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[IT뉴스]“AI 3대 강국 가는 길의 최대 걸림돌은 데이터” [AI 3대 강국, 3년에 달렸다]

온카뱅크관리자

2025-09-16 19:57:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 박영선 “장기적 안목으로 AI·양자컴퓨터 직행해야” 황종성 “데이터화 산업공정·노하우 판매전략 필요” 손재권 “대만처럼 국가·기업·대학 총력전 펼쳐야” 김경만 “국가주도 AI 컴퓨팅센터, 테스트베드 역할” 조성배 “반도체·車·조선, AX로 초격차기술 확보” 
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 <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="be474f209e71b51f574c15f323cef2b86c224c4295db4886166f6d8bf16e35e1" dmcf-pid="bktVdemeWu" dmcf-ptype="figure">
 <img alt="디지털타임스 주최로 16일 서울 중구 은행회관 국제회의실에서 열린 AI포럼에서 박영선 전 중소벤처기업부 장관 사회로 종합토론 및 질의응답이 진행되고 있다. 왼쪽부터 손재권 더밀크 대표, 황종성 한국지능정보사회진흥원장, 박 전 장관, 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관, 조성배 연세대 컴퓨터과학과 교수. 박동욱기자 fufus@" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/16/dt/20250916195247291xbec.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="B9VnniIiSm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/16/dt/20250916195247291xbec.jpg" width="658">
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 디지털타임스 주최로 16일 서울 중구 은행회관 국제회의실에서 열린 AI포럼에서 박영선 전 중소벤처기업부 장관 사회로 종합토론 및 질의응답이 진행되고 있다. 왼쪽부터 손재권 더밀크 대표, 황종성 한국지능정보사회진흥원장, 박 전 장관, 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관, 조성배 연세대 컴퓨터과학과 교수. 박동욱기자 fufus@
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 디지털타임스가 16일 서울 중구 은행회관에서 개최한 ‘AI 3대 강국, 3년에 달렸다’ 주제의 인공지능(AI) 포럼의 토론 세션에서는 전문가들이 AI 3강으로 가기 위한 각자의 견해를 펼쳤다. 박영선 전 중소벤처기업부 장관이 좌장으로 사회를 맡았고 손재권 더밀크 대표, 김경만 과학기술정보통신부 인공지능기반정책관, 조성배 연세대 컴퓨터과학과 교수, 황종성 한국지능정보사회진흥원(NIA) 원장이 열띤 토론을 벌였다.
 
 토론 참가자들은 특히 데이터의 중요성을 크게 강조했다. 파운데이션 모델과 컴퓨팅 인프라도 중요하지만 데이터가 AI 3강 목표 달성에 가장 중요한 요소가 될 것이란 견해를 피력했다.
 
 이날의 열띤 토론을 지상중계한다.
 
 
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 <h3 contents-hash="4a57d923679f08a5e13edfc4436a4c8a1b8f4848916dbc836a5bb53abd6c61cf" dmcf-pid="9D34iJOJvp" dmcf-ptype="h3">■ 토론 ■ 좌장 박영선 전 중소벤처기업부 장관 ■ 패널 황종성 한국지능정보사회진흥원장 손재권 더밀크 대표 김경만 과기정통부 인공지능기반정책관 조성배 연세대 컴퓨터과학과 교수</h3>
 <div contents-hash="eff83c816d58e6fc487b923ffa191f7ed93df491e3e3b7d14b7d2df9f1f155b6" dmcf-pid="2w08niIiT0" dmcf-ptype="general">
 ◇자동차가 아닌 자동차 공장을 파는 미래를 그려야
 
 박=AI 3대 강국, 중요한 과제입니다. 그러나 무엇을 위한 AI인가, 그러니까 ‘AI 포 왓?’이 더욱 중요합니다.
 
 김=한국은 가전과 자동차 등 제조업은 글로벌 톱입니다. 여기에 AI를 탑재하지 않으면 3위나 4위로 떨어질 수도 있습니다. 한국이 강점을 가진 제조업을 더욱 강하게 만다는 AI에 집중할 필요가 있습니다.
 
 조 =풀스택 AI 따라가려고 하면 따라가다가 볼 일 다 볼 수 있어요. 모든 분들을 만족시키는 AI를 만들기보다는 반도체, 조선 등 제조업을 AI로 혁신시켜서 초격차를 만드는 게 필요합니다. 선택과 집중을 해서 이것과 이것을 하자, 이런 전략을 세워야 합니다.
 
 박=대만은 AI 팩토리로 간다는 목표를 세웠습니다.
 
 손 =젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 말한 AI 팩토리는 ‘AI를 만들어 내는 공장’입니다. 물리적으로 제품을 생산하는 공장이 있고, 데이터를 만들어 내는 공장이 있는 개념이죠. AI 팩토리가 만들어낸 데이터도 하나의 생산물입니다. 제조 공장의 데이터와 AI 팩토리가 만들어 내는 생산물이 디지털트윈이 되고 거기서 합성데이터가 나옵니다. 로봇과, 병원, 헬스케어 등에서도 이런 개념을 활용할 수 있습니다.
 
 박=AI 시대 이전에는 한국이 대만과 중국에 앞선 제조강국이었어요. 이제는 최첨단 AI 가전을 대만이 만듭니다.
 
 손=대만은 국가·기업·대학 모든 게 정렬이 돼서 총력전을 AI 총력전을 펼칩니다. 그리고 젠슨 황이 ‘따거’(큰형님)입니다. 의심하지 않고 가는 겁니다. 앞으로도 가속도가 붙을 겁니다.
 
