한국형 소버린 AI 생태계 구축 및 글로벌 확장 전략

한국형 소버린 AI 생태계 구축 및 글로벌 확장 전략

I. 서론: 소버린 AI 시대의 도래와 한국의 기회

소버린 AI의 개념 및 국가적 중요성

소버린 AI는 특정 국가나 조직이 자국 내에서 독립적으로 인공지능 시스템을 운영하고 통제하는 것을 의미합니다. 이는 외부 클라우드 서비스나 기술에 대한 의존도를 최소화하여 국가 안보와 기술적 독립성을 강화하는 데 중점을 둡니다.1 이 개념의 핵심은 데이터 주권 강화에 있습니다. 데이터 주권이란 국가가 자국 내에서 생성되는 데이터를 외부 간섭 없이 소유하고 통제할 수 있는 권리를 뜻하며, 이는 미래 기술 경쟁에서 우위를 확보하고 국가 경쟁력을 높이는 데 필수적인 원칙입니다.2

글로벌 AI 경쟁이 심화되면서 각국은 기술적 독립성을 확보하고 전략적 선택을 모색하고 있습니다.3 소버린 AI는 국가 안보와 직결되며, 잠재적 사이버 공격에 대비하고 데이터를 보호하는 데 초점을 맞춥니다.4 이는 단일 국가의 기술적 한계를 극복하고 글로벌 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 기여할 수 있습니다.3

한국의 소버린 AI 전략은 단순한 기술적 독립을 넘어, 이를 통해 글로벌 시장에서의 경쟁력을 확보하고 국가적 자원을 통제하려는 다층적인 목표를 가지고 있습니다. 이는 기술 자립과 국제 협력이라는 상충될 수 있는 가치 사이의 균형점을 찾는 중요한 과제를 내포합니다. 예를 들어, KT는 마이크로소프트(MS)와의 AI 동맹을 통해 수조 원을 투자하여 한국형 AI 및 클라우드 서비스를 개발하고, 공공 및 금융 분야에서 데이터 및 AI 주권을 확보할 수 있는 보안성을 강화하는 '소버린 클라우드'와 '소버린 AI'를 구축할 계획입니다.5 이는 국내 기업이 글로벌 선도 기업과 협력하여 자체 인프라, 데이터, 인력을 기반으로 AI를 구축하는 국가적 역량을 강화하는 실용적인 접근 방식을 보여줍니다. 이러한 협력은 국내 역량 강화와 동시에 글로벌 시장으로의 확장을 위한 발판을 마련하는 데 중요합니다.

글로벌 AI 경쟁 구도 및 한국의 전략적 위치

현재 주요국들은 AI 기술 독립성을 강화하기 위해 막대한 투자를 진행하고 있습니다. 스웨덴은 Berzelius AI 슈퍼컴퓨터를 통해 AI 연구 독립성을 강화하고 있으며, 아랍에미리트(UAE)는 자체 생성형 AI 모델인 Falcon을 개발하여 경제적 독립성을 추구합니다. 인도는 AI 슈퍼컴퓨터 개발에 약 12억 달러를 투입하며 의료, 농업, 교육 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다.4 유럽연합은 'GAIA-X' 프로젝트를 통해 미국 IT 기업에 대한 의존도를 낮추고 독립적인 AI 및 클라우드 생태계를 구축하려 하며, 중국은 OpenAI나 Google과 같은 외부 서비스를 차단하고 바이두의 Ernie Bot, 알리바바의 Tongyi Qianwen 등 자체 AI 모델 개발에 집중하고 있습니다.2

한국은 네이버의 'HyperCLOVA X'와 카카오의 'KoGPT'와 같은 한국어 특화 모델을 개발하며 소버린 AI의 국내 사례를 구축해왔습니다.2 정부는 'AI 국가전략'을 통해 2030년까지 AI G3(글로벌 3대 강국) 도약, 최대 455조 원의 경제 효과 창출, AI 반도체 세계 1위 달성 등을 목표로 하고 있습니다.6 이러한 목표 달성을 위해 민관 합작투자를 통해 최대 2조 원 규모의 '국가 AI 컴퓨팅 센터'를 구축하고, 2024년부터 4년간 민간에서 AI 분야에 총 65조 원 규모를 투자하도록 유도할 계획입니다.11

글로벌 AI 경쟁이 심화되는 가운데, 한국은 모든 AI 분야에서 선두를 달리기보다는 기존 강점 분야에 AI를 특화하고 집중 투자함으로써 효율성을 높이고 글로벌 경쟁력을 확보해야 합니다. 이는 제한된 자원 내에서 최대의 효과를 내기 위한 전략적 선택입니다.3 반도체, 조선, 철강, 2차전지, 농업 등 한국이 강점을 가진 분야에 AI 로봇을 접목한다면 세계적으로 독보적인 입지를 다질 수 있을 것입니다.16 이러한 접근 방식은 국내 산업의 특성과 데이터를 깊이 이해하고 활용하여 고부가가치 AI 모델을 개발하는 데 유리합니다. 이를 통해 범용 AI 분야에서 빅테크 기업들과 직접 경쟁하기보다는, 특정 산업 분야에서 독점적인 기술력과 시장 지배력을 확보하는 것이 한국의 AI 역량을 극대화하는 효과적인 경로가 될 것입니다.

글의 목적 및 구성

이 글은 제조, 의료, 바이오 등 한국의 강점 분야에서 특화된 AI 모델을 개발하고 이를 글로벌 수준으로 확장하여 "소버린 AI 생태계"를 구축하기 위한 구체적인 전략과 방안을 제시하는 것을 목적으로 합니다. 이를 위해 각 분야별 현황 분석, 핵심 기반 요소, 글로벌 확장 전략, 그리고 당면 과제 및 정책적 제언을 상세히 다룹니다.

II. 한국의 강점 분야별 AI 현황 및 특화 전략

제조업 AI 현황 및 특화 전략

국내 제조 AI 도입률 및 스마트공장 현황 분석

현재 국내 제조업의 AI 도입률은 0.1%에 불과한 실정입니다. 이는 16만 3천여 개의 공장 보유 중소·중견 기업 중 약 163개 기업만이 제조 AI를 도입했다는 극히 낮은 수치입니다.18 이와 대조적으로 스마트공장 도입률은 19.5%에 달하지만, 도입된 스마트공장의 75.5%가 기초 단계에 머물러 있어 스마트공장 기술이 부분적으로만 활용되고 있음을 시사합니다.18 스마트제조혁신에 대한 인식은 전체 기업의 22.8%에게 중요하게 인식되고 있으나, 실제 도입이나 활용으로 이어지지 않는 문제도 존재합니다.18

제조 AI 도입이 낮은 주요 원인으로는 높은 초기 투자 비용과 투자 수익률(ROI)의 불확실성이 지적됩니다. 차세대 AI 모델 개발에는 약 1억 달러에서 10억 달러가 소요될 수 있으며, 이는 특히 중소기업에 큰 부담으로 작용합니다.18 평균 스마트공장 도입 비용도 약 11억 3천만 원(중소기업 7억 5천만 원)으로 조사되어 초기 비용 부담이 상당합니다.18 또한, AI 기술 도입은 기술적 전문성뿐만 아니라 경영진의 충분한 이해가 필수적이지만, 많은 중소기업은 AI 도입의 필요성은 인식하면서도 이를 어떻게 실현할지에 대한 명확한 계획이 부족합니다.18 중소기업의 80% 이상이 'AI가 필요하지 않다'고 응답한 조사 결과는 경영진의 낮은 이해도를 보여주는 사례입니다.18

규제 환경의 제약도 AI 도입을 저해하는 요인입니다. AI 기본법과 같은 새로운 법안 제정으로 인해 기업들은 규제 준수를 위한 복잡한 법적 절차 때문에 도입을 망설이는 경향이 있습니다.18 마지막으로, 기존 시스템 통합(SI) 생태계의 미성숙도 문제입니다. AI 기술 도입은 단순히 새로운 소프트웨어나 하드웨어를 설치하는 것을 넘어, 기존 시스템과의 원활한 통합을 통해 비즈니스 패턴을 변화시키는 복잡한 과정이지만, 한국의 SI 생태계는 아직 미성숙하여 기업들이 AI를 효과적으로 도입하는 데 필요한 인프라와 통합 역량이 미비한 상황입니다.18

제조업 AI 핵심 기술 및 활용 분야

제조업에서 AI는 다양한 방식으로 활용되어 생산성, 품질, 효율성을 최적화하고 있습니다.19 주요 활용 사례는 다음과 같습니다:

• 디지털 트윈 기술: AI는 프로세스, 생산 라인, 공장 및 공급망의 가상 복제본을 생성하여 실시간으로 성능을 시뮬레이션, 분석 및 예측하는 데 사용됩니다.20 IoT 센서, PLC, 딥러닝 및 AI 알고리즘의 데이터를 활용하여 디지털 모델을 지속적으로 업데이트함으로써 운영을 모니터링하고 최적화할 수 있습니다.20
• 협동 로봇(코봇): 인간 작업자와 함께 작업하도록 설계되어 반복적이거나 육체적으로 힘든 작업을 처리하며 생산성과 안전성을 향상시킵니다.20 코봇은 인간의 능력과 기계의 정밀도 사이의 간극을 메워 자동화의 중요한 발전을 이룹니다.20
• 예측 유지보수: AI는 기계의 센서 데이터를 분석하여 고장이 발생하기 전에 예측합니다.20 이를 통해 예방적 유지보수를 수행하여 설비 가동률을 높이고 예기치 않은 가동 중단 시간을 크게 줄여 상당한 비용 절감 효과를 거둘 수 있습니다.20
• 맞춤형 제조 및 생성형 설계: AI는 대량 맞춤화를 가능하게 하여 생산 속도를 늦추지 않고도 개별 고객의 선호도에 맞춰 제품을 맞춤화할 수 있습니다.20 AI 기반 생성형 설계 기술은 재료 및 제조 제약 조건을 기반으로 다양한 설계 옵션을 탐색하여 제품 개발 주기를 가속화합니다.20
• 공정 최적화 및 품질 관리: AI는 실시간 데이터 분석을 통해 생산 공정 전반의 데이터를 수집 및 분석하여 공정 상태를 실시간으로 모니터링하고 최적의 생산 조건을 도출합니다.22 또한 품질 관리 보고서와 같은 서류에 대한 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 지원하여 품질 비용을 절감할 수 있습니다.19
• 공급망 최적화: AI는 수요 예측, 자재 추적 또는 계획된 가동 중단 시간을 지원하여 공급망이 탄력적이고 반응적이며 고객 중심적이 되도록 돕습니다.19

제조업 AI 데이터 확보 및 인프라 구축 방안

제조업 AI의 성공적인 도입을 위해서는 고품질 데이터 확보와 견고한 인프라 구축이 필수적입니다.

• 데이터 확보 방안:
  • 데이터 구조화 및 조직화: 생성형 AI의 접근 및 처리가 용이하도록 데이터를 구성하고 정리해야 합니다. 비구조화된 데이터를 구조화된 형태로 변환하고, 일정한 규칙에 따라 자동으로 정리가 가능한 플랫폼을 구현하여 효율적인 데이터 검색과 중복 제거를 통해 활용성을 극대화해야 합니다.24
  • 데이터 품질 및 다양성: AI 성능은 데이터에 좌우되므로, 데이터의 다양성과 품질을 항상 검증해야 합니다. 데이터 정리, 검증, 증강 및 강화 프로세스를 구현하여 정확도를 향상시키고 AI 모델의 편향성을 줄여야 합니다.24
  • 지속적인 데이터 업데이트 및 최적화: 풍부한 데이터 소스, 실시간 동기화를 용이하게 하는 프로세스 개발, 최신 데이터로부터의 피드백 프로세스 구축은 유의미한 정보를 얻는 데 핵심적인 기반 요소입니다.24
  • 데이터 보안 및 개인 정보 보호: 클라우드 환경이든 사내 구축형이든 데이터 및 개인정보 보안에 유념해야 합니다. 데이터 리스크를 파악하고 우선순위를 지정하며, 개인 데이터에 대한 접근 권한을 관리하고 최신 규제 내용을 숙지하여 법적 틀 내에서 데이터를 운용해야 합니다.23
  • 제조 데이터 공동활용 플랫폼 구축: 제조기업의 데이터 수집, 분석, 활용 체계를 구축하여 제조 경쟁력을 강화하고 스마트제조 생태계를 조성하는 것을 목표로 합니다.25 이를 위해 센서 데이터 수집, 실시간 데이터 처리, ETL 프로세스 구축, 머신러닝/AI 분석 능력, 빅데이터 처리 기술, 클라우드 아키텍처 설계, API 개발 및 관리, 보안 시스템 구축 등 기술 역량 확보가 중요합니다.25 MES, ERP, 실험실 및 품질 시스템 등 다양한 시스템의 데이터를 통합하여 운영 효율성을 높이는 통찰력을 발견할 수 있습니다.26
• 인프라 요구사항:
  • 고성능 컴퓨팅(HPC): AI 연산을 수행하는 GPU·TPU 기반의 슈퍼컴퓨팅 인프라가 필요합니다. 이를 통해 대량의 데이터를 동시에 처리하고 AI 모델의 학습 속도를 최적화할 수 있습니다.27
  • 전력 및 냉각 시스템: AI 데이터센터는 높은 연산 능력을 요구하므로 대량의 전력을 소비합니다. 안정적인 전력 공급과 발열을 효과적으로 관리할 수 있는 친환경 냉각 시스템이 필수적이며, 수냉식 냉각 시스템, 재생에너지 활용, 탄소 배출 저감 기술 도입이 강조됩니다.27
  • 네트워크 인프라: AI 서비스는 실시간 데이터 송수신이 중요하므로 초저지연(ultra-low latency) 네트워크 환경이 필수적입니다.27
  • 확장성 및 안정성: AI 서비스는 빠르게 확장될 가능성이 높으므로, AI 데이터센터의 용량과 연산 능력을 유연하게 확장할 수 있어야 합니다.27
  • 보안 및 규제 준수: 글로벌 데이터 규제에 맞춰 보안 체계를 강화하고 데이터 거버넌스를 철저히 관리해야 합니다.23

제조업 AI 성공 사례 및 당면 과제

한국은 제조업 AI 분야에서 초기 단계에 있지만, 의미 있는 성공 사례와 함께 극복해야 할 과제들을 안고 있습니다.

• 성공 사례:
  • 한국전자기술연구원(KETI): 산업통상자원부의 'AI 자율제조' 전략에 따라 제조업에 AI를 도입하여 생산성, 안전성, 환경성을 획기적으로 높이는 연구를 선도하고 있습니다.28 KETI는 전자 분야 전문 생산 연구기관으로서 첨단산업 분야 중견·중소기업의 성장을 지원하고 유망 기술을 선제적으로 연구개발(R&D)하고 있습니다.28
  • 경상남도 초거대 제조 AI 글로벌 공동 연구센터: 2026년까지 국비 150억 원 등 227억 원이 투입되는 제조 특화 초거대(생성형) AI 개발 사업을 진행 중입니다. 경남테크노파크, KAIST, 경남대 등 15개 기관과 디지털 공급업체가 참여하며, 이는 세계 최초의 제조 특화 초거대 AI 개발 사례입니다.29
• 당면 과제:
  • 데이터 통합 문제: 기업 내 다양한 시스템과 장치, 소프트웨어, 데이터 소스 간의 '디지털 통합'이 AI 도입의 가장 큰 당면 과제로 지적됩니다.30 데이터의 신뢰성, 활용성, 보안성, 유지보수성, 확장성, 표준화 문제를 해결하기 위한 통합된 연구 데이터 이용 효율 극대화가 필요합니다.30
  • 초기 투자 비용 및 ROI 불확실성: AI 시스템 구축에는 하드웨어 인프라, 소프트웨어 라이선스, 시스템 통합 비용 등 상당한 초기 투자가 필요하며, 이는 중소기업에 큰 부담으로 작용합니다.31 AI 도입 후 예상되는 투자 수익률(ROI)의 불확실성도 기업들이 투자를 주저하게 만드는 요인입니다.18
  • 전문 인력 부족: AI 시스템을 효과적으로 운영하기 위한 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어 등 전문 인력 확보가 어렵습니다. 이러한 인재들은 대부분 대기업이나 IT 기업으로 집중되는 경향을 보입니다.31
  • 기존 시스템과의 연계성: 대부분의 중견 기업들은 이미 기존 ERP나 MES 시스템을 운영하고 있어, 새로운 AI 시스템과의 통합 과정에서 발생하는 기술적 복잡성과 비용이 큰 부담으로 작용합니다.31
  • 일자리 변화 및 윤리적 문제: AI와 자동화의 광범위한 채택은 특히 육체 노동과 반복 작업에 크게 의존하는 부문에서 상당한 일자리 손실로 이어질 수 있습니다.32 AI가 직장의 사회적 환경을 변화시키고 인간 상호작용 감소로 인한 일자리의 질 저하, 근로자 간 고립감 조성 등의 문제가 발생할 수 있다는 연구도 있습니다.33 또한, AI 알고리즘의 편향 오류, 데이터 프라이버시 침해, 인권 침해(딥페이크 등)와 같은 윤리적 문제도 제조업 AI 도입 시 고려해야 할 중요한 요소입니다.34

