G7 국가들은 AI 혁명의 최전선에서 리더십을 발휘하며, 막대한 투자와 규제 프레임워크 구축을 통해 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 개발하고 산업 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화하고 있다.
서론: 글로벌 AI의 필수적 역할
인공지능(AI)은 전 세계 경제와 사회를 빠르게 재편하며, 실험 단계를 넘어 다양한 산업과 일상생활에 광범위하게 통합되고 있다. AI는 경제 성장을 가속화하고, 생산성을 향상하며, 복잡한 사회적 문제를 해결할 수 있는 엄청난 잠재력을 가지고 있다. 동시에 새로운 위험을 초래하고 신중한 거버넌스를 요구하기도 한다.
세계경제포럼(WEF)의 보고서에 따르면, AI는 2030년까지 전 세계적으로 9,200만 개의 일자리를 대체하는 동시에 1억 7천만 개의 새로운 일자리를 창출하여 순 7,800만 개의 일자리 증가를 예상한다. 이는 AI가 산업 혁명 이후 가장 중요한 노동 시장 변화를 촉발할 것이라는 전망과 일치한다. 맥킨지(McKinsey)의 분석은 AI가 2018년부터 2022년까지 기업 내 AI 도입이 정체되었음에도 불구하고, 생성형 AI의 등장 이후 2024년에는 78%의 조직이 최소 한 가지 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있다고 지적한다. 이는 AI가 더 이상 특정 기술 전문가의 영역이 아니라, 전사적이고 광범위한 통합이 필요한 핵심 동력으로 자리매김했음을 보여준다.
이러한 변화는 AI가 단순한 기술 발전을 넘어 근본적인 경제 및 사회적 동력으로 인식되고 있음을 의미한다. 주요 글로벌 조직과 연구 기관들이 AI의 심오하고 체계적인 영향을 일관되게 강조하는 것은, AI가 이제 국가와 기업 모두에게 핵심적인 전략적 필수 요소가 되었음을 시사한다. 이는 각국이 AI에 막대한 투자를 하고 정책적 노력을 기울이는 이유를 설명한다.
본 보고서는 G7 국가(캐나다, 프랑스, 독일, 이탈리아, 일본, 영국, 미국)와 대한민국의 현재 AI 발전 현황, 산업 기반, 경제력을 종합적으로 분석한다. 또한 기술 발전, 경제적 함의, 정책 프레임워크 및 인재 환경을 고려하여 AI 분야의 미래 성장 잠재력을 전망한다.
G7 국가: AI 발전의 집단적 진보와 경제적 영향력
G7 국가들은 AI 혁신을 주도하고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI를 채택하기 위해 다각적인 전략을 추진한다. 이들 국가는 공공 서비스와 중소기업(SME) 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화하는 데 중점을 둔다.
AI 발전 현황
G7 국가들은 혁신을 주도하고 안전하며 신뢰할 수 있는 AI를 채택하는 데 전념한다. 미국은 민간 AI 투자에서 압도적인 선두를 달리고 있으며, 2024년 기준 1,091억 달러를 기록하여 중국의 12배, 영국의 24배에 달하는 규모를 보인다. 또한 2024년에는 40개의 주목할 만한 AI 모델을 개발하여 중국의 15개, 유럽의 3개를 크게 앞섰다. 이는 미국이 AI 혁신 생태계에서 강력한 리더십을 유지하고 있음을 보여준다.
프랑스는 AI 연구, 교육 및 인프라 부문에서 빠르게 부상하여 2023년 스탠포드 글로벌 AI 활력 지수에서 3위를 기록했으며, 2024년 글로벌 AI 지수에서는 13위에서 5위로 도약했다. 프랑스는 유럽의 생성형 AI 허브로 인정받고 있으며, 4,000명 이상의 AI 연구자를 보유한다. 영국의 경우, “AI 성장 구역” 및 국제 컴퓨팅 파트너십을 포함한 AI 인프라에 대한 투자를 확대하고 있다. 이탈리아는 AI 연구에서 탁월한 성과를 보이며 CINECA의 레오나르도 슈퍼컴퓨터(전 세계 7위)와 같은 최고 수준의 슈퍼컴퓨팅 시설을 보유한다. 그러나 상업화 부문에서는 프랑스와 독일에 비해 뒤처지는 양상을 보인다.
미국이 AI 투자 및 모델 개발에서 지배적인 위치를 유지하지만, 유럽 G7 회원국(프랑스, 영국, 독일)들은 연구, 인재, 인프라 분야에서 각자의 강점을 전략적으로 구축하고 있다. 이는 G7 내에서 미국 중심의 단일 AI 패권이 아닌 다극적인 AI 발전 지형이 형성되고 있음을 시사한다. 각국은 고유한 강점(예: 프랑스의 저탄소 에너지 기반 컴퓨팅, 이탈리아의 연구 역량)을 활용하여 AI 분야에서 자율성을 확보하고 지역적 리더십을 목표로 한다.
