AI Summit Seoul 2025 참여 후기
개요
2025/11/10 - 2025/11/11 양일간 서울 엑스코에서 열리는 AI Summit Seoul 2025에 다녀왔습니다.
다녀와서 처음 떠오르는 것이 거의 방치하다시피 해 둔 이 블로그가 떠오르더라고요..
마치 LLM 내부 구석에 있는 정보가 미지의 사용자의 쿼리에 의해 출력되듯 찾게 되었습니다.
AI에 대해서 엄청 깊은 견해를 가지고 있는 것은 아니지만,
그래도 솔직하게 다녀와서 느낀 점이랑 후기를 지금 남겨 두지 않으면 곧 잊혀질 것 같다는 생각이 들었습니다.
두서 없는 글이지만 도움이 되었으면 합니다.
1일차 ( 2025/11/10 )
생각보다 앞자리에서 들을 수 있었습니다
강연자를 가까이에서 볼 수 있다는 장점이 있습니다
첫날에 도착해서 생각보다 앞자리에 자리를 잡았습니다.
시작 전에 무슨 클럽 음악 같은것을 틀어 주더라고요
뭔가 세미나를 상상했을 때 그려지는 정적인 분위기는 아니여서 신선했습니다
물론 시작하고 나니까 금방 조용해집니다 ㅎ
| 시간 | 세션 종류 | 주제 | 발표자 / 진행자 |
|---|---|---|---|
| 09:05–09:35 | Special Talk AI Agents | AI의 다음 프론티어: 초거대 모델에서 지능형 에이전트로 | Jun Yang Lin — 테크 리더, Alibaba Qwen 모델 이문태 — 교수, UIC & LG AI Research 랩장 외 1명 |
| 09:35–10:00 | Keynote Session Generative AI | 생성 AI의 한계와 비전 | Dr. Luc Julia — Chief Scientific Officer, Renault Group Former) Apple Siri |
| 10:00–10:30 | Keynote Session AX Trend | Enterprise AX의 현재와 미래 | 정우진 — 전무, KT 조원우 — 대표, 한국마이크로소프트 |
| 10:30–10:55 | ☕ Coffee & Networking Break | ||
| 10:55–11:15 | Keynote Session AI Agent | 수억 개의 AI 에이전트의 시대: 버티컬 산업 AI의 미래 | Christopher Nguyen — CEO, Aitomatic |
| 11:15–11:40 | Special Talk AX Trend | 산업 혁명을 뛰어넘는 AI 대혁명: Industrial AI의 성공 전략 | Christopher Nguyen — CEO, Aitomatic Moderator) 주영섭 — 특임교수, 고려대학교 공학대학원 |
| 11:40–12:10 | Special Talk AI Transformation | 에이전트 실전: 글로벌 기업은 어떻게 운영 방식을 바꾸고 있을까? | Christophe Theys — Global Head of AI, Data & Analytics, DHL Supply Chain Nikhil Dwarakanath — Group Head of Data & Analytics, Grab Moderator) Aerin Kim — Founder, Miraflow |
오전 일정이었고,
눈 여겨 볼만한 점은 Alibaba Qwen 모델 개발자님과 Apple에서 왔다는 것입니다.
하나하나 다 다루면 너무 길어질 것 같으니 몇 개만 리뷰해보자면,
AI의 다음 프론티어: 초거대 모델에서 지능형 에이전트로
따로 찍은 사진이 없는데 PPT 중간에 카피바라가 나오던 게 기억이 납니다.
일단 개발자시다보니 확실히 다른 모든 세션보다 개발에 관련된 내용이 많았습니다.
Context가 방대해지는 문제를 처리하기 위해서 NSA, TSA를 포함하여 희소 어텐션 방식을 연구하고 있다는 점이 인상깊었습니다.
실제로 바이브 코딩을 하다보면 Context가 너무 커져버리면 도저히 못 쓸 것 같은 기분을 느낍니다.
단순히 모델 스케일을 키우지 않고 문제를 해결한다면, LLM을 쓰며 다른 기분을 느낄 것 같습니다.
Enterprise AX의 현재와 미래
AX = AI Transformation
AX 라는 표현을 처음 접했는데, AI 전환을 저렇게 부른다고 한다.
human-in-the-loop을 human-on-the-loop을 거쳐서 human-out-the-loop으로 만들겠다는 점이 인상적이었습니다.
