AI (인공지능) 빅퀘스트 1부 초격차로 살아남기

[pinetree]

(AI가 인류의 미래를 다시 쓰고 있다. 생성형 AI의 등장 이후, 세계는 그 어느 때보다 빠른 속도로 재편되고 있다. 이 거대한 전환 앞에서 국가는 물론 산업, 그리고…..)

내레이션: 1932년 공개된 한 장의 사진, 철과 유리로 이루어진 빌딩 숲 한 가운데 260m 허공이 심연처럼 아득합니다. 수백 미터 상공에서 담뱃불을 빌리고 태연하게 대화를 나누는 노동자들, 어디에도 안전장치는 보이지 않습니다. 누군가에는 생사의 경계선이 이들에겐 그저 쉼터일 뿐이죠. 끝도 없이 쌓아 올린 강철과 콘크리트, 도시 전체가 야망으로 들끓던 시절이었습니다. 대공황의 그림자가 숨통을 조여오자 미국은 막대한 자본을 수혈했습니다 (1930년대 강력한 경기부양정책을 펼친 미국). 전례없이 공격적인 부양의 서막이었죠. 덕분에 물질적 풍요와 생산의 가치가 중요한 GDP 시대의 막이 올랐습니다. 생산극대화를 향한 전지구적 열망에 화석연료가 날개를 달아주었죠. 덕분에 눈부신 상업적 성장이 이루어졌습니다. 대한민국도 추격에 나섰습니다. 중화학공업중심의 국가적 승부수가 적중하면서 경이로운 압축성장이 가능했죠.

방송: 철강기계 석유화학 등 중화학 공업공장이 세워졌습니다, 선진국과의 기술격차를 10년에서 2~3년으로 줄였습니다.

내레이션: 끝없는 성장의 가도, 하지만 지지 않는 태양은 없는 법

방송1: 2분기 성장율이 마이너스로 뒷걸음질쳤습니다.

방송2: 마이너스 성장을 기록했습니다.

방송3: 3년 연속 하락할 것으로 전망했습니다.

권혁준: GDP로 대표되던 경제모델의 유통기간도 끝나간다고 생각합니다.

내레이션: 성장의 문은 굳게 닫혔고 퇴로마저 차단된 지금, 다시 나아가기 위해선 새로운 열쇠가필요합니다. 혼란의 시기, 우린 어떻게 살아남아야 할까요? 우리를 둘러싼 세상은 지금 빠르게 재편되고 있습니다. 시대의 흐름을 읽고 본질을 다시 짚어야 할 때, 수천년 인류 문명의 흐름을 바꿀 새로운 지능의 시대가 열렸습니다. AI 패권국가의 자리를 차지하기 위해 국가정책 또한 바뀌고 있죠.

도널드 트럼프/미국 대통령: AI산업에 5000억 달러 투자합니다.

권석준/국내최고의 반도체기술-전략권위자/성균관대 반도체융합공학과 교수: 그야말로 천문학적인 자본의 이 싸움, AI산업에서 강력한 초격차를 이룰 수 있는 분야는~

내레이션: 시대의 운명을 가를 이 정교한 설계도는 전세계에서 단 몇 명에 의해서 그려지고 있습니다. 마크 저커버크/메타 CEO, 라니 수/AMD CEO, 일론 머스크/테슬라 CEO, 젠슨 황/엔비디아 CEO, 샘 올트먼/오픈 AI CEO, 데미스 허사비스/구글 딥마인드 CEO, 다리오 아모레이/앤트로픽 CEO, 페이페이 리/스텐퍼드대 교수, 이들이 가리키는 방향은 명확합니다.

권석준: GDP의 시대가 가고 GDI의 시대가 오고 있습니다. 반갑습니다. 권석준입니다. 인류사를 통틀어 경험해 보지 못했던 신기술 AI 시대를 맞아 전 세계가 어떻게 재편되고 있는지 그 안에서 우리의 생존전략은 무엇인지 이야기해 보겠습니다. (청중들 박수). 이대호/와이스프릿 대표/경제전문기자, 윤성호/마키나락스대표/.제조 AI솔루션 전문가, 백서인/한양대 중국학과 교수/중국과학기술 전문가. 자본의 흐름을 보면 시대가 보입니다. 산업화 시기, 산업전반의 생산력 증대를 위해선 에너지가 핵심동력이었죠. 이 때문에 석유기업이 한 때 시가총액 1위를 기록하기도 했습니다. 그 이후에 이어진 전기의 시대, 인터넷 그리고 최근의 모바일 혁명에 이르기 까지 플랫폼 기업들이 그야말로 날개를 달고 있습니다. 돈이 모이는 곳에 성장이 있고 이를 바탕으로 문명의 진화가 이루어지고 있다는 것입니다. 그런데 최근 흥미로운 일이 일어나고 있습니다. 역사상 단 한 번도 없던 일인 반도체 회사가 시가총액 1위에 오른 것입니다. 그 주인공은 바로 엔비디아입니다. 엔비디아는 지난 1999년 상장 이후 약26년간 주가가 무려 8000배 이상 올라가면서 자본의 흐름을 이끌고 있습니다(Nvidia 시총3위달성 2024.06.06), 3조 달러(Nvidia 시총1위달성 2024.06.18)(한화 약4,609조 2천억원/약3조3,400억달러)에서 4조 달러까지는 불과 1년, 심지어는 5조 달러(Nvidia 시총1위달성 2024.07.09)까지 가는 데는 불과 3개월만에 이 주가가 올라가기도 했었죠. 이것은 역사상 가장 빠른 속도이기도 합니다. 사실 이건 엔비디아에 대해서 국내에도 많은 투자가분들께서도 관심을 가지실 수 있을 것이라 생각됩니다. 우리 이대호 기자님, 경제뉴스 진행하면서 분명히 엔비다아도 많이 다뤄 보셨을 것 같습니다. 이 엔비디아에 대해서 혹시 더 하실 말씀이 있을까요?

