"우리 AI, 잘 쓰게 만들어야"…이해민·하정우, 산업 활용성 ‘집중 점검’
(zdnet.co.kr)
AI 페스타 26에서 정부 및 산업계 주요 인사들은 AI 모델의 단순 성능 경쟁을 넘어, 실제 산업 현장에서의 활용성과 개발자 편의성, 그리고 보안 및 경량화된 모델의 확산이 한국 AI 생태계의 핵심 과제임을 강조했습니다.
이 글의 핵심 포인트
- 1AI 페스타 26에서 정부 인사들은 AI 모델의 성능을 넘어 산업 현장에서의 실제 활용성과 API 가이드라인의 중요성을 강조함
- 2LG AI연구원은 산업 확산을 위해 멀티모달 역량을 갖춘 경량 모델(sLLM)의 필요성을 제기함
- 3업스테이지는 솔라(Solar) 모델의 글로벌 오픈라우터 사용량과 인도 등 해외 개발자 유입 성과를 발표함
- 4메가존클라우드는 글로벌 하이퍼스케일러와 국내 기업을 연결하는 MSP로서 보안 및 제조 현장 적용 역할을 소개함
- 5KT는 NPU 기반의 보안성이 강화된 B2B 에이전틱 플랫폼과 AI 데이터센터(AIDC) 관제 시스템을 선보임
이 글에 대한 공공지능 분석
왜 중요한가?
AI 기술의 패러다임이 '모델 성능(SOTA) 경쟁'에서 '산업적 활용성(Usability) 및 AX(AI Transformation) 구현'으로 급격히 전환되고 있음을 보여주는 지표입니다. 이는 단순한 기술 개발을 넘어 실제 수익 모델을 창출해야 하는 AI 기업들에게 새로운 생존 기준을 제시합니다.
어떤 배경과 맥락이 있나?
대규모 언어 모델(LLM)의 등장 이후 모델 자체의 성능은 상향 평준화되고 있으며, 이제 기업들은 이를 어떻게 자사의 워크플로우(제조, 보안, 클라우드 등)에 저비용·고효율로 통합할 것인가를 고민하는 단계에 진입했습니다.
업계에 어떤 영향을 주나?
모델 개발사들은 sLLM(경량 모델)과 멀티모달 역량 확보에 집중해야 하며, MSP(Managed Service Provider)와 같은 인프라 기업들은 글로벌 하이퍼스케일러와 로컬 산업 현장을 잇는 보안 및 운영 관리 역량이 핵심 경쟁력이 될 것입니다.
한국 시장에 어떤 시사점이 있나?
한국 스타트업은 글로벌 빅테크와 모델 성능으로 정면 승부하기보다, 특정 산업 도메인(Vertical AI)에 특화된 데이터와 사용하기 쉬운 API/에이전트 도구를 제공함으로써 '산업 현장에 즉시 투입 가능한 솔루션'을 구축하는 전략이 유효합니다.
이 글에 대한 큐레이터 의견
이번 전시회에서 나타난 핵심 트렌드는 'AI의 실용주의적 전환'입니다. 모델의 파라미터 수를 늘리는 것보다, 기업이 부담 없이 도입할 수 있는 경량화된 모델과 개발자가 즉시 활용 가능한 API 가이드라인, 그리고 보안이 담보된 인프라를 구축하는 것이 차세대 AI 비즈니스의 승부처가 될 것입니다.
하지만 스타트업 창업자들은 '기술적 종속성'이라는 리스크를 경계해야 합니다. 글로벌 하이퍼스케일러의 인프라와 모델에 지나치게 의존할 경우, 서비스의 수익성이 인프라 비용에 잠식될 위험이 있습니다. 또한, 물리적 AI(Physical AI) 분야처럼 막대한 양의 학습 데이터 수집 비용이 발생하는 영역은 자본력이 부족한 스타트업에게 높은 진입 장벽이 될 수 있습니다.
따라서 창업자들은 '모델 자체'를 만드는 데 매몰되기보다, 기존의 거대 모델을 산업 현장의 특수 데이터와 결합하여 '실행 가능한 에이전트(Agentic Workflow)'로 변환하는 인터페이스 및 워크플로우 혁신에 집중해야 합니다. 즉, 모델이 아닌 '사용자 경험(DX)과 산업적 접점'을 설계하는 것이 가장 강력한 해자가 될 것입니다.
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