“학생들은 이미 교수 대신 챗GPT에 질문하고 과제도 하는데 교수들이 모르면 안 되잖아요.” 이번 겨울방학에 대학에서 교수 대상 인공지능(AI) 특강을 들은 한 교수는 AI에 관심을 가진 계기에 대해 이렇게 말했다. ●‘과제물 베껴쓰기’ 거부감은 옛말 최근 오픈AI의 챗GPT나 중국의 딥시크 등 생성형AI가 화두로 떠오르면서 새학기를 앞둔 대학가는 논문 쓰기부터 강의 설계까지 AI 학습에 열을 올리고 있다. 특히 2년 전 챗GPT 등장 이후 ‘과제물 베껴쓰기’ 등 논란이 일며 거부감도 높았지만, 요즘은 “AI로 수업 참여와 관심도를 높일 수 있다”는 인식이 퍼지면서 머리가 희끗희끗한 교수들까지 특강에 몰린다. 지난 5일 고려대 인문사회 디지털융합인재양성사업단이 ‘역량 강화 집중 프로그램’의 하나로 개최한 ‘AI 기반 쓰기·번역’ 강의는 정보기술(IT) 분야 수업을 방불케 했다. 이 온라인 강의에선 인문·사회 분야 교수 50명이 AI를 활용한 글쓰기와 번역 방법에 대한 질문을 쏟아냈다. 챗GPT를 쓸 때 적합한 프롬프트(명령어)는 무엇인지, AI로 선행연구를 정리하면 논문 표절 위험은 없는지, AI 도구로 언어 교육을 어떻게 하면 좋을지 등 실전 사용법에 대한 문의가 주를 이뤘다. 몇 시간 걸리던 논문 분석과 번역이 AI 기반 프로그램으로 1~2분 만에 끝나자 참가자들은 “생각보다 빠르고 정확하다”며 놀랍다는 반응을 보였다. ●교육에 AI 접목…데이터 분석 등 연구·수업 활용 이날 강연을 포함해 지난달 14일부터 한 달간 온·오프라인에서 열린 고려대의 프로그램에는 어문·인문·사회과학 계열 등 문과대 교수와 대학원생 300여명이 총 20번의 강연에 참여했다. 특강엔 AI에 대한 기본 이해부터 코딩, 인문학 교수법, 논문 쓰기 등이 포함됐다. 교수들이 ‘AI 열공’에 나선 건 더이상 피할 수 없는 대세라는 판단에서다. 특히 자연계뿐 아니라 인문·사회계열까지 관심이 확대됐다. 예컨대 AI로 방대한 문학 작품의 감성을 분석하거나, 3·1운동의 지리 정보를 데이터로 변환해 독립운동 규모를 한눈에 파악하는 식으로 이용할 수 있다. 박려정 고려대 인문사회디지털융합인재양성사업단 연구교수는 “연구자들이 디지털 기술을 활용해 글을 쓰거나 데이터를 추출·분석하는데 관심이 높다”며 “AI가 교육과정에 빠르게 들어오며 수업 설계에 많이 쓰는 추세”라고 전했다. 수요가 많아지며 연세대 등 비교적 규모가 큰 대학들은 자체 프로그램을 앞다퉈 만들고 있다. 한국대학교육협의회(대교협) 고등교육연수원이 개설한 특강에도 교수들이 대거 참여하고 있다. 대교협에 따르면 지난해 89개의 교수법 연수 과정에 총 3302명이 모이는 등 매년 참가자가 늘고 있다. 올해는 교직원 연수까지 포함하면 총 184개 과정에서 7500여명이 참여할 것으로 예상된다. 박남기 광주교대 교수는 “교육 효과나 연구 효율에서 효과를 느끼기 때문에 배우려는 것”이라며 “AI를 이용한 ‘가짜논문’ 문제가 커지는 만큼 윤리의식과 리터러시도 갖춰야 한다”고 말했다.

“외국 논문을 분석하려면 챗GPT에 어떻게 프롬프트(명령어)를 넣으면 좋을까요.” “인공지능(AI) 도구로 선행연구를 정리하면 논문 표절에 걸리지 않을까요.” 지난 5일 고려대 인문사회 디지털융합인재양성사업단이 ‘2025 역량 강화 집중 프로그램’의 하나로 개최한 ‘AI 기반 쓰기·번역’ 강의. 정보기술(IT) 분야 수업을 방불케 한 이 온라인 강의에선 인문·사회 분야 교수 50명이 AI를 활용한 글쓰기와 번역 방법에 대한 질문을 쏟아냈다. 몇 시간 걸리던 논문 분석과 외국어 번역이 AI 기반 프로그램으로 1~2분 만에 끝나자 참가자들은 “생각보다 빠르고 정확하다”며 놀랍다는 반응을 보였다. 이날 강연을 포함해 지난달 14일부터 한 달간 온·오프라인에서 열린 고려대의 프로그램에는 어문·인문·사회과학 계열 등 문과대 교수와 대학원생 300여명이 총 20번의 강연에 참여했다. 주요 내용은 AI를 기반으로 강의와 연구에 쓸 수 있는 ▲코딩 ▲인문학 가르치기 ▲인공지능 윤리 ▲언어 교육법 ▲쓰기 강연 등이었다. 최근 오픈AI의 챗GPT나 중국의 딥시크 등 생성형AI가 화두로 떠오르면서 새학기를 앞둔 대학가는 논문 쓰기부터 강의 설계까지 AI 학습에 열을 올리고 있다. 대학마다 개설된 겨울방학 특강 ‘수강신청’에 다양한 전공의 교수 등 연구자 수백명이 몰린다. 교수들이 ‘AI 열공’에 나선 건 피할 수 없는 대세라는 판단에서다. 2년 전 챗GPT 등장 이후 ‘과제물 베껴쓰기’ 등 논란이 일며 거부감을 갖는 교수도 많았다. 하지만 요즘은 “AI로 수업 참여와 관심도를 높일 수 있다”는 인식이 퍼지고 있다. AI특강에 참여한 한 교수는 “학생들이 교수보다 챗GPT한테 먼저 질문하는데 교수들이 (AI를) 모르면 안 된다”고 말했다. 특히 자연계뿐 아니라 인문·사회계열까지 관심이 확대됐다. 예컨대 방대한 문학 텍스트를 데이터로 만들어 AI로 작품의 감성을 분석하거나, 3·1운동 당시 지리 정보를 데이터로 변환해 독립운동의 장소와 규모를 한눈에 파악하는 식으로 이용할 수 있어서다. 박려정 고려대 인문사회디지털융합인재양성사업단 연구교수는 “연구자들이 디지털 기술을 활용해 글을 쓰거나 데이터를 추출·분석하는 데 관심이 높다”며 “AI가 교육과정에 빠르게 들어오며 수업 설계 등에 많이 쓰는 추세”라고 전했다. 대교협 강연엔 3000여명 ‘수강 신청’수요가 많아지며 연세대 등 비교적 규모가 큰 대학들은 자체 프로그램을 앞다퉈 만들고 있다. 한국대학교육협의회(대교협) 고등교육연수원이 개설한 특강에도 교수들이 대거 참여하고 있다. 대교협에 따르면 지난해 89개의 교수법 연수 과정에 총 3302명이 모이는 등 매년 참가자가 늘고 있다. 올해는 교직원 연수까지 포함하면 총 184개 과정에 7500여명이 참가할 것으로 예상된다. 박남기 광주교대 교수는 “교육 효과나 연구 효율에서 효과를 느끼기 때문에 배우려는 것”이라며 “AI를 이용한 ‘가짜논문’ 문제가 커지는 만큼 윤리의식과 리터러시도 갖춰야 한다”고 말했다.

나경원 국민의힘 의원은 7일 과도한 개인정보 수집 논란을 빚고 있는 중국산 인공지능(AI) 플랫폼 딥시크의 정부기관 내 사용을 제한하는 법안을 대표 발의할 예정이라고 밝혔다. 해당 법안에는 안전성이 검증되지 않은 해외 AI 서비스를 중앙행정기관, 지자체, 공공기관에서 사용할 수 없도록 정부에 사용을 제한·금지할 수 있는 권한을 부여하는 내용이 담겼다. 또 과학기술정보통신부 장관과 국가정보원장에게 안보상 위험이 우려되는 해외 AI 서비스에 대한 사용중지 명령·접속차단 조치 권한을 부여하고, 해외 AI 서비스 안전성 사전 검증제 도입·주요 데이터의 해외 이전 시 정부 심사 의무화 등 내용도 포함됐다. 나 의원은 “딥시크가 무료 서비스로 121만명의 국내 이용자를 확보했지만 중국 서버에서 처리되는 정보가 어떻게 활용될지 모른다는 것이 큰 문제”라며 “최근 사태로 드러난 정보 유출 위험에 대한 선제 대응 조치”라고 밝혔다. 이에 해외 AI 기업의 국내 서버 설치 의무화 조항도 법안에 담겼다. 중국의 국가정보법과 데이터보안법에 따라 중국 기업이 수집한 정보가 중국 정부에 제공될 수 있다는 우려가 커지는 상황에서 국방부·외교부·산업통상자원부 등 주요 부처에서 이미 딥시크 사용 차단 조치를 내렸다. 이번 법안이 통과될 경우 이러한 정부의 조치에 법적 근거를 제공하게 된다. 권성동 원내대표도 국회 내에서의 딥시크 접속 차단이 필요하다고 강조했다. 권 원내대표는 이날 원내대책회의가 끝난 뒤 “딥시크의 무분별한 정보 수집 가능성 때문에 정부에서 접속 차단을 시행 중”이라며 “국회 사무총장에게 공개적으로 요구한다. 국회도 행정부와 입장을 같이 해서 딥시크 접속 차단을 해달라”고 말했다. 국회사무처는 “2023년부터 국가정보원이 발표한 ‘생성형 AI 활용 보안 가이드라인’을 적용해오고 있다”면서 “지금 당장 (딥시크 접속을) 차단하겠다 결정한 것은 아니다. 일단은 주의 안내나 보안의식 강화, 사용자의 경각심 제고를 위한 안내를 주기적으로 할 예정”이라고 밝혔다.

