한국 AI 경쟁력의 현실과 미래

 

한국 AI 경쟁력의 현실과 미래:
기술력은 있는데 왜 비즈니스는 뒤처질까?

"우리나라 AI 기술력은 세계 3위, 하지만 비즈니스 순위는..."

한국의 인공지능 기술은 놀라울 정도로 높은 수준에 도달했습니다. GDP 순위보다도 높은 AI 기술력을 자랑하며, 글로벌 AI 순위에서 기술 그룹으로는 3위, 전체 순위로는 10위권에 랭크되어 있습니다. 하지만 여기에는 씁쓸한 반전이 있습니다. 뛰어난 기술력에 비해 실제 비즈니스 성과와 상업화는 상대적으로 뒤처져 있다는 것입니다. 도대체 무엇이 문제일까요? 그리고 한국이 AI 강국으로 도약하려면 어떤 변화가 필요할까요?
이 번 포스팅은 이재명 유투브 채널의 대통령과 하정우박사, 오영 교수의 대담으로 한국의 AI산업의 문제점을 알아보고 리뷰와 함께 정리해 봅니다.

한국 AI 경쟁력의 현실과 미래 - 대통령과 하정우 수석의 대담

🔍 현재 상황 진단: 기술과 현실 사이의 괴리

1. 기술력과 비즈니스 성과의 불균형

📊 한국 AI 현황
기술 그룹 순위: 3위 | 전체 순위: 10위권 (GDP 순위보다 높음)
하지만 AI 투자 및 비즈니스 순위는 상대적으로 낮음

하정우 박사

"상업화 혹은 뭐 어떤 전반적인 어떤 스타트업 생태계 이런 것들이 상대적으로 부족한 편이죠."

이러한 현상의 근본적인 원인은 무엇일까요? 전문가들은 기존 산업 플레이어들과 AI 기반 신규 기업 간의 충돌 과정에서 연착륙을 돕는 제도적, 사회문화적 공감대가 부족했기 때문으로 분석합니다.

하정우 박사

"현재는 많은 케이스에서 후자에 가까웠죠. 그러다 보니 어실제적으로 어떤 순위가 높게 나오기 어려운 부분들이 있었던 거 같다."

2. 심각한 GPU 인프라 부족 문제

🚨 현실적인 문제: AI 연구개발에 필수적인 GPU 컴퓨팅 인프라가 절대적으로 부족한 상황입니다.

이 문제가 얼마나 심각한지 실제 사례를 통해 살펴보겠습니다:

사례 1: 연세대학교 대학원생의 좌절

"아주 훌륭한 주제를 잡고 있었던 연세대 인공지능 대학원 석박사 통학과정에 진학을 했는데 어머나 지표가 없네 그래가 주제를 바꿔요."

사례 2: 연구비 배분의 현실

"500억 나왔다 500억 좋은데 나중에 보면은 연구자 한 명한테 뭐 1억도 안 가고 그러면은 이거를 아까 말씀하신 정말 PC방에 가서 GPU 돌려야 되는 그런 상황이 생긴단 말이에요."

중국의 하이플라이어(딥시크 모회사)가 5만 장 이상의 고성능 GPU(H100 포함)를 보유한 것과 비교하면, 한국의 상황은 더욱 절망적으로 보입니다.

하정우 박사

"우리나라에 정말 뛰어난 석사 박사들이 있고 엔지니어들이 있는데 이 친구들이 GPU 만장을 한꺼번에 돌려본 경험 3만장을 돌려본 경험을 아예 못 하게 되면 기본적으로 문지방도 못 넘어고 자빠지는음."

더 큰 문제는 GPU 확보 예산은 있으나, 분산 투자로 인해 소수 연구자에게 충분한 지원이 이루어지지 못한다는 점입니다.

3. 경직된 연구개발 행정 시스템

전문성 부족한 행정 통제
공직 사회가 민간 영역의 전문성을 따라가지 못하며, 전문 역량이 부족한 행정 인력이 연구를 통제하려 합니다.

오영 교수

"행정이 어떤 문제가 있냐면 전문적 영향이 안 되는데 그렇습니다 전문적 영향에 대해서 통제를 하려 그래요 네 모르면서 맞습니다."

