“딥시크 쇼크 이후, 한국은 준비되어 있는가?”

1. 중국발 생성형 AI ‘딥시크’의 도전

인공지능(Artificial Intelligence, 이하 AI)에 대한 경쟁력이 국가의 미래를 좌우할 중대한 갈림길에서 세계는 촉각을 곤두세우고 있다. 이런 가운데 올해 등장한 중국의 AI 스타트업 ‘딥시크(Deepseek)’는 각국 정부, 기술 업계, 금융시장에 이르기까지 적지 않은 충격을 안겨주었다. 딥시크는 기존 빅테크 기업의 AI 제품 대비 10분의 1 수준의 개발 비용을 들여 고성능의 AI 모델을 구현했으며, 저렴한 이용료와 오픈소스 전략을 앞세워 단숨에 AI 시장의 판도를 흔들었다¹.

중국발 쇼크(shock)로 불리는 딥시크의 등장은, 미국의 대중(對中) 반도체 수출 규제 강화에도 불구하고 AI 혁신 선두를 달리는 오픈AI의 ‘o-1’ 모델과 비슷한 성능을 선보였다는 점에서 더욱 주목된다. 딥시크가 공개한 모델 ‘R1’은 수출용으로 성능을 의도적으로 낮춘 엔비디아의 H800 칩을 사용했지만, 저성능 하드웨어의 한계를 기술 혁신으로 돌파했다는 평가를 받고 있다. 그리고 이는 생성형 AI 서비스 간의 기술 경쟁 우위를 넘어, 미국의 거대 자본이 뒷받침하는 AI 패권 체제에 대한 중국의 도전으로도 읽힌다².

딥시크의 성공 뒤에는 중국 정부의 일관된 AI 혁신 전략이 있었다. 수년 전부터 중국은 AI 분야의 자국 인재 양성에 힘써왔으며, 현재는 세계에서 AI 인재를 가장 많이 배출하는 국가로 자리매김했다. 실제로 딥시크의 창업자와 핵심 연구원 대부분이 자국에서 수학한 인재들이다³. 여기에 더해, 중국 내 AI 인프라 기업들은 딥시크 모델과 호환되는 GPU를 잇달아 선보였고⁴, 화웨이, 알리바바 등은 딥시크의 서비스 제공을 돕는 기반 장비와 플랫폼을 제공해 오고 있다⁵. 중국 정부와 기업은 예전부터 미국의 반도체 수출 제재를 계기로 AI 칩을 포함한 인프라 국산화에 대한 투자를 확대해 왔는데, 이것이 딥시크의 성공이 맞물리며 AI 생태계 전반의 성장으로 이어지게 된 것이다.

결국 딥시크의 등장은 우연이 아니라, 중국이 수년간 구축해 온 AI 전략과 기반의 결실이라 할 수 있다. 이는 생성형 AI 시대의 경쟁이 기술력의 차원을 넘어, 국가 체제와 전략의 문제로 접어들고 있음을 보여준다. 그리고 우리는 딥시크가 불러일으킨 충격이 세계의 AI 전략에 어떤 물음을 던지는지, 한국은 이러한 파동에 어떻게 대응할지 고민해야 할 시점에 있다.

2. 주요국의 AI 인재 양성 전략

가. 중국

AI 기술 경쟁력 확보를 위해 각국이 인재 양성을 핵심 과제로 삼고 투자를 이어가는 가운데, 중국은 세계에서 가장 많은 AI 인재를 배출하는 국가로 빠르게 부상하고 있다. 2022년 기준, 전 세계 상위 20% 수준의 AI 연구자 중 약 47%가 중국 국적이며, 이는 불과 3년 전보다 약 1.65배 증가한 수치이다⁶. 이렇듯 급증하는 AI 수요에 대응해 가시적인 인재 확보 성과를 보여준 중국 정부의 AI 인재 양성 전략에 주목할 필요가 있다.