중국의 생성형 인공지능(AI) 딥시크 파장이 연일 전방위로 뻗치고 있다. 민감정보 유출 등 정보 보안 우려가 커지면서 정부가 사용 금지령을 내렸다. 딥시크 출현에 충격에 빠진 세계가 당장 중국으로의 정보·기술 유출까지 걱정해야 하는 현실이다. 정보 보호 조치에서 나아가 AI 국가경쟁력 강화를 위한 연구개발과 투자에 화급을 다퉈야 할 때다. 국방부, 외교부, 과학기술정보통신부 등 정부 부처와 한국수력원자원 등 공공기관이 인터넷 접속이 가능한 PC에서 딥시크 사용을 잇달아 금지하고 나섰다. 카카오, LG유플러스 등 민간에서도 딥시크 사용을 금지했다. 우리에 앞서 일본, 호주, 대만, 미국 텍사스주 등에서도 정부 기기에서 딥시크 금지령이 내려졌다. 이탈리아는 딥시크 다운로드 자체를 차단했다. 이 같은 전 세계적 차단 움직임은 딥시크의 정보 보호 취약성 때문이다. 딥시크는 이용자의 이름, 생년월일 등 기본 정보는 물론 개인 식별이 가능한 타이핑 패턴까지 수집해 중국 내 서버에 저장한다. 중국은 2021년 시행된 데이터 보안법에 따라 중국 내 기업이 수집한 정보를 정부가 요구할 수 있다. 그러면서도 이런 정보 수집을 이용자가 거부할 수 있는 ‘옵트아웃’에 대한 언급은 없다. 챗GPT, 구글 제미나이 등은 이용자가 원치 않으면 AI 학습이나 연구를 위한 대화 데이터 활용을 거부할 수 있도록 허용하고 있다. 이 때문에 개인정보보호위원회는 딥시크에 개인정보 수집 항목과 정보의 처리 및 보관 절차 등을 묻는 질의서를 보낸 상태다. 정부의 비공개 업무 정보 등 민감정보 유출은 국가안보 차원에서 당연히 막아야 한다. AI기본법의 시행령을 만들 때 데이터 가이드라인을 구체화할 필요가 절실해졌다. 사이버안보기본법 제정도 서둘러야 한다. 그러나 이런 대책보다 더 근원적인 과제는 AI 산업의 국가 경쟁력 자체를 키우는 것이다. 전문 인력 양성과 투자에 국가적 역량을 모아 AI 주권 확보에 사활을 걸어야 한다.

천사들의 엄격함(윌리엄 에긴턴 지음, 김한영 옮김, 까치) 아르헨티나 시인이자 소설가 보르헤스, 불확정성원리로 양자역학을 완성한 물리학자 하이젠베르크, 근대 계몽주의 철학자 칸트. 이들이 몸담은 분야는 문학, 물리학, 철학으로 각기 다르지만 객관적으로 존재하는 실재와 감각하는 세계가 다르다는 점에 주목했다는 측면에서 공통점을 찾을 수 있다. 인문학자이자 문학비평가, 철학자인 저자는 3인의 삶과 저작을 독창적으로 연결해 우리가 경험하는 실재가 인간의 제한적인 관점에 따라 좌우된다는 것을 명징하게 보여 준다. 420쪽, 2만 3000원. 두 얼굴의 중국 경제(오광진 지음, 솔과학) 중국 경제가 정점을 이미 찍어 미국을 추월하기 힘들 것이라는 ‘피크 차이나’와 여전히 전 세계 산업에 타격을 줄 만큼 강하고 계속 발전하고 있다는 ‘차이나 쇼크’. 저자는 어느 한쪽이 아닌 상반된 두 관점으로 중국 경제의 양면성을 설명하고 있다. 미국 도널드 트럼프 2기 정부 출범으로 미중 간 경제 전쟁은 이미 시작됐다. 이런 상황에서 이 책은 현재 중국의 모습을 정확하게 드러내 미중 갈등의 향방을 예측하고 한국이 나가야 할 길을 정확히 바라볼 수 있게 해 준다. 320쪽, 2만원. 빙하 곁에 머물기(신진화 지음, 글항아리) 지질학자가 지층에 새겨진 역사를 읽듯 빙하학자는 빙하로 과거 기후변동을 읽고 지구 역사를 파헤친다. 또 미래 기후를 예측하기도 한다. 국내 유일의 여성 빙하학자인 저자는 기후변화로 빙하가 다 녹아 사라지면 직업을 잃게 된다는 웃지 못할 농담을 던지면서 기후위기는 실제 상황이며, 그 원인은 인간이라고 말한다. 뻔한 기후변화 이야기들이 아니다. 저자가 직접 극지 연구 현장에서 겪었던 일들을 생생하게 풀어내 위기감이 한층 실감 난다. 276쪽, 1만 8000원. 한국불교와 그 미술(존 카터 코벨 지음, 김유경 옮김, 눈빛) 한국 전통문화의 많은 부분은 1000년 넘게 지속된 불교에 근간을 두고 있다. 이 책이 재미있는 점은 우리에게 익숙한 불교 전통문화를 외국인 전문가의 눈으로 바라볼 수 있다는 것이다. 저자는 미술사학자이자 한국 불교미술 전문가인 존 카터 코벨(1910~1996)이다. 또 하나 주목해야 할 부분은 편역자가 책에 나오는 내용을 재확인하기 위해 직지사, 용주사, 송광사 등을 직접 답사해 보완, 수정했다는 것이다. 그렇기 때문에 이 책은 코벨의 책이자 편역자의 책이다. 504쪽, 3만 3000원.

LG AI연구원이 지난 5일 백민경 서울대 생명과학부 교수와 함께 공동 연구 계약을 맺고 신약 개발을 위한 ‘차세대 단백질 구조 예측 인공지능(AI)’ 개발에 나선다고 6일 밝혔다. 단백질은 인체 모든 활동에 관여하는 대표 생체 분자 물질로, 질병의 원인을 알아내는 ‘디지털 세포 지도’를 만들기 위해선 단백질 구조를 예측하는 기술이 필수다. 이에 글로벌 빅테크 기업들도 단백질 예측 AI 기술 개발에 뛰어들었지만 사람의 몸 속에서 환경과 화학적 변화에 따라 다양한 상태로 존재하는 단백질 구조를 예측하는 기술은 여전히 난제로 남아있다. LG AI연구원은 단백질 구조 예측 분야에서 주목받는 백 교수 연구팀과 협력해 기존 기술의 한계를 뛰어넘는 단백질 다중 상태 구조 예측 AI를 연내에 개발하고, 이를 통해 신약 개발과 생명 현상의 비밀을 풀 연결고리를 찾겠다는 계획이다. 한편 배경훈 LG AI연구원장은 이날 과학기술정보통신부, 국가AI위원회 등이 개최한 국내 AI 산업 경쟁력 진단 간담회에서 지난해 12월 공개한 LG ‘엑사원 3.5’ AI 모델에 들어간 비용은 70억원으로, 중국의 딥시크 V3 모델 학습에 들어간 비용(600만 달러·약 78억원)보다 적다고 밝혔다.

지구 온난화로 인한 기후 변화는 인간 생존에 있어서 다양한 부분에 도전 과제를 던지고 있다. 열대 지방과 아열대 지역의 기온이 상승하고 가뭄 발생이 잦아지면서 쌀과 옥수수 같은 작물의 수확량이 20%가량 감소할 것으로 예상되면서 금세기 말에는 심각한 식량 부족에 직면할 수 있다는 경고가 나오고 있다. 문제는 벼의 경우 전 세계 메탄 배출량의 약 12%를 차지하고 있다는 점이다. 쌀 재배를 늘릴수록 기후 변화는 가속화될 수 있다는 것이다. 이런 상황에서 중국 후난 농업대 농경제대, 중국 길량대 생명과학대, 장쑤 농업과학 아카데미, 상하이 농업과학 아카데미, 아열대 농업연구소, 스웨덴 농업과학대(SLU) 식물 생물학 연구센터, 분자 과학과 공동 연구팀은 벼의 뿌리에서 배출하는 메탄의 양을 결정하는 화합물을 규명하고, 이를 활용해 메탄을 최대 70%까지 줄일 수 있는 새로운 벼 품종을 육종할 수 있다고 6일 밝혔다. 이 연구 결과는 생명과학 분야 국제 학술지 ‘분자 식물학’ 2월 4일 자에 실렸다. 논에서 배출되는 메탄은 벼 뿌리에서 방출되는 유기 화합물을 분해하는 미생물이 만든다. 다른 식물은 뿌리 삼출물로 알려진 화합물을 방출해 토양 미생물의 먹이가 되고, 미생물은 식물이 흡수할 수 있는 영양분을 내보내면서 식물 성장을 돕는다. 토양 미생물과 뿌리 삼출물이 메탄 배출에 관여한다는 것은 오랫동안 알려져 왔지만, 뿌리 삼출물의 어떤 화합물이 작용하는지는 명확하게 밝혀지지 않았다. 연구팀은 메탄으로 전환하는 뿌리 삼출물 성분을 파악하기 위해 메탄 배출량이 적은 GMO 품종 벼 ‘SUSIBA2’와 메탄 배출량이 높은 벼 품종인 ‘니폰베어’(Nipponbare)를 비교했다. 그 결과, SUSIBA2 뿌리가 푸마르산염을 훨씬 적게 생성한다는 사실을 발견했고, 푸마르산 분비량과 주변 토양에서 메탄 방출 고세균 또는 메탄원(原)의 풍부함과 상관관계가 있다는 것을 발견했다. 연구팀은 푸마르산의 역할을 확인하기 위해 용기에서 재배한 벼의 토양에 푸마르산을 첨가하고 메탄 배출량을 확인했다. 그 결과, 푸마르산을 흙에 첨가하면 메탄 배출이 증가했고, 푸마르산 효소 분해를 억제하는 화학물질인 옥산텔을 추가하면 메탄 배출이 눈에 띄게 감소한다는 것도 발견했다. 또 SUSIBA2의 뿌리 삼출물에는 에탄올 성분이 많다는 사실에 근거해 벼 주변 토양에 에탄올을 뿌리면 메탄 배출량이 줄어든다는 것도 확인했다. 연구팀은 수확량이 많고 병해충에 튼튼한 벼 품종과 메탄 배출이 낮은 품종인 ‘헤이징’과 교배해 새로운 벼 품종을 개발했다. LFHE라 이름 붙여진 교배종은 푸마르산 함량은 낮고 에탄올 함량은 높은 뿌리 삼출물을 일관되게 방출하는 것이 관찰됐다. LFHE 벼는 기존 우수 품종 벼보다 메탄 배출량이 70%나 낮고, 수확량도 2024년 평균 ㏊당 4.71t보다 많은 ㏊당 8.96t을 기록했다. 연구를 이끈 추안신 선 스웨덴 농업과학대 교수는 “이번 연구는 토양 자체에 메탄 배출량을 줄이는 물질이 포함돼 있으며, 품종 간 메탄 배출량을 줄이고 수확량은 높일 수 있는 쌀 생산이 가능하다는 것을 보여준다”며 “특히 사람들이 우려하는 것처럼 유전자 조작(GMO) 없이 전통적 육종 방식으로 재배 가능하다는 것이 특징”이라고 말했다.

