[스마트클라우드쇼 2025] “골드러시에 금 캐는 사람보다 삽 판 사람이 돈 벌어… AI 시대에도 반도체·인프라가 확실한 투자처”

작성일 08-27

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 윤성로 서울대 교수 ‘스마트클라우드쇼 2025’ 패널토의 좌장 켄 골드버그 교수·도나 사르카르 책임자·데이비드 챈 CEO·장병탁 원장 참여 AI 기반 제조업·접근성·가정용 로봇까지… 각 분야 과제 토론 “AI 확산, 불확실성 속에서도 협업이 핵심” 
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 <img alt="(왼쪽부터) 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(전 4차산업혁명위원회 위원장), 켄 골드버그 UC버클리 AI 연구소 위원장, 도나 사르카르 마이크로소프트 AI&amp;코파일럿 확산 책임자, 데이비드 챈 에코백스 로보틱스 최고경영자(CEO)가 27일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2025’ 패널토의에 참석한 모습./조선비즈" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/chosunbiz/20250827140438319vftn.jpg" data-org-width="4176" dmcf-mid="xXbk8Ze7jv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/chosunbiz/20250827140438319vftn.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터) 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(전 4차산업혁명위원회 위원장), 켄 골드버그 UC버클리 AI 연구소 위원장, 도나 사르카르 마이크로소프트 AI&amp;코파일럿 확산 책임자, 데이비드 챈 에코백스 로보틱스 최고경영자(CEO)가 27일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2025’ 패널토의에 참석한 모습./조선비즈
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 “인공지능(AI)의 미래를 정확히 안다고 말하는 사람이야말로 위험하다.”
 27일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2025’ 패널토의에서는 AI와 로봇의 미래에 대한 다양한 전망이 나왔다. 패널들은 한목소리로 “미래를 단정할 수 없다”고 강조하면서도 각자의 전문 영역에서 뚜렷한 과제를 제시했다. 제조업 혁신의 돌파구, 접근성 AI의 설계 원칙, 가정용 로봇 상용화 조건, 한국형 휴머노이드 전략이 차례로 논의됐다.
 좌장을 맡은 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수(전 대통령 직속 4차산업혁명위원장)는 “AI는 산업과 사회의 근간을 동시에 흔드는 주제”라며 “이날 토론은 불확실성을 인정하는 가운데 구체적 해법을 모색하는 자리”라고 밝혔다.
 피지컬 AI(물리적 환경에서 직접 작동하는 AI) 분야에서는 켄 골드버그 UC버클리 산업공학과 교수 겸 AI 연구소 위원장이 최대 과제로 ‘유연 소재 처리’를 꼽았다. 그는 “케이블·섬유·연조직은 로봇이 특히 다루기 어려운 대상이지만 거의 모든 제품과 생활 환경에 들어간다”며 “예를 들어 얽힌 케이블을 자동으로 인식해 풀어낼 수 있다면 공장 라인뿐 아니라 공연장, 병원 수술실, 선박 같은 현장에서도 큰 도움이 된다”고 설명했다. 이어 “주방에서 식재료를 자르거나 수술에서 피부와 조직을 꿰맬 때처럼 ‘3차원 연조직’을 다루는 영역이야말로 로봇 연구의 새로운 돌파구가 될 것”이라고 전망했다.
 사회적 약자를 위한 AI 조건을 두고는 도나 사르카르 마이크로소프트 AI&amp;코파일럿 확산 책임자가 ‘참여 원칙’을 강조했다. 사르카르 책임자는 “AI는 데이터 수집, 제품 개발, 테스트 단계 어디서든 당사자가 빠지면 100% 실패한다”면서 시각장애인 지원 서비스 ‘Be My Eyes’를 예로 들었다.
 그는 “협업 과정에서 일반 이미지 데이터에는 시각장애인이 실제 필요로 하는 정보, 예컨대 유통기한이나 약품 라벨, 표지판 문구 같은 게 거의 없었다”며 “그래서 이용자가 남긴 질문과 로그를 새 학습 데이터로 쌓아 별도 모델을 만들어야 했다”고 설명했다. 또 “농인(聾人) 당사자 없이 제작된 수어 통역 아바타는 20여개국에서 모두 실패했다”며 “장애인 본인이 설계·검증 과정에 직접 참여해야 성공할 수 있다”고 강조했다.
