TOP
테마 Column
세계는 지금 AI(인공지능) 패권 시대이자 대전환 시대다. AI가 세상을 바꾸고 있다. 우리 생활부터 사회, 산업, 경제, 국방, 안보 등 국가 전체의 미래를 송두리째 바꿀 전망이다. 과학기술이 국가와 기업의 명운을 좌우하는 과학기술 패권 시대의 중심에 AI가 있다. 국가와 기업의 미래는 물론 국민 개개인의 미래도 각자의 AI 역량에 달려있다고 해도 과언이 아니다.
글. 주영섭(서울대학교 공학전문대학원 특임교수, 前 중소기업청장)
대한민국 잠재성장률이 지속적으로 하락하며 올해 경제성장률 전망이 1%를 하회하는 만성 저성장 및 침체의 엄중한 시기에 AI 대전환은 우리 경제의 중심인 기업의 경쟁력을 높여 재도약할 수 있는 가장 중요하고 효과적 해법으로 주목받고 있다.
우리 기업의 전면적 AI 대전환에 있어서 산업단지의 역할이 매우 중요하다. 한국의 산업단지는 우리 경제의 근간인 수출의 65%, 제조업 생산의 61%, 제조업 고용의 48%를 담당하는 국가 경제의 중추적 기반이다. AI 대전환의 특성상 단위 기업 차원이 아니라 기업 및 산업 생태계 차원에서 추진해야 성공 가능성이 높아 산업단지가 AI 대전환의 중심 거점 역할을 하는 것이 매우 중요하다. 이러한 맥락에서 한국산업단지공단이 우리 산업단지의 컨트롤 타워가 되어 이 시급하고 막중한 우리 산업 생태계의 AI 대전환에 성공하길 기대한다.
기업의 AI 대전환은 일반적으로 두 가지 목적으로 추진된다. AI의 전면적 도입의 양대 목적 중 하나는 기업 전과정(Lifecycle)의 각 업무 및 전체적 생산성 향상과 경쟁력 제고이고, 다른 하나는 제품 및 서비스의 혁신이다.
이는 엔비디아 CEO 젠슨 황이 올해 초 미국 CES 2025에서 발표한 네 개의 AI 발전 단계 중 세 번째인 에이전트(Agentic) AI와 네 번째인 물리적(Physical) AI와 일맥상통한다. 에이전트 AI란 마케팅, 설계, 구매, 생산 등 임무에 대해 스스로 의사결정 및 집행을 할 수 있는 자율적 AI다. 물리적 AI란 로봇이나 자율주행차처럼 센서 및 액츄에이터를 통해 실제 물리적 세계를 인식하고 이해하며 상호작용하는 지능형 시스템을 말한다.
먼저 AI의 전면적 도입을 통한 기업 전 과정(Lifecycle)의 각 업무 및 전체적 생산성 향상과 경쟁력 제고가 시급하다. 쉽게 말해 시장 분석과 상품 기획, 제품 개발 및 디자인, 구매, 생산, 판매, 서비스 등 가치사슬 전체의 프로세스 및 업무의 생산성과 경쟁력을 획기적으로 올릴 수 있다. AI 기술역량 못지않게 다양한 산업 전반에 걸친 경쟁력에서 나오는 각종 데이터 및 도메인 노하우가 핵심 성공요소다.
기업 데이터 및 도메인 노하우를 바탕으로 AI의 분류, 예측, 생성 기능을 적용하여 생산성 및 경쟁력의 비약적 제고가 가능해진다. 예를 들어, 분류 기능으로 양품과 불량품을 실시간으로 정확히 구분하여 품질 혁신을 가능케 하고, 예측 기능으로 기계장비의 상태 진단 및 이상 상황 예측을 통해 고장을 예방함으로써 장비 생산성 혁신이 가능하다. 생성 기능으로 가치사슬 전 분야에서 며칠 걸리던 일을 몇 시간 내로 처리하는 상상을 초월하는 생산성 혁신이 기대된다.
기술적으로는 최근 급부상하고 있는 에이전트 AI가 같은 목적이다. 거대언어모델(LLM) 중심의 미국 및 중국 기업들과의 전면전을 피하고 버티컬(Vertical) AI라 불리는 소형 언어모델(SLM) 기반의 산업별, 업종별 특화 AI로 차별화하는 전략이 가장 유력한 대안으로 보인다.
이순신 장군이 압도적 다수의 왜군을 맞이하여 넓은 대양이 아니라 좁은 울둘목에서 싸웠던 것과 같은 이치다. 산업별 특화 버티컬 AI는 AI 원천기술보다 해당 분야 데이터 및 도메인 노하우가 더 중요하기 때문에 승산이 있는 것이다.
