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대한민국 인공지능 3대 강국 도약을 위한 성장전략과 미래과제 보고서

AIStat 2025. 6. 6. 21:55

대한민국 인공지능 3대 강국 도약을 위한 성장전략과 미래과제 보고서

I. 서론: 대한민국 AI 강국 도약의 비전

인공지능 시대의 도래와 국가 경쟁력의 중요성

인공지능(AI)은 4차 산업혁명의 핵심 기술로 자리매김하며 국가 안보, 경제 성장, 사회 혁신을 좌우하는 결정적인 동력으로 부상하고 있습니다. 글로벌 AI 시장은 챗GPT와 같은 생성형 AI의 등장 이후 폭발적인 성장을 거듭하고 있습니다. 2023년 149억 달러(약 19조 원) 규모였던 시장은 2027년에는 1511억 달러(약 196조 원)에 달할 것으로 전망되며, 연평균 86.1%의 고성장이 예상됩니다.1 이러한 AI 기술의 발전은 정보통신, 제조, 의료, 공공, 금융, 교육 등 주요 산업 전반에서 혁신을 가속화하고 기업 경쟁력을 높이며 새로운 비즈니스 기회를 창출하고 있습니다.2

전 세계적으로 각국은 AI 기술 패권을 확보하기 위한 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다.3 이러한 AI 기술 패권 경쟁은 단순히 기술적 우위를 점하는 것을 넘어 국가의 장기적인 생존 전략과 직결되는 문제로 확장되고 있습니다. AI는 국가 안보의 핵심 요소로 인식되며 3, 경제 성장을 견인하고 3, 산업 구조를 근본적으로 변화시키는 촉매제 역할을 수행합니다.3 예를 들어, 중국은 AI 전략을 통해 '기술 주권 확보'를 명시하고 있으며 7, 미국은 AI 기술 수출 통제를 국가 안보의 중요한 도구로 활용하고 있습니다.6 이러한 현상은 AI 경쟁이 더 이상 기술 개발에만 국한되지 않고, AI 생태계 전반과 그 거버넌스를 통제하려는 국가적 노력으로 진화하고 있음을 시사합니다. 이는 한 국가의 장기적인 주권, 경제적 안정성, 그리고 국제적 영향력에 직접적인 영향을 미치므로, AI는 이제 순수한 기술적 추구를 넘어 국가의 근본적인 생존과 글로벌 위상을 결정하는 핵심 요소로 간주되어야 합니다.

대한민국의 'AI 3대 강국' 목표 설정 배경 및 보고서의 목적

대한민국은 2019년 '인공지능 국가전략'을 발표하며 세계를 선도하는 AI 생태계 구축, 기술 경쟁력 확보, 과감한 규제 혁신, AI 스타트업 육성 등을 핵심 목표로 설정했습니다.3 정부는 AI 분야에서 현재 세계 6~8위권에 위치하고 있으며 10, 특히 AI 인재 순위는 OECD 국가 중 최하위권인 28위에 머물러 있음에도 불구하고 10, 'AI 3대 강국'으로 도약하겠다는 야심찬 비전을 제시했습니다.12

이러한 목표 설정은 국내 AI 역량과 글로벌 경쟁 환경 간의 중요한 격차를 드러냅니다. AI 분야에서 세계적인 리더십을 확보하려는 야심찬 목표와 현재 인재 역량 간의 현저한 불균형은 근본적인 도전 과제를 제시합니다. 연구 결과에 따르면, 대부분의 선도국들은 AI 연구개발 및 인재 육성을 최우선 과제로 설정하고 있으며 3, 한국의 심각한 인재 부족은 '세계적인 기술 경쟁에서 앞서나가기 어려운 상황'을 초래하고 10, '글로벌 경쟁력이 크게 하락할 위험'에 처하게 할 수 있다고 경고합니다.13 이는 인재 격차가 단순한 약점을 넘어 국가 AI 비전 달성을 가로막는 결정적인 병목 현상임을 의미합니다.

본 보고서는 대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위한 현재의 강점과 한계를 면밀히 진단하고, 미국, 중국, EU 등 주요 AI 선도국들의 전략을 비교 분석하여 한국이 나아가야 할 방향을 제시하고자 합니다. 또한, AI 기술 발전이 가져올 미래 과제들을 예측하고, 이에 대한 선제적 대응 전략을 모색하여 사람 중심의 지속 가능한 AI 강국 구현을 위한 로드맵을 제언하는 것을 목적으로 합니다.

II. 대한민국 AI 현황 진단: 강점과 한계

2.1. AI 생태계의 강점

대한민국은 인공지능 강국으로 성장할 수 있는 여러 잠재력을 보유하고 있습니다.

  • 우수한 ICT 인프라 및 제조업 경쟁력: 한국은 세계 최고 수준의 정보통신기술(ICT) 인프라를 기반으로 AI 기술 개발 및 활용에 매우 유리한 환경을 갖추고 있습니다.3 또한, 제조업 강국으로서 AI 기술을 제조 현장에 효과적으로 접목하여 생산성을 향상시키고 스마트 팩토리를 구축할 수 있는 높은 잠재력을 가지고 있습니다.3
  • 주요 AI 기업 및 연구기관 현황:
  • 기업: 국내 대표 AI 기업으로는 삼성전자, SK텔레콤, 네이버 등이 꼽히며, 이들 기업은 삼성 가우스와 네이버 하이퍼클로바X와 같은 자체 초거대 언어 모델(LLM)을 개발하며 글로벌 경쟁력을 확보하고 있습니다.15 특히, 트웰브랩스, 노타AI, 디노티시아, 업스테이지 등 국내 AI 스타트업 4곳이 CB인사이트가 선정한 세계 AI 100대 기업에 포함되었으며, AI 에이전트, 벡터 데이터베이스(DB), 멀티모달 모델 등 신흥 분야에서 두각을 나타내고 있습니다.16
  • 연구기관: 한국전자통신연구원(ETRI)은 인공지능컴퓨팅연구소, 인공지능창의연구소, AI안전연구소 등 다수의 AI 관련 연구소를 운영하며 핵심 기술 개발에 기여하고 있습니다.17 서울대학교 AI연구원(AIIS)은 '모두를 위한 AI'를 비전으로 AI 원천기술 및 응용 연구, 산학협력, 인재 양성 프로그램 등을 활발히 진행하며 국내 AI 연구를 선도하고 있습니다.18
  • AI 산업 적용 성공 사례:
  • 제조업: 삼성SDS는 철강 산업의 스마트팩토리 구축을 통해 설비 고장 사전 감지 및 생산 과정 자동 제어로 수율 향상과 인건비 절감 효과를 거두었으며, 반도체 분야에서는 AI 빅데이터 분석을 통해 문제 해결 및 불량률을 낮추는 데 기여했습니다.1 한국딥러닝은 조선업 설계 및 생산 자동화, AI 에너지 관리 솔루션 도입을 통한 에너지 비용 30% 절감 등 구체적인 성공 사례를 보유하고 있습니다.19
  • 금융: 은행권에서는 AI 챗봇 운영을 통해 개인 맞춤형 서비스를 제공하고 있으며, 로보어드바이저 운용을 통해 투자 성과를 향상시키고 있습니다.1
  • 유통: AI 추천 시스템과 챗봇 도입으로 고객 맞춤형 쇼핑 경험을 구현하고, AI 기반 에너지 관리 솔루션으로 비용을 절감한 사례도 보고되고 있습니다.19
  • 기타 분야: 법인등기부등본 자동화(처리 시간 99.7% 단축, 오류율 98% 감소), 제약 품질 문서 자동화, 의료영상 분석을 통한 진단 효율 증대, AI 면접 솔루션 도입을 통한 채용 효율 45% 이상 증대 등 다양한 분야에서 AI 도입 성공 사례가 나타나고 있습니다.19

한국의 강력한 ICT 인프라와 견고한 제조업 기반은 AI 기술의 도입과 확산을 위한 중요한 동력으로 작용하며, 이는 AI가 기존 산업 강점을 더욱 강화하는 긍정적인 순환 고리를 형성합니다. 견고한 ICT 인프라는 AI 솔루션의 광범위한 배포와 채택을 촉진하는 필수적인 디지털 기반을 제공합니다. 동시에, 강력한 제조업 기반은 생산 공정 최적화 및 스마트 팩토리 구축과 같은 AI의 실제 적용을 위한 비옥한 토양을 제공하며, 이는 생산성 향상과 비용 절감으로 직접 이어집니다.1 이러한 상호작용은 AI에 대한 수요를 창출하고, 성공적인 적용 사례들이 경제적 가치를 창출하며, 이는 다시 AI에 대한 추가 투자와 혁신을 자극하는 선순환 구조를 만듭니다. 수많은 성공적인 적용 사례들은 AI의 실질적인 구현이 경제 성장을 견인하고 추가 투자를 유치할 수 있는 중요한 강점임을 보여주며, 이를 통해 한국은 AI 기반 산업 전환의 선두 주자로 자리매김할 수 있습니다.

