[AI는 가상 훈련으로 '물리'를 배운다] ['한국 AI 데이터센터 설립'.. ]

[아기는 맨몸으로, 피지컬 AI는 가상 훈련으로 '물리'를 배운다]

['한국 AI 데이터센터 설립' 이제 우리도 출발은 했다]

[동양인 여성 엔지니어?… 편견을 동력 삼아 파산 위기 AMD 구했다]

 

 

 

아기는 맨몸으로, 피지컬 AI는 가상 훈련으로 '물리'를 배운다

 

[김정호의 AI시대 전략]

시간과 비용 획기적 절감… 스스로 뛰고 물건 옮기며 육체노동 대체
수학·생물·화학도 공부 중인 AI… 신약 개발·암정복·노화도 그 손에

 

인공지능 시대를 가능하게 한 핵심 물질은 반도체다. 그리고 이 반도체의 작동 원리를 지배하는 학문이 바로 물리학이다. GPU(그래픽 처리 장치)나 HBM(고대역폭 메모리) 속에서 초고속으로 움직이는 트랜지스터와 금속선 역시 물리학 법칙에 따라 작동한다.

 

물리학은 우주와 물질, 전기, 열, 에너지, 힘, 공간, 시간 등 자연계 전반의 원리와 현상을 탐구하는 가장 기초적인 학문이다. 다시 말해 만물에 적용되는 보편 법칙을 다루는 학문이다. 뉴턴이 정립한 ‘고전 역학(Classical Mechanics)’에서 출발한다. 고전 역학은 눈에 보이고 손에 잡히는 세계의 운동을 설명한다. 인간의 일상적인 움직임도 이 법칙에 따라 이뤄진다.

 

그런데 물체의 속도가 빛처럼 빨라지면 운동의 기준이 되는 ‘시간’과 ‘공간’의 크기가 물체의 속도에 따라 달라진다. 이를 아인슈타인의 ‘상대성 이론’이라 부른다. 또 다른 경우로 물체의 크기가 원자 단위의 미시 세계로 들어가면 지배하는 물리학이 또 한 번 변화한다. 바로 ‘양자 역학(Quantum Mechanics)’이다.

 

미시 세계에서의 물체는 입자의 성질과 동시에 파동의 성질을 함께 가진다. 반도체 속의 전자는 해변의 파도와 같이 물결파처럼 퍼진다. 그래서 전자의 상태가 멀리 떨어져 있어도 서로 영향을 미친다. 이른바 ‘양자 얽힘(Quantum Entanglement)’ 현상이다.

 

이 원리에 기초해 양자 컴퓨터가 등장했다. 여기에 더 나아가 미시 세계의 원자가 빛의 속도로 날아가면 양자 역학과 상대성 이론이 만난다. 이런 상태에서 전자의 운동을 설명하는 방정식이 ‘디랙 방정식(Dirac Equation)’이다. 원자의 구조와 에너지를 이해하는 열쇠가 된다. 이런 내용은 대학교 물리학과 학생들이 4년 동안 배우는 주된 교과목들이다.

 

그런데 이제는 물리학자뿐만 아니라 인공지능(AI)도 물리학을 배우기 시작했다. AI 로봇의 학습에 필요하기 때문이다. 이제 AI는 물리학을 공부해 인간의 정신 노동을 넘어 육체 노동까지도 대체하려고 한다. 원래 인간은 태어나서 자연과 직접 상호 작용하면서 물리학을 학습한다. 태어나서 기어다니고, 돌이 지나면서 걷고 넘어지면서 걷기 학습을 한다. 직접 물리적 학습을 통해 물건 잡는 법을 배운다. 뛰어도 다닌다. 나중에 수영도 한다. 스스로 실행하고 실패를 반복하면서 훈련을 하고 자체적으로 학습을 한다.

 

반면에 AI는 먼저 물리학 이론을 배운다. 그리고 컴퓨터 내의 디지털 가상 세계에서 물리 시뮬레이션을 통해서 경험을 쌓고 학습을 한다. 넘어지고 다시 일어나는 연습을 컴퓨터 시뮬레이션 기반 가상 세계에서 경험한다. 이때 가상 세계에서의 학습에 물리학 이론이 사용된다. 학습에 비용과 시간이 훨씬 덜 들기 때문이다. 이처럼 인간은 실제 세계에서 배우고 AI는 디지털 가상 세계에서 배운다. 물리 이론에 기초한 가상 학습이 훨씬 경제적이고 안전하다. 그래서 AI는 물리학 이론을 가상 세계의 경험을 통해서 배운다.

