[#88.12월5주 비전레터] 엔비디아, '그로크(Groq)' 기술·인재 확보…200억 달러(약 29조 원) 초대형 딜

안녕하세요, 비전 레터 구독자 여러분! 😊

어느새 2025년의 마지막 주를 맞이했습니다.

달력을 한 장 넘기면 새로운 해가 시작된다는 사실이 아직은 조금 실감 나지 않지만, 지나온 시간을 돌아보면 정말 많은 변화가 있었던 한 해였다는 생각이 듭니다.

2025년은 기술의 속도가 유난히 빠르게 느껴졌던 해였습니다.

AI, 데이터, 클라우드 기술은 더 이상 실험적인 이야기가 아니라, 우리의 일과 학습, 그리고 일상 속에서 자연스럽게 활용되는 도구가 되었습니다.  

특히 "새로운 기술이 나왔다"는 소식보다 "이 기술이 실제로 어떤 결과를 만들어냈는가"에 대한 이야기가 더 많이 들려왔다는 점이 인상 깊었습니다.

기술을 바라보는 시선이 한 단계 더 성숙해진 한 해였다고도 볼 수 있겠습니다.

이제 시선은 자연스럽게 2026년을 향하고 있습니다.

앞으로는 더 빠른 변화보다, 기술을 더 잘 활용하는 사람과 조직이 누구인지가 더욱 중요해질 것으로 보입니다.

이번 주 비전 레터에서는 2025년의 흐름을 차분히 정리하면서, 다가올 2026년을 준비하는 데 도움이 될 만한 정보와 인사이트를 전해드리려고 합니다.

그럼, 이번 주 비전 레터를 시작해볼까요? 🚀

📌 이번주 비전 레터 요약

1.엔비디아, '그로크(Groq)' 기술·인재 확보…200억 달러(약 29조 원) 초대형 딜

2. 삼성SDS–오픈AI, 국내 최초 리셀러 파트너 계약 체결

3. 웨이모(Waymo) 로보택시, 정전 앞에서 멈추다…완전 자율주행의 한계가 드러난 순간

📰지난주 주요 뉴스

1. 엔비디아, '그로크(Groq)' 기술·인재 확보…200억 달러(약 29조 원) 초대형 딜

-> AI 경쟁의 중심은 이제 '더 큰 모델'이 아니라 '더 빠르고 효율적인 추론을 실행하는 능력'으로 이동하고 있습니다.

2. 삼성SDS–오픈AI, 국내 최초 리셀러 파트너 계약 체결

<출처 - 삼성SDS>

-> AI는 이제 '도입 여부를 검토하는 기술'에서 '기업 운영의 기본 인프라'로 자리 잡고 있습니다.

3. 웨이모(Waymo) 로보택시, 정전 앞에서 멈추다…완전 자율주행의 한계가 드러난 순간

<출처 - Waymo>

-> 이번 사태는 자율주행 기술이 아직 완전한 '무인'이 아니라, 인간과 인프라에 의존하는 복합 시스템임을 분명히 보여줍니다.

4. 엔비디아, 자체 클라우드 서비스 전략 수정…정면 경쟁에서 한발 물러서다

->  엔비디아의 선택은 AI 시대의 승부가 '클라우드 서비스'보다 ‘핵심 인프라와 생태계 지배력’에 있음을 보여주고 있습니다.

5. 커서(Cursor), 코드리뷰 플랫폼 '그래파이트(Graphite)' 인수

-> 이번 인수는 리뷰·병합·협업 단계를 재설계함으로써 코드 작성 이후에 발생하던 병목을 해소하고, 개발 전 과정에 걸친 전체 워크플로우 생산성을 한 단계 끌어올릴 것으로 기대됩니다.

