‘인공지능(AI) 세계 3대 강국 도약’을 목표로 내건 새 정부의 전략이 매우 고무적이다. 민간 투자 100조원 유치, 데이터센터 건설을 통한 ‘AI 고속도로’ 구축, 고성능 그래픽처리장치(GPU) 5만개 확보, 국가대표 AI 기업 육성, 국가대표 거대언어모델(LLM) 개발, 미래 AI 인재 양성, ‘모두의 AI’ 프로젝트 추진 등 모두 듣기만 해도 가슴이 설레는 야심 찬 정책들을 많이 내놓았다. AI 도약의 골든타임이 벌써 지났는지도 모른다는 국민적 초조함을 잠재울 실질적인 성과가 나오길 기대한다. 그 과정에서 단순한 ‘역량 마인드’를 넘어서 입체적인 ‘전략 마인드’도 갖기를 주문해 본다. AI 전략은 우리의 힘만 열심히 기른다고 성공하는 것이 아니라, 강대국들과의 관계적 맥락에서 도모해야 할 문제이기 때문이다. 특히 한국과 같은 중견국의 처지에서는 더욱 그러하다.

한국의 AI 전략은 강대국 AI 패권 경쟁의 맥락을 읽는 데서 출발해야 한다. 최근 AI를 미래 국가경쟁력의 요체로 이해한 세계 각국은 이 분야를 주도하기 위한 ‘AI 부국강병 경쟁’에 열을 올리고 있다. 중국산 AI 모델인 딥시크의 혁신이 큰 충격을 준 이후, 미·중 두 나라의 AI 패권 경쟁이 전방위적으로 전개되고 있다. 특히 트럼프 2기의 미국은 민간 부문의 혁신을 촉진하기 위한 규제 완화와 인프라 구축에 발 벗고 나섰다.

사실 ‘AI 부국강병’의 양대 축은 ‘인재 양성’과 ‘인프라 구축’이다. ‘AI 3대 강국’을 노리는 한국의 전략도 인적·물적 기반 없이는 성공하기 어렵다. 기술 발전의 빠른 속도에 맞춰 최대한의 자원을 동원해 힘닿는 데까지 총력을 기울이는 수밖에 없다.

그러나 국가 역량의 규모가 중견국인 한국에는 ‘전략 마인드’도 필요하다. 국가 간 투자 규모의 비교는 차치하고, 일개 빅테크의 투자가 한국 전체의 규모를 수십배나 능가하는 현실을 직시할 필요가 있다. 정부 주도로 자원을 적극 투입해 세계적 수준의 ‘한국형 LLM’을 개발해, ‘AI 3대 강국’을 노리는 ‘선도전략’도 펼쳐야 하지만, 한국의 현실에 맞는 ‘틈새 전략’도 필요하다. 현실적으로 한국이 범용 LLM 모델에서 미·중을 제치기는 어렵지만, 조선·반도체·자동차·항공·의료 등 산업 경쟁력을 보유한 분야별로 솔루션을 제공하는 ‘특화 AI’를 개발할 역량은 있다. 결국 한국의 AI 전략은 장기적으로는 기반 모델 개발로 선도적 잠재력을 익히면서, 단기적으로는 경쟁력 있는 특화 영역을 공략해 제조업 혁신을 이끄는 것이어야 한다.

지정학적 위치에서도 중견국인 한국은 미·중 사이에서 ‘구조적 위치’를 설정해야 하는 전략적 고민을 안고 있다. 이러한 고민은 최근 AI 분야에서도 그대로 드러났다. 최근 딥시크의 사례에서 보는 바와 같이, 오픈소스를 기반으로 가성비 공세를 벌이는 중국의 전략과 중국의 기술굴기 견제를 위해 소스코드 비공개와 사이버·데이터 안보를 강조하는 미국의 행보 사이에서 제기될 고민이다. 중국산 AI를 국가안보 문제로 보고 제재하려는 미국의 행보에 동참하자니 경제적으로 손해를 보게 되고, 어느 정도의 안전 문제를 감수하고 가성비 좋은 중국산 AI를 도입해 사용하자니 미국의 눈치를 보지 않을 수 없는 ‘낀 나라’의 처지다.

궁극적으로는 미·중 사이에서 한국의 ‘AI 주권’을 확보하려는 ‘자주적 AI(Sovereign AI)’의 행보가 해답일 수밖에 없는데, 이 전략의 미래 또한 험난한 여정을 가게 될 것이 눈에 선하다.

새 정부는 AI 분야 컨트롤타워 구축 차원에서 국가AI책임자(CAIO)인 ‘AI미래기획수석’을 신설했다. 부총리급 AI 전담 부처 신설도 거론되고, 국가AI위원회도 확대하고 그 기능도 강화한다고 한다. 강대국 AI 패권 경쟁이 가속화하는 상황에서 개별 부처 중심의 정책을 넘어서 범정부 차원의 지원체계를 구축하려는 행보여서 기대가 크다. 이러한 AI 거버넌스 구도에서 기술·산업 분야와 더불어 안보·외교 분야도 포괄하는 종합적인 추진체계를 마련해야 한다는 점을 강조하고 싶다.

새 정부의 ‘역량 마인드’ 기반의 정책과 더불어 국제정치적 맥락을 고려하는 ‘전략 마인드’도 갖추기를 기대해 본다.

김상배 서울대 정치외교학부 교수