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막대한 인프라 투자 속 수익·생산성으로 성과 증명해야
에이전트·피지컬 AI 확산 전망…비용 효율화·신뢰 확보 과제
[촬영 박형빈]
(서울=연합뉴스) 박형빈 기자 = 내년 인공지능(AI) 산업의 핵심 과제는 기술의 가능성을 보여주는 단계를 넘어 수익과 생산성으로 성과를 입증하는 것이 될 것이라는 전망이 나왔다.
임진국 정보통신기획평가원(IITP) 디지털미래정책단장은 11일 서울 중구 대한상공회의소에서 열린 '2027 AI·ICT 기술전망 콘퍼런스' 기조연설에서 "AI를 도입하는 것 자체가 중요한 게 아니라 어떻게 활용하고 어떻게 설계하고 있는가가 중요하다"고 말했다.
임 단장은 막대한 AI 인프라 투자에도 지속 가능성에 대한 시장의 의구심이 남아 있다며, 투자에 비해 생산성 향상이 지연되는 '생산성 역설'에서 얼마나 빨리 벗어나는지가 기업들의 과제가 될 것으로 내다봤다.
그는 "글로벌 기업의 88%, 대다수 기업이 AX를 도입하고 있지만 실제로 기업 차원에서의 의미 있는 성과를 거두고 있는 기업은 5%에 불과하다"고 짚었다.
그러면서 AI 전환(AX)의 생산성을 좌우할 요소로 지능의 심화와 활용 분야의 확산, 비용 효율화, 신뢰 확보 등 네 가지를 제시했다.
주요 기술 흐름으로는 AI가 업무를 계획하고 도구를 선택해 실행한 뒤 결과를 검증하는 '에이전틱 이코노미'를 꼽았다.
개인에게는 다양한 업무를 대신 처리하는 '슈퍼 에이전트'가 등장하고, 기업에서는 전문 지식과 노하우를 에이전트에 접목하는 산업별 AX이 활발해질 것이라는 설명이다.
에이전트 간 거래가 확산하면서 사람의 역할도 협상과 조율에서 승인과 감독 중심으로 달라질 것으로 예상했다.
현실 세계에서 움직이며 작업하는 '피지컬 AI'의 경쟁력은 현장 경험 데이터 확보에 달렸다고 진단했다.
휴머노이드가 사람처럼 움직이는 것을 넘어 실제 업무를 수행하려면 다양한 과업과 장시간의 복합 작업에 대응하고, 학습하지 않은 환경에서도 판단하며 오류를 복구할 수 있어야 한다는 것이다.
이를 위해 공간·행동·촉각 등 다양한 데이터를 축적하고 현장에서 얻은 경험을 모델 개선에 다시 활용하는 체계가 중요하다고 임 단장은 설명했다.
AI 확산에 따른 비용 부담도 주요 과제로 제시했다.
AI가 처리하는 정보의 단위인 토큰의 가격이 낮아져도 에이전트가 임무 수행 과정에서 추론과 검증을 반복하면 전체 비용은 커질 수 있다는 지적이다.
AI 반도체는 개별 칩의 성능 향상과 함께 서로 다른 칩을 결합해 비용 대비 효율을 높이는 방향으로 경쟁이 확대될 것으로 전망했다.
통신 분야에서는 6G 네트워크가 연결과 속도 중심의 역할을 넘어 AI 실행을 지원하는 인프라로 발전할 것으로 내다봤다.
binzz@yna.co.kr
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