간략한 요약
김정호 교수님을 모시고 AI의 본질과 미래 예측, 그리고 AI 시대에 필요한 역량에 대해 이야기합니다. AI의 핵심은 수학이며, 멀티모델, 에이전틱 AI, 개인 맞춤형 AI 등 미래 AI 기술 트렌드를 전망합니다.
- AI의 핵심은 수학이며, 수학적 사고력이 중요해진다.
- 멀티모델, 에이전틱 AI, 개인 맞춤형 AI 등 미래 AI 기술 트렌드를 전망한다.
- AI 시대에는 논리적 사고, 창의성, 융합적 사고 능력이 더욱 중요해진다.
강의 소개 및 김정호 교수 소개
김정호 교수는 HBM의 아버지로 불리며, 반도체 설명을 재미있게 풀어내고 투자 아이디어도 제공하는 것으로 유명합니다. 최근 공대 입시 경쟁률이 높아진 배경에는 김 교수의 영향력도 있다고 언급하며, 대학원 지원 시 김 교수 연구실에 빠르게 지원하는 것이 유리하다는 농담도 나옵니다. 김 교수는 현재 카이스트에서 정년퇴임을 앞두고 있으며, 그의 강의는 대학원생들에게 인기가 많아 수강 신청 경쟁이 치열합니다.
AI 이해를 위한 수학의 중요성
AI 반도체 설계는 고층 건물 짓는 공법과 유사하며, AI를 이해하려면 수학적 지식이 필수적입니다. 김 교수는 수업 시간에 주식 시장 분석을 통해 학생들이 AI와 반도체에 대한 관심을 높이고 있습니다. 엔비디아가 NPU 회사인 그로크를 인수한 배경에는 구글 TPU 팀 출신 인력 확보와 LLM 추론 기술 선점 경쟁이 있습니다. AI 학습의 핵심은 수학이며, 행렬, 미분, 확률 이론이 중요한 역할을 합니다.
인공지능 학습 원리
인공지능은 단어 맞추기 게임을 통해 학습하며, 정답과 오답의 차이를 함수화하여 기울기를 0으로 만드는 과정을 반복합니다. 이때 사용되는 수학 함수는 인간의 가치를 반영하며, 인공지능의 학습 방향을 결정합니다. 김 교수는 인공지능 개발에 있어 수학적 이해가 필수적임을 강조하며, 학부에서 수학을 부전공으로 선택할 것을 권장합니다.
미래 시대에 필요한 역량
미래에는 AI가 코딩을 대신하므로, 수학적 개념 이해가 더욱 중요해집니다. 초등학생에게는 책 읽기와 친구들과의 관계 형성이 중요하며, 대학교에서는 수학을 중심으로 공부해야 합니다. 김 교수는 대학교 2학년 때 선형대수를 공부하며 수학의 중요성을 깨달았으며, 현재 AI, 반도체, HBM 분야에서 수학적 지식이 큰 도움이 되고 있다고 말합니다.
AI를 활용한 창작 활동
김 교수는 AI를 활용하여 가발 쓴 자신의 모습이나 HBM 강의 동영상을 제작하는 등 다양한 실험을 진행했습니다. 또한, 재미나이를 이용하여 벽돌깨기 게임을 만들고, 앞으로는 AI가 코딩을 대신하는 시대가 올 것이라고 예측합니다. 한국어로 설명해도 AI가 코딩을 해주는 시대가 왔으며, AI 개발에는 논리적 사고와 철학적 고민이 더욱 중요해질 것입니다.
AI 시대, 경영의 종말?
AI는 누구나 자신만의 게임을 만들 수 있는 시대를 열었지만, 정밀한 설명과 논리적 입력이 필요합니다. 김 교수는 AI 때문에 노동 시간이 줄어드는 것이 아니라 몰입하는 시간이 늘어나는 현상을 경험했으며, 이는 경영의 종말을 의미할 수도 있다고 말합니다. 미래에는 시나리오와 구상만 있으면 누구나 게임을 개발할 수 있으며, 기업은 신입 사원 교육에 투자할 필요가 없어질 수도 있습니다.
AI 시대의 한계와 과제
김 교수는 제미나이 프로를 사용하면서 컴퓨팅 파워와 메모리 부족으로 인해 5초짜리 동영상밖에 만들 수 없는 현실에 아쉬움을 느꼈습니다. 또한, AI가 제공하는 정보가 대학생 수준에 머무르며, 인터넷에 없는 자료는 생성하지 못한다는 한계를 지적합니다. AI는 개인화가 중요하며, 사용자가 가르친 대로 학습하고 행동해야 하지만, 현재 기술로는 한계가 있습니다.
