NVIDIA CEO 서울 방문: AI·로봇 시대, 학생에게 열린 신호

NVIDIA 창업자 겸 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)이 2026년 6월 서울을 방문해 한국을 글로벌 AI 공급망의 핵심 파트너로 재확인했습니다. 같은 날, MIT 테크놀로지 리뷰는 AI 챗봇이 인간의 인지 능력에 미치는 영향에 대한 경고를 전했습니다. AI가 만들어 내는 기회와, 그 기회를 제대로 활용하기 위해 학생이 알아야 할 것을 함께 살펴봅니다.

한국, AI 인프라의 글로벌 허브로 주목

젠슨 황 CEO는 서울 도착 직후 기자들에게 "AI 공급망 정렬"을 이번 방문의 핵심 목적으로 밝혔습니다. NVIDIA의 차세대 시스템인 Grace Blackwell과 **Vera Rubin(베라 루빈)**이 본격 양산에 돌입한 가운데, 황 CEO는 한국의 반도체 메모리 제조 역량과 AI 생태계가 2026년 하반기의 대규모 AI 인프라 구축에 결정적 역할을 할 것이라고 강조했습니다.

특히 주목할 발언은 **로봇공학(Robotics)**과 **물리적 AI(Physical AI)**에 대한 전망이었습니다. 황 CEO는 "로봇공학이 한국에서 다음 주요 산업이 될 것"이라며 이 분야에 대한 투자를 촉구했습니다. 삼성·SK하이닉스의 메모리 반도체부터 현대자동차의 로보틱스 사업까지, 한국 기업들은 AI 하드웨어 공급망의 핵심 고리를 맡고 있습니다.

학생에게 열리는 커리어 기회

AI 인프라 확장은 곧 인력 수요 확대를 의미합니다. 구체적으로 주목할 분야는 다음과 같습니다.

• AI 시스템 엔지니어링: GPU 클러스터 설계 및 최적화
• 로봇공학 소프트웨어: ROS2(로봇 운영체제 2) 기반 자율 이동·조작 시스템 개발
• AI 인프라 운영(MLOps): 대규모 모델 배포 및 모니터링 자동화

학생이라면 NVIDIA의 무료 온라인 강좌 플랫폼 **Deep Learning Institute(심층 학습 연구소)**를 통해 GPU 컴퓨팅 기초부터 로봇 시뮬레이션까지 실습 중심으로 학습을 시작해 볼 수 있습니다.

AI 챗봇, 두뇌를 약하게 만들 수 있다

그러나 AI의 확산이 마냥 긍정적이지만은 않습니다. UC 어바인(University of California, Irvine) 심리학자 글로리아 마크(Gloria Mark) 교수는 SXSW 런던에서 30년간의 연구 결과를 발표하며 경고를 날렸습니다.

마크 교수의 연구에 따르면 성인의 평균 주의 집중 시간은 2003년 약 150초에서 2020년대에는 47초로 급감했습니다. 디지털 기기 사용이 늘어나며 주의가 분산되는 속도가 빨라졌고, 이는 스트레스 증가와 수행 능력 저하로 이어졌습니다.

여기에 ChatGPT·Claude·Gemini와 같은 생성형 AI(Generative AI) 챗봇이 등장하면서 우려는 더 깊어졌습니다. 마크 교수는 "AI에 인지 작업을 위임하면 **깊은 처리(Depth of Processing)**가 일어나지 않는다"고 지적합니다. 직접 요약하고, 분석하고, 평가하는 과정에서 뇌는 정보를 오래, 깊이 기억합니다. AI가 이를 대신하면 그 훈련 기회가 사라집니다.

교육 현장의 딜레마

이 연구는 교육자에게도 중요한 신호입니다. AI 도구를 활용하면 학습 속도가 빨라지는 것처럼 보이지만, 비판적 사고와 정보 평가 능력이 약해지면 장기적으로는 역효과가 날 수 있습니다. 마크 교수는 AI 챗봇과 형성되는 **합성 관계(Synthetic Relationship)**도 경계했습니다. 노력 없이 유지되는 관계는 **감정 지능(Emotional Intelligence)**을 퇴화시킬 수 있다는 것입니다.

올바른 AI 활용법: 도구는 쓰되, 두뇌는 지켜라

마크 교수는 기술 자체를 포기하라는 것이 아니라, 새로운 생활 루틴을 만들어야 한다고 조언합니다.

1. AI 요약 대신 원문 읽기: 짧은 글이라도 직접 읽고 핵심을 스스로 정리하세요.
2. AI는 초안, 판단은 내가: 에세이나 코드를 AI로 생성한 뒤 반드시 직접 검토·수정하세요.
3. 오프라인 집중 시간 확보: GPS 없이 길 찾기, 손으로 필기하기 같은 아날로그 활동을 의도적으로 유지하세요.

AI가 세계를 재편하는 이 시대에, 한국의 학생들은 로봇공학·AI 인프라라는 새로운 기회의 문 앞에 서 있습니다. 동시에 AI를 '올바르게' 사용하는 능력, 즉 비판적 사고와 깊은 학습 습관을 유지하는 것이 그 기회를 진짜 내 것으로 만드는 열쇠입니다.