KT는 직원, 조직, 전사 단위에서 AI 오케스트레이션을 실현하고자 한다고 하였습니다.
해당 행사에서 제일 많이 나온 키워드 중 하나가 AI Agent와 AI Orchestration 이었는데,
아직 오케스트레이션에 대해서는 구체적으로 와닿지 않아서 조금 더 찾아봐야 겠다고 느꼈습니다..
결국 AI Agent가 여러 개가 되고, 그 것들끼리 잘 조율해서 공동 목표를 달성한다.
가 요지가 되는 것 같은데, 아직까지 나에게 있어서는 알아서 잘 되게 하기 정도로 받아들여졌습니다.
구체적으로 어떻게 해야 되는 것인지 모르겠고 이는 아직 실제로 눈으로 보지 못해서 그런 것일지도 모릅니다.
그리고 기억에 남았던 점들은...
Apple에서 와서 발표를 하는데, 일단 제목부터가 "생성 AI의 한계와 비전" 이었습니다.
기억에 남는 점은 저 더닝 크루거 효과와 비슷하게 생긴 사진을 보여주고, AI가 저 절망의 계곡을 겪을 것이라는 내용을 얘기했습니다.
Apple은 회사 내부적으로 AI에 대해서 가진 스탠스가 뭘까가 궁금했습니다. 버블까지 얘기가 나오는 AI에 대해서 별 생각이 없는 것인가?
뭐 AI가 다시 겨울이 올 수 있다는 것도 충분히 이해가능한 일이지만,
Apple에서 가지고 있는 AI에 대한 비전이 두드러지지 않는다는 점에 있어서 뭔가 실망스러웠습니다.
점심 ( 12:10 - 14:00 )
꽤나 고급져보이는 통에 도시락이 나옵니다.
밥이 맛있다고 해서 기대했는데 첫날 밥은 생각보다 평범했습니다.
점심을 먹고 나서는 2시까지 부스를 돌아보면서 기업들을 돌아 볼 수 있는 시간을 줍니다.
저번부터 부스를 돌아보면서 느낀 점은, 아직 AI Application이 성숙하는 시기가 아닌 것 같았습니다.
당연하겠지만, 이제는 하드웨어와 소프트웨어적인 인프라 구축에 다들 집중하고 있고
순서상 그가 맞기도 하긴 합니다. 그래서 그런지 부스를 보면 약간 다 결이 비슷했습니다.
아무튼 기업 육성이 잘 되어서 한국도 성숙기로 잘 안착했으면 좋겠는 마음...
오후에 들은 내용은 이틀차 전부 한 번에 요약해서 정리하려고 합니다.
세션별로 다르기도 하고, 또 적다보면 내용이 너무 길어질 것 같습니다.
(그리고 그러면 읽는 입장에서 집중력이 사라질 듯)
2일차 ( 2025/11/11 )
| 시간 | 세션 종류 | 주제 | 발표자 / 진행자 |
|---|---|---|---|
| 09:05–09:35 | Keynote Session Generative AI | 생성형 AI에서 지능형 에이전트로: 링크드인 & 마이크로소프트의 실전 케이스 | Donald Thompson — Distinguished Engineer, Microsoft |
| 09:35–09:50 | Keynote Session AI Innovator | Scale AI: 데이터 라벨링에서 수십억 달러 기업까지 | Matt Park — Venture Partner, Accel (Former) CBO, Scale AI |
| 09:50–10:15 | Keynote Session AI Agent | Agentic AI의 미래를 전망하다 | Tao Zhang — Co-Founder & CPO, Manus AI |
| 10:15–10:40 | ☕ Coffee & Networking Break | ||
| 10:40–11:05 | Keynote Session The Future of AI | 생성 AI의 미래, 구글의 청사진 | 지기성 — 대표, Google Cloud |
| 11:05–11:35 | Keynote Session AI Agent | 실험에서 AI 제품으로, 챗봇에서 수퍼 에이전트로 | Wen Sang — Co-Founder & COO, Genspark Matt Park — Accel & (Former) CBO, Scale AI Moderator) 노정석 — 대표, B.Factory |
| 11:35–12:05 | Special Talk AI Transformation | 버티컬 산업의 성공적 AI 도입의 조건: 현장 리더스 인사이트 | 장정식 — 대표, 야놀자넥스트 서영우 — 전무, 한화에어로스페이스 이형은 — 부사장, Visa Korea 이치훈 — 부사장, CJ그룹 Moderator) 정두희 — 대표, 임팩티브AI & 부교수, 한동대 AI융합학부 |
오전
2일차 오전에는 벤처 쪽에서도 많이 찾아와주셨습니다.
