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2026년 AGI 경쟁, 한국 기업은 어느 계층에 베팅해야 하는가
8월 현재, 전 세계 AI 산업은 네 개의 명확한 층위로 분화되고 있다. 인프라층(반도체·자본)에서는 거대 기업들의 독점이 심화되는 가운데, 도구층(모델·개발도구)에서는 오픈소스 세력의 도전이 진행 중이다. 하지만 콘텐츠층과 연구층의 검색량은 거의 0에 가깝다. 이는 무엇을 의미하는가? 한국 기업과 연구자들이 준비해야 할 전략의 실마리가 여기에 있다.
인프라 층위: 독점 구조의 심화와 한국의 선택지
네이버 데이터랩 기준 인프라층 관련 키워드 검색지수는 51.9로, 도구층(85.2)보다 낮지만 여전히 주목할 만한 수준이다. 이 수치가 의미하는 바는 명확하다. 반도체와 데이터센터 자본이 AGI 진입의 첫 번째 장벽이라는 점이 시장에서 인식되고 있다는 뜻이다.
최근 글로벌 반도체 시장의 변동성은 극심하다. AMD가 6세대 에픽 CPU와 최신 AI 가속기를 선보이고, ARM 기반 칩 수요가 증가하는 와중에도 단기적 시장 변동성이 크다는 점이 이를 증명한다. 한국의 삼성전자와 SK하이닉스는 HBM(고대역폭 메모리)과 GPU 메모리 공급에서 중요한 위치를 점하고 있지만, 설계 표준과 칩 생산 가능성 측면에서는 여전히 대미 의존도가 높다. 미국의 NVIDIA, AMD, 그리고 신흥 강자들의 기술 진보 속도에 따라잡기 위해서는 단순 메모리 공급자 역할을 넘어서야 한다.
2027년 이후 AGI에 가까워질수록 더 고성능의 맞춤형 반도체 수요가 폭발적으로 증가할 것이다. 현재 인프라층에 대한 관심도 51.9로 중간 수준이라는 것은 아직 대다수 기업이 이 분야를 충분히 중요하게 여기지 않는다는 신호다. 이는 한국 기업에게 역설적 기회를 제공한다. 지금 깊이 있는 투자와 개발을 시작하면, 2027~2030년 사이 급부상할 맞춤형 AI 칩 시장에서 선점할 수 있다는 뜻이다.
한미 AI 동맹 시대가 개막되었다는 평가가 나오는 이유도 여기에 있다. 한국은 미국의 기술 표준과 협력하면서도, 동시에 자체 AI 추론 서버 개발(예컨대 ARM 기반 협력 사업 같은)에 나서고 있다. 이는 완전한 독립은 아니지만, 의존도를 낮추는 현실적 선택이다. 앞으로 2~3년이 이 계층에서의 한국의 경쟁력 결정 시기가 될 것이다.
도구 층위: 오픈소스 반란과 모델 민주화의 가속
도구층 검색지수 85.2는 지금까지 제시된 수치 중 가장 높다. 이는 개발자, 스타트업, 기업들이 AI 모델과 개발도구를 놓고 가장 활발하게 움직이고 있다는 증거다. 흥미로운 점은 이 영역에서 오픈소스 진영의 도전이 매우 구체화되고 있다는 것이다.
한 오픈소스 진영의 핵심 인물은 수익성보다 AGI 도달을 우선한다고 공개적으로 밝혔으며, 첨단 모델도 오픈소스로 유지하겠다는 입장을 드러냈다. 이는 단순한 철학적 선언이 아니다. 기술 진보의 속도와 방향을 완전히 바꿀 수 있는 선언이다. 만약 최첨단 모델들이 오픈소스로 지속 공개된다면, 개발도구의 진입장벽이 급격히 낮아진다.
이는 한국 기업에게 매우 유리한 환경이다. 인프라 자본이 부족해도 오픈소스 모델로 시작할 수 있기 때문이다. 현재 많은 한국 스타트업과 기업들이 LLM 기반 서비스를 개발할 때 외부 모델을 활용하는 이유가 이것이다. 2027년 이후를 전망하면, 이 오픈소스 도구들을 얼마나 깊이 이해하고, 한국의 언어 특성과 산업 요구에 얼마나 빠르게 커스터마이징할 수 있느냐가 승패를 결정할 것이다.
