전북 폰테크 [기고]한국, 범정부 차원 ‘자주적 AI’ 생태 구축 땐 ‘AI 3대 강국’ 가능성 기대

전북 폰테크 [기고]한국, 범정부 차원 ‘자주적 AI’ 생태 구축 땐 ‘AI 3대 강국’ 가능성 기대
전북 폰테크 ‘인공지능(AI) 세계 3대 강국 도약’을 목표로 내건 새 정부의 전략이 매우 고무적이다. 민간 투자 100조원 유치, 데이터센터 건설을 통한 ‘AI 고속도로’ 구축, 고성능 그래픽처리장치(GPU) 5만개 확보, 국가대표 AI 기업 육성, 국가대표 거대언어모델(LLM) 개발, 미래 AI 인재 양성, ‘모두의 AI’ 프로젝트 추진 등 모두 듣기만 해도 가슴이 설레는 야심 찬 정책들을 많이 내놓았다. AI 도약의 골든타임이 벌써 지났는지도 모른다는 국민적 초조함을 잠재울 실질적인 성과가 나오길 기대한다. 그 과정에서 단순한 ‘역량 마인드’를 넘어서 입체적인 ‘전략 마인드’도 갖기를 주문해 본다. AI 전략은 우리의 힘만 열심히 기른다고 성공하는 것이 아니라, 강대국들과의 관계적 맥락에서 도모해야 할 문제이기 때문이다. 특히 한국과 같은 중견국의 처지에서는 더욱 그러하다. 한국의 AI 전략은 강대국 AI 패권 경쟁의 맥락을 읽는 데서 출발해야 한다. 최근 AI를 미래 국가경쟁력의 요체로 이해한 세계 각국은 이 분야를 주도하기 위한 ‘AI 부국강병 경쟁’에 열을 올리고 있다. 중국산 AI 모델인 딥시크의 혁신이 큰 충격을 준 이후, 미·중 두 나라의 AI 패권 경쟁이 전방위적으로 전개되고 있다. 특히 트럼프 2기의 미국은 민간 부문의 혁신을 촉진하기 위한 규제 완화와 인프라 구축에 발 벗고 나섰다. 사실 ‘AI 부국강병’의 양대 축은 ‘인재 양성’과 ‘인프라 구축’이다. ‘AI 3대 강국’을 노리는 한국의 전략도 인적·물적 기반 없이는 성공하기 어렵다. 기술 발전의 빠른 속도에 맞춰 최대한의 자원을 동원해 힘닿는 데까지 총력을 기울이는 수밖에 없다. 그러나 국가 역량의 규모가 중견국인 한국에는 ‘전략 마인드’도 필요하다. 국가 간 투자 규모의 비교는 차치하고, 일개 빅테크의 투자가 한국 전체의 규모를 수십배나 능가하는 현실을 직시할 필요가 있다. 정부 주도로 자원을 적극 투입해 세계적 수준의 ‘한국형 LLM’을 개발해, ‘AI 3대 강국’을 노리는 ‘선도전략’도 펼쳐야 하지만, 한국의 현실에 맞는 ‘틈새 전략’도 필요하다. 현실적으로 한국이 범용 LLM 모델에서 미·중을 제치기는 어렵지만, 조선·반도체·자동차·항공·의료 등 산업 경쟁력을 보유한 분야별로 솔루션을 제공하는 ‘특화 AI’를 개발할 역량은 있다. 결국 한국의 AI 전략은 장기적으로는 기반 모델 개발로 선도적 잠재력을 익히면서, 단기적으로는 경쟁력 있는 특화 영역을 공략해 제조업 혁신을 이끄는 것이어야 한다. 지정학적 위치에서도 중견국인 한국은 미·중 사이에서 ‘구조적 위치’를 설정해야 하는 전략적 고민을 안고 있다. 이러한 고민은 최근 AI 분야에서도 그대로 드러났다. 최근 딥시크의 사례에서 보는 바와 같이, 오픈소스를 기반으로 가성비 공세를 벌이는 중국의 전략과 중국의 기술굴기 견제를 위해 소스코드 비공개와 사이버·데이터 안보를 강조하는 미국의 행보 사이에서 제기될 고민이다. 중국산 AI를 국가안보 문제로 보고 제재하려는 미국의 행보에 동참하자니 경제적으로 손해를 보게 되고, 어느 정도의 안전 문제를 감수하고 가성비 좋은 중국산 AI를 도입해 사용하자니 미국의 눈치를 보지 않을 수 없는 ‘낀 나라’의 처지다. 궁극적으로는 미·중 사이에서 한국의 ‘AI 주권’을 확보하려는 ‘자주적 AI(Sovereign AI)’의 행보가 해답일 수밖에 없는데, 이 전략의 미래 또한 험난한 여정을 가게 될 것이 눈에 선하다. 새 정부는 AI 분야 컨트롤타워 구축 차원에서 국가AI책임자(CAIO)인 ‘AI미래기획수석’을 신설했다. 부총리급 AI 전담 부처 신설도 거론되고, 국가AI위원회도 확대하고 그 기능도 강화한다고 한다. 강대국 AI 패권 경쟁이 가속화하는 상황에서 개별 부처 중심의 정책을 넘어서 범정부 차원의 지원체계를 구축하려는 행보여서 기대가 크다. 