韓 AI, HBM·제조업이 강점 … 인재 유출·투자 부족은 약점 작성일 01-06 27 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">창간60년, AI 네이티브 코리아의 길<br>AI의 현주소 … SWOT 분석<br>자체 언어모델과 슈퍼앱 보유<br>AI 생태계별 플레이어는 탄탄<br>산업용 로봇 보급률 높은 한국<br>피지컬AI 분야도 초격차 가능<br>규제에 발목 잡힌 데이터 활용<br>美빅테크 종속·전력부족 난제</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="7uzdgRztSg"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="702e6e928cd809d71cf69c3b64621871e5a551adf6905b47dca77a01836b597d" dmcf-pid="z7qJaeqFho" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202601/06/mk/20260106180322759polz.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="uDr5pXrNSa" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202601/06/mk/20260106180322759polz.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="429e241a69fc3513838255af47759c7b1a1f0628fb803ce288e921e784ff8710" dmcf-pid="qzBiNdB3yL" dmcf-ptype="general">서울의 출근길 지하철, 승객 10명 중 9명은 스마트폰 화면을 들여다보고 있다. 사용자가 '네이버 클로바X'에 질문을 던지는 순간 한국의 거대한 인공지능(AI) 산업 시스템이 동시에 가동된다.</p> <p contents-hash="6319dd0e9d06fb30f04e0e3c64248b703ce6fc2f5651bb97f9c278dd4c118a7c" dmcf-pid="BqbnjJb0Tn" dmcf-ptype="general">AI 연산을 떠받치는 메모리 반도체는 SK하이닉스와 삼성전자가 만든 고대역폭메모리(HBM)다. 문맥을 이해하고 답변하는 거대언어모델(LLM)은 한국어에 특화된 네이버 하이퍼클로바X다. 방대한 데이터는 세계 최고 속도인 5세대(5G) 망을 타고 AI 폰 삼성전자 갤럭시 S25에 전송된다.</p> <p contents-hash="6f6f92f392c8621f9627d5eb2fc49a4be9b8693fce7ff3cd3a3bdfa347ccf97d" dmcf-pid="bBKLAiKpli" dmcf-ptype="general">여기서 끝이 아니다. 5000만명의 국민이 쓰는 동일 언어, 단일 문화권에서 쏟아내는 사용자 피드백은 다시 데이터센터로 모여 차세대 모델을 학습시키는 자양분이 된다. 반도체 칩 제조부터 데이터센터 구축, 자체 AI 모델, 애플리케이션과 서비스까지 AI 전 생애주기가 단일 국경 내에서 대부분 완결되는 이른바 '풀스택(full-stack)' 국가는 흔치 않다.</p> <p contents-hash="7e2fb09b1fd001380718574bd4a2d2efc51751d248ebbd205912c735c056fa4f" dmcf-pid="Kb9ocn9UvJ" dmcf-ptype="general">그러나 이 시스템을 운용할 최고급 공학 인재들이 썰물처럼 해외로 빠져나가고, 핵심 자원인 데이터 활용은 낡은 규제에 가로막혔다. '하드웨어 초격차'라는 성과와 '소프트웨어 빈곤'이란 불편한 그림자가 공존한다. 현재 한국의 AI 생태계는 기초가 부실한 '사상누각'일 수 있다는 전문가들의 우려가 나오는 이유다.</p> <p contents-hash="865f8161708fb31f84fd989f0309c95a575aad1198817829b120dbf53e82c7d9" dmcf-pid="9mOF71OcWd" dmcf-ptype="general">한국 AI의 가장 강력한 무기는 글로벌 AI 구동 부품인 '반도체 패권'을 쥐고 있다는 점이다. 글로벌 HBM 시장에서 한국(SK하이닉스·삼성전자) 기업의 시장 점유율은 80%에 달한다.</p> <p contents-hash="d65574eb7b5b21963a77504404f70805e083d45677245c4d06190bed9bca7029" dmcf-pid="2sI3ztIkSe" dmcf-ptype="general">세계 최고 수준의 정보통신기술(ICT) 망을 기반으로 한 높은 신기술 수용도는 한국 AI 생태계를 튼튼하게 만드는 원동력이다. 한국의 오픈AI 챗GPT 유료 구독자 수는 미국에 이어 세계 2위일 정도다.</p> <p contents-hash="4487d41e07c43e910892a5f29c862c914c246d73cd119c3dd00ba08d168dda66" dmcf-pid="VOC0qFCEhR" dmcf-ptype="general">국민 대다수가 카카오·네이버 등 단일 언어 기반 '슈퍼 앱'을 통해 결제·이동·통신을 해결하는데, 이 과정에서 양질의 고밀도 생활주기 데이터가 실시간으로 축적되는 것도 고퀄리티의 AI를 만들기 좋은 환경이다.