또한 도구층에서는 단순 모델뿐 아니라 프롬프트 엔지니어링, 파인튜닝, RAG(검색 증강 생성) 같은 기법들의 경쟁도 심화될 것으로 예상된다. 한국 기업들이 집중해야 할 분야는 바로 이런 도구의 효율화와 한국화다. 영어 중심의 오픈소스 도구를 한국의 산업과 문화 맥락에 맞게 재구성하는 역량이 2027년부터 가장 빠르게 수익화될 수 있는 영역이다.
콘텐츠 층위: 검색량 2.5, 무시할 수 없는 신호
콘텐츠층 검색지수 2.5는 거의 무시할 수 있는 수준이다. 이는 일반 사용자들이 AI가 만드는 콘텐츠(텍스트, 이미지, 영상 등)에 대해 아직 적극적으로 검색하거나 관심을 드러내지 않는다는 뜻이다. 하지만 이 낮은 수치야말로 가장 중요한 신호일 수 있다.
왜인가? 현재 일반 대중의 검색 행동이 AI 콘텐츠 생성 도구 자체(예: 특정 AI 이미지 생성기, 영상 생성 플랫폼)보다는 그 도구를 사용해서 '무엇을 할 것인가'라는 실용적 용도에 집중되어 있기 때문이다. 또한 미디어 업계에서 AI 생성 콘텐츠의 저작권, 윤리, 품질 기준에 대한 합의가 아직 이루어지지 않았다. 이 공백이 채워지려면 앞으로 1~2년이 더 필요하다.
2027년 이후 전망은 다르다. 법적 프레임워크가 정립되고, AI 생성 콘텐츠의 검증 기술(예: 진위성 확인, 딥페이크 탐지)이 성숙해지면, 콘텐츠층의 검색지수는 급격히 상승할 가능성이 크다. 한국은 이 시점에 대비해야 한다. 현재 낮은 관심도는 준비의 기회이기도 하고, 놓칠 수도 있는 타이밍이기도 하다.
특히 한국 미디어, 게임, 창작 산업은 2027년부터 AI 콘텐츠 생성 도구를 적극 도입할 가능성이 높다. 제작 비용을 줄이면서도 퀄리티를 유지하고, 개인화된 콘텐츠를 대량 생산할 수 있기 때문이다. 이에 앞서 콘텐츠 생성 AI의 한국화, 법적 검토, 품질 표준 수립에 업계가 미리 나서야 한다. 지금 움직이지 않으면 2027년에는 이미 국외 표준에 종속될 가능성이 크다.
연구 층위: 검색지수 0.6과 AGI의 이론적 미분화
연구층 검색지수는 0.6으로, 사실상 무시할 수 있는 수준이다. 이는 AGI의 철학적, 이론적 정의와 경로에 대한 대중적 관심이 극히 낮다는 의미다. 하지만 이것이 연구 자체가 없다는 뜻은 절대 아니다. 오히려 그 반대다.
현재 AGI 관련 이론적 논쟁은 학계와 선도 기업들의 연구 조직에서 매우 활발하게 진행 중이다. 기술 진보의 속도에 비해 철학적·이론적 합의가 뒤처져 있다는 뜻이다. AGI가 정확히 무엇인지, 어떻게 측정할 것인지, 어떤 경로로 도달할 것인지에 대해 아직 학계 내에서도 명확한 합의가 없다. 이는 기회이자 위험이다.
한국의 대학과 연구기관들은 이 공백을 채우는 데 집중해야 한다. 2027년 이후 AGI로 가는 경로가 점점 명확해질수록, 이론적 기초를 확립한 국가와 기관이 다음 단계의 주도권을 갖게 된다. 한국은 아직도 국외 이론을 따라가는 위치에 있다. 이제는 자체적인 AGI 이론 프레임을 수립하는 데 집중할 시점이다.
또한 'AGI 우선' vs '수익성 우선'이라는 기업들 간의 철학적 갈등도 주목해야 한다. 이는 단순한 경영철학의 차이가 아니라, 향후 2030년까지의 기술 투자 방향과 오픈소스 공개 정책을 결정하는 판단 기준이 된다. 한국 기업들이 이 논쟁의 맥락을 제대로 이해하고, 자신의 위치를 명확히 하는 것이 중요하다.
