[AI+반도체]에 의한 기술 안보 지형 변화와 한국의 대응전략

 

권석준: 세 번째 세션에서 특히 첨단 산업에 대한 각국의 경쟁 관계, 특히 한국과 미국과 중국에 대한 내용을 좀 말씀을 드리겠습니다. 잘 아시는 것처럼 기존의 지정학적인 논리가 우리가 알고 있는 반도체 그리고 최근에는 AI 쪽으로 무게 중심이 옮겨오기 시작하면서 그야말로 기정학적인 논리들이 발전을 하고 있습니다.

 

특히나 이번 정부에서는 잘 아시는 것처럼 핵심 국정 과제에 대해서 이른바 ‘소버린 AI’ 즉, AI 주권에 대한 강조가 굉장히 심도 있게 이루어지고 있음에도 불구하고 구체적으로 이 전략이 어떠한 맥락에서 우리에게 새로운 산업의 돌파구를 열어줄 수 있는 것이냐 그리고 이 AI에 대해서는 우리나라뿐만 아니라 지금 미국과 중국은 물론이고 세계 각국에서 굉장히 심대한 패권의 의식을 가지고서 지금 달라붙고 있는 형국이기 때문에 이런 것들을 우리나라뿐만 아니라 국제 정치적인 맥락에서도 특히 경제 안보적인 맥락에서도 살펴보는 것이 중요하다라는 말씀을 드리고자 합니다.

 

잘 아시는 것처럼 지금 현재의 우리나라 반도체 산업에 대해서 가장 최대 위협이 되고 있는 나라는 중국입니다. 특히나 중국은 몇 년 전까지만 하더라도 주로 저부가가치의 반도체 칩 생산에 대해서만 초점을 맞추고 있었지만 최근에 들어와서는 본격적으로 양질 전환의 phase들이 좀 보이고 있습니다. 특히나 AI 반도체에 대해서는 중국 내에서 이제 실질적으로 반도체 공급의 내재화가 거의 이루어지는 단계까지 오고 있습니다. 이것은 이제 우리나라 반도체 산업에 대해서도 주는 영향이 심대합니다마는 미국이 그동안 중국에 대해서 취해 왔었던 이런 기술 제재 조치들, 특히나 핵심적인 반도체 칩을 생산하지 못하게 만들기 위한 여러 핀포인트 제조 전략들이 대부분 지금 이제 통하지 않고 있거나 아니면 중국에서는 그것을 파괴하거나 혹은 우회할 수 있는 전략들이 나오고 있다는 것을 의미하고 있습니다.

 

특히나 중국에서는 이 반도체 산업이 시진핑 1기, 2기, 3기와 거의 맥을 같이 하면서 5년마다 주기적으로 업데이트가 되고 있는 양상을 보이고 있습니다. 2014년에 있었던 반도체 빅펀드 1기, 2019년에 있었던 2기, 그리고 최근에 있었던 2024년에 반도체 빅펀드 3기에 걸쳐서 이 빅 펀드의 규모 자체도 커지고 있을뿐더러 3기에 들어와서부터는 커다란 반도체 산업뿐만 아니라 그 반도체 산업의 본격적인 응용, AI 반도체뿐만 아니라 이런 모빌리티, 전력, 통신이나 심지어는 에너지, 첨단 바이오로 향할 수 있는 반도체 기술의 본격적인 적용들이 보이고 있다는 것이 특징이라고 볼 수가 있겠습니다. 특히나 올해 있었던 작년에 있었던 양회에서 많이 강조가 되고 있는 것 중에 하나가 바로 이 신품질 생산력인데 이게 다름이 아니라 결과적으로 이제는 고품질 고부가가치의 반도체로 가겠다는 중국의 강력한 의지이기도 합니다.

 

이 상황에서 지금 중국의 AI 그리고 반도체 생태계를 구성하고 있는 몇몇 핵심적인 기업들이 있습니다. 잘 알려져 있는 화웨이뿐만 아니라 최근에 우리나라를 비롯한 많은 나라들에게 충격을 주었던 딥시크 같은 업체들, 그리고 최근에는 오픈 AI나 아니면 Claude에 비견이 될 수 있는 강력한 LMM을 만들고 있는 알리바바 같은 기업들이 생태계를 구성을 하고 있습니다. 특히나 한국 입장에서 봤을 때 굉장히 주목해서 봐야 될 것 중에 하나는 중국에서 반도체 산업 그 중에서도 반도체 제조업에 대해서 굉장히 큰 집중적인 투자를 하고 있다는 것입니다. 최근에 보고가 된 바로는 이 시스템 반도체 생산에 있어서 가장 중요한 역할을 하고 있다고 볼 수 있는 파운드리에 대해서도 중국이 이제는 세계 랭킹 10등 안에 들 수 있는 파운드리 회사를 3곳 이상 확보를 하고 있습니다.

 

여기서 더 재미있게 봐야 될 것은 그동안에 우리가 주로 파운드리라고 그랬을 때는 항상 얘기가 되는 대만의 영향력이 점점 줄어들고 있다는 겁니다. 물론 TSMC 같은 압도적인 영향력을 가지고 있는 업체들의 지위는 거의 흔들리지 않습니다만, 그 뒤를 뒷받침하고 있었던 UMC나 PSMC나 그리고 뱅가드 같은 업체들의 영향력이 점점 줄어들고 있고 그 자리를 지금 중국의 업체들이 대체하고 있다는 겁니다. 제가 이것을 주목해서 봐야 된다고 말씀드리는 이유 중에 하나는 중국의 파운드리가 아직은 TSMC나 삼성 파운드리 수준의 기술력을 갖추고 있는 것은 아닙니다만, 파운드리 업체들이 지금 fab을 굉장히 우후죽순으로 많이 늘리고 있습니다. 이게 fab을 많이 늘리고 있는 것뿐만 아니라 이 fab들의 기술력도 지금 쌓이고 있고요.

