"더 나가면 통제 못합니다"…노벨상 수상자·AI 과학자 3천명, 초지능 개발 중단 촉구

노벨상 수상자와 세계적 AI 석학, 글로벌 기업가, 왕실 인사들이 한목소리로 “초지능(superintelligence) 개발을 멈춰야 한다”는 공동성명을 발표했다. 인간의 인지 능력을 뛰어넘는 인공지능이 통제 불능 상태에 이를 수 있다는 우려 때문이다.

힌턴·벤지오 등 ‘AI 대부’급 과학자 대거 참여

22일(현지시간) 공개된 성명에는 제프리 힌턴(Geoffrey Hinton) 토론토대 석좌교수와 오슈아 벤지오(Yoshua Bengio) 몬트리올대 교수 등 작년 노벨 물리학상 공동 수상자이자 AI ‘대부’로 불리는 인물들이 참여했다. 이외에도 리처드 브랜슨(버진그룹 창업자), 스티브 워즈니악(애플 공동창업자) 등 기술계 거물과 글로벌 리더들이 서명에 동참했다.

이들은 성명에서 “초지능은 인간의 자유와 존엄, 통제권, 나아가 생존 자체를 위협할 수 있다”며 “AI가 사회·경제적 구조 전반을 지배하기 전에 안전 설계와 통제에 대한 과학적 합의가 필요하다”고 강조했다.

3,000명 이상 서명…정치·왕실·종교계까지 확산

이번 성명은 기술계를 넘어 정치, 종교, 언론, 왕실 인사들까지 폭넓은 지지를 받았다. 참여자에는 영국 해리 왕자와 메건 마클 공작부인, 수전 라이스 전 백악관 안보보좌관, 스티브 배넌 전 트럼프 보좌관, 메리 로빈슨 전 아일랜드 대통령 등이 포함됐다. 현지시간 22일 오후 기준 서명자는 3200명을 돌파했다.

성명서는 “초지능은 단순한 기술 발전이 아니라 인류 문명의 방향을 바꾸는 문제”라며 “국제사회가 법적·윤리적 장치를 마련하기 전까지 개발을 중단해야 한다”고 주장했다.

오픈AI·메타 등 ‘초지능 경쟁’ 가속화

AI 업계는 이미 초지능 경쟁에 돌입했다. 메타는 초지능 전담 연구소 ‘슈퍼인텔리전스 랩(Super Intelligence Lab)’을 설립하며 150억 달러를 투입했고, 오픈AI는 GPT-5 출시와 함께 범용 AI(AGI) 개발을 가속화하고 있다. 테슬라 CEO 일론 머스크가 창립한 xAI 또한 인간 수준 이상의 인지 능력을 갖춘 AI 연구를 공개적으로 진행 중이다.

벤지오 교수는 성명에서 “몇 년 안에 AI가 인간의 인지 영역 대부분을 능가할 수 있다”며 “AI가 인간을 해치지 않도록 하는 구조를 과학적으로 증명해야 한다”고 경고했다. 그는 “이 문제는 기술이 아니라 인류의 생존에 관한 문제”라며 시민 사회의 적극적 참여를 촉구했다.

초지능 논란 속 메타, 인력 600명 감축

공동성명이 발표된 같은 날, 메타는 AI 조직의 효율화를 이유로 600명 규모의 인력 감축을 단행했다. 알렉산더 왕 메타 최고 AI 책임자는 내부 메모에서 “조직 의사결정 속도를 높이고 책임성을 강화하기 위한 조치”라고 밝혔다. 전문가들은 이번 조치를 “초지능 개발 경쟁을 위한 내부 정비”로 해석했다.

AI 안전 논의, 윤리와 거버넌스 중심으로

전문가들은 이번 사건을 계기로 AI의 발전 방향이 “속도보다 안전”으로 이동할 것으로 보고 있다. 기술 혁신을 지속하되, AI 거버넌스·윤리·통제 기술이 병행되어야 한다는 목소리가 커지고 있다. AI의 책임성과 투명성을 확보하지 못하면, 향후 사회적 불신과 기술 거부감이 커질 수 있다는 지적이다.

힌턴 교수는 “AI는 지금까지의 모든 기술 중 가장 빠르게 인간의 능력을 대체하고 있다”며 “이제는 발전보다 통제가 더 시급한 시점”이라고 경고했다.

리미니스트리트, AI 시대 ERP 전략 방향성 제시

글로벌 엔터프라이즈 소프트웨어 지원 기업 리미니스트리트(Rimini Street)가 AI 기술 확산 시대에 맞춰 ERP(전사적자원관리) 시스템의 새로운 방향성을 제시했다. 회사는 “AI 기반 분석, 자동화, 하이브리드 클라우드 환경 통합이 ERP 현대화의 핵심이 될 것”이라며, 비용 효율성과 민첩성을 동시에 확보할 수 있는 지능형 ERP 생태계를 강조했다.

