토마스 자카리아 AMD 수석 부사장이 “여러 에이전트 인공지능(AI)을 활용하면 과학자는 생산성을 10배까지 높일 수 있는 강력한 시너지 효과를 낼 수 있다”며 과학 분야에서의 AI 확대 필요성을 강조했다.
자카리아 AMD 수석 부사장은 28일 서울 용산구 드래곤시티호텔에서 개최된 ‘제1회 AI4Sci(AI for Science) 코리아 2026’에서 “에이전트 AI 하나는 원칙적으로 과학자의 생산성을 2배 높일 수 있고 다수의 AI 활용은 그 효과를 더욱 키운다”며 이 같이 말했다. 수백 개의 AI 비서들이 과학의 혁신을 가속화할 수 있다는 전망이다.
실제로 미국 정부는 AI를 통해 연구 생산성을 향상시키기 위한 ‘제네시스 미션’을 추진하고 있다. 미국 정부는 향후 10년간 AI를 활용해 과학 연구의 생산성을 2배로 높이겠다는 목표다.
자카리아 부사장은 이와 관련해 “구체적으로 미국은 AI 도구와 엄선된 데이터 꾸러미(데이터셋)를 활용해 현재의 일괄 처리 방식이 아닌 데이터 실시간 전송(스트리밍) 기술을 도입하려 하고 있다”고 설명했다. 방사광 가속기, 극저온 전자 현미경 등 각종 실험 장비에서 생성되는 데이터를 AI 인프라로 실시간 전송하면 AI가 정보를 즉각 통합·분석해 혁신을 주도할 수 있도록 하겠다는 의미다.
이때 과학 분야에서 사용되는 AI는 인프라·세대 등이 바뀌어도 연구 결과의 유효성을 보장하는 형태로 구성돼야 한다는 것이 자카리아 부사장의 시각이다. 그는 “과학 분야에서의 소버린(주권) AI는 신뢰할 수 있는 인프라, 개방형 참여, 재현성, 장기적인 역량 확보가 모두 갖춰져 있다는 것을 의미한다”며 “어떤 도구를 사용하더라도 일관될 결과를 보장하는 데이터 거버넌스 시스템을 구축하고 과학자를 비롯한 공동체가 신뢰할 수 있는 장기적인 역량을 제공해야 한다”고 제언했다.
자카리아 부사장은 이어 “AI 인프라는 5~6년마다 재투자가 필요한 분야이기 때문에 세대가 바뀌어도 과학적 연구 결과의 유효성이 유지되도록 하는 것이 중요하다”며 “AMD의 목표는 특정 양자 처리 장치(QPU) 아키텍처에 종속되지 않고 모든 유형의 양자 컴퓨팅 방식을 수용할 수 있는 환경을 만드는 것”이라고도 덧붙였다.
자카리아 부사장은 그러면서 데이터와 정부 역할을 강조했다. 그는 “미국은 매년 연구개발(R&D)에 약 1조 달러를 투자하지만 논문, 지식재산권(IP) 등 지표로 나타나는 성과는 정체된 상태”라며 “이는 과학 데이터의 경우 AI가 쉽게 학습하거나 활용할 수 있는 방식으로 정리돼 있지 않은 데다 개별 연구 기관들에 각각 고립된 채 관리된 탓도 크다”고 지적했다.
자카리아 부사장은 또 “AI 산업의 경우 민간 부문은 주로 단기적인 목표와 성과에 얽매이기 쉬운 만큼 정부가 장기적인 관점에서 전략적으로 투자하고 수요를 창출하는 신호를 보내야 한다”며 “민관 협력이 제대로 이뤄질 때 비로소 성과가 나타날 수 있을 것”이라고 말했다.
한편 올해 처음으로 개최된 AI4Sci 코리아는 ‘자율형 연구 에이전트와 AI 기반 과학적 발견’을 주제로 개최됐다. 19개국에서 600여 명의 연구자와 산업계 전문가가 참여했으며 이번 행사에서는 논문 220편이 소개될 예정이다.
구혁채 과학기술정보통신부 1차관은 이날 환영사에서 “정부는 AI를 활용한 과학 연구를 가속화할 뿐만 아니라 오늘날 우리가 직면한 과제 해결을 위해 과학 데이터, 컴퓨팅 자원, AI 모델, 자율 연구소 등 핵심 연구 인프라에 대한 접근성을 지속 확대해 나갈 것”이라고 말했다.