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[IT뉴스]“중국, 가격만 아니라 품질도 韓 앞서...실리콘밸리같은 AI 생태계 절실”

온카뱅크관리자

2025-03-18 18:27:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">AI 대전환 속 대한민국의 길 토론회<br>황승진 스탠퍼드대 교수·이우근 칭화대 교수 참석<br>“산업 특화된 버티컬 AI가 2차 방어선”<br>정부와 함께 산업계·학계 지원 힘 합쳐야 강조<br>메타·MS·SBVA 등 글로벌 기업들도 토론에</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KkBVMmA8lC">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="122aa1b42ff39e00d60ddd5d5f25a82b862497216698e00d88aa08e2c52270af" dmcf-pid="9aUB8ko9vI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="18일 오전 국회에서 열린 ‘AI 대전환 속 대한민국의 길: 세계는 어떻게 준비하는가’ 토론회 모습. [사진 = 정호준 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/mk/20250318182420671mnic.png" data-org-width="700" dmcf-mid="BokFqnxpll" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/mk/20250318182420671mnic.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            18일 오전 국회에서 열린 ‘AI 대전환 속 대한민국의 길: 세계는 어떻게 준비하는가’ 토론회 모습. [사진 = 정호준 기자]
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          <div contents-hash="e2769c8a91f029dc3784e80ea2646c9857e9dab81e9e3596e5c0f4221b22ba4e" dmcf-pid="2Nub6Eg2lO" dmcf-ptype="general">
           한국이 미국이나 중국과의 인공지능(AI) 기술 격차가 크게 벌어진 상황에서, 한국의 석학들이 각 산업에 특화된 버티컬 인공지능(AI)에 집중하는 한편 규제를 완화해 미국의 실리콘밸리와 같은 창업 생태계를 조성해야 한다고 입을 모았다.
          </div>
          <p contents-hash="15332043d03d86169319eb8a55dec090419684e1db09b0fe65df776378031fd3" dmcf-pid="Vj7KPDaVSs" dmcf-ptype="general">황승진 스탠퍼드대 경영대학원 명예교수는 18일 오전 국회에서 ‘AI 대전환 속 대한민국의 길’을 주제로 열린 토론회에 화상으로 참석해 “이전에는 한국이 중국에 가격에서는 뒤처졌지만 품질에서는 앞섰다고 했는데 이 구도가 완전히 박살 났다. 이제는 중국이 품질에서도 앞설 수 있다”라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="42518fa2807bfcb233769f5b39c4c72b0a67a177c407752331633e0bb2a7b809" dmcf-pid="fAz9QwNfhm" dmcf-ptype="general">특히 AI의 원천 기술로 불리는 거대언어모델(LLM)의 경우, 이미 오픈AI와 구글이 앞서나가고 있고 메타는 오픈소스로 이를 다 공개한 상황이다.</p>
          <p contents-hash="0264cf6b362deda8b767a38a24ea8c4f38ac8282ec6784695128c29fcc778db9" dmcf-pid="4cq2xrj4Cr" dmcf-ptype="general">황 교수는 “집중해야 하는 것은 이제 이 AI를 비즈니스에 어떻게 이용하는가 이다. 이것이 제2의 방어선”이라며 “AI를 채택하고 사용하는 과정에서 한국이 교육, 행정, 국방, 의료 등의 영역에서 어떻게 응용하느냐가 관건”이라고 조언했다.</p>
          <p contents-hash="e11fc0e4b8e977082a163432c0007d91a08aba397a6442c397f09e59f5db670f" dmcf-pid="8kBVMmA8Ww" dmcf-ptype="general">범용적으로 사용하는 AI가 아닌 각 산업에 특화해 사용하는 분아별 LLM 영역에서 한국이 기술적인 경쟁력을 갖춰야 한다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="f015377fadeb057b4c052027039a737d70abe3299e2cf1f76be7c15c287b8147" dmcf-pid="6EbfRsc6SD" dmcf-ptype="general">또한 황 교수는 “제프리 힌튼, 얀 르쿤 등 AI 분야에 가장 크게 기여한 11명의 사람 중 10명이 다 미국 밖에서 태어났다”라며 “이들이 활동은 모두 미국 실리콘밸리에서 하는 셈이다. 그만큼 실리콘밸리라는 환경과 제도가 좋기 때문”이라며 한국도 사업을 하기 수월한 창업 생태계를 마련하는 것이 중요하다고 강조했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ebdfd640e75cac7730f7afd940969274ecd1b7c46edc29fb118e0115b29ebe87" dmcf-pid="PDK4eOkPvE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="18일 오전 국회에서 열린 ‘AI 대전환 속 대한민국의 길: 세계는 어떻게 준비하는가’ 토론회에서 참석자들이 황승진 스탠퍼드대 명예교수의 발표를 듣고 있다. [사진 = 정호준 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/mk/20250318182424012ksmn.png" data-org-width="700" dmcf-mid="beXFqnxpTh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202503/18/mk/20250318182424012ksmn.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            18일 오전 국회에서 열린 ‘AI 대전환 속 대한민국의 길: 세계는 어떻게 준비하는가’ 토론회에서 참석자들이 황승진 스탠퍼드대 명예교수의 발표를 듣고 있다. [사진 = 정호준 기자]
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          </figure>
          <div contents-hash="53e86426db331456642213163a41804d862fd7edd5029a2970b33703931806d4" dmcf-pid="Qw98dIEQyk" dmcf-ptype="general">
           이우근 칭화대 전자공학과 교수 또한 중국의 기술 발전을 반도체 기술 중심으로 설명하며 “반도체 설계 전문 회사인 팹리스가 중국에서 무섭게 약진하고 있다”라며 “AI 시대가 되며 중국이 한국을 추격할 수 있는 계기가 되고 있다는 위기감을 느끼고 있다”라고 상황을 전했다.
