AI후진국 한국, 반도체 산업이 살아날 길은?-박종훈의 지식한방

AI후진국 한국, 반도체 산업이 살아날 길은?-박종훈의 지식한방

AI후진국 한국, 반도체 산업이 살아날 길은?-박종훈의 지식한방 다루어 봅니다. 박종훈 기자님이 KBS를 퇴사하시고 Youtube 채널을 따로 운영하시는데 옮기고 난 후 기자님의 분석을 더 자주 볼 수 있어서 좋은 것 같습니다. 한국은 인터넷 망을 미리 깔아둔 인프라를 base로 IT 강국이라 불렸지만 최근 Trend의 중심인 AI에서는 점점 뒤쳐지고 있습니다. AI 주도권을 완전히 내준 상황에서 이로 인해 반도체 산업까지 흔들리는데 이에 대해서 AI후진국 한국, 반도체 산업이 살아날 길은?-박종훈의 지식한방 통해서 알아보도록 하겠습니다.

 

AI 후진국 (출처 : 연합뉴스)

Reache Tistory 많은 방문 부탁드리겠습니다.

https://youtu.be/A0s34BV_8Gc?si=n6ZAKetDWOTSSgbm

 

부족한 현실 인식

• 한국은 IT 강국이었지만 AI 시대에는 맥을 못 추고 있음. 그런데 정부 산하 기관에서 한국 AI 순위를 3,4위라 발표하며 현실 인식이 부족함을 드러냄

 

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기술혁명 시대의 버블

철도혁명

• 인류는 수많은 기술 혁명을 겪어왔고 그 때마다 버블이 항상 존재
• 미국에서 철도 혁명이 일어났을 때 1880년 200개의 철도회사가 난립했고 1917년엔느 1500개나 됐다는 얘기도 존재
• 중복 투자가 일어나면서 대부분 철도 회사는 돈을 벌 수 없었고 일부 시장을 선점한 회사만 큰 돈을 범
• 이 때 안정적으로 돈을 번 사람은 철강왕 카네기. 카네기는 철로를 깔기 위해 철강이 필요하다는 것을 깨닫고 철강회사를 세움
• 철도회사 출신으로 철도 회사가 뭘 원하는지 알았고 많은 돈을 벌게 됨

 

골드러쉬

• 골드러쉬때도 금으로 돈을 버는데 성공한 사람은 2~3% 수준에 불과
• 이 때 안정적으로 돈을 번 사람은 광부들에게 청바지를 판 리바이스

 

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한국이 돈을 번 비결

• IT 시대의 한국은 철강, 청바지 장사로 돈을 범. 많은 IT 기업들이 중복 투자를 하면서 메모리 반도체를 사들였고 그로 인해 돈을 벌 수 있었음
• 그러나 문제는 AI 혁명이 기존 IT 시대와 다르다는 점.
• AI 혁명 시대에 청바지 장사가 불가능한 이유는 천문학적인 돈이 들기 때문
• 그렇기 때문에 AI 거대 어어 모델에 들어갈 수 있는 기업은 한정적
• 그리고 중금리 시대다 보니 예전처럼 묻지마 투자에 나서는 자금이 크게 감소
• 이렇게 AI 혁명 시대에는 과거와 같은 방식으로는 큰 돈을 벌 수가 없는데 같은 방법을 답습하며 기회를 놓치고 있음

 

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AI 혁명에 동참

• AI 혁명에 동참하기 위해서는 금광에 직접 들어가야 함
• 즉 AI에 직접 투자를 해야 하는데 투자 규모가 미국과 큰 차이가 남. 미국뿐만 아니라 일본, 사우디 아라비아에게도 밀리고 있음
• 메타 같은 경우 기업 하나가 H100 35만대를 주문. 마이크로소프트는 48만대를 보유하고 있고 25년 이후에도 해마다 800억 달러를 투자하겠다고 선언
• 구글과 아마존도 천문학적인 투자를 진행 중
• 한국은 네이버가 H100 1000대를 보유하고 있다고 밝힌 바 있고 소프트웨어 정책연구소 자료를 보면 1441개의 AI 기업이 1961대의 H100 을 보유하고 있다고 밝힘
• 1961대보다 많다고 하더라도 한국 전체 5천대를 넘지 않을 가능성이 큼

 