산업 기반 및 AI 도입 현황
G7 정상들은 AI가 경제의 중추 역할을 하는 중소기업(SME)과 공공 서비스 전반에 걸쳐 AI 도입을 가속화하는 데 전념한다. 이를 위한 이니셔티브로는 공공 부문 협력을 위한 G7 AI 네트워크(GAIN), SME를 위한 G7 AI 도입 로드맵(컴퓨팅 자원, 디지털 인프라, 교육, 청사진 접근 지원), 확장 가능한 공공 부문 AI 애플리케이션을 식별하기 위한 캐나다 주도의 GovAI 그랜드 챌린지 등이 있다.
영국은 AI 도입 허브를 개설하고 소규모 제조업체를 지원하기 위해 Made Smarter 도입 프로그램에 대한 자금 지원을 두 배로 늘렸다. 독일의 “2025년 독일 경제의 생성형 AI” 연구에 따르면, 응답 기업의 69%가 AI 전략을 수립했으며 72%가 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔다. 이는 주로 혁신, 자동화 및 새로운 시장 성장을 목표로 한다. 이탈리아 기업의 AI 도입률은 2021년 5.7%에서 2024년 11.4%로 개선되었으며, 18.9%는 2025년에서 2027년 사이에 투자를 계획하고 있다. 그러나 대기업(도입률 24.1%)과 SME(7.7%) 간에는 상당한 도입 격차가 존재한다.
G7이 SME 및 공공 부문 AI 도입에 전략적으로 중점을 두는 것은 AI의 완전한 경제적 이점을 실현하려면 대형 기술 기업을 넘어 광범위한 통합이 필요하다는 인식을 반영한다. 이탈리아와 같은 국가에서 나타나는 지속적인 도입 격차는 국가 전략을 광범위한 비즈니스 혁신, 특히 기초적인 SME 부문으로 전환하는 데 있어 중요한 과제를 보여준다. 이는 AI의 전반적인 경제적 영향을 제한할 수 있는 중요한 문제이다.
경제적 영향 및 투자
AI는 G7 국가에 상당한 경제적 이점을 가져올 것으로 예상되며, 주로 생산성 향상과 새로운 시장 기회를 통해 GDP에 크게 기여할 것으로 전망된다. 2024년 기준 AI는 미국 경제에 4,000억 달러 이상을 기여했으며, 2030년까지 4조 4천억 달러의 영향을 미칠 것으로 예상된다. 생성형 AI는 2030년까지 캐나다 경제에 연간 1,800억 달러의 노동 생산성 향상을 추가하여 생산성을 8% 높일 수 있다. 캐나다의 SME는 2030년까지 최대 1,000억 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다.
영국 중소기업의 AI 도입은 향후 10년간 영국 경제에 780억 파운드를 추가할 수 있으며, AI/ML은 2035년까지 영국 실질 GDP에 2.98% 증가(기준 시나리오)를 기여할 수 있다. 이탈리아의 경우, 생성형 AI는 생산성을 최대 18% 증가시켜 연간 3,120억 유로의 부가가치를 창출할 수 있으며, 2027년까지 AI 시장 규모가 18억 2백만 유로로 두 배 증가할 것으로 예상된다. 독일 기업들은 AI를 통해 매출 증가, 데이터 분석 가속화, 자동화, 신제품 및 시장 성장 기회를 기대한다. 국제통화기금(IMF)은 AI가 향후 10년간 높은 총요소생산성(TFP) 성장 시나리오에서 글로벌 GDP를 거의 4% 확장시킬 것으로 예상하며, 미국과 같은 선진국이 불균형적으로 큰 혜택(산출량 5.6% 증가)을 받을 것으로 전망한다.
G7 국가들은 AI로부터 상당한 경제적 이점을 기대하며, 주로 생산성 향상과 새로운 시장 기회를 통해 GDP에 크게 기여할 것으로 예상한다. 이러한 이점의 실현은 특히 SME의 광범위한 도입과 관련 도전 과제의 효과적인 관리에 달려 있다. 이는 AI가 단순한 효율성 도구가 아니라 성장 전략으로 간주되고 있음을 보여준다.
규제 및 윤리적 프레임워크
G7은 2019년 OECD AI 원칙을 기반으로 2024년 10월 AI 개발자를 위한 국제 AI 지침 원칙 및 행동 강령을 승인했다. 이는 자발적인 성격을 띠지만, AI 시스템의 안전성, 신뢰성 및 AI 수명 주기 전반에 걸친 위험 기반 접근 방식을 촉진하는 것을 목표로 한다. G7은 OECD 및 GPAI(Global Partnership on AI)와 같은 국제 파트너와 협력하여 이러한 원칙을 더욱 발전시키고 있다.
