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WAIC 실시간 업데이트 | 시진핑 주석, 중국 AI 중대 조치 발표

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시진핑 국가주석이 WAIC 2026 개막식에 참석해 기조연설을 통해 인공지능 발전은 특정 국가의 독주가 아닌 글로벌 협력의 교향곡이 되어야 한다고 강조했습니다.

2026 세계 인공지능 컨퍼런스 겸 AI 글로벌 거버넌스 고위급 회의(약칭 WAIC)가 7월 17일부터 20일까지 상하이에서 개최되며, 오늘 공식 개막했습니다. 시진핑 국가주석이 컨퍼런스 개막식에 참석해 기조연설을 했습니다.

이는 세계 인공지능 컨퍼런스 역사상 처음으로 국가주석이 참석해 기조연설을 한 사례로, 컨퍼런스의 위상과 영향력을 충분히 드러냈을 뿐만 아니라, 인공지능이 새로운 과학기술 혁명과 산업 변혁의 핵심 동력으로서 국가 전략적 차원으로 격상되었음을 알리는 중요한 신호를 보냈습니다.

7월 18일

WAIC 2026 원탁회의: StepStar와 상하이치즈연구원, 에이전트 프론티어 연구소 공동 설립

7월 18일, StepStar와 상하이치즈연구원이 정식 협력을 발표했습니다. 양측은 에이전트 프론티어 연구소를 공동 설립하고, 에이전트 네트워크 및 경제 원리, AI Safety 등 분야에 대한 공동 연구를 진행하며, Agent 시대의 기초 이론, 핵심 기술, 표준 체계 및 산업 패러다임을 탐구할 예정입니다.

양측은 공동으로 '에이전트 시대의 5대 글로벌 새 과제'를 제시하며, 행동 권리, 책임 질서, 안전 패러다임, 경제 기반, 인간-기계 공생의 다섯 가지 차원에서 에이전트가 대규모로 현실 세계에 진입한 후 인류 사회가 함께 직면해야 할 근본적인 문제에 대응했습니다.

Agent 시대를 맞아 StepStar는 'StepStar 최고 인재 프로그램'을 공식 출시하고, 전 세계적으로 에이전트 분야의 우수 인재를 모집합니다. 이 프로그램은 장기적 시야와 독창적 정신을 가진 혁신 인재를 모아, 연구자들이 에이전트 분야의 프론티어 문제에 대한 장기적 탐구를 지원하고, 더 많은 독창적 아이디어를 핵심 기술과 실제 응용으로 전환하도록 촉진하는 것을 목표로 합니다.

7월 17일

MiniMax, M3, H3 등 전모달 모델 및 제품으로 WAIC 2026 참가

7월 17일, 2026 세계 인공지능 컨퍼런스(WAIC 2026) 기간 동안 MiniMax는 플래그십 모델인 MiniMaxM3와 멀티모달 모델 및 AI 네이티브 제품을 집중 전시했으며, 차세대 멀티모달 생성 모델 H3를 WAIC 기간 동안 사전 공개했습니다. 로봇 개, AI 안경, 스마트 이어폰, NAS, 금융 서비스 및 영상 콘텐츠 등 생태계 협력 사례를 통해 MiniMax는 AI가 기초 모델, 에이전트 제품에서 구체적 응용에 이르기까지의 발전과 실천을 보여주었습니다.

이번 전시는 모델 역량, 학술 연구, 제품 도구, 멀티모달 창작 및 산업 응용 등 여러 측면을 포괄합니다. 관람객은 M3의 긴 컨텍스트, Coding 및 Agentic 작업에서의 역량을 확인할 수 있으며, 멀티모달 모델이 창작 워크플로우, 스마트 하드웨어 및 산업 서비스에서의 구체적 응용을 체험하고, MiniMax의 오픈소스 생태계, 산업 협력 및 글로벌화 측면에서의 진전을 알아볼 수 있습니다.