비효율적인 예산 집행도 큰 문제입니다. 연구비 집행 과정에서 영수증 처리 등 행정 편의주의적 감시가 연구자의 소중한 시간을 낭비하게 만듭니다.

오영 교수

"예산 지원할 때 딱 두 가지 문제가 있어요 예 이게 감시 감독을 편하기 위한 행정 편이라고 하는게 있어 그렇습니다 그래 가지고 딱풀 500원 네 사면은 영수증이 있어야 돼요."

가장 심각한 것은 혁신을 저해하는 성공률 강요입니다.

🚨 충격적인 통계
한국 R&D 과제 성공률: 97%
→ 이는 성공할 만한 '안전한' 연구만 한다는 증거

오영 교수

"rd는 사실 성공하는 거 하면 그건 필요가 없는 뜻이기 하거든요 정확하게 말씀해 주셨는데 우리나라 R&D 과제의 성공률이 97% 정도 된다고 그러니까 그 안 된다는 거예요 아니 무슨 연구가 그렇게 성공률이 높아요 성공할 만한 거만 한다 얘기거든요 그러니 혁신이 없죠."

4. 인재 유출 및 과학기술 기피 현상

해외 유출의 주된 이유: 낮은 보수와 처우
국내 우수 과학기술 인력, 특히 박사급 인력이 해외로 대거 유출되고 있습니다.

오영 교수

"그냥 월급을 많이 주기 때문이거든요 그니까 우리 박사들이 어 미국하면 뭐 다섯 배 열배 뭐 뭐 당연히 재월급보다는 몇 배 많고."

과거 네이버 등 대기업의 R&D 활성화 시기에 해외 유학 인력 유입에 기여했던 병역 특례 제도가 축소되면서 인재 유입에 걸림돌이 되고 있습니다.

오영 교수

"공학이라는게 과학 기술이라는게 매력적이지가 않 경쟁에서 밀리는게 아니고 안 선한다."

💡 한국 AI 경쟁력 강화를 위한 구체적 해결방안

1. GPU 등 컴퓨팅 인프라 대규모 투자 및 집중

핵심 해결책: 대규모 집적화 투자
GPU는 물리적으로 가까이 위치해야 효율이 극대화되므로, 특정 지역에 대규모로 집적하여 구축해야 합니다.

하정우 박사

"GPU를 포함한 컴퓨팅 인프라 투자 지금보다 훨씬 더 많이 해야 되는 거 당연한 거고요."

단순히 투자만 늘리는 것이 아니라, 집중 투자가 핵심입니다:

하정우 박사

"최소한 3만 장 5만 장 10만 장을 돌려본 경험을 갖이 그나마 따라가 볼 수 있는 거예요."

"3만 장을 사 놓고 천장씩 4방에다 떼어 놓으면 이거는 그냥 천장짜리 조만한."

국산 AI 반도체 역량 강화도 함께 추진해야 합니다. 미국이 AI 반도체를 전략 자산으로 관리함에 따라 공급망 리스크에 대비해야 합니다.

하정우 박사

"우리의 이런 인공지능 반도체 역량 꾸준히 지원하는 것도 저는 필요하다고 생각합니다."

2. 연구개발 시스템의 혁신적 개선

과학자 주도 연구 의제 설정
연구 의제를 해당 분야 최고 전문가들이 자율적으로 결정할 수 있도록 해야 합니다.

오영 교수

"의제를 과학자들이 정할 수 있게 하자 어 맞아요 그러니까 미국든 유럽이든 의제를 그분에 가장 잘하는 전문가가 정할 수 있게 해줍니다."

행정 간소화 및 자율성 보장이 시급합니다. 연구비 집행 시 행정 편의를 위한 과도한 증빙 절차를 간소화하고, 연구비의 일정 부분은 증빙 없이 사용할 수 있도록 자율성을 부여해야 합니다.

도전적 연구 장려를 위해서는 실패를 용인하고 혁신적인 연구를 장려하는 방향으로 R&D 평가 시스템을 개선해야 합니다.

