이재명 정부가 출범하며 인공지능(AI)을 국가 경제와 기술 경쟁력의 핵심으로 내세웠다.
[100조 원 국민펀드, 데이터센터 확충, 한국형 챗GPT 개발 등 야심찬 공약을 통해 한국을 글로벌 3대 AI 강국으로 만들겠다는 비전이 제시됐다. 하지만 GPU 확보의 실효성 논란과 실행 초기 단계의 불확실성도 존재한다. 확인된 공약을 바탕으로 정책의 핵심, 한계, 그리고 AI 선진국 사례에서 얻은 인사이트를 심층분석한다. (이미지 : 코리아비즈니스리뷰)]
100조 원 국민펀드: AI 인프라 구축의 첫걸음
이재명 정부는 100조 원 규모의 국민펀드를 조성해 AI 산업을 육성한다. 데이터센터 구축, 고성능 GPU 5만 개 확보, 신경망처리장치(NPU) 개발 지원이 핵심이다.
AI 데이터센터는 차세대 사회간접자본(SOC)으로 지정돼 국가 혁신 허브로 자리 잡을 전망이며, 민간 투자를 유도하기 위해 세제 혜택(반도체 기준 최대 10% 세액공제, AI 산업 유사 적용 가능)이 제공된다(KAIST Times).
다만, GPU 5만 개 확보는 데이터, 인력, 에너지 인프라 부족으로 실효성 논란이 있다. 데이터센터의 전력 수요를 충족하려면 원전 확대 등 에너지 정책이 병행돼야 하며, 이는 정책 실행의 첫 번째 시험대가 될 것이다.
AI 정책 거버넌스: 전략의 컨트롤타워
효과적인 정책 집행을 위해 대통령실에 ‘AI 정책수석’을 신설하고, 국가 최고인공지능책임자(CAIO)를 임명한다.
대통령 직속 국가인공지능위원회는 민간 전문가와 학계가 참여하는 태스크포스(TF)를 통해 AI 전략을 구체화한다. 이는 정책의 투명성과 실행력을 높일 잠재력이 있지만, 공공과 민간의 이해관계 조율이 성공의 관건이다.
국민 체감형 AI: 기술을 삶으로
국민이 AI를 체감할 수 있도록 ‘AI 테스트베드 코리아’를 조성하고, 스마트시티 프로젝트를 통해 AI 기반 도시 인프라를 구현한다.
한국형 챗GPT인 ‘모두의 AI’는 전 국민이 무료로 사용할 수 있는 AI 서비스로 개발되며, 거대언어모델(LLM)의 오픈소스 공개는 중소기업과 스타트업의 혁신을 촉진한다. 이는 교육, 헬스케어, 교통 등 일상에서 AI의 가치를 체감하게 할 것이다.
산업과 연구: 지속 가능한 성장 동력
제조업과 서비스업의 AI 전환을 가속화하고, 과학기술 R&D 예산을 확대한다. 민간 중심의 개방형 R&D와 지방정부의 자율적 R&D는 지역 혁신을 이끌며, 연구자 처우 개선은 글로벌 AI 인재 유출을 방지할 핵심 전략이다.
삼성전자와 SK하이닉스의 AI 반도체 개발은 이미 글로벌 시장에서 주목받고 있으며, 정부의 지원이 이를 더욱 가속화할 전망이다.
글로벌 3대 강국: 기술 주권의 꿈
글로벌 빅테크와 경쟁하기 위해 토종 LLM 개발과 기술 주권 확보를 강조하며, 글로벌 3대 AI 강국 도약을 목표로 한다. 이는 한국이 AI 공급망에서 필수 국가로 자리 잡는 데 결정적이다. 하지만 미국과 중국의 기술 선도력을 따라잡기 위해서는 민간 투자와 국제 협력이 필수다.
[심층 인사이트: 글로벌 사례에서 배우다]
AI 선진국 사례와 교훈
1. 미국: 민간의 힘
구글, 마이크로소프트, 오픈AI가 GPT-4, Gemini 등 LLM을 개발하며 시장을 선점했다. 정부는 국가 AI 이니셔티브로 10억 달러 이상을 R&D에 투자하고, DARPA를 통해 AI 국방 기술을 발전시켰다.