AI 패권 경쟁 ‘역부족’한국 올 예산 1.8조원 vs 中 39조원‘자율’ 미중일과 달리 과한 규제 우려연구자 2만명… 中은 41만명 ‘20배’후발주자 한국, 추격 가능성“딥시크 오픈소스, 비용 절감 기회정부, 추경 통해서라도 GPU 지원”최상목 “첨단산업 34조 기금 조성” ‘정보기술(IT) 강국’을 자부했던 우리나라가 인공지능(AI) 패권 경쟁에서 벼랑 끝에 내몰리고 있다. 오픈AI를 중심으로 미국이 헤게모니를 장악한 듯 보였던 AI 생태계에 ‘저비용 고성능’을 내세운 중국 딥시크가 보란 듯이 ‘AI 굴기’를 입증했다. 앞서 2027년까지 ‘AI 3대 강국’을 실현하겠다는 청사진을 내놓았던 정부도 국가 AI위원회를 이달에 열어 AI 전략을 논의하겠다고 밝혔지만 리더십이 부재한 상황에서 추격 로드맵을 내놓을 수 있을지 우려스러운 상황이다. 5일 정부에 따르면 올해 673조 3000억원의 예산 중 AI 관련 예산은 총 1조 8000억원(전체의 0.27%)에 불과하다. 미국의 2025회계연도(2024년 10월~2025년 9월) AI 예산은 200억 달러(약 29조원)다. 전체 예산안에서 차지하는 비중은 0.27%로 같지만 가뜩이나 미국에 비해 인프라가 취약한 상황에서 턱없이 부족한 수준이다. 게다가 도널드 트럼프 미국 대통령은 취임 직후 4년 동안 AI 데이터센터에 5000억 달러(720조원)를 투자하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 공표했다. 중국도 AI를 포함한 슈퍼컴퓨터, 데이터센터 등 인프라 지원에 올해 1917억 위안(약 39조원·전체의 0.68%)을 책정했다. 향후 중국이 AI에 쏟아붓겠다고 예고한 자금은 690조원에 이른다. 민간 투자도 부족하다. 미국 스탠퍼드대 ‘인공지능 지수 2024’ 보고서에 따르면 2023년 기준 한국의 민간 투자액은 13억 9000만 달러(2조 31억원)로 세계 9위다. 미국(672억 2000만 달러)의 48분의1 수준이다. 중국의 민간 투자 규모도 77억 6000만 달러에 이른다. AI 분야에서 한국은 영국·프랑스 등과 함께 미중을 쫓는 ‘3위권’으로 묶이지만 양강인 미중과의 격차를 좁히기엔 이처럼 역부족이다. AI 패권 경쟁의 실탄으로 불리는 그래픽처리장치(GPU) 확보 전쟁에서도 뒤처졌다. 미국 마이크로소프트(MS)는 2023년에만 GPU를 15만개 사들였으며, 메타도 GPU를 15만개 보유했다. 반면 우리나라가 확보한 물량은 2000개에 불과하다. 딥시크 충격에 정부는 2030년까지 GPU 3만개를 확보하기로 한 전략을 수정해 올해 1만 5000개, 2027년 초까지 3만개를 확보하는 방향으로 목표를 당겼다. 규제 또한 AI 패권 경쟁에서 뒤처진 원인으로 지목된다. 우리나라는 유럽연합(EU) 규제 모델을 따른다. 자율 규제가 아닌 법률을 통한 규제다. 지난해 말 국회 문턱을 넘은 AI기본법은 세계에서 두 번째로 AI 산업 진흥 뼈대를 마련했다는 의미가 있지만 과도한 규제란 우려가 나온다. 업계에선 법률로 금지된 게 아니라면 모두 허용하는 ‘네거티브 방식’ 필요성을 언급한다. 미국·중국·일본은 법적 구속력 없는 가이드라인만 제공하는 자율 규제 방식을 취하고 있다. AI 인재도 절대 부족하다. 한국과학기술기획평가원(KISTEP)의 ‘국가전략기술 연구개발(R&D) 인력 실태조사’에 따르면 지난 6년간 집계된 한국의 AI 분야 연구자 수는 2만 1000명이다. 중국(41만 1000명)에 비해 20분의1 수준이다. 2위 인도(19만 5000명), 3위 미국(12만명)에 비해 크게 뒤지고 일본(3만 5000명·5위), 영국(2만 9000명·6위)과 비교해도 열세다. 전문가들은 딥시크의 등장은 우리에게도 호재라고 말한다. 오픈AI의 모델 o1, o3-미니 등은 폐쇄형 전략을 취해 후발주자들의 추격 자체가 차단됐다. 반면 딥시크가 공개한 오픈소스를 응용하면 접근 가능성이 높아진다. 정부도 GPU 확보 등 인프라 조성을 지원하고, 규제가 AI 육성에 부합할 수 있도록 해야 한다는 것이다. 최병호 고려대 인공지능연구소 교수는 “미국 빅테크가 성능에 초점을 맞췄다면, 딥시크는 비용 절감 기법을 총동원했기 때문에 우리에겐 매력적”이라면서 “GPU가 당장 1만대는 필요한데 민간에서 확보가 힘들기 때문에 정부가 추가경정예산(추경)을 통해서라도 지원해야 하고, 현장에 인재를 공급할 시스템을 갖춰야 한다”고 말했다. 장병탁 서울대 AI연구원장은 “딥시크의 성공은 한국에 호재”라면서 “장기 관점에서 과감한 투자와 AI 생태계 조성이 필요하다”고 강조했다. 장동인 카이스트 AI대학원 책임교수도 “AI 데이터센터를 통해 연구자들이 새 기술을 적용해 볼 수 있도록 충분한 GPU를 지원하는 대책을 마련해야 한다”고 주장했다. 한편 최상목 대통령 권한대행 부총리 겸 기획재정부 장관은 이날 정부서울청사에서 주재한 국정현안관계장관회의에서 “국가 AI 컴퓨팅센터 가동 절차에 속도를 내는 동시에 이달 ‘국가AI위원회’ 회의를 열어 ‘AI 3대 강국’ 도약을 위한 세부 전략을 논의하겠다”고 말했다. 또 “배터리·바이오 등 첨단산업과 기술을 지원하는 가칭 첨단전략산업기금을 산업은행에 신설하겠다”며 “반도체 금융지원 프로그램(17조원)의 2배 이상 규모로 조성하고,저리 대출과 지분 투자 등 다양한 방식을 추진할 계획”이라고 했다.

與 현장 찾아 ‘전력망특별법’ 촉구권영세 “전력 없이 AI혁명은 없어”AI 추경 해야 美·中 격차 따라잡아민주 “‘5조+α’ AI 추경 서둘러야”기술 초격차 확보 예산 편성 안 돼“과방위서 여야 함께 법안 만들 것” 정부와 산업계의 숙원 법안이었던 인공지능(AI)기본법을 지난 연말 뒤늦게 통과시킨 국회는 ‘딥시크 충격’에 화들짝 놀라 AI 추가경정예산(추경), 제도 지원 등 각종 대책 마련에 나서는 모습이다. 여야 지도부를 비롯해 대선 잠룡들도 일제히 AI 산업 육성이 시급하다며 목소리를 내고 있다. 국민의힘은 5일 경기 평택 고덕국제화계획지구 산업단지 내 고덕변전소를 찾아 국가기간전력망확충법(전력망특별법) 처리를 촉구했다. 이 법은 국가기간 전력망확충위원회를 설치하고 반도체클러스터 등 첨단산업 설비에 전기를 안정적으로 공급하는 걸 목표로 한다. 권영세 국민의힘 비상대책위원장은 “전력 없이 AI 혁명은 없다”면서 “안전하고 충분한 전력 인프라가 뒷받침되지 않으면 대한민국의 새로운 100년을 열 미래 산업을 키우기 어렵다”고 말했다. 국민의힘은 AI 산업 경쟁력 강화를 위해 ‘AI 3대 강국 도약 특별위원회’도 최근 출범시켰다. 특위 위원장을 맡고 있는 안철수 의원은 서울신문과의 통화에서 “중국은 1800조원, 미국은 5000억 달러(약 720조원)를 투자하는데 우리나라도 10분의1 수준인 5조~10조원의 AI 추경은 해야 따라잡을 수 있다”며 “하드웨어 구입, 소프트웨어 연구개발(R&D), 인재 양성, 인문학 결합 AI 콘텐츠 개발 등 크게 4개 트랙으로 지원하자는 것”이라고 했다. 그러면서 “특히 인재 양성은 시간이 오래 걸려 지금 당장 시작해야 한다”고 강조했다. 더불어민주당은 ‘5조원+α’ 규모의 AI 추경을 통해 확보된 재정으로 사업을 진행하면서 내년 초 시행 예정인 AI기본법의 공백을 메우겠다는 입장이다. AI기본법은 지난 21대 국회 때부터 논의됐지만 결국 폐기된 뒤 22대 국회 출범 7개월 만인 지난해 12월 ‘지각’ 통과됐다. 민주당 과학기술혁신특별위원장인 황정아 의원은 통화에서 “첨단전략기술산업의 초격차 확보를 위한 예산이 아무것도 편성이 안 돼 있다”면서 “AI를 포함한 R&D 예산 등을 추경으로 긴급 편성해 달라는 것”이라고 말했다. 이어 “과학기술정보방송통신위원회(과방위)에서 여야 모두 참여하는 간담회를 열고 필요한 법안도 만들 예정”이라고 전했다. 앞서 이재명 민주당 대표도 지난 1일 “정부가 추경에 대대적인 AI 개발 지원 예산을 담아 준다면 적극적으로 의논하며 협조할 것을 약속한다”고 했다. 대권 잠룡들도 연일 AI 관련 발언을 내놓고 있다. 오세훈 서울시장은 지난 3일 페이스북에서 “AI 강국으로 가는 길의 가장 큰 과제는 아낌없는 투자와 교육으로 우수한 인재를 양성하는 것”이라며 “AI인재 1만명 양성을 서울시가 실현하겠다”고 밝혔다. 유승민 전 국민의힘 의원은 2일 페이스북에서 “혁신인재 100만명 양성으로 혁신성장의 길로 매진해야 한다”며 “이는 교육개혁과 노동개혁, 국가R&D개혁에서 시작해야 한다”고 말했다.

