[이광형의 퍼스펙티브] AI 인력·인프라·데이터 확충하고 자본·시장 키우자

AI 강국 되기 위한 대한민국 5대 전략은

드디어 인공지능(AI) 시대가 됐다. AI는 더 이상 학문이나 기술이 아니다. AI는 이제 경제·사회·문화·국방 등 국가 전체를 결정짓는 기술이 되고 말았다. 이러한 엄청난 파괴력을 갖는 AI를 위해 세계 각국은 총력 경쟁을 하고 있다. 우리나라도 AI 경쟁에 적극적으로 나서고 있다. 미국과 중국 다음에 위치하는 G3(주요 3개국)를 목표로 한다.

필자는 우리 상황에 맞는 구체적이고 실행 가능한 AI 전략을 제시하고자 한다. AI 분야에는 다섯 가지 핵심 요소가 있다. 첫째는 인력(기술), 둘째는 그래픽처리장치(GPU), 데이터센터 등 인프라, 셋째는 데이터(AI 학습을 위해 활용 가능한 데이터), 넷째는 자본(인프라 구축 비용과 유지 비용), 다섯째는 시장(AI를 서비스할 시장의 규모)이다.

미국·중국 이어 세계 3대 AI 강국이 목표…구체적 실행 전략 필요해
인력 양성 두 배로 늘리고 네트워크형 조직으로 전문연구소 세워야
데이터센터는 GPU 분산 배치 안 돼…규제 풀어 데이터 경쟁력 확보
선택과 집중으로 국가 지원 늘리고 아랍권 등과 협력해 시장 키워야

기술은 사람에게서 나온다

첫째, 인력 양성과 기술에 대한 전략이다. 가장 기본적인 요소가 기술이다. 기술은 사람에게서 나온다. AI 인력 양성을 두 배로 늘려야 한다. 그러기 위해서는 대학과 대학원에서 AI 관련 학과의 정원을 두 배로 늘려야 한다. 그리고 우수 인력이 모이도록 강력한 유인책을 제공해야 한다.

AI 전문연구소 설립도 필요하다. 그러나 기존 정부 출연연구소 방식으로 만들면 안 된다. 그렇게 하면 기존 연구소의 비효율을 반복하게 된다. AI 우수 연구대학들의 연합체 형식인 네트워크 연구조직이 효율적이다. 그래야 신속 설립이 가능하고 우수 인력 확보, 인력 양성, 인력 순환이 잘 된다.

한편 우수인력 확보를 위한 방법으로 중국의 수학 영재교육 제도를 참고할 필요가 있다. 중국에서는 중·고교부터 수학 영재반이 있고 대학에서도 영재반을 운영한다. 올해 초 충격을 준 딥시크 창업자 량원펑도 이런 영재반 출신이다. 한국에도 영재교육이 있지만, 중국에 비하면 거의 유명무실하다고 볼 수 있다. 그동안 우리는 너무 평준화·획일화 교육에 몰입해 왔다. 다양한 기준에 의해 영재를 발굴하고 이들이 꿈을 펼칠 수 있는 제도적 배려가 있어야 한다.

중앙 처리 AI 데이터센터 구축
둘째는 AI 인프라에 대한 전략이다. AI 연구와 개발을 위해서는 실험 장비가 있어야 한다. 학습과 추론을 담당하는 데이터센터가 그것이다. 데이터센터에는 막강한 프로세서와 메모리 반도체를 확보해야 한다. 현재 AI 학습을 위한 프로세서로는 그래픽처리장치(GPU)가 가장 효율적으로 알려져 있다. 정부에서는 GPU 1만장을 확보할 계획이 있다. 이 GPU를 설치하고 운영할 데이터센터의 설치가 중요하다.

데이터센터를 설치할 때 꼭 고려할 사항이 있다. GPU를 분산 배치하지 말고 중앙에 설치하고 서비스해야 한다. 대규모 AI를 만들기 위해서는 대규모 GPU가 필요하기 때문이다. 분산해 놓으면 대규모 GPU가 필요할 때 대응이 어렵다.

그리고 데이터센터의 위치 선정에서 전력 공급 가능성을 반드시 고려해야 한다. 현재 우리나라는 발전소에서 수도권으로 향하는 전력 송전선 설치가 매우 어렵게 돼 있다. 현재는 데이터센터의 규모로 GPU 1만 장을 말하지만, 앞으로 10~20년 뒤에는 수천만 장이 필요할 것이다. 그때가 되면 데이터센터를 위해 원전 하나가 필요하게 된다. 데이터센터는 발전소 근처로 정하는 것이 현명할 것이다.

참고로 데이터센터 사용자는 통신망을 이용해 원격으로 사용할 수 있기 때문에 반드시 수도권에 있을 필요가 없다. 그리고 이 정도 대규모 데이터센터가 되면 발생하는 열처리가 큰 문제가 된다. 물을 이용한 냉각이 가능하게 강가나 바닷가가 유리할 것이다.

데이터 활용과 일자리 창출
셋째는 학습을 위한 데이터의 확보 여부다. AI는 양질의 많은 데이터를 학습하는 것이 생명이다. 기존에는 인터넷에 널려있는 데이터를 이용해 학습할 수 있었으나, 더 이상 그렇지 않다. 예를 들어 기존에는 언론사들이 생산하는 뉴스도 임의로 학습에 이용하였으나, 이제는 저작권 이슈가 생겼다.

