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한국 AI 산업, 위상 잃고 체제 개혁 시급: 미중 경쟁 속에서의 장기적 정체

저널리스트 노트 2025년 04월 25일
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한국 AI 산업, 위상 잃고 체제 개혁 시급: 미중 경쟁 속에서의 장기적 정체

  • AI 격차, K-AI의 불안정한 생태계로 심화

  • 한국은 과거 'IT 강국'을 자부했지만, 현재의 AI 분야에서는 그 위상을 잃어버린 상황입니다. 스탠퍼드대학교 인간중심AI연구소가 발표한 'AI 인덱스 2025' 보고서에 따르면, 한국은 AI 성숙도에서 2군 국가로 평가받고 있으며, 글로벌 AI 시장에서 존재감마저 상실하고 있습니다. 이 보고서에 따르면 한국의 AI 관련 민간 투자액은 2023년 13억 달러로 하락하였고, 이는 다른 주요 국가들과 비교할 때 미미한 수준입니다. AI 투자 규모는 미국이 1091억 달러를 기록한 반면, 한국은 11위에 그치는 등 경쟁에서 뒤처지고 있습니다.

  • AI 분야에서 한국이 처한 위기는 단지 투자 부족에 그치지 않습니다. 정부와 민간 부문의 불협화음, 체계적인 지원 부족 등으로 인해 한국의 AI 생태계는 고질적인 문제를 안고 있습니다. 현재 AI 기술의 연구와 개발에서 한국 기업들은 글로벌 기업들에 비해 자생력을 잃었고, 많은 기업들이 AI를 실행하기보다 기존 시스템에 의존하거나 보수적으로 접근하고 있는 상황입니다. 특히 중요한 것은 AI 인재의 유출 문제로, 한국은 인구 1만 명당 AI 인재의 감소가 두드러지고 있으며, 이는 정부의 지원 시스템이 미비한 탓으로 여겨집니다.

  • 이 상황에서 한국은 'AI 기타 국가'로 불리우며 글로벌 시장에서의 존재감이 사실상 없어지고 있습니다. 예를 들어, 미국과 중국의 주요 AI 모델 수에 비해 한국은 LG AI 연구원이 개발한 '엑사원 3.5' 모델 단 하나밖에 없다 보니, 글로벌 AI 흐름에서 소외되고 있습니다. 이러한 성장이 정체된 이유는 기술 개발 저하와 규제 환경의 불안정성 때문입니다.

  • 정책과 혁신: 한국 AI 산업의 근본적인 문제

  • 한국 AI 산업의 주요 문제는 규제와 정책의 불확실성이 지속적으로 기업 성장의 발목을 잡고 있다는 점입니다. 정부의 정책 방향이 자주 바뀌고 있고, 이에 따라 R&D 예산의 안정성조차 위협받고 있습니다. 협력적인 생태계를 만들어야 할 민간 부문도 정부의 규제에 막혀 인재가 해외로 유출되는 흐름을 막지 못하고 있습니다. 여러 전문가들은 한국 정부의 AI 정책이 명확한 비전 없이 진행되고 있다고 지적하며, 차별화된 지원과 안정을 높이는 정책이 시급하다고 강조합니다.

  • 최근의 여러 분석들은 한국이 AI 인재 양성에도 불구하고 여전히 인력 부족 문제에 시달리고 있다는 것을 보여주고 있습니다. AI 기술에 대한 국제 표준을 제정하고 글로벌 협력 강화를 통해 생태계 발전을 도모해야 한다는 과제가 대두되고 있습니다. 이제는 정부가 앞장서는 것이 아니라 민간 주도의 혁신이 뒷받침되는 정책 기여가 필요하다는 주장도 출현하고 있으며, 정책 수립 당시의 목표가 현실적인 실행 방안으로 이어지도록 분위기를 전환해야 합니다.

  • 한국, AI 시대에 적합한 인프라 없이 후진국으로 전락?

