미국과 중국 독주 속 한국만 AI 경쟁력 떨어지는 이유 (박태웅 한빛미디어 의장) 곽수종의 경제프리즘

[박태웅 의장은 한국의 AI 산업이 미국과 중국에 비해 상대적으로 뒤쳐져 있다는 점을 강조하며, 그 원인으로는 정부의 법과 제도 부족 및 생태계에 대한 이해 부족을 제시합니다. AI 산업의 초격차 시대에 한국이 뒤처지지 않기 위해서는 기업과 정부의 협업이 필수적이라고 주장하며, 관련 투자와 지원이 절실함을 역설합니다. 현재 우리나라는 AI 분야에서 따라잡을 수 있는 잠재력이 있는 나라이며, 이를 활용하는 것이 중요하다고 말합니다.

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1. 📈 AI 산업에서의 생태계와 한국의 경쟁력 [00:00:00] (12분)

• 미국은 AI와 관련하여 압도적인 경쟁력을 자랑하며, 중국은 점수 기준으로 미국에 이어 2등으로, 나머지 국가들은 크게 뒤쳐져 있다.
• 중국이 AI 분야에서 유리한 점은 국가 중심의 자원 집중과 프라이버시 규제에서의 자유로움, 그리고 풍부한 인구와 인재 양성이다.
• AI와 반도체 분야에서 성공을 이뤄낸 대만계 미국인 리더들은 뛰어난 엔지니어링 기술, 미국 내의 최신 기술 접근성, 그리고 생태계에 대한 깊은 이해를 공통적으로 가지고 있다.
• TSMC는 반도체 생태계와 후공정 기술력에서 삼성전자보다 10년 앞서 있다는 평가를 받으며, 이는 생태계의 병합과 중요성에 대한 공감과 이해 덕분으로 보인다.
• 삼성전자와 달리 하이닉스는 생태계에 대한 이해가 비교적 더 좋다는 평가를 받고 있으며, 이는 기업이 항상 협력하는 입장에서 생태계를 구축하게 되었기 때문으로 추정된다.

1.1. AI 경쟁력 비교 [00:00:00] (37초)

• 미국은 AI 분야에서 압도적인 강국으로, 100점으로 평가된다.
• 중국은 65점으로 2위에 있으며, 그 다음 순위인 나라는 39점, 38점, 37점으로 평가된다.
• 미국과 중국의 차이는 크기 때문에, 다른 나라와의 비교는 의미가 없다고 여겨진다.
• 한국은 39점 이하의 수준에 머물러, AI 경쟁력에서 뒤처지고 있는 것으로 추정된다.

1.2. 중국의 AI 경쟁력 강화를 위한 요소들 [00:00:38] (3분)

• 미국은 중국에 어마무지한 투자를 하고 있으며, 이는 중국이 AI 분야에서 경쟁력을 갖추는 데 중요한 역할을 한다.
• 중국의 국유화 정책은 자원을 효율적으로 집중할 수 있게 하여 AI 발전에 유리한 환경을 만든다.
• 데이터 프라이버시에 대한 제약이 적어, 중국은 데이터를 자유롭게 활용할 수 있는 상황이다.
• 중국은 인구가 많고, 자율주행 테스트 등에서 국가의 지원으로 빠른 발전을 이루고 있다.
• AI 분야의 핵심 인재들이 미국으로 유학 가는 경향이 있으며, 최근 AI 관련 주요 논문은 대부분 중국계 학자가 참여하지 않은 것이 드물다.

1.3. 대만계 중국인의 AI 및 반도체 업계에서의 두각 [00:03:38] (1분)

• 미국의 AI와 반도체 기술의 혁신은 대만계 중국인 CEOs에 의해 주도되고 있으며, 이들은 압도적으로 뛰어난 엔지니어들이다.
• 젠슨 황, 리사 수, 모리스 창은 CEO이면서도 기술에 대한 깊은 이해를 가지고 있어 기술 리더십이 세계 최고 수준이다.
• 이들은 대만을 떠나 미국에서 최신 기술을 접할 수 있는 기회를 마련하여, 선을 넘는 혁신을 이루고 있다.
• 그들은 또한 생태계의 중요성을 이해하고 있으며, 이는 AI 및 반도체 산업에서의 성공에 있어서 중요한 요소이다.
• 이러한 현상은 유 случай적이 아닌, 크게 우연과 필연이 얽힌 결과로 추정된다.

