최태원 “3년 내 엔비디아 적수 없어”...최수연 “한국 AI 선도 국가”

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박성국 기자
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“앞으로 2~3년 안에는 엔비디아의 적수가 없다고 봅니다. 엔비디아가 부서지지는 않을 것입니다.”

최태원 대한상공회의소 회장은 19일 제주 신라호텔에서 진행 중인 대한상의 제주포럼 3일차 토크쇼 ‘AI 시대, 우리 기업의 도전과 미래 비전’에서 미국 반도체 기업 엔비디아의 막강한 영향력이 지속될 것으로 내다봤다. 이날 토크쇼는 최 회장과 최수연 네이버 대표, 정송 카이스트 김재철AI대학원 원장이 참여하는 대담 형식으로 진행됐다.
최태원(오른쪽) 대한상공회의소 회장과 최수연 네이버 대표가 19일 제주 신라호텔에서 진행 중인 ‘대한상의 제주포럼’에서 ‘AI 시대, 우리 기업의 도전과 미래 비전’을 주제로 대담을 하고 있다. 대한상공회의소 제공
최 회장은 SK하이닉스는 물론 SK그룹 차원에서 협력 강화를 모색하고 있는 엔비디아와 관련해 “(엔비디아가) 이점을 가지고 있던 게 GPU(그래픽처리장치)인데 그래픽을 다룬다는 건 AI 연산과 같은 얘기”라면서 “소프트웨어도 상당히 발전해 있어 하드웨어를 똑같이 만든다고 하더라도 그걸 구동하는 소프트웨어를 만들 방법이 없다”고 소개했다.

최 회장은 이어 “다만 AI를 가지고 돈을 버는 모델이 뭐냐가 정확히 나오지 않고 있다”며 “개인이든 기업이든 돈을 지불하는 게 안 된다고 하면 다른 종류의 칩이나 형태가 필요하기 때문에 엔비디아가 무너질 공산도 있다”고 했다. 또한 “엔비디아의 칩을 쓰는 MS(마이크로소프트)나 구글, 아마존도 칩을 따로 만들고 있다. 그들의 경쟁력이 올라오느냐에 따라, 또 AMD 등이 싸게 만들 수 있느냐에 따라 엔비디아가 (압도적 점유율에서) 부서질 수 있을 것”이라고 설명했다.

최 회장은 또 SK와 같은 반도체, 에너지 기업이 돈을 벌기 위해서는 네이버의 성공 등 ‘AI 골드러시’가 지속해야 한다고 강조했다. 그는 “AI라는 금을 캐기 위해 골드러시 도전을 하는데 그 과정에서 청바지, 곡괭이를 파는 기업이 돈을 벌었고 그게 엔비디아와 SK하이닉스 등의 기업”이라고 비유하며 “금이 안 나오면 곡괭이를 팔지 못하고 골드러시는 사라질 수 있다. 결국, 네이버 같은 기업이 AI에 성공하고 돈을 벌어야 우리 같은 장비를 만드는 기업이 성공하는 데 그게 SK의 전략”이라고 했다.

최수연 네이버 대표는 최근 비영어권 지역에서 자체 AI 모델 구축 수요가 증가하고 있음을 언급하며 우리나라가 이를 기회로 삼아 AI 기술 리더십을 갖게 될 것이라고 전망했다. 특히 네이버가 자국어 중심의 AI 모델을 개발한 경험을 가진 만큼 주도적인 역할을 할 것이라고 강조했다. 최 대표는 “자국 언어를 중심으로 초거대 생성형 AI 모델을 ‘프롬 스크래치(맨 처음 단계부터)’로 개발해 서비스 전반 적용까지 나아간 사례는 중국을 제외하면 아시아에선 한국이 실질적으로 유일하다”고 말했다.
정송(왼쪽부터) 카이스트 김재철AI대학원 원장과 최수연 네이버 대표, 최태원 대한상공회의소 회장이 19일 제주 신라호텔에서 진행 중인 ‘대한상의 제주포럼’에서 ‘AI 시대, 우리 기업의 도전과 미래 비전’을 주제로 대담을 하고 있다. 대한상공회의소 제공
최 대표는 이어 “네이버는 자국어 중심 모델을 개발했던 경험과 노하우를 바탕으로 세계 여러 나라들이 소버린 AI를 확보할 수 있게 지원할 것”이라며 “각 지역의 문화와 가치를 보다 강력하게 반영한 자체 소버린 AI 확산을 위해 여러 국가 및 기업들과 파트너십을 구축할 것”이라고 밝혔다. 또 “AI 인프라·데이터·서비스 등 다양한 영역에서 공통 목표를 가진 기업들과 협력관계를 구축해 글로벌 소버린 AI 생태계를 함께 확장해나갈 계획”이라고 덧붙였다.

최 대표는 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)를 만나 나눈 대화 일부도 소개했다. 그는 “각 나라의 언어와 맥락을 잘 이해하는 AI 모델이 필요하다는 점을 황 CEO도 이해하고 있다”며 “혼자 힘으로 되는 것이 아니기 때문에 칩 제조사와 국가, 통신사, 소프트웨어 기업들이 힘을 합쳐 소버린AI를 만들어보자고 했다”고 말했다.

정송 카이스트 김재철 AI대학원장은 대담에 앞선 발표에서 “과거 인공지능은 기계에 지식을 알려주는 것이었다면 지금은 인간 뇌의 신경망 구조를 수학적으로 모델링해 기계가 스스로 깨닫게 한다. 데이터 기반의 학습이자 현재 인공지능 개념으로 이게 지금의 성공을 불러왔다”고 말했다.

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