
”부뚜막의 소금도 집어넣어야 짜다“는 우리 속담이 있다. 제아무리 좋은 소금이 있어도 소금 그 자체로는 사람들이 늘 찾는 맛을 제공하지 못한다. 사람들이 찾는 것들과 어우러질 때 비로소 그 값어치가 빛난다.
미국과 중국의 인공지능(AI) 기술 경쟁이 갈수록 첨예화되면서, 세계 각국은 이 경쟁에 뛰어들며, 뒤처지지 않으려는 치열한 노력을 하고 있다. 특히 인터넷 등 디지털 기반이 잘 갖춰진 한국이 투자 시기를 놓치면서 크게 뒤 쳐지기 시작했다. 그러나 실망한 단계는 아니다. 집중적이고 전문 기능별 AI를 개발, 즉 적정 기술용 AI 모델을 개발, 접목하면 경쟁력을 충분히 확보할 수 있기 때문이다.
최고의 기술을 확보하고 있다고 할지라도 사용자들이 없으면 무용지물이다. 최고의 기술만이 경쟁에서 살아남는 것은 아니다. ‘적정기술’이라는 말이 있듯이, 이용하는 사람들의 경제적, 지능적, 시기적 등 상황에 따라 그에 맞는 기술이 제때 제대로 활용되는 것이 성공으로 가는 길이다.
우선 최고 기술이 실패할 경우의 수를 알아보자. 이 실패의 요인을 뒤집으면 성공으로 가는 길이 보이기 때문이다.
첫째, 시장 타이밍 실패를 꼽을 수 있다. 기술이 너무 앞서 있거나 뒤처졌을 경우, 시장이 준비되지 않았거나, 이미 다른 기술이 자리를 차지하고 있는 경우다. 세계적인 빅테크(BigTech)인 미국의 구글 글래스(Google Glass), 세그웨이(Segway) 등은 AI의 시장 타이밍에서 실패한 경우이다.
둘째, 비즈니스 모델의 부재 혹은 취약함을 들 수 있다. 기술은 뛰어 나는데, 수익화 전략이 없으면 지속 불가능해진다. 예를 들어 뛰어난 인공지능 ‘스타트업’이 속속 출현하지만, 비즈니스 모델 부재로 도산하는 경우가 많다.
셋째, 사용자 경험(UX)의 부족도 하나의 최고 기술의 걸림돌이다. 기술이 아무리 좋아도 사용자 입장에서 사용하기 불편하면 채택되지 않는다. 그저 ‘그림 속의 떡’이라고 할까. 기술적인 사양(specification)은 훌륭하고 높은 수준이지만 UI/UX가 불편한 앱이나 기기가 그 사례이다.
넷째, 마케팅과 브랜딩의 부족 역시 최고 기술 배포(deploying)의 장애물이다. 기술력을 제대로 제때 알리지 못하거나, 시장의 인지도가 낮은 경우, 실패는 가까이 있다. 기술력은 뛰어나지만 이름 없는 기업은 브랜딩 홍보가 어렵다. 따라서 마케팅 잘하는 인재와 그 조직이 필요하다.
다섯째, 생태계와 호환성 부족 역시 실패의 친구이다. 기존 산업, 표준, 플랫폼과 호환되지 않으면 채택 장벽이 아주 높다. 폐쇄적인 시스템 혹은 독자적인 규격(예를 들어 Betamax vs VHS)은 성공의 걸림돌이다.
여섯째, 빼놓을 수 없는 것이 규제 및 정책 리스크이다. 세계 최고의 기술도 규제를 심하게 받거나 정책적으로 지원받지 못하면 실패의 길은 넓다. 기술이 사회적으로나 법적으로 수용되지 않으면 ‘고지는 너무 높고 멀다.’ 유전자 편집이나 무인기(drone), 자율주행자 등에 대한 규제와 정책에 따라 성공과 실패가 갈린다.
일곱째, 인재와 조직 역량의 부족 역시 성공과는 거리가 멀다. 수려하고 뛰어난 기술을 지속적으로 개발하거나 확장할 수 있는 인재와 조직의 역량이 매우 중요하다. 기술은 있지만 연구개발(R&D) 또는 운영이 따라주지 못하면 아무 소용 없다. ”굴러가는 돌에는 이끼가 끼지 않는다“(A rolling stone gathers no moss.)