네 층위를 관통하는 결론: 2026년 한국이 택할 전략
네 개 층위의 검색지수 차이(인프라 51.9, 도구 85.2, 콘텐츠 2.5, 연구 0.6)는 한국이 처한 상황을 명확히 드러낸다. 우리는 도구층에서는 활발하게 움직이고 있지만, 인프라 자본과 콘텐츠 응용, 그리고 이론적 토대 모두에서 여유가 없다.
한국 기업과 정부가 2026년 지금부터 2028년까지 택해야 할 전략은 다음과 같다.
첫째, 인프라층에서 부분적 독립을 목표로 하되 미국과의 동맹 유지. 메모리 칩뿐 아니라 AI 추론 서버 같은 맞춤형 시스템에 투자하고, 국제 협력(ARM, 국내 기업들 간 협력)을 적극화해야 한다. 2028년까지 한국 기업이 주도하는 AI 칩 설계가 시장에 나타나야 한다.
둘째, 도구층에서 한국화 중심의 차별화. 글로벌 오픈소스 모델은 활용하되, 한국의 언어, 산업, 문화에 맞는 파인튜닝과 응용 도구 개발에 집중해야 한다. 이 분야에서 한국 스타트업들이 가장 빠르게 성장할 수 있는 영역이다.
셋째, 콘텐츠층의 준비를 지금부터 서두르자. 법적 기준, 품질 표준, 윤리 가이드라인을 미리 수립하고, 미디어·게임·교육 산업이 2027년부터 즉시 도입할 수 있는 AI 콘텐츠 생성 도구와 검증 기술을 개발해야 한다.
넷째, 연구층에서 한국의 목소리를 만들자. 대학과 출연연구기관이 AGI의 이론적 틀을 정의하는 데 참여해야 한다. 이는 2030년 이후의 주도권을 결정하는 선행투자다.
2026년 8월 현재, AGI로 가는 경쟁은 이미 시작되었다. 인프라 투자, 도구 개발, 콘텐츠 응용, 이론적 기초 중 어느 하나를 놓칠 수 없다. 한국이 단순한 추종자가 아닌 전략적 주도자가 되려면, 지금 이 네 계층 모두에서 동시에 움직여야 한다. 그리고 그 움직임은 빠를수록 좋다.
2026 AI 자동화 혁명, 한국 기업들의 생존 전략
AI 자동화가 바꾸는 한국 산업 지형
최근 구글, OpenAI, 메타 등 글로벌 빅테크 기업들이 앞다퉈 출시하는 AI 자동화 솔루션들이 한국 시장을 강타하고 있다. 단순한 챗봇을 넘어 업무 자동화, 콘텐츠 생성, 코드 작성까지 확대되는 AI의 범위는 한국의 전통적인 산업 구조에 근본적인 질문을 던지고 있다.
글로벌 AI 자동화 트렌드와 한국의 위치
구글의 제미니, OpenAI의 GPT-4 터보, 메타의 라마 2 등 최신 AI 모델들은 이제 단순 언어 처리를 넘어 멀티모달 학습, 실시간 추론, 자동화된 의사결정을 가능하게 했다. 특히 엔터프라이즈 환경에서의 AI 자동화는 이미 전 세계적으로 표준화 단계에 접어들었다. 한국 기업들은 이 변화에 얼마나 준비되어 있을까.
한국 스타트업과 대기업의 AI 투자 현황
한국 AI 산업은 이미 상당한 기술력을 갖추고 있다. 네이버, 카카오, 삼성, LG 등 대기업들은 자체 AI 모델 개발에 투자하고 있으며, 스타트업 생태계도 급성장 중이다. 다만 글로벌 빅테크 기업들과의 기술 격차는 여전히 존재한다. 특히 대규모 학습 데이터, 컴퓨팅 인프라, 인재 확보 측면에서 한국 기업들은 더 많은 투자와 협력이 필요한 상황이다.
AI 자동화가 미치는 한국 노동시장의 변화
AI 자동화의 확산은 단순 반복 업무뿐만 아니라 중간 관리, 마케팅, 디자인 영역까지 영향을 미치고 있다. 한국의 고령화 사회에서 이는 일손 부족을 보완할 수 있는 기회가 될 수도 있고, 동시에 새로운 형태의 실업 문제를 야기할 수도 있다. 따라서 정부와 기업, 교육 기관의 통합적인 대응이 시급하다.
