"AI 3대 강국 되려면 기반 인프라 로드맵부터 이행돼야"... IT 업계 한목소리
정부가 인공지능(AI)을 국가 전략 기술로 집중 육성하고 있는 가운데 이를 뒷받침할 클라우드 인프라와 전력·데이터·인력 등 핵심 기반 자원에 대한 전략적 접근이 부족하다는 지적이 산업계에서 제기되고 있다. 29일 업계에 따르면 최근 정부는 AI 3대 강국 도약을 내세우며 1조4천억원 규모의 GPU 확보 예산과 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축, 초거대 AI 모델 개발 등 대규모 사업 추진에 발 벗고 나서고 있다. 하지만 AI 서비스의 기반이 되는 클라우드 인프라에 대한 제도적 보완과 민간 생태계 강화 전략은 상대적으로 미흡하다는 평가가 나온다. 업계는 하드웨어(HW) 중심의 투자 확대와 정책 홍보는 활발하지만, 정작 이를 운영하고 뒷받침할 기반 구조 설계와 참여 모델은 구체성이 부족하다고 보고 있다. 최지웅 KT클라우드 대표는 최근 한국클라우드산업협회가 주최한 인터뷰에서 "AI 산업은 고성능 연산 자원과 대규모 데이터 처리, 확장 가능한 인프라가 핵심인데 이는 클라우드 없이는 사실상 구현이 불가능하다"며 "정부가 민간 클라우드를 적극적으로 활용하는 개방형 인프라 모델을 설계하고 제도적으로 보장하는 것이 중요하다"고 말했다. 특히 공공 부문은 현실적인 여건을 반영하지 못하고 있다는 지적이 나온다. 클라우드 서비스 제공업체(CSP)는 서비스 수준 협약(SLA)의 일률적 적용, 공공 데이터센터(PPP)의 제한된 입주 구조 등으로 인해 공공 인프라 사업 참여에 제약을 받고 있는 상황이다. 또한 중소·중견 CSP의 경우 고가용성 요건이나 이중 SLA 계약 요구가 사업 진입 장벽으로 작용하고 있다. 업계 관계자는 "복합 시스템 구조에도 불구하고 SLA 책임이 단일 사업자에게 과도하게 전가되고 있는 현재의 표준 구조는 현실과 맞지 않는다"고 설명했다. 지난 25일 국회에서 열린 'AI G3 조찬 포럼'에서도 이러한 인프라 기반 문제에 대한 현장의 우려가 집중 제기됐다. 이날 SKT 이영탁 부사장은 "AI 데이터센터 100메가와트급 시스템은 연간 전기료만 1천400억원에 달할 정도로 고밀도 전력 소비 구조를 가진다"며 "전력망, 냉각 시스템, 운영 기술까지 포함한 종합적인 인프라 설계가 병행되지 않으면 대규모 AI 투자는 지속가능성을 담보하기 어렵다"고 강조했다. 이 외에도 AI 학습·추론에 필요한 연산자원, 네트워크 병목 해소, 지역 간 인프라 편차 등 문제도 정책에서 함께 고려돼야 한다는 목소리가 나오고 있다. 업계는 민간이 클라우드와 데이터센터 등 AI 인프라의 정책 설계 초기부터 실질적으로 참여할 수 있는 구조를 마련하는 방안을 정부에 제안하고 있다. 또 산업통상자원부, 과기정통부, 행정안전부 등 유관 부처 간 정례 협의체 운영을 제도화하고 공공조달 체계 전반에 대한 개선도 요구하고 있다. 업계 관계자는 "단기적 예산 투입을 넘어선 실행 전략이 필요하며 정책의 체감도를 높이기 위해서는 전력, 데이터, 인력과 같은 기반 요소에 대한 균형 잡힌 접근이 병행돼야 한다"고 밝혔다. 업계는 정부가 민간 클라우드와 데이터센터를 기반으로 한 유연하고 확장 가능한 AI 인프라 모델을 도입하고 다양한 민간 공급자의 참여가 가능하도록 제도적 보완책을 마련할 것을 요구하고 있다. 아울러 인증·평가·조달 등 제도 전반의 예측 가능성과 지속적 예산 투자를 통해 AI 중심 정책과 기반 생태계가 함께 성장할 수 있는 구조로의 전환이 필요하다는 입장이다. 클라우드 기업 한 대표는 "정부가 AI를 국가 전략 기술로 삼는 방향에는 공감하지만 실질적으로 이를 구현할 수 있는 기반 인프라에 대한 투자는 여전히 부족하다"며 "GPU만 확보해서는 AI 정책이 작동하지 않으며 클라우드와 전력, 데이터, 그리고 이를 운영할 인력이 함께 고려돼야 한다"고 강조했다.