Scale AI: 데이터 라벨링에서 수십억 달러 기업까지 를 듣고 기억에 남았던 점은,
시리즈 C 단계에서의 투자가 군용 레이블링을 위해 이루어졌다고 합니다.
이는 마치 Space X가 NASA로 부터의 투자를 받고 살아나게 된 것 처럼,
결국 스타트업도 정부나 기업의 투자가 변곡점이 되겠다는 생각이 들었습니다.
어쩌면 당연할 수 있지만, 스타트업의 본질이란 결국 엄청나게 생산성 있는 조직이 사회적으로 필요한 일을 빠르게 문제해결 하는 것이고,
그것을 하기 위해서는 매우 똑똑한 사람들이 모이는 것이 필수일지도 모릅니다.
매우 똑똑한 사람들이 모인다고 생산성이 무조건 높게 되는 것은 아니겠지만요...
그리고 후기에서도 언급하겠지만, 그냥 블로그 들어가는 것이 개발자가 가진 통찰을 흡수하기에
가장 효과적인 방법이라는 것을 느꼈습니다.
(그리고 이 글을 쓰게 된 이유이기도 합니다)
Manus AI는 실제 실시간 시연을 해서 인상 깊었습니다.
Google의 Context Engineering 개념도 재밌었고, Genspark의 Painkiller와 Vitamin에 대한 비유도 재밌었습니다.
점심
사진을 못 찍어서 그렇지만, 둘째 날 점심이 더 맛있었습니다.
먹는게 중요한 사람으로서 만족하면서 먹었습니다.
오후 세션 느낀점 요약 (1, 2일차)
글을 적다 보니 모든 세션을 적다 보면 글이 너무 길어질 것 같아서,
이번에 AI Summit을 다녀오며 느낀 점을 정리하려 합니다.
1. 현재 AI 방향의 종착지는 아무도 모른다
재미있게 들었던 RLWRLD의 로보틱 파운데이션 모델과 물리적 AI의 핵심 도전 과제에서 위와 같은
질문을 볼 수 있었습니다.
위의 질문을 포함해서, Apple의 발표, 그리고 수 많은 스타트업들의 행보를 미루어 보았을 때, 느낀 점을 요약하자면 다음과 같습니다.
이 방향이 무조건 맞는 지는 잘 모르겠는데, 세상은 너무 빨리 변하고 있고,
가만히 있으면 죽을 것 같으니 일단 최대한 빨리 움직여서 흐름을 따라잡아야 해
특히 AI Agent와 Vertical AI, 그리고 AI 오케스트레이션을 봤을 때 위와 같은 생각이 들었다.
Agent까지는 그렇다 쳐도 AI에 관심이 아예 없는 것이 아닌데도 또 1년이 지나니 새로운 키워드들이 생겨 있다.
저런 것 하나하나가 단순한 내용이 아니라 꽤나 방대한 내용인데도 말입니다.
단순히 비전공자가 행사에서 듣기만 하면 마치 기술로 세상이 정복될 것 같다는 인상을 받을 수도 있겠지만,
제가 느낀 바로는 그 행간 사이에 AI에 대한 묘한 불안과, 기대와, 어떻게 살아남아야 할 지에 대한 고민을 느낄 수 있었습니다.
이는 실제로도 최근에 AI 버블로도 드러나기도 했었습니다.
개인적으로는 Transformer를 뛰어 넘는( Long Context 문제를 해결한 ) 모델이 등장한다면,
그리고 그 것이 촉매로 작용하여 점점 더 새로운 기술의 발전을 촉진한다면,
사람들의 얄팍한 예상보다 훨씬 더 정신없이 세상이 변할 것으로 느껴지고,
현재 AI 모델들을 능가하는 새로운 것들을 연구소나 기업이 내놓지 못한다면ㅡ
그리고 그 것이 곧 수익성에 대한 의문을 계속해서 키우게 된다면 정말 닷컴 버블처럼 될 지도 모르겠습니다.
