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[IT뉴스]제이 리 교수, "엑사원, 경쟁력 있는 AI...특정 분야 성공 사례 구축해야"

온카뱅크관리자

2026-01-08 06:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[키플랫폼 AI 인사이트] 제이 리 메릴랜드대학교 기계공학과 교수</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="P03R5tIk1k">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c5b3e18b96f4c6f36d016c573c32a4270c2fd741e466c4b166562b94e733608d" dmcf-pid="Qp0e1FCEHc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="제이 리 메릴랜드대학 기계공학과 교수/사진제공=제이 리 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/moneytoday/20260108060201059xyzq.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="YsUJF0lwG0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/moneytoday/20260108060201059xyzq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            제이 리 메릴랜드대학 기계공학과 교수/사진제공=제이 리 교수
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="926b143e31de2932b185a4c4625a28ef18cb5f407056e5e54599205c2efd0d3c" dmcf-pid="xUpdt3hDtA" dmcf-ptype="general">2022년 생성형 AI(인공지능) '챗GPT'가 공개된 이후 AI는 빠르게 우리 삶으로 들어왔다. 컴퓨터와 스마트폰에 프롬프트(작업을 요청·명령하는 메시지)만 입력하면 단순 검색을 넘어 추론을 통한 답을 제시하고, 고품질의 이미지와 영상, 음악도 순식간에 제작한다.</p>
          <p contents-hash="d9c6f67297645c36cda113f09977c249fd9c1e23b385aac99e42a53ba003c58f" dmcf-pid="yAjHoa4q5j" dmcf-ptype="general">이러한 AI가 이제는 컴퓨터·스마트폰을 벗어나 현실 세계로 영역을 넓히고 있다. 텍스트와 이미지, 영상, 음악 등의 결과물을 넘어 자동차, 로봇 등 실제 물건과 결합해 이들을 제어하기 시작했다. 지금까지도 공장에서 로봇이 작업을 했지만 입력된 동작을 반복적으로 수행하는데 그쳤다. 앞으로 공장의 로봇들은 작업 환경, 조건 등을 스스로 판단하며 일을 하게 된다. 즉 자동화를 넘어선 자율화가 실현되는 것이다.</p>
          <p contents-hash="f264c3305df41b2aab75aa17599a77f977aa3848c61fa1249bdd77e520f7c6fa" dmcf-pid="WP6wV4FYYN" dmcf-ptype="general">한국은 제조업에서 세계적인 경쟁력을 지니고 있는 만큼 이 같은 AI를 통해 더 큰 가치를 만들어 낼 잠재력을 지닌 국가로 꼽힌다.</p>
          <p contents-hash="5433e6d3deb5f57fff20025dd538526e8f7a0ce2d72c0eca3b00b820ca750f04" dmcf-pid="YQPrf83GZa" dmcf-ptype="general">산업 AI의 세계적 석학 제이 리 메릴랜드대학교 기계공학과 교수도 머니투데이와의 인터뷰에서 "한국은 제조 기반이 탄탄해 AI 제조혁신을 선도할 기회가 있다"고 밝혔다.</p>
          <div contents-hash="e5f493be3d14b88cd82627a7b5e11e92f0adc5e0ace11d06aa5e3bc3cb9487fd" dmcf-pid="GxQm460HXg" dmcf-ptype="general">
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<strong>"현재 AI 열풍은 과도…경제적 가치 보여줘야"</strong>
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           <div></div>리 교수는 우선 현재의 AI 열풍이 과도한 측면이 있다고 지적했다. 많은 이들이 실제 어떻게 활용할지에 대한 고민 없이 AI가 만능인 것처럼 생각한다는 뜻이다. 이는 오히려 AI의 발전에 도움이 안 된다는 생각이다.