중국은 2017년 ‘차세대 인공지능 발전규획(新一代人工智能发展规划)’을 통해 처음으로 AI에 대한 국가 전략을 수립해 AI 개발과 응용 강화를 위한 맞춤형 인재 육성을 중점과제로 설정했다⁷. 이듬해에는 교육부 주도로 ‘고등교육기관 AI 혁신 행동계획(高等学校人工智能创新行动计划)’을 수립하여 AI 단과대 및 학과 신설, 교과과정 개발, 보편 교육 강화 등의 실질적인 AI 인재 교육의 제도화를 추진했다. 그 결과, 2024년 기준 전국 535개 대학이 AI 관련 학과를 개설했고, 연간 4만 명 규모의 AI 실무 인재를 양성해 오고 있다. 아울러, 국가 차원의 표준 교육과정을 마련하고 품질 관리 체계를 갖춰 AI 교육의 지속성을 확보했다⁸.

최근에는 이러한 전략이 전문 인력의 발굴과 더불어 전 국민의 AI 활용 역량 강화를 목표로 하는 전인적 체계로 확장되고 있다. 2024년 중국 교육부는 초·중·고를 대상으로 총 184개의 AI 교육 시범기지를 지정하고, 생애주기별 교과서와 수업 모델을 마련했다⁹. 지방정부도 이에 발 빠르게 호응해, 실제 베이징시는 초·중 대상 AI 교육을 전면 의무화해 학년당 8시간 이상의 교육을 편성할 계획이다¹⁰. 대학과 기업들도 실무와 연구 역량을 갖춘 융합형 인재 양성을 목표로 하는 정부 전략에 협조해, 센스타임이나 칭화대학교가 만든 쉐탕커촹(学堂科创) 등의 기업이 대표적으로 자체 개발한 AI 모델을 교육에 제공하거나 실습 지원에 나서고 있다¹¹.

고등교육기관을 중심으로 도입되었던 AI 교육이 전 국민의 생애주기별 교육으로 확장되고, 지방정부와 민간과 긴밀히 협력하는 다층적 인재 양성 생태계가 구축되며 중국은 AI 인재 강국으로 자리매김했다. 딥시크의 성공이 자국 AI 인재의 중요성을 조명하는 현재, 중국 정부의 인재 육성 전략은 급증하는 AI 수요에 발 빠르게 대응했을 뿐만 아니라 미국을 포함한 서구의 도움 없이도 세계적 수준의 AI 인재를 자체적으로 양성할 수 있는 단계에 도달했다고 평가받고 있다¹².

나. 미국

명실상부한 AI 패권국으로 평가받는 미국은 연방 체제의 특성상 중국처럼 보편 교육에 집중하기보다, 풍부한 민간 R&D 자원과 개방적인 이민정책을 기반으로 전 세계의 우수한 인재를 유치하는 전략을 취해왔다. 실제로 마이크로소프트, 구글 등의 빅테크 기업은 자체 연구소와 산학 협력 프로그램을 통해 직접 인재를 양성하고, 업계 최고 수준의 임금과 복지를 제시하며 글로벌 인재를 흡수하고 있다. 예컨대 AWS는 200만 명에게 AI 기술 교육을 제공하는 ‘AI 레디(AI Ready)’ 프로그램을 마련하고¹³, 오픈AI는 박사급 AI 연구원에 초봉 약 11억 원을 제시하는 등 세계적 수준의 인재를 확보하기 위해 경쟁적으로 노력해 오고 있다¹⁴.

정부 역시 AI 연구와 교육에 대한 연방 지원을 확대함으로써 민간과 학계 주도의 혁신을 뒷받침함과 더불어 해외 인재 유치를 제도적으로 장려해 왔다. 트럼프 1기 행정부는 국가 차원의 AI 전략을 마련하는 ‘미국 AI 이니셔티브(The American AI Initiative)’를 통해 AI 분야의 R&D 투자 확충에 나섰고, 특히 인재 양성 측면에서는 AI 기반 역량을 강화할 STEM 분야의 교육을 강화할 추진 계획을 발표했다. 그러나 해당 이니셔티브는 해외 이공계 인재에 대한 의존도가 높은 미국의 글로벌 인재 유입을 좌우할 이민정책 내용을 포함하지 않았다는 점에서 비판받았는데¹⁵, 이후 바이든 행정부는 2023년 발표한 ‘안전하고 신뢰성 있는 AI를 위한 행정명령(Executive Order 14110)’을 통해 AI 전문가 비자를 확대함으로써 우수 인재의 유치를 장려할 수단을 마련했다¹⁶. 다만, 최근 출범한 트럼프 2기 행정부가 해당 행정명령을 철폐하고 유학생의 비자 발급 절차를 일시 중단하는 등 이민정책 기조의 불확실성으로 글로벌 AI 인재의 유입이 위축될 수 있다는 우려가 제기되고 있다.