 

그래서 이제는 어떤 AI 반도체나 아니면 애플 실리콘 같은 특정한 고성능 반도체가 아닌 다른 영역의 반도체, 예를 들어서 산업용 반도체나 바이오 쪽이나 아니면 일반적인 전력이나 통신 반도체 같은 다양한 영역에 좀 상대적으로 middle-tech이나 레거시 공정을 채용하는 영역에서는 중국의 파운드리의 영향력이 점점 커질 것이고 이것이 앞으로 10년 안에는 전 세계 매 레거시 파운드리의 3분의 1이상을 차지할 가능성이 매우 높습니다. 그리고 이런 파운드리 업체에서 또 우리가 하나 눈여겨봐야 될 것 중에 하나는 단순히 제조에서만 끝난다는 게 아닙니다. 파운드리에는 당연히 그 파운드리에 걸맞은 공정 장비들도 필요합니다. 근데 공정 장비들에 대해서 중국의 항상 약점으로 지적이 되었던 것이 대부분의 첨단 공정 장비들은 미국산, 일본산, 네덜란드산 장비에 대한 의존도가 굉장히 높다는 것이었죠.

 

그런데 그 의존도마저도 파운드리가 양적으로 지금 팽창을 하면서 그 안에 국산 장비에 대한 3중 보조금이 들어갑니다. 여기서 말하는 3종 보조금이라면 이런 것입니다. 예를 들어서 우리가 파운드리를 만들 때 중국 정부에서 보조금이 들어가고 그 파운드리에서 중국산 장비를 살 때 그 장비 회사에 대한 보조금이 들어가고 거기서 만드는 칩을 사가는 또 업체에 대해서 그 칩을 사가는 조건으로 인센티브가 부여되면서 3중의 보조금이 지금 들어가고 있다는 것이 보이고 있는데 이로 인해서 여전히 미국의 어떤 기술력 격차는 아직은 크다고 볼 수가 있습니다만 기술력 격차들이 굉장히 많이 줄어들고 있는 형국을 우리가 관찰을 하고 있습니다. 또 하나 이제 관찰할 수 있는 것 중에 하나가 이렇게 반도체가 기반을 닦으면서 그 다음 단계로 갈 수 있는 AI로의 생태계가 자연스럽게 연계가 되고 있다는 겁니다.

 

우리가 보통 반도체를 얘기하고 AI를 얘기할 때 따로따로 잘 얘기하지 않습니다. 반도체 플러스 AI를 가지고 얘기를 합니다. 그 이유 중에 하나는 아무리 NVIDIA 같은 회사들이 GPU를 잘 설계를 한다고 하더라도 설계가 된 칩을 실제로 물리적으로 만드는 데에는 반드시 그에 걸맞은 제조업 생태계가 필요하기 때문입니다. 말씀드렸던 TSMC 같은 아주 전문적인 파운드리 fab이 없으면 그 천하의 NVIDIA도 GPU를 설계까지만 하고 만들지는 못합니다. 중국은 지금 그런 기반을 미리 닦아놓고 있고 그 위에서 생태계가 AI 쪽으로 더 내재화될 수 있는 일종의 고속도로를 깔고 있다라고 볼 수가 있겠습니다.

 

이 과정에서 지금 핵심적인 역할을 하고 있는 게 바로 대만인데 말씀드렸던 어떤 이런 파운드리를 가지고 있는 대만인 것뿐만 아니라 대만 자체가 특히나 파운드리에서도 10나노 이하급 우리가 흔히 얘기하는 최첨단 공정이라고 부를 수 있는 영역에서 지배력이 굉장히 큽니다. 그래서 미국에서는 이 대만을 중심으로 대만, 미국 그리고 중국이 세 나라가 이루는 실리콘 이른바, 트라이앵글의 개념이 지금까지 잘 나오고 있는데 그래서 미국에서는 지금 대만의 첨단 반도체 생산에 대한 의존도가 높으니 이것을 어떻게든 완화하겠다라는 것이 전략적으로 구체화가 되고 있습니다.

 

첫 번째가 일단은 대만에 있는 주요 파운드리 fab 중에서도 첨단 공정을 채용하는 팩들을 최대한 미국으로 리쇼어링 시키는 방법입니다. 예를 들어서 지금 TSMC 같은 경우에는 미국 애리조나 주에 피닉스 근처에 다가 무려 1,650억 달러 정도를 누적해서 투자를 해서 3나노 공정급의 fab들을 짓거나 짓고 있습니다. 뿐만 아니라 삼성전자 같은 경우도 지금 텍사스 주의 테일러에 마찬가지로 fab을 9곳 이상 짓고 있고 상당수의 fab들은 5나노 이하급의 첨단 공정을 채용하게 될 가능성이 높습니다. 그럼에도 불구하고 지금 대만, 미국, 중국이 이루고 있는 실리콘 트라이앵글에서 이번에는 중국이 얼마큼 첨단 공정을 따라 잡을 수 있을 것인지가 저 지역의 경제적인 안보, 나아가서 인태 지역의 안보까지 좌지우지할 수 있는 주요한 팩터가 됩니다.