2026년 AI 예측
김 교수는 2026년 AI 트렌드를 예측하며, 9가지 핵심 키워드를 제시합니다.
- Reasoning & Thinking: 논리적 추론 능력 강화
- Multi-Modal: 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 처리
- Niche AI: 특정 분야에 특화된 AI 개발
- Vibe Coding: AI가 스스로 필요한 AI를 개발
- Personal AI: 개인 맞춤형 AI 비서
- Real-time Training: 실시간 데이터 학습
- Short & Long Term Memory Effect: 단기 및 장기 기억 활용
- Voice Interface: 음성 인터페이스 고도화
- Agentic AI: AI 에이전트 간 협업
AI 생태계 경쟁
김 교수는 9가지 키워드 중 에이전틱 AI가 AI 생태계 경쟁의 승패를 가를 것이라고 전망합니다. 구글은 스마트폰, 유튜브 등 과금 체계를 갖춘 강력한 생태계를 보유하고 있으며, 엔비디아는 반도체 기술만으로는 불안정한 위치에 있습니다. 미래에는 개인 맞춤형 AI 에이전트가 쇼핑, 건강 관리, 재정 관리 등 모든 것을 알아서 해주는 시대가 올 것이며, AI 에이전트 간 협업을 위한 표준 규약(A2A, MCP)이 중요해질 것입니다.
AI 시대, 바둑계의 변화
AI 시대에는 누구나 AI를 통해 학습할 수 있으므로, 엘리트 교육의 중요성이 약화될 것입니다. 바둑계에서는 AI 개인 교습으로 인해 신진 세력이 등장했으며, 이는 대학의 위기와도 유사합니다. MIT, 스탠포드 강의를 유튜브에서 볼 수 있는 것처럼, AI는 교육의 평등화를 가져올 수 있습니다.
바둑 AI의 수학적 원리
바둑 AI의 핵심은 복리 계산이며, 딥시크와 같은 AI는 복리 함수를 이용하여 최적의 수를 선택합니다. 바둑 해설에서는 AI가 각 수의 승률 변화를 복리 개념으로 분석하여 제공합니다.
2026년 AI 시장 전망
2026년에는 워크스페이스 플랫폼이 중요해지며, 구글 노트북 LM과 같은 서비스가 인기를 끌 것입니다. 멀티모달 생성을 위해서는 데이터 확보 경쟁이 치열해질 것이며, 오픈 AI는 디즈니, 넷플릭스는 워너브라더스와 협력할 가능성이 있습니다. AI 컴퓨터는 트레이닝, 인퍼런스, 데이터 생성 등 세 가지 유형으로 나뉘며, 구글과 메모리 기업이 유망할 것으로 예상됩니다.
CES 2026 참관 후기
AMD MI 455X는 GPU 두 개와 HBM 16개를 탑재하여 메모리 병목 현상을 해결하려는 노력을 보여줍니다. GPU는 발열 문제로 적층이 어렵지만, HBM은 적층이 가능하며, 미래에는 HBM 뒤에 HBF가 추가될 것으로 예상됩니다. 엔비디아는 루빈 칩을 발표했지만, 플로팅 포인트 4와 HBM 밴드위스 확장에 초점을 맞추어 혁신성이 완화되는 느낌을 받았습니다.
미래 AI 파트너십
2026년에는 리자수, 구글 CEO, 최태원 회장이 파트너십을 맺을 가능성이 있으며, 샌디스크와 마이크론은 주요 공급업체로서 역할을 할 것입니다. AMD는 쿠다와 같은 소프트웨어 부족과 메이저 파트너 부재라는 약점을 가지고 있지만, 혁신적인 기술과 저렴한 가격을 바탕으로 성장 가능성이 있습니다.
국민연금 투자 조언
김 교수는 5대 연금 투자 책임자들에게 AI 반도체 투자를 조언했으며, 이는 국민연금 수익률 향상에 기여했을 것으로 예상됩니다. 그는 외국인 투자자에게만 이익이 돌아가는 구조를 개선하고, 국민들이 AI 시대에 부를 축적할 수 있도록 돕는 것이 중요하다고 강조합니다.
