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'AI 4대 천왕' 얀 르쿤은 왜 메타를 떠나나

인공지능(AI) 경쟁을 위해 총력을 다하고 있는 메타에 대형 뉴스가 터졌습니다. '최고 AI 과학자' 얀 르쿤이 회사를 떠나기로 했다는 소식입니다. 르쿤은 2013년 메타에 합류한 이후 기초인공지능연구소(FAIR)를 통해 AI 개발 작업을 진두 지휘해 왔습니다. 사실상 메타 AI 전략을 대표해 온 인물입니다. 뉴욕대 교수 출신인 얀 르쿤은 제프리 힌튼, 요수아 벤지오, 앤드루 응과 함께 'AI 4대 천왕'으로 불리는 인물입니다. AI 분야에선 최고 권위를 인정받고 있는 튜링상 수상자이기도 합니다. 메타의 얼굴이나 다름 없는 얀 르쿤은 왜 갑자기 회사를 떠나기로 한 것일까요? 저커버그의 비상 선언 이후 AI 전략 변화 최근 메타 AI 사업 상황이 썩 좋은 편은 아닙니다. 지난 4월 선보인 최신 모델 라마4가 혹평을 받은 게 결정타였습니다. 챗봇인 '메타 AI' 역시 좀처럼 영향력을 확장하지 못하고 있습니다. 그러다보니 소셜 플랫폼 시대를 선도했던 메타가 AI 시대 2류 기업으로 밀릴 지도 모른다는 위기의식이 팽배한 상태입니다. 하지만 이런 외부적인 상황 때문에 떠나는 건 아닙니다. 오히려 이런 상황을 대처하는 관점 차이 때문이라고 봐야 합니다. 지난 4월 내놓은 라마4가 경쟁사에 뒤진다는 평가를 받자 마크 저커버그 최고경영자(CEO)가 곧바로 비상 선언을 합니다. 그리곤 전면에 나서 대대적인 AI 인력 사냥에 착수합니다. 오픈AI를 비롯한 경쟁업체의 핵심 인력을 50명 이상 채용합니다. 이런 '비상 선언'을 한 것이 처음은 아닙니다. 저커버그는 2011년 구글이 구글 플러스를 선보이자 “카르타고는 반드시 멸명한다”면서 비상을 걸었습니다. '인터넷 대제국' 구글이 자신들의 텃밭으로 쳐들어오자 출퇴근 없이 연구개발에 전념하는 조치를 내린 겁니다. 페이스북은 당시 60일 간의 '락다운' 운동을 통해 서비스를 전면 재검토하면서 최고 소셜 플랫폼 자리를 지킬 수 있었습니다. 저커버그 입장에선 거의 15년 만에 그 때와 비슷한 분위기를 만든 겁니다. 문제는 그 과정에서 AI 개발 철학이 바뀌었다는 겁니다. 그 동안 메타 AI 전략은 얀 르쿤이 이끄는 FAIR가 주도했습니다. 잘 아는대로 르쿤은 현재 시장 주류인 대규모 언어모델(LLM)은 AI의 미래가 될 수 없다고 주장합니다. 유용하긴 하지만 인간처럼 추론하거나 계획하는 능력이 없다는 겁니다. 대신 르쿤은 '월드 모델'을 개발해야 한다는 생각을 갖고 있습니다. 월드모델이란 세상의 작동 원리, 물리적 법칙, 인과 관계 등을 이해해 미래를 예측하고 행동을 계획할 수 있도록 하는 AI 시스템을 말합니다. 텍스트를 생성하는 수준인 LLM을 넘어 실제 세계를 상식적으로 이해하는 인간과 같은 수준의 지능을 갖추도록 한다는 것이 월드모델의 기본 개념입니다. 