미국은 단일 연방 AI 법률 대신 기존 법률, 행정 명령 및 주 차원의 입법에 의존하는 “패치워크” 규제 프레임워크를 채택하고 있다. 주요 이니셔티브로는 국가 AI 연구 자원 파일럿 및 AI 인재 급증 프로그램이 있다. 캐나다의 연방 공공 서비스 AI 전략(2025-2027)은 인간 중심적이고 협력적이며 준비된 책임감 있는 AI 도입을 강조하며, AI 전문 지식 센터와 같은 이니셔티브를 포함한다. 영국의 접근 방식은 유연하며, AI 안전 연구소를 확장하고 데이터 보호 및 온라인 안전에 대한 지침을 발행하면서 성장을 우선시한다.
프랑스 전략은 2024년 8월 발효된 EU AI 법과 깊이 통합되어 있으며, 위험 수준에 따라 AI 시스템을 분류하고 엄격한 준수 기한을 설정한다. 프랑스는 또한 2025년 2월 INESIA(AI 안전 연구소)를 설립했다. 독일은 AI 거버넌스에서 선두를 달리고 있으며, EU AI 법과 일치하여 투명성, 데이터 프라이버시 및 책임성을 강조하고 인간 중심적인 AI 거버넌스를 육성한다. 이탈리아의 국가 AI 전략(2024-2026)은 유럽의 윤리적 기준에 부합하고 경쟁력을 높이는 것을 목표로 하며, 10억 유로의 투자 기금을 포함한다. 일본은 엄격한 새로운 규칙을 피하면서 “혁신 친화적인” 규제 프레임워크를 선호하며, 고위급 AI 전략 본부를 설립하고 AI 안전 평가를 촉진한다.
2024년 5월 서울 AI 정상회의에서는 모든 G7 회원국을 포함한 AI 안전 연구소의 글로벌 네트워크가 형성되었다. 그러나 생성형 AI에 대한 대중의 신뢰와 데이터 공유 의지는 G7 국가마다 크게 다르다. 중국은 신뢰도가 높은 반면, 프랑스와 독일은 낮은 편이며, 이탈리아, 영국, 미국은 그 중간에 있다.
모든 G7 국가가 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI에 대한 약속을 공유하지만, 규제 철학은 EU의 규범적인 AI 법(프랑스, 독일, 이탈리아)부터 미국의 “패치워크” 접근 방식, 영국과 일본의 보다 유연하고 혁신 친화적인 입장까지 다양하다. 이러한 차이는 다양한 규제 실험의 기회를 제공하는 동시에 국제적인 상호 운용성 및 조화에 대한 과제를 제기한다. 대중의 신뢰는 여전히 중요한 변수이며, 도입률에 영향을 미친다.
인력 및 인재 전략
G7 국가들은 AI 기반 전환에 대비하여 탄력적인 미래 인력을 구축하는 데 전념하며, 직장에서 인간 중심적인 AI 도입을 추진한다. 전략에는 STEM 교육 촉진, 디지털 기술 교육 접근성 향상, 소외 계층(여성, 세계화의 영향을 받은 사람들)의 AI 관련 분야 참여 장려가 포함된다. 정상들은 인재 교류를 확대하고 AI 전문가와 기업을 연결하여 기술 격차를 해소하는 데 동의했다.
OECD는 전문 AI 인재 부족이 대기업에서도 AI 도입의 주요 장벽이라고 지적하며, 인적 자원 개발 정책의 중요성을 강조한다. 독일의 연구에 따르면 응답자의 64%는 AI 도입에 직원 재교육이 필요하다고 생각하지만, 일자리 수에는 근본적인 영향을 미치지 않을 것이라고 믿으며, 72%는 직원을 AI 활용에 대해 교육할 준비가 되어 있다고 느낀다. 프랑스는 연간 AI 학생 교육 수를 4만 명에서 10만 명으로 늘리는 것을 목표로 하며, 국제 AI 인재 유치를 위해 “탤런트 패스포트” 및 “프렌치 테크 비자”를 제공한다.
WEF는 AI가 2030년까지 전 세계적으로 1억 7천만 개의 새로운 일자리를 창출하는 동시에 9,200만 개의 일자리를 대체할 것으로 예상하지만, 기술 불일치로 인해 대체된 근로자가 새로운 역할로 전환하지 못할 수 있다고 경고한다. PwC는 AI 기술(예: 프롬프트 엔지니어링)을 가진 근로자가 56%의 임금 프리미엄을 받는다고 보고하며, 이는 이러한 기술의 높은 가치를 나타낸다.
G7 국가들은 AI 인재를 개발하고 유치하기 위한 전략을 적극적으로 추진하고 있지만, 급격한 기술 변화와 전문 AI 전문 지식에 대한 높은 수요로 인해 상당한 기술 격차가 지속되고 있다. 재교육 및 인재 교류에 대한 강조는 인력 적응에 대한 선제적인 접근 방식을 반영하지만, 대체된 근로자의 공정한 전환을 보장하는 과제는 여전히 남아 있다.
