트렌드에서 얻은 것 No. 20   “AI 시대에도 변하지 않는 것은 인간의 창의성과 호기심이다.” – 사티아 나델라 딥시크(DeepSeek)로 온 세상이 떠들썩하지만, ‘2025 AI 대전환’의 두 저자가 쓴 “주도권을 선점하라”는 메시지는 여전히 유효하다. 이 책은 두 저자의 대담 형식으로 써 내려가는 부분과 두 저자의 전문 경험으로 써 내려가는 부분이 인상적이다. AI(인공지능)의 주도권을 어떻게 잡을지 책 속으로 들어가 보자.   AI 대전환의 시대, 주도권을 잡아야 하는 이유 AI는 이제 선택이 아니라 필수다. 2023년 생성형 AI의 태동 이후, AI 기술은 산업과 사회 전반에 걸쳐 급속도로 확산되었으며 개인, 기업, 국가의 경쟁력을 결정하는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 단순히 AI를 도입하는 것이 아니라 그 흐름을 주도하는 것이 무엇보다 중요해지고 있다. AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 경제와 사회 구조 자체를 변화시키는 촉매제가 되고 있으며, 이에 따라 AI의 주도권을 잡는 것은 곧 미래 경쟁력을 확보하는 것과 같다. AI 기술이 발전하면서 기업과 정부는 AI를 자동화 도구로 활용하는 수준을 넘어 새로운 가치 창출의 중심에 두고 있다. 특히 AI의 발전은 제조업, 금융, 헬스케어, 교육 등 다양한 산업에 영향을 미치고 있으며, AI의 활용 여부에 따라 기업의 성패가 결정될 가능성이 커지고 있다. 그렇다면 AI 대전환이 가져올 변화는 무엇이며, 우리는 어떻게 주도권을 잡을 수 있을까? “변화는 불가피하지만, 성장은 선택이다.” – 존 맥스웰   AI의 변화와 주요 트렌드 2025년을 주도할 AI의 주요 트렌드는 다음과 같다. 멀티모달 AI : 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 영상, 센서 데이터 등을 종합적으로 활용하는 AI가 확산된다. 이는 검색 엔진, 고객 서비스, 의료 진단 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 것이다. 할루시네이션(Hallucination) 문제 해결 : AI가 실제 존재하지 않는 정보를 생성하는 문제를 해결하기 위한 기술이 발전하고 있다. 이를 통해 AI의 신뢰성과 정확성이 높아질 것이며, 기업은 AI를 보다 적극적으로 도입할 수 있을 것이다. 온디바이스 AI로의 확산 : 클라우드 기반 AI에서 벗어나 개별 기기에서 AI가 실행됨으로써 보안성과 개인화가 강화된다. 이는 스마트폰, IoT 기기, 자동차 등 다양한 영역에서 AI의 활용을 촉진할 것이다. 생성형 AI가 부활시킨 AI 에이전트 : 챗지피티(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 기술이 발전하면서, 인간과 자연스럽게 상호작용하는 AI 에이전트가 다시 주목받고 있다. 이는 고객 응대, 비즈니스 자동화, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 것이다. 오픈소스 AI 생태계의 확장 : AI 기술이 오픈소스로 개방되면서 혁신 속도가 더욱 빨라지고 있다. 이는 기업과 연구기관이 협력하여 AI 기술을 발전시키는 환경을 조성할 것이다. 비용 감소 노력과 AI 반도체 발전 : AI 연산 비용을 줄이기 위한 반도체 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있다. AI 전용 반도체 개발과 최적화된 알고리즘이 AI의 대중화를 촉진할 것이다. 안정성과 책임성 강화 : AI의 윤리적 문제와 신뢰성 확보를 위한 규제 및 정책이 강화될 전망이다. 기업과 정부는 AI의 공정성과 투명성을 확보하기 위한 대응 전략을 마련해야 한다. 소비린 AI(Sovereign AI) : 국가별 AI 독립 전략이 중요해지고 있다. 글로벌 기술 패권 경쟁 속에서 각국은 자체 AI 인프라를 구축하고, 자국의 데이터를 보호하는 방향으로 나아가고 있다. 이러한 트렌드를 기반으로 AI 대전환을 주도하기 위해서는 개인, 기업, 국가가 각각의 역할을 이해하고, 효과적으로 대응해야 한다. “AI가 창조하는 것은 데이터이지만, 인간이 창조하는 것은 의미다.” – 레이 커즈와일   ▲ ‘2025 AI 대전환 : 주도권을 선점하라(오순영, 하정우)’ 서평 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   AI 내비게이터 : 개인, 기업, 국가의 역할 개인을 위한 AI 내비게이터 AI의 확산은 개인의 역량 강화와 직업 시장의 변화를 의미한다. AI와 협업하는 형태로 업무 방식이 변화하면서, AI 리터러시(AI 활용 능력)가 필수적으로 요구된다. 따라서 개인은 AI 도구를 익히고 창의적 사고와 문제 해결 능력을 키우는 것이 중요하다. 또한, AI는 새로운 일자리의 창출과 기존 직업의 변화도 가져올 것이다. 예를 들어, 데이터 분석가, AI 윤리 전문가, AI 트레이너 등의 직업이 증가할 것으로 예상된다. 반면 단순 반복 업무를 수행하는 직업은 감소할 가능성이 크다. 따라서 개인은 AI 시대에 맞는 새로운 역량을 갖추는 것이 필요하다.   기업을 위한 AI 내비게이터 기업은 AI를 단순한 도구가 아니라 전략적 자산으로 활용해야 한다. 이를 위해서는 다음과 같은 전략이 필요하다. AI를 활용한 비즈니스 프로세스 혁신 데이터 기반 의사 결정 강화 AI 기술을 내재화하는 조직 문화 구축 AI 윤리 및 규제 대응 전략 마련 AI 도입을 망설이는 기업은 시장에서 도태될 가능성이 높다. 따라서 기업은 AI 트렌드를 면밀히 분석하고, 조직 내 AI 역량을 체계적으로 강화해야 한다. 특히 AI를 활용한 고객 맞춤형 서비스 제공, 자동화 시스템 도입, AI 기반 예측 모델 구축 등이 기업의 경쟁력을 높이는 핵심 요소가 될 것이다.   국가를 위한 AI 내비게이터 AI 대전환은 국가 경쟁력과 직결된다. 글로벌 AI 패권 경쟁에서 앞서 나가기 위해서는 다음과 같은 정책이 필요하다. AI 연구개발(R&D) 투자 확대 AI 전문 인력 양성 AI 친화적 규제 환경 조성 AI 인프라(클라우드, 반도체, 데이터) 구축 국가 차원에서 AI를 적극적으로 육성하지 않으면 기술 종속의 위험이 커진다. 특히 한국과 같은 기술 강국은 AI 산업을 선도하는 전략적 접근이 필수이다. 또한, AI 거버넌스 체계를 확립하고 국제 협력을 강화하는 것도 중요한 요소가 될 것이다.  “우리는 도구를 만들고, 그 도구가 우리를 만든다.” – 마셜 매클루언   AI 주도권을 위한 방향성 2025년 AI 대전환은 개인, 기업, 국가의 모든 영역에서 거대한 변화를 초래할 것이다. 이 변화를 단순히 따라가는 것이 아니라, 주도하는 것이 곧 생존 전략이 된다. 개인은 AI 리터러시를 갖추고, 기업은 AI를 전략적으로 활용하며, 국가는 AI 산업을 체계적으로 육성해야 한다. 결국 AI 대전환의 시대에서 승자는 누구보다 먼저 변화를 준비하고 주도권을 선점한 자들이 될 것이다. 당신은 AI 대전환의 흐름 속에서 어떤 역할을 할 것인가?   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   챗GPT(ChatGPT)의 광풍으로 시작된 생성형 AI(generative AI)의 열풍이 벌써 3년이 지나가고, 최근에는 중국의 인공지능 제품인 딥시크(DeepSeek)의 돌풍으로 잠시나마 미국 엔비디아의 주식이 폭락하는 사태가 있었다. 딥시크의 희망은 엄청난 투자 없이도 인공지능 사업이 가능한 것처럼 보였다. 한편, 최근 일론 머스크는 그록 3(Grok 3)라는 설명 가능 인공지능 XAI(explainable AI)를 발표했다. 그록 3는 엔비디아 GPU 칩을 20 만 개 사용해서 훈련을 했다고 한다. 엔비디아 H100 15만개 + H200 5만개라고 발표했는데, 아직은 엄청난 투자가 필요한 부분임을 알 수 있었다.   그림 1.  챗봇 전성시대   여러가지 호불호 사건에도 불구하고, 이제 인공지능 챗봇의 시대는 거역할 수 없는 대세가 되고 있다. 필자 역시 대부분의 시간을 인공지능을 공부하는 데 사용하고 있다. 지난 2년 동안은 오픈AI의 챗GPT와 구글의 제미나이(Gemini)를 사용하고 최근에는 딥시크, 며칠 전부터는 그록 3를 모두 사용하고 있다. 그리고 장기적으로는 개인 인공지능(personal AI) 환경에도 관심이 많다. 최근에 더 많은 지식과 복잡한 대답을 손 쉽게 얻을 수 있었지만, 이런 의문점이 생겼다. 이러한 인공지능 시대에 ‘우리의 지식의 정의와 관점이 어떻게 되어야 할 것인가?’라는 생각이다. 수백 년 전 16세기 프랑스의 철학자인 몽테뉴(Michel de Montaigne)는 이런 인간 지식의 한계에 대해서 “나는 무엇을 아는가?”라고 짚었다. 이는 몽테뉴의 ‘수상록’에 담긴 철학적 질문이자, 회의주의적 태도를 상징하는 문구이다. 몽테뉴는 이 질문을 통해 인간 지식의 한계와 불확실성(uncertainty)을 강조하며, 겸손하고 열린 마음으로 세상을 바라볼 것을 권했다. 최근 인공지능의 발전과 결과는 이런 질문을 너무 간단한 것으로 느껴게 한다. ‘나는 무엇을 아는가?’라는 물음의 의미에 대해 몽테뉴는 인간이 자신의 감각, 이성, 경험에 의존하여 지식을 얻지만, 이러한 것조차 불완전하고 주관적일 수 있다고 보았다. 그는 인간의 인식이 상황에 따라 달라지고 오류를 범하기 쉽다는 점을 지적하며, 절대적인 진리나 확실한 지식은 존재하지 않을 수 있다는 회의적인 입장을 표명했다.   그림 2. Que sais-je?(나는 무엇을 아는가?) – 몽테뉴   과연 이런의 인간의 지식을 학습한 현재의 AI는 괜찮을 것일까 하는 회의가 생긴다. ‘나는 무엇을 아는가?’라는 질문은 이러한 몽테뉴의 회의주의적 인식을 담고 있다. 그는 이 질문을 통해 인간 지식의 한계를 인정하고, 자신의 무지를 자각하는 것이 진정한 지혜의 시작이라고 보았다. 인공지능(AI)의 발전은 지식의 개념과 분류에 대한 새로운 논의를 불러일으키고 있다. 2025년 현재, 우리는 AI가 단순한 데이터 처리를 넘어 인간의 인지 능력을 모방하고 창의적인 결과물을 생성하는 시대에 살고 있다. 이러한 시대적 배경 속에서 지식은 다음과 같이 재정의되고 분류될 수 있다. 첫 번째, 인공지능 시대에 지식의 새로운 기준이 필요하다. 이전의 지식과는 다른 차원의 기준과 사용법과 습득 전략이 필요하다고 생각한다. 인공지능은 방대한 데이터를 처리하고 분석하여 인간의 능력을 뛰어넘는 지식을 생산한다. 이러한 인공지능의 등장은 기존의 지식 체계에 대한 근본적인 질문을 던진다. 우리는 인공지능이 제공하는 정보를 어떻게 받아들여야 할까? 인공지능이 제시하는 지식이 절대적인 진리일까? 인공지능 시대에 지식의 의미와 기준을 다시 생각하게 한다. 두 번째, 인간 지능의 가치가 무엇일까? 인공지능이 발전할 수록 인간 지능의 가치는 더욱 중요해진다고 생각하지만, 설명이 아직 빈약하다. 인공지능은 데이터 분석과 계산에 뛰어나지만 창의적인 사고, 비판적 판단, 윤리적 책임과 같은 인간 고유의 능력은 따라올 수 없다고 한다. 우리는 그렇게 믿고 싶어 한다. 몽테뉴의 사상은 인간 지능의 한계를 인정하면서도 동시에 그 중요성을 강조했다. 인공지능 시대에 우리는 인간 지능의 가치를 다시 한번 되새기고, 이를 발전시키기 위해 노력해야 한다. 세 번째, 인공지능 시대에는 겸손과 성찰의 자세가 더욱 중요하다고 한다. 우리는 인공지능이 제공하는 정보를 맹목적으로 받아들이기보다는 비판적으로 검토하고, 자신의 지식과 판단에 대해 끊임 없이 질문해야 한다. 몽테뉴는 자신의 무지를 자각하고 겸손한 태도를 갖는 것이 진정한 지혜의 시작이라고 말했다. 인공지능 시대에 우리는 몽테뉴의 가르침을 되새기며, 겸손하고 성찰하는 자세를 유지해야 한다. 인공지능이 인간처럼 철학 책을 읽고 겸손과 성찰을 할 수 있을까 하는 생각도 든다. 아직은 가능하지 않은 것 같다. 네 번째, 인간과 인공지능의 공존이다. 어쩔 수 없이 인공지능 시대는 인간과 인공지능이 공존하는 시대이다. 우리는 인공지능을 활용하여 삶의 질을 높이고 새로운 지식을 창출할 수 있다. 하지만, 동시에 인공지능의 위험성을 경계하고 인간의 존엄성을 지키기 위해 노력해야 한다. 몽테뉴의 생각은 인공지능 시대를 사는 현대인에게 인간의 한계와 가능성을 동시에 보여주었다. 인공지능 시대에 우리는 몽테뉴의 정신을 바탕으로 인간과 인공지능의 조화로운 공존을 추구해야 한다. 결론적으로 몽테뉴의 생각은 인공지능 시대에 인간 지식의 의미와 가치, 겸손과 성찰의 자세, 인간과 인공지능의 공존에 대한 중요한 질문을 던진다. 몽테뉴은 질문이 시작에 불과하며, 우리는 이런 인공지능 시대에 필요한 지혜를 찾아야 한다. 그렇지 않으면 우리의 문명이 이번 세기에서 인간 지식의 위기를 맞을 수 있다. “Que sais-je?(나는 무엇을 아는가?)”– 몽테뉴   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

임현수 지음 / 2만 5000원 / 이코노믹북스   이 책은 2022년 11월 30일 챗GPT가 상용화 버전으로 출시된 이후부터 2년간 순차적으로 발표된 서비스를 체계적으로 정리해 소개했고, 각 기능이 등장한 배경과 필요성에 대해서도 자세하게 설명했다. 이 책에서는 프롬프트 엔지니어링의 기본 개념부터 고급 시스템 프롬프트 설계까지 상세히 다루고 있어 AI와의 상호작용을 최적화할 수 있다. 또한 AI를 활용한 마케팅 전략을 통해 비즈니스 성과를 극대화할 수 있는 실질적인 가이드도 제공해 주고 있어 마케팅 담당자라면 눈여겨볼 만한 책이다. 특히 AI를 활용한 최신 마케팅 전략을 학습하고자 하는 마케팅 전문가를 비롯해 비즈니스 성과를 혁신적으로 향상시키기 위해 AI 기술을 도입하고자 하는 기업 경영자나 IT 비즈니스 전문가, AI를 활용하여 콘텐츠 제작 효율성과 창의성을 높이고자 하는 블로거, 유튜버 등 크리에이터도 참고해 보면 좋을 책이다. 

