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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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AI 해커, 인간 화이트해커에 도전장…코드게이트 무대 올랐다
[경제일보] 사람의 개입 없이 스스로 문제를 분석하고 취약점을 찾는 인공지능(AI) 해커가 국제 해킹방어대회에서 인간 화이트해커들과 처음 맞붙었다. 청소년과 비교한 주니어부에서는 2위에 올랐지만 세계 정상급 해커가 참가한 일반부에서는 18위에 머물렀다. AI 단독보다 보안 전문가가 AI를 활용할 때 더 높은 성과가 나온다는 점을 보여준 결과다. 과학기술정보통신부는 지난 23일부터 이틀간 서울 코엑스에서 국제 해킹방어대회 및 보안 콘퍼런스 ‘코드게이트 2026’을 개최했다고 24일 밝혔다. 올해 대회의 가장 큰 관심사는 KAIST와 코드게이트보안포럼이 공동 개발한 AI 해커였다. 초청 선수로 참가한 AI 해커는 인간 참가자와 같은 문제를 받아 별도의 지시 없이 분석과 전략 수립, 취약점 탐색, 정답 제출까지 수행했다. 경기는 여러 보안 문제를 해결해 숨겨진 문자열인 ‘플래그’를 찾아 제출하는 캡처더플래그 방식으로 진행됐다. 실제 시스템을 무단 공격한 것이 아니라 외부와 분리된 대회 환경에서 취약점 분석 능력을 겨룬 것이다. 최종 성적은 일반부 18위, 만 19세 미만 주니어부 2위였다. AI가 청소년 최고 수준에 근접한 문제 해결 능력을 보인 반면 세계 정상급 화이트해커 팀과의 경쟁에서는 아직 격차가 있다는 의미다. 이번 대결은 순수 AI와 AI를 활용하는 인간 전문가의 차이도 보여줬다. 일반부 참가자들은 여러 명이 팀을 이뤄 문제 유형과 상황에 따라 전략을 바꾸고 필요하면 AI 도구를 활용할 수 있다. 반면 초청된 AI 해커는 사람의 실시간 개입 없이 자동으로 움직였다. AI는 대량의 코드 분석과 알려진 취약점 탐색, 반복 작업에 강하지만 처음 접하는 문제의 의도를 파악하거나 여러 단서를 연결해 전략을 수정하는 능력에서는 숙련된 인간팀을 넘지 못했다. AI와 사람이 경쟁하는 구도보다 전문가가 AI를 업무에 결합하는 방식이 당분간 더 효과적일 수 있다는 분석이 나온다. AI 해커 개발을 이끈 윤인수 KAIST 교수는 “현재 AI가 어느 정도 수준에 와 있는지, AI와 사람이 협업했을 때 어떤 시너지가 날 수 있는지 확인하고 싶었다”며 “결과에서 알 수 있듯 전문가와 AI가 만났을 때 좋은 시너지가 나온다는 결론에 이를 수 있었다”고 말했다. 일반부에서는 일본의 ‘BunkyoWesterns’가 우승해 과기정통부 장관상과 상금 5000만원을 받았다. 한국의 ‘따따’와 ‘The Amazing Digital Orange!’는 각각 2위와 3위를 차지했다. 개인전으로 열린 주니어부에서는 김준원 군이 우승해 과기정통부 장관상과 상금 300만원을 받았다. 원예준 군과 김필립 군이 2위와 3위에 올랐다. AI 해커의 주니어부 2위는 초청 참가 성적으로, 공식 수상 순위와는 별도로 해석할 필요가 있다. 2008년 시작돼 올해 18회째를 맞은 코드게이트에는 세계 88개국 3333명이 온라인 예선에 참가했다. 일반부에서는 8개국 20개 팀, 주니어부에서는 3개국 20명이 본선에 진출해 실력을 겨뤘다. AI를 이용한 취약점 탐지와 자동 수정은 세계 사이버보안 업계의 핵심 경쟁 분야로 떠오르고 있다. 지난해 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 ‘AI 사이버 챌린지’에서는 KAIST와 삼성리서치, 미국 조지아공대, 포스텍 연구진이 참여한 팀 애틀랜타가 우승했다. 이들이 개발한 AI 시스템은 대규모 오픈소스 코드에서 취약점을 찾고 수정 패치까지 자동 생성했다. 보안 콘퍼런스에는 블록체인 분석기업 체이널리시스 공동 창업자 마이클 그로내거 그라이AI 대표와 화웨이, 고려대, 서울과기대, 보안기업·법률 전문가 등이 발표자로 참여했다. 미국 보안 행사 블랙햇의 코치진이 진행한 전문 교육과 문제풀이 세션, 청소년 해킹 체험 프로그램도 함께 열렸다. 최우혁 과기정통부 정보보호네트워크정책실장은 “AI 3대 강국이 되기 위해서는 굳건한 사이버보안이 기반이 돼야 한다”며 “정교해지는 사이버 위협에 대응할 핵심 보안 인재를 양성하겠다”고 밝혔다.