🧐심층 분석

<AI의 다음 10년, '더 큰 모델'이 아니라 '더 깊은 세계 이해'로 간다>

모델은 커졌지만, 시작된 새로운 질문

지난 몇 년간 AI의 발전을 설명하는 가장 쉬운 표현은 "모델이 커졌습니다"라는 말이었습니다. 더 많은 데이터와 더 많은 파라미터, 그리고 더 많은 연산 자원이 더 뛰어난 성능으로 이어진다는 공식은 실제로 강력한 결과를 만들어냈습니다. 언어모델은 글을 쓰고, 코드를 생성하며, 사람과 자연스럽게 대화하는 수준까지 빠르게 진화했습니다. 그러나 2025년에 이르러 업계와 연구 현장에서는 점점 하나의 공통된 인식이 형성되고 있습니다. AI의 성능 향상이 과연 모델의 크기만으로 계속 이어질 수 있는가에 대한 근본적인 질문입니다.

이 질문이 본격적으로 제기되는 배경에는 AI가 더 이상 텍스트 안에 머무르지 않고, 현실 세계의 문제와 직접 맞닿기 시작했다는 변화가 있습니다. 로봇은 물리적 공간에서 움직여야 하고, 자율주행 시스템은 예측하기 어려운 상황 속에서 판단을 내려야 하며, 산업 현장의 AI는 작은 오류조차 허용되지 않는 환경에서 작동해야 합니다. 이 영역에서 중요한 것은 문장을 얼마나 그럴듯하게 생성하는지가 아니라, 상황을 이해하고, 그 결과를 예측하며, 안전하게 행동할 수 있는 능력입니다. 언어모델의 강점이 분명해질수록, 동시에 그 한계 역시 더 또렷하게 드러나고 있습니다.

이러한 흐름 속에서 AI 경쟁의 방향은 서서히 이동하고 있습니다. 초점은 더 큰 모델이 아니라, 세상이 어떻게 작동하는지를 내부적으로 이해하는 '월드 모델(World Model)', 그 위에서 선택지를 비교하고 행동을 결정하는 계획(planning) 능력, 그리고 문제가 발생한 이후 수정하는 방식이 아닌 설계 단계부터 안전을 내장하는 구조로 옮겨가고 있습니다. AI의 다음 10년은 '얼마나 거대한 모델을 만들었는가'보다, '얼마나 깊이 현실을 이해하고 있는가'로 평가받는 시대가 될 가능성이 큽니다. 그리고 이 변화는 이미 여러 기술과 산업 현장에서 조용하지만 분명하게 시작되고 있습니다.

'더 큰 모델' 이후의 AI, 세계를 이해하는 시스템으로의 전환

1. 왜 언어모델은 구조적으로 한계에 부딪히는가

언어모델은 인간이 남긴 방대한 텍스트를 학습함으로써 놀라운 성과를 보여주었습니다. 질문에 답하고, 문서를 요약하며, 코드까지 작성하는 능력은 분명 기술적 도약이었습니다. 그러나 이러한 성과의 기반은 결국 이미 정리되고 언어로 표현된 세계에 있습니다. 텍스트는 현실을 설명하는 결과물이지, 현실 그 자체는 아닙니다. 따라서 언어모델은 세상을 "겪는" 대신 "설명된 기록을 읽는 방식"으로 이해하고 있으며, 이 구조는 현실 세계의 복잡성과 연속성을 다루는 데 근본적인 제약을 가질 수밖에 없습니다.

이 한계는 AI가 현실과 직접 맞닿는 순간 더욱 분명해집니다. 물리적 환경에서는 모든 상황이 문장처럼 정리되어 있지 않고, 정답 또한 미리 주어지지 않습니다. 로봇이 물체를 집을 때 필요한 것은 설명이 아니라 공간, 힘, 시간의 변화에 대한 이해이며, 자율주행 시스템이 마주하는 문제는 문맥이 아닌 연속적인 판단과 결과의 축적입니다. 이때 중요한 것은 다음 단어를 예측하는 능력이 아니라, 지금의 선택이 앞으로 어떤 결과를 낳을지를 미리 그려보는 능력입니다. 언어모델은 이러한 예측을 간접적으로 흉내 낼 수는 있지만, 구조적으로 이를 주된 기능으로 설계되지는 않았습니다.

