"美·中과 경쟁 무의미"…새 정부, 제조·인재·거버넌스로 AI 패권 도전해야
윤석열 전 대통령의 탄핵 이후 들어서는 새 정부는 정치 혼란 속에서도 산업과 기술의 방향성을 다시 세울 중대한 책임을 떠안게 됐다. 동시에 전 세계는 기술의 또 다른 거대한 전환점을 맞이하고 있다. AI가 특정 산업의 기술을 넘어, 모든 산업에 스며드는 '기반 인프라'로 자리 잡고 있는 것. 자동차에서 헬스케어, 게임, 미디어, 금융에 이르기까지 AI는 이미 산업 생태계의 기초 체력으로 작동하기 시작했다.지디넷코리아는 창간 25주년을 맞아 이 격변의 시점에서 AI 기반 산업 대전환기에 진입한 대한민국의 산업 현장을 진단하고, 각 산업 분야 전문가들과 함께 'AI시대, 새 정부가 해야 할 일'을 짚어본다. [편집자주] 다음 달 새 정부가 출범을 앞둔 가운데 글로벌 인공지능(AI) 패권 장악을 위한 국가 전략을 새로 짜야 한다는 목소리가 커지고 있다. 업계 전문가들은 거버넌스와 데이터, 인재, 산업 전략 등에 실질적이고 과감한 전환이 필요하다고 지적하고 있다. 차기 정부는 해외 AI 전략을 무조건 따르는 것보다 한국 환경에 맞는 방식을 택해 미국과 중국 등과 경쟁해야 한다는 의견도 주를 이뤘다. "AI는 달리는데 정부는 제자리"…산업계, 실행력 있는 거버넌스 촉구 업계에선 새 정부가 AI 기술 고도화에 발맞춰 제도와 조직을 정비해야 한다는 목소리를 높이고 있다. 기술 발전 속도가 정책 대응을 앞지르는 상황에서 실행력을 갖춘 AI 거버넌스 체계를 새로 짜야 한다는 지적이다. 현재 이 분야 최대 화두인 AI 기본법은 지난해 12월 국회를 통과해 내년 1월 시행을 앞두고 있다. 다만 고위험 AI 영향평가, 투명성 확보 의무 등이 산업계에 비용 부담을 줄 수 있다는 우려가 나오면서 일부 국회의원이 해당 조항을 3년 유예하는 개정안을 발의한 상태다. 업계 관계자는 "행정부가 시행령 단계에서 산업계와 충분히 조율해 적용 시기와 범위를 탄력적으로 조정하길 바란다"며 "신산업에 과도한 규제가 걸림돌이 되지 않도록 유연한 접근이 필요하다"고 말했다. 현 정부 조직으로는 AI 정책을 통합적으로 조율할 컨트롤타워가 없다는 비판 역시 제기된다. 과학기술정보통신부·산업통상자원부·행정안전부·개인정보보호위원회가 각자 사업을 추진하면서 정책 속도는 느려지고 책임 소재도 흐려졌다는 평가다. 업계 관계자는 "지금처럼 부처별로 역할이 분산되면 속도가 안 난다"며 "실행력 있는 전담 부처가 필요하다"고 강조했다. 최근 바른 과학기술사회 실현을 위한 국민연합(과실연)도 유사한 해법을 제시했다. 과실연은 최근 미디어데이를 열고 ▲예산과 규제 권한을 갖춘 'AI 디지털혁신부' 신설·대통령실 산하 'AI 전략실' 설치 ▲국가 최고 AI 책임자(CAIO) 체계를 통한 부처·지자체의 AI 사업 총괄 ▲정부·산업계·학계가 공동 참여하는 '국가 AI 정책연구소' 설립 등을 제안했다. 부처 간 정책 중복을 줄이고 장기 전략과 법제도 연구를 일원화해 추진하자는 취지다. 하정우 과실연 공동대표는 "AI가 모든 산업·행정 시스템을 관통하는 만큼 기술만이 아닌 예산과 조직 권한을 갖춘 전담 거버넌스 체계가 필수"라며 "단순 조정 조직으로는 경쟁에서의 승리가 불가능하다"고 말했다. "美·中 데이터 전략 따라선 안 돼...韓에 맞는 방식 필요" 전문가들은 정부의 데이터 전략 개선도 필요하다고 봤다. 미국이나 중국의 데이터 방식을 채택하는 것보다 한국 환경에 맞는 전략을 추진해야 한다고 입을 모았다. 