여덟째, 자본이 문제다. 자본이 부족하면 당연히 모든 것을 지속할 수 없다. 스케일업(scale-up)을 하거나 경쟁을 지속할 투자금이 부족한 경우, 기업 도태는 불가피하다. 기술은 좋지만 자금난으로 파산할 수 있다.
아홉 번째, 경쟁사에 의한 강력한 견제 또는 압박에 견뎌낼 근육이 없으면 안 된다. 대기업이 유사 기술을 더 낮은 가격에 출시하거나 특허 공격으로 무너뜨리려 할 때, 버틸 힘이 있는가이다. 특히 대기업이나 경쟁사의 독점적 시장 지위의 악용이 있으면 난감해진다. 적정 기술 등 특화 기술력을 확보 대응력 있는 기업을 갖춰야 한다.
열 번째, 사회적으로 수용 태세가 부족한 경우에도 실패 가능성은 높아진다. 문화적, 윤리적, 심리적 거부감은 최고의 기술도 받아들여지지 않을 공산이 매우 크다. 개인정보를 수집하는 인공지능(AI) 기술에 대한 불신이 높아지면, 기술 배포, 즉 사용자 증가에 어려움을 겼으면서 자연히 도태의 길로 들어서게 된다.
수년 동안 미국과 중국은 첨단의 인공지능 개발을 위한 치열한 경쟁을 벌여왔다. AI가 국가 안보와 국방, 경제에 미치는 광범위한 영향을 고려할 때, 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않는다. 그러나 누가 승리하고 있는지 판단하기는 쉬운 일이 아니다. 늘 그렇듯이 흔히 최고 기술과 관련해서는 우선 성능에 집중될 수밖에 없다. 어떤 AI 모델이 속도, 추론, 정확도 면에서 다른 AI 모델보다 우수한가 하는 질문이다.
이런 면에서는 미국이 세계적인 수준의 엔지니어, 수십억 달러 규모의 데이터 센터 투자, 최첨단 컴퓨팅 칩에 대한 수출 통제 등으로 압도적이지는 않더라도 확실한 우위에 있는 것은 분명하다.
그러나 세상은 넓고, 넓은 세상만큼 기술도 다양하다. 지난 1월 중국기업 딥시크(DeepSeek)가 R1이라는 강력한 새로운 생성형 AI 모델을 출시하면서, 세계를 놀라게 했다. 딥시크의 성공은 미국의 우위가 많은 사람들이 생각해 왔던 만큼 안정적이지 않음을 실제로 보여줬다.
최고의 기술만이 생존할 수 있다는 좁은 인식은 사용자 다수가 등을 돌릴 수 있다. 순수한 성능은 중요하지만, 차선책이라도 사용자에게 상당한 가치를 제공할 수 있으며, 특히 딥시크처럼 저렴하고 ‘오픈 소스’이며 널리 사용되는 모델이라면 더욱 그렇다. 딥시크의 ‘오픈 소스’는 ‘신의 한 수’라는 극찬까지 받았다.
딥시크 성공의 진정한 교훈은 AI 경쟁이 단순히 어느 나라가 가장 진보된 모델을 개발하느냐의 문제가 아니라, 어느 나라가 경제와 정부 전반에 걸쳐 이러한 모델을 더 빨리 도입하느냐하는 문제라는 것이다. 군사 계획가들은 ‘아마추어는 전술을, 전문가는 병참을 논한다’고 말하곤 한다. AI 분야에서 ”아마추어는 벤치마크를, 전문가는 도입(채택)을 논한다“고 한다.