표: G7 AI 개발, 투자 및 경제적 영향 하이라이트 (2024-2025)
대한민국: AI 강국을 향한 도전과 기회
대한민국은 AI 분야에서 글로벌 리더십을 확보하기 위해 공격적인 전략을 추진하고 있으며, 특히 산업 AI 및 반도체 분야에 중점을 둔다.
AI 발전 현황
대한민국은 2025년에 산업 AI 프로젝트에 3억 4,900만 달러(4,800억 원)를 투자할 계획이며, AI 기반 공장, 첨단 AI 칩, 자율주행차 기술 개발에 중점을 둔다. 이러한 투자는 한국이 세계 4위의 제조업 허브로서 글로벌 경쟁력을 강화하고 산업 AI 분야에서 리더십을 공고히 하는 전략적 지렛대 역할을 할 것으로 간주된다.
2024년 12월에 통과된 AI 기본법은 AI의 미래에 대한 안전장치를 마련하기 위한 법적 프레임워크를 제공한다. 2025년 2월, 최상목 대통령 권한대행은 7억 달러 이상을 투자하고 한국형 “ChatGPT”와 같은 대규모 언어 모델 개발을 주도할 “국가 AI 팀”을 발표했다. 2025년 6월, 대한민국은 한국어 및 데이터로 훈련된 “주권 AI” 시스템 개발에 7,350억 달러를 투자하는 대규모 전략을 발표했다. 이 이니셔티브는 네이버 임원 하정우를 초대 AI 정책 수석 비서관으로 임명하고 아마존 웹 서비스(AWS)와 협력하여 울산에 국내 최대 AI 데이터 센터를 구축할 계획을 포함한다.
하버드 케네디 스쿨의 벨퍼 센터 보고서에 따르면, 대한민국은 전체 신흥 기술 분야에서 5위를 차지했지만, AI 부문에서는 9위, 생명공학 10위, 양자 12위, 우주 13위를 기록하며 선두 주자들과 격차를 보였다. 특히 AI 모델 정확도와 알고리즘 개발에서 낮은 점수를 받았다. 이는 한국이 반도체 분야에서 강점을 보이지만, AI의 핵심 기반 기술에서는 여전히 개선이 필요함을 시사한다.
대한민국은 산업 AI 및 반도체 분야에서 글로벌 AI 리더십을 목표로 하는 강력한 국가적 의지를 보여준다. 특히 “주권 AI” 전략과 대규모 투자는 국가적 자율성과 경쟁력 확보에 대한 의지를 반영한다. 그러나 핵심 AI 연구, 특히 모델 정확도 및 알고리즘 개발 분야에서 선두 주자들과의 격차는 한국이 AI 잠재력을 완전히 실현하기 위해 해결해야 할 중요한 과제이다.
산업 기반 및 AI 도입 현황
대한민국의 AI 시장은 정부의 강력한 지원과 다양한 산업 분야에서의 AI 활용 증가에 힘입어 빠르게 성장하고 있다. 제조업 및 물류 분야에서는 운영 효율성을 위한 자동화가 중요해지면서 AI 사용이 급증했다. 주요 한국 제조업체의 80%가 생산 공정 효율성 향상을 위해 AI 기술을 구현하고 있다. 현대차와 SK하이닉스 같은 기업들은 예측 유지보수 및 공급망 관리에 AI를 활용하고 있다.
AI 최적화 데이터 센터 시장 또한 인공지능 애플리케이션의 증가하는 수요를 충족하기 위해 적극적으로 확장되고 있다. 과학기술정보통신부는 2027년까지 국내 클라우드 시장 규모를 10조 원(72억 9천만 달러)으로 두 배 늘려 글로벌 AI 시대의 경쟁력을 높일 계획이다. SK텔레콤은 기가와트급 AI 데이터 센터 구축을 포함한 “AI 인프라 슈퍼하이웨이“를 구상하고 있으며, 이는 상당한 투자와 고용 기회를 창출할 것으로 예상된다. 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 AI 특화 하드웨어에 대한 수요가 급증하면서 SK하이닉스는 2024년 HBM 칩이 완판되고 2025년에도 거의 매진되는 등 기록적인 재무 성과를 보고했다. 삼성전자 또한 2024년에 HBM 칩 생산량을 세 배로 늘릴 계획이다.
대한민국은 로봇 밀도에서 세계 1위를 차지하며 (2023년 기준 10,000명당 1,012대) 산업 자동화 시스템의 높은 수준을 보여준다. 정부는 2024년 1월에 제4차 지능형 로봇 기본계획(2024-2028)을 수립하고 2030년까지 3조 원 이상을 투자하여 100만 대의 첨단 로봇을 배치하고 새로운 비즈니스 모델을 창출할 계획이다. 이러한 장기적인 정부의 마스터 플랜은 로봇 공학이 AI의 자연스러운 확장이며, 인구 통계학적 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다는 전략적 접근 방식을 보여준다.