2.2. AI 생태계의 한계

대한민국 AI 생태계는 여러 강점에도 불구하고, 글로벌 AI 강국으로 도약하기 위해 극복해야 할 명확한 한계점들을 가지고 있습니다.

  • 핵심 기술 경쟁력 부족 (알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터):
  • 알고리즘: 딥러닝, 강화학습 등 핵심 알고리즘 분야에서 미국, 중국과 비교했을 때 원천 기술 확보가 미흡하며, 대부분 해외에서 개발된 알고리즘을 활용하는 수준에 머물러 있습니다. 이는 장기적으로 한국의 AI 기술 자립도를 저해할 수 있습니다.14
  • 컴퓨팅 파워: 고성능 AI 모델 개발에 필수적인 컴퓨팅 자원, 특히 GPU의 절대적인 부족은 심각한 문제입니다. 2023년 국내 전체 H100 GPU는 약 2천 개로 추정되지만, 메타나 마이크로소프트는 15만 개 이상을 보유하고 있어 그 격차가 매우 큽니다.20 이로 인해 국내 기업의 AI 모델 개발에 더 많은 시간이 소요되며, 이는 글로벌 경쟁에서 불리하게 작용합니다.20 또한, 슈퍼컴퓨터 등 고성능 컴퓨팅 인프라가 부족하고 클라우드 컴퓨팅 서비스 활용도 역시 선도국에 비해 낮은 수준입니다.14
  • 데이터: 인공지능 알고리즘 학습에 필수적인 양질의 데이터 확보가 어렵고, 데이터 수집, 가공, 라벨링, 공유, 활용 전반에 걸쳐 체계적인 시스템이 미흡합니다.14 특히, 주요 데이터는 대기업이나 특정 기관에 독점적으로 소유되어 연구자들이 접근하기 어렵고, 경제적 요인으로 인해 저품질 데이터 활용 문제가 발생하여 AI 모델의 정확성과 신뢰성에 부정적인 영향을 미 미칩니다.21
  • 심각한 AI 인재 부족 및 양성 시스템의 불균형:
  • 한국의 AI 인재 수는 2,551명에 불과하며 10, 소프트웨어정책연구소가 선정한 글로벌 인공지능 100대 대학에는 한국 대학이 단 한 곳도 포함되지 않았습니다.10 AI 인재 순위는 OECD 국가 중 최하위인 28위로 평가됩니다.10
  • 이공계 박사 중 AI 전공자는 단 6%에 불과하며 13, 매년 약 4만 명의 이공계 인력이 부족하다는 보고가 있습니다.13 특히 의대 정원 증원 문제로 이공계 진학 선호도가 감소하는 악순환이 발생하고 있으며, 이는 2048년까지 이공계 석·박사 과정 수가 현재의 절반 이하로 줄어들 수 있다는 경고로 이어집니다.13
  • 대학의 AI 교육 커리큘럼이 산업계 수요를 따라가지 못하고, 초중고 소프트웨어 교육 시수 부족 및 체계성 부재 문제가 지적됩니다.12
  • 데이터 활용의 제약 및 거버넌스 과제:
  • 개인정보보호 규제 등으로 인해 데이터 수집, 활용, 공유에 제약이 있으며 14, AI 기본법의 불확실성 해소 및 기업의 예측 가능성 제고를 통해 민관 차원의 대규모 투자를 촉진할 필요가 있습니다.2
  • 기업의 AI 도입에 있어 통합 거버넌스, 데이터 파이프라인의 보안성 및 구조화가 핵심 변수로 작용하나, 공공 부문에서는 예산 제약과 거버넌스 부재 문제가 지속되고 있습니다.23
  • 닫힌 생태계 및 산학연 협력의 한계:
  • 대기업 중심의 닫힌 생태계로 인해 스타트업의 성장과 혁신이 어렵고, 산학연 협력 부족으로 연구 성과가 산업으로 이어지는 데 한계가 있습니다.14
  • 정부 정책의 일관성 부족:
  • 정부의 AI 정책이 단기적 성과에 치중하거나 예산을 일괄 삭감하는 등 일관성이 부족하여 장기적 비전에 따른 체계적인 발전이 어려운 상황입니다.14

한국에서 고급 AI 인재의 심각한 부족은 고립된 문제가 아니라 컴퓨팅 인프라, 데이터 품질, 그리고 뒤처진 교육 시스템의 결함과 깊이 얽혀 있어 부정적인 순환을 강화하고 있습니다. 최첨단 컴퓨팅 인프라와 고품질 데이터의 부족은 국내 AI 연구개발의 범위와 야망을 직접적으로 제한합니다. 이는 다시 최고의 AI 인재들이 국내에 머물거나 귀국하는 것을 주저하게 만들 수 있습니다. 왜냐하면 그들이 세계적인 수준의 연구를 수행하는 데 필요한 도구와 자원에 접근하기 어렵기 때문입니다.13 또한, 초중고부터 대학에 이르는 교육 시스템의 미흡한 인재 배출은 신규 인력의 근본적인 부족을 야기하며, 기존의 인재 부족을 더욱 심화시킵니다.10 여기에 '닫힌 생태계'와 정부 정책의 일관성 부족 14은 혁신을 저해하고 인재와 투자를 유치하는 데 매력적이지 않은 환경을 조성하여 이러한 결함들을 더욱 강화시킵니다. 이러한 각 약점들이 서로를 증폭시키는 악순환이 발생하고 있습니다. 따라서 이러한 도전 과제들을 개별적으로 해결하려는 시도는 효과적이지 않을 것입니다. 컴퓨팅 인프라 확장, 데이터 품질 및 접근성 개선, 그리고 AI 교육 시스템 전반의 근본적인 개혁을 동시에 추진하는 통합적이고 동기화된 국가 전략이 필수적입니다. 이러한 통합적 접근 없이는 한국이 자칭하는 'AI 3대 강국' 목표는 달성하기 어려울 수 있습니다.

III. 글로벌 AI 강국 전략 비교 분석

주요 AI 선도국들은 각기 다른 강점과 우선순위를 바탕으로 AI 전략을 추진하고 있으며, 이를 통해 한국의 AI 발전 방향에 대한 시사점을 얻을 수 있습니다.