따라서 AI 분야에서 주도권을 유지하려면 해당 정부는 군, 지방 기관, 더 나아가 경제 전반에 걸쳐 AI 도입 가속화가 가장 중요하다. 이용자가 없으면 무용지물이다. 이를 위해 정부는 ‘투명성’과 ‘선택권’에 초점을 맞춘 ‘운영 원칙’을 수립하는 동시에 신뢰를 높이고 클라우드 인프라와 새로운 에너지원 개발을 지원해야 하고, 기업들을 지원하고, 민주주의 가치를 확립하며, 기술 우위를 선점하기 위해 AI 제품을 전 세계로 수출할 수 있도록 지원해야 한다. K-컬처(K-Culture)에서 보듯이 지구촌 사람들이 찾지 않으면 우물 안의 개구리에 불과하다.
컨설팅 회사 맥킨지의 2023년 보고서는 AI의 광범위한 도입이 세계 경제에 수조 달러의 생산성 향상을 가져올 수 있다고 추산했다.
AI의 발전은 과학, 의학, 첨단 제조 등의 혁신을 촉진하고 있다. 하지만 AI 시스템에 접근할 수 없는 국가는 아무런 혜택을 얻지 못할 것이다. 부자 나라들이 AI를 먼저 도입할 가능성이 높으므로, 정책 입안자들은 기업들이 글로벌 사우스(global south)로 AI 기술을 수출할 수 있도록 지원해야 한다. 선점이 매우 중요하다. 과거 코카콜라가 아프리카 등 선점을 통해 평생 자사 제품을 이용할 수 있도록 한 사례가 좋은 본보기이다. 낮은 기술이라도 적정기술(appropriate technology)이면 수출을 얼마든지 할 수 있다. 이를 통해 주요 개발 목표를 달성할 수 있다.
예를 들어 중국 모델이 미국 경쟁사보다 다소 뒤 쳐진다. 그러나 딥시크의 성공은 ‘저가의 오픈 소스’ 기술이 최첨단 기술에는 미치지 못한다 해도, 사용자에게 상당한 가치를 제공할 수 있음을 보여준다.
법적 계약서 작성, 상업 연구 지원, 고객 서비스 문의 분류와 같은 많은 일반적인 애플리케이션의 경우, AI 도입에 최고 성능의 모델이 필요한 것이 아니라, 신속하고 대규모로 배포할 수 있는 충분히 좋은 해결책이 필요하기 때문이다.
딥시크와 같은 중국 모델은 다양한 일반적인 용도에 적합한 저렴하고 효과적인 AI 도구를 찾는 국가들에게 매력적으로 다가갈 수 있다. 따라서 미국처럼 최첨단의 칩, 더 넓은 클라우드 인프라, 더 나은 기반 모델, 그리고 더 유용한 애플리케이션 등 많은 이점을 가지고 있지만, 이를 확산시킬 전략이 필요하다. 한국은 미국과의 협력을 통해, 최첨단을 따라잡고 유지할 수 있어야 한다. 동시에 딥시크와 같은 저렴한 AI 모델 개발, 적정기술의 보급형 AI 모델 개발이 시급하다.
AI 확산 경쟁에서 승리자와 어깨를 나란히 하는 것은 리더십의 미래에도 영향을 미친다. G7이나 D10이니 하는 세계 리더 국가군에 들기 위한 차분하고도 긴밀하게 보급형 국가들을 관리하는 정책과 외교 역량을 갖추는 게 중요하다. 중국의 사례는 하나의 본보기일 수 있다. 이데올로로기는 일단 뒤로하고, 중국은 해외 기술 투자를 통해 미국의 이익과 영향력을 약화시키고, 자국의 정치적 영향력을 증폭시키는 전략을 구사하고 있다.
한국 역시 이러한 모델을 벤치마킹, 글로벌 사우스와의 기술 협력을 촉진할 필요가 있다. 한국은 중국도 미국도 아니다. 힘에 의한 공산주의도 자본주의도 아니다. 언제나 친구처럼 형제처럼 한국의 이미지를 활용하면 활로가 보일 것이다.
특히 AI 모델 도입을 고려할 때 반드시 선두 자리를 지키겠다는 생각보다는 저렴하고 효율적이며 광범위하게 배포될 수 있는 모델을 육성해 나가야 한다. AI는 범용 기술이라는 점은 확실하게 인식해야 한다. AI는 하드웨어가 필수적이긴 하지만, 모델 자체는 ‘소프트웨어’이므로 쉽게 복제하고 이전할 수 있다는 점도 함께 인식해야 한다.