 

예를 들어 자율 주행 자동차의 사고 상황은 실제로 사고를 구현하면서 학습하기 어렵다. 인명 사고가 날 수 있기 때문이다. 이런 학습은 거의 불가능하다. 그래서 자율 주행 자동차 개발이 어렵기도 하다. 이런 학습을 마친 물리 AI를 탑재한 AI 로봇은 지구 중력을 이겨내면서 뛰고 달리고 물건을 들고 커피를 나를 수 있다. 이렇게 물리적 이론에 기초한 가상 세계 경험을 통해서 학습하고 자율적으로 물리적 행동을 실행할 수 있는 AI를 ‘물리 인공지능(Physical AI)’이라고 부른다.

 

여기서 한발 더 나아가 물리 인공지능 모델과 기존의 GPT와 같은 LLM(거대언어인공지능 모델)이 결합된 AI를 ‘물리 기초 모델’이라고 부른다. 물리 인공지능에 언어와 같은 생성 기능이 추가되는 것이다. 이렇게 되면 AI가 말도 잘하고, 판단도 하고 동시에 물리적 동작과 반응을 효과적이고 정확하게 할 수 있다. 판단과 결정 그리고 운동을 창조적으로도 할 수 있는 것이다. 이러한 물리 기초 모델은 AI 로봇, 자율 주행 자동차, 자동화 공장 등 다양한 산업 현장에서 활용될 수 있다. 생산 공정을 최적화하고, 효율성을 높일 수 있다. 이는 비용 절감으로 이어진다. 아울러 항공기, 인공위성, 선박, 우주선, 군사 무기의 자동 운항에도 적용 가능하다. 최근 이러한 물리 기초 모델을 개발하는 국내 최초의 벤처 기업이 출범했다. 류중희 대표가 창업한 ‘리얼월드’이다. 우리 AI 산업의 기회가 되는 분야다.

 

하지만 물리 인공지능이 풀어야 할 과제도 함께 갖고 있다. 안전성과 신뢰성의 문제이다. 예를 들어 물리 인공지능이 장착된 AI 로봇은 실수로 주변의 인간에게 폭력을 가할 수 있다. 또는 AI 자율 주행 자동차가 사고를 내서 인명 사고가 날 수도 있다. AI 무기가 인간을 공격할 수도 있다.

 

이렇게 물리 인공지능은 앞으로도 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것이다. 이는 단순한 기술 발전을 넘어 우리의 생활 방식을 근본적으로 변화시킬 잠재력을 가지고 있다. 그 결과 인간의 일자리는 AI로 점점 대체된다. 그러면 인간은 자연으로부터 부여받은 노동으로부터 점점 소외받게 된다. 물리 인공지능의 등장으로 인간이 본질적으로 갖고 있었던 노동의 권리가 더욱 위협받고 있는 것이다.

 

앞으로 AI는 수학뿐만 아니라 물리학도 공부하고, 더 나아가 미래에는 생물과 화학도 공부할 것이다. 그럼 생물 인공지능(Biological AI)과 화학 인공지능(Chemical AI)이 탄생한다. 이 AI들이 미래에는 신약도 개발할 수 있다. 암을 정복하고 노화도 줄일 수 있는 것이다. 그럼 인간의 생명과 생존까지도 AI에 의존하게 된다.

