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[IT뉴스][영상] 치열해지는 미·중 AI 경쟁…한국, 산업 AX서 경쟁력 찾아야
온카뱅크관리자
조회:
9
2026-10-14 11:47:25
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">김동환 포티투마루 대표 "모델 경쟁 끝나길 기다리면 산업 현장은 미·중 제품으로 채워져"</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6ylq5O8BoW"> <p contents-hash="67cbdd5fdca72561f9a6f2291a04cafc7cf73dde26a176a6d21589ebe34c37c6" dmcf-pid="PmE1SjztAy" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)<span>"인공지능(AI) 모델 경쟁이 다 끝난 뒤에 국산 AI로 산업 분야 AI 전환(AX)</span><span>은 현실적으로 불가능합니다. </span><span>그사이에 현장은 이미</span><span> 중국과 미국 AI 서비스로 채워질 겁니다."</span></p> <p contents-hash="85e1b589e2cadc99fd4669086df71240c0ee490d57ca91f3adc0d125e1e35756" dmcf-pid="QsDtvAqFkT" dmcf-ptype="general"><span>14일 포티투마루의 김동환 대표는 지디넷코리아와 진행한 영상 인터뷰에서 자본과 인프라에서 열세인 한국은 초거대 모델을 뒤쫓는 데만 집중하기보다 강점인 산업 현장에 AI를 적용하는 AX에서 경쟁력을 찾아야 한다고 제언했다. </span></p> <p contents-hash="c39f59ed3d4dd827ccc5c70368745d65dcb1348cc479beae209babc8e6510648" dmcf-pid="xOwFTcB3Av" dmcf-ptype="general"><span>독자 모델 개발과 인재·인프라 투자, 대규모 언어모델(LLM) 이후를 대비한 원천기술 연구도 함께 이어가야 한다는 주문이다.</span></p> <div class="video_frm" dmcf-pid="y2BgQuwaAS" dmcf-ptype="embed"> <div class="layer_vod"> <div class="vod_player"> <iframe allowfullscreen class="player_iframe" dmcf-mid="4RS1SjztNG" dmcf-mtype="video/youtube" frameborder="0" height="370" id="video@4RS1SjztNG" scrolling="no" src="https://www.youtube.com/embed/clabo6bdH_0?origin=https://v.daum.net&enablejsapi=1&playsinline=1" width="100%"></iframe> </div> </div> </div> <p contents-hash="f5debcb11ef8ed83128cd45a294109bcf4b3422be6774818c6da99b3d29f9ab1" dmcf-pid="WVbax7rNcl" dmcf-ptype="general"><strong>치열한 미·중 AI 경쟁…한국 AI 생존 전략 시급</strong></p> <p contents-hash="f669467d89e798f0fde8b4804e8342821e72a0ed9fa141095830b37e984ea7d7" dmcf-pid="YfKNMzmjAh" dmcf-ptype="general">김 대표는 "미국 AI를 100이라고 보면 중국은 93~94 정도까지 따라온 것 같다"며 "2~3년 전만 해도 80 정도로 봤는데 지금은 충분히 상용화할 수 있는 수준"이라고 평가했다.</p> <p contents-hash="37616f94d57836c51fb66e6531053c175df658d24a1854c360379879a362aa8c" dmcf-pid="G49jRqsAkC" dmcf-ptype="general">중국 AI 기업들이 미국 모델을 증류해 성능을 끌어올렸다는 의혹에도 중국의 기술력 자체는 인정해야 한다고 봤다. 증류는 성능이 뛰어난 AI의 답변을 대량으로 받아 자사 모델 학습에 활용하는 방식이다. </p> <p contents-hash="abf753188f2dac1991010026c9308643f47d1c4941e29ea6f098840ffee111f3" dmcf-pid="H82AeBOcNI" dmcf-ptype="general">그는 "일부 활용했을 것 같은 정황이 조금 보이는 것은 사실"이라면서도 "그 자체로 폄훼할 상황은 아니다. 그걸 제외하더라도 충분히 기본적인 품질과 성능을 내고 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="674ab66d5628b68e9bead6e5ce52e8d6eb1a9bf18d19f1b4a84a723867ac996b" dmcf-pid="X6VcdbIkgO" dmcf-ptype="general">문제는 이처럼 빠르게 발전한 미·중 기술에 언제까지 기댈 수 있느냐다. 