[1~5부 통합본] AI가 이끄는 미래, 산업과 기술의 대전환 | 생성형 AI부터 AGI까지, AI 비즈니스와 기술 트렌드 총정리 [솔트룩스 이경일 대표]

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AI 기술은 전략적 변곡점을 맞이하여 과거의 패러다임에서 벗어나 새로운 비즈니스 모델로 전환되고 있으며, 이 과정에서 혼란과 불확실성이 존재한다.

거대 언어 모델은 어텐션 메커니즘, 벡터 데이터화, 비지도 학습, 오토 리그레션 확률 등의 핵심 기술을 통해 발전했지만, 환각 현상, 최신성 부족, 보안 문제 등의 한계점을 가지고 있다.

AI 생태계는 칩 메이커, 클라우드 인프라, 데이터 기업, 모델 개발 기업, 애플리케이션 개발 기업 등 다양한 플레이어들이 협력하는 구조로, 엔비디아는 칩 설계와 소프트웨어 기술을 모두 보유한 핵심 기업이다.

🚀 AI 시대, 따라가기 어려운 기술 트렌드

AI 기술이 빠르게 발전하면서 세상이 변화하고 있지만, **대중은 AI 기술 자체의 복잡성 때문에 따라가기 어렵다고 느낍니다**. 새로운 기술이 계속 등장하여 학습에 어려움을 겪고 있으며, AI가 삶에 미치는 영향에 대한 이해도 부족한 상황입니다.

👨‍💼 솔트룩스 이경일 대표, AI 인사이트 공유

안될공학 채널에서는 솔트룩스 이경일 대표를 초빙하여 AI에 대한 인사이트를 공유하는 시간을 가졌습니다. 이경일 대표는 솔트룩스를 인공지능 소프트웨어 기업으로 성공적으로 상장시키고, **AI 분야에서 꾸준히 성장하는 기업으로 이끌어 왔습니다**.

솔트룩스는 2000년에 창업하여 현재 자회사 7개와 벤처 캐피탈 1개를 포함한 그룹사로 운영되고 있으며, 임직원 수는 500명에 육박합니다. **연말 기준으로 4,500억 원 이상의 매출을 기록하며, 거대 언어 모델을 포함한 생성 인공지능 서비스를 통합적으로 제공하고 있습니다**.

📊 전략적 변곡점과 공학적 위대한 변곡점

이경일 대표는 "전략적 무력함 시대의 공학적 위대한 변곡점"이라는 주제로 강연을 진행했습니다. **전략적 변곡점은 오래된 비즈니스 모델이 새로운 패러다임으로 바뀌는 시점을 의미하며, 이때 혼란과 불확실성이 발생합니다**. 과거 IBM PC 출시, 웹 브라우저 등장, 스마트폰 출시 등이 전략적 변곡점의 예시입니다.

전략적 변곡점에서 어떤 의사 결정을 내리느냐에 따라 기업의 성패가 갈립니다. 1995년 PC 통신 시대에서 인터넷 시대로 넘어갈 때, **대기업들이 인터넷 사업에 뛰어들었지만 대부분 실패한 사례가 있습니다**. 반면, 아마존, 구글, 네이버 등은 새로운 패러다임에 성공적으로 올라타 성장했습니다.

가트너 하이프 사이클은 혁신적인 기술이 등장했을 때 나타나는 거품과 기대, 그리고 실망의 과정을 보여줍니다. **거품이 꺼지고 환멸의 시기를 거친 후, 살아남은 기술들이 생산성에 기여하며 수익을 창출하게 됩니다**. 투자 시점은 거품이 꺼지기 전이 아니라 환멸의 시기 이후가 적절합니다.

🧠 거대 언어 모델의 공학적 이해

거대 언어 모델은 어텐션 메커니즘, 벡터 데이터화, 비지도 학습, 오토 리그레션 확률 등의 기술을 사용합니다. **특히, 언어 표현을 벡터 데이터로 변환하는 것이 중요하며, 이는 GPU를 활용한 병렬 연산을 가능하게 합니다**. 비지도 학습을 통해 사전 학습된 모델은 작은 데이터로도 새로운 작업을 학습할 수 있습니다.

거대 언어 모델을 뒷받침하는 시스템적인 요소로는 파라미터 크기, 학습 데이터, 파인 튜닝, 인프라 등이 있습니다. **특히, GPU를 2만 개에서 5만 개씩 연동하여 사용할 수 있는 기술이 중요하며, 대한민국에서는 이러한 인프라를 독립적으로 보유한 기업이나 기관이 없습니다**. GPU 가상화 및 분산 처리 기술 또한 중요한 요소입니다.

생성 AI는 할루시네이션(환각 현상), 최신성 부족, 보안 문제 등의 한계를 가지고 있습니다. **할루시네이션은 벡터 문제와 AR 확률 문제에서 발생하며, 이를 해결하기 위해 뇌 크기를 늘리거나 벡터 차원을 늘리는 방법이 있지만 비용이 많이 듭니다**. 최근에는 RAG(검색 기반 증강 생성) 기술이 주목받고 있습니다.

RAG 기술은 문서로부터 벡터 인덱스를 생성하고, 질문과 가장 관련성이 높은 문서를 찾아 LLM에 제공하여 답변을 생성하는 방식입니다. **퍼플렉시티와 같은 서비스가 RAG 기술을 활용하고 있으며, 오픈AI도 GPT 서치를 통해 유사한 기술을 제공할 예정입니다**. 그래프 레인지는 문서 간의 관계를 그래프 형태로 생성하여 할루시네이션을 줄이는 기술입니다.