최근 에이전트 AI 확산에 필수적인 MCP(Model Context Protocol), A2A(Agent-to-Agent) 등 개방형 프로토콜 표준화가 큰 진전을 보이며 AI 기술보다 데이터가 승부의 관건이 될 가능성이 커지고 있다. 도메인 노하우를 포함하는 데이터 생태계 구축이 더욱 중요해지면서 최우선 순위의 국가적 과제로 부상하고 있다. 이는 데이터의 구조화 및 체계화와 함께 표준화가 중요하여 개별 기업 단위로는 불가능하고 정부와 민간이 함께 추진해야 가능하다. 데이터 및 도메인 노하우 측면에서 우리나라가 강점을 가지고 있는 반도체, 자동차, 배터리 등 첨단 제조업 분야에 대한 데이터 생태계 구축에 성공하면 세계를 주도할 수 있다. 미국과 중국이 피나는 경쟁을 하고 있는 전략 산업인 반도체, 자동차, 로봇, 우주항공, 바이오 등 첨단 제조업의 AI 대전환(AX)에서 주도권을 갖게 되거나 주도자의 일원이 되면 대한민국의 글로벌 경쟁력과 지정학적 지위는 매우 공고해질 것이다.
데이터 생태계 구축 및 선도와 함께 데이터 주권 확보 차원에서 국내 AI 클라우드 기업 육성도 중요하다. 우리의 소중한 산업 데이터를 글로벌 클라우드 기업에 맡기는 것은 바람직하지 않다. 네이버, LG, KT 등 국내 AI 클라우드 기업들은 국내는 물론 글로벌 산업 AX 시장 진출도 기대할 수 있다. AI 주권 확보를 위한 소위 소버린 AI 전략은 무모한 AI 원천 기술 및 기본모델 경쟁보다 데이터와 클라우드 중심으로 추진하는 것이 현실적으로 현명한 전략이다.
다음으로 AI 도입을 통한 산업별 제품 및 서비스 혁신이 중요하다. 이 역시 AI가 잘하는 분류, 예측, 생성 기능을 제품 및 서비스에 융합하여 획기적 성능 창출 및 혁신을 이룰 수 있다. 기술적으로 물리적 AI와 같은 목적이다.
광의의 물리적 AI는 스마트폰, 노트북, 기계 등에 적용되는 온디바이스 AI를 포함한다고 봐도 무방하다. 물리적 AI 전략은 로봇, 자동차, 드론 등 첨단 제조업과 직결되는 물리적 시스템에 적용되기 때문에 우리 산업 전략과 밀접한 관계가 있어 정교한 필승 전략이 요구된다. 물리적 AI 시장이 현 GPU 시장처럼 사실상 엔비디아 독점 체제가 되는 것은 우리는 물론 엔비디아 외에 어느 누구에게도 이롭지 않다. 어떠한 경우에도 독점에 따른 종속을 회피할 수 있는 경쟁 체제가 절대적으로 필요하다. PC 운영체제에서 마이크로소프트 윈도우즈에 대한 애플의 맥OS, 스마트폰 운영체제에서 애플의 IOS에 대한 안드로이드가 좋은 예다. 이를 위해서는 우리만의 강점을 만들어야 함은 물론이다.
물리적 AI는 클라우드 중심의 에이전트 AI에 비해 전력 소모에 훨씬 더 민감하다는 사실에 주목할 필요가 있다. 로봇이 전력 소모가 많아 자주 충전해야 한다면 성능이 아무리 우수해도 상품성이 없어 시장을 주도할 수 없다. 엔비디아의 GPU는 구조적으로 전력 소모가 많아 물리적 AI 생태계를 지배하는 데 결정적 약점이 있다. 즉 우리나라가 엔비디아 대비 초저전력 AI 반도체를 개발한다면 기존의 첨단 제조업 역량과 결합하여 물리적 AI 생태계를 주도할 수 있다. GPU 대비 우수한 저전력 특성을 보이고 있는 NPU(신경망처리장치) 등 새로운 AI 반도체 기술 개발에 국력을 집중해야 한다.
이상의 AI 대전환 전략은 글로벌 협력도 중요하다. 미중갈등 등 지정학적 측면, 시장 및 기술적 경쟁 및 보완 관계 등을 고려한 정교한 글로벌 협력을 추진해야 한다. 지난 GTC 2025에서 나타난 엔비디아, AMD, TSMC, 폭스콘의 타이완팀에 대해 대응하기 위해서는 한편으로는 협력하되 다른 한편으로는 코리아팀을 넘어서는 글로벌팀의 필요성이 커지고 있다.
AI 대전환을 통한 대한민국 기업과 경제의 재도약이 시급하다. 그 과정에서 산업단지가 우리 산업 생태계의 중추로서 AI 대전환을 위한 인프라, 교육·훈련, 컨설팅, 테스트베드 등 기업 지원 허브가 되길 기대한다. 우리 모두의 최우선 당면과제다.
