과장과 현실 사이의 AI – 큰 AI 숙취: 테슬라의 슈퍼컴퓨터와 GPT-5가 기대에 미치지 못하는 이유

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게시일: 2025년 8월 12일 / 업데이트일: 2025년 8월 12일 – 저자: Konrad Wolfenstein

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10억 달러 규모의 실패, 보안 혼란, 마비된 스파이: 2025년의 잔혹한 AI 현실

AI는 독일 경제의 효율성을 높이는 데 어떤 기회를 제공합니까?

인공지능의 도입은 다양한 경제 분야에서 상당한 효율성 향상을 가져올 것으로 기대됩니다. 켐니츠 중소 디지털 센터(Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz)는 중소기업을 위한 AI 애플리케이션 개발의 대표적인 사례입니다. AI를 활용함으로써 기업들은 신제품을 더 빠르고, 비용 효율적으로, 그리고 더 나은 품질로 생산할 수 있습니다. EU는 디지털화 및 AI 활용에 대한 자금 지원을 통해 이러한 발전을 적극 지원하고 있으며, 특히 행정 최적화, 숙련된 인력 확보, 경쟁력 강화를 목표로 하고 있습니다.

케미츠의 사례는 발생할 수 있는 구체적인 이점을 명확하게 보여줍니다. AI 분야의 발전은 생산 효율성을 높일 수 있는 새로운 기회를 열어줍니다. AI는 생산 공정을 최적화하는 데 활용될 수 있으며, 가장 중요한 전제 조건 중 하나는 데이터 품질입니다. AI는 가용 데이터를 통해 학습하는 것으로 알려져 있기 때문입니다. 케미츠 공과대학교는 이미 AI 기반 견인 배터리 반자동 분해부터 독일 전기자동차 가치 사슬의 전체적인 지속가능성을 위한 반자동 분해 시스템 개발까지 다양한 AI 프로젝트를 진행하고 있습니다.

프로세스 관리 분야에서 AI는 특히 비즈니스 프로세스 개선에 중요한 기회를 제공합니다. AI는 반복적인 작업을 자동화하고, 복잡한 데이터 패턴을 분석하며, 의사 결정을 지원함으로써 비즈니스 프로세스 최적화에 크게 기여할 수 있습니다. AI를 통합하면 기업은 효율성을 높이고, 의사 결정 프로세스를 개선하며, 혁신적인 솔루션을 개발할 수 있습니다.

BND가 현대식 AI 번역기를 사용할 수 없는 이유는 무엇입니까?

연방정보국(BND)은 역설적인 문제에 직면해 있습니다. AI 번역기가 업무에 혁신을 가져올 수 있지만, 엄격한 보안 규정 때문에 사용이 금지되어 있습니다. 내부 규정 및 보안 문제로 인해 ChatGPT와 같은 상용 AI 기반 번역 프로그램의 사용이 금지되어 있습니다. 주된 이유는 이러한 프로그램의 서버와 운영자가 해외에 있기 때문입니다. 이러한 프로그램을 사용하려면 도청된 통신 내용, 기밀 문서, 정보 보고서 등 민감한 데이터를 해외 서버에 업로드해야 합니다.

이로 인해 심각한 운영 문제가 발생합니다. 해당 기관의 언어 서비스에는 수백 명의 직원이 있으며, 그중 일부는 프리랜서로 근무합니다. 긴 문서는 번역하는 데 몇 주가 걸리기도 합니다. 특히 긴급하게 번역해야 할 내용을 결정하는 소위 사전 평가 절차가 문제가 됩니다. 내부 관계자들은 시간 압박과 정보 폭증으로 인해 관련 정보가 손실될 수 있다고 경고합니다.