의료 AI 현황 및 특화 전략

국내 의료 AI 기술 개발 및 적용 현황

한국 의료 AI 시장은 연평균 46.3%의 급성장률을 보이며 빠르게 발전하고 있습니다.38 AI 기반 의료기기의 임상시험 계획 승인 건수는 2018년 4건에서 2023년 59건으로 약 15배 증가했으며, 허가·인증·신고 건수도 2019년 13건에서 2023년 64건으로 약 5배 증가했습니다.38 이러한 성장은 AI가 효과적인 진단 및 치료법 제시, 정밀한 치료 등 헬스케어의 난제들을 획기적으로 개선할 방안으로 기대되기 때문입니다.39

의료 AI 핵심 기술 및 활용 분야

의료 분야에서 AI는 환자 치료 경과 개선, 효율성 및 생산성 향상, 의료 비용 절감 등 다양한 이점을 제공합니다.40

• 개인화 의료: 환자의 유전자 정보, 의료 기록, 생활 양식 등 다양한 데이터를 분석하여 개인의 건강 상태와 치료에 필요한 맞춤형 치료 및 건강 관리 방법을 제시합니다.40 이는 환자 중심의 의료 서비스를 실현하는 데 기여합니다.41
• 질병의 조기 진단 및 예측: AI는 환자의 연령, 의학적 이력, 유전자, 생활 습관 등을 포함하는 대량의 데이터를 분석하여 증상이 나타나기 전에 질병의 존재를 예측하고, 의료 이미지 데이터를 분석하여 미묘한 질병 징후를 식별합니다.41 이를 통해 진단 정확도를 높이고 질병 관리를 개선하며 의료 비용을 절감할 수 있습니다.40
• 수술 지원 및 신약 개발: AI는 수술 계획을 위한 환자 해부학적 구조 3D 재구성, 임상 시험 최적화, 약물 분자의 독성 및 생체 활성 예측, 새로운 약물 분자 생성 등 다양한 용도로 활용됩니다.40
• 행정 업무 자동화: AI 챗봇과 대규모 언어 모델(LLM)은 진료 예약, 보험 청구 처리, 전자 건강 기록(EHR) 업데이트 자동화 등 행정적 부담을 경감시켜 의료 제공자가 환자 진료에 더 집중할 수 있도록 돕습니다.40
• 원격 모니터링 및 가상 어시스턴트: AI 기반 웨어러블 기기와 원격 모니터링 시스템은 환자 데이터 수집을 개선하여 조기 발견과 사전 예방적 치료를 지원합니다. 가상 의료 어시스턴트는 환자에게 맞춤형 건강 정보, 알림, 지원을 제공합니다.40

의료 AI 데이터 확보 및 인프라 구축 방안

의료 AI의 발전을 위해서는 방대한 의료 데이터의 효율적인 확보와 견고한 인프라 구축이 필수적입니다.

• 데이터 확보 방안:
  • 다양한 데이터세트 확보: 알고리즘 편향을 줄이기 위해 다양한 인구 집단과 환경에서의 데이터를 수집하고 활용해야 합니다.44 특정 인구층에 대한 과잉/과소 대표 문제를 해결하고, 임상 데이터의 편향을 파악하여 AI 시스템의 윤리성을 유지해야 합니다.45
  • 투명한 수집 관행: 데이터 출처와 수집 방법을 명확하게 문서화하여 책임성과 추적성을 개선하고, 지식재산권 보호에 기여해야 합니다.45
  • 알고리즘 점검 및 품질 관리: 데이터세트와 알고리즘에 대한 정기적인 점검을 통해 편향을 탐지하고 교정해야 합니다.44
  • 포용적인 AI 개발: AI 개발 과정에 다양한 배경의 환자들을 포함시켜 다양한 집단의 요구와 문제를 반영해야 합니다.45
  • 지속적인 교육: AI 개발자와 사용자에게 윤리적 고려 사항과 편향의 잠재적 결과를 지속적으로 교육하여 책임 있는 AI 사용 문화를 조성해야 합니다.44
  • 규정 준수: 의료 AI에 대한 규제 당국의 기준과 가이드라인을 준수하여 윤리적인 고려 사항에 체계적으로 대처해야 합니다.45
  • 국가 차원의 의료 빅데이터 구축: 정부는 77만 명의 빅데이터 구축을 통해 의료 데이터 활용을 강화하고 있습니다.46 AI의 정확도를 높이기 위해서는 대량의 고품질 의료 데이터가 필요하며, 병원 간 데이터 형식과 용어의 차이를 해소하고 국제 표준(HL7, FHIR 등)을 적용하여 데이터의 상호운용성을 보장해야 합니다.47
• 인프라 요구사항:
  • 고성능 컴퓨팅 인프라: 대량의 의료 데이터를 저장하고 분석할 수 있는 고성능 컴퓨팅 인프라가 부족한 상황입니다. 병원과 연구소가 활용할 수 있는 클라우드 기반의 의료 데이터 저장소와 분석 시스템 구축이 필요합니다.47
  • 투명성, 설명 가능성 및 이해 가능성 보장: AI 기반 시스템의 작동 원리와 의사결정 프로세스를 명확히 문서화하고 공개하여 사용자들이 AI 결과를 이해하고 신뢰할 수 있도록 해야 합니다.44
  • 책임감과 책무성 강화: 개발자 및 제공자의 요구 사항과 의무를 정의하고, 윤리적 규범과 합의된 원칙에 기반한 설계를 통해 책임감을 강화해야 합니다.48
  • 포용성과 형평성 보장: 사회적 약자 및 취약 계층의 AI 기술 및 서비스 접근성을 보장하고, AI 혜택이 특정 집단이 아닌 모든 사람에게 골고루 분배되도록 노력해야 합니다.50
  • 데이터 보호 및 보안: 강력한 데이터 보호법을 마련하고 시행하여 사용자 입력 데이터와 환자 개인 정보를 보호해야 합니다.44

의료 AI 성공 사례 및 당면 과제

한국 의료 AI 기업들은 활발한 연구 개발과 함께 글로벌 시장 진출을 모색하고 있으나, 해결해야 할 여러 과제에 직면해 있습니다.

• 성공 사례:
  • 루닛(Lunit): AI 기반 암 진단 및 영상 분석 분야에서 세계적인 기술력을 보유하고 있으며, '루닛인사이트'와 '루닛스코프'를 주요 제품으로 합니다.51 20여 개 글로벌 제약사와 연구 계약을 맺거나 협업을 논의 중이며, 유럽 시장 선점을 위해 '루닛 유럽 홀딩스'를 설립하여 영업력을 확대하고 있습니다.51
  • 뷰노(Vuno): '뷰노메드 딥브레인', '뷰노메드 딥카스', '뷰노메드 Lung CT' 등 다수의 제품이 미국 FDA 허가를 목표로 하고 있으며, 일본 시장 진출도 앞두고 있습니다.51
  • 딥노이드(Deepnoid): 의료 AI 솔루션 'DEEP:AI' 시리즈를 통해 뇌 MRA, 흉부 엑스레이, 저선량 흉부 CT 영상 판독 보조 솔루션을 제공합니다.51 미국 FDA 허가 및 유럽 CE 인증 절차를 진행 중이며, 동남아시아 시장 진출을 모색하고 있습니다.51
  • 딥바이오(DeepBio): 스위스 의약품청으로부터 AI 전립선암 진단 보조 소프트웨어 'DeepDx Prostate'의 시판 허가를 획득했습니다.51
  • 신테카바이오(Syntekabio): 미국 CRO 기업 '타겟헬스'와 MOU를 체결하여 AI 신약 클라우드 서비스 '에스티비 글라우드' 및 합성신약 후보물질 발굴 AI 플랫폼 '딥 매처'의 미국 현지화 전략을 논의 중입니다.51
• 당면 과제:
  • 법적·제도적 제약: 현행 '의료법 제17조'는 의사가 직접 환자를 진찰해야 한다는 내용을 담고 있어 AI를 활용한 진단 및 원격 진료의 발전을 제한할 가능성이 있습니다.38 의료법 개정을 통해 비대면 진료의 범위 확대, 대상 환자 범위 명확화, 책임 소재 명확화 등이 논의되고 있으나, 아직까지 초진 환자 적용 여부 등 쟁점이 남아있습니다.52 또한 체외진단의료기기 소프트웨어의 변경 허가 기준이 불명확하여 혼선이 발생할 수 있습니다.38
  • 데이터 표준화 및 상호운용성 부족: AI의 정확도를 높이기 위해서는 대량의 고품질 의료 데이터가 필요하지만, 병원 간 데이터 형식과 용어의 차이로 인해 데이터 표준화와 상호운용성 확보가 필수적입니다.47 데이터의 접근성과 활용성이 떨어지는 점은 의료 AI 기술 발전의 장애물로 작용합니다.54
  • 전문 인력 부족 및 교육 장벽: 의료진과 데이터 과학자 간 협업이 원활하지 않아 의료 데이터 관리와 AI 분석에 능숙한 전문 인력이 부족합니다.47 의대생들이 AI 도구와 이론에 대한 훈련이 부족하여 AI 채택에 어려움을 겪는다는 지적도 있습니다.55
  • AI 편향성 및 '블랙박스' 문제: AI 알고리즘이 학습하는 데이터의 품질에 따라 편향성을 나타낼 수 있으며, 이는 질병 진단이나 치료 결정에 부정확성을 초래할 수 있습니다.44 특히 딥러닝 방식은 결과 도출에 대한 해석이 어려운 '블랙박스' 성격을 지니고 있어 임상 검증에 보다 엄격하고 체계적인 평가가 요구됩니다.39
  • 데이터 보안 및 개인정보 보호: 의료 데이터는 매우 민감한 정보를 포함하므로 데이터 유출 시 심각한 피해를 초래할 수 있습니다.44 데이터 수집, 저장, 전송 과정에서의 취약점을 식별하고 강력한 보안 프로토콜과 엄격한 접근 제어 메커니즘 도입이 필수적입니다.44
  • 책임 소재 및 윤리적 문제: AI를 활용한 의료 진단 시 책임 소재, 편향성 등 윤리적 문제가 발생할 수 있습니다.47 AI가 인간의 결정을 대체하거나 판단할 때 발생할 수 있는 부작용에 대한 심도 깊은 논의가 필요하며, 투명성과 설명 가능성 부족은 신뢰성 문제를 야기할 수 있습니다.44