WAIC 2026 원탁 토론: 범용 임베디드 지능은 먼저 특화 시나리오를 돌파해야 하며, 미래 경쟁의 초점은 고품질 데이터 확보와 시나리오 폐쇄 루프 검증으로 이동할 것

푸단대학교 부총장 장위강, 지위안 로봇 파트너 야오마오칭, 타스지항 CEO 천이룬, 량위안신창 CEO 장쉬가 2026년 세계 인공지능 대회(WAIC)에서 원탁 대담을 진행하며 세계 모델(World Model)에 대해 논의했습니다. 패널들은 세계 모델의 핵심은 단순히 화면을 렌더링하는 것이 아니라 물리적 세계의 작동 규칙을 이해하고 다음 상태나 동작을 예측하는 데 있으며, 멀티모달 융합, 물리 법칙, 인과 추론 및 장기 예측 능력을 본질적으로 갖춰야 한다는 데 의견을 모았습니다. 현재 가장 큰 병목 현상은 데이터입니다. 천이룬은 영상 데이터에 힘, 촉각 등 핵심 모달리티가 부족하다고 지적하며, 이상적인 훈련 데이터는 모달리티의 완전성, 고빈도 상호작용, 실제 시나리오에서 비롯된 세 가지 조건을 충족해야 한다고 강조했습니다. 임베디드 지능은 조작 복잡성으로 인해 수천만 시간의 실제 상호작용 데이터가 필요할 수 있습니다. 야오마오칭은 대규모 언어 모델의 수백억 시간 음성 훈련량에 비유하여, 물리적 세계가 상식적인 물리 예측을 습득하려면 '1억 시간 이상'의 실제 데이터가 필요할 것으로 추정했습니다. 아키텍처 측면에서 장쉬는 현재 주류 아키텍처가 상태 예측과 동작 예측을 혼합하여 처리함으로써 생성 능력과 이해 능력 간의 충돌을 유발하여 동시 최적화가 어렵다고 지적했습니다.

실행 경로 측면에서 세 패널은 모두 제조업을 향후 3년간 가장 확실한 대규모화 시나리오로 꼽았습니다:

야오마오칭은 지위안 로봇이 생산 라인에서 6일 동안 6만 개의 부품을 처리하고 99.99%의 성공률을 기록한 로봇 팀 작업을 이미 구현했다고 밝혔습니다.

천이룬은 데이터 밀도가 높고, 작업에 명확한 완료 기준이 있으며, 대량의 인간 시연 데이터가 존재한다는 이유로 제조업에 주력하고 있습니다. 타스지항은 이미 자동차 기업과 협력하여 수천 대 규모의 산업용 임베디드 로봇 클러스터 배치를 추진 중이며, 중국 제조업이 세계에서 가장 집중되어 있어 물리적 AI의 이상적인 시험장이라고 강조했습니다.

장쉬는 임베디드 지능이 멀티모달 대규모 모델의 확장이라고 생각하며, 인터넷에는 이미 100억 시간의 영상 데이터가 사전 훈련에 적합하며, 능력의 도약은 먼저 가정, 사무실 등 일상적인 시나리오에서 나타날 것이라고 봅니다. 그러나 상업화는 높은 오류 허용 조건을 충족해야 하며, 대규모 모델을 위한 시나리오를 찾는 것이 모델을 훈련하는 것보다 더 쉽지 않다고 덧붙였습니다.

세 패널의 공통된 견해는 현재 범용 임베디드 지능까지는 아직 멀며, 특화 시나리오 돌파가 필수 단계이며, 미래 경쟁의 초점은 모델 아키텍처에서 고품질 데이터 확보와 시나리오 폐쇄 루프 검증 능력으로 이동할 것이라는 점입니다.

