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최근 세계적으로 AI 기술 경쟁이 심화되면서, 각국은 AI 모델 개발 및 인프라 구축에 박차를 가하고 있다. 특히 ‘소버린 AI’를 구현하기 위한 국가적 차원의 노력은 필수적인 과제가 되고 있다. 하지만 현재의 AI 기술 발전 속도와 경쟁 구도를 볼 때, 단순히 현재의 AI 모델 수준을 끌어올리는 것만으로는 미래 AI 초지능 시대의 주도권을 확보하기 어렵다는 지적이 제기된다. 이는 AI 기술의 근본적인 한계와 미래 발전 방향에 대한 심도 있는 논의가 시급함을 보여주는 대목이다.

현재 AI 분야에서는 대규모 사전 학습과 강화학습을 통해 AI 모델의 지능을 끊임없이 상향시키는 경쟁이 치열하게 벌어지고 있다. 많은 국가들이 세계 수준의 AI 모델 구축과 국가 AI 인프라 구축을 통해 ‘소버린 AI’ 실현을 목표로 하고 있다. 그러나 글로벌 빅테크 기업들이 100만 장 이상의 GPU를 갖춘 기가팩토리를 구축하는 등 천문학적인 투자를 단행하는 상황에서, 이러한 경쟁이 과연 인간을 넘어서는 초지능 구현으로 이어질지는 미지수다. AI 분야의 선구자들 역시 현재의 접근 방식이 가진 한계를 지적하며, 새로운 모델과 알고리즘 개발의 필요성을 역설하고 있다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 석학들은 인간 데이터 학습 시대의 종언을 예고하며, AI가 스스로 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 강조하고 있다. 알파고 개발에 기여한 데이비드 실버 역시 인간 데이터 기반 학습의 한계를 언급하며 새로운 학습 패러다임의 중요성을 피력했다.

현재 AI 기술의 핵심 기반인 트랜스포머 아키텍처는 2017년 등장 이후 여전히 중요한 역할을 하고 있지만, 이를 넘어서는 혁신적인 연구들이 진행되고 있다. 비록 아직 대규모 활용 단계에 이르지 못했지만, 새로운 시도가 또 다른 혁명으로 이어질 가능성이 농후하다. 이러한 맥락에서 단순히 현재 기술 수준을 세계 최고로 끌어올리는 것을 넘어, 다음 세대 AI 기술 연구에 대한 국가적 차원의 전략적 지원이 절실하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 딥마인드의 데미스 허사비스는 2027년 또는 2030년경 인간을 넘어서는 수준의 초지능(AGI 또는 ASI) 등장을 예고하고 있다. 영국 키어 스타머 총리가 AGI의 변화를 언급하며 선도 의지를 밝힌 것처럼, 우리 역시 다가올 미래를 철저히 준비해야 한다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 기술 주도권을 확보하겠다는 의지를 분명히 했고, 중국 역시 국제 협력을 촉구하면서도 자국 중심의 기술 발전을 꾀하고 있다. 이러한 글로벌 경쟁 속에서 한국은 전략적 필수불가결성을 확보함으로써 유연하고 전략적인 선택지를 넓혀야 한다. 지금은 AI 반도체 기술에 집중하지만, 다음 단계 AI 모델 개발에서 의미 있는 역할을 수행한다면 또 다른 경쟁력을 확보할 수 있을 것이다.

초지능의 구현 시점과 방식은 불확실하지만, 현재 많은 기업과 연구 기관들이 막대한 자원을 투입하며 경쟁하고 있다. 메타는 초지능 연구소(MSL)를 설립하고 최정상급 연구 인력을 영입하고 있으며, 오픈AI의 전 최고 과학자 일리야 수츠케버는 안전 초지능 회사(SSI)를 설립하며 20억 달러의 자금을 확보했다. 이러한 현실을 감안할 때, 한국 역시 향후 5년간 100조 원의 AI 국가 전략 자금 중 일부라도 미래 AI 연구에 투자해야 한다. 이러한 연구 과정에서 국가 AI 인재 육성과 더불어 창의적인 인재들이 발굴될 수 있다. 초지능 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가들이 필요하다. 지능이라는 복합적인 문제를 해결하기 위해서는 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등 다양한 분야의 전문가들이 융합적으로 연구하는 통합적 접근이 요구된다.

궁극적으로 대한민국은 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하고, 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 자유로운 연구 환경을 지원하는 국가 초지능 연구소를 설립해야 한다. 이는 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하며, 나아가 인류 전체의 공공재로 기여할 수 있는 꿈을 실현하는 길이다. 현재 초기 수준이더라도 미래 가능성이 보이는 여러 국가 연구팀을 초빙하여 대한민국에서 연구하게 하고, 그 성과를 인류 모두와 공유하는 비전을 품어야 할 때다.

국내 디지털 기업들이 중동 시장에서의 성장 잠재력에도 불구하고, 실질적인 해외 판로 개척에 어려움을 겪고 있다는 지적이 나온다. 젊은 인구 구조와 높은 성장률, 적극적인 투자 유치 환경을 갖춘 중동은 디지털 전환 투자가 활발히 이루어지는 전략적 요충지로 평가받고 있음에도 불구하고, 우리 기업들은 글로벌 시장에서 자사의 혁신 역량을 효과적으로 알리고 비즈니스 성과를 확대하는 데 난항을 겪어왔다. 특히 UAE는 중동 지역 진출의 관문으로 인식되어 우리 디지털 기업들의 해외 진출 수요가 매우 높은 국가로 꼽히지만, 현지에서의 실질적인 비즈니스 기회 창출은 여전히 과제로 남아 있었다.