 

지금 추세대로라고 본다면 미국은 앞으로 한 2030년대 중반까지 이 추세대로 갈 경우에는 적어도 한 20~30% 정도의 공급망을 확보할 수 있게 됩니다. 현재의 5% 이하에 비하면 굉장히 많이 확보가 되는 형태죠. 그만큼 대만의 지배력은 줄어들게 되고 또 한 번 우리가 고려해야 될 것은 그 와중에 중국의 10나노 이하급 fab들이 얼마큼 늘어날 것이냐에 대한 부분입니다. 지금 객관적인 수치만 봐서는 10나노 이하급의 중국의 파운드리 fab이 차지하는 비중은 아직은 2~3% 정도밖에 안 됩니다. 근데 현재 이 투자가 중국의 계획대로 이루어진다고 봤을 때는 2030년대 중반쯤 됐을 때는 적어도 5% 이상 될 가능성이 높고 특히나 이 과정에서 저희는 좀 더 봐야 될 것 중에 하나가 중국의 주된 파운드리 fab들, 특히 화웨이의 섀도우 fab이라 부르는 그림자 fab들이 많이 자본력이 약해진 그리고 경쟁력이 약해진 대만의 2, 3, 4위권 파운드리에 대한 지배력을 더 확충할 가능성이 있다는 것입니다.

 

이런 것들은 앞으로 실리콘 트라이앵글에 대한 여러 지정학적인 그리고 기정학적인 구도를 바꿀 가능성이 굉장히 높습니다. 미국은 AI에 대해서 이제는 국가 시책의 관점에서 굉장히 많은 패권의 전략을 구체화하고 있습니다. 올해 초에 트럼프 2기 행정부가 시작이 되자마자 발표가 됐던 스타게이트 프로젝트가 같은 것들이 바로 그런 미국의 전략의 대표적인 사례라고 볼 수 있겠습니다. 스타게이트 프로젝트는 일단 규모만 하더라도 굉장히 크죠.

 

5천억 달러에 달합니다. 그리고 이 펀드의 상당 부분을 민간 기업도 참여를 합니다마는 또 미국 정부에서도 여기에 대해서 직간접적인 투자를 합니다. 그리고 어제 미국 백악관에서 과학기술정책실에서 어떤 내용을 발표했냐하면 바로 저 Winning the Race: America’s AI Action Plan 이라는 저 백서를 발간을 했는데 저 백서에서는 보다 노골적인 미국의 AI 패권 전략들이 지금 보이고 있습니다.

 

여기서 제가 노골적이라고 말씀드린 까닭은 이미 미국은 AI를 자국의 동맹국들 핵심 이익을 나눌 수 있는 나라들에 대해서 이미 등급을 나눠서 GPU 같은 핵심, AI 자산을 수출 통제하는 정책을 펴고 있었는데 거기에 더해서 최근에 업데이트된 전략에 따르면 이제는 미국의 AI 기술들을 미국이 주도하는 것을 넘어서 미국이 주도하는 AI 기술의 생태계에 핵심 동맹국들이 참여하게 하는 것을 거의 강요하게 될 가능성이 높다는 겁니다. 동시에 그 생태계에 접근을 못하게 될 몇몇 핵심적인 경쟁국들에 대해서는 통제 정책을 더 강화하겠다는 뜻을 밝히고 있는데 모두가 알다시피 그 핵심 경쟁국은 중국을 말하는 것입니다. 그래서 미국이 얘기하고 있는 AI 생태계에 대한 접근성이라는 것은 결국은 표준 싸움이 된다는 것을 의미합니다.

 

당연히 이제 우리가 이 표준에 대해서 얘기를 할 때는 AI에 대한 어떤 모델 그리고 AI를 이루고 있는 생태계뿐만 아니라 그 다음 단계까지 우리가 생각해야 됩니다. 여기서 말한 다음 단계라는 것은 AI가 AI로 끝나는 게 아니고 그 다음 단계로 다른 산업들, 예를 들어서 우리가 흔히 요즘 얘기하고 있는 제조업이나 방위 산업이나 다양한 도메인을 가지고 있는 산업으로 적용되는 이 모든 스필오버 효과를 얘기하는 것입니다. 그래서 미국은 지금 현재 ‘제조업이 많이 약하다’, ‘리쇼어링 어렵다’ 이런 얘기들을 하는데 결국은 이것을 지금 게임 체인저로 보고 있다라는 생각을 할 수 있습니다. 특히나 미국은 저 백서에서 얘기하고 있는 것이 뭐냐 하면 AI에 대한 레귤레이션이나 AI에 대한 세이프티는 지금 잠깐 페이지를 덮는다는 얘기를 합니다.

 

이제는 AI를 더 적극적으로 이용하는 게 중요하고 그를 위해서는 웬만한 민간에 대한 규제를 다 철폐하고 최대한 성능을 높여서 사실상 인공지능으로 가는 하이웨이를 뚫어버리겠다라는 얘기를 하고 있다고 생각하고 있습니다. 사실은 이러한 AI의 패권 전략이 미국이 이것을 계속 유지하기 위해서는 반드시 반도체에 대한 기반이 굉장히 중요합니다. 이 때문에 저는 한국이 만약에 미국과 어떤 안보, 특히 경제 안보의 관점에서 미국과의 협력을 구체화할 수 있는 전략이 있다고 그랬을 때 저는 한국이 미국에 대해서 이런 얘기를 해야 된다고 생각합니다. 예를 들어서 미국이 아직까지 저런 첨단 반도체를 스스로 완전히 작업을 할 수 없기 때문에 결과적으로는 동아시아 물론 지금 가장 많은 의존도를 보이고 있는 나라는 대만입니다만 잘 아시는 것처럼 대만은 미국의 동맹국이 아니고 외교 관계도 없죠.