 데이비드 챈 에코백스 로보틱스 최고경영자(CEO)는 가정용 로봇 대중화의 현실적 제약을 짚었다. 그는 “집은 공장보다 훨씬 예측 불가능한 공간”이라며 “봄철 해빙기처럼 바닥 습도가 높아지면 센서가 제대로 작동하지 않는 경우가 생기고, 계절·재질 변화만으로도 모터 구동 조건이 달라진다”고 설명했다. 이어 “모든 집안일을 해결하는 범용 로봇은 최소 5~10년은 걸릴 과제”라면서 “현 단계에서는 청소·세탁처럼 특정 작업을 안정적으로 수행하는 특화 제품이 먼저 의미가 있다”고말했다. 그는 또 “자동차가 원거리 센서 중심이라면, 가정용 로봇은 근거리 인식과 충돌 안전을 동시에 해결해야 한다”며 “상용 부품만으로는 부족해 자체 센서·모터 개발까지 병행하고 있다”고 부연했다.
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 <img alt="(왼쪽부터) 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수, 켄 골드버그 UC버클리 AI 연구소 위원장, 도나 사르카르 마이크로소프트 AI&amp;코파일럿 확산 책임자, 데이비드 챈 에코백스 로보틱스 최고경영자(CEO), 장병탁 서울대 AI연구원장(K-휴머노이드 연합 위원장)이 27일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2025’ 패널토의에 참석한 모습./조선비즈" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/chosunbiz/20250827140439732tkiy.jpg" data-org-width="3648" dmcf-mid="yycpIeyjgS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/27/chosunbiz/20250827140439732tkiy.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터) 윤성로 서울대 전기정보공학부 교수, 켄 골드버그 UC버클리 AI 연구소 위원장, 도나 사르카르 마이크로소프트 AI&amp;코파일럿 확산 책임자, 데이비드 챈 에코백스 로보틱스 최고경영자(CEO), 장병탁 서울대 AI연구원장(K-휴머노이드 연합 위원장)이 27일 서울 소공동 웨스틴조선호텔에서 열린 ‘스마트클라우드쇼 2025’ 패널토의에 참석한 모습./조선비즈
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 장병탁 서울대 AI연구원장(K-휴머노이드 연합 위원장)은 AI 시대에 한국이 준비해야 할 전략을 제시했다. 그는 “초거대 AI는 데이터·자본 격차로 불리하지만, 휴머노이드·피지컬 AI는 아직 세계적으로 초기 단계라 기회가 있다”며 “국내는 수요기업, 부품사, 배터리, AI 반도체, ICT 인프라까지 두루 갖춰 생태계 기반 접근이 가능하다”고 말했다. 이어 “제조업과 AI 업계의 문화·시간 개념 차이를 극복해야 한다”며 “미국과는 소프트웨어·모델, 중국과는 제조·부품에서 협업하는 방식이 필요하다”고 덧붙였다.
 참석자 질의응답에서는 ‘AI 투자 버블’과 ‘개발자 일자리’가 핵심 쟁점으로 떠올랐다. 골드버그 위원장은 “닷컴버블처럼 성급한 투자는 실패로 끝날 수 있다. 하지만 인터넷처럼 결국 실체가 확인되면서 거대 기업들이 탄생한 것처럼, AI도 언젠가는 실체를 드러낼 것”이라고 말했다. 그러면서 “문제는 시기인데, 이를 단정하는 사람을 오히려 경계해야 한다”고 말했다. 그는 또 “칩·데이터센터 같은 AI 기반 인프라는 분명히 수요가 늘 것”이라며 “골드러시에 금을 캐는 사람보다 곡괭이·삽을 판 사람이 돈을 벌었듯, AI 확산에서도 반도체와 인프라 공급자가 가장 확실한 투자처가 될 것”이라고 비유했다.
 사르카르 책임자는 개발자를 위한 일자리 전망을 두고 “1년 뒤는 누구도 장담할 수 없는 영역”이라고 못박았다. 그러면서도 “비(非)테크 산업이 AI 도입을 서두르면서, 이제 개발자는 단순히 코드를 짜는 기술자가 아니라 해당 산업의 언어를 이해하고 현장 문제를 풀 수 있어야 한다”고 말했다. 그는 “예컨대 항공사에 들어가려면 지연·수하물 분실·정비 등 항공 산업의 10대 과제를 알고 있어야 하고, 금융사에 들어가려면 거래 리스크나 보안 요구사항 같은 맥락을 알아야 한다”며 “AI 기술과 산업 이해를 동시에 갖춘 인력이 앞으로 더 경쟁력을 가질 것”이라고 조언했다.
 윤 교수는 토의를 마무리하며 “AI라는 강력한 도구를 손에 넣었지만, 관건은 어디에 어떻게 활용하느냐”라며 “오늘 논의가 공통적으로 보여준 결론은 ‘불확실성을 인정하고, 데이터와 협업으로 해법을 찾아야 한다’는 점”이라고 말했다.
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