2026.01.16
⚡ AI 기술의 흐름이 또 한 번 크게 요동치고 있습니다.
NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 지난 1월 8일, 팟캐스트 ‘No Priors’에 출연해, 향후 5년의 AI 시장을 관통할 핵심 키워드로 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’를 꼽았습니다.
이는 지금까지 우리가 열광했던 ‘모든 것을 그럴싸하게 대답하는 만능 AI(General AI)’의 시대가 저물고, 특정 전공 분야에 깊이 특화된 ‘전문가형 AI’의 시대가 도래했음을 시사합니다. 그렇다면 이러한 흐름은 우리 연구 현장에 어떤 의미를 가질까요? 젠슨 황의 인사이트를 빌려, 우리에게 다가온 기회를 세 가지 핵심 포인트로 확장해 정리해 드리겠습니다.
🔷 90%의 '그럴싸함'보다 99.9%의 '정확함'
지금까지의 범용 LLM(거대 언어 모델)은 일상적인 대화나 간단한 작문에서는 훌륭한 성능을 보여주었습니다. 하지만 의료 진단, 반도체 공학, 법률 검토와 같은 전문 연구 분야에서 90%의 정확도는 곧 ‘실패’를 의미합니다. 10%의 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있기 때문입니다.
버티컬AI는 바로 이 지점을 파고들었습니다. 범용적인 지식의 양을 자랑하는 것이 아니라, 특정 도메인의 전문 용어와 맥락을 완벽하게 이해하고 환각(Hallucination)을 최소화하는 것, 그것이 바로 버티컬AI의 핵심 경쟁력입니다. 이제 AI의 가치는 ‘얼마나 많은 것을 아느냐’가 아니라 ‘내 분야를 얼마나 정확히 아느냐’로 이동하고 있습니다.
🔷 '단순한' 텍스트보다 '가치 있는' 토큰 (Profitable Tokens)
젠슨 황은 버티컬 AI가 만들어낼 결과물을 '수익성 있는 토큰(Profitable Tokens)'이라 정의했습니다.
기존의 AI가 내뱉는 토큰(Token, AI가 처리하는 텍스트의 기본 단위)이 단순히 정보를 나열하는 수준이었다면, 버티컬 AI가 생성하는 토큰은 그 자체로 막대한 경제적·학술적 가치를 지닌 결과물을 창출해야 한다는 것입니다. 예를 들어, AI가 단순히 화학 논문을 요약하는 것에 그치지 않고 실제 신약 후보 물질의 분자 구조를 설계하거나, 복잡한 소송에서 승소를 이끌어낼 법리적 논거를 도출해 내는 식입니다. 즉, AI가 뱉어내는 한 마디 한 마디가 곧 연구 성과이자 비즈니스 모델이 되는 시대가 열리는 것입니다.
🔷 오픈소스 기반의 혁신 - '모두'를 위한 모델보다 '우리'만의 최적화
가장 고무적인 사실은, 이 거대한 변화에 동참하기 위해 구글이나 오픈 AI 같은 빅테크 기업이 될 필요는 없다는 점입니다. 젠슨 황은 오픈소스 생태계의 중요성을 강조했습니다. 이미 세상에는 훌륭한 성능의 오픈소스 모델이 공개되어 있습니다. 여기에 우리 연구실만의 독보적인 데이터를 학습시켜 미세 조정을 거친다면, 그 어떤 거대 모델도 흉내 낼 수 없는 가장 강력하고 예리한 ‘우리만의 AI’가 탄생합니다. 이는 자본력이 아닌, ‘데이터의 깊이’가 승부를 가르는 새로운 기회의 장이 열렸음을 의미합니다.
버티컬 AI 연구, 어떤 GPU가 필요할까요?
버티컬 AI는 의료, 법률, 공학 등 각 도메인의 특성에 맞춰 99.999%의 신뢰도를 달성해야 하는 고난도 과제입니다. 방대한 데이터를 막힘없이 처리하고 정교하게 조율하기 위해서는 압도적인 연산 능력이 뒷받침되어야 하기 때문입니다. 젠슨 황 CEO가 이번 인터뷰를 통해 가장 효율적으로 지능을 생산할 수 있는 혁신으로 '블랙웰(Blackwell) 아키텍처'의 중요성을 역설한 이유도 바로 여기에 있습니다.
물론, 현실적으로 수백억 원에 달하는 거대 슈퍼컴퓨터(NVL72)를 개별 연구실에 도입하기란 쉽지 않습니다. 그러나 중요한 것은 ‘핵심 연산 능력’의 확보입니다. BARO AI는 연구실 환경에서도 블랙웰 아키텍처의 강력한 코어 성능과 고용량 메모리를 온전히 활용할 수 있는 BARO SPACE 라인업을 갖추고 있습니다. 거창한 인프라 공사 없이도, 우리 연구실을 고성능 AI 팩토리로 전환할 수 있는 현실적인 대안을 제안합니다.
✨ 지금 바로 연구 목적에 딱 맞는 인프라를 선택해 보세요.
POSEIDON BARO SPACE
2026.01.16
⚡ AI 기술의 흐름이 또 한 번 크게 요동치고 있습니다.