►교훈: 민간의 창의성을 살리되, 정부가 전략적 지원을 제공해야 한다. 한국은 삼성, SK하이닉스와 협력해 AI 반도체와 소프트웨어 개발을 가속화해야 한다.
2. 중국: 인프라의 규모
중국은 AI 데이터센터와 5G 인프라를 대규모 구축했으며, 바이두의 ERNIE 등 LLM으로 글로벌 시장에 도전한다. 2023년 AI 산업 규모는 1조 위안을 돌파했다.
►교훈: 데이터센터와 GPU는 AI 주권의 핵심이다. 한국은 전력 인프라 확충과 데이터 규제 완화로 중국의 전략을 벤치마킹해야 한다.
3. EU: 윤리와 협력
EU는 2024년 AI법(AI Act)으로 윤리적 AI를 선도하며, Horizon Europe으로 20억 유로를 투자했다. 데이터 공유와 표준화는 글로벌 신뢰를 구축했다.
►교훈: 윤리적 AI와 국제 협력은 필수다. 한국은 아시아 AI 협력체를 주도해 기술 표준을 선점할 기회를 잡아야 한다.
한국의 기회와 도전
기대 효과
- 경제 성장: 100조 원 국민펀드는 반도체, 데이터센터, AI 소프트웨어 산업을 견인하며, 2030년 AI 관련 GDP 기여도를 10% 이상으로 끌어올릴 가능성이 있다(현재 약 5%, 한국은행 추정).
- 사회 혁신: 스마트시티와 ‘모두의 AI’는 헬스케어, 교육, 교통에서 삶의 질을 개선한다. 예를 들어, AI 기반 의료 진단은 지역 의료 격차를 줄일 수 있다.
- 글로벌 위상: 토종 LLM과 NPU 성공 시, 한국은 글로벌 AI 공급망의 핵심 국가가 될 수 있다.
도전 과제
- GPU 5만 개 확보는 전력과 인프라 부족으로 단기 실현이 어렵다.
- 민간과의 협력 모델이 명확하지 않으면 자원 낭비 위험이 있다.
- 글로벌 인재 유출 방지를 위해 연구자 처우 개선이 시급하다.
예측
2025~2027년은 데이터센터와 NPU 개발에 집중할 초기 단계로, 2028년 이후 LLM과 산업 AI 응용이 본격화될 것이다. 정책 실행력과 민간 참여가 성공의 열쇠다.
전략 제언: 정부와 기업의 역할
1. 정부
- 2027년까지: 데이터센터 전력 확충과 NPU 개발을 우선순위로. 미국 DARPA 모델을 참고한 민·관·군 협력 프로젝트로 기술 전환 가속화
- 규제 혁신: 2026년까지 데이터 활용과 프라이버시 균형을 맞춘 법제도 마련. EU AI법을 참고해 윤리적 AI 프레임워크 구축
- 국제 협력: 일본, 싱가포르와 아시아 AI 협력체 구성. 2028년까지 지역 기술 표준 선점
2. 기업
- 투자: 세제 혜택 활용해 AI 반도체와 소프트웨어 개발. 중소기업은 오픈소스 LLM으로 한국어 특화 AI 개발
- 인재: 연구자 처우 개선 정책 활용해 글로벌 인재 유치. 산학 협력 네트워크 구축
- 글로벌 진출: ‘AI 테스트베드 코리아’ 솔루션을 동남아, 중동에 수출. 2027년 신흥 시장 점유율 10% 목표
결론: AI 강국으로의 첫발
이재명 정부의 AI 혁신 전략은 한국을 글로벌 기술 강국으로 재편할 잠재력을 지닌다.
미국의 민간 혁신, 중국의 인프라, EU의 윤리적 접근을 벤치마킹하며, 데이터센터, NPU, LLM 개발에 집중한다면 2030년 글로벌 3대 AI 강국 목표는 현실이 될 수 있다.
2025년 6월 4일, 정책은 이제 막 시작됐다. GPU 논란, 민간 협력, 인재 확보 등 도전을 극복하려면 정부의 정교한 실행과 기업의 민첩한 대응이 필요하다.
AI가 국민 삶을 바꾸고 경제를 견인하는 미래를 기대한다.
경영연구 및 사례분석 연구 : KBR경영연구소
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