지금까지 미국은 막대한 민간 투자를 기반으로 글로벌 인재 확보 경쟁에서 거대한 세계 각국의 고급 인력을 흡수해 왔다. 그 결과, 미국은 현재 글로벌 인재에 대한 의존도가 높은 상황인데, 실제로 현재 미국에서 근무하는 상위 20% 수준의 AI 연구자 중 60% 이상이 외국인이고 그중 절반가량이 중국 국적인 것으로 전해진다¹⁷. 최근에는 딥시크의 여파로 미국 내의 중국계 인재들이 자국으로 복귀하는 움직임이 늘고 있다는 분석도 제기되고 있다. 풍부한 민간 자원을 중심으로 AI 주도권을 유지해 온 미국이 향후 이러한 인재 유출 흐름에 대응하고, 지속 가능한 인재 확보 전략을 마련하는 것이 중요한 과제로 부상하고 있다.

다. 영국

유럽 최대 규모의 AI 시장을 보유한 영국은 딥시크와 함께 오픈AI의 경쟁자로 자주 언급되는 구글 딥마인드를 배출했으며, 미국과 중국에 이어 석·박사급의 AI 원천 기술 연구 인재를 세 번째로 많이 보유하고 있다¹⁸. 이러한 성과를 거두기까지 영국은 오래전부터 AI 혁신을 촉진하기 위해 정부 주도로 산업계와의 협력을 끌어내고, 기술 개발을 수행할 전문 인재 양성에 주력해 왔다.

영국 정부는 2017년부터 AI 교육과 인재 양성 체계 수립에 본격적으로 착수하며, 같은 해 발간한 ‘영국 AI 산업 발전(Growing the Artificial Intelligence Industry in the UK)’ 보고서를 통해 AI 관련 대학원 과정 개설, 온라인 AI 교육 마련, 글로벌 인재 유치 등의 과업을 제시했다. 이어 2018년에는 ‘AI 섹터 딜(AI Sector Deal)’을 통해 정부 주도로 AI 교육과정을 개발하고, 산업계와 협업하에 AI 기술 훈련 및 재교육 프로그램을 마련했다. 이후에도 산업계와의 인터뷰를 기반으로 정책 보고서를 발간하거나 공동 합의안을 도출하는 방식으로 AI 인재 확보 전략을 구체화해 왔다¹⁹. 2021년에는 AI 경쟁력 강화를 위해 전사적으로 제도를 정비하는 ‘국가 AI 전략(National AI Strategy)’을 수립하고, 글로벌 우수 인재를 유치하기 위한 비자 제도도 대폭 정비했다. 현재도 장학제도 확대, 평생교육 마련, 해커톤 운영 등 다양한 경로를 통해 AI 인재를 양성할 제도적 기반을 마련해 오고 있다²⁰.

이렇듯 영국은 산업계와의 협력을 바탕으로 AI 인재 양성 체계를 마련해 왔으며, 구글 딥마인드의 성공과 더불어 인구 수 대비 유니콘 기업 수 1위를 기록하는 등의 성과를 거두고 있다²¹. 특히 주목할 점은, 이러한 영국 내 AI 기업들이 런던 중심의 수도권에만 집중되지 않고 다양한 지역에 걸쳐 클러스터를 형성하고 있다는 점이다. 각 지역의 대학, 스타트업, 중소기업이 협력해 AI 인재를 육성하고, 정부는 학술대회 개최, 연구개발비 지원 등 제도적 장치를 통해 이를 뒷받침하고 있다²². 산업계와의 지속적인 소통을 통해 형성한 혁신 친화적인 AI 생태계와 인재 양성 체계는 영국이 유럽 내 대표적인 AI 허브로 자리 잡는 데 핵심적인 역할을 하고 있다.

