새벽 두 시에 울리는 상담 알림을 나는 아직도 끄지 못한다. 14년째다. 그날도 그랬다. “그 사진 때문에 학교에 못 가겠어요.” 열여섯 아이의 문장은 열여섯 글자도 되지 않았지만, 나는 그 짧은 문장 뒤에 몇 번의 새벽이 있었는지 안다. 아이가 지우고 싶었던 건 사진이 아니다. 사진이 삼켜버린 자신의 오늘이다. 그렇게 만난 아이들이 4만명이다. 무료로 기록을 지워온 14년 동안 필자는 한 가지 사실 앞에 자꾸 멈춰 섰다. 아이의 디지털 기록은
지역에서 기업을 경영하다 보면 수도권과의 격차를 체감할 수밖에 없다. 과학기술정보통신부 조사에 따르면 국내 기업 연구개발비의 81.4%, 연구 인력의 74.9%가 수도권에 집중된 것으로 나타났다. 이러한 자원 쏠림으로 지역 기업은 상대적으로 불리한 여건에서 기술 경쟁을 이어가고 있다. 이런 상황에서 재정경제부가 이달 초 발표한 2026년 세제 개편안의 차등형 조세지원 방안은 지역 기업인의 한 사람으로서 반가운 소식이다. 먼저, 기업의 설비투자를
가상에서는 완벽하게 달리던 로봇이 실제 현장에서는 몇m 못 가 멈춘다. 피지컬 인공지능(AI)을 개발해본 조직이라면 누구나 겪는 장면이다. 지난 6월, 정부가 '제조AI 2030 전략'에서도 물리법칙 기반 AI모델과 월드모델을 제조 피지컬 AI의 핵심 기반 기술로 꼽았다. 이는 결국 현실을 얼마나 정교하게 재현한 합성데이터를 만들어내느냐의 문제인 셈이다. 챗GPT 이후 언어 AI의 승부가 데이터에서 갈렸듯, 이제 정부도 물리 세계에서 움직이는
해마다 10월이 되면 노벨상 관련 뉴스가 단골로 등장한다. 평화상과 문학상 부문에 경사가 있었으나 과학 부문에는 아직 반가운 소식이 없다. 몇몇 과학자가 주목받고 있어 올해도 뉴스가 될 것이다. 노벨상 자체에 집착할 필요는 없겠으나 과학기술 발전에 크게 공헌한 성과를 인정받는 것인 만큼 관심을 가질 수밖에 없다. 최근 런던정경대의 알렉산더 크라우스는 1901년에서 2022년 사이 전체 노벨상 533건을 포함해 총 750건의 주요 발견이 어떻게
기업의 인공지능전환(AX)이 빠르게 진행되고 있다. 새로운 모델이 등장할 때마다 더 뛰어난 인공지능(AI)을 도입하려는 경쟁도 치열하다. 하지만 현장에서 마주하는 문제는 대부분 모델 자체보다 그 이후에 있다. AI 도입 후에도 기대한 변화가 나타나지 않거나, 시범 운영에 그친 채 조직 전반으로 확산하지 못하는 사례가 적지 않다. AX는 단순히 AI 기술을 도입하는 프로젝트가 아니다. AI가 조직의 일을 배우고, 구성원과 협업하며, 피드백을 통해
요즘 정보기술(IT) 업계 가장 뜨거운 화두는 단연 '바이브(Vibe) 코딩'이다. 이제 개발자는 코드를 한 줄 한 줄 작성하기보다 인공지능(AI)에 원하는 기능을 설명하고, AI가 코드를 생성하는 시대가 열린 것이다. Cursor, Claude Code, Codex, AI Studio 등 다양한 AI 코딩 도구들이 등장하면서 “이제 코딩은 AI가 한다”는 말이 더 이상 과장이 아니다. 그런데 이런 분위기 속에서 심심찮게 들리는 이야기가 있다.