바이오 AI 현황 및 특화 전략

국내 바이오 AI 기술 개발 및 적용 현황

한국 바이오 산업은 AI 기술을 신약 개발에 적극적으로 활용하며 혁신을 모색하고 있습니다. AI는 신약 개발 과정에서 방대한 데이터 분석과 복잡한 패턴 탐색을 통해 후보 물질 발굴 및 평가를 신속하고 정확하게 수행하는 데 기여합니다.57 전통적인 신약 개발 방식은 긴 시간과 높은 실패율을 특징으로 했으나, AI 기술은 이러한 한계를 극복하고 효율성을 높일 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.58

특히 '연합학습 기반 신약개발 가속화 프로젝트(K-MELLODDY)'는 국내 AI 신약 개발의 중요한 축입니다.59 이 사업은 정보 유출 위험성을 근본적으로 방지하면서도 각 기관이 보유한 데이터를 활용하여 모델을 학습시키는 연합학습(Federated Learning) 방식을 채택하고 있습니다.59 한국제약바이오협회가 주관기관으로 선정되어 2024년부터 5년간 348억 원의 예산으로 이 프로젝트를 추진하며, 데이터 활용 가속화와 신뢰 기반의 협력 생태계 조성을 목표로 합니다.59 K-MELLODDY는 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 하여 국내 제약바이오 산업의 혁신을 이끌 것으로 기대됩니다.59

바이오 AI 핵심 기술 및 활용 분야

바이오 분야에서 AI는 주로 신약 개발의 전 주기적 과정에서 활용됩니다.

• 약물 후보 물질 발굴: AI는 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 사용하여 화합물의 물리화학적 특성, 생물학적 특성, 단백질-화합물 상호작용 등에 대한 데이터를 신속하고 정확하게 분석하여 약물 후보 물질을 선별하고 효능과 안전성을 평가합니다.57 대웅제약의 'DAISY'는 8억 종의 화합물 데이터를 분석하여 신약 후보물질을 발굴하고, JW중외제약의 'JWave'는 후보 물질 도출부터 전임상 설계까지 신약 개발의 여러 단계를 지원합니다.54
• 연합학습(Federated Learning): 데이터를 직접 공유하지 않고도 여러 기관의 데이터를 활용해 모델을 학습시키는 방식으로, 개인정보 보호 및 데이터 보안 문제를 해결하면서도 효율적인 학습을 가능하게 합니다.59
• 정밀 의료 및 맞춤형 치료: AI는 환자의 유전체 정보, 임상 기록, 오믹스 데이터 등을 통합 분석하여 질병을 세분화하고 맞춤형 질병 예측, 예방, 진단, 치료법을 제시하는 정밀 의료에 필수적입니다.62
• 생성형 AI 모델: 단백질 구조 예측 및 생성, 새로운 분자 설계 등 신약 개발의 초기 단계에서 혁신적인 가능성을 제공하며, 엔비디아의 바이오네모(BioNeMo), 구글 딥마인드의 AlphaFold 등이 대표적입니다.64
• 가상 임상시험 및 질병 조기 발견: AI는 대규모 바이오 데이터 분석을 통해 임상시험의 효율성을 높이고, 질병 조기 발견 기술 혁신에 기여합니다.65

바이오 AI 데이터 확보 및 인프라 구축 방안

바이오 AI의 발전을 위해서는 방대한 바이오 빅데이터의 수집, 축적, 분석을 위한 인프라 구축이 필수적입니다.63

• 데이터 확보 방안:
  • 바이오 전용 컴퓨팅 인프라 구축: AI 바이오 연구를 위한 인프라를 단계적으로 확충하여 슈퍼컴퓨터 및 AI+S&T 특화 시스템을 구축하고, 바이오 전용 컴퓨팅 인프라를 마련해야 합니다.66 15개 바이오 분야 공공연구기관이 보유한 데이터를 전면 개방하고, GPU 3000개 이상을 투입한 바이오 전용 고성능 컴퓨팅 인프라를 확충할 계획입니다.67
  • 클라우드 기반 바이오 데이터 관리 및 통합 시스템: 클라우드 기반 시스템은 바이오 분야 연구의 속도를 높이고 협업을 강화하며, 혁신적인 의료/건강 솔루션 및 서비스를 시장에 더 빠르게 내놓을 수 있는 기반을 마련합니다.65
  • 대규모 데이터 축적 및 공유 플랫폼: 10만 명 이상의 대규모 데이터 축적이 가능한 공유 플랫폼이 현 시점에서 부재하므로, 생산 단계 이후 이를 구축하고 공유·개방하는 별도의 플랫폼이 필요합니다.63
  • 데이터 표준화 및 연계: 분자 구조, 임상 실험, 환자 데이터와 같은 데이터 아키텍처 구축이 필요하며, 내·외부 데이터셋 활용이 가능한 인프라 구축을 선행해야 합니다.64 의료 데이터의 다양성과 방대함에도 불구하고 표준화되지 않아 시스템 간 연결이 어렵고, 접근성과 활용성이 떨어지는 문제가 있습니다.54 이를 해결하기 위해 병원 간 데이터 공유 메커니즘을 구축하고 데이터를 안전하게 관리하면서도 공유할 수 있는 방안을 연구해야 합니다.54
• 인프라 요구사항:
  • 대규모 컴퓨팅 인프라 공급: 바이오 빅데이터 분석에 필요한 대규모 컴퓨팅 인프라 공급이 중요합니다.63
  • 다양한 데이터 형식 및 복잡도 처리: 바이오 빅데이터는 임상정보, 유전체·오믹스 데이터, 생체 신호, 의료 영상 등 다양한 데이터 유형을 포함하므로, 이러한 이종 데이터를 통합하여 분석할 수 있는 인프라가 필요합니다.63
  • 안전한 데이터 제공을 위한 기술적 기반 조성: 민감 정보 활용에 대한 법적 제약, 개인정보보호, 보안 문제 해소가 필요하므로, 제도적 기반과 함께 안전한 제공을 위한 기술적 기반(접근 제어 시스템 등) 조성이 중요합니다.63
  • AI 활용 플랫폼 강화: AI 등 디지털 기술 활용 기반을 강화하여 연구 및 산업 주체가 원활하게 데이터를 활용할 수 있도록 지원해야 합니다.63 엔비디아의 DGX Cloud와 같은 AI 기반 플랫폼은 생명과학 분야의 연구 및 발견을 가속화하는 데 활용될 수 있습니다.68

바이오 AI 성공 사례 및 당면 과제

한국 바이오 AI 분야는 신약 개발을 중심으로 다양한 기업들이 성과를 내고 있으나, 데이터 및 인력 관련 과제를 안고 있습니다.