3. 주요국의 AI 인프라 구축 전략

가. 중국

2022년 챗GPT의 등장이 불러온 생성형 AI 열풍을 계기로, 중국은 자국 내에서 AI 연구개발을 독자적으로 수행할 수 있는 환경을 조성함으로써 중국만의 자립적이고 안정적인 AI 밸류체인(value chain)을 구축할 것을 목표로 삼았다. 이에 같은 해 중국 정부는 ‘차세대 인공지능 발전 계획(新一代人工智能发展规划)’과 ‘신인프라 건설(新基建)’ 정책을 발표하며 AI 인프라 구축을 국가 전략의 핵심 축으로 공식화했다.

현재 중국 정부는 연간 약 76조 원을 투자해 전국 8개 지역에 AI 연구 및 교육에 활용할 수 있는 AI 데이터센터를 집중적으로 조성하고 있으며, 2024년 중반 기준으로 250개 이상의 국유 데이터센터가 이미 완공되었거나 건설 중에 있다²³. 민간 부문도 이에 적극 협력하여, 데이터센터에 공급할 수 있는 맞춤형 반도체 개발에 속도를 내고 있다.

또한, 미국의 고성능 반도체 수출 규제에 대응해 중국 정부와 기업은 AI 칩 생산부터 클라우드 컴퓨팅 기반까지 다양한 부문을 국산화하기 위해 총력을 기울이고 있다. 실제로 화웨이는 엔비디아의 주요 제품에 상응하는 고성능 AI 칩을 자체 양산해 공급할 계획으로 전해졌다²⁴. 이와 동시에, 하드웨어 한계를 보완하고 인프라 활용 효율을 극대화할 수 있는 소프트웨어 기술 확보에도 집중하고 있는데, 이의 대표적인 사례가 바로 딥시크의 성공이었다. 중국 내 AI 인프라 기업들은 딥시크와 호환되는 칩의 개발과 공급에 나서며, 중국의 AI 생태계 전반이 성장하고 있는 시점이다.

이처럼 미국 중심의 AI 생태계로부터 자립과 국산화를 추구하는 중국의 인프라 전략은 향후 AI 패권 경쟁의 지형을 바꿀 가능성을 보여주고 있다. 그러나 챗GPT의 인기에 휩쓸려 급하게 건설된 데이터센터들의 기술적 역량이 부족해 오늘날의 수요에 부합하지 않고, 약 80%의 자원이 활용되지 않은 채 방치되고 있다는 지적도 있다²⁵. 그럼에도 중국 정부는 AI 인프라 개발을 계속해서 추진하고 있는데, 이미 마련된 기반 시설의 현황을 파악하고 활용할 실행계획 마련 여부가 향후 관건이 될 것이다.

나. 미국

미국은 거대한 자본력과 기술 혁신을 이끄는 빅테크 기업들을 기반으로, 글로벌 AI 인프라 전반에 주도권을 발휘해 오고 있다. 구글, 마이크로소프트, 아마존, 엔비디아 등 미국 내 주요 기업들은 AI 학습과 구동을 위한 슈퍼 컴퓨팅 반도체, AI 모델 개발에 필요한 소프트웨어, AI 서빙을 위한 클라우드 컴퓨팅과 플랫폼 전반을 사실상 독점하고 있으며, 이를 통해 전 세계 AI 기술의 산업표준을 선도함으로써 생태계 전반에 대한 영향력을 보유하고 있다.