이러한 AI 거버넌스 구도에서 기술·산업 분야와 더불어 안보·외교 분야도 포괄하는 종합적인 추진체계를 마련해야 한다는 점을 강조하고 싶다. 새 정부의 ‘역량 마인드’ 기반의 정책과 더불어 국제정치적 맥락을 고려하는 ‘전략 마인드’도 갖추기를 기대해 본다. ‘딥시크 충격’ 기업들에 희망2030년 ‘범용AI’ 도달 어려워한국은 ‘오픈소스’ 수용 필요 “새로운 문제가 나올수록 우리는 또 다른 인공지능(AI) 기술을 개발해 현재의 문제를 정복하고 더 나은 세상을 만들어야 합니다.” 보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨터과학과 석좌교수는 25일 <2025 경향포럼> ‘세상을 바꾸는 AI, 혁신과 도전’ 세션 강연에서 이같이 말했다. 그는 ‘딥시크 충격’을 언급하면서 한국 같은 작은 규모의 나라에는 “국제적 협력이 필요하다”고 했다. 중국 출신 AI 전문가이자 세계인공지능학술대회(IJCAI) 이사를 맡은 안 교수는 AI 연구가 아직 초기 단계라고 분석하고 기업 주도의 개발이 더욱 활발해질 것이라 전망했다. 안 교수는 “많은 이들이 AI를 활용하고 있고 AI가 대단한 일을 할 것이라고 확신하지만 아직까진 AI가 초기 단계”라며 “일각에선 2030년쯤 범용AI(AGI)에 도달할 수 있을 것이라 말하지만 그보다는 오래 걸릴 것이라 생각한다”고 했다. 안 교수는 ‘AI 겨울’이 향후 10~20년 사이에 오진 않을 것이라고 주장했다. ‘AI 겨울’은 AI 연구가 사람들의 관심에서 멀어지고 재정 지원을 받기 어려웠던 시기를 가리킨다. 그는 “과거에는 ‘AI 여름’을 순전히 학계나 정부가 주도했다면 지금은 업계(민간)가 주도하고 있다”며 “AI 기업에서 일하는 인원이 많고 논문이 계속해서 나오는 만큼 AI 겨울이 조만간 올 가능성은 낮다”고 말했다. 안 교수는 특히 아직까지 AI 개발 진전이 더딘 분야로 자율주행과 헬스케어 분야를 꼽았다. 그는 “구글이 첫 자율주행차량을 실험한 것이 20여년 전이고 당시 2015년쯤이면 자율주행이 되리라 생각했지만 2025년에도 언제쯤 나올지 아직 모른다”며 “헬스케어 분야에서도 AI 진전이 기대했던 것보다 더딘 상황”이라고 말했다. 그러면서 “두 개 분야에 대한 기대치가 높기 때문”이라며 “0부터 99점까지 가긴 쉽지만 99점에서 100점까지 가는 것이 어렵다”고 했다. 미국에서 박사학위를 받고 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직했던 안 교수는 ‘딥시크 충격’을 긍정적으로 평가했다. 그는 “딥시크는 5개월이 지난 지금도 여전히 최고 모델”이라며 “딥시크가 존재할 수 있는 이유는 규모가 작고 유연해 대기업처럼 계층적 구도가 엄격하지 않기 때문”이라고 분석했다. 그는 미국과 중국 간 AI 패권 경쟁이 더욱 심화할 것이라 전망하며 “딥시크가 모든 기업들에 희망을 안겨줬다. 작은 기업에까지도 막대한 영향을 줄 수 있다는 점을 보여준 게 중요하다”고 평가했다. 안 교수는 한국과 싱가포르 같은 작은 규모의 국가들에 “국제적 협력이 필요하다”고 강조했다. 그는 “어떤 종류의 협력이든 문호를 열고 수용해야 한다”며 “딥시크가 오픈소스로 기회를 얻을 수 있었듯 오픈소스를 수용할 수 있어야 한다”고 말했다. 안 교수는 “모든 기술은 동전의 양면과 같다”며 “AI를 남용하는 것은 기술의 문제가 아니라 사람의 문제”라고 했다. 이어 “AI가 어떤 식으로 세상에 변화를 줄 수 있는지 계속해서 고민하고 난제를 파악하려는 노력이 필요하다”고 했다. 보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨터과학과 석좌교수는 중국 출신 인공지능(AI) 전문가다. 미국 매사추세츠대 애머스트에서 박사학위를 받은 뒤 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직한 이력이 있다. 지금은 ‘세계인공지능학술대회(IJCAI)’ 이사를 맡고 있다. 지난달 29일 난양공대 캠퍼스에서 경향신문과 만난 안 교수는 자신을 ‘실용적인 연구자’라고 소개했다. 