AI 데이터 센터 생태계, 핵심 부품 국산화로 자립해야
과거 알파 엔진 개발 사례를 들며, 처음부터 완벽한 국산화를 목표하기보다 점진적인 기술 자립을 통해 생태계를 확장하는 전략이 필요하다고 제안했습니다.
AI 데이터센터 핵심 부품 국산화와 AI 에이전트 기반 산업 변화에 대한 논의가 진행되었습니다.
과거 알파 엔진 개발 사례를 들며, 처음부터 완벽한 국산화를 목표하기보다 점진적인 기술 자립을 통해 생태계를 확장하는 전략이 필요하다고 제안했습니다.
그녀는 AI 데이터 센터에서 리벨리온의 NPU와 같은 국산 제품을 일정 비율 이상 의무적으로 사용하도록 하는 정책이 필요하다고 주장했습니다. 과거 국내에서 국산화 비율을 강제했던 사례를 언급하며, 이를 통해 국내 AI 반도체 산업 생태계를 강화하고 기술 자립을 이룰 수 있다고 강조했습니다.
국산에서나 리밸리언 MPU를 10%는 반드시 쓰게 한다든가 그건 필요합니다.
김정호 교수는 현재 연구실에서 AI 에이전트를 활용해 HBM 설계를 시도하고 있다고 밝혔습니다. 이는 'AI 에이전트 포 엔지니어링(AI Agent for Engineering)' 개념으로, 텔레그램 명령만으로 AI가 설계, 공정, 재료공학 연구 등을 스스로 수행하는 방식입니다. 또한 AI 에이전트가 주식 투자, 스테이블 코인 거래, 온라인 구매 등 다양한 경제 활동을 자동으로 수행하는 실험을 진행 중이며, AI가 대행 서비스를 제공하고 수수료를 받는 새로운 수익 모델을 구상하고 있다고 설명했습니다. 이러한 AI 에이전트는 인간의 지시 없이도 독립적으로 작업을 처리하며 새로운 산업 생태계를 형성할 잠재력을 가지고 있습니다.
미래에는 소비 주체인 AI 에이전트에게 직접 광고를 해야 하며, AI가 선호할 만한 논리적이고 감성적인 마케팅 전략이 중요해질 것이라고 설명했습니다. 이는 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, AI가 공감하고 가치를 느낄 수 있는 방식으로 광고가 재편될 것임을 시사합니다.
김정호 교수는 AI 에이전트의 행동을 제어하고 규범을 설정하는 '하니스 엔지니어링(Harness Engineering)' 개념을 소개했습니다. 이는 AI 에이전트에게 자유를 부여하되, 특정 방법론과 윤리적 가이드라인을 준수하도록 교육하는 것을 의미합니다. AI 투자 시에도 공포나 심리적 요인을 배제하고 논리적 판단을 수행하도록 AI를 설계하며, 예산 한도 설정과 같은 인간의 관리·감독이 필수적이라고 강조했습니다. 이를 통해 AI의 오작동이나 윤리적 문제를 방지하고 안전하게 활용할 수 있다고 설명했습니다.
그는 미래에는 디렉터나 사장과 같은 관리자 역할만 남고, 실제 업무는 AI 에이전트가 수행하게 될 것이라고 설명했습니다. 이에 따라 대학 교육 과정에서도 AI 에이전트를 제작하고 운영하는 능력을 평가하는 것이 중요해질 것이라고 제언했습니다.
자막에서 근거가 되는 대목을 찾아 답합니다.
티타임즈TV의 다음 글도 받아볼까요?
티타임즈TV에 새 영상이 올라오면, 방금 읽으신 것처럼 정리해서 메일로 보내 드릴게요.
이 채널은 지난 7일 동안 6편 올렸어요.