이처럼 AI 인프라 부문에서 민간이 혁신을 주도하고 있지만, 최근에는 미국의 글로벌 주도권을 유지하고 민간의 첨단 기술 연구와 개발을 뒷받침하기 위해 연방정부 차원의 인프라 확충 전략도 본격화되고 있다. 대표적으로 바이든 행정부는 임기 말 ‘AI 인프라 분야에서 미국의 리더십 강화를 위한 행정명령(Executive Order on Advancing United States Leadership in Artificial Intelligence Infrastructure)’에 서명하며, 데이터센터 및 에너지 기반의 건설을 가속하는 차세대 AI 인프라 전략 수립에 나섰다²⁶. 또한, 뒤이은 트럼프 2기 행정부는 총 720조 원 규모의 ‘스타게이트(Stargate)’ 프로젝트 계획을 발표하며 세계의 이목을 주목시켰다. 해당 프로젝트는 오픈AI를 포함한 3개의 민간 기업이 공동으로 추진하며, 향후 범용 인공지능(Artificial General Intelligence, AGI) 시대를 대비한 역대 최대 규모의 AI 인프라 확충 프로젝트이다²⁷. 이를 통해 미국 전역에 첨단 데이터센터를 구축할 뿐만 아니라, 데이터센터의 핵심 기반인 에너지 안정성 확보를 위해 노후화된 전력망도 재정비함으로써 AI 기술의 지속 가능한 혁신을 위한 기반을 마련할 것으로 기대된다.

현 정부는 AI를 기술 패권의 수단을 넘어, 일자리 증대, 에너지 자립, 내수 활성화의 핵심 동력으로 인식하고 있으며, 해당 프로젝트의 발표와 함께 AI 산업에 대한 규제 완화 가능성도 시사하고 있다²⁸. 이에 따라 미국은 거대 자본과 경쟁력 있는 민간 역량을 활용해 AI 인프라 분야에서의 글로벌 리더십을 더욱 공고히 할 것으로 보인다. 동시에, 미국은 상대적으로 열악한 자본과 인프라 여건 속에서도 딥시크라는 성과를 내놓은 중국과의 경쟁과, 자국 빅테크 기업을 규제하는 EU 등 주요 국가에 대한 견제를 강화하는 추세이다. 이러한 흐름 속에서 기술 주권과도 이어진 AI 인프라를 둘러싼 글로벌 경쟁 구도는 치열해지고 있다²⁹.

다. 싱가포르

글로벌 AI 지수에서 세계 3위를 기록한 싱가포르는 정부 주도의 전략적 투자와 개방적인 인프라 확충 정책을 바탕으로 새로운 AI 중심지로 빠르게 부상하고 있다³⁰. 특히 2023년 싱가포르 정부는 AI 강국으로의 도약을 위한 국가 과제를 제시하는 ‘국가 AI 전략 2.0(National AI Strategy 2.0, 이하 NAIS)’을 발표한 이후, AI 인프라 구축과 컴퓨팅 자원 확보를 본격화하고 있다. 이듬해에는 NAIS의 일환으로 5,000억 원 규모의 투자를 통해 고성능 AI 컴퓨팅 자원을 확보하고, 이를 위한 민간 파트너십을 강화할 전략을 담은 이니셔티브를 발표해 추진 중이다³¹.

이러한 정책적 노력에 힘입어, 현재 싱가포르에는 70개 이상의 데이터센터가 운영 중일뿐만 아니라 글로벌 빅테크 기업들의 기반 시설도 적극 유치해 오고 있다. 구글은 싱가포르 내 자사 데이터센터와 클라우드 인프라를 확장했으며, 아마존은 약 17조 원 규모의 클라우드 컴퓨팅 인프라 투자 계획을 발표했다. 이처럼 싱가포르가 아시아의 AI 인프라 거점으로 주목받는 이유는 다수의 빅테크 기업이 싱가포르에 본부를 두고 있을 뿐만 아니라, 안정적인 전력 공급, 해저 케이블을 통한 초고속 네트워크 지원 등 데이터센터 운영에 최적화된 조건을 두루 갖추고 있기 때문이다.

