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AI 강국 대한민국을 위한 국가 전략: 인프라부터 인재 양성까지

일반 리포트 2025년 05월 01일
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  • 2025년 5월 1일 현재, 대한민국은 글로벌 AI 경쟁에서 선도 국가로 도약하기 위한 국가 전략의 중요성이 갈수록 부각되고 있습니다. 이번 보고서는 이러한 상황을 반영하여 차기 정부가 중점적으로 추진해야 할 주요 전략을 분석하고 있습니다. 핵심 전략 영역은 크게 다섯 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, AI 인프라의 확충입니다. 정부는 GPU와 데이터센터를 획기적으로 늘려 AI 기술의 기초적인 연산 능력을 향상시키기 위해 총 2조 원을 투입한 AI 컴퓨팅 센터 설립 프로젝트를 추진 중입니다. 이는 2027년까지 1만 장의 GPU 추가 도입으로 이어질 예정이며, 나아가 AI G3 국가로 도약하기 위한 튼튼한 기반을 마련할 것입니다.

  • 둘째, 원천 기술 및 대규모 언어 모델(LLM) 연구 개발이 있습니다. 현재 정부는 여러 기관과 협력하여 LLM 모델 개발을 가속화하고 있으며, 이 과정에서 다양한 기초 연구 지원책을 마련하고 있습니다. 국내 AI R&D 투자 규모가 급격히 늘어나고 있어 인재 양성과 하드웨어 기반의 AI 생태계 조성에 밑거름이 될 것입니다.

  • 셋째, 응용 서비스 및 생태계 조성입니다. 정부는 AI 기술의 적용을 확대하기 위해 스타트업 및 중소기업에 대한 지원을 강화하고 있으며, 이를 통해 혁신적인 AI 솔루션 제공을 유도할 계획입니다. AI 융합 서비스는 제조업, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에 변화를 가져오며, 새로운 서비스 모델 창출에 기여할 것으로 예상됩니다.

  • 넷째, AI 거버넌스 및 규제 프레임워크 구축입니다. AI 기술의 급속한 발전에 따라 안전성과 책임성을 보장할 필요성이 커지고 있으며, 투명한 규제 및 윤리 가이드라인 수립이 필수적입니다. 민간과 공공의 협력을 통해 데이터 거버넌스를 포함한 규제 체계가 마련될 것으로 기대됩니다.

  • 마지막으로, 인력 양성 및 노동 시장 개혁입니다. AI 시대에 맞춘 실용 중심의 교육 프로그램을 통해 인재 양성을 지속하고, 유연한 노동법 개정을 통해 다양한 고용 형태를 포용해야 합니다. 이러한 조치들은 AI 생태계의 지속 가능한 성장을 위한 필수 조건으로, 미래 노동 시장의 변화에 대한 적극적인 대응을 가능하게 할 것입니다.

AI 인프라 확충 전략

  • GPU 및 데이터센터 확대

  • 한국 정부는 AI 기술 경쟁력 강화를 위해 GPU와 데이터센터의 확충을 최우선 과제로 설정하였다. GPU(그래픽 처리 장치)는 현대 AI 모델의 기초적인 연산을 수행하는 장치로, 고성능의 GPU를 대량 확보하는 것이 필수적이다. 정부는 2027년까지 총 1만 장의 GPU를 추가 도입할 계획이며, 이를 지원하기 위해 2조 원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터 설립을 추진하고 있다. 이러한 투자는 한국이 AI G3 국가로 도약하기 위해 필요한 요소로, 특히 대규모 연산을 통한 AI 모델의 발전을 가속화할 것으로 기대된다. 현재 미국과 중국 등 주요 국가들은 수십만 장의 GPU를 확보하고 있으며, 이에 비해 한국은 GPU 보유량이 극히 부족하여 향후 기술 경쟁에서 우위를 점하기 위한 긴급한 대책이 필요하다.

  • 클라우드 및 엣지 컴퓨팅 강화

  • 클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅은 AI 인프라 확장의 필수 요소로 부각되고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 중앙 서버에 저장하고 이를 이용해 다양한 서비스를 제공하는 방식이며, 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 장치와 가까운 곳에서 즉시 처리하여 빠른 반응 시간을 제공하는 시스템이다. 정부는 이러한 두 가지 컴퓨팅 방식을 통합적으로 발전시켜 AI 모델의 실시간 및 대규모 처리를 효율적으로 수행할 수 있는 인프라를 구축할 예정이다. 이 과정에서 공공 및 민간 기관의 협력을 통해 데이터센터와 클라우드 서비스의 최적화를 꾀할 필요가 있다. 데이터의 실시간 처리와 활용을 통해 기업들은 더욱 풍부한 AI 솔루션을 제공할 수 있게 될 것이다.