트렌드에서 얻은 것 No. 20   가장 용감한 도약은 미지의 바다로 뛰어드는 것이다. 새로운 세계는 항상 그 바다 너머에 존재한다.” – 앤 프랭크(Anne Frank의 재구성, ChatGPT)   CES 2025, 기술의 바다로 뛰어들다 2025년 1월, 라스베이거스에서 열린 CES 2025는 ‘세계 최대의 기술 박람회’라는 이름에 걸맞게 수천 개의 기업과 수만 명의 참가자를 맞이했다. 매년 CES가 기술 산업의 미래를 예고하는 자리였던 만큼, 올해 역시 기대를 저버리지 않았다. 하지만 이번 CES 2025는 이전과는 확연히 다른 분위기를 풍기고 있었다. 기술 혁신을 강조하는 전시회에서 나아가, 인간과 기술의 상호작용이 중심에 서는 새로운 패러다임이 본격적으로 모습을 드러냈기 때문이다. AI(인공지능) 기술이 무르익으면서 이제는 단순한 자동화와 효율성 향상을 넘어, 인간의 삶을 풍요롭게 만들고 새로운 경험을 제공하는 ‘에이전트 시대’가 도래하고 있음을 CES 2025는 분명히 보여주었다. 이번 CES의 주제는 ‘Dive In’이었다. 이는 단순히 기술을 탐구하는 수준을 넘어서, 기술이 우리의 삶 깊숙이 들어와 더 이상 경계가 없는 상태를 의미한다. 이 메시지는 특히 AI와 로봇, 그리고 무인 에이전트 기술의 진화에 잘 부합했다. 인간이 기술을 사용하는 주체에서 이제는 기술이 인간과 함께 학습하고 협력하며, 나아가 인간의 의도와 필요를 미리 파악해 스스로 행동하는 새로운 차원의 시대가 열린 것이다. 기술이 인간의 삶 속으로 깊숙이 스며드는 과정에서 가장 중요한 변화는 ‘무르익은 AI 에이전트’의 등장이다. 과거의 기술이 특정 작업을 자동화하거나 단순화하는 데 중점을 두었다면, 이제 AI 에이전트는 인간의 보조자이자 동반자로 자리 잡고 있다. 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 CES 2025 기조연설에서 강조한 ‘코스모스’ 플랫폼은 그 상징적인 사례다. ‘코스모스’는 다양한 디바이스와 플랫폼에 걸쳐 작동하는 AI 에이전트 시스템으로, 인간의 명령을 기다리지 않고 스스로 판단하고 행동하는 능력을 지니고 있다. 젠슨 황은 이 플랫폼을 소개하며 “인공지능은 이제 인간의 상상 속에서만 존재하던 도구가 아니다. 우리는 더 이상 AI를 제어하려고 애쓰는 것이 아니라, AI와 함께 새로운 우주를 창조해 나가고 있다”고 선언했다. CES 2025에서 가장 눈에 띄었던 것은 기술의 진화가 단순히 더 나은 기기나 더 빠른 프로세서로 나타나는 것이 아니라, 사람과 기술 간의 관계를 재정의하는 방향으로 나아가고 있다는 점이었다. 이른바 ‘무르익은 AI 시대’는 기술을 단순히 사용하는 것이 아니라, 기술과 공존하며 함께 성장하는 시대를 의미한다. 이 변화는 단지 몇몇 혁신 기업의 전략이나 신기술 발표에 그치는 것이 아니라, 인간의 일상 전반을 변화시키는 방향으로 진행되고 있다. CES에 참여한 다양한 기업이 발표한 제품과 서비스는 이러한 흐름을 명확히 보여주었다. AI 에이전트가 스마트폰, 가전제품, 자동차, 심지어 헬스케어 기기까지 모든 분야에 걸쳐 인간의 삶과 밀접하게 연결되는 시대가 도래한 것이다. 흥미로운 점은 이번 CES에서 ‘무인 에이전트’ 기술이 특히 주목을 받았다는 사실이다. CES의 전시장 곳곳에서는 인간의 명령 없이도 자율적으로 움직이고 결정을 내리는 로봇과 시스템이 시연되었다. 이러한 기술은 단순히 효율성을 높이기 위한 도구가 아니라, 인간의 삶을 보다 편안하고 안전하게 만들기 위한 방향으로 발전하고 있었다. 예를 들어, 자율주행 자동차는 이제 단순한 이동 수단을 넘어 탑승자의 일정을 관리하고 피로도를 파악해 최적의 경로를 추천하는 수준에 이르렀다. 또 다른 사례로, 스마트홈 시스템은 단순히 조명을 켜고 끄는 기능을 넘어서 가족 구성원의 생활 패턴을 분석하고, 그에 맞춰 집안 환경을 자동으로 조정하는 단계에 도달했다. CES 2025의 핵심 메시지는 명확하다. 기술은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 인간의 삶 속으로 깊숙이 들어와 인간과 함께 상호작용하는 파트너가 되어가고 있다. 이러한 변화는 기업에게도 새로운 도전 과제를 안겨주고 있다. 이제 기업은 단순히 더 나은 성능을 가진 제품을 만드는 것을 넘어, 인간의 삶 속에 스며들어 새로운 가치를 창출할 수 있는 기술을 개발해야 한다. 이 과정에서 핵심 키워드는 바로 ‘에이전트’다. 에이전트는 사용자의 명령을 기다리는 것이 아니라, 사용자와 함께 경험하고, 사용자보다 먼저 문제를 인지하고 해결책을 제시하는 역할을 한다. 이러한 변화는 한국 기업들에게도 중요한 시사점을 제공한다. CES 2025에는 한국 기업이 1031개나 참여하며 역대 최대 규모를 기록했다. 이들 기업은 AI, 로봇, 스마트홈, 자율주행 등 다양한 분야에서 혁신 기술을 선보였으며, 특히 인간 중심의 기술 개발에 초점을 맞추고 있다. 그러나 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 단순히 기술력을 자랑하는 것을 넘어, 인간과 기술의 관계를 재정의하고 새로운 경험을 창출하는 데 주력해야 한다. CES 2025가 던진 메시지는 단순한 기술 전시회를 넘어, 미래 사회가 어떻게 변화할지 예고하는 강력한 신호였다. 기술은 더 이상 인간의 삶 밖에 머무르지 않는다. 기술은 이제 인간의 삶 속으로 깊이 들어왔고, 우리는 그 기술과 함께 새로운 시대를 맞이하고 있다. CES 2025의 ‘Dive In’이라는 주제는 결국 우리에게 이렇게 묻고 있는 것이다. “당신은 미래의 기술과 함께 얼마나 깊이 들어갈 준비가 되었는가?” “기술의 진보는 인간의 창조적 비전이 실현되는 과정이다. 가능성은 끝이 없으며, 도전은 시작될 뿐이다.” – 챗GPT   엔비디아와 무르익은 에이전트 경쟁 CES 2025의 중심에 있었던 기업 중 하나는 단연 엔비디아였다. 엔비디아는 과거 그래픽 처리 장치(GPU) 제조업체로 시작했으나, 이제는 AI 산업 전반을 이끄는 선도 기업으로 자리 잡았다. 이번 CES에서 엔비디아의 젠슨 황 CEO는 새로운 AI 플랫폼과 에이전트 시스템을 발표하며, AI 시장의 판도를 바꾸는 혁신적인 비전을 제시했다. 그 중심에는 ‘코스모스(Cosmos)’라는 AI 에이전트 플랫폼이 있었다. 코스모스는 단순히 AI 소프트웨어가 아닌, 다양한 디바이스와 플랫폼에 걸쳐 인간의 명령 없이도 스스로 판단하고 행동하는 AI 에이전트 시스템이다. 이 시스템은 단일 기기에 국한되지 않고 스마트폰, 컴퓨터, 가전제품, 자율주행차 등 모든 디바이스에 통합될 수 있다. 코스모스는 사용자의 행동 패턴과 일상적인 루틴을 학습하며, 그에 따라 사용자보다 한 발 앞서 필요한 작업을 수행하거나 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖췄다. 젠슨 황은 이를 가리켜 “인간과 기술이 공존하는 새로운 우주”라고 표현했다. 엔비디아의 에이전트 전략은 기존의 AI 설루션과는 차별화된 점이 많다. 기존 AI는 특정 작업을 수행하기 위해 사전에 설정된 명령이나 데이터를 기반으로 작동했지만, 코스모스는 지속적인 학습과 상황 인식을 통해 점점 더 정교해지는 능력을 발휘한다. 예를 들어, 사용자가 매일 아침 커피를 마시는 습관이 있다면 코스모스는 그 시간을 인지하고 미리 커피 머신을 작동시키는 것이다. 또한 사용자의 일정이 바뀌면 그에 따라 적절한 알림을 제공하거나 경로를 변경하는 등, 상황에 맞는 대응을 할 수 있다. 이번 CES에서 엔비디아는 특히 자율주행과 헬스케어 분야에서의 AI 에이전트 활용 가능성을 강조했다. 자율주행 차량에 코스모스 플랫폼이 탑재되면, 차량은 단순히 목적지까지 운전하는 것이 아니라 탑승자의 피로도, 건강 상태, 일정 등을 고려해 최적의 경로와 속도를 설정한다. 이 과정에서 차량은 단순한 교통 수단이 아닌, 인간의 삶을 이해하고 보조하는 동반자가 되는 것이다. 헬스케어 분야에서도 마찬가지로, 코스모스는 환자의 건강 데이터를 지속적으로 모니터링하고 이상 징후가 발생하면 의료진에게 즉각 알리는 역할을 한다. 엔비디아의 경쟁사는 물론 이러한 변화에 빠르게 대응하고 있다. 구글, 아마존, 애플 등 거대 IT 기업들 역시 AI 에이전트 기술 개발에 박차를 가하고 있으며, 각자의 강점을 바탕으로 차별화된 서비스를 제공하려 하고 있다. 그러나 엔비디아가 다른 기업과 차별화되는 지점은 바로 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 에코시스템을 구축하고 있다는 점이다. GPU 분야에서의 오랜 경험을 바탕으로, 엔비디아는 AI 연산에 최적화된 하드웨어를 개발하고 이를 기반으로 소프트웨어와 에이전트를 통합하는 전략을 구사하고 있다. 무르익은 AI 시대에서 중요한 것은 단순히 기술을 개발하는 것이 아니라, 인간과 기술이 상호작용하며 공존하는 방식을 찾는 것이다. 엔비디아의 코스모스 플랫폼은 이 목표를 실현하기 위한 중요한 첫걸음이라 할 수 있다. AI 에이전트는 이제 단순한 도구를 넘어, 인간의 동반자이자 삶을 더 나은 방향으로 이끄는 가이드로 자리 잡고 있다. CES 2025가 이를 분명히 보여주었고, 엔비디아는 그 중심에서 새로운 시대를 선도하고 있다.   로봇과 에이전트, 기술 경쟁에서 삶의 동반자로 CES 2025에서 또 다른 주요 화두는 로봇 기술의 진화와 인간의 삶에 미치는 영향이었다. 로봇과 AI 에이전트는 이제 단순한 기술적 도구를 넘어 인간의 일상에 깊이 스며들며, 더 나은 삶의 질을 보장하는 동반자로 자리 잡고 있다. 이러한 흐름은 단순한 산업용 로봇에서 출발해, 이제는 가정용 로봇, 서비스 로봇, 의료용 로봇 등 다양한 형태로 확장되고 있다. CES 2025에서 눈길을 끈 주요 로봇 기술 중 하나는 자율 이동 로봇(auto delivery robot)이다. 이 로봇은 물류, 배달, 심지어 가사 작업까지 인간을 대신해 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 예를 들어, 아마존은 CES 2025에서 차세대 배달 로봇을 선보였다. 이 로봇은 단순히 지정된 경로를 따라 배달하는 것이 아니라, 실시간으로 주변 환경을 인식하고 최적의 경로를 선택하며, 예상치 못한 장애물을 피하는 능력을 지니고 있었다. 이를 통해 사용자에게 더 빠르고 정확한 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 헬스케어 분야의 로봇 기술 역시 CES 2025에서 큰 주목을 받았다. 병원에서는 이미 수술 보조 로봇과 환자 모니터링 로봇이 사용되고 있으며, 이번 전시회에서는 가정용 헬스케어 로봇이 소개되었다. 이 로봇들은 사용자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후가 발견되면 즉각적으로 사용자와 의료진에게 알리는 기능을 수행한다. 