이대호: 올해 초까지만 해도 엔비디아를 주재로 다룬 콘텐츠는 조회수 단위가 달랐습니다. 그만큼 관심이 많이 몰렸다는 거고, 게임용 그래픽 카드 만들던 회사가 세계 시가총액 1위가 될 거라고 누가 생각했겠습니까?

내레이션: 1990년대 IT 키즈들의 꿈을 먹고 자란 이곳, 용산전자상가, 엔비디아의 젠슨황도 창업초기엔 이곳에서 직접 영업을 할만큼 유명했죠(1990년대 용산전자 상가에서 직접 제품홍보했던 젠슨황).

권석준: 엔비디아가 한 때 어려웠던 시절, 한국에서 PC방이 유행하기 시작하면서 그래픽카드 수요가 매우 늘어났던 적이 있었습니다.

방송: 10명 중 9명이 스타크래프트에 빠져 있습니다. 한국에만 만3천 개나 되는 PC방 또한 우리나라만의 독특한 정보문화로 컴퓨터 수요를 촉발시켰습니다.

권석준: 사실 이 엔비다아가 만들고 있었던 GPU(Graphic Processing Unit, 그래픽 처리장치)는 지금 우리가 현재 익숙해 있는 인공지능 전용연산 하드웨어로 출발한 것은 아니었습니다. GPU는 대부분 게임, 그중에서도 게임에 필요한 고성능 그래픽처리를 할 수 있는 주요연산장치라고 볼 수 있습니다.

내레이션: 90년대 게임부품으로 출발했던 엔비디아, 특히 온라인 게임의 중심인 한국은 엔비디아의 주요 시장이었죠. (Two GTX 580s in SLI are responsible for AI we have today-Nvidia’s Huang revealed that the invention of deep learning began with two flagship Fermi GPUs in 2012). 그런데 반전이 일어납니다. 게임용으로 알았던 GPU가 AI 연구에 압도적으로 유리하다는 게 밝혀졌는데요. 덕분에 이론에서만 존재했던 AI기술이 현실세계에 등장할 수 있었죠. GPU의 재발견이 AI의 잠재력을 깨웠습니다. 인류에게 새로운 지능의 시대로 가는 막강한 열쇠가 생긴 거죠. GPU의 성능이 곧 AI의 성능을 결정합니다. 이제 누가 더 많이 갖느냐의 싸움, 전세계 기업들의 치열한 GPU 쟁탈전으로 그 위상도 높아졌죠.

권석준: 이 때문에 엔비디아가 그동안 발전시켜 왔었던 이 GPU는 최근에 우리가 목도하고 있는 AI의 혁명을 주도하고 있다고 볼 수 있습니다. 덕분에 세계 시총 1위기업까지 올라갈 수 있었던 것이죠.

내레이션: 미래로 가는 입장권을 팔아 전세계 부를 쓸어 담고 있는 젠슨 황(칩 메이커를 넘어 AI시대 설계자로 거듭난 젠슨 황) 덕분에 칩 메이커였던 그가 이제는 AI시대의 주요 설계자로 거듭났습니다.

이대호: 저는 요즘에 그런 생각도 들어요. 작년 까지만 해도 엔비디아가 실적을 발표할 때 전년동기대비라고 분기별 실적이 100%, 200%씩 증가하는 엄청난 걸 보여주지 않았습니까. 올해 들어서는 그 증가율이 한 50%에서 60% 정도로 낮아졌어요. 그런데 사실 이것만 생각해도 대단한 게 그렇게 덩치가 큰 기업이 50~60%씩 성장한다는 것만해도 대단한 건데 시장에서는 더 높은 실적이, 더 높은 기대치, 더 높은 비율을 계속해서 요구하고 있다는 게 참 여러 가지를 생각하게 만들더라고요.

권석준: 우리가 이전까지 경험했었던 경제질서에는 주로 재화의 생산, 서비스의 생산이었다면 이제 이 시대를 거쳐서 정보의 생산 그리고 이제는 지능의 출현까지 이 산업의 질서가 바뀌고 있다고 볼 수 있겠습니다. 이런 맥락에서 저는 GDP(Gross Domestic Product, 국내총생산)로 대표되는 경제모델의 유통기한도 끝나간다고 생각합니다. GDP가 아닌 GDI(Gross Domestic Intelligence), 즉 국내총지능의 시대가 대표적인 지표가 될 가능성이 높습니다. 한 나라에서 얼마나 많은 것을 얼마나 많은 재화를 생산하느냐 보다는 한 나라에서 얼마나 많은 지능이 나오는가 얼마나 많은 연산량을 확보할 수 있는가로 국력이 정해질 것이라는 뜻입니다. GDP의 시대가 가고 GDI의 시대가 오고 있습니다.

이대호: 좋은 아이디어를 말씀해 주셨는데요. GDI 시대가 언젠가는 올 것이라고 저는 봅니다. 다만 대규모 언어모델, LLM(Large Language Model)이라고 하죠. 그걸 보유한 나라가 사실은 손에 꼽을 정도 밖에 안 되고 GPU 자체를 구매할 수 있는 나라도 되게 제한적이지 않습니까? 그래서 GDP에서 GDI로 넘어간다는 게 어떻게 보면 아직은 시기상조 아닐까 하는 생각도 들거든요.

권석준: 사실은 지금 말씀하신 것처럼 GDI 라는 개념을 주도할 수 있는 나라는 미국과 중국 정도 라고 우리가 생각해 볼 수 있습니다. AI 산업에서 모두가 주목하는 몇몇 스타 플레이어들이 있습니다. 샘 올트먼이 있을 것이고, 테슬라 일론 머스크가 있을 것을 것입니다. 여기에 계신 여러분들, 챗 GPT 많이 쓰시죠?  챗 GPT가 나온 그 시점을 기억하시나요? 지금으로부터 약 3년 전 밖에 되지 않습니다. 사실 지난 2022년 11월 30일 Open AI가 공개한 챗 GPT는 불과 두 달만에 사용자가 무려 1억 명을 돌파했습니다. 역사상 가장 빠른 속도의 기술보급이라고 볼 수 있습니다. Poweered by Chat GPT-2026년 운세 분석해줘, 아내와 싸웠는데 화해하는 방법 알려줘, 김부장님이 가장 좋아하는 스타일로 보고서 작성해줘, 우리 가족의 사진을 만화로 그려줘,

내레이션: 간단한 검색부터 복잡한 업무에 이르기까지 AI는 이미 우리 삶 깊숙히 들어와 있습니다. 돌아가기엔 너무 멀리 와 버렸죠. 그런데 어떻게 초기 문제점까지 극복하고 이렇게 발전 할 수 있었을까요

권석준: 그것은 바로 AI가 학습을 할 수 있는 데이터의 양 자체를 정말 무지막지하게 매년 10배로 100배로 늘려보면 어떨까 라는 생각을 하게 된 것이죠.