1.4. 생태계의 중요성과 경쟁력 [00:05:26] (5분)

• 파운드리는 혼자서는 아무것도 할 수 없는 산업이며, 생태계의 형성이 경쟁의 핵심이다.
• TSMC와 삼성전자의 디자인 스튜디오의 폭과 깊이가 다르며, TSMC의 라인을 잘 아는 인력이 필요하다.
• 지적 재산권(IP)의 보유가 경쟁력에 중요한 역할을 하며, 경험이 우수한 IP가 필요하다.
• 후공정 패키징 기술력이 TSMC가 삼성전자보다 약 10년 앞선 것으로 평가받고 있으며, 과거와는 달리 중요성이 높아졌다.
• 엔비디아는 강력한 생태계를 구축하여 소프트웨어 개발자들이 쉽게 활용할 수 있는 환경을 제공, 이를 통해 진입 장벽을 높였다.

1.5. 생태계의 중요성과 삼성전자, 하이닉스의 관계 [00:10:57] (1분)

• 삼성전자와 하이닉스 모두 생태계의 중요성을 잘 이해하지 못하고 있는 것으로 보인다.
• 하이닉스는 어려운 상황을 겪었고, 그로 인해 생태계 쪽의 관계가 좋아졌다고 전해진다.
• 하이닉스는 한국산 장비를 사용하고 싶어하며, 이는 현금 문제와 관련이 있다.
• 삼성전자는 생태계에 대한 이해가 부족하여 소부장 업체들에게 비난을 받고 있으며, 반면 하이닉스는 대화가 통한다는 평을 받고 있다.
• HBM을 받은 것은 하이닉스가 생태계 내에서 정보를 충분히 캐치했기 때문으로 추정된다.

 

2. 📉 한국 AI 경쟁력의 현황과 전망 [00:12:31] (5분)

• 한국의 AI 산업은 현재 거대 AI 언어 모델이 부족하며, 이러한 지표들은 정확도가 떨어질 수 있다.
• AI 시장에서 선점 효과가 중요하며, 과거의 사례들을 통해 교훈을 얻어야 한다고 강조한다.
• 한국은 AI 관련 인재와 자원이 있는 국가로, 따라잡을 수 있는 여지가 있는 상황이다.
• 그러나 한국의 AI 서비스는 국제 경쟁력에서 떨어지며, 기업 규모도 비교적 작아 국제적으로는 열세이다.
• 한국은 경제 대국으로서 AI 클라우드 구축을 통해 경쟁력을 강화할 방안을 모색할 수 있다.

2.1. 한국 AI 산업의 현주소 [00:12:31]

• 한국의 AI 수준은 감탄할 만한 상태는 아니며, 스탠포드 등의 평가 지표들도 신뢰성이 부족하다 .
• 한국은 거대 AI 언어모델 하나도 보유하지 않는 상황이며, 이러한 평가 결과에 한국이 항의한 바 있다 .
• 따라서 이러한 지표만 믿을 필요는 없으나, 중요한 시기에 있다는 사실은 분명하다 .

2.2. 선점의 중요성 및 교훈 [00:13:06]

• 다양한 산업에서 초창기의 선점이 큰 효과를 가져오는 것을 여러 차례 목격했다 .
• 지금은 이러한 초창기를 놓치지 말아야 하는 시기로, 세계적으로 막대한 투자가 이루어지고 있다 .
• 기술이 뛰어나다는 것은 중요하지 않으며, 같이 쓰는 사람들이 있어야 성공할 수 있다 .
• AI 초반 시장 진입의 중요성이 강조되며, R&D 예산 의존적인 AI 시장의 어려움을 느끼고 있다 .