그리고 개인정보에 관한 규제가 강해져 데이터 활용에 제약이 커지게 됐다. 특히 한국은 개인정보 규제가 세계에서 가장 강한 나라에 속한다. AI 선진국 미국과 중국은 거의 제약이 없다. 좋은 AI를 만들기 위해서는 양질의 데이터를 많이 활용할 수 있어야 하는데 한국은 그런 면에서 매우 불리한 상황이다.

국내 AI 관련 일자리 창출을 위해선 개인정보 보호에 관한 제도 개선이 필요하다. 개인정보를 보호하되 경쟁국의 보호 수준을 봐가며 균형을 맞춰야 한다. 그래야 일자리 창출이 가능하고 미래에 당당한 국가가 될 수 있다. 필자가 보기에는 일본 수준으로 완화하는 것이 어떨까 한다. 개인정보 보호를 철저히 해 사생활을 안전하게 보호하는 것도 좋지만, 실업자 증가와 외국 AI에 예속되는 일은 막아야 한다.

그리고 한국은 AI의 기본(foundation) 모델도 연구하지만, 특수한 분야에 적합한 AI에 집중하는 것이 성공 가능성이 높다고 본다. 범용 모델인 AGI로 선진국과 직접 부딪치는 것은 피하는 것이 좋겠다. 특화 모델은 건강·제조·국방·문화 등 아시아의 특성을 반영하는 것이 좋은 예가 될 수 있다.

아울러 안전한 AI를 위한 검증 기술을 개발해 안전한 AI 사회 구축에도 앞장서야 한다. 현재 전자제품이나 식품의약품의 안전성을 검사해 시장 진출을 허가하듯 AI 제품에도 안전성을 검사하고 인증하는 시스템이 필요하게 될 것이다.

국가 전략 산업으로 전폭 지원
넷째는 자본력이다. AI 연구개발을 하기 위해서는 막대한 자본이 필요하다. 우선 데이터센터 구축에 조 단위의 돈이 들어간다. 또한 데이터센터를 운영하기 위한 전기료와 유지비가 천문학적 수준이다. 현재 챗 GPT를 서비스하는 오픈 AI는 전기료만 한 달에 수백억원을 지출한다고 한다. 그렇기 때문에도 한국의 전략은 범용인 AGI보다 규모가 작은 특화 모델이 승산이 있다고 본다.

AI는 미래 국가의 생존과 직결되는 산업이기 때문에 기업에만 맡겨둬서는 안 된다고 생각한다. 선택과 집중의 전략으로 국가가 직접 나서야 한다. 지원 규모는 과거 우리 선배들이 했던 방식과 규모를 참고하면 될 것이다. 지금 꽃 피우고 있는 자동차·조선·제철 산업을 키우기 위해 과거 정부가 엄청난 재정 지원을 했다. 지금 우리도 그대로 하면 된다. AI 분야 대표 선수 두 개 정도 회사를 선정해 조 단위의 금융 지원을 한다. 그래서 국제 경쟁이 가능한 규모로 키운다.

한편 AI 산업은 AI를 만드는 분야도 있지만, 응용분야도 매우 중요하다. 일반적으로는 응용에서 더 큰 부가가치가 나온다. AI를 이용한 응용 소프트웨어(애플리케이션) 개발을 장려하는 것도 필요하다. 여기에서도 과거 선례를 참고하면 좋을 것 같다. 김대중 정부 시절에 한국은 전국을 초고속 통신망으로 연결하고, 이 인터넷 통신망을 이용한 응용 소프트웨어 개발을 적극적으로 장려했다. 그 당시 정부는 애플리케이션(앱)을 개발하는 기업들에게 용도에 상관없이 자금 지원을 해줬다. 이때 수백 개의 앱이 만들어졌고, 그중 일부가 살아남아 오늘날 디지털 생태계를 이루고 있다. 이를 참고해 지금부터 AI 생태계 조성을 시작해야 한다.

동남아·아랍권 연대해 시너지 창출
마지막 다섯 번째는 시장 규모를 키워야 한다. 한국 시장은 너무 작다. AI 모델을 만들면 5억~10억 인구에는 서비스해야 경제성을 가질 것이다. 세상은 미국과 중국만 있는 것이 아니다. 동남아시아와 아랍권이 있다. 이들과 함께 연합해 공동으로 AI를 개발하고 서비스를 하면 새로운 AI 세상을 만들 수 있을 것이다. 강대국의 AI를 사용한다는 것은 기술적·경제적·문화적으로 예속된다는 것을 말한다. 동남아·아랍권 국가들은 결코 미국과 중국에 예속되기를 원하지 않는다. 한국이 손을 내밀면 환영할 것이다.

이미 한국의 AI 회사들이 아랍 국가들과 협력하기 시작했다. 자본력이 있는 아랍권 국가들은 AI의 중요성을 인식하지만 기술력이 부족한 나라다. 기술력은 있지만 자본력이 부족한 한국과 좋은 파트너가 될 수 있다. 언어의 장벽을 걱정할 수 있는데, 미래에는 언어 번역 기술이 발달해 언어 장벽은 그다지 크게 문제가 되지 않게 된다. 이렇게 다섯 가지 전략을 실행한다면 우리 대한민국은 AI G3 국가로 우뚝 서게 될 것이다.

이광형 KAIST 총장, 국가지식재산위원회 공동위원장