그는 미국 대학에서 박사후 연구원으로 일하던 시절 AI와 게임 이론을 접목해 경찰, 미국 해안경비대 같은 정부 기관이 보안·안전 위험을 막기 위해 어떻게 자원을 배분하는 것이 최적인지 탐구했다. 최근엔 금융, 산업 분야 문제 해결을 위한 AI 활용법을 고민한다. 안 교수는 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁이 앞으로 더 격화될 것으로 전망했다. 그는 AI가 인간 일자리를 대체하거나 신종 범죄에 악용될 수 있다는 등 우려에 대응하기 위해 규제·규범이 필요하다고 인정하면서도 기술 발달은 “거부할 수 없는 흐름”이라며 각국의 경쟁적 자구 노력에 더 초점을 맞췄다. 그는 ‘딥시크 충격’을 거론하며 중국 정부 주도의 빠른 변화를 긍정 평가하기도 했다. 기술 발달의 핵심 요인으로는 정부 차원의 적극 투자, 대학을 통한 더 많은 인재 육성을 거듭 강조했다. 다음은 주요 일문일답. - 최근 가장 인상 깊게 본 AI 관련 뉴스가 있다면. “올해 초 딥시크의 R1 출시 소식이다. 올해는 특히 다양한 기술이 등장하고 있다. 거의 모든 주요 기업들이 ‘마누스’ 등 AI 에이전트를 내놓아 업계 내 주목을 받았다. 하지만 아직 딥시크만 한 혁신은 보지 못한 것 같다.” - ‘초가속 시대’라는 진단에 동의하나. “그렇다. 모든 것이 점점 더 빨라지고 있다. 치열한 경쟁 때문이다. 다들 시장에서 1등이 되기를 원한다. 문제는 1등 경쟁에만 몰두하다 보면 모델을 개발할 때 그 모델이 충분히 안정적인지, 위험 요소는 없는지 등을 충분한 시간을 들여 검토하지 못할 수 있다는 점이다.” - 인간처럼 사고·추론하는 범용인공지능(AGI)이 빠르면 5년 내 등장할 것이란 전망도 있다. “나는 그보다는 오래 걸릴 것이라고 예상한다. 여전히 ‘환각(Hallucination)’ 문제가 해결되지 않았고, 현재 가장 뛰어난 모델조차 아주 단순한 수준의 계산을 실수하기도 한다.” - AI 활용 측면에서 문제는 없을까. 최근 영국에선 정부가 살인 예측 알고리즘을 개발해 논란이 됐고, 세계적으로는 AI 무기 활용 우려도 나온다. “모든 기술엔 양면성이 있다. AI도 마찬가지다. 대부분 사람들은 AI 활용으로 이익을 얻고 있다고 본다. 싱가포르 시민은 국내 공항 입출국 심사 때 여권을 제시하지 않아 편리하다. 안면 인식 기술 덕분이다. 기술 자체가 아니라 사람이 문제다. 이 때문에 정부가 법이나 규제를 통해 개입해야 할 필요성이 있다. 사회적 규범도 중요하다.” - 로봇, AI가 향후 인간 일자리에 위협이 될 수 있다는 불안한 전망도 나온다. “많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이다. 지금도 거대언어모델(LLM)과 관련해 비슷한 일이 벌어지고 있다. 이미 대기업 내 코딩 작업의 70%는 AI에 의해 수행되는 것으로 추정된다. 소프트웨어 엔지니어마저 일자리를 잃을 수 있다. 그렇다고 중국이 기술 개발을 하지 않으면, 다른 나라가 하게 될 것이다. 세계적인 경쟁 때문이다. 피할 수 없는 흐름이고, 직시해야 하는 현실이다.” - AI 윤리, 사회적 규범 차원에서 특별히 유의할 점이 있다면. “나는 윤리 전문가는 아니다. 나는 AI 기술이 여전히 초기 단계라고 본다. 어떤 나라든 AI에 투자할 생각이 있다면, 지금도 늦지 않은 시점이라고 말하고 싶다.” - 중국에서 딥시크가 등장한 배경이 무엇인지를 두고 다양한 분석이 나왔다. “20대 포함 똑똑하고 젊은 인재가 핵심이었다고 생각한다. 조직 구조가 수평적이어서 구성원들이 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있었던 측면도 있다. 연구에는 예측 불가한 면이 있어서, 구상처럼 작동할지 알 수 없는 경우가 많다. 딥시크는 구성원이 아이디어를 즉각 시도해보고, 실패해도 괜찮다고 여기는 문화가 자리 잡고 있는 것으로 안다.” - 중국 정부·당 차원의 과학기술을 대하는 태도, 투자 측면은 어떻게 보나. “중국엔 딥시크 하나만 있는 게 아니다. 비슷한 규모의, 대규모 투자가 이뤄진 LLM 관련 회사가 10개 이상 있다고 본다. 최근 주목받는 ‘체화(Embodied) AI’ 분야도 마찬가지다. 