          </div>
          <p contents-hash="93c62a26a225fa77ecb61ced3612ccc8dd16d4de09327aa5976429eed43f1205" dmcf-pid="xitU9adzhc" dmcf-ptype="general">이 교수는 미중 반도체 역학 관계 속에서 중국이 처음에 국산화를 최우선으로 두고 반도체 기술 내재화에 힘을 쏟으면서 전자설계자동화(EDA), 메모리, 파운드리, 장비 등 반도체 생태계를 구축할 수 있었다고 설명했다. 특히 한국과 다르게 강력한 내수 시장이 뒷받침되는 것도 중국의 강점 중 하나다.</p>
          <p contents-hash="968386b91083c8535f81e2e31ae00707e8a136a67f91e691323d96d37596fb6d" dmcf-pid="yZoAs3HETA" dmcf-ptype="general">또한 이 교수는 기존 한국 기업들이 강조하던 ‘초격차’ 전략만으로는 어렵다면서 중국 시장을 포기할 것인지 말 것인지에 따른 전략을 짜고 시장을 놓치지 않는 ‘반격차’ 전략이 중요하다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="777c9bedcb5981301a2f60bbc6571ac54fd3d583f92b38da064683a8633e7543" dmcf-pid="W5gcO0XDyj" dmcf-ptype="general">이어 이 교수도 “실리콘밸리처럼 창업 생태계를 만들기 위해 규제를 풀고 기업들이 마음껏 활동할 수 있도록 해야 한다. 적어도 3년동안은 지켜본 다음 부작용을 보고 개선하는 방향이 필요하다”라고 제언했다.</p>
          <p contents-hash="8f343f2c7284a6e7ead0ad9e631fd68a61eb2e44c25cbfdbcf05c7b5a941ef14" dmcf-pid="Y1akIpZwCN" dmcf-ptype="general">AI를 위해 필수불가결한 요소인 데이터의 중요성에 대한 목소리도 나왔다. 이어진 토론에서 송경희 성균관대 교수는 “특화된 AI 모델을 위해서는 그 도메인에서 나오는 데이터가 중요하다. 데이터 품질이 갖춰진 형태로 잘 모여있는지가 관건”이라면서 “또한 한국은 데이터에 대한 개인정보 민감도가 굉장히 높고 저작권 문제도 있어 데이터 사용이 어렵다”라고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="f814d796d9d6a31bff8e3be33e06673cd9bd9b05ae7b2d93f1157f59533edd52" dmcf-pid="GtNECU5rha" dmcf-ptype="general">원격으로 참석한 셰인 카힐 메타 입법 및 정책 개발 총괄도 “데이터에 대한 접근성을 제고하고, 한국의 거시경제와 관련된 장벽들을 제거해야 한다”라면서 “700여개의 미국 기업이 EU의 AI법에 대해 우려를 표했다”라며 규제 완화에 대한 입장을 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="45a18a69b83562f40db6c3e54c7754788b96bf07c360513c2890ee7fbcf63c58" dmcf-pid="HFjDhu1myg" dmcf-ptype="general">소프트뱅크의 투자회사 중 하나인 SBVA(구 소프트뱅크벤처코리아)의 이준구 대표도 토론에 참석해 한국 스타트업 생태계 육성을 강조했다.</p>
          <p contents-hash="62a6af8a481857e156e09d7f6578ebdf3024aae4b7a2bd397e87be7698448185" dmcf-pid="X3Awl7tsWo" dmcf-ptype="general">이 대표는 “샘 올트먼 오픈AI CEO가 지난달 방한했는데, 한국의 챗GPT 사용량이 전 세계에서 2~3위 수준이다. 대한민국은 이미 다양한 분야에서 AI를 많이 활용하고 있다”라면서 “SBVA는 그동안 200개가 넘는 한국 회사에 1조원 이상 투자했다. 한국의 AI 생태계에 관심이 많고 투자하려 하고 있다”라고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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