AI는 고난도 수학과 코딩에서 인간 상위권에 올랐지만, 눈앞의 공간과 형태를 읽는 능력은 유아 수준에 머물러 있다. 구글에서 14년간 언어모델의 토대를 닦은 후 엘로리안 AI를 창업한 앤드류 다이는 이 간극을 메우는 데 설계와 제조, 로봇 산업의 향방이 걸려 있다고 말한다.
AI는 고난도 수학과 코딩에서 인간 상위권에 올랐지만, 눈앞의 공간과 형태를 읽는 능력은 유아 수준에 머물러 있다. 구글에서 14년간 언어모델의 토대를 닦은 후 엘로리안 AI를 창업한 앤드류 다이는 이 간극을 메우는 데 설계와 제조, 로봇 산업의 향방이 걸려 있다고 말한다.
AI의 성능을 결정하는 것은 정말 GPU의 연산 능력뿐일까? 생성형 AI의 중심이 학습에서 추론으로 이동하면서, 메모리의 용량과 속도, 데이터 이동 방식이 새로운 병목으로 떠오르고 있다. 메모리 강국인 한국에는 큰 기회지만, 이제는 더 많이 만드는 것을 넘어 AI의 기억 구조를 설계해야 한다.