이러한 상황 속에서 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)은 67개 국내 기업들과 함께 아랍에미리트(UAE) 두바이에서 ‘중동 디지털 수출개척단’ 활동을 진행하며 이러한 문제 해결에 나섰다. 지난 2023년부터 시작되어 세 번째를 맞이한 이번 활동은 NIPA와 한국인터넷진흥원(KISA) 등이 주관했으며, GITEX Global과 GITEX Expand North Star에 한국 디지털 공동관을 운영하는 방식으로 진행되었다. 이를 통해 인공지능(AI)을 비롯한 차세대 디지털 기술과 서비스들을 글로벌 시장에 적극적으로 선보이며, 한국 디지털 기업들의 혁신적인 기술력을 세계에 알리고 새로운 글로벌 판로를 개척하는 중요한 계기를 마련했다.

이번 수출개척단 활동의 결과, ‘한-중동 비즈니스 파트너십’ 행사에서는 5건의 수출 계약과 기업 간 양해각서(MOU) 체결을 통해 500만 달러 규모의 실질적인 성과를 거두었다. 이는 한국과 중동 간 디지털 협력의 높은 잠재력을 재확인하는 동시에, 우리 기업들이 중동 시장에서 새로운 성장 기회를 창출할 수 있음을 증명하는 성과로 평가된다. 특히 인피니트헬스케어의 의료영상저장전송시스템 계약 체결, 웨이즈원의 실시간 교통정보 통합관리 솔루션 및 포시에스의 스마트 페이퍼리스 솔루션에 대한 MOU 체결 등은 양국 간 협력의 폭을 넓히는 구체적인 사례로 주목받고 있다. 또한, 국내외 주요 디지털 기업 관계자를 초청한 ‘한-UAE AI 포럼’에서는 AI 분야에서의 양국 협력이 글로벌 인공지능 강국 도약을 위한 혁신 동력이 될 것이라는 점과 AI 반도체, 소버린 AI 생태계 구축을 위한 협력의 중요성이 강조되었다. 더불어 AI가 중동 지역에서 시민의 생명과 안전을 지키는 실질적인 도구로 활용될 것이라는 전망은 높은 관심을 끌었다.

이번 활동을 통해 국내 AI·디지털 기업들은 해외 홍보를 넘어 실질적인 계약 성과를 확대하는 경험을 쌓았다. 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 “앞으로도 정부 차원의 지원을 강화하여 우리 기업들이 글로벌 AI·디지털 시장에서 확고한 입지를 다질 수 있도록 최선을 다하겠다”고 밝히며, 국내 디지털 기업들의 중동 시장 안착 및 글로벌 경쟁력 강화를 위한 정부의 지속적인 지원 의지를 피력했다. 이는 향후 중동 시장에서 우리 디지털 기술의 성공적인 확산을 위한 긍정적인 전망을 제시하고 있다.

정부가 인공지능(AI) 기술을 통한 제조 경쟁력 강화에 대한 강한 의지를 표명하며 내년 예산을 대폭 증액하고 관련 예산을 확대 편성했다. 특히 AI 3강 진입을 위한 예산은 올해보다 3배 늘어난 10조 1000억 원 규모이며, 이 중 제조 경쟁력 강화를 위해서는 1조 1000억 원이 투입될 예정이다. 이 예산은 AI 팩토리 선도 프로젝트, 피지컬 AI 개발, 휴머노이드 개발, 온 디바이스 AI 개발 등 다양한 분야에 걸쳐 활용될 계획이다. 대한민국 미래 성장 전략의 핵심 기조로 자리 잡은 이러한 정책들이 실질적인 성과를 거두기 위해서는 몇 가지 중요한 고려 사항이 존재한다.

가장 먼저 해결해야 할 과제는 AI 팩토리 구축 사업이다. 2030년까지 500개 이상 구축이라는 목표 수치에 집착하기보다는, 규모와 제조업의 종류에 따른 명확한 참조 모델을 수립하고 이를 기반으로 한 성공 사례를 만들어내는 것이 중요하다. 과거 제너럴 일렉트릭(GE)이 야심 차게 내세웠던 프레딕스(Predix) 플랫폼이 결국 실패로 돌아갔던 사례를 잊어서는 안 된다. 당시 GE는 대상 고객의 실제 기대와 고민을 제대로 이해하지 못한 채 기술 중심의 플랫폼 구축에만 집중하여 현장 적용에 실패했다. 즉, 단순한 수치 달성을 넘어 실제 현장에서 유용하게 활용될 수 있는 구체적인 성공 모델을 제시하는 것이 핵심이다.

더불어, 최근 주목받기 시작한 피지컬 AI 분야의 경우, 새로운 기회인 동시에 상당한 위험 요소를 내포하고 있다. 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터는 기존 AI 학습 데이터와는 근본적으로 다른 특성을 지닌다. 인과 관계 및 추론 메타데이터, 다양한 맥락과 비정형적 상황 데이터, 시공간적 일관성, 멀티모달 통합, 상호작용 및 에이전트 행동 데이터 등 복잡하고 새로운 형태의 데이터 구성이 요구되며, 이는 피지컬 AI 분야가 직면한 매우 어려운 도전이다. 엔비디아의 옴니버스나 코스모스와 같은 디지털 트윈 및 피지컬 AI 학습 플랫폼의 역할을 고려할 때, 국내 기술로 자체 플랫폼을 구축할 것인지, 아니면 외부의 선진 기술을 도입 활용할 것인지에 대한 신중한 의사 결정이 필요하다. 지금까지 진행된 국내 디지털 트윈 과제들의 경쟁력을 냉철하게 되짚어보고, 실패로부터 얻은 교훈을 바탕으로 앞으로 나아가야 한다.