2.3. 한국 AI 산업의 잠재력 [00:14:33]

• 한국은 비교적 따라잡을 수 있는 영역 안에 있는 국가로, 인적 및 자원의 가능성이 있다 .
• 국내에서는 네이버와 LG AI 연구소가 가장 많은 투자를 하고 있지만, 국제 경쟁에서는 차이가 난다 .

2.4. 글로벌 AI 시장의 사례와 한국의 가능성 [00:16:13]

• 한국은 세계 10대 경제 대국인 만큼, 필요한 AI 자원을 충분히 구매할 능력이 있다 .
• 미국은 정부 차원에서 AI 클라우드 팜을 구성해 수많은 사람이 AI 자원을 이용할 수 있도록 하고 있다 .
• 한국도 비슷한 방식으로 자원을 확보하고 연구 결과를 공유하면 기업들이 협력할 가능성이 크다 .
• 이러한 방식으로 한국은 AI 산업에서 1군으로 부상할 수 있는 잠재력을 가지고 있다 .

 

3. 🐘 한국의 AI 경쟁력 저하와 정부 및 기업의 딜레마 [00:17:34] (8분)

• 정부는 규제 및 법 제도를 신속하게 정비하고, 재원 지원과 세금 지원을 마련해야 한다는 의견이 있다.
• 현재 한국의 정부와 기업은 초격차 산업의 빠른 변화를 캐치하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 상황에 대한 우려가 커지고 있다.
• 기업은 양산 기술은 뛰어나지만, 원천 기술의 부족으로 경쟁력이 약화되고 있으며, 이 질적인 격차를 극복하는 것이 중요하다.
• 정부는 각 부처가 사일로 구조로 운영되어 AI 관련 의사결정을 제대로 내리지 못하고 있어, 모든 일들이 융합적으로 진행되어야 한다는 설명이 있다.
• 한국의 기업은 재벌 중심의 경제 구조 속에서 공정 거래의 시스템 구축이 미비했으며, 이는 현재의 생태계 경쟁에서 취약점으로 드러나고 있다.

3.1. 정부와 기업의 역할 및 협업의 중요성 [00:17:34]

• 정부는 규제 및 법 제도를 빨리 정비하고 지원을 마련해야 하며, 기업은 생태계를 이해하고 빠르게 대응하는 것이 중요하다 .
• 현재 산업은 빠르게 변화하고 있으며, 특히 AI 산업에서 정부와 기업의 협업이 필수적이다 .
• 산학연 협업의 중요성이 강조되며, 정부가 인식해야 하는 세 가지 주요 사항이 제시된다 .

3.2. 정부가 직면한 세 가지 딜레마 [00:18:26]

• 첫 번째 딜레마는 전문가 중심의 고시 제도로 인해 일반 관리자들의 기술 이해가 부족하다는 점이다 .
• 두 번째 딜레마는 부처 간의 사일로 구조로 인해 융합적 접근이 어려운 점이다 .
• 세 번째 딜레마는 글로벌 단위의 문제를 로컬 규제로만 접근하는 어려움이다 .
• 정부가 이 세 가지 딜레마를 인정하는 데서 출발하여 문제 해결을 모색해야 한다 .

3.3. 기업의 딜레마와 경제 구조 문제 [00:21:34]

• 한국이 선진국으로 도약했지만, 과정에서 많은 것을 건너뛰어 원천 기술에 대한 부재가 문제로 대두된다 .
• 한국의 경제 구조는 재벌 중심의 효율적 성장을 이루었으나, 현재 생태계 경쟁에서 구조적 취약성을 드러낸다 .
• 대기업의 경쟁 환경 변화에 따른 적응 문제와 글로벌 시장에서의 경쟁력 약화가 우려된다 .