김 대표는 "미국도 지금 공개하고 있는 것들을 다 닫아버릴 수 있고 오픈소스 전략인 중국도 어느 한순간에 다 닫아버릴 수 있다"며 "정부 차원에서 독자 파운데이션 모델과 프런티어 모델, 도메인별 특화 모델을 만드는 노력을 지속해야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="5ebd0b5bf801eabf24fcf9a1b246fc6b6fa4e4ef8e3a6fc4a45d1211463199cf" dmcf-pid="ZPfkJKCEjs" dmcf-ptype="general">다만 미국·중국과 같은 방식으로 경쟁하기는 어려운 현실도 짚었다. AI 경쟁이 기술력을 넘어 막대한 자본과 인프라를 쏟아붓는 싸움으로 바뀌었다는 것이다.</p> <p contents-hash="d232c53b56130e9326bb5cdafcd7682a1920cb2dc5dea22b01f2aa412607fdcb" dmcf-pid="5Q4Ei9hDNm" dmcf-ptype="general">김 대표는 "초거대 AI로 넘어오면서 기술만으로 되는 게 아니라 기술 플러스 자본 경쟁이 됐다"며 "미국 빅테크들이 올해 인프라에 투자하는 금액만 우리 돈으로 1천조원 정도"라고 말했다. 실제로 아마존, 마이크로소프트, 구글, 메타가 밝힌 올해 설비투자 계획을 합하면 7천억 달러를 웃돈다.</p> <p contents-hash="58dc4dc187b470f2b7ef79f4307028496bb69f1d33134e3694e951ff2de972b9" dmcf-pid="1x8Dn2lwjr" dmcf-ptype="general">그는 "현실적으로 기술, 데이터, 인재, 대규모 GPU 인프라 모두 부족한 부분이 있다"면서도 "포기하고 갈 수 있는 영역은 분명히 아니다. 우리 현실에 맞게 전략을 세워 단계별로 실행해야 한다"고 말했다.</p> <p contents-hash="7602fdbd09af90fbf9042a596bbb345f12b0330c7e1554273e547b296885fd1f" dmcf-pid="tptxbXoMAw" dmcf-ptype="general"><strong>AI 연구 강국 캐나다도 상용화에서 좌절</strong></p> <p contents-hash="67ef2c617c5c161ab497bac30ef62a1c98227c64241e2972094d6fb98e18c81b" dmcf-pid="FUFMKZgRcD" dmcf-ptype="general">김 대표는 그 전략의 방향을 최근 캐나다 방문 경험에서 찾았다. 토론토대와 몬트리올대를 중심으로 AI 연구를 이끌어 온 캐나다가 산업화와 상용화 단계에서 힘을 잃어가는 모습을 현장에서 확인했다는 것이다.</p> <p contents-hash="6131939205d6338d641df29ededbd29e92b038140efa8ed5f68db4ccc37badbc" dmcf-pid="3u3R95aeNE" dmcf-ptype="general">그는 "올해 초부터 시장이 모델 경쟁을 넘어 산업화, 상용화로 이미 넘어갔다"며 "좋은 AI 기술이 있더라도 산업적으로 활용하려면 산업도 같이 발전해 있어야 하는데, 캐나다는 그 부분이 상대적으로 약하다"고 진단했다.</p> <p contents-hash="74febe9fc9e257d35a281504f9a8e6c8afa7a5041642f70bc9829d65760a225c" dmcf-pid="070e21Ndgk" dmcf-ptype="general">인재 유출 조짐도 감지됐다. 김 대표는 “AI 전공자들이 캐나다 안에서 활발하게 움직여야 하는데, 제가 만난 친구들은 실리콘밸리나 한국에 자리가 없는지 묻더라”며 “AI를 하는 사람 입장에서는 조금 슬프기도 했다”고 말했다.</p> <p contents-hash="62c5baea0cc1d797ed097bb4e540b3d01974175cb83eb9b9cac1900547b09c13" dmcf-pid="pzpdVtjJjc" dmcf-ptype="general">반면 한국은 산업 기반에서 차별화된 강점이 있다고 봤다. 김 대표는 "우리나라는 여러 분야의 산업이 고르게 잘 발전해 있는 나라라 AI를 활용하고 접목할 수 있는 부분이 상당히 많다"며 "모델 개발과 인프라 구축, 피지컬 AI 투자, 인재 육성이 맞물려 돌아가는 생태계를 만드는 게 중요하다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="9891561d0efab986b1f3c03d9afac82674db03c098367e59c015ec851c0a196d" dmcf-pid="UqUJfFAikA" dmcf-ptype="general"><strong>초거대 AI 추격보다 '산업 전환' 우선…실리적 장기 AI 전략 제시</strong></p> <p contents-hash="289deee37890eba5ee766ce38694724e92452d320998fff3696c248bb432b2cb" dmcf-pid="uBui43cngj" dmcf-ptype="general">이를 바탕으로 김 대표가 제시한 해법은 산업 AX를 먼저 추진하면서 독자 모델 연구도 이어가는 것이다. 제한된 자원으로 빠르게 발전하는 초거대 모델을 계속 추격하는 데에는 한계가 있지만, 그렇다고 산업 현장의 AI 전환까지 미뤄서는 안 된다는 주장이다.</p> <p contents-hash="3872a0cb91009941d54d92e6a7da50659003f722faf8ba04256d6cbe5bb050be" dmcf-pid="7b7n80kLcN" dmcf-ptype="general">그는 "소버린 AI를 하지 말자는 얘기는 아니다. 