WAIC 2026 원탁 토론: 생사 결정은 절대 AI에 맡겨서는 안 되며, 인간은 행동을 위임할 수 있지만 책임은 위임할 수 없다

칭화대학교 인공지능 국제 거버넌스 연구원 원장 쉐란, 뉴욕 과학 아카데미 회장 겸 CEO 니콜라스 B. 더크스(Nicholas B. Dirks), 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 AI 연구소 인간 호환 AI 센터 집행 이사 마크 니츠버그(Mark Nitzberg)가 2026년 세계 인공지능 대회(WAIC)에서 원탁 대담을 진행하며 AI 에이전트 거버넌스에 대해 논의했습니다. 패널들은 AI가 '보조 판단'에서 '자율 행동'으로 나아가 인간을 대신해 일을 수행하는 에이전트가 되고 있으며, 이는 전통적인 위임-대리 문제가 디지털 시대에 새롭게 나타난 형태라고 지적했습니다. 인간 대리인과 달리 AI는 목표 불일치 문제에 직면하며, 블랙박스로서 법적 책임을 질 수 없기 때문에 책임 추궁은 반드시 개발자, 배포자, 규제자 등 전체 실행 체인으로 전환되어야 합니다.

패널들은 생사와 직결된 결정, 한 번 잘못되면 복구가 불가능한 상황, 윤리 및 가치 판단이 수반되는 모든 문제는 절대 AI가 주도해서는 안 된다는 데 깊은 공감대를 형성했습니다. 인간은 AI에 행동을 위임할 수 있지만 책임까지 위임할 수는 없으며, 모든 위임은 철회 가능해야 하고 모든 행동은 추적 가능해야 하며, 대리권을 넘기는 속도는 인간이 AI의 능력을 검증하는 속도를 절대 넘어서는 안 됩니다.

안전 메커니즘 측면에서 패널들은 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 세 가지 엔지니어링 특성, 즉 견고한 기반, 투명한 운영, 사용 중 통제 가능성을 충족해야 한다고 제안했습니다. 제도 구축 측면에서는 글로벌 통일된 AI 안전 평가 기준, 상호 인정되는 테스트 체계 및 사고 데이터 공유 메커니즘을 수립하고, AI 개발의 레드라인을 명확히 하며 조기 경보 모니터링 체계를 구축하여 AI 안전을 글로벌 공공재로 전환해야 합니다. AI 거버넌스의 경계는 기술의 종착점이 아니라, 인간이 자신의 가치, 책임 및 문명의 방향을 재인식하는 출발점입니다.

알리바바 클라우드 창립자: AI는 수학처럼 기초 과학 연구 도구가 될 것이며, 다음 경쟁의 핵심은 멀티모달 과학 데이터 통합

중국 공정원 원사이자 알리바바 클라우드 창립자인 왕지엔은 2026년 세계 인공지능 대회에서 "'인공지능'이라는 용어는 여전히 합의가 부족하며, 현재 AI는 다시 중요한 전환점에 서 있다. 과학 데이터가 인공지능의 본질을 재정의할 것이며, 과학 데이터가 기초 모델의 '원주민'이 되어야지 과학 논문 텍스트에만 의존해서는 안 된다"고 말했습니다. 왕지엔은 기존 AI의 연구 응용이 논문 텍스트와 코드에 지나치게 집중되어 과학 데이터 자체에는 거의 미치지 못한다고 비판하며, 과학 기초 모델은 수직 분야 모델이 아니라 텍스트, 코드 및 과학 데이터를 융합한 범용 기술 아키텍처이며, 핵심 과제는 과학 데이터를 토큰화(Token化)하여 텍스트, 코드와 함께 동일한 모델 공간에 통합하는 것이라고 제안했습니다.

왕지엔은 발언 말미에서 AI가 전환점에 접어들고 있다고 요약했습니다. 더 이상 독립적인 기술 분야가 아니라 수학처럼 과학 연구의 기초 도구가 될 것이라고 말입니다. 그는 향후 50년 동안 과학에서 AI의 역할이 지난 수백 년간 수학이 해온 역할과 동등해질 것이며, 다음 단계 AI 경쟁의 핵심은 멀티모달 과학 데이터의 통합 능력에 달려 있다고 예측했습니다.