중국에는 수백개에 달하는 로봇 관련 회사가 있다. 거기서 일할 똑똑한 인재도 그만큼 많아야 한다. 창업을 위한 자금도 필요하다. 이 점에서 중국 정부는 매우 빠르고 공격적으로 움직인다. 어떤 분야가 중요하다고 판단되면 자금을 곧장 투입한다. 지난해에만 중국은 AI 박사 인력 양성을 위한 신규 교육기관을 여럿 설립했다. 박사 정원도 크게 늘렸다. 요즘처럼 경쟁이 치열한 시기엔 빠르지 않으면 살아남기가 어렵다.” - 미국이 AI 반도체 대중국 수출을 규제하는 등 양국 간 기술 패권 경쟁이 점점 격해지는 듯하다. 앞으로 어떻게 될까. “맞다. (제재 때문에) 중국은 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하기 어려운 상황이다. 다양한 AI 모델이나 도구들과의 협업도 중국 기업들은 활용하기 힘들다. 이는 중국이 더 나은 AI 모델을 개발하고 미국 및 다른 나라들과 경쟁하는 데 있어 큰 약점 중 하나다. 그래서 지금껏 GPU 등 하드웨어 자체 개발에 나섰고, ‘엔비디아’ 수준은 아니지만 지난 몇년 새 상당한 진전을 보이기도 했다. ‘화웨이’ 등 중국산 GPU 칩을 기반으로 작동하는 LLM도 나왔다. 지금은 어떤 제재가 오더라도 더 잘 대응할 수 있도록 준비가 된 듯하다. 이 때문에 경쟁이 앞으로 더 악화할 수도 있다.” - 중국과 미국 모두에서 연구 경험이 있다. 연구 분위기, 정부 정책 등 양국 간 차이를 짚어본다면. “논문 수나 주요 학회 참가 수를 보면 중국이 굉장히 빠르게 성장하고 있다. 하지만 창조적 혁신을 기준으로 보면 미국이 여전히 앞서 있다고 본다. 여기서 창조적 혁신이란 0에서 1로, 없던 것을 만드는 혁신을 의미한다. 전통적으로 미국은 연구·개발이라든지 첨단 기술 생태계 전반이 훨씬 더 잘 갖춰져 있다. 반면 중국은 1에서 100으로 가는 것은 잘한다. 존재하는 아이디어라면 빠르게 따라가고, 이후 경쟁력 있는 모델, 심지어 더 나은 모델도 만들어낸다. 미국 대학은 대부분 사립이고, 교수·연구자가 자신이 하고픈 연구를 자율적으로 선택할 수 있다는 것도 특징이다. 반면 중국은 그런 자율성이 적다. 한편으로 이는 중국 정부가 직접 개입해 특정 연구 분야에 자원을 적극적으로 투입할 수 있다는 뜻이기도 하다. 인력, 기업이 많은 만큼 ‘내부 경쟁’이 치열하기도 하다.” - 미·중 경쟁 속 한국이 갈 길이 고민이다. 오픈AI, 딥시크의 ‘빠른 추격자’가 돼야 할까. “꼭 범용 AI일 필요는 없다고 본다. 특정 산업 분야에 특화된 세계 최고의 모델을 만들면 된다. 한국은 인구가 약 5000만명으로 싱가포르의 10배 수준이다. 경제 규모도 그렇고, 작은 나라가 아니다. 전자 산업에 강한 기반이 있고, 서구권과도 잘 연결돼 있어 좋은 GPU를 확보하기도 쉽다. 그런 강점을 AI 개발 경쟁에서도 살려야 한다. 세계가 ‘이 분야는 한국이 최고’라고 인식하는 것을 목표로 전략적으로 나아가야 한다. 이를 위해 한국도 자체적인 개발 역량을 갖추는 것이 일단 중요하다. 지금 AI 분야에서 좋은 점 중 하나는 ‘오픈소스’ 모델들이 많다는 것이다. 모든 것을 처음부터 새로이 만들 필요가 없다. 딥시크 모델도 오픈소스로부터 많은 이점을 얻었다. 그러려면 무엇보다 고급 기술 인재가 필요하다. 산업계 및 정부의 전략적 투자·지원도 함께해야 한다.” 의정부학교폭력변호사 수원변호사 분당강간변호사 의정부형사전문변호사 의정부형사전문변호사 성남상간소송변호사 폰테크당일 안양법무법인 상조내구제 의정부음주운전변호사 인천공항주차장 인터넷가입현금지원 의정부이혼전문변호사 네이버마케팅 용인형사전문변호사 의정부변호사 장기렌터카 이혼전문변호사추천 웹사이트 상위노출 당일폰테크 홈페이지 노출 인천흥신소 용인성범죄변호사 폰테크 홈페이지 상위노출 협의이혼 인천탐정사무소 인스타 좋아요 구매 포천학교폭력변호사 안양법무법인 인터넷가입현금지원 대구폰테크 수원상간소송변호사 수원변호사 용인강간변호사 수원성범죄변호사 수원법률사무소 용인성범죄전문변호사 인터넷가입현금지원 의정부이혼전문변호사 네이버 웹사이트 상위노출 의정부이혼전문변호사 문해력 책 