조기 대선을 앞두고 정보통신기술(ICT) 거버넌스의 대대적 개편이 예고됐다. 차기 정부의 핵심과제도 인공지능(AI)에서 글로벌 경쟁력 확보가 될 가능성이 높은 상황으로, 효율적인 정책 기획 및 집행이 가능한 조직으로의 전환이 필요하다는 공감대가 형성된 데 따른 것이다. AI 초융합 시대에 적절한 거버넌스의 모습이 다양하게 제시되는 가운데, <디지털데일리>가 ICT 산업 혁신을 위한 정책 패러다임과 거버넌스 개편 방향과 관련 전문가 의견을 정리해봤다. <편집자주>

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[디지털데일리 오병훈기자] 조기 대선 레이스가 본격화되면서 각 정당 후보자들이 연일 인공지능(AI) 공약을 내걸고 있는 가운데, 유의미한 AI 정책이 나오기 위해서는 민간과 정부의 역할 분담으로 ‘선택과 집중’이 중요해졌다는 학계 의견이 나오고 있다.

선택과 집중을 해야 할 목표는 당장의 성과에만 집착하는 근시안적인 정책이 아니라, 중장기적으로 AI 강국 도약이 가능한 ▲학습 데이터 공급 ▲ 글로벌 협업을 통한 AI 인프라 확보 ▲주요 산업 AI 전환(AX) 촉진 등 정책이라는 의견이다.

◆한국은 ‘AI 추격국가’...갈길 멀었다

현재 글로벌 시장에서 평가하는 한국 AI 경쟁력은 선도국가에 미치지 못하는 수준이다. 기술력이나 인프라 측면에서 선도그룹 기준에는 도달하지 못하고 있다는 지표가 다수 발표되고 있는 상황은 이를 뒷받침한다.

실제로 보스턴컨설팅그룹(BCG)이 지난해 공개한 ‘AI 성숙도 매트릭스’ 보고서에서 한국은 2군 국가 수준인 ‘AI 안정적 경쟁국가’에 포함됐다. 1군에 해당하는 ‘AI 선도국가’에는 미국·중국·캐나다·영국·싱가포르 등 5개 국가가 포함됐다.

인프라 지표도 아쉽다. 인공지능산업융합단(AICA)에서 조사한 바에 따르면, 공개된 국내 그래픽처리장치(GPU) 보유량은 ▲LG 2000장 ▲네이버 2500장 ▲광주 AICA 1000장 수준이다. 글로벌 빅테크 경우 ▲마이크로소프트(MS) 15만장 ▲메타 15만장 ▲테슬라 10만장에 달한다.

학계에서는 이 같은 격차를 줄이기 위해서는 AI 생태계 전체에 대한 ‘마구잡이 식’ 투자를 생각하기보다는 전문화된, 버티컬 서비스에 집중할 수 있는 환경을 정책적으로 보장해줘야 한다고 보고 있다. 그 과정에서는 국가가 모든 것을 주관 하려드는 방향보다는 공격적인 민간 투자 유치와 사업 협력으로 역할 분담이 필요하다는 입장이다.

모정훈 연세대학교 교수는 “글로벌 경쟁력을 확보하기 위해서는 AI 인프라는 물론, AI 모델 및 서비스 분야 최대 규모 투자가 필요하며, 이는 정부나 개별 기업이 단독으로 감당할 수 있는 규모가 아니다”라며 “생태계 주요 요소별로, 정부와 민간의 전략적 분업과 협력은 물론, 정부 차원의 지원이 반드시 병행될 필요가 있다”고 제언했다.

◆‘정부주도 IT’ 시대 끝, ‘중재자·조성자’ 역할 할 때

하지만, 지금까지 정부 행보는 주로 민간보다는 정부주도 정책에 집중하고 있는 분위기다. GPU 공급 및 데이터센터 건립 등 주요 인프라 분야에서 정부 개입 범위를 넓히고 있는 상황이다. 예컨대 최근 추진 중인 ‘국가AI컴퓨팅센터’ 건립과 관련해서도 센터를 공공기관으로 지정하는 방향을 논의하는 등 행보도 이어지고 있는 상황이다.

정부 지원이 절실하다는 것은 사실이지만, 정부주도 정책보다는 민간 경쟁력을 확보할 수 있는 방향으로 정책이 마련돼야 한다는 것이 학계 제언이다. AI 등장을 기점으로 ICT 시장 변화 속도는 비약적으로 증가했으며, 이에 대응하기 위해서는 정부가 이끌어가기보다는 민간 경쟁력을 제고하는 것이 중요하다는 의견이다.