• 성공 사례:
  • 신테카바이오: AI 신약 클라우드 서비스 '에스티비 글라우드'와 합성신약 후보물질 발굴 AI 플랫폼 '딥 매처'를 개발하여 미국 CRO 기업 '타겟헬스' 및 '폴라리스 퀀텀 바이오텍'과 협력하고 있습니다.51
  • 스탠다임(Standigm): 국내 기업 중 합성랩을 구축하고 임상 적용이 가능한 플랫폼을 구축한 소수 기업 중 하나로, AI 신약 개발 분야에서 선두로 평가받는 슈뢰딩거와 함께 언급됩니다.69
  • 국내 독자 플랫폼: 닥터노아바이오텍의 '아크(ARK)', 온코크로스의 '랩터AI(PTOR AI)', 파로스아이바이오의 '케미버스(Chemiverse)', JW중외의 '제이웨이브', SK바이오팜의 '허블플러스(HUBLE Plus)', 대웅제약의 '데이지(DAISY)' 등이 AI 기반 신약 개발 플랫폼을 구축하여 활용하고 있습니다.64 셀트리온은 임상·유전체 데이터뱅크를 구축하고 AI 바이오마커 발굴 및 질병 예측 플랫폼을 개발하며 AI 신약 개발 전담팀을 구성했습니다.70
• 당면 과제:
  • 데이터 연계 및 품질 관리: K-바이오 AI 신약 개발 분야에서 가장 큰 도전 과제 중 하나는 데이터의 연계성과 품질 관리입니다. 의료 데이터는 다양하고 방대하지만 표준화되어 있지 않아 시스템 간 연결이 어렵고, AI 모델 훈련에 적합한 고품질 데이터 확보가 어렵습니다.54 데이터의 정확성과 신뢰성이 낮은 경우 AI 모델의 성과도 저하될 수 있습니다.54
  • 인력 부족 및 전문성 강화: AI 신약 개발이 활성화됨에 따라 이를 수행할 인력의 수요가 급증하고 있으나, 현재의 교육 및 훈련 시스템으로는 수요를 충족시키기 어렵습니다.54 특히 AI와 생명과학의 융합이 요구되는 만큼, 두 분야에 걸친 전문성을 갖춘 인력 양성이 시급합니다.54 실무 경험이나 프로젝트 기반 학습이 부족한 상태이며, 대학과 산업체 간의 협력 모델 강화를 통해 인턴십 프로그램이나 직무 교육을 공동 개발하는 것이 필요합니다.54
  • 경제성 및 제도적 과제: AI 신약 개발은 막대한 투자와 장기적인 관점을 요구하며, 초기 비용 부담과 불확실성이 존재합니다.71 AI 개발에 필요한 데이터 접근성을 높이기 위한 규제 개선이 시급하며, 정부의 정책적 지원이 지속적으로 확대되어야 합니다.54
  • 윤리적 문제:
    • 유전체 데이터 및 유전자 편집 윤리: 유전자 시퀀싱 기술 고도화는 유전 정보에 따라 사람을 서열화할 수 있다는 우려를 낳으며 생명 윤리적 문제를 제기합니다.72 유전자 편집은 높은 비용으로 인해 접근 불가능해질 수 있어 재정적 장벽이 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다.73 인간 배아에 대한 유전자 가위 적용 등 윤리적 갈등이 지속되고 있습니다.74
    • 데이터 오용 및 편향: AI는 과거 데이터를 기반으로 학습되므로 선택, 샘플링, 측정 편향과 같은 내재적 편향이 있을 수 있습니다. 이는 왜곡된 결과를 초래하여 환자 치료와 연구 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.75 데이터의 조작이나 위조는 연구자의 신뢰성을 위협하며, 연구자는 결과를 정직하게 보고하고 이해관계의 충돌을 피하며 투명한 절차를 지켜야 합니다.58
    • 개인정보 보호 및 보안: 임상 연구에는 방대한 양의 민감한 환자 데이터가 관련되어 있어 데이터 개인정보 보호 및 보안이 중요합니다.75 AI 시스템은 사이버 공격과 침해에 취약하여 환자 정보의 기밀성과 무결성에 대한 우려를 낳습니다.75

III. 소버린 AI 생태계 구축을 위한 범분야별 핵심 기반 요소

한국의 소버린 AI 생태계 구축은 특정 산업 분야의 특화된 노력뿐만 아니라, 모든 분야에 걸쳐 공통적으로 필요한 핵심 기반 요소들의 강화가 필수적입니다.

컴퓨팅 자원 및 인프라 확보

AI 개발의 핵심은 막대한 컴퓨팅 자원입니다. GPU와 같은 고성능 하드웨어에 대한 의존도를 줄이고, 자체적인 반도체 및 데이터센터를 구축하는 것이 중요합니다.3 정부는 'AI 컴퓨팅 인프라 확충'을 위한 3단계 마스터플랜을 추진하고 있습니다.6

• 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축: 민관 합작 투자를 통해 1EF(ExaFlops) 이상, 최대 2조 원 규모의 국가 AI 컴퓨팅 센터를 구축할 계획입니다.13 이는 AI 시대의 국가 핵심 인프라를 확충하고 산업·연구계의 AI 연구·개발 환경을 조성하며 민간의 인프라 투자를 촉진하는 것을 목표로 합니다.13 2025년 서비스 조기 개시를 목표로 추진되며, 초기에는 첨단 GPU를 우선 구축하고 점진적으로 국산 AI 반도체 비중을 확대하여 2030년까지 50%를 달성할 계획입니다.6
• AI 반도체 개발 투자: 정부는 AI·반도체, 첨단 바이오, 양자 기술 개발에 3조 4천억 원을 투자할 계획입니다.15 국내 AI 반도체 업계는 다년간의 R&D 노력 끝에 AI 반도체 국산화에 성공했으나, 엔비디아 등 글로벌 기업의 독점적 생태계에 대한 진입 장벽이 여전히 높습니다.78 저전력·고성능 AI 반도체 R&D 성과 적용 및 신기술 실증을 통해 AI 반도체 고도화(2세대 NPU → 3세대 NPU, 차세대 PIM 등)를 추진해야 합니다.13
• 민간 투자 촉진: AI를 조세특례제한법상 국가전략기술로 지정하여 첨단 AI R&D 및 AI 통합 투자에 대한 세제 지원을 강화하고, 비수도권 AI 데이터센터 구축 시 전력 계통 영향평가 우대 등 제도적 기반을 강화할 예정입니다.6

데이터 인프라 및 거버넌스 강화

소버린 AI의 또 다른 핵심은 데이터 인프라입니다. 각국은 자국 내에서 생성되는 데이터를 효과적으로 수집, 정리, 라벨링하는 체계를 구축하여 외부 데이터 플랫폼에 대한 의존도를 줄이고 고품질 데이터를 활용한 AI 훈련을 가능하게 해야 합니다.3

• 국가 공유 데이터 플랫폼 구축: 범정부 데이터 수집부터 활용·개방까지 아우르는 '국가공유데이터 플랫폼'을 2025년 6월까지 구축할 계획입니다.79 이는 공공 데이터 중 AI 수요가 높은 비정형 데이터, 합성 데이터 등을 국가 중점 데이터로 적극 개방하여 AI 학습에 필요한 데이터 확보의 걸림돌로 지적되어 온 저작권 및 개인정보 규제를 완화하는 데 기여할 것입니다.6
• 데이터 활용 규제 개선: AI 학습에 필요한 데이터 확보의 걸림돌로 지적되어 온 저작권 및 개인정보 규제를 완화하는 것이 중요합니다.6 비정형 원본 데이터(영상 등)의 활용 범위를 자율주행 분야 외 다른 필요한 분야로 확대하고, 합성 데이터 사용을 지원하는 방안이 추진됩니다.6 '개인정보 보호법'의 합리적인 해석과 적용을 통해 AI 특성을 고려한 데이터 활용의 법적 불확실성을 해소해야 합니다.77
• 데이터 품질 관리 및 표준화: AI 모델의 성능은 데이터의 품질과 다양성에 좌우되므로, 데이터 정리, 검증, 증강 및 강화 프로세스를 구현하여 정확도를 향상시키고 모델의 편향성을 줄여야 합니다.24 제조 분야 데이터 표준 및 공정별 인증 제도 도입, '지역특화 제조 AI 센터'와 데이터 플랫폼 연계를 통해 제조 AI 도입 및 확산을 지원할 계획입니다.81

