[정책의맥]쿠오바디스 대한민국:후기 디지털 시대 대한민국의 선택 1

대한민국은 그간 패스트 팔로어로 발전
AI 시대는 선도해야 하는 입장
생산성·경제성장·사회적 분배가 지속가능한 제도 설계 시급

"쿠오바디스 도미네(Quo Vadis, Domine·주여, 어디로 가시나이까)?" 로마의 박해를 피해 길을 떠나던 사도 베드로가 예수에게 던졌다고 전해지는 이 질문은 단순히 행선지를 묻는 말이 아닌 자신이 걸어가야 할 길과 감당해야 할 소명을 되묻는 질문이었다. 오늘 대한민국 역시 유사한 질문 앞에 섰다. 그간 패스트 팔로어로서 열심히 노력한 대한민국은 다가오는 인공지능(AI) 디지털 시대에 선도국가로 도약해야 하는 위치에 있다. 베드로와 같은 입장이라고 할 수 있다.

◆산업혁명의 역사에서 미래의 기회를 읽다

인류 발전은 고대와 중세, 근대와 현대를 거치며 지속되었지만 그 변화의 속도는 결코 일정하지 않았다. 과거 1000년에 걸쳐 이루어졌던 변화가 근대에는 100년 안에 나타났고, 현대에 들어서는 과거 수십 년에 걸친 변화가 불과 몇 년 만에 일어난다. 우리 인류는 네 차례의 산업측면의 혁명 경험을 했다. 1·2차 산업혁명이 기계화와 전기화를 중심으로 한 산업생산의 혁명이었으면, 3·4차 산업혁명은 IT와 디지털 기술을 중심으로 한 '산업+생활방식' 혁명이었다고 볼 수 있다. 여기서 주목해야 할 것은 기술혁신이 일어나고 성장한 시점(1760~1840년)과 그 기술이 실질적인 부가가치를 대규모로 창출한 시점이 반드시 일치하지 않았다는 사실이다. 18세기 후반 증기기관 개량 이후 이를 활용한 철도보급 및 기계화 공장 시스템으로 전환은 생산방식의 근본적인 변화를 가져왔고 이는 경제적 부가가치로 연결됐다. 즉, 산업혁명 이후 전기, 철강, 화학, 내연기관, 통신기술과 대량생산체제가 결합하면서 생산성이 비약적으로 향상돼 부가가치가 제대로 창출된 것은 나중의 일이었다. 영국에서 시작해 정작 독일, 미국 등 산업현장에서 불어난 부가가치는 생산과 유통, 소비의 구조를 혁신하는 과정에서 더 큰 부가가치를 창출했다.

산업화 과정에서 나타난 부의 집중과 노동문제, 금융시장의 불안정, 과잉생산과 수요의 불균형 등은 새로운 사회경제적 갈등을 낳았다. 1929년 대공황 이후 정치적 불안정과 국제질서의 변화 등은 세계대전을 겪게 하는 배경의 일부가 됐다. 역사가 우리에게 주는 교훈은 분명하다. 기술혁신만으로 국가의 번영이 보장되는 것은 아니다. 혁신을 실질적인 부가가치로 전환하는 산업적 역량과 함께 그 성과를 지속 가능하게 만들 사회적·제도적 역량이 필요했고, 그러한 나라들만이 현재까지 선진국의 자리를 유지하고 있다.

◆디지털혁명의 진정한 수확기는 언제인가

1950년대 개념적으로 태동한 AI는 두 차례의 'AI 윈터(Winter)'를 경험한 후 반도체 성능의 향상, 데이터의 축적, 알고리즘의 발전을 바탕으로 현재 빅테크(대형 정보기술 기업)들의 패권 각축장이 됐다. 거대언어모델(LLM), 생성형 AI와 초지능의 발달과정은 인간의 노동과 의사결정, 생산활동의 방식 자체의 변화를 요구하고 있다. 20세기 후반 컴퓨터와 인터넷 기반의 정보화 혁명에서 오늘날 AI까지를 3·4차 산업혁명의 연장이라고 본다면 1·2차와 같이 고부가 가치의 산업군에 기반한 진정한 부가가치 창출은 정보화 산업혁명의 3차를 거쳐 4차에 부가가치가 생길 가능성이 높다. 이 같은 상황이면 4차 산업 및 AI 현장에서 진정한 승자가 되기 위해서는 '언제 어떠한 방식으로 현재 이후의 산업이 재편되고 AI전환(AX)이 일어날 것인가'를 예측하는 것이야말로 매우 중요하다. '과거 1·2차 산업혁명에서 입증된 역사적 교훈을 현재의 맥락에 대입해 우리는 어디로 갈 것인가'를 준비하는 데 있어서 도움을 줄 수 있는 질문이다. 즉, 현재 AI 혁명은 기술혁신의 완성단계에서 아직 개선의 여지가 있고, 이를 통한 본격적인 부가가치 창출은 조금 더 성숙해진 미래의 시점에 올 거라고 생각한다.

