제조 강국 韓, 범용 AI보다 '뾰족한 산업AI'로 승부해야 작성일 04-01 117 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">한국공학한림원 '딥시크 충격, 산업AI' 세미나<br>딥시크로 '저비용 고효율 AI' 가능성 확인<br>AI가치 사슬 변화..최상위는 팔란티어(AI 솔루션)<br>제조업과 AI의 만남..전기차, 드론, 로봇<br>세계 2위 제조 강국 한국..중국 맹추격해야</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="23Tn6VDxIG"> <p contents-hash="2b4fab78e3bad20f03638c0b4d48f1a4b9f3316fb92d1a08308f4ebfbf3be4d0" dmcf-pid="Vn4GIrUlrY" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 딥시크(DeepSeek)가 적은 비용으로도 높은 효율의 거대언어모델(LLM)을 개발할 수 있다는 가능성을 보여주며 충격을 안긴 이후, 중국은 자동차와 휴머노이드 로봇 등 다양한 분야에서 AI 융합을 가속화하고 있다. 이러한 상황에서 제조업 강국인 대한민국이 새로운 성장 동력을 확보하려면, 챗봇과 같은 범용 AI보다는 산업 현장에 특화된 산업용 AI에 집중해야 한다는 목소리가 커지고 있다.</p> <p contents-hash="b1e49910f790e422447f81b80906efe6618d2ec66fb5508bc9c0733d540d31d1" dmcf-pid="fL8HCmuSOW" dmcf-ptype="general">지난 31일 저녁, 한국공학한림원이 개최한 ‘DeepSeek 충격, 우리나라 산업 AI의 나아갈 방향은?’ 세미나에서는 업계와 학계 전문가들, 그리고 산업통상자원부 고상미 산업인공지능혁신과장이 참석해 미래 산업 경쟁력 확보를 위해 AI를 산업 현장에 빠르게 적용해야 한다는 지적이 잇따랐다. 이들은 한국이 산업 AI에 집중해야 하는 이유로 ① AI 가치 사슬의 변화 ② 세계 2위 제조 강국이라는 현실 ③ 산업AI가 초기 단계에 있는 점을 꼽았다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="55276e6a294635468feaf1d29b7871f73fff44a7071d37729bde85575e8babf1" dmcf-pid="4o6Xhs7vOy" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="[이데일리 이미나 기자] 출처:데이비드 B. 갈브레이스 X(옛 트위터)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/01/Edaily/20250401161635556ympf.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="9Y0rgiyjsH" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/01/Edaily/20250401161635556ympf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> [이데일리 이미나 기자] 출처:데이비드 B. 갈브레이스 X(옛 트위터) </figcaption> </figure> <div contents-hash="c265aef3fb4d6e42f78ba748274f259df2adcd3fb28102f01951988d9dfe9a22" dmcf-pid="8gPZlOzTsT" dmcf-ptype="general"> <strong>①AI가치 사슬의 변화…최상위는 팔란티어</strong> </div> <p contents-hash="c44aa0e0c3f9645f367abec98a89f7764703344fd651dfc43902e90cb6b1b3a9" dmcf-pid="6aQ5SIqyIv" dmcf-ptype="general">전문가들은 딥시크(DeepSeek)와 같은 오픈소스 AI의 등장으로, 저비용 고효율의 AI 개발이 가능해지면서 특정 분야에 특화된 산업용 AI가 새로운 기회를 맞이하고 있다고 분석했다. 또한, 제조업 강국인 중국은 소프트웨어 중심의 미국을 위협할 수 있으며, 이미 그 징후가 뚜렷하게 나타나고 있다고 지적했다. 오픈AI와 앤트로픽 같은 범용 AI 분야에서는 미국이 앞서 있지만, 중국은 자동차와 로봇 등 실물 산업에 AI를 융합해 새로운 부가가치를 창출하고 있다는 것이다. </p> <p contents-hash="858dc20020c51f9d1b527c2f92e50331c2bd3b36eaaf33bb12afb0ad62bc1eb0" dmcf-pid="PNx1vCBWsS" dmcf-ptype="general">구현모 전 KT 대표는 “중국은 휴머노이드 로봇 100대를 투입해 훈련 데이터를 축적하고 있으며, 샤오미는 스마트폰 경험을 바탕으로 자체 전기차 운영체제(OS)를 개발해 3년 만에 양산 체계를 구축했다. BYD는 로봇택시를 통해 700만 건 이상의 운행 데이터를 확보하며 자율주행 AI 기술을 빠르게 고도화하고 있다”며 “AI는 이제 단순한 기술을 넘어 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="6d8a7749aa103186ed1a9efc9129a645a7412c6db36d5ec8e89911522bc6d27d" dmcf-pid="QRKvwctswl" dmcf-ptype="general">윤성호 마키나락스 대표는 “미국 국방부의 AI 프로젝트를 보면, 인프라는 엔비디아, 클라우드는 아마존웹서비스(AWS), AI 모델은 앤트로픽이 담당하지만, 이들을 조합해 실제 AI 솔루션을 제공하는 팔란티어가 가치사슬의 최정점에 있다”며 “이제는 AI 모델 자체가 아닌, 이를 기반으로 한 서비스와 솔루션에 투자해야 할 때”라고 말했다. </p> <p contents-hash="c7ce046495bc196f2b18fc12a1727718092094433e93c86d24da52e6242e4683" dmcf-pid="xe9TrkFOsh" dmcf-ptype="general"><strong>②세계 2위 제조 강국 한국</strong></p> <p contents-hash="cac9e350fde95d05926f15e3da863dd138ec6de85319d4c712eeef17b70d394c" dmcf-pid="yGsQb7g2rC" dmcf-ptype="general">한국은 제조업이 국내총생산(GDP)에서 차지하는 비중이 25.49%로 세계 2위에 이른다. 