다가오는 대선을 앞두고 인공지능(AI) 산업이 최대 이슈로 부상했다. 이재명, 김문수, 이준석 등 주요 후보들은 ▲100조원 규모의 AI 특별기금 ▲AI 청년인재 20만명 양성 ▲데이터 특구 특별법 추진 등 AI 인프라 확대를 핵심 공약으로 제시하며 경쟁 중이다.

 

이런 가운데 대한상공회의소는 9일 ‘대한민국 AI 정책 포럼’을 개최하고, AI 3대 강국 도약을 위해서는 '한국형 AI 생태계 조성'이 시급하다고 강조했다. 산학연 전문가들은 정부 주도의 인재·데이터센터·인프라 확보와 민관 협력 기반 마련을 핵심 해법으로 제시했다. 이들이 밝힌 AI 생태계 구축을 위한 구체적인 방안을 살펴본다.

 

◇ AI 생태계 기초체력은 '데이터센터'…한국, 인프라 재설계 시급

 

전문가들은 국내 인공지능 산업의 도약을 위한 핵심 인프라로 GPU, 전력 등의 ‘컴퓨팅 파워’와 이를 뒷받침하는 ‘데이터 센터’의 조성이 시급하다고 진단했다.

 

김지현 SK경영경제연구소 부사장은 데이터센터를 ‘종합 예술판’이라 표현했다. 부지, 건설, 고성능 GPU와 HBM 기반의 컴퓨팅 인프라, 에너지, 냉각 설비, 네트워크 등 복합 요소가 유기적으로 결합되어야하기 때문이다.

 

그는 최근 엘론 머스크가 발표한 AI모델 '그록3(Grok-3)'에 20만장의 GPU가 투입됐다는 사실을 언급하며, 세계 AI 경쟁이 상상 이상의 규모로 전개되고 있음을 강조했다. 이어 “좋은 데이터센터가 있어야 좋은 AI 모델이 나온다”며 데이터센터를 ‘AI 생태계의 기초 체력’으로 규정했다.

 

실제 중국은 지난 5년간 ‘동수서산(東數西算)’ 프로젝트에 매년 약 70조원을 투자해 국가 차원의 컴퓨팅 자원을 확충했다. 이는 저사양 AI칩으로 만든 딥시크(DeepSeek)의 등장을 가능하게 한 토대다. 김 부사장은 “이제는 데이터센터도 국가 기간망처럼 관리해야 한다”며 정부 차원의 양적·질적 투자를 강조했다.

 

 

김경만 과학기술정보통신부 정책관 역시 이 의견에 동의했다. 김 정책관은 “정부가 AI 생태계 구성에서 데이터센터, 클라우드, 파운데이션 모델 등 구조적 요소에 보다 적극적으로 투자해야 한다”고 밝혔다.

 

그는 특히 정부·기업·개인의 ‘AI 수요 창출’도 병행돼야 한다며, 인공지능 기술이 인간에게 실질적으로 이로운 방향으로 나아갈 수 있도록 규범 정립이 중요하다고 강조했다. 한국이 AI 윤리와 규범을 주도할 역량이 있으며, 세계적으로 검증된 최고의 모범 사례를 형성하는 나라가 되어야 한다는 설명이다. 

 

김민기 KAIST 경영전문대학원장 겸 국가인공지능위원회 위원은 산업 현장에 특화된 AI 활용 전략이 필요하다고 제안했다. 그는 “산업별 밸류체인 상 병목 구간을 파악하고, 그 지점에 어떤 AI 기술을 적용할 수 있는지를 정부가 맵핑해 제공해야 한다”며 현장 중심의 AI 정책 설계가 필요함을 역설했다.

 

또한 “정부 스스로 공공부문에서 AI 유스케이스를 시도해야 한다”며 국방, 안보 등 민감 영역을 중심으로 국내 기업과 스타트업에게 기회를 제공해야 한다고 강조했다. 미국의 팔란티어와 마이크로소프트, 앤트로픽이 국방 분야에 협력하는 사례를 한국도 벤치마킹할 필요가 있다는 것이다.

 

전문가들은 단순한 기술 개발을 넘어서, AI 인프라를 중심으로 한 국가 전략의 재설계가 필요하다는 점을 강하게 시사했다. 인재 양성과 데이터 확보는 물론, 이를 가능하게 할 ‘컴퓨팅 파워’와 ‘데이터센터’의 국가적 전략화가 대한민국 AI 생태계의 다음 도약을 결정지을 핵심 축이라고 입을 모았다. 