또한, 국내의 산업 인프라인 산단을 기반으로 한 AI 고도화 과업을 명확히 정의하고, 이에 맞는 특화 모델 개발에 힘써야 한다. 팔란티어의 온톨로지 모델과 같은 복합적 솔루션 검토도 병행되어야 한다. 산업 AX는 단순히 제조업 경쟁력을 강화하는 것을 넘어, 이 분야에 특화된 중소기업 및 스타트업 생태계를 구축할 수 있는 절호의 기회이다. 이를 위해 기업과 AI 전문기업 간의 라운드테이블을 활성화하여 문제점을 공유하고 협업 방안을 모색해야 하며, 우수 사례를 적극적으로 공유하는 환경을 조성해야 한다. 정부는 산업 AI 허브와 같은 공간을 구축하여, 모범 사례와 기술 솔루션, 데이터를 개방함으로써 누구나 동종 업종의 다른 사업장에서 AI 전환을 어떻게 추진할 수 있는지에 대한 정보를 자유롭게 얻을 수 있도록 지원해야 한다.

무엇보다 중요한 것은 현장과의 긴밀한 협업과 소통이다. 팔란티어와 같이 솔루션 제공에 그치지 않고 본사 엔지니어가 현장에 직접 투입되어 문제를 정의하고, 효과 분석 및 데이터 확보 방안을 고객과 협의하는 방식은 시사하는 바가 크다. 산업 AX는 멋진 AI 엔지니어가 내부에서 개발하는 것이 아니라, 현장에 투입되어 현장 엔지니어 및 전문가와 함께 문제를 해결해 나가는 과정을 통해 실질적인 성과가 도출된다. 두 문화 간의 간극과 소통의 어려움을 고려할 때, 이들 간의 협업과 소통을 원활하게 지원하는 것이 국가 과제 성공의 가장 중요한 출발점이 될 수 있다.

다른 AI 관련 과제들도 중요하지만, 산업 AX는 국가 경쟁력의 근간을 재건하는 매우 중요한 사업이다. 따라서 반드시 성공 사례를 만들어내고, 끊임없는 피드백과 평가, 그리고 민첩한 개선이 이루어져야 한다. 정책적인 측면에서도 이러한 기민성을 최우선으로 고려해야 할 것이다.

◆ 한상기 테크프론티어 대표

서울대 컴퓨터공학과 1회 졸업생으로 1980년대 카이스트에서 인공지능 주제로 석박사 학위를 취득했다. 삼성종합기술원, 삼성전자 등에서 활동했으며 1999년 벤처포트 설립, 2003년 다음커뮤니케이션(현 카카오) 전략대표와 일본 법인장을 역임했다. 카이스트와 세종대 교수를 거쳐 2011년부터 테크프론티어 대표를 맡고 있다. 데이터 경제 포럼 의원, AI챌린지 기획, AI데이터 세트 구축 총괄 기획위원 등을 역임했다. 대표 저서로는 , 등이 있다.

대전 유성구에 위치한 국가정보자원관리원에서 발생한 화재는 국가 시스템 운영의 근간을 흔들 수 있는 심각한 사안으로 떠올랐다. 연휴 직후인 10일, 이재명 대통령은 사안의 중대성을 인지하고 공식 휴가 중임에도 불구하고 국가정보자원관리원을 직접 방문하며 문제 해결에 대한 강력한 의지를 드러냈다. 이 방문은 단순히 피해 상황을 점검하는 것을 넘어, 국가 정보 자원의 안정적인 운영과 국민 생활에 미치는 잠재적 파장을 최소화하기 위한 정부의 적극적인 대응을 예고하는 것이었다.

대통령실 김남준 대변인의 서면 브리핑에 따르면, 이 대통령은 화재로 인해 피해를 입은 구역의 배터리가 모여 있던 냉각 침수조를 시작으로, 실제 화재가 발생한 5층 전산실까지 꼼꼼히 둘러보며 피해 상황을 면밀히 점검했다. 이 과정에서 대통령은 화재의 발화 요인에 대해 구체적으로 질의하고, 혹시 모를 적재 방식상의 문제점은 없었는지에 대해서도 심도 있는 확인을 거친 것으로 알려졌다. 이러한 질문들은 단순한 원인 규명을 넘어, 향후 유사한 사고가 재발하지 않도록 근본적인 문제점을 파악하려는 의도로 해석된다.

이후 이 대통령은 현장에서 간담회를 주재하며 윤호중 행정안전부 장관으로부터 복구 진행 상황과 앞으로의 구체적인 조치 계획에 대한 보고를 받았다. 특히, 이번 화재로 인해 국민 생활에 직접적인 영향을 줄 수 있는 주요 서비스들의 신속한 복구 계획 논의에 집중했다. 또한, 현장에서 밤낮으로 복구 작업에 매진하고 있는 실무자들의 고충과 다양한 의견을 세심히 청취하며 그들의 노고를 격려했다. 이 대통령은 “국가 전산 자원의 중요도는 국방에 비견할 만큼 높다”고 강조하며, “다시는 이런 일이 발생하지 않도록 신속한 복구와 확고한 재발 방지 대책 수립이 무엇보다 중요하다”고 역설했다. 더불어 비상근무 중인 직원들의 안전한 근무 환경 마련을 지시하며, 전산 데이터가 국가 운영의 핵심임을 국민 모두가 인지하게 된 만큼, 현장 근무자들에게 자부심을 갖고 일해달라고 당부했다. 현장 근무자들은 명절 휴가까지 반납하며 복구에 힘쓰고 있지만, 기술적인 문제와 피로 누적이라는 현실적인 어려움도 토로하며 사명감을 갖고 최선을 다하겠다고 다짐했다. 마지막으로 대통령은 “무엇보다 복구가 가장 중요하다”며, 예산과 인력 사용에 있어 효율적이고 신속한 처리를 당부했다. 이번 화재는 국가 정보 인프라의 취약점을 드러내는 동시에, 미래 사회에서 데이터의 중요성을 다시 한번 각인시키는 계기가 되었다.

