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KAIST 찾은 '구글의 전설' 제프 딘…"AI 경쟁, 결국 컴퓨팅 효율 싸움"
[경제일보] 인공지능(AI) 산업의 경쟁 구도가 거대언어모델(LLM)의 성능 경쟁에서 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 활용하느냐의 경쟁으로 이동하고 있다. 구글에서 27년간 AI와 컴퓨팅 인프라의 발전을 이끌었던 제프 딘이 한국에서 던진 메시지도 여기에 집중됐다. 딘은 지난 13일 서울 AI 허브에서 열린 특별강연에서 “향후 몇 년간 AI 발전의 핵심은 하드웨어와 컴퓨팅 자원을 얼마나 확보하고 효율적으로 사용하는가에 달려 있다”고 강조했다. 단순히 더 큰 모델을 만드는 것만으로 AI 경쟁력을 확보하기 어려워지고 있다는 의미다. 이번 강연은 딘이 구글을 떠난 뒤 사실상 첫 공식 행보라는 점에서도 주목받았다. KAIST와 국가AI연구거점의 공동 초청으로 마련된 행사에는 KAIST를 비롯해 고려대·연세대·포스텍 등 컨소시엄 대학의 연구진과 학생, 기업 관계자 등 150여명이 참석했고 온라인으로도 220여명이 참여했다. 딘은 1999년 구글에 합류한 이후 검색 인프라를 비롯해 구글의 AI 연구 기반을 구축한 핵심 인물이다. 분산 시스템 연구를 기반으로 대규모 연산을 효율적으로 처리하는 기술을 발전시켰고, 텐서플로와 구글의 AI 전용 반도체인 TPU 개발에도 관여했다. 최근까지는 구글 수석과학자로 차세대 AI 모델 제미나이 개발을 이끌었다. 그런 그가 구글을 떠나 과학 연구를 위한 AI 스타트업 ‘디스커버리 루프’를 창업하면서 업계의 관심이 집중됐다. 구글과 같은 빅테크의 최고 수준 연구 환경을 떠나 새로운 회사를 선택한 만큼, 그의 이번 발언은 단순한 기술 전망 이상의 의미를 갖는다. ◆ AI의 다음 병목은 ‘모델’보다 ‘연산’ 딘이 강조한 것은 AI 발전을 바라보는 시각 자체의 변화다. 그는 학부 시절 신경망 학습을 연구했지만 당시 컴퓨팅 성능의 한계 때문에 연구 성과를 내기 어려웠고, 20여년이 지나 충분한 연산 자원이 확보되면서 당시 아이디어가 현실화됐다고 설명했다. 지난 15년간 AI의 발전 역시 특정한 알고리즘 하나가 등장했기 때문이라기보다 연산 능력·데이터·모델 규모가 함께 확대된 결과라는 것이 그의 설명이다. 이 발언은 현재 AI 산업의 경쟁 구도를 정확히 관통한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI가 대중화된 이후 기업들은 더 많은 데이터를 학습시키고 더 큰 모델을 구축하는 방식으로 경쟁해왔다. 그러나 모델 규모가 커질수록 학습과 추론에 필요한 컴퓨팅 비용도 폭증한다. 결국 AI 모델을 얼마나 잘 만드는가와 동시에 필요한 연산량을 얼마나 적은 비용으로 처리할 수 있는가가 기업 경쟁력의 핵심이 된다. 엔비디아가 AI 가속기 시장을 장악한 것도 같은 맥락이다. 구글이 자체 TPU를 개발한 이유 역시 외부 반도체에만 의존하지 않고 AI 연산 구조에 맞는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 최적화하기 위해서였다. 딘의 경력 자체가 이를 보여준다. 대규모 분산 시스템을 연구하던 컴퓨터과학자가 구글에서 TPU와 AI 시스템 개발에 참여한 것은 AI가 발전할수록 모델과 반도체, 데이터센터, 소프트웨어를 하나의 시스템으로 설계해야 한다는 흐름과 맞닿아 있다. ◆ 한국 AI도 ‘모델 개발’ 이후를 준비해야 이번 딘의 KAIST 방문은 국내 AI 산업에도 시사하는 바가 크다. 