[현장] AI강국 도약 위해선 한국형 AI생태계 구축해야

[이코노믹데일리] 대한민국 인공지능(AI)생태계 구축 전략과 AI 주요 3국(G3) 도약 방안 전략 마련을 위해 정부, 학계, 산업 전문가가 함께 모여 논의하는 자리가 마련됐다. 

9일 오후 서울 중구 소공동 롯데호텔 사파이어볼룸에선 대한상공회의소 주최로 'AI강국 도약을 위한 한국형 AI생태계 발전 방향' 정책 포럼이 열렸다.

이날 행사에는 최태원 SK 회장 겸 대한상공회의소 회장, 이지형 인공지능학회장, 최경진 인공지능법학회장, 염태호 태재대 총장 겸 국가 AI위원회 부위원장, 안덕근 산업통상자원부 장관 등이 참여했다.
  최태원 회장의 개회사로 시작한 이날 행사에선 AI G3국가 도약을 위한 대한민국 AI 생태계 구축 전략 제언이 제시됐으며 정부·학계·산업 전문가들의 토론이 이어졌다. 

이날 최태원 회장은 현재 세계 경제 흐름과 국내 산업이 직면한 위기로 △30년 이상 지속될 미-중 갈등 △환율, 이자율 등 경제지표 변화와 금융불안 △ 빠르게 변화하는 AI 생태계 등을 꼽았다.

현재 국가 단위로 벌어지고 있는 AI경쟁은 많은 리소스와 비용이 들어가면서도 발전 속도가 빠르기 때문에 이미 충분한 자원이 갖춰진 국가가 앞서나갈 수밖에 없다는 것이 요지였다. 후발주자인 한국은 효율적이고 적극적인 투자로 한국형 AI생태계를 조성해나가야 한다는 것이다. 

최태원 회장은 "우리나라가 기존에 강점을 보이던 수출품도 AI의 도움이 없으면 경쟁력이 약화될 수밖에 없어 효율적으로 리소스를 집중해야 한다"며 "모든 AI를 다 할 순 없더라도 민관이 협력해 보유한 자원과 인재를 집중화해 대한민국이 잘할 수 있는 AI분야를 개척해나가는 전략이 필요하다"고 말했다.

대한상공회의소는 지난 6일 AI의 3대 투입요소인 에너지·데이터·인재의 충분한 공급에 기반해 AI 3대 밸류체인인 인프라·모델·AI전환의 가치 창출이 원활하게 이뤄져야 한다고 제언한 바 있다.
  기조연설은 국가 AI위원회 부위원장을 역임하고 있는 염재호 태재대 총장이 맡았다. 

염재호 총장은 기조연설에서 "AI가 전 세계의 모든 패러다임을 바꿔나가고 있어 패러다임 전환을 이뤄내지 못하면 우리 사회가 뒤처질 수밖에 없다"며 "AI의 부가가치 창출 능력에 집중하고 기업별, 산업 단위별로 활용 방안을 모색해 한국 경제 전반에 적용해나가야 한다"고 말했다.

이어진 패널토론은 △한국형 AI 생태계 전략, 기업과 정부의 역할 △제조 AI를 통한 한국의 성공스토리 창출 △ 글로벌 AI 패권 경쟁 속 한국형 대규모 언어 모델(K-LLM) 경쟁력 확보 방안 등 세가지 세션으로 나눠 진행됐다.
  첫 번째 세션 '한국형 AI 생태계 전략, 기업과 정부의 역할 토론'에서는 AI생태계가 단단해지려면 정부 주도의 시스템 사용 사례(유스 케이스) 확보가 필요하다는 의견이 나왔다.. 실제 AI가 사용되는 사례가 많이 만들어져야 LLM 개발이 활성화될 수 있고 AI데이터센터 투자도 원활히 이뤄진다는 것이다.

이날 패널 토론에 참여한 한 전문가는 이를 교통 산업이 발전하기위해 자동차와 도로 인프라, 좋은 여행지가 모두 필요한것과 동일하다고 비유했다. 여행지가 많아야 도로에 자동차가 많이 다닐 수 있고 이에 따라 자동차 공급도 더욱 늘어날 수 있다는 것이다. 

두 번째 세션 '제조 AI를 통한 한국의 성공스토리 창출 토론'에서는 제조AI 등 한국이 특화할 수 있는 분야에 집중해야 한다는 의견이 제기됐다. 인프라, 인재, 재정 등에서 선진국이나 중국과는 규모의 차이가 있는 한국은 AI산업에서 역량을 효율적으로 집중해야 강점을 발휘할 수 있다는 의미다.

이와 관련해 강감찬 산업부 산업정책관은 "AI에 대한 전반적인 정책 기조가 초기에는 안전성과 규제 측면에서 접근하는 경향을 보였지만 이제는 혁신과 새로운 비즈니스 기회의 창으로 인식하는 흐름"이라며 "우리나라가 특히 제조AI·산업AI에서 경쟁력을 가질 수 있다고 보고 관심을 기울이고 있다"고 말했다.

세 번째 세션 '글로벌 AI 패권 경쟁 속 한국형 대규모 언어 모델(K-LLM) 경쟁력 확보 방안 토론'에서는 데이터 확보가 중요하다는 분석이 나왔다. 독자적인 특화 모델을 개발하기 위해선 그에 적합한 데이터 학습이 필요하기 때문이다. 이를 위해 대규모 투자가 필요하다는 의견도 제기된다.

전문가들에 따르면 LLM기술 개발은 규모의 경제와 네트워크 효과가 크게 작용하는 분야다. 네트워크 효과는 상품이나 서비스를 사용하는 사람이 많아질수록 서비스의 가치가 증가하는 현상을 말한다. 미국 중국 등에 비해 투자 여력과 수요 측면에서 부족함이 있을 수밖에 없음에도 과감한 투자가 필요한 이유다. 초기에 수요와 공급을 적극적으로 활성화할수록 글로벌 시장에서도 유리한 위치를 확보할 수 있다.