
고성능 AI칩 수입조차도 막힌 중국이 갑자기 오픈AI 급 성능을 가진 AI를 만들어냈다.
엔비디아 주가는 하루에 17%까지 떨어졌고, 전력 관련 산업과 천연가스 가격까지 요동쳤다. AI 개발에 엔비디아 AI칩이 필요하고, 엄청난 전력을 소모하는 거대한 인프라가 필요하다는 기존의 생각을 파괴했다. 제 2의 스푸트니크 쇼크(Sputnik Shock) 1957년 소련이 세계 최초의 인공위성 스푸트니크 1호를 발사했을 때 냉전 시기 미국과 서방 국가들에게 기술적·전략적 충격과 맞먹는 충격이다. 미국 빅테크 중심의 거대 인프라와 초거대 모형 구축이라는 한 방향으로 완전히 정리된 듯한 AI 산업 판에 격동이 일어난 것만은 분명하다. 딥시크 쇼크(DeepSeek Shock)로 미중간 AI 기술 패권 경쟁이 더 격렬해 질 것이다.
딥시크(DeepSeek)의 등장이 전 세계 AI 산업에 새로운 변화의 물결을 일으키고 있는 지금 물결치는 방향을 잘 관찰해 우리의 방향설정에 준거로 삼아야 할 것이다. 딥시크는 기존 대형 AI 모델의 비효율성을 해결하고, 더 빠르고 정확하며 효율적인 AI를 지향한다는 점에서 지역과 중소기업에게 주목받고 있다. 이런 새로운 변화를 AI 중심도시 광주 경제 성장의 기회로 삼기 위해 향후 AI 산업을 전망하고 착안점을 포석한다.
첫째, 효율성과 경량화된 AI 모델의 부상이다.
딥시크는 기존 대형 AI 모델의 한계를 극복하기 위해 등장했다. 이는 AI 산업에서 효율성과 경량화가 핵심 키워드임을 보여준다. 더 적은 컴퓨팅 자원으로도 고성능을 내는 AI 모델이 개발되면서, 에너지 소비 감소와 탄소 배출 저감을 위한 친환경 AI가 주목받을 것이다. 트럼프 핵심 참모이자 테슬라의 CEO 엘론 머스크는 "AI의 미래는 효율성에 달려 있다"며, AI 기술의 지속 가능성을 강조했다. 딥시크와 같은 기술은 AI 모델의 효율성을 높이기 위해 특화된 하드웨어의 필요성을 더욱 부각시킬 것이다. 반도체 산업과의 협력이 강화되며, AI 전용 칩 개발이 활발해질 것이다. 앤비디아 독점의 하드웨어 시장의 재편은 불가피하다.
둘째, 특화된 AI 솔루션의 확대다.
범용 AI 모델에서 벗어나, 특정 산업이나 문제에 최적화된 특화된 AI 솔루션이 증가할 것이다. 예를 들어, 의료 분야에서는 질병 진단을 위한 AI, 금융 분야에서는 리스크 관리 AI 등이 더욱 발전할 것이다. 딥시크와 같은 기술은 이러한 특화된 AI 개발을 가속화할 것으로 보인다. AI는 모든 산업을 재편할 것이다. 산업별 맞춤형 AI 개발이 중요하다. 소상공인 대상의 디지털 상권분석 플랫폼 같은 대상별 맞춤 AI 에이전시가 만들어 질 것이다.
셋째, AI의 민주화와 접근성 확대다.
딥시크는 AI 기술의 진입 장벽을 낮추는 데 기여할 것이다. 이를 통해 중소기업이나 개인도 고급 AI 기술을 쉽게 활용할 수 있게 될 것이다. 클라우드 기반 AI 플랫폼과 오픈소스 생태계가 더욱 확대되며, AI의 민주화가 가속화될 것이다. 구글의 선다 피차이 CEO는 "AI는 모든 사람을 위한 기술이 되어야 한다"며, AI의 보편화를 강조했다 .AI 기술은 인간의 의사결정을 보조하거나 강화한다. 이는 Human-in-the-Loop(HITL) 시스템의 발전으로 이어져 AI가 단순히 작업을 대체하는 것이 아니라, 인간과 협력하여 생산성을 극대화하는 방향으로 진화할 것이다. AI와 인간의 협업이 강화된다. IBM의 아르빈드 크리슈나 CEO는 "AI의 진정한 가치는 인간과의 협업에서 나온다"며, AI와 인간의 상호작용을 강조했다.
넷째. 글로벌 AI 경쟁 심화다
딥시크와 같은 기술은 글로벌 AI 경쟁을 더욱 가속화할 것이다. 미국, 중국, 유럽 등 주요 국가와 기업들은 AI 기술 주도권을 잡기 위해 더욱 치열한 경쟁을 벌일 것이다. 특히, 한국을 포함한 아시아 지역에서도 AI 기술 개발과 투자가 더욱 활발해질 것이다. 딥시크와 같은 기술이 확산되면서, AI 전문 인력에 대한 수요가 더욱 증가할 것이다. 이에 따라 AI 교육 프로그램과 인재 양성 시스템이 더욱 중요해질 것이다. 대학, 기업, 정부 간의 협력이 강화되며, AI 인재 양성을 위한 생태계가 조성될 것이다.
