최근 2년 AI 추론 비용 낮아져
제조 현장 도입환경 크게 개선
산업용은 ‘AI 에이전트’ 필요
양자 기술은 한국식 접근 중요

'유튜브는 정보가 차고 넘친다. 챗GPT는 모르는 게 없다. 하지만 우리가 진짜 알아야 할 건, 화면 너머의 진실이다.'

<대한경제>가 주최한 '컨테이블 2025 프렌즈 나잇: NAVIGATE; 테크, 길을 찾다' 행사가 서울에 첫 눈이 내린 4일 서울 강남구 논현동 애주가의 책방에서 성황리에 열렸다. 이름값보다 실력값을 갖춘 30여명의 현장 고수들이 모인 이날 행사는, 포장되지 않은 실패의 교훈과 실전 노하우를 공유하며 2026 테크 시장의 길을 찾았다. 참가자들은 AI, 로봇, 양자컴퓨팅, 서치 데이터 등 첨단 기술이 '미래 기술'이 아닌 '현장의 현실'이 되는 지점에서, 기업의 다음 한 수를 모색했다. 

디지털 마케팅 분야의 권위자인 박세용 어센트코리아 대표는 "AI 검색 시대의 브랜딩 목표가 '노출'에서 '호출'로 바뀌었다"고 진단했다. 브랜드가 AI에게 호출되지 모사면 살아남기 어려워졌다는 것이다. 그는 "제목에 키워드 두 개 넣으면 검색 상위권에 노출되던 시대는 끝났다"며, "AI는 AI로 대량 생성된 '뻔한 글'은 크롤링하지 않고, 대신 '찐 경험'을 찾아 검색한다"고 설명했다.

제조 및 산업용 AI분야에서는 'AX(AI전환)'의 현실적 과제와 성과가 공유됐다. 최재식 카이스트 교수 겸 인이지 대표는 "산업용 AI의 핵심은 경량, 효율화"라며 "지난 2년 사이 고가 GPU(그래픽처리장치)가 필요했던 AI의 추론 비용이 100분의 1 수준으로 낮아져 제조 현장 도입 환경이 크게 개선됐다"고 했다. 인이지는 철강 소둔 공정 가열로, 시멘트 소성 공정 예열실, 정유 RHDS(잔사유수첨탈황) 공정 등에 자체 AI 예측, 제어 솔루션을 다수 적용해 기존 방식대비 효율을 대폭 끌어올렸다. 산업용 AI가 성과를 제대로 내려면 공장별 특성을 반영한 '버티컬 AI'가 필수다. 최교수는 공정을 스스로 판단, 제어하는 'AI 에이전트'를 해법으로 제시했다. 

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[출처] 김태형 기자 |  대한경제  

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