AI 슈퍼팩토리 시대, 클라우드는 이제 기업의 AI 서비스 생산라인입니다. 본 세션에서는 AI 데이터센터 구조 변화, 서비스 개발 방식의 전환, 그리고 기업이 준비해야 할 플랫폼 전략에 대해서 설명합니다. AI 슈퍼팩토리의 탄생으로 대전환을 앞둔 IT 생태계가 앞으로 어떻게 준비하고 또 생존해 나가야 할 지 같이 논의해 보고자 합니다.

성공적인 AX를 위한 3가지 요소와 실제로 일하는 AI를 만들기 위해 피해야 할 5가지 요소에 대해, 에이전트 AI를 실제로 배포하고 운영해 본 뤼튼 AX의 경험 공유합니다.

AI 실패의 원인은 기술이 아니라 데이터입니다. 지금 기업 데이터의 88%가 규제와 보안이라는 이름으로 잠들어 있습니다. 글로벌 선도 기업들은 이미 Synthetic-First 전략으로 원본 노출 없이 AI가 즉시 활용 가능한 구조를 구축하고 있습니다. 보안이나 규제 때문에 데이터를 '덜' 쓰는 시대는 끝났습니다. 이제는 보안을 전제로 '더' 쓰는 조직만이 AI 경쟁에서 앞서갑니다.

한국의 인공지능은 이제 데이터를 학습하는 단계를 넘어, 가상 환경에서 수천 번의 실험을 통해 최적의 의사결정을 검증하는 단계로 진화하고 있습니다. 본 발표에서는 Neural Simulator 기반 가상 실험(Neural Simulation)과 Sim-to-Real 전환 기술이 제조·에너지·로봇 산업의 개발 방식과 운영 패러다임을 어떻게 근본적으로 바꾸고 있는 지를 실제 산업 적용 사례와 함께 조망합니다. 또한 기업 경쟁력을 좌우할 차세대 산업 AI 전략의 핵심 방향을 제시합니다.

본 발표에서는 24년부터 시작된 AI 기반의 프로그래밍이 25년과 26년에 가져오고 있는 사회 구조적 변화에 대한 생각을 기술적, 산업적, 문화적인 관점에서 이야기합니다. 1970년대 빌게이츠의 유료 소프트웨어 선언과 1908년대 리처드 스톨만의 자유 소프트웨어 운동으로 시작된 소프트웨어의 세계는 쉐어웨어, 오픈소스 소프트웨어, 서비스형 소프트웨어로 이어지며 디지털화된 사회의 근간 산업이 되었습니다. 이번 AI 기반 프로그래밍은 개인용 컴퓨터의 보급, 인터넷의 대중화에 이은 소프트웨어 역사상 세번째의 엄청난 경쟁 부하로 다가오고 있습니다. 소프트웨어 개발 및 소프트웨어 기반 서비스 양쪽에 일어나고 있는 엄청난 변화에 대해 생각해 보는 시간이 되었으면 합니다.

AI와 생성형 모델을 활용해 질병 타깃을 정교하게 발굴하고, 임상 단계에서의 실패 요인인 독성과 효능을 사전에 정확히 예측하는
‘선제적 대응’ 중심의 약물 설계에 대해서 발표합니다. 나아가 신약 개발 패러다임의 전환 즉 데이터 AI를 넘어 양자 시뮬레이션까지 살펴보며 기존 AI 모델의 데이터 의존성 한계를 극복하고, 양자 역학적 원리를 결합하여, 신약 후보 물질 발굴의 정확도를 근본적으로 높이는 차세대 신약 설계 전략에 대해서 논의하고자 합니다.