포천학교폭력변호사 수원형사전문변호사 조정이혼 #김포공항주차비 김포공항주차비 위자료 용인형사변호사 의정부성범죄전문변호사 피망머니 안양법무법인 인터넷비교사이트 네이버 홈페이지 상위노출 의정부성범죄변호사 의정부이혼변호사 남양주법무법인 네이버 웹사이트 상위노출 분당불법촬영변호사 남양주음주운전변호사 의정부이혼변호사 인스타 좋아요 늘리기 인터넷설치현금 수원성범죄전문변호사 의정부이혼변호사 인터넷티비현금많이주는곳 용인이혼전문변호사 당일폰테크 당일폰테크 효자동 코오롱하늘채 용인성추행변호사 용인형사변호사 용인대형로펌 폰테크 인터넷티비현금많이주는곳 위자료 의정부음주운전변호사 수원상간소송변호사 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25-06-26 16:40

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전북 폰테크 ‘인공지능(AI) 세계 3대 강국 도약’을 목표로 내건 새 정부의 전략이 매우 고무적이다. 민간 투자 100조원 유치, 데이터센터 건설을 통한 ‘AI 고속도로’ 구축, 고성능 그래픽처리장치(GPU) 5만개 확보, 국가대표 AI 기업 육성, 국가대표 거대언어모델(LLM) 개발, 미래 AI 인재 양성, ‘모두의 AI’ 프로젝트 추진 등 모두 듣기만 해도 가슴이 설레는 야심 찬 정책들을 많이 내놓았다. AI 도약의 골든타임이 벌써 지났는지도 모른다는 국민적 초조함을 잠재울 실질적인 성과가 나오길 기대한다. 그 과정에서 단순한 ‘역량 마인드’를 넘어서 입체적인 ‘전략 마인드’도 갖기를 주문해 본다. AI 전략은 우리의 힘만 열심히 기른다고 성공하는 것이 아니라, 강대국들과의 관계적 맥락에서 도모해야 할 문제이기 때문이다. 특히 한국과 같은 중견국의 처지에서는 더욱 그러하다.
한국의 AI 전략은 강대국 AI 패권 경쟁의 맥락을 읽는 데서 출발해야 한다. 최근 AI를 미래 국가경쟁력의 요체로 이해한 세계 각국은 이 분야를 주도하기 위한 ‘AI 부국강병 경쟁’에 열을 올리고 있다. 중국산 AI 모델인 딥시크의 혁신이 큰 충격을 준 이후, 미·중 두 나라의 AI 패권 경쟁이 전방위적으로 전개되고 있다. 특히 트럼프 2기의 미국은 민간 부문의 혁신을 촉진하기 위한 규제 완화와 인프라 구축에 발 벗고 나섰다.
사실 ‘AI 부국강병’의 양대 축은 ‘인재 양성’과 ‘인프라 구축’이다. ‘AI 3대 강국’을 노리는 한국의 전략도 인적·물적 기반 없이는 성공하기 어렵다. 기술 발전의 빠른 속도에 맞춰 최대한의 자원을 동원해 힘닿는 데까지 총력을 기울이는 수밖에 없다.
그러나 국가 역량의 규모가 중견국인 한국에는 ‘전략 마인드’도 필요하다. 국가 간 투자 규모의 비교는 차치하고, 일개 빅테크의 투자가 한국 전체의 규모를 수십배나 능가하는 현실을 직시할 필요가 있다. 정부 주도로 자원을 적극 투입해 세계적 수준의 ‘한국형 LLM’을 개발해, ‘AI 3대 강국’을 노리는 ‘선도전략’도 펼쳐야 하지만, 한국의 현실에 맞는 ‘틈새 전략’도 필요하다. 현실적으로 한국이 범용 LLM 모델에서 미·중을 제치기는 어렵지만, 조선·반도체·자동차·항공·의료 등 산업 경쟁력을 보유한 분야별로 솔루션을 제공하는 ‘특화 AI’를 개발할 역량은 있다. 결국 한국의 AI 전략은 장기적으로는 기반 모델 개발로 선도적 잠재력을 익히면서, 단기적으로는 경쟁력 있는 특화 영역을 공략해 제조업 혁신을 이끄는 것이어야 한다.
지정학적 위치에서도 중견국인 한국은 미·중 사이에서 ‘구조적 위치’를 설정해야 하는 전략적 고민을 안고 있다. 이러한 고민은 최근 AI 분야에서도 그대로 드러났다. 최근 딥시크의 사례에서 보는 바와 같이, 오픈소스를 기반으로 가성비 공세를 벌이는 중국의 전략과 중국의 기술굴기 견제를 위해 소스코드 비공개와 사이버·데이터 안보를 강조하는 미국의 행보 사이에서 제기될 고민이다. 중국산 AI를 국가안보 문제로 보고 제재하려는 미국의 행보에 동참하자니 경제적으로 손해를 보게 되고, 어느 정도의 안전 문제를 감수하고 가성비 좋은 중국산 AI를 도입해 사용하자니 미국의 눈치를 보지 않을 수 없는 ‘낀 나라’의 처지다.
