방송 정쟁에 함몰된 과방위 국감 유일의 <AI정책자료집>

최형두 의원, 과방위 국감에서 <AI정책자료집> 다섯 권 펴내

▲ AI시대 대한민국, ‘포커스 리더’로 자리 잡아야
▲ 제조업 AX로 AI글로벌밸류체인 재편 주도할 대안 제시

 

“AI G3의 지위에 오르기 위해서는 ‘캐치업’이나 ‘패스트 팔로워’가 아닌 ‘포커스 리더(Focused Leader)’ 전략이 필요하다. 제2의 한강의 기적은 우리가 어떻게 AI를 활용하는가에 달렸다.”

 

최형두 의원(국민의힘, 경남 창원마산합포)은 국회 과학기술방송정보통신위원회 국정감사 마지막날인 25일, 과학기술정보통신부 종감에서 이렇게 주장했다.

 

최 의원은 “한국은 지난 20년간 초고속인터넷, 모바일 등 ICT 인프라와 메모리반도체 분야에서 '빠른 추격자(fast follower)' 전략을 통해 선진국 반열에 오르는 데 성공했지만, 본격적인 AI시대가 도래하며 한국 첨단산업의 미래는 불확실해지고 있다”고 전제하고, “AI는 단순한 기술 혁신을 넘어 산업 전반에 걸쳐 근본적인 패러다임의 전환을 요구하고 있기 때문”이라고 분석했다.

 

최 의원이 제시한 ‘AI 포커스 전략’이란 특정 분야나 강점에 선택과 집중을 통해 탁월한 리더십을 발휘해 독자적인 특화 생태계를 구축함으로써 글로벌 밸류체인을 선도하는 전략적 접근이다.

 

■ ‘퍼스트 무버’, AI시대 국가미래전략 될 수 없어

 

 

산업화 시기에 ‘캐치업’이나 ‘패스트팔로워’는 글로벌 분업 질서가 확고하고, 범용 기술의 패러다임이 성숙했으

며, 또 다른 추격자가 적을 때 통하는 전략이다. 실제로 한국은 이러한 전략으로 철강․조선․자동차․석유화학․반도체 분야에서 경쟁력을 확보해 압축성장을 달성했다.

 

그러나 디지털 전환(DX)과 인공지능 전환(AX) 시대는 다르다. 글로벌 분업 질서가 흔들리고, AI는 범용 기술로 진화 중이며, 아시아에서만 중국과 인도라는 거대한 추격자가 발동을 건 상황이다.

 

<도표1> 초거대언어모델(LLM) 진화 과정

 

개념 설계에서 원천기술 획득을 거쳐 초거대언어모델로 진화하는 과정에서, 우리가 기여한 바는 사실상 HBM뿐이다. ChatGPT4와 같은 초거대언어모델은 딥러닝 과정에서 영미권의 방대한 언어 및 이미지 데이터로 학습했으며, 이미 생성형이라는 초격차기술로 진화했다. 뒤늦게 언어나 이미지 데이터를 추가로 공급하겠다고 나선들 기여도를 인정받기 힘든 단계에 진입했다.

 

특히, AI가 범용 기술로 진화 중이며 그 속도가 하루가 다르게 빨라지고 있어서, 과거처럼 ‘캐치업’이나 ‘패스트 팔로워’ 같은 단선적 따라잡기에 몰두한다면 글로벌밸류체인에서 탈락할 위기를 자초할 수도 있다. 산업 전반의 패러다임이 바뀌는 상황에서는, 마치 ‘공든 탑이 무너지듯’ 이제껏 축적한 고정자본과 인력이 하룻밤새 무용지물이 되기 때문이다.

 

<도표2> 캐치업 vs 패스트 팔로워 vs 포커스 리더

AI라는 거대한 소용돌이 앞에서 지난 수십 년 산업 패권을 놓고 자웅을 겨루던 독일과 일본의 제조업이 흔들리고, 국내에서는 부동의 1위 기업인 삼성전자마저 걱정 어린 눈총을 받고 있는 형국이다.

최형두 의원은 “‘캐치업’이나 ‘패스트 팔로워’ 전략은 AI 시대에 맞지 않는다”며, 일각에서 제기하는 ‘퍼스트 무버’ 전략도 현실성이 없다고 지적했다. AI는 이미 ‘쩐의 전쟁’이다. 

최 의원은 “AI 범용 기술을 선도하겠다고 나서기에는 한국은 원천기술-연구기술인력-자금-인프라 등 모든 면에서 뒤처져 있다”고 진단하고, “우리만이 제공할 수 있는 수요를 제공함으로써 AI시대를 주도하는 글로벌 테크와 협업을 도모해 특화된 생태계를 구축해야 한다”고 제안했다.

■ 제조업 AX의 포커스 리더, 대한민국

최형두 의원 제안의 핵심은 ‘제조업 AX의 포커스 리더’ 전략이다. 대한민국은 세계 첫손에 꼽는 제조업 강국이며, 제조업은 우리 경제의 생명선이다. 제조업 AX는 우리 산업의 사활이 걸린 이슈다.