내레이션: 실제로 챗 GPT는 데이터가 쌓일수록 이전의 한계를 뛰어 넘으며 불과 몇 년 만에 GPT-1: 1억개, GPT-2: 15억개, GPT-3: 1750억개, GPT-4: 1조5000억개(추정), 지능수준을 비약적으로 끌어 올렸습니다. 학습량을 늘릴수록 똑똑해진다는 규모의 법칙을 발견한 것이죠. (these results show that language modeling performance improves smoothly and predictably as we appropriately scale up model size, data and compute, 언어 모델의 성능은 모델의 크기와 학습 데이터의 양, 그리고 연산자원을 적절히 늘릴수록 꾸준하고 예측 가능하게 좋아진다).

권석준: 이런 것들을 저희가 scaling laws(스케일링 법칙)이라고 부릅니다. (스케일링 법칙-학습하는 데이터의 양이 많아 질수록 AI의 성능이 좋아진다). 사실 많은 전문가들이 AI가 발전을 거듭하다보면 어느 싯점에는 중요한 분기점을 맞이할 것이라 전망하기도 합니다. 대부분의 이런 지능과 관련된 작업들을 인간과 동등하게 혹은 인간들 이상으로 잘 할 수 있는 지능인 AGI (Artificial General Intelligence, 인공일반지능)가 있을 거구요. 그 다음 분기점은 인간이 관여하지 않아도 되는 수준에서 자기 스스로 진화와 발전을 거듭할 수 있는 인공지능, 이것을 우리는 슈퍼인공지능, ASI (Artificial Super Intelligence, 초인공지능) 라고도 부릅니다. 이 두 가지 분기점이 앞으로 다가올 가능성이 미래에 있을 것입니다. 특히 ASI에 대해서 많은 사람들은 이것이 전략 핵무기급의 폭발적인 파급력을 가질 것이다 라고 전망을 하고 있기도 합니다. 사실 여기에 그 모습을 미리 예상해 볼 수 있는 보고서가 하나 있습니다. 그 내용을 들여다 보면 조금 더 충격적입니다. 일명 인류 멸망시나리오 라고 불릴 정도로 충격적인 내용이 많이 담겨 있었기 때문입니다.

내레이션: 지난 해 발표된 이 가상 시나리오에 따르면 2027년 1월 스스로 무한 학습이 가능한 최고 전문가급의 AI가 등장합니다. 그리고 불과 6개월만에 범용인공지능 (AGI)에 도달하게 돼죠. (Open Brian announces that they are achieved AGI and releases Agent-3-mini to the public). 그런데 이 때부터 부작용이 발생합니다. 고도의 지식과 능력이 악용되면서 걷잡울 수 없는 파괴와 재앙이 뒤따르죠. 성능경쟁에만 몰두한 속도전 속에서 AI가 인간의 가치를 배우지 못할 수 있다는 경고, 어떻게 봐야 할까요?

권석준: 이 보고서를 작성한 사람들 중에는 오픈 AI의 前연구원들도 있습니다. 그럼 이 보고서를작성한 저자 중의 한 분이신 다니엘 코코타일로님과 한 번 대화를 나눠보겠습니다. 코코타일로 선생님, 간단하게 자기 소개 부탁드립니다.

코코타일로: 저는 AI 퓨처스 프로젝트의 전무 이사입니다. 이곳은 ASI의 미래가 어떻게 전개될지 연구하는 작은 비영리 기관입니다. 이전에 오픈 AI에서도 비슷한 일을 했습니다.

권석준: 보고서에 나와 있는 내용들대로 정말 AI가 AI를 스스로 개발하는 초지능, 즉 ASI가 나올 수가 있을까요? 어떻게 생각하십니까?

코코타일로: 오픈 AI, 앤트로픽, 구글 딥마인드 같은 기업들은 명확하게 초기능을 만들겠다는 목표를 갖고 있습니다. 제가 말하는 초기능의 탄생 시점은 AI 연구가 사실상 완전히 자동화 되는 때입니다. 참고로, AI연구의 부분 자동화는 이미 시작되었습니다. 이미 많은 사람이 AI로 코딩을 하고 있고 AI 기업들 역시 코딩에 적극적으로 AI를 활용하고 있습니다.

권석준: 사실 이러한 자동화 라는 것이 공짜로 이루어지는 것은 아닐 것입니다. 잘 알려진 것처럼AI 산업의 중심에 있는 선생님 같은 사람의 입장에서 봤을 때 또 그야말로 많은 자본들이 집중되고 있다는 것도 보고 계실 것입니다.

코코타일로: 투자규모는 폭발적으로 늘고 있습니다. 이제는 14조원, 140조원 규모의 데이터 센터까지 짓고 있습니다. 투자 규모는 매년 두 배, 세 배, 네 배씩 커지는 추세입니다.

권석준: 지금 말씀하신 이런 내용들을 종합해 본다면 결국 스케일링 법칙이 투자에서도 일어나고 있다고 보실 것 같습니다. 이들이 이렇게 까지 치열하게 경쟁을 정말 분초를 다투는 경쟁을 하는 이유는 무엇일까요?