처리해야 할 자료의 양은 엄청납니다. 바이에른주 바트 아이블링에 있는 것과 같은 도청 시설은 매일 수백 건의 대화를 녹음하고 전 세계에서 수많은 메시지를 가로챕니다. 여기에 인적 보고가 더해지는데, 종종 번역 후에야 그 폭발적인 성격이 드러나는 수 페이지 분량의 문서입니다. BND 고위 관계자는 다음과 같이 말했습니다. "무엇보다도 파일, 이메일 등의 전체 내용에 대한 정확한 지식 없이 '사전 평가'가 완전히 부실했기 때문에 중요한 정보와 목표물을 거의 확실히 놓치고 있습니다. 이는 위험합니다."

BND는 자체 소프트웨어 솔루션과 독일 기업들과 협력하여 개발한 소위 CAT(Computer Assisted Translation) 도구를 사용하고 있지만, 이는 현재까지는 개략적인 지침으로만 활용될 뿐이며 현대 AI 시스템의 정밀성과는 거리가 멉니다. 이러한 프로그램을 최적화하기 위한 작업은 20년 이상 진행되어 왔지만, 아직 획기적인 진전은 이루어지지 않고 있습니다.

GPT-5에서는 어떤 보안 취약점이 발견되었나요?

GPT-5 출시 직후, 두 개의 독립적인 보안 회사가 OpenAI의 새로운 AI 모델에서 심각한 취약점을 발견했습니다. 보안 연구 회사인 뉴럴트러스트(Neuraltrust)는 테스트 시작 후 24시간 만에 GPT-5를 성공적으로 해킹했다고 주장했습니다. 연구팀은 에코 챔버 기법과 기타 조작 기법을 결합하여 해당 모델이 폭발 장치 제작에 대한 상세한 지침을 생성하도록 했습니다.

SPLX는 GPT-5의 보안성과 관련하여 병렬 테스트를 수행하여 유사한 결론을 도출했습니다. SPLX는 프롬프트 요소 사이에 문자를 삽입하고 가상의 시나리오를 사용하여 프롬프트를 구성하는 문자열 조인(string join)이라는 난독화 공격에 성공했습니다. GPT-4o와의 비교 분석 결과, 후자의 모델이 이러한 공격에 대해 더 안전함을 보여주었습니다.

이러한 결과는 현재의 보안 조치가 복잡한 공격 방식에는 실패할 수 있음을 시사합니다. 이러한 기법은 일반적으로 내장된 보호 기능을 작동시키는 악성 메시지를 직접 생성하는 대신, 순차적인 메시지를 통해 AI 모델을 속여 악성 출력을 생성하도록 하는 것을 포함합니다. 업계 전문가들은 이러한 레드팀 연구 결과가 민감한 애플리케이션에 AI 시스템을 배포하기 전에 포괄적인 보안 테스트의 중요성을 강조한다고 말합니다.

마이크로소프트의 평가와 대조되는 점이 흥미롭습니다. 마이크로소프트의 AI 레드팀은 GPT-5가 일반적인 공격 유형에 대해 현재까지 가장 강력한 보안 프로필 중 하나라고 입증했습니다. OpenAI는 전문 기관과 협력하여 5,000시간에 걸친 레드팀 활동을 통해 GPT-5의 강력한 보호 기능을 홍보합니다. 이러한 상반된 평가는 GPT-5의 보안 상황이 처음 제시된 것보다 훨씬 복잡함을 보여줍니다.

테슬라는 왜 AI 프로젝트인 Dojo를 중단했을까?

테슬라는 사내 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo) 프로젝트를 갑작스럽게 중단하고 팀 전체를 해체했습니다. 2016년부터 테슬라에서 근무했고, 과거 애플에서 근무했던 프로젝트 리더 피터 배넌이 회사를 떠나게 되었습니다. CEO 일론 머스크가 직접 프로젝트 중단을 지시한 것으로 알려졌습니다.

