한국 AI, 추격 말고 전략적 AX로 승부해야 하는 이유

우리가 미국·중국을 따라잡을 수 있을까요?

정부가 ‘AI 글로벌 2위’를 목표로 내걸었습니다. AI 데이터센터, 피지컬 AI, K-AI 반도체를 묶은 3대 메가프로젝트와 전 국민 무료 AI 서비스 ‘모두의 AI’까지 야심찬 계획이죠. 그런데 현장에서 일하는 전문가들은 고개를 갸우뚱합니다. “시간과 자본력 싸움에서 우리가 이길 수 있을까?”라는 질문이 가시질 않기 때문입니다.

이 질문에 직접 답할 수 있는 사람 중 하나가 바로 김동환 포티투마루 대표입니다. 제조·금융 등 산업 현장의 AI 전환(AX)을 이끌면서 국가AI전략위원회와 국가AI대전환 TF 전문위원으로도 활동한 실전 전문가입니다. 그의 핵심 메시지는 단 하나입니다. “단순 추격이 아닌, 전략적 AX가 한국의 살길”이라는 것.

정부 계획, 뭐가 달라졌나?

과학기술정보통신부가 발표한 3대 메가프로젝트의 핵심은 다음과 같습니다.

• AI 데이터센터 구축: 대규모 연산 인프라 확보로 국내 AI 학습 환경 개선
• 피지컬 AI: 로봇·자율주행 등 현실 세계와 연결된 AI 기술 육성
• K-AI 반도체: 엔비디아 의존도를 낮출 국산 AI 칩 개발

여기에 글로벌 프론티어급 자체 AI 모델 개발과 ‘모두의 AI’ 무료 서비스가 더해졌습니다. 5년 단위 장기 로드맵으로 설계된 이 계획은 규모 면에서 역대 최대 수준의 AI 투자입니다.

그런데 왜 현장은 불안할까?

문제는 속도와 자본입니다. OpenAI는 2025년 기준 누적 투자액이 600억 달러(약 80조 원)를 넘어섰고, 중국은 국가 주도로 수백조 원을 AI에 쏟아붓고 있습니다. 반면 한국의 AI 예산은 아직 수조 원 규모에 머물러 있습니다. ‘따라잡기 전략’만으로는 격차를 좁히기 어렵다는 현장의 우려가 나오는 이유입니다.

전략적 AX란 무엇인가? — 에디터의 해석

김동환 대표가 강조하는 ‘전략적 AX(AI Transformation)’는 단순히 AI 도구를 도입하는 것과 다릅니다. 비교해서 설명하면 이렇습니다.

• 단순 AI 도입: ChatGPT를 업무에 쓴다 → 생산성 10~20% 개선
• 전략적 AX: 제조 공정의 불량 예측, 금융 리스크 판단, 의사결정 구조 자체를 AI 중심으로 재설계 → 비즈니스 모델 전환

한국이 강점을 가진 제조(반도체, 자동차, 조선), 금융, 의료 분야에서 AI를 ‘보조 도구’가 아닌 ‘핵심 경쟁력’으로 내재화하는 것이 전략적 AX의 본질입니다. 실제로 포티투마루는 대형 제조사와 금융기관에 특화된 AI 솔루션을 공급하며 이 방향을 실증하고 있습니다.

“글로벌 빅테크와 같은 방식으로 싸우면 집니다. 우리가 잘하는 산업에서, 우리만의 방식으로 AI를 깊게 심어야 합니다.” — 전략적 AX의 핵심 논리

한국 독자에게 실질적으로 의미하는 것

이 흐름은 단지 대기업이나 정책 담당자만의 이야기가 아닙니다. 직장인, 스타트업 창업자, 중소기업 오너 모두에게 영향을 미칩니다. 아래 체크리스트로 지금 당장 확인해 보세요.

• ✅ 내가 일하는 산업에서 AI가 어떤 업무를 대체하거나 보완하고 있는가?
• ✅ 우리 회사는 AI를 ‘써보는 수준’인가, 아니면 ‘프로세스에 통합’했는가?
• ✅ AI 도입 후 실제로 측정 가능한 성과(시간 절약, 비용 절감, 오류 감소)가 있는가?
• ✅ 특정 도메인 데이터를 확보하고 있는가? (데이터가 곧 경쟁력)

중소기업이나 개인 사업자라면 당장 범용 AI 모델을 그대로 쓰기보다, 자신의 업종에 특화된 프롬프트 설계나 소규모 파인튜닝부터 시작하는 것이 현실적인 첫걸음입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q. ‘모두의 AI’ 서비스는 언제, 어떻게 이용할 수 있나요?

정부가 발표한 ‘모두의 AI’는 전 국민에게 무료로 제공할 예정인 AI 플랫폼입니다. 구체적인 출시 일정과 이용 방법은 아직 확정 발표 전 단계이며, 과기정통부 공식 채널을 통해 순차적으로 공개될 예정입니다. 현재는 네이버 CLOVA X, 카카오 AI 서비스 등 국내 무료 AI 도구를 활용하는 것이 현실적입니다.

Q. 중소기업도 AX(AI 전환)를 해야 하나요? 비용이 너무 부담스럽지 않을까요?

전면적인 AI 시스템 구축은 비용이 크지만, 단계별 접근이 가능합니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 기성 AI API를 활용한 업무 자동화(문서 작성, 고객 응대, 데이터 분석)부터 시작하면 월 수만 원 수준으로도 생산성을 체감할 수 있습니다. 핵심은 ‘전면 도입’이 아니라 ‘병목 업무 하나씩 해결’하는 전략입니다.

Q. 한국이 AI 2위가 되는 것이 현실적으로 가능한가요?

‘AI 2위’의 기준을 무엇으로 보느냐에 따라 다릅니다. 범용 AI 모델 성능 순위라면 현실적으로 매우 어렵습니다. 하지만 특정 산업(제조, 반도체, 의료)에서의 AI 응용력, 즉 ‘버티컬 AI 강국’이라는 기준으로는 충분히 경쟁력 있는 목표입니다. 정부 목표를 액면 그대로 받아들이기보다 어떤 분야에서의 2위인지 따져보는 시각이 중요합니다.

앞으로는 어떻게 될까요?

2025년 하반기는 한국 AI 정책의 실행력이 본격적으로 검증되는 시기입니다. 3대 메가프로젝트의 예산 집행 속도, K-AI 반도체의 실제 성능, 그리고 ‘모두의 AI’의 완성도가 중요한 판단 기준이 될 것입니다. 전략적 방향은 옳습니다. 문제는 실행입니다.

여러분은 현재 AI를 업무나 사업에서 어떻게 활용하고 계신가요? 혹시 AX 전환 과정에서 겪은 고민이나 성공 사례가 있다면 댓글로 나눠 주세요. 실제 현장의 목소리가 가장 귀한 인사이트입니다. 💬

출처: AI타임스 – 전체기사