글로벌 AI 경쟁, 한국은 시대의 흐름에 뒤쳐지는가

https://youtu.be/uMiL5yiZRDg?si=CNFABMNMUT-F22Tq

 

AI투자 열풍으로 전 세계가 난리인 요즘, 1달이 멀게 빅테크 기업들의 생성형 AI가 등장하고 있습니다. 매그니피선트7(M7)을 필두로 한 미국과 최근 딥시크로 업계를 뒤흔든 중국이 엄청난 투자와 함께 AI 시장을 주도하고 있는데요 우리나라는 어느 정도 수준에 와있고 어느 정도의 투자를 하고 있는지 알아봅시다.

 

미국의 대표적인 AI 모델 현황은 아래 글 참고하시면 좋을 것 같습니다.

https://freedom1743.tistory.com/entry/엘론-머스크의-그록3Grok-3-성능-사이트-AI-모델까지-장악하다

엘론 머스크의 그록3(Grok 3) 성능, 사이트 : AI 모델까지 장악하다

 

한국의 생성형 AI 모델 현황

한국은 최근 몇 년간 다양한 생성형 AI 모델을 개발하며 글로벌 AI 시장에서 경쟁력을 확보하려 노력하고 있습니다. 하지만 세계적으로 널리 사용되는 ChatGPT(GPT-4)나 Grok-3와 비교하면 여전히 부족한 부분이 존재합니다. HyperCLOVA X는 한국어 최적화 모델이지만, 다음과 같은 측면에서 한계를 가집니다.

• 모델 학습 데이터 규모: ChatGPT나 Grok-3는 방대한 다국어 데이터를 학습하여 다양한 언어와 지식 분야에서 강력한 성능을 발휘하지만, HyperCLOVA X는 상대적으로 제한적인 한국어 및 영어 데이터에 초점을 맞추고 있습니다.
• 추론 및 생성 능력: GPT-4는 더욱 정교한 논리적 추론과 창의적인 텍스트 생성을 수행할 수 있으며, Grok-3는 실시간 검색과 최신 트렌드 반영 기능이 강화된 반면, HyperCLOVA X는 최신 정보 반영 속도나 추론 정밀도에서 다소 부족할 수 있습니다.
• 활용 범위: ChatGPT는 코딩, 데이터 분석, 창작 등 다양한 용도로 활용되며 API 확장성과 도구 연동 기능이 강력한 반면, HyperCLOVA X는 한국어 환경에 특화되어 있어 글로벌 활용성이 떨어질 수 있습니다.

그럼에도 불구하고 한국의 생성형 AI 모델은 꾸준한 발전을 이어가고 있으며, 현재 대표적인 모델들은 다음과 같습니다.

모델명	개발사	파라미터 수	지원 언어	주요 특징	주요 활용 분야
HyperCLOVA X	네이버	3400억	한국어, 영어	대규모 언어 모델, 수학/코딩 지원	검색, 챗봇, 문서 생성
EXAONE 3.0	LG AI Research	1750억	한국어, 영어	한국어 및 영어에 최적화된 다목적 모델	기업 업무 지원, AI 도우미
GECKO	KAIST	800억	한국어, 영어, 프로그래밍 언어	LLaMA 기반, 한국어 및 코딩 특화	프로그래밍 및 데이터 분석
DNA 1.0 8B Instruct	디노티시아	80억	한국어, 영어	경량화된 이중 언어 모델	모바일 및 임베디드 환경 AI

 

위 모델들은 한국어 AI 생태계에서 중요한 역할을 하고 있으며, 다양한 산업 분야에 활용되고 있습니다. 네이버의 HyperCLOVA X는 검색과 챗봇, 문서 생성에 강점을 가지고 있으며, LG AI Research의 EXAONE 3.0은 기업 환경에 최적화되어 있습니다. KAIST의 GECKO는 프로그래밍 및 데이터 분석에 유리하며, 디노티시아의 DNA 1.0 8B Instruct는 경량화된 AI 모델로 모바일 및 임베디드 환경에서의 활용 가능성이 큽니다.

 

한국의 AI 투자 규모: 글로벌 경쟁에서 뒤처지는 현실

다음 표는 한국, 미국, 중국의 최근 1년, 3년, 5년간 AI 투자 규모를 비교한 것입니다.

(chatgpt의 딥리서치 기능으로 확인한 수치라 정확하지 않을 수 있습니다.)

기간	한국 (정부)	한국 (기업)	미국 (정부)	미국 (기업)	중국 (정부)	중국 (기업)
최근 1년	1.8조 원	2.8조 원	26.6조 원	38.5조 원	35조 원	20조 원
최근 3년	3.0조 원	12조 원	59.8조 원	319조 원	99.7조 원	119.7조 원
최근 5년	4.0–4.5조 원	13.7조 원	66.4조 원	436.3조 원	132.9조 원	176.4조 원

 

표에서 볼 수 있듯이, 한국의 AI 투자 규모는 미국과 중국에 비해 현저히 낮습니다. 정부 투자에서 한국은 1.8조 원을 투자하는 반면, 미국은 26조 원, 중국은 35조 원을 투자하고 있습니다. 기업 부문에서도 한국 기업들의 AI 투자는 연간 2.1조 원 수준이지만, 미국은 38조 원, 중국은 19.5조 원에 이릅니다. 이러한 차이는 향후 AI 기술 격차를 더욱 벌릴 가능성이 큽니다.