반면 저커버그의 생각은 다릅니다. 당장 실적을 내야 하는 저커버그 입장에선 르쿤처럼 장기 AI 개발에만 몰두할 수는 없습니다. 막대한 AI 투자가 실적으로 이어지는 모습을 보여줘야 한다는 압박을 받고 있기 때문입니다. 따라서 저커버그는 당장 AI 시장에서 경쟁자를 따라잡는 것이 굉장히 중요합니다. 이를 위해선 LLM 모델 개발 경쟁부터 뒤쳐져선 안 된다는 생각을 갖고 있습니다. 당장 성과 내라는 저커버그 vs LLM 이후 준비하는 르쿤 이런 생각을 잘 보여주는 대표적인 행보가 7월초 출범한 '메타 초지능 연구소(MSL)'입니다. MSL은 '모든 사람을 위한 초지능을 개발한다'는 메타의 비전을 실현할 싱크탱크입니다. 사실상 메타 AI 전략의 핵심 기지로 만들어진 조직입니다. MSL의 책임자는 알렉산드르 왕입니다. 1997년생인 알렉산드르 왕은 메타가 6월 인수한 스케일AI 설립자입니다. 2016년 출범한 스케일AI는 AI 모델이 스스로 학습할 수 있도록 이미지·텍스트 등을 가공하고 정리하는 '데이터 라벨링' 기술을 보유한 업체로 유명합니다. 메타에 합류한 알렉산드르 왕은 ▲라마 등 LLM 성능 개선 ▲초지능 AI 전략 수립 ▲AI 인력 영입 전략 등을 담당하다가 MSL 책임자를 맡게 됐습니다. '데이터 라벨링' 전문가가 MSL 책임자를 맡게 된 겁니다. 저커버그는 또 MSL 내에 'TBD 랩'이라는 내부 팀을 직접 구성했습니다. 이들에겐 차세대 LLM 개발이란 임무를 부여했구요. 문제는 이런 조직 개편으로 얀 르쿤이 직접 타격을 받았다는 겁니다. 회사 전략 변화와 함께 르쿤의 조직은 크게 축소됐습니다. 메타가 최근 단행한 AI 연구인력 600여명 감원 조치의 직격탄을 맞았습니다. 게다가 르쿤은 스물 아홉살 알렉산드르 왕에게 보고해야 하는 상황이 됐습니다. 이런 상황이 겹치면서 르쿤은 자신만의 방식으로 AI를 개발하는 쪽을 택하게 된 겁니다. 외신들에 따르면 르쿤은 이미 새로운 벤처 설립을 위한 자금 조달 논의도 진행하고 있다고 합니다. 메타에서 장기적 AI 연구 조직 시대는 끝나는가 월스트리트저널이 “르쿤이 떠나면서 메타에서 장기 AI 연구 조직 시대가 종언을 고했다”고 평가한 것을 이런 부분을 지적한 것입니다. 어쨌든 지난 12년 간 메타의 간판 역할을 해 왔던 얀 르쿤은 이제 메타와 관계를 정리하게 됐습니다. 이와 함께 메타는 '월드모델' 같은 장기 AI 개발 전략을 더 이상 추진하지 않을 가능성이 많아졌습니다. 사업가 저커버그와 'AI 천왕' 얀 르쿤의 이번 결별은 어떤 결과로 이어지게 될까요? 15년 전 '락다운 전략'을 통해 소셜 미디어 최강자 자리를 굳혔던 저커버그는 AI 시장에서도 막판 역전에 성공할 수 있을까요? 이 질문은 앞으로 펼쳐질 AI 전쟁을 바라보는 흥미로운 관점이 될 수 있을 것 같습니다.