  • 공공-민간 인프라 공유 플랫폼 구축

  • AI 인프라의 확장을 위해 정부는 공공과 민간의 협업을 통한 인프라 공유 플랫폼 구축을 추진하고 있다. 이는 다양한 기관에서 보유하는 AI 인프라와 데이터를 통합하여 최대한 활용할 수 있도록 하는 시스템이다. 공공 연구소에서는 부족한 인프라를 민간 기업과 공유하는 방식으로, 대학 연구기관과 기업이 공동으로 접근할 수 있는 생태계를 조성하게 된다. 이러한 통합 플랫폼은 AI 연구 개발을 실질적으로 지원하며, 데이터의 안전하고 효율적인 활용을 가능하게 할 것이다. 오픈데이터와 AI 기술의 융합을 통해 다양한 산업 분야에서 혁신적인 서비스 개발이 촉진될 수 있을 것으로 기대된다.

원천 기술 및 LLM 연구 개발

  • 국내 LLM 모델 개발 지원

  • 2025년 5월 1일 현재, 대한민국은 자체적인 대규모 언어 모델(LLM) 개발에 집중하고 있습니다. 정부는 차세대 AI 모델 개발을 위한 다양한 프로젝트를 추진하고 있으며, 이들 프로젝트는 기술적 자산과 인적 자원을 결합하여 경쟁력을 강화하는 데 주력하고 있습니다. 특히, LLM의 발전은 다양한 산업 분야에 걸쳐 혁신적인 응용 가능성을 여는 주요 열쇠로 간주되고 있습니다. LLM은 자연어 처리(NLP)의 혁신을 통해 고객 서비스, 콘텐츠 생성, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 현재 교육부와 여러 연구 기관이 주도하고 있는 차세대 AI 모델 개발 이니셔티브는 AI 기술의 경쟁력을 높이기 위한 전방위적 접근 방식을 채택하고 있습니다.

  • 기초연구 및 R&D 투자 확대

  • 최근 들어, 한국의 AI R&D 투자 규모가 급격히 확대되고 있는 가운데, 기초 연구와 현실적인 응용을 아우르는 다양한 연구 프로젝트가 추진되고 있습니다. 예를 들어, 국가인공지능위원회는 AI 연구개발을 위해 총 6조원의 예산을 allocation하여 인재 양성과 하드웨어 기반의 AI 생태계 조성을 위해 여타 예산과 함께 통합적 투자 전략을 구상하고 있습니다. 이는 AI 기술이 단순한 응용으로 그치지 않고 과학기술 전반에 걸쳐 중요한 발전동력이 되는 것을 목표로 하고 있습니다. AI 반도체, 알고리즘 최적화 및 보안, 신뢰성 있는 AI 시스템 구축 등을 포함한 기초연구는 기술산업을 지속 가능한 기반 위에 놓이게 할 것입니다.

  • 산·학·연 협력 프로젝트 추진

  • 2025년 5월 현재, 산·학·연 협력이 AI 기술 발전의 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다. 이 협력은 한국과학기술한림원, 주요 대학 및 산업계의 AI 연구조직이 함께 참여하여 심화된 기술 개발과 보다 향상된 실용적 적용을 목표로 하고 있습니다. 최근 열린 'AI 3대 강국 향한 우리의 전략' 행사에서는 AI 기술의 글로벌 경쟁력을 높이기 위한 논의가 활발히 진행되었습니다. 이 자리에서는 특히, 정부의 AI 정책 방향과 함께 국내 AI 연구 성과가 세계 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 하는 방안들이 모색되었습니다. 이러한 협력은 실질적인 연구성과가 산업에 적용될 수 있도록 하여, AI 생태계 전반의 발전을 촉진하는 효과를 제공하고 있습니다.