 

AI 기술력이 뒤처지면 겪을 수 있는 위험

한국의 AI 기술력이 세계 선두 국가 대비 뒤처질 경우, 다양한 산업 분야에서 경쟁력을 상실할 수 있습니다.

1. 제조업 자동화 부진: 한국의 핵심 산업인 반도체, 자동차, 조선업에서 AI 기반 스마트 공정이 부족해질 경우 글로벌 시장 경쟁력이 약화될 가능성이 큽니다.
2. 국방 및 보안 리스크: 미국과 중국이 AI를 활용한 무인 전투 시스템, 사이버 보안 기술을 발전시키는 동안 한국이 이에 대응하지 못하면 안보 리스크가 증가할 수 있습니다.
3. 생성형 AI 시장 선점 실패: OpenAI, Google, DeepMind, Baidu 등 글로벌 기업들이 LLM을 앞다퉈 개발하는 가운데, 한국이 자체적인 모델을 확보하지 못하면 외국 기술에 의존하는 구조가 고착될 가능성이 있습니다.
4. 데이터 경제에서 뒤처짐: AI는 데이터 기반 기술이며, 국가 차원의 AI 인프라 및 데이터 활용 역량이 부족할 경우 글로벌 IT 및 금융 산업 경쟁에서 밀려날 가능성이 큽니다.
5. 일자리 감소와 경제적 손실: AI 자동화가 전 세계적으로 빠르게 진행되는 가운데, AI 활용도가 낮은 국가는 경제 성장이 둔화될 가능성이 있습니다. 실제로 미국 PWC 보고서에 따르면 2030년까지 AI가 글로벌 GDP를 2,086조 원 증가시킬 것으로 예상되며, AI 기술 격차는 국가 간 경제 성장률 차이를 더욱 벌릴 것입니다.

 

LLM 및 SLM 기반 AI 외 AI 발전 가능성이 높은 분야

현재 AI 투자의 상당 부분이 LLM(대규모 언어 모델) 개발에 집중되고 있지만, 경량화된 AI 모델인 SLM(Small Language Model)도 주목받고 있습니다. SLM은 상대적으로 적은 연산 자원으로 실행 가능하여 모바일, IoT 기기, 엣지 컴퓨팅 등의 환경에서 효율적으로 활용될 수 있습니다. AI 발전을 위해서는 LLM과 SLM을 균형 있게 발전시키는 것이 중요하며, 미국, 중국이 주도하는 LLM 기반 생성형 AI를 쫒아가기 버겁다면 다른 분야의 AI에 집중하다가 생성형 AI의 기술이 평준화되는 시점에 적은 비용으로 따라가 보는 것은 어떨까요?

1. 컴퓨터 비전 및 영상 AI: 의료 영상 분석, 자율주행, 스마트 공장에서 필수적인 기술.
2. 로보틱스 및 AI 기반 자동화: 물류, 제조업, 서비스 산업에서 AI와 로봇 결합 필요.
3. AI 반도체 및 하드웨어: NVIDIA가 AI 반도체 시장을 지배하는 가운데, 한국도 AI 최적화 반도체 개발 필요.
4. 양자컴퓨팅과 AI 융합: 미국 IBM, 구글이 양자 AI 연구를 선도하는 가운데 한국도 연구 투자 필요.
5. AI 보안 및 사이버 방어 시스템: 해킹, 데이터 유출을 방지하기 위한 AI 기반 보안 기술 개발 필요.
6. AI 윤리 및 정책 연구: AI 윤리적 문제(예: 알고리즘 편향, 개인정보 보호) 해결을 위한 투자 필요.

결론

이 주제는 저와 아내가 운전을 하거나 부엌일을 할 때 자주 듣는 손에잡히는경제(손경제)에서 나온 내용이라 한번 다뤄봤습니다.

현실적으로 한국의 정부 및 기업의 AI 투자 규모로 미국, 중국을 이길 수 없겠지만, AI의 일부 분야에 특화해서라도 경쟁력을 키워야한다고 생각합니다. 

 

저도 chatgpt를 구독해서 사용하며 엄청난 효율을 느끼고 있고, 분명 AI는 인간의 삶을 바꿔놓을만한 4차 산업혁명의 핵심이거나 혹은 5차 산업혁명이 될 수 있습니다.

 

한국의 AI를 어떻게 발전시킬 수 있을까요? 여러분들의 의견을 들려주세요.