NVIDIA의 CEO 젠슨 황은 지난 1월 8일, 팟캐스트 ‘No Priors’에 출연해, 향후 5년의 AI 시장을 관통할 핵심 키워드로 ‘버티컬 AI(Vertical AI)’를 꼽았습니다.
이는 지금까지 우리가 열광했던 ‘모든 것을 그럴싸하게 대답하는 만능 AI(General AI)’의 시대가 저물고, 특정 전공 분야에 깊이 특화된 ‘전문가형 AI’의 시대가 도래했음을 시사합니다. 그렇다면 이러한 흐름은 우리 연구 현장에 어떤 의미를 가질까요? 젠슨 황의 인사이트를 빌려, 우리에게 다가온 기회를 세 가지 핵심 포인트로 확장해 정리해 드리겠습니다.
🔷 90%의 '그럴싸함'보다 99.9%의 '정확함'
지금까지의 범용 LLM(거대 언어 모델)은 일상적인 대화나 간단한 작문에서는 훌륭한 성능을 보여주었습니다. 하지만 의료 진단, 반도체 공학, 법률 검토와 같은 전문 연구 분야에서 90%의 정확도는 곧 ‘실패’를 의미합니다. 10%의 오류가 치명적인 결과로 이어질 수 있기 때문입니다.
버티컬AI는 바로 이 지점을 파고들었습니다. 범용적인 지식의 양을 자랑하는 것이 아니라, 특정 도메인의 전문 용어와 맥락을 완벽하게 이해하고 환각(Hallucination)을 최소화하는 것, 그것이 바로 버티컬AI의 핵심 경쟁력입니다. 이제 AI의 가치는 ‘얼마나 많은 것을 아느냐’가 아니라 ‘내 분야를 얼마나 정확히 아느냐’로 이동하고 있습니다.
🔷 '단순한' 텍스트보다 '가치 있는' 토큰 (Profitable Tokens)
젠슨 황은 버티컬 AI가 만들어낼 결과물을 '수익성 있는 토큰(Profitable Tokens)'이라 정의했습니다.
기존의 AI가 내뱉는 토큰(Token, AI가 처리하는 텍스트의 기본 단위)이 단순히 정보를 나열하는 수준이었다면, 버티컬 AI가 생성하는 토큰은 그 자체로 막대한 경제적·학술적 가치를 지닌 결과물을 창출해야 한다는 것입니다. 예를 들어, AI가 단순히 화학 논문을 요약하는 것에 그치지 않고 실제 신약 후보 물질의 분자 구조를 설계하거나, 복잡한 소송에서 승소를 이끌어낼 법리적 논거를 도출해 내는 식입니다. 즉, AI가 뱉어내는 한 마디 한 마디가 곧 연구 성과이자 비즈니스 모델이 되는 시대가 열리는 것입니다.
🔷 오픈소스 기반의 혁신 - '모두'를 위한 모델보다 '우리'만의 최적화
가장 고무적인 사실은, 이 거대한 변화에 동참하기 위해 구글이나 오픈 AI 같은 빅테크 기업이 될 필요는 없다는 점입니다. 젠슨 황은 오픈소스 생태계의 중요성을 강조했습니다. 이미 세상에는 훌륭한 성능의 오픈소스 모델이 공개되어 있습니다. 여기에 우리 연구실만의 독보적인 데이터를 학습시켜 미세 조정을 거친다면, 그 어떤 거대 모델도 흉내 낼 수 없는 가장 강력하고 예리한 ‘우리만의 AI’가 탄생합니다. 이는 자본력이 아닌, ‘데이터의 깊이’가 승부를 가르는 새로운 기회의 장이 열렸음을 의미합니다.
버티컬 AI 연구, 어떤 GPU가 필요할까요?
버티컬 AI는 의료, 법률, 공학 등 각 도메인의 특성에 맞춰 99.999%의 신뢰도를 달성해야 하는 고난도 과제입니다. 방대한 데이터를 막힘없이 처리하고 정교하게 조율하기 위해서는 압도적인 연산 능력이 뒷받침되어야 하기 때문입니다. 젠슨 황 CEO가 이번 인터뷰를 통해 가장 효율적으로 지능을 생산할 수 있는 혁신으로 '블랙웰(Blackwell) 아키텍처'의 중요성을 역설한 이유도 바로 여기에 있습니다.
물론, 현실적으로 수백억 원에 달하는 거대 슈퍼컴퓨터(NVL72)를 개별 연구실에 도입하기란 쉽지 않습니다. 그러나 중요한 것은 ‘핵심 연산 능력’의 확보입니다. BARO AI는 연구실 환경에서도 블랙웰 아키텍처의 강력한 코어 성능과 고용량 메모리를 온전히 활용할 수 있는 BARO SPACE 라인업을 갖추고 있습니다. 거창한 인프라 공사 없이도, 우리 연구실을 고성능 AI 팩토리로 전환할 수 있는 현실적인 대안을 제안합니다.
✨ 지금 바로 연구 목적에 딱 맞는 인프라를 선택해 보세요.
POSEIDON BARO SPACE