오영 교수

"성공할 만한 거만 한다 얘기거든요 그러니 혁신이 없죠."

3. 인재 양성 및 유치 전략

과학기술자 처우 개선
해외 유출을 막고 국내 우수 인력을 유치하기 위해 과학기술 인력의 보수 및 사회적 대우를 획기적으로 개선해야 합니다.

오영 교수

"과학 기술이 발전한 나라가 이제 흥하는 거고 음 그 과학 기술 발전을 하려면 과학 기술자들을 우대해 줘야 되거든요."

전략기술 분야 병역 특례 검토도 필요합니다. 인공지능 등 전략 기술 분야에 한해서 병역 특례 제도에 대한 혁신적인 대안을 마련하여 해외 유학 인력의 국내 유입을 장려해야 합니다.

오영 교수

"내가 과학자가 됐을 때 정말 그 존경받고 행복하게 살 수 있다라는 확신을 주는 여러 가지 제도들 장치들이 필요하다고 생각하고 그래요."

4. AI 기술의 사회적 활용 및 국제 협력

소외계층 지원 AI 개발
기업이 수익성을 이유로 투자하기 어려운 취약계층 지원 AI 기술 개발에 정부의 공공 투자가 필요합니다.

하정우 박사

"기업에 맡겨 두면 기업은 돈이 되는 것만 하지 이런 뭐 노인들 도와주는 뭐 AI 만들고 그러는 데는 돈을 쓸 수가 없어요."

교육 격차 해소도 중요한 과제입니다:

오영 교수

"교육 격차가 지역별 소득별 굉장히 많거든요 그런데 인공지능을 잘 활용하면 특히 채비pt 같이 굉장히 이해도 잘하고 수준의이 아이의 이해도에 맞춰서 설명도 되게 잘해 주고 적응적으로 잘해 주고 상호 장용도 굉장히 많이 하고 이런 기술을 잘 활용하면 이런 교육격차 문제를 상당히 많이 회수할 수 있습니다."

해외 원조 연계 국제 AI 협력을 통해 새로운 기회를 만들어야 합니다:

하정우 박사

"이 나라들과 함께 연대를 해서 당신 나라들에 있는 많은 아날로그 문서들을 디지털화하는 프로젝트를 같이 하자 우리가 경험이 많이 있으니까 그렇게 되면 그 촉적된 데이터로 학습을 열심히 시킵니다."

이를 통해 미국과 중국의 패권주의적 AI 정책에 대응하여, 중동, 동남아, 중남미 등과 협력하여 한국이 'G3 혹은 G4'를 목표로 이끌어갈 수 있는 새로운 협력 모델을 구축할 수 있습니다.

국방 AI화도 빼놓을 수 없습니다. 군사 강국으로서 국방 분야의 AI 전환을 통해 새로운 경쟁력을 확보하고, 무인 시스템, 로봇 등 전투력 AI화를 추진해야 합니다.

🚀 미래 비전: AI 시대의 새로운 한국

한국은 AI 기술력 잠재력이 높습니다. 하지만 이를 실제 비즈니스 성과와 사회적 가치 창출로 연결하기 위해서는 근본적인 변화가 필요합니다.

필수적인 4대 과제:

• 대규모 GPU 인프라 투자: 분산이 아닌 집중 투자로 실질적 효과 창출
• 경직된 연구 행정 시스템의 혁신: 과학자 주도의 자율적 연구 환경 조성
• 우수 인재 유출 방지 및 유치: 처우 개선과 사회적 인식 변화
• AI의 공공적 활용: 모든 국민이 AI 시대의 혜택을 누릴 수 있도록 정부의 적극적 역할

제프리 힌튼 교수의 말처럼, "AI 시대의 부를 모두가 향유하고, AI가 사회의 약자들을 포용하는 데 기여하도록 하는 것은 사람들에게 달려 있다"는 점을 기억해야 합니다.

이는 단순한 기술 발전의 문제가 아니라, 우리의 정책적 의지와 사회적 합의에 달린 과제입니다. 지금 우리가 내리는 선택이 10년 후 한국 AI의 운명을 결정할 것입니다.