전문 인력 양성 및 유치

AI는 고도로 숙련된 인력 없이는 발전할 수 없습니다.3 한국은 AI 전문 인력이 양적, 질적으로 모두 부족하며 인재 유출 문제도 심각한 상황입니다.10

• AI 인재 양성 시스템 혁신:
  • 교육 과정 혁신: 초중등 교육에서는 창의적 사고력 함양과 맞춤형 교육을 강화하고, 대학 교육에서는 융합 교육 확대와 산학 협력을 통해 지식과 실무 능력을 겸비한 전문 인력을 양성해야 합니다.10 직업 교육은 기술 변화에 대응하고 수요자 맞춤형 교육을 통해 인력의 전문성을 강화해야 합니다.10
  • 산업 인력 재교육: 미래 기술 교육, 전직 및 재취업 지원, 생애 학습 시스템 구축을 통해 기존 인력의 경쟁력을 강화하고 새로운 산업 분야로의 전환을 지원해야 합니다.10
  • 특화 분야 인력 양성: 보건의료 산업 분야에 특화된 AI 전문 인력 양성을 위해 한국보건복지인재원은 한국표준협회, 엘리스그룹과 컨소시엄을 구성하여 실무형 AI 교육을 제공하고 있습니다.83 한국제약바이오협회 AI신약융합연구원도 'LAIDD AI 신약개발 멘토링 프로젝트'를 통해 실무 중심의 AI 신약 개발 교육생을 모집하고 있습니다.84
• 글로벌 인재 유치 및 두뇌 유출 방지: 매력적인 연구 환경 조성, 비자 규제 완화, 국제 협력 강화를 통해 우수한 외국인 인재들이 한국에서 연구하고 생활할 수 있도록 유도해야 합니다.10 특히 AI 인재는 학력보다 경력 및 역량을 중요시하는 특성을 반영하여 실력 있는 AI 인재에게 비자 발급 혜택을 확대하는 방안이 제안되었습니다.85 연구 환경 개선, 합리적인 보상 체계 마련, 사회적 인식 개선을 통해 핵심 인재의 국내 정착을 유도하고 두뇌 유출을 방지해야 합니다.10
• 산학 협력 강화: 대학과 기업이 AI 분야에서 협업하는 사례가 늘고 있으며, 기술력을 가진 대학과 빅데이터를 보유한 기업이 만나 시너지를 창출할 수 있습니다.87 연세대와 IBK기업은행은 AI·빅데이터 계약학과 운영 및 공동 연구를 위한 MOU를 체결했으며, 한양대는 '한양AI솔루션센터'를 설립하여 중소·중견기업에 AI 기술을 공유하고 솔루션 개발 및 교육을 지원하고 있습니다.87 한화시스템은 KAIST AI 대학원과 AI 분야 연구 협력 및 인재 양성을 위한 MOU를 체결했습니다.87 KT, 현대중공업그룹, LG전자, LG유플러스 등 다양한 기업과 대학, 연구원이 참여하는 'AI 원팀'과 같은 산학연 협의체는 AI 국가 경쟁력 향상에 기여하고 있습니다.87

규제 프레임워크 및 윤리 가이드라인 정립

AI 기술의 급속한 발전은 규제 프레임워크와 윤리 지침을 앞지르는 경향이 있습니다.75 AI 기술의 책임 있는 개발과 사용을 보장하기 위한 강력한 거버넌스 메커니즘의 필요성이 증대되고 있습니다.88

• AI 기본법 제정 및 시행: 한국은 2025년 1월 21일 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'(AI 기본법)을 공표했으며, 2026년 1월 22일부터 시행될 예정입니다 (단, 디지털 의료기기 관련 조항은 2026년 1월 24일 시행).89 이 법은 인공지능 개발 및 육성, 인공지능 윤리 및 신뢰성 확보를 위한 정부 지원 거버넌스 체계를 수립하고, 인공지능사업자에게 구체적인 의무를 부과합니다.89
  • 주요 의무:
    • 투명성 확보 의무: 고영향 또는 생성형 AI 사용 시 사전 고지, 생성형 AI 결과물에 AI 생성 표시, 가상 음향/이미지/영상 제공 시 AI 생성 명확히 표시가 필수적입니다.89
    • 안전성 확보 의무: 위험 식별/평가 및 완화 조치, 안전사고 모니터링 및 대응 체계 구축, 이행 결과 과기정통부 제출이 요구됩니다.89
    • 고영향 AI 관련 추가 의무: 위험관리방안 수립·운영, AI 결과에 대한 설명방안 마련, 이용자 보호 방안 수립, 사람의 관리감독 체계 구축 등이 포함됩니다.89
• AI 윤리 가이드라인: 정부는 '인공지능(AI) 윤리기준'을 제시하여 인간 존엄성, 사회의 공공선, 기술의 합목적성을 3대 기본원칙으로 삼고 있습니다.50 프라이버시 보호, 사회적 약자 포용, 침해 금지, 공공성, 연대성, 데이터 관리(편향성 최소화), 책임성, 안전성, 투명성 및 설명 가능성 등의 세부 원칙을 포함합니다.50 카카오와 같은 국내 기업들도 자체적인 인공지능 알고리즘 윤리 헌장을 발표하며 차별 경계, 학습 데이터 운영, 알고리즘 독립성, 설명 책임 등을 강조하고 있습니다.91
• 법적 쟁점 및 책임 소재:
  • 저작권 문제: AI가 학습한 데이터를 기반으로 새로운 저작물을 생성하거나 변형할 때, 기존 저작물과의 유사성으로 인한 저작권 침해 여부가 논의됩니다.92 한국음악저작권협회가 AI 작곡가에 대한 저작권료 지급을 중단한 사례가 있으며, 현행법상 AI는 창작물에 대한 저작권자로 인정받기 어렵습니다.92
  • 책임 소재: AI 시스템의 의사결정 결과에 대한 법적 책임 소재가 불분명한 경우가 많습니다.56 자율주행차 사고, 금융 알고리즘 오류, 자동 판단 시스템 오류 등 다양한 사례에서 책임 한계와 윤리 규범, 시스템 투명성 문제가 제기됩니다.37 의료 분야에서는 AI 진단 시 책임 소재, 편향성 등 윤리적 문제가 발생할 수 있으며, 이에 대한 명확한 규정이 필요합니다.47
  • 개인정보 보호: AI 학습을 위한 개인 정보 수집 시 명확한 고지 및 동의가 이루어지지 않거나, 수집된 개인 정보가 유출되는 문제가 발생할 수 있습니다 (예: 이루다 사태).94 의료 AI의 경우 방대한 양의 민감한 환자 데이터에 의존하므로 데이터 프라이버시 및 보안에 대한 심각한 우려가 존재합니다.44 EU의 인공지능법은 위험 기반 규율을 통해 개인정보 침해 시 막대한 벌금을 부과하는 등 강력한 규제 조치를 포함하고 있습니다.95 식품의약품안전처는 생성형 AI 의료기기 허가·심사 가이드라인을 통해 데이터 품질, 편향 등 주요 위해요인에 대한 위험 관리를 요구합니다.96

글로벌 협력 및 표준화 전략

AI 기술 발전은 한 국가의 노력만으로는 한계가 있습니다. 국제적인 협력을 통해 최신 기술 트렌드를 파악하고 공동 연구를 통해 기술 경쟁력을 확보해야 합니다.17

• 국제 표준화 참여 및 선도: 미국, 중국, 일본 등 주요국들이 AI 국제 표준을 주도하고 있으며, 한국도 AI 국제 표준화 작업에 적극적으로 참여하여 국내 규제와 국제 표준 간의 괴리를 줄여야 합니다.97 이를 통해 국내 개발 AI 기술의 해외 시장 통용성과 국제적 신뢰성을 확보할 수 있습니다.99 정부는 AI 국제표준 5건 제안 성과를 바탕으로 국제표준화 선도 방안을 논의하고 있습니다.98
• 전략적 파트너십 구축: 글로벌 AI 패권 경쟁 속에서 파급력 있는 국내 AI 신약 개발 성공을 위한 전략적 파트너십 확대 지원책 마련이 필요합니다.64 KT와 마이크로소프트의 AI 동맹은 한국 기업과 글로벌 선도 기업의 기술 협력 첫 사례로, 한국형 AI·클라우드·IT 서비스 개발 및 인재 양성에 협력하고 있습니다.5 구글 클라우드는 국내 기업이 첨단 기술로 혁신을 만들어가는 여정을 지원하는 신뢰할 수 있는 파트너로 협력하고 있습니다.100
• 글로벌 AI 콤팩트 설립 논의: 국가 간 소버린 AI 개발 경쟁이 치열해짐에 따라, AI 자원의 국경 간 공유를 촉진하는 글로벌 AI 콤팩트 설립이 논의되고 있습니다. 이 협의체는 AI 개발의 투명성, 책임성, 포용성을 촉진하고, 국가 간 AI 활용 격차를 줄이는 데 중점을 둡니다.4
• 해외 시장 진출 지원: 국내 AI 스타트업들은 AI 교육 분야를 중심으로 해외 진출에 성공하고 있으며, 정부의 '해외진출지원사업'이 기술적 우위를 글로벌 차원으로 확장하는 데 기여하고 있습니다.101 의료 AI 기업들도 미국 FDA 및 유럽 CE 인증 획득, 현지화 전략, 신규 시장 선점 등을 통해 해외 시장 확대를 추진하고 있습니다.51 정부는 해외 현장에서 잠재적 투자자와 파트너링 기업, 산업별 바이어 등과 접점을 넓힐 수 있는 지원책이 효과적일 것이라고 강조합니다.102

IV. 글로벌 확장 전략

한국의 소버린 AI 생태계 구축은 국내 역량 강화에 그치지 않고, 이를 기반으로 글로벌 시장에서 주도적인 역할을 수행하는 것을 목표로 합니다.

