AI 경쟁을 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 단어는 GPU, 초거대 모델, 빅테크입니다. 하지만 스탠포드대 최예진 교수는 조금 다른 질문을 던집니다. “더 크게 만드는 것”만으로 충분한가, 그리고 AI는 정말 더 많은 사람과 조직이 만들고 통제할 수 있는 기술이 되고 있는가라는 질문입니다.
PLUS TV 인터뷰에서 최예진 교수는 대형 언어 모델 중심의 승자독식 구도, 소형 언어 모델의 가능성, 한국의 피지컬 AI 전략, 그리고 AI 시대 개인에게 필요한 역량을 폭넓게 설명했습니다. 이 글에서는 영상을 단순 요약하기보다, 한국 기업과 개인이 실제로 가져가야 할 판단 기준으로 정리했습니다.
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AI 업계는 하이프에서 현실 점검으로 이동했다
최예진 교수는 지난 1년 사이 AI 업계의 분위기가 바뀌었다고 말합니다. 이전에는 “AI가 곧 모든 것을 바꿀 것”이라는 기대가 컸습니다. 지금은 산업 현장에서 실제 이익이 얼마나 빠르게 확산되는지, 현재 AI가 무엇을 잘 못하는지, 어떤 방식으로 부족한 부분을 보완해야 하는지에 대한 대화가 많아졌습니다.
핵심은 학습 방식입니다. 지금의 생성형 AI는 방대한 데이터를 수동적으로 읽고 패턴을 익히는 방식에 많이 의존합니다. 최 교수는 이를 “문제집을 많이 풀어 성적을 올리는 학생”에 비유합니다. 문제집을 많이 푼다고 창의력이 반드시 좋아지는 것은 아닙니다.
사람은 모르는 것을 다시 묻고, 이해가 안 되는 부분을 되짚고, 자기 방식으로 공부합니다. 반면 현재 AI는 주어진 문장과 문서를 그대로 받아들이는 경우가 많습니다. 앞으로의 중요한 연구 방향은 AI가 더 능동적으로 배우고 추론하도록 만드는 데 있습니다.
왜 ‘남들이 안 하는 선택’이 중요했나
최예진 교수의 커리어에서 흥미로운 지점은 안정적인 길보다 어려운 길을 선택했다는 점입니다. 그는 마이크로소프트에서 소프트웨어 개발자로 일하다가 AI 연구로 방향을 바꿨습니다. 당시 AI는 지금처럼 각광받는 분야가 아니었습니다. 오히려 “AI의 겨울” 이후 전망이 불확실한 비주류 분야에 가까웠습니다.
그럼에도 그는 어렵고 도전적인 분야에 먼저 뛰어드는 것이 장기적으로 의미 있다고 판단했습니다. 특히 자연어 처리 분야에서도 문법 분석보다 ‘상식’과 ‘맥락’을 이해하는 문제에 집중했습니다. 당시에는 상식 연구가 낮게 평가받기도 했지만, 언어를 진짜로 이해하려면 문법만으로는 부족합니다.
문장이 맞아도 맥락을 모르면 의미를 놓칩니다. 사람은 말을 생략하고, 암시하고, 당연한 배경지식을 전제로 대화합니다. AI가 인간 언어를 제대로 이해하려면 이런 상식과 맥락을 다룰 수 있어야 합니다.
대형 모델 경쟁만으로는 부족하다
최 교수는 스케일링 자체를 부정하지 않습니다. 모델을 크게 만들고 데이터를 많이 넣으면 성능이 좋아지는 것은 사실입니다. 문제는 모두가 같은 방향으로만 달릴 때 생깁니다. 초대형 모델 경쟁은 막대한 자본과 GPU를 가진 기업과 국가에 유리합니다.
그렇다면 자본이 상대적으로 작은 국가는 영원히 뒤처질까요? 최 교수는 그렇지 않다고 봅니다. 알고리즘, 데이터 품질, 학습 방식의 개선으로 더 작고 효율적인 모델을 만들 수 있기 때문입니다.
그 근거로 그는 인간의 두뇌를 듭니다. 인간의 뇌는 LED 전구 하나보다 적은 전력을 쓰면서도 복합적 사고를 하고, 적은 데이터로도 많은 것을 배웁니다. 자연이 이미 효율적인 지능 시스템을 보여주고 있다면, AI 연구도 언젠가는 더 작은 자원으로 강력한 성능을 내는 방향을 찾을 수 있습니다.
한국 AI 전략의 핵심은 GPU만이 아니다
한국이 AI 경쟁에서 살아남기 위해 GPU를 확보하는 일은 중요합니다. 그러나 그것만으로는 충분하지 않습니다. 최예진 교수는 한국이 미국·중국과 같은 자본 규모로만 경쟁하기 어렵다면, 인재와 아이디어, 협력 문화에서 승부해야 한다고 말합니다.
