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미국 구글 본사에서 근무하던 시절, 입사 1년6개월 만에 시니어 엔지니어에서 스태프 엔지니어로 승진했다. 또한 구글 역사상 검색팀과 지도팀 사이 최대 규모의 협업 프로젝트를 리드하는 기회도 얻었다. 커리어적으로는 더 바랄 것이 없어 보이던 2019년, 그동안 운 좋게 얻었던 여러 타이틀을 내려놓기로 결심했다. 미국, 그것도 실리콘밸리에서 스타트업을 시작해 보기로 했다. 창업을 결심한 뒤 가장 먼저 떠오른 질문은 의외로 제품이 아니었다. '회사를 어디에서 시작해야 하는가'였다. 지난 몇 년간 나는 빅테크를 떠나 한국의 대기업이나 스타트업으로 이직한 사람들, 혹은 창업을 위해 한국으로 돌아간 사람들을 많이 봤다. 그 과정에서 자연스럽게 한 가지 고민이 생겼다. 내가 만드는 회사는 미국에서 시작해야 할까, 아니면 한국에서 시작해야 할까. 당시 미국에 거주하던 한국계 테크 창업자들의 작은 세미나에서 흥미로운 토론이 있었다. 한국계든 인도계든, 미국에서 창업하는 이민자 창업자들이 자국에 엔지니어링 팀을 두는 전략의 장단점에 대한 이야기였다.

"올해 예비타당성조사에 올리지 못하면 또 1년이 늦어집니다. " 지난달 22일 더불어민주당 황정아 의원실 주최로 열린 '우주상황인식(SSA) 포럼'에서 김시몬 공군 우주센터장(대령)이 한 말이다. 국내 우주 감시 역량 확보가 예타 지연으로 또다시 늦어질 수 있다는 우려다. 우주에서 발생하는 각종 상황을 감시·분석하는 SSA 인프라 구축은 이제 선택이 아닌 필수 과제가 됐다. 이는 단순히 하나의 사업 일정이 늦어지는 문제가 아니다. 급변하는 우주 안보 환경 속에서 독자적인 우주 정보를 확보하고, 국제 협력 체계에서 한국이 어떤 위치를 차지할 수 있느냐와 직결되는 문제다. 그동안 미국은 동맹국들과 우주 감시 정보를 공유해 왔지만 최근에는 각국이 자체 역량을 확보하고 공동 부담해야 한다는 방향으로 변화하고 있다. 우리 스스로 우주를 감시하고 분석할 능력을 갖추지 못한다면 향후 우주 안보 분야에서 주도권을 확보하기 어려울 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 발사체 경쟁도 마찬가지다. 전천후 지구관측위성인 다목적실용위성 6호(아리랑 6호)는 유럽 발사체 '베가-C'에 함께 탑재될 이탈리아 위성 개발 지연으로 발사가 2027년 2분기로 미뤄졌다.

지난해 가을부터 산업 현장의 화두는 하나로 수렴되고 있다. '생성하는 AI'에서 '행동하는 AI'로의 전환이다. 챗봇이 답을 내놓던 시대를 지나, 이제 AI 에이전트는 스스로 계획을 세우고 도구를 호출하며 업무를 완결한다. 가트너는 2028년까지 기업용 애플리케이션의 33% 이상이 에이전틱 AI 기능을 탑재할 것으로 전망했고, 글로벌 시장조사기관들은 AI 에이전트 시장이 향후 5~6년간 연평균 45%를 웃도는 속도로 성장할 것이라고 입을 모은다. 그러나 이 변화의 본질을 'LLM(거대언어모델)의 또 다른 진화'로만 읽는다면 절반만 본 것이다. 필자는 지난 10여 년간 제조·금융·보험·유통 등 다양한 산업의 AI 도입 현장을 지켜봐 왔다. 그 경험에서 분명히 말할 수 있는 것은, 에이전틱 AI의 진짜 시험대는 모델의 성능이 아니라 '도메인 깊이로의 침투'에 있다는 점이다. 범용 LLM은 잘 만들어진 도구지만 산업 현장 그 자체를 알지는 못한다. 제조 라인의 공정 파라미터, 보험사의 언더라이팅 규칙, 호텔의 객실 운영은 인터넷에 공개된 텍스트로 학습되지 않는다.