3.4. 제조 강국으로서의 한국과 지속 가능한 발전의 과제 [00:22:30]

• 한국은 제조 강국으로 특히 양산 기술에서 세계 최고 수준을 자랑한다 .
• 그러나 원천 기술 확보의 중요성이 커지는 시점에서 한국의 기존 제조 중심 구조는 한계를 보인다 .
• 현재 경쟁 환경에서 대기업들이 변화된 생태계에 적응하지 못할 경우 경쟁에서 도태될 가능성이 높아진다 .

 

4. 🌍 AI 법과 외교적 지위의 중요성 [00:26:01] (21분)

• 유럽과 미국은 AI 법을 제정하여 개인 정보와 플랫폼 산업의 규칙을 만들고 있지만, 한국은 이에 대한 진전이 부족하다고 지적된다.
• 한국은 제국주의를 경험하지 않고도 선진국이 되었으나, 외교적으로는 여전히 미흡한 상황이다.
• 국제 뉴스 비중이 낮고 외교 뉴스가 드문 한국 언론은 국민의 외교 감각 형성에 부정적인 영향을 미친다.
• 한국은 AI 주권와 모델 개발에서 긍정적인 잠재력을 갖추고 있으며, 외국과의 협업이 비교적 용이하다고 언급된다.
• 하지만, AI 발전에 따른 일자리 감소와 사회 구조의 변화도 심각한 문제로 여겨지며, 전문가들의 사회적 논의가 필요하다고 주장된다.
• 🤖 AI 기술의 산업적 적용 사례
  • AI는 제조업 생산성 향상에 큰 기여를 할 것으로 보이며, 포스코의 사례가 이를 입증한다.
  • 포스코는 AI를 통해 다양한 변수를 고려하여 생산성을 증대시켰고, 하루 240톤의 추가 생산이 가능해졌다.
  • LG 그룹은 AI를 적용하여 전자 제품을 혼류 생산하며 품질을 유지하고 있다.
  • 이러한 사례는 한국이 머신러닝 기반의 AI 기술을 활용하여 제조 강국으로의 위상을 지속적으로 높일 수 있는 가능성을 보여준다.

4.1. AI 법과 국제적 협력의 필요성 [00:26:01] (3분)

• 유럽과 미국은 AI 법을 통해 개인 정보와 플랫폼 산업의 규제를 정립하고 있으며, 한국은 이러한 법적 논의에 뒤처져 있다.
• 중국은 독자적으로 AI 모델을 적용하면서 중남미와 아프리카 시장을 타겟으로 하는 전략을 가진다.
• 한국은 외교적인 위치와 사이즈 장점을 활용해 협업할 수 있으나, 실질적으로 외교력이 부족하다.
• 한국의 역사적 배경으로 인해 외교에 대한 경험이 미비하며, 이로 인해 정보 부족과 무관심이 존재한다.
• 현재, 한국의 언론에서는 국제 외교 뉴스가 부족하고, 사소한 해외 뉴스에 집중하는 경향이 있다.

4.2. 한국의 외교 감각과 AI 경쟁력 [00:29:09] (7분)

• 한국은 외교에 대한 감각이 부족하며, 국제 뉴스의 비중이 낮은 신문 환경이 존재한다.
• 한국은 위기 상황에서 해외 뉴스의 영향이 더 크기 때문에, 경제신문의 정보가 덜 중요해질 수 있다.
• 한국은 AI 주권 및 모델 제안에서 유리한 입장에 있으며, 다른 국가들과의 경쟁에서 관련 데이터를 제공할 수 있는 잠재력이 크다고 한다.
• AI 기술이 뛰어난 한국은 공동 개발을 제안할 때 외국의 신뢰를 얻고 있으며, 특히 사우디 아라비아는 협력을 원하고 있다.
• 데이터의 접근성과 품질이 중요한데, AI 경쟁에서 실제로 필요한 고품질 데이터를 확보하는 데는 상당한 비용이 발생한다.