또 하나의 중요한 한계는 확장 방식에 있습니다. 언어모델은 성능을 높이기 위해 더 많은 데이터와 더 큰 모델을 요구하며, 이는 곧 막대한 비용과 에너지 소비로 이어집니다. 그러나 모델이 커질수록 현실 이해가 비례해 깊어지는 것은 아닙니다. 오히려 더 많은 정보를 "기억"하는 방향으로 진화할 위험도 존재합니다. 이 지점에서 업계는 점차 깨닫기 시작했습니다. 문제는 모델의 크기가 아니라, 세계를 바라보는 방식 그 자체라는 사실입니다. 언어모델의 한계는 기술적 결함이 아니라, 접근 방식의 한계이며, 바로 이 지점에서 새로운 경쟁의 필요성이 드러나고 있습니다.

2. '월드 모델'이 AI 경쟁의 중심이 되는 이유

월드 모델(World Model)은 단순히 데이터를 많이 학습한 모델을 의미하지 않습니다. 이는 세상이 어떻게 작동하는지를 내부적으로 표현하고, 그 변화의 규칙을 이해하는 모델을 뜻합니다. 중요한 점은 현실을 있는 그대로 복제하는 것이 아니라, 행동과 판단에 필요한 핵심 구조만을 추상화해 담아내는 능력입니다. 인간이 세상을 이해할 때 모든 감각 정보를 그대로 기억하지 않듯, AI 역시 불필요한 세부를 걷어내고 중요한 관계와 원리를 파악해야 합니다. 이 지점에서 월드 모델은 언어모델과 근본적으로 다른 접근 방식을 취합니다.

이러한 월드 모델의 가치는 AI가 미래를 다루는 방식에서 분명히 드러납니다. 언어모델이 과거의 패턴을 바탕으로 다음 단어를 예측하는 데 강점이 있다면, 월드 모델은 "지금 이 행동을 하면 이후에 어떤 결과가 나타날 것인가"를 미리 그려보는 역할을 수행합니다. 이는 곧 예측과 시뮬레이션의 능력으로 이어지며, AI가 단순한 반응형 시스템을 넘어 선택의 결과를 고려하는 주체로 발전할 수 있는 토대를 제공합니다. 자율주행, 로봇, 제조 자동화와 같은 영역에서 월드 모델이 필수로 거론되는 이유도 바로 여기에 있습니다.

특히 주목할 점은 월드 모델이 AI의 효율성과 신뢰성을 동시에 끌어올릴 수 있는 구조적 해법이라는 점입니다. 현실을 깊이 이해할수록 무작위적인 시도나 과도한 계산에 의존할 필요가 줄어들고, 이는 곧 비용과 에너지 소비를 낮추는 방향으로 이어집니다. 더 나아가, 월드 모델은 계획(planning)과 안전 설계가 결합될 수 있는 기반이 됩니다. AI가 세상의 규칙을 이해하고 있다면, 위험한 결과를 사전에 예측하고 피하는 판단 역시 가능해집니다. 이 때문에 다음 AI 경쟁의 중심은 단순한 성능 지표가 아니라, 얼마나 정교하고 신뢰할 수 있는 세계 이해 구조를 갖추었는가로 이동하고 있습니다.

3. 계획(planning)이 지능의 핵심이 되는 이유

지능을 단순히 정보를 많이 알고 있는 상태로 정의한다면, 언어모델은 이미 상당한 수준에 도달했다고 볼 수 있습니다. 그러나 현실 세계에서 지능은 지식의 양보다 선택의 질로 평가됩니다. 어떤 행동을 할 것인지, 그 행동이 가져올 결과는 무엇인지, 그리고 여러 선택지 중 무엇이 가장 바람직한지를 판단하는 능력이 핵심입니다. 바로 이 지점에서 계획(planning)은 지능의 중심 기능으로 등장합니다. 계획이란 현재 상태를 바탕으로 미래를 가정하고, 목표에 도달하기 위한 행동의 순서를 미리 구성하는 과정입니다.