          </div>
          <p contents-hash="1859b432b53b578f3cac78f9f30c8758c69fdd9fb11bb803048953cda42df052" dmcf-pid="HMxs8PpXYo" dmcf-ptype="general"><strong>"지금 사람들이 너무 과하게 흥분했어요. (AI가 모든 것을 다 할 수 있는 것처럼) 낙관적인 이야기들만 합니다. 어떤 이는 휴머노이드 로봇이 사람이 피아노 치는 것을 보면 그대로 따라 칠 수 있다고 말하기도 합니다. 어떻게 로봇이 그냥 보기만 한다고 피아노를 치나요? 그건 아주 먼 미래 이야기일 수는 있지만 지금은 전혀 비현실적인 얘기입니다. 사람도 누구나 피아노를 칠 수 있는 게 아닙니다. 그냥 본다고 되는 게 아니라 학습과 연습이 필요합니다. 그런데 기업의 CEO(최고경영자) 같은 리더들까지도 AI와 로봇이면 마치 그냥 피아노를 칠 수 있는 것처럼 믿고 있다는 사실이 매우 걱정됩니다. 그들은 자기 분야에서는 뛰어나지만 이해하지 못하는 분야까지 너무 쉽게 말하고 있습니다."</strong></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="166de3e3a2c63503f83bc204a67676e96a3b96af25fe79a66bbed2a9f8445c96" dmcf-pid="XRMO6QUZ1L" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 발전 단계/그래픽=이지혜" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/moneytoday/20260108060202403jziz.jpg" data-org-width="520" dmcf-mid="GrGfTWkLX3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/moneytoday/20260108060202403jziz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 발전 단계/그래픽=이지혜
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="7317bdba99ecf3c25411d4fc152e7d3a337b6bbced9b232e2dbf4c4660f84509" dmcf-pid="ZeRIPxu51n" dmcf-ptype="general"><br>그는 AI 그 자체에 주목할 게 아니라 AI를 활용해 어떻게 가치를 만들 것인가에 더 집중해야 한다고 강조한다. 이를 위해서는 각 산업, 각 분야의 목적을 달성할 수 있는 특화된 AI가 필요하다는 설명이다.</p>
          <p contents-hash="d6d00381e2d9f48cf734dd56706679b09f067b3b3d6b1db860a56bdc14eca361" dmcf-pid="5deCQM71ti" dmcf-ptype="general"><strong>"지금처럼 대규모 언어 모델(대용량의 인간 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 훈련된 AI 모델, 이하 LLM)뿐 아니라 산업 지식 모델도 필요합니다. 2년 안에 하이프(Hype) 곡선(신기술이 시장에서 발전하는 과정을 보여주는 주기 곡선)과 경제적 가치 곡선(재화</strong>·<strong>서비스를 소비할 때 얻는 효용을 나타내는 곡선)이 교차해야 합니다. 경제적 가치가 올라가지 못하면 하이프 곡선은 매우 빠르게 꺾일 것입니다. 예를 들어 한 회사가 AI의 주요 부품인 GPU(그래픽처리장치) 40만 개를 주문했다가 갑자기 10만 개만 필요하다고 줄이는 순간 시장이 급락할 수 있습니다. 마치 집을 많이 지었다가 출생률이 낮아져 인구가 줄면 집이 남아도는 것과 같은 원리입니다. 중국 부동산도 그랬습니다. 10년 전 아무도 믿지 않았지만 결국 버블이 왔습니다."</strong></p>
          <div contents-hash="8744ebe07416a8b3febbb325e6257ef1aee71cd747923f04e1f374b03174ced4" dmcf-pid="1JdhxRztXJ" dmcf-ptype="general">
           <div></div>
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<strong>"AI 시대, 완전한 원격 업무 가능…새로운 제조 프로세스 배워야"</strong>
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           <div></div>리 교수는 산업계에 AI가 본격적으로 도입되면 일하는 방식이 크게 달라질 것이라고 전망했다. 또 AI로 인한 새로운 일자리가 많이 생길 것으로 예상한다. 이러한 변화에 적응하기 위해서는 국가 차원의 교육이 필요하다는 게 리 교수의 주장이다.
          </div>
          <p contents-hash="e9efd47ab2e3e00989ac6ff661503bfb147f91ae368da0cd5e12b892ebc7ee0b" dmcf-pid="tiJlMeqFtd" dmcf-ptype="general"><strong>"공군을 보면 지금까지는 체력 좋은 사람을 뽑아 파일럿을 시켰지만 앞으로는 컨트롤 센터에 게임 잘하는 젊은 세대가 일을 하게 될 것입니다. 이런 것이 일과 산업의 미래 모습입니다. 미래 제조업도 집에서 일하는 방식이 늘어날 것입니다. 완전한 원격 관리를 통해 한국에 있으면서도 미국 공장을 운영할 수 있습니다. 미래 제조업은 완전히 새 개념으로 정의해야 합니다. </strong><br><strong>이제 '재능과 역량 측면의 가능성(capability)'이 중요하지 '시간적으로 가능함(available)'이 중요한 시대가 아닙니다. 사람들이 새로운 제조 프로세스를 배워야 합니다. 국가가 AI 생산성 교육센터를 세워서 성인 재교육을 지원해야 합니다."</strong></p>
          <p contents-hash="c62f73f237bcc39ca8c19b2c8ba71fd76edbb0ab6327314d8b8c0665c6758a6c" dmcf-pid="FniSRdB31e" dmcf-ptype="general">리 교수가 AI에 있어 특히 중요하게 생각하는 것은 데이터다. 현재 각국과 주요 기업이 경쟁적으로 데이터 센터를 건립하려 하지만, 대형 데이터 센터보다는 각 산업별로 유효한 데이터를 모을 수 있는 소규모·현장 인접 데이터 센터가 더 실용적이라고 말한다.</p>
          <p contents-hash="86176ebe75d944e19489c3c77cef61dbcd474b5b1965c29f61f0a2759e7ed5b4" dmcf-pid="3LnveJb0ZR" dmcf-ptype="general"><strong>"저는 AI의 기본을 ABC(Algorithm, Big Data, Computing)로 설명했습니다. 그런데 대부분은 C에만 집중합니다. 하지만 중요한 건 B, 즉 데이터입니다. 사용자, 산업, 제품, 차량 등에서 나오는 데이터를 말합니다.</strong><br><strong>앞으로는 LLM 보다 작은 모델의 시대가 될 것입니다. LLM은 이미 충분합니다. 특화 모델(small specialized models)이 필요합니다. 데이터 센터도 지금은 대부분은 LLM 훈련용입니다. 대형 데이터 센터는 목적이 없습니다. 마치 고속도로만 넓히고 차가 없는 상황과 같습니다. 따라서 앞으로는 데이터 센터도 대형 클라우드에 의존하는 게 아닌 '도메인별 미니 데이터 센터'가 중요해집니다. 예를 들어 병원 옆에 작은 의료 데이터 센터, 공장 옆에 작은 제조 데이터 센터를 만드는 게 훨씬 실용적입니다. "</strong></p>
          <div contents-hash="f9d5cb1cf77ea4430ebc80aae641a5b0b2c4cad0dd791c3ee043b81f26c41d1e" dmcf-pid="0QPrf83GXM" dmcf-ptype="general">
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<strong>"한국, AI 인프라 넘어 생태계 구축 단계로 나아가야"</strong>
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           <div></div>한국은 미국, 중국과 함께 글로벌 3대 AI 강국을 목표로 한다. 반도체, 모바일, 정보통신, 자동차 등에서 세계 최고 경쟁력을 지니고 있는 만큼 AI 생태계와 글로벌 공급망에서 확고한 위치를 차지할 잠재력이 충분하다는 평가다.