Dojo 시스템은 원래 테슬라의 AI 야망의 핵심으로 구상되었습니다. 이 슈퍼컴퓨터는 TSMC에서 7나노미터 기술로 제조된 맞춤형 D1 칩을 기반으로 하며, 645제곱밀리미터 면적에 500억 개의 트랜지스터를 내장했습니다. 이 시스템은 엑사플롭 이상의 연산 능력을 달성하도록 설계되었으며, 이는 세계에서 가장 강력한 AI 훈련용 컴퓨터 중 하나가 될 것이었습니다.

머스크는 X에 대한 결정을 다음과 같이 정당화했습니다. "테슬라가 자원을 분할하여 완전히 다른 두 가지 AI 칩 설계를 확장하는 것은 합리적이지 않습니다." 대신, 테슬라는 자율주행차와 로봇을 위한 차세대 테슬라 전용 AI 하드웨어 개발에 집중하고자 합니다. 테슬라의 전기차에 사용될 차세대 AI 칩은 "추론 성능이 뛰어나고, 적어도 훈련 성능은 상당히 우수할 것"입니다.

이 결정은 의외이기도 했습니다. 머스크는 2분기 실적 발표 후 7월 말 애널리스트들과의 통화에서 Dojo 2가 내년에 출시될 것이라고 강조했었습니다. 이 결정 이전에도 팀 내부에는 문제가 있었습니다. 직원 20명이 DensityAI라는 신생 스타트업으로 이직했습니다. 테슬라는 이전에 Dojo 프로젝트에 10억 달러를 투자하겠다고 발표한 바 있습니다.

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미국과 중국 간의 글로벌 AI 경쟁은 어떻게 전개되고 있는가?

DeepSeek의 등장으로 미국과 중국의 AI 경쟁은 급격하게 변화했습니다. OpenAI가 이전에는 시장 선두주자로 여겨졌지만, DeepSeek, 알리바바, 텐센트와 같은 다른 기업들이 점차 따라잡고 있습니다. 기술 중심지 항저우에 본사를 둔 중국 스타트업 DeepSeek은 1월 말 미국 경쟁사들과 경쟁할 수 있는 AI 언어 모델을 출시했습니다.

이 경쟁에서 결정적인 요인은 백만 토큰당 비용입니다. OpenAI가 약 15유로를 청구하는 반면, DeepSeek은 자사 모델을 단 55센트에 제공합니다. – 27배의 차이가 납니다. DeepSeek에 따르면 개발 비용은 600만 달러 미만이었지만, 전문가들은 그렇게 저렴했을 것이라고 생각하지 않습니다.

미국 투자자 마크 앤드리슨은 딥시크의 깜짝 성공을 AI의 "스푸트니크 순간"이라고 불렀습니다. 미국은 1957년 소련의 인공위성 발사 성공만큼이나 중국의 AI 성공에 놀라움을 금치 못하고 있습니다. 칩 대기업 엔비디아의 주가는 AI가 기존 예상보다 훨씬 효율적으로 운영될 수 있다는 인식에 힘입어 월요일 사상 최대인 5,927억 달러의 시가총액을 기록했습니다.

유럽은 이 경쟁에서 기술적 역할이 거의 미미한 수준입니다. EU가 2024년 통과시킨 "AI 법"으로 세계 최초의 AI 종합 규제를 마련했음에도 불구하고 말입니다. 이 법의 장점은 국제적으로 가장 진보된 것으로 평가받는 이 규제에 있지만, "유럽에서 개발된" 선도적인 AI 개발 사례는 부족합니다. 그러나 연방 파괴적 혁신청(Federal Agency for Disruptive Innovation)의 라파엘 라구나 데 라 베라 청장은 "독일과 유럽에는 아직 5~10개의 모델이 잠자고 있습니다. 지금 당장 이 모델들이 부상할 기회를 주는 데 집중해야 합니다."라고 말했습니다.

스타게이트 프로젝트란 무엇이고, 그 목표는 무엇인가?

스타게이트 프로젝트는 오픈AI, 소프트뱅크, 오라클, MGX가 공동으로 설립한 미국의 인공지능 기업입니다. 이 회사는 2029년까지 미국 내 AI 인프라에 최대 5천억 달러를 투자할 계획입니다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 2025년 1월 21일 이 프로젝트를 "역사상 최대 규모의 AI 인프라 프로젝트"라고 발표했습니다.