계획의 중요성은 AI가 다루는 문제가 복잡해질수록 더욱 커집니다. 언어모델은 질문을 받으면 즉각적인 답변을 생성하는 데 강점이 있지만, 여러 단계를 거쳐야 하는 문제에서는 한계를 드러냅니다. 예를 들어 로봇이 물건을 옮기는 과정이나 자율주행 차량이 복잡한 교차로를 통과하는 상황에서는, 단일한 반응이 아니라 연속적인 판단과 조정이 필요합니다. 이때 계획은 단순한 계산이 아니라, 월드 모델을 기반으로 다양한 가능성을 시뮬레이션하고 가장 안정적인 경로를 선택하는 능력을 의미합니다.

더 나아가 계획은 AI의 신뢰성과 안전성에도 직접적인 영향을 미칩니다. 즉각적인 반응에 의존하는 시스템은 예상치 못한 상황에서 극단적인 선택을 할 위험이 있지만, 계획 기반 시스템은 행동의 결과를 미리 검토하고 위험을 회피할 여지를 가질 수 있습니다. 이 때문에 계획은 단순한 성능 향상 요소가 아니라, AI를 '유용한 도구'에서 '책임 있는 시스템'으로 발전시키는 핵심 조건으로 작용합니다. AI 경쟁이 점점 현실 세계로 확장되는 지금, 계획 능력을 갖춘 시스템이 그렇지 않은 시스템을 근본적으로 앞설 가능성은 점점 더 커지고 있습니다.

4. 안전은 기능이 아니라 설계가 되어야 한다

AI 시스템에서 안전은 오랫동안 부가적인 요소로 취급되어 왔습니다. 모델이 먼저 답을 생성하고, 그 결과가 위험해 보일 경우 이를 필터링하거나 수정하는 방식이 일반적이었습니다. 이러한 접근은 빠른 개발과 실험에는 유리했지만, 시스템이 복잡해질수록 한계를 드러내기 시작했습니다. 안전이 결과에 덧붙는 '후처리 기능'일 경우, 예상하지 못한 상황에서는 언제든 우회되거나 실패할 수 있기 때문입니다. 특히 AI가 현실 세계에서 물리적 행동을 하거나, 중요한 의사결정에 관여하는 단계에 이르면서 이 문제는 더 이상 간과할 수 없는 수준에 도달했습니다.

이제 안전은 AI가 무엇을 할 수 있는지를 제한하는 규칙이 아니라, AI가 처음부터 어떻게 행동하도록 설계되어야 하는가의 문제로 바뀌고 있습니다. 월드 모델과 계획 능력을 갖춘 시스템에서는 안전이 보다 구조적인 형태로 구현될 수 있습니다. AI는 행동을 선택하기 전에 그 결과를 시뮬레이션하고, 위험하거나 바람직하지 않은 결과를 미리 배제한 상태에서 선택지를 좁혀갈 수 있기 때문입니다. 이는 단순히 "하지 말라"고 지시하는 방식이 아니라, 애초에 위험한 행동이 선택지에 오르지 않도록 만드는 설계에 가깝습니다.

이러한 접근은 AI의 신뢰성과 확장성 측면에서도 중요한 의미를 가집니다. 안전이 설계에 내장된 시스템은 예외 상황에서도 일관된 판단을 유지할 가능성이 높으며, 운영 과정에서 발생하는 비용과 리스크 역시 줄일 수 있습니다. 더 나아가, 안전이 구조적으로 보장된 AI만이 대규모로 배포되고, 사회적 책임을 감당할 수 있는 단계로 진입할 수 있습니다. 결국 AI 경쟁의 다음 국면에서 중요한 것은 더 많은 기능을 추가하는 것이 아니라, 세계 이해·계획·안전이 하나의 구조로 결합된 시스템을 누가 먼저 완성하는가가 될 가능성이 큽니다.