특히 고령화 사회로 접어드는 전 세계적 트렌드에 따라, 이러한 로봇 기술은 앞으로 더욱 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 흥미로운 점은 이러한 로봇 기술이 이제는 인간과의 감성적 교류까지 고려하고 있다는 것이다. 과거의 로봇은 단순히 주어진 명령을 수행하는 기계적 도구에 불과했지만, 이제는 사용자의 감정을 인식하고, 그에 맞는 반응을 보이는 로봇이 등장하고 있다. 예를 들어, 일본의 소프트뱅크는 감정 인식 기능이 탑재된 가정용 로봇 ‘페퍼(Pepper)’의 최신 버전을 선보였다. 이 로봇은 사용자의 표정과 목소리를 분석해, 사용자가 기뻐할 때 함께 기뻐하고, 사용자가 슬퍼할 때 위로하는 등의 반응을 보일 수 있다. 이러한 로봇 기술의 발전은 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간과 로봇 간의 관계를 재정의하는 방향으로 나아가고 있다. 로봇은 이제 인간의 삶 속에서 단순히 작업을 수행하는 도구가 아니라, 인간의 감정과 필요를 이해하고 함께 교감하는 동반자로 자리 잡고 있다. CES 2025에서 발표된 다양한 로봇 기술은 이러한 흐름을 잘 보여주고 있으며, 앞으로 로봇이 인간의 일상에서 더욱 중요한 역할을 하게 될 것임을 예고하고 있다. 기술 경쟁에서 중요한 것은 단순히 더 나은 성능을 가진 로봇을 만드는 것이 아니라, 인간의 삶 속에서 로봇이 어떤 가치를 제공할 수 있는지를 고민하는 것이다. 로봇과 AI 에이전트의 결합은 이러한 목표를 실현하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 로봇은 AI 에이전트를 통해 지속적으로 학습하고 발전하며, 사용자의 필요와 상황에 맞게 진화할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이는 단순히 기술적 혁신을 넘어, 인간과 기술이 함께 성장하는 새로운 시대를 열어가는 핵심 요소가 될 것이다. CES 2025는 로봇과 AI 에이전트가 인간의 삶 속에서 단순한 도구가 아닌, 함께 살아가는 동반자가 되어가고 있음을 보여주었다. 이러한 변화는 앞으로의 기술 개발 방향에 중요한 시사점을 제공하며, 인간 중심의 기술 개발이 더욱 중요해질 것임을 시사하고 있다. 로봇과 에이전트가 함께하는 미래는 더 이상 공상과학 소설의 이야기가 아니라, 우리의 일상 속에서 점차 현실로 다가오고 있다. “인류의 가장 큰 위업은 이미 알고 있는 것을 뛰어넘어 상상할 수 없는 세계를 만드는 데 있다.” – 아서 C. 클라크 (Arthur C. Clarke)   한국 기업의 도전과 가능성 CES 2025에서 두드러진 또 하나의 특징은 한국 기업들의 활발한 참여와 그들이 선보인 다양한 혁신 기술이었다. 역대 최대 규모인 1031개의 한국 기업이 참가하여 전 세계의 주목을 받았으며, 그 중 상당수는 AI 에이전트와 로봇 기술에 중점을 두고 있었다. 한국 기업들이 글로벌 무대에서 두각을 나타내기 시작한 것은 단순한 기술적 경쟁을 넘어, 인간의 삶을 변화시키는 가치를 제공하기 위한 전략적 변화를 보여준다. 특히, 삼성전자와 LG전자는 이번 CES에서 AI와 스마트홈 기술을 결합한 새로운 설루션을 발표하며 주목을 받았다. 삼성전자는 자사의 스마트홈 플랫폼 ‘스마트싱스(SmartThings)’를 더욱 발전시켜, AI 에이전트를 통해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 방향으로 진화시켰다. 이 시스템은 사용자의 생활 패턴을 분석하고 그에 맞는 에너지 절약 방법을 추천하거나, 집안의 기기들을 자동으로 제어하는 기능을 갖추고 있다. 예를 들어, 사용자가 퇴근하는 시간을 인지해 집안의 조명과 온도를 미리 조정하거나, 냉장고 속 재료를 기반으로 저녁 메뉴를 추천하는 등의 기능을 제공한다. LG전자 역시 CES 2025에서 새로운 가전 제품군을 선보이며, AI 에이전트 기술을 가전제품에 통합하는 데 중점을 두었다. LG의 ‘AI ThinQ’ 플랫폼은 기존의 음성 명령 기능을 넘어, 사용자의 일상적인 행동을 학습하고 필요에 따라 스스로 적응하는 기능을 제공한다. 예를 들어, 세탁기는 사용자의 세탁 패턴을 분석해 최적의 세탁 프로그램을 자동으로 추천하거나, 에어컨은 사용자의 선호 온도를 학습해 자동으로 조절하는 기능을 갖추고 있다. 이러한 기술은 단순한 편의성을 넘어, 사용자 경험을 혁신적으로 개선하는 데 초점을 맞추고 있다. 하지만 CES 2025에서 한국 기업들이 보여준 도전은 가전제품이나 스마트홈 분야에만 국한되지 않았다. 현대자동차그룹은 자율주행 기술과 로봇 기술을 결합한 새로운 모빌리티 설루션을 발표하며 큰 관심을 끌었다. 현대자동차는 단순히 자율주행 차량을 개발하는 것에서 벗어나, 이동 수단 자체가 하나의 생활 공간이 될 수 있는 새로운 개념을 제시했다. 이 차량들은 단순히 이동하는 동안 운전자의 피로를 덜어주는 것뿐만 아니라 차량 내부에서 회의나 휴식을 취할 수 있는 공간으로 변모하며, 사용자의 일상생활에 가치를 더하는 방향으로 발전하고 있다. 한국 스타트업들의 활약 또한 눈에 띄었다. CES 2025의 스타트업 전시관에서는 다양한 한국 스타트업이 AI 에이전트와 로봇 기술을 활용한 설루션을 선보였다. 예를 들어, 한 스타트업은 고령자를 위한 AI 돌봄 로봇을 발표했다. 이 로봇은 단순히 대화만을 나누는 것이 아니라, 사용자의 건강 상태를 지속적으로 모니터링하고 필요한 경우 응급 상황에 대처할 수 있도록 설계되었다. 또 다른 스타트업은 산업용 로봇 팔에 AI 기술을 적용하여, 작업 현장에서의 생산성을 극대화하는 설루션을 선보였다. 이 로봇 팔은 기존의 단순한 반복 작업에서 벗어나, 작업 환경에 따라 스스로 최적의 동작을 학습하고 보다 정교한 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여주었다. 한편, CES 2025에서 한국 기업들은 블록체인과 AI의 융합에도 집중하고 있었다. 한국의 핀테크 기업들은 AI 에이전트를 활용하여 사용자 맞춤형 금융 서비스를 개발하는 데 주력하고 있으며, 특히 블록체인 기술을 통해 보안성과 투명성을 강화하는 설루션을 선보였다. 이러한 기술은 금융 서비스뿐만 아니라, 의료 및 공공 서비스 분야에서도 큰 잠재력을 가지고 있다. 예를 들어, 의료 스타트업들은 AI 에이전트를 활용하여 환자의 의료 기록을 관리하고, 진단 및 치료 과정을 개인 맞춤형으로 제공하는 시스템을 개발 중이다. 한국 기업들의 이러한 도전은 단순히 기술 개발에 그치지 않고, 글로벌 시장에서의 경쟁력을 강화하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 데 목적을 두고 있다. 특히, CES 2025에서 확인된 글로벌 트렌드에 발맞추어, 한국 기업들은 AI와 로봇 기술을 통해 사용자 경험을 혁신하고 지속 가능한 미래를 위한 설루션을 제시하고자 한다. 이는 한국이 단순한 기술 수출국을 넘어 글로벌 기술 생태계의 주요 플레이어로 자리 잡는 데 중요한 역할을 할 것이다. 결론적으로, CES 2025에서 보여준 한국 기업들의 기술력과 도전 정신은 앞으로의 글로벌 기술 경쟁에서 중요한 변곡점이 될 가능성이 크다. AI 에이전트와 로봇 기술을 통해 인간 중심의 기술 혁신을 이루고자 하는 한국 기업들의 노력은, 향후 글로벌 무대에서 새로운 기회를 창출하고 더 나아가 기술을 통해 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 데 기여할 것으로 기대된다. “미래는 예측하는 것이 아니라, 우리가 만들어가는 것이다.” – 피터 드러커(Peter Drucker)   블록체인, 수직적 통합에서 탈중앙화로 CES 2025의 트렌드에서 눈에 띄는 또 하나의 흐름은 블록체인 기술의 진화와 탈중앙화의 확대다. 블록체인 기술은 초기에는 주로 금융 분야에서 활용되었으나, 이제는 AI와 결합하여 다양한 산업 분야에 적용되며 새로운 가치를 창출하고 있다. 이번 CES 2025에서 한국 기업들은 AI 에이전트와 블록체인 기술을 결합한 다양한 설루션을 선보이며 탈중앙화라는 글로벌 트렌드에 적극 대응하고 있다.   블록체인의 진화 : 신뢰와 투명성의 강화 블록체인 기술은 본래 거래의 투명성과 데이터의 보안성을 강화하는 데 중점을 두었다. 그러나 CES 2025에서는 이 기술이 단순히 금융 거래를 넘어, AI와 결합하여 신뢰 기반의 데이터 관리 플랫폼으로 진화하고 있음을 보여주었다. 탈중앙화된 데이터 관리 시스템은 데이터를 특정 기업이나 기관이 독점적으로 보유하는 것이 아니라, 사용자들이 데이터를 소유하고 관리할 수 있도록 한다. 예를 들어, 헬스케어 분야에서 블록체인 기술을 적용한 스타트업들은 환자의 의료 기록을 안전하게 관리하고, 환자 본인이 자신의 데이터를 직접 통제할 수 있도록 돕고 있다. 이러한 시스템은 데이터 유출 위험을 줄이고, 환자가 자신에게 필요한 의료 서비스를 보다 투명하고 효율적으로 받을 수 있도록 한다. 또한, 금융 분야에서는 사용자 맞춤형 금융 서비스 제공을 위해 블록체인 기반의 AI 에이전트를 활용하여 개인화된 금융 관리를 가능하게 하고 있다. 블록체인과 AI의 결합은 금융 서비스의 투명성을 높이고, 사용자에게 더 나은 서비스를 제공하는 데 중점을 두고 있다.   탈중앙화와 웹 3.0의 부상 CES 2025에서는 웹 3.0(Web 3.0) 시대를 본격 예고하는 기술이 대거 선보였다. 웹 3.0은 기존의 수직적 통합 시스템에서 벗어나, 사용자들이 데이터와 콘텐츠를 스스로 소유하고 관리할 수 있는 분산형 인터넷을 지향한다. 한국 기업들도 이러한 흐름에 발맞추어 다양한 탈중앙화 설루션을 선보였다. 예를 들어, 국내 IT 기업 중 한 곳은 사용자가 자신의 데이터를 블록체인에 저장하고 필요할 때마다 원하는 AI 에이전트에게 해당 데이터를 제공할 수 있는 플랫폼을 발표했다. 이 플랫폼은 사용자가 자신의 개인정보를 안전하게 관리하면서도 다양한 맞춤형 서비스를 받을 수 있도록 돕는다. 이는 사용자가 단순한 서비스 수혜자가 아니라, 데이터 소유자이자 주체가 되는 웹 3.0 시대의 핵심 철학을 반영하고 있다. 또한, 콘텐츠 산업에서도 블록체인과 탈중앙화 기술의 활용이 두드러졌다. 음악, 영상, 게임 등 콘텐츠 제작자들은 블록체인 기반의 플랫폼을 통해 자신의 콘텐츠를 직접 배포하고, 중개자 없이 수익을 창출할 수 있는 환경을 마련하고 있다. 이러한 변화는 콘텐츠 제작자들이 플랫폼에 의존하지 않고, 보다 자유롭고 공정하게 자신만의 시장을 개척할 수 있는 기회를 제공한다.   블록체인과 AI 에이전트의 결합 블록체인과 AI 에이전트의 결합은 특히 데이터 관리와 보안 측면에서 중요한 가치를 제공한다. 기존의 중앙화된 시스템에서는 데이터의 유출과 악용 위험이 항상 존재했으나, 블록체인을 활용하면 이러한 위험을 대폭 줄일 수 있다. AI 에이전트가 사용자의 데이터를 필요할 때마다 접근하고 활용하는 과정에서, 블록체인은 데이터의 무결성과 신뢰성을 보장하는 역할을 한다. 