코코타일로: 주요 AI기업 경영진들은 초지능이 10년 안에 가능하다고 봅니다. 먼저 도달한 쪽이 모든 분야에서 압도적인 우위를 갖게 된다고 믿습니다. 그래서 모두 핵심 자리를 차지하려고 하려는 것입니다. 뒤쳐진 회사의 CEO가 되고 싶은 사람은 아무도 없으니까요. 이 경쟁은 기업간에만 그치지 않습니다. 국가도 마찬가지입니다. 어느 나라도 2등이 되길 원하지 않습니다.

권석준: 그야말로 천문학적인 자본의 싸움, 결국 이 AI를 만드는 것이 단순히 돈을 많이 버는 단순한 목적 뿐만 아니라 사활, 즉 권력을 향한 레이스도 있는 것 같습니다. 아주 중요한 洞察을 나누어 주셔서 감사 드립니다.

코코타일로: 쌩큐

이대호: 아마 서학개미 (미국주식 개인투자자)분들은 많이 체감하실 것 같아요. 미국의 빅테크 중에서 사실상 애플 빼고는 다 AI에 지금 혈안이 돼있고 거의 목숨을 건 싸움까지 하는 것 아닌가. 진짜 저 사람들 미친 짓 아닌가 라는 생각까지 들어요. 일각에서는 Open AI가 천문학적인 투자만 하다가 파산 할 수도 있다는 걱정이 나올 정도이니까요. 죽기 아니면 까무러치기가 아니라 죽기 아니면 살기고 살지 못하면 죽는다 이미 답을 내려 놓은 게 아닌가 그런 생각도 들어요.

권석준: 동시에 중국도 비슷한 전력을 강력하게 추진하고 있는 것으로 알고 있습니다. 아마 여기에 대해서 굉장히 많은 모니터링을 하고 계시는 백서인 교수님께서도 여기에 대해서 하실 말씀이 많을 것 같습니다.

백서인: 중국도 비슷하게 인식을 하고 있습니다. 무조건 남버 원이 되어야 한다. 격차가 벌어지면 안 된다. 그래서 수단과 방법을 가리지 않고 아주 빠르게 쫓아가야 한다. 이렇게 인식하고 있는 것 같습니다. 미국에서 새로운 모델이 나오면 유사한 성능을 가진 혹은 더 싸게 만든 중국 모델들이 되게 빨리 나오기도 하고요. 중국 내에서 딥시크 (R1모델)가 2025년 나왔지만 그 이후에 새로운 모델들이 계속 나오면서 또 다른 강자가 새로운 영역에서 넘버 원이 되고 순위가 계속 바뀌는 형태입니다.

이대호: 실제 그것 때문에 딥페이크 주가도 계속 흔들리고 있지 않습니까 엔비디아도 그 중에 하나고 어떤 분들은 그런 말씀 하시더라고요. 이건 필연적인 거다. 버블인 거 안다. 근데 여기서 멈출 거냐 결정하라 그러면 그들은 못 한다는 거죠. 그래서 일단은 끝까지 간다라는 건데 오죽하면 오픈 AI의 파산설 가능성에 배팅하는 파생상품도 나온다고 하고 이렇게 쏟아 붓는 거 가능할 지, 해야만 할지요?

권석준: 굉장히 무서운 말씀이신 것 같습니다. 지금 이 산업의 프런트 라인에서 전쟁 같은 투자 경쟁을 어떻게 느끼는지? 

윤성호: 일단 저는 당연히 버블이 아니라고 생각합니다. 저희 같은 경우는 진짜 매일 매일 확인하죠. 매일 AI 성능을 확인하고 있기 때문에 그 성능의 발전을 일선에서 경험하고 있는데요. 최근에 정말 흥미로운 실험결과가 있었습니다. 2018년부터 현재까지 나온 AI 모델들이 얼마만큼 사람의 지적역량을 대신할 수 있는지 본 거죠. 그랬더니 매 7개월 마다 두 배씩 (역량이) 증가하는데 현재까지의 발전 속도입니다.

권석준: 일년도 안 되어서 두 배나~

윤성호: 일년도 안 되어서 두 배입니다. 매출이 올해 두 배죠.

권석준: 사실 기업들 뿐아니라 국가간에도 그야말로 총력전 양상으로 AI의 성능을 누구보다도 더 빠르게 남들 보다도 한 발짝이라도 먼저 앞서서 점유하고자 하는 경쟁이 정말 치열해진다 라고 여러분도 다 느끼실 것 같습니다. 그 동안 젠슨 황은 AI 산업구조에서 절대적인 우위를 선점해 왔습니다. 그들이 만들어내는 GPU가 최근에 H100에서 블랙웰 그리고 차세대로 불리는 루빈에 이르기까지 현재 우리가 알고 있는 AI의 반도체 시장을 독점하다 시피했던 엔비디아의 CEO 젠슨 황이 바로 그 트레이드 마크인 가죽 재킷을 벗고 정장을 입은 채로 미국의 대표적인 싱크탱크인 CSIS (Center for Strategic and International Studies, 미국전략국제문제연구소)를 찾은 것입니다. (미국 워싱턴 D,C.). 왜 다른 고객사도 아닌 싱크탱크를 찾은 것일까요?

내레이션: 국가적 전략을 논하는 자리에 AI 황제가 간 사건~~

존 햄리/전략국제문제연구소(CSIS) 소장: 이제 정부정책 얘기를 해보죠. 이런 기회가 썩 반갑지는 않으실 거라는 건 알지만 정장을 입을 유일한 기회죠. 넥타이도요. 하나 여쭤보고 싶은 게 있습니다. 이런 제가 지금껏 한 번도 본 적 없는 상황이거든요. 제가 싱크탱크에서 45년간 지내며 산업정책을 많이 다뤄왔지만 솔직히 말해 산업정책은 미국 정부가 나서서 할 일은 아니라고 늘 생각해 왔습니다.

젠슨 황: 하지만 정부는 이미 미국의 산업 결과물들을 만드는데 놀라울 정도로 큰 역할을 해왔습니다. 저는 정부와 산업 정책에 대해 이야기 했고 사실상 정부의 강력한 개입이 필요했다는 점에 공감했습니다. AI 산업정책은 시기적으로도 중요한 국가안보문제이기도 합니다. 경제안보와 경제적 번영은 서로 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 이것은 전기 혁명에 비견될 만큼 중요한 전방위적인 산업혁명입니다. 모든 산업과 모든 기업에 영향을 미치게 될 것이고 모든 국가는 AI 기반을 구축할 것이며 모든 기업은 이를 사용하게 될 겁니다.