 

그래서 결과적으로는 미국과 동맹을 할 수 있고 그리고 공급망에서 핵심적인 역할을 할 수 있는 한국, 일본. 근데 일본은 이런 반도체 제조에 대한 기반이 많이 약해진 상태이기 때문에 상대적으로 봤을 때 그리고 어떻게 보면 기술적인 맥락에서 한국은 미국이 생각하고 있는 AI 패권 전략에 대해서는 결과적으로는 가장 지금 중요한 기술적인 파트너가 될 수 있다는 겁니다. 왜냐하면 미국은 아무리 생각해도 중국과는 파트너십을 맺을 수 없을 것이기 때문에 그렇습니다. 이런 것들이 지금 이제 우리가 좀 생각해 볼 수 있는 부붑입니다. 그럼 중국은 어떤 생각을 하고 있느냐 이걸 좀 우리가 볼 필요가 있습니다. 지금 이미 말씀을 많이 드렸습니다마는 중국은 하나밖에 없습니다. 끝까지 버티는 겁니다. 뭘 버티고 있느냐 미국이 지금 제재를 하고 있는 반도체와 AI에 대해서 하나씩 그 공백 기술들을 다 내재화하고 있습니다

 

당연히 내재화를 한다고 했을 때 기술적인 격차는 여전히 나고 있습니다. 크게 본다면 한 70% 정도밖에는 지금 못 오고 있지만 우리가 올해 1월에 봤었던 딥시크 쇼크에서도 봤던 것처럼 중국은 미국이 제재하는 것들을 그냥 극복을 하는 게 만약에 불가능하다면 우회를 합니다. 우회를 하는 게 극복 불가능하다면 파회를 한다는 식으로 다양한 실험들을 합니다. 그 실험들이 진행이 될 수 있을 정도의 지금 자본력이 충분히 있고요. 무엇보다도 실험을 수행할 수 있는 전문 인력들이 압도적으로 많습니다. 지금 전 세계에서 AI에 대한 100대 연구원들을 우리가 쭉 내 랭킹을 매겼을 때 대략적으로 한 70% 정도가 중국계이거나 중국인들입니다. 다시 말하면 전 세계 AI 기술은 지금 현재 중국 사람이 없으면 돌아가지가 못하는 수준까지 와 있는 거죠. 중국은 그 부분에 대해서 지금 자신감을 얻고 있고요.

 

특히나 중국의 반도체 AI 생태계의 핵심을 이루고 있는 민간 기업들, 화웨이 같은 민간 기업들 아니면 알리바바나 바이트댄스나 바이두나 룽손이나 SMIC나 지금 우리가 생각할 수 있는 대부분의 반도체 그리고 AI로 이루어져 있는 풀스택 생태계가 중국에서 굉장히 빠르게 내재화되고 있고 그 내재화된 것들이 앞서 말씀드린 것처럼 양질 전환을 하고 있다라는 것을 보는 것이 중요합니다. 특히나 우리나라 입장에서 봤을 때는 AI를 어떻게 해야 되는지를 좀 생각해 볼 필요가 있겠습니다. 지금까지는 모델 스케일 업이 되는 모델이 굉장히 중요하다라는 것이 지금까지의 상식이었다면 앞으로는 구체적으로 어떤 산업에서 ‘어떠한 추론이 가능할 것이냐’, ‘어떠한 응용이 가능할 것이냐’가 AI에 점점 중요해집니다.

 

그래서 이런 과정에서 봤을 때는 거대한 AI를 만들기 위한 엄청나게 비싼 GPU뿐만 아니라 작업의 특화가 될 수 있는 어떤 한 목적적인 AI 반도체를 만드는 게 점점 중요해집니다. 그래서 이제는 앞으로는 NVIDIA가 지배하고 있는, 좀 더 멀리 나가면 NVIDIA와 TSMC와 SK하이닉스와 그리고 이제 폭스콘 같은 몇몇 업체들이 지배하고 있는, 현재의 AI 그리고 반도체에 대한 글로벌 공급망의 독점 구조가 결과적으로 많이 다변화될 수밖에 없습니다. 다변화되는 게 한편으로는 위기가 될 수 있습니다만 한국 업체들에 대해서는 굉장히 좋은 기회들이 될 수 있습니다. 특히 AI 반도체가 향하는 다음 전장은 앞서 말씀드렸던 것처럼 다른 쪽의 제조업들입니다.

 

반도체뿐만 아니라 에너지나 그리고 바이오 테크놀로지나 아니면 조선이나 항공 그리고 제철 같은 기존의 산업도로 이게 확장이 될 수 있고 이 영향에 대해서는 어느 정도 민주적인 거버넌스를 통제할 수 있으면서도 산업의 기반이 많이 확충이 돼 있었던 선진국 중에 거의 유일한 나라인 한국이 굉장히 중요한 역할을 할 수 있다라고 생각합니다. 한국은 이를 위해서 지금 잘 알려져 있는 것처럼 소버린 AI를 추구를 하고 있고요. 특히나 이에 대해서 각 권역별로 AI 데이터 센터를 만들겠다라는 얘기들도 하고 있습니다. 여기서 한 가지 관건은 과연 이 정도의 AI를 투자를 우리가 하고 어느 정도 기반을 갖출 수 있을 정도의 인프라를 우리가 주도할 수 있을 것이냐가 굉장히 중요합니다.

 

많이들 얘기하고 있는 전력망이나 산업용수나 아니면 요즘 많이 나오고 있는 통신망 같은 것들도 굉장히 중요한데 이에 대해서는 5년짜리, 10년짜리 정권의 문제가 아니라 굉장히 롱 스탠딩 할 수 있는 산업 정책이 필요합니다. 저는 어디 가서 항상 하는 얘기가 인천공항이나 KTX 만드는 것보다 훨씬 더 큰 돈과 많은 시간이 들어갈 거라는 얘기를 합니다. 그만큼 저희가 이 얘기를 할 때는 어느 정도의 장기적인 안목을 가지고 추진할 필요가 있다는 말씀을 드립니다.

 

그리고 마지막으로 앞서 말씀드린 것처럼 우리나라가 유일하게 잘할 수 있는 것 중에 하나인 바로 제조업 분야에서의 AI가 정말로 역할을 해서 새로운 수익을 창출할 수 있다라는 케이스 스터디를 전 세계에 대해서 우리가 보여줄 필요가 있고 이 부분은 우리가 미국에 대해서 어느 정도 협상의 카드로 쓸 수 있는 전략이 된다고 생각합니다.