3.1. 미국: 글로벌 리더십 유지 전략

미국은 AI 분야에서 글로벌 리더십을 유지하는 다층적인 접근 방식을 구축하고 있습니다. 그 핵심은 연방정부 자원의 전략적 투자, AI 리더십 확보를 위한 규제 완화, 국가 안보 관점의 AI 발전, 그리고 민간 부문과의 긴밀한 협력입니다.3

  • 투자: 미국은 「반도체 과학법」을 통해 AI 관련 기술에 대규모 투자를 실시하고 있으며 6, 국방 및 의료 분야에 집중 투자하는 경향을 보입니다.3 민간 부문에서도 마이크로소프트가 오픈AI에 100억 달러 규모의 투자를 단행하고, 엔비디아의 AI 투자가 급증하는 등 공격적인 투자가 이루어지고 있습니다.5
  • 인재: 미국은 장기적인 AI 인재 확보를 위해 STEM(과학, 기술, 공학, 수학) 교육을 강화하고, AI 분야 인력 수요를 파악하여 양성하며, 교육 및 훈련 프로그램을 강화하고 있습니다.24 대학원생 지원, AI 커리큘럼 설계 및 영향 연구, 연구개발 장려금 및 인턴십 제공 등 다각적인 노력을 기울입니다.25 또한, 해외 인재 유치를 위해 창업가에게 비자를 제공하는 '창업 비자' 도입을 검토하는 등 적극적인 정책을 추진하고 있습니다.26
  • 규제: 미국은 AI 기술 혁신을 촉진하기 위해 규제 최소화 기조를 유지하며 24, '선허용-후규제'의 기본 방향을 채택하고 있습니다.8 동시에 AI의 윤리적 거버넌스를 구축하고 국제적 리더십을 확보하려는 노력을 병행합니다.6
  • 국가 안보: 미국은 중국의 AI 군사적 활용을 견제하기 위해 수출 통제를 적극적으로 활용하고 있으며 6, AI 기술 개발 경쟁을 통해 중국을 견제하는 전략을 구사합니다.6

미국의 AI 전략은 초기 기술 개발 중심에서 국가 안보, 윤리적 거버넌스, 국제 협력 등 광범위한 영역으로 초점을 확장하며, 지정학적 변화와 새로운 AI 위험에 대한 높은 적응력을 보여줍니다. 오바마 행정부(2016년)의 초기 AI 정책이 주로 기술 개발과 연구에 중점을 두었다면 6, 바이든 행정부(2022년 이후)에 이르러서는 '안전과 보안', '혁신과 경쟁', '근로자 지원', 'AI 편향 방지 및 시민 보호', '소비자 및 개인정보 보호', '연방 기관의 AI 활용', '국제 관계 리더십' 등 8개 정책 영역을 지정하며 전략적 범위가 크게 확대되었습니다.6 이러한 변화는 AI가 단순한 기술 혁신을 넘어 국가의 안보, 사회적 가치, 국제 질서에 중대한 영향을 미친다는 인식이 깊어졌음을 의미합니다. 특히, AI 기술 통제를 국가 안보 목표와 직접적으로 연결하는 것은 AI가 국력의 핵심 요소로 자리매김했음을 보여줍니다. 이러한 전략적 전환은 미국이 AI 기술의 발전뿐만 아니라 그로 인한 사회적, 윤리적, 지정학적 파급효과까지 포괄적으로 관리하려는 의지를 나타내며, 이는 AI 시대의 복잡한 도전에 대응하기 위한 유연하고 총체적인 접근 방식의 중요성을 강조합니다.

3.2. 중국: 야심찬 도약을 위한 전략

중국은 '신세대 인공지능 개발 계획'을 통해 AI 강국으로의 야심찬 도약을 목표로 하고 있으며, 대규모 정부 투자와 민간 참여를 통해 AI 기술의 산업화를 강력히 촉진하고 있습니다.3

  • 핵심: 단계별 발전 로드맵 수립, 대규모 정부 투자와 민간 참여, AI 기술의 산업화 촉진, 군민 융합 발전 전략.3
  • 투자: 2030년까지 1조 위안(약 180조 원) 규모의 AI 산업 육성을 목표로 하며 3, 2025년에는 600억 위안(약 8.2억 달러) 규모의 국가 AI 투자 펀드를 설립하여 기술 자립을 지원하고 있습니다.7 텐센트, 알리바바, 바이트댄스 등 빅테크 기업들도 AI 투자 확대를 통해 글로벌 AI 기술 패권 경쟁에 적극적으로 나서고 있습니다.7
  • 인재: AI 인재 양성을 위해 K-12 교육부터 대학원까지 AI 교육을 국가 차원에서 강화하고 있으며 7, 2024년까지 500개 이상의 대학에서 AI 전공과 학위 과정을 도입했습니다.7 또한, 해외 AI 인재 유치를 위해 높은 연봉, 매력적인 연구 환경, 귀국 인센티브 등을 확대하여 미국과 유럽에서 활동 중인 중국 출신 연구자들을 귀국하도록 유도하고 있습니다.7
  • 기술 자립: AI 반도체 설계 및 첨단 패키징 기술을 활용하여 AI 컴퓨팅 인프라 성능을 향상시키고 서구 기술에 대한 의존도를 낮추고 있습니다.7 화웨이의 자체 개발 AI 가속기용 반도체 '어센드 910C' 칩 생산 수율 향상 7 및 알리바바의 독자 프로세서 개발 7 등이 대표적입니다.
  • 규제 및 표준화: 중국은 '데이터 보안법'(2021)과 '생성형 AI 서비스 관리 잠정 조치'(2023)를 통해 알고리즘 투명성과 생성 콘텐츠가 중국 사회주의 핵심 가치에 부합해야 함을 강조하며 AI 기술에 대한 검열 조치를 내포하고 있습니다.7 동시에 AI 표준화 기술 위원회를 구성하여 대규모 언어 모델 및 AI 위험 평가 분야의 산업 표준을 개발하고 개도국에 확산하며 국제 협력 주도권을 강화하고 있습니다.7

중국의 AI 전략은 정부 주도의 강력한 지원과 민간 기업의 활발한 참여를 결합하여 기술 자립과 글로벌 영향력 확대를 동시에 추구하는 특징을 보입니다. 중국은 AI를 핵심 국가전략 산업으로 지정하고 '중국제조 2025' 전략 이래 대규모 투자, 인재 육성, 클러스터 형성 등을 지속적으로 추진해왔습니다.7 이러한 접근 방식은 단순히 AI 기술을 개발하는 것을 넘어, AI를 통해 산업 전반을 고도화하고 글로벌 기술 질서를 재편하며 기술 주권을 확보하려는 전략적 목표를 가지고 있습니다.7 특히, 생성형 AI 특허 출원에서의 압도적인 우위 7와 딥시크(DeepSeek), QwQ와 같은 자체 오픈소스 LLM의 등장은 7 기존 미국 중심의 AI 생태계에 균형을 흔들고, AI 표준 설정에서 주도권을 확보하려는 중국의 의지를 명확히 보여줍니다. 이러한 국가 차원의 전방위적인 지원과 민간의 혁신 역량이 결합된 전략은 중국이 AI 분야에서 빠르게 선도국으로 부상할 수 있었던 핵심 요인이며, 이는 기술 자립을 통한 국가적 위상 강화라는 궁극적인 목표를 향하고 있습니다.

3.3. 유럽연합(EU): 신뢰와 윤리를 강조한 전략

유럽연합(EU)은 '인간 중심의 AI 개발'을 핵심 기조로 삼아 신뢰성과 윤리를 강조하는 AI 전략을 추진하고 있습니다.3 EU AI법은 세계 최초의 포괄적인 AI 규제 법안으로, AI 기술을 안전하고 윤리적으로 활용하기 위한 기준을 제시합니다.28

  • 핵심: 인간 중심의 AI 개발, 윤리적 가이드라인 제시, 회원국 간 협력 강화, 데이터 보호와 프라이버시 중시, 중소기업 지원 강화.3
  • 규제: AI 시스템을 위험 수준에 따라 '허용할 수 없는 위험', '고위험', '제한적 위험', '최소 위험'의 네 가지로 분류하고 차등적인 규제를 적용합니다.28 특히 고위험 AI 시스템에는 엄격한 적합성 평가와 기본권 영향평가 의무가 부과되며, 생성형 AI의 경우 훈련 데이터 출처 공개 및 출력물 식별 조치 의무가 있습니다.28
  • 인재 및 혁신 생태계 지원: AI 법은 규제뿐만 아니라 AI 혁신과 발전을 위한 정책적 지원도 포함합니다.28 AI 규제 샌드박스, 실제 환경에서의 테스트 허용, 스타트업 및 중소기업 지원을 통해 기술 개발을 촉진합니다.28 유럽집행위원회는 유럽 전역에 인공지능 '팩토리' 설치 계획을 발표하고, Horizon Europe과 Digital Europe에서 총 21억 유로 규모의 예산을 배정하여 의료, 에너지, 교통, 국방, 제조업 등 주요 산업 및 과학 분야에서 AI 개발 및 검증을 가속화할 예정입니다.30 OpenEuroLLM 이니셔티브는 유럽어 및 기타 사회적, 경제적 관심 언어에 맞춘 투명하고 고성능의 기초 모델 개발을 목표로 3,740만 유로의 예산을 지원받아 유럽의 경쟁력과 디지털 주권 강화에 기여하고 있습니다.32
  • 윤리적 고려: EU는 AI 기술 발전과 함께 윤리적 고려사항을 주요 의제로 부상시키며, '신뢰할 수 있는 AI 개발 지침' 등을 통해 윤리적 AI 생태계 구축을 목표로 합니다.3

