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[IT뉴스]조지 카메론 AA 창업자 “韓 AGI 놓쳐선 안 돼”

온카뱅크관리자

2026-09-14 15:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 500여개 AI 모델 비교… 韓, 美·中 이어 빠른 추격 
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 [디지털데일리 구아현기자] 한국 인공지능(AI) 모델의 지능 수준이 글로벌 3위권까지 올라왔다는 평가가 나왔다. 다만 미국과 중국의 프론티어 모델과 격차가 남아 있는 만큼 산업 특화에 머물지 않고 범용인공지능(AGI)을 겨냥한 모델 지능 경쟁도 이어가야 한다는 제언이다.
 글로벌 AI 벤치마크 기관 아티피셜 애널리시스(Artificial Analysis·AA)의 조지 카메론(George Cameron) 공동창업자는 14일 서울 강서구 LG사이언스파크 ISC동에서 열린 ‘LG AI 토크콘서트 2026’에서 이같이 말했다.
 AA는 현재 500개가 넘는 AI 모델을 벤치마킹하고 있다. 에이전틱 성능과 코딩, 과학적 추론, 지식 등 10개 평가를 종합한 ‘인텔리전스 인덱스(Intelligence Index)’를 통해 모델 지능을 비교한다. 국가별 선도 모델을 놓고 보면 한국은 미국과 중국을 뒤이어 빠르게 올라오고 있다는 게 카메론 공동창업자의 평가다.
 카메론 공동창업자는 “한국은 인재를 믿고 투자하면 얼마나 빠르게 발전할 수 있는지를 보여주고 있다”며 “지난 1년간 AI 생태계의 발전 속도는 매우 빨랐다”고 말했다. 이어 “LG AI연구원을 비롯한 국내 기업뿐 아니라 정부의 소버린 AI 파운데이션 모델 정책도 이런 발전을 뒷받침했다”고 평가했다.
 한국의 소버린 AI 정책은 다른 국가가 참고할 만한 사례로 꼽았다. 그는 “소버린 AI 분야에서 분명한 선도 사례”라며 “한국의 소버린 AI 이니셔티브는 다른 국가에도 영감을 줄 수 있는 모델이 될 수 있다”고 말했다.
 다만 산업별 특화 AI만으로 글로벌 경쟁력을 확보하기에는 한계가 있다고 지적했다. 카메론 공동창업자는 “한국 AI 생태계가 AGI를 놓치지 않는 것이 중요하다”며 “언어모델의 범용 지능이 구체적이고 전문적인 역량을 가능하게 하는 기반”이라고 말했다.
 그는 AI 포 사이언스와 장시간 지식 업무를 수행하는 에이전트, 코딩 능력을 한국 AI가 강화해야 할 분야로 꼽았다. 특정 산업에 특화된 모델을 개발하더라도 이를 뒷받침하는 범용 지능 자체를 글로벌 프론티어 수준으로 끌어올려야 한다는 의미다.
 에이전트 시대에도 모델 자체의 중요성은 줄지 않을 것으로 봤다. 카메론 공동창업자는 “에이전트 환경에서도 모델이 계속 성능 향상을 이끌고 있다”며 “AI 스택을 볼 때 모델은 여전히 중요하다”고 말했다. 모델을 둘러싼 도구와 시스템이 고도화되더라도 결국 에이전트의 추론과 행동 역량을 결정하는 기반은 모델 지능이라는 설명이다.
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 ◆ 美·中과 지능 격차…비용·오픈웨이트·로컬 역량은 강점
 한국 AI 모델의 성장 속도는 빠르지만 순수 모델 지능에서는 미국과 중국의 최상위 모델에 아직 뒤처져 있다는 진단도 내놨다. 카메론 공동창업자는 “한국 모델은 지능 측면에서 미국과 중국의 선도 모델을 아직 뒤따르고 있다”면서도 “지능은 모델을 평가하는 여러 기준 가운데 하나일 뿐”이라고 말했다.