세계 각국과 글로벌 기업들은 AI 반도체, 데이터센터, 초거대 모델 개발에 천문학적인 자본을 투자하고 있다. 대한민국 역시 HBM을 비롯한 첨단 반도체 분야에서 세계적인 경쟁력을 확보하고 있으며, 경제적 성과도 상당하다. 그러나 반도체 수출의 증가와 AI 인프라 투자 확대가 곧 디지털혁명의 궁극적인 결실을 의미하지는 않는다고 본다. 산업혁명에서 증기기관의 발명보다 전기화와 대량생산체제의 확립을 통한 후기 양산체계가 산업을 고도화시키고 더욱 광범위한 경제적 가치를 창출했듯이, AI 기반 후기 디지털혁명에서도 진정한 부가가치의 폭발적 증가는 AI 기술이 제조업과 서비스업, 의료, 물류, 에너지, 국방, 행정 등 사회 전반에 깊숙이 적용되는 시기에 나타날 가능성이 높다. AI 모델의 성능을 경쟁하는 현재의 단계를 넘어, AI가 산업과 조직의 구조를 근본적으로 재편하는 AX 시대가 본격화했을 때 더욱 큰 경제적 기회가 열릴 것이란 점이다.

◆후기 디지털 사회의 퍼스트 무버로

3차를 넘어 4차 산업혁명의 말미를 AI가 충만한 '후기 디지털 시대'라고 하자. 여기서 '후기'란 AI 디지털 기술이 쇠퇴하는 시기를 뜻하는 것이 아니다. 기술의 개발과 보급을 넘어 산업과 사회 전반에서 그 경제적 가치가 본격적으로 실현되는 성숙·확산 단계를 의미한다. 그 시기가 정확히 언제 도래할지는 단언하기 어려우나 향후 5년, 10년, 나아가 20년의 국가 경쟁력을 좌우할 전략적 준비는 매우 중요하며 바로 지금 설계되고 시작돼야 한다. 대한민국은 지난 반세기 동안 세계가 주목할 만한 산업적 성취를 이루었다. 철강, 조선, 자동차, 전자, 반도체, IT 등에서 패스트 팔로어 전략을 통해 제조업 강국으로 성장했다. 그러나 앞으로 다가올 AI 중심의 산업 질서에서는 과거와 같은 방식만으로 성공하기 어렵다. 무엇보다 새로운 기술과 산업이 향할 미래의 모습이 아직 명확하게 정해지지 않았으며, 우리가 벤치마킹할 완성된 성공모델도 존재하지 않는다.

이제는 남이 먼저 개척한 길을 빠르게 따라가는 것만으로 충분하지 않기에 우리가 스스로 방향을 설정하고 새로운 시장과 산업의 표준을 만들어가는 퍼스트 무버가 될 필요가 있다. 이를 위해 AI 산업의 가치사슬을 보다 전략적으로 바라볼 필요가 있다. 크게 ①데이터센터와 전력 등 기반 인프라 ②반도체를 포함한 하드웨어·소프트웨어 시스템 ③AI 모델 ④산업별 응용서비스와 AX 등 네 영역으로 구분할 수 있을 것이다.

우리가 네 가지를 모두 잘 할 수 있을 것 같지는 않다. 범용 초거대 AI 모델 분야에서 경쟁할 수도 있지만 그것보다는 AI를 통해 산업화를 변화·혁신시키는 부분에 필요한 기술 주권과 핵심 모델역량을 확보하는 선택과 집중의 전략이 더 필요할 수도 있다. 바꿔 말하면 AI 인프라, 하드웨어·소프트웨어 통합 시스템, 산업별 응용서비스와 AX 영역에서 세계를 선도할 가능성에 주목하고 투자를 할 필요가 있다. 미국, 일본에서는 사회적 수용성의 어려움, 지진 등 자연재해 위험 등으로 인해 인프라 구축의 어려움이 있는 것도 사실이다. 대한민국에도 높은 전력비용과 입지 부족, 수도권 집중이라는 제약이 존재하지만 세계적인 반도체 경쟁력과 고도화된 제조업, 통신 인프라, 기술인력을 결합하고 안정적인 전력 공급체계를 확보한다면 충분히 차별화된 후기 디지털 시대의 산업경쟁력을 구축할 수 있다.

대한민국은 제조업의 자산으로서 조선산업과 자동차, 철강, 반도체, 전자산업은 물론 방위산업과 첨단 제조업에 이르기까지 우리는 여전히 폭넓은 산업생태계를 유지하고 있다. 특히 제2차 세계대전 이후 유럽의 여러 국가가 방산과 제조업의 일부 영역에서 생산역량을 축소하거나 재편해 온 반면, 대한민국은 분단이라는 특수한 안보환경 속에서 방산의 기술과 생산기반을 지속적으로 발전시켜 올 수 있었다. 최근 폴란드를 비롯한 유럽 국가들이 한국산 전차, 자주포, 항공기 등 방산 제품을 도입하고 있다는 사실은 이러한 산업적 역량이 새로운 국제 경쟁력으로 연결될 수 있음을 보여준다. 세계적으로 높은 수준의 디지털 인프라와 기술 수용성을 바탕으로 이제는 퍼스트 무버로 전환할 필요가 있다. 결국 대한민국의 강점은 AI 기술 자체에만 있는 것이 아니다. AI를 적용할 수 있는 산업현장과 기술인력, 생산기반, 그리고 디지털 기술에 대한 높은 사회적 수용성을 동시에 보유하고 있다는 점에서 대한민국은 퍼스트 무버로의 변신이 가능하다고 본다.

