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우리나라도 대통령실에 AI미래기획수석을 새롭게 배치하고 국가AI전략위원회 신설, 그리고 과학기술정보통신부 장관을 부총리급으로 격상하는 등 속도감 있는 정책 추진을 위한 시스템 구축에 나서고 있다. 더 나아가 산업 육성을 위한 타임라인을 설정해 각 분야별 투자·지원을 위한 세부 전략을 하나씩 만들어 가는 과정에 돌입했다. 변화하는 글로벌 핵심 산업에 적극 대응할 수 있는 시스템을 만들어 나가고 있는 점은 고무적인 부분이다.
그러나 세부 전략에 대한 시장의 의구심은 여전하다. AI 산업의 성공은 결국 민간 기업의 수익성 확보에 달려있다. 정부가 우선 해결해야 할 문제는 천문학적인 인프라 투자 대비 낮은 수익성(ROI)이다. 그래픽 처리장치(GPU) 구매, AI 데이터센터 운영 등 막대한 초기 비용에 비해, AI 모델이 가져다주는 명확하고 안정적인 수익 모델은 아직 충분히 검증되지 않았다. 현재 투자는 '수익 없는 성장'을 유발하는 치킨 게임의 성격이 짙다.
또한 엔비디아 등 소수 빅테크 기업이 인프라와 최고 모델을 독점하며 시장 진입 장벽을 높여, 국내 AI 스타트업들의 경쟁력을 약화시키는 독과점 구조도 넘어야 할 산이다. 이러한 모든 것을 고려한 정책, 그 해법을 찾아가는 과정이 가감 없이 녹여진 정책이 구체화 되는 과정이 필요하다.
정부가 AI 산업의 중요성을 인지하고 국가 전략으로 삼은 것은 필수적인 조치다. AI는 이제 국가 경쟁력의 근간이고, 정부 주도의 인재 양성 및 연구 개발 지원은 글로벌 격차를 해소하기 위한 마중물이 될 것이다. AI 전략은 필수적이지만, 과도한 AI 의존이나 속도전에만 치중할 경우 거품 위험을 가중시키고 해외 빅테크에 대한 기술적·경제적 종속을 심화시킬 수 있다는 점은 경계해야 한다.
이와 함께 AI 정책이 과거 태양광 산업처럼 정치 정쟁의 도구로 전락해 정책의 지속성을 잃는 과오를 반복하는 것도 고려해야 할 부분이다. 기업의 장기 투자를 위해 빈틈없는 정책 연속성이 필수적이라는 점을 잊어서는 안 된다.
정부는 AI 거품론의 경고를 흘려보내지 말고, 지속 가능하고 효율적인 정책을 설계해야 한다. 단순히 컴퓨팅 파워를 늘리는 지원을 넘어, 경량화 모델(SLM) 및 추론 비용 최적화 기술 등 AI 서비스의 수익성을 근본적으로 개선할 수 있는 연구개발(R&D)에 집중해야 한다.
궁극적으로는 단기적 성과가 아닌, 장기적인 관점의 우수 인재 육성에 집중하는 것이 AI 슈퍼사이클을 단순한 거품이 아닌 진정한 국가 경쟁력의 토대로 만드는 길이다.