이 프로젝트는 1,000억 달러의 투자로 시작되었으며, 2029년까지 5,000억 달러로 증가할 것으로 예상됩니다. 마사요시 손이 회장을 맡을 예정입니다. 회사는 텍사스에 10개의 데이터 센터를 건설 중이며, 다른 주로도 확장할 계획입니다. 이 프로젝트는 미국에서 10만 개 이상의 일자리를 창출할 계획입니다.

OpenAI의 샘 알트먼에 따르면, 소프트뱅크는 이 벤처에 대한 "재정적 책임"을, OpenAI는 "운영적 책임"을 맡게 됩니다. ARM, 마이크로소프트, 엔비디아, 오라클, 그리고 OpenAI가 주요 초기 기술 파트너입니다. OpenAI는 이 프로젝트가 "미국의 재산업화를 지원할 뿐만 아니라 미국과 동맹국의 국가 안보를 보호하는 전략적 역량을 제공할 것"이라고 밝혔습니다.

AI 거대 프로젝트 스타게이트가 이미 건설 중입니다. 저렴한 풍력 발전과 풍부한 부지를 갖춘 텍사스주 애빌린 인근에 수십만 개의 AI 가속기 건물이 건설되고 있습니다. 트럼프 대통령은 비상사태 선포를 통해 에너지 인프라 개발을 가속화할 것이라고 시사했습니다.

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AI는 일상생활에 어떻게 침투하는가?

AI는 일상생활의 다양한 영역에 점점 더 자리 잡고 있으며, 이미지 편집은 가장 두드러진 사례 중 하나입니다. 2025년 최고의 AI 사진 편집기로는 PhotoDirector, Luminar Neo, Fotor, Canva Pro, Picsart, Adobe Photoshop Express 등이 있습니다. 이러한 도구는 빠른 디자인부터 아바타, 배경, 또는 창의적인 이미지 아이디어의 세부적인 제작까지 다양한 AI – 을 제공합니다.

최신 AI 이미지 편집 프로그램은 이제 놀라운 성능을 발휘합니다. 이미지 품질을 자동으로 개선하고, 클릭 한 번으로 배경을 제거하거나 교체하며, 인물 사진을 손쉽게 보정합니다. 예를 들어 Luminar Neo는 100가지가 넘는 강력한 기능을 제공하며, 그중 24가지 기능은 최신 AI 기술에 직접적으로 기반합니다. 이 소프트웨어는 이미지에서 산만한 물체를 제거하고, 초점이 맞지 않는 부분을 자동으로 선명하게 하고, 이미지를 확대하고, 누락된 부분을 사실적으로 채울 수 있습니다.

특히 흥미로운 분야 중 하나는 은퇴 계획에 AI를 적용할 수 있는 가능성입니다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 수조 달러 규모의 미국 민간 연금 시스템을 디지털 화폐와 부동산 등 고위험 투자에 개방하는 행정명령에 서명했습니다. 미국에서는 401(k)로 알려진 민간 연금 시스템에 약 12조 5천억 달러가 투자되어 있습니다. 트럼프 대통령은 노동부를 비롯한 여러 기관에 책임 투자 관리 지침을 개정하고 대체 투자 옵션을 활성화하도록 지시했습니다.

사진 소프트웨어 분야에서도 2025년은 분명하게 예측할 수 있습니다. AI가 이미지 편집에 큰 변화를 가져올 것입니다. 이는 단순히 완전히 새로운 이미지를 생성하는 생성 AI에 국한되지 않습니다. AI가 자르기, 배경 추가, 이미지 보정까지 지원하는 시대가 도래하고 있습니다. 이 추세에 발맞추지 못하는 사람들은 뒤처질 것입니다. AI 도구가 몇 초 만에 동일한 작업을 처리할 수 있게 되면서 수동 편집은 시대에 뒤떨어진 것으로 여겨지기 때문입니다.