다섯째, 규제와 윤리적 고려사항 증가다
AI 기술이 발전함에 따라, 이를 규제하기 위한 정부와 국제기구의 규제가 강화될 것이다. 특히, AI 윤리와 공정성에 대한 논의가 더욱 활발해질 것이다. 딥시크와 같은 기술이 사회에 미치는 영향에 대한 평가와 책임 있는 사용이 중요해질 것이다. 유엔 사무총장 안토니오 구테흐스는 "AI는 인류의 이익을 위해 사용되어야 한다"며, AI의 윤리적 사용을 촉구했다.
딥시크는 AI 산업의 패러다임을 바꿀 잠재력을 가지고 있다. 효율성, 특화된 솔루션, 윤리적 고려사항, 그리고 글로벌 경쟁은 앞으로 AI 산업의 주요 키워드가 될 것이다. 딥시크를 만든 량위펑은 경험이 장애물이라고 믿는다. 그래서 대학이나 대학원 졸업 뒤 2년 이하 경력을 가진 사람만 채용했다. "경험 많은 이들은 고민없이 문제 해결 방법을 제시하지만, 경험 없는 이들은 반복적으로 여러 방법을 탐색하며 실제 상황에 맞는 문제 해결 방법을 제안한다." 마차를 잇는 다고 기차가 되는 것이 아니듯 대한민국도 광주도 '파괴적 혁신'이 필요한 시점이다.
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[기고] 스마트 팩토리와 AI의 미래 스마트 팩토리와 AI의 미래: 제조업의 혁신을 이끄는 인공지능디지털 전환이 가속화되면서 제조업의 패러다임이 급변하고 있다. 그 중심에는 스마트 팩토리와 인공지능(AI)이 있다. 전통적인 생산 방식에서 벗어나 AI 기반의 자동화와 데이터 분석이 결합된 스마트 팩토리는 생산성을 극대화하고 비용을 절감하며, 보다 유연한 생산 환경을 조성하고 있다.AI는 스마트 팩토리의 핵심 동력으로 작용하고 있다. 먼저, AI 기반 예측 유지보수 시스템은 기계의 고장 가능성을 사전에 감지해 비효율적인 생산 중단을 최소화한다. 또한, AI를 활용한 품질 검사는 사람의 눈으로 감지하기 어려운 미세한 결함까지 탐지해 불량률을 크게 줄인다.뿐만 아니라, AI는 생산 계획과 공급망 관리에서도 중요한 역할을 한다. AI 알고리즘은 실시간 데이터를 분석하여 최적의 생산 일정과 자원 배분을 자동으로 조정할 수 있다. 이를 통해 기업들은 원자재 낭비를 줄이고, 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 유연성을 확보할 수 있다.스마트 팩토리는 단순한 자동화를 넘어, 자율적으로 학습하고 개선하는 '자율 공장'으로 진화할 것이다. AI와 사물인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅이 결합된 제조 환경에서는 공장 내 모든 기계와 설비가 실시간으로 데이터를 공유하며 최적의 생산 조건을 유지할 수 있다.향후 AI는 더욱 정교한 딥러닝 기술과 결합되어 인간과 협업하는 형태로 발전할 것이다. 예를 들어, AI가 작업자의 행동 패턴을 분석하여 보다 안전하고 효율적인 작업 환경을 제공하거나, 로봇이 인간과 함께 작업하며 생산성을 높이는 방식이 도입될 것으로 예상된다.AI 도입의 과제와 해결 방안스마트 팩토리의 확산에는 몇 가지 도전 과제가 따른다. 첫째, 초기 투자 비용이 높아 중소기업이 AI 기반 솔루션을 도입하는 데 어려움을 겪을 수 있다. 이에 대한 해결책으로 정부와 대기업의 협력 모델이 중요하다. 클라우드 기반 AI 솔루션을 활용하면 중소기업도 비교적 낮은 비용으로 AI 기술을 도입할 수 있다.둘째, AI 기술 도입에 따른 인력 재교육과 고용 문제도 고려해야 한다. AI와 자동화가 단순 반복 업무를 대체하는 만큼, 기존 노동자들의 직무 전환을 돕는 교육 프로그램이 필요하다. 또한, AI를 관리하고 유지보수하는 새로운 직업군이 등장하면서 기술 교육과 인력 양성이 더욱 중요해질 것이다.AI와 스마트 팩토리는 제조업의 혁신을 이끄는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 이를 통해 기업들은 생산성을 극대화하고, 불확실한 시장 환경에서도 경쟁력을 유지할 수 있다. 하지만 AI 기술의 효과적인 도입을 위해서는 적절한 투자와 인력 교육이 필수적이며, 산업과 정부의 협력이 함께 이루어져야 한다.다가오는 미래, AI가 주도하는 스마트 팩토리는 더 나은 품질과 효율성을 제공하는 동시에, 인간과 기계가 공존하는 새로운 제조 환경을 만들어 나갈 것이다.
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