예를 들어, 한국의 한 스타트업은 블록체인 기반의 AI 에이전트 보안 설루션을 발표했다. 이 설루션은 사용자의 데이터가 블록체인에 저장되며, AI 에이전트가 이 데이터를 활용하기 위해서는 사용자의 허가를 받아야 한다. 이를 통해 데이터 사용 과정에서의 투명성을 높이고, 사용자가 자신의 데이터를 더욱 안전하게 관리할 수 있도록 돕는다.   탈중앙화가 가져올 미래의 변화 블록체인과 탈중앙화 기술이 가져올 가장 큰 변화는 기존 권력 구조의 재편이다. 기존의 중앙화된 시스템에서는 소수의 기업이나 기관이 데이터와 자원을 독점적으로 관리하고 있었다. 그러나 탈중앙화 기술은 이러한 권력 구조를 해체하고, 사용자 개개인이 데이터의 주인이 되는 세상을 만들어가고 있다. 이러한 변화는 금융, 헬스케어, 콘텐츠, 공공 서비스 등 다양한 분야에서 새로운 비즈니스 모델과 생태계를 창출할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어, 금융 분야에서는 사용자가 자신의 자산을 블록체인 지갑에 보관하고, 필요할 때마다 AI 에이전트를 통해 금융 서비스를 받을 수 있는 시대가 열리고 있다. 헬스케어 분야에서는 사용자가 자신의 건강 데이터를 직접 관리하고, 다양한 의료 서비스 제공자들과 안전하게 데이터를 공유할 수 있는 환경이 마련되고 있다.   한국 기업의 기회와 도전 과제 한국 기업들은 블록체인과 AI 에이전트의 결합을 통해 새로운 기회를 창출할 수 있는 중요한 시점에 있다. 그러나 동시에 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 몇 가지 도전 과제를 해결해야 한다. 첫째, 기술 표준화와 규제 대응이 필요하다. 블록체인 기술은 아직 표준화가 이루어지지 않았기 때문에, 기업들은 다양한 블록체인 플랫폼에 대응할 수 있는 기술 역량을 확보해야 한다. 또한, 각국의 데이터 보호 규제와 블록체인 관련 법규를 준수하기 위한 법적 대응 방안도 마련해야 한다. 둘째, 사용자 경험(UX) 개선이 필요하다. 탈중앙화 기술은 사용자에게 많은 권한과 책임을 부여하기 때문에, 사용자들이 쉽게 이해하고 활용할 수 있는 인터페이스와 서비스가 중요하다. 한국 기업들은 블록체인 기술을 보다 직관적이고 사용자 친화적으로 설계하여, 더 많은 사용자들이 이러한 기술을 활용할 수 있도록 해야 한다.셋째, 글로벌 협력과 파트너십 강화가 필요하다. 블록체인과 탈중앙화 기술은 국경을 초월하는 글로벌 생태계에서 더욱 큰 가치를 발휘할 수 있다. 한국 기업들은 글로벌 기술 기업과의 협력을 강화하여, 새로운 비즈니스 기회를 모색하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보해야 한다. 결론적으로, CES 2025에서 확인된 블록체인과 탈중앙화 트렌드는 기존의 수직적 통합 구조에서 탈피하여, 사용자 중심의 새로운 시대를 예고하고 있다. 한국 기업들은 이러한 변화를 적극적으로 수용하고, AI 에이전트와 블록체인 기술을 결합하여 사용자에게 새로운 가치를 제공하는 데 앞장설 필요가 있다. 이는 단순한 기술 혁신을 넘어, 인간 중심의 디지털 시대를 여는 중요한 전환점이 될 것이다.  “기술은 단순히 문제를 해결하는 도구가 아니라, 우리가 어떤 존재가 되고자 하는지에 대한 답을 제시하는 힘이다.” – 챗GPT   AI 시대를 맞이하는 우리의 자세 CES 2025는 기술의 최전선에서 무르익은 AI 시대를 상징적으로 보여주었다. AI 에이전트와 로봇이 삶 속으로 깊숙이 스며들고, 블록체인과 탈중앙화가 기존의 질서를 재편하고 있는 지금, 우리는 기술이 인간의 삶을 어떻게 바꾸고 있는지에 대해 진지하게 성찰할 필요가 있다. 중요한 것은 이러한 변화가 단순히 기술적 진보에 그치는 것이 아니라, 인간 중심의 가치와 윤리를 어떻게 재정립하느냐에 따라 우리의 미래가 달라질 것이라는 점이다.   기술을 넘어, 인간을 위한 에이전트 AI 에이전트와 로봇은 더 이상 단순한 도구가 아니라, 인간의 삶 속에서 함께 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 동반자로 자리 잡고 있다. 이 과정에서 우리는 기술의 편리함에만 집중할 것이 아니라, 기술이 인간의 본질적인 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 고민해야 한다. CES 2025의 주제인 ‘Dive In’은 단순히 기술의 바다로 뛰어드는 것을 의미하지 않는다. 그것은 인간의 삶과 기술이 함께 깊은 곳에서 새로운 의미를 찾는 과정을 의미한다. AI 시대를 맞이하는 우리의 자세는 단순히 기술을 소비하는 것을 넘어, 기술이 인간의 문제를 어떻게 해결할 수 있는지, 그리고 인간다움을 어떻게 지킬 수 있는지에 대한 고민을 포함해야 한다. 철학자 하이데거는 “기술은 수단이 아니라, 존재 방식을 변화시키는 힘”이라고 말했다. 이는 우리가 AI와 함께 살아가면서 기술이 우리의 존재와 정체성에 미치는 영향을 깊이 고민해야 함을 시사한다.   기술 혁신과 윤리적 책임 AI 시대의 도래는 기술 기업과 사회에 새로운 윤리적 책임을 요구한다. AI 에이전트는 인간의 데이터를 수집하고 분석하며, 개인화된 서비스를 제공한다. 그러나 이 과정에서 프라이버시 침해, 데이터 오남용, 알고리즘 편향 등의 문제가 발생할 수 있다. 기술 혁신이 인간의 삶을 윤택하게 만들기 위해서는, 기술 개발 단계에서부터 이러한 윤리적 문제를 고려하고 해결해야 한다. 세계적인 기술 기업들은 이제 AI 윤리 헌장을 만들고, AI 개발에 있어 투명성과 공정성을 강조하고 있다. 한국 기업 역시 이러한 글로벌 흐름에 발맞추어 AI 개발 과정에서의 윤리적 책임을 강화해야 한다. 윤리적 책임을 다하는 기업만이 지속 가능하고 신뢰받는 기업으로 성장할 수 있다. 빌 게이츠는 이렇게 말했다. “우리가 기술을 통제하지 않으면 기술이 우리를 통제할 것이다.” 이는 AI 시대를 맞이하는 우리의 자세가 단순히 기술 발전을 수용하는 것이 아니라, 기술을 인간의 삶에 맞게 조율하고 통제하는 노력이 필요하다는 점을 강조한다.   인간 중심의 AI 시대를 위한 실천 AI 시대를 맞이하는 우리의 자세는 철학적 성찰과 윤리적 책임을 넘어, 구체적인 실천으로 이어져야 한다. CES 2025에서 보여준 트렌드는 다음과 같은 실천 과제를 제시한다. 데이터 주권 확보 : 개인이 자신의 데이터를 스스로 관리하고, 필요할 때 AI 에이전트에게 데이터를 제공하는 시스템을 구축해야 한다. 블록체인 기술과 결합된 탈중앙화 시스템은 이러한 데이터 주권을 강화할 수 있는 중요한 도구가 될 것이다. 윤리적 AI 개발 : 기업은 AI 개발 과정에서 투명성과 공정성을 강화하고, 데이터 편향 문제를 해결하기 위한 노력을 지속해야 한다. 윤리적 기준을 설정하고 이를 준수하는 것이 AI 시대의 지속 가능한 성장을 위한 필수 조건이다. 교육과 인식 제고 : AI 시대를 살아가는 시민은 기술에 대한 이해와 윤리적 인식을 높여야 한다. 학교 교육과 직업 훈련 과정에서 AI와 데이터 윤리에 대한 내용을 포함시켜야 하며, 일반 대중도 AI 기술을 올바르게 이해하고 활용할 수 있도록 해야 한다.   기술과 인간의 공존을 위한 새로운 패러다임 결국, AI 시대를 맞이하는 우리의 자세는 기술과 인간의 공존을 위한 새로운 패러다임을 구축하는 데 있다. 기술은 인간의 삶을 풍요롭게 만들기 위한 수단일 뿐이며, 기술의 최종 목적은 인간의 행복과 번영이어야 한다. 스티브 잡스는 “기술은 인간의 잠재력을 확장하는 도구”라고 말했다. 이 말은 우리가 기술을 단순히 소비하는 데 그치지 않고, 기술을 통해 인간의 삶을 더 나은 방향으로 변화시키기 위해 노력해야 한다는 점을 강조한다. CES 2025에서 우리는 AI 에이전트와 로봇이 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간의 삶을 더욱 윤택하게 만들 수 있는 가능성을 확인했다. 이제 중요한 것은 이러한 가능성을 현실로 만드는 것이다. 이를 위해 우리는 기술을 올바르게 이해하고, 기술과 인간이 공존할 수 있는 새로운 패러다임을 구축하는 데 앞장서야 한다. 마지막으로, CES 2025가 던진 ‘Dive In’이라는 메시지는 분명하다. 그러나 이 메시지는 기술의 바다로 뛰어드는 것에 그치지 않는다. 그것은 인간의 삶에 의미와 목적을 부여하는 창조적 존재로서의 역할을 다하라는 것이다. AI 시대의 주체는 기술이 아니라, 결국 기술을 활용하여 더 나은 세상을 만드는 인간이다.   ▲ CES 2025 트렌드 맵(Map by 류용효) (클릭하면 큰 이미지로 볼 수 있습니다.)   CES 2025 트렌드 맵 CES 2025에서 주목받는 기업 중에 존 디어는 CES 2025에서 농업과 건설 분야의 혁신적인 자율 기술을 선보이며 주목을 받았다. 이 회사는 2세대 자율 주행 키트를 공개했는데, 이는 고급 컴퓨터 비전, AI, 그리고 16개의 카메라를 통한 360도 시야를 결합하여 기계의 환경 인식 능력을 크게 향상시켰다. 존 디어가 선보인 주요 자율 기계 중에는 대규모 농업용 9RX 트랙터, 과수원 작업에 특화된 5ML 트랙터, 채석장용 460 P-Tier 굴절식 덤프 트럭, 그리고 상업용 전기 자율 잔디깎이 기계가 있다. 특히 5ML 트랙터는 라이다 센서를 추가하여 밀집된 과수원 환경에서의 작업에 적합하도록 설계되었으며, 디젤 엔진 모델과 배터리 전기 모델 두 가지 버전으로 계획되어 있다. 존 디어는 또한 John Deere Operations Center Mobile을 통해 사용자들이 이러한 자율 기계를 효율적으로 관리할 수 있도록 했다. 더불어 일부 기존 기계에 대해 2세대 인식 시스템 레트로핏 키트를 제공함으로써, 기존 고객들도 새로운 기술의 혜택을 받을 수 있게 했다. 이러한 혁신적인 기술은 농업과 건설 분야의 노동력 부족 문제를 해결하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 존 디어의 이러한 노력은 CES 2025에서 여러 매체로부터 ‘Best of CES’ 상을 수상하며 그 가치를 인정받았다. 어쩌면 존 디어는 디지털 전환을 잘 적용하고, 자사의 코어 기술에 최신 IT 기술(AI, 메타버스 등) 을 적절하게 잘 협업하여 자신만의 독특한 영역을 확보하여 미래 가치를 더 높이는 결과를 낳았다. CES 시작 시점인 1967년부터 2025년까지 시대적 흐름을 담고 주요 키워드를 통해 인사이트를 얻기 위해 한 장의 맵을 만들었다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

