얼마 전 친구에게서 인공지능(AI) 덕분에 지인을 도울 수 있었다는 얘기를 들었다. 시력을 잃어가는 지인에게 AI와의 대화로 찾은 관련 의학 개발 현황, 그리고 놓치기 쉬운 점까지 전하며 함께 용기를 얻게 되었다고 했다. 2016년 3월, 알파고 모멘트로 알려진 이세돌과 구글 알파고의 바둑 시합 이후 AI가 우리 주변에 얼마나 스며들고 있는지 다시 느낄 수 있었다.
세계 각국은 일상에 막강한 영향을 미칠 AI를 국가 핵심기술로 간주하고 보이지 않는 전쟁을 벌이고 있다. 기술을 선도하고 있는 미국은 트럼프 대통령이 약 718조원을 투자하는 차세대 AI 인프라 구축 계획을 발표하며, 오픈AI, 오라클, 일본 소프트뱅크와의 협업을 선언했다.
한국정보화진흥원에 따르면 2023년 마이크로소프트(MS), 애플, 엔비디아, 알파벳(구글), 아마존, 메타 등 미국 빅테크 6곳이 AI 연구 및 개발에 투자한 금액은 합쳐서 약 342조8200억원이다. 한편, 중국은 샤오미, 화웨이 등을 선두로 2017년 ‘차세대 인공지능 발전계획’을 발표하고 AI 주도권을 잡기 위해 애쓰고 있다. 그런가 하면, 일본은 미국 빅테크 기업들의 교두보로 부상하고 있다. 아마존은 일본에 2023년부터 5년간 약 2조엔을 투자해 클라우드 서비스를 확충하고 있으며, 오픈AI는 2024년 4월에 첫 아시아 거점으로 도쿄에 지사를 설립했다. 일본의 AI 전략 특징은 법률 규제보다 연성 규제에 의한 유연한 대응이다. 예를 들어 유럽연합(EU)의 AI 법률 제정과 달리 일본은 가이드라인을 통한 기업의 자율적 규제로 대응하고 있다. 이런 정책은 세계 빅테크의 투자와 일본 자국 AI 기업의 빠른 성장을 유도한다. 그밖에 영국, 프랑스, 싱가포르 등도 경쟁에서 뒤처지지 않기 위해 국가 역량을 쏟아붓고 있다.
우리나라는 올해 과학기술정보통신부가 초거대 AI모델 개발을 위해 56억4000만원을 지원한다. 격전의 중심에 있는 초거대 AI 모델을 개발하고 있는 국내 기업은 네이버, 카카오, 삼성전자, SK텔레콤, KT, LG·LG유플러스 등이다. 2023년 네이버는 AI 연구개발에 1조9926원(매출 대비 20%), 카카오는 1조2235억원(매출 대비 16.2%)을 투자했다. 매출에서 차지하는 비중을 보면 막대한 금액이지만 투자 금액으로 보면 글로벌 빅테크와 비교가 어렵다. 2023년 투자액 규모 글로벌 4위인 MS 만의 투자액이 약 35조1800억원이다.
2019년부터 발표되고 있는 글로벌 AI 인덱스(영국의 뉴스 사업자인 토터스 미디어(Tortoise media) 평가)에서 2024년 우리나라는 전 세계 국가 중 6위의 AI 역량을 보유하고 있다. 상당히 선전하고 있지만 선도 국가와의 매우 큰 차이에 주목할 필요가 있다. 스탠퍼드대의 2024 AI 인덱스를 보면 생성형 AI 기술의 핵심인 기초 모델 개발 실적은 미국 109개, 중국 20개, 한국 0개로 집계했다. 우리 기업이 보유한 기초 모델이 6개 내외가 있어 과소 보고된 것으로 보이지만 격차는 매우 크다. 이러한 격차가 중요한 이유는 시간이 지날수록 AI가 생산과 소비의 중심 플랫폼이 될 것이 분명한데, 이 경우 네트워크 효과를 통한 자연 독점 현상이 발생할 수 있기 때문이다. MS 윈도 운용체제, 구글 검색 엔진 등이 네트워크 효과로 관련 시장에서 지배적 사업자가 된 사례다. 막대한 자본을 바탕으로 빠르게 성장하는 AI 시장에서도 기술 독점이 심화하고 있다. 독점화된 기술은 더욱 많은 이용자를 모으게 될 것이고, 이는 다시 기술 독점을 강화한다. 우리 기업의 자본력과 정부의 투자 수준을 고려할 때, 우리나라가 미국이나 중국의 AI 기술 개발 능력을 뛰어넘는 획기적인 AI 기술 고지를 점령해 AI 기술을 선도하기는 현실적으로 쉽지 않을 것이다.
글로벌 AI 대전이 이미 시작된 지금, 우리가 취할 수 있는 가장 좋은 선택은 X+AI 전략이다. 우리가 강점을 보유하고 있는 각 산업에서 부분적으로 AI를 활용하는 것이 아니라 경영 활동의 모든 부문을 근본적으로 재설계해 AI가 최적으로 작동되도록 하고, 산업 구조를 재정립해 글로벌 AI 시장에서 경쟁할 수 있는 진지를 구축해야 한다. 그리고 이를 기반으로 파괴적 차세대 AI 기술을 개발해 AI 패권을 장악하는 것이다. 또 다른 선택지인 AI+X 전략은 서비스와 제품에 AI 기능을 더해 지능화된 제품과 서비스를 생산하는 전략으로서 단기적 수익화를 시도하기에는 적합하나, 중장기적으로 우리나라를 AI 패권국으로 견인하기에 한계가 있다.