존 햄리: 미래에 대해 낙관적인가요?

젠슨 황: 그럼요, 1000% 입니다. 정말로요. 가장 좋은 날은 아직 오지 않았습니다. 이 10년 만큼은절대 놓치고 싶지 않습니다. 이 10년도, 그 다음 20년도 저는 놓치고 싶지 않아요. 우리는 과학의 발전을 위해 더 많은 일을 하게 될 것이고 산업의 발전을 위해서도 더 많은 일을 하게 될 것이며 이 나라를 위해서도 훨씬 더 많은 일을 하게 될 것입니다.

권석준: 이제 인류의 운명을 바꿀 수 있는 AI 산업의 본질을 알아야 할 때 입니다. 이 인공지능을 좀 더 깊게 들여다본다면 5개의 계층으로 구성된 플랫폼이 있다 라고 얘기합니다. 우리는 흔히 인공지능이라고 한다면 그냥 거대한 언어모델, 즉 LLM을 떠올 릴 것입니다. 앞서 말한 챗GPT가 대표적인 사례죠. 최근에는 이미지나 음성, 영상 같은 여러 형태의 멀티 모델로 빠르게 영역을 확장하고 있긴 합니다. 성능이 강력하다고 우리가 부르는 AI모델 일수록 수많은 데이터를 빠르게 처리하고 저장해야 합니다. 따라서 더 많은 학습은 물론이고 더 많은 출현을 위해서라도 더 많은 칩을 필요할 수 밖에 없습니다. 근데 여러분, GPU 하나만 있다고 해서 AI 개발이 다 자동적으로 완성이 되는 것은 아닙니다. 이 GPU를 가지고 서버 랙을 구성하고 이것을 다시 만대 단위로, 심지어는 수십만대 단위까지 얘기가 나오는데 하나의 거대한 두뇌처럼 연결시키고 결합시키고 있는 이른바 AI 데이터의 센터들이 필요한 것입니다. 저는 미국에 있는 데이터 센터에 직접 가본 적도 있는데요. 그야말로 웬만한 도시 규모를 넘어서고 있습니다. 예를 들어서 메타에 데이터 센터 같은 경우에는 맨하튼 섬 반 정도됩니다. 혹시 이중에 AI 데이터 센터에 직접 방문해 보신 분 계신가요? 겉으로 보면 그냥 일반적인 공장과 크게 다를 바가 없습니다. 그런데 기본적으로 데이터 센터는 많은 열을 발생할 뿐더러 많은 전력을 필요로 하고 또 굉장히 소음을 많이 만들어 내기도 합니다. 그래서 사실 주거지역 인근에 짓기는 어렵고요. 대부분 다들 외딴 지역에 위치하죠. 특히 천문학적인 에너지, 전기 에너지가 굉장히 중요합니다. 2026년 기준, 전 세계 데이터 센터에서 소비하게 될 전력규모는 무려 1,000TWh입니다. 이는 사실 일본이나 독일 국가 전체가 소비하고 있는 전력 규모와 맞먹습니다. 이 전력은 멀리서 당겨오는 것도 비용의 증가 요소가 되니까 이제는 아예 개념이 바뀌고 있습니다. 데이터 센터에 들어가는 곳에 발전소가 들어오든지 아니면 발전소가 있는 곳에 데이터 센터가 들어온다. 이제는 지구에서 (데이터 센터를) 냉각하는 것 자체가 너무 비효율적이니까 아예 일론 머스크가 얘기하는 것처럼 저궤도 위성에 데이터 센터를 설치해서 우주에서 AI 모델을 학습시킬 수 있어야 한다라는 얘기까지 나옵니다. 5년전, 10년 전만 하더라도 허황된 얘기라고 생각했을 겁니다. SF에나 나올 얘기라고 생각했을 겁니다. 그런데 이제는 사람들이 그것을 진지하게 고민하기 시작합니다. 정말로 많은 에너지가 필요하고 냉각에서 이렇게 에너지 낭비가 심하고 에너지 공급 자체가 문제가 될 것 같다면 우주에서 하지 말라는 법이 있을까 라고 생각하는 수준까지 된 거죠. (일론 머스크가 그리는 우주 AI데이터 센터 시대). 이 말인즉슨 AI 데이터 센터가 생기는 건 좋지만 각국은 결국 에너지  문제에 대해서 고민할 수 밖에 없다는 뜻이기도 합니다. 이렇게 막대한 돈과 에너지를 잡아 먹는 AI 데이터 센터, 그리고 AI 산업 전체가 궁극적으로 돈이 되어야 되는 마지막 단계가 있습니다. 그것은 우리가 애플리케이션 이라고 할 수 있는 리얼월드가 될 것입니다. 쉽게 말해서 우리가 아침에 눈떠서 잠들 때까지 우리가 겪을 수 있는 모든 일상생활의 적용이 될 수 있는 이 분야에서 AI가 새로운 시장을 만들어 내거나 아니면 그 동안 우리가 당연하게 생각해 왔었던 비용을 어마어마하게 절감하는 것이 이제는 점점 중요한 이슈가 될 것이라는 것이죠. 정리해 본다면 AI 산업은 기본적으로 전력 같은 인프라가 당연히 중요하게 될 것이고 GPU 같은 연산 하드웨어도 중요할 것이고 그리고 AI 데이터 센터 같은 인프라도 중요할 것이며 인프라에서 학습을 시키거나 출현을 해야 하는 기본적인 모델의 성능은 물론이고 AI 에이전트 나중에는 산업에 적용할 수 있는 수준의 AI액스, 줄여서 AX 라고 부를수 있는 애플리케이션 까지도 굉장히 중요한 산업의 축을 이룰 수 있는 것이다 라고 생각할 수 있습니다. (AI 산업의 다섯 개층-1. 에너지[전력], 2. 칩[GPU], 3. 인프라[AI 데이터 센터], 4. AI 모델[챗GPT], 5. 애플리케이션[AI 에이젠트, AX].