정책 입안자들은 책임 있는 기술 확산을 가능하게 하는 AI 규제를 설계해야 한다. 이를 위해서는 유럽연합(EU)의 광범위한 규정을 준수하지 않는 AI 애플리케이션에 대한 제한과 같은 규범적인 규제에 대한 투명성과 선택권에 초점을 맞춘 구체적인 대안을 제시할 수 있어야 한다.
EU의 이러한 접근 방식은 실질적인 위험에 대응하고 있지만, 혁신을 저해하고, 모델의 투명성을 높이려는 노력을 저해하며, 특히 오픈 소스 애플리케이션으로 제공되는 경우, 사용자들이 금지된 도구에 접근할 수 있는 다른 방법을 찾도록 부추긴다. 예를 들어, 딥시크 앱은 EU 일반 데이터 보호 규정(GDPR)의 개인정보 보호 요건이나 EU AI 법의 안전 및 보안 조항을 준수하지 않음에도 불구하고 EU에서 사용 가능하다는 점에 유의해야 한다. 규제의 적절성이 주요하다.
기술적 최전선에만 초점을 맞추면 AI 경쟁의 진정한 본질을 흐릿하게 만들 뿐이다.
이러한 적정기술 프레임워크는 한국에서 개발된 AI 기술의 도입을 촉진하는 데 도움이 될 것이다. 성능이 크게 향상된 브레이크가 더 빠르고 안전한 기차와 자동차를 가능하게 했던 것처럼, 투명한 규칙, 사용자 선택권, 그리고 엄격한 제한을 갖춘 명확하고 조화로운 거버넌스 전략은 더욱 효과적이고 유용한 AI를 촉진할 수 있다.
투명성을 강화하는 도구는 신뢰를 증진하고, 소비자와 기업의 AI 시스템 사용 의지를 더욱 강화할 것이지만, 단순히 AI 도구 사용을 제한하는 것은 혁신을 지연시키고, 사용자가 규제 요건을 회피하고 AI 개발자가 다른 시장을 찾도록 유도하는 결과를 낳는다.
최태원 SK그룹 회장 겸 대한상공회의소 회장은 최근 한 다큐멘터리에 출연, 불필요한 규제 완화와 제조 인공지능(AI)을 위한 인프라 구축 필요성을 강조했다. ‘메가 샌드박스’는 광역 시·도별로 미래산업·기술을 선정하고 국내·외 기업의 인재 유치를 위한 파격적 인센티브와 규제 개선을 종합한 개념이다.
예를 들어 광역 단위의 모빌리티 특화 지역을 선정해 무인운전·배달·순찰 등 자율주행 관련 모든 규제를 풀어주고, 시설 인프라와 정주 여건을 조성할 필요가 있다는 것이다. 메가샌드박스를 통한 앞서 언급한 AI 모델 개발은 한국의 미래 먹거리를 창출해 낼 수 있다는 것으로, 결과적으로 규제는 네거티브 방식으로 바꾸고, 지역 스스로 글로벌 기업을 만족시킬 수 있는 인센티브를 제공해야 한다는 것이다.
또 중동 걸프 지역 국가들과 협력하여 신뢰할 수 있는 접근성을 확보하는 것은 기업들이 글로벌 사우스(global south)에 AI 서비스를 제공하는 데에도 도움이 될 것이다. 정부가 이러한 협력을 더욱 원활하게 진행하지 못할 경우, 5G 및 클라우드 서비스와 같은 디지털 기술을 개발도상국에 제공하기 위해 고안된 중국의 ‘디지털 실크로드 이니셔티브’(Digital Silk Road Initiative)와 같은 경쟁 기업들이 그 공백을 메울 것이다.
국내 도입을 가속 시키기 위해 칩 생산, 데이터 센터, 에너지 분야에 대한 기반 투자를 해야 한다. 도로가 없는 자동차는 그 효용성이 크게 떨어져 제1차 세계 대전 당시 일부 군사 분석가들이 내연 기관이 전쟁에 미치는 영향에 의문을 제기했던 것처럼, AI 기술 또한 새로운 클라우드 환경, 더욱 접근하기 쉬운 컴퓨팅 성능, 그리고 활용이 가능한 데이터 없이는 그 잠재력을 실현할 수 없다.