그동안 필자는 글로벌 제조 및 데이터 기업들의 기술적 공백을 짚고, 글로벌 패권 경쟁 속에서 자체적인 제조 데이터 주권을 지키는 '온톨로지 소버린(Sovereign)'의 필요성을 역설해왔다. 그렇다면 구체적으로 대한민국 제조 생태계는 이를 어떻게 실현해 나가야 할 것인가. 그 해답은 제조업의 시작점인 '설계(Design)'와 끝단인 '생산(Manufacturing)'을 국산 온톨로지 기술로 긴밀하게 연결하는 데 있다. ◇설계와 생산을 잇는 'D
글로벌 경제 환경은 인공지능(AI) 및 녹색 전환, 지정학적 리스크, 공급망 재편, 인구구조 변화 등으로 기존 성장질서가 급변하고 있다. 한국 경제 역시 과거의 '추격형 성장'에서 벗어나 혁신과 생산성 향상이 성장을 이끄는 '기술 프런티어 경제'로 성장 패러다임을 전환해야 하는 중요한 기로에 서 있다. 최근 AI 전환으로 촉발된 글로벌 반도체 호황이 수출과 증시 호조로 이어지며 경제에 온기를 불어넣었지만, 한국의 경제성장률은 2021년 이후 세
산업의 승부는 자본의 크기보다 기다릴 수 있는 시간에서 갈릴 때가 많다. 원천기술이 시장을 열고, 첨단 제조 역량이 산업 생태계에 뿌리내리며, 전력망이 AI 경쟁력으로 이어지기까지는 짧게는 수년, 길게는 수십 년이 걸린다. 문제는 그 시간을 누가 감당하느냐다. 민간 자본은 투자금을 회수해야 할 시한에서 자유롭기 어렵다. 정책금융은 국내 기업을 폭넓게 지원해야 하는 만큼 특정 분야의 초장기·대규모 투자에 자본을 집중하는 데 제약이 있다. 반면 국
서양의 보완대체의학(CAM)부터 인도네시아의 국민 전통약제 '자무(JAMU)', 생물다양성의 보고인 아프리카의 전통의학에 이르기까지, 세계는 지금 자연 유래 천연물 소재와 전통의학의 가능성에 새롭게 주목하고 있다. 그렇다면 글로벌 시장이 활짝 열리고 있는 지금, 우리 한의학(K-Medicine)이 경쟁력을 확보하고 가장 먼저 해결해야 할 과제는 무엇일까. 필자는 그 답이 바로 '한약자원의 표준 원료 생산과 가공 기준의 확립'에 있다고 본다. 우
인공지능(AI) 경쟁의 다음 승부처는 현실세계다. 디지털 환경의 에이전틱 AI를 넘어, 현실에서 보고 판단하고 움직이는 피지컬 AI로의 확장이 시작되고 있다. 언어를 잘하는 모델이 곧바로 물리세계도 잘 다루는 것은 아니다. 로봇이 사람의 지시를 수행하려면 사물간 공간적 관계, 작업 진행 정도, 곁에 있는 사람이 원하는 바를 스스로 읽어 내야 한다. 필자의 연구실이 주목해 온 문제이자, 우리 독자 파운데이션 모델이 넘어야 할 다음 관문도 바로 이
디지털자산과 스테이블코인, 자산토큰화는 결제와 수탁, 자산의 발행과 유통을 바꾸는 새로운 금융 인프라로 자리 잡고 있다. 주요 선진국도 이를 규제의 대상으로만 보지 않고 미래 금융산업의 경쟁력을 좌우할 전략 분야로 육성하기 시작했다. 국내에서도 변화의 움직임이 조금씩 나타나고 있다. 지난해 하반기 가상자산사업자가 다시 벤처기업 확인을 받을 수 있는 길이 열린 것이 대표적이다. 늦었지만 의미 있는 변화다. 그러나 일부 제도를 개선했다고 해서 오랜
최근 글로벌 제조 산업은 단순한 디지털전환(DX)을 넘어, 인공지능(AI)을 결합한 '제조 AX(AI Transformation)'로의 거대한 전환기를 맞이하고 있다. 하지만 여전히 수많은 제조 현장에서는 데이터의 파편화라는 고질적인 장벽에 부딪히고 있다. 제품의 설계(Design) 데이터와 실제 공장의 생산(Manufacturing) 데이터가 서로 다른 언어로 존재하며 유기적으로 연결되지 못하기 때문이다. 진정한 제조 AX를 실현하기 위해서는
생성형 인공지능(AI)이 문장을 만들어내는 수준을 넘어, 이제는 외부 시스템을 호출하고 업무를 실행하는 AI 에이전트 시대로 진입하고 있다. 문제는 이 에이전트가 단순한 '도구 사용자'가 아니라, API 키·토큰·서비스 계정·워크로드 아이덴티티 등을 통해 실제 업무 권한을 행사하는 존재라는 점이다. 따라서 AI 에이전트 보안은 모델 성능의 문제가 아니라, 아이덴티티와 권한을 어떻게 통제하느냐의 문제로 봐야 한다. 전통적인 IAM(Identity
마이크로소프트(MS)가 최근 'MS 프런티어 컴퍼니'라는 새 운영 사업 조직을 발표했다. 25억달러를 투자해 6000명의 산업·엔지니어링 전문가를 고객 조직에 투입하고, 인공지능(AI) 시스템을 공동 설계·배포·개선하겠다는 구상이다. 눈여겨볼 대목은 기술 판매가 아니라 고객 현장 지식과 일하는 방식을 AI에 내재화하겠다는 점이다. AI 전환(AX) 승부가 모델 성능이나 라이선스만으로 끝나지 않는다는 뜻이다. AX가 막히는 지점도 여기에 있다.