AI 개발자들의 약속은 지켜지고 있는가?

현실은 마케팅 약속과 실제 성과 사이에 냉혹한 그림자를 드리웁니다. GPT-5는 획기적인 발전이라기보다는 과장된 기대 시대의 종식을 의미합니다. 이 모델은 특정 분야에서 확실한 개선을 보여주지만, 전례 없는 과대광고나 급격한 환경 비용 증가를 정당화하지는 못합니다.

GPT-5의 성능은 OpenAI가 약속한 퀀텀 도약과는 달리, 전형적인 진화적 발전으로 보입니다. OpenAI는 이 모델을 "지능의 획기적인 도약"과 "모든 분야에서 박사급 전문성"을 갖춘 모델이라고 홍보하지만, 현실은 훨씬 더 미묘합니다. 전문가들은 OpenAI가 제시된 값과 일치하지 않는 막대 크기를 사용하는 등 결함 있는 차트를 사용했다고 비판합니다.

AI 비평가 게리 마커스는 GPT-5 출시에 대해 OpenAI의 과대광고를 맹비난하며 날카롭게 반발했습니다. 그는 이번 출시가 "늦었고, 과장되었으며, 기대에 미치지 못한다"고 지적하며, "최신의 점진적 개선 사항 – 뿐이며, 성급하게 진행된 느낌이다"라고 말했습니다. 이전 모델의 근본적인 문제는 여전히 남아 있습니다. GPT-5는 체스 규칙, 시각적 객체 인식, 논리적 오류 등에서 여전히 어려움을 겪고 있습니다.

커뮤니티의 반응은 전환점을 예고합니다. 사용자들은 마케팅 약속에 대해 점점 더 비판적인 태도를 보이고 있으며, 기능과 한계에 대한 더욱 투명한 소통을 요구하고 있습니다. ChatGPT 서브레딧에서는 3,000명이 넘는 사용자가 GPT-4o로의 복귀를 성공적으로 요구했고, 이에 OpenAI CEO 샘 알트만은 이 옵션을 모색하겠다고 약속했습니다. 많은 파워 유저들은 응답 시간 단축, 프롬프트 제한 축소, 그리고 예측 불가능한 동작에 대해 비판하고 있습니다.

AI 프로젝트에는 어떤 기술적 실행 가능성 한계가 있습니까?

최근의 발전은 현재 AI 기술의 명확한 한계를 드러냅니다. 예를 들어, 테슬라는 인공지능 경쟁의 선두에 서기 위한 수십억 달러 규모의 계획의 핵심 요소로 여겨졌던 야심 찬 도조(Dojo) 프로젝트를 포기해야 했습니다. 이러한 실패는 기술적 어려움과 지연이 자금이 충분한 프로젝트조차 어떻게 좌초시킬 수 있는지를 보여줍니다.

GPT-5는 기술적 한계도 가지고 있습니다. GPT-4o에서 GPT-5로의 전환은 이전 세대보다 훨씬 짧습니다. GPT-3에서 GPT-4로의 전환은 상당한 성능 향상을 가져왔지만, 많은 사용자는 GPT-5를 새로운 약점을 가진 점진적인 개선으로 인식합니다. OpenAI는 요청에 따라 다양한 모델 변형을 전환하는 자동 라우팅 시스템을 도입했지만, 많은 사용자가 출시 시점에 오작동을 보고했습니다.

GPT-5의 보안 문제는 추가적인 기술적 한계를 드러냅니다. 전문 기관과 협력하여 5,000시간 동안 레드팀을 구성했음에도 불구하고, 두 보안 회사는 24시간 만에 해당 모델을 침해하는 데 성공했습니다. 이는 아무리 철저한 보안 테스트를 수행하더라도 모든 취약점을 식별할 수 없음을 보여줍니다.