최근 딥시크 파동이 불러온 지정학적 갈등과 기술 경쟁 속에서 각국 정부와 AI 산업계는 중국의 의존도를 낮추고 새로운 생산 거점을 모색하고 있다. 이러한 흐름 속에서 싱가포르는 AI 역량을 강화하기 위해 단순히 정부 재정을 투입하는 데 그치지 않고, 글로벌 IT 기업의 투자를 적극 유치하는 전략을 병행함으로써 자국의 AI 투자 환경에 대한 매력과 안정성을 제고해 오고 있다³². 이처럼 싱가포르는 글로벌 AI 투자와 기술 협력을 유도하며 전략적 중심지로 자리매김하고 있다.

4. 기로에 선 한국, AI 강국을 위한 미래

가. AI 시대 속 한국의 현황

딥시크의 등장은 이미 예견된 일이었으며, 앞으로 제2의, 제3의 딥시크도 언제든지 등장할 수 있다는 의견이 제기되고 있다³³. 중국은 이미 오래전부터 자국의 AI 연구와 개발 역량을 강화하기 위한 정책을 추진해 왔으며, 미국과 견줄 만큼 세계적인 수준의 AI 논문과 특허를 배출해 오고 있다³⁴. 그리고 영국, 싱가포르 등의 후발 주자들 또한 중국의 굴기에 뒤이어 정부 주도의 전략적인 R&D 투자와 생태계 조성을 통해 독자적인 AI 역량 확보에 박차를 가하고 있다. 이처럼 AI 강국으로 도약하기 위한 국가 간 경쟁이 본격화되는 지금, 한국의 현황은 어떠한가.

정부는 2019년 ‘AI 국가전략’을 통해 IT 강국을 넘어 AI 강국으로 도약하겠다는 청사진을 제시하며, 세계 최고 수준의 AI 개발과 연구 생태계를 조성함으로써 전방위적인 AI 수월성과 활용 역량을 확보할 것을 목표로 삼았다³⁵. 그리고 2024년에는 유럽연합에 이어 세계에서 두 번째로 AI에 관한 기본법을 제정함으로써 AI 산업 육성을 위한 R&D 투자와 인재 양성을 법적으로 뒷받침해 세계 3대 강국 도약을 목표로 하는 기반을 마련했다. 특히 딥시크의 성공은 국내에 위기의식을 불러일으켰고, 이에 2025년 정부는 민관 합작으로 ‘국가 인공지능 컴퓨팅 센터 구축 실행계획’을 수립하고, 첨단 GPU 약 1만 장을 수입해 산학연에 제공함으로써 국내 AI 연구와 상용화를 적극 지원할 계획을 추진 중이다³⁶.

그러나 이러한 노력에도 불구하고 현재 국내의 AI 인력은 절대적으로 부족하며, 고급 인재를 위한 연구개발 환경과 처우의 부족으로 세계에서 다섯 번째로 AI 인재 유출이 많은 상황에 놓여 있다³⁷. 또한, 한국의 AI 인프라 경쟁력은 세계 6위 수준에 머무르고 있으며, 컴퓨팅 인프라뿐만 아니라 네트워크, 클라우드, 소프트웨어, 에너지 등 모든 영역에서 AI 강대국들과 격차가 존재한다는 지적이 나오고 있다³⁸. AI 기술은 하드웨어, 소프트웨어, 데이터 등이 긴밀히 얽힌 복합제품시스템(CoPS)으로 유기적인 생태계 구축을 위한 전략이 중요하지만, 국내 관련 정책과 투자는 영역별로 분절되어 추진되고 있으며 기술적 기반에 대해 해외 의존도가 높은 상황이다.

오늘날 AI가 기존의 세계 질서와 산업 구조를 재편하고 있는 가운데, 한국은 미·중과 어깨를 나란히 하는 AI 3대 강국을 꿈꾸고 있다. 그러나 두 강대국에 비해 자본, 인력, 인프라 측면에서 모두 열세인 현실에서 한국은 당장의 우위가 아닌 장기적인 성과를 위해 나아가야 하는 시점이다. 다가오는 AI 대전환 시대의 국가 경쟁력은 단순히 첨단 AI 기술을 보유하고 있는 것에 좌우되지 않는다. 앞으로 진정한 경쟁력은 AI를 장기적 관점에서 연구·개발할 수 있는 환경, 실생활에 AI를 응용하고 내재화할 수 있는 활용 능력에 달려 있다. 더 나아가, 전 국민이 AI의 단순한 소비자로 행위하는 것을 넘어 AI의 특성을 이해하고 공존하는 사회 전반의 새로운 문해력 역시 요구된다. 이제 한국은 AI 시대를 맞이하기 위한 전방위적인 체제 전환에 나서야 할 때이다.