내레이션: AI산업은 규모의 법칙이 지배하는 거대한 전장입니다. 고성능 AI란 모든 부분이 잘 맞물려 돌아가는 톱니바퀴와도 같죠. 압도적인 연산력과 이를 뒷받침하는 인프라, 그리고 막대한 에너지 까지, 단 하나라도 빠지면 성립되지 않는 게 AI 산업입니다. 중요한 건 AI 산업은 단 한 명의 뛰어난 아이디어만으로는 모든 것을 이끌어갈 수 없는 분야라는 것이죠. 모든 것을 혼자 할 수도 없고 해서도 안 될 것입니다. 서로 서로 손을 잡아야 하는 일도 많아 지겠죠. 여기에 대해서 우리가 한 가지 기억하면 좋을 만한 미국의 대형 프로젝트가 하나 있습니다. 작년 초에 트럼프 2기 정부가 출범하자마자 발표된 스타게이트 프로젝트라는 거죠. 총액 무려 5000억 달러 규모의 민간합동 투자가 승인이 돼서 미국은 이 AI, 그냥 AI 모델 뿐만 아니라 AI에 관련된 모든 산업의 인프라들, 예를 들어 AI 데이터 센터, AI 반도체, AI 데이터 세트 그리고 AI의 산업전반의 적용에 이르기까지 그 모든 생태계에 전 주기를 다시 미국의 중심으로 미국이 원하는 방향으로 조직할려고 합니다. 여기에 대해서 미국 정부는 투자를 많이 늘리는 것뿐만 아니라 동맹국들을 규합하여 하나의 새로운 표준을 만들고 싶어하는 것 같습니다. (미국 백악관 2025년 1월 21일).

트럼프/미국대통령: 많은 인재와 막대한 자본이 한 자리에 모였습니다. 세계를 선도하는 최고 기업들이 스타게이트라는 새로운 프로젝트의 출범을 공식 발표했습니다.이 이름을 기억해 두시기 바랍니다 앞으로 이 이름을 많이 듣게 될 것입니다. 미국에는 새로운 회사가 설립되고 이 회사는 미국내 AI 인프라에 최소 5000억 달러 한화 약 724조원을 투자할 것입니다. 이 AI 인프라는 매우 빠르게 구축될 것이며 단기간에 10만개 이상의 미국 내 일자리를 만들어낼 것입니다.

권석준: 이 AI산업을 이루고 있는 다섯 가지 기둥 중에서도 한국이 우위를 확보할 수 있는 지점이 있을 것입니다. 여기 계신 선생님들도 많이 들어보셨죠. 高帶域幅 메모리, 줄여서 우리가 HBM이라고 부른 메모리가 그 대표적인 사례일 것입니다. (HBM(High Bandwidth Memory)-D램을 수직으로 쌓아 데이터 전송 속도를 혁신적으로 높인 고성능 메모리, GPU의 성능을 극대화해 주는 핵심 부품으로 주목). 한국내 많은 메모리 메이커들 그 중에서도 양대 메모리 메이커가 글로벌 HBM 시장을 사실상 지배하고 있다시피 합니다. 사실 GPU 시장이 커지고 인공지능의 인프라 시장이 커지면서 HBM의 시장도 커지고 있다고 해석할 수 있겠죠. 이 메모리가 한국에서 더 앞으로 많이 만들어질 것이고 그 주변에 있는 반도체 소부장 (소재,부품,장비) 업체들한테도 많은 기회가 있을 것이라 생각이 됩니다. 특히 용인에 반도체 산단에 들어서게 될 메가 클러스터에서는 범용 메모리 뿐 아니라 차세대 메모리에 대한 수요도 높아질 것입니다. 이것은 한국의 반도체 업체들은 물론이고 한국의 인공지능 전략, 인공지능 생태계의 관점에서 봤을 때도 많은 기회가 있을 것이란 생각이 듭니다. 근데 여기서 주목할 것은 이것은 빙산의 일각일 뿐이라는 것입니다. 60년 전에 한국이 처음 중화학공업을 시작할 때 그 당시 한국은 기술적인 기반이 약했죠. 그래서 중화학공업을 해야 된다는 필요성은 있었습니다만 자체적으로 공장을 만든다든지 거기에 필요한 어떤 기술개발을 한다든지 하는 실력은 모자랐습니다. 그래서 그 당시에 유럽이나 미국의 석유화학 종합플랜트 업체들의 공장을 그대로 복제하듯이 하는 턴키 방식의 그야말로 스위치만 누르면 알아서 공장이 돌아가는 facility를 많이 수입했던 것이죠. (턴키Turn key방식-설계부터 시공, 운영, 준비까지 모두 맡겨 완성된 공정을 넘겨받는 방식). 이러한 개념이 앞으로 AI에서도 벌어질 가능성이 높습니다. 특히 돈이 많다 싶은 국가들은 자본은 있지만 기술에 대한 기반을 닦을 시간이 없는 거예요. 그렇지만 빨리 AI 데이터 센터를 만들어야 될 수도 있겠죠. 그야말로 바로 턴키 방식으로 돌아갈 수 있는 모델이 필요할 것입니다. 여기서 우리가 고민할 것은 뭐냐, 데이터 센터를 뒷받침 할 수 있는 여러 인프라들, 그리고 데이터 센터에 필요한 기존의 메모리 반도체 그리고 더 중요한 AI 반도체 자체에서 한국이 참여할 수 있는 비중이 더 높아질 것이라는 것입니다. 조금 더 크게           본다면 한국은 앞으로 그야말로 턴키 방식으로 이런 AI 데이터 센터 자체를 수출할 수 있는 모델을 선점할 수 있을지도 모릅니다.