궁극적으로는 미·중 사이에서 한국의 ‘AI 주권’을 확보하려는 ‘자주적 AI(Sovereign AI)’의 행보가 해답일 수밖에 없는데, 이 전략의 미래 또한 험난한 여정을 가게 될 것이 눈에 선하다.
새 정부는 AI 분야 컨트롤타워 구축 차원에서 국가AI책임자(CAIO)인 ‘AI미래기획수석’을 신설했다. 부총리급 AI 전담 부처 신설도 거론되고, 국가AI위원회도 확대하고 그 기능도 강화한다고 한다. 강대국 AI 패권 경쟁이 가속화하는 상황에서 개별 부처 중심의 정책을 넘어서 범정부 차원의 지원체계를 구축하려는 행보여서 기대가 크다. 이러한 AI 거버넌스 구도에서 기술·산업 분야와 더불어 안보·외교 분야도 포괄하는 종합적인 추진체계를 마련해야 한다는 점을 강조하고 싶다.
새 정부의 ‘역량 마인드’ 기반의 정책과 더불어 국제정치적 맥락을 고려하는 ‘전략 마인드’도 갖추기를 기대해 본다.
‘딥시크 충격’ 기업들에 희망2030년 ‘범용AI’ 도달 어려워한국은 ‘오픈소스’ 수용 필요
“새로운 문제가 나올수록 우리는 또 다른 인공지능(AI) 기술을 개발해 현재의 문제를 정복하고 더 나은 세상을 만들어야 합니다.”
보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨터과학과 석좌교수는 25일 <2025 경향포럼> ‘세상을 바꾸는 AI, 혁신과 도전’ 세션 강연에서 이같이 말했다. 그는 ‘딥시크 충격’을 언급하면서 한국 같은 작은 규모의 나라에는 “국제적 협력이 필요하다”고 했다.
중국 출신 AI 전문가이자 세계인공지능학술대회(IJCAI) 이사를 맡은 안 교수는 AI 연구가 아직 초기 단계라고 분석하고 기업 주도의 개발이 더욱 활발해질 것이라 전망했다. 안 교수는 “많은 이들이 AI를 활용하고 있고 AI가 대단한 일을 할 것이라고 확신하지만 아직까진 AI가 초기 단계”라며 “일각에선 2030년쯤 범용AI(AGI)에 도달할 수 있을 것이라 말하지만 그보다는 오래 걸릴 것이라 생각한다”고 했다.
안 교수는 ‘AI 겨울’이 향후 10~20년 사이에 오진 않을 것이라고 주장했다. ‘AI 겨울’은 AI 연구가 사람들의 관심에서 멀어지고 재정 지원을 받기 어려웠던 시기를 가리킨다. 그는 “과거에는 ‘AI 여름’을 순전히 학계나 정부가 주도했다면 지금은 업계(민간)가 주도하고 있다”며 “AI 기업에서 일하는 인원이 많고 논문이 계속해서 나오는 만큼 AI 겨울이 조만간 올 가능성은 낮다”고 말했다.
안 교수는 특히 아직까지 AI 개발 진전이 더딘 분야로 자율주행과 헬스케어 분야를 꼽았다. 그는 “구글이 첫 자율주행차량을 실험한 것이 20여년 전이고 당시 2015년쯤이면 자율주행이 되리라 생각했지만 2025년에도 언제쯤 나올지 아직 모른다”며 “헬스케어 분야에서도 AI 진전이 기대했던 것보다 더딘 상황”이라고 말했다. 그러면서 “두 개 분야에 대한 기대치가 높기 때문”이라며 “0부터 99점까지 가긴 쉽지만 99점에서 100점까지 가는 것이 어렵다”고 했다.
미국에서 박사학위를 받고 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직했던 안 교수는 ‘딥시크 충격’을 긍정적으로 평가했다. 그는 “딥시크는 5개월이 지난 지금도 여전히 최고 모델”이라며 “딥시크가 존재할 수 있는 이유는 규모가 작고 유연해 대기업처럼 계층적 구도가 엄격하지 않기 때문”이라고 분석했다. 그는 미국과 중국 간 AI 패권 경쟁이 더욱 심화할 것이라 전망하며 “딥시크가 모든 기업들에 희망을 안겨줬다. 작은 기업에까지도 막대한 영향을 줄 수 있다는 점을 보여준 게 중요하다”고 평가했다.
안 교수는 한국과 싱가포르 같은 작은 규모의 국가들에 “국제적 협력이 필요하다”고 강조했다. 그는 “어떤 종류의 협력이든 문호를 열고 수용해야 한다”며 “딥시크가 오픈소스로 기회를 얻을 수 있었듯 오픈소스를 수용할 수 있어야 한다”고 말했다.
안 교수는 “모든 기술은 동전의 양면과 같다”며 “AI를 남용하는 것은 기술의 문제가 아니라 사람의 문제”라고 했다. 이어 “AI가 어떤 식으로 세상에 변화를 줄 수 있는지 계속해서 고민하고 난제를 파악하려는 노력이 필요하다”고 했다.