센스타임 CEO: AI 제품은 대체에서 증강으로, Token 과금에서 Task 과금으로 전환해야

센스타임 이사회 회장 겸 CEO인 쉬리는 2026년 세계 인공지능 대회에서 기조 연설을 통해 AI 보편화와 안전이라는 이중 과제를 체계적으로 설명했습니다. 현재 시장에서 검증된 몇 가지 AI 응용 분야(소프트웨어 개발, 콘텐츠 생성 및 임베디드 인텔리전스)는 공통된 진화 궤적을 겪고 있습니다. 전문가를 위한 단일 모듈 도구에서 일반 대중을 위한 장기 작업 폐쇄 루프로 전환하는 것입니다. 이 과정에서 가장 두드러진 변화는 사용자의 이동입니다. 기존의 목표 고객은 더 이상 중요하지 않으며, 진정한 고객은 수요 측면에서 자연스럽게 나타나고 있습니다. 쉬리는 진정한 AI 보편화는 인간을 대체하는 것이 아니라, 각자가 원래 가지고 있지 않은 능력의 경계를 확장하는 것이라고 강조했습니다.

徐立은 AI 안전이 제품 철학, 모델 경로, 물리적 경계라는 세 가지 차원에 걸쳐 있어야 한다고 제안했다. 제품은 대체가 아닌 강화를 목표로 하고, 의존이 아닌 개인의 성장을 도모해야 하며, 모델은 사전 학습 및 후속 학습 단계에서 데이터 안전을 보장하고 사용 중 다중 모델 교차 검증을 시행해야 하며, 임베디드 지능은 샌드박스와 시나리오 제한을 통해 점진적으로 도입되어야 한다고 강조했다.

또한, AI 능력의 경계가 슈퍼 개인으로 확장됨에 따라 진정한 미래의 가치 단위는 더 이상 토큰이 아니라 작업 완료 가격이 될 것이라고 주장했다. 태스크 경제는 AI를 연산 소비에서 가치 전달로 이끌며, 비용이 지속적으로 하락하면 보편적 접근 장벽이 더욱 낮아질 것이라고 설명했다. 세계경제포럼 데이터를 인용해 2030년까지 AI가 9000만 개의 일자리를 줄일 수 있지만, 1억 7000만 개의 새로운 직업을 창출할 것이며, 슈퍼 개인이 새로운 직업 형태의 핵심이 될 것이라고 전망했다.

범용 임베디드 지능은 먼저 특화 시나리오를 돌파해야 하며, 미래 경쟁의 초점은 고품질 데이터 확보와 시나리오 폐쇄 루프 검증으로 이동

푸단대학교 부총장 장위강, 지위안 로봇 파트너 야오마오칭, 타스지항 CEO 천이룬, 량위안신창 CEO 장쉬가 2026년 세계 인공지능 대회에서 원탁 대담을 진행하며 세계 모델에 대해 논의했다. 참가자들은 세계 모델의 핵심이 단순한 화면 렌더링이 아닌 물리적 세계의 작동 규칙을 이해하고 다음 상태나 동작을 예측하는 데 있으며, 다중 모달 융합, 물리적 법칙, 인과 추론 및 장기 예측 능력을 원천적으로 갖춰야 한다는 데 의견을 모았다. 현재 가장 큰 병목은 데이터다. 천이룬은 비디오 데이터에 힘, 촉각 등 핵심 모달이 부족하며, 이상적인 훈련 데이터는 모달이 완전하고, 고빈도 상호작용이 가능하며, 실제 시나리오에서 비롯된 세 가지 조건을 충족해야 한다고 지적했다. 임베디드 지능은 조작 복잡성이 높아 수천만 시간의 실제 상호작용 데이터가 필요할 수 있다. 야오마오칭은 대규모 언어 모델의 수백억 시간 음성 훈련량에 비유해, 물리적 세계가 상식적인 물리적 예측을 습득하려면 '1억 시간 이상'의 실제 데이터가 필요할 것으로 추정했다. 아키텍처 측면에서 장쉬는 현재 주류 아키텍처가 상태 예측과 동작 예측을 혼합 처리하여 생성 능력과 이해 능력 간 충돌을 초래해 동시 최적화가 어렵다고 지적했다.