시장 진출 전략

한국의 강점 분야인 제조, 의료, 바이오 특화 AI 모델은 글로벌 시장에서 경쟁력을 가질 수 있는 잠재력이 큽니다.3 이를 효과적으로 글로벌 시장에 진출시키기 위한 전략은 다음과 같습니다.

• 니치 시장 선점 및 버티컬 솔루션 집중: 범용 AI 시장에서 글로벌 빅테크 기업들과 직접 경쟁하기보다는, 한국의 산업적 강점을 활용한 특정 버티컬 시장(예: 스마트 팩토리의 특정 공정 최적화, 의료 영상 진단, 신약 개발의 특정 단계)에 특화된 AI 솔루션을 개발하여 선점하는 전략이 유효합니다. 이는 초기 시장 진입 장벽을 낮추고, 고부가가치 창출에 집중할 수 있도록 합니다.
• 현지화 및 맞춤형 서비스 제공: 각 진출 대상 국가의 규제 환경, 의료 시스템, 제조 환경 및 문화적 특성을 고려한 AI 모델 및 서비스의 현지화가 필수적입니다.101 예를 들어, 의료 AI는 국가별 의료법, 데이터 프라이버시 규제, 보험 시스템 등이 다르므로 이에 맞는 맞춤형 솔루션 제공이 중요합니다. 신테카바이오가 미국 현지화 전략을 논의하는 사례는 이러한 접근의 중요성을 보여줍니다.51
• 강력한 기술 검증 및 인증 확보: AI 기반 솔루션, 특히 의료 및 바이오 분야에서는 엄격한 임상 검증과 국제적인 허가 및 인증(예: 미국 FDA, 유럽 CE) 획득이 필수적입니다.38 이는 제품의 신뢰성을 높이고 글로벌 시장 진입의 핵심적인 관문 역할을 합니다. 뷰노, 딥노이드, 코어라인소프트 등 국내 의료 AI 기업들이 FDA 및 CE 인증 획득에 주력하는 것은 이러한 전략의 일환입니다.51
• 수출 지원 및 투자 유치 강화: 정부는 AI 스타트업의 글로벌 확장을 위해 해외 기관과의 공동 연구, 해외 투자 유치, AI 전문 액셀러레이터 도입 등을 지원해야 합니다.77 '글로벌 AI 챌린지'와 같은 경진대회를 통해 최고급 AI 인재를 양성하고, 입상자에게 창업 지원이나 글로벌 기업 취업 인센티브를 제공하여 해외 진출을 독려할 수 있습니다.6

글로벌 파트너십 및 협력 강화

글로벌 AI 시장에서 한국의 입지를 강화하기 위해서는 단순한 경쟁을 넘어선 전략적 파트너십이 중요합니다.

• 다국적 기업과의 협력: KT와 마이크로소프트의 AI 동맹처럼, 글로벌 빅테크 기업과의 협력을 통해 선진 기술을 습득하고, 공동 연구 및 개발을 통해 시너지를 창출할 수 있습니다.5 이는 국내 AI 기술 수준을 빠르게 끌어올리고 글로벌 시장 진출의 교두보를 마련하는 데 효과적입니다.
• 국제 연구 협력 및 공동 개발: 해외 선도 연구기관 및 기업과의 협력을 강화하여 최신 기술 트렌드를 파악하고 공동 연구를 통해 기술 경쟁력을 확보해야 합니다.17 제넨텍과 엔비디아, 사노피와 포메이션바이오의 협력 사례처럼, 글로벌 제약사와 빅테크 기업 간의 AI 기반 신약 개발 파트너십은 이미 활발히 이루어지고 있습니다.64 한국도 이러한 국제적 흐름에 발맞춰 AI 기반 신약 개발을 위한 전략적 파트너십을 확대할 필요가 있습니다.64
• 국제 표준화 기구 참여 확대: AI 기술의 혜택이 불균등하게 분배되거나 새로운 지정학적 긴장을 초래하는 것을 방지하기 위해 국제적인 협력과 기술 교류가 중요합니다.4 ISO, IEC 등 국제 표준화 기구에 적극 참여하여 AI 기술의 국제 표준 제정에 기여하고, 국내 기술이 글로벌 표준으로 채택되도록 노력해야 합니다.97 이는 한국 AI 기술의 글로벌 통용성을 확보하고, 장기적으로는 AI 기술 발전에 대한 국제적 리더십을 확보하는 데 기여합니다.3

글로벌 AI 생태계 내 한국의 역할

한국은 소버린 AI 생태계 구축을 통해 기술적 독립성을 확보하면서도, 글로벌 AI 생태계에서 책임감 있는 참여자이자 기여자로서의 역할을 수행해야 합니다.

• AI 윤리 및 안전 규범 선도: AI 기술의 책임 있는 활용을 위해 각국의 문화적 정체성과 가치관을 반영한 AI 개발이 중요하며, 이는 글로벌 AI 시스템에서 발생할 수 있는 편향성을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.3 한국은 'AI 윤리기준'을 통해 인간 존엄성, 사회 공공선, 기술 합목적성 등의 원칙을 제시하고 있으며 50, 이러한 윤리적 고려 사항을 국제 사회와 공유하고 논의를 주도함으로써 AI 시대의 새로운 질서 정립에 기여할 수 있습니다.10
• 개방형 혁신 및 지식 공유: 폐쇄적인 생태계를 벗어나 개방형 혁신을 통해 다양한 주체들이 참여하고 협력하는 건강한 생태계를 조성해야 합니다.17 AI 자원의 국경 간 공유를 촉진하는 '글로벌 AI 콤팩트' 설립 논의에 적극 참여하여 AI 기술 혜택의 불균등한 분배를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.4
• 특화 분야 강점 활용을 통한 기여: 한국이 강점을 가진 제조, 의료, 바이오 분야의 특화된 AI 모델과 성공 사례를 글로벌 커뮤니티와 공유함으로써, 특정 산업 분야의 AI 발전에 기여하고 협력의 기회를 확대할 수 있습니다. 이는 한국의 AI 역량을 세계에 알리고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 계기가 될 것입니다.

V. 결론 및 제언

한국의 소버린 AI 생태계 구축 및 글로벌 확장 전략은 단순히 기술적 독립을 넘어 국가 경쟁력 강화와 글로벌 리더십 확보라는 거대한 목표를 향한 여정입니다. 제조, 의료, 바이오 등 한국의 강점 분야에 특화된 AI 모델을 개발하고 이를 글로벌 수준으로 확장하는 것은 제한된 자원 속에서 최대의 효과를 창출하기 위한 전략적 선택입니다.

현재 한국은 AI 도입률이 낮고, 스마트공장은 기초 단계에 머물러 있으며, 데이터 연계성 및 품질 관리, 전문 인력 부족, 규제 불확실성 등 다양한 도전에 직면해 있습니다. 그러나 국가 AI 컴퓨팅 센터 구축, AI 반도체 개발 투자, 국가 공유 데이터 플랫폼 마련, AI 기본법 제정, 다양한 인재 양성 프로그램 등 정부와 민간의 적극적인 노력이 이루어지고 있습니다.

이러한 분석을 바탕으로, 한국이 소버린 AI 생태계를 성공적으로 구축하고 글로벌 수준으로 확장하기 위한 핵심 제언은 다음과 같습니다.

