유럽의 AI데이터로봇공학협회(AI Data Robotics Association, Adra)*는 생성형 AI(GenAI)와 로봇공학의 잠재력에 관한

정책 제언 및 기술 로드맵 제시
 

* ’21년 출범한 비영리 협회로, EU 집행위원회(EC)와 함께 ‘Horizon Europe’의 일환으로 ‘AI, Data and Robotics Partnership’이라는     민관 파트너십(PPP)을 운영

- Adra는 유럽이 미국, 중국처럼 대규모 투자, 빅데이터 경쟁에 의존하기보다 사회적·문화적 가치, 지속가능성, 기술 주권을 중심으로

  독자적인 AI·로보틱스 리더십을 구축해야 한다고 제언

- 또한 유럽이 설명 가능하고 안전하며 신뢰성 있는 GenAI 로봇 기술을 선도하기 위한 단기

  (2~3년 후)·중기(3~5년 후)·장기(5~7년 후) 기술 로드맵 제시

미국 싱크탱크 정보기술혁신재단(ITIF)은 미국의 AI 정책이 AI 모델의 ‘훈련(training)’ 단계에만 집중하고

‘추론(inference)’ 단계를 간과하고 있다고 지적
 

- 미국은 주로 모델 개발에 필요한 컴퓨팅, 즉 ‘훈련’에 중점을 두면서 모델을 효과적으로 배포하고 실행하는 데

   필요한 ‘추론’ 컴퓨팅을 간과함으로써 미국의 경쟁력을 약화시키는 결과를 초래 최근 성능, 확장성, 비용 효율성의

   주요 발전이 추론 단계에서 이루어지면서 AI 혁신의 중심이 학습 개선에서 추론 최적화로 이동하는 추세

- OpenAI는 추론 단계에서 ‘연쇄 사고(chain-of-thought)’라는 ‘사고 과정을 반복하는 과정’ 이 정확도를 크게 개선한다는 점에

  주목하여 ’24년 12월 ‘o1’ 모델 출시

- 한편, DeepSeek의 ‘R1’은 양자화 기술을 이용한 추론 최적화를 통해 정확도 손실을 최소화하면서도 추론에 필요한

  메모리·연산량을 크게 줄임으로써 수익성 및 경쟁력을 대폭 강화 그러나 이러한 추론의 중요성에도 불구하고 미국의 AI 정책은

  훈련에 중점을 두고 있어 글로벌 배포 전략, 수출 통제, 에너지 정책 측면에서 허점을 드러내고 있는 실정

- (글로벌 배포 전략) 저지연, 비용 절감, 안정적 서비스 보장을 위해 추론을 지원하는 인프라가 사용자와 가까운 곳에 구축되어야

   하나, 현재 미국은 미국 내 데이터 건설에만 치중하고, 해외 데이터 센터 건설에 대한 지원은 거의 이루어지지 않고 있음

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