한국의 AI 전략은 그동안 자체 파운데이션 모델 확보와 GPU 확보에 상당한 무게가 실렸다. 하지만 모델을 하나 확보한다고 AI 경쟁력이 완성되는 것은 아니다. 대규모 모델을 학습시키고 실제 서비스에 적용하기 위해서는 GPU와 AI 반도체, 데이터센터, 네트워크, 저장장치, 소프트웨어 등 전체 시스템을 효율적으로 연결해야 한다. KAIST가 추진하는 ‘AI 시스템 이니셔티브’ 역시 이 지점에 초점을 맞추고 있다. AI 모델 자체뿐 아니라 하드웨어와 시스템 소프트웨어를 함께 최적화해 제한된 컴퓨팅 자원을 최대한 활용하는 것이 목표다. 최근 글로벌 빅테크와 KAIST의 협력이 이어지는 것도 주목할 부분이다. 엔비디아가 KAIST와 AI 공동연구소 및 피지컬AI센터 설립을 추진한 데 이어 구글의 핵심 AI 연구자가 직접 KAIST를 찾아 연구진과 분산 시스템과 AI 인프라를 논의했다. 이는 한국이 AI 모델 경쟁에서 단순히 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 AI 시스템 전체를 연구할 수 있는 기반을 확보해야 한다는 신호로 해석할 수 있다. 딘이 강연에서 “AI가 인간을 대체하느냐”는 질문에 인간과 AI가 각자의 강점을 활용하는 것이 중요하다고 답한 것도 같은 맥락이다. AI를 인간의 대체재로만 볼 것이 아니라 인간이 해결하지 못했던 문제를 풀기 위한 연구 도구로 활용해야 한다는 것이다. 그가 창업한 디스커버리 루프가 과학 연구를 AI의 주요 적용 분야로 삼은 것도 의미가 있다. AI가 검색과 문서 작성, 코딩을 넘어 신약과 소재, 물리학 등 과학적 발견의 속도를 높이는 방향으로 확장될 경우 필요한 컴퓨팅 규모는 지금보다 더욱 커질 수밖에 없다. 한편 딘이 한국에서 던진 메시지는 명확하다. AI 경쟁의 다음 승부처는 더 큰 모델을 만드는 데서 끝나지 않는다. 얼마나 많은 연산 자원을 확보하고, 이를 얼마나 효율적으로 연결하고 활용하느냐가 관건이다. 한국이 AI 강국을 목표로 한다면 GPU 확보량이나 국산 모델 개발 성과만을 경쟁력의 기준으로 삼아서는 안 된다. 반도체부터 데이터센터, 네트워크, 분산 시스템, 모델까지 이어지는 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 확보해야 한다. 27년간 구글의 AI 역사를 만들어온 연구자가 퇴사 직후 한국에서 가장 먼저 강조한 것도 결국 이 지점이었다. AI 시대의 진짜 경쟁은 모델의 크기가 아니라 그것을 움직이는 시스템의 경쟁으로 넘어가고 있다.
2026-08-19 07:55:41
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챗봇 경쟁 끝…AI 승부처는 '산업 현장'
[경제일보] 인공지능(AI) 경쟁의 무게중심이 거대언어모델(LLM) 성능 중심에서 산업 적용 중심으로 이동하고 있다. 생성형 AI가 기술 경쟁을 이끌었다면 이제는 신소재 개발과 제조 혁신, 금융 분석 등 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 '산업 AI'가 새로운 승부처로 떠오르고 있다는 분석이다. 12일 업계에 따르면 LG AI연구원은 최근 서울에서 열린 세계 최고 권위의 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 엑사원(EXAONE)의 산업 적용 사례를 대거 공개했다. 