이재명 정부 인공지능 정책 1년, 이제는 인프라보다 응용과 규제 정비가 숙제

인프라는 깔았다는 평가, 이제는 결과물이 필요함

• 전자신문 좌담회에 나온 전문가들은 이재명 정부 인공지능 정책 1년을 “글로벌 인공지능 3대 강국으로 갈 토대는 확보한 해”로 평가함

  • 성과로는 독자 인공지능 파운데이션 모델, 국가 인공지능 컴퓨팅센터, 엔비디아 첨단 그래픽처리장치 26만장 우선권 확보, 글로벌 인공지능 허브 유치가 꼽힘
  • 김득중 정보통신산업진흥원 부원장은 그래픽처리장치 기반 “인공지능 고속도로” 확보와 스탠퍼드대 선정 주목할 만한 인공지능 모델 8개 중 세계 3위 도약을 대표 결실로 언급함

• 다만 분위기는 “인프라 확보 잘했다”에서 끝나지 않음. 남은 4년은 응용과 산업 성과를 내야 한다는 쪽임

  • 첨단 그래픽처리장치 같은 연산 자원을 확보했으니, 이제 응용 서비스와 소프트웨어, 인공지능 풀스택 전반에서 결과가 나와야 한다는 주문이 나옴
  • 국민이 체감할 수 있는 변화와 인공지능 전환(AX)을 본격화해야 한다는 지적도 같이 붙음

한국이 잘하는 산업에 인공지능을 꽂아야 한다는 얘기

• 박연정 한국인공지능·소프트웨어산업협회 인공지능·인공지능 전환 총괄은 제조, 반도체, 조선 같은 한국 강점 산업에 집중하자고 제안함

  • 그냥 범용 모델 경쟁만 할 게 아니라, “제대로 된 데이터”를 기반으로 인공지능 풀스택을 수출하는 방향이 필요하다는 이야기임
  • 세계에서 몇 안 되는 인공지능 풀스택 국가라는 강점을 살려야 한다는 표현도 나옴

• 이 관점은 개발자에게 꽤 현실적인 시그널임

  • 앞으로 국내 인공지능 프로젝트가 단순 챗봇이나 문서 요약보다 제조 데이터, 반도체 공정, 조선 설계 같은 도메인 데이터 쪽으로 더 내려갈 가능성이 있음
  • 모델만 아는 사람보다 데이터 파이프라인, 도메인 시스템, 배포, 보안, 운영을 같이 이해하는 사람이 더 중요해질 수 있음

포스트 트랜스포머와 규제 정비도 숙제로 올라옴

• 김동환 포티투마루 대표는 인공지능이 목적이 아니라 수단이어야 한다고 봄

  • 중장기적으로는 포스트 트랜스포머 시대를 대비해야 한다고 말함
  • 범용 인공지능(AGI)과 초지능(ASI)에 대한 투자도 필요하다는 주장임

• 제도 쪽에서는 속도가 문제로 지목됨

  • 이원태 국가인공지능전략위원회 보안특별위원장은 인공지능 기술 변화 속도, 성능, 민간 활용이 제도보다 훨씬 빠르다고 지적함
  • 정책 방향도 민간과 생태계 관점에서 인공지능 전환 성과를 남기는 쪽으로 바뀌어야 한다고 조언함

• 인공지능 데이터센터와 인공지능 기본법도 손봐야 한다는 얘기가 나옴

  • 이해민 의원은 인공지능 데이터센터법이 통과됐지만 반쪽짜리라며, 글로벌 빅테크의 아시아 리전 수요를 잡으려면 전력구매계약 특례를 포함한 추가 개정이 필요하다고 봄
  • 최경진 한국인공지능법학회 회장은 연구개발 과정에 대한 인공지능 기본법 규제 예외를 적극 검토해야 하고, 기업 부담을 키우는 사실조사 제도도 예측 가능하게 개선해야 한다고 말함

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기술 맥락

• 이번 좌담회의 기술적 선택은 “인공지능 인프라를 먼저 깔고, 그 위에서 산업별 응용을 키운다”는 쪽에 가까워요. 그래픽처리장치 26만장 우선권이나 국가 인공지능 컴퓨팅센터가 먼저 언급된 이유도 대규모 모델 학습과 서비스 운영에서 연산 자원이 병목이 되기 때문이에요.

• 다만 인프라만으로는 제품이 안 나와요. 그래서 전문가들이 제조, 반도체, 조선 같은 한국 강점 산업을 콕 집은 거예요. 이 분야들은 데이터가 많고 업무 흐름이 복잡해서, 범용 챗봇보다 도메인 특화 인공지능이 실제 비용 절감이나 생산성 개선으로 이어질 가능성이 크거든요.

• 규제 이야기가 같이 나온 것도 같은 이유예요. 인공지능 데이터센터는 전력과 입지 문제가 크고, 인공지능 기본법은 연구개발과 기업 활동의 예측 가능성에 영향을 줘요. 기술 스택만 준비해도 제도가 막히면 서비스 출시나 글로벌 고객 유치가 늦어질 수 있어요.

• 개발자 입장에서는 모델 성능만 보는 뉴스로 끝내기보다, 앞으로 어떤 데이터센터에서 돌고 어떤 산업 데이터와 붙고 어떤 규제 안에서 배포되는지까지 봐야 해요. 인공지능 전환 프로젝트는 모델 하나보다 전체 시스템 설계가 더 자주 승부처가 되거든요.