산업통상자원부는 1월 15일 산업경쟁력강화 관계장관회의에서 관계부처 합동으로  '친환경차·이차전지 경쟁력 강화 방안'을 발표했다. 최근 전기차 캐즘과 화재 불안심리 등으로 친환경차 성장이 둔화되면서 이차전지 연관 산업에도 영향이 미치고 있다. 또한, 미국 신정부 출범 등 글로벌 불확실성도 커지고 있다. 이번 대책은 우리나라 미래 먹거리의 핵심인 친환경차, 이차전지 산업이 위기를 견뎌내고 글로벌 시장에서 주도권을 확보할 수 있도록 범부처가 함께 마련하였다. 금번 방안은 크게 4가지 범위에서 ①친환경차 캐즘 대응 강화, ②첨단 기술력 강화, ③이차전지 생태계 강화, ④대외 불확실성 대응을 위한 과제들을 포함하였다. ① 캐즘 대응 : 전기차 보조금 개편 및 조기 집행, 충전소 확충 및 이용 합리화, 화재대책 이행 지속 점검 ㆍ 수소버스 정비센터 권역별 1개소 이상 확충 및 수소 안전관리 강화, 대용량 수소충전소 확충(현 56개 → ’27년 119개), 수소연료보조금 상향 추진 ② 첨단 기술력 강화 : 레벨4 자율주행 상용화 기술로드맵 수립(‘25.上), 모빌리티 소부장 활성화 기본계획 수립(’25.下) ③ 이차전지 생태계 강화 : 이차전지 분야 정책금융 7.9조원 지원(30% 확대), 이차전지 핵심광물 공급망 안정화를 위한 세제혜택 예정 ④ 대외 불확실성 대응 : 아웃리치 강화, 수출시장 다변화, 국내 마더팩토리 투자의 차질없는 이행 지원 첫째, 친환경차 캐즘 대응을 강화한다. 전기차 등 친환경차로의 전환은 거스를 수 없는 흐름이기 때문에 지속적인 성장기반을 강화할 필요가 있다. 무엇보다 역성장중인 국내 친환경차 시장에 활력을 불어넣는 것이 시급하다. 제조사의 전기차 가격할인에 비례하여 보조금을 확대 지원하고, 청년의 생애 첫 차에 대한 보조금(20% 추가) 등 수요층 확대를 유도한다. 친환경차 고속도로 통행료 감면도 ’27년까지 연장하는 한편, 중‧대형 전기승용차 연비기준을 세분화하여 개소세‧취득세 혜택 대상을 넓힌다. 아울러 올해 급속충전기 4,400기를 확충하고, 차종별 이용시간 세분화와 충전 완료 이후 주차시 수수료 부과 등 제도개선을 추진한다. 전기차‧배터리 특별무상점검, 화재 진압장비 확충 등 작년 9월 발표한 전기차 화재 안전관리 대책을 지속적으로 점검하여 속도감있게 이행할 계획이다. 친환경 모빌리티의 중요한 한 축인 수소차 보급도 확대한다. 특히, 수소상용차는 전기차에 비해 무게, 충전시간 등에 강점이 있고 수소 수요 창출 효과도 커 수소경제 활성화에 크게 기여할 수 있다. 우선, 수소버스와 수소충전소에 대한 안전관리를 강화한다. 권역별 수소버스 정비센터를 최소한 1곳 이상 확충하도록 유도하고, 올해 1월까지 전국 수소충전소에 대해 특별안전점검을 실시한 후 수소 안전관리 방안을 마련할 계획이다. 차고지, 고속도로 휴게소, 터미널 등에 상용차용 수소충전소를 현재 56개에서 ’27년 119개소까지 확대하고, 이동형 충전소 등 충전소 유형을 다양화하여 충전 편의성을 높인다. ’30년까지 수도권 광역버스의 25%를 수소버스로 전환하면서 수소연료보조금 상향, 수소 원료용 천연가스 요금 인하조치 연장 등 비용 절감을 지원한다. 아울러 상용차 전용 연료전지, 수소버스 플랫폼 기술개발 등 경쟁력 향상을 지원한다. 둘째, 미래 시장을 이끌 첨단 모빌리티 기술력을 강화한다. ‘27년까지 레벨4 자율주행 상용화를 위해 범부처 자율주행 통합 기술로드맵을 올해 상반기 중에 마련한다. 자율주행 등 미래 기술의 효율적 운용을 위해 자동차 제어기능을 통합한 차세대 자동차 플랫폼도 ’26년까지 개발할 계획이다. 배터리, 모터 등 전기차 핵심부품 기술개발에 올해 4,300억원을 투자하고, 공정혁신 기술도 확보한다. 아울러, 미래차 산업생태계를 체계적으로 육성하기 위한 모빌리티 소부장 활성화 기본계획을 연내에 수립할 계획이다. 셋째, 튼튼한 이차전지 생태계를 조성해 나간다. 전기차 캐즘으로 어려운 시기를 보내고 있는 배터리 기업의 투자 리스크 최소화를 위해 올해 이차전지 분야 정책금융에 작년보다 30% 이상 증액한 7.9조원을 투입한다. 작년 7월 지정된 4개 이차전지 특화단지의 전력, 폐수, 도로 등 인프라 구축에 ’25년 국비 252억원을 지원한다. 작년 5조원에서 올해 10조원 규모로 증가한 공급망안정화기금을 활용해 이차전지 분야 공급망 선도기업(22개사)의 배터리 소재·광물의 내재화와 다변화를 지원한다. 또한 이차전지 핵심광물 제조·가공 기술을 국가전략기술로 선정하여 R&D·투자세액공제에 우대 공제율(R&D:30~50%, 투자:15~35%)을 적용할 예정이다. 넷째, 미국 신정부 출범 등 대외 불확실성에 적극 대응한다. 정부는 업계와 함께 우리기업의 현지 일자리 창출, 지역 활성화, 기술‧공급망 협력 등 대응 논리를 마련하고, 주지사, 상‧하원 의원 등 우리나라에 우호적인 그룹과 협력을 강화한다. 나아가 FTA 협상, ODA 등을 활용하여 신흥시장 진출기반을 확대하고, 해외 완성차기업과 매칭 지원을 통해 부품기업의 해외공급망 편입도 적극 지원한다. 글로벌 생산기지의 중심축인 국내 마더팩토리 거점 강화를 위한 우리기업의 투자가 차질없이 이루어질 수 있도록 민관 합동 ‘투자‧규제 애로해소 지원단’을 통해 밀착 관리할 계획이다.   이미지 제작 : ChatGPT(DALL·E) AI   상세 자료는 링크에서 확인할 수 있다.     

엔비디아 젠슨 황, CES 2025서 ‘놀라운 속도’로 진보하는 AI 소개   CES 2025에서 엔비디아 창립자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 AI와 컴퓨팅 기술의 미래를 조망했다.  젠슨 황은 1월 8일 90분간 이어진 연설에서 게이밍, 자율 주행차, 로보틱스, 그리고 에이전틱 AI(agentic AI)의 발전에 기여할 엔비디아의 최신 기술과 제품들을 공개했다. 라스베이거스 미켈롭 울트라 아레나에 6천 명이 넘는 관중이 운집한 가운데, 젠슨 황은 “AI가 놀라운 속도로 진보하고 있다”면서, AI의 발전 과정을 세 단계로 나눠 설명했다. “AI는 처음에 이미지와 단어, 소리를 이해하는 '인식형 AI(Perception AI)'에서 시작됐다. 이후 텍스트, 이미지, 소리를 생성하는 '생성형 AI(Generative AI)'가 등장했다. 그리고 이제 우리는 처리, 추론, 계획, 행동까지 가능한 물리적 AI(Physical AI) 시대에 접어들고 있다.” 젠슨 황은 이 변혁의 중심에 엔비디아 GPU와 플랫폼이 자리 잡고 있다고 강조하며, 엔비디아가 게이밍, 로보틱스, 자율 주행차 등 다양한 산업에서 혁신을 선도할 것이라고 전했다. 이번 기조연설에서는 엔비디아의 신제품과 기술이 공개됐다. 젠슨 황은 이를 통해 AI와 컴퓨팅 기술이 어떻게 미래를 재정의할지 상세히 설명했다. 엔비디아 코스모스(Cosmos) 플랫폼은 로봇과 자율 주행차, 비전 AI를 위해 새롭게 개발된 모델과 영상 데이터 프로세싱 파이프라인을 통해 물리적 AI를 발전시킬 것이다. 새로 출시될 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 기반 지포스(GeForce) RTX 50 시리즈 GPU는 놀랍도록 사실적인 비주얼과 전례 없는 성능을 제공한다.  이번 CES에 소개된 RTX PC용 AI 기초 모델에는 디지털 휴먼(digital human)과 팟캐스트, 이미지, 동영상 제작을 도울 엔비디아 NIM 마이크로서비스와 AI 블루프린트가 포함된다. 엔비디아 프로젝트 디지츠(Project DIGITS)는 주머니에 들어가는 소형 크기의 패키지로 개발자의 데스크톱에 엔비디아 그레이스 블랙웰(Grace Blackwell)의 강력한 성능을 제공한다. 엔비디아는 토요타와 협업하면서 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 기반의 엔비디아 드리아브 AGX 차내 컴퓨터로 안전한 차세대 차량 개발에 힘쓰고 있다.   젠슨 황은 30년에 걸친 엔비디아의 여정을 돌아보는 것으로 키노트를 시작했다. 1999년, 엔비디아는 프로그래머블 GPU(programmable GPU)를 개발했다. 그로부터 지금까지 현대적 AI가 컴퓨팅의 작동 방식을 근본적으로 바꿔놨다. “당시 GPU의 테크놀로지 스택 레이어 하나하나가 고작 12년만에 놀라운 혁신을 경험했다.”   지포스 RTX 50 시리즈의 그래픽 혁명 젠슨 황은 “지포스는 AI가 대중에게 다가가는 계기였고, 이제 AI는 지포스의 본진이 되고 있다”고 말했다. 이 같은 평가와 함께 젠슨 황은 지금껏 개발된 제품 중 가장 강력한 지포스 RTX GPU인 엔비디아 지포스 RTX 5090 GPU 를 소개했다. 지포스 RTX 5090은 920억 개의 트랜지스터를 탑재하고 초당 3,352조 개(TOPS)의 연산을 제공한다.  젠슨 황은 “바로 이것이 우리가 처음 선보이는 블랙웰 아키텍처의 지포스 RTX 50 시리즈”라며 소개를 시작했다. 젠슨 황은 검게 처리된 GPU를 높이 들어 보이며, 이 제품이 첨단 AI를 활용해 혁신적인 그래픽을 구현하는 방법을 설명했다. 그는 “이 GPU는 문자 그대로 야수라 할 만하다. 지포스 RTX 5090의 기계적 디자인조차 기적에 가깝다”며, 해당 그래픽 카드에 냉각 팬 두 개가 장착돼 있다고 언급했다.  이번 기조연설에서는 지포스 RTX 5090 시리즈를 변형한 제품들의 출시 소식도 알렸다. 지포스 RTX 5090과 지포스 RTX 5080 데스크톱 GPU가 오는 1월 30일에 공개된다. 지포스 RTX 5070 Ti와 지포스 RTX 5070 데스크톱은 오는 2월부터 만나볼 수 있다. 랩톱 GPU는 올 3월 출시 예정이다.  DLSS 4 는 DLSS 테크놀로지를 활용한 제품군 일체와 함께 작동하는 멀티 프레임 생성(Multi Frame Generation)을 도입해 성능을 최대 8배까지 끌어올린다. 또한 엔비디아는 PC의 레이턴시(latency)를 75%까지 줄여주는 엔비디아 리플렉스(Reflex) 2 도 공개했다.  최신 DLSS의 경우, 우리가 계산하는 프레임마다 세 개의 프레임을 추가로 생성할 수 있다. 젠슨 황은 “그 결과 AI가 담당하는 계산이 크게 줄어들기 때문에 렌더링 성능이 크게 향상된다”고 말했다. RTX 뉴럴 셰 이더(RTX Neural Shaders)는 소형 신경망을 사용해 실시간 게이밍의 텍스처와 머티리얼, 빛을 개선한다. RTX 뉴럴 페이스(RTX Neural Faces)와 RTX 헤어(RTX Hair)는 생성형 AI로 얼굴과 머리카락의 실시간 렌더링을 개선해 더없이 사실적인 디지털 캐릭터를 만들어낸다. RTX 메가 지오메트리(RTX Mega Geometry)는 레이 트레이싱된 트라이앵글(triangle)의 개수를 100배까지 늘려 디테일을 강화한다.    코스모스로 진보하는 물리적 AI 젠슨 황은 그래픽의 발전상과 더불어 엔비디아 코스모스 월드 파운데이션 모델(world foundation model) 플랫폼을 소개하며, 이것이 로보틱스와 산업 AI를 크게 혁신할 것이라고 내다봤다.  그는 AI의 차세대 개척지는 물리적 AI가 될 것이라면서 이 순간을 대규모 언어 모델이 생성형 AI의 혁신에 미쳤던 거대한 영향에 비유하고 “챗GPT(ChatGPT) 같은 혁신의 순간이 로보틱스 분야 전반에 다가온 셈”이라고 설명했다.  