도입 경로 측면에서 세 참가자는 모두 제조업을 향후 3년간 가장 확실한 대규모 시나리오로 꼽았다.

야오마오칭은 지위안 로봇이 생산 라인에서 6일 동안 6만 개의 부품을 처리하며 99.99%의 성공률을 기록한 로봇 팀 작업을 달성했다고 밝혔다.

천이룬은 데이터 밀도가 높고, 작업에 명확한 완료 기준이 있으며, 대량의 인간 시연 데이터가 존재한다는 이유로 제조업에 주력하고 있다. 타스지항은 이미 자동차 기업과 협력해 수천 대 규모의 산업용 임베디드 로봇 클러스터 배치를 추진 중이며, 중국 제조업이 세계에서 가장 집중되어 있어 물리적 AI의 이상적인 시험장이라고 강조했다.

장쉬는 임베디드 지능이 다중 모달 대규모 모델의 확장이며, 인터넷에는 이미 100억 시간의 비디오 데이터가 사전 훈련에 적합하다고 주장했다. 능력의 급격한 변화는 먼저 가정, 사무실 등 일상 시나리오에서 나타나겠지만, 상업화는 높은 오류 허용 조건을 충족해야 하며, 대규모 모델을 위한 시나리오 찾기가 모델 훈련보다 더 쉽지 않다고 덧붙였다.

3자 합의에 따르면, 현재 범용 임베디드 지능(General Embodied Intelligence)까지는 아직 거리가 멀며, 특화된 시나리오에서의 돌파가 필수적인 단계이다. 향후 경쟁의 초점은 모델 아키텍처에서 고품질 데이터 확보와 시나리오 폐쇄 루프 검증 능력으로 전환될 것이다.

인실리코(Insilico) CEO: AI와 중국 R&D 구조 결합, 신약 개발 기간 4~5년에서 9~12개월로 단축

인실리코 메디슨(Insilico Medicine)의 창립자이자 CEO인 알렉스 자보롱코프(Alex Zhavoronkov)는 2026년 세계 인공지능 대회(WAIC)에서 기조 연설을 통해 신약 개발에서 AI의 혁신적인 역할을 체계적으로 설명했다. 전통적인 신약 개발은 타겟 확인에서 후보 물질 도출까지 보통 4~5년이 소요되며, 중국 현지의 R&D 구조와 인재 축적만으로도 글로벌 평균보다 약 2년 빠르지만, AI 능력을 더하면 이 기간을 9~12개월로 더욱 단축할 수 있다. 이는 'AI와 중국식 구조의 결합이 만들어낸 기적'이라고 강조했다.

알렉스는 2019년 자신의 팀이 《네이처(Nature)》에 발표한 논문에서 강화 학습과 AI가 46일 만에 새로운 분자를 생성하고 실험실에서 검증에 성공했다고 회상했다. 이후 생성형 AI의 보편화가 R&D 프로세스를 완전히 바꾸었으며, DeepSeek과 같은 오픈 모델 덕분에 전 세계 과학자들이 AI를 공중 보건 및 신약 개발 분야에 활용할 수 있게 되었다고 덧붙였다.