</p> <p contents-hash="12bf755e04d0c6e6efb7bab001496beb1e26c11289b23067cf1d6562bac6655c" dmcf-pid="fIhpB3hDSM" dmcf-ptype="general">한국의 '피지컬 AI'가 글로벌 선두에 오를 수 있다는 전망에도 힘이 실린다. AI가 실제로 움직이는 하드웨어와 결합해 현실 세계와 직접 상호작용하는 피지컬 AI 분야에선 산업용 로봇 보급률이 높은 한국이 유리하다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 한국의 노동자 1만명당 로봇 수는 1012대로, 세계 1위다. 서용석 KAIST 문술미래전략대학원 교수는 "제조업 현장 노하우를 빠르게 데이터화하고, AI와 접목해 피지컬 AI 분야에서 초격차를 만들 수 있다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b1ebc5ed7b63df49a124d2e16c37f47a0a10f70382b94d1cf5de0e576acb7b2e" dmcf-pid="4ClUb0lwlx" dmcf-ptype="general">하지만 화려한 인프라스트럭처의 뒤편에 한국 AI의 기초체력은 아직 부실하다는 지적이다. 가장 뼈아픈 약점은 인재 유출이다. 미국 스탠퍼드대 보고서에 따르면 한국의 AI 인재 순유입지수는 -0.36명으로 경제협력개발기구(OECD) 35위, 사실상 최하위권이다. 국내 AI 학부 졸업생의 38.6%가 해외로 떠나고, 국내 AI 산업에서 외국인 비중은 1.1%에 불과하다.</p> <p contents-hash="141f28519ecaee0e7fefe0e66b0f37710caa329a40433601fb767931747a4e4e" dmcf-pid="8hSuKpSrSQ" dmcf-ptype="general">윤성로 서울대 전기정보공학부 교수는 "한국의 공대 출신 S급 인재가 국내에 남기보다 미국 빅테크를 선호하는 현상은 피하기 어려운 현실"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="564902038a84edc418aa9de0ae8e4d6ea28eb9ac2ffd82400142291b71f7c44e" dmcf-pid="6lv79UvmTP" dmcf-ptype="general">'플랫폼 종속'이란 불안한 그림자도 짙다. 오픈AI와 구글 등 막강한 자본과 데이터를 앞세운 글로벌 빅테크의 지배력이 절대적인 탓이다. </p> <p contents-hash="501b79a1dde447c6208d71425a326578b9a639eea5101df501948dbc420f6c4b" dmcf-pid="PSTz2uTsy6" dmcf-ptype="general">미국은 마이크로소프트와 오픈AI를 중심으로 수백조 원을 쏟아붓는 스타게이트 프로젝트를 구상하고 있지만, 한국 정부의 AI 관련 예산은 올해 기준으로 연간 10조원 수준이다. 민간 투자분까지 포함해도 AI 핵심 국가들과 격차가 크다는 지적이다.</p> <p contents-hash="f2330af061ae24515893d255b572dc36d9bc0d56ca6ec8758232454766a5f430" dmcf-pid="QvyqV7yOl8" dmcf-ptype="general">설상가상으로 국내 기업들은 '데이터 3법' 개정 이후에도 규제에 발목이 잡혀 있다. 일례로 금융·유통 기업들이 데이터를 AI 학습에 쓰려면 이름과 주민번호를 지웠음에도 재식별 가능성을 우려한 법무 검토에만 수개월을 허비한다. </p> <p contents-hash="0e4983e63f217a589e0da56591060a3275b75b2e122f2f54016d6156bec4f03a" dmcf-pid="x7qJaeqFh4" dmcf-ptype="general">백서인 한양대 글로벌문화통상학부 교수는 "한국의 AI 경쟁력은 제조·통신 인프라 위에 다소 부족한 '소프트 파워'를 어떻게 키우느냐에 달려 있다"며 "반도체부터 서비스까지 한 나라에서 완결되는 AI 풀스택 테스트베드라는 한국만의 희소한 가치는 그 시스템을 운용할 인재와 전력, 규제 혁신 등이 뒷받침될 때 비로소 완성될 수 있다"고 말했다. </p> <p contents-hash="57190e2ab6c65e9ea83bba605a4cce5a572b20687943cd3ae1e52206e551593c" dmcf-pid="ykDX3GDghf" dmcf-ptype="general">[박소라 기자]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 매일경제 & mk.co.kr. 무단 전재, 재배포 및 AI학습 이용 금지</p> 관련자료 이전 차원다른 엔비디아 자율차 … 공 굴러오면 사람 등장 예측해 제동 01-06 다음 [유미's 픽] '넥스트 쿠다' 신호탄 쏜 엔비디아, CES서 꺼낸 新무기 뭐길래 01-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
