인공지능(AI) 경쟁력 확보를 위해 기술 개발 중심 전략에서 벗어나 개방형 생태계와 활용 확산 중심으로 전환이 필요하다는 목소리가 나왔다. AI가 기존 기술과 달리 빠른 속도로 진화하고 있는 만큼, 단순한 기술 개발 경쟁이 아닌 생태계 기반 경쟁으로 접근해야 한다는 지적이다.

21일 오전 서울 여의도 국회의원회관에서 열린 '개방형 AI 생태계 구축을 위한 토론회'에서는 AI 기술 발전 속도와 정책 대응 간 격차, 데이터·인프라·모델 등 핵심 요소를 중심으로 국내 AI 산업의 방향성이 논의됐다.

◆ AI 변곡점 ‘미토스’…해법은 인프라·에너지

마이크 예 마이크로소프트 아시아 정책협력법무실 총괄 부사장은 AI의 특성을 기존 기술과 구분하며 정책 대응의 한계를 짚었다.

예 부사장은 "AI는 전기나 인터넷과 같은 기존 범용 기술과 달리 혁신의 속도와 발전 방식에서 큰 차이가 있다"며 "정책과 규제는 이러한 혁신 속도를 따라가지 못하고 시차가 존재한다"고 말했다.

이어 최근 AI 발전 흐름과 관련해 ▲ChatGPT 등장 ▲딥시크 ▲미토스 등 세 차례 주요 변곡점이 있었다고 설명했다. 예 부사장은 "챗GPT는 AI 담론 자체를 바꿨고 이후 기술에 대한 인식이 빠르게 변화해왔다"고 말했다.

특히 최근 '미토스'를 계기로 촉발된 글로벌 AI 환경 변화도 언급했다. 미토스는 앤트로픽이 공개한 최상위 AI 모델로 주요 운영체제와 브라우저에서 보안 취약점을 발견하고 공격 시나리오를 설계하는 능력을 선보인 바 있다.

예 부사장은 "미토스 등장 이후 글로벌 AI 거버넌스가 위기에 직면했다는 평가도 나온다"며 기술 발전 속도에 비해 대응 체계가 뒤처진 상황을 짚었다.

이어 대응 방향에 대해 신규 모델 개발 경쟁보다 인프라 강화에 초점을 맞춰야 한다고 강조했다. 예 부사장은 "미토스가 최첨단 기술인 것은 맞지만 핵심은 기존 인프라를 현대화하고 AI 대응 준비를 강화하하는 것"이라고 말했다.

또 "일각에서는 미토스와 유사한 모델을 개발해야 한다는 의견도 있지만 수십억 달러를 투입해 새로운 모델을 만드는 것보다 기존 기술을 활용해 보안과 인프라를 강화하는 것이 우선"이라고 강조했다. 

한국의 AI 수준에 대해서는 글로벌 기준에서 다수 국가와 유사한 수준에 머물러 있으며 아직 뚜렷한 돌파구를 찾지 못한 상태라고 평가했다.

특히 각국이 자체 거대언어모델(LLM) 개발에 대규모 투자를 이어왔지만 성과는 제한적이었다고 짚었다. 예 부사장은 "국가 차원의 독자 LLM 개발에 대해 비용과 리스크가 큰 구조"라며 "국가 기술 스택 구축보다 글로벌 최첨단 학습 기술 시스템 개발로 초점을 전환해야 한다"고 강조했다.

또 한국의 IT 환경과 관련해 애플과 구글 지도 서비스가 원활하게 작동하지 않는 점을 언급하며 개방성 수준이 글로벌 생태계 참여에 필요한 기준에 미치지 못하고 있다고 지적했다.

아울러 클라우드 인증 제도에 대해서도 국내 사업자 중심으로 운영되는 구조는 개방성에 기반한 정책으로 보기 어렵다고 평가했다. AI 확산의 핵심 요소로 에너지와 인프라를 꼽았다. 예 부사장은 "AI 확산에서 에너지는 핵심 요소"라며 "기존 인프라를 현대화하고 AI 대응 역량을 높이는 것이 중요하다"고 말했다.

◆ AI 경쟁력 핵심, 데이터…"전력·인프라 해결 관건"

임기남 네이버클라우드 상무는 AI 경쟁력을 데이터·인프라·모델 세 가지 요소로 나눠 설명했다. 임 상무는 "좋은 AI는 좋은 데이터에서 나온다"며 "AI 모델 개발에서 가장 큰 고민은 기술이 아니라 양질의 데이터를 확보하는 것"이라고 말했다. 

이어 공공 데이터 개방이 확대되고 있지만 여전히 부족한 상황이며 특히 국방 등 폐쇄적 영역의 데이터는 접근이 어렵다고 지적했다.

인프라 측면에서는 데이터센터 인허가와 전력 문제를 주요 과제로 언급됐다. 임 상무는"GPU 서버는 전력 소비가 많기 때문에 전력 비용이 낮아야 AI 서비스 비용도 낮아지고 생태계가 활성화될 수 있다"고 설명했다.

또 최근 논의되고 있는 데이터센터 관련 제도 개선에 대해 "인허가 간소화와 같은 정책이 추진되는 것은 긍정적"이라고 평가했다. AI 모델 전략과 관련해서는 "오픈소스 모델과 독점 모델을 병행하는 전략이 필요하고 단일 모델 의존에서 벗어난 다층적 접근이 필요하다"고 말했다.

아울러 "AI 기술 발전으로 코딩 장벽이 낮아지면서 아이디어만으로도 빠르게 서비스 구현이 가능한 환경이 됐다"며 "AI 서비스가 보다 개방적이고 확산되는 방향으로 나아가고 있다"고 덧붙였다.

◆ 범정부 AI 플랫폼 구축…데이터·클라우드 전환 추진

이세영 행정안전부 인공지능정부 정책국장은 정부 차원의 AI 생태계 구축 방향을 설명했다. 이 국장은 "개방형 AI 생태계 필요성에 대해서는 공감대가 있지만 구체화 과정에서는 이해관계자 간 시각 차이가 존재한다"고 말했다.

정부는 현재 ▲범정부 AI 공통 기반 구축 ▲공공 데이터 개방 확대 ▲클라우드 전환 등 세 가지 축을 중심으로 정책을 추진하고 있다고 밝혔다.

범정부 AI 공통 기반은 다양한 AI 모델과 데이터를 활용할 수 있는 통합 플랫폼으로, 현재 약 20여 종의 모델이 제공되고 있으며 향후 단계적으로 확대될 예정이다.

이 국장은 공공 데이터 개방과 관련해 "기업 수요를 반영해 활용도가 높은 데이터를 선별하고 AI 친화적으로 관리해 개방할 계획"이라고 설명했다.

클라우드 전환과 관련해서는 "공공 시스템을 민간 클라우드로 이전하는 방안을 검토 중이며 2030년까지 전환 로드맵을 수립할 예정"이라며 AI 인프라 안정성 확보 필요성을 강조했다.

이 국장은 "개방형 생태계 구축은 다양한 시행착오와 사회적 합의를 거쳐야 하는 과정"이라며 "정부와 산업계가 함께 방향을 모색해야 한다"고 밝혔다.