유럽연합의 AI 전략은 기술 혁신을 추구하면서도 인간 중심의 가치와 윤리적 원칙을 최우선으로 삼는 독특한 접근 방식을 취하고 있습니다. EU AI법은 AI 시스템을 위험 수준에 따라 분류하고 차등적으로 규제하는 '위험 기반 접근 방식'을 세계 최초로 도입하여 28, AI의 잠재적 위험을 선제적으로 관리하려는 의지를 명확히 보여줍니다. 이러한 규제는 단순히 기술 발전을 억제하는 것이 아니라, AI 시스템의 투명성, 책임성, 안전성을 확보하여 사회적 신뢰를 구축하고 궁극적으로는 AI의 지속 가능한 발전을 도모하는 데 목적이 있습니다.28 EU는 이러한 규제 프레임워크를 통해 글로벌 AI 거버넌스의 새로운 표준을 제시하고, AI 기술이 인권과 민주적 가치를 존중하는 방향으로 발전하도록 국제적 논의를 주도하려 합니다.28 이는 기술 패권 경쟁이 치열한 상황에서도 윤리적 리더십을 확보하려는 EU의 전략적 선택이며, 이러한 접근 방식은 AI가 사회에 미치는 광범위한 영향을 고려할 때 중요한 의미를 지닙니다.

IV. 대한민국 AI 3대 강국 도약을 위한 성장 전략

대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 현재의 한계를 극복하고 글로벌 선도국들의 강점을 벤치마킹하여 종합적이고 체계적인 성장 전략을 추진해야 합니다.

4.1. AI 핵심 인프라 및 기술 경쟁력 강화

AI 강국 도약의 핵심은 고성능 컴퓨팅 자원, 양질의 데이터, 그리고 차세대 원천 기술 확보에 달려 있습니다.

  • 고성능 컴퓨팅 인프라 확충: AI 모델 개발에 필수적인 컴퓨팅 자원 부족은 시급히 해결해야 할 과제입니다. 정부는 즉각적인 수요 대응을 위해 광주 AI 데이터센터 및 민간 클라우드 기업의 GPU 자원 활용을 확대하고 있습니다.20 단기적으로는 2026년 상반기까지 첨단 GPU 1.8만 장 규모의 AI 컴퓨팅 인프라를 속도감 있게 확충하여 국내 AI 기업과 연구계의 경쟁력을 뒷받침할 계획입니다. 이를 위해 연내 국가 AI 컴퓨팅 센터를 중심으로 민관 협력을 통해 첨단 GPU 1만 장을 확보하고 조기 가동을 추진하며, 2026년 상반기까지 GPU 8천 장 규모의 슈퍼컴 6호기를 구축하여 연구계를 중점 지원할 예정입니다.20 중장기적으로는 2조 원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축을 가속화하고, 2030년까지 국산 AI 반도체 비중을 50% 달성하는 것을 목표로 합니다.20 민간 투자를 촉진하기 위해 AI를 「조세특례제한법」상 국가전략기술로 지정하여 세제 지원을 강화하고, 비수도권 AI 데이터센터에 대한 전력계통영향평가 우대 및 입지·시설 관련 제도 개선을 추진해야 합니다.20
  • 국산 AI 반도체 생태계 조성: 메모리 반도체 강국이라는 이점을 활용하여 AI 반도체 핵심 기술(설계, 미래 소자, 장비 및 공정 등) 및 신개념 AI 반도체(PIM) 개발에 전략적 투자를 강화해야 합니다.3 국가 AI 컴퓨팅 센터를 통해 국산 AI 반도체 R&D 성과를 실증하고 상용화하는 등 종합 지원을 통해 차세대 국산 AI 반도체 기술 확산 허브로 육성해야 합니다.20 초기에는 첨단 GPU 중심으로 구축하되, 2030년까지 국산 AI 반도체 구축 비중을 50%로 점진적으로 확대하고, 국산 AI 반도체 기반 대규모 고성능 시스템의 최적 운용을 위한 글로벌 수준의 개방형 하드웨어-소프트웨어 기술 생태계를 조성해야 합니다.20
  • 양질의 데이터 확보 및 활용: AI 알고리즘 학습에 필수적인 양질의 데이터 자원 확충을 위해 공공데이터를 전면 개방하고 8, 데이터 생산·유통·활용을 지원할 공공-민간 데이터 지도를 연계해야 합니다.8 특히, 데이터 수집, 가공, 공유, 활용 전반에 걸친 체계적인 시스템을 구축하고, 대기업이나 특정 기관에 독점된 주요 데이터의 접근성을 높이는 방안을 모색해야 합니다.14 정부 R&D를 통해 데이터 활용 체계를 구축하고, 분야별 고품질 데이터 확충 및 AI 활용 연구를 확산해야 합니다.36 데이터 3법 개정을 통해 가명정보 활용의 길이 열렸으나 37, 여전히 데이터 프라이버시 보호와 재식별 가능성에 대한 우려가 존재하며 38, 이에 대한 명확한 가이드라인과 기술적 보완이 필요합니다.
  • 원천 기술 R&D 투자 확대: 창의적이고 도전적인 차세대 AI 연구개발에 선제적으로 투자하고 8, 지식 표현 및 추론, 기계 학습 알고리즘, 인지 과학 등 AI 기초 연구를 강화해야 합니다.8 장기적으로는 1조 원 규모의 범용인공지능(AGI) R&D 추진을 통해 초거대 언어 모델(LLM)을 넘어 차세대 AI 원천 기술을 확보해야 합니다.33

4.2. AI 인재 양성 및 유치 시스템 혁신

AI 인재 부족은 한국 AI 경쟁력의 가장 큰 약점 중 하나이므로, 인재 양성 및 유치 시스템의 혁신이 시급합니다.

  • 범정부 컨트롤타워 구축: 현재 교육부, 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 고용노동부 등 4개 부처가 AI 인재 관련 정책을 산발적으로 추진하고 있어 정책의 일관성과 효율성이 떨어집니다.22 '100만 디지털 인재양성'이 국정과제로 포함된 만큼, 대통령실이 컨트롤타워가 되어 AI 발전 계획 수립 및 추진 상황 점검을 총괄해야 합니다.22
  • 초중등 AI 기초 교육 강화: 한국은 소프트웨어 교육을 선택 과목으로 실시하고 있어 교육 시수가 부족하며, 초중고 교육 난이도에 차별성이 없어 교육이 체계적이지 않습니다.10 모든 초중등 학생에게 소프트웨어(SW)와 인공지능(AI) 교육을 확대하고, 정보 교과 수업 시수를 2배 이상 편성하는 등 필수 교육을 확대해야 합니다.9 신규 교사 임용 시 AI 자격증을 필수로 하는 등 AI 교육의 전문성을 확보해야 합니다.22
  • 대학 및 대학원 AI 전문 교육 확대: AI 관련 학과 신·증설과 교수의 기업 겸직 허용을 통해 산업계와의 연계를 강화해야 합니다.8 AI 대학원 프로그램 확대 및 다양화를 통해 고급 연구 인력을 양성하고 8, 'AI+X' 복합 전공 인재 양성 모델을 형성하여 인공지능과 수학, 컴퓨터 과학, 물리학, 생물학, 심리학, 사회학, 법학 등 학과 전공 교육의 교차 융합을 중시해야 합니다.12 산학연 협력을 강화하고 대학, 과학 연구 기관, 기업 및 기타 기관이 협력하여 AI 학과를 건설하도록 장려해야 합니다.12
  • 해외 AI 인재 유치 및 정착 지원: 민간 차원에서는 높은 급여와 매력적인 연구 환경을 제공하고 22, 정부 차원에서는 외국인 비자 규제 완화 등 정책 지원이 필요합니다.22 중국은 해외 인재 유치를 위해 주택 구입 보조금을 포함해 300만~500만 위안(약 5억 5000만~9억 원)의 계약 보너스 지급 등 파격적인 유인책을 제공하고 있으며 7, 미국은 창업 비자 도입을 검토하고 있습니다.26 한국도 K-컬처, 반도체, 바이오 등과 연계한 비자·이민 정책 및 창업 인센티브 확대를 통해 해외 인재의 정착을 유도해야 합니다.7 유럽 또한 AI 인재 확보를 위해 탁월한 기술 인재 유치에 중점을 두고 있으며, AI Factory 프로젝트 등을 통해 첨단 기술 자원, 데이터 및 전문 인력을 통합하여 AI 최적화 슈퍼컴퓨팅 인프라에 접근할 수 있도록 하고 있습니다.30