◆국부 창출과 사회적 번영을 함께 설계해야

기술혁신과 산업 경쟁력만으로 국가의 미래가 완성되는 것은 아니다. 대한민국은 저출산과 고령화, 지역소멸, 경제적 양극화, 노동시장의 구조적 변화라는 복합적인 문제에 직면해 있다. 노동시간 단축이나 복지 확대 자체가 경제적 쇠퇴의 원인이라고 단정할 수는 없다. 오히려 중요한 것은 생산성과 경제성장, 사회적 분배가 지속 가능한 균형을 이루도록 제도를 설계하는 일이다. AI를 통한 생산성 향상이 일부 기업과 자본의 이익으로만 귀결된다면 기술혁신은 오히려 사회적 불평등과 갈등을 심화시킬 수 있다. 반대로 생산성 향상이 새로운 산업과 일자리, 소득과 재정기반의 확대로 연결된다면 고령화와 인구감소라는 구조적 위기를 극복하는 데에도 기여할 수 있을 것이다. 이를 위해 대한민국의 AI 전략은 단순한 기술개발 지원이나 반도체 산업 육성에 머물러서는 안 된다. 국가 차원에서 AI 인프라와 전력, 산업 데이터, 인재 양성, 규제혁신, 공공서비스의 AX를 유기적으로 연결하는 장기적인 국가 전략과 제도의 설계가 필요하다. 균형개발을 위해 수도권에 집중된 산업과 인재, 자본을 지역의 제조업 및 산업거점과 연결해 지역별 특성에 맞는 AI 산업생태계를 조성할 필요도 있지만, 수도권은 세계와도 경쟁해야 하는 만큼 규제혁신도 필요하다. 중앙정부가 방향과 제도적 기반을 마련하고 지방정부와 대학, 기업이 실질적인 산업혁신을 이끄는 협력체계가 요구된다. 교육부 앵커사업 등도 이러한 맥락으로 바꿔 지속돼야 할 것이다. 유럽에서 겪는 이민과 갈등은 저출산 시대에 어떤 방식으로 사회적 노동력과 이민 문제를 해결해야 할지도 암시한다. 변화와 혁신은 특정 정부의 임기나 단기적인 성과지표에 종속돼서는 안 되고, 최소 10년 이상의 시야에서 국가적 역량을 집중하고, 기술혁신의 성과가 산업과 사회 전반에 축적되도록 해야 할 것이다.

◆대한민국이여, 어디로 가시나이까?

산업의 역사에서 영원한 강자는 존재하지 않았다. 기술혁신을 먼저 시작한 국가가 반드시 그 기술의 경제적 결실을 가장 크게 누린 것도 아니었다. 오늘날의 디지털혁명 역시 다르지 않을 것이다. AI 모델과 반도체를 둘러싼 현재의 경쟁이 미래 산업 질서의 최종 승자를 결정한다고 볼 수 없다. 오히려 AI 기술이 모든 산업에 깊숙이 확산되고 새로운 부가가치를 창출하는 후기 디지털 시대에 누가 주도권을 확보하느냐가 더 중요하다고 볼 수 있다. 대한민국은 그 기회를 충분히 잡을 수 있는 국가다. 그러한 필요충분조건을 동시에 가지고 있는 몇 안 되는 나라다.

제조기반과 반도체 경쟁력, 디지털 인프라를 보유하고 있는 만큼 이러한 자산을 하나의 국가적 비전 아래 연결하고, AI를 산업 전반에 접목해 생산성과 부가가치로 전환하는 실행력이 필요하다. 패스트 팔로어로 성공했던 과거의 경험은 소중하지만, 미래의 성공까지 과거의 방식으로 보장받을 수는 없다. 이제 대한민국은 남이 개척한 길을 따라가는 국가가 아니라 새로운 산업의 길을 스스로 만들어가는 국가가 돼야 한다. 지속적으로 국부를 창출하고, 그 성과를 사회적 번영으로 연결하면서 다음 세대에게 더 큰 기회와 가능성을 물려줄 수 있는 국가를 만드는 일이다. 지속 가능을 담보하는 정치, 산업의 AX를 통한 경제발전, 원숙한 사회합의 도출의 틀 마련, 최고의 교육열을 최적의 인재 양성틀로 전환하는 혁신방안 등 국부증대와 사회번영을 위한 난제에 어떤 답을 내어놓을 것인가. 이는 지금의 대한민국 사회에서의 근본적 질문들이다. "쿠오바디스 코리아(Korea)?"

최기주 아주대학교 총장