“AI 산업서 1·2위 빼고는 다 탈락자”한국, 글로벌 AI 지수 ‘27.3점’ 6위1위 美 사실상 만점… 2위 中 53.9점“1~2년 새 못 따라잡으면 영원히 3류”한국 AI 인재 규모 세계 10위권 밖인적 교류·산업 생태계 정체 등 문제 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 AI 산업에 충격파를 던지며 미중 간의 AI 패권이 치열해진 가운데 한국의 글로벌 AI 역량은 세계 6위이지만 ‘인재’, ‘운영 환경’, ‘상용화’ 등의 측면에선 낙제점인 것으로 드러났다. 전문가들은 사실상 AI 산업에선 1위 아니면 의미가 없다는 생각으로 국가와 기업이 하나가 돼야 진정한 변화를 만들어 낼 수 있다고 조언했다. 4일 영국 언론기관인 토터스미디어의 ‘2024년 글로벌 AI 지수’를 확인한 결과 전 세계 83개국 가운데 한국은 2023년과 동일한 종합 6위를 차지했다. 1위와 2위는 미국과 중국으로 양강 구도를 형성했고, 3위는 싱가포르, 4위 영국, 5위는 프랑스로 나타났다. 6위인 우리나라를 뒤로 독일, 캐나다, 이스라엘, 인도가 각각 자리했다. 토터스미디어는 2019년부터 매년 정부 보고서, 국제기구, 공공 데이터베이스(DB) 등을 활용해 국가 AI 수준을 측정·발표해 왔다. 항목별로는 인재(AI 과학자 숫자 등), 인프라(고성능 GPU 칩에 대한 접근 및 사용 수준), 운영 환경(AI 입법 수준), 연구(AI 연구 출판물 숫자), 개발(오픈소스 대규모 AI 모델의 훈련 개발 및 공개), 정부 전략(정부 지출 약속), 생태계(​​민간 AI 투자) 등 7가지 영역에서 평가한다. 미국과 중국은 글로벌 AI 지수를 발표한 이후 줄곧 1, 2위를 유지하고 있다. 특히 미국은 사실상 100점 만점에 100점을 기록했고, 중국(53.9점)을 포함한 다른 국가와 압도적으로 격차를 벌리고 있다. 하지만 중국이 딥시크를 통해 고성능 칩과 방대한 컴퓨팅 능력, 막대한 전력에 의존해 온 현행 AI 사업 모델에 대한 의문을 제기한 만큼 두 국가 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 한국은 27.3점을 기록하며 6위에 자리했다. 그러나 세부적으로 보면 인재(13위), 운영 환경(35위), 연구(13위), 생태계(12위) 부분이 국내 AI 산업 역량을 깎아 먹는 것으로 나타났다. 즉 다른 국가들과 비교해 AI 과학자와 연구 출판물 숫자가 적고, AI 입법이 늦으며, 민간 AI 투자 수준 등이 떨어진다는 의미다. 반면 개발(3위), 정부 전략(4위), 인프라(6위) 등에서는 평균보다 높은 평가를 받았지만 학계와 업계에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 김정호 카이스트 전기전자공학과 교수는 “사실 6위인지 7위인지는 의미가 없다. AI 산업에서는 1위와 2위 빼고는 다 탈락자에 가깝다”면서 “AI 산업이 점차 확대될 텐데 1~2년 새 못 따라잡으면 영원히 3류 국가가 될 수 있으니 국가의 명운을 걸고 산업에 투자해야 한다”고 강조했다. 이어 “인프라 부문에선 그래픽처리장치(GPU)가 중요한데 숫자가 너무 부족하다. 딥시크가 ‘H100’ 칩을 최소 1만개 썼다고 예측하는데 우리는 가장 많이 GPU를 보유한 기업도 2000~3000개 수준”이라고 덧붙였다. 김 교수는 인재 부문에 대해서도 “수학 계산과 코딩 부분에 뛰어난 고급 인력이 중요한데 미국, 중국과 비교하면 10분의1에 불과하다”며 위기감을 드러냈다. 실제 AI 전문 연구기관인 엘리먼트 AI가 발표한 ‘2020 글로벌 AI 인재 보고’에 따르면 2020년 전 세계 AI 분야 전문 인재 숫자는 47만 8000명에 달하는데 미국, 인도, 영국, 중국, 프랑스 등으로 이어지는 세계 10위권에 한국은 포함되지 못했다. 또 AI 연구지수를 기준으로 선정한 글로벌 100대 대학에도 한국의 대학은 단 하나도 포함되지 않았다. 중국 39개, 미국 19개로 미중 대학이 절반 이상을 차지했다. AI 관련 업계에서도 인재 문제를 뼈저리게 느끼고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 2023년 9~11월 AI 기업 2354개를 전수조사해 발간한 ‘2023년 인공지능산업 실태조사 보고서’에 따르면 AI 사업 운영상 느끼는 애로 사항 중 AI 인력 부족에 대해 동의한다는 의견은 81.9%(매우 그렇다 44.9%, 그렇다 37.0%)나 됐다. 반면 동의하지 않는다는 의견은 1.6%(전혀 그렇지 않다 0.3%, 그렇지 않다 1.3%)에 그쳤다. 업계 관계자는 “인재풀도 부족하지만 인재 유입이 없는 것도 문제”라면서 “구글 최고경영자(CEO)가 인도 출신인 것처럼 다양한 인적 교류가 일어날 수 있는 환경을 조성할 필요도 있다”고 밝혔다. 일각에선 AI 생태계 활성화가 정체됐다는 비판도 나온다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “인터넷 시절도 마찬가지지만 AI 산업 역시 오픈AI나 딥시크처럼 세상에 없던 기업들이 업적을 이뤄 냈다”면서 “여기엔 정부의 책임도 크다. 앞으로 정부가 스타트업을 중심으로 투자를 크게 가져갈 필요가 있다”고 조언했다. 그러면서 “6위로 만족하면 한국은 망한다”고 강조했다.

‘수출 통제’ 美 AI 전략이 패착기술보다 경쟁국 속도 늦추기 초점中은 그사이 규제 우회 경로 고민기업 간 협업·혁신 가속화 촉진시켜딥시크, 메타 등 누르고 품질 2위로AI 생태계 누가 장악할지가 관건中, 美에 불만 품은 신흥경제국 공략유럽 일부도 中데이터센터 기울어 美, 中막으려다 기업 점유율 뺏길 판“빅테크 독과점 깨고 전략 수정해야”오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권 경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위인 오픈AI의 ‘o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소넷’을 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해 왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔싱어 전 인텔 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한 없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해 가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적”이라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어 내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 밝혔다. 그는 “예를 들어 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 했다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’으로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다”고 제언했다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 AI 산업에 충격파를 던지며 미중 간의 AI 패권이 치열해진 가운데 한국의 글로벌 AI 역량은 세계 6위이지만 ‘인재’, ‘운영 환경’, ‘상용화’ 등의 측면에선 낙제점인 것으로 나타났다. 전문가들은 사실상 AI 산업에선 1위 아니면 의미가 없다는 생각으로 국가와 기업이 하나가 돼야 진정한 변화를 만들어 낼 수 있다고 조언했다. 4일 영국 언론기관인 토터스미디어(Tortoise media)의 ‘2024년 글로벌 AI 지수’를 확인한 결과, 전 세계 83개국 가운데 한국은 2023년과 동일한 종합 6위를 차지했다. 1위와 2위는 미국과 중국으로 양강을 형성했고, 3위는 싱가포르, 4위 영국, 5위는 프랑스로 나타났다. 6위인 우리나라의 뒤를 이어서는 독일, 캐나다, 이스라엘, 인도가 각각 자리했다. 1위부터 4위까지는 전년 대비 순위가 같았고, 프랑스가 13위에서 5위로 7계단을 뛰어 두각을 드러냈다. 토터스미디어는 2019년부터 매년 정부 보고서, 국제기구, 공공 데이터베이스(DB) 등을 활용해 국가 AI 수준을 측정해 발표해 왔다. 항목별로는 인재(AI 과학자 숫자 등), 인프라(고성능 GPU 칩에 대한 접근 및 사용 수준), 운영 환경(AI 입법 수준), 연구(AI 연구 출판물 숫자), 개발(오픈소스 대규모 AI 모델의 훈련 개발 및 공개), 정부 전략(정부 지출 약속), 생태계(​​민간 AI 투자) 등 7가지 영역에서 평가한다. 미국과 중국은 글로벌 AI 지수를 발표한 이후 줄곧 1, 2위를 유지하고 있다. 특히 미국은 사실상 100점 만점에 100점을 기록했고, 중국(53.9점)을 포함한 다른 국가와 압도적 격차를 벌리고 있다. 하지만 중국이 딥시크를 통해 고성능 칩과 방대한 컴퓨팅 능력, 막대한 전력에 의존해 온 현행 AI 사업 모델에 대한 의문을 제기한 만큼 두 국가 간의 경쟁은 더욱 치열해질 것으로 보인다. 한국은 27.3점을 기록하며 6위에 자리했다. 그러나 세부적으로 보면 인재(13위), 운영 환경(35위), 연구(13위), 생태계(12위) 부분이 국내 AI 산업 역량을 깎아 먹는 걸로 나타났다. 즉 다른 국가들과 비교해 AI 과학자와 연구 출판물 숫자가 적고, AI 입법이 늦고, 민간 AI 투자 수준 등이 떨어진다는 의미다. 반면 개발(3위), 정부 전략(4위), 인프라(6위) 등에서는 평균보다 높은 평가를 받았지만 학계와 업계에서는 아직 갈 길이 멀다는 평가다. 김정호 카이스트 전기·전자공학과 교수는 “사실 6위인지 7위인지는 의미가 없다. AI 산업에서는 1위와 2위 빼고는 다 탈락자에 가깝다”면서 “AI 산업이 점차 확대될 텐데 1~2년 새 못 따라 잡으면 영원히 3류 국가가 될 것이고 국가의 명운을 걸고 산업에 투자해야 한다”고 강조했다. 이어 “인프라 부분에선 그래픽처리장치(GPU)가 중요한데 숫자가 너무 부족하다. 딥시크가 ‘H100’칩을 최소 1만개 썼다고 예측하는데 우리는 가장 많이 GPU를 보유한 기업도 2000~3000개 수준”이라고 덧붙였다. 김 교수는 인재 부분에 대해서도 “수학 계산과 코딩 부분에 뛰어난 고급 인력이 중요한데 미국, 중국과 비교하면 10분의 1에 불과하다”고 위기감을 드러냈다. 실제 AI 전문 연구기관인 엘리먼트 AI가 발표한 ‘2020 글로벌 AI 인재보고’에 따르면 2020년 전 세계 AI 분야 전문 인재는 약 47만 8000명에 달하는데 미국, 인도, 영국, 중국, 프랑스 등으로 이어지는 세계 10위권에 한국은 포함되지 못했다. AI 관련 업계에서도 인재 문제를 뼈저리게 느끼고 있다. 과학기술정보통신부와 소프트웨어정책연구소가 2023년 9월~11월 AI 기업 2354개를 전수조사해 발간한 ‘2023년 인공지능산업 실태조사 보고서’에 따르면 인공지능 사업 운영상 느끼는 애로사항 중 AI 인력 부족에 대해 동의한다는 의견은 81.9%(매우 그렇다 44.9%, 그렇다 37.0%)나 됐다. 반면 동의하지 않는다는 의견은 1.6%(전혀 그렇지 않다 0.3%, 그렇지 않다 1.3%)에 그쳤다. 업계 관계자는 “인재풀도 부족하지만 인재 유입이 없는 것도 문제”라면서 “구글 CEO가 인도 출신인 것처럼 다양한 인적 교류가 일어날 수 있는 환경을 조성할 필요도 있다”고 밝혔다. 일각에선 AI 생태계 활성화가 정체됐다는 비판도 나온다. 이경전 경희대 빅데이터응용학과 교수는 “인터넷 시절도 마찬가지지만 AI 산업 역시 오픈AI나 딥시크처럼 세상에 없던 기업들이 업적을 이뤄냈다”면서 “여기엔 정부의 책임도 크다. 앞으로 정부가 스타트업을 중심으로 투자를 크게 가져갈 필요가 있다”고 조언했다. 그러면서 “6위로 만족하면 한국은 망한다”고 강조했다.

