대한상의, 향후 3~4년이 AI 강국 도약 골든타임... 333전략 제안

- AI 3대 투입요소(에너지·데이터·인재) 기반해 3대 밸류체인(인프라·모델·AI전환) 선순환 구축해 AI G3 도약
- 333전략 구현 위한 10대 정책과제 제시 ... [AI 인프라] AI 데이터센터 활성화 위한 AI 컴퓨팅 액세스 펀드, 인허가 타임아웃제 등 필요
    [AI 모델] 한국형 AI 모델 기술개발 위한 협력의 장, 공공분야 중심으로 한국형 모델 수요 확충
    [AI 전환] 제조 분야 대규모․고위험 투자 뒷받침 할 장기투자 자본 조성 절실
    [3대 투입요소] 에너지, 데이터, 인재육성은 민간이 혼자 감당하기 어려워... 정부의 역할 중요

국가간 AI 경쟁이 치열한 상황에서 대한상의가 AI G3 도약을 위한 방안을 제안했다.

대한상공회의소(회장 최태원)는 6일 ‘우리나라 AI 생태계 구축 전략 제언’을 통해 AI의 3대 투입요소(에너지·데이터·인재)의 충분한 공급에 기반해 AI의 3대 밸류체인(인프라·모델·AI전환)에서의 가치 창출이 원활하게 이뤄지는 것이 핵심이라고 밝혔다. 이에 상의는 AI G3 국가로 도약하기 위해 3대 투입요소와 3대 밸류체인에서의 정책적 지원을 요청하는‘3+3 이니셔티브’ 구조의‘333전략’을 발표해 10가지 정책과제를 건의했다.

건의서는 우리나라가 반도체, 에너지, 모델 등 분야에서 자체 역량을 갖출 만큼 AI 잠재력이 크지만, AI 투자규모는 주요국에 비해 크게 낮아 자칫 AI 글로벌 패권경쟁에서 뒤쳐질 가능성이 있다고 우려했다. 실제로 영국 데이터분석업체에 따르면 우리나라 AI 민간 투자 규모는 미국의 1/4, 중국의 1/3 수준으로 세계 11위권 정도다.

건의서는 “우리나라가 지금의 IT 강국으로 올라올 수 있었던 배경은 IMF 이후 3~4년간 IT 분야에 국가자원 투입을 집중했기 때문이며, AI 투자도 이를 타산지석으로 삼을 필요가 있다”고 밝히고,“향후 3~4년은 우리나라가 AI G3 국가로 도약할 수 있는 골든타임이기 때문에 AI 분야에 국가역량을 집중해야 한다”고 강조했다.



[인프라] AI 데이터센터 활성화 위해 AI 컴퓨팅 액세스 펀드 조성, 인허가 타임아웃제 도입 등 필요

상의는 AI 선순환 생태계를 구축의 첫 번째 정책과제로 AI 데이터센터(AIDC)를 꼽았다.

글로벌 AI 데이터센터 시장 규모가 앞으로 10년간 연평균 27%씩 증가하며 10년 뒤에는 전세계 AIDC 시장규모가 약 1,600억(2034년) 달러로 성장할 것으로 전망되지만, 우리나라는 아직 시장 형성 단계다. 100MW급 AIDC 1개 건설에 드는 약 6.5조원의 대규모 투자비용과 이를 뒷받침할 만한 수요의 불확실성이 AIDC 투자의 걸림돌로 작용하기 때문이다.

이에 상의는 ‘AI 컴퓨팅 액세스 펀드’를 조성해 AI 초기 수요를 진작하고, AIDC 구축에 필요한 제반 행정절차 간소화와 인허가 절차가 마냥 지연되지 않도록 ‘인허가 타임아웃제 도입’을 주문했다. 또한 AI 사업화시설에 대한 세제인센티브를 제조시설로 한정된 것을 컴퓨팅 인프라, 전력공급설비 등 AIDC 관련 설비로 확대해야 한다고 덧붙였다.

[AI 모델] 한국형 AI모델 기술개발 위한 국내 역량 총집결할 수 있는 협력의 場 마련 돼야

이어 건의서는 현재 미국과 중국 기업들의 모델 성능이 월등한 가운데 해외 LLM에만 지나치게 의존할 경우 AI 종속국으로 전락할 우려가 크다며, 한국형 LLM 개발(WBL)도 시급한 과제라고 밝혔다.
*LLM(Large Language Model): 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있는 인공지능 모델

한국형 LLM 개발을 위해서는 먼저 국내 각 기업이 보유한 데이터와 기술력을 결집해 각자의 강·약점을 보완할 수 있는 협력의 장이 마련되어야 한다고 밝혔다.

한국형 LLM 개발 못지않게 수요창출도 병행돼야 하는데 건의서는 단기적으로 민원, 행정 등 생활 밀착형 공공서비스부터 시작하여 고령화, 환경문제 등 사회이슈로 한국형 LLM의 사용 케이스를 늘리는 것이 중요하다 밝혔다. 이를 통해 AI 시장 형성초기 불확실성을 줄여 나가면서 민간 AI 모델 고도화와 Vertical 모델로의 진화도 가능하다는 것이다.