젠슨 황은 거대 언어 모델(large language model)과 마찬가지로 월드 파운데이션 모델 또한 로봇과 AV 개발 촉진에 중요한 역할을 하지만, 이를 자체적으로 훈련할 수 있는 전문 지식과 자원을 모든 개발자가 갖추고 있는 것은 아니라고 진단했다.  엔비디아 코스모스는 생성형 모델과 토크나이저(tokenizer), 영상 프로세싱 파이프라인을 통합해 AV와 로봇 등의 물리적 AI 시스템을 강화한다.  엔비디아 코스모스의 목표는 AI 모델에 예측과 멀티버스 시뮬레이션 기능을 지원해 발생 가능한 모든 미래를 시뮬레이션하고 최적의 행위를 선택할 수 있도록 하는 것이다.   젠슨 황의 설명에 따르면 코스모스 모델은 텍스트나 이미지, 비디오 프롬프트를 수집해 가상 월드를 동영상 형태로 생성한다. 그는 “코스모스의 생성 작업은 실제 환경과 빛, 대상 영속성(object permanence) 등 AV와 로보틱스라는 고유한 활용 사례에 필요한 조건들을 최우선으로 고려한다”고 말했다. 1X와 애자일 로봇(Agile Robots), 어질리티(Agility), 피규어 AI(Figure AI), 포어텔릭스(Foretellix), 푸리에(Fourier), 갤봇(Galbot), 힐봇(Hillbot), 인트봇(IntBot), 뉴라 로보틱스(Neura Robotics), 스킬드 AI(Skild AI), 버추얼 인시전(Virtual Incision), 와비(Waabi), 샤오펑(XPENG) 등 로보틱스와 자동차 분야의 선도적인 기업들과 차량 공유 업체 우버(Uber)가 코스모스를 최초 도입했다.  또한 현대자동차 그룹은 엔비디아 AI와 옴니버스(Omniverse) 를 기반으로 더 안전하고 스마트한 차량을 개발하고, 제조를 강화하며, 최첨단 로보틱스의 활용성을 높인다. 코스모스는 오픈 라이선스로 깃허브(GitHub)에서 이용할 수 있다.    AI 기초 모델로 개발자 지원 엔비디아는 로보틱스와 자율 주행차 외에도 AI 기초 모델을 통해 개발자와 크리에이터를 지원한다.  젠슨 황은 디지털 휴먼과 콘텐츠 제작, 생산성과 개발성을 극대화하는 RTX PC용 AI 파운데이션 모델을 소개했다.  그는 “모든 클라우드에서 엔비디아 GPU를 사용할 수 있기 때문에 이 AI 기초 모델들 또한 모든 클라우드에서 실행이 가능하다. 모든 OEM에서 사용이 가능하므로 이 모델들을 가져다 여러분의 소프트웨어 패키지에 통합하고, AI 에이전트를 생성하며, 고객이 소프트웨어 실행을 원하는 어디에나 배포할 수 있다”고 전했다.  이 기초 모델들은 엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되며, 신형 지포스 RTX 50 시리즈 GPU로 가속된다. 신형 지포스 RTX 50은 모델의 신속 실행에 필요한 기능을 갖추고 있으며, FP4 컴퓨팅 지원을 추가해 AI 추론을 2배까지 향상시킨다. 또한 생성형 AI 모델이 전 세대 하드웨어에 비해 더 적은 메모리 공간에서 로컬로 실행되도록 지원한다.   젠슨 황은 이처럼 새로운 툴이 크리에이터에게 어떤 잠재력을 갖는지 짚었다. 그는 “우리는 우리의 생태계가 활용할 수 있는 다양한 블루프린트를 만들고 있다. 이 모든 게 오픈 소스로 제공되므로 여러분이 블루프린트를 가져다 직접 수정해 사용할 수 있다”고 말했다.  엔비디아는 업계 최고의 PC 제조업체와 시스템 개발자들이 지포스 RTX 50 시리즈 GPU를 탑재하고 NIM을 지원하는 RTX AI PC를 내놓을 예정이다. 젠슨 황은 “AI PC들이 여러분 가까이로 찾아갈 예정”이라고 말했다. 엔비디아는 이처럼 개인 컴퓨팅에 AI 기능을 더하는 툴들을 제공하는 한편, 안전과 인텔리전스가 가장 중요하게 손꼽히는 자율 주행차 산업에서도 AI 기반 솔루션을 발전시키고 있다.   자율 주행 차량의 혁신 젠슨 황 CEO는 엔비디아 AGX 토르(Thor) 시스템 온 칩(SoC)을 기반으로 구축된 엔비디아 드라이브 하이페리온 AV(Hyperion AV) 플랫폼의 출시를 알렸다. 이 플랫폼은 생성형 AI 모델용으로 고안돼 기능 안전성과 자율 주행 기능을 강화한다.  젠슨 황은 “자율 주행차의 혁명이 찾아왔다. 자율 주행차 제작에는 로봇을 만들 때와 마찬가지로 세 대의 컴퓨터가 필요하다. AI 모델 훈련을 위한 엔비디아 DGX, 시험 주행과 합성 데이터 생성을 위한 옴니버스, 차내 슈퍼컴퓨터인 드라이브 AGX가 필요하다”고 말했다.  드라이브 하이페리온은 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) AV 플랫폼으로, 첨단 SoC와 센서, 차세대 차량용 안전 시스템, 센서 제품군과 액티브 세이프티(active safety)와 레벨 2 자율 주행 스택을 통합했다. 이 플랫폼은 메르세데츠 벤츠(Mercedes-Benz)와 JLR, 볼보자동차(Volvo Cars) 등 자동차 안전성 분야를 선도하는 기업들에 채택됐다.  젠슨 황은 자율 주행차의 발전에서 합성 데이터가 중요한 역할을 수행한다고 강조했다. 합성 데이터는 실세계 데이터에 한계가 존재하는 상황에서 자율 주행차 제조 단계에서의 훈련에 필수적이라고 설명했다.  엔비디아 옴니버스 AI 모델과 코스모스를 기반으로 한 이 같은 접근 방식은 “훈련 데이터의 양을 어마어마하게 늘리는 합성 주행 시나리오를 생성”한다.  엔비디아와 코스모스를 사용하는 엔비디아의 AI 데이터 공장은 “수백 개의 주행을 수십억 마일에 달하는 유효 주행으로 확장”함으로써 안전하고 진일보한 자율 주행에 필요한 데이터세트를 획기적으로 늘릴 수 있다.  젠슨 황은 “자율 주행차 훈련에 쓰일 방대한 데이터를 보유하게 될 것”이라고 덧붙였다.  세계 최대 자동차 제조사인 토요타는 안전 인증을 획득한 엔비디아 드라이브OS 운영 체제와 엔비디아 드라이브 AGX 오린(Orin)을 기반으로 차세대 차량을 생산할 것이라고 밝혔다.  젠슨 황은 “컴퓨터 그래픽이 놀라운 속도로 혁신을 이룩했듯 향후 몇 년 동안 AV 발전 속도 또한 엄청나게 빨라질 것으로 예상된다. 이 차량들은 기능 안전성과 진일보한 주행 지원 능력을 제공할 전망”이라고 말했다.    에이전트 AI와 디지털 제조 엔비디아와 협력사들은 효율적인 조사와 영상 검색, 요약을 통해 대용량 영상과 이미지를 분석할 수 있는 PDF 투 팟캐스트(PDF-to-podcast) 등 에이전틱 AI용 AI 블루프린트들을 출시했다. 이를 통해 개발자들이 어디서나 AI 에이전트를 구축, 테스트, 실행할 수 있도록 지원해왔다.  개발자는 AI 블루프린트를 활용해 맞춤형 에이전트를 배포하고 엔터프라이즈 워크플로우를 자동화할 수 있다. 이 새로운 범주의 협력사 블루프린트는 엔비디아 NIM 마이크로서비스나 엔비디아 네모(NeMo) 등의 엔비디아 AI 엔터프라이즈 소프트웨어와 크루AI(CrewAI), 데일리(Daily), 랭체인(LangChain), 라마인덱스(LlamaIndex), 웨이츠 앤 바이어시스(Weights & Biases) 등 선도적인 제공자들의 플랫폼을 통합한다.  이와 더불어 젠슨 황은 라마 네모트론(Llama Nemotron)도 새롭게 발표했다.  개발자는 엔비디아 NIM 마이크로서비스를 활용해 고객 지원과 사기 탐지, 공급망 최적화 작업용 AI 에이전트를 구축할 수 있다.  엔비디아 NIM 마이크로서비스로 제공되는 이 모델들은 가속 시스템 일체에서 AI 에이전트를 가속한다. 엔비디아 NIM 마이크로서비스는 영상 콘텐츠 관리를 간소화해 미디어 업계의 효율성과 시청자 참여도를 높인다. 엔비디아의 신기술은 디지털 분야의 애플리케이션을 넘어 AI가 로보틱스로 물리적 세계를 혁신할 길을 열어주고 있다. 그는 “지금까지 말씀드린 지원 테크놀로지 일체를 바탕으로 우리는 향후 몇 년 동안 로보틱스 전반에서 엄청난 속도의 혁신과 놀라운 변화들을 만들어내게 될 것”이라고 말했다. 제조 분야의 합성 모션 생성을 위한 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T 블루프린트는 기하급수적으로 많은 합성 모션 데이터를 생성해 모방 학습을 통한 휴머노이드 훈련에 도움을 줄 것이다. 젠슨 황은 엔비디아 옴니버스로 수백 만 개의 휴머노이드 훈련용 합성 모션을 생성해 로봇을 효율적으로 훈련시키는 것이 중요하다고 강조했다. 메가 블루프린트는 엑센츄어(Accenture)와 키온(KION) 같은 선진 업체들이 창고 자동화를 위해 채택한 로봇들의 대규모 시뮬레이션을 지원한다.  이러한 AI 툴을 바탕으로 엔비디아의 새로운 혁신, 일명 프로젝트 디지츠로 불리는 개인용 AI 슈퍼컴퓨터가 등장했다.                                                                                             엔비디아 프로젝트 디지츠 공개 젠슨 황은 개인 사용자와 개발자 모두에게 엔비디아 그레이스 블랙웰을 쥐여주게 될 엔비디아 프로젝트 디지츠 를 공개했다. 그는 “한 가지 더 보여드리고 싶은 게 있다. 약 10년 전에 시작된 이 놀라운 프로젝트가 아니었다면 이 같은 일은 절대로 불가능했을 것이다. 이는 우리 회사 내부에서 프로젝트 디지츠라 불리던 작업이다. 딥 러닝 GPU 인텔리전스 트레이닝 시스템(deep learning GPU intelligence training system)의 약어다”라며 소개를 시작했다. 그는 2016년 최초의 엔비디아 DGX 시스템이 오픈AI(OpenAI)에 제공되던 당시를 그리며 엔비디아의 AI 슈퍼컴퓨팅 개발을 향한 여정이 남긴 유산을 되새겼다. 그는 “그 덕분에 AI 컴퓨팅의 혁명이 가능했다는 건 분명한 사실”이라고 말했다. 새로 발표된 프로젝트 디지츠는 엔비디아의 슈퍼컴퓨팅 개발 미션을 더욱 발전시켰다. 젠슨 황은 “모든 소프트웨어 엔지니어, 모든 엔지니어, 모든 크리에이티브 아티스트, 오늘날 컴퓨터를 도구로 사용하는 모든 이들에게 AI 슈퍼컴퓨터가 필요해질 것”이라고 전했다. 젠슨 황은 10기가 그레이스 블랙웰 슈퍼칩으로 구동되는 프로젝트 디지츠가 엔비디아의 가장 작지만 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터라고 밝혔다. 젠슨 황은 “이것이 엔비디아의 최신 AI 슈퍼컴퓨터”라고 설명하며 프로젝트 디지츠를 선보였다. 그는 “이 제품은 엔비디아 AI 스택 전체를 구동한다. 엔비디아 소프트웨어 일체가 여기서 실행된다. DGX 클라우드 또한 마찬가지”라고 말했다.    소형이지만 강력한 프로젝트 디지츠는 오는 5월 출시를 앞두고 있다.    미래를 이끄는 엔비디아의 비전 젠슨 황은 연설을 마무리하며, 엔비디아가 30년간 혁신을 거듭해온 과정을 돌아보고,  “1999년 프로그래머블 GPU를 개발한 이후, 우리는 현대 AI가 컴퓨팅을 근본적으로 변화시키는 과정을 지켜봤다”고 말했다. CES 2025에서 공개된 엔비디아의 혁신들은 AI 기술이 산업 전반에 걸쳐 새로운 가능성을 열어줄 것을 보여줬다. 젠슨 황의 말처럼, AI는 이미 우리의 일상 속 깊숙이 자리 잡았으며, 엔비디아는 그 중심에서 미래를 선도하고 있다.  

