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"서울대·카이스트 AI 석학 다 모였다" 카카오가 멘토단 꾸린 진짜 이유 [경제일보] 카카오(대표 정신아)가 국내 최고 수준의 인공지능(AI) 석학들과 손잡고 자사 AI 경쟁력 고도화에 나선다. 카카오는 학계 전문가 및 미래 인재와의 교류를 위한 AI 협력 프로그램 '카나나 스칼라'를 출범하고 전문가 자문 그룹 발족식을 진행했다고 9일 밝혔다. 이번에 꾸려진 카나나 스칼라 전문가 자문 그룹은 국내 주요 대학의 AI 및 컴퓨팅 분야 교수진 7명으로 구성됐다. 자문 그룹에는 김선주 연세대학교 첨단컴퓨팅학부 교수를 비롯해 김승룡 카이스트 교수와 신진우 카이스트 석좌교수 이주호 카이스트 교수 장준혁 한양대학교 교수 주한별 서울대학교 교수 최종현 서울대학교 교수 등 국내 AI 연구를 주도하는 핵심 인물들이 대거 합류해 카카오의 기술과 서비스 전반에 대한 자문을 제공한다. 카카오는 앞서 지난 3월6일 발족식을 열고 자문 방향과 연간 아젠다를 확정했다. 이들은 향후 카나나 파운데이션 모델을 기반으로 기기 자체에서 구동되는 온디바이스 AI와 스스로 목표를 설정하고 과업을 수행하는 에이전틱 AI 그리고 최근 글로벌 규제 핵심으로 떠오른 AI 안전성 등 주요 기술 전략을 집중적으로 점검한다. 카카오는 정기적인 교류를 바탕으로 전략 실행력을 끌어올리고 급변하는 산업 변화에 대응할 통찰력을 확보한다는 방침이다. 발족식에 참여한 교수진은 AI가 서비스와 플랫폼 전반에 빠르게 확산하며 기업의 현안과 학계의 연구 주제가 점점 더 밀접해지고 있다며 산업계의 문제의식과 학계 연구가 유기적으로 연결될 때 실질적인 성과로 이어질 수 있을 것이라고 뜻을 모았다. 카카오의 이번 산학 협력 행보는 치열해지는 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 자체 기술 생태계를 방어하고 미래 인재를 선점하기 위한 전략적 포석으로 풀이된다. 2026년 현재 글로벌 빅테크들은 천문학적인 자본을 투입해 초거대 AI 모델 고도화와 에이전트 서비스 선점에 사활을 걸고 있다. 국내에서도 경쟁 플랫폼과 통신사들이 자체 모델과 특화 서비스를 쏟아내는 가운데 카카오 역시 메신저 플랫폼 기반의 카나나 서비스 안착을 위해 학계의 객관적인 검증과 기술적 돌파구가 절실한 상황이다. 특히 AI 안전성과 윤리 문제가 각국 정부의 규제 대상으로 부상하면서 학계와의 공조를 통한 투명성 확보는 기업의 필수 생존 요건이 됐다. 카카오는 이러한 흐름에 발맞춰 국내 석학들의 지식을 서비스 설계 초기 단계부터 반영해 리스크를 최소화하고 신뢰도를 높이려는 의도를 뚜렷하게 드러내고 있다. 이에 더해 카카오는 전문가 자문 그룹 운영에 그치지 않고 대학생 및 청년층을 대상으로 한 학계 교류 프로그램도 확대 운영할 예정이다. 다양한 분야의 외부 연사를 초빙한 강연과 소통 프로그램을 통해 만성적인 구인난에 시달리는 첨단 기술 산업계에서 우수 인재와의 접점을 넓히고 잠재적인 채용 파이프라인을 구축하겠다는 계획이다. 카카오 관계자는 국내 최고 수준의 AI 및 ICT 전문가들과 지속적인 논의를 거쳐 카카오 AI의 강점과 방향성을 더욱 정교하게 다듬어 갈 것이라며 학계 전반을 아우르는 다양한 프로그램을 통해 기술과 서비스의 발전 방향을 모색하겠다고 말했다.2026-03-09 17:38:16
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![[① 대한민국 AI 생존 보고서-보고서를 찢고 코드를 읽어라]](https://image.ajunews.com//content/image/2026/02/04/20260204175735517064.png)