한국 기업의 생존 전략: 차별화와 협력
글로벌 AI 기술 경쟁에서 한국이 살아남으려면 단순한 기술 추격을 넘어 한국만의 고유한 가치를 창출해야 한다. K-콘텐츠, 제조업 고도화, 의료·금융 등 규제 산업에서의 맞춤형 AI 솔루션 개발이 필요하다. 또한 국내 AI 생태계의 협력 체계를 강화하고, 글로벌 파트너십을 활성화하는 것이 중요하다.
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2026년 AGI 경쟁, 반도체·도구·콘텐츠·연구 네 층위에서 읽는 미래 신호
지금 글로벌 AI 시장에서 벌어지는 일들은 표면적으로는 혼돈처럼 보인다. 반도체 시가총액이 사흘 동안 1천900조 원대 규모로 움직이고, ARM 같은 칩 설계 기업의 실적은 밝은데 주가는 시간외 거래에서 8% 하락한다. 한편 중국의 가성비 AI 모델이 전 세계 반도체 수요 패턴을 뒤바꾸고 있다. 이 혼란의 중심에는 AGI(범용 인공지능)를 향한 극도로 상충하는 두 개의 전략이 부딪히고 있다. 한국이 이 싸움에서 살아남으려면, 네 개의 층위별로 무엇이 일어나고 있는지 정확히 읽어야 한다.
인프라 층위: 과잉 투자와 효율성의 역설
인프라 층위 관련 키워드의 평균 검색지수가 55.2로 중간 수준을 유지하고 있다는 것은 한국에서 반도체와 데이터센터 기술에 대한 관심이 분산된 상태임을 의미한다. 더 흥미로운 신호는 뉴스 헤드라인에 담긴 모순이다.
지난 몇 개월간 글로벌 반도체 산업은 '과잉 공급'이라는 낙관론에 빠져 있었다. 고성능 칩 수요가 강할 것이라는 예상에 TSMC, 삼성전자, 인텔 같은 메이저 파운드리들이 대규모 설비 투자를 단행했다. 하지만 현실은 다르게 움직였다. 중국이 저가 AI 모델로 시장을 교란하면서 모든 기업이 최고 사양의 고가 칩을 원하는 게 아니라는 사실이 드러났다. "싸면 더 쓴다"는 중국의 전략이 먹혀들고 있는 것이다.
이는 2027년과 2028년을 향해 더 심화될 가능성이 높다. AGI를 향한 경쟁이 치열할수록, 선택지는 두 가지로 양극화된다. 하나는 최고 성능의 초고가 칩으로 훈련 속도를 극대화하는 경로이고, 다른 하나는 '좋은 수준'의 칩으로 비용 효율을 극대화하는 경로다. 전자는 OpenAI, Google 같은 거대 기업의 몫이지만, 후자는 더 광범위한 스타트업과 중국 기업들을 포함한다. 한국의 반도체 산업은 이 양극화 속에서 중간층을 잃어가고 있다. 고급 칩은 TSMC에 의존하고, 저가 칩은 중국과의 가격 전쟁에서 밀리고 있기 때문이다.
또한 자본의 흐름도 변하고 있다. 과거에는 더 크고 더 강한 칩을 만드는 데 자본이 몰렸다면, 이제는 전력 효율, 메모리 대역폭, 소프트웨어 최적화 같은 시스템 레벨의 효율성에 주목하는 투자자들이 늘어나고 있다. 딥시크(DeepSeek)의 창립자가 "수익보다 AGI 우선"이라고 공개적으로 말한 배경은, 이들이 하드웨어의 절대 성능이 아니라 운영 효율성을 극한까지 추구하고 있다는 신호다.
한국 반도체 기업들이 준비해야 할 2027~2028년의 과제는 명확하다. 고가 칩의 절대적 우월성이 사라지는 세상에서, 가격 대비 성능비를 재정의하고 차별화된 아키텍처를 개발해야 한다는 뜻이다.
도구 층위: 모델 개발 가속화와 플랫폼 분화
도구 층위 관련 키워드의 평균 검색지수는 89.3으로, 네 개 층위 중 압도적으로 높다. 이는 한국 사용자들이 AI 모델, 개발 프레임워크, 플랫폼에 대해 가장 많이 검색하고 있다는 의미이며, 동시에 이 영역에서의 변화가 가장 빠르다는 신호다.