많은 공공서비스 웹사이트와 애플리케이션에 ‘로그 시스템’이 제대로 구축되어 있지 않아, 정책 효과 측정 및 서비스 개선에 심각한 장애물이 되고 있다는 지적이 나왔다. 박태웅 녹서포럼 의장은 AI 전환은 단순한 기술 도입이 아닌, 데이터 기반의 근본적인 업무 방식 변화를 요구한다고 강조하며, ‘로그’의 부재가 이러한 변화를 가로막는 핵심 문제임을 분석했다.

‘로그’는 컴퓨터 시스템에서 발생하는 모든 사건을 기록하는 시스템으로, 사용자의 로그인, 파일 삭제, 시스템 오류 등 다양한 활동 정보를 순서대로 저장한다. 이는 웹사이트 운영에 있어 필수적인 데이터로 작용한다. 예를 들어, 사용자들의 메뉴 이용 빈도를 파악하여 인기 메뉴를 홈페이지 상단에 배치하는 등 사용자 편의성을 높이는 데 활용될 수 있다. 또한, 특정 페이지의 로딩 시간이 길 경우 즉각적인 개선을 통해 사용자 이탈을 방지하고 서비스 품질을 유지하는 데에도 결정적인 역할을 한다. 실제 통계에 따르면, 3초 이상 로딩되는 웹사이트의 경우 40%의 사용자가 이탈하며, 5초 이상이면 사실상 ‘죽은 사이트’로 간주된다.

그러나 현행 공공서비스 현황은 이러한 기본적인 데이터 관리조차 미흡한 실정이다. 박 의장에 따르면, 상당수의 공공서비스는 로그 시스템이 제대로 갖춰져 있지 않아 어떤 메뉴가 주로 사용되는지, 서비스 이용 중 발생하는 오류나 지연 문제는 없는지, 사용자가 어떤 과정에서 불편함을 느끼고 이탈하는지조차 파악할 수 없다는 것이다. 이는 곧 사용자 경험 개선은 물론, 정책의 실효성을 객관적으로 평가하는 데에도 치명적인 한계를 드러낸다.

이러한 문제의식은 인공지능(AI)의 발전에 대한 논의와 맞닿아 있다. AI는 데이터를 기반으로 학습하고 발전하는 기술이며, 효율적인 AI 전환을 위해서는 기계가 읽을 수 있고 통합 가능한 형태의 데이터가 지속적으로 축적되어야 한다. 박 의장은 AI 비서가 과거 유사 사례를 학습하거나 부처 간 시너지를 제안하는 것, 회의록을 바탕으로 주요 사항을 자동 정리하여 캘린더에 표기하는 것 모두 ‘일을 할수록 저절로 데이터가 쌓이는’ 시스템이 전제될 때 가능하다는 점을 역설했다.

결론적으로, AI 전환의 성공은 단순히 최신 기술을 도입하는 것을 넘어, 소프트웨어에 대한 이해, 클라우드 기반 시스템의 중요성 인지, 그리고 무엇보다 ‘더 스마트하게 일할 준비’가 된 업무 환경 구축에 달려 있다. 로그 시스템의 부재는 이러한 근본적인 데이터 축적과 활용을 불가능하게 만들며, 결국 AI 도입 효과를 반감시키고 서비스 개선의 기회를 놓치는 결과를 초래할 수밖에 없다는 것이 박 의장의 진단이다. 만약 로그가 없는 웹페이지를 아무리 오래 운영한다 한들, 서비스는 조금도 개선되지 않을 것이라는 그의 지적은 공공서비스의 현실을 직시하고 근본적인 변화를 모색해야 할 시점임을 분명히 하고 있다.

인공지능(AI) 기술의 발전은 방대한 데이터를 기반으로 잠재된 패턴을 찾아내는 과정에서 이루어진다. 그러나 대한민국 공공 분야의 데이터 관리 방식은 AI 발전에 필요한 핵심 요소를 심각하게 저해하고 있다는 지적이 제기된다. 핵심은 ‘어디에, 어떻게’ 데이터가 저장되고 공유되는가에 달려 있으며, 현재의 파편화된 데이터 관리 시스템은 AI가 제대로 학습하고 작동하는 데 치명적인 걸림돌이 되고 있다.

문제는 대한민국 정부의 데이터가 ‘D 드라이브’에 저장되는 관행에서 비롯된다. 이는 데이터의 수명과 직결되는 심각한 문제점을 안고 있다. D 드라이브에 저장된 데이터는 컴퓨터의 포맷과 함께 사라질 위험이 크며, 이 과정에서 수많은 맥락, 암묵지, 업무 처리 과정 등이 함께 소멸된다. 이는 미래에 활용될 AI가 학습해야 할 귀중한 정보의 손실로 이어지며, 결국 한국 공무원들이 장차 사용하게 될 AI의 성능 저하를 초래할 수밖에 없다.