하긴 해야 한다"면서도 “2주에 한 번씩 새로운 기술이 나오는 상황에서 제한된 자원으로 계속 따라갈 수 있느냐에는 한계가 있다”고 말했다. 이어 "먼저 산업 AX를 추진해 AI를 통한 산업 경쟁력을 확보해야 한다"고 강조했다.</p> <p contents-hash="7818b52a014140bacb33964f456f5f3530faf5f858ccd47c5c26bd78a46e94f8" dmcf-pid="zKzL6pEoga" dmcf-ptype="general">모델 경쟁은 장기전으로 접근하자는 게 김 대표의 구상이다. 그는 “AI 모델 기술은 어느 시점이 되면 상향 평준화될 것”이라며 "해외 기업들이 시행착오를 다 겪은 뒤 어느 정도 완성된 상태에서 들어가면 시간과 비용을 많이 줄여 확보할 수 있지 않을까 본다"고 말했다. 먼저 해외 모델로 산업 AX를 추진하더라도, 이후 국산 모델로 교체하거나 대체할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="a171a57056aaff9fd8c825a173756088b0eee5708c067c39a7936c764c7899f5" dmcf-pid="q9qoPUDgag" dmcf-ptype="general">포티투마루도 이런 판단에 따라 사업 방향을 전환했다. 김 대표는 "처음에는 AI 모델을 자체적으로 만들었지만, 시장이 기술 플러스 자본 경쟁으로 바뀌면서 우리가 리드하기에는 분명히 한계가 있겠다고 봤다"며 "그래서 도메인 특화 AX 중심으로 전환했고, 내부적으로 모델 연구개발은 계속하고 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="48fbf069dc8036a745a7d4e3a58f2d100e96a21e6d9c9e15170ae3c22d851e57" dmcf-pid="B2BgQuwaAo" dmcf-ptype="general">■ “LLM 이후 대비하고, 과학기술인 롤모델 세워야”</p> <p contents-hash="bab10ab8229b895be3c3a390c17a3084eb1b3ec1ec1bdf549bb996bfdba51c7b" dmcf-pid="bVbax7rNcL" dmcf-ptype="general">AI 시대 정부의 역할도 주문했다. 프런티어 모델 개발을 지원하는 데 그치지 말고, LLM 이후를 대비한 원천기술 연구에도 투자해야 한다는 것이다.</p> <p contents-hash="7f6627def5788252e1f638786e6c406f76ed46c9b6b56fd0ae60efc21f16513c" dmcf-pid="KfKNMzmjcn" dmcf-ptype="general">김 대표는 "지금은 학교나 연구소조차 LLM에 다 매몰돼 있다"며 "인공일반지능(AGI), 초인공지능(ASI) 등 LLM 이후 시장에 대한 원천기술 연구도 필요하다"고 말했다.</p> <p contents-hash="cedce406b040412fbc6c52d620e48c1b5ec0e0e9dbdabcdd6a4d95ba02f7c39d" dmcf-pid="949jRqsAai" dmcf-ptype="general">이어 “LLM이 절대적인 기술은 아니다. LLM을 뛰어넘는 기술이 언제 어디서 튀어나올지 모르고, 해외에서는 그런 연구도 활발하다”며 “100가지 새로운 기술을 연구해 그중 하나라도 성공할지 모르는, 실패 확률이 높은 영역”이라고 설명했다. 기업이 쉽게 도전하기 어려운 영역인 만큼 정부 차원에서 계속 지원하고 격려할 필요가 있다는 것이다.</p> <p contents-hash="82c5de30bad7a61f4c475e0a853af77b2eb64c650240ef4568f8dd8c0be9a930" dmcf-pid="201QBHLxaJ" dmcf-ptype="general">이런 장기 연구를 이끌 인재를 키우려면 과학기술인을 존중하는 문화부터 바뀌어야 한다고 했다. </p> <p contents-hash="f20f01eb83a4cb8e29ee0531f272f0ac67f131ec55d3ab6190a29f03b3d9371c" dmcf-pid="VptxbXoMjd" dmcf-ptype="general">김 대표는 "대기업 본사에 가면 초대 회장 동상이 있지만 연구소나 학교에 가서 과학기술에 업적을 남긴 연구자 동상은 거의 본적이 없을 것"이라며 "<span>과학기술인이 다음 세대의 롤모델로 자리 잡기 위한 노력이 필요한 시기"라고 말했다.</span></p> <p contents-hash="26c486e803cb8b342404c956169e41ab85ee675a82d6706e47885fb6682cabd3" dmcf-pid="fUFMKZgRAe" dmcf-ptype="general">이어 "우리나라의 강점인 <span>발달한 산업 기반을 살려 AI 적용 성과를 쌓고 인재·인프라 투자와 LLM 이후를 대비한 원천기술 연구를 병행해야 치열한 AI 경쟁 속에서 생존할 수 있을 것"이라고 강조했다.</span></p> <p contents-hash="36c1c765bf9dbc5c953a9375bebb3153b9c9b42e46d0f9e3130cf3b81638e7e7" dmcf-pid="4u3R95aeaR" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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