 

-김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수, 조선일보(25-06-18)-

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'한국 AI 데이터센터 설립' 이제 우리도 출발은 했다

 

이재명 정부에서 ‘AI(인공지능) 3대 강국 도약’ ‘100조원 AI 투자’를 담당할 대통령실 AI미래기획 수석에 네이버클라우드 AI혁신센터장 출신의 하정우씨가 임명됐다. 최첨단 국가 전략 산업 설계자로 40대 민간 전문가가 발탁된 것만으로 희망을 품게 한다. 하 수석은 ‘한국형 소버린(주권) AI 모델 개발’을 주장해 온 사람이다. 소버린 AI는 챗GPT 등 미국 빅테크 기업들이 글로벌 시장 장악을 위해 내놓는 AI와 달리 해당 국가 차원에서 개발·사용하는 AI 모델이다. 소버린 AI 모델이 있어야 기업들이 이를 토대로 다양한 AI 서비스를 개발, 글로벌 기업에 종속되지 않은 독자적인 AI 산업 생태계를 만들 수 있다.

 

그동안 우리나라는 IT(정보통신) 강국답지 않게 AI 생태계 조성 면에서는 경쟁국에 뒤처져 왔다. 2022년 챗GPT 등장 이후 전 세계가 AI 전쟁에서 우위를 점하기 위해 발 빠르게 움직여 왔지만, 한국은 온통 정쟁에 휩싸인 국회의 직무 유기로 AI 산업 육성을 뒷받침하는 ‘AI 기본법’을 마련하는 데만 4년 이상을 허비했다. 우여곡절 끝에 작년 말 AI 기본법이 국회를 통과했지만, 정부가 추진한 국가 AI 데이터센터 사업자 모집이 두 번이나 유찰되며 지지부진했다. 정부가 민관 컨소시엄 지분 51%를 보유하며 의사 결정권을 행사하는 반면 운영과 수익에 대한 책임은 전적으로 기업이 지도록 하는 사업 구조가 걸림돌이 됐기 때문이다.

 

그사이 미국 빅테크 기업들은 수백조원씩 투자해 AI 데이터센터를 구축하고, 독자적인 AI 모델을 경쟁적으로 쏟아내고 있다. 중국도 딥시크 등 저비용·고효율의 AI 모델 개발로 미국을 맹렬히 추격 중이다. AI 반도체 강국인 대만도 엔비디아와 손을 잡고 대만을 AI 생태계 허브로 만드는 프로젝트를 시작했다. 우리나라는 AI 반도체의 부속품 중 하나인 HBM(고대역폭 메모리)을 제외하면 세계 AI 산업 생태계에서 존재감이 미미한 실정이다.

 

늦었으니 속도를 내야 한다. 국가 AI 데이터센터를 하루빨리 만들어, 기업·대학·연구소들에 한국형 AI 모델, AI 서비스를 개발할 수 있는 인프라를 제공해야 한다. 하 수석 구상대로 국가 AI 데이터센터를 활용해 한국형 AI 모델을 만들고, 이를 오픈소스로 공개하면 AI 생태계 조성이 촉진될 것이다. 반도체 기업들은 AI 반도체 설계·제조 역량을 더 키우고, 대학은 AI 인재 육성 시스템을 갖춰 필요한 인재를 공급할 수 있어야 한다. 거대한 프로젝트이지만 대통령이 앞장서면 가능하다.

 

-조선일보(25-06-18)-

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동양인 여성 엔지니어?… 편견을 동력 삼아 파산 위기 AMD 구했다

 

[이준만의 세상을 바꾼 기업가들]

반도체혁신 이끄는 리사 수 AMD CEO

 

《1969년 대만에서 태어난 리사 수는 어린 시절 가족과 함께 미국으로 이주했다. 그의 부모가 자녀에게 더 나은 교육 기회를 제공하기로 결정하면서다. 이민 초기 그는 언어와 문화 장벽으로 인해 친구들과의 소통과 학교 생활에 많은 어려움을 겪었다. 고교 시절에는 동양인 여성이 수학과 과학 분야에서 성공하기 어렵다는 편견을 마주했지만, 오히려 이를 동기부여의 원천으로 삼았다.》

수는 어릴 때부터 엔지니어링에 강한 관심을 보였다. 고등학생 때는 반도체칩에 깊은 흥미를 느껴 직접 납땜으로 회로를 만들기도 했다. 당시 IBM 연구소에서 인턴십을 하며 반도체의 작동 원리를 직접 체험한 경험은 그의 진로를 결정하는 계기가 됐다. 이 경험을 통해 그는 어떤 분야에서, 어떤 방식으로 세상을 바꿀 수 있을지 분명히 인식하게 됐고, 과학기술에 대한 열정은 보다 구체적인 목표로 이어졌다.