나. AI 강국을 향한 미래 과제

1) AI 수월성(AI excellence)의 확보

장기적 관점에서 국내의 AI 연구개발 활동을 촉진하기 위해서는 이를 뒷받침할 인프라와 역량, 즉 AI에 대한 수월성을 확보하는 것이 필수적이다. AI 기술은 복합적인 시스템으로 구성되어 있으며, 이를 구동하기 위한 핵심 인프라로는 AI 칩을 포함한 고성능 반도체, 안정적이고 지속 가능한 에너지, 학습을 위한 대규모의 고품질 데이터 등이 있다. 이러한 인프라를 바탕으로 세계적인 수준의 AI를 구현하기 위해서는 AI 모델링(modeling) 역량 또한 반드시 요구된다. 이처럼 AI 연구와 개발을 위한 인프라를 조성하고, 이를 활용할 역량을 함양하기 위해서는 R&D 투자의 확대가 필연적이라고 할 수 있다.

딥시크 쇼크 이후 AI R&D 투자를 놀려야 한다는 목소리가 커지고 있지만, AI를 포함한 소프트웨어 분야의 R&D 투자 실적은 저조한 실정이다. 실제로 세계 R&D 투자 상위 2000개 기업에 포함된 국내 40개 기업의 SW R&D 투자 비율은 1%에 불과했다. 반면, 미국은 약 34%, 중국은 약 18%로, 국내와 현저한 차이를 보인다³⁹. 이는 한국이 하드웨어와 제조업에 R&D 투자를 집중해 온 결과로, 수출 제조업 중심의 국가 구조에서 벗어나 AI를 포함한 디지털 산업 중심으로 체질을 전환하는 근본적인 개혁이 필요한 시점임을 시사한다.

또한, 정부의 R&D 자원을 어느 주체에게, 어떤 방식으로 투자할지 자원 배분 전략을 수립하는 것도 중요하다. 미국은 기업 중심의 R&D 투자를 통해 오픈AI, 엔비디아 등 민간 주도 생태계를 구축하며 수월성을 실현하고 있으며, 영국은 대학을 중심으로 AI 기초연구부터 응용연구까지 폭넓게 수행할 수 있도록 환경을 조성해 왔다. 우리 역시 논문 수, 인용도, 오픈소스 기여 등의 정량적인 지표를 토대로 기업, 학교, 국책연구기관 등에 R&D 자금을 효율적으로 배분해 장기적인 연구개발 환경을 조성할 수 있도록 해야 한다.

2) AI 전환(AI Transformation, AX)을 위한 산업화 전략

국내의 AI 기초 모델(foundation model)은 강대국과 대비해 다소 부족한 측면이 있지만, 산업 현장에 적용할 응용 AI 기술은 충분한 성장 잠재력을 갖고 있다. 즉, AI를 단순히 연구·개발하는 데 그치지 않고, 이를 산업의 중심으로 전환하는 AI 전환(AX, AI Transformation)을 통해 다양한 도메인에서 새로운 혁신을 창출해 낼 수 있다. 이를 위해서는 산업과 사회 전반의 AI 응용 역량을 고도화해야 하며, 이때 가장 중요한 과제는 융합형 인재를 확보하는 일이다. 실제 현장에서의 AI 전환을 실현하기 위해서는, AI 분야만의 전문가뿐만 아니라 법, 금융, 의료, 행정 등 각 분야의 전문성과 AI 활용 능력을 모두 갖춘 인재가 필요하다.

