---
title: "스탠퍼드 HAI 소장 “미국 AI의 진짜 리스크는 중국이 아니라 폐쇄성”"
published: 2026-07-02T09:05:03.441Z
canonical: https://jeff.news/article/4531
---
# 스탠퍼드 HAI 소장 “미국 AI의 진짜 리스크는 중국이 아니라 폐쇄성”

스탠퍼드 인간중심AI연구소의 제임스 랜데이 소장은 미국 기술 패권의 핵심을 정부 연구 투자, 이민, 벤처자본, 오픈소스로 봤다. 그런데 지금 미국 AI 업계와 정부가 모델 접근을 막고 폐쇄적으로 움직이면서, 오히려 중국 오픈 모델 생태계에 따라잡힐 수 있다고 경고했다.

## 미국 기술 패권의 뿌리는 ‘닫아걸기’가 아니라 ‘개방’이었다

- 제임스 랜데이 스탠퍼드 인간중심AI연구소(HAI) 소장은 미국 기술 혁신의 핵심을 네 가지로 정리함
  - 제2차 세계대전 이후 정부가 대학 연구에 투자한 것
  - 전 세계 인재를 끌어들인 이민 시스템
  - 실패한 창업자에게 다시 기회를 주는 벤처자본
  - 지난 40년간 컴퓨팅 인프라를 떠받친 오픈소스 문화

- 오픈소스는 그냥 ‘좋은 문화’가 아니라 리눅스, 안드로이드 같은 현대 컴퓨팅의 뼈대가 됐다는 얘기임
  - 실리콘밸리 기업들은 공유된 코드 위에서 제품을 만들고, 다시 생태계에 기여하면서 혁신 속도를 끌어올렸음
  - 랜데이의 문제의식은 명확함. 미국을 강하게 만든 방식이 개방인데, 지금 미국 AI는 그 반대로 가고 있다는 것

> [!IMPORTANT]
> 랜데이는 미국 AI의 최대 리스크를 중국이 아니라 미국 내부의 폐쇄성으로 봄. 생태계 전체가 아니라 일부 빅테크만 이기는 구조가 되면, 장기적으로 혁신 속도가 꺾인다는 주장임.

## AI는 ‘기존 업무에 꽂아 넣는 도구’로 보면 생산성이 안 나온다

- 랜데이는 AI를 증기기관, 전기, PC, 인터넷과 비슷한 범용 기술로 봄
  - 처음 전기가 나왔을 때도 공장 구조를 그대로 둔 채 증기기관 자리에 전기만 꽂았고, 생산성 향상은 크지 않았음
  - 1980년대 PC도 사무실에 들어왔지만 바로 생산성이 오르지 않아 ‘생산성 역설’이라는 말까지 나왔음

- 핵심은 기술 자체보다 일하는 방식을 다시 설계하는 데 있음
  - PC와 인터넷도 조직이 업무 프로세스를 바꾸는 데 10~15년이 걸렸음
  - AI도 지금은 기존 워크플로에 얹어놓고 “생각보다 별거 없네”라고 말하는 단계에 가깝다는 것
  - 진짜 도약은 “AI가 있으니 업무를 통째로 다시 짜보자”가 시작될 때 온다는 주장임

## 중국은 오픈웨이트와 가격으로 미국을 압박 중

- 랜데이는 미국 AI 기업들이 너무 폐쇄적으로 움직이는 것을 실수라고 봄
  - 기업 입장에서는 경쟁 우위를 지키려는 선택일 수 있음
  - 하지만 대학, 스타트업, 연구자까지 포함한 전체 생태계에는 손해라는 논리임

- 중국은 다른 전략을 쓰고 있음. 모델을 개방하고 가격을 낮춰서 전 세계 스타트업과 국가들이 자기 모델을 쓰게 만들고 있음
  - 이 방식으로 미국을 거의 따라잡았다는 평가가 나옴
  - 다만 중국 모델도 대부분은 오픈웨이트(open weights)에 가깝고, 학습 데이터와 학습 방식까지 투명하게 공개되는 건 아님
  - 랜데이가 말하는 진짜 개방은 가중치뿐 아니라 데이터와 학습 절차까지 검증 가능한 수준의 공개임

## 소버린 AI는 ‘우리도 모델 하나 만들자’로 끝날 문제가 아님

- 한국에서 커지는 소버린 AI 논의에 대해서는 꽤 냉정한 답을 내놨음
  - 먼저 목표가 국방인지, 경제인지, 규제인지 구분해야 한다고 봄
  - 또 하드웨어, 데이터, 모델, 애플리케이션 중 어느 레이어에서 주권이 필요한지도 따져야 함

