"인공지능(AI) 발전은 단순한 언어 학습에서 물리적 세계 이해로 이동할 것입니다. 각국은 행동 결과를 예측하고 계획을 세우는 '월드 모델'을 통해 산업 현장서 발생하는 AI 한계를 극복해야 할 것입니다."
얀 르쿤 AMI랩스 창업자 겸 회장은 12일 서울 웨스틴 조선 호텔에서 열린 '산업 AI 주권과 글로벌 공동개발' 간담회에서 차세대 AI 개발 방향을 제시했다. 이날 행사에서는 한국의 제조 전문성을 글로벌 AI 연구와 연결하는 방안도 논의됐다.
르쿤 회장은 현재 AI가 코딩과 수학 등에서 성과를 냈지만 물리적 환경을 이해하고 제어하는 능력은 부족하다고 진단했다. 로봇과 자율주행 분야에서는 방대한 데이터를 활용한 모방학습만으로 충분한 신뢰성을 확보하기 어렵다는 지적이다.
그가 대안으로 제시한 월드 모델은 AI가 주변 상황을 이해하고, 어떤 결과를 낳을지 예측하는 기술이다. 이를 바탕으로 목표를 달성하는 데 필요한 작업 순서를 스스로 정할 수 있다.
그는 현실 세계의 모든 상황을 정확히 예측하기 어려운 만큼 AI 학습 방식도 달라져야 한다고 강조했다. 다음 단어나 영상 장면을 만들어내는 방식에서 벗어나 주변 환경을 이해하고 행동의 결과를 예측하도록 학습해야 한다는 설명이다. 이를 위한 기술로 '공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA)'를 소개했다.
AMI랩스는 이 기술을 바탕으로 스스로 작업 계획을 세우는 AI 시스템을 개발하고 있다. 작업마다 수행 방법을 따로 가르치지 않아도 기존에 학습한 내용을 활용해 새로운 과제를 해결하도록 하는 것이 목표다.
르쿤 회장은 한국 정부·기관과 AI 개발 협력을 넓히고 있다고 설명했다. 그는 한국 정부와 뉴욕대가 함께 설립한 '글로벌 AI 프런티어' 공동 연구소의 공동 책임자를 맡고 있다.
그는 "한국에는 뛰어난 인재가 많고 우수한 과학기술 고등교육 기반도 갖춰졌다"며 "세계 최고 인재들이 오고 싶어 하는 대학과 연구기관, 기업 연구 환경을 만드는 것이 중요하다"고 강조했다.
"韓 산업 데이터, 글로벌 AI 기술과 결합 필수"
지미 리 ASI파운드리 회장은 한국 제조 현장에 축적된 고품질 데이터를 글로벌 AI 기술과 결합해야 한다고 강조했다.
리 회장은 산업 데이터에서 얻은 지식을 새로운 수출 자산으로 활용할 가능성을 제시했다. 데이터를 비식별화해 기업 정보를 보호하면서, 현장 노하우를 제품화하면 인도 등 해외 시장에 공급할 수 있다는 구상이다.
그는 이러한 전환을 위해 한국 정부 의지와 기술 역량, 자본이 함뒷받침돼야 한다고 짚었다. 한국이 제조 경쟁력을 바탕으로 피지컬 AI 전환을 주도하고 국제 표준 수립에도 적극 참여해야 한다고 당부했다.
이번 간담회를 기획한 황명은 ASI파운드리 한국 대표도 "앞으로 기업은 업무 흐름과 시스템을 진단한 뒤 과제에 맞는 글로벌 AI 기술을 연결하고, 적용과 검증을 거쳐 운영 단계까지 이어지는 구조를 축해야 한다"며 "도입 후에도 실제 성과를 확인하면서 적용 범위를 확대해 나가는 것이 중요할 것"이라고 언급했다.
이날 크리스토퍼 응우옌 아이토매틱 공동창업자·최고경영자(CEO)는 AI가 물리적 세계로 확장하면서 한국처럼 제조 기반을 갖춘 국가에 기회가 열릴 수 있다고 평가했다. 숙련자의 지식과 공정 경험을 AI 에이전트로 구현해 현장 의사결정을 지원하는 '디지털 엔지니어' 개념도 소개했다.
앤서니 아눈지아타 AI얼라이언스 공동창립자·공동의장은 '프로젝트 태피스트리'를 통한 글로벌 공동개발 방안을 설명했다. 참여 기관이 공통 기반 모델을 함께 개발하되 고유 데이터와 개별 AI 시스템에 대한 통제권은 유지하는 구조다.
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이번 행사는 아이토매틱과 국제 산업 AI 컨퍼런스(IIAC) 2026 조직위원회가 공동 주최하고 AI얼라이언스와 ASI파운드리가 공동 주관했다.
하정우 국가AI전략위원회 부위원장은 "AI 기술과 연구 역량이 산업 현장 데이터, 도메인 전문성과 만날 때 비로소 실제 산업 혁신과 생산성 향상으로 이어질 수 있다"며 "기업과 국가가 핵심 데이터와 기술 통제권을 유지하면서 글로벌 연구자·기업과 공동 성과를 창출할 새로운 협력 방식이 중요해질 것"이라고 축사를 통해 밝혔다.