내레이션: 황무지나 다름 없던 이 땅 위에 오직 피와 땀, 눈물로 산업의 근간을 세웠습니다. 이 악물고 버틴 시간의 끝은 끝났고 압도적인 기술력을 바탕으로 세계 시장에 우리의 이름을 날렸죠. 한 때는 누구도 넘보지 못할 줄 알았습니다. 하지만 추격은 거세고 생산성은 떨어집니다. 선두의 자리가 위태로운 지금, 마침내 우리에게 기회가 왔습니다. 수십년간 쌓아온 제조 노하우와 AI의 결합, 또 한번 폭발적인 성장이 눈 앞에 있습니다.

권석준: 작년 10월에 있었던 2025년 APEC 정상회의를 맞아서 한국을 찾았던 엔비디아의 CEO 젠슨 황이 한국을 대표하는 양대 대기업이죠. 삼성전자와 현대자동차 그룹의 회장들을 만나서 치킨집 회동을 했던 적이 있습니다. 그야말로 손가락 빨아가면서 치킨을 맛있게 먹었던 장면이 기억이 나는데요(2025년 10월 30일 서울특별시). APEC 기간 중 수많은 한국 팬과 만난 젠슨 황, I love fried chicken, I love friends here. GPU 26만장 우선 공급약속, AI패권을 위한 마지막 퍼즐, 젠슨 황 엔비디아 CEO, 이재용 삼성전자 회장, 정의선 현대자동차 그룹회장, 젠슨 황 한국의 제조 경쟁력 확보, 엔비디아의 글로벌 AI 동맹선포, 핵심파트너로 선택된 한국, Hi, guys! 이게 단순한 연출을 위한 것이 아니라 새로운 방향으로 그야말로 진짜 우리가 현재 알고 있는 현실세계로 나아가기 위한 AI의 신호탄이 되고 있다 라고 얘기하기도 합니다. 엔비디아와 한국은 HBM이라는 부품으로 연결돼 있지만 그 이상을 생각해야 합니다. 엔비디아에서 24년 전부터 많이 회자되고 있는 피지컬 AI, 조금 그 보다 상위 개념으로 볼 수 있는 AI 현실세계로의 적용, 우리가 AX, AI 포메이션 이라고도 부릅니다만 산업 자체가 AI를 통해서 완전히 바뀔 수 있는 단계로 가는 것까지 엔비디아는 생각하고 있는 것 같습니다(엔비디아의 최종목표). 자동차나 생물이나 건설, 다양한 산업 부분에서 AX를 통해서 수익을 낼 수 있는 실제 서비스가 나오는 것이 중요하다고 볼 수 있겠죠. 사실 중국을 제외하고 이렇게 산업에 A부터 Z까지 넓은          분야에서 포트폴리오를 갖춘 나라, 그 중에서도 선진국은 한국이 거의 유일하다 라고 생각합니다(중국을 제외한 거의 유일한 AX 파트너 한국). 하나 하나가 정말 중요한 전략 자산이 될 수 있다는 것입니다. 한국이 이렇게 AI산업에 강력한 超隔差를 이룰 수 있는 분야는 그래서 저는 더 더욱 제조업이 될 것이라고 생각합니다(AI 시대 한국의 초격차기회). 결과적으로 봤을 때 젠슨 황이 짜놓은 거대한 AI 체스판에서 우리가 먼저 치고 들어가서 우위를 점할 수 있는 자리 싸움은 이미 시작되었다고 볼 수 있습니다. 그리고 우리에게는 아직 그러한 체스의 주요 말들을 움직일 수 있는 餘力이 남아 있는 것이죠. 현장에서 가장 많은 고민을 하고 계시는 우리 윤대표님, 아마 제조 AI에 대해서 하실 말씀이 많으실 것 같습니다. 고견 들려주시죠.

윤성호: 제조 AI는 AI의 끝판왕 이라는 생각을 했습니다. 아시다시피 한국의 GDP에서 제조가 차지하는 비중은 거의 30%에 달합니다. 한 50만개 이상의 (제조) 기업들이 있고요. 여기에 엄청난 노하우가 있기 때문에 결국 제조 산업에 AI가 접목되면 물리적 세계에서 무언가를 만들어내는 AI기술에 있어서는 전세계에서 (한국이) 가장 잘 할 수 있겠다는 기대감과 판단이 있습니다.

이대호: 사실 우리가 제조업으로 앞서 나가는 나라인 만큼 제조업 현장에 AI를 도입하지 않는다면 언젠가는 다른 나라에 따라 잡힐 수 있다는 위기감으로 받아들여야 하겠고요.

백서인: 중국도 우리와 산업 포트폴리오가 비슷합니다. 기본적으로 제조업이랑 이런 피지컬 쪽의 경쟁력이 세니까 본인들이 잘 할 수 잇는 영역에서 글로벌 넘버원이 돼서 그쪽을 중심으로 전반적인 AI전환을 하겠다는 것이고요. 그리고 아무래도 제도나 여러 시스템적으로 (중국이) 도입에 우위가 있어서 우리보다 도입하는 건 좀 더 빠른 게 사실입니다. 그래서 여러 성과가 점점 가시적으로 나오고 있는 상황입니다.

윤성호: 사람이 평생 지식을 획득할 수 있는 기간은 인간의 수명까지입니다. 하지만 인공지능은 기본적으로 수백, 수천만 개로 복제가 가능하고요. 동시 다발적으로 지식을 획득하면 그 지식을 누적할 수 있습니다. 제가 최근에 웨이모가 운전하는 자율주행 자동차를 탔는데 아주 인상적인 부분이 하나 있었습니다. 웨이모의 자율주행 인공지능은 이미 수억 km를 운전했다는 겁니다. 사람은 평생 운전을 해도 수억 km를 못하는데 인공지능은 계속 누적이 되는 거죠. 그 얘기는 우리가 아직은 暗默知化 돼 있는 지식도 데이터화 되기 시작하면 지식이 축적되고 없어지는 게 아니라 계속 누적되면서 사람의 한계를 뛰어넘는 시점까지 갈 수 밖에 없다는 것입니다(디지털을 넘어 현실 세계로 나온 AI).