응용 서비스 및 생태계 조성

  • 산업별 AI 융합 서비스 육성

  • AI 기술의 발전은 다양한 산업에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 자율주행, 헬스케어, 스마트 제조 등 여러 분야에서 AI 기술이 융합되어 산업의 효율성을 높이고 새로운 서비스 모델을 창출하고 있습니다. 예를 들어, 제조업에서는 AI를 이용한 자동화 시스템이 도입되어 생산 공정의 안전성을 확보하고, 비용 절감과 동시에 품질을 극대화하는 효과를 보고하고 있습니다. 또한, 헬스케어 분야에서도 AI 기반의 진단 및 예방 시스템이 도입되어 의료 효율성을 높이고 있으며, 더 나아가 개인 맞춤형 치료와 예후 예측 가능성을 확대하고 있습니다. 이러한 융합 서비스는 다른 산업과의 시너지를 통해 새로운 가치를 창출하고 있으며, 앞으로도 각종 산업별 AI 융합 서비스가 지속적으로 발전하리라 기대됩니다.

  • 스타트업 및 중소기업 지원

  • 한국 정부는 AI 생태계 조성을 위해 스타트업과 중소기업에 대한 지원을 강화하고 있습니다. 이러한 지원은 기술 개발, 투자 유치, 사업화 등 다양한 형태로 이루어지고 있으며, 특히 혁신적인 AI 솔루션을 제공하는 스타트업의 성장을 돕기 위한 노력이 집중되고 있습니다. 예를 들어, 정부는 2027년까지 AI 스타트업에 약 3조 원 규모의 펀드를 조성할 계획을 세우고 있으며, 이는 기업이 AI 기술을 적극적으로 연구하고 개발하도록 유도하는 역할을 할 것입니다. 이와 함께, 중소기업에 대한 맞춤형 교육 프로그램과 멘토링도 병행하여 AI 기술 활용에 대한 이해도를 높이고 있습니다.

  • 데이터 기반 실증 인프라 구축

  • 데이터 기반 실증 인프라는 AI 서비스의 성능을 높이고, 실제 산업 현장에서의 효과를 검증하는 중요한 요소입니다. 정부는 공공 데이터를 활용하여 다양한 분야에서 AI 기술의 실증 연구를 진행할 계획을 세우고 있습니다. 이를 통해 기업들이 AI 모델을 실제 환경에서 테스트하고 검증할 수 있는 기회를 제공하며, 데이터 정확도 및 효율성을 향상시킬 수 있는 인프라를 구축할 것입니다. 또한, 이러한 데이터 기반의 실증 환경은 기업들이 AI 활용에 따른 위험을 최소화하고, 보다 안정적인 서비스 운영을 도모할 수 있게 돕는 역할을 할 것입니다.

AI 거버넌스 및 규제 프레임워크

  • 투명한 규제 및 윤리 가이드라인 마련

  • AI 기술이 빠르게 발전하면서 사회에 미치는 영향은 날로 증가하고 있으며, 이에 따라 AI의 안전성과 책임성을 보장하기 위한 규제 필요성이 대두되고 있습니다. 특히, 자동화된 결정 과정에서 나타날 수 있는 편향성, 개인정보 침해, 일자리 대체 등의 문제들에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이러한 이유로 정부는 AI의 효과성과 안정성을 함께 확보하기 위해, 명확하고 투명한 윤리 가이드라인을 마련해야 합니다. 이 과정에서 중요한 점은 다양한 이해관계자들, 즉 학계, 산업계, 그리고 시민들 간의 협력이 필수적이라는 것입니다.

  • 예를 들어, 유럽연합의 AI 법안은 AI 시스템을 위험에 따라 분류하고, 고위험 AI 응용 프로그램에 대해 엄격한 관리와 투명성을 요구합니다. 이러한 법안은 AI의 개발 및 배포 과정에서 고려해야 할 다양한 요소들을 명시하고 있으며, 이는 한국에서도 유사한 형태의 규제 체계를 구축하는 데 유용한 참고 자료가 될 수 있습니다.

  • 해외 자본 유치 및 민관협력 강화

  • AI 생태계의 성장을 위해서는 해외 자본 유치와 민관협력이 중요한 역할을 합니다. 현재 한국의 AI 기술과 인프라가 선도 국가들과 비교할 때 뒤처져 있다는 점은 정부 발표에서도 확인되었습니다. 최근 조사에 따르면, 한국은 AI 성숙도에서 2군 국가 수준에 머무르고 있습니다. 따라서 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 외국 자본과 기술을 효과적으로 유치하는 전략이 필요합니다.