4.3. AI 산업 생태계 활성화 및 규제 혁신

AI 기술의 산업적 확산과 혁신을 위한 생태계 조성 및 유연한 규제 환경 마련이 중요합니다.

  • AI 스타트업 육성 및 투자 확대: 벤처 펀드 자금을 활용한 AI 투자 펀드를 조성하고 8, 미래 기술 육성 자금 지원 및 TIPS(Tech Incubator Program for Startup) 운영사 선정 시 AI 분야를 우대해야 합니다.8 전 세계 AI 스타트업의 경쟁과 교류의 장인 'AI 올림픽' 개최를 통해 글로벌 네트워크를 강화하고 8, AI 전문가와 스타트업의 교류·협력을 활성화해야 합니다.8 2027년까지 AI 스타트업 투자를 위한 펀드를 약 3조 원 조성하고, AI, 반도체 등 혁신 성장 분야에 2025년 중소기업 신규 유동성 공급 총량의 60% 이상을 공급하는 등 자금 지원을 확대해야 합니다.33
  • 산업 전반의 AI 활용 확산: 공공 영역이 보유한 대규모 데이터를 기반으로 대형 AI 융합 프로젝트를 확대하고 8, AI 기반 스마트 공장 보급을 확대하며 9, 바이오·의료, 도시, 농업 등 산업 전 분야로 AI 활용을 확산해야 합니다.9 제조업 위주에서 AI 전문 기업까지 정책 자금 지원을 확대하고(최대 100억 원, 2025년 4,666억 원), 2030년까지 AI 활용 성공 모델 1,000건을 창출하여 중견·중소기업계로 확산해야 합니다.33
  • 선제적 규제 혁신 및 법제도 정비: '선허용-후규제'의 기본 방향 하에 AI 분야 '포괄적 네거티브 규제 로드맵'을 수립하고 8, AI 시대 기본 이념과 원칙, 역기능 방지 시책 등 기본 법제를 마련해야 합니다.8 (가칭)미래사회 법제정비단 발족을 통해 분야별 법제 정비를 주도하고 8, AI 기본법의 불확실성을 해소하여 기업의 예측 가능성을 높여 민관 차원의 대규모 투자를 촉진해야 합니다.2
  • 지역 기반 AI 거점화 전략: 광주 AI 집적단지를 국가 AI 혁신 거점으로 고도화하고 8, 권역별 특징과 강점을 토대로 대형 선도 프로젝트를 기획하며 9, 지역별 주력 산업 혁신을 위한 AI 융합을 확대해야 합니다.9 수도권은 민간 주도 글로벌화 전초기지로, 호남권은 신재생에너지 및 농식품 제조·가공, 충청권은 메타버스 및 자율주행차, 영남권은 물류 및 제조 산업, 강원권은 보건의료 및 디지털 관광, 제주권은 신기술 실증 및 맞춤형 관광 서비스 등 특화된 AI 융합 과제를 추진해야 합니다.9

V. 미래 과제 및 지속 가능한 AI 강국 구현 방안

AI 기술의 발전은 사회 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미치므로, 이에 대한 선제적이고 체계적인 대응이 지속 가능한 AI 강국 구현에 필수적입니다.

5.1. AI의 사회적 영향 관리

AI 도입은 일자리, 윤리, 프라이버시 등 다양한 사회적 변화를 야기합니다.

  • 일자리 변화 대응: AI 도입으로 우리나라 전체 일자리의 절반(51%)이 영향을 받고, 4분의 1가량(27%)은 AI에 의해 대체되거나 소득이 감소할 위험이 큰 것으로 분석됩니다.40 특히 사무직, 고임금 계층, 30~40대 연령층에서 그 영향이 클 것으로 예상됩니다.42 반면, 24%는 AI의 보완 혜택을 누리는 그룹으로 나타났습니다.40 AI가 생산성을 끌어올려 노동인구 감소에 따른 국내총생산(GDP) 축소를 상당 부분 상쇄할 것으로 예상되지만 40, 고령층, 저학력층, 중소기업 근로자는 AI 기술 적응력이 떨어져 대체될 위험이 상대적으로 높거나 소외될 수 있습니다.42 따라서 고용 형태 다변화에 대응한 사회보험 확대, 국민취업제도 도입 9, 신기술 분야 직업 훈련 비중 확대 9, 그리고 AI로 인한 고용 변동성에 대비한 실업급여 및 보편적 소득 지원 등 제도적 보완 마련이 필요합니다.42
  • AI 윤리 및 신뢰성 확보: AI 기술 발전과 함께 윤리적 고려사항이 주요 의제로 부상하고 있습니다.3 정부는 '사람이 중심이 되는 인공지능 윤리기준'을 마련하여 인간의 존엄성, 사회의 공공선, 기술의 합목적성이라는 3대 기본 원칙과 인권 보장, 프라이버시 보호, 다양성 존중 등 10대 핵심 요건을 제시했습니다.9 그러나 AI 챗봇 '이루다' 사례에서 보듯이, 학습 데이터의 편향성으로 인한 혐오 및 차별 발언 44과 부적절한 성적 대화 요구에 대한 미흡한 대처 44 등 윤리적 문제가 발생했습니다. 이러한 문제 해결을 위해 AI 신뢰성·안전성을 검증하는 품질 관리 체계를 구축하고 9, AI 윤리 교육을 강화하며 9, 주체별 체크리스트를 마련·배포해야 합니다.9 또한, AI 모델의 '블랙박스' 문제를 해결하기 위한 설명 가능한 AI(XAI) 기술 개발 44 및 AI 커뮤니티의 다양성 확대 노력이 필요합니다.44
  • 개인정보 및 프라이버시 보호: AI 챗봇 '이루다' 사례에서 이용자 동의 없는 민감한 개인정보 학습 활용 및 유출 논란이 발생했으며 44, 이는 AI 서비스의 개인정보 활용 투명성 문제를 크게 이슈화했습니다.44 데이터 3법 개정으로 가명 정보 활용의 길이 열렸지만 37, 여전히 재식별 가능성에 대한 우려가 존재합니다.38 따라서 개인정보보호법 개정 및 저작권법 개정 추진 9을 통해 데이터 경제 활성화 기반을 조성하고 9, 이용자 보호를 위한 중장기적 정책 수립 지원 체계를 마련해야 합니다.9

5.2. AI 보안 위협 대응

AI 기술의 발전은 동시에 새로운 보안 위협을 야기하며, 이에 대한 선제적인 대응이 필수적입니다.

