정구민 교수 "자동차에서 AI와 대화 일상화된다"

모빌리티 전문가인 정구민 교수(국민대)는 지난 19일(현지시간) 더밀크가 주최한 '딥시크 쇼크 및 포스트 CES 산업별 분석' 웨비나에서 딥시크로 인한 모빌리티 분야의 영향에 대해 이렇게 말했다.

정 교수에 따르면 모빌리티 분야에서도 생성AI가 굉장히 중요한 부분을 차지하고 있다. 개인화 및 맞춤형 서비스 제공을 위한 대형언어모델(LLM) 활용, 가상 시뮬레이션을 통한 비용 절감, 그리고 영상 해석 및 설명을 통한 안정성 향상 등이 주요 트렌드로 트렌드로 떠오르고 있다.

이런 가운데 딥시크의 등장은 LLM 적용을 더욱 가속화할 것이라는게 정 교수의 생각이다. 그는 "AI 기술의 확산과 함께, 피지컬 AI 도입에 따른 비용 증가가 큰 문제로 떠오르고 있다"며 "딥시크 같은 기술의 등장으로 이러한 비용 부담이 크게 완화될 가능성이 있다"고 설명했다.

실제 학교에서도 딥시크를 실제로 활용하는 사례가 늘고 있으며, 수업에서도 도입해 실험적으로 운영할 수 있을 정도로 접근성이 높아졌다. 정 교수는 "피지컬 AI로 전환될 때 비용 증가 문제를 해결하는 중요한 역할을 (딥시크가) 하게 될 것"이라며 "하드웨어가 점점 저렴해지면서 딥시크 혹은 다른 비슷한 기반의 AI 서비스가 확장될 것이고, 차량 내 LLM 적용이 더욱 쉬워질 것"이라고 전망했다.

실제 모빌리티 분야에서 인공지능의 도입은 더욱 확대되고 있다. 정 교수는 "작년만 해도 모빌리티 분야에서 AI는 주로 영상 해석에 초점을 맞추고 있었지만, 올해 들어 엔비디아의 코스모스 월드 파운데이션 모델(CWFM)과 같은 기술이 등장하면서 AI가 단순 분석을 넘어 동작을 생성하는 수준까지 발전하고 있다"고 설명했다.

특히 CES 2025에서 혁신상을 수상한 모빌린트의 온디바이스 프로세서 전시를 인상적이었다고 꼽았다. 정 교수는 "모빌린트는 온디바이스 LLM을 구동하고 AI 엔진을 실시간으로 실행하는 기술을 시연해 많은 관심을 받았다"며 "AI 기술의 발전이 이제 단순한 데이터 해석을 넘어 다양한 기기에서 실시간으로 활용될 수 있는 단계에 이르렀다"고 분석했다.