오픈AI의 생성형 인공지능(AI) 챗GPT에 버금가는 성능을 갖췄으면서도 훨씬 더 저렴한 중국 AI 딥시크의 등장은 흡사 1957년 소련이 ‘스푸트니크 1호 위성’을 쏘아올린 순간에 비견됐다. 당시 미국 사회는 소련이 대륙간탄도미사일(ICBM)에 핵탄두를 실어 본토를 초토화시킬 것이란 공포에 휩싸였다. ‘AI 초격차’로 패권경쟁에서 우위를 점하려는 미국의 안보 전략에 균열이 가고 있다는 분석에 힘이 실리고 있다. 아티피컬 애널리시스가 4일(현지시간) 집계한 생성형 AI 품질 순위표에서 딥시크의 최신 모델인 ‘R1’은 89점을 받아 1위 ‘챗GPT o1’(90점) 모델에 이어 ‘o3-mini’와 공동 2위를 기록하고 있다. 비용이 훨씬 적게 들어간 딥시크가 모든 기술적 지표에서 메타의 오픈소스 AI ‘리마’, 앤스로픽의 ‘클로드 3.5 소네트’를 능가하는 성능을 보인 것이다. 이에 미 정보기술(IT) 매체 인포메이션은 “메타가 딥시크의 기술을 따라잡기 위해 고군분투하고 있다”고 보도했다. 마크 케네디 전 하원의원은 최근 싱크탱크 우드로윌슨센터 기고문에서 “미국은 AI 전략에서 중대한 실수를 저지르고 있다”며 “AI는 단순히 누가 가장 강력한 반도체를 만드는가가 아니라 누가 글로벌 AI 생태계를 지배하는가의 문제”라고 강조했다. 미국이 중국을 겨냥해 ‘AI 컴퓨팅 파워’(AI 모델을 훈련하고 실행하는 데 사용되는 반도체 등 하드웨어 자원을 포괄하는 용어)에 제약을 가하는 동안 중국은 미국의 규제를 우회하거나 한계를 극복할 방법을 고민해왔다는 것이다. 전임 조 바이든 미국 행정부가 시행한 ‘AI 기술 초격차 전략’은 미국의 혁신과 발전의 가속화를 우선시하지 않고 경쟁국의 속도를 늦추는 데만 초점을 맞췄다. 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)와 같은 최첨단 반도체와 네덜란드 ASML의 반도체 제조장비 등 주요 하드웨어의 대중국 수출을 막는 것이다. 하지만 중국은 2023년 10월 규제 시행 전 미리 엔비디아 GPU를 비축해 실리콘밸리 기업과 다를 바 없는 환경을 구축한 데다, 제3국 혹은 ‘그레이 마켓’ 등 우회 경로를 통해 설비를 수급하며 규제 실효가 많이 떨어졌다고 미 외교전문지 포린폴리시(FP)는 분석했다. 중국이 미국의 규제를 극복하지 못할 것이라는 전제가 무너진 것이다. FP는 “미국의 규제는 중국 내 AI 가치사슬 전반에 걸쳐 중국 기업 간의 긴밀한 협업을 촉진시켰고, 민관 협력을 가속화했다”면서 “혁신 속도를 가속화하고 현지 공급망을 더욱 강하게 만들어 중국의 반도체와 AI 분야 기술 발전이 두드러졌다”고 지적했다. 펫 겔 싱어 인털 전 최고경영자(CEO)도 링크드인에 “수출 규제로 사용 가능한 컴퓨팅 자원이 제한된 상황에서 중국 엔지니어들은 창의력을 발휘해 세계 최고 수준의 AI 솔루션을 10~50배 낮은 비용으로 개발했다”고 평가했다. 게다가, 소프트웨어의 개선은 하드웨어 성능의 격차로만 이루어지는 건 아니다. 중국 최대 통신사 화웨이와 이커머스업체 알리바바의 클라우드 서버 등이 보유한 외국의 개인정보는 실로 방대하다. 이는 중국의 AI 기업이 각 국가에 최적화된 맞춤형 AI 모델을 개발하는 데 큰 이점이 될 수 있다. 카네기 국제평화재단의 샘 윈터 레비 연구원은 “미국의 일방적인 수출 규제로 인해 미국 기업이 해외 경쟁업체에 시장 점유율을 잃을 수도 있다”고 지적했다. 중국은 미국의 정책에 불만을 품은 국가들에 더 저렴하고 제한없는 AI를 제공하고, 사우디아라비아, 아랍에미리트(UAE) 등 신흥 경제국가들에서 중국의 AI를 널리 사용해 시장지배력을 강화한다. 미국이 중국을 제압하려는 동안 중국은 조용히 미래의 글로벌 디지털 인프라를 장악해가고 있는 것이다. 지난달 새롭게 발효된 미 행정부의 행정명령에 따르면 미국 클라우드 제공업체(아마존·마이크로소프트·구글·오러클)는 컴퓨팅 파워의 50% 이상을 미국 내에 유지해야 하며, 개별 중간국으로 분류된 유럽연합(EU) 17개국은 컴퓨팅 설치 상한 규모가 전체 7% 이하로 제한받는다. 이로 인해 그리스, 룩셈부르크, 폴란드 등 유럽 기업들이 미국 대신 중국 데이터센터를 사용할 가능성이 높아진다고 폴리티코 유럽판은 지적했다. 미국 기업이 중국 경쟁업체에 더 많은 매출을 빼앗길수록 미국 기업이 보유한 자금은 줄어들고 중국 경쟁업체는 앞서 나가기 위해 연구에 투자할 수 있는 자금이 더 많아진다. 레비 연구원은 ‘자유 시장과 개방형 혁신’을 통해 수출 통제 전략의 위험을 줄여야 한다고 지적한다. 그는 “수출 통제는 단기적으로 미국의 우위를 약간 연장할 수 있지만 일시적이다”라며 “미국이 우위를 가진 반도체를 경제적, 외교적 양보를 이끌어내는 협상의 지렛대로 사용할 수 있다”고 썼다. 그는 “예를 들어, 이스라엘과 사우디아라비아 국교정상화 협상에 도움이 된다면 도널드 트럼프 대통령은 오래 주저하지 않을 수도 있다”고 썼다. 혁신성장을 위해서는 이른바, ‘매그니피센트7’로 불리는 소수 빅테크가 막대한 자본력을 바탕으로 시장을 주도하는 독과점 구도를 깨야 한다는 지적도 나왔다. 케네디 전 의원은 “빅테크 기술 기업이 보유한 고성능 AI 컴퓨팅을 대학과 스타트업이 널리 이용할 수 있도록 정부가 지원하고, STEM(과학·기술·공학·수학) 전공 학생을 늘려 차세대 AI 리더가 등장하도록 지원해야 한다“고 제언했다.

