AI는 재료와 주방에 갇혀 있다

오늘날 AI 논의는 마치 요리를 한다면서 식자재 창고와 주방만 늘리는 것과 같다. 다행히 우리는 26만 장 GPU라는 초대형 주방과 강력한 조리 인프라를 확보했다. 하지만 아무리 주방이 크고 도구가 훌륭해도, 무엇을 만들고 어떻게 조리할지는 레시피에 달려 있다. AI에서 레시피는 모델이며, 문제의 구조와 원리를 담은 사고와 이치의 표현이다. 데이터와 GPU는 그저 재료일 뿐이다.

레시피를 만드는 두 가지 방법

레시피를 만드는 접근에는 두 가지가 있다. 데이터를 무한히 모아 기계에 맡기는 방식과, 맛과 조리의 원리, 문제 구조를 이해한 원리 기반 설계다. 원리 기반 설계는 데이터가 부족해도 유연하게 대응할 수 있고, 안전성과 목적 달성이 명확하다. 여기에 BAS(Big data + AI + Simulation) 모델링을 적용하면, 원리와 데이터를 상호보완적으로 통합하여 시뮬레이션 환경에서 레시피를 검증하고 최적화할 수 있다.

LLM의 한계와 피지컬 AI의 도전

하지만 LLM과 같은 대규모 언어 모델만으로는 한계가 있다. 사람마다 환경과 조건에 따라 음식 맛을 다르게 느끼듯, 현실 세계에서는 각종 변수와 예측 불가능한 상황이 존재한다. 피지컬 AI와 에이전트 AI는 실제 환경에서 조리하고 움직이며 반응해야 하는데, 이는 단순한 데이터 학습으로는 구현할 수 없는 영역이다. 재료 상태, 센서 신호, 환경 변화 등 다양한 변수를 통합하고 최적화하는 과정이 필요하다.

디지털트윈 기반 가상실험의 필수성

그래서 디지털트윈 기반 가상실험이 필수적이다. 실제 환경을 모두 구축하지 않아도, 다양한 조건과 시나리오를 가상으로 시험하고, 피지컬 AI와 에이전트 AI의 동작을 검증하며 최적화할 수 있다. 가상실험을 통해 안전하고 효율적인 레시피를 먼저 검증함으로써, 실제 재료 확보 부담과 위험을 크게 줄일 수 있다.

맛있고 영양가 있는 요리, 그것이 엔지니어링이다

하지만 더 중요한 것은, 재료, 주방, 레시피가 준비되고 가상시험까지 마쳤다 해도, 실제 맛있고 영양가 있는 음식을 만들어내는 것이다. 이것이 바로 엔지니어링의 영역이다. 재료를 계량하고, 조리 과정에서 열과 시간을 조절하며, 여러 요소를 조화롭게 결합해 최종 결과를 최적화하는 과정이 AI 엔지니어링과 시스템 엔지니어링의 핵심이다.

소버린 AI, 우리의 레시피를 갖는 일

진정한 소버린 AI는 단순히 GPU와 데이터를 확보하는 것이 아니다. 우리 문제를 이해하고, 원리와 데이터를 통합하며, 디지털트윈에서 검증하고 최적화할 수 있는 능력이 중요하다. AI는 강력한 도구일 뿐이며, 최종 결정을 내리는 ‘셰프’는 인간이다. 원리와 데이터, BAS 모델링, 디지털트윈 기반 가상실험, 그리고 엔지니어링 역량을 통합해 레시피를 설계하고 검증할 수 있을 때, 비로소 AI는 목적에 맞게 활용되며, 소버린 AI로서 진정한 주권을 확보할 수 있다.

그렇다면 우리는 우리의 요리, 소버린 AI를 만들 수 있는 셰프는 어디에, 얼마나 있는가?