특히 인재 육성은 장기 전략입니다. 중국 AI 생태계가 빠르게 성장한 배경에는 미국에서 공부하고 돌아간 연구자들이 수년간 학생을 길러낸 구조가 있습니다. 단기간의 장비 투자도 필요하지만, 더 멀리 보면 훌륭한 연구자와 엔지니어를 계속 배출하는 시스템이 중요합니다.
또 하나의 조건은 협력 문화입니다. 조직 내부 정치와 중복 경쟁은 시간과 자원의 낭비입니다. 같은 문제를 각자 따로 풀기보다, 지식과 데이터를 공유하고 서로의 성과를 연결하는 방식이 필요합니다. AI 경쟁은 개인 천재 한 명의 승부가 아니라 생태계의 승부에 가깝습니다.
피지컬 AI는 한국이 노릴 수 있는 전략적 영역이다
최 교수는 한국의 제조 기반 피지컬 AI 전략을 긍정적으로 봅니다. 피지컬 AI는 로봇, 제조, 물류, 현실 세계의 행동과 관련된 AI를 뜻합니다. 텍스트나 이미지처럼 인터넷에 풍부하게 쌓인 데이터와 달리, 제조 현장과 로봇 행동 데이터는 쉽게 구하기 어렵습니다.
이 점이 오히려 기회입니다. 피지컬 AI는 자본만 투입한다고 빠르게 풀리는 문제가 아닙니다. 현장 지식, 숙련된 인력, 제조 데이터, 실제 문제를 이해하는 역량이 함께 필요합니다. 한국은 제조업 기반과 현장 운영 경험이 강하기 때문에 이 영역에서 차별화할 수 있습니다.
피지컬 AI가 발전하면 기존 제품을 자동화하는 데 그치지 않습니다. 이전에는 불가능하다고 여겼던 가전, 로봇, 산업 장비, 서비스가 새로 나올 수 있습니다. 이는 새로운 브랜드와 일자리로 이어질 가능성도 있습니다.
관련 흐름은 이전에 정리한 AI 에이전트와 피지컬 AI 글과 함께 보면 더 입체적으로 이해할 수 있습니다.
AI 민주화는 ‘사용 가능’보다 ‘제작 가능’에 가깝다
많은 사람이 이미 ChatGPT 같은 AI 서비스를 쓰고 있습니다. 그래서 “AI는 이미 민주화된 것 아닌가?”라고 생각할 수 있습니다. 하지만 최예진 교수가 말하는 AI 민주화는 단순히 AI를 소비하는 상태와 다릅니다.
그는 링컨의 민주주의 정의를 AI에 빗대어 설명합니다. 생성형 AI는 인간의 지식과 가치를 반영해야 하고, 인간이 만들 수 있어야 하며, 인간 전체에게 도움이 되어야 합니다. 즉 AI 민주화는 “누구나 쓸 수 있다”를 넘어 “다양한 나라와 조직이 만들고 개선하고 통제할 수 있다”에 가깝습니다.
여기서 소형 언어 모델과 오픈소스가 중요해집니다. 모든 조직이 초대형 모델을 만들 만큼의 GPU를 살 수는 없습니다. 하지만 소형 모델이 충분히 좋아지고, 학습 데이터와 훈련 방법이 공유된다면 더 많은 주체가 자기 목적에 맞는 AI를 만들 수 있습니다.
오픈소스는 단순한 무료 공개가 아닙니다. 좋은 연구를 공개하면 전 세계 개발자와 연구자가 모이고, 인재 유입이 생기며, 생태계의 신뢰도 높아집니다. 중국의 일부 AI 기업들이 오픈소스를 통해 인재와 관심을 끌어모은 사례도 이 맥락에서 이해할 수 있습니다.
소형 언어 모델은 어디서 강점을 가질까
대형 언어 모델은 큰 신경망과 막대한 데이터, 대규모 자본을 바탕으로 만들어집니다. 반면 소형 언어 모델은 크기가 작기 때문에 부족한 부분을 다른 방식으로 채워야 합니다. 최 교수는 그 핵심을 데이터 품질에서 찾습니다.
이미 인터넷 데이터는 대형 모델이 대부분 학습했습니다. 같은 데이터를 다시 많이 넣는다고 작은 모델이 큰 모델을 쉽게 따라잡기는 어렵습니다. 대신 인터넷에 없는 고품질 데이터, 특정 분야에 맞춘 데이터, 알고리즘으로 선별된 데이터가 중요합니다.
소형 모델이 모든 면에서 초대형 모델을 이길 필요는 없습니다. 특정 업무나 기관, 산업 현장에서는 충분히 잘 작동하면서 비용이 훨씬 낮은 모델이 더 현실적인 선택일 수 있습니다. 예를 들어 내부 문서 검색, 고객 응대, 공공기관의 제한된 업무, 제조 현장의 특화 작업에서는 “가장 큰 모델”보다 “충분히 좋고 통제 가능한 모델”이 더 유리할 수 있습니다.