BND의 사례는 제도적 기술적 한계를 잘 보여줍니다. BND는 20년 넘게 자체 CAT 도구 최적화에 힘써 왔지만, 이러한 도구들은 현대 AI 시스템의 정밀성과는 거리가 멉니다. BND의 자체 소프트웨어 솔루션은 현재까지는 대략적인 지침일 뿐이며, 일일 데이터량은 인간 번역가의 역량을 초과합니다.

AI 분야에서 보안 문제는 어떻게 변화하고 있는가?

최근 여러 사례에서 알 수 있듯이 AI 분야의 보안 우려가 커지고 있습니다. BND는 보안 위험 때문에 AI 번역기를 사용할 수 없습니다. AI 번역기는 극비 정보 유출로 이어질 수 있기 때문입니다. 이러한 데이터 유출에 대한 우려는 민감한 기관들이 AI 기술을 얼마나 중요하게 다루어야 하는지를 보여줍니다.

GPT-5가 출시된 직후, 심각한 보안 취약점이 발견되었습니다. 두 개의 독립적인 보안 회사가 해당 모델을 성공적으로 해킹하여 폭발물 제조에 대한 자세한 지침을 생성하도록 했습니다. 이러한 결과는 GPT-5의 운영 준비 상태와 기업에서 이 AI 시스템을 사용해야 하는지에 대한 의문을 제기합니다.

보안 상황은 상충되는 평가로 인해 더욱 복잡해지고 있습니다. 마이크로소프트의 AI 레드팀은 GPT-5가 현재까지 가장 강력한 보안 프로필 중 하나라고 주장하지만, 독립적인 테스트 결과는 정반대입니다. 이러한 불일치는 AI 보안을 객관적으로 평가하는 것이 얼마나 어려운지를 보여줍니다.

특히 우려되는 점은 GPT-5가 고위험 생화학 무기로 분류되었다는 점입니다. OpenAI는 "이 모델이 일반인이 심각한 생물학적 피해를 유발하는 데 상당한 도움을 줄 수 있다는 구체적인 증거는 없지만, 예방 조치로 필요한 안전 장치를 구축하고 있습니다."라고 밝혔습니다. 이는 잠재적 위험에 대한 인식을 보여주는 동시에, 이러한 기술을 공개하는 데 따르는 책임에 대한 의문을 제기합니다.

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글로벌 AI 경쟁에서 유럽의 길: 혁신과 규제 사이

AI로 인해 어떤 저작권 문제가 발생합니까?

AI 시스템 개발은 복잡한 저작권 문제를 야기했으며, 현재 치열한 논쟁의 대상이 되고 있습니다. 켐니츠 중부디지털센터(Mittelstand-Digital Zentrum Chemnitz)는 특히 인공지능 사용과 관련된 법적 문제를 다루고 있습니다. 켐니츠 공과대학교(Chemnitz University of Technology)의 사법 및 지식재산권법 학과 교수는 이러한 프로젝트에 관련 전문 지식을 제공합니다.

AI 모델은 데이터를 입력받아야 하는데, 이는 엄격한 데이터 보호 규정을 시행하는 국가에서는 문제가 될 수 있습니다. 많은 출판사, 미디어 기업, 그리고 저자들은 이미 OpenAI를 상대로 저작권법을 위반했다는 이유로 소송을 제기했습니다. 그러나 최근 뉴욕 연방법원은 이 기술 기업에 대한 소송을 기각했습니다.

2024년에 채택된 "AI 법"을 통해 EU는 다른 지역과는 다른 길을 걷고 있습니다. "인공지능 규제"는 무엇보다도 민감한 데이터를 보호하고 인공지능이 사람을 조종하는 데 사용되지 않도록 하는 것을 목표로 합니다. 이는 예방적 법적 체계를 마련하려는 시도를 보여줍니다.

