
과학기술정보통신