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 지난 연재를 통해 설명한 생성형 AI 기술을 바탕으로 BIM(건설 정보 모델링) 전문가 시스템을 개발하는 방법을 간단히 알아보도록 한다.    ■ 강태욱 건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/ GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다. 페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com 홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast   이 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)과 RAG(검색 증강 생성) 기술을 적용하여 BIM IFC(Industry Foundation Classes) 데이터의 정보를 검색하고, 이를 바탕으로 BIM 지식 전문가 에이전트를 개발하는 방법을 소개한다. 이런 에이전트는 자연어 기반의 사용자 쿼리를 통해 필요한 정보를 신속하고 정확하게 제공하며, 건설 프로젝트의 전반적인 효율성을 높일 수 있다. 이 글에서 소개하는 방법은 RAG를 이용해 전문가 시스템을 개발하는 여러 가지 대안 중 하나임을 미리 밝힌다. IFC와 같은 포맷을 이용한 RAG와 LLM 사용 기법은 목적에 따라 구현 방법의 차이가 다양하다.    LLM RAG 기반 BIM 전문가 시스템 프로세스 현재 대중적인 목적으로 개발된 LLM 기술인 ChatGPT(오픈AI), Gemini(구글), Llama(메타), Phi(마이크로소프트)는 BIM의 일반적인 지식, 예를 들어 BIM 관련 웹사이트에서 공개된 일반적인 개념 설명, PDF에 포함된 텍스트를 학습한 모델을 제공하고 있다. 다만, 이들 LLM 도구는 BIM 모델링 정보를 담고 있는 IFC와 같은 특수한 데이터셋 파일은 인식하지 않는다. 현재는 PDF같은 일반적인 파일 형식만 검색 증강 생성을 지원하는 RAG 기술을 이용해, 도메인에 특화된 지식 생성을 지원한다. 이는 특정 도메인 지식을 훈련하기 위해 필요한 비용이 너무 과대하며, 도메인 지식을 모델 학습에 맞게 데이터베이스화하는 방법도 쉽지 않기 때문이다. 예를 들어, ChatGPT-4 모델을 훈련할 때 필요한 GPU 수는 엔비디아 A100×25,000개로 알려져 있으며, 학습에 100일이 걸렸다. A100 가격이 수천 만원 수준인 것을 감안하면, 사용된 GPU 비용만 천문학적인 금액이 소모된 것을 알 수 있다.  이런 이유로, LLM 모델을 전체 학습하지 않고 모델 중 작은 일부 가중치만 갱신하는 파인튜닝(fine-tuning), 범용 LLM는 운영체제처럼 사용하여 정보 생성에 필요한 내용을 미리 검색한 후 컨텍스트 프롬프트 정보로서 LLM에 입력해 정보를 생성하는 검색 증강 생성 기술인 RAG이 주목받고 있다. RAG는 <그림 1>과 같은 순서로 사용자 질문에 대한 답변을 생성한다.   그림 1. RAG 기반 BIM 전문가 시스템 작업 흐름(한국BIM학회, 2024)   RAG는 LLM에 입력하는 템플릿에 답변과 관련된 참고 콘텐츠를 프롬프트에 추가하여 원하는 답을 생성하는 기술이다. 이런 이유로, 답변에 포함된 콘텐츠를 처리하고, 검색하는 것이 매우 중요하다. LLM은 입력 프롬프트에 생성에 참고할 콘텐츠를 추가하지 못하면 환각 문제가 발생되는 단점이 있다. 각 RAG 단계는 검색이 가능하도록 데이터셋을 청크(chunk) 단위로 분할(split)하고, 데이터는 임베딩(embedding)을 통해 검색 연산이 가능한 벡터 형식으로 변환된다. 이 벡터는 저장 및 검색 기능을 가진 벡터 데이터베이스(vector database)에 저장된다. 사용자의 질문은 검색 알고리즘을 통해 벡터 데이터베이스에서 가장 근사한 정보를 포함하는 콘텐츠를 얻고, 프롬프트에 추가된 후 LLM에 입력된다. 그 결과 LLM은 원하는 답변을 출력한다. 이를 통해 학습하지 않은 전문 분야의 토큰을 인식하지 못하는 LLM이 원하는 결과를 생성할 수 있도록 한다.   BIM IFC 콘텐츠 데이터 구조 분석 앞서 살펴본 바와 같이 RAG 성능은 입력되는 데이터셋의 특징과 검색 알고리즘에 큰 영향을 받는다. 그러므로, 개방형 BIM 데이터 형식으로 사용되는 IFC의 특징을 분석하여 BIM RAG를 위한 데이터 처리 시 이를 고려한다. IFC 파일 구조는 STEP(ISO 10303), XML 스키마 형식을 준용한다. IFC는 객체지향 모델링과 그래프 모델 구조의 영향을 많이 받았다. 확장성을 고려해 BIM을 구성하고 있는 건축 객체의 부재들, 관계, 속성집합에 Instance ID 및 GUID(Globally 2025/1 Unique IDentifier)와 같은 해시값(hash)을 할당하고, 이들 간의 관계를 해시번호로 참조하여, 거대한 온톨로지 그래프 구조를 정의한다. <그림 2~3>은 이를 보여준다.   그림 2. IFC 객체 그래프 구조(Wall instance)   그림 3. IFC 그래프 구조 표현(강태욱, 2022)     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

BIM 칼럼니스트 강태욱의 이슈 & 토크   이번 호에서는 LLM(대규모 언어 모델)의 자연어 처리에서 핵심 기술인 토큰, 임베딩 및 모델 파인튜닝의 이해를 위한 개념과 임베딩 모델의 동작 메커니즘을 살펴본다. 여기서 토큰은 문장을 구성하는 단어로 가정하면 이해하기 쉽다. 토큰과 임베딩은 입력 시퀀스에 대한 출력을 학습, 예측할 때 훈련의 전제가 되는 LLM의 기본조건이다. 이에 대해 좀 더 깊게 이해해 보자.    ■ 강태욱  건설환경 공학을 전공하였고 소프트웨어 공학을 융합하여 세상이 돌아가는 원리를 분석하거나 성찰하기를 좋아한다. 건설과 소프트웨어 공학의 조화로운 융합을 추구하고 있다. 팟캐스트 방송을 통해 이와 관련된 작은 메시지를 만들어 나가고 있다. 현재 한국건설기술연구원에서 BIM/GIS/FM/BEMS/역설계 등과 관련해 연구를 하고 있으며, 연구위원으로 근무하고 있다.  페이스북 | www.facebook.com/laputa999 블로그 | http://daddynkidsmakers.blogspot.com  홈페이지 | https://dxbim.blogspot.com 팟캐스트 | www.facebook.com/groups/digestpodcast    최근 대규모 언어 모델(LLM : Large Language Model)과 검색 증강 생성(RAG : Retrieval-Augmented Generation) 기술을 이용해 다양한 전문가 서비스 에이전트를 개발하는 사례가 많아지고 있다. 특히, 전문가처럼 행동하며 문제를 해결하거나 의사결정을 지원하는 멀티 에이전트 기술은 이미 선진국을 중심으로 금융, 제조, 건설 등 엔지니링 분야에 개발되고 있다.    도메인 의존 정보와 토큰  의학과 같은 특별한 분야에서는 환각 현상 등으로 인해 챗GPT(ChatGPT)와 같은 범용 LLM이 제대로 정보를 생성하지 못하는 경우가 많다. 이런 문제를 해결하기 위해 전문 분야의 지식을 기존 LLM 모델을 이용해 재학습하는 방법이 생겨났는데, 파인튜닝은 그 중 한 가지 방법이다.  파인튜닝은 빅테크 업체가 공개한 LLM 모델을 특정 도메인 지식을 잘 표현할 수 있도록 재학습하는 방법 중 하나이다. LLM의 신경망 전체를 재학습하기 위해서는 매우 비싼 GPU 사용 비용이 필요하다. 이는 일반적인 기업에서 수행할 수 없는 수준이다. 이런 이유로, 파인튜닝은 메타에서 공개한 라마(LLaMA)와 같은 파운데이션 LLM 모델의 신경망에 별도의 작은 신경망을 추가해, 이를 별도로 준비된 데이터로 학습하는 방식을 사용한다.  LLM을 파인튜닝하기 전에 어떤 토큰이 사용되었는지, 임베딩 모델이 무엇인지 확인해야 한다. 파인튜닝 시 용어가 LLM에 사전 학습되어 있지 않다면, 용어 간 관계를 통계적으로 추론하는 학습 절차가 매우 비효율적으로 계산된다. 일반적으로 모델을 파인 튜닝하려면 LLM 토큰 확인 및 개발, 임베딩 모델의 적절한 사용이 필요하다.  <그림 1>은 토큰이 수치화된 결과를 보여준다. 참고로, 토큰이 숫자로 표현되지 못하는 문제를 OOV(Out-Of-Vocabulary)라 한다.    그림 1. 숫자 토큰화 결과   임베딩은 학습 모델이 입력되는 문장의 토큰 패턴을 통계적으로 계산하기 전, 토큰을 수치화시키는 함수이다. 이 함수를 임베딩 모델이라 한다. 임베딩 모델은 토큰을 수치화하여 모델 학습에 사용하는데 필요한 입력값을 출력한다. 이런 이유로, 토큰 사전과 임베딩 모델이 다르면 제대로 된 모델 학습, 예측, 패턴 계산 결과를 얻기 어렵다. 임베딩 모델도 별도의 신경망 모델이며 다양한 방식으로 학습될 수 있다. 이번 호에서는 구글에서 공개한 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 임베딩 모델을 사용한다.  이와 관련된 실험을 하기 위해, 개발 환경을 설치하고 파이썬 코드를 준비해 본다.    개발 환경 준비 미리 컴퓨터에 파이썬, 아나콘다 등 필수적인 라이브러리가 설치되어 있다는 조건에서, 실습을 위해 명령창에서 다음을 실행해 설치한다. pip install transformers torch   참고로, 다음은 파인튜닝에 사용하는 오픈소스 라이브러리를 보여준다. Torch : 텐서 계산 및 딥 러닝을 위한 핵심 라이브러리이다. PEFT : 낮은 순위의 적응 기술을 사용하여 대규모 언어 모델을 효율적으로 미세 조정할 수 있다. 특히 리소스가 제한된 장치에서 학습 가능한 매개 변수의 수를 줄여 모델을 압축하고 더 빠르게 미세 조정할 수 있다. bitsandbytes : 신경망에 대한 양자화 및 이진화 기술을 제공하여 모델 압축을 지원한다. 모델 압축에 도움이 되므로 메모리와 계산 능력이 제한된 에지 장치에 모델을 보다 실현 가능하게 만들 수 있다. Transformers : 대규모 언어 모델 작업을 간소화하여 사전 학습된 모델 및 학습 파이프라인을 제공한다. trl : 대규모 언어 모델의 경우 효율적인 모델 학습 및 최적화에 중점을 둔다. accelerate : 다양한 하드웨어 플랫폼에서 학습 및 추론을 가속화한다. dataset : 기계 학습 작업을 위한 데이터 세트 로드 및 준비를 간소화한다. pipeline : 사용자 지정 학습 없이 일반적인 NLP 작업에 대해 사전 학습된 모델의 사용을 간소화한다. PyArrow : 효율적인 데이터 로드 및 처리를 위해 사용될 수 있다. LoraConfig : LoRA 기반 미세 조정을 위한 구성 매개변수를 보유한다. SFTTrainer : 모델 학습, 최적화 및 평가를 처리한다.     ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