5. AI 경쟁은 왜 '모델'이 아니라 '시스템'의 경쟁이 되는가

지금까지의 AI 경쟁은 주로 모델의 성능을 중심으로 전개되어 왔습니다. 파라미터 수, 학습 데이터의 규모, 벤치마크 점수는 기술력을 가늠하는 대표적인 지표였습니다. 그러나 AI가 현실 세계의 문제를 해결하는 단계로 들어서면서, 단일 모델의 성능만으로는 한계가 분명해지고 있습니다. 실제 환경에서는 모델 하나가 모든 것을 해결하지 않으며, 데이터 수집부터 학습, 추론, 배포, 운영, 안전 관리까지 이어지는 전체 구조가 함께 작동해야만 의미 있는 결과를 만들어낼 수 있습니다. 이 지점에서 경쟁의 단위는 자연스럽게 ‘모델’에서 ‘시스템’으로 확장되고 있습니다.

시스템 경쟁이 중요해지는 이유는 AI의 가치가 점점 지속성과 신뢰성에 의해 평가되기 때문입니다. 뛰어난 데모를 한 번 보여주는 것보다, 오랜 시간 안정적으로 작동하는 것이 훨씬 중요해졌습니다. 이를 위해서는 월드 모델을 통해 현실을 이해하고, 계획을 통해 행동을 조율하며, 안전이 설계 단계부터 반영된 구조가 필요합니다. 이 모든 요소는 단일 모델로는 구현될 수 없으며, 여러 구성 요소가 유기적으로 연결된 하나의 시스템 안에서만 의미를 가집니다. 결국 AI의 경쟁력은 알고리즘 하나의 우수함이 아니라, 전체 구조를 얼마나 정교하게 설계하고 운영할 수 있는가에 달려 있습니다.

이러한 변화는 산업 전반의 권력 구조에도 영향을 미치고 있습니다. 앞으로 AI 시장의 승자는 가장 큰 모델을 만든 기업이 아니라, 현실을 이해하고 예측하며 안전하게 운영할 수 있는 '지능의 생산 라인'을 구축한 주체가 될 가능성이 큽니다. 데이터가 어떻게 흘러오고, 모델이 어떻게 학습되며, 결과가 어떻게 검증되고, 문제가 발생했을 때 어떻게 대응하는지까지 포함한 전 과정이 경쟁력이 됩니다. AI의 다음 10년은 성능의 경쟁이 아니라, 설계와 운영, 그리고 시스템적 완성도의 경쟁으로 정의될 것입니다. 그리고 이 변화는 이미 시작되었으며, 되돌릴 수 없는 흐름으로 자리 잡고 있습니다.

'더 큰 모델' 이후를 준비하는 AI의 방향

AI의 지난 10년이 더 많은 데이터와 더 큰 모델을 향한 확장의 시간이었다면, 앞으로의 10년은 그 방향이 분명히 달라질 가능성이 큽니다. 모델의 크기는 여전히 중요하지만, 그것만으로는 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하기에 충분하지 않다는 사실이 점차 분명해지고 있습니다. AI가 진정으로 유용한 존재가 되기 위해서는, 세상을 단순히 설명하는 수준을 넘어 이해하고 예측할 수 있어야 합니다. 이 전환점에서 AI의 진화는 양적인 확장이 아니라, 질적인 전환의 국면에 들어서고 있습니다.

이제 경쟁의 중심은 하나의 모델이 아니라, 월드 모델·계획·안전이 유기적으로 결합된 시스템으로 이동하고 있습니다. 현실을 이해하고, 미래를 시뮬레이션하며, 위험을 사전에 고려하는 구조는 단일 기술로 구현될 수 있는 문제가 아닙니다. 이는 설계 철학, 운영 방식, 그리고 장기적인 시스템 구축 능력이 함께 요구되는 영역입니다. AI의 가치는 얼마나 인상적인 결과를 만들어내는가가 아니라, 얼마나 안정적으로 현실 속에서 작동할 수 있는가로 평가받게 될 것입니다.

