GPU를 얼마나 확보했느냐보다 이를 얼마나 효율적으로 활용해 돈을 벌 수 있느냐가 중요해졌다. 한국은 미국 빅테크와 자본 경쟁을 벌이기보다 반도체와 제조업, 통신 인프라를 AI와 결합해 산업 현장에서 경쟁력을 입증해야 한다.
12일 열리는 제13회 이데일리 글로벌 AI 포럼(GAIF 2026)은 ‘세상을 움직이는 AI: 인간을 넘어 산업과 경제로’를 주제로 한국 AI 산업의 대응 전략을 모색한다. 인프라 투자부터 제조·로봇·과학 분야의 AI 활용, 인간과 AI의 공생까지 폭넓게 논의한다.
미국 빅테크들은 데이터센터와 GPU에 막대한 자금을 투입하고 있지만, AI 서비스 매출이 투자비와 운영비를 회수할 만큼 성장할지는 불확실하다. 시장의 관심도 GPU 확보 규모에서 고객 계약과 전력 확보, 데이터센터 가동률, 투자 회수 가능성으로 옮겨가고 있다.
AI가 실제 업무를 수행하는 추론 중심으로 발전하면서 GPU뿐 아니라 메모리와 네트워크 수요도 늘고 있다. 전력과 냉각 효율, 물 사용과 소음 등 주민 수용성도 데이터센터 경쟁의 변수다. 초대형 시설을 짓기 어려운 지역에서는 소규모 엣지 데이터센터 등 분산형 인프라의 역할도 커질 수 있다.
KT 김봉균 엔터프라이즈부문장(부사장)은 AI 데이터센터(AIDC)와 국내 백본망, 국제망, 해저케이블을 연결하는 종단 간(E2E) 인프라 전략을 소개한다. 조규진 서울대 로보틱스연구소 소장과 김영준 LG전자 로봇SW플랫폼태스크 전무는 현장 경험을 제품 설계에 반영하는 ‘로보틱스 플라이휠’과 핵심 기술 확보·사업화 방안을 제시한다. 송재하 카카오 CTO와 김지훈 SK텔레콤 AI사업전략본부장은 AI에이전트로 구현된 ‘모두의 AI’에 대한 밑그림을 소개할 예정이다.
엔비디아 투자를 유치한 AI 모델 개발업체 모티프테크놀로지스의 임정환 대표는 글로벌 AI 경쟁력을 기술력과 경제성, 시장 접근성으로 설명한다. 모델 성능이 뛰어나도 컴퓨팅 비용을 감당하지 못하거나 해외 시장에 접근하지 못하면 사업화가 어렵다는 것이다.
미래에셋증권 박연주 AI리서치센터장은 AI가 모바일 혁명보다 큰 경제적 변화를 가져올 가능성에 주목한다. AI 에이전트가 실제 업무를 수행할수록 GPU뿐 아니라 메모리와 중앙처리장치(CPU), 네트워크의 병목을 해결하는 기술도 중요해질 것으로 전망한다.
한국은 고대역폭메모리(HBM) 등 반도체와 자동차·조선·배터리 등 제조 기반을 AI와 결합해야 한다. 산업 현장 데이터를 활용해 제조·물류·통신·금융 분야의 특화 AI를 개발하고 생산성과 부가가치를 높이는 것이 차별화 전략이다.
AI 경쟁은 인프라를 넘어 기업 업무와 과학 연구 현장으로 확산하고 있다. 기업별 내부 데이터와 업무 규정, 정보 접근 권한을 AI가 얼마나 정확히 이해하고 실행하느냐가 생산성을 좌우한다.
장시룽 베이징 슈뎬테크놀로지 최고운영책임자(COO)는 기업별 업무 절차와 의사결정 기준에 맞춘 AI 설계 전략을 소개한다. 반복 업무부터 적용하되 중요한 의사결정은 사람이 최종 승인하는 통제 체계가 필요하다는 설명이다.
과학 연구 분야에서는 아스테로모프의 이민형 대표가 과학 특화 추론 기술로 새로운 가설을 도출하고 실험으로 검증하는 방안을 제시한다. 국제 과학올림피아드에서 화웨이 AI와 동점을 기록해 금메달을 받은 경험을 바탕으로 생물학·화학·물리학 연구에 AI를 적용하는 가능성을 소개한다.
AI와 인간의 관계도 주요 의제다. 노아 굿맨 스탠퍼드대 교수 겸 humans& 공동창업자는 AI가 성과만 추구하면 인간의 사고력과 사회적 관계를 약화시킬 수 있다고 지적한다. AI가 사람을 대체하기보다 인간의 성장과 협력을 돕도록 설계해야 한다는 것이다.
한국 AI 산업의 과제는 반도체와 제조 역량, 통신 인프라를 산업별 AI와 연결해 실제 생산성과 해외 매출로 입증하는 것이다. GPU 확보 경쟁을 넘어 산업 현장에서 AI의 경제적 가치를 만들어내야 한다.