더욱이, 보고서 작성 방식 역시 AI 학습에 비효율적이다. 높은 직책의 공무원일수록 1페이지 보고서를 선호하며, 자간, 장평을 조절하는 기술을 자랑하기도 한다. 문장은 모두 개조식, 즉 ‘음슴체’로 작성되는 경우가 많다. 이러한 형식은 간결함을 추구하지만, AI가 패턴을 인식하고 학습하는 데 필요한 충분한 맥락과 깊이 있는 정보를 제공하지 못한다. ‘음슴체’ 보고서는 엉성한 사고를 숨기기 쉬운 ‘판매 도구’에 불과하다는 분석도 있다.

이와 대조적으로, 세계 최고의 AI를 개발하는 실리콘밸리 기업들은 전혀 다른 방식으로 데이터를 관리하고 정보를 공유한다. 아마존의 경우, ‘6 페이저(6 Pager)’라는 회의 규칙을 통해 모든 구성원이 6페이지 분량의 완전한 문장으로 작성된 메모를 공유하고 회의에 임한다. 이 메모는 도입부, 목표, 원칙, 사업 현황, 교훈, 전략적 우선순위, 부록 등으로 구성되어 정보의 맥락과 깊이를 보장한다. 회의 참가자 전원이 이 메모를 읽는 데 30분을 할애하는 것은 단순한 정보 전달을 넘어, 사고의 깊이와 명확성을 확보하기 위한 과정이다.

또한, 실리콘밸리의 협업 시스템은 클라우드를 기반으로 하며, 위키 엔진을 활용한 게시판을 주로 사용한다. 대부분의 게시판은 공개를 원칙으로 하여, 모든 참가자가 논의 과정과 관련 자료를 확인할 수 있다. 이는 문서가 아닌 ‘맥락’을 공유하는 시스템으로, AI가 학습할 풍부한 데이터를 조직 내에 지속적으로 축적하게 한다. 이러한 체계적인 데이터 관리와 맥락 공유는 파편화된 정보만을 제공받는 조직과 비교했을 때 AI 지능 격차를 현격히 벌릴 수밖에 없다.

결론적으로, 대한민국 공공 분야의 AI 발전을 위해서는 근본적인 데이터 관리 시스템의 혁신이 시급하다. ‘D 드라이브’에 저장되는 파편화된 데이터, ‘음슴체’ 위주의 보고서 작성 관행을 탈피해야 한다. 대신, 클라우드를 기반으로 한 협업 시스템을 도입하고, 모든 논의 과정과 참고 자료를 포함하는 완전한 서술체 기반의 보고 문화를 정착시켜야 한다. 이러한 변화를 통해 AI가 효과적으로 학습하고 역량을 발휘할 수 있는 환경을 조성해야만, 대한민국 역시 훨씬 더 뛰어난 인공지능 기술을 활용할 수 있을 것이다. 이는 단순한 효율성 증대를 넘어, 국가 경쟁력 강화와 직결되는 중요한 과제이다.

최근 인공지능(AI) 기술이 전 산업 분야의 핵심 동력으로 부상하며 국가 경쟁력과 미래를 좌우하는 전략적 요소로 주목받고 있다. 이러한 시대적 흐름 속에서, 국내 기업들이 산업 현장에 적용되는 다양한 AI 솔루션을 선보이는 ‘제1회 산업 AI 엑스포’가 코엑스마곡 컨벤션센터에서 지난 9월 4일부터 6일까지 개최되었다. ‘AI와 산업의 융합, 새로운 산업혁명을 이끌다’라는 주제 아래 100여 개 기업이 참여한 이번 행사는 AI가 제조업의 효율성과 생산성을 획기적으로 높이는 현장을 생생하게 보여주었다.

이번 엑스포를 통해 산업 AI가 해결하고자 하는 근본적인 문제는 생산 현장의 비효율성, 예측 불가능한 사고 발생 위험, 그리고 복잡한 공정에서의 정확성 저하 등이다. 특히 개인화된 취향과 달리, 제조업 분야에서 AI의 실질적인 활약을 기대했던 참관객들은 ‘피지컬 온 디바이스 AI 도슨트 투어’를 통해 이러한 문제들이 어떻게 해결될 수 있는지 구체적으로 확인할 수 있었다. 도슨트 투어는 AI 개발 환경을 위한 워크스테이션부터 실제 산업 현장에 투입될 수 있는 휴머노이드 로봇, 제조 및 운송 로봇까지 총 6가지 코스로 구성되어 AI가 실제 산업 현장에 어떻게 적용되는지를 심도 있게 보여주었다.

AI 개발의 필수 기반인 워크스테이션을 선보인 HP 코리아는 고성능 CPU와 맞춤형 GPU를 탑재한 데스크톱과 함께 영상 텍스트 인식 기술인 VLM(Visual Language Model)을 시연하며 AI 개발 환경의 중요성을 강조했다. 또한, 모빌린트 부스에서는 AI 연산에 특화된 NPU(Neural Processing Unit)를 선보였는데, 이는 기존 GPU 대비 AI 연산에 훨씬 최적화되어 전력 비용을 60%까지 절감할 수 있다는 점에서 주목받았다.