 

AI 생태계 중심 접근을 통한 도약 전략: 국가주도 AI산업발전의 여러 갈래 길

 

박종희 : 제가 발표할 내용은 한국의 경제 안보에서도 특히 AI를 중심으로 한국의 경제 대전환 그리고 미중 갈등 속에서 한국이 나아갈 수 있는 비전을 어떻게 만들 것인가라는 큰 주제였습니다. 저는 선택과 집중을 해서 한 가지 얘기만을 해봐야겠다고 생각을 해서 한 가지만 얘기를 하고 있고요. 그리고 더 자세한 내용은 저희 경제안보 클러스터가 오늘 인쇄소에 새 정부를 위한 경제 안보 전략을 맡겼습니다. 그게 나오게 되면 참고해 주시면 더욱 좋을 것 같습니다.

 

현재 새 정부의 AI 공약을 간단히 요약해 보면 목표는 AI 세계 3강 안에 들어가겠다. 아무래도 이제 미국, 중국이 2강이 될 가능성이 있으니 그 뒷자리를 꼭 한국이 들어가는 거를 목표로 하자. 민간 100조 원 플러스 정부 예산을 점점 확대해 나가고 또 그것도 부족하면 국민 펀드를 조성하겠다. 그리고 인프라 아까 그 권석준 교수님이 잘 말씀해 주신 것처럼 GPU 5만 개 구입해서 풀링해서 사용할 수 있게 하고 데이터 클러스터도 권역별로 설치해서 데이터 클러스터로 가는 전력도 확보를 하고 AI 사회간접자본을 충분히 확보하자. 인재도 AI 단과대학 시스템 개혁 그 다음에 처우 개선들을 본격적으로 해나가는 방향이 저는 아주 좋다고 생각합니다. 여기에 맞춰서 사실은 뒤에 슬라이드를 만들자면 양자 컴퓨팅 AI x 이런 것들을 쭉 나열할 수 있습니다. 근데 제가 한번 생각을 해봤습니다.

 

발표 전에 과연 그렇게 해가지고 진짜 될까 이 방향은 맞지만 정부가 양자 컴퓨팅을 우리가 집중해야 된다라고 하면 진짜 우리가 미국, 중국과 대등한 또는 비견할 만한 양자 컴퓨팅 기술을 성공적으로 개발할 수 있을까 그걸 누가 알 수 있을까 과학자들은 알 수 있을까 아니면 관료가 알 수 있을까 저는 그게 굉장히 어려운 거라고 생각을 합니다. 결국 그걸 알 수 있는 건 결과적으로, 사후적으로 시장이 아는 거죠. 시장이 선택하는 거죠. Open AI가 처음 나왔을 때 GPT를 기반으로 뭔가를 만들어보겠다. 그 당시에 GPT가 뭐야? 트랜스포머 기술입니다. 트랜스포머는 구글에서 개발한 거잖아 너희가 어떻게 트랜스포머 구글이 개발한 그 공룡과 같은 구글을 이기고 GPT를 만들 수 있겠어?라고 하지만 거기에 10억 달러를 투자했죠. 일론 머스크를 포함해서 그리고 결국은 샘 알트만의 주도 하에 GPT 1, 2, 3가 나와서 구글을 따라 잡았습니다.

 

그러면 샘 알트만이 Open AI가 구글이 개발한 트랜스포머 기술을 더 뛰어넘을 수 있다는 걸 누가 알았을까요? 아무도 모르죠. 하지만 미국은 스타트업을 통해서 분산 투자를 했고 그 중에 Open AI가 그것을 성공적으로 실현했고, 그와 비슷한 개발과 투자를 했던 스타트업들은 다른 목표로 나아갔거나 포기를 했겠죠. 그와 같은 시장에서의 창발적인 도전과 실패, 그 과정이 만들어지는 생태계 그것만이 AI 기술을 담보할 수 있는 핵심적인 원천 기술, 선진 기술을 만들어낼 수 있다는 게 사실은 미국과 중국이 보여주고 있는 거고, 우리가, 국가가 아무리 주도를 한다 할지라도 AI 기술을 3강 안에 들어가려면 그와 다른 방법으로는 어렵다. 국가가 정해주고 대학에서 정해줘서 그런 방향으로 나아가서는 기술에서 효과적인 것을 얻기 어렵다.

 

더구나 우리는 예산 100조 원을 생각하고, 아마존이 생각하는 AI 예산은 145조 원입니다. 구글이나 애플은 그거보다 더 많겠죠. 그러면 이 머니 싸움에서도 한국은 미국과 중국에게 이겨내기가 어렵다. 그러면 우리는 이제 어떻게 질문을 던져야 될까 AI를 개발하고 AI로 제조업 혁신을 해야 되고 양자 컴퓨팅 이런 얘기를 하게 되면 대부분 저희가 자연스럽게 쳐다보는 게 삼성, LG, SK 이런 회사들을 쳐다보게 됩니다. 그 회사들이 주도해서 하는 게 좋지 않을까 그런데 사실은 미국과 중국에서도 AI의 대대적인 혁신을 한 회사는 글로벌 대기업이 아닙니다. 인텔은 삼성과 함께 뒤처지고 있고요. 구글이나 마이크로소프트는 AI 사업을 아웃소싱하고 있습니다. 그럼 이런 일들이 왜 생길까요? 이런 공룡과 같은 대기업들은 AI와 같은 disruptive 이노베이션을 따라가기에 적합하지 않은 체급, 조직, 관성을 갖고 있는 거겠죠.