특히 정부는 AI 모델을 구동할 충분한 컴퓨팅 성능과 에너지, 그리고 신뢰할 수 있는 칩 공급원이 필요하다. 트럼프 미국 대통령이 최근 민간 부문 데이터 센터에 5천억 달러를 투자하겠다고 발표한 것은 중요한 시작이다. 그러나 한국은 미미해도 너무 미미하다. 각성이 필요하다.
정부 투자 확대는 대규모 도입을 위한 추가적인 상업 자금 지원을 촉진할 수 있다. 정부는 또 AI 데이터 센터에 전력을 공급할 대규모 에너지원을 확보하는 데 주도적인 역할을 해야 한다. 클라우드 서비스 제공업체들이 생산량 확대 투자와 동시에, 정부는 송전 및 배전 인프라를 확장하고 현대화하여 업그레이드된 전력망을 통해 지역 접근성과 배전을 효과적으로 확장해야 한다.
에너지 소비가 많은 신규 데이터 센터에 전력을 공급하고, 더 저렴한 비용으로 더 광범위한 접근성을 확보하는 것은 AI의 광범위한 사용을 가능하게 하는 데 매우 중요하다. 인공지능형 에너지 고속도로 네트워크 구축이 절실하다.
단순히 선도적인 AI 모델을 보유하는 것만으로는 충분하지 않다. 정부는 자체 기관의 AI 도입을 우선시함으로써 경제 전반에 걸쳐 AI 활용에 더욱 가속 페달을 밟아야 한다. 국방부와 같은 주요 기관은 예산을 AI 기술에 투자함으로써 기업에 투자할 곳을 찾아 확산시키고, 자본 시장에는 수요가 높을 것으로 예상되는 기술을 알릴 수 있다. 최대의 효과를 거두려면 각 기관은 우선순위를 명확하게 설명하고, 조달 절차를 간소화하며, 특정 역량 제공에 집중해야 한다. 국회는 정기적인 연간 예산을 편성하는 것이 도움이 될 것이다. 정부의 역할이 매우 중요하다.
정부 투자는 기업과 소비자에게 AI 도구의 안전성과 신뢰성을 확신시켜 줄 수 있다. 미국의 경우, 기업의 생성형 AI 도입률은 초기 투자자 기대치에 미치지 못하고 있는데, 이는 업계의 위험 회피 성향 때문인 것으로 보이며, 여론조사에 따르면, 미국 국민은 AI에 대해 경계심을 갖고 있는 것으로 나타났다. 정부 역할의 중요성이 드러나는 대목이다. 대조적으로 중국의 경우, 대다수 국민이 AI의 가능성에 기대감을 갖고 있으며, 소비자와 기업 모두 AI 도입 속도가 더 빨라지고 있다. 공공 부문의 도입은 이러한 우려를 어느 정도 해소하는 데 도움이 될 것이다.
AI와 같은 범용 기술 분야의 경쟁은 항상 치열했다. 딥시크의 성공은 미국이 선두를 차지한다는 보장이 없으며, 획기적인 기술 혁신을 앞세워 빠르게 추격하는 기업들이 많을 것임을 보여준다. 특히 최첨단 모델을 보유한다고 해서 경제적 이익으로 이어질지 불확실하기 때문에, AI 주도권을 둘러싼 경쟁은 결국 ‘도입’(deploying)에 집중될 가능성이 높다.
국방부, 정부, 민간 부문의 AI 도입, 그리고 기업들이 AI 기술을 전 세계에 수출할 수 있는 능력은 한국의 역량을 가장 분명하게 보여줄 것이다. 이를 위해 불필요한 규제를 철폐하는 동시에 AI의 대규모 활용을 가능하게 할 기반 투자, 강력한 에너지 그리드(지능형 에너지 고속도로망), 저비용 적정기술, 그리고 글로벌 사우스 등 전략적 파트너십 구축을 힘차게 발진시켜야 한다.