  • 결국 한국은 AI 분야에서 뚜렷한 경쟁력을 갖추기 위해서는 실질적으로 협력적인 기업 생태계에서의 위치를 높여야 할 필요가 있습니다. 대한민국의 비전을 실현하기 위해서는 데이터 센터와 GPU 공급 공사를 통해 인프라를 선진국 수준으로 격상하고, AI 모델 양산에 필요한 조건을 마련해야 합니다. 특히 안정적인 하드웨어 공급을 위한 투자가 필수적입니다.

  • AI 시장에서의 경쟁력은 결국 사용량과 품질에 따라서 판가름 나게 마련입니다. 외부 자본 유치 및 글로벌 기업과의 협력 확대를 통해 AI 분야에서의 영향력을 다시금 되찾아야 할 때입니다. 한국 정부와 기업이 함께 호흡하며 꾸준한 투자를 이어가는 길이 한국 AI 발전의 첫 단계가 될 것입니다.

  • AI 인재의 육성: 한국의 미래 경쟁력을 확보하는 열쇠

  • AI와 관련된 비즈니스 모델이 나날이 진화하고 있는 상황에서, 이와 조화롭게 인재를 육성할 수 있는 환경 구축이 시급합니다. AI 인재 양성을 위한 커리큘럼을 기업과 손잡고 체계적으로 만들고, 공공 데이터를 활용하여 다양한 학습 자료를 제공해야 합니다. 높은 식견을 가진 AI 전문가를 기르는 데 있어 심도 있는 교육과 지속적인 지원이 반드시 필요합니다.

  • AI 시대가 시작됨에 따라 일자리와 경영 구조는 변화를 겪을 것입니다. 이러한 경영환경의 위기 속에 한국이 변화의 수용성을 어떻게 확립하느냐가 AI 산업의 미래 경쟁력을 구명할 발화점이 될 것입니다. 한국 AI 산업의 목표는 단순히 기술을 선도하는 것이 아닌, 다양한 산업과의 융합을 통한 실질적 변화와 혁신을 이끌어내는 것입니다. 정부와 민간 모두가 힘을 합쳐 서로를 지지할 때 비로소 AI의 진정한 발전이 이루어질 수 있을 것입니다.

용어집

  • K-AI [AI 생태계]: 한국의 인공지능(AI) 산업을 지칭하며, 현재 불안정한 발전을 겪고 있는 상태를 나타냅니다.
  • AI 인덱스 2025 [보고서]: 스탠퍼드대학교가 발표한 한국의 AI 성숙도를 포함한 글로벌 AI 현황에 대한 보고서입니다.
  • 민간 투자액 [경제 지표]: 특정 기간 동안 기업이나 개인이 AI 분야에 투자한 금액을 의미하며, 한국의 AI 투자 규모와 관련이 있습니다.
  • AI 인재 [인재 유형]: 인공지능 기술을 연구하고 개발하는 전문가를 지칭하며, 한국에서는 이들의 유출 문제가 심각하게 다루어지고 있습니다.
  • 자생력 [경제적 능력]: 기업이 외부 지원 없이 독자적으로 성장하고 발전할 수 있는 능력을 의미합니다.
  • AI 정책 [정책 분야]: 정부가 인공지능 산업의 발전을 위해 설정한 방향과 규제를 총칭하며, 여러 전문가들이 그 부족함을 지적하고 있습니다.
  • R&D 예산 [재정 항목]: 연구와 개발에 투자하는 예산으로, 정책의 불확실성에 따라 그 안정성이 위협받고 있습니다.
  • AI 모델 [기술]: 인공지능 기술을 구현하기 위한 알고리즘과 구조를 지칭하며, 한국의 다양한 모델의 개발 현황에 강조되고 있습니다.
  • 인프라 [기반 시설]: AI 산업의 발전을 위해 필요로 하는 기술적 기반과 시스템을 지칭합니다.
  • 공공 데이터 [데이터 유형]: 정부나 공공기관이 보유한 데이터로, AI 인재 양성을 위한 학습 자료로 활용됩니다.

출처 문서