1. 선택과 집중을 통한 버티컬 AI 경쟁력 강화: 모든 AI 분야에서 선두를 달리기보다는 제조, 의료, 바이오 등 한국의 산업적 강점에 특화된 버티컬 AI 모델 개발에 역량을 집중해야 합니다. 이는 고부가가치 창출과 글로벌 니치 시장 선점을 가능하게 할 것입니다.
2. 데이터 인프라 및 거버넌스 혁신 가속화: 고품질의 표준화된 데이터를 확보하고 활용할 수 있는 국가적 데이터 인프라를 구축해야 합니다. 특히 의료 및 바이오 분야의 민감 데이터를 안전하게 공유하고 활용할 수 있도록 데이터 규제를 합리적으로 개선하고, 데이터 보안 및 개인정보 보호 기술을 강화해야 합니다.
3. AI 전문 인력 양성 및 글로벌 유치 시스템 고도화: AI와 산업 도메인 지식을 겸비한 융합형 인재를 양성하기 위한 산학 협력 기반의 교육 프로그램을 확대하고, 해외 우수 인재 유치를 위한 비자 정책 및 정착 지원을 강화해야 합니다. 동시에 국내 핵심 인력의 유출을 방지하기 위한 유인책을 마련해야 합니다.
4. 유연하고 예측 가능한 규제 환경 조성: AI 기본법의 하위 법령을 조속히 마련하고, 기술 발전 속도에 발맞춰 규제를 유연하게 조정할 수 있는 애자일 거버넌스 체계를 구축해야 합니다. 특히 AI의 윤리적 사용, 책임 소재, 투명성 확보에 대한 명확한 가이드라인을 제시하여 기업의 불확실성을 해소하고 혁신을 장려해야 합니다.
5. 적극적인 글로벌 파트너십 및 표준화 선도: 글로벌 빅테크 기업 및 선도 연구기관과의 전략적 파트너십을 통해 기술 격차를 줄이고 공동 연구를 확대해야 합니다. 또한 AI 국제 표준화 논의에 적극적으로 참여하여 한국의 기술과 가치가 글로벌 표준에 반영되도록 주도적인 역할을 수행해야 합니다. 이는 한국 AI 기술의 글로벌 통용성을 확보하고, 국제 사회에서 신뢰받는 AI 강국으로서의 위상을 확립하는 데 기여할 것입니다.

이러한 전략적 접근을 통해 한국은 AI 시대의 새로운 패러다임을 주도하고, 기술적 독립성과 글로벌 경쟁력을 동시에 확보하는 "소버린 AI 생태계"를 성공적으로 구축할 수 있을 것입니다.

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77. 국가 가용자원 총동원하여 대한민국 AI G3 도약 지원 - 기획재정부, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.moef.go.kr/com/cmm/fms/FileDown.do?atchFileId=ATCH_000000000028365&fileSn=2
78. 출발점에 선 韓 AI 반도체, 생태계 구축 시급 - 한국무역협회, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.kita.net/board/totalTradeNews/totalTradeNewsDetail.do?no=86511&siteId=1
79. 범정부 데이터 수집부터 활용·개방까지 '국가공유데이터 플랫폼' 만든다 - 행정안전부, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.mois.go.kr/frt/bbs/type010/commonSelectBoardArticle.do?bbsId=BBSMSTR_000000000008&nttId=113293
80. AI 학습데이터 활용, 개인정보보호위원회의 새로운 규제 완화 정책 - 법무법인 비트, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.veatlaw.kr/main/board_detail/1216
81. 국가 가용자원 총동원하여 대한민국 AI G3 도약 지원 - 기획재정부, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.moef.go.kr/com/cmm/fms/FileDown.do;jsessionid=yFw59_zX9zIV1xo_gI5WmxO9nIbpYs2KNKTItmDL.node30?atchFileId=ATCH_000000000028365&fileSn=2
82. 국내 기업 경영진 82% AI 투자 늘릴 계획 있으나 AI 인재 부족과 ROI ..., 6월 25, 2025에 액세스, https://www.ey.com/ko_kr/newsroom/2025/02/ey-korea-news-release-2025-02-24
83. 바이오헬스 산업분야 AI 전문인재양성 본격화 - 한국보건복지인재원, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.kohi.or.kr/user/bbs/BD_selectBbs.do?q_bbsCode=1011&q_bbscttSn=20250521093038486
84. [게시판] 제약바이오협회, AI 신약개발 인재양성 프로젝트 교육생 모집 - 연합뉴스, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.yna.co.kr/view/AKR20250613064700017
85. 디지털(ICT) 분야 해외 우수인재 유치방안에 관한 연구 - SPRi - 소프트웨어정책연구소, 6월 25, 2025에 액세스, https://spri.kr/posts/view/23854?code=research&study_type=&board_type=&flg=
86. 韓정착은 지옥…힘들게 유치한 외국인 AI인재, 몇달 만에 짐싼다 - 한국경제, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.hankyung.com/article/2025052542081
87. AI 분야 대학과 기업의 협업 사례 늘어 - 아이스크림 홈런, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.home-learn.co.kr/newsroom/news/A/1055
88. AI의 윤리적 중요성과 EU AI 법안: 미래를 위한 핵심 가이드라인 - Nemko, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.nemko.com/ko/blog/ensuring-a-fair-future-the-crucial-role-of-ethics-in-ai-development
89. [법령] AI 기본법 제정(인공지능 기본법, 인공지능 발전과 신뢰 기반 ..., 6월 25, 2025에 액세스, https://www.cela.kr/4/?bmode=view&idx=148966233
90. AI 기본법 제정안 국회 본회의 통과 - 법무법인 세종, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.shinkim.com/kor/media/newsletter/2666
91. '인공지능(AI) 윤리 가이드라인'의 중요성과 국가별 대응 현황 : 국내, 6월 25, 2025에 액세스, https://ethics.moe.edu.tw/resource/ebook/redirect/?pid=1&l=1
92. 인공지능의 발전에 따른 저작권 침해 사례 알아보기 - 네이버 블로그, 6월 25, 2025에 액세스, https://m.blog.naver.com/safety1964/223500840910
93. 한국 AI 시대 날카로운 법률 쟁점과 현명한 대응 전략, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.wtbi.or.kr/2025/05/02/%ED%95%9C%EA%B5%AD-ai-%EC%8B%9C%EB%8C%80-%EB%82%A0%EC%B9%B4%EB%A1%9C%EC%9A%B4-%EB%B2%95%EB%A5%A0-%EC%9F%81%EC%A0%90%EA%B3%BC-%ED%98%84%EB%AA%85%ED%95%9C-%EB%8C%80%EC%9D%91-%EC%A0%84%EB%9E%B5/
94. 인공지능(AI) 윤리 문제 사례 - 네이버 블로그, 6월 25, 2025에 액세스, https://m.blog.naver.com/seoreu_data/222749104977
95. 인공지능(AI) 관련 국내외 법제 동향 - 법제처, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.moleg.go.kr/boardDownload.es?bid=legnlpst&list_key=3813&seq=1
96. 식약처, 세계최초 생성형 인공지능(AI) 의료기기 허가·심사 가이드라인 공개, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.mfds.go.kr/brd/m_99/down.do?brd_id=ntc0021&seq=48833&data_tp=A&file_seq=2
97. 'AI 국제표준' 쏟아지는데...한.. - (사)한국인공지능협회, 6월 25, 2025에 액세스, https://koraia.org/default/mp5/sub1.php?com_board_basic=read_form&com_board_idx=143&sub=01&&com_board_search_code=&com_board_search_value1=&com_board_search_value2=&com_board_page=43&&com_board_id=9&&com_board_id=9
98. 인공지능(AI) 표준화 전략 마련 착수 - 산업통상자원부, 6월 25, 2025에 액세스, https://www.motie.go.kr/attach/down/095a2dda9c864e1d90d751f7668a1117/29489bb9447c7da413d5e50f9fcf8502
99. AI 의료기기 표준화 동향과 해외정책 전망 - 의학신문, 6월 25, 2025에 액세스, http://www.bosa.co.kr/news/articleView.html?idxno=2235628
100. 함께 만들어가는 AI의 미래: 한국 고객들의 성공적인 AI 활용 사례 | Google Cloud 블로그, 6월 25, 2025에 액세스, https://cloud.google.com/blog/ko/topics/customers/korea-ai-success-stories-2025
101. 해외시장 돋보기 :: 국내 AI 스타트업들의 해외 진출을 통해 본 성공전략 - 한국벤처투자, 6월 25, 2025에 액세스, https://kvicnewsletter.co.kr/page/view.php?idx=474
102. 의료AI, 해외 진출 가속화…'적자 기업' 꼬리표 뗄까 - 쿠키뉴스, 6월 25, 2025에 액세스, https://m.kukinews.com/article/view/kuk202503310248