실제 산업 현장에 투입되는 로봇들의 활약도 돋보였다. 에이 로봇은 AI를 탑재한 휴머노이드 로봇 ‘에릭스’를 통해 주사위 게임이나 물통 전달과 같은 다양한 동작 수행 능력을 시연했다. 클레비는 초거대 언어 모델 기반 AI를 드론과 로봇에 적용하여 사람이 하는 동작을 그대로 복제하는 시연을 선보이며 AI의 높은 활용도를 증명했다. 가이드의 설명에 따르면, 휴머노이드 로봇은 사람에게 맞춰진 산업 현장에 즉시 투입될 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 배터리 문제로 인해 현재는 로봇 팔과 같이 특정 임무에 특화된 로봇들이 주로 사용되고 있다는 점도 언급되었다.

제조 공정에서의 AI 적용 사례 역시 구체적으로 확인할 수 있었다. 스포티는 로봇 팔에 들어가는 AI 기술을 선보이며, 평면뿐만 아니라 곡면에서도 나사를 정밀하게 맞추는 기술을 시연했다. 이는 소량 맞춤 생산 시스템에 적합한 AI의 뛰어난 대처 능력을 보여주는 사례였다. 또한, 농업 현장에서 블루베리를 운송하는 로봇 ‘일로’는 AI가 인력 부족 문제를 해결하고 작업 효율을 높일 수 있는 현실적인 대안임을 제시했다.

이번 엑스포는 AI와 디지털 트윈 기술의 융합을 통해 정확한 예측과 안전한 산업 환경 구축이 가능하다는 점을 명확히 보여주었다. 사무실에서 공장의 모든 설비를 가상공간으로 구현한 디지털 트윈을 통해 현장 설비의 실시간 생산 상태와 불량 이미지를 손쉽게 확인할 수 있다는 것은, 예측 불가능한 사고 발생 위험을 크게 낮추고 생산 공정의 최적화를 가능하게 한다. AI는 제조 전 과정에서 생산 부품을 최적화하고, 품질을 예측하며, 안전을 미리 파악하는 데 적극적으로 활용되고 있었다.

더불어 딥랩스의 ‘Story Tailor’와 같은 생성형 AI 서비스는 AI가 인간의 지능을 확장하고 새로운 가치를 창출하는 능력을 보여주었다. 직접 그린 그림과 챗봇과의 대화를 통해 짧은 동화책을 완성하는 서비스는 AI 기술이 문화 콘텐츠 분야까지 확장될 수 있음을 시사했다.

이러한 산업 현장의 AI 기술 발전은 이미 우리 곁에 와 있으며, 미래 기술이 아닌 현실적인 문제 해결 도구로 자리 잡고 있다. 지난 9월 8일, 대통령 직속 국가인공지능(AI)전략위원회가 출범하며 AI를 국가전략 기술로 지정한 것은 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 정부의 강력한 의지를 보여준다. 11월까지 수립될 ‘대한민국 AI 액션플랜’은 앞으로 산업 AI의 발전 방향을 제시하고, 한국이 가진 강점과 결합하여 AI 강국으로 도약하는 중요한 밑거름이 될 것으로 기대된다. AI는 인간의 판단을 돕고, 예측 불가능한 문제를 해결하며, 궁극적으로 인간의 지능을 확장하고 새로운 가치를 창출하는 동력이 될 것이다.

전 세계적으로 인공지능(AI) 기술 경쟁이 과열되면서, AI 모델 개발 및 인프라 구축을 둘러싼 국가 간의 패권 다툼이 더욱 치열해지고 있다. 특히 글로벌 빅테크 기업들이 수십만 장의 GPU를 갖춘 초대형 인프라 구축을 발표하고, AI 모델의 발전 속도가 수개월 만에 판도가 바뀔 정도로 빨라지면서, 단순한 기술 추격을 넘어선 새로운 전략적 접근이 절실한 상황이다. 현재의 대규모 언어 모델 기반 학습 방식이 가진 한계를 지적하는 목소리가 높으며, 이는 AI 분야의 선구자들과 세계적인 석학들이 공통적으로 제기하는 문제 의식이다.

이러한 배경 속에서, AI 반도체 기술을 넘어 차세대 AI 모델 개발에 의미 있는 역할을 확보하는 것이 우리에게 중요한 전략적 카드가 될 수 있다는 분석이 나온다. 현재 우리는 세계 수준의 AI 모델을 구축하고 AI를 위한 국가 인프라를 만드는 노력을 시작했지만, 이것만으로는 AI G3 수준 달성을 장담하기 어렵다는 지적이다. 딥마인드의 제프리 힌턴 교수, 뉴욕대학의 얀 르쿤 교수, 몬트리올 대학의 요수아 벤지오 교수 등 AI 분야의 리더들은 현재의 접근 방식이 가진 한계를 인식하고, 새로운 접근 방식과 모델, 알고리즘 개발의 필요성을 강조하고 있다. 알파고 개발에 핵심적인 역할을 했던 데이비드 실버 또한 인간 데이터를 통한 학습 시대는 끝났으며, AI가 직접 세상을 경험하며 학습하는 시대로의 전환을 주장했다.

기존 트랜스포머 아키텍처가 여전히 중요한 역할을 하고 있지만, 여러 연구자들이 이를 뛰어넘는 새로운 시도를 하고 있으며, 이러한 연구 결과가 아직 대규모로 활용될 수준에 이르지 못했더라도 또 다른 혁명적인 돌파구가 나올 가능성은 충분하다. 앤스로픽의 다리오 아모데이와 허사비스는 2027년 또는 2030년경 인간을 넘어서는 초지능(AGI 또는 ASI)의 등장을 예고하고 있으며, 영국 총리 역시 AGI가 가져올 변화에 대비해 선도적인 역할을 해야 한다고 주장했다. 미국은 AI 실행 계획을 통해 AI 분야의 승리를 선언하고 동맹국에 기술 수출 의지를 보이고 있으며, 중국 역시 국제 협력을 촉구하며 기술 개발에 나서고 있다. 이처럼 AI 기술 패권을 둘러싼 강대국들의 움직임은 더욱 빨라지고 있다.

