[새 정부에 바란다④첨단산업]
2030년까지 GPU·NPU 50만장 갖춰야
인재 유출 막고 해외 인재 영입하는 정책 필요
AI 시대 석유 '데이터' 활용 규제 완화해야
부총리급 AI 전담부처 신설 검토 제언도

[이데일리 임유경 기자] 인공지능(AI)이 경제와 산업 전반의 패러다임을 뒤바꾸며 국가 경쟁력의 핵심 동력으로 부상하는 가운데 새 정부는 AI 투자의 최우선 과제로 인프라 확충에 나서야 한다는 목소리가 커지고 있다. 인재 양성, 학습용 데이터 확대, AI 거버넌스 재정립 등 구조적 과제에 대한 종합적 대응도 함께 요구되고 있다.

AI 인프라, 필수 조건…투자 규모 대폭 확대 필요

전문가들은 AI 경쟁력 확보를 위한 핵심 조건으로 강력한 컴퓨팅 인프라를 꼽으며, GPU(그래픽처리장치), NPU(신경망처리장치) 등 AI 연산 자원과 데이터센터 구축에 대한 선제적 투자가 필요하다고 강조한다.

이재명 더불어민주당 후보 AI공약 주요내용[이데일리 문승용 기자]

김문수 국민의힘 후보 AI공약 주요내용[이데일리 문승용 기자]

하정우 네이버클라우드 AI이노베이션센터장은 “AI 인프라는 아무리 전략이 좋아도 그것 없이는 아무 것도 할 수 없다”며 “인프라 구축에는 시간이 오래 걸리므로 우선 투자를 시작하고, 이후 방향성을 조정해도 늦지 않다”고 말했다.

실제로 글로벌 주요국은 인프라 투자에 속도를 내고 있다. 미국은 정부와 오픈AI, 소프트뱅크, 오라클 등이 참여해 약 701조 원 규모의 ‘스타게이트 프로젝트’를 추진 중이며, EU도 약 300조 원을 들여 최소 4곳의 AI 데이터센터(AIDC)를 구축할 계획이다. 일본은 2030년까지 AI 인프라 및 반도체 개발에 10조엔(약 96조 원) 이상의 보조금을 투입할 예정이다.

반면 한국의 AI 인프라는 크게 부족하다. 2023년 기준, 첨단 GPU(H100) 보유량은 약 2000장에 불과하며, 소프트웨어정책연구소(SPRi)에 따르면 국내 AI 기업의 절반 이상(53%)이 컴퓨팅 자원 부족을 호소하고 있다.

이에 바른과학기술사회실현을위한국민연합(과실연)은 2030년까지 GPU와 국산 NPU 등 AI 반도체 50만 장을 확보해야 한다고 제안했다. 이는 정부가 목표로 제시한 2027년까지 3만 장보다 훨씬 큰 수치다. 하 센터장은 “AI가 국가 전략 자산이 된 만큼, 세계 수준의 모델 개발과 실서비스 추론을 위한 반도체 확보는 필수”라며 “AI 3대 강국을 지향한다면 그에 걸맞은 인프라 투자가 뒤따라야 한다”고 강조했다.

AI 인재가 떠난다… ‘탈한국’ 막을 파격 정책 시급

AI 생태계의 지속적인 발전을 위해서는 최고 수준의 인재 확보가 필수적이다. 그러나 한국은 심각한 AI 인재 유출을 겪고 있어 대책 마련이 시급하다. OECD는 한국을 대표적인 AI 인재 순유출국으로 분류했으며, 인구 1만 명당 0.3명꼴로 AI 인재가 해외로 빠져나가고 있는 것으로 나타났다. 이는 글로벌 주요국 중에서도 높은 수준이다. 스탠퍼드대 인간중심인공지능연구원(HAI)의 ‘AI 인덱스 2025’ 보고서에서도 한국은 이스라엘, 인도, 헝가리, 터키에 이어 다섯 번째로 인재 유출이 심각한 국가로 지목됐다.

이에 전문가들은 글로벌 AI 인재 유치와 국내 인재 유출 방지를 위한 과감한 정책이 필요하다고 강조한다. 예컨대, 해외 최우수 인재에게 비자를 신속하게 발급하는 ‘AI 탤런트 패스트트랙 비자제’ 도입, 병역특례 확대, 첨단 AI 프로젝트를 군 복무 중 경험할 수 있도록 하는 ‘AI 전문 사관학교(탈피오트 프로그램)’ 신설 등이 제안되고 있다.

궁극적으로는 성과 기반의 보상체계, 활발한 연구 커뮤니티 조성, 매력적인 시장 환경 등 인재가 머물고 싶은 생태계를 만드는 것이 핵심이라는 지적이다.

‘AI 시대의 석유’ 데이터 확보 시급…AI 데이터센터 전력 수급 과제

AI 모델의 성능과 경쟁력은 학습용 데이터의 양과 질에 크게 좌우된다. 세계 각국이 데이터 확보 경쟁에 나서는 가운데, 한국은 디지털 활용 역량은 높지만 고품질 한국어 데이터와 산업별 특화 데이터가 부족한 실정이다. 기업 데이터 유출에 대한 우려, 데이터 표준화 미비 등도 걸림돌로 작용하고 있다.

주요국들은 규제보다는 혁신에 초점을 맞춰 △공공 데이터 개방 △산업 데이터 거래 활성화 △데이터 큐레이션 산업 육성 △저작권·개인정보 규제의 합리화 등을 추진하고 있다. 우리나라 역시 공공·민간 데이터의 대규모 축적과 개방 확대, AI 데이터 규제 샌드박스 확대, 자율적인 데이터 표준화 등 보다 과감한 데이터 정책이 요구된다.

특히 학습·추론용 데이터 접근성을 높이기 위해 ‘텍스트 데이터 마이닝(TDM)’을 저작권법상 공정 이용으로 허용해야 한다는 목소리가 커지고 있다. TDM은 컴퓨터가 대량의 텍스트를 자동으로 분석해 유의미한 정보와 패턴을 추출하는 기술로, AI 학습의 핵심 수단 중 하나다. 일본은 상업적 목적의 AI 개발에도 TDM을 허용하고 있으며, EU는 저작권자의 명시적 거부(opt-out)가 없는 한 허용하는 방식을 택하고 있다.

송경희 성균관대 인공지능신뢰성센터장은 “한국은 TDM 활용에 있어 세계에서 가장 소극적인 태도를 보인다”며 “저작권 보호에만 매몰되면 AI 경쟁력 확보는 어려울 것”이라고 경고했다. 이어 “정부가 일정 수준의 보상을 제도화해 저작권자의 권리를 지키면서도 AI 개발에 데이터를 활용할 수 있는 방안을 마련해야 한다”고 제안했다.

한편, AI가 기술을 넘어 사회·경제·안보 전반에 영향을 미치면서, 흩어져 있는 AI 정책 권한을 통합하고 일관된 정책 추진이 가능한 새로운 AI 거버넌스 체계 구축의 필요성도 제기되고 있다. 정책 설계와 집행의 일관성 확보, 규제와 진흥의 균형, 글로벌 협력 대응 등을 포괄할 전담 부처 설립이 거론된다. 김준하 광주과학기술원(GIST) 교수는 “AI가 산업뿐 아니라 사회 전반의 핵심 인프라가 되고 있는 만큼, 이를 총괄할 전담 부처가 필수”라며 “AI 디지털 혁신부 같은 부처가 부총리급으로 신설돼 타 부처와 유기적으로 협력할 수 있어야 한다”고 강조했다.

임유경 (yklim01@edaily.co.kr)

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