          </div>
          <p contents-hash="476658ca94dc2000f1780990c18ccb0aba9437c0d28983cbba57d9c2b339bf93" dmcf-pid="pxQm460H5x" dmcf-ptype="general"><strong>"한국은 AI에 있어 인프라(데이터센터, 전력 등) 중심인 1단계에 너무 집중돼 있습니다. 2단계는 엣지 AI(디바이스에서 구현되는 AI), 3단계는 산업 도메인과 생태계인데, 2단계를 넘어 3단계로 가는 게 필요합니다. 한국은 제조 기반이 탄탄하기 때문에 AI 제조혁신을 선도할 기회가 있습니다.</strong><br><strong>AI 생태계에 대해 한 가지 더 이야기하자면, LLM 분야에 대한 과도한 AI 및 데이터 센터 투자는 현재로서는 위험 부담이 큽니다. 궁극적으로는 피지컬 AI(물리적 AI) 애플리케이션이 승자가 될 것입니다. 가장 중요한 것은 칩, 컴퓨팅, 통신, 클라우드부터 강력한 커뮤니티에 이르기까지 완벽한 생태계를 고객에게 보여주는 것입니다."</strong></p>
          <p contents-hash="e75d100d78f58273647a6075c6bb518db43a3cc8964c726f72ee1510b8c14495" dmcf-pid="UMxs8PpXHQ" dmcf-ptype="general">리 교수는 한국의 AI '엑사원'에 대해서도 높이 평가했다. 엑사원은 LG가 개발한 독자 AI 모델로, 9종 모델의 누적 다운로드 수가 830만 회를 돌파했다. 지난해 10월 마이크로소프트가 발간한 'AI 확산 보고서'에서는 엑사원 4.0의 기술 수준이 미국 오픈AI의 GPT-5, 중국 딥시크 3.1에 이어 글로벌 3위를 차지하기도 했다.</p>
          <p contents-hash="494d517940fd54ed35beca21e0d695484b46da7c1b22a2c1275daef596976fbf" dmcf-pid="uRMO6QUZXP" dmcf-ptype="general"><strong>"엑사원은 클라우드, 엣지 컴퓨팅 등 다양한 응용 플랫폼을 갖춘 매우 경쟁력 있는 제품이며 한국 내 생태계 발전 가능성도 큽니다. 하지만 최근 구글의 제미나이 3.0의 발전처럼 업계를 선도하는 수준은 아닙니다. 제 생각에는 엑사원을 한국 내 비즈니스 및 특정 분야 애플리케이션에 먼저 적용해 탄탄한 성공 사례와 증거를 구축한 후 세계 시장에 홍보하는 것이 좋습니다. 경쟁력 있다는 말보다는 행동이 중요합니다."</strong></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d5450c0a67a7d18b83159c6fa12ff00faa3b6a5143d2d2d66a8b9fea0254475a" dmcf-pid="7eRIPxu5Z6" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="제이 리 메릴랜드대학 교수 이력/그래픽=이지혜" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/moneytoday/20260108060203649nqvt.jpg" data-org-width="520" dmcf-mid="6UMO6QUZHE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/08/moneytoday/20260108060203649nqvt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            제이 리 메릴랜드대학 교수 이력/그래픽=이지혜
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="5bc7b183bb499d2c331c18b8afdd9ac14909d40c7883202158c3105ceed1cc35" dmcf-pid="zdeCQM71X8" dmcf-ptype="general"><br>김상희 기자 ksh15@mt.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 머니투데이 &amp; mt.co.kr. 무단 전재 및 재배포, AI학습 이용 금지.</p>

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