유회준 “껍데기보다 ‘신경망 반도체’가 핵심”
최재식 “특정 산업 특화된 버티컬 AI 중요”
오윤제 “HW·SW 아우르는 독자 생태계 구축”

화려한 AI 기술 이면에는 냉혹한 인프라 쟁탈전이 숨어 있다. 현실에서 AI가 제대로 뛰놀기 위해서는 반도체, 전력, 통신망, 그리고 규제와 표준이라는 ‘주권적 토대(Sovereign Backbone)’가 튼튼해야 한다. 전문가들은 눈에 보이는 AI 모델의 성능이 아닌 물리적·정책적 인프라야 말로 AI 패권을 쥐기 위한 열쇠라고 입을 모은다.

5월26일 서울 영등포구 페어몬트 앰배서더 서울 그랜드볼룸에서 열린 제14회 시사저널의 굿컴퍼니 컨퍼런스(GOOD COMPANY CONFERENCE·GCC)에서는 ‘인프라와 정책의 재설계…기준과 책임의 주도권’이라는 주제로 학계와 정부 전문가들의 심도 있는 논의가 이뤄졌다.

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스마트 넘어 ‘자율형 팩토리’로

두 번째 연사로 나선 최재식 카이스트 지정석좌교수는 제조 파운데이션 모델의 중요성과 산업 현장의 AI 실증 사례를 집중적으로 조명했다. 최 교수가 특히 주목한 것은 스스로 판단하고 물리적으로 움직이는 피지컬 AI의 현장 도입이다. 단순히 데이터를 수집하는 과거의 스마트팩토리를 넘어 생산 환경의 변화를 스스로 감지하고 적응하며 회복 탄력성을 갖춘 ‘자율형 팩토리’로의 진화가 필수적이라는 설명이다. 최 교수는 이를 위해 시뮬레이션을 기반으로 한 디지털 트윈 역량과 소프트웨어 중심의 제어(Software Defined Control) 기술 확보가 중요하다고 부연했다.

최 교수는 특정 산업 도메인에 깊이 특화된 버티컬 AI의 중요성도 강조했다. 그는 “현재 챗GPT나 컴퓨터 비전을 제외한 일반적인 AI 프로젝트의 산업 현장 성공률이 5%를 넘기 힘든 게 현실”이라며 “오류가 치명적인 의료·금융·제조 분야일수록 고도화된 버티컬 AI가 필수”라고 진단했다.

그는 이어 “시계열, 설계, 이미지, 텍스트 데이터 등 다양한 제조 데이터를 아우르는 ‘제조 파운데이션 모델’을 구축해 반도체, 철강, 2차전지 등 다방면으로 분화시키는 전략이 필요하다”고 덧붙였다.

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[출처] 송응철 기자 |  시사저널        

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