보 안 싱가포르 난양공대(NTU) 컴퓨터과학과 석좌교수는 중국 출신 인공지능(AI) 전문가다. 미국 매사추세츠대 애머스트에서 박사학위를 받은 뒤 중국과학원 컴퓨팅기술연구소에서 부교수로 재직한 이력이 있다. 지금은 ‘세계인공지능학술대회(IJCAI)’ 이사를 맡고 있다.
지난달 29일 난양공대 캠퍼스에서 경향신문과 만난 안 교수는 자신을 ‘실용적인 연구자’라고 소개했다. 그는 미국 대학에서 박사후 연구원으로 일하던 시절 AI와 게임 이론을 접목해 경찰, 미국 해안경비대 같은 정부 기관이 보안·안전 위험을 막기 위해 어떻게 자원을 배분하는 것이 최적인지 탐구했다. 최근엔 금융, 산업 분야 문제 해결을 위한 AI 활용법을 고민한다.
안 교수는 미국과 중국 간 기술 패권 경쟁이 앞으로 더 격화될 것으로 전망했다. 그는 AI가 인간 일자리를 대체하거나 신종 범죄에 악용될 수 있다는 등 우려에 대응하기 위해 규제·규범이 필요하다고 인정하면서도 기술 발달은 “거부할 수 없는 흐름”이라며 각국의 경쟁적 자구 노력에 더 초점을 맞췄다. 그는 ‘딥시크 충격’을 거론하며 중국 정부 주도의 빠른 변화를 긍정 평가하기도 했다. 기술 발달의 핵심 요인으로는 정부 차원의 적극 투자, 대학을 통한 더 많은 인재 육성을 거듭 강조했다. 다음은 주요 일문일답.
- 최근 가장 인상 깊게 본 AI 관련 뉴스가 있다면.
“올해 초 딥시크의 R1 출시 소식이다. 올해는 특히 다양한 기술이 등장하고 있다. 거의 모든 주요 기업들이 ‘마누스’ 등 AI 에이전트를 내놓아 업계 내 주목을 받았다. 하지만 아직 딥시크만 한 혁신은 보지 못한 것 같다.”
- ‘초가속 시대’라는 진단에 동의하나.
“그렇다. 모든 것이 점점 더 빨라지고 있다. 치열한 경쟁 때문이다. 다들 시장에서 1등이 되기를 원한다. 문제는 1등 경쟁에만 몰두하다 보면 모델을 개발할 때 그 모델이 충분히 안정적인지, 위험 요소는 없는지 등을 충분한 시간을 들여 검토하지 못할 수 있다는 점이다.”
- 인간처럼 사고·추론하는 범용인공지능(AGI)이 빠르면 5년 내 등장할 것이란 전망도 있다.
“나는 그보다는 오래 걸릴 것이라고 예상한다. 여전히 ‘환각(Hallucination)’ 문제가 해결되지 않았고, 현재 가장 뛰어난 모델조차 아주 단순한 수준의 계산을 실수하기도 한다.”
- AI 활용 측면에서 문제는 없을까. 최근 영국에선 정부가 살인 예측 알고리즘을 개발해 논란이 됐고, 세계적으로는 AI 무기 활용 우려도 나온다.
“모든 기술엔 양면성이 있다. AI도 마찬가지다. 대부분 사람들은 AI 활용으로 이익을 얻고 있다고 본다. 싱가포르 시민은 국내 공항 입출국 심사 때 여권을 제시하지 않아 편리하다. 안면 인식 기술 덕분이다. 기술 자체가 아니라 사람이 문제다. 이 때문에 정부가 법이나 규제를 통해 개입해야 할 필요성이 있다. 사회적 규범도 중요하다.”
- 로봇, AI가 향후 인간 일자리에 위협이 될 수 있다는 불안한 전망도 나온다.
“많은 사람이 일자리를 잃게 될 것이다. 지금도 거대언어모델(LLM)과 관련해 비슷한 일이 벌어지고 있다. 이미 대기업 내 코딩 작업의 70%는 AI에 의해 수행되는 것으로 추정된다. 소프트웨어 엔지니어마저 일자리를 잃을 수 있다. 그렇다고 중국이 기술 개발을 하지 않으면, 다른 나라가 하게 될 것이다. 세계적인 경쟁 때문이다. 피할 수 없는 흐름이고, 직시해야 하는 현실이다.”
- AI 윤리, 사회적 규범 차원에서 특별히 유의할 점이 있다면.
“나는 윤리 전문가는 아니다. 나는 AI 기술이 여전히 초기 단계라고 본다. 어떤 나라든 AI에 투자할 생각이 있다면, 지금도 늦지 않은 시점이라고 말하고 싶다.”
- 중국에서 딥시크가 등장한 배경이 무엇인지를 두고 다양한 분석이 나왔다.