  • 주요 AI 보안 위협: 프롬프트 인젝션 공격(다이렉트/인다이렉트 인젝션) 48, 불안전한 출력 처리(XSS, CSRF, RCE, SSRF 취약점) 48, 훈련 데이터 오염 48, 모델 서비스 거부(DoS) 48, 공급망 취약점 48, 민감 정보 노출 48, 부적절한 플러그인 설계 48, 과도한 에이전시 48, 과도한 의존 48, 모델 탈취 48 등 다양한 위협이 존재합니다.
  • 대응 방안: 시스코 보고서에 따르면, 국내 기업의 83%가 AI 관련 보안 사고를 경험했으며, 78%가 AI를 보안 위협 이해에, 83%가 위협 탐지에, 65%가 대응 및 복구에 활용하고 있음에도 불구하고 전반적인 사이버 보안 준비도는 미흡합니다.49 따라서 AI 기반 사이버 침해 대응 체계를 고도화하고 9, 딥페이크 등 신유형의 역기능 대응을 위한 범부처 협업 체계를 구축해야 합니다.9 입력값 검사, 출력 인코딩, 샌드박스 환경 적용, 훈련 데이터 검증, 자원 사용량 모니터링, SBOM(Software Bill of Materials) 적용, 접근 제어 강화 등 기술적 대응을 강화해야 합니다.48 또한, 파편화된 보안 시스템을 통합하고 AI 위협에 대한 직원 교육을 강화하여 조직 전체의 보안 역량을 높여야 합니다.49

5.3. AI 전력 문제 해결

AI 데이터센터는 막대한 전력을 소비하며, 이는 지속 가능한 AI 발전을 위한 중요한 과제입니다.

  • 전력 소비 현황: AI 데이터센터는 기존 데이터센터보다 2.5배 많은 전력을 필요로 하며, 전 세계 전기 사용량의 1~1.5%를 차지하고 2030년에는 5%를 초과할 것으로 추정됩니다.50 한국의 데이터센터는 높은 전력 소비와 관련하여 성장 가능성이 제한적이며, 이는 AI 모델 훈련의 확장성을 저해합니다.21
  • 해결 방안:
  • 전력망 확충 및 입지 개선: 전력망 확충의 필요성과 이에 따른 사회적 갈등을 해결하고, 비수도권 AI 데이터센터에 대한 전력계통영향평가 우대 검토 및 AI 데이터센터 입지·시설 관련 제도 개선을 통해 민간 투자를 촉진해야 합니다.20
  • 에너지 효율 기술 도입: 저전력 AI 반도체(NPU) 개발을 통해 전력 소모를 줄이고 50, 냉각 시스템 효율성 개선 50 및 AI 알고리즘 최적화를 통해 불필요한 연산을 줄여 에너지 사용을 최소화해야 합니다.51
  • 신재생에너지 및 소형모듈원자로(SMR) 활용: 태양광, 풍력 등 신재생에너지를 적극 도입하여 데이터센터의 전력 소모를 친환경적으로 충당하고 50, 소형모듈원자로(SMR)와 같은 에너지 밀도가 높은 소형 원자로를 대규모 전력 소비 시설에 적합한 대안으로 검토해야 합니다.50
  • 분산형 데이터센터 운영: 데이터센터를 분산형으로 운영하여 특정 지역에 집중되는 전력 사용을 분산시키고, 에너지 사용의 지역적 불균형을 완화해야 합니다.51

5.4. 글로벌 AI 거버넌스 참여 및 주도

AI는 국경을 초월하는 기술이므로, 국제적인 협력과 거버넌스 구축이 필수적입니다.

  • 국제 협력 강화: 미국은 '블레츨리 선언' 합의(미국·중국 포함 28개국) 6 및 유엔 총회 인공지능 거버넌스 결의안(2024) 제출 6 등을 통해 국제사회의 AI 안전 협력을 선도하고 있습니다. 중국은 'AI 역량 구축을 위한 국제 협력 강화' 결의안을 UN 총회에서 채택하며 국제 협력 주도권을 강화하고 있습니다.7 EU는 'AI 법'을 통해 글로벌 AI 정책에 큰 영향을 미칠 것으로 예상되며 28, AI 규제 샌드박스 등을 통해 혁신과 규제 준수를 동시에 지원하고 있습니다.28
  • 글로벌 AI 규범 및 표준화 주도: 한국은 AI 기술 고도화와 연계할 수 있는 기술 표준화 전략을 수립하는 것이 중요합니다.6 AI 서비스와 연계된 스마트 기기의 표준을 선점하면 AI 생태계에서 공고한 위상을 확보할 수 있을 것입니다.6 커넥티드카, 스마트 가전 등 하드웨어 기반 플랫폼을 활용하여 글로벌 AI 기업과 협업 및 표준화를 추진하고 6, 정부는 유수의 제조 기업이 다수의 AI 기업과 협력하여 상호 운용성을 높일 수 있도록 AI 학습 및 데이터 이동에 관한 규제 완화를 고려할 필요가 있습니다.6

VI. 결론 및 정책 제언

대한민국 AI 강국 도약의 핵심 요약

대한민국은 세계 최고 수준의 ICT 인프라와 강력한 제조업 기반이라는 분명한 강점을 바탕으로 AI 기술의 산업 적용에서 상당한 성공 사례를 창출하고 있습니다. 삼성 가우스, 네이버 하이퍼클로바X와 같은 자체 초거대 언어 모델 개발과 유망 AI 스타트업의 등장은 국내 AI 생태계의 잠재력을 보여줍니다. 그러나 이러한 강점에도 불구하고, 한국은 AI 3대 강국이라는 목표 달성을 위한 근본적인 한계에 직면해 있습니다. 핵심 AI 기술(알고리즘, 컴퓨팅 파워, 데이터)의 경쟁력 부족, 특히 고급 AI 인재의 심각한 부족은 가장 큰 약점입니다. AI 인재 양성 시스템의 불균형, 데이터 활용의 제약, 닫힌 생태계, 그리고 정부 정책의 일관성 부족은 이러한 문제들을 더욱 심화시키는 요인으로 작용합니다. 글로벌 AI 선도국인 미국은 국가 안보와 윤리적 거버넌스를 아우르는 포괄적 전략으로 리더십을 강화하고 있으며, 중국은 대규모 투자와 인재 유치를 통한 기술 자립을, EU는 인간 중심의 윤리적 규제와 혁신 생태계 지원을 통해 차별화된 전략을 추진하고 있습니다.

정책 제언

대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 다음과 같은 정책 제언을 통해 현재의 한계를 극복하고 미래 과제에 선제적으로 대응해야 합니다.

1. 국가 AI 컴퓨팅 인프라 및 핵심 기술 역량의 획기적 강화:

  1. AI 컴퓨팅 자원 확충: 정부는 현재 부족한 GPU 자원을 즉각적으로 확보하고, 민관 협력을 통한 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축을 가속화하여 국내 AI 기업과 연구계의 컴퓨팅 수요를 충족시켜야 합니다. 장기적으로는 국산 AI 반도체 기반의 컴퓨팅 인프라 비중을 확대하는 로드맵을 수립하고, 세제 지원 및 전력·입지 개선을 통해 민간의 AI 인프라 투자를 적극적으로 유도해야 합니다.
  2. AI 반도체 생태계 조성: 메모리 반도체 강국의 이점을 살려 차세대 AI 반도체(NPU, PIM) 개발에 전략적 투자를 강화하고, 국산 AI 반도체 기반의 하드웨어-소프트웨어 통합 생태계를 구축하여 글로벌 경쟁력을 확보해야 합니다.
  3. 양질의 데이터 확보 및 활용: 공공데이터 전면 개방을 넘어, 민간 데이터의 접근성을 높이고 데이터 품질 관리 및 표준화 시스템을 구축하여 AI 학습에 필수적인 고품질 데이터 생태계를 조성해야 합니다. 데이터 3법의 취지를 살리면서도 프라이버시 보호와 데이터 활용의 균형을 맞추는 법적, 기술적 보완이 필요합니다.
  4. AI 원천 기술 R&D 투자 확대: 단기적인 성과에 치중하기보다, 범용인공지능(AGI) 등 미래 AI 판도를 바꿀 수 있는 차세대 원천 기술 연구개발에 장기적이고 과감한 투자를 단행하여 기술 자립도를 높여야 합니다.