대한민국의 산업 기반은 AI 도입에 매우 유리하며, 특히 제조업, 로봇 공학, 반도체 분야에서 강점을 보인다. 정부의 적극적인 투자와 대기업의 AI 기술 통합은 이러한 산업 분야에서 생산성과 효율성을 높이는 데 기여하고 있다. 데이터 센터 인프라 확충 및 HBM과 같은 AI 특화 하드웨어에 대한 막대한 투자는 AI 시대의 핵심 컴퓨팅 역량을 확보하려는 국가적 노력을 반영한다.
경제적 영향 및 투자
한국은행은 AI 도입이 2050년까지 대한민국의 GDP를 최대 12.6%까지 끌어올릴 수 있다고 전망했다. 이는 고령화와 노동력 감소로 인한 인구 통계학적 문제를 완화하는 중요한 기회를 제공한다. AI가 통합되지 않을 경우 2023년부터 2050년까지 노동 공급 감소로 인해 GDP가 16.5% 감소할 것으로 예상되지만, AI 도입 시 이 감소폭은 5.9%로 완화될 수 있다.
대한민국의 AI 시장은 2022년 4억 3,500만 유로에서 2024년 9억 9백만 유로로 급성장했다. 2025년에서 2035년까지 연평균 성장률(CAGR)은 21.493%로 예상되며, 시장 규모는 2024년 3억 3백만 달러에서 2035년 25억 5,625만 달러로 증가할 것으로 전망된다. AI는 특히 헬스케어 분야에서 상당한 경제적 영향을 미칠 것으로 예상된다. 한국의 AI 헬스케어 시장은 2023년 3억 5,280만 달러에서 2030년까지 38억 910만 달러에 달할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률 40.5%를 기록할 것으로 보인다.
AI는 대한민국 경제에 상당한 생산성 향상과 GDP 성장을 가져올 잠재력을 가지고 있다. 특히 고령화 및 노동력 감소와 같은 인구 통계학적 문제를 완화하는 데 AI가 중요한 역할을 할 수 있다는 점은 AI 도입의 시급성과 전략적 중요성을 강조한다. 산업 전반에 걸친 AI 도입의 증가는 경제 전반에 걸쳐 효율성을 높이고 새로운 가치를 창출할 수 있는 강력한 기반을 제공한다.
규제 및 윤리적 프레임워크
대한민국의 AI 법적 프레임워크는 AI 혁신과 개발이 활발해지면서 비윤리적이고 신뢰할 수 없는 기술 사용에 대한 우려가 커지면서 2024년 12월에 AI 기본법이 통과되었다. 이 법은 AI의 미래에 대한 안전장치를 마련하기 위해 고안되었다. 그러나 이 법은 정치적 딥페이크나 성적 딥페이크와 같은 일부 중요한 사회적 문제를 명시적으로 다루지 않는다는 비판을 받는다. 또한 “고위험 AI 시스템”에 대한 정의가 너무 광범위하여 과도한 규제로 인해 국내 AI 산업의 혁신이 저해될 수 있다는 우려도 제기된다.
AI 기본법은 현재 강력한 집행 메커니즘이 부족하며, 시행 지침과 하위 규정은 2025년 하반기에 마련될 예정이다. 산업계, 국회의원 및 과학기술정보통신부는 AI 혁명의 중요한 시기에 개발을 저해하기보다 AI 기술 개발 및 혁신을 우선시해야 한다고 강조한다. 이러한 우려는 2026년까지 필요한 집행 메커니즘이 완전히 마련되지 않을 수 있다는 점과 관련이 있다.
대한민국의 AI 규제 접근 방식은 혁신을 촉진하면서도 위험을 관리하려는 균형을 추구한다. 그러나 법률의 구체적인 시행과 집행 메커니즘의 부재는 AI 개발의 불확실성을 야기하며, 법률이 의도한 효과를 완전히 발휘하기 위해서는 추가적인 노력이 필요하다.
인력 및 인재 전략
대한민국은 AI 강국이 되기 위해 인재 확보에 큰 도전에 직면해 있다. 한국의 밝은 인재들이 해외로 유출되는 “두뇌 유출” 현상이 심화되고 있기 때문이다. 2019년부터 2021년 사이에 해외에서 일하는 한국 과학 및 공학 전문가의 수는 125,000명에서 129,000명으로 증가한 반면, 한국으로 유입되는 외국인 전문가의 수는 47,000명에서 45,000명으로 감소했다. AI 인재 이동성 측면에서 한국은 OECD 38개국 중 35위를 기록했다.
이러한 두뇌 유출의 원인으로는 해외의 경쟁력 있는 급여, 성과 기반 보상, 개방적인 직장 문화 등이 꼽힌다. 국내 노동 및 연구 시스템의 구조적 문제, 즉 단기 성과 평가, 경직된 연공서열 기반 급여 시스템, 제한된 연구 인프라 및 국제 협력 기회 부족도 인재 유출을 부추기는 요인이다.