국방 데이터를 체계적으로 정리해 군사 안보에 활용해야 한다는 의견도 나왔다. 이경전 경희대 경영대학·빅데이터응용학과 교수는 "미국처럼 AI를 폐쇄적으로 운영하거나, 중국처럼 모든 데이터를 오픈소스로 여는 방식은 국내서 통하지 않는다"며 "한국은 데이터를 지키면서도 기술을 발전시킬 수 있는 '제3의 길'을 가야 한다"고 제안했다. 이 교수는 한국이 '연합 AI 전략'을 통해 데이터 품질과 보안을 모두 잡을 수 있다고 봤다. 연합 AI 전략은 기업이 AI 모델을 각자 개발하기보다 하나의 모델을 연합해 만드는 방식이다. 각 기업이 데이터를 활용해 AI 모델을 학습시킨 후 그 결과만 모아 공동의 AI 모델을 완성하는 식이다. 그는 "연합 AI 전략은 데이터를 밖으로 넘기지 않고도 AI 성능을 높일 수 있다"며 "데이터 보안과 품질을 동시에 챙길 수 있다"고 강조했다. 이 교수는 '연합 데이터 뱅크' 전략도 필요하다고 봤다. 개인이나 기업이 데이터를 데이터 뱅크에 맡기고, AI 학습에 사용된 만큼 보상받는 구조다. 참여자는 '데이터 계좌'를 통해 기여도를 정량화하고 보상받을 수 있다. 이경전 교수는 "이 방식은 데이터 공유의 인센티브를 강화하면서도, 산업별 데이터 경쟁력을 높이는 전략"이라며 "금융과 의료, 제조 등 AI 활용 가능성 높은 3~5개 산업 대상으로 시범 사업을 먼저 추진한 뒤 이를 다른 산업으로 점진적으로 확대할 필요가 있다"고 설명했다. 국방 데이터 기반 체계 전환이 시급하다는 지적도 나왔다. 최근 미국과 영국 등 해외 정부가 국방 데이터를 통해 전략적 의사결정과 작전 효율성을 높이는 사례가 늘어나서다. 이에 한국도 각종 국방 데이터 활용도를 높이기 위한 분류 체계를 만들자는 제안이다. 김승일 과실연 AI 미래포럼 의장은 "작전 정보와 군사 장비, 병력 운영 등 다양한 데이터를 표준화하고 보안등급에 따라 데이터 접근 정책을 수립해야 한다"며 "특히 클라우드를 통해 국방부와 전군, 방산기업, 연구기관, 대학이 참여해 국방 데이터로 AI 기술을 공동 연구·실용화할 수 있는 방안도 필요하다"고 주장했다. "美 이민정책 강화, 韓에 기회...해외 인재 유치에 총력" 차기 정부가 국내외 AI 인재를 확보하기 위한 제도 기반을 재설계해야 한다는 목소리도 커지고 있다. 업계에선 국내 인재 유출을 막으면서 해외 우수 인력까지 유치할 수 있는 전략이 필요하다고 주장했다. 이를 위해 파격적 보상과 연구 지원, 해외 인재 유치 제도 활성화 등이 제시됐다. 과실연은 해외에 있는 국내외 인재 대상으로 귀국 유도형 펠로우십과 연구비 지원, 이중소속 제도, 원격연구 허용 등이 필요하다고 강조했다. 이를 '월드클라스K' 패키지 프로그램으로 구성해 국내외 인재를 모두 지원해야 한다고 강조했다. 검증된 국내외 연구자도 충분한 지원을 받아야 한다는 의견도 나왔다. 특히 우수 연구자에게 최소 3년 동안 연구 지원을 보장하고 30~40대 인재에게 장기 AI 인프라 지원책이 필요하다고 봤다. 업계 관계자는 "실리콘밸리 수준 복지를 위해 이중소속 고용 제도를 허용해야 한다"며 "특히 정부는 공공 목적 연구에 한해 인건비를 기업·대학과 손잡고 지원해야 할 필요가 있다"고 주장했다. 그러면서 "우수한 인재 기준도 정량적 연구가 아닌 국제적 영향력과 기술 확산력, 논문 기여도 등으로 설정해야 한다"고 덧붙였다. 해외 AI 인재 대상으로 한 패스트트랙 비자 도입도 제안됐다. 