AI 생태계는 칩 메이커, 클라우드 인프라, 데이터 수집 및 정제 기업, 모델 생성 회사, 파인 튜닝 회사, 애플리케이션 개발 회사 등으로 구성됩니다. **엔비디아는 칩 설계뿐만 아니라 가상화 시스템 및 하이퍼포먼스 컴퓨팅 아키텍처를 제공하는 회사이며, CUDA는 엔비디아의 핵심 경쟁력입니다**. 애플과 테슬라는 칩 설계와 소프트웨어 개발 능력을 모두 갖춘 엔비디아의 잠재적 경쟁자입니다.

AI 학습용 데이터는 인도나 아프리카에서 많이 수집 및 정제되고 있으며, 데이터의 윤리적 문제(성차별, 인종 차별 등)가 발생하기도 합니다. **ML옵스, AI옵스, LLM옵스는 클라우드 위에서 모델을 생성하고 파인 튜닝하며, 기존 시스템 멈춤 없이 작동되도록 하는 체계를 제공합니다**. 한국에서도 LG, 네이버 등이 파운데이션 모델을 만들고 있습니다.

AI 모델의 발전 속도는 메모리 반도체의 발전 속도보다 빠르며, HBM(고대역폭 메모리)은 비싸게 만들 수밖에 없는 구조적인 한계를 가지고 있습니다. **GPU 코어와 메모리를 통합하는 뉴로모픽 칩이 대안으로 제시되고 있지만, 폰 노이만 아키텍처의 한계는 여전합니다**. FET 기반 GPU는 게이트 랭스를 줄이는 데 한계가 있으며, 2027년 이후에는 더 이상 성능 향상이 어려울 수 있습니다.

뉴로모픽 칩 외에도 생물학적인 관점에서 컴퓨터를 만드는 시도가 이루어지고 있습니다. **뇌세포를 배양하여 AI 신경망과 유사하게 구성하고 학습시키는 방식이 연구되고 있으며, 이는 신경 가소성을 활용하는 것입니다**. 일론 머스크의 뉴럴링크도 이러한 경계면에 있는 기술입니다.

🔮 AI가 바꾸는 미래와 인간의 역할

자동차는 매년 12만 명을 살상하는 무기이지만, 인간은 효용성이 리스크를 넘어서면 수용하기 시작합니다. **마찬가지로, AI도 문제점이 있지만 경제성, 편의성, 효용성이 높아지면 인간은 수용할 것입니다**. 손화철 교수는 "도구가 인간을 만든다"는 호모 파베르의 역설을 제시하며, AI가 인간의 뇌 구조를 바꿀 것이라고 주장합니다.

AI는 반복적인 지적 노동을 대체하고, 인간은 공감, 경험, 회복 탄력성을 바탕으로 새로운 도전을 해야 합니다. **미래에는 교과서가 개인화되고, 교사는 코치의 역할을 수행하며, 의사는 환자와 소통하는 역할을 하게 될 것입니다**. 조직은 팀 오브 팀즈 형태로 진화하고, 에이전트가 협업하는 구조가 될 것입니다.

한국은 노동 인구가 감소하고 고령 인구가 증가하는 문제에 직면해 있으며, 지적 노동 자동화를 통해 GDP를 늘려야 생존할 수 있습니다. **1인당 정보량은 급증했지만, 인간의 학습 능력은 제한적입니다**. AI 에이전트가 정보를 검색하고 요약하여 제공하는 세상이 필연적으로 다가올 것입니다.

르네상스 시대 화가들이 사진기 등장으로 위기를 겪었지만, 새로운 예술(인상파)을 창조한 것처럼, AI 시대에도 지적 노동을 재정의하고 새로운 가치를 창출해야 합니다. **아름다움은 시각적인 것만이 아니라 상호작용, 깨달음, 감동과 연결되어 있으며, AI와의 상호 작용을 통해 인간은 진화할 것입니다**.

소개 및 AI 시대의 빠른 발전과 어려움

AI의 빠른 발전으로 세상이 변화하고 있음

AI 기술의 빠른 진보와 어려움으로 대중의 이해도 부족

새로운 기술이 끊임없이 등장하여 실질적인 이해 어려움

AI 기술의 발전 양상과 삶에 미치는 영향 파악 어려움

솔트룩스 이경일 대표 초청, 인사이트 공유

전략적 변곡점과 AI 시대의 공학적 변화

전략적 무력함 시대의 공학적 위대한 변곡점 강연 주제 소개

공학적 변곡점의 의미: 기존 패러다임의 변화 시점

전략적 변곡점: 기존 비즈니스 모델의 변화

전략적 변곡점의 예시: 광고 모델의 변화 (신문/TV → 구글/네이버/메타)

전략적 변곡점의 특징: 불확실성과 혼란

거대 언어 모델의 공학적 관점 분석 및 미래 전망

로그 10 스케일을 사용한 AI 모델 발전 속도 분석

트랜스포머의 등장으로 AI 발전 속도 100배 증가

AI 알고리즘 발전에 필요한 데이터, 컴퓨팅 인프라, 에너지 부족

AI로 인한 개발자 실직 문제 심각성

거대 언어 모델의 공학적 원리 분석 (어텐션 메커니즘, 벡터 데이터화, 비지도 학습, 오토리그레션)

[1~5부 통합본] AI가 이끄는 미래, 산업과 기술의 대전환 | 생성형 AI부터 AGI까지, AI 비즈니스와 기술 트렌드 총정리 [솔트룩스 이경일 대표]

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