2025.11.12 17:13김익현

"손·발 달린 AI"…엔비디아, 로봇·자율주행 위한 '물리 AI' 본격화

엔비디아가 '피지컬 인공지능(AI)' 기술을 앞세워 로보틱스·자율주행·의료 산업 공략에 나선다. 시뮬레이션과 합성 데이터를 결합함으로써 AI가 물리적 환경에서 직접 행동하는 시대를 대비해 휴머노이드 로봇·의료 로봇·자율주행차를 위한 핵심 기술을 준비하는 모양새다. 엔비디아는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리는 'GTC 2025'에서 물리 AI 관련 주요 기술을 공개한다. 지난 17일 개최돼 닷새간 진행되는 이 행사에서 회사는 ▲디지털 트윈 기반 시뮬레이션 '옴니버스' ▲AI 물리 세계 모델 '코스모스' ▲로봇 및 자율주행 플랫폼 '아이작' 등 다양한 신기술을 발표할 예정이다. 회사는 물리 AI 개발을 위해 세 가지 핵심 컴퓨팅 인프라인 'DGX', '옴니버스·코스모스', 'AGX'를 기반으로 산업 혁신을 추진한다. AI 학습부터 시뮬레이션, 실제 배포까지 모든 과정에서 최적화된 엔드투엔드 솔루션을 제공하는 것이 목표다. 디지털 트윈 기반의 '옴니버스'는 로봇·자율주행차의 가상 환경 테스트를 지원한다. AI는 현실 세계 데이터를 그대로 학습하기 어려운 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 옴니버스를 활용해 현실과 유사한 가상 공간을 구축하고 AI가 실제 환경에서 작동하기 전에 충분한 시뮬레이션을 거칠 수 있도록 했다. '코스모스'는 AI가 물리 세계를 이해할 수 있도록 돕는 '월드 파운데이션 모델'을 제공한다. '코스모스 예측' 모델은 AI가 시각적 데이터를 분석해 특정 대상의 다음 행동을 예측하도록 지원한다. '코스모스 리즌' 모델은 이미지·영상 속 사물의 속성을 분석하고 맥락을 이해하는 기능을 수행한다. 또 엔비디아는 로봇 개발을 위한 '아이작(Isaac)' 시리즈를 공개한다. 이 시리즈는 휴머노이드 로봇, 물류 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 설계됐다. '아이작 그루트 N1'은 세계 최초의 오픈형 휴머노이드 AI 모델이다. 이 모델은 특정 로봇 제조사에 종속되지 않고 다양한 하드웨어 환경에서 활용할 수 있다. 또 AI가 빠르게 적응하도록 설계된 '듀얼 시스템 아키텍처'를 적용해 직관적이고 정교한 작업 수행이 가능하다. 의료 산업에도 AI 도입이 본격화되고 있다. 엔비디아는 제너럴 일렉트릭 헬스케어와 협력해 '아이작 헬스케어' 플랫폼을 개발했다. 이 플랫폼은 AI를 활용한 의료 영상 분석·로봇 수술·자동화 진단을 지원한다. 특히 초음파·엑스레이 분석에 AI를 도입해 정확도를 높이는 데 초점을 맞췄다. 엔비디아는 자동차를 '운송 로봇'으로 정의하고 자율주행 AI 개발을 위한 투자도 강화하고 있다. 이를 위해 GM·현대차 등과 협력해 AI 팩토리·자율주행 기술을 공동 개발하고 있다. GM과의 협력은 엔비디아가 자동차 산업에서 차지하는 역할을 보여주는 대표적인 사례다. GM은 자율주행차 개발을 위한 클라우드 AI 학습부터 디지털 트윈 활용을 통한 제조까지 엔비디아 기술을 전방위적으로 도입하고 있다. 현대차는 AI 학습 및 시뮬레이션 개발에서 엔비디아와 협력 중이며 향후 자율주행 차량용 AI 시스템 개발로 협력을 확장할 가능성이 크다. 엔비디아는 자율주행의 안전성을 높이기 위해 '할로스(Halos)'라는 풀스택 자동차 안전 시스템도 발표했다. 이 시스템은 차량 설계 단계에서부터 AI 기반 안전 검증을 진행하고 실제 차량 운행 중에도 AI의 위험 감지 능력을 강화하는 역할을 한다. AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터가 필요하나 실제 환경에서 모든 데이터를 수집하는 것은 불가능하다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 AI 학습을 위한 '합성 데이터 블루프린트'를 공개했다. 이 기술을 활용하면 소수의 실제 데이터만으로도 수십만 건 이상의 AI 학습 데이터를 생성할 수 있다. 일례로 기존에는 사람이 직접 촬영하거나 수집해야 했던 로봇 동작 데이터를 시뮬레이션으로 자동 생성해 AI 학습 시간을 크게 단축할 수 있다. 실제로 엔비디아는 150개의 GPU로 단 11시간 만에 78만 개의 휴머노이드 로봇 동작 데이터를 생성했다. 이는 기존 방식 대비 50배 이상의 생산성 향상을 의미한다. 이같이 엔비디아는 이번 GTC 2025에서 AI가 단순한 소프트웨어가 아니라 현실 세계에서 직접 작동하는 '물리 AI'로 확장될 것임을 강조했다. 레브 레바레디언 엔비디아 옴니버스 부문 부사장은 "AI는 단순히 데이터를 분석하는 도구에서 벗어나 실제 환경에서 동작하는 기술로 진화하고 있다"며 "디지털 트윈·합성 데이터·자율주행·로보틱스 기술을 통해 물리 AI 시장을 선도할 것"이라고 말했다. 알리 카니 엔비디아 오토모티브 부문 부사장은 "자율주행 기술의 상용화를 위해 AI의 안전성과 신뢰성이 핵심 과제가 될 것"이라며 "다양한 AI 안전 솔루션을 통해 업계 표준을 만들어가겠다"고 밝혔다.

2025.03.19 05:00조이환