내레이션: 스스로 세상의 질감과 물리법칙을 배운 로봇, 점점 더 예측불허의 속도로 진화할 겁니다. 일상의 보조부터 극한의 영역까지 인간의 자리를 챙겼죠. (포화 속을 누비는 국방로봇). 이미 강철의 기능이 전장을 누비고 AI가 운전대를 잡으며 많은 것이 바뀌고 있습니다. (스스로 판단하는 자율주행차의 탄생). 이제는 우리 산업의 근간 제조 현장으로 AI가 흘러 들고 있죠. 가상세계에 탄생한 지능이 마침내 현실에 몸을 얹고 현장으로 뛰어드는 순간, 다시 한    번 찬란한 성장의 시대가 열릴 것입니다.

권석준: 만약에 직원으로 로봇을 채용할 수 있다 한다면은 채용하실 의향이 있으십니까?

이대호: 전 벌써 고민하고 있어요. 얼마 전에 유럽계 미국 기업이 (피지컬 AI를) 내놓은 게 우리나라 돈으로 한 3천만원 정도에 판다. 2026년에 순차적으로 배송할 예정이라고 하더라고요. 그 피지컬 AI가 실질적으로 식기세척기에 그릇들을 넣고 설거지까지 대신해주고 청소기도 돌리고 짐도 들어주고 스웨터도 입고 있는 그런 친구인데 저는 실제로 지금 고민하고 있습니다.

권석준: 사실 피지컬 AI 로봇 관련해서는 중국이 빠른 속도로 앞서 가고 있는데요. 중국은 왜 이렇게 로봇에 진심인가요?

백서인: 여러가지 이유가 있을텐데요. 일단 휴머노이드 로봇 자체 그 제품이 가진 산업의 크기도 굉장히 커질 것으로 예상되고 두번째는 기존의 중국이 갖고 있던 여러 산업의 장점이 휴머노이드랑 호환성이 높습니다. 전기차라든가 여러 생산기반이라든가 (로봇산업 분야를) 빨리 키울 수 있는 여러 가지 요인이 복합적으로 작용하는 것 같습니다.

권석준: 지금은 우리가 피지컬 AI라는 개념 중에서도 로봇이라는 개념을 많이 알아봤습니다만 또 한 축으로는 공공분야에서 반드시 서비스돼야 하는 지점도 있습니다. 예를 들어서 여러분 의료 한번 생각해 보십시오. 우리나라 건강보험체계는 세계적으로 굉장히       발달했다고 보고 있지만 거기서 우리가 가지고 있는 아주 좋은 장점 중 하나는 국민건강보험공단이나 건강보험심사 평가원 같은 기관에서 가지고 있는 이 의료 데이터가 양질의 데이터로 오랫동안 잘 관리가 됐다는 것이죠. 그렇다면 우리가 이것을 의료 AI라는 지금 매우 주목받는 AI의 적용 분야에서 좋은 사례를 만들어낼 수 있지 않을까요? 여기에 우리가 피지컬 AI에서 축적한 시행착오의 경험들이 활용될 수 있지 않을까요?

내레이션: 지난 2015년 첫 발을 땐 한 대학병원의 의료 스타터 신체내부를 실시간 시뮬레이션 할 수 있는 디지털 트윈 기술을 통해 의료진과 환자 모두 직관적으로 이해할 수 있는 의료영상 장비를 만들었습니다(디지털 트윈 Digital twin-현실의 객체를 가상 공간 속 디지털 모델로 복제 실시간 시뮬레이션으로 결과를 예측하는 기술). 이미 인체의 148개의 장기를 디지털 트윈하는데 성공했는데요. 시각적 수치적으로 분석이 가능하고 아픈 부위뿐만 아니라 주변에 인접한 장기들과의 상호작용까지 분석해 진단의 정확도를 높혔습니다. 이를 위해 수십 명의 의료진이 5000만 장이 넘는 X-레이 데이터를 분석하고 일일이 AI에 학습시키는 과정을 거쳤는데요. 덕분에 X-레이 만으로도 정밀한 진단이 가능해졌습니다.

박상준/의료 AI기업 대표: 훈련을 전문적으로 받은 영상의학과 의료진들이 머릿 속으로 2차원의 영상을 3차원으로 재구성해서 정확하게 판단하고 진단하는 그런 능력을 갖고 있는데 이런 부분에서 디지털 트윈 기술이 가미가 되면서 (환자의 상태 등) 좀 더 빠르게 판단할 수 있는 거죠. 그리고 정확하게 판단할 수 있는 거구요.

내레이션: 정교한 시뮬레이션을 통해 수술대 위에서 마주할 수 있는 수많은 변수를 예측합니다(안전하고 효율적인 처치-수술가능). 덕분에 수술 성공율도 높일 수 있다는데요.

박상준: 지금 (우리 기업의) 모든 기술은 다 기존에 있었던 기술입니다. 단지 AI의 힘 덕분에 더 빠르고 강력하고 정교해 졌다고 보시면 됩니다. 의사 수도 많이 부족하고 환자도 많은 고령화 시대에 다양한 정보를 단숨에 판단할 수 있는 건 AI 밖에 없다고 생각합니다. 우리는 지금 거대한 지능의 파도가 세상을 재편하는 시대에 살고 있습니다. 전세계가 부러워하는 견고한 제조 생태계는 우리의 독보적인 자산입니다. 신뢰할 수 있는 환경과 혁신적인 기술이 교체하는 곳, 그곳에 우리 대한민국이 있습니다.

권석준: 우리는 인류 역사상 그 동안 한번도 겪어 보지 못했던 전환의 시점을 겪고 있습니다. AI를 사람의 관점에서 본다면 이 전쟁은 국가적인 역량이 총동원 되는 그야말로 총력전으로 볼 수 있습니다. 이제 우리는 AI 패권전쟁에서 단순히 살아남는 것을 넘어 우리의 목소리를 낼 수 있는 방법을 찾아야 할 것입니다. 이러한 노력들이 모인다면 AI 산업자체를 우리가 주도하는 미래를 생각하는 것도 결코 불가능하지 않을 것입니다. 감사합니다. (KBS 다큐 인사이트 249회 AI빅퀘스트 AI시대 한국의 역량 1부 초격차로 살아남기에서 정리).