하지만 일단 우리가 신경망이 왜 동작하는 지는 몰라도, 어떻게 동작하는지는 알아가는 시점에 있어서,
큰 발자국을 뗐다고 생각하고 또 한계점들을 극복 해 나갈 것이라고 생각합니다.
2. Domain 기술이 중요하다
Vertical 기술을 계속 언급하고 있는 것이, 깊이 있는 특정 분야의 AI를 아직 통합하지 못했고,
그래서 오케스트레이션이라는 내용이 나오는 것 같은데 그 것의 본질은 결국
Language가 아닌 내용을 AI에게 먹이지 못한다
라는 것이다.
즉, 우리의 두뇌에 존재하는 지식은 당연히 이렇게 글처럼 존재하는 것도 있지만,
그냥 듣고 당연해서 흘려버린 것이거나, 매우 자연스럽게 습득된 암묵지의 영역이 훨씬 더 클 것이다.
그리고 그 것은 AI에게 먹이기 어려우며 어떻게 잘 먹여서 생산성 있게 만들고,
그 것으로 수익성을 확보할 수 있을까에 대한 다양한 시도들이 이루어 지고 있는 듯 하다.
본질은 결국 아직 Domain 기술이 중요하다는 것이다.
정말 Brain-AI Interface가 바로 개발되어 뇌에 있는 지식을 AI에 꽂아넣을 수 있으면 모르겠고,
아니면 Organ-like-AI가 개발되어 더 이상 GPU가 아닌 것으로 추론을 할 수 있지 않는 이상,
결국에는 사람이 만든 온톨로지부터 시작해서 AI에 주입해야 할 것이고,
이는 당연하게도 편견을 가질 수 밖에 없고, 데이터의 스케일이 너무 커져서 사람이 관리할 수 없거나 아니면 너무 작을 수 밖에 없으며,
결론에 도달하고 나면 특정 사람이 가진 잘 정제된 Domain 지식은 여전히 가치를 지닌다는 것이다.
마무리
현재 현업에서도 AI를 접목해서 진행하고 있는데, 문제점에 대한 완벽한 솔루션은 제공해주지 않아도,
결국 다 비슷한 문제에 마주하고 있다는 것과 어떤 비전을 가지고 있는지 정도는 알 수 있어서 좋았다.
처음에는 유명한 기업에서 온 사람들의 세션을 들으려고 했었는데, 후반에 가서 느낀 점은 주제가 중요하고,
그 배경보다도 말하는 사람이 누구인가가 되게 중요하다는 생각이 들었다.
나는 실제 적용 사례를 듣고 싶은데, AI에 대한 본인의 추측만 난무한다면 뭔가 귀에 안 들어오는 느낌이었다.
그리고 위에서 언급하였듯, Sam Altman을 포함한 몇몇 개발자들은 본인의 Blog를 운영하는데,
그 것들을 중점적으로 찾아보는 것이 중요하겠다는 인사이트를 얻었습니다.
지금처럼 종종 생각을 정리하는 것은 꾸준히 해야겠기도 합니다.
이제는 일에 AI를 접목해서 수익성을 확보하는 것이 중요해진 시점 같습니다.
기억에 남는 글과 함께 마무리해보고자 합니다.
전략이란 자신의 운명에 대한 통제권을 확보/유지하는 것이다
AI의 발전으로 각각의 상황에서 통제권이 분명히 침해 될 것입니다.
수익성 저하에서 실직이 될 수도 있고, 큰 틀에서의 의사결정을 내려야 할 수도 있습니다.
그 상황은 무엇일까요? 그리고 글을 읽는 여러분들은 어떻게 통제권을 확보/유지하실 수 있으신가요?
제가 내린 결론은 결국 누가 돈을 주지 않아도 즐길 수 있는 일을 매우 깊게 파서,
AI가 탐낼만한 신경망을 머리에 이고 살아가는 것이 될 것 같습니다. 그럴려면 우선 의식의 본질부터 알아가야 하겠네요...