 

그렇다면 대기업 즉 티라노사우루스 같은 대기업만 있는 경제에서는 AI의 창발적인 혁신이 일어나는 걸 기대하는 게 대단히 어려운 거죠. 그 대기업 옆에 조금 더 경량화된 벨로시랩터 같은 사실 쥬라기 공원을 보시면 결국 인간이 잠근 문을 여는 것은 티라노사우루스가 아니라 벨로시랩터가 여는 거죠. 벨로시랩터 같은 작은 공룡들이 창발적으로 도전을 하면서 그 기술을 대기업에 필요한 기술을 받아 안고 협력하고 또 그렇게 가능성이 있는 기업들에게 대기업이 일찍부터 투자를 해서 벤처캐피탈로 투자를 해서 키워나가는 에코시스템이 만들어야 되지 않을까라고 생각하는 겁니다. 그래서 결국은 파괴적 혁신은 내부에서 오기보다는 물론 내부에서도 충분히 노력을 해야겠지만 외부에서 올 가능성이 굉장히 높다. 우리가 미국, 중국과 같은 나라에서 대기업들의 실패 사례들, 칭화윤이라든지, 애플이라든지 이런 곳에서 실패 사례들을 보더라도 확인할 수 있는 거다.

 

결국은 우리는 어떤 식으로든 우리에게 맞는 창발적인 생태계를 만들어야 된다. 창발적인 생태계를 주도하는 사람은 누구여야 되느냐? 지금 현재 페이스북의 마크 저커버그가 페이스북을 창립할 때 나이가 19세입니다. 지금 현재 84년생인데요. 소셜 네트워크라는 영화를 보면 소송 때문에 곤란에 처한 마크 저커버그가 자금은 떨어지고 궁지에 몰리죠. 그때 마크 저커버그를 구해주는 사람이 누구죠? 숀 파커입니다. 숀 파커는 79년생. 숀 파커는 1차 닷컴 버블에서 P2P 사업을 해가지고 냅스터라는 곳에서 돈을 많이 얻어서 기술에 대한 감도 있고 자본도 가지고 있지만 무엇보다도 중요한 게 뭘까요? 돈을 가지고 있는 투자할 만한 벤처 캐피탈 리스트들을 많이 알고 있었습니다. 그러면서 숀 파커가 마크 저커버그의 가능성을 보고 투자를 이끌어주고 결국은 페이스북의 초대 사장이 숀 파커였어요. 그리고 엄청난 부를 챙겼죠.

 

지금 현재 SNS를 비롯한 혁명을 주도하고 있는 기업가들이 대부분 다 80년대 중반 생입니다. 80년대 중반 생이고 재미있는 건 양원평도 85년생입니다. 지금 AI 혁명을 주도하고 있는 것들은 주역들은 누구인가라고 보면 주로 90년대 후반생입니다. 97년생 우리 나이로 한 28 - 29 이런 친구들이 지금 메타에서 하이어링 오퍼를 받을 때 그 50명을 향해서 얼마를 최대로 오퍼하고 있는지 신문을 통해 들으셨죠? 메타에서 1 ~ 2억 달러, 1,400억 ~ 2,800억을 주면서 28 - 29세의 S급 인재를 데려오려고 합니다. 그리고 그 팀을 이끄는 수장으로 알렉스 왕 역시 97년생. 이 사람을 20조 원에 데리고 오겠다고 이미 계약이 되었습니다. 그리고 재밌는 건 양원펑이 만들었던 회사의 딥스 모델을 개발했던 핵심 여성 기술자 중에 한 명인 러프리도 95년생입니다.

 

즉 20대 후반의 젊은 인재들이 엄청난 리스크를 안고 하지만 또 거기에 따른 엄청난 보상을 기대하면서 밤낮을 가리지 않고 일해서 나온 결과들이 AI의 혁신적 disruptive 이노베이션을 이끌고 있습니다. 우리의 97년생은 지금 어디 있는지, 97년생을 이끌어줄 85년생은 어디 있고, 그 85년생에게 다리를 놔줄 70년대생은 어디 있는지 우리가 한번 돌아봐야 될 때가 되었다고 생각합니다. 그 의미에서 굉장히 중요하다. 사실은 경제학이나 정치학을 하셨던 분들은 대기업 내부에서 혁신이 어려운 이유에 대한 이론적인 배경이 이미 탄탄하게 있습니다. 결국은 이 작고 경량화되고 자기의 보상이 확실하게 약속된 상황에서 모든 걸 던지는 기업가로부터 혁신이 나온다는 것을 우리는 역사적인 사례를 통해서 너무 많이 잘 알고 있죠. 하지만 왜 AI에서는 그렇게 안 되고 국가가 주도하고 대기업이 주도하면 될 거라고 생각한다면 저는 그건 오산이라고 생각합니다.

 

최근에 2019년에 네이처에 나온 논문 중에 뭐가 있었냐 Big team develops, small team disrupts이라는 논문이 실렸습니다. 즉 50년 동안에 6,500만 개의 특허와 논문을 조사해 봤더니 큰 팀들은 주로 incremental 발전을 주도하는 반면에 스몰팀들이 아주 radical한 이노베이션을 주도했다. 이 논문이 2019년 네이처에 실린 바가 있습니다. 그러니까 학문적으로도 검증됐고 이미 미국과 유럽의 사례에서도 검증됐고, 결국 우리나라에 정말 vibrant한 20대 후반의 젊은이들이 모여서 밤을 새면서 개발하는 분위기가 없다면, 그리고 젊은이들에게 믿고 투자하고 걱정하지 말고 5 ~ 10년을 개발을 해라고 하는 벤처 캐피탈리스트가 없다면 우리나라의 AI 혁신. AI의 3강 진입이 과연 가능할까 과연 국가가 양자 컴퓨팅과 AI x의 방향을 지시하는 것이 맞을까 이게 어려운 거죠.