2. AI 인재 양성 및 유치 시스템의 전면적 혁신:

  • 범정부 컨트롤타워 기능 강화: AI 인재 양성 관련 부처 간 산발적인 정책 추진을 통합하고, 대통령실 주도의 강력한 컨트롤타워를 구축하여 일관성 있고 체계적인 인재 확보 전략을 수립하고 이행해야 합니다.
  • 초중등 AI 교육 필수화 및 전문성 강화: 소프트웨어 및 AI 교육을 선택 과목이 아닌 필수로 지정하고, 교육 시수를 대폭 확대하며, AI 교육 전문 교원 양성 및 임용을 확대하여 미래 세대의 AI 소양을 근본적으로 강화해야 합니다.
  • 대학-산업 연계형 AI 전문 교육 확대: 대학 및 대학원 AI 교육 커리큘럼을 산업계 수요에 맞춰 개편하고, 산학 협력 프로젝트, 인턴십, 기업 겸직 허용 등을 통해 실무 역량을 갖춘 AI 전문가를 양성해야 합니다. 'AI+X' 융합 전공을 활성화하여 다양한 분야의 AI 인재를 육성해야 합니다.
  • 글로벌 AI 인재 유치 및 정착 지원: 해외 AI 인재 유치를 위한 파격적인 인센티브(높은 연봉, 주택 보조금 등)와 함께, AI 분야 특화 비자 신설 및 외국인 비자 규제 완화 등 제도적 지원을 강화하여 해외 우수 인재가 한국에서 활동하고 정착할 수 있는 매력적인 환경을 조성해야 합니다.

3. 지속 가능한 AI 생태계 구축 및 사회적 책임 강화:

  • AI 산업 생태계 활성화: AI 스타트업에 대한 투자 펀드를 확대하고, 'AI 올림픽'과 같은 글로벌 교류의 장을 마련하여 혁신적인 스타트업의 성장을 지원해야 합니다. 또한, 제조, 금융 등 주력 산업 전반에 AI 활용을 확산하고, 중소기업의 AI 도입 장벽을 낮추기 위한 맞춤형 지원 프로그램을 확대해야 합니다.
  • 선제적 규제 혁신 및 법제도 정비: '선허용-후규제' 원칙을 견지하며 AI 기본법의 불확실성을 해소하고, AI 기술 발전 속도에 맞춰 법제도를 유연하게 정비하여 민간의 혁신을 저해하지 않도록 해야 합니다.
  • AI의 사회적 영향 관리: AI로 인한 일자리 변화에 대비하여 직업 훈련 및 사회 안전망을 강화하고, AI 윤리 기준을 실제 서비스에 적용할 수 있는 구체적인 가이드라인과 품질 관리 체계를 구축해야 합니다. AI 챗봇 '이루다' 사례와 같은 편향성 및 개인정보 유출 문제 재발 방지를 위해 데이터 정제 및 검증 과정을 강화하고, AI 시스템의 투명성과 설명 가능성을 높이는 기술 개발을 지원해야 합니다.
  • AI 보안 위협 대응: AI 시스템의 취약점을 악용한 사이버 공격에 대비하여 AI 기반 보안 기술 개발을 강화하고, 기업 및 공공 기관의 AI 보안 준비도를 높이기 위한 교육 및 컨설팅을 확대해야 합니다.
  • AI 전력 문제 해결: AI 데이터센터의 급증하는 전력 수요에 대응하기 위해 전력망 확충, 에너지 효율 기술 도입, 신재생에너지 및 SMR 활용, 분산형 데이터센터 운영 등 다각적인 해결 방안을 모색하고 실행해야 합니다.
  • 글로벌 AI 거버넌스 참여 및 주도: 국제 사회의 AI 규범 및 표준화 논의에 적극적으로 참여하고, 한국의 강점인 AI 반도체 및 ICT 인프라를 활용하여 글로벌 AI 거버넌스 형성에 주도적인 역할을 수행해야 합니다.

대한민국이 AI 3대 강국으로 도약하기 위해서는 기술, 인재, 산업, 규제, 사회적 책임 등 모든 영역에 걸쳐 통합적이고 장기적인 관점의 전략적 접근이 필수적입니다. 이러한 총체적인 노력을 통해 한국은 AI 시대의 기회를 최대한 활용하고, 사람 중심의 지속 가능한 AI 강국으로 성장할 수 있을 것입니다.