4.3. 인공지능의 의식과 인간의 위험 [00:36:10] (4분)

• 인공지능이 인간의 생존 본능을 학습하게 될 경우, 인간은 통제하기 어려워질 가능성이 높다.
• 의식에 대한 정의와 합의가 부족하기 때문에 AI가 스스로 의식을 획득할 수 있을지에 대한 의문이 존재한다.
• 인공지능이 인간보다 뛰어난 지능을 갖게 될 경우, 인간의 통제를 벗어날 수 있다는 우려가 있다.
• 아이들이 인공지능을 배우게 되면서 정서적 교감의 부족이 문제로 지적되며, 이는 인지 심리학적인 문제로도 연결된다.
• AI와 관련된 법적, 사회적 문제들이 발생할 가능성이 크며, 책임 소재와 관련한 많은 논의가 필요하다.

4.4. AI와 일자리 소멸의 비극적 현실 [00:40:48] (3분)

• 일자리가 빠르게 소멸하고 있으며, 이는 사회 체제를 바꾸어야 하는 긴급한 상황을 의미한다.
• 미국을 포함한 여러 국가에서 프리랜서와 마케팅, 디자인 직군의 일자리가 몇십 % 사라진 상태다.
• AI는 자료 정리 작업에서 인간보다 훨씬 빠르고 효율적이기 때문에, 이에 따라 많은 일자리가 소멸하고 있다.
• 일자리의 빠른 사라짐은 결국 심각한 불경기와 공황을 초래할 수 있다고 경고하고 있다.
• AI와 로봇으로 인해 사회 제도의 개편 필요성이 절실하며, 기본 소득과 같은 대책이 불가피하다는 의견이 지배적이다.

4.5. AI의 사회 과학적 접근 필요성 00:43:58 (3분)

• AI의 발전을 위해서는 사회과학자, 법학자, 인류학자, 역사학자, 심리학자들이 함께 참여해야 한다고 주장한다. 이는 AI 결정의 위험성을 줄이기 위함이다.
• AI는 생산성을 향상시킬 잠재력이 있으며, 역사적으로 산업혁명과 연결해서 인류의 편리성을 증대시키는 역할을 할 것이라는 의견이 있다.
• 머신러닝은 AI의 큰 범주이며, 데이터에서 잠재된 패턴을 찾아내는 것이 주요 기능이다.
• 포스코는 머신러닝을 이용하여 여러 변수들을 고려하여 생산성을 크게 향상시킨 사례로서, 하루에 240톤의 추가 생산을 달성했다고 설명한다.
• LG 그룹 역시 전자제품 생산 라인에 AI를 적용하여 혼류 생산에서 오차 없이 진행함으로써 효율성을 증대시킨다.

 

5. 🤖 정부의 AI 리더십의 중요성 [00:47:41] (34초)

• 정부의 AI 리더십이 AI 경쟁력에서 중요한 역할을 한다는 주장이다.
• AI 혁신은 끝나지 않은 여정이며, 이에 대한 질문과 논의가 계속되어야 한다고 언급된다.
• 변화의 물결 속에서 인간의 욕망이 역사적으로 중요한 요소로 작용하며, 이를 통해 새로운 미래를 탐구하고자 하는 탐색 의지가 나타난다.
• 자본주의 자체가 자본주의의 적이라는 점이 강조되며, 이는 경제 구조의 복잡성을 시사한다.

5.1. 정부의 AI 리더십의 중요성 [00:47:41]

• 정부의 AI 리더십은 변화하는 환경 속에서 매우 중요하다.
• 변화의 물결 속에서 우리는 끊임없이 질문을 던져야 한다고 주장한다.
• 역사가 주는 교훈과 인간의 욕망을 통해 미래를 예측하고 준비해야 한다고 강조한다.

5.2. 자본주의와 AI의 관계 [00:47:57]

• 자본주의의 가장 큰 적은 자본주의 자체라고 주장한다.
• AI와 자본주의가 상호작용하면서 발생할 수 있는 문제를 지적하고 있다.

 
원본 영상
https://youtu.be/lJ6BlsVhYZI