AI 통합으로 ERP의 의사결정 자동화 가속

리미니스트리트는 기업들이 기존 ERP 시스템을 완전히 교체하기보다, AI 기술을 점진적으로 통합하는 방식으로 전환할 것을 제안했다. 특히 예측 분석(Predictive Analytics)과 AI 어시스턴트를 활용해 재무, 공급망, 인사 관리 등의 업무 의사결정을 자동화함으로써 ERP의 역할을 ‘데이터 기반 의사결정 허브’로 확장하겠다는 전략이다.

리미니스트리트 관계자는 “ERP는 더 이상 단순한 데이터 저장소가 아니라, AI와 결합해 기업의 전략적 판단을 실시간으로 지원하는 플랫폼이 되어야 한다”고 설명했다.

ERP 교체보다 ‘지속 가능한 최적화’로 방향 전환

최근 많은 글로벌 기업들이 ERP 교체 프로젝트에 수년과 수백억 원의 예산을 투입하지만, 실제 업무 효율 향상은 제한적이라는 평가가 많다. 리미니스트리트는 이러한 문제에 대응해 “지속 가능한 ERP 최적화(Sustainable ERP Optimization)” 모델을 제시했다. 이는 기존 ERP 자산을 유지하면서, 필요한 부분에만 AI 모듈과 API를 결합하는 방식이다.

이를 통해 기업은 ROI(투자 대비 효율)를 극대화하고, 동시에 클라우드 이전 및 운영 리스크를 최소화할 수 있다는 점이 핵심이다.

하이브리드 환경에서의 ERP 유연성 강화

리미니스트리트는 또한 온프레미스(On-Premise)와 클라우드의 공존이 장기적으로 불가피하다고 전망했다. 이에 따라 ERP 시스템은 단일 플랫폼이 아닌 모듈형(Microservice) 아키텍처로 진화해야 하며, AI가 각 모듈 간 데이터 흐름을 최적화하는 역할을 수행하게 된다.

리미니스트리트의 글로벌 기술 이사 존 앤더슨(John Anderson)은 “AI 통합 ERP는 데이터 사일로를 해소하고, 공급망·인사·고객관리 등 핵심 영역을 하나의 인텔리전트 프로세스로 연결한다”고 밝혔다.

국내 기업들의 ERP 현대화 방향

국내 기업들도 AI 기반 ERP 전환에 관심이 높아지고 있다. 제조, 유통, 금융 등 주요 산업에서는 리미니스트리트의 ERP 유지보수 모델을 통해 비용 절감과 기술 독립성을 확보하는 사례가 늘고 있다. 특히 기존 SAP·Oracle ERP를 유지하면서 클라우드 기반 AI 모듈을 병행 도입하는 ‘하이브리드 ERP 전략’이 주목받고 있다.

업계 전문가들은 “AI와 ERP의 결합은 단순한 시스템 업그레이드가 아니라, 기업의 업무 프로세스 전반을 재정의하는 혁신”이라며 “AI 활용 수준에 따라 향후 기업 경쟁력이 결정될 것”이라고 분석했다.

결론: AI 시대, ERP는 ‘적응형 인텔리전스’로 진화

리미니스트리트는 이번 전략을 통해 ERP를 단순 유지보수의 대상으로 보지 않고, AI 중심의 ‘적응형(Adaptive) 비즈니스 인프라’로 재정의하고 있다. 이러한 방향성은 향후 ERP의 본질을 ‘지속적 혁신(Continuous Innovation)’으로 전환시키는 계기가 될 것으로 평가된다.

시스코 AI 준비지수 2025 보고서 발표

시스코, ‘2025 AI 준비지수’ 보고서 — 글로벌 AI 도입 현황과 한국의 과제

시스코(Cisco)는 최근 전 세계 기업의 인공지능(AI) 도입 현황과 준비 수준을 분석한 ‘2025 시스코 AI 준비지수(Cisco AI Readiness Index 2025)’를 발표했다. 보고서에 따르면, AI를 전략적으로 활용하는 ‘선두주자(Pacesetter)’ 기업의 비율은 전 세계적으로 13%에 불과하며, 한국은 8%로 글로벌 평균보다 낮은 수준을 보였다. 이번 조사는 한국을 포함한 30개국, 26개 산업의 8,000명 이상의 AI 리더를 대상으로 진행됐다.