이러한 상황에서, 우리가 선택을 강요받더라도 ‘전략적 필수불가결성’을 갖춘다면 더욱 유연하고 전략적인 선택이 가능해질 것이다. 현재 AI 반도체 기술 확보에 집중하는 것을 넘어, 다음 단계의 AI 모델 개발에서 중요한 역할을 수행한다면 우리에게는 강력한 전략적 지위를 확보할 수 있다. 초지능의 구현 시점과 주체는 불확실하지만, 메타의 초지능 연구소 설립이나 오픈AI 출신 일리야 수츠케버의 안전 초지능 회사 설립 등 엄청난 자본이 투입되고 있다.

따라서 향후 5년간 AI 국가 전략 실행을 위해 투입될 100조 원의 자금 중 극히 일부라도 진짜 미래 AI 연구를 위해 투자하는 것을 고려해야 한다. 국가 AI 인재는 실제 개발 및 숙련 과정에서도 양성되지만, 이러한 선도적인 연구 과정을 통해 더욱 창의적인 인재들이 발굴되고 육성될 수 있다. 초지능 연구소에는 AI 전공자뿐만 아니라 철학자, 수학자, 언어학자 등 다양한 분야의 전문가가 필요하다. 언어학자, 뇌과학자, 물리학자, 수학자 등이 AI 연구자와 함께 통합적인 연구를 수행해야 할 수 있다.

더 나아가, 아직 초기 단계라도 미래 가능성이 있는 여러 국가의 연구팀을 초빙하여 우리 국가 초지능 연구소에서 자유롭게 연구하도록 지원하고, 그 결과는 인류 전체의 공공재로 제공하는 꿈을 꿔볼 필요가 있다. 한국인을 포함한 세계적인 AI 연구자들을 초빙하여 마음껏 연구할 수 있는 AI 파운드리(데이터 센터)를 제공하고, 새로운 시각으로 디지털 지능에 접근하도록 지원하는 국가 초지능 연구소를 대한민국이 구축하는 것이야말로 우리가 미래 AI 시대에 주도적인 역할을 할 수 있는 중요한 발판이 될 것이다.

국가정보자원관리원 대전 본원 화재로 인한 시스템 장애가 발생하면서 국민 생활과 공공기관 업무 전반에 걸쳐 불편이 야기되고 있는 가운데, 복구 작업에 속도가 붙고 있다. 13일 6시 기준으로 전체 260개 시스템, 즉 36.7%가 복구되었으며, 이 중 1등급 시스템 30개(75%)와 2등급 시스템 35개(51.5%)가 포함되었다.

이번 화재로 인해 가장 큰 우려를 낳았던 1등급 시스템의 복구가 진행되면서, 국민들이 일상적으로 이용하는 주요 서비스들이 점차 정상화될 전망이다. 특히 우편정보 ePOST 쇼핑과 차세대종합쇼핑몰(나라장터 쇼핑몰)이 복구됨에 따라, 소상공인 및 중소기업의 물품을 온라인으로 편리하게 검색하고 구매할 수 있는 길이 열렸다. 이는 판로 개척에 어려움을 겪는 중소기업들에게 단비와 같은 소식이 될 것으로 보인다.

더불어 사회서비스 전자바우처 시스템의 복구는 관련 서비스 이용자들에게도 희망을 주고 있다. 전자바우처 결제는 물론, 지방자치단체의 예탁금 납부, 이용자의 본인부담금 납부 등 필수적인 서비스들이 재개되면서 이용자들의 불편이 상당 부분 해소될 것으로 기대된다.

행정안전부는 이러한 시스템 장애 복구 현황을 점검하고 향후 복구 방안을 논의하기 위해 13일 윤호중 장관 주재로 중앙재난안전대책본부 제11차 회의를 개최했다. 회의에서는 정보시스템 장애 관련 민원 처리 실태도 함께 점검하며 국민들의 불편을 최소화하기 위한 다각적인 방안이 논의되었다.

중앙재난안전대책본부는 대국민 주요 서비스와 업무 등급을 우선순위에 따라 재개할 수 있는 복구 방식을 마련하여 추진한다는 방침이다. 특히 화재와 분진 피해가 심각했던 7-1 전산실 등은 데이터 복구 후 대전 또는 대구센터에 신규 장비를 도입하여 복구를 진행할 예정이다. 한편, 화재 및 분진 영향이 적은 전산실은 중요도에 따라 신속히 시스템을 복구하되, 7-1 전산실과 관련된 시스템은 백업 또는 옛 시스템을 활용하는 등 시스템별 여건에 맞는 복구 방안을 수립하여 추진한다.

이를 위해 국가정보자원관리원은 기존 700여 명의 복구 인력에 더해 제조사 복구 인원까지 투입하며 복구 작업에 총력을 기울이고 있다.

한편, 정보시스템 장애로 인해 발생한 불편 민원 처리 상황도 점검 결과, 화재 다음 날인 9월 30일에 2700여 건이 접수되었던 콜센터 상담 건수가 지속적으로 감소하여 현재는 일일 300건 내외로 줄어들었다. 주요 상담 은 시스템 장애로 인한 생활 불편, 대체 시스템 이용 방법, 기한 연장 등이었다. 이에 각 기관은 대체 시스템 및 서비스를 적극적으로 마련하여 국민과 현장의 어려움을 해소하기 위해 노력하고 있다.

