AI 3대 강국 대신 공장 수출, 학회가 내놓은 전략 전환
한국인공지능학회가 과학기술정보통신부 연구용역 보고서에서 AI 3대 강국이라는 순위 목표를 내려놓고 AI 핵심요소 국가로 가자고 제언했습니다. 핵심은 초거대 모델 경쟁보다 반도체·로봇·제조업을 묶은 공장 시스템 통합 수출에 국가 자원을 모으자는 것입니다. 이 제언은 AI 경쟁력의 기준을 순위에서 제조 현장의 활용으로 옮기자는 요구입니다.
뉴스 핵심
- 한국인공지능학회는 AI 3대 강국 대신 산업 강점을 살린 AI 핵심요소 국가를 목표로 삼자고 제언했습니다.
- 보고서의 핵심 구상은 로봇이나 부품이 아니라 공장 전체를 시스템으로 공급하는 나라가 되자는 것입니다.
- 인프라, 자본 배치, 정부의 대형·장기 발주, 제도 정비가 그 구상의 전제 조건으로 함께 제시됐습니다.
한국인공지능학회는 왜 AI 3대 강국 목표에 제동을 걸었나
AI 3대 강국은 한동안 한국 AI 정책의 구호였습니다. 세계 순위 안에 들겠다는 목표는 이해하기 쉽고 정치적으로도 말하기 좋습니다. 그런데 이 구호 자체를 바꾸자는 제언이 학계에서 나왔습니다.
한국인공지능학회는 과학기술정보통신부 정책연구용역으로 수행한 '성장과 포용을 위한 AI 전환(AX) 대응과 국가 전략 연구' 보고서에서 이렇게 제언했습니다. 순위에 치중한 목표 대신 반도체·로봇·제조업 같은 산업적 강점을 살린 'AI 핵심요소 국가'로 방향을 틀자는 내용입니다.
질문은 이것입니다. 순위를 포기하면 무엇을 얻고, 그 자리에 무엇을 놓자는 것일까요. 답은 보고서 후반부의 한 문장에 모입니다. 한국이 로봇을 파는 나라에서 공장을 파는 나라로 넘어가야 한다는 것입니다.
중국·미국·독일은 각자 무엇으로 승부하나
보고서가 먼저 짚은 것은 주요국이 AI 전환 정책을 규모가 아니라 구조 차이에 기반해 설계한다는 점입니다. 같은 AI라도 나라마다 쥔 카드가 다르니 전략의 축도 다르다는 이야기입니다.
중국은 부품 자급, 미국은 기반 모델 선점, 독일은 시스템 통합 수출을 축으로 삼는다고 합니다. 세 나라의 선택을 나란히 놓으면 공통점이 보입니다. 모두 자기 산업이 이미 가진 강점에서 출발했다는 것입니다.
한국에 대입하면 질문이 달라집니다. 미국처럼 모델로 정면 승부할 것인가, 독일처럼 시스템 통합으로 팔 것인가. 보고서는 후자 쪽에 한국의 자리가 있다고 보는 셈입니다.
세계 3위 수준 독자 모델 목표는 버려야 하나
그렇지는 않습니다. 보고서는 정부가 세계 3위 수준의 독자 파운데이션 모델 확보를 목표로 자주 제시한다고 짚으면서도, 일정 수준의 역량 확보 자체는 필요하다고 인정했습니다.
문제 삼은 것은 국가 전략 전체가 규모 경쟁에 매달리는 상황입니다. 모델 하나에 힘을 몰아주면 데이터와 컴퓨팅, 그리고 그것을 쓰는 현장이 뒤로 밀릴 수 있습니다.
대안으로 내놓은 것이 균형입니다. AI의 두뇌에 해당하는 빅모델, 학습 재료인 빅데이터, 작동에 필요한 에너지인 빅컴퓨팅을 고루 갖추는 편이 더 지속 가능하다고 했습니다. 세 요소가 만나는 곳이 피지컬 AI입니다.
로봇을 파는 나라와 공장을 파는 나라는 무엇이 다른가
로봇을 파는 나라는 로봇 한 대의 성능과 가격으로 경쟁합니다. 부품을 파는 나라도 마찬가지입니다. 보고서는 이 방식으로 승부하는 대신 공장 전체를 하나의 거대한 로봇 시스템으로 보고 공급하자고 했습니다.
여기에 들어가는 재료는 제조 IT, 로봇, 자동화 설비, 시스템 통합(SI) 역량입니다. 반도체와 센서, 로봇, 제조업, 산업 데이터를 갖춘 한국의 강점과 피지컬 AI가 맞아떨어진다는 것이 보고서의 설명입니다.
이를 고객 입장에서 보면 이해가 쉽습니다. 공장을 짓는 고객은 로봇 한 대가 아니라 돌아가는 라인을 사고 싶어 합니다. 부품을 하나하나 고르게 하는 쪽보다 라인 전체를 책임지는 쪽이 협상력도 큽니다. 이 대목은 편집부의 해석입니다.
송전망·입지 규제·정부 발주는 왜 같이 나오나
공장을 팔려면 먼저 공장을 잘 지을 수 있어야 합니다. 보고서가 송전망 확충과 입지 규제 개선 같은 기반 인프라를 함께 언급한 이유로 보입니다. AI와 자동화 설비는 전기와 땅이 있어야 돌아갑니다.
자금과 시장에 대한 제안도 이어집니다. 소버린 AI 풀스택 구축을 위해 전략적 자본 배치를 강화하고, 정부가 대형·장기 발주로 초기 시장을 만들어 주자는 것입니다. 민간이 혼자 감당하기 어려운 첫 수요를 국가가 맡자는 구상입니다.
제도 쪽에서는 AI 활용 사전판정과 안전한 데이터 활용 지침으로 불확실성을 줄이자고 했습니다. 정리하면 이 제언은 구호가 아니라 자원 배분의 방향을 바꾸자는 요구입니다.
AI를 가장 잘 쓰는 나라라는 목표는 무엇을 바꾸나
보고서는 궁극적 목표를 이렇게 적었습니다. "AI를 개발하는 국가를 넘어 AI를 가장 효과적으로 활용하는 국가가 되는 것." 국가 목표를 순위가 아니라 지속 가능한 경쟁우위를 확보할 수 있는 구조로 재설정하자는 취지입니다.
순위는 남이 매겨 주지만 활용은 현장에서 증명해야 합니다. 평가 기준이 바뀌면 예산과 발주, 규제 개선의 우선순위도 달라질 수 있습니다. 이것이 이 제언의 무게입니다.
다만 이 보고서는 학회가 정부 연구용역으로 낸 제언입니다. 실제 정책에 얼마나 반영될지는 정해지지 않았습니다. 앞으로 볼 지점은 정부가 AI 목표를 말할 때 순위와 활용 중 어느 쪽을 앞세우는지, 대형·장기 발주가 어느 분야에서 나오는지입니다.
이 글은 학회 보고서의 제언을 해설한 것으로 특정 종목이나 상품의 매수·매도를 권하지 않습니다. 정책 제언은 실제 정책으로 채택되지 않을 수 있고 시장 영향도 불확실하므로, 투자 판단과 그 결과에 대한 책임은 독자 본인에게 있습니다.
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