 황 원장=AI를 발전시키지 못해도 경제는 돌아가고 산업도 돌아갈 겁니다. 그러나 파는 상품이 달라집니다. 예를 들어서 자동차를 파냐, 자동차 공장을 파냐의 문제가 된다는 겁니다. 농산물을 파는 나라가 있고 스마트팜을 파는 나라가 있다고 칩시다. 스마트팜을 파는 나라가 돈을 더 잘 벌 겁니다.
 
 제조업 AI는 기존에 잘하는 거를 더 잘하자, 이런 개념이어서는 안됩니다. 사람의 판단을 내재화시키는 개념입니다. 숙련노동자는 모든 변수를 감안해 최상의 결과를 내는데 AI 전환(AX)을 하면 누가 해도 최고의 결과가 나옵니다. 인간의 경험이 내재화되기 때문이죠. 한국은 공장과 공정기술 강합니다. 이 노하우를 데이터로 만들고 제품이 아니라 공장을 파는 식의 인식전환을 하면 AI 3강이 충분히 가능합니다.
 
 ◇양질의 데이터 없는 나라는 AI 강국 안돼
 
 박=과기부는 그래픽처리장치(GPU) 확보 계획을 구체화했습니다. 국가AI컴퓨팅센터는 어떤 목적을 갖습니까.
 
 김=국가 주도의 GPU 공급은 첫번째 과제입니다. 테스트베드 역할을 하려고 하기 때문입니다. 앞으로의 AI 데이터센터(DC)엔 신경망처리장치(NPU)가 들어가야 하는데 이 칩을 만들기 위한 테스트베드 역할도 하겠습니다. 국가AI컴퓨팅센터가 꿈꾸는 것은 AX 기반을 만들기 위한 테스트베드입니다.
 
 박=광주 AI DC는 공공 목적의 첫 DC인데 처음엔 과학용으로 만들기로 했다가 시대가 바뀌면서 AI 전용으로 설계변경이 된 적이 있죠.
 
 김=실제 기업들이 AX를 하려고 할 때 가장 큰 허들은 디지털전환(DX)이 안 돼 있다는 것입니다. AX에 성공한 기업들은 데이터에 근거해서 자기들에게 맞는 AI를 만들어냈습니다. AI를 도입하려고 할 때 무엇을 할 건가가 중요합니다.
 
 박=AI로 무엇을 할 것인가에 대한 로드맵에 대해 다시 논의해 보겠습니다.
 
 황=AI의 승자는 양질의 데이터를 많이 가진 나라가 될 것입니다. 데이터 빈국과 부국이 있는데 데이터 부족 국가는 도저히 AI를 발전시킬 수 없습니다. 앞으로는 GPU가 없어서 AI를 못하거나 모델이 없어서 못하는 시대가 아닐 겁니다. 결국 데이터 부족이 문제일 겁니다. 데이터 부족이 문제일 겁니다. NIA가 조사를 해봤는데요, 한국은 디지털화가 잘 돼 있습니다. 그런데 일인당 데이터량은 세계 평균이고 데이터피케이션(데이터화)도 평균입니다. 디지털화와 데이터화의 간극이 있는 겁니다. 한국은 논밭에도 통신망이 있고 센서가 있는 나라입니다. 그런데 데이터 자원화가 안 돼 있습니다. 어떻게 해야 좋은 데이터를 자원화 하느냐, 이 문제에 대해 과기정통부와 NIA가 많은 고민을 하고 있습니다.
 
 박=소버린 AI의 성공 조건은 무엇일까요. 국방이나 의료 등은 자국 AI가 꼭 필요한데요.
 
 조=소버린 AI의 정의가 좀 모호한데요, 우리 AI를 갖춰야 한다는 것은 맞는 얘깁니다. 그런데 마지막 결과물, 무엇을 획득하겠는가를 정해야 합니다. 만약에 미국과 중국의 모델을 의존하다가 어떤 사정 때문에 그것을 더 이상 못 쓰게 되면 한국의 AI가 올스톱이 되겠죠. 이런 상황을 대비하는 것은 중요합니다. 아마 소버린 AI의 큰 모습은 파운데이션 모델이 될텐데요, 국방과 원자력 등 자국 AI로 해야 하는 것은 꼭 해야 합니다.
 
 박=버티칼 AI로 가야한다는 지적에 대해서는 어떻게 생각하십니까.
 
 손=거대언어모델(LLM) 기업들은 미국 실리콘밸리에 많이 있습니다. 한국은 의료라든지, 공장이라든지 버티컬 AI를 도입하려고 노력하고 있는 것으로 알고 있습니다. 각자가 자기 것을 하는 것이 중요합니다.
 
 ◇모두가 잘 AI 잘 활용할 수 있도록하는 교육이 중요
 
 박=마지막으로 국가AI전략위원회에 바라는 말씀 한 마디씩 해주신다면.
 
 조=진짜 중요한 건 교육입니다. 진짜 AI 강국이 되려면 모두가 AI를 잘 활용하도록 하는 교육이 중요합니다.
 
 황=장기적으로 전략을 세워야 3년 동안 할 일을 정할 수 있습니다. 3년 내에 세계 AI 판도도 재편될 겁니다. 판이 짜여지는 이 시기에 한국이 독점적인 위치를 만들어 내야 합니다.
 
 손=한국도 AI에 대한 투자를 글로벌하게 접근해야 합니다. 우리가 외국 AI 기업에 투자해서 자본을 통해 영향력을 손에 쥐어야 합니다.
 
 박=저도 한 말씀 드리겠습니다. 일본은 인터넷 시대를 놓쳐 AI로 곧바로 직행했고 중국은 신용카드를 뛰어넘고 QR코드 결제로 점프했습니다. 한국도 AI와 양자컴퓨팅으로 직행해야 합니다. 긴 안목을 가집시다.
 
 김나인·유진아 기자 silkni@dt.co.kr
 
 
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