수의 부모는 딸이 의사가 되기를 바랐다. 하지만 그는 반도체에 대한 열정을 바탕으로 미국 매사추세츠공대(MIT)에 입학하며 과감하게 자신의 길을 선택했다. 전기공학을 전공으로 선택해 MIT에서 박사 학위까지 모두 취득했다. 그의 선택은 지금도 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 분야에서 진로를 고민하는 수많은 여성들에게 용기를 주고 있다.

기술에 더해 조직문화 혁신까지

 

수가 최고경영자(CEO)로 취임했을 당시 반도체 기업 AMD는 거의 파산 위기에 처해 있었다. 경쟁사인 인텔과의 기술 격차는 심각했고, 주가는 2달러대로 곤두박질친 상태였다. 그는 이 시기의 AMD를 “비행기를 멈추지 않고 엔진을 고쳐야 하는” 상태라고 자주 표현했다. 이는 회사를 정상 궤도로 되돌려야 하는 긴박한 상황을 상징한다.

수는 취임 이후 강력한 리더십과 전략적인 판단으로 AMD를 완전히 탈바꿈시켰다. 특히 그는 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 설계에 집중하면서 ‘라이젠(Ryzen)’ 프로세서 라인과 ‘에픽(EPYC)’ 서버 프로세서를 출시해 성능과 가격 경쟁력을 동시에 확보했다. 이를 통해 데이터센터와 게이밍 시장에서 AMD의 입지를 대폭 강화했다. 혁신적인 제품 출시로 AMD의 시장 점유율은 인텔을 위협할 정도로 급성장했고, 주가 또한 6월 현재 120달러대로 회사의 가치를 비약적으로 끌어올렸다.

수는 단순한 기술 혁신에 그치지 않고 조직문화를 완전히 바꾸는 데에도 탁월한 리더십을 보여줬다. 그는 과거의 위계적이고 폐쇄적인 조직문화를 버리고, 다양한 인재들이 창의적이고 협력적인 분위기 속에서 마음껏 능력을 발휘할 수 있도록 환경을 조성했다. 부서 간 긴밀한 협업을 촉진하고 실패를 용인하며 혁신적인 시도를 장려하는 문화를 구축한 것이다.

예컨대 AMD는 직원들이 주도적으로 아이디어를 제안하고 다양한 프로젝트에 참여할 수 있도록 오픈 포럼과 해커톤(해킹+마라톤·개발 경연 대회)을 정기적으로 열었다. 그 결과 AMD는 전 세계 기술자들이 가장 입사하고 싶어 하는 회사 중 하나로 떠올랐고, 기술 개발 속도와 혁신 역량이 획기적으로 향상됐다.

사회적 책임 실천하는 여성 CEO

수는 사회적 책임을 강조하는 CEO로도 잘 알려져 있다. 그는 기업의 성공이 단지 주주에게만 돌아가는 것이 아니라 사회 전체의 발전과 연결돼야 한다고 믿는다. 이를 실천하기 위해 AMD는 다양한 STEM 교육 지원 프로그램을 꾸준히 운영하고 있다.

또한 그는 여성 리더를 위한 멘토링과 후원 활동에도 큰 관심을 가지고 있다. AMD 내부에서 여성 직원들의 리더십과 기술 역량을 키우기 위해 ‘AMD Women’s Forum’이라는 프로그램을 적극적으로 지원하고 있다. 이 프로그램은 멘토링과 네트워킹, 리더십 훈련 기회를 제공해 많은 여성 직원들이 주요 프로젝트를 이끄는 리더로 성장할 수 있도록 돕는다.

수는 STEM 분야 여성 진출을 돕기 위해 미국 내 고교와 대학에서 여러 차례 강연을 해왔다. 특히 여성과 소수인종 학생들을 위한 장학금 지원 확대에도 힘쓰고 있다. 이러한 적극적인 노력 덕분에 AMD는 여성 친화적인 기업 문화로 인정받으며, 더 많은 여성 인재들이 기술 산업에서 꿈을 펼칠 수 있도록 하는 환경 조성에 기여하고 있다.