지난 17일 개최된 ‘AI시대, 국가 ICT 정책의 패러다임 전환 방향’ 정책토론회에서 신민수 한양대 교수는 “IT 산업 성장을 위해서는 정부 정책과 산업 전반 패러다임 전환이 시급하다”며 “이제는 정부가 모든 시장 변화에 대응하기엔 시장 변동이 빠르고 광범위하기 때문에 이제는 정부가 민간 시장 진입을 촉진할 수 있도록 시장을 조성하고, 이해 관계자 합의를 이끌어내는 중재자 역할을 맡아야 한다”고 주장했다.

◆정부는 ‘R&D’, 민간은 ‘투자유치·AX 집중’

먼저, 정부는 민간이 하기 어려운 분야 ▲AI 학습용 데이터 공급 ▲대형언어모델(LLM) 개발 ▲인재 육성 등 R&D에 집중하고, 민간은 ▲AI 서비스 개발 및 사업화 ▲요소기술 개발 ▲데이터센터(DC) 건설 등 시장의 역할에 충실해야 한다는 것이다.

AI 모델 발전을 위해서는 기본적으로 다량의 학습데이터가 필요하다. 정부에서는 개별 기업이 수집하기 어려운 공공데이터를 보유 중이다. 이러한 데이터를 활용해 LLM 등 개발 과정에 적용한다면 빠른 속도 개발이 가능할 것이란 분석이다. 그 과정에서 AI 인재를 확보하기 위한 각종 혜택 및 유인책을 모색에도 집중한다.

한 AI 기업 관계자는 “AI 기술이 실질적인 이익을 내기 위해서는 각 산업별로 특화된 학습 데이터가 필수적”이라며 “정부가 운용 중인 공공데이터는 저작권 문제에서 자유롭고, 양도 방대하기 때문에 산업 특화 AI를 개발하는 마중물이 될 수 있는 자원”이라고 분석했다.

민간은 위와 같이 정부가 조성한 환경 속에서 AI 산업 확장에 집중하는 것이 핵심이다. GPU 공급이나 데이터센터 건립과 같은 대규모 투자 유치가 필요한 사업에 민간의 역할이 더 커질 필요가 있다는 분석이다.

특히 인프라 자원확보에서는 자본을 유치하기 위해서는 신속한 강화 필요성 등을 고려할 때, 국내 기업과 빅테크 간 투자 제휴를 통한 자본 유치 방안을 적극 추진 지원할 필요가 있다는 의견도 제기된다. 막대한 자본이 들어가는 만큼, 국내에 한정 지어서는 한계가 분명하다는 것이다.

모 교수는 “해외 주요국들은 AI 인프라 구축을 위해 치열한 자본 경쟁을 전개 중인 상황”이라며 “국내 기업과 빅테크 간 제휴를 통한 대규모 자본 유치는 AI 강국 도약을 위한 필수조건”이라고 주장하기도 했다.

주요 산업 AX 촉진도 속도를 내야 할 시기다. AI 기술의 실질적인 이익을 도출하기 위해서는 AI 자체보다는 AI가 버티컬 도메인 산업에서 효율성과 자동화를 지원해야한다는 것이 시장의 지배적인 분석이다. 전통 제조 산업은 물론, 유통, 서비스에 이르기까지 실물 경제 기반의 AX가 AI 시대를 여는 핵심이 된다는 것이다.

하지만 현실은 녹록치 않다. 대한상공회의소 조사에 따르면, 국내 기업의 80%는 AI 기술 활용을 희망하고 있으나, 현재 활용율은 30%대에 불과한 것으로 나타났다. 정부 차원에서 ‘산업 맞춤형 AX 지원 정책’ 등으로 지원해주고, 민간은 이를 기반으로 한 본격적인 AX 확산이 필요하다는 의견이 나오는 이유다.

모 교수는 “혁신과 발전에 방점을 두고, AI 기본법 등에서 파격적인 지원 방안이 마련돼야 한다”며 “진흥 측면에서는 AI 학습용데이터 시책, AI 융합 촉진 시책, 해외 전문인력 확보 등 법제화가 필요하고, 규제 측면에서는 가급적 가이드라인과 같은 연성규정을 통한 AI 생태계 연착륙 지원이 필요하다”고 설명했다.

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