 

한편, AI 시대를 주도하는 글로벌 테크 기업들에게도 제조업 AX는 아직 전인미답의 신세계다. AI 기반 제조 서비스 솔루션은 센서나 카메라 심지어 인간의 오감으로부터 수집된 수많은 물리적 데이터를 딥러닝에 맞게 재가공해야 하는데, 언어모델의 학습 데이터와 달리 이 데이터는 비정형적이며 작업장별로 분산되어 있으므로 데이터 라벨링(생성-가공-정렬-표준)부터가 쉽지 않은 작업이다.

 

또한, 제조 기업들은 동종 산업에 속해 있더라도 각기 다른 설계와 제조 공정을 보유하고 있으며, 기업마다 고유한 노하우와 기밀 정보를 포함하고 있어서 딥러닝에 충분한 빅데이터 수집 자체가 난관이다. 언어모델은 이제야 저작권 시비가 일어나고 있지만, 제조 분야의 AI는 물리적 데이터를 제공할 공장들의 사전 동의가 없다면 알고리즘 개념설계부터 벽에 부딪힌다.

 

한국은 제조업 강국임에도 수직적인 산업구조 때문에 생태계 정점에 군림한 대기업을 제외하면 대다수 중소기업은 AX는커녕 DX조차 시도할 엄두를 내지 못하고 있는 실정이다. 

 

이 절박한 약점을 새로운 수요로 변환하자는 게 최형두 의원이 착목한 포커스다. 최형두 의원은 “제조업 데이터 개방 및 제공을 촉매로 삼아 글로벌 테크와 화학적 결합을 시도, 제조업 AX에 특화된 생태계를 국내에 구축함으로써 앞으로 다가올 AI글로벌밸류체인의 없어서는 안 될 중심축으로 자리 잡게 해야 한다”고 말했다.

■ 방송 정쟁에 함몰된 과방위 국감 유일의 <AI정책자료집>

최형두 의원은 이러한 포커스 리더 전략이 담긴 <AI정책자료집>을 국감 기간 다섯 차례 펴냈다. 방송 정쟁으로 낯 뜨거운 파행 장면을 연신 연출하는 과방위 국감에서 국가미래전략의 핵심인 AI를 다룬 유일한 정책자료집이다.

 

최형두 의원의 <AI정책자료집>은 각권 A4 30장 분량으로, ▲AI와 초거대언어모델(LLM) 패권 경쟁, 소버린AI 전략의 시사점 ▲생성AI시대 핵심 인프라:AI데이터센터의 중요성과 글로벌 유치 전략 ▲AI시대의 전략물자:AI반도체산업 발전과 한국 반도체 재도약 전략 ▲‘두번째 한강의 기적’:한국 제조업 혁신과 도약을 위한 AI 전략 ▲AI G3 도약을 위한 제언:‘포커스 리더’ 다섯 권으로 구성되어 있다.

 

최형두 의원은 국회 과방위 국감 마지막날 질의에서 “미래 AI산업 경쟁구도에서 한국이 탈락하지 않으려면 핵심 전제를 선결해야 한다”고 역설하고, ▲메모리반도체에서 쌓아온 제조 경쟁력을 바탕으로 AI반도체와 클라우드 인프라 분야 성장 ▲AI 원천기술 및 연구기술인력 양성을 위해 제조AI를 촉매로 한 글로벌테크와 화학적 결합 ▲ 데이터 개방 및 제공 등 규제 타파 및 제도 기반 확립 등을 시급한 과제로 꼽았다.

 

최형두 의원이 펴낸 <AI정책자료집>은 AI 혁신의 진원지인 미 실리콘밸리에 본사를 둔 크로스보더 싱크탱크 미디어 <더밀크>와 협업으로 진행됐다. 더밀크는 손재권 대표를 필두로 국내 유력 경제지 특피원 출신 기자들과 딜로이트, IBM 출신 컨설턴트가 미국 내 인적 네트워크를 바탕으로 한국에 경제 및 산업 대안을 제시하는 온라인 매체다.
한편, 최형두 의원의 <AI정책자료집>은 우원식 국회의장의 ‘종이 없는 국감’ 제안에 부응해 프린트본을 제작하지 않고, 큐알코드 인식으로 열람할 수 있도록 과방위 위원과 보좌진들에게 제공됐다.

최형두 의원은 정책자료집 출간에 그치지 않고, 출신 지역이자 대한민국 제조업의 메카인 경남 지역에서 먼저 ‘AI 포커스 리더’ 실현을 위한 AX 인재 양성 프로그램을 더밀크와 함깨 추진해 실리콘밸리와 시공간적 간격을 좁혀나간다는 계획이며, 성과에 따라 전국 확산 방안을 구상 중이다.

[참고] 2024 국정감사 정책자료집_QR코드찍기