한국경제인협회(KCCI)의 지속가능성장 이니셔티브(SGI)는 이러한 인재 유출을 역전시키기 위해 대대적인 개혁을 권고한다. 여기에는 성과 연동형 급여 체제로의 전환, 유연한 근무 시간 시스템, 연구 성과에 대한 더 큰 보상 등이 포함된다. SGI의 연구원은 단순히 두뇌 유출을 막는 것을 넘어, 인재를 다시 유치하고 지식과 혁신이 순환하는 시스템을 구축하는 “두뇌 유입 전략“이 필요하다고 강조했다.
대한민국은 AI 분야에서 강력한 기술 역량을 보유하고 있음에도 불구하고, 인적 자본 활용 및 노동 시장 정책에서 뒤처져 있다. 이는 AI 잠재력을 완전히 활용하기 위한 전략적 개선의 필요성을 강조한다.
생성형 AI 도입 현황
2024년 대한민국에서는 4명 중 1명꼴로 ChatGPT와 같은 생성형 AI 서비스를 사용한 것으로 나타났다. 이는 전년도 11.7%에서 거의 두 배 증가한 수치이다. 사용자들은 주로 텍스트 생성(57.2%), 음성 및 음악 생성(21.4%), 이미지 생성(11.8%)에 이러한 서비스를 활용했다. 2024년에 생성형 AI 서비스에 비용을 지불한 응답자는 7%로, 전년도 0.9%에서 약 7배 증가했다. 대한민국은 생성형 AI 서비스 유료 구독 부문에서 미국에 이어 2위를 차지했다.
생성형 AI 사용의 주요 이유로는 정보 검색의 효율성(87.9%)이 가장 많이 꼽혔으며, 일상 업무 지원(70%) 및 대화 파트너로서의 사용(69.5%)이 그 뒤를 이었다. 그러나 사용자 역량 부족(65.2%), 개인 정보 보호 우려(58.9%), 도구의 복잡성(57.3%)이 여전히 광범위한 도입의 주요 장벽으로 작용하고 있다.
대한민국은 생성형 AI의 빠른 도입률과 유료 서비스 사용에서 높은 순위를 기록하며 AI 기술 수용에 대한 대중의 높은 관심을 보여준다. 이는 AI 기술이 일상생활과 업무에 빠르게 통합되고 있음을 의미한다. 그러나 사용자 역량, 개인 정보 보호 및 복잡성에 대한 우려는 AI의 완전한 잠재력을 실현하기 위해 해결해야 할 과제로 남아 있다.
비교 분석 및 미래 전망
G7 국가와 대한민국은 AI 분야에서 각자의 강점과 약점을 가지고 있다.
강점과 약점
G7의 강점:
- 미국의 지배적 투자 및 모델 개발: 미국은 민간 AI 투자와 최상위 AI 모델 개발에서 압도적인 선두를 달리고 있으며, 강력한 혁신 생태계를 보유한다.
- 유럽 G7의 연구 및 인프라 강점: 프랑스는 AI 연구 및 생성형 AI 허브로서 빠르게 부상하고 있으며, 저탄소 컴퓨팅 인프라에 대한 투자를 확대한다. 독일은 AI 거버넌스 및 신뢰할 수 있는 AI 구현에 중점을 둔다. 이탈리아는 우수한 AI 연구 역량과 슈퍼컴퓨팅 시설을 보유한다.
- 공동의 노력: G7은 AI 안전 연구소의 국제 네트워크를 구축하고, 책임감 있는 AI 개발에 대한 국제적 합의를 형성하며, SME 및 공공 부문 AI 도입을 위한 공동 로드맵을 추진한다.
G7의 약점:
- 규제 프레임워크의 다양성: G7 국가들은 책임감 있는 AI에 대한 약속을 공유하지만, 규제 접근 방식은 EU의 규범적인 AI 법부터 미국의 “패치워크” 접근 방식, 영국과 일본의 유연한 입장까지 다양하다. 이는 국제적 상호 운용성 및 조화에 대한 과제를 제기한다.
- 상업화 및 VC 투자 격차: 이탈리아와 같은 일부 G7 국가는 연구 역량에 비해 AI 상업화 및 벤처 캐피탈(VC) 투자에서 뒤처져 스타트업 규모 확대에 어려움을 겪는다.
- 대중의 신뢰 차이: 생성형 AI에 대한 대중의 신뢰와 데이터 공유 의지는 G7 국가마다 크게 다르며, 이는 특히 헬스케어와 같은 민감한 분야에서 AI 도입의 장벽으로 작용할 수 있다.