“20대 포함 똑똑하고 젊은 인재가 핵심이었다고 생각한다. 조직 구조가 수평적이어서 구성원들이 자유롭게 아이디어를 실현할 수 있었던 측면도 있다. 연구에는 예측 불가한 면이 있어서, 구상처럼 작동할지 알 수 없는 경우가 많다. 딥시크는 구성원이 아이디어를 즉각 시도해보고, 실패해도 괜찮다고 여기는 문화가 자리 잡고 있는 것으로 안다.”
- 중국 정부·당 차원의 과학기술을 대하는 태도, 투자 측면은 어떻게 보나.
“중국엔 딥시크 하나만 있는 게 아니다. 비슷한 규모의, 대규모 투자가 이뤄진 LLM 관련 회사가 10개 이상 있다고 본다. 최근 주목받는 ‘체화(Embodied) AI’ 분야도 마찬가지다. 중국에는 수백개에 달하는 로봇 관련 회사가 있다. 거기서 일할 똑똑한 인재도 그만큼 많아야 한다. 창업을 위한 자금도 필요하다. 이 점에서 중국 정부는 매우 빠르고 공격적으로 움직인다. 어떤 분야가 중요하다고 판단되면 자금을 곧장 투입한다. 지난해에만 중국은 AI 박사 인력 양성을 위한 신규 교육기관을 여럿 설립했다. 박사 정원도 크게 늘렸다. 요즘처럼 경쟁이 치열한 시기엔 빠르지 않으면 살아남기가 어렵다.”
- 미국이 AI 반도체 대중국 수출을 규제하는 등 양국 간 기술 패권 경쟁이 점점 격해지는 듯하다. 앞으로 어떻게 될까.
“맞다. (제재 때문에) 중국은 좋은 그래픽처리장치(GPU)를 확보하기 어려운 상황이다. 다양한 AI 모델이나 도구들과의 협업도 중국 기업들은 활용하기 힘들다. 이는 중국이 더 나은 AI 모델을 개발하고 미국 및 다른 나라들과 경쟁하는 데 있어 큰 약점 중 하나다. 그래서 지금껏 GPU 등 하드웨어 자체 개발에 나섰고, ‘엔비디아’ 수준은 아니지만 지난 몇년 새 상당한 진전을 보이기도 했다. ‘화웨이’ 등 중국산 GPU 칩을 기반으로 작동하는 LLM도 나왔다. 지금은 어떤 제재가 오더라도 더 잘 대응할 수 있도록 준비가 된 듯하다. 이 때문에 경쟁이 앞으로 더 악화할 수도 있다.”
- 중국과 미국 모두에서 연구 경험이 있다. 연구 분위기, 정부 정책 등 양국 간 차이를 짚어본다면.
“논문 수나 주요 학회 참가 수를 보면 중국이 굉장히 빠르게 성장하고 있다. 하지만 창조적 혁신을 기준으로 보면 미국이 여전히 앞서 있다고 본다. 여기서 창조적 혁신이란 0에서 1로, 없던 것을 만드는 혁신을 의미한다. 전통적으로 미국은 연구·개발이라든지 첨단 기술 생태계 전반이 훨씬 더 잘 갖춰져 있다. 반면 중국은 1에서 100으로 가는 것은 잘한다. 존재하는 아이디어라면 빠르게 따라가고, 이후 경쟁력 있는 모델, 심지어 더 나은 모델도 만들어낸다. 미국 대학은 대부분 사립이고, 교수·연구자가 자신이 하고픈 연구를 자율적으로 선택할 수 있다는 것도 특징이다. 반면 중국은 그런 자율성이 적다. 한편으로 이는 중국 정부가 직접 개입해 특정 연구 분야에 자원을 적극적으로 투입할 수 있다는 뜻이기도 하다. 인력, 기업이 많은 만큼 ‘내부 경쟁’이 치열하기도 하다.”
- 미·중 경쟁 속 한국이 갈 길이 고민이다. 오픈AI, 딥시크의 ‘빠른 추격자’가 돼야 할까.
“꼭 범용 AI일 필요는 없다고 본다. 특정 산업 분야에 특화된 세계 최고의 모델을 만들면 된다. 한국은 인구가 약 5000만명으로 싱가포르의 10배 수준이다. 경제 규모도 그렇고, 작은 나라가 아니다. 전자 산업에 강한 기반이 있고, 서구권과도 잘 연결돼 있어 좋은 GPU를 확보하기도 쉽다. 그런 강점을 AI 개발 경쟁에서도 살려야 한다. 세계가 ‘이 분야는 한국이 최고’라고 인식하는 것을 목표로 전략적으로 나아가야 한다. 이를 위해 한국도 자체적인 개발 역량을 갖추는 것이 일단 중요하다. 지금 AI 분야에서 좋은 점 중 하나는 ‘오픈소스’ 모델들이 많다는 것이다. 모든 것을 처음부터 새로이 만들 필요가 없다. 딥시크 모델도 오픈소스로부터 많은 이점을 얻었다. 그러려면 무엇보다 고급 기술 인재가 필요하다. 산업계 및 정부의 전략적 투자·지원도 함께해야 한다.”