알렉스는 자사가 개발한 약물 중 일부가 중국에서 임상 3상 시험에 진입했다고 밝혔다. 여기에는 복잡한 질병을 표적으로 하는 표적 치료제와 질병과 노화를 동시에 표적으로 하는 후보 약물이 포함되며, 관련 연구 결과는 여러 《네이처》 시리즈 논문에 게재되었다. 그는 특히 중국 상하이 푸동 진차오(金桥)에 로봇 기반의 약물 개발 공장을 설립했으며, 개념 구축부터 시설 완공까지 18개월 만에 완료하여 여러 기록을 세웠다고 언급했다. 현재 이 '의료 초지능(Medical Superintelligence)' 역량을 다른 제약사에 제공하여 신약 개발에 필요한 1200여 가지 작업의 품질과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다.

알렉스는 연설 말미에 학술 공동체를 구축하여 AI가 개방적인 자세로 전 세계, 특히 공중 보건과 인간의 건강 수명 연장 분야에 혜택을 줄 것을 촉구했다.

시진핑, WAIC 첫 참석: 인공지능 발전은 어느 한 국가의 독주가 되어선 안 된다

7월 17일, 시진핑 국가주석이 2026 세계 인공지능 대회 겸 인공지능 글로벌 거버넌스 고위급 회의 개막식에 참석하여 기조 연설을 했다. 그는 중국 속담인 '한 줄로는 소리가 나지 않고, 한 그루의 나무로는 숲을 이루지 못한다'는 말을 인용하며, 인공지능 발전은 어느 한 국가의 독주가 아니라 글로벌 협력의 교향곡이 되어야 하며, 오픈소스, 개방, 협력, 공유를 장려하여 모든 산업이 AI를 활용할 수 있도록 해야 한다고 강조했다.

동시에 그는 AI가 항상 인간의 통제 하에 있도록 보장해야 한다고 요구했다. 각국은 법률 및 규정, 기술 모니터링, 위험 조기 경보 및 비상 대응 체계를 구축하여 AI의 오용을 방지해야 한다고 덧붙였다.

시진핑 주석은 또한 국가 안보 개념을 지나치게 확대하거나 자국의 안보를 다른 국가보다 우선시하는 것을 반대했습니다. AI는 각국의 문화적 특성과 세계 문명의 다양성을 훼손해서는 안 됩니다.

중국은 아시아, 아프리카, 라틴 아메리카 및 브릭스 국가들과 협력하여 개발도상국의 AI 역량을 구축하고, AI가 새로운 글로벌 불평등을 초래하지 않도록 할 것입니다. 미중 AI 경쟁은 칩과 모델에서 오픈소스 경로와 글로벌 규칙으로 확대되고 있습니다.

시진핑, 중국의 글로벌 AI 발전 지원 주요 조치 발표

7월 17일, 중국 국가주석 시진핑이 상하이 세계회의장에서 열린 2026 세계 인공지능 대회 겸 AI 글로벌 거버넌스 고위급 회의 개막식에 참석해 기조연설을 했습니다.

시진핑 주석은 각측의 공동 노력 덕분에 세계 인공지능 협력 기구가 상하이에서 탄생했다고 밝혔습니다. 이는 중국이 글로벌 사우스의 목소리에 응답하고, 국제 사회를 단결시켜 AI 발전과 거버넌스를 적극적으로 추진하는 주요 조치로, AI 발전 역사에서 중요한 이정표가 될 것입니다.

시진핑 주석은 글로벌 AI 발전을 더욱 지원하고 글로벌 AI 역량 구축을 추진하기 위해, 향후 5년간 중국이 개발도상국을 대상으로 5,000개의 AI 전문 연수 교육 명단을 제공할 것이라고 발표했습니다. 또한 동남아국가연합, 아랍연맹, 아프리카연합, 라틴아메리카·카리브해공동체, 상하이협력기구, 브릭스 국가를 대상으로 국제 AI 응용 협력 센터를 건설하고, 기상 지능 예보 솔루션 '마주'를 30개국에 도입해 가정의 평안과 세계의 안정을 지킬 것입니다.