 

그래서 결국은 미국, 중국을 비교해 보면 미국은 큰 자본 시장에서 민간 스타트업 중심의 생태계가 아주 튼튼하게 형성돼 있고, 특히 실리콘밸리와 같은 두터운 네트워크들이 잘 보장돼 있고 주요 권역으로도 스타트업이 잘 퍼져 있다. 중국은 중앙지방 관계를 활용해서 지방정부 주도와 민간 부문의 협업을 통해서 양적 성장에서 질적 성장으로 도약하고 있고, 프랑스나 EU들은 국가 주도 중심으로 기술 주권을 보호하고 유럽이라는 시장을 안정적으로 이용하는 전략을 쓰고 있다. 그러면은 미국의 24년의 AI 투자의 현황을 한번 보시면 이 부분이 바로 벤처 투자의 A, B, C단계인데요. A단계가 가장 초기 단계입니다. 아무것도 확실하지 않지만 아이디어만 믿고 투자하는 거고 성과가 있으면 큰 보상을 받겠죠. A, B단계에서는 조금이라도 성과가 있는 거고요. C단계가 되면 시장에 내놓을 상품이 어느 정도 반응이 온 겁니다.

 

그러면은 모든 분야에서 국가가 A단계의 모든 자금을 투여하고 개런티를 해줘야 될까요? C단계에 해줘야 될까요? 그거는 아주 정밀하게 생각을 해야 됩니다. 도덕적 해이를 최소화하면서 모험적인 투자를 장려할 수 있는 설계를 해야 되고 그것은 AI의 분야마다 다릅니다. 보시면 윗줄이 AI인데 미국은 벤처 투자가 AI에 집중돼 있습니다. 이게 미국의 강점이지만 어떻게 보면 권석준 선생님이 말한 것처럼 약점이기도 합니다. 그렇게 1억 달러를 주는데 누가 제조업의 AI를 응용하는 걸 생각하고 있겠습니까? 만약에 여러분들이 AI를 개발할 수 있다면 1억 달러 연봉을 향해서 실리콘밸리로 몰려가는 거죠. 이게 미국 시장의 장점이지만 또 엄청난 단점이죠.

 

그리고 정치, 경제 하시는 분들은 poaching 인력 빼가기가 사실은 정당한 보상을 만들어주기도 하지만 과도하면 산업의 기반을 허물수도 있는 문제가 있는 것입니다. 보시다시피 밑에 부분에서는 미국에서 벤처 투자가 굉장히 취약합니다. 그러면 벤처 투자의 여러 단계에서 국가가 어느 수준에서 어떤 보상을 해야 될까는 분야마다 정확하게 설계를 해서 도덕적 해이를 최소화하면서도 과감한 투자가 가능하도록 설계를 해야 됩니다. 미국은 이런 식으로 생태계가 구성되어 있고요. 중국 같은 경우도 딥시크 혁명이 일어났을 때 왜 바이두나 텐센트나 화웨이나 이런 곳에서 먼저 나오지 않고 딥시크에서 나왔는가 2015년에 하이플라이어 투자 헤지펀드를 만들어서 돈을 벌고 그 과정에서 도대체 다른 회사들은 뭘 했는가 역시 경량화되고 소형화되고 엄청난 보상 체계를 확실하게 가진 소형 벤처 기업의 강점인 거죠.

 

그래서 딥시크가 빠른 시간 내에 혁신을 해서 2023 ~ 2024년에 혁신적인 제품들을 개발할 수 있었던 거고, 그 뒤에는 중국 중앙 지방정부도 있었지만 중국의 대기업과 투자자들이 또 튼튼하게 지원을 해주고 있었던 거죠. 미국은 자본시장 중심의 민간 주도형이고 그렇지만 사실 미국과 중국이 무조건 강점만 갖고 있고 돈이 많다고 그래서 모든 게 해결되는 게 아니라는 것을 알 수가 있습니다. 기업 간 과도한 경쟁으로 인력 빼가기라든지 인센티브가 업스트림에 집중되는 즉 부가가치와 보상이 가장 확실한 업스트림에 집중된 나머지 미드 스트림이나 다운스트림의 AI 적용에 대해서는 별로 인센티브가 없는 거죠. 저는 그 부분이 한국에게는 정말 중요한 전략적 요충지다라고 생각을 합니다. 그리고 산업 확산이 미흡하고 미국에 대해서 저런 말을 하게 될지 몰랐지만 정치적 불안정성도 위험 요인이 될 수 있다.

 

그리고 금융시장이 쉽게 과열돼서 오버 페이먼트라든지 오버 보너스라든지 이런 것들이 나타날 수 있다. 중국과 같은 경우는 역시 보조금 중심 구조의 도덕적 해이가 나타날 가능성이 여전히 있다. 글로벌 표준과 단절돼서 갈라파고스화가 되기 때문에 중국 기술이 세계 기술이 되지 못하는 그럴 가능성 그리고 그럴 가능성은 미중 갈등이 심화되면 심화될수록 더 커진다. 그런 면에서 프랑스도 역시 국가 개입 위주의 투자의 갖는 한계가 있다. 그러면 한국이 약점만 얘기했지만 상대적 강점도 굉장히 많다. 세계적인 반도체 생태계를 가지고 있다. 그리고 글로벌 제조업, IT기업 기반을 가지고 있고 디지털 전환 수요가 강한 제조업 기반을 우리는 가지고 있다. 그리고 정부의 전략적 기획력 즉 우리 정부가 국가 주도 성장을 주도해 보고 외환위기 극복을 해보고 대기업의 체질 개선을 주도해 봤던 머슬 메모리를 갖고 있다.

