아이 학원비 명세서를 펼쳐놓고 "이게 맞는 건가?" 하는 생각이 드신 적 없으신가요? 저도 그 감각을 압니다. 정작 현업에서 AI 툴을 매일 다루다 보니, 아이들이 12년을 바쳐 쌓는 지식을 AI가 12분 만에 따라잡는 현실이 피부로 느껴졌습니다. 이 글은 AI 시대에 부모가 자녀를 위해 진짜 준비해야 할 것이 무엇인지, 현장 경험과 함께 정리했습니다.인성이 '실력'이 되는 시대, 이게 정말 가능한 말일까?"실력 없으면 인성이라도 좋아야지"라는 말, 한 번쯤 들어보셨죠? 저도 어릴 때 그 말을 당연하게 받아들였습니다. 인성은 실력과 별개의 것, 넉넉할 때나 챙기는 덕목이라고요.그런데 요즘 현장에서 느끼는 건 정반대입니다. 젠슨 황 엔비디아 CEO가 한국 방문 당시 "이제는 지식보다 인성과 회복탄력성이 경..
GHBM 시대, 엔비디아는 설계를 바꿀까 (팹리스 생태계, 하이브리드 본딩, TSV)
삼성전자가 FMS 2026에서 GHBM 컨셉을 공개했을 때, 저는 처음에 "이건 그냥 또 하나의 로드맵 발표겠지"라고 흘려들었습니다. 그런데 구조도를 천천히 들여다볼수록 이건 단순히 메모리 성능 얘기가 아니었습니다. 엔비디아 같은 팹리스(fabless)가 자기 칩 설계 자체를 뜯어고쳐야 한다는 이야기였거든요. 그 순간부터 이 발표가 달리 보이기 시작했습니다.GPU 위에 메모리를 올린다는 것의 진짜 의미솔직히 이건 예상 밖이었습니다. GHBM(Graphically Stacked HBM)의 핵심은 기존 HBM처럼 GPU 옆에 메모리를 두는 2.5D 구조가 아니라, GPU 다이(die) 바로 위에 메모리를 수직으로 쌓는 3D 적층 구조입니다. 여기서 2.5D 구조란? GPU와 HBM을 실리콘 인터포저(inte..
AI 시대 교육법 (기본기, AI 한계, 변하지 않는 것)
올해 수능에서 만점을 받은 AI가 있습니다. 수학, 국어 할 것 없이 적어도 하나 이상의 AI가 각 과목에서 만점을 기록했다는 결과가 나왔습니다. 처음 이 소식을 접했을 때 저는 솔직히 한동안 멍하게 있었습니다. "그러면 우리 아이에게 뭘 가르쳐야 하지?"라는 질문이 머릿속에서 멈추질 않았습니다.AI를 직접 써보니 보인 것 — 기본기의 빈자리제가 AI를 업무에 처음 도입했을 때는 정말 신세계였습니다. 보고서 초안을 뽑고, 데이터를 정리하고, 복잡한 이메일을 다듬는 데 걸리는 시간이 절반 이하로 줄었습니다. "이거 되는구나" 싶었죠.그런데 쓰면 쓸수록 이상한 일이 생기기 시작했습니다. AI가 만들어준 보고서를 검토하다가 출처가 없는 수치를 발견했습니다. 그럴듯한 문장 안에 틀린 사실이 숨어 있었던 겁니다...
솔직히 말하면, 저는 한동안 책을 펼치는 대신 AI 창을 먼저 열었습니다. 그게 더 효율적이라고 믿었으니까요. 그런데 매일 AI 자동화를 돌리고 데이터를 분석하는 환경에서 직접 부딪혀 보니, 그 믿음이 조금씩 흔들리기 시작했습니다. AI가 아무리 정교한 답을 내놓아도, 그 답을 제대로 쓸 수 있는 사람과 그렇지 못한 사람 사이의 격차는 생각보다 훨씬 컸습니다.AI한테 다 맡겼다가 처음으로 무너진 날저는 시장 흐름을 읽고 자동화 전략을 운용하는 일을 합니다. AI 보조 지표가 깔끔하게 정리된 시나리오를 내놓을 때면 솔직히 '이제 내가 직접 고민할 필요가 있나?' 싶었습니다. 처음 한두 달은 그게 맞는 것처럼 보이기도 했고요.그런데 예외 변수가 터진 날, 저는 속수무책이었습니다. AI가 제시한 패턴은 완벽해..
AI가 못하는 것 (맥락 파악, 공감 능력, 복합 사고)
저도 처음엔 AI 챗봇이 고객 응대를 웬만큼 해낼 거라고 생각했습니다. 그런데 직접 현장에서 부딪혀보니 AI가 아무리 정교한 답변을 내놓아도 끝내 채우지 못하는 빈자리가 있었습니다. KAIST 정재승 교수가 지적한 'AI의 맥락 파악 한계'는 그 빈자리가 왜 생기는지를 명쾌하게 설명해 줍니다. AI 시대일수록 인간에게 진짜 필요한 능력이 무엇인지, 다양한 시각을 살펴보면서 함께 생각해 보겠습니다.세차장 문제가 드러낸 AI의 맥락 파악 한계솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 세계 유수의 AI 모델 50여 개에게 "세차장이 집에서 50m 떨어져 있는데, 차를 타고 가야 할까 걸어가야 할까?"라고 물었을 때, 무려 42개가 "건강을 위해 걸어가라"고 답했다는 실험 결과입니다. 세차를 하려면 반드시 차를 가져가야 ..
미국 반도체의 한계 (장비 수급, 인력난, 클러스터)
미국이 527억 달러(약 70조 원)를 반도체에 쏟아붓고도 인텔 오하이오 공장 가동을 2030년으로 밀어낸 이유가 뭘까요. 돈 문제도 아니고, 기술력 문제도 아닙니다. 제가 직접 공장 운영을 해보면서 절감했는데, 돈으로 살 수 없는 것들이 따로 있습니다. 장비 납기, 숙련 인력, 그리고 협력사 생태계. 이 세 가지가 미국의 발목을 잡고 있고, 그게 우리 국민연금과도 직결되는 이야기입니다.장비 수급: 돈을 내도 줄을 서야 한다반도체 초미세 공정의 핵심은 EUV(극자외선 노광장비)입니다. 여기서 EUV란 Extreme Ultraviolet의 약자로, 머리카락 굵기의 수천 분의 1 수준으로 얇은 회로를 실리콘 위에 새기는 장비를 말합니다. 이 장비 없이는 최첨단 반도체 칩을 만들 수 없습니다.문제는 이 장비를..