  • 민간 부문은 해외 기업 및 스타트업과의 협력을 통해 AI 기술 개발과 서비스 응용 분야에서 혁신성을 높여야 하며, 정부는 이러한 민간 주도의 생태계 조성을 위한 법적, 정책적 기반을 마련해야 합니다. 예를 들어, 한국 정부는 민간 기업들이 자본을 유치할 수 있도록 유리한 정책 환경을 조성하고, 인프라 구축과 R&D 분야에서 보다 열정적인 지원을 제공해야 합니다.

  • 데이터 거버넌스 체계 확립

  • 데이터 거버넌스 체계는 AI의 윤리적 활용을 보장하는 데 주요한 역할을 합니다. 먼저, 데이터의 수집, 저장, 사용이 법적 규제를 준수하며, 개인의 프라이버시와 권리를 보호하도록 하는 것이 필수적입니다. 이를 위해 정부는 데이터 관리에 관한 명확한 지침과 포괄적인 법제를 정립해야 합니다.

  • 예를 들어, 유럽의 GDPR(일반 데이터 보호 규정)은 개인 데이터의 처리 및 보호를 위한 강력한 기준을 제시하고 있습니다. 국내에서도 이러한 원칙을 반영하여 데이터 사용에 대한 투명성을 제고하고, 개인정보의 보호 및 비즈니스 혁신을 동시에 추구할 수 있는 균형 잡힌 정책이 필요합니다.

인력 양성 및 노동 시장 개혁

  • 실용 중심 교육 프로그램 도입

  • AI의 발전과 혁신에 발맞추기 위해 교육 시스템은 실용 중심으로 전환되어야 합니다. 국내 대학들은 AI 관련 전공 및 과목을 개설하여 학습자들에게 실무에 필요한 능력을 가르치고 있습니다. 특히, 국민대학교의 AI빅데이터융합경영학과는 이론적 지식뿐만 아니라 실무를 통해 문제를 해결하는 능력을 배양하는 데 중점을 두고 있습니다. 이러한 커리큘럼은 학생들이 산업 현장에서 실제로 직면할 수 있는 문제에 대한 해결책을 제시할 수 있도록 설계되었습니다. 이 과정에서 팀 프로젝트와 같은 실무 경험이 강조되며, 협업 능력과 문제 해결 능력을 동시에 기를 수 있는 기회를 제공합니다.

  • 노동법 개정 및 유연 근무 지원

  • AI 시대의 혁신적인 변화에 맞춰 기존의 경직된 노동법을 개정하는 것이 필요합니다. 조준모 성균관대학교 교수는 AI가 단순 반복 업무를 넘어 인지 노동까지 대체하고 있다고 강조하면서, 다양한 고용 및 노동형태를 포함할 수 있는 '노동계약법'을 제정해야 한다고 주장합니다. 노동법이 플랫폼 종사자, 프리랜서, 복수사업장 근로자 등 새로운 노동형태를 포괄하지 못할 경우, 급변하는 노동 시장에서 인재들이 보호받을 수 없다는 점이 우려됩니다. 이는 AI와 함께 변화하는 노동 환경에서 안정적이고 유연한 일자리를 보장하는 데 장애 요소가 됩니다.

  • 평생학습 및 재훈련 체계 구축

  • AI와 자동화가 노동 시장 구조를 변화시키고 있는 상황에서, 평생학습과 재훈련 시스템의 구축은 필수적입니다. AI 기술이 급속도로 발전하면서 기존 직업의 요구사항이 변화하고 있으며, 이에 따라 재직자들은 새로운 기술을 습득해야 할 필요성이 커지고 있습니다. 이러한 맥락에서 정부와 민간 기관들은 직무 변화에 따라 재훈련과 교육 과정을 제공해야 하며, 지속적인 인력 개발을 통해 변화하는 시장에 능동적으로 대응할 수 있도록 해야 합니다. 예를 들어, 정부는 '신기술 분야 인력 수급 전망'에 따라 AI 분야에서 6만 6, 100명의 인적 자원이 필요하다고 예측하고 있으며, 이는 평생 학습 체계가 기능해야 함을 시사합니다.

마무리

  • 한국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 단일 대책이 아닌 전방위적 전략의 통합 추진이 필수적입니다. 현재 진행 중인 GPU와 데이터센터 확충 프로젝트 및 LLM 개발 지원은 기술 경쟁력을 확보하는 초석이 될 것입니다. 이러한 기초 위에 산업별 실증 연구와 민관 협력의 활성화를 통해 AI 응용 생태계를 강화해야 합니다. 특히, AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 이를 효과적으로 규제하고 관리하기 위한 투명한 거버넌스 체계와 윤리적 규제 방안이 마련되어야 합니다. 이를 통해 AI 기술의 사회적 신뢰성을 높이고, 사용자와 기업 간의 상호작용이 원활해질 것입니다.