학회에서 발표한 14편의 논문보다 시장의 관심을 끈 것은 AI가 실제 산업 현장에서 만들어내고 있는 성과였다. AI가 연구개발을 돕는 수준을 넘어 기업의 제품 개발과 의사결정, 데이터 생산 방식을 바꾸는 단계에 들어섰다는 점을 보여줬기 때문이다. 대표적인 사례가 신소재 발굴 플랫폼 '엑사원 디스커버리'다. LG AI연구원은 AI를 활용해 42만개가 넘는 후보 물질 가운데 탈모 관리 신소재 '람시딜'을 하루 만에 찾아냈고, 현재 제품화를 추진하고 있다. AI 데이터센터 핵심 인프라로 떠오른 액침 냉각유 소재 역시 GS칼텍스와 공동 개발하며 신소재 발굴 범위를 확대하고 있다. 금융 분야에서도 AI의 역할은 커지고 있다. 금융 특화 AI 에이전트 '엑사원 BI'는 한국과 미국 증시에 상장된 약 8000개 종목을 매일 분석해 투자 판단에 필요한 예측 정보와 분석 리포트를 제공한다. 영국 런던증권거래소그룹(LSEG)에 이어 최근 코스콤과도 협력을 시작하면서 산업 AI의 적용 범위를 글로벌 금융시장과 국내 자본시장으로 넓히고 있다. 데이터 생산 방식 역시 달라지고 있다. '엑사원 데이터 파운드리'는 AI가 고품질 데이터를 자동 생성하고 전문 분야별 AI 모델 구축을 지원하는 플랫폼이다. 국민연금공단 시범 사업에서는 하루 1만건 이상의 전문 데이터를 자동 구축하는 시스템을 구현했다. 사람이 일일이 데이터를 구축하던 방식에서 AI가 데이터 생산 공장 역할을 수행하기 시작한 것이다. 반도체 업계에서는 AI가 공정 최적화와 수율 개선에 활용되고 있으며 배터리 업계에서는 차세대 소재 개발과 품질 관리에 적용 범위가 확대되고 있다. 제조 현장에서는 설비 이상을 예측하고 생산 계획을 최적화하는 AI 솔루션 도입이 늘고 있고 금융권 역시 투자 분석과 리스크 관리 분야에서 AI 활용을 확대하고 있다. AI가 더 이상 하나의 서비스가 아니라 산업 전반을 움직이는 핵심 인프라로 자리 잡고 있는 셈이다. LG의 차별점은 AI 기술을 곧바로 적용할 수 있는 산업 기반을 갖추고 있다는 점이다. LG전자와 LG생활건강, LG에너지솔루션, LG디스플레이 등 다양한 제조 계열사를 통해 AI 연구 성과를 실제 제품과 사업으로 연결할 수 있다. AI를 연구하는 조직과 이를 활용할 산업 현장이 하나의 생태계 안에 있다는 점이 경쟁력으로 꼽힌다. 물론 해결해야 할 과제도 적지 않다. 산업 AI가 확대될수록 AI가 내린 판단의 신뢰성과 책임 문제, 기업 데이터 보호, 산업별 규제 체계 등 새로운 숙제가 함께 등장하고 있다. 산업마다 필요한 데이터의 특성과 정확도가 다른 만큼 범용 AI보다 높은 수준의 전문성과 검증 체계도 요구된다. 그럼에도 산업계가 AI에 주목하는 이유는 분명하다. 인공지능이 더 이상 논문과 연구 성과에 머무르는 기술이 아니라 실제 산업 현장에서 비용을 줄이고 연구개발 기간을 단축하며 새로운 제품과 서비스를 만들어 낼 수 있기 때문이다. 강철부대의 시선이 머무는 곳, AI 생태계 역시 더 이상 모델 성능이나 논문 편수만으로 경쟁력을 평가받기 어려운 단계에 진입하고 있다. 생성형 AI 열풍을 넘어 실제 산업 난제를 해결하고 사업화 성과를 입증하는 기업이 새로운 승자가 될 가능성이 커지고 있다. 기술 경쟁의 무게중심도 AI 모델의 성능 경쟁에서 산업 현장의 활용 가치와 사업화 역량으로 이동하는 흐름이다. AI의 다음 킬러 애플리케이션 역시 새로운 챗봇보다 공장과 연구소, 데이터센터, 금융시장 등 산업 현장에서 먼저 등장할 가능성이 크다.
