사례로 소개하며 한국의 우수한 과학기술 인재와 교육 기반을 높이 평가했다. 다만 해외 우수 연구자까지 유치할 수 있는 개방적인 연구 생태계 구축이 필요하다고 조언했다. 이날 간담회에서는 AI 경쟁의 중심이 모델 성능을 넘어 산업 현장의 데이터와 전문성을 활용하는 방향으로 확대될 것이라는 전망이 공통으로 제시됐다. 한국 역시 기존 제조 경쟁력을 글로벌 AI 기술과 결합하는 과정에서 새로운 산업적 기회를 확보할 수 있을 것으로 관측된다. 움', Dotum,

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