나는 지난 40년 동안 지루하게도 긴 세월, 이른바 ‘86세대’에 대하여 ‘무식하고 건방지다’고 비판해 왔다. 지금에 와서 생각하면 어리석은 행동이었다. 내가 아무리 목청 높여 “민족주의는 지성을 마비시키는 독약”이라고 말했지만, 효과는 없었다. 쓸데없는 잔소리로 나만 손해 본 것이다. ‘86세대’가 20대 청년기를 보낸 1980년대는 민주화운동을 하면 모든 것이 용서가 되던 시절이었다. 보드카(마르크스 레닌주의)든 고량주(마오쩌둥 사상)든 마시고 비틀거려도 다 용서가 되었다. 심지어 싸구려 북한 술(주체사상)에 찌들어도 다들 모른 척했다. 당시의 청년들은 흔히 공권력을 우습게 보고 돌을 던지고 폭력을 휘둘러도 크게 비난받지 않았다. 심지어 감옥에 가도 독립운동가 대접을 받았다. 이렇게 탄생한 공부 안 한 학생들, 무식한 영웅들의 영향력이 자기 세대 내에서 무척 클 뿐만 아니라 심지어 다음 세대, 70년대생들에게까지도 미친다. 이런 세대는 우리나라 역사에서 처음 나타난 것인가? 아니다. 이들보다 60년 전에, 1920년대를 20대로 산 청년들 가운데도 그런 사람들이 많았다. 그들이 독립운동에 쏟아져 들어오면서 독립운동은 크게 성장했지만, 동시에 기본노선을 이탈했다. 이들의 활동으로 민족운동에 사회운동을 결합하고 노동자와 농민, 여성을 독립운동에 가담시키는 성과도 있었다. 하지만 우리나라 독립운동의 기본노선을 이탈한 것은 이들 세대의 치명적인 문제였다. 1920년대, 일제의 다이쇼(大正) 데모크라시와 조선총독부의 이른바 ‘문화통치’라는 의외로 느슨한 분위기 속에서 ‘주의자’를 자처하는 일은 모든 지식 청년들의 멋이고 유행이었다. 해방 당시 이들이 40대 장년으로 전국 방방곡곡의 지도자가 되었기 때문에 대한민국 건국은 큰 어려움을 겪었다. 이들이 독립운동에 뛰어든 계기는 3ㆍ1운동이었다. 그래서 그들을 쉽게 ‘3ㆍ1운동의 아이들’이라고 부를 수 있으니, 86세대를 ‘5ㆍ18의 아이들’이라고 부를 수 있는 것과 마찬가지다. 두 세대는 60년을 서로 떨어진 시대를 살았으나 공통점이 많았으니, 무엇보다 자신들이야말로 ‘과학적이며 혁명적이고’ 진정한 역사는 자신들이 처음 쓰기 시작한다고 믿었다는 것이다. 이들은 시건방진 어린 왕자들이었다. 그러나 이들은 개인의 자유와 독립이라는 가치, 근대 해양문명과 민주주의를 이해하지 못했다. 무엇보다 그들은 ‘조선책략’을 읽지 않았다. 김홍집과 유길준의 고민에 대해 알려고 하지 않았다. 이상재와 서재필, 이승만, 안창호 등이 독립협회와 만민공동회를 통해서 정립한 우리나라 독립운동의 기본노선, 친미의 민주공화국을 세워서 중ㆍ러ㆍ일로부터 독립하자는 노선을 이탈했다. 바로 이 해양문명 지향의 독립운동의 기본노선을 이탈하는 순간 그들은 자신도 모르는 사이에 ‘영남만인소’와 위정척사파의 입장에 서게 된다. 왜 그런가? 그것은 우리나라의 지정학적 위치로 인한 숙명이다. 우리나라는 지구상에서 가장 큰 나라 중국에 가장 가까이 위치하고 있다. 조선왕국이 스스로 번속국(藩屬國)을 자처한 것이 어찌 즐거운 일이었겠나? 불과 130년 전까지만 하더라도 한반도에 사는 우리 조상들은 중화제국, 명나라와 청나라의 번속국의 하나인 조선왕국의 신민이었다. 천년의 숙명을 벗어날 길을 알려준 ‘조선책략’의 저자가 중국 사람 황준헌이라는 사실도 역설적이지만, 우리 조상들은 이 책에서 영감을 얻어 중화(中華)의 천하를 넘어선 세계를 보기 시작했다. 우리 조상들은 거기서 한 걸음 더 나아가 모든 국민이 주인인 나라, 미국을 모델로 한, 국민개병제(國民皆兵制)의 민주공화국을 독립운동의 목표로 정립했다. 가장 명쾌한 표현은 안창호 선생이 1920년 1월 3일 상하이 교포들의 신년 축하회에서 행한 연설, ‘나라 사랑의 6대 사업’에서 읽을 수 있다. 주대환 민주화운동동지회 의장

인공지능(AI) 시장을 놓고 세계는 무한경쟁에 돌입했다. 단순한 기술 경쟁이 아니라 국가의 존망이 걸린 총력전이다. 도널드 트럼프 미국 대통령은 취임 직후 AI 인프라에 4년간 최대 5000억 달러(약 720조원)를 투자하는 ‘스타게이트’ 프로젝트를 내놨다. 중국은 80억원의 저비용으로 딥시크의 고성능 AI 모델을 선보여 세계를 충격에 빠뜨렸다. 유럽연합(EU)도 기업 육성, 규제 타파 등으로 AI 생태계를 키우는 5개년 로드맵을 최근 발표했다. 내로라하는 국가들이 너나 없이 AI 개발에 국가적 명운을 거는 지금 우리는 어쩌고 있나. 제자리걸음도 모자라 뒷걸음질을 치는 중이다. AI 산업 정책을 주도하겠다며 지난해 9월 출범한 대통령 직속 국가AI위원회는 정국 혼란 속에 개점휴업 상태다. 겹겹이 쌓인 규제 장벽과 관료주의로 신기술 개발마저 지연되고 있다. 이러니 글로벌 AI 100대 기업에 한국 기업은 단 하나도 없다. 더 우려스러운 것은 인재를 양성하고 유출을 막을 시스템의 부재다. 과학기술 기반의 혁신을 이끌어야 할 이공계 우수 인재들이 AI 연구가 아닌 의대로 몰려가는 현상이 가속화되고 있다. 인재를 끌어와도 모자랄 판에 국내 석사급 이상 AI 인재의 40%가량이 해외로 떠나고 있다. AI 관련 예산은 대략 미국의 14분의1, 중국의 7분의1 수준이니 당연한 귀결이다. 대학 AI 연구실, 스타트업과 기업들이 우수 인력을 구하기 어려운 우리는 AI 생태계 자체가 삼류로 곤두박질치는 중이다. 더 늦기 전에 AI 산업 육성을 위한 범국가적 프로젝트가 필요하다. 이공계 인재들이 의대로 몰리는 구조적 문제를 해결하고, AI 연구자들이 안정적으로 연구할 수 있도록 연구 환경을 개선해야 한다. AI 산업을 국가 전략 기술로 지정해 세제 혜택이라도 당장 줘야 한다. AI 기술과 반도체는 불가분의 관계다. AI 기술 발전을 위해선 고성능 반도체가 필수적이며, 반도체 산업의 미래는 AI 기술로 결정된다. AI 열차의 막차라도 타려면 반도체 기업에 대한 지원과 규제 폐지, 주 52시간 규제 적용 예외 등을 포함한 반도체특별법 통과는 ‘기본’이다. 막대한 전력을 소비하는 AI 산업의 성장 발전을 위해서는 전력 인프라 구축도 ‘기본’이다. 그런데 원전 확충에 반대하는 거대 야당에 막혀 11차 전력수급기본계획조차 확정하지 못했다. 여야의 초당적 협력이 분초를 다퉈야 할 만큼 절실하다. 딥시크 쇼크에 이재명 더불어민주당 대표는 AI 추경을 주장한다. 그보다 당장 반도체특별법부터 통과시켜 달라는 업계 호소가 조금도 과하게 들리지 않는다. 눈앞의 막차까지 놓쳐 버리면 한국의 AI 산업은 영영 낙오될 수밖에 없다.

조선 왕실의 뿌리로 여겨지던 전각의 편액(현판)이 100여년 만에 일본에서 국내로 환수됐다. 국가유산청은 국외소재문화유산재단과 함께 일본에 있던 ‘경복궁 선원전 편액’의 환수에 성공했다고 3일 밝혔다. 억대의 환수 비용은 게임 ‘리그오브레전드’(LoL) 제작사로 유명한 라이엇게임즈가 후원했다. 선원전은 조선시대 궁궐 내 역대 왕들의 어진(초상화)을 봉안하고 의례를 지내던 신성한 공간이었다. 중국 역사서인 ‘구당서’에서 왕실을 옥으로 비유한 점에서 유래해 ‘선원’이란 단어에는 ‘옥의 근원’이라는 뜻이 담겼다. 이번에 환수된 편액은 가로 312㎝, 세로 140㎝로 상대적으로 크기가 큰 편이다. 궁궐에서 가장 위계가 높은 건물인 ‘전’(殿)에 걸렸던 편액으로 바탕판은 옻칠(흑칠)을 했고 금빛이 나는 글씨가 새겨져 있다. 테두리를 연장한 봉에는 구름무늬를 조각하고 테두리에는 부채, 보자기를 그려 넣었다. 국가유산청은 사용된 안료 등에 대한 과학적 조사, 문헌 조사 등을 거쳐 이 편액이 재건 경복궁 선원전에 걸렸던 편액으로 추정했다. 경복궁 선원전은 일제강점기에 헐려 이토 히로부미를 기리기 위한 박문사(博文寺)를 짓는 데 사용된 것으로 알려져 있다. 선원전 터에는 현재 국립민속박물관이 자리잡고 있다. 1865∼1868년 경복궁을 다시 짓는 과정을 기록한 ‘경복궁영건일기’에 따르면 경복궁 선원전은 1868년 재건됐다. 1444년 처음 지은 경복궁 선원전과 1897년 건립된 경운궁 선원전 편액은 화재로 소실됐다. 현재 창덕궁 안에 2개의 선원전이 있는데 신(新)선원전은 1901년 재건한 경운궁 선원전을 옮겨 지은 것으로 현재 편액이 남아 있다. 창덕궁 구(舊)선원전에는 편액이 남아 있지 않지만, 이번에 환수된 유물을 걸 수 없는 구조다. 편액의 글씨 또한 경복궁 선원전 편액이라는 추정에 힘을 싣는다. ‘승정원일기’에 따르면 ‘재건(1868년) 경복궁 선원전’ 편액의 글씨를 쓴 인물이 서승보로 기록돼 있는데, 환수 유물의 글씨체가 서승보의 글씨와 유사하다. 국가유산청과 재단은 2023년 일본의 한 경매에 선원전 편액이 나왔다는 정보를 입수한 뒤 추적에 나섰다. 경매사 측은 일제강점기 초대 조선 총독을 지낸 데라우치 마사타케(1852~1919)가 일본으로 가져간 것으로 추정했다. 국가유산청과 재단은 경매가 열리기 전, 해당 유물이 반드시 한국으로 돌아와야 하는 당위성을 전달하고 적극적으로 설득했다. 그 결과 편액은 장식 기와인 잡상 1점과 함께 국내로 돌아올 수 있었다. 편액은 27일 국립고궁박물관에서 공개될 예정이다. 한편 라이엇게임즈는 2012년 국가유산청과 협약을 맺은 이래 모두 7차례 문화유산 환수를 후원했다.

