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[IT뉴스]“AI 모델이 전부 아냐...韓, 하드웨어·인재 등 전략적 깊이 고민해야”[제27회 세계지식포럼]

온카뱅크관리자

2026-09-11 16:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">韓, 스탠퍼드대 HAI가 펴내는 AI 인덱스서<br>주요 AI모델수 세계 3위지만 美中과 격차 <br>스탠퍼드대 AI인덱스편집장 “한국 고무적 ”<br>한국 주요 산업과 시너지 내는 것이 필수</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="Q5ahIMUZy9">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c70a8735c93b752ee707f2c28ca77e8193551344ec2635026a91330a3df7df9e" dmcf-pid="x1NlCRu5CK" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="샤 사자디에 스탠퍼드 인간중심AI연구소 AI 인덱스 편집장(오른쪽)과 박현우 서울대 데이터사이언스대학원 교수가 9일 서울 신라호텔에서 열린 제27회 세계지식포럼 세션에서 한국의 AI 생태계에 대해 논의하고 있다. [김호영 기자]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/11/mk/20260911160601857hawz.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="PAqRx1mjT2" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/11/mk/20260911160601857hawz.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            샤 사자디에 스탠퍼드 인간중심AI연구소 AI 인덱스 편집장(오른쪽)과 박현우 서울대 데이터사이언스대학원 교수가 9일 서울 신라호텔에서 열린 제27회 세계지식포럼 세션에서 한국의 AI 생태계에 대해 논의하고 있다. [김호영 기자]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="0bb11d34e6e8b074e91916a00b1d01e939d8106e9a3a193fabd6cb9d84ff4366" dmcf-pid="yL08fYcnhb" dmcf-ptype="general">
           주목할 만한 인공지능(AI) 모델 수 글로벌 3위, 인구 대비 AI 특허 수 1위, AI 활력(Vibrancy) 지수 4위. AI 3강을 노리고 있는 한국이 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)가 매년 펴내는 ‘AI 인덱스’에서 올해 받아든 성적표다.
          </div>
          <p contents-hash="c662503f1d7c01444b02ac8a49beb47cac839df216495d9e087c674c413a04e0" dmcf-pid="Wop64GkLlB" dmcf-ptype="general">전년 대비 모델 수가 급증하고 순위가 오르는 등 괄목할 성과를 거뒀지만 선두 그룹인 미국, 중국과의 격차는 여전히 좁혀지지 않고 있다.</p>
          <p contents-hash="990de35af9f7f52c215a52ac9494e2856d35614c8e1622ab05c577f4273b64ce" dmcf-pid="YgUP8HEohq" dmcf-ptype="general">스탠퍼드대 인간중심AI연구소에서 AI 인덱스를 총괄하는 샤 사자디에 편집장은 9일 서울 신라호텔에서 열린 제27회 세계지식포럼 세션에서 “한국은 자국어(한국어)로 매우 뛰어난 성능의 모델을 개발하는 데 강점이 있으며, 상당히 인상적인 성과”라며 “이같은 개발 능력을 발전시키고 그 성과를 활용해야 한다”라고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="e567c4451590195ab2930fbc20b215fe226eeb03bd6f1aec225b107ea6b3e4c6" dmcf-pid="GauQ6XDgWz" dmcf-ptype="general">엄청난 규모로 움직이고 있는 미국, 중국과의 비교는 어렵지만 현재까지 보여준 한국의 성과가 전 세계적으로 고무적이라는 평가다.</p>
          <p contents-hash="1ba229e4e02c9fbd29b1737bc68c952c2b709f0d854814ca383c023c43230c8b" dmcf-pid="HN7xPZwal7" dmcf-ptype="general">사자디에 편집장이 강조한 것은 모델 개발뿐만 아니라 하드웨어, 인재, 교육, 산업 적용을 아우르는 생태계 강화와 국가 차원의 전략 수립이다. 사자디에 편집장은 “광범위한 역량에 투자해야 한다”라며 “주목할 만한 모델을 더 많이 갖는 것이 나쁜 것은 전혀 아니지만, 전략적 깊이가 더 중요하다”라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="e60aaebcfc618d6dfc30713cb1411c8fb714b223f8031d04ac491d1a90a7adcc" dmcf-pid="XjzMQ5rNSu" dmcf-ptype="general">이어 “모델을 만드는 데 쏟아붓는 막대한 자금만큼의 경제적 가치를 미국과 중국이 거두고 있는지는 아직 잘 모르는 단계”라며 “하드웨어 스택을 강화하고, 더 많은 인재가 한국에 머물 수 있게 하며, 한국이 전략적 우위를 가진 산업에 AI를 지원해 생산성을 어떻게 더 끌어올릴지 고민해야 한다”라고 조언했다.</p>