수의 혁신적 리더십과 사회적 책임 실천은 미국뿐 아니라 전 세계 기업가들에게 모범이 되고 있다. 그의 활약은 반도체 산업에서 여성 리더의 중요성과 기업의 사회적 역할을 다시금 조명하는 계기를 제공하고 있다.

한국에서 여성 인재 성장하려면

수의 성공은 단순한 한 개인의 업적을 넘어 한국 사회에 깊은 울림을 준다. 한국은 오랜 기간 남성 중심의 기업 문화가 지배적이었고, 유리천장은 여전히 견고하다. 실제로 한국 상장사 CEO 중 여성 비율은 미국에 비해 현저히 낮다.

반면 한국 여성들의 학업 성취도와 수학, 과학 능력은 세계 최고 수준이다. 국제학업성취도평가(PISA)나 수학·과학 올림피아드에서도 한국 여학생들은 남학생과 대등하거나 그 이상으로 활약하고 있다. 예컨대 서울대 입학생 가운데 여성 비율은 거의 절반이고, 이공계 학과에서도 여성 진입이 꾸준히 증가해 상당수를 차지하고 있다. 필자가 서울대에 재학하던 시절 이공계에서 여성 학우들을 찾아보기 힘들었다는 점을 고려하면 큰 변화다.

하지만 이처럼 우수한 여성 인재들이 사회로 진출한 이후에는 경력 단절, 유리천장, 조직 내 배제 등으로 인해 리더로 성장하지 못하는 ‘리더십 누수’ 현상이 여전히 뚜렷하다. 이는 개인의 문제가 아니라 사회 전반의 시스템 문제로 접근해야 한다.

이런 맥락에서 수의 리더십은 한국 기업에 중대한 시사점을 던진다. 그는 단지 이민자 출신의 여성 CEO가 아니라 위기 기업을 세계적 반도체 리더로 탈바꿈시킨 혁신의 상징이자 포용적 조직문화를 설계한 인물이다. AMD 내부에 다양성과 협업을 중시하는 문화를 구축하고, 여성과 소수인종이 잠재력을 발휘할 수 있도록 제도적 기반을 마련했다.

실제로 미국의 주요 기업들을 보면 제너럴모터스(GM), 씨티그룹, 액센추어 등 사회적으로 큰 영향을 미치는 대기업들에 여성 리더들이 포진해 있다. 또 이들은 해당 산업의 변화를 주도한다. 한국 사회 역시 이제 여성 리더의 등장을 ‘예외’가 아닌 ‘당연한 현상’으로 받아들일 때가 되고 있다.

최근 한국에서도 변화의 조짐이 나타나고 있다. 대표적인 사례가 네이버의 최수연 대표와 카카오의 정신아 대표다. 두 사람은 전통적으로 여성 리더가 상대적으로 많은 유통, 호텔, 화장품 산업이 아니라 남성 중심의 첨단기술 산업에서 국내 대표 정보기술(IT) 기업의 CEO에 올랐다. 이는 기술 중심 산업에서도 여성이 리더로 성공할 수 있음을 보여주는 상징적인 사례다. 특히 두 사람은 각각 변호사, 투자 전문가로 탄탄한 전문성과 글로벌 감각을 겸비하고 있다.

최 대표는 젊고 유연한 리더십으로 네이버의 글로벌 전략을 이끌며 최근 재선임에 성공했고, 정 대표는 카카오벤처스 대표 시절부터 발휘한 안목과 실행력을 바탕으로 플랫폼 혁신에 나서고 있다. 이들의 등장은 여성 리더십의 새로운 길을 열며 많은 한국 여성들에게 ‘나도 할 수 있다’는 가능성을 심어주고 있다.

수는 우리에게 이렇게 묻고 있다. “한국의 수많은 우수한 여학생들은 왜 리사 수가 되지 못하는가?” 이제는 그 질문에 대해 사회 전체가 답을 준비해야 한다. 교육, 채용, 경력 개발, 리더십 훈련, 조직문화에 이르기까지 여성들이 지속적으로 성장할 수 있도록 정책적이고 구조적인 변화가 절실한 시점이다.

-이준만 서울대 경영대 교수, 동아일보(25-06-18)-

 

 

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