2026-07-12 08:00:00
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"中·韓, 글로벌 빅파마 위협"…신흥국 바이오 '혁신 전쟁' 시작됐다
[경제일보] 아시아를 중심으로 한 신흥국 바이오제약 기업들이 ‘제네릭 중심’에서 벗어나 혁신 신약 개발로 빠르게 전환하며 글로벌 시장 판도를 흔들고 있다는 분석이 나왔다. 특히 중국과 한국 기업들은 공격적인 연구개발(R&D) 투자를 바탕으로 미국·유럽 중심의 기존 질서를 위협하는 수준까지 올라섰다는 평가다. 4일 업계에 따르면 최근 국제 학술지 ‘네이처 리뷰 드럭 디스커버리(Nature Reviews Drug Discovery)’ 연구진은 아시아·라틴아메리카·EEMEA(동유럽·중동·아프리카) 지역 45개 바이오제약 기업을 대상으로 2010년부터 2025년까지 15년간 데이터를 분석해 매출 5억 달러 이상 기업을 대상으로 R&D 투자 비중, 임상 포트폴리오, 매출 구조를 종합 평가해 혁신 수준을 분류했다. 분석 결과 높은 R&D 투자와 혁신 신약 중심 포트폴리오를 갖춘 ‘혁신 선도기업’에는 중국의 BeOne, CSPC, 헝루이(Hengrui), 헨리우스(Henlius), 이노벤트(Innovent), 준시(Junshi), 시노 바이오(Sino Bio)와 함께 한국의 한미약품, SK바이오 계열 기업이 포함됐다. 중간 수준 투자와 25~50% 혁신 자산을 보유한 ‘신흥 혁신기업’에는 삼성바이오, 유한양행, GC녹십자, 대웅제약 등 한국 기업과 인도의 바이오콘, 닥터레디스, 글렌마크 등이 이름을 올렸다. 지역별로는 격차가 뚜렷했다. 중국과 한국 기업들은 매출 대비 높은 R&D 투자 비중을 유지하며 혁신 전환 속도를 끌어올린 반면 인도 기업들은 중간 수준 투자로 점진적 변화를 이어갔다. 반면 라틴아메리카와 EEMEA 지역 기업들은 여전히 제네릭 의약품 중심 구조에 머물러 혁신 투자 확대가 미흡한 것으로 나타났다. 대표적인 성공 사례로는 중국의 CSPC와 헝루이가 꼽힌다. 두 기업은 2010년대 초반까지 제네릭 중심 사업 구조였지만 이후 연구개발 투자를 혁신 신약으로 집중 전환하며 ‘미투(Me-too)’·‘미베터(Me-better)’ 의약품에서 ‘퍼스트인클래스(First-in-class)’ 후보물질로 전략을 고도화했다. 이를 통해 글로벌 시장에서 경쟁 가능한 파이프라인을 확보했다. 한국 기업들도 유사한 경로를 밟고 있다. 한미약품은 매출의 약 17%를 연구개발에 투자하며 대사질환·희귀질환 분야에서 경쟁력을 키웠고 유한양행 역시 과거 5% 미만이던 R&D 비중을 최근 12% 수준까지 끌어올리며 항암제 중심 혁신 전략을 강화했다. SK바이오팜은 중추신경계(CNS) 치료제 개발에 집중하며 글로벌 시장에서 존재감을 확대하고 있다. 인도 기업들은 ‘신흥 혁신기업’으로의 전환 단계에 있다. 바이오콘은 항암 바이오의약품 중심으로 포트폴리오를 재편했고 닥터레디스는 제네릭 중심 구조에서 혁신·복합의약품으로 확장했다. 글렌마크 역시 혁신 파이프라인 비중을 10% 미만에서 50% 수준까지 끌어올리며 체질 개선에 나섰다. 연구진은 혁신 전환의 핵심 전략으로 ‘집중과 전문성’을 꼽았다. 특정 치료 분야에 집중하거나 기술 플랫폼 역량을 강화한 기업들이 R&D 생산성을 높이는 데 성공했다는 것이다. 실제로 CSPC는 심혈관·대사질환, 헝루이와 유한양행은 항암 분야, 한미약품은 대사질환과 희귀질환, 글렌마크는 면역피부과에 집중하며 경쟁력을 확보했다. 기술 측면에서도 항체-약물접합체(ADC), 호르몬, 주사제, 바이오의약품 등 특정 플랫폼에 대한 전문성이 혁신 성과로 이어졌다. 논문 저자들은 “아시아, 특히 중국과 한국의 혁신 선도기업들은 글로벌 빅파마를 위협할 준비가 돼 있다”고 평가했다. 이어 “인도와 동유럽 기업들도 포트폴리오 전환을 통해 향후 혁신 리더로 부상할 가능성이 크다”고 전망했다. 업계에서는 이번 분석이 글로벌 바이오 산업의 ‘세대 교체’를 보여주는 신호로 해석하고 있다. 한 제약업계 관계자는 “과거에는 신흥국 기업들이 생산기지 역할에 머물렀다면 이제는 기술과 신약으로 승부하는 단계로 넘어갔다”며 “앞으로 글로벌 시장 경쟁 구도 자체가 바뀔 수 있다”고 말했다.