우리나라는 이미 X+AI 전략과 유사한 전략을 통해 성공한 경험이 있다. 통신 강국 대한민국의 초석이 된 정보화 정책이 그 사례다. 통신 산업 초기에 원천 기술 개발에 집중하기보다는 통신 네트워크를 활용한 산업 혁신 및 사회·경제 체제의 역동성 강화를 통해 통신 산업 발전의 기반이 되는 강력한 생태계를 구축한 후 이를 활용하여 CDMA와 같은 세계적 기술 개발에 성공하였고 이제 전 세계의 통신 기술을 선도하고 있다.
그런데 우리나라의 AI 활용 상황을 보면 AI 전쟁의 미래를 낙관적으로만 바라보기 어렵다. 대한상공회의소와 산업연구원 공동 조사 자료에 따르면 우리나라 기업의 78%는 AI 필요성을 인식하고 있으나 실제 활용률은 30%로 매우 낮다. 토터스 미디어는 우리나라 기업의 AI 기술 활용에 상당한 영향을 미치는 입법적, 경제적, 문화적 요인과 노동 유연성 등을 포함한 AI 활용 환경의 개선이 필요한 것으로 분석했다.
보스턴컨설팅에 따르면 AI를 활용해 성공적인 결과를 얻기 위해서는 적합한 알고리즘을 디자인하기 위한 노력이 10%, 데이터 수집과 AI 가동을 위한 기반 기술 구축이 20%, 조직적인 구조와 프로세스들을 올바르게 만드는 것이 70%로 구성, 작동돼야 한다. AI 전쟁 속에서 기술 개발만큼 AI 활용이 효과를 발휘할 수 있는 경영 프로세스와 최적의 생태계 구조를 마련하는 것이 중요한 이유다. 여기에는 AI 도입을 위한 비용 문제, AI 생성 결과에 대한 신뢰 부족과 직업 안정성 등에 대한 위협 문제 등도 포함된다. 또 기술 공급 위주의 정책이 아닌 수요 위주의 정책 접근이 필요하다. 산업별로 AI 활용 속도와 그에 따른 생산성 기여도, 그리고 AI를 활용할 수 있는 기술적 성숙도 등이 모두 다르므로 산업별 수요 특성을 반영한 정책 수립이 필요하다.
규제 수준 역시 반드시 고려돼야 한다. 예를 들어 독일은 산업 표준화와 윤리적 AI에 초점을 맞추고, 영국은 위험 기반 평가에 근거한 규제에 초점을 맞추고 있다. 우리나라 역시 부처별로 관련 규제를 추진하는 방법에서 벗어난 통합적 추진이 필요하며, 국내 AI 기술 개발 수준과 발전 경로 등에 적합한 규제 정책을 수립해야 한다. 데이터 활용에서도 상대적으로 규모가 작은 국내 데이터 생산량을 감안하면, 기업별로 데이터를 중앙 집중화하는 전략은 바람직하지 않고 기업 간 그리고 산업 간 유사한 비즈니스 프로세스에 관련된 파라미터들을 AI 모델을 통해 연합 학습할 수 있도록 하는 AI 데이터 연합 체계를 만들어 가는 정책을 고려할 필요가 있다.
AI 기술이 안보의 핵심 요소가 된 기술 전쟁은 이미 시작됐다. 세계 각국은 AI 경쟁에서 뒤처지면 문화적 정체성을 포함한 국가 정체성을 잃을 수 있다는 점을 두려워하고 있다. AI 경쟁에 필수 요소인 데이터가 나라마다 다른 성격을 가지고 생산되는 지식이기 때문에 소버린 AI(Sovereign AI)의 중요성을 주장하는 목소리가 커지고 있다. 소버린 AI는 자국의 자체 인프라, 데이터, 인력 및 비즈니스 네트워크를 사용하여 독립적으로 AI 기술을 개발하고 운용하는 역량을 나타낸다. AI 패권 경쟁에서 정밀하고 효과적으로 대응할 수 있는 정책 개발이 필요한 이유다. 세계경제포럼이 성공적인 소버린 AI 구축을 위한 전략 요소로 꼽은 산업과 AI의 화학적 융합 능력을 적극적으로 키워야 한다. 보이지 않는 포성이 들리는 AI 대격전의 시대, 한국형 AI 정책 수립과 실행으로 우리나라의 국가 경쟁력이 더욱 강화되기를 기대한다.
신민수 한양대 경영학부 교수 minsooshin@hanyang.ac.kr
〈필자〉고려대 통계학과, 한국과학기술원 경영과학과 석사를 거쳐 영국 캠브리지대에서 공학박사 학위를 받았다. 한국전자통신연구소(ETRI) 연구원, 선경경제연구소(현 SK경영경제연구소) 선임연구원, 삼성경제연구소 수석연구원을 거쳐 한양대 경영학부 교수로서 BIS(Business Intelligence & Strategy) Lab을 이끌고 있으며, 한국미디어경영학회 학회장을 역임했다. 공학과 경영학 분야 지식을 두루 갖춘 통신·디지털 분야 전문가로 손꼽힌다.
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