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포기할 수 없는 AI

미래를 위한 과감한 투자

• 1년에 6천억원 투자한다는 소리는 애들 장난에 불과한 수준
• 한국을 인터넷 강국으로 만든 1999년의 투자 규모가 정부 10조 7천억, 민간 17조원으로 당시 한국 1년 예산 규모가 85조원이던 시절에 막대한 투자를 진행
• 24년 한국 1년 예산은 673조원으로 그 당시 규모로 투자한다고 하면 100조원 투자가 필요
• 정부 투자 100조원도 모자르고 민간 투자 170조원을 유치해야 할 상황
• 정부는 부동산에 몇십조씩 내주고 부양책을 썼는데 AI에는 4조원밖에 투자하지 않는 것은 한국의 미래에 대한 관심이 없다고 밖에 할 수 없는 상황
• 정부가 정신차리지 않고 AI 투자에 소홀한다면 개인 투자자들은 미국 빅테크에 투자할 수 밖에 없음

 

남들이 포기한 타이밍을 노릴 것

• 처음 혁신 기술이 나오면 관심이 없다가 과도한 관심을 받게 되면 투자가 늘어나며 투자 비용이 증가
• 하지만 모든 기술이 그렇듯 환멸의 단계를 반드시 거치게 됨. 이 과정에서 AI 인재 인건비, 장비들의 가격이 하락
• 이 환멸의 단계가 왔을 때 100조원을 투자한다면 미국 기업이 200조, 300조 투자한 것보다 더 큰 효율을 가질 수 있음
• 과거 삼성전자는 불경기, 불황일 때 과감하게 설비 투자를 늘리고 호황이 왔을 때 과실을 따왔음
• 이 환멸의 단계 시기를 노려야 하는데 그 돈을 부동산에 써버리면 좋은 기회를 놓칠 수 밖에 없음

 

LLM 보다 먼저 SLM tiny 접근 전략

• 한국이 지금 와서 미국을 따라한다고 LLM을 개발하는 것은 무리수. LLM을 포기하는게 맞음
• 정부가 국가 AI 센터를 만든다면서 6천억을 투자하는 상황에서는 미국의 상대가 될 수 없음
• LLM보다 SLM 구축이 필요. SLM은 그렇게 큰 돈이 들어가지 않음
• SLM을 통해 상업화 하는 걸 연습 할 필요. 챗봇을 만들거나 제조 로봇에 들어가는 AI도 SLM이면 충분
• SLM 에서 경험의 축적을 해놔야 LLM에 큰 돈을 썼을 때 성공을 할 수 있기 때문
• SLM 모델을 만들 때 중요한 것은 API를 설계할 때, 데이터 파이프라인을 설계할 때 확장이 가능하도록 철저하게 계산하고 미래를 계획해서 투자를 할 필요
• 다만 SLM으로 시작한 기업이 미국의 LLM까지 도전하려면 정부 단위의 투자와 지원이 필요

 

멀티모달 데이터 공략

• 멀티모달 데이터를 수집하기 위해 우리에게 필요한 것은 우리가 항상 들고 다니는 스마트 기기. 또 자동차의 전장 산업도 데이터 수집에 큰 도움
• 스마트 기기, 전장 산업이 플랫폼 기업과 손을 잡는다면 멀티모달 데이터에서 앞서 나갈 수 있음
• 유럽이 구글의 식민지가 된 것과 달리 한국은 아직 IT 시대 플랫폼 기업들이 생존.
• 다만 멀티모달 데이터를 학습시킬 때 중요한 것은 프라이버시와 보안
• 프라이버시가 침해된다면 이 데이터를 스마트 기기에 넘겨주지 않을 것이기 때문. 프라이버시를 지키면서 AI를 학습시키려는 입법적인 노력이 굉장히 중요
• 그럼에도 서버로 가는 것을 불안해 하기에 온다비이스 AI로 처리될 가능성이 높음
• 여기에 한국이 역전할 실낱 같은 희망이 존재. Open AI나 엔비디아는 미국의 통신사들과 협정을 맺음
• 한국이 이 마저 놓친다면 한국의 AI는 씨가 마를 수 밖에 없음

 

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협업 필요

• 미국에서는 합종 연횡이 이루어지면서 협업이 이루어지고 있음
• 하지만 한국은 AI를 둘러싸고 불화설이 들려오는 중
• 한국에 AI 소프트웨어 기업 중 두각을 나타낸 기업이 없기에 생태계 조성을 위한 정부의 노력이 필요
• 여기에 반도체 기업, 스마트기기, 플랫폼, 전장산업, 통신사가 다 같이 협력할 필요성
• 과거 한국이 반도체 개발 당시 삼성전자, 현대, 금성사, 아남전자, 정보통신연구원, 서울대 등이 연합하며 성공을 거둠

 

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AI 후진국 전락

• AI 혁명에 뒤쳐지면서 AI 후진국으로 전락하고 있는 상황
• 지금까지 부동산에만 대규모 자금을 투자했는데 그 돈의 물꼬를 AI 투자로 흐르게 할 필요성