대다수의 국내 기업이 현장에 AI 도입이 필요함을 느끼고 있지만, 실제로 업무에 AI를 활용 중인 기업은 절반에 불과하다⁴⁰. AI 도입에 어려움을 겪는 기업들은 사전 준비와 조직 내 AI 역량 미흡을 주요 원인으로 꼽았다, 각 조직이 현장에서 AI 혁신을 일구기 위해서는 우선 기존 도메인 지식을 지닌 인력의 AI 수용 역량을 높일 수 있도록 재교육을 확대해야 한다. 또한, 장기적으로 국가 전반의 AI 응용 역량을 강화하기 위해서는 융합이 전제되는 AI 시대의 신인재상을 정립하고, 다양한 산업 분야와 AI 기술을 결합한 학과를 적극 도입하며 실무 중심의 AI 응용 교육을 마련해야 한다. AI 혁신의 출발점은 무엇보다도 사람이 될 것이며, 기술과 시장의 변동성이 큰 분야인 만큼 기술 혁신을 선도하는 민간과 정부가 역할을 분담해 AI 역량 강화에 나서야 할 것이다.

3) AI 문해력(AI Literacy) 향상을 통한 AI 사회로의 이행

우리 사회가 진정으로 AI 시대를 수용하기 위해서는 특정 전문가 집단의 AI 역량을 강화하는 것만으로는 충분하지 않다. 과거 정보화 시대에 전 국민을 대상으로 디지털 기술을 사용한 정보 활용 교육이 이루어졌던 것처럼, 이제는 일상적으로 AI를 접하고 활용할 시대를 맞아 전 국민의 기본 역량 강화를 위한 새로운 교육이 필요하다. 이는 단순히 국민이 AI 기술을 소비하는 데 그치지 않고, AI의 작동 원리를 이해하며 AI가 생성한 결과물을 바탕으로 자유롭고 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 역량, 즉 ‘AI 문해력(AI Literacy)’을 함양하기 위함이다.

이러한 시민 역량을 키우기 위해서는 전 생애주기에서 AI 기본 역량을 증진할 수 있는 교육을 체계적으로 편성하는 노력이 필요하다. 중국의 사례를 보면, 초기에는 고등교육기관을 중심으로 한 엘리트 교육에서 출발해 최근에는 베이징시를 필두로 초·중·고 단계의 AI 의무 교육을 도입하고 있다. 우리 역시 초·중·고 단계부터 AI 기본 역량을 교육할 수 있도록 세계 최초의 AI 디지털 교과서의 도입을 앞둔 상황이다. 그러나 이러한 교육이 잘 뿌리내릴 수 있도록 교육의 품질과 실효성을 꾸준히 담보되는지 지켜볼 필요가 있다. 또한, 의무교육 외에도 각종 기관과 지방자치단체와의 협업을 통해 AI 교육 프로그램을 사회 전반에 확산시키는 노력도 필요하다. 이처럼 국가 전체의 AI 역량 강화를 도모하여야, 사회 전반이 AI를 능동적으로 활용하고 책임 있게 다룰 수 있는 성숙한 AI 사회로 나아갈 수 있을 것이다.

지금 한국은 AI 패권 경쟁의 분기점에 서 있다. 우리는 오픈AI나 딥시크 등이 선보이는 첨단 기술을 뒤쫓는 데 만족할 것인가, 아니면 국가 전반의 AI 역량을 정비하고 함양해 새로운 AI 시대를 주도하는 강국으로 도약할 것인가. ‘딥시크 쇼크’는 중국 정부가 추진해 온 장기적 전략의 결실이며, 우리 사회가 과연 AI 시대를 맞이할 준비가 충분했는지 되돌아보게 하는 거울이다. 지금 필요한 것은 단기적 전략이나 일회성 투자가 아닌, AI 혁신을 위한 구조적인 체제의 전환이다. 한국이 과거 IT 강국으로 자리 잡았던 경험과 자부심을 바탕으로, 현재의 위기와 과제를 인식하고 극복한다면 AI 시대의 주도권 확보하는 것은 결코 불가능한 일이 아니다.

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