결국 AI의 다음 10년을 결정짓는 질문은 더 이상 "얼마나 큰 모델을 만들 수 있는가"가 아닙니다. "이 시스템은 세상을 얼마나 깊이 이해하고 있는가, 그리고 그 이해를 바탕으로 얼마나 책임 있게 행동할 수 있는가"가 핵심이 됩니다. 이 기준에 부합하는 AI만이 사회 전반에 신뢰를 얻고, 장기적으로 확장될 수 있습니다. 더 큰 모델의 시대를 지나, 더 깊은 세계 이해의 시대로 향하는 흐름은 이미 시작되었으며, 이 변화를 얼마나 일찍 받아들이고 준비하느냐가 앞으로의 경쟁을 좌우하게 될 것입니다.

구독자 여러분, 이번 주도 비전 레터와 함께해 주셔서 감사합니다! 🌟

이번 주 비전 레터에서는 한 주 동안 전해진 여러 소식을 통해 AI 산업이 어디로 향하고 있는지를 입체적으로 살펴보았습니다. 먼저 엔비디아의 그로크(Groq) 기술·인재 확보 딜은 AI 경쟁의 무게중심이 학습을 넘어 추론과 실시간 처리로 이동하고 있음을 분명히 보여주었습니다. 이어 삼성SDS와 오픈AI의 파트너십은 AI가 더 이상 실험적인 기술에 머무르지 않고, 국내 기업의 AX 전환을 이끄는 핵심 인프라로 자리 잡고 있음을 확인하게 해주었습니다.

또한 웨이모 로보택시의 정전 사태는 자율주행 기술이 여전히 인프라와 인간의 개입에 의존하고 있다는 현실을 드러내며, 기술의 한계와 함께 앞으로 해결해야 할 과제를 보여주었습니다. 여기에 엔비디아의 자체 클라우드 전략 수정은 빅테크와의 정면 경쟁보다 AI 인프라 공급자이자 생태계의 중심 축으로서 역할을 선택한 전략적 판단으로 해석됩니다. 마지막으로 커서(Cursor)의 그래파이트(Graphite) 인수는 개발 생산성 경쟁이 개별 기능을 넘어, 코드 작성부터 리뷰·병합·협업까지 아우르는 전체 워크플로우의 재설계로 이동하고 있음을 보여주었습니다.

이번 주 심층 분석에서는 AI의 다음 10년이 '더 큰 모델'이 아니라 '더 깊은 세계 이해', 그리고 월드 모델·계획·안전이 결합된 시스템 경쟁으로 향하고 있음을 살펴보았습니다. 기술의 성능을 넘어, 현실을 이해하고 책임 있게 작동하는 구조를 누가 먼저 완성하느냐가 앞으로의 AI 경쟁을 가르게 될 가능성이 점점 더 커지고 있습니다.

비전 레터는 단순한 기술 뉴스 요약을 넘어, 변화의 방향을 읽고 다음 선택을 준비하는 데 도움이 되는 인사이트를 전하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이번 주의 내용이 구독자 여러분께 기술과 산업의 흐름을 한 단계 더 깊이 이해하는 데 작은 도움이 되었기를 바랍니다.

연말을 향해 가는 시점입니다.

한 해 동안 빠르게 변화하는 환경 속에서 각자의 자리에서 애써 오신 구독자 여러분 모두 정말 수고 많으셨습니다.

남은 연말도 건강 잘 챙기시고, 차분하게 한 해를 돌아보는 의미 있는 시간으로 마무리하시길 바랍니다.

다음 주에도 중요한 흐름과 깊이 있는 분석으로 다시 찾아뵙겠습니다.

늘 함께해 주셔서 감사합니다. 🙏