AI 제품 승인에는 다양한 법적 측면이 수반됩니다. 인증 마크는 안전성을 나타내며, 기업은 AI 기술을 사용할 때 반드시 관련 법률을 준수해야 합니다. 법적 문제는 데이터 사용 및 책임 문제부터 AI 사용에 따른 윤리적 고려 사항까지 다양합니다.

현재 AI 개발은 얼마나 지속 가능할까?

현재 AI 개발의 지속가능성에 대한 비판이 점점 커지고 있습니다. GPT-5는 미미한 개선만 있었을 뿐, 에너지 소비는 크게 증가했습니다. GPT-5의 부진한 결과는 더욱 현실적인 기대와 지속 가능한 개발 전략을 강요함으로써 궁극적으로 업계에 도움이 될 수 있습니다.

하지만 DeepSeek의 사례는 다른 방법들이 있음을 보여줍니다. 이 중국 기업은 미국 경쟁사들보다 더 효율적이고, 비용 효율적으로, 그리고 더 적은 자원으로 운영할 수 있음을 입증했습니다. 이는 소수의 대규모 시설 대신 여러 개의 소규모 데이터 센터를 통해 가능합니다. 이러한 분산형 접근 방식은 더욱 지속 가능한 AI 개발의 모델이 될 수 있습니다.

효율성 향상 측면에서 디지털화 조치와 AI 활용은 이산화탄소 배출량 감축에 큰 잠재력을 제공합니다. 기존 프로세스 최적화 및 문제 조기 발견을 통해 추가적인 절감이 가능합니다. 따라서 AI는 효율성 향상에 특화될 경우 지속가능성에 기여할 수 있습니다.

켐니츠 공과대학교는 AI 기반 반자동 견인 배터리 분해와 같은 지속 가능한 AI 프로젝트를 진행하고 있습니다. 분해 및 가공 공정을 로봇 부품 및 AI 기술과 연계함으로써 독일 전기자동차 가치 사슬의 총체적인 지속가능성을 실현하는 것을 목표로 합니다. 이러한 프로젝트는 AI가 지속 가능한 솔루션에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다.

AI 경쟁은 유럽에 어떤 의미를 갖는가?

유럽은 글로벌 AI 경쟁에서 복잡한 위치에 있습니다. 중국과 미국이 AI 경쟁을 주도하는 반면, 유럽은 사실상 미미한 기술적 역할을 수행하고 있습니다. EU는 "AI법"을 통해 국제적으로 규제 선구자로 여겨지지만, "유럽산" AI 개발은 여전히 부족합니다.

하지만 중국의 딥시크는 유럽에 기회를 제공합니다. 중국은 미국의 지배로부터 벗어나는 것이 가능하다는 것을 보여주고 있으며, 이는 자연스럽게 유럽에 인센티브가 될 수 있습니다. 유럽의 AI 모델은 더 넓은 관점을 제공할 것이며, 유럽이 이를 따라잡는 것도 전혀 불가능한 일은 아닙니다.

연방파괴적혁신청(FDA)의 라파엘 라구나 데 라 베라는 낙관적인 전망을 내놓았습니다. "독일과 유럽에는 아직 5~10개의 모델이 잠자고 있습니다. 지금 당장 이 모델들이 부상할 기회를 주는 데 집중해야 합니다." 유럽이 유럽의 가치와 기준을 고려한 자체 AI 전략을 수립하는 것이 매우 중요할 것입니다.

유럽의 규제 전문성은 유리한 요소가 될 수 있습니다. EU AI법은 세계 최초의 포괄적인 AI 규제이며, 전 세계적으로 채택될 기준을 마련할 수 있습니다. 동시에 유럽은 과도한 규제로 기술 혁신을 저해하는 것을 지양해야 합니다.

켐니츠 중부디지털센터는 유럽이 어떻게 강점을 활용할 수 있는지 보여주는 좋은 예입니다. 중소기업과 실용적인 AI 솔루션에 집중함으로써 유럽은 AI 경쟁에서 자신만의 길을 찾을 수 있을 것입니다. 과학, 비즈니스, 그리고 실용적인 응용 사이의 긴밀한 연결은 유럽만의 강점이 될 수 있습니다.