AI 도입 현황: 글로벌 동향과 한국의 위치

보고서는 전 세계적으로 AI 도입이 여전히 초기 단계에 머물러 있음을 보여준다. AI를 체계적으로 도입해 실질적인 비즈니스 혁신을 이루고 있는 ‘선두주자’ 기업의 비율은 13%에 불과했다. 이는 많은 기업들이 AI의 가능성을 인식하고 있음에도 불구하고, 실제 실행력이나 기술 인프라 구축 면에서 아직 부족하다는 것을 시사한다.

특히 한국은 선두주자 비율이 8%로 글로벌 평균에 미치지 못했다. 이는 한국 기업들이 AI를 전략적으로 활용하기 위한 조직문화나 인프라 구축에 상대적으로 더디게 접근하고 있음을 보여준다. 대기업 중심의 기술 도입과 달리, 중소기업에서는 AI 활용이 제한적이며, 데이터 관리나 인력 확보의 어려움도 주요 원인으로 분석됐다.

이번 분석 결과는 AI가 기업 경쟁력의 핵심으로 부상하는 현시점에서, 한국 기업들이 AI 전략과 실행의 균형을 맞추는 것이 시급하다는 점을 부각시킨다. 글로벌 시장에서 경쟁력을 유지하기 위해서는 기술 도입뿐 아니라 조직 전체의 디지털 전환 역량 강화가 병행되어야 한다.

AI 활용 전략: ‘선두주자’ 기업들의 성공 사례

‘선두주자(Pacesetter)’ 기업들은 AI를 단순한 기술이 아닌 비즈니스 핵심 전략으로 활용하고 있다. 이들은 고객 경험 개선, 시장 예측, 운영 효율화 등에서 AI를 적극적으로 도입하고 있으며, 이를 통해 실제 수익성과 경쟁력을 동시에 확보했다.

대표적인 전략으로는 다음 세 가지가 있다.
첫째, 데이터 기반 의사결정이다. 선두 기업들은 고객 및 시장 데이터를 실시간으로 분석해 맞춤형 서비스를 제공하고, 빠른 시장 대응력을 확보한다.
둘째, AI 친화적 조직문화 구축이다. 기술 도입에 앞서 직원들이 AI의 중요성을 이해하고, 내부 교육과 협업을 통해 새로운 업무 방식을 수용하도록 지원한다.
셋째, 지속적인 기술 업그레이드다. AI 기술은 빠르게 발전하기 때문에 기업들은 최신 모델과 알고리즘을 꾸준히 학습·적용하며 변화에 대응하고 있다.

이러한 사례들은 AI 활용의 핵심이 단순히 기술 도입이 아니라, 데이터 활용력·인적 역량·조직 문화의 통합적 변화에 있음을 보여준다.

AI 준비 수준: 기업들이 직면한 과제

시스코의 보고서는 기업들이 AI를 도입하는 과정에서 직면한 현실적인 문제를 세 가지로 요약한다.

① 인프라 문제 — 많은 기업이 AI 도입에 필요한 서버, 네트워크, 클라우드 자원 등을 충분히 확보하지 못하고 있다. 예산 제약과 기술적 이해 부족으로 인해 최신 인프라 도입이 지연되는 경우가 많다.

② 인재 부족 — 전문적인 AI 엔지니어와 데이터 사이언티스트의 부족은 전 세계적으로 심각한 문제다. 기업들은 내부 직원 교육과 외부 전문가 확보 모두에 어려움을 겪고 있으며, 이는 AI 도입 속도를 늦추는 주요 요인으로 작용한다.

③ 윤리와 데이터 보안 — AI 도입이 확대되면서 개인정보 보호와 알고리즘 편향, 데이터 윤리 문제가 새로운 리스크로 떠올랐다. 기업들은 기술적 효율성과 사회적 신뢰 사이의 균형을 맞추기 위한 정책을 마련해야 한다.

결론

‘2025 시스코 AI 준비지수’는 전 세계적으로 AI 도입이 여전히 발전 중이며, 기업들이 기술뿐 아니라 조직 전반의 구조적 변화를 병행해야 함을 시사한다. 한국 기업들은 특히 AI 전략 실행력과 인재 확보 면에서 보완이 필요하다.

앞으로 기업들은 AI 도입을 위한 인프라 확충, 인력 양성, 데이터 윤리 체계 구축에 집중해야 한다. 이러한 기반이 마련되어야만 AI가 단순한 도구가 아닌 기업 경쟁력의 핵심으로 자리잡을 수 있을 것이다.

AI를 도입하는 기업의 미래는 기술이 아니라, 전략과 실행의 일관성에 달려 있다. 지금이 바로 기업이 AI 혁신의 주체로 거듭나야 할 시점이다.