[이코노믹데일리] 2026년 어느새벽, 서울 도심 오피스 빌딩의 불빛은 꺼질 줄 모른다. 재계의 내로라하는 의사결정권자들의 집무실 책상 위에는 여전히 화려한 그래픽과 형용사로 점철된 보고서가 놓여 있다. 그 안에는 'AI(인공지능)를 통한 생산성 30% 향상'이나 '초거대 모델을 활용한 비즈니스 혁신' 같은 장밋빛 구호가 가득하다. 하지만 이 보고서를 읽는 리더의 시선이 그 이면의 기술적 본질을 꿰뚫지 못한다면 그 기업의 수천억원대 투자는 허공에 뿌려지는 재가 될 가능성이 크다. 과거 대한민국을 산업화의 반석에 올린 창업주들은 기계 소리만 듣고도 엔진의 결함을 잡아내고 철판의 두께를 손끝으로 가늠하던 현장형 리더들이었다. 삼성의 선대 회장들이 반도체 웨이퍼의 수율을 직접 챙기고 현대차의 리더들이 엔진 조립 라인을 발로 뛴 이유는 단순하다. 기술을 모르면 사기를 당하거나 아니면 시장의 거대한 변곡점을 놓치기 때문이다. 2026년 지금, AI라는 인류 사상 최대의 문명 인프라 앞에서 우리 리더들이 직면한 위기는 바로 이 '현장적 감각'의 실종이다. AI는 더 이상 IT 부서의 전유물이 아니다. 기업 전체의 현금 흐름과 생존 전략을 결정하는 핵심 변수다. 이제 리더는 보고서에 적힌 '최적화'라는 단어 대신 '토큰(Token)당 비용'과 '추론(Inference) 지연 시간'이 미치는 재무적 영향을 이해해야 한다. 예를 들어 고객 응대 시스템에 거대언어모델(LLM)을 도입할 때 모델 파라미터 수가 늘어남에 따라 발생하는 클라우드 인프라 비용의 기하급수적 증가를 리더가 계산할 수 없다면 그 사업은 시작부터 적자 늪에 빠지게 된다. 실제로 국내 대기업들 사이에서는 AI 도입 후 뒤늦게 청구되는 '전기료와 인프라 사용료 폭탄'에 당황하는 사례가 적지 않다. 이는 기술적 문해력(Tech Literacy)이 결여된 리더가 실무진의 보고서만 믿고 과감한 베팅을 지시했으나 정작 그 기술이 발휘되는 '물리적 한계'를 간과했기 때문에 벌어지는 참사다. 젠슨 황 엔비디아 대표, 사티아 나델라 마이크로소프트 대표 같은 글로벌 빅테크 사령관들이 직접 코드를 읽고 아키텍처를 논하는 이유는 그것이 곧 '돈의 흐름'과 직결되기 때문이다. ◆ HBM 사태가 준 교훈, 보고서의 행간에 숨은 기술적 패착 우리가 목격한 반도체 시장의 주도권 변화는 리더의 기술적 통찰이 얼마나 중요한지를 보여주는 생생한 사례다. 과거 특정 메모리 기술의 시장성이 불투명하다는 보고서 한 줄에 투자를 망설였던 순간, 경쟁사는 기술적 아키텍처의 필연적 변화를 읽고 사활을 걸었다. 결과는 참혹했다. 1등 기업이 2등의 뒤를 쫓는 수모를 겪어야 했다. 보고서는 과거의 데이터를 요약할 뿐, 미래의 기술적 변곡점을 예측하지 못한다. 오직 리더의 날카로운 기술적 직관만이 그 간극을 메울 수 있다. 재계의 의사결정 타워들은 이제 '보고서 경영'이라는 안락한 감옥에서 벗어나야 한다. 단순히 "AI 전문가를 영입하라"는 지시만으로는 부족하다. 영입한 전문가가 가져온 아키텍처가 우리 기업의 데이터 주권에 부합하는지 아니면 글로벌 빅테크의 종속성만 키우는 '독이 든 성배'인지를 가려낼 안목이 리더에게 있어야 한다. 모델의 학습 원리와 벡터 데이터베이스의 활용법을 모르는 리더에게 AI는 그저 값비싼 장난감일 뿐이다. 희망적인 변화도 감지된다. 최근 우리 주요 기업 집단의 젊은 리더들은 직접 코딩 캠프에 참여하거나 실무진과 밤샘 토론을 하며 AI의 '코드'를 익히고 있다. 이들은 AI가 가져올 윤리적 리스크와 '할루시네이션(환각)' 현상의 기술적 한계를 명확히 인지하고 있다. 기술적 한계를 아는 리더는 허황된 목표를 세우지 않는다. 대신 현실 가능한 단계적 자동화와 고부가 가치 서비스 창출에 집중한다. 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 첫 번째 단추는 결국 사령탑의 변화다. 리더가 AI 인프라의 핵심인 전력 소모량과 데이터 정제 과정의 난이도를 직접 이해할 때, 비로소 조직 전체가 일사불란하게 움직인다. 리더의 기술 수준이 곧 조직의 천장(Ceiling)이다. 리더가 알지 못하는 기술은 조직 내에서 결코 꽃피울 수 없다. AI는 지출이 아니라 문명 인프라를 구축하는 일이다. 이 거대한 공사 현장에서 리더는 설계도를 읽을 줄 모르는 건축주가 되어서는 안 된다. 철근이 몇 개 들어가는지 콘크리트의 강도가 얼마인지 직접 따져 묻는 리더만이 100년 기업의 성을 쌓을 수 있다. 대한민국의 경제를 이끄는 리더들이여, 지금 당장 보고서를 찢고 코드를 읽어라. AI 모델의 가중치가 어떻게 변하는지 우리 데이터가 어떤 경로로 지능이 되는지 질문하라. 당신의 기술적 호기심이 대한민국 AI 영토의 크기를 결정한다. 2026년의 전장은 더 이상 보고서 속에 있지 않다. 리더의 뇌와 서버실의 열기 그 사이에 존재한다.2026-02-04 18:03:55
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