김승일 의장은 "연간 50명을 선발해 비자 간소화, 가족 동반, 영주권 우선심사, 정착지원금 등 실질적 혜택 제공이 필요하다"고 강조했다. 전문가들은 현재 해외 인재 유치를 위한 적기라고 입을 모았다. 최근 강화된 미국 이민 정책으로 인해 미국에서 제3국으로 이주하려는 AI 인재가 늘어날 수 있는 가능성이 높아져서다. 김 의장은 "도널드 트럼프 행정부의 이민정책 강화로 글로벌 인재의 미국행이 줄어들 것으로 전망한다"며 "이 시기를 활용한 적극적인 해외 인재 유치 전략이 필요할 것"이라고 밝혔다. "美·中과 범용 경쟁은 무리…제조·서비스 중심 산업 AI 전략 필요" 산업계에서는 새 정부가 미국이나 중국과 범용 AI 전면전에 뛰어드는 대신 국내 산업 구조에 맞는 특화형 전략을 수립해야 한다는 목소리도 나온다. 제조업과 서비스형 소비자 산업에 강점을 지닌 한국의 특성을 감안하면 전방위 AI 기술보다 '버티컬 AI' 중심의 실용주의 접근이 보다 현실적이라는 진단이다. 현재 글로벌 공급망 재편과 제조업 회귀 흐름이 가속화하면서 각국은 제조업 자동화를 핵심 전략으로 삼고 있다. 트럼프 대통령 당선 후 미국은 보호무역주의 기조 아래 자국 제조업 복원과 자동화를 정책 우선순위에 올린 상황이다. 이 가운데 국내에서는 IT 기업 대부분이 제조 대기업을 상대로 기술을 공급하는 기업간거래(B2B) 구조를 갖췄다. 이에 따라 국내 AI 기업들 중 많은 곳들이 제조 자동화, 품질 관리, 생산 최적화 수요에 맞춰 기술을 개발하고 있다. 이런 환경은 제조업에 강점을 가진 한국에 전략적 기회로 작용할 수 있다는 평가다. 제조업 자동화가 단순한 생산성 개선을 넘어 수출 경쟁력과 산업 안보를 동시에 강화하는 수단이 될 수 있다는 설명이다. 업계 관계자는 "제조업은 우리가 잘하는 분야고 제조 AI는 여기에 속도를 붙이는 장치"라며 "트럼프 대통령의 제조업 회귀 전략은 실제론 쉽지 않을 텐데 그렇다면 우리가 가진 제조 강점을 협상 카드로 쓸 수 있을 여지가 있다"고 말했다. 다만 현실에서는 중소·중견 제조사의 AI 기술 접근성이 여전히 낮다. 대기업은 자체 자금으로 시스템을 도입할 수 있지만 중견급만 돼도 자동화 프로젝트를 시작조차 하지 못하는 상황이라는 게 현장 진단이다. 실제 윤석열 정부 시기 제조-AI 연계 사업 예산이 대폭 축소되면서 바우처와 컨설팅 등 중소기업 지원 예산도 함께 줄었다. 제한된 자원을 놓고 기업 간 경쟁만 심해졌고 제조 AI 생태계는 사실상 방치된 상태라는 지적이 나온다. 결국 AI 전환은 가능성보다 격차만 키운 채 멈춰섰다는 평가다. 업계 관계자는 "다음 정부에서는 제조 AI를 단순 지원이 아닌 산업 기반 복구 차원에서 접근해야 한다"며 "이대로 가면 대기업만 남고 생태계 전체가 무너진다"고 말했다. 업계는 버티컬 AI 전략이 제조업에만 국한되지 않는다고 강조했다. 의료·법률·금융 등 고부가가치 산업에서도 AI 기술은 이미 충분한 수준에 도달했지만 각 분야의 직역 구조가 기술 확산을 가로막고 있다는 것이다. 이로 인해 수요자는 높은 비용에 불만을 갖고 AI 대체를 원하지만 실제 서비스는 제도 장벽에 막혀 출현하지 못하는 이중 구조가 형성돼 있다. 또 다른 업계 관계자는 "지역 간 이해관계를 조정하지 않으면 기술이 있어도 시장은 열리지 않는다"며 "새 정부는 충돌을 정책적으로 정리하고 이해당사자의 우려를 조율하되 AI 전환에는 전폭적으로 힘을 실어야 한다"고 강조했다.