[AI 전환] 제조 AI도입 위해서는 대규모․고위험 투자 뒷받침 할 인내자본 조성부터

건의서는 한국경제의 재도약을 위해서는 핵심 산업이자 경제성장의 가장 중요한 축인 제조업에서 AI 성공사례를 만드는 것이 중요하다고 주장했다. 한국은행은 산업현장에 AI 도입시 총요소생산성은 최대 3.2%, GDP는 최대 12.6% 증가할 것으로 전망했다.

이처럼 제조 AI는 한국경제의 생존문제와 직결되지만, 타 산업에 비해 AI 도입률이 현저히 낮은 수준이다.

산업연구원에 따르면 산업별 AI 도입률은 정보통신이 19%로 가장 높고, 전기·가스공급업, 금융보험업도 약 13%로 뒤를 이었다. 제조업은 AI 도입률이 2.7%에 그친다.

이에 상의는 제조 AI 확산의 걸림돌로 투자성과의 불확실성과 긴 투자회수 기간을 지적하며, 대규모․고위험 투자의 부담을 경감시킬 인내자본*의 조성이 필요하다고 주장했다.
*인내자본: 단기적 수익 실현보다 장기간에 걸쳐 투자되는 자본

이와 관련해 정부는 지난 3월 반도체, AI 등 첨단전략산업에 장기투자하는 50조원 규모의 ‘첨단전략산업기금’을 발표한 바 있으나 관련법 개정이 이뤄지지 않아 답보 상태다.

[3대 투입요소 : 에너지․데이터․인재] 민간이 혼자 감당하기 어려워... 정부의 역할 중요

한편 상의는 AI 생태계가 원활이 작동하기 위해서는 에너지, 데이터, 인재와 같은 투입요소가 원활하게 공급되는 것이 중요한데, 이 분야는 민간이 단독으로 감당하기 어려운 만큼 정부의 역할이 매우 중요하다고 밝혔다.

특히 대규모 전력의 효율적 공급은 AI 활성화의 필수 요소다. 전세계 데이터센터 전력 소비량이 2023년 약 400TWh에서 2030년 약 1,065TWh로 약 세 배 증가할 전망이며, 2029년까지 국내에 새로 지어질 700여개의 데이터센터에 필요한 전력량은 1GW급 원전 53기의 생산량에 달할 것으로 예상된다.

상의는 대규모 전력의 안정적 공급기반을 구축하기 위해서는 지역 거점 별 AI 특구 내 에너지 규제 특례를 통해 자가발전소의 전력거래 제한 완화, 전력계통 영향평가 유예 또는 타임아웃제 등 전력공급 관련 규제를 완화할 것을 주장했다.

AI의 연료인 데이터의 확충뿐만 아니라 활용권 확대도 절실하다. 학습 데이터 고갈 우려 속에서 美 빅테크 기업들은 언론사와 계약하는 등 데이터 확보에 사활을 거는 반면, 한국은 데이터가 부족하고 기존 규제 틀에서는 활용에도 제약이 많은 상황이다. 정부 주도의 K-Data 공용허브 사업 확대를 통해 고품질 데이터 축적․개방의 기반을 다지고, 데이터 큐레이션업, 마이데이터 유통플랫폼 도입 등 데이터산업 육성도 필요하다.

AI 인재 확보와 관련해서는 국내 AI 시장과 연구 커뮤니티의 매력도를 높이는 정책 시행을 건의했다. 한국은 AI 인재 유출국으로, 해외 인재의 유입·정착·성장까지 아우르는 중장기 로드맵이 필요하다는 지적이다. AI 인프라, 정주여건 등이 갖춰진 AI 특구를 조성하고 AI 우수인재 특별비자 우대 정책을 국내 인재 양성책과 병행할 것을 주장했다.

끝으로 상의는 AI 경쟁력 확보에 있어 국가 AI거버넌스를 잘 준비해야 할 필요가 있다면서 AI 시장이 막 열리는 지금 엄격한 규제보다는 혁신을 촉진하는 방향으로 제도를 만들어 가야 한다고 주장했다. ‘네거티브 규제시스템’, 예방적․사전적 규제보다는 현실적 위험이 발생할 때 규제하는 ‘규제일출제’ 등도 필요하다고 밝혔다.

강석구 대한상의 조사본부장은“AI 생태계는 시장 기능을 바탕으로 선순환해야 지속적인 혁신이 가능하지만, 3대 투입요소의 공급 부족, 막대한 투자비용 등 시장 기능만으로 해결하기 어려운 생태계 구축의 장애물들이 있다”며 “정부는 선순환을 견인하기 위한 인프라 투자, AI 수요 창출 등 총체적인 정책 지원에 힘쓰길 바란다”고 말했다.