대한민국의 강점:
- 강력한 산업 기반 및 정부 투자: 대한민국은 세계 4위의 제조업 허브이자 로봇 밀도 1위 국가로서, 산업 AI 및 로봇 공학 분야에 막대한 정부 투자를 단행한다.
- AI 반도체 및 데이터 센터: HBM과 같은 AI 특화 반도체 생산에서 세계적 리더십을 보유하고 있으며, AI 최적화 데이터 센터 인프라 확충에 적극적으로 투자한다.
- 높은 생성형 AI 도입률: 대중의 생성형 AI 서비스 사용률이 높고 유료 구독률이 세계 2위라는 점은 AI 기술 수용에 대한 높은 의지를 보여준다.
- 인구 통계학적 문제 해결 잠재력: AI는 고령화 및 노동력 감소와 같은 인구 통계학적 문제를 완화하고 GDP 성장을 견인할 중요한 잠재력을 가지고 있다.
대한민국의 약점:
- 핵심 AI 연구 및 알고리즘 개발 격차: 전반적인 신흥 기술 순위는 높지만, AI 모델 정확도 및 알고리즘 개발과 같은 핵심 AI 연구 분야에서는 선두 주자들과 격차를 보인다.
- 두뇌 유출 문제: 경쟁력 있는 급여, 개방적인 문화, 연구 인프라 부족 등으로 인해 AI 인재의 해외 유출이 심화되고 있으며, 이는 AI 강국 목표 달성에 큰 위협이 된다.
- SME 도입 및 디지털 기술 격차: 이탈리아와 유사하게, 중소기업의 AI 도입률이 낮고 전반적인 디지털 기술 격차가 존재하여 AI의 광범위한 확산에 어려움이 있다.
- 규제 프레임워크의 불확실성: AI 기본법이 통과되었지만, 구체적인 집행 메커니즘과 포괄적인 정의가 부족하여 규제 불확실성을 야기한다.
미래 성장 잠재력
AI의 미래 성장 잠재력은 “에이전트 AI(Agentic AI)“의 발전과 광범위한 도입에 크게 좌우될 것이다. 에이전트 AI는 자율성, 계획, 기억 및 통합 기능을 결합하여 복잡한 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. PwC의 2025년 5월 조사에 따르면, 고위 경영진의 88%가 에이전트 AI로 인해 향후 12개월 내에 AI 관련 예산을 늘릴 계획이며, 79%가 이미 에이전트 AI를 도입하고 있다. 이들 중 66%는 생산성 향상을 통해 측정 가능한 가치를 제공한다고 보고했다. 이는 에이전트 AI가 단순한 효율성을 넘어 운영 민첩성을 강화하고 새로운 수익 기회를 창출할 수 있음을 보여준다.
그러나 에이전트 AI의 잠재력을 완전히 실현하려면 기존 워크플로우에 단순히 에이전트를 통합하는 것을 넘어, 워크플로우를 근본적으로 재구상해야 한다. 맥킨지 보고서는 많은 기업이 생성형 AI를 도입했음에도 불구하고 수익에 실질적인 영향을 미치지 못하는 “생성형 AI 역설“에 직면해 있다고 지적한다. 이는 확산적인 이점을 제공하는 “수평적” 사용 사례(예: 직원 코파일럿)에 집중하고, 더 큰 경제적 영향을 미칠 수 있는 “수직적” 사용 사례(기능별 특정 애플리케이션)는 파일럿 단계에 머물러 있기 때문이다. 이 역설을 해결하려면 실험 단계를 넘어 산업화로 전환하고, 데이터 과학자를 넘어 MLOps 엔지니어와 같은 인재 격차를 해소해야 한다.
AI의 광범위한 사용은 데이터 센터의 전력 소비를 증가시켜 에너지 시스템에 대한 압력을 가할 것이지만, 동시에 AI는 전력망을 최적화하고 효율성을 높이며 새로운 혁신을 가능하게 할 수 있다. G7은 2025년 말까지 AI 및 에너지 작업 계획을 수립하여 산업과의 협력을 강화하고 AI 시스템의 에너지 성능을 개선하며 데이터 센터의 지속 가능성을 높일 계획이다.
미래 성장은 전략적 비전, 조직적 혁신, 그리고 인프라(컴퓨팅, 데이터 센터) 및 인재에 대한 지속적인 투자에 달려 있다. 특히, AI가 제공하는 경쟁 우위의 기회가 빠르게 줄어들고 있다는 점은 조직이 지속 가능한 성장과 가치 창출을 위해 포괄적인 전략을 채택해야 할 시급성을 강조한다.
도전 과제 및 위험
AI의 성장 잠재력에도 불구하고, 해결해야 할 몇 가지 중요한 도전 과제와 위험이 존재한다.