 

◇ “AI 인재 ‘정의’부터 산업 매칭 시스템 필요”

 

AI 인프라 중 가장 중요한 것이 'AI인재 양성' 및 이들을 산업 현장과 매칭해 주는 '시스템 구축'이라고 전문가들은 지적했다. 

 

먼저 염재호 태재대학교 총장은 “AI 인프라에서 컴퓨팅 센터가 강조되고 있지만, 인재에 대한 논의는 여전히 부족하다”며 “인재 양성은 장기적 생태계 조성의 핵심이지만, 그 논의는 기술 투자에 비해 상대적으로 소외되어 있다”고 우려했다.

 

 

김민기 국가인공지능위원회 위원은 “AI 생태계의 지속 가능성과 산업 확산을 위해 무엇보다 시급한 것은 ‘적절한 인재의 정의’와 그 인재를 산업 현장과 연결해주는 매칭 시스템”이라며 AI 인재 양성의 패러다임 전환을 강조했다.

 

김 위원은 “AI 인재라고 하면 흔히 코어 기술을 개발하는 박사급 천재만을 떠올리지만, 실제 산업 현장에서는 응용 기술을 바탕으로 문제를 해결할 수 있는 실무형 인재가 더 절실하다”며 단지 기술을 ‘보유’하는 인재가 아니라 ‘활용’해 문제를 해결하고 가치를 창출하는 사람이야말로 진정한 인재라고 정의했다.

 

실제 예시로 그는 서울 캠퍼스의 한 스타트업이 수개월 동안 해결하지 못한 기술적 문제를, KAIST 학부 2학년 학생이 며칠 만에 해결한 사례를 소개하며 “단지 수준 높은 기술자만이 인재는 아니다. 문제를 이해하고 풀 수 있는 능력, 그것을 연결해줄 수 있는 플랫폼이 필요하다”고 설명했다.

 

이러한 문제는 산업계도 어떤 인재가 필요한지 파악하지 못하고 있으며, 인재 역시 본인의 역할과 가치를 인식하지 못하는 구조에서 발생한다고 지적한 김 위원은 “이 두 축을 연결할 수 있는 매칭 기회, 플랫폼이 지금 한국 AI 생태계에 절실하다”고 강조했다.

 

◇ 韓, ‘LLM 종속국’ 전락 위기… AI 주권 지킬 ‘한국형 LLM’ 시급

 

이와 더불어 전문가들은 AI 3대 강국을 위해 한국형 LLM 개발이 시급하다고 입을 모았다. 미국과 중국 기업들이 뛰어난 대형언어모델(LLM, Large Language Model) 성능을 앞세우며 우위를 점하고 있어 한국형 LLM이 개발되지 않고서는 해외 LLM의 '종속국’이 될 수밖에 없다는 지적이다.

 

이번 포럼에 패널로 참여한 산학연 전문가들은 한국형 LLM 개발을 위해 무엇보다 국내 기업들이 보유한 데이터와 기술력을 한데 모아 상호 보완하며 협력할 수 있는 장을 마련하는 것이 핵심이라고 강조했다. 단순히 모델 개발에 그치지 않고, 이를 활용할 수 있는 수요 창출도 함께 추진해야 한다는 것이다.

 

 

정송 한국정보화진흥원 원장은 “LLM은 국가 AI 생태계 완성도를 좌우하는 핵심 기술로, 다양한 산업 전반에 혁신적 변화를 일으키고 대한민국의 디지털 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소”라고 밝혔다. 이어 “대학과 기업이 보유한 역량을 결집해 LLM을 구축하기 위해서는 정부 차원의 인프라, 데이터, 인재 등 핵심 자원에 대한 장기적이고 안정적인 정책 지원이 필수”라고 강조했다.

 

한순구 서울대 교수는 이를 국가 안보측면에서 설명했다. 그는 “LLM은 네트워크 효과와 국가 안보 측면에서도 매우 중요하다”며 “글로벌 경쟁 환경 속에서 국내 기업, 대학, 정부가 ‘원팀’으로 협력하는 것이 한국 경제의 미래 경쟁력 확보에 필수적”이라고 역설했다.

 

국내 AI 생태계의 자립과 지속 가능한 성장을 위해서는 범국가적 협력과 장기적인 정책적 지원이 필요하며, 한국이 글로벌 AI 경쟁에서 주도권을 확보하기 위해서는 ‘K-LLM’ 개발과 육성에 대한 체계적이고 전략적인 접근이 요구된다고 전문가들은 입을 모았다.