풍부한 연구인력 생태계스템 분야 박사 年 8만명… 美의 2 배공학 엔지니어도 150만명씩 배출국내파 2030 석박사, 딥시크 개발반세기 넘은 ‘이과 중시 정책’시진핑 등 최고 지도부의 과학 존중IT기업 실리콘밸리 수준 급여 지급인생역전 노린 수재들, 공대로 모여‘전폭적 지원’에 창업·연구 최적화SW 중심 국가로 국가 역량 총동원간섭 않고 결과 나빠도 책임 안 물어‘한국 대표 과학자’ 이기명도 중국행 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크가 저성능 칩만으로 미국 챗GPT에 필적하는 생성형 AI 모델을 개발해 미 실리콘밸리를 충격에 빠뜨렸다. 중국의 무명 AI가 미국 빅테크(초대형 기술기업)들과 비교가 되지 않는 ‘갓성비’(가격 대비 효율이 매우 뛰어남)를 내세워 글로벌 AI 생태계 주도권을 가져가는 것 아니냐는 워싱턴 조야의 우려가 커지고 있다.이게 다가 아니다. 알리바바도 자사 AI ‘큐원2.5 맥스’가 미국 모델들을 뛰어넘는다고 주장하는 등 이제 중국은 AI 분야에서 미국의 독주를 저지할 만큼 수준이 높아졌다. 더군다나 이러한 약진이 반도체 수출 통제 등 미국의 전방위적 중국 견제가 수년째 이어진 가운데 나온 것이라서 더 놀랍다. 중국 ‘AI 굴기’의 이면에는 반세기 넘게 이어진 이공계 교육 중시 정책과 최고지도부의 과학 존중, 기술 발전에 국가 자원을 총동원하는 ‘거국체제’ 등이 탄탄하게 맞물려 있다는 분석이 나온다. 3일 사우스차이나모닝포스트(SCMP) 등을 종합하면 중국이 해마다 배출하는 스템(과학·기술·공학·수학) 분야 박사 인력은 약 8만명으로 ‘스템 원조국가’인 미국의 두 배 규모다. 공학 엔지니어도 150만명씩 배출된다. 이번에 화제가 된 딥시크 연구인력은 해외 유학 경험이 없는 석박사들로 연령대도 20~30대 초반에 불과하다. 딥시크 본사도 베이징이나 상하이, 선전이 아닌 저장성 항저우에 자리잡고 있다. 그만큼 중국의 연구인력 생태계가 풍부하다는 사실을 잘 보여 준다. 중국은 1950년대부터 이공계를 경시하던 전통과 결별하고 중리경문(重理輕文·문과보다 이과 중시) 교육 정책을 펼쳐 왔다. 19세기 아편전쟁 패배를 계기로 ‘국가의 흥망성쇠가 과학기술에 달려 있다’는 역사적 교훈을 누구보다 뼈저리게 경험해서다. 문화대혁명(1966~1976) 등 암흑기도 있었지만 1980년대 개혁개방 이후 이 기조는 지금까지 흔들리지 않고 있다. 장쩌민(상하이교통대 전기학)과 후진타오(칭화대 수리공학), 시진핑(칭화대 화공학) 등 21세기 중국의 최고지도자들도 예외 없이 공대 출신이다. 화웨이나 샤오미 등 중국을 대표하는 정보기술(IT) 기업들도 최고 수준의 연구·개발(R&D) 인력에 대해서는 실리콘밸리 수준의 급여를 지급한다. 대학에서 공학을 전공하면 인생이 달라진다. 이런 영향으로 중국에서는 수재들이 너나 할 것 없이 공대로 진학한다. 모두가 베이징의 명문대로 가려고 기를 쓰는 것도 아니다. ‘틱톡’의 모회사 바이트댄스 창업자 장이밍은 난카이대(톈진), ‘중국판 카카오톡’ 텐센트 창업자 마화텅은 선전대, ‘테무’의 모회사 핀둬둬 창업자 황정은 저장대 출신이다. 통제가 일상이 된 중국이지만 최소한 이공계 연구·창업에서는 ‘묻따말(묻지도 따지지도 말고) 지원’이 원칙이다. 아이디어가 좋으면 아무 조건을 달지 않고 거액을 투자하고 연구 내용에 간섭도 없다. 성과는 철저히 개인에게 돌려주고 결과가 나빠도 도덕적 해이가 아닌 이상 책임을 묻지 않는다. 덕분에 미중 갈등 심화 상황에서도 미 기업에서 실력을 갈고닦은 중국 엔지니어들이 속속 귀국해 창업을 주도한다. ‘중국판 오픈AI’로 불리는 문샷AI의 양즈린 창업자는 현지 언론 인터뷰에서 미국에서 창업할 수 있었음에도 중국으로 돌아와 회사를 세운 이유를 묻자 “중국 정부의 과감한 벤처 투자 지원과 풍부한 인재풀 덕분에 창업이 최적화돼 있어서”라고 답했다. 심지어 2014년 ‘대한민국 최고과학기술인상’을 수상한 이기명(66) 고등과학원 부원장도 지난해 정년퇴직 후 중국 베이징 옌치후 응용수학연구원(BIMSA) 교수로 자리를 옮겼다. 그는 우주의 작동 원리를 설명하는 ‘초끈이론’ 분야의 세계적 권위자지만 정년 이후 더는 한국에서 설 자리를 찾지 못하자 전폭적 지원을 약속한 중국에서 남은 연구 인생을 보내기로 결심했다. 이미 중국은 2014년 ‘대중창업 만중창신’(창업해서 창조와 혁신에 임하자) 전략을 통해 제조업을 넘어선 소프트웨어(SW) 중심 국가로 발전 방향을 잡았다. 국가적 역량을 총동원하는 ‘거국체제’가 이를 뒷받침한다. 거국체제는 중국이 구소련 엘리트 스포츠 육성 모델에서 영감을 얻어 이를 사회 전 분야로 확산한 것이다. 특정 산업의 성장을 시장에만 맡겨 두지 않고 정부가 적극적으로 개입해 국가적 관점의 성취를 일궈 내려는 시스템이다. 2021년에 ‘2030년 세계 AI 강국 도약’이란 목표를 설정했고, 지난해 3월 리창 국무원 총리는 10대 정부 과제 가운데 첫 번째 항목으로 ‘AI+행동계획’을 발표했다. 이렇게 중국 정부가 10여년 전부터 거국체제로 미개척 분야인 AI 시장을 지원한 것이 성과를 내고 있다.