‘생성형 인공지능과 제조/건축 시각화 기술과 트렌드’를 주제로 한 ‘코리아 그래픽스 2024’가 지난 9월 27일 진행됐다. 5년만에 오프라인 행사로 치러진 이번 코리아 그래픽스에서는 산업 분야의 시각화 기술 동향 및 최근 주목을 받고 있는 생성형 AI(generative AI)의 접목에 관한 내용이 다양하게 소개됐다. ■ 정수진 편집장   코리아그래픽스 추진위원회 위원장인 서울미디어대학원대학교 유훈식 교수는 개회사에서 “지난 몇 년간 코로나19를 비롯해 여러 가지 어려움이 있었지만, 기술 측면에서는 인공지능(AI)과 메타버스(metaverse), 확장현실(XR) 등이 눈부시게 발전했다. 이런 기술의 발전은 우리에게 새로운 기회를 만들어주고 있다”면서, “이러한 기회는 새로운 산업과 새로운 혁신으로 한 걸음 나아갈 수 있는 길을 열어줄 것이다. 이번 코리아 그래픽스를 통해 산업 분야의 시각화, 생성형 AI, 3D 프린팅 활용과 관련한 인사이트를 얻고, 산업 발전에 도움이 되기를 바란다”고 전했다.    공간 컴퓨팅과 AI의 융합이 가져올 변화 행사의 시작은 국회미래연구원 이승환 연구위원의 ‘공간 컴퓨팅 혁명이 가져올 변화 : 디지털 공간과 AI의 만남’을 주제로 한 기조 연설이었다. 이승환 연구위원은 “지난 30년간 컴퓨팅 패러다임이 변화하면서 그래픽스 분야에서도 몇 번의 변곡점이 있었다”고 짚으면서, 최근의 변곡점은 ‘공간 컴퓨팅’이라고 전했다. 최근 애플의 비전 프로나 메타의 퀘스트같은 HMD(헤드 마운트 디스플레이)가 주목을 받았는데, 올해는 이전과 다른 운영체제(OS)가 등장해 공간 컴퓨팅 생태계 및 수익모델의 변화를 이끌 것으로 전망된다.    ▲ 공간 컴퓨팅 혁명에 대해 소개한 국회미래연구원 이승환 연구위원    공간 컴퓨팅의 패러다임을 바꿀 것으로 보이는 또 한 가지 기술이 바로 인공지능이다. 수많은 데이터로 새로운 인사이트를 제공하는 AI의 인텔리전스가 공간 컴퓨팅과 융합해 새로운 콘텐츠와 생태계를 만들 수 있다는 것이 이승환 연구위원의 전망이다. 이승환 연구위원은 “AI와 공간 컴퓨팅이 결합된 ‘공간 지능(spatial intelligence)’은 현실 기반의 문제를 가상화와 연결해 해결할 수 있는 수단으로 자리잡을 것으로 보인다”면서, “가상환경과 결합해 내가 원하는 문제를 해결하고 의사결정을 돕는 방향으로 컴퓨터를 학습시킨다면, 컴퓨터 그래픽스를 만들어 온 전통적인 방식이 변화할 것”이라고 짚었다.    생성형 AI와 제조/건축 디자인의 혁신 서울미디어대학원대학교(SMIT)의 유훈식 교수는 ‘생성 AI와 제조/건축 디자인의 현재와 미래’를 주제로 기조연설을 진행했다. 생성형 AI가 빠르게 발전하면서, 이미지와 영상 등 영역에서도 변화가 일어나고 있다. 이미지를 생성하는 AI 서비스인 ‘미드저니’는 2022년 2월 첫 버전이 등장한 이후 빠르게 발전하면서 만들어내는 그림의 수준이 크게 높아져, 현재는 사진과 구분이 어려울 정도로 고품질의 이미지를 생성할 수 있다. 영상 생성을 위한 AI도 언어 모델의 학습 방법을 적용하면서 품질이 크게 높아졌다. 오픈AI가 올해 발표한 ‘소라’의 경우에는 사물의 움직임과 대상을 인식할 수 있는 수준이다.    ▲ 생성형 AI와 디자인의 변화를 짚은 SMIT 유훈식 교수   생성형 AI는 비주얼을 만드는 비용과 시간을 줄일 수 있어 새로운 창작의 영역을 열고 있으며, 이에 따라 기업에서도 생성형 AI를 활용할 수 있는 아티스트와 디자이너를 찾고 있다. 생성형 AI로 원하는 결과물을 만들기 위해서는 수많은 시도가 필요한데, 이를 줄이려면 정교하게 사용할 수 있는 프롬프트 엔지니어링 기술이 요구된다. 유훈식 교수는 “생성형 AI의 발전은 제조와 건축 디자인 프로세스에 큰 변화를 가져오고 있으며, 디자인에 접근하는 방식이 근본적으로 변화하고 있다. AI 프롬프트만으로 영상을 제작할 수 있는 시대가 되었으며, 디자이너들은 프롬프트 엔지니어링의 관점에서 접근할 필요성이 커지고 있다. 이러한 변화는 디자인 생태계에 더 큰 혁신을 불러일으킬 것”이라고 전했다.    사용자 중심 AI 시대를 위한 기술의 진화 세 번째 기조연설로는 인텔코리아 이주석 부사장이 ‘멀티모달이 열어가는 세상과 AI PC’에 대해 소개했다. 이주석 부사장은 “AI 기술이 ‘캐즘(chasm : 얼리 어댑터와 대중 소비자 사이의 정체기)’에 빠진 것처럼 보였지만, 생성형 AI로 새로운 시대를 맞고 있다. 지난 10년이 개발자 중심의 AI 시대였다면 향후 10년은 사용자 중심의 AI 시대가 열릴 것”이라면서, “생성형 AI는 다양한 애플리케이션에서 활용되고 있으며, 특히 텍스트∙이미지∙음성 등을 합성해 활용하는 멀티모달 융합을 통해 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공할 수 있다”고 짚었다.    ▲ 사용자 중심 AI로의 변화를 소개한 인텔코리아 이주석 부사장   챗GPT(ChatGPT) 등장은 AI 모델 개발이 빅테크 기업의 전유물이 아니라는 점을 확인하는 계기가 됐다. 최근에는 채팅, 문서, 이미지, 디자인, 동영상/음성 등 다양한 AI 애플리케이션이 빠르게 늘고 있으며, 파이썬(Python)을 사용할 수 있는 환경이라면 챗GPT로 코드를 생성해 원하는 앱을 만들 수도 있게 됐다. 이런 변화가 사용자 중심, 애플리케이션 중심의 시장을 열고 있다는 것이 이주석 부사장의 설명이다. 또한 그는 “아직 생성형 AI의 활용에는 수많은 시도와 도메인 지식이 요구되기도 한다. 인텔은 NPU(신경망 처리장치)를 탑재한 들어간 프로세서 제품을 클라이언트 에지, AI PC의 시대를 열 수 있도록 지원하겠다”고 전했다.    이번 ‘코리아 그래픽스 2024’에서는 3편의 기조연설을 포함해 총 11편의 발표 세션이 진행되었으며, 제조/건축 디자인과 시각화, 디지털 트윈, 3D 프린팅 등 다양한 내용이 소개됐다. 특히 최근 시각화 분야에서도 주목을 받고 있는 생성형 AI에 관한 발표도 이뤄지면서, 최근 관련 산업계와 학계의 활동과 향후 전망까지 짚어볼 수 있는 기회가 되었다. 이와 함께 업계와 학계 관계자들이 비전을 공유한 VIP 간담회 및 최신 기술을 체험할 수 있는 부스 전시도 함께 진행됐다.    ■ 이어서 보기 : [포커스] 코리아 그래픽스 2024 발표 내용 정리   ▲ VIP 간담회    ▲ 3D 시각화 소프트웨어를 소개한 플러스플라스틱 부스    ▲ 최신 워크스테이션 CPU를 소개한 인텔 부스    ▲ AI 영상 분석 기술을 소개한 씨이랩 부스    ▲ 3D 렌더링 및 VR 시각화 설루션을 소개한 인코스 부스      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   거의 1년 동안 생각해 봤던 엔지니어링 프레임워크를 완성했다. 그 이름은 ‘스마트 혁신 엔지니어링(smart innovation engineering)’이다. 스마트 혁신 엔지니어링은 간단하게 말해서 디지털 엔지니어링과 챗GPT(ChatGPT)와 혁신경영(innovation management)의 결합이라고 할 수 있다. 최근에 혁신 경영 ISO 56001이 완성됐다. 2024년 5월호 칼럼에 소개한 ‘디지털 엔지니어링 프레임워크’도 1년 동안 만들어 봤다. 이것을 연결하고 부족한 부분을 채워 줄 수 있는 것이 인공지능인 챗GPT이다. 챗GPT는 언어 모듈이기 때문에, 제품 개발이나 엔지니어링에 있어서 문서 작성이나 아이디어 등 다양하게 사용할 수 있다.  스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    그림 1. 디지털 엔지니어링 프레임워크    <그림 1>을 사용하면 가운데 엔티티(entity)가 있다. 엔티티는 구체적인 제품(product)일 수도 있고 특정한 서비스(service)일 수도 있다. 예를 들어서, 자동차나 항공기가 올 수도 있고 어떤 디지털 제품이 올 수도 있다. 그리고 그 엔티티는 디지털 제품 개발 모델에서 어떤 특정 가치(value)를 지정할 수 있다. 예를 들어서 요구사항(requirement), 필요성(needs), 검증(verification), 특정 기술(technology)도 사용할 수 있다. 이런 것은 특정 가치를 나타낼 수 있다. 오늘은 그 특정 가치 중에서 혁신을 집어넣을 수 있다. 이것은 제품 개발에서 혁신(innovation)이라는 가치를 입력하는 것이다. 특히 최근에 표준화된 혁신 경영의 프로세스를 입력해 봤다. 이 가치는 추후에 다양한 관심 가치로 입력할 수 있다.    그림 2. 스마트 혁신 엔지니어링   <그림 3>은 ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델에 대한 것이다. 조직의 상황(조항 4)은 혁신 방향을 설정하는 데에 중요한 외부 및 내부 요인, 문화, 환경, 협업 등을 포함하며, 리더십(조항 5)은 혁신에 대한 헌신, 비전, 전략 및 정책을 통해 혁신 시스템의 방향을 제시한다. 기획(조항 6)은 혁신 목표 설정 및 위험 관리, 자원 할당 등 필요한 조치를 결정하는 단계이다. 지원(조항 7)은 혁신을 가능하게 하는 자원, 역량, 인프라 등을 포함하며, 운영(조항 8)은 기회 식별, 개념 창출, 개념 검증, 솔루션 개발 및 배포와 같은 활동으로 나뉜다. 성과 평가(조항 9)는 혁신 프로 세스의 효율성을 모니터링하고, 개선(조항 10)은 성과 평가 후 시스템을 지속적으로 발전시키는 단계이다. 이 모델은 PDCA(Plan - Do - Check - Act) 사이클에 따라 운영되며, 기회와 혁신 가 치를 중점으로 두고 조직의 전략과 결합되어 지속 가능한 혁신을 보장한다.    그림 3. ISO 56002 기반 혁신 관리 시스템의 프로세스 모델(출처 : ISO 56002)   챗GPT에게 이 프로세스를 스마트폰에 적용하는 예시로 질문했는데, 다음과 같은 답변을 도출했다.  “ISO 56002 혁신 관리 시스템을 기반으로 스마트폰 신제품 개발 과정에 적용할 수 있는 예시는 다음과 같습니다. 조직은 먼저 시장과 내부 환경을 분석해 고객이 선호하는 기능과 조직의 역량을 파악합니다.(조항 4) 리더십은 ‘고객 중심의 스마트폰 혁신’이라는 비전을 설정하고, 개발 목표와 협업 정책을 수립합니다.(조항 5) 기획 단계에서는 12개월 내 출시와 시장 점유율 목표를 설정하며, 위험 요소를 사전에 분석합니다.(조항 6) 지원 단계에서는 R&D 팀에 필요한 자원과 교육을 제공하여 역량을 강화합니다.(조항 7) 운영 단계에서는 고객 피드백을 바탕으로 새로운 스마트폰 기능을 기획하고, 개념을 검증한 후 제품을 설계하여 양산 준비를 마칩니다.(조항 8) 출시 후 성과를 평가하여 판매량, 고객 만족도 등을 분석하고(조항 9), 이를 토대로 차기 제품 개선 방안을 마련하여 지속적인 혁신을 추진합니다.(조항 10) ISO 56002는 이렇게 신제품 개발의 전 과정에서 체계적인 관리와 지속적인 개선을 통해 혁신을 달성하도록 지원합니다.” 스마트 혁신 엔지니어링은 AI, 데이터 분석, 자동화, 디지털 기술을 통합하여 혁신을 관리하고, 효율성을 극대화하며, 제품 및 서비스 개발을 최적화하는 접근 방식을 의미한다. 이 개념은 다음과 같은 핵심 요소로 정리할 수 있다.    데이터 기반 의사결정  스마트 혁신 엔지니어링은 데이터를 중심으로 한 의사결정을 강조한다. 대량의 데이터를 실시간으로 분석하고 이를 통해 조직의 의사결정을 최적화하여, 더 정확하고 신속한 대응이 가능하도록 한다. 이는 리스크를 줄이고 기회를 포착하는데 도움을 준다.    AI와 자동화 활용  AI는 반복적인 작업을 자동화하거나 복잡한 문제에 대한 솔루션을 빠르게 제시함으로써 자원을 효율적으로 활용하게 한다. 이를 통해 조직은 고부가가치 작업에 집중할 수 있고, 전체적인 생산 성과 효율성을 향상시킬 수 있다.    지속적인 혁신과 개선  스마트 혁신 엔지니어링은 디지털 환경에서 지속적인 개선을 촉진한다. AI와 데이터를 활용해 실시간으로 성과를 모니터링하고, 이를 통해 지속적으로 제품과 서비스를 발전시킨다. 품질 개선, 유지 보수 예측, 성능 최적화 등을 자동화하여 경쟁력을 유지할 수 있다.    협업과 지식 공유  이 접근 방식은 팀 간의 원활한 협업을 강화하고, 지식을 빠르게 공유할 수 있도록 도와준다. AI 기반 도구들은 의사소통을 촉진하고, 프로젝트 관리와 문제 해결에 필요한 정보를 실시간으로 제공 한다. 이러한 협업은 혁신적인 아이디어의 실행을 가속화하는데 기여한다.    리스크 관리와 예방  스마트 혁신 엔지니어링은 AI를 통해 잠재적인 리스크를 사전에 예측하고 대비책을 마련할 수 있도록 돕는다. 프로젝트 중 발생할 수 있는 기술적 문제나 일정 지연 등의 리스크를 신속하게 파악하고, 이를 통해 프로젝트 성공 가능성을 높인다.    고객 중심 혁신  고객의 요구와 피드백을 실시간으로 반영하여 제품과 서비스를 개선한다. 이를 통해 고객 만족도를 높이고, 시장에서의 경쟁 우위를 확보할 수 있다. AI와 데이터를 통해 고객의 니즈를 빠르게 파악 하고, 제품 개선 방향을 설정할 수 있다.  결론적으로 엔티티에 이노베이션 같은 가치를 ISO 56002 표준에 입력했을 때, 그리고 이것을 스마트폰을 개발을 하는 혁신 프로세스로 관리할 때 사용할 수 있다. 특히 챗GPT를 이용하면 다 양한 효과를 포괄적으로 얻을 수 있다. 여기서 이노베이션뿐만 아니라 특정 기술이나 어떤 패러다임을 적용할 수도 있다. 다음에는 혁신 대신 모듈러 설계 패러다임을 적용해 볼 예정이다.    ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다.  보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.      ■ 자세한 기사 내용은 PDF로 제공됩니다.