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막대한 자금을 확보한 스타트업들은 AI를 활용해 실험과 재료 합성의 전 과정을 효율화하고 가속함으로써 정체돼 있던 신소재 발굴 분야에 변화를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.

2026년은 AI의 역사에 또 중요한 기점이 될 것으로 보인다. AI 컴퓨팅의 속도만큼, AI 기술이 산업으로 빠르게 넘어갈 것이기 때문이다. 산업의 초미의 관심사는 ‘AI 트랜스포메이션’에 얼마나 빨리 적응하는가이다. LG AI연구원 이홍락 원장은 이것이 산업 AI의 성패를 가를 것이라 말한다.

노벨 화학상 수상자 오마르 야기는 MOF라는 신소재를 이용해 대기 중 수분을 식수로 바꾸는 기술을 개발하고 있다.

GPS의 취약성이 증가하면서 원자 기반의 양자항법 도구들이 주목받고 있다.

온라인을 뒤덮고 있는 ‘AI 슬롭’은 단순한 저품질 콘텐츠를 넘어, 사용자들이 소비하고 변주하며 함께 만들어가는 새로운 대중문화의 초안으로 자리 잡고 있다.

AI에 대한 낙관적 비전이 대형언어모델에 투영되며 형성된 ‘AI 열풍’은 기대 과열과 실망을 반복하면서 오늘날 거품 우려까지 이어지고 있다. 이러한 흐름에 샘 올트먼의 발언들이 어떤 역할을 했는지 살펴본다.

2025년 기술 분야에서는 인공지능(AI)에 대한 관심이 폭발적으로 증가했다. 동시에 AI가 초래하는 환경적 영향에 대한 우려도 커졌다. 한편, 예상치 못한 바이오테크 분야의 신기술과 발전도 눈길을 끌었다.

2025년은 AI 열풍 속에서 수많은 기술 용어가 쏟아져 나온 한 해였다. MIT 테크놀로지 리뷰가 ‘초지능’부터 ‘GEO’까지 올해 AI 담론을 관통한 핵심 용어 14가지를 정리했다.

사이버트럭과 아첨하는 AI, 그리고 휴머노이드 로봇 '네오'까지. 혁신을 표방하며 등장한 이 기술들은 결국 기대를 저버리고 ‘2025년 최악의 기술 실패작’ 리스트에 나란히 이름을 올렸다.

전기차를 가장 많이 판 중국이 이제는 그 '성공의 대가'로 쏟아지는 폐배터리 쓰레기를 자원으로 바꿀지, 환경 재앙으로 남길지 시험대에 올랐다.

웹 브라우저가 정보를 보여주는 창에서 AI를 직접 실행하는 플랫폼으로 진화했다. 브라우저 자체가 계산하고 실행하는 능동적 주체가 되면서 웹 AI 시대가 열렸다.

사회 전반을 뒤덮은 AI 열풍 속에서도 AI 비관론자들은 묵묵히 경고를 이어가고 있다. 비판, 조롱 및 신뢰도 논란에도 불구하고 이들은 범용인공지능(AGI)이 초래할 위험이 여전히 실재한다고 주장한다.

IT 업계에서는 생성형 AI 시장이 버블 국면에 접어들었다는 데 대체로 의견이 일치한다. 다만 그 버블의 성격과 그것이 꺼질 경우 어떤 일이 벌어질지를 두고는 의견이 엇갈린다.

챗GPT 등장 이후 3년이 지난 지금, 생성형 AI는 전환점을 맞이하고 있다. GPT-5는 기대를 밑돌았고, 기업의 95%는 AI 도입을 통해 뚜렷한 성과를 내지 못하고 있다. 이러한 상황 속에서 생성형 AI를 둘러싼 ‘거품’ 우려도 제기되고 있지만, 지금은 오히려 이 신기술에 대한 기대치를 조정하고 현실적으로 평가해야 할 시점이다.

윌 더글라스 헤븐 MIT 테크놀로지 리뷰 AI 담당 선임 기자와 팀 브래드쇼 <파이낸셜 타임스> 글로벌 테크 특파원이 앞으로 5년 후 미래의 모습을 예측했다.

장래 부모의 열성 유전자를 조사해 아이의 유전병 위험을 예측하는 ‘확장 보인자 검사’에 대한 관심이 높아지면서 검사 대상 유전자도 크게 늘고 있다. 그러나 이를 통해서도 유전병 위험을 완전히 제거할 수는 없으며, ‘완벽한 아기’에 대한 잘못된 기대가 오히려 부모에게 스트레스를 주기도 한다.

태양광을 반사해 지구 온도를 낮추려는 태양지구공학에 투자금이 본격적으로 유입되고 있다. 그러나 학계에서는 이 분야에서 민간 기업이 주도하는 실험이 초래할 수 있는 위험에 대해 경고한다.

지난 10월에 열린 태국 우주 엑스포 참가자들은 동남아 지역의 우주 산업과 향후 협력 가능성을 모색하는 시간을 가졌다.

브라우저에서 직접 실행되는 AI가 이미 다양한 산업 현장에서 혁신을 만들어내고 있다. 비용 절감과 프라이버시 보호라는 명확한 이점 때문이다.

AI는 정치적 설득에 탁월하며 설득 작업을 대규모로 자동화하는 것도 가능하다. 그러나 우리는 이런 방식으로 AI를 활용하는 상황에 대비가 되어 있지 않다.