中 성장기와 함께한 ‘토종 인재’량원펑, 펀드 수익으로 딥시크 창업시골 출신 국내파 석사 뤄푸리 합류샤오미서 거액에 스카우트 제안도테슬라 위협하는 ‘1990년대생’왕싱싱, 휴머노이드 로봇사 창업화웨이 ‘천재소년’ 출신 펑즈후이자율주행 자전거·갓성비 로봇 개발딥시크는 ‘AI 굴기 예고편’“中, AI기업 4700개·사용자 6억명대중 서비스 언어모델도 200여개”‘제2의 량원펑·뤄푸리’ 탄생 가능성 중국 ‘토종 인재’ 량원펑(40) 딥시크 최고경영자(CEO)가 우수한 성능에 가성비까지 갖춘 인공지능(AI) 모델을 선보여 전 세계를 충격에 빠뜨리면서 중국의 AI·로봇 돌풍을 이끄는 ‘젊은 천재’들에 대한 관심이 커지고 있다. 상당수는 중국이 본격적으로 성장하기 시작한 1990년 이후 태어난 이들이다. 3일 월스트리트저널(WSJ) 등에 따르면 딥시크는 지난해 12월 거대언어모델(LLM) ‘V3’를 선보인 지 한 달여 만인 지난달 22일 ‘R1’을 추가로 공개했다. V3와 R1 모두 오픈AI ‘챗GPT’, 메타 ‘라마’, 앤트로픽 ‘클로드’ 등 미국 주요 AI 모델보다 성능이 더 낫거나 비슷한 수준인 것으로 알려졌다. 실리콘밸리는 딥시크의 속도전에 경악하는 분위기다. 딥시크는 2023년 5월 중국 저장성 항저우에서 1985년생 량원펑이 세운 회사다. 광둥성 출신인 그는 공학 분야 명문대로 손꼽히는 저장대에서 컴퓨터공학을 전공했다. 시진핑 중국 국가주석의 딸 시밍쩌도 저장대 출신이다. 그는 ‘AI가 세상을 바꾼다’고 확신하고 2015년 대학 친구 두 명과 함께 ‘하이 플라이어’라는 헤지펀드를 세웠다. 컴퓨터 트레이딩에 딥러닝 기법을 선구적으로 적용해 자금을 끌어모았다. 이 펀드의 자산은 한때 우리 돈 20조원 수준으로 불어났다. 량원펑은 여기서 나오는 수익으로 AI 연구소를 만들어 운영하다가 독립적인 회사로 분리해 딥시크를 창업했다. 딥시크 V3 개발에는 창업자 량원펑을 비롯해 중국인 연구자·엔지니어 150명과 데이터 자동화 연구팀 31명이 참여했다. 챗GPT 개발사 오픈AI에 1200명의 연구원이 있는 것과 비교된다고 중국 경제매체 차이롄서는 전했다. 량원펑은 스스로 펀드 트레이더보다 엔지니어로 불리는 것을 좋아한다고 WSJ가 그와 가까운 사람들의 말을 인용해 전했다. CNN 방송은 그를 챗GPT 개발사인 오픈AI 창업자이자 CEO 샘 올트먼에 빗대 “중국의 샘 올트먼이 됐다”고 표현했다. 딥시크 연구인력 중 가장 유명한 인재는 최근 샤오미 창업자 레이쥔으로부터 거액의 영입 제안을 받아 화제가 된 뤄푸리(30)다. 1995년생인 뤄푸리는 쓰촨성 시골 마을에서 태어나 전기기사 아버지와 교사 어머니 밑에서 자랐다. ‘가족을 떠나지 말고 지역 대학에 진학하라’는 부모의 권유에도 “대도시로 가야 한다”며 베이징사범대 전자학과에 입학했다. 1학년을 마칠 무렵 “전자학과보다 컴퓨터학과의 장래가 밝다”는 교수의 조언에 따라 전공을 바꿨다. 베이징대 대학원에 진학해 컴퓨터 언어학 석사 학위를 받았다. 2019년 중국 대표 빅테크 알리바바 산하 다모 아카데미에 합류해 다국어 사전 학습 AI 모델 개발에 참여했다. 알리바바의 첫 LLM 개발 당시 프로젝트 리더를 맡았다. 이를 계기로 중국 내에서 ‘AI 천재 소녀’로 불리다가 2022년 딥시크 모기업에 합류했다. 최근 그는 레이쥔에게 스카우트 제안을 받았다. 제시 금액은 연봉 1000만 위안(약 20억원)이다. 그는 아직 이 제안을 받아들이지 않은 것으로 알려졌다. 지난달 28일 중국중앙(CC)TV 춘제 갈라쇼에서 칼군무를 선보여 화제가 된 휴머노이드 로봇 H1의 개발사 유니트리를 창업한 왕싱싱(35)은 1990년생이다. 저장과학기술대에서 학사를, 상하이대에서 석사를 마친 국내파다. 그는 중고교 시절 성적이 뛰어나진 않았지만 발명에 관심이 많았다. 대학원 시절 로봇개를 디자인하기 위해 졸업을 미룰 만큼 로봇 개발에 애착이 강했다. 졸업 직후 세계 최대 드론업체인 DJI에 입사했다가 얼마 안 가 퇴사해 유니트리를 창업했다. 휴머노이드 로봇을 만드는 즈위안 로봇의 창업자 펑즈후이(32)도 지우링허우(1990년대생) 엔지니어다. 쓰촨성 청두의 전자과학기술대를 졸업한 뒤 화웨이의 ‘천재소년’ 프로젝트를 통해 입사했다. 우리 돈 4억원에 달하는 초봉을 받고 입사한 뒤 ‘절대로 넘어지지 않는 자율주행 자전거’로 명성을 얻었다. 그는 화웨이를 떠나 2022년 12월 즈위안 로봇을 창업했다. 지난해 말부터 대량생산을 시작한 ‘위안정 A2’ 모델은 테슬라의 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’와 기술 격차가 없고 되레 가격 경쟁력 면에서 크게 앞서는 것으로 평가된다. 지난해 12월 자오즈궈 공업정보화부 대변인은 “중국 AI 기업 수는 4700개가 넘는다”며 “대중에게 서비스되는 LLM만 200개가 넘고 사용자 수도 6억명을 넘었다”고 말했다. 딥시크는 거대한 중국 AI 생태계 가운데 하나의 기업일 뿐이라는 함의다. 앞으로 ‘제2의 량원펑’, ‘제2의 뤄푸리’가 나올 수 있다는 자신감의 표현이기도 하다.

한국재료연구원(KIMS)은 나노재료연구본부 김태훈·이정구 박사 연구팀이 연세대학교 이우영 교수 연구팀과 공동연구를 통해 고가의 중희토류를 사용하지 않고 고성능 영구자석을 만드는 기술을 개발했다고 3일 밝혔다. 영구자석은 전기차 모터와 로봇 등 다양한 고부가가치 제품 핵심 부품으로 쓰인다. 다만 기존 영구자석 제조 공정은 중국이 독점 중인 중희토류에 의존해 자원 의존도가 높고 원가가 비싸다는 한계가 있었다. 이러한 영구자석 공정 단점을 극복하고자 연구에 들어간 연구팀은 고가의 중희토류 없이 고성능을 구현하는 영구자석 개발에 성공했다. 연구팀은 기술 핵심이 ‘2단계 입계확산공정’이라고 설명했다. 입계확산공정은 자석 성능을 향상하는 기술이다. 자석에 필요한 물질을 자석 표면에 얇게 바르고 고온에서 열처리하면 물질이 자석 내부에 들어가면서 보자력(자석이 자성을 유지하는 능력) 등 성능을 향상할 수 있다. 연구팀이 개발한 2단계 입계확산공정은 먼저 고융점 금속이 포함된 새로운 물질을 영구자석 표면에 고온 침투시키고 상온에서 냉각 처리하고 나서, 저가의 경희토류(프라세오디뮴) 함유 물질을 다시 발라 고온 처리하는 방식이다. 연구팀은 이 과정에서 비정상적인 결정립 조대화 현상(물질의 입계확산효율을 낮추고 자기적 성능을 감소시킴)을 억제해 업계확산효율을 높였다. 확산물질이 자석 내부에 빠르게 침투할 수 있도록 해 경희토류를 썼음에도 중희토류를 사용한 상용자석과 동등한 등급의 성능을 구현해 냈다. 연구팀은 이 기술이 상용화하면 고효율 모터를 요구하는 전기자동차, 드론, 플라잉카와 같은 고부가가치 산업 분야에서 영구자석 제조 원가 절감과 성능 향상을 모두 충족할 수 있으리라 봤다. 김태훈 선임연구원은 “현재 전기자동차와 고급 가전의 모터에 사용되는 자석에는 고가의 중희토류 사용이 불가피하다”며 “중희토류 자원의 편중과 높은 가격으로 전 세계 모든 연구자가 자석 내 중희토류를 줄이거나 대체할 수 있는 기술 개발에 집중하고 있다”고 말했다. 이어 “새로 개발한 기술은 고급 자석 제조에서 중희토류 의존을 탈피할 가능성을 보여줬고, 영구자석 분야 핵심 공정인 ‘입계확산공정 관련 연구’가 가야 할 방향을 제시했다”며 “이 기술이 상용화되면 우리나라는 영구자석 기술 분야에서 가장 핵심적인 부분을 선점할 수 있을 것”이라고 밝혔다. 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단-나노 및 소재기술개발사업 지원을 받아 진행했다. 연구결과는 세계적인 학술지 ‘액타 머터리얼리아(Acta Materialia, 논문 제1 저자: 이설미 학생연구원)’에 12월 24일 자로 온라인 게재됐다.

중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 내놓은 저가형 생성 AI 모델이 미국 빅테크 업계에 충격파를 던진 데 이어 유럽에도 긴장감이 퍼지고 있다. 이탈리아는 이미 딥시크 사용을 차단했고, 영국과 프랑스에 이어 독일도 규제 필요성을 검토 중이다. 이들 국가가 초점을 맞추는 부분은 개인정보 수집과 사용에 관한 데이터 처리 방식이다. 30일(현지시간) 로이터통신은 이탈리아의 개인정보 보호기관인 가란테가 개인정보 사용의 불투명성을 들어 딥시크 사용을 차단했다고 보도했다. 전날부터 애플과 구글 앱스토어에서 딥시크에 접근할 수 없다. 또 가란테는 딥시크 측에 어떤 법적 근거로 개인정보를 수집하고 어떻게 저장되는지에 대한 질의서도 발송했다. 영국과 프랑스 등에서도 딥시크에 질의서를 보내거나 내부 검토를 진행하고 있다. 폴리티코 유럽판은 영국 정부가 딥시크에 대해 어떤 성격의 조사를 하는지는 불분명하지만 통신 관련 정보기관인 정보통신본부(GCHQ) 산하 국가사이버보안센터가 나서 기술적 위험 요인을 살펴보는 것으로 파악된다고 보도했다. 피터 카일 영국 과학혁신기술부 장관과 인터뷰를 하면서 “신기술, 신제품이 세계 경제에 나타나는 건 흔한 일”이라면서 “딥시크의 규모와 영향에 대해 면밀히 검토하고 올바른 시스템을 거쳐 이것이 안전한지 확인하겠다”고 밝혔다. 프랑스는 국가정보자유위원회(CNIL), 아일랜드는 데이터보호위원회(DPC) 주도로 딥시크 측에 시스템 작동 방식과 데이터 처리에 대한 질의를 이어가고 있다. 독일 매체 차이트는 당국이 딥시크에 대한 규제 조치 가능성을 따져보고 있다고 전했다. 딥시크는 지난 20일 AI 모델 R1을 공개하고 개발 방식에 대한 기술보고서를 발표하면서 세계 테크 업계를 충격에 빠뜨렸다. 앞서 나온 보고서에는 AI 모델 훈련에 미국 빅테크 기업이 쓴 비용의 10% 수준인 557만 6000달러(약 80억원)를 사용했다는 내용이 담겼다. 이어 나온 기술보고서에는 오픈AI의 최신 모델 ‘o1’보다 수학모델과 코딩 능력을 모두 뛰어넘었다는 내용이 들어있다. 예컨대 수학능력은 o1의 정확도가 96.4%였고 R1은 97.3%였다. 코딩 능력은 o1이 63.4%, R1이 65.9%였다. 이런 보고서에 미국 빅테크 주가가 즉각 반응했다. 지난 27일 뉴욕 증시에서 엔비디아는 전 거래일 대비 17% 폭락했고, TSMC도 13.33% 하락했다. 일부 낙폭을 회복했지만 여전히 약세를 보이고 있다. 딥시크는 2023년 중국 저장성 항저우시에 자본금 1000만 위안(약 19억 9000만원)으로 설립됐다. 창업자 량원펑은 1985년 광둥성 잔장에서 태어나 17세에 중국에서 톱5 안에 들어가는 명문대인 저장대의 컴퓨터공학과에 입학해 수학한 ‘토종 IT 인재’로 꼽힌다. 량원펑은 최근 중국의 이인자인 리창 총리가 주재한 전문가 좌담회에 유일한 AI 산업 리더로 참여할 정도로 중국 내에선 최근 들어 존재감을 드러내기 시작했다.