현재 도구 층위에서는 세 가지 경쟁이 동시에 벌어지고 있다. 첫째, 초거대 모델 경쟁이다. 이 영역에서 한국은 거의 참여하지 못하고 있다. 글로벌 빅테크 기업들과 중국의 주요 AI 기업들이 차원이 다른 자본과 컴퓨팅 자원을 투입하고 있기 때문이다.
둘째, 특화 모델과 추론 효율화 경쟁이다. 여기서 한국은 기회가 있다. 뉴스에서 언급된 'AI 추론 서버'는 바로 이 전장이다. 거대 모델의 훈련은 극소수의 기업만 할 수 있지만, 훈련된 모델을 실제 서비스에서 빠르고 효율적으로 실행하는 기술은 훨씬 더 많은 기업과 국가가 경쟁할 수 있는 영역이다. Arm 같은 칩 설계 기업이 AI 추론 서버를 개발하는 이유가 바로 이것이다. 이는 2027년 이후 한국 반도체 및 AI 소프트웨어 기업들이 중점 투자해야 할 영역이다.
셋째, 오픈소스 모델의 역할 확대다. 딥시크의 창립자가 "첨단 모델도 오픈소스 유지"하겠다고 공언한 것은 매우 중요한 신호다. 이는 더 이상 모델 자체의 폐쇄성이 경쟁력이 아니라는 뜻이며, 오픈소스 생태계가 AGI로 향하는 경로의 일부라는 인정이기도 하다. 한국의 AI 개발자 커뮤니티가 이 오픈소스 모델들을 활용하고, 로컬라이제이션하고, 산업별 특화 버전을 만드는 능력이 2027~2028년의 경쟁력이 될 것이다.
또한 주목할 점은 플랫폼의 다양화다. 과거 2~3개 주요 모델로 수렴되던 추세가 이제 분기하고 있다. 이는 도구 층위에서 표준화되기보다 다원화가 심화된다는 뜻이며, 한국 기업들이 특정 모델에 과도하게 의존하는 리스크를 줄일 수 있다는 의미이기도 하다.
콘텐츠 층위: 침묵의 신호
콘텐츠 층위 관련 키워드의 평균 검색지수는 2.6으로, 네 개 층위 중 압도적으로 낮다. 이는 매우 의미심장한 신호다.
일반적으로 기술의 대중화 단계에서 콘텐츠 층위의 관심은 높다. "ChatGPT가 내 업무를 어떻게 바꾸나?", "AI 이미지 생성기로 뭘 할 수 있나?" 같은 검색이 폭발하는 단계 말이다. 하지만 지금 한국에서는 그런 질문이 사라졌거나 크게 줄어들었다. 왜일까?
가능한 해석은 몇 가지다. 첫째, 실제 콘텐츠 생산 현장에서 AI 도구가 이미 상당 수준 도입되어, 더는 '신기한 것'이 아니라는 뜻일 수 있다. 둘째, AI가 초래할 '사회적 충격'에 대한 논의가 정책·노동·윤리 차원으로 이동했을 수 있다. 셋째, 가장 중요한 해석은 대부분의 사람들이 아직도 AI가 자신의 일에 실질적 영향을 미치지 않는다고 느끼고 있다는 뜻일 수 있다.
이 침묵이 2027년으로 갈수록 어떻게 변할지가 중요하다. 만약 도구 층위에서 새로운 모델이 급속도로 보급되면, 콘텐츠 층위의 검색지수는 급상승할 것이다. 반대로 계속 도구 개발에만 집중하고 콘텐츠 차원의 활용이 구체화되지 않으면, 검색지수는 낮은 수준을 유지할 것이다. 한국의 미디어, 교육, 업무 현장이 AI와 어떤 관계를 맺을 것인가 하는 질문은 사실 기술의 진보보다는 조직의 의지 문제다.
기업의 입장에서 보면, 콘텐츠 층위의 저조한 검색지수는 위기이자 기회다. 많은 경쟁사가 아직 주목하지 않는 콘텐츠 영역에서 먼저 실질적인 AI 활용 모델을 만들 수 있다는 뜻이기도 하기 때문이다.