AI는 기존 비즈니스 모델을 어떻게 변화시키고 있는가?

AI는 이미지 처리의 사례에서 알 수 있듯이 기존 비즈니스 모델을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 기존의 수동 처리 방식은 AI 기반 자동화로 대체되고 있습니다. 이러한 변화에 발맞추지 못하는 기업은 도태될 것입니다. 2025년에는 AI 도구가 동일한 작업을 몇 초 만에 처리할 수 있게 되어 수동 프로세스가 시대에 뒤떨어지게 될 것입니다.

특히 금융 부문에서 극적인 변화가 두드러지고 있습니다. 트럼프 대통령은 행정명령을 통해 수십억 달러 규모의 미국 401(k) 퇴직연금 시스템을 암호화폐나 부동산과 같은 고위험 투자에도 개방할 수 있는 길을 열었습니다. 이를 통해 약 12조 5천억 달러가 대체 투자에 사용될 수 있게 되어 기존 투자 전략에 혁명을 일으킬 가능성이 있습니다.

DeepSeek의 성공은 새로운 비즈니스 모델이 얼마나 파괴적인 결과를 가져올 수 있는지를 보여줍니다. 칩 제조업체 엔비디아의 주가는 AI가 이전에 생각했던 것보다 더 효율적으로 운영될 수 있다는 사실이 분명해지면서 5,927억 달러의 시가총액을 잃었습니다. 이는 기존 AI 인프라 비즈니스 모델에 대한 의문을 제기합니다.

켐니츠 중소 디지털 센터는 AI 통합을 통해 중소기업을 위한 새로운 비즈니스 모델을 개발합니다. 디지털 비즈니스 모델은 기존 전문성과 AI 역량을 결합하여 탄생합니다. 기업은 AI를 단순한 도구가 아닌 완전히 새로운 비즈니스 접근 방식을 가능하게 하는 요소로 이해해야 합니다.

테슬라는 Dojo 사업 모델을 포기하고 자체 개발 대신 외부 파트너에 의존하고 있습니다. 이는 특정 사업 모델이 지속 불가능해지면 거대 기술 기업조차도 전략을 어떻게 조정해야 하는지를 보여줍니다.

AI는 미래의 업무에서 어떤 역할을 할까요?

다양한 발전 사례에서 알 수 있듯이 AI는 업무 환경을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 서작센주에 위치한 혁신적 업무 역량 센터(Competence Center for Transformed Work)는 인간 중심 업무 설계를 위한 핵심 접점 역할을 합니다. 센터는 기존 또는 새로운 프로세스에서 인공지능을 의미 있게 활용하는 데 중점을 두고 있습니다.

프로세스 관리에 AI를 통합하면 반복적인 작업을 자동화하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 기업은 AI를 인간 전문성을 대체하는 것이 아니라 보완하는 것으로 여겨야 합니다. 성공적인 통합을 위해서는 기업의 구체적인 요구와 과제를 고려한 전략적 접근 방식이 필요합니다.

BND의 사례는 자동화의 한계를 보여줍니다. AI 번역가가 필요함에도 불구하고, BND는 인간 번역가에 의존하며 자격을 갖춘 통역사를 필사적으로 찾고 있습니다. BND는 현재 "프리랜서 번역가(남/여/무관)"를 유료로 모집하고 있는데, 이는 인간의 전문성이 여전히 대체 불가능하다는 것을 보여줍니다.

프로세스 관리의 미래는 인간의 전문 지식과 인공지능의 지능적인 결합에 달려 있습니다. 이러한 시너지를 활용하는 기업은 프로세스를 지속적으로 개선하고, 혁신을 유지하며, 장기적인 성공을 확보할 수 있을 것입니다. 직원들의 수용을 촉진하고 윤리적, 법적 문제를 신중하게 고려하는 것이 매우 중요합니다.

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