- 최상위 AI 모델을 직접 만들 수 있는 나라는 생각보다 훨씬 적다고 봄
  - 전 세계 200여 개국 중 앤트로픽이나 오픈AI 수준의 모델을 만들 역량이 있는 국가는 10개 정도로 추정
  - 한국은 그 10개 안에 들어갈 수도 있다고 평가함
  - 그래도 한국조차 폐쇄형 독자 노선만 볼 게 아니라, 개방에 별도로 베팅하는 편이 낫다고 말함

> [!NOTE]
> 여기서 소버린 AI는 “국산 모델이 있냐 없냐”보다 넓은 얘기임. 데이터, 컴퓨팅 인프라, 규제 권한, 실제 서비스 레이어까지 어디를 통제할지 나눠 봐야 한다는 뜻임.

## AI 거품은 있을 수 있지만, 기술 전환 자체는 진짜라는 쪽

- 랜데이는 AI를 “아무도 안 쓰는 거품”으로 보지는 않음
  - 사람들이 실제로 AI를 쓰고 있고, 분명한 가치가 있다는 입장임
  - 다만 지금 투입되는 돈이 그 가치와 같은지는 별개의 문제라고 선을 그음

- 인터넷 버블과 비슷한 그림을 떠올리면 됨
  - 인터넷도 거품이었고 결국 터졌지만, 구글 같은 핵심 기업은 오히려 더 커졌음
  - AI도 1~2년짜리 테마가 아니라 10~20년에 걸친 경제 전환이라는 관점임

## 다음 파도는 로봇과 월드 모델

- 랜데이가 AI 다음 흐름으로 꼽은 건 피지컬 AI, 즉 로봇과 월드 모델(world model)임
  - 현재 AI는 주로 언어와 2차원 이미지 기반으로 발전해 왔음
  - 반면 인간의 뇌는 3차원 세계 안에서 발달했기 때문에, 실제 세계를 이해하는 모델이 중요해진다는 설명임

- 이 흐름은 한국 경제와도 직접 맞닿아 있음
  - 제조, 로봇, 자동화는 한국 산업 구조에서 비중이 큰 영역임
  - 랜데이는 양자컴퓨터보다 AI가 훨씬 먼저, 더 큰 영향을 줄 가능성이 높다고 봄
  - 양자컴퓨터는 실용화까지 5~10년이 걸리고 범용 기술도 아니라는 평가를 덧붙임

---

## 기술 맥락

- 이 기사에서 제일 중요한 선택지는 “최상위 모델을 직접 만들 것인가, 개방형 생태계에 올라탈 것인가”예요. 랜데이는 한국이 모델을 만들 역량이 있을 수는 있지만, 그게 곧 폐쇄형 독자 노선을 뜻하진 않는다고 봐요.

- 오픈웨이트와 진짜 오픈소스를 구분하는 이유도 여기에 있어요. 가중치만 공개되면 기업은 모델을 싸게 쓸 수 있지만, 데이터와 학습 방식이 닫혀 있으면 안전성, 편향, 규제 검증은 여전히 어렵거든요.

- 소버린 AI도 레이어를 나눠 봐야 해요. 하드웨어를 통제하고 싶은 건지, 국가 데이터를 지키고 싶은 건지, 자체 모델을 만들고 싶은 건지, 아니면 공공 서비스에 적용할 앱 레이어를 잡고 싶은 건지에 따라 필요한 돈과 인력이 완전히 달라져요.

- 한국 개발자 입장에서는 “어떤 모델이 제일 똑똑한가”만 볼 게 아니라 비용, 배포 가능성, 데이터 통제, 생태계 지속성을 같이 봐야 해요. 실제 서비스에서는 모델 성능표보다 운영 가능한 구조가 더 빨리 발목을 잡는 경우가 많거든요.

## 핵심 포인트

- 미국 기술 혁신의 4대 기반은 대학 연구 투자, 이민, 벤처자본, 오픈소스라는 주장
- 중국은 오픈웨이트 모델과 낮은 가격으로 글로벌 스타트업과 국가들을 끌어들이고 있음
- 소버린 AI는 목적과 레이어를 구분해야 하며, 최상위 모델을 만들 수 있는 나라는 200여 개국 중 10개 안팎이라는 평가
- AI는 단기 유행이 아니라 10~20년에 걸친 경제 전환이며, 다음 큰 흐름은 피지컬 AI와 월드 모델로 제시됨

## 인사이트

이 인터뷰의 핵심은 ‘AI 주권’ 논의가 단순히 자체 모델 보유로 끝나지 않는다는 점이다. 한국도 모델을 만들 역량이 있는 몇 안 되는 나라로 언급됐지만, 동시에 폐쇄보다 개방 생태계에 베팅해야 한다는 메시지가 꽤 세게 들어온다.