윤호중 장관은 “정부는 시스템별 상황에 맞는 세부 복구 방안을 수립·추진하여 중요 서비스부터 신속히 정상화하는 데 집중하고 있다”고 밝히며, “연일 밤낮으로 복구에 매달리고 있는 정부, 공공기관, 그리고 민간업체 직원들이 신체적, 정신적 위험에 노출되지 않도록 근무 환경을 세심하게 살피겠다”는 의지를 표명했다.

최근 인공지능(AI) 기술의 눈부신 발전은 산업 현장에 거대한 변화의 물결을 일으키고 있으며, 더 이상 AI 도입은 선택 사항이 아닌 필수 생존 전략으로 인식되고 있다. 제조업을 비롯한 산업 전반에서 AI를 활용하여 부가가치를 창출하고 국가 및 기업 경쟁력을 확보하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌지만, 현실적으로 산업계가 보유한 역량에 비해 현장에서의 AI 도입 및 활용률은 아직 미흡한 실정이다. 이러한 간극을 메우고 산업계의 AI 경쟁력을 제고하기 위한 정부의 적극적인 역할이 절실한 상황이다.

이러한 문제의식 속에서 과학기술정보통신부(과기정통부), 산업통상자원부(산업부), 중소벤처기업부(중기부)가 손을 잡고 제조·산업 전반의 인공지능(AI) 대전환 협력을 본격화하기 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 지난 15일, 서울 종로구 광화문교보빌딩 국가과학기술자문회의 대회의실에서 열린 이번 협약은 산업 전반의 AI 전환(AX) 확산을 위한 정부 부처 간의 유기적인 협력 체계를 구축하는 중요한 발판을 마련했다.

이번 협약의 주요 은 ▲산업 전반의 AX 역량 강화 및 핵심 기술 내재화 ▲AI 벤처·스타트업 및 중소·소상공인의 AI 기술 사업화와 현장 맞춤형 AX 기술 개발 지원 ▲지역 핵심 산업군을 중심으로 한 AX 생태계 조성 지원 ▲AI 관련 국가 과제의 차질 없는 이행을 위한 적극적인 지원 등이다. 이를 통해 각 부처는 보유한 전문성과 역량을 융합하고 연계성 있는 정책을 추진하여 산업 전반의 성공적인 AX 확산을 지원할 계획이다. 또한, 부처 산학연 전문가들 간의 기술 교류회를 활성화하여 지역과 현장, 나아가 국민이 체감할 수 있는 실질적인 성과 창출을 위해 긴밀하게 협력할 예정이다.

이번 협약을 계기로 세 부처는 AI 핵심 기반 기술 확보부터 산업 현장 적용, 스타트업 및 중소기업으로의 확산에 이르기까지 AX의 모든 주기에 걸친 지원 체계를 구축하게 된다. 이러한 통합적인 협력 구조는 산업 전반의 AX 확산 속도를 가속화하고, 지역이나 기업 규모에 구애받지 않고 AI를 활용할 수 있는 기반을 마련하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.

배경훈 부총리는 “AI 대전환은 단순한 기술 혁신을 넘어 국가 경쟁력과 미래 번영을 좌우하는 국가적 생존 전략”이라고 강조하며, “우리의 강점인 제조 DNA에 AI를 접목하여 전 세계가 주목하는 기술력을 갖추어야 하며, 이를 위해 세 부처가 하나의 팀처럼 협력하여 일관된 정책을 추진하겠다”고 밝혔다. 또한, 과기정통부는 AX 확산을 가속하기 위해 AI 기본 역량 구축과 내재화에 박차를 가할 것이며, 이번 협약이 AI 핵심 기술과 인프라를 기반으로 산업 전반의 AX 확산을 앞당기고 AI 스타트업과 함께 글로벌 신시장을 개척하는 중요한 전환점이 될 것이라고 덧붙였다.

김정관 산업부 장관은 인구 감소, 생산성 정체, 중국의 기술 추격 등 우리 산업이 직면한 위기를 극복할 유일한 해법으로 AI 대전환을 제시하며, “생존을 위한 속도 경쟁에서 살아남기 위해서는 AI와 데이터, 제조 현장을 긴밀히 연결하고 우리의 강점을 바탕으로 기술 혁신과 제조업의 고도화를 이루어내야 한다”고 역설했다. 이에 따라 산업부는 관계 부처 및 국가AI전략위원회와 긴밀히 소통하며 유기적이고 실효성 높은 제조 AX 정책을 추진해 나갈 것이라고 밝혔다.

한성숙 중기부 장관은 AI 대전환 시대를 맞아 중소기업과 소상공인들이 AI를 활용하지 않으면 생존하기 어려운 절박한 상황에 놓여 있음을 전하며, 이번 세 부처의 협약이 정부 인프라, 대기업의 AI 기술 및 경험을 벤처·스타트업, 중소·소상공인들이 활용할 수 있도록 함으로써 AI 벤처·스타트업에는 새로운 성장 기회를, 중소·소상공인들에게는 미래 경쟁력을 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것이라고 강조했다.

임문영 국가인공지능전략위원회 상근 부위원장은 AI가 기업 체질 자체를 바꾸는 핵심 기술임을 강조하며, 한국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 각 산업 도메인의 전문성에 AI를 융합하는 것이 필수적이라고 말했다. 또한, 이번 MoU 체결을 계기로 향후 위원회 산하 제조TF를 구성하여 AI 기반 산업 대전환을 중점 지원해 나갈 계획이라고 밝혔다.