 

그 머슬 메모리를 민주화된 정부가 선용한다면 AI 전환에서 효과를 낼 수가 있다. 마지막에는 우수한 인재풀과 한국인 디아스포라 중국인들이 사실은 이제 메타의 핵심적인 스카웃 대상이 거의 다 중국계 미국인이어서 화제가 됐는데 우리 한국계 미국인들도 우수한 인재들, 한국계 다른 외국인들도 우수한 인재들이 생각보다 많고 네트워크들이 우리가 AI 전환을 할 때 굉장히 우리에게 큰 도움이 될 수 있다고 생각을 합니다. 이건 저희가 직접 오픈 알렉스라고 우리가 공개된 데이터 중에 AI 관련 연구를 가장 확실하게 볼 수 있는 연구 역량 평가할 수 있는 자료인데요. 저희가 직접 분석해 본 바가 한국의 랭킹이 2023년도까지 나쁘지 않다. 저기 급격하게 올라간 나라를 보시면 사우디아라비아 주 저자의 소재지를 중심으로 하다 보니까 사우디아라비아가 집중적인 AI 투자를 하게 되면서 사우디아라비아의 랭킹이 급격하게 올라간 걸 보실 수가 있고요.

 

이거는 AI 관련 연구의 논문 수입니다. 2015년이 하이플라이어 그 회사가 만들어진 시점이라고 보시면 딥시크의 시작이 2016년 정도였는데요. 이때 보시면 중국 보라색인데 중국의 AI 연구가 양적으로 엄청나게 늘어나는 걸 볼 수 있습니다. 흥미로운 건 양적 연구가 과연 질적 연구로도 이어졌을까라고 질문을 던져볼 수 있겠죠. 질적 연구를 확인하는 가장 간단한 방법은 인용 지수를 보면 상위 1% 인용 지수가 얼마나 물론 중국 내의 코사이테이션이 많을 가능성은 있지만 중국의 2015년에 중대한 변화가 일어나기 시작했다.

 

중국이 그동안 양적으로 투입하던 것이 이제 질적인 변화를 주도하기 시작했고 공교롭게도 2015년이 바로 딥시크의 시작점 초기 모델이 개발되던 2015 ~ 2016년과 비슷하게 맞아떨어진다. 그러면 전략적 시작점은 바로 한국이 미국, 중국 모델을 모방하기보다는 이 제약 속에서 성공이 가능한 구조를 설계할 필요가 있고 국가는 인프라 제공자, 인센티브 설계자로 나아가야 될 거다. 그리고 셀렉티브 보조금보다는 보편적 보조금을 줘서 심지어 한국에 투자한 외국 기업도 그 보조금의 혜택을 누릴 수 있도록 우리가 문을 개방해서 외국 투자를 유도할 수 있게 그래서 제3의 길 중국식도 미국식도 아닌 정부가 AI 생태계를 육성하는 새로운 모델을 한번 만들어보자.

 

그리고 이 자체 생태계 구축 통해서 세계로 진출하고 있는 K팝 Kpop이 서태지의 disruptive 이노베이션을 한 뒤에 기획사들이 처음에 등장했지만 일종의 노예 계약 논란을 거치면서 아티스트에게 정당한 분배, 심지어 최근에는 안무가에게까지 정당한 분배가 이루어지면서 보상 체계가 Kpop의 혁신을 가져온 건 사실이잖아요. 그런 식으로 우리가 대규모 투자 인재 육성 공정 보상 그 다음에 자율과 창의를 이끌어내는 것이 충분히 가능하다. 그래서 정부는 인프라와 제도와 생태계를 설계하고 장려하는 역할을 해야 되겠다. 그래서 대기업, 스타트업, VC, 대학 연구기관, 정부 이 5자가 서로 생태계를 조성하는 각자의 역할이 있다. 그리고 그 역할을 오케스트링 하는 건 당분간은 정부가 해야 될 것 같다. 물론 벤처 캐피탈이 충분히 성장하면 벤처 캐피탈이 주도하는 방식으로 나아가야 될 것 같고 정부는 인프라 제공자, 시간 육성자, 제도 설계자의 역할을 하는 게 좋을 것 같고요.

 

제가 생각한 건 일종의 우리 기업이 아직 발전하지 못했을 때 종합상사가 기업들의 문제들을 풀링해 가지고 무역금융을 제공해 주고 해외 시장 정보를 제공하는 역할을 했다면 지금 이제 막 시작한 스타트업에게 국가가 그런 역할을 해줄 수가 있다. 세제 혜택을 준다. 구로 디지털 단지처럼 법인세 혜택을 준다든지 토지 보상을 해준다든지 공유 오피스를 만들어준다든지 이런 것들을 해결해 줄 수가 있다. 그리고 굉장히 중요하다. 제가 마지막으로 한 가지만 강조하고 넘어가겠습니다. 구체적 정책 제안에서 제일 중요한 것 중에 하나우리 공학자에 대한 처우를 개선할 필요가 있다. 그 대학의 보상 체계를 급격하게 바꿀 수 없다면 정부가 새로운 포상 체계를 개발할 필요가 있다.

 

우수 공학자들에게 포상을 주는 제도로 간접적인 지원을 해주고 세계에서 유명한 S급 인재를 모셔오는 데 정부가 앞장서고 무엇보다도 사회적인 보상 체계가 바뀌어야 된다. Why라고 어린이들을 보는 책에 공학자가 몇 명이나 있겠습니까? 거기에 연예인도 있고 정치인도 있지만 공학자가 거의 없습니다. 초등학생들에게는 롤 모델이 굉장히 중요하거든요. 예를 들면 데니스 홍 한 분이 로봇 과학자가 되겠다는 수많은 초등학생들을 만들어냈습니다. 지금 우리도 중국에서 딥시크 개발자가 사회적인 영웅이 되고 보상 체계가 좀 과한 감은 있지만 그래도 저는 상당히 중요하다고 생각합니다. 그래서 물질적인 사회적인 보상 체계가 공학자들 기존의 노벨상 위주의 또는 문과 위주의 보상 체계가 공학 위주로 상당히 중심 이동을 할 필요가 있다고 말씀드리고 싶습니다.

 

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■ 권석준_성균관대 교수.

■ 박종희_서울대 교수.

 

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