GPNPU 아키텍처의 병렬 연산 구조

하이퍼비주얼에이이, GPU와 NPU 통합한 GPNPU 아키텍처 발표

㈜하이퍼비주얼에이이는 GPU의 처리 능력과 NPU의 에너지 효율성을 결합한 새로운 GPNPU(General Purpose Neural Processing Unit)의 기본 아키텍처를 구축했다고 발표했다. 이 기술은 GPGPU와 NPU가 공유 메모리를 사용하여 병렬 연산과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 하이퍼비주얼에이이는 GPNPU 기술의 IP화(지식재산화)를 위한 고도화 작업에 착수하며, 차세대 컴퓨팅 구조의 발전을 예고하고 있다.

공유 메모리 인터페이스의 혁신

GPNPU 아키텍처의 가장 큰 혁신은 GPGPU와 NPU 간의 공유 메모리 인터페이스다. 이 구조는 두 연산 장치가 데이터를 실시간으로 교환하면서도 병목 현상을 최소화하도록 설계되었다. 덕분에 병렬 연산의 효율성이 비약적으로 향상되고, 기존 이기종 컴퓨팅 구조에서 발생하던 데이터 지연 문제가 크게 개선되었다.

GPU의 고성능 병렬 처리 능력과 NPU의 저전력 행렬 연산 최적화가 결합되면서, GPNPU는 AI 모델 학습 및 추론 환경에서 우수한 성능을 보인다. 특히, 공유 메모리 구조는 데이터 접근 속도를 극대화하여 고속 AI 연산을 가능하게 하며, 메모리 대역폭 활용률 또한 크게 향상시킨다.

하이퍼비주얼에이이는 이러한 메모리 인터페이스를 통해 GPU와 NPU가 동일한 데이터 세트를 병렬로 처리할 수 있도록 하여, 에너지 효율성과 연산 속도 간의 균형을 최적화했다고 설명했다.

병렬 처리의 극대화

GPNPU는 다중 연산 유닛이 동시에 동작하는 하이브리드 병렬 구조를 채택하여 대규모 데이터 세트를 초고속으로 처리할 수 있다. GPU는 대규모 병렬 연산을, NPU는 행렬 중심의 연산을 담당함으로써 각자의 강점을 극대화한다.

특히, 이 병렬 구조는 머신러닝, 이미지 처리, 딥러닝 추론 등에서 뛰어난 효과를 보인다. GPU의 벡터 연산 능력과 NPU의 행렬 연산 효율성이 결합되어, 기존 대비 처리 속도가 1.8배 이상 향상될 것으로 전망된다.

또한 GPNPU는 로드 밸런싱 알고리즘을 통해 연산 부하를 자동으로 조정한다. 이로써 처리 효율성을 유지하면서도 과도한 자원 사용을 방지하여 안정적인 연산 환경을 제공한다. 이러한 설계는 고성능 AI 연산뿐만 아니라 엣지 디바이스나 임베디드 시스템에서도 높은 효율을 발휘할 수 있도록 돕는다.

행렬 연산의 최적화

GPNPU의 또 다른 핵심은 행렬 연산 최적화(Matrix Optimization)이다. GPU와 NPU가 동시에 행렬 연산을 수행할 수 있도록 설계되어, 연산 분담과 결과 통합이 실시간으로 이루어진다. 이를 통해 복잡한 AI 모델 학습이나 대규모 데이터 분석 과정에서의 연산 속도를 획기적으로 향상시킨다.

이 구조는 AI 추론용 행렬 연산 가속과 딥러닝 연산 효율화에 최적화되어 있으며, 하이퍼비주얼에이이는 이를 바탕으로 자사의 GPNPU를 차세대 AI 하드웨어 플랫폼으로 발전시킬 계획이다. 실시간 데이터 분석, 자율주행, 영상 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용될 전망이다.

결론

㈜하이퍼비주얼에이이가 발표한 GPNPU 아키텍처는 GPU의 연산 성능과 NPU의 효율성을 하나로 통합하여, 병렬 처리와 행렬 연산의 혁신을 구현한 차세대 구조다. 공유 메모리 인터페이스와 최적화된 병렬 설계는 AI 및 머신러닝 환경에서 뛰어난 성능 향상을 제공한다.

현재 하이퍼비주얼에이이는 GPNPU의 IP화 및 상용화를 목표로 기술 고도화에 착수했으며, 향후 이 기술이 국내 AI 반도체 산업의 경쟁력 강화에 기여할 것으로 기대된다. GPNPU는 단순한 연산 하드웨어를 넘어, 미래 AI 컴퓨팅의 핵심 플랫폼으로 자리 잡을 전망이다.