 실제 기업의 모델 선택에서는 성능뿐 아니라 비용과 속도, 배포 방식이 중요하다. AA 분석에 따르면 모델별 과업당 비용은 100배 이상 차이가 날 수 있다. 가장 똑똑한 모델을 모든 업무에 쓰는 방식으로는 비용 효율을 확보하기 어렵다는 설명이다. 카메론 공동창업자는 “모든 업무에 가장 비싼 최상위 모델을 사용할 필요는 없다”며 “한국 모델은 자체 하드웨어와 시스템에서 운영할 수 있는 오픈웨이트 모델이 많고, 한국어와 같은 로컬 역량도 중요한 선택 기준이 될 수 있다”고 말했다.
 오픈웨이트 모델의 경쟁력도 당분간 유지될 것으로 전망했다. AA 분석에서 선도 오픈웨이트 모델의 지능은 최상위 독점형 모델보다 대체로 3~9개월가량 뒤처진 수준을 유지하고 있다. 카메론 공동창업자는 “오픈웨이트 모델이 가까운 시일 안에 독점형 모델을 넘어설 것으로 보지는 않는다”면서도 “효율성과 유연성, 기업별 맞춤형 파인튜닝이라는 장점 때문에 오픈웨이트 모델을 개발하고 채택할 유인은 계속될 것”이라고 말했다.
 ◆ 내년 AI 전망 ‘반응형→선제형’… 에이전트가 먼저 움직인다
 카메론 공동창업자는 2026년을 거쳐 2027년으로 갈수록 AI 경쟁의 무게중심이 에이전트와 지속 학습으로 이동할 것으로 전망했다. 우선 소프트웨어 개발자를 중심으로 확산한 AI 에이전트가 일반 지식근로자의 업무로 빠르게 영역을 넓힐 것으로 봤다. 그는 “소프트웨어 개발자에게 나타난 변화가 앞으로 경제 전반의 지식근로자에게도 나타날 것”이라며 “문서를 만들고 이메일을 작성하는 데서 나아가 실제 이메일을 보내는 기업용 업무 에이전트가 이미 확산하기 시작했다”고 말했다.
 이메일 작성·발송, 엑셀 분석, 프레젠테이션 제작처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 지식 업무를 AI가 끝까지 수행하는 ‘에이전틱 지식 업무(Agentic Knowledge Work)’가 주요 활용처로 부상할 것으로 예상했다. AI 평가 역시 단순 질의응답 성능에서 벗어나 실제 업무를 얼마나 자율적으로 완수할 수 있는지를 측정하는 방향으로 바뀌어야 한다는 설명이다.
 지속 학습도 핵심 변화로 꼽았다. 지금의 AI는 새로운 회사에 처음 출근한 직원처럼 조직의 맥락을 충분히 알지 못해 사용자가 매번 필요한 정보를 제공해야 한다.카메론 공동창업자는 “새 직장 첫날에는 어디서 정보를 얻어야 하고 누구에게 물어봐야 하는지 알지 못한다. 지금의 AI 모델도 비슷하다”며 “메모리 기술이 발전하고 성숙하면서 모델의 기본 기능으로 자리잡을 것”이라고 말했다. 이어 “모델이 자신의 지식과 상태를 지속적으로 업데이트하는 능력도 가시권에 있지만 아직 실제로 일어나고 있는 단계는 아니다”고 덧붙였다.
 모델 경쟁의 기준도 넓어진다. 카메론 공동창업자는 “기업들이 AI 사용 비용을 최적화하기 시작하면서 비용 효율성이 지능만큼 중요한 우선순위가 될 것”이라며 “사용자 경험 측면에서는 속도의 중요성도 빠르게 커지고 있다”고 말했다. 모델 자체도 텍스트 중심에서 벗어나 멀티모달을 기본으로 갖추는 방향으로 발전할 것으로 전망했다.
 궁극적으로 에이전트는 사람이 지시해야 움직이는 ‘반응형’에서 주변 상황을 스스로 파악해 먼저 행동하는 ‘선제형’으로 진화할 것으로 내다봤다. 카메론 공동창업자는 제조라인을 예로 들며 “생산공정에서 문제가 발생하면 에이전트가 이를 먼저 감지하고 필요한 조치를 한 뒤 사용자에게 자신이 무엇을 했는지 알려줄 수 있어야 한다”고 말했다. 이어 “우리가 동료에게 기대하는 수준이라면 AI 에이전트에도 그런 가능성을 기대해야 한다”고 강조했다.
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