- 인재 부족 및 기술 격차: AI 기술의 빠른 발전 속도는 숙련된 인재의 공급을 앞지르고 있다. 특히 전문 AI 인재의 부족은 대기업에서도 AI 도입의 주요 장벽이며, AI 기술을 가진 근로자에 대한 높은 임금 프리미엄은 이러한 격차를 반영한다. WEF 보고서는 AI로 인해 순 일자리 증가가 예상되지만, 기술 불일치로 인해 대체된 근로자들이 새로운 역할로 전환하지 못할 수 있다는 우려를 제기한다.
- 규제 파편화 및 신뢰 부족: G7 국가들 간의 규제 접근 방식의 차이는 국제적 협력과 AI 시스템의 상호 운용성에 어려움을 초래할 수 있다. 또한 생성형 AI에 대한 대중의 신뢰 수준이 국가마다 크게 다르다는 점은 광범위한 AI 도입과 데이터 활용에 중요한 장벽으로 작용한다. 특히 헬스케어와 같은 민감한 분야에서는 환자의 불편함이 여전히 존재한다.
- 데이터 품질 및 접근성: OECD는 AI의 잠재력을 완전히 실현하는 데 있어 양질의 데이터에 대한 접근성 부족이 주요 장애물이라고 지적한다. 기업들은 더 나은 품질의 공공 데이터와 간소화된 접근 방식을 요구하고 있으며, 이는 정책 입안자들이 해결해야 할 중요한 과제이다.
- 조직적 준비 부족: 맥킨지 및 딜로이트 보고서는 많은 기업이 AI를 도입했음에도 불구하고 실제적인 가치를 창출하지 못하는 “AI 역설”에 직면해 있다고 강조한다. 이는 AI 관련 위험 관리, 경영진의 약속 부족, 출시 후 유지보수 및 지원 부족과 같은 조직적 과제 때문이다. 기업들은 종종 AI가 실제 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 이해하는 데 어려움을 겪고, AI가 가져올 전사적인 변화와 비즈니스 문화에 미칠 영향을 과소평가한다.
- 지정학적 고려 사항: AI 및 반도체와 같은 핵심 기술 분야에서 “탈중국 공급망”을 추구하려는 대한민국의 노력은 AI 전략이 경제적 효율성을 넘어 국가 안보 및 공급망 탄력성과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다. IMF는 AI가 선진국에 불균형적으로 이점을 제공하여 개발도상국과의 경제적 격차를 확대할 수 있다고 경고한다.
결론
G7 국가들과 대한민국은 AI 기술 발전을 국가적 의제로 삼고 막대한 투자를 단행하며 혁신을 가속화하고 있다. 미국은 민간 투자와 모델 개발에서 압도적인 선두를 달리고 있으며, 유럽 G7 국가들은 연구, 인재, 인프라 분야에서 각자의 강점을 구축하며 다극적인 AI 생태계를 형성하고 있다. 대한민국은 산업 AI 및 로봇 공학 분야에서 강력한 기반과 정부의 대규모 투자를 통해 글로벌 리더십을 목표로 한다.
AI는 모든 산업에서 생산성 향상과 새로운 시장 창출을 통해 상당한 경제적 이점을 제공할 것으로 예상된다. 특히 인구 고령화 및 노동력 감소와 같은 인구 통계학적 문제에 직면한 국가들에게 AI는 경제 성장을 유지하는 중요한 수단이 될 수 있다. 에이전트 AI의 부상은 다음 단계의 생산성 향상을 위한 핵심 동력으로 작용할 것이다.
그러나 이러한 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 여러 가지 중요한 도전 과제를 극복해야 한다. AI 인재의 지속적인 부족과 기술 격차는 AI 도입의 속도와 깊이를 제한하고 있으며, 특히 대한민국에서는 “두뇌 유출”이 심각한 문제로 대두되고 있다. 또한, G7 국가들 간의 규제 프레임워크의 다양성과 대중의 AI에 대한 신뢰 수준의 차이는 국제적 조화와 광범위한 수용을 어렵게 한다. 데이터 품질 및 접근성, 그리고 AI를 비즈니스 프로세스에 효과적으로 통합하기 위한 조직적 준비 부족 또한 AI의 실제적인 가치 창출을 방해하는 요인이다.
궁극적으로 AI의 미래는 기술적 발전뿐만 아니라 이러한 복잡한 사회적, 경제적, 거버넌스적 과제를 얼마나 효과적으로 관리하느냐에 달려 있다. 각국은 인재 개발 및 유치에 대한 지속적인 투자, 유연하면서도 책임감 있는 규제 프레임워크 구축, 그리고 AI가 모든 규모의 기업과 공공 서비스에 폭넓게 도입될 수 있도록 지원하는 데 집중해야 한다. 국제적인 협력과 지식 공유는 AI의 혜택을 극대화하고 잠재적인 위험을 완화하는 데 필수적이다. AI 혁명의 다음 단계를 성공적으로 탐색하기 위해서는 기술 혁신과 함께 인간 중심적인 접근 방식, 그리고 사회적 포용성을 최우선으로 고려하는 전략이 필요하다.