연구 층위: AGI의 정의를 둘러싼 침묵
연구 층위 관련 키워드의 평균 검색지수는 0.6으로, 거의 0에 가깝다. 이것이 의미하는 바는 무엇인가?
흥미롭게도, AGI와 초지능에 대한 이론적 논쟁은 학계와 업계에서 여전히 활발하다. 하지만 한국의 일반 검색자들은 이런 질문들을 거의 하지 않고 있다는 뜻이다. 딥시크의 량원펑 창립자가 "돈이 아니라 목표는 오직…"라고 한 발언이 뉴스가 되는 것은 매우 드문 현상이다. 이는 AGI라는 개념 자체가 한국 사회에서 충분히 구체화되거나 논쟁화되지 않았다는 신호다.
더 정확히 말하면, AGI는 기술 엘리트들 사이의 담론이지, 광범위한 사회적 대화의 주제가 아니라는 뜻이다. 반면 미국, 중국, 유럽의 정책 입안자, 학자, 기업인들은 AGI가 언제 도래할 것이며, 그것이 경제와 사회에 어떤 의미인지를 진지하게 논의하고 있다.
이는 한국에게 두 가지 함의를 갖는다. 첫째, 연구 층위에서의 '침묵'은 한국의 독자적인 AGI 이론이나 전략이 아직 충분히 발전하지 않았다는 뜻이다. 둘째, 2027~2030년에 AGI가 현실화할 경우, 한국은 문제 정의 단계부터 뒤쳐질 수 있다는 위험이 있다.
현재 AGI를 둘러싼 주요 질문들—초지능의 안정성, 경제적 통제, 국가 간 경쟁의 형태, 법적·윤리적 프레임—에 대해 한국의 학자, 기업인, 정책가들이 적극적으로 목소리를 내고 있지 않다. 이는 단순히 학문적 논의의 부재가 아니라, 향후 AGI 시대의 규칙 형성에서 한국의 발언권 부족을 의미할 수 있다.
네 층위를 관통하는 결론: 2026년 한국이 직면한 세 가지 선택지
지금 한국은 네 개 층위에서 매우 다른 신호들에 노출되어 있다. 인프라 층위에서는 과잉과 효율성의 모순, 도구 층위에서는 급속한 분화와 다원화, 콘텐츠 층위에서는 침묵, 연구 층위에서는 거의 목소리가 없다.
이 상황에서 2027년 이후를 준비하는 한국의 전략은 세 가지 길로 나뉜다.
첫 번째 선택: 고급 반도체 경쟁에서 물러나고 효율성 전투로 이동하기
절대 성능의 경쟁에서 중국, 미국과 경쟁하는 것은 자본 규모상 불가능하다. 대신 '좋은 수준'의 성능으로 최대 효율을 뽑아내는 칩, 시스템 아키텍처, 소프트웨어 최적화에 집중하는 전략이다. 이는 삼성전자, SK하이닉스 같은 반도체 기업뿐만 아니라 소프트웨어 스타트업도 동참할 수 있는 분야다.
두 번째 선택: 도구 층위에서의 로컬라이제이션과 특화 역량 강화
글로벌 모델 개발은 경쟁력이 없지만, 이를 한국 산업과 언어에 맞게 특화시키고, 추론 효율화와 배포 최적화에서 경쟁하는 경로다. 이 경로는 기존 소프트웨어 산업 기업들에 새로운 기회를 만들 수 있다.
세 번째 선택: 콘텐츠와 연구 층위의 공백을 채우고 담론 리더십 확보하기
지금 한국에서 "AI가 실제로 무엇을 바꾸는가?" 하는 질문은 거의 없다. 이는 위기이자 기회다. 미디어, 교육, 제조, 금융 등 산업별로 실질적인 AI 도입 모델을 만들고, 그 과정에서의 사회적 문제를 체계적으로 연구하고 담론화하는 기업과 기관이 있다면, 이는 2027~2030년의 강력한 경쟁력이 될 것이다.
가장 현명한 선택은 이 세 경로를 동시에 추진하는 것이다. 한국의 반도체, 소프트웨어, 콘텐츠 산업이 각각의 강점을 유지하면서, AGI 시대의 중간층 위치를 확보하는 것이다. 지금부터 준비를 시작해야 하는 이유는, 2027년 이후의 AGI 경쟁은 이미 2026년 중반의 선택으로 결정되기 때문이다.