참고 자료

  1. 산업별 AI 활용 사례 | 인사이트리포트 | 삼성SDS - Samsung SDS, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.samsungsds.com/kr/insights/ai_use_cases.html
  2. 글로벌 경쟁 패러다임 속 한국의 AI 산업 및 정책 동향 작성일 - 산업포커스 - 상세보기 | 최신 산업정보 | 인베스트코리아, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.investkorea.org/ik-kr/bbs/i-112/detail.do?ntt_sn=491224
  3. 주요 국가의 인공지능 전략 비교 분석 : 네이버 블로그 - Naver Blog, 6월 6, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/police1965/223708910400
  4. www.aitimes.com, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167924#:~:text=2024%EB%85%84%20%EC%A0%84%20%EC%84%B8%EA%B3%84%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5,%EB%91%90%EB%93%9C%EB%9F%AC%EC%A7%80%EA%B3%A0%20%EC%9E%88%EC%9D%8C%EC%9D%84%20%EB%B3%B4%EC%97%AC%EC%A4%80%EB%8B%A4.
  5. 글로벌 Top 6 빅테크 기업 AI 투자 분석 - 월간 CEO, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.ceopartners.co.kr/news/articleView.html?idxno=14887
  6. 인공지능을 둘러싼 미·중 전략 경쟁과 우리의 대응 방향 - 대외경제정책 ..., 6월 6, 2025에 액세스, https://www.kiep.go.kr/galleryDownload.es?bid=0002&list_no=11759&seq=1
  7. 글로벌 AI 패권 경쟁 : 중국 동향과 시사점, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.kistep.re.kr/boardDownload.es?bid=0031&list_no=94100&seq=1
  8. 인공지능(AI) 국가전략 발표 - 보도자료 | 브리핑룸 | 대한민국 정책브리핑, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156366736
  9. 인공지능(AI) - 정책위키 대한민국 정책브리핑, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.korea.kr/special/policyCurationView.do?newsId=148868542
  10. 인공지능 시대 미vs중 인재 경쟁...우리나라 인공지능 글로벌 순위는 ..., 6월 6, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/yooncoms/223604533373
  11. 2024년도 국회도서관 제2차 「국가전략 콜로키움」 - 글로벌 AI 선도를 위한 전략 및 입법적 과제, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=5Tg3tzhF8no
  12. 한·미·중 인공지능 인재확보 전략 비교 및 시사점, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.fki.or.kr/fileOut/report/%ED%95%9C%EB%AF%B8%EC%A4%91%20%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5%20%EC%9D%B8%EC%9E%AC%20%ED%99%95%EB%B3%B4%20%EC%A0%84%EB%9E%B5%20%EB%B0%8F%20%EC%8B%9C%EC%82%AC%EC%A0%90%20%EB%B3%B4%EA%B3%A0%EC%84%9C_%EB%B0%95%EB%8F%99%20%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%A7%81%EC%97%85%EB%8A%A5%EB%A0%A5%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%9B%90%20%EC%84%A0%EC%9E%84%EC%97%B0%EA%B5%AC%EC%9C%84%EC%9B%90.pdf
  13. AI 인재 전쟁에 뒤처진 한국, 이공계 인력 부족 문제의 심각성과 해결 방향, 6월 6, 2025에 액세스, https://seo.goover.ai/report/202502/go-public-report-ko-08522fdd-9e44-469f-88aa-cc37f06ba15c-0-0.html
  14. 한국의 인공지능 발전 전략 2025 : 네이버 블로그 - Naver Blog, 6월 6, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/police1965/223744464864
  15. MZ세대가 뽑은 국내 대표 AI 기업 어디일까?, 6월 6, 2025에 액세스, https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/qRmV4oF5rpAwV8Yv43PpAMpYlfyqp-w
  16. 세계 AI 100대 기업에 뽑힌 한국 스타트업 4社, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.hankyung.com/article/2025051259961
  17. 연구소소개 ㅣ 인공지능컴퓨팅연구소 ㅣ 연구·행정부서 ㅣ 한국전자통신연구원, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.etri.re.kr/kor/sub6/sub6_0101.etri
  18. 서울대학교AI연구원(AIIS), 6월 6, 2025에 액세스, https://aiis.snu.ac.kr/
  19. AI 도입 성공 사례 - VLM OCR 기술력 독보적 1위, 한국딥러닝이 증명 ..., 6월 6, 2025에 액세스, https://www.koreadeep.com/blog/category/ai-%EB%8F%84%EC%9E%85-%EC%84%B1%EA%B3%B5-%EC%82%AC%EB%A1%80
  20. AI컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가AI역량 강화방안, 6월 6, 2025에 액세스, https://wowtale.net/wp-content/uploads/2025/02/%EB%B3%84%EC%B2%A81-AI%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85-%EC%9D%B8%ED%94%84%EB%9D%BC-%ED%99%95%EC%B6%A9%EC%9D%84-%ED%86%B5%ED%95%9C-%EA%B5%AD%EA%B0%80AI%EC%97%AD%EB%9F%89-%EA%B0%95%ED%99%94%EB%B0%A9%EC%95%88.pdf
  21. 한국의 AI 경쟁력 저하: 원인 분석과 극복 방안 - Goover, 6월 6, 2025에 액세스, https://seo.goover.ai/report/202504/go-public-report-ko-48aff322-b76f-458e-9127-d2949e62e1d1-0-0.html
  22. 한미중 AI 인재 확보 전략 및 시사점 - 국회도서관 국가전략정보포털, 6월 6, 2025에 액세스, https://nsp.nanet.go.kr/plan/subject/detail.do?newReportChk=list&nationalPlanControlNo=PLAN0000042112
  23. AI 도입 본격화에도 낮은 ROI...인프라·거버넌스가 과제 - 지티티코리아, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.gttkorea.com/news/articleView.html?idxno=18996
  24. 미국의 AI 투자 정책 분석 및 일론 머스크의 비전 : 네이버 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/police1965/223736417013
  25. SPRi - 소프트웨어정책연구소 : 연구자료, 6월 6, 2025에 액세스, https://spri.kr/posts/view/22756?code=data_all&study_type=industry_trend
  26. 미국의 이민 정책과 인공지능 인재 유치 경쟁 - 과학기술인재정책 플랫폼, 6월 6, 2025에 액세스, https://hrstpolicy.re.kr/kistep/kr/board/BoardDetail.html?board_seq=42084&rootId=2006000&board_class=BOARD03&menuId=2006101
  27. [Global Why] '최대 9억원대 인센티브 제공'…美박사급 인재 불러들이는 中 | 서울경제, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.sedaily.com/NewsView/2D48H29FG9
  28. EU AI법 - 나무위키, 6월 6, 2025에 액세스, https://namu.wiki/w/EU%20AI%EB%B2%95
  29. 규제중심의 유럽연합 인공지능법(EU AI Act), 6월 6, 2025에 액세스, https://www.shinkim.com/newsletter/2024/GA/2024_vol232/links/2024_vol232_403.pdf
  30. 2024 하반기 유럽 AI 연구 및 정책 동향, 6월 6, 2025에 액세스, https://k-erc.eu/wp-content/uploads/2025/03/2024-%ED%95%98%EB%B0%98%EA%B8%B0-%EC%9C%A0%EB%9F%BD-AI-%EC%97%B0%EA%B5%AC-%EB%B0%8F-%EC%A0%95%EC%B1%85-%EB%8F%99%ED%96%A5.pdf
  31. 'AI 대륙' 꿈꾸는 유럽연합(EU)…32조원 들여 유럽 내 'AI 기가팩토리' 만든다, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.aipostkorea.com/news/articleView.html?idxno=7283
  32. OpenEuroLLM, 유럽의 투명하고 주권적인 AI를 위한 이니셔티브, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.actuia.com/kr/news/openeurollm-ai/
  33. 국가 가용자원 총동원하여 대한민국 AI G3 도약 지원 - 기획재정부, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.moef.go.kr/com/cmm/fms/FileDown.do;jsessionid=yFw59_zX9zIV1xo_gI5WmxO9nIbpYs2KNKTItmDL.node30?atchFileId=ATCH_000000000028365&fileSn=2
  34. '국가 AI역량 강화방안' 후속조치 - KDI 경제교육, 6월 6, 2025에 액세스, https://eiec.kdi.re.kr/policy/callDownload.do?num=265672&filenum=2&dtime=20250418160550
  35. KOSA "韓 AI 인프라, 세계 6위…현실은 반도체·데이터·소프트웨어 ..., 6월 6, 2025에 액세스, https://zdnet.co.kr/view/?no=20250312175143
  36. AI + S&T 활성화 방안, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.moef.go.kr/com/cmm/fms/FileDown.do;jsessionid=xdXNokmr6o5QZGGBTMSiSre0.node60?atchFileId=ATCH_000000000028495&fileSn=8
  37. [특집] 데이터 3법 도입, 산업에 미칠 영향은? - 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/skinfosec2000/221862021012
  38. 인공지능과 데이터 3법, 6월 6, 2025에 액세스, http://sapi.co.kr/wp-content/uploads/2020/05/%EC%9E%90%EB%A3%8C%EC%A7%91_%EC%B5%9C%EC%A2%85.pdf
  39. 소프트웨어정책연 "해외 AI 인재 유치 위한 특화 비자 검토를" - 연합뉴스, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.yna.co.kr/view/AKR20241230113600017
  40. www.hani.co.kr, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/1181634.html#:~:text=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5(AI)%20%EB%8F%84%EC%9E%85%EC%9C%BC%EB%A1%9C,%EC%83%81%EC%87%84%ED%95%A0%20%EA%B2%83%EC%9C%BC%EB%A1%9C%20%EC%98%88%EC%83%81%EB%90%90%EB%8B%A4.
  41. 일자리 24%는 AI '혜택' 누린다 - 한겨레, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/1181634.html
  42. 한국에서의 인공지능의 영향과 미래, 6월 6, 2025에 액세스, https://brunch.co.kr/@@3Qat/82
  43. [노동] 인공지능(AI)이 일자리에 미치는 잠재적 영향 - 통계청, 6월 6, 2025에 액세스, https://kostat.go.kr/board.es?mid=a90104010306&bid=12307&tag=&act=view&list_no=434575&ref_bid=
  44. AI 윤리 문제 사례와 해결 노력 - 닐리리의 디지털 항해일지, 6월 6, 2025에 액세스, https://nilili.co.kr/ai%EC%8B%A4%ED%97%98%EC%8B%A4/ai-%EC%9C%A4%EB%A6%AC-%EB%AC%B8%EC%A0%9C-%EC%82%AC%EB%A1%80%EC%99%80-%ED%95%B4%EA%B2%B0-%EB%85%B8%EB%A0%A5/
  45. 배운 대로 말한 '이루다'는 죄가 없다...문제는 AI윤리실종 - 한국일보, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.hankookilbo.com/News/Read/A2021011713510002673
  46. 결국, 잠정 중단된 스캐터랩 AI 챗봇 이루다 사태가 보여준 문제 3가지, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=135579
  47. 생성형 AI 개인정보 프라이버시 침해 사례, 6월 6, 2025에 액세스, https://brunch.co.kr/@@90wZ/266
  48. AI 분야 주요 보안위협 TOP 10 - 보안뉴스, 6월 6, 2025에 액세스, https://m.boannews.com/html/detail.html?idx=134079
  49. AI보안 준비된 한국 기업, 100개중 단 3곳...시스코 보고서 - 보안뉴스, 6월 6, 2025에 액세스, https://m.boannews.com/html/detail.html?tab_type=1&idx=137184
  50. AI 데이터센터 전력절감 혁신 방안 - Goover, 6월 6, 2025에 액세스, https://seo.goover.ai/report/202410/go-public-report-ko-1af54f9f-4e39-43aa-b65a-62d567f93786-0-0.html
  51. AI 데이터센터, 혁신의 이면에 숨은 에너지 위기와 해결 방안 - 네이버 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, http://blog.naver.com/with_nipa/223594536637?fromRss=true&trackingCode=rss

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