  • 또한, 인력 양성을 위한 실용 중심 교육과 노동 시장 개혁은 AI 생태계의 지속 가능한 성장을 뒷받침할 것입니다. AI 분야에서 필요한 인재를 조기에 양성하고, 변화하는 기술환경에 맞춰 재교육을 지속적으로 제공하는 방법이 필수적입니다. 중장기적으로 정부는 이러한 전략들을 유기적으로 결합한 로드맵을 수립하고, 실행을 위한 예산 및 제도적 지원을 통해 실질적 성과를 제거해야 합니다. 궁극적으로 이러한 조치들은 대한민국이 글로벌 AI 분야에서 주도적으로 자리 잡는 데 기여할 것입니다.

용어집

  • AI 인프라: AI 인프라는 데이터 처리와 AI 모델 학습에 필요한 기본적인 하드웨어 및 소프트웨어 환경을 의미합니다. 여기에는 서버, 데이터센터, GPU와 같은 연산 자원이 포함되며, AI 기술의 발전을 위해 필수적입니다.
  • GPU: GPU(그래픽 처리 장치)는 대량의 데이터 계산을 신속하게 수행할 수 있는 특수한 프로세서로, AI 모델의 학습 및 원활한 연산 처리에 중요한 역할을 합니다. 정부는 2027년까지 1만 장의 GPU를 추가 도입할 계획입니다.
  • 원천 기술: 원천 기술은 특정 산업 또는 기술 분야에서 발전의 기반이 되는 기본 개념이나 기술을 의미합니다. AI의 경우, 이를 통해 새로운 알고리즘, 하드웨어, 데이터 처리 방법 등이 개발됩니다.
  • LLM: 대규모 언어 모델(LLM)은 자연어 처리(NLP) 분야의 발전을 이끄는 AI 모델로, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성에 활용됩니다. 현재 한국 정부는 LLM 개발을 지원하고 있습니다.
  • AI 생태계: AI 생태계는 AI 기술에 관한 연구와 산업 전반의 모든 관련 요소가 유기적으로 연결된 시스템을 의미합니다. 여기에는 연구기관, 기업, 정부, 스타트업 등이 포함되어 AI의 발전과 응용을 지원합니다.
  • 거버넌스: AI 거버넌스는 AI 기술의 안전성과 윤리성을 보장하기 위한 규제 및 관리 체계를 의미합니다. 이는 AI의 사회적 영향을 최소화하고 책임 있는 사용을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.
  • 민관협력: 민관협력은 민간 부문과 정부 부문 간의 협력을 의미합니다. AI 생태계의 발전을 위해 두 부문이 협력하여 자원과 정보를 공유하고 문제를 해결하는 것이 중요합니다.
  • 인재 양성: 인재 양성은 AI 분야에서 필요한 전문 인력을 교육하고 훈련하는 과정을 의미합니다. 정부와 교육 기관은 실용 중심의 교육 프로그램을 도입하여 관련 인력을 양성하고 있습니다.
  • 윤리 AI: 윤리 AI는 AI 시스템이 윤리적 기준에 부합하도록 설계되고 운영되는 것을 의미합니다. 이는 AI 기술이 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 보장하는 데 중점을 둡니다.
  • 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅은 데이터를 중앙 서버에 저장하고 처리하여 다양한 서비스를 제공하는 방식으로, AI 모델의 학습 및 서비스 제공에 필수적인 인프라입니다.
  • 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 장치 근처에서 데이터를 즉시 처리하는 방식으로, 빠른 반응 시간을 제공하며 AI 시스템의 효율성을 높이는 데 사용됩니다.
  • AI 컴퓨팅 센터: AI 컴퓨팅 센터는 AI 연구와 개발을 위한 대규모 컴퓨팅 자원을 집중적으로 제공하는 시설로, 정부는 2조 원의 예산을 투자하여 설립을 추진하고 있으며, AI 기술의 경쟁력 강화를 목표로 하고 있습니다.
  • 산·학·연 협력: 산·학·연 협력은 산업계, 학계, 연구기관 간의 협력을 의미하며, AI 혁신을 위한 공동 연구 및 기술 개발을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.

출처 문서