로컬 LLM과 경량 서빙 흐름은 SGLang 로컬 LLM 서빙 엔진 글에서 다룬 흐름과도 연결됩니다.
AI 시대 리더에게 필요한 능력
AI가 많은 지식을 제공하는 시대에는 단순 암기형 전문성이 약해질 수 있습니다. 전문 지식을 많이 외우는 것만으로는 AI와 차별화되기 어렵습니다. 대신 중요한 것은 AI가 제시한 정보를 바탕으로 다음 질문을 만들고, 자기 관점으로 추론하며, 새로운 가치를 만드는 능력입니다.
최예진 교수는 AI 시대의 리더에게 독창적 사고와 창의력이 필요하다고 말합니다. AI는 거대한 라이브러리처럼 지식을 꺼내 줄 수 있지만, 그 지식을 어디에 연결하고 무엇을 만들지는 사람이 결정해야 합니다.
또 하나의 중요한 능력은 개별성입니다. 최 교수는 인간만이 가진 다양성과 고유한 특징을 AI가 쉽게 대체하기 어렵다고 봅니다. 모두가 같은 답을 빠르게 얻는 시대일수록, 각자가 가진 문제의식과 경험, 질문의 방향이 더 중요해집니다.
이 관점은 AI 시대 필수 역량과 AI 시대 인간의 가치를 다룬 글과도 함께 읽을 만합니다.
개인과 조직을 위한 체크리스트
이 인터뷰를 개인과 조직의 전략으로 바꾸면 다음 다섯 가지 질문이 남습니다.
- 우리는 AI를 단순히 사용하는가, 아니면 우리 문제에 맞게 만들고 개선할 역량을 갖추고 있는가?
- GPU와 모델 크기 외에 데이터 품질, 알고리즘, 업무 맥락을 어떻게 축적하고 있는가?
- 우리 산업의 현장 데이터는 무엇이며, 그것을 피지컬 AI나 특화 모델로 연결할 수 있는가?
- 내부 경쟁과 정치보다 협력과 공유가 잘 작동하는 구조를 만들고 있는가?
- 구성원들이 AI 답변을 소비하는 데 그치지 않고, 스스로 질문하고 추론하는 훈련을 하고 있는가?
이 질문에 답하지 못하면 AI 도입은 도구 사용에 머물 수 있습니다. 반대로 이 질문을 조직적으로 다루면 AI는 비용 절감 도구를 넘어 새로운 제품, 서비스, 학습 방식으로 확장될 수 있습니다.
결론: 한국 AI의 승부처는 ‘크기’가 아니라 ‘방향’이다
AI 경쟁에서 큰 모델과 많은 GPU는 분명 중요합니다. 그러나 그것이 전부라면 승자는 이미 정해져 있을지도 모릅니다. 최예진 교수의 메시지는 여기서 출발합니다. 모두가 같은 방향으로 달릴 때, 다른 질문을 던지는 것이 더 큰 기회가 될 수 있습니다.
한국은 제조 현장, 인재, 빠른 실행력, 협력 구조를 묶어 피지컬 AI와 특화 모델에서 강점을 만들 수 있습니다. 개인은 AI를 잘 쓰는 사람을 넘어, AI와 함께 더 좋은 질문을 만드는 사람이 되어야 합니다.
결국 AI 민주화의 핵심은 더 많은 사람이 버튼을 누르는 것이 아닙니다. 더 많은 사람과 조직이 AI를 이해하고, 만들고, 통제하며, 인간에게 도움이 되는 방향으로 발전시키는 것입니다.
FAQ
AI 민주화란 무엇인가요?
AI 민주화는 단순히 많은 사람이 AI 서비스를 쓰는 상태를 뜻하지 않습니다. 다양한 나라, 조직, 개인이 AI를 만들고 개선하고 통제할 수 있으며, 그 혜택이 특정 기업이나 국가에만 집중되지 않는 상태에 가깝습니다.
소형 언어 모델은 대형 언어 모델을 대체할 수 있나요?
모든 영역에서 완전히 대체하기는 어렵습니다. 다만 특정 업무, 특정 산업, 제한된 예산의 조직에서는 충분히 좋은 성능과 낮은 비용, 높은 통제 가능성을 제공할 수 있습니다.
한국이 AI 경쟁에서 노릴 수 있는 분야는 무엇인가요?
영상에서 강조된 분야는 피지컬 AI입니다. 제조, 로봇, 물류, 현실 세계의 행동 데이터가 필요한 영역은 인터넷 데이터만으로 해결하기 어렵기 때문에 한국의 제조 역량이 강점이 될 수 있습니다.
AI 시대 개인에게 가장 중요한 역량은 무엇인가요?
AI가 제공한 지식을 그대로 받아들이는 능력보다, 스스로 질문하고 추론하며 새로운 관점을 만드는 능력이 중요합니다. 최예진 교수는 독창적 사고와 창의력을 핵심 역량으로 강조합니다.