[인터뷰] “소버린 AI 성공은 중국뿐…한국, 독파모 올인 위험하다”

▲문형남 한국AI교육협회 회장 겸 숙명여대 한류국제대학 교수. 사진=이수진 인턴기자

“소버린 AI로 성공할 수 있는 나라는 단 하나예요. 중국 하나예요."

정부가 독자 인공지능(AI) 파운데이션 모델 개발에 막대한 자금을 투입하고 있지만, 문형남 한국AI교육협회 회장 겸 숙명여대 한류국제대학 교수의 평가는 냉정했다. 거대한 내수시장과 자체 기술 생태계를 갖춘 중국과 한국은 여건이 다른 만큼 독자 모델 개발에만 집중하기보다 해외 기술도 함께 활용해야 한다는 것이다.

문 교수는 지난 15일 본지와 만나 “독파모 사업의 성공 가능성에 대해서는 처음부터 신중하게 봤다"며 “소버린 AI만 추진하기보다 글로벌 AI와 병행하거나 융합하는 방안을 고민해야 한다"고 말했다.

그가 강조한 것은 독자 기술 개발의 포기가 아니다. 국산 AI를 개발하되 해외의 앞선 모델도 활용해 실패 위험을 줄이고, 한국이 강점을 가진 산업에서 실제 성과를 내야 한다는 주장이다. 자체 모델을 확보하는 데 그치지 않고 실제로 누가 사용하고 비용을 지불할 것인지까지 따져야 한다는 것이다.

다음은 일문일답.

◇ “국산 AI 확보가 곧 AI 주권은 아냐"

-학계에서는 독파모 사업을 어떻게 평가하나.

“우려하는 시각이 많다. 나 역시 처음부터 성공 가능성을 신중하게 봤다. 상당한 재원이 투입되는 사업인 만큼 실제 성과로 이어질 수 있을지 살펴봐야 한다. 소버린 AI로 성공할 수 있는 나라는 중국 하나라고 본다. 중국은 인구가 많고 시장도 크다. 딥시크 같은 경쟁력 있는 모델도 나왔다. 한국은 중국과 여건이 다르다."

문 교수가 중국을 주목하는 이유는 기술력뿐 아니라 시장 규모 때문이다. 자체 AI 모델을 개발하더라도 이를 사용할 기업과 이용자가 충분해야 지속적인 개선과 사업 확장이 가능하다는 것이다. 한국 역시 독자 모델 개발 이후 시장에서 경쟁력을 확보할 방안까지 마련해야 한다는 지적이다.

-그렇다면 독자 AI 개발과 해외 기술 활용을 어떻게 병행해야 하나.

“소버린 AI만 하지 말고 두 가지를 다 하거나 융합하자는 것이다. 나는 처음부터 '하이브리드 AI'를 주장했다. 국산 모델을 개발하면서 글로벌 AI도 함께 쓰자는 얘기다. 한쪽에만 집중하기보다 여러 선택지를 확보하면 위험을 줄일 수 있다."

-독자 AI 모델을 개발하는 것만으로 AI 주권을 확보할 수 있나.

“독자 개발은 필요하다. 다만 그 필요성이 모든 투자 방식의 타당성을 보장하는 것은 아니다. 국산 모델을 확보하는 것과 AI 주권을 확보하는 것도 구분해서 봐야 한다. 중요한 것은 우리의 데이터와 핵심 업무를 통제하고, 필요할 때 기술과 공급자를 선택하거나 전환할 수 있는 능력이다. 해외 모델을 활용하더라도 이런 조건을 갖추는 것이 중요하다."

◇ “국산 AI 개발이 끝 아니다…돈 낼 고객 있나"

▲문형남 한국AI교육협회 회장 겸 숙명여대 한류국제대학 교수가 마이크를 들고 발언하고 있다. 사진=문형남 교수

-독파모 사업의 성과는 무엇으로 판단해야 하나.

“실제 업무에서 얼마나 정확하게 작동하는지, 사용 비용과 보안 수준은 어떤지 따져야 한다. 개발자들이 얼마나 활용하는지도 중요하다. 기술 개발 자체도 성과지만 실제로 비용을 지불하고 사용하는 고객이 있는지도 봐야 한다. 유료 고객과 수출 실적 등 사업화 성과까지 함께 평가할 필요가 있다."

AI 모델 개발에는 대규모 연산 장비와 전문 인력이 필요하다. 개발을 마친 뒤에도 운영과 성능 개선에 비용이 들어간다. 경쟁 모델과 비교해 성능이나 비용 면에서 경쟁력을 확보하지 못하면 고객을 확보하기 어렵다. 기술 개발 성과와 시장에서의 성공을 구분해야 한다는 것이 문 교수의 설명이다.

-오픈AI와 구글 등 글로벌 빅테크에 AI 기술과 자본이 집중되고 있다. 국내 기업에도 기회가 있나.

“대규모 자본과 연산 자원이 필요한 분야에서는 소수 기업으로 힘이 집중될 가능성이 크다. 다만 소수 기업이 AI 시장 전체를 독점한다고 단정할 단계는 아니다. 공개 가중치 모델이나 산업별 전문 서비스처럼 다른 경쟁 경로도 있다. 특히 제조와 금융, 공공 등 전문 데이터와 현장 이해가 중요한 분야에서는 업무 수행 능력과 보안, 비용이 경쟁력을 좌우한다. 한국 기업도 고객의 문제를 얼마나 정확하고 경제적으로 해결하느냐에 따라 경쟁할 수 있다."

◇ “범용 AI 정면승부보다 제조·에너지 공략"

-한국이 특히 강점을 발휘할 수 있는 산업은 어디인가.

“범용 AI 모델을 개발하려면 막대한 자본과 연산 자원이 필요하다. 한국이 미국이나 중국과 같은 방식으로 경쟁할 필요는 없다. 우리가 강점을 가진 분야에 주목해야 한다. 제조업과 에너지, 로봇 등이 대표적이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리 산업에는 오랫동안 축적한 기술과 데이터가 있다. 이를 AI와 결합하면 경쟁력을 확보할 수 있다."

-구체적으로 어떤 사업이 가능한가.

“제조 현장에서는 불량률을 낮추고 설비 고장을 예측하는 데 AI를 활용할 수 있다. 에너지 분야에서는 전력 수요 예측이나 데이터센터의 전력·냉각 효율 개선이 가능하다. 한류 콘텐츠의 제작과 해외 유통에도 기회가 있다. 다만 실제 고객이 비용을 지불할 만큼 성능과 경제성을 입증하는 것이 중요하다."

-한국 AI 산업에서 보완해야 할 부분은 무엇인가.

“사업화 역량이다. 좋은 기술을 개발하고 시범사업에 성공하더라도 실제 현장에 정착하기까지는 어려움이 있다. 고객이 지속적으로 사용할 이유가 있어야 하고, 기업도 운영 비용을 감당하면서 수익을 낼 수 있어야 한다. 연구 성과를 시장 성과로 연결하는 노력이 필요하다."

-정부와 기업이 AI 투자에서 우선해야 할 것은 무엇인가.

“독자 기술을 개발하는 일과 이를 활용해 경쟁력을 확보하는 일을 함께 추진해야 한다. 국내 기술과 해외 기술을 적절히 활용하는 전략이 필요하다. 중요한 것은 어떤 기술을 선택하느냐보다 그 기술로 어떤 문제를 해결할 수 있느냐다. 해외 고객이 비용을 지불할 만큼 성능과 경제성을 입증하는 성공 사례를 만들어야 한다."

김나현 기자 knh@ekn.kr, 이수진 인턴기자