2026-07-04 09:00:00
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JLR·폴스타·포드 리콜…에어백·시트·전조등 결함
자동차 안전 조치는 제때 확인하지 못해 시정 기회를 놓치는 경우가 많습니다. [김아령의 주간 오토세이프]는 국내 리콜 및 무상점검 정보를 매주 정리해 소비자가 필요한 조치를 빠르게 확인할 수 있도록 돕겠습니다. [경제일보] 수입차 업체들이 전조등과 에어백, 시트 관련 제작 결함이 확인된 차량에 대해 리콜에 나섰다. 야간 주행 안전에 영향을 줄 수 있는 전조등부터 사고 시 에어백 미전개 가능성, 시트 고정 장치 볼트 풀림까지 다양한 안전 문제가 시정 조치 대상에 포함됐다. 4일 국토교통부 자동차리콜센터에 따르면 이번 주 리콜 대상은 JLR코리아와 폴스타오토모티브코리아, 에프엘오토코리아가 수입·판매한 차량이다. 가장 규모가 큰 리콜은 JLR코리아가 실시하는 에어백 관련 리콜이다. 대상은 더 뉴 레인저와 디스커버리, 디펜더 등 21개 차종 1만4373대다. 조사 결과 대상 차량에서는 스티어링 칼럼 내부에 위치한 운전석 에어백 커넥터가 시간이 지나면서 마모·부식될 가능성이 확인됐다. 이 경우 에어백 경고등이 점등될 수 있으며 에어백 회로 저항이 증가해 충돌 사고 발생 시 운전석 에어백이 정상적으로 전개되지 않아 탑승자 보호 성능이 떨어질 수 있다. 대상 차량은 더 뉴 레인저 D350·P530·P550e를 비롯해 디스커버리 D250·D300·D350·P300·P360, 디펜더 90·110·130 시리즈 등이다. 생산기간은 2020년 1월부터 올해 6월까지다. JLR코리아는 운전석 에어백 커넥터 단자에 보호 윤활 젤을 도포하는 방식으로 시정조치를 진행한다. 이어 폴스타오토모티브코리아는 폴스타2 1067대를 대상으로 전조등 관련 리콜을 실시한다. 대상은 2022~2025년식 폴스타2 롱레인지 싱글모터(LRSM), 롱레인지 듀얼모터(LRDM), 스탠더드레인지 싱글모터(SRSM) 모델이다. 이번 리콜은 픽셀 모듈이 적용된 전조등의 LED 광학장치 정렬이 일부 어긋나면서 전조등 광도가 국내 안전기준을 충족하지 못한 것으로 확인돼 실시된다. 광도가 기준보다 밝으면 마주 오는 차량 운전자의 시야를 방해할 수 있고, 반대로 기준보다 낮으면 야간 시야 확보가 어려워질 수 있어 안전기준 부적합 판정을 받았다. 폴스타는 전조등 컨트롤 모듈에 개선된 소프트웨어를 적용해 결함을 시정한다. 다만 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)는 지원되지 않아 차량 소유자는 서비스센터를 방문해 조치를 받아야 한다. 시정조치는 지난달 29일부터 시행 중이다. 이 밖에 에프엘오토코리아는 2024~2025년식 포드 브롱코 257대를 대상으로 시트 높이조절 장치 프레임 관련 리콜을 실시한다. 조사 결과 운전석과 조수석 시트 높이 조절 장치 프레임의 고정 볼트가 점차 느슨해질 가능성이 있는 것으로 나타났다. 제조 과정에서 볼트 풀림 방지 접착제의 접착력이 저하된 것이 원인이다. 해당 볼트가 느슨해지면 시트 쿠션에서 소음이나 유격이 발생할 수 있으며, 볼트가 이탈할 경우 충돌 사고 시 탑승자를 제대로 지지하지 못해 부상 위험이 커질 수 있다. 에프엘오토코리아는 시트를 탈거해 피벗 볼트 체결 상태를 점검한 뒤 필요 시 관련 부품을 신품으로 교체하고, 볼트 접착제가 충분히 경화될 때까지 일정 시간 시트 높이 조절을 제한하는 방식으로 시정 조치를 실시한다. 모든 리콜은 무상으로 실시된다. 차량 소유주는 자동차리콜센터에서 차량번호 또는 차대번호(VIN)를 입력해 대상 여부를 확인할 수 있으며, 제작사 안내문 수령 전에도 서비스센터 예약과 점검이 가능하다.
2026-07-04 08:00:00