          <p contents-hash="0c85952ed804ac63a663ae3aef363a300521db42847429caa265665fa27a02e2" dmcf-pid="ZAqRx1mjyU" dmcf-ptype="general">샤자디에 편집장은 AI 모델을 개발하는 것과 도입하는 것을 구분해서 판단해야 한다는 분석도 내놨다. 그는 “자금을 투자하고 기술을 설계하는 능력에서는 미국이 상당 부분 앞서있지만, 사회가 이 기술을 빠르게 도입하고 있지는 않다”라며 “인구 대비 비율로 보면 한국이나 아랍에미리트같은 국가의 도입 속도가 더 빠르다”며 기술의 확산과 사회 내 성숙도 등도 고려해야 한다고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="bfa0d758e178b03b5a858c6d8523c291c5872c124b8c63f4e138a8566ab17c59" dmcf-pid="5cBeMtsAhp" dmcf-ptype="general">모델 측면에서는 소형 모델에서 한국이 가능성을 갖고 있다는 평가도 나왔다. 모델 개발은 계속 이어가면서, 특정 분야에서 성과를 낼 수 있는 더 작은 모델에 집중하는 것이 필요하다는 것이다. 사자디에 편집장은 “한국이 특정 산업에서 매우 성능이 뛰어난 소형 모델로 가치를 창출하는 것이 훌륭한 사례가 될 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="9d8a089a05f3b382ff496ca6dd2aa4a9e726bab99dc18c02cb6f9bfdbc9bdaa9" dmcf-pid="1s4gL7vmy0" dmcf-ptype="general">특히 한국은 AI 인프라에 필수적인 메모리 반도체 공급 국가라는 핵심적인 위치를 점하고 있다. 이같은 강점을 어떻게 활용해야 하는지에 대해 사자디에 편집장은 “지금 당장 전 세계에 공급하는 메모리에서 얻는 이익에만 집중하기 보다, 강점을 살려 인재를 키우고 생태계 연결을 강화해야 한다”라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="41599553f7b46eb88b67ea8fd706d1bfb7445f69c87b0fee5fc98a2bb264389b" dmcf-pid="tO8aozTsC3" dmcf-ptype="general">또한 사자디에 편집장은 “한국과 같은 지역은 피지컬 AI를 시험하고 발전시키는 데 훌륭한 장이 될 것”이라며 “인재와 전문성, 하드웨어, 산업용 로봇, 제조업 경쟁력같은 요소를 갖추고 있다”라고 덧붙였다.</p>
          <p contents-hash="6a95a05b26e3dc4b1471f0964877173a6ce0b780e7a8abff8a13129ae94c4315" dmcf-pid="FI6NgqyOlF" dmcf-ptype="general">세션에서는 수많은 모델이 전 세계에서 쏟아지는 가운데, 모델의 성능을 정확하게 평가하기 위한 벤치마크의 중요성과 그 한계에 대한 논의도 이뤄졌다.</p>
          <p contents-hash="dfed59c49bebb19c54e2199eaabdc41f12eb4f776885ded6d3a75049f003ac8c" dmcf-pid="3CPjaBWIlt" dmcf-ptype="general">대담자로 나선 박현우 서울대 데이터사이언스대학원 교수는 “모델이 좋아질수록 우리는 기준선을 옮기고 있는데, 이처럼 기준을 바꾸는 것에 끝이 올 것이라고 보는가”라며 “더 나은 측정을 위한 근본적인 접근법은 무엇인가”라며 운을 띄웠다.</p>
          <p contents-hash="7ddb04618ef9a8d7d795e4c974459f5f258cfd6d8709456db763cfc190468816" dmcf-pid="0hQANbYCT1" dmcf-ptype="general">사자디에 편집장은 벤치마크가 AI의 모델을 평가하는 하나의 요소일 뿐 절대적인 지표는 아니라고 선을 그었다. 그는 “우리 삶에서도 지능을 평가할 때 표준화 시험 같은 것을 일종의 지표로 활용하지만, 이는 지능 수준에 대해 알려주는 간접지표일 뿐”이라며 “벤치마크만으로는 판단할 수 없다”라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="c7f38cfc2a136a2e6f6c4fa4d4feef74736c607008420a4c3903643396c5f94c" dmcf-pid="plxcjKGhW5" dmcf-ptype="general">이어 “뉴스를 보면 ‘AI 모델이 변호사 시험을 통과했다’와 같은 헤드라인이 많이 나오지만, 적어도 미국에서는 변호사를 고용할 때 변호사 시험 점수를 묻는 경우는 거의 없다”라며 “벤치마크는 AI 모델이 실제 조직 내 환경에서 어떤 성능을 낼지 예측하는 최선의 방법은 아니다”라고 설명했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 &amp; mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p>

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