2026-07-24 12:27:32
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삼성전자, '2D·3D 전환'으로 디스플레이 재정의…메타광학 시대 연다
[경제일보] 삼성전자가 2D와 3D를 자유롭게 전환할 수 있는 차세대 디스플레이 기술을 공개하며 미래 디스플레이 경쟁에서 메타광학 영역 선점에 나섰다. 단순 화질 개선을 넘어 디스플레이의 작동 원리 자체를 바꾸려는 시도로 해석된다. 24일 업계에 따르면 삼성전자가 포스텍(POSTECH)과 산학협력으로 진행한 '메타표면 렌티큘러 렌즈 기반 2D·3D 전환 디스플레이' 연구 논문1이 세계적인 최고 권위 학술지 네이처(Nature)에 게재됐다. 디스플레이 산업은 그동안 해상도, 밝기, 명암비 등 스펙 경쟁을 중심으로 발전해왔다. 그러나 최근에는 사용자 경험 중심으로 경쟁 축이 이동하고 있다. 특히 3D 디스플레이는 오랜 기간 차세대 기술로 주목받았지만 상용화에는 한계가 있었다. 안경 착용이 필요하거나 시야각이 좁고 해상도가 떨어지는 문제가 반복되면서 대중화에 실패한 사례가 대표적이다. 이 같은 한계로 인해 업계에서는 '2D와 3D를 상황에 따라 자연스럽게 전환할 수 있는 디스플레이'가 차세대 대안으로 꾸준히 연구돼 왔다. 이번 연구의 핵심은 렌즈 구조가 아니라 빛의 성질 즉 편광을 제어하는 데 있다. 삼성전자와 포스텍 연구팀은 나노 구조 기반의 메타표면 렌티큘러 렌즈를 활용해 전압만으로 2D와 3D 모드를 전환할 수 있는 기술을 구현했다. 기존 3D 디스플레이는 물리적으로 다른 렌즈 구조를 사용하거나 시선 추적 기술에 의존해야 했지만 이번 기술은 동일한 장치 내에서 광학 특성을 바꾸는 방식이다. 기존 라이트 필드 디스플레이의 가장 큰 한계는 두께와 시야각이었다. 두꺼운 렌즈 구조로 인해 기기 적용이 어려웠고 시야각이 좁아 실제 사용 환경에서 활용도가 제한됐다. 이번 연구에서는 1.2mm 수준의 초박막 구조를 유지하면서 시야각을 100도까지 확장했다. 이는 기존 15도 대비 6배 이상 개선된 수준이다. 특히 다수가 동시에 3D 영상을 볼 수 있다는 점에서 기존 기술과 차별화된다. 이는 TV, 모바일, 상업용 디스플레이 등 다양한 분야로 확장 가능성을 높이는 요소다. 이번 기술은 단순 이론 검증을 넘어 실제 디스플레이 패널과의 결합까지 확인됐다는 점에서 의미가 크다. 연구팀은 OLED 패널에 메타렌즈를 적용해 2D·3D 전환 기능을 구현했으며 대면적(25cm²)에서도 안정적인 성능을 검증했다. 이는 차세대 디스플레이 기술이 연구 단계에서 제품 적용 단계로 넘어가는 초기 신호로 볼 수 있다. 이 기술은 스마트폰, 태블릿 등 모바일 기기뿐 아니라 XR(확장현실), 의료 영상, 광고 디스플레이 등 다양한 분야에서 활용될 가능성이 있다. 특히 안경 없이 3D 구현이 가능하다는 점은 XR 시장 확대와 맞물려 새로운 디스플레이 수요를 창출할 수 있는 요소로 평가된다. 또한 하나의 디스플레이에서 2D와 3D를 모두 구현할 수 있어 기기 설계 측면에서도 효율성을 높일 수 있다. 현재 디스플레이 산업은 OLED 중심으로 재편됐지만 그 이후를 둘러싼 기술 경쟁도 본격화되고 있다. 마이크로 LED, 홀로그램, XR 디스플레이 등이 차세대 후보로 거론되는 가운데 메타광학 기반 기술 역시 새로운 경쟁 축으로 부상하고 있다. 삼성전자의 이번 연구는 단순 제품 경쟁이 아닌 원천 기술 확보 차원에서 의미가 있다는 평가다. 앞으로 디스플레이는 단순 화면 출력 장치를 넘어 사용자 경험을 구현하는 인터페이스로 진화할 가능성이 크다. 이 과정에서 2D와 3D를 자유롭게 넘나드는 기술은 핵심 경쟁 요소로 자리잡을 것으로 보인다. 삼성전자의 이번 연구는 이러한 흐름 속에서 차세대 디스플레이 방향성을 제시한 사례로 평가된다. 특히 메타광학 기술을 기반으로 한 디스플레이가 상용화될 경우 산업 구조 자체가 재편될 가능성도 제기된다.
2026-04-24 16:52:53