이는 1위인 중국(27.55%)보다는 낮지만, 일본(20.86%), 독일(18.91%), 스페인(11.31%), 미국(10.71%)보다 높은 수치다.</p> <p contents-hash="76b64a20306d207518bd8280856bdee5b1696aa6a95428f286e522f2e978ff1a" dmcf-pid="WHOxKzaVEI" dmcf-ptype="general">국내에서도 네이버, LG AI연구원 등이 자체 LLM(거대언어모델)을 개발 중이지만, 오픈AI, 구글, 앤트로픽과 같은 글로벌 선두 기업들과 정면으로 경쟁할 수 있는 상황은 아니다. 이에 따라 전문가들은 산업용 AI에 집중해 제조업의 경쟁력을 높이고, 특정 분야 AI 시장에서 확실한 입지를 다져야 한다고 강조한다.</p> <p contents-hash="5ab6b52eb07e391424bf0774b26a256c8acff4f2c23fbf96e17f0f0c90c3a412" dmcf-pid="YXIM9qNfEO" dmcf-ptype="general">강남우 KAIST 조천식모빌리티대학원 교수는 “제조업 AI는 모든 분야에서 90점을 받는 범용 AI보다, 특정 분야에서 99점을 내는 ‘뾰족한 AI’가 더 적합하다”며 “제조 AI의 어려움은 분명하지만, 이는 오히려 한국이 글로벌 제조 AI를 선도할 수 있는 기회”라고 말했다. 이어 “한국은 세계적으로 우수한 제조 인프라를 갖춘 테스트베드를 보유한 만큼, 이를 활용해 글로벌 스탠다드를 구축해 나가야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="fb406170bfe8613d3688febd01f10bf6c8b3015bf9656952d5946cd6c2e75f37" dmcf-pid="GZCR2Bj4ms" dmcf-ptype="general"><strong>③산업AI, 작게 시작해 빠르게 움직여야</strong></p> <p contents-hash="970fad41d9bf3327a95a3b7ba7f1d7f41d14d0c3f9708229eb4e9d93e18e1c57" dmcf-pid="H5heVbA8mm" dmcf-ptype="general">자동차, 조선, 농업 등 전통 산업 분야에서의 AI 적용은 아직 초기 단계에 머물러 있다. 이에 따라 산업 AI 확산을 위해 생태계 구축과 실질적인 실행이 시급하다는 목소리가 이어지고 있다.</p> <p contents-hash="85afc4727117600945d6f182ca4f39c8a6ae022cf525145d9d57efbb44efe559" dmcf-pid="X1ldfKc6wr" dmcf-ptype="general">구현모 전 KT 대표는 “산업 AI의 수요 기업과 솔루션을 보유한 기업을 연결하는 생태계를 조속히 만들어야 한다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="12edfa013d42d311ea06efbe869560d60b13a47744908766fedefdd630905d00" dmcf-pid="ZtSJ49kPIw" dmcf-ptype="general">백은옥 한양대 컴퓨터소프트웨어학부 교수는 “대기업은 자체적으로 AI 도입이 가능하지만, 중소 제조기업은 애초에 AI를 위한 데이터조차 없는 경우가 많다”며, “과학기술정보통신부가 운영 중인 AI 바우처 제도도 연간 예산이 267억 원, 지원 대상은 100여 개 기업에 불과해 보다 실질적인 정책 지원이 절실하다”고 지적했다.</p> <p contents-hash="09c9500070d32e63ec25536b32d087a4a3af1d4ccfd96b31bb657dfb55e9201d" dmcf-pid="5tSJ49kPDD" dmcf-ptype="general">임우형 LG AI연구원 상무는 LG이노텍, LG전자와 협업해 비전 검사와 공정 최적화에 성공한 사례, LG화학과의 생산·물류 스케줄링 AI 적용으로 수백억 원 규모의 효율화 성과를 낸 사례를 소개하며 “산업 AI는 생각보다 실행이 더 중요하다”고 강조했다.</p> <p contents-hash="8343636eb1b78916a154ade65c18a17e54c861d112874a7f0e02b5eaba246328" dmcf-pid="1Fvi82EQwE" dmcf-ptype="general">그는 “실행하지 않는 전략 논의보다 작은 문제부터 빠르게 해결하는 실행 중심 접근이 필요하다”면서 “샤오미처럼 스마트폰 기업이 전기차 시장에 빠르게 진입하는 시대다. 열심히 뛰고 있지만, 다른 나라는 이미 비행기를 띄운 상황이다. 지금 실행하지 않으면 결국 추월당한다”고 경고했다.</p> <p contents-hash="34bd8fb59429b94d5c92f3f712d0068fb3c0924a571d7d91143f0ee7c7dac722" dmcf-pid="t3Tn6VDxEk" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 한국어 지원 애플 인텔리전스…챗GPT 넘나들며 임무 '척척' 04-01 다음 故 장제원 아들 노엘, 부친상 심경 “어떻게 괜찮겠냐만, 무너질 일 없다”[전문] 04-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
