세계는 지금 산업, 국방, 예술할 것 없이 모든 분야에서 인공지능(AI) 재창조(Recreation)의 시대로 돌입하고 있다. AI를 통한 효율화·자동화·지능화의 일련의 과정이 진행되고 있으며, 실제로 기업의 효율성이 제고되고 국방 전력에도 비전 AI 및 AI 인사이트 분석 기술이 도입되고 있다. 이러한 급속한 변화와 진화 속에서 많은 사람은 미래를 걱정하기도 하고, 또 어떤 사람들은 AI 기술을 통해 새로운 기회를 찾고 있다.
실제 현업에서 AI 기술을 직접 개발하고 운영하는 입장에서, 앞으로 우리가 무엇을 준비해야 하는지, 글로벌 기술 트렌드 속에서 우리나라의 국가 전략을 어떻게 수립해야 하는지, 그리고 일반인들은 AI를 어떻게 바라보고 대응해야 하는지를 함께 고민하고 연구해 보고자 한다.
필자의 첫 직장은 국내 통신회사였다. 입사 후 첫 임무는 당시 새롭게 주목받고 있던 사물인터넷(IoT) 사업의 전략과 신사업 개발을 맡는 것이었다. 대기업의 미래 사업 전략을 사실상 혼자 만들어야 한다는 막중한 책임감도 있었지만, 반면 새로운 것을 비교적 자유롭게 만들고 접할 수 있는 기회도 주어졌다. 이후 약 10여년간 신사업 전략 및 신사업 운영 업무를 해 오면서 새로운 도전 대상인 AI를 접하게 되었다. 특히 IoT 사업에서 센서와 다양한 이종 데이터를 통합해 새로운 가치인 데이터 인사이트(Data Insight)를 찾아내는 데 가장 적합한 기술이 AI라는 확신이 들었고, 이를 계기로 또 다른 도전에 빠르게 나서게 되었다. 이후 국내 대기업 금융그룹의 AI 연구소를 여러 멤버와 함께 설립하면서 AI를 더욱 깊이 있게 이해하고 활용하는 방법을 익혀 나갔다.
이러한 서두는 앞으로 다룰 AI 기술의 전문적 내용을 왜 이야기하려 하는지, 그리고 필자가 AI를 어떻게 시작하게 되었는지를 설명하기 위해 서술한 것이다. 필자는 AI 기술이 앞으로 사회 모든 산업의 핵심 운용체계(OS)로 자리 잡을 것으로 보았고, 특히 최근 3년 동안 그 변화 속도는 과거 수십 년의 AI 기술 발전 속도를 상회할 만큼 빨라졌다고 판단한다. 따라서 앞으로 이를 하나하나 분석해 보는 시간을 가져 보고자 한다.
최근 발표된 거대언어모델(LLM) 리더보드 데이터를 보면 클로드 소넷(Claude Sonnet)이 1위를 기록하고 있으며, 클로드 계열 모델과 그 원류 중 하나로 볼 수 있는 제미나이 계열 모델까지 총 5개의 모델이 글로벌 톱10에 포함돼 있다. 이와 함께 딥시크가 2위를 기록하는 등 중국 모델도 꾸준히 톱20 이내에 6~7개가 포함되고 있다. 이 밖에 미국과 중국 외 국가의 모델로는 프랑스의 미스트랄(Mistral)이 두드러진다. 미국과 중국 개발자들의 논문을 보면, 이제는 LLM 파운데이션 모델 자체의 개발보다 이를 활용한 SLM 기반 에이전트와 솔루션형 AI에 더 집중하고 있음을 알 수 있다. 최근 실리콘밸리에서 들려온 소식은 더욱 충격적이었다. 클로드는 LLM 모델 출시와 동시에 약 50일간 70개의 파생 솔루션을 론칭했다고 한다. 이제는 에이전트를 넘어 산업 전반에 관여하는 종합 OS 사업자로 영역을 확대해 나가고 있다.
오픈소스 기반의 중국 AI 모델들이 성능 지표 리더보드 상위권에 위치하고 있다는 사실은, 우리에게도 여전히 글로벌 AI 시장을 주도할 기회가 남아 있음을 의미한다. 초기에는 딥시크의 증류형 모델(Distillation Model)을 독자 모델로 인정할 수 있는지를 두고 논란이 있었지만, 이제는 글로벌 톱 수준의 경쟁 모델로 인식되고 있다. 이 글에서는 중국 AI 모델과 미국 AI 모델의 기술적 가치와 핵심 기술을 함께 분석해 보면서, 우리가 나아가야 할 방향을 함께 모색해 보고자 한다.
여러 기술 발전 트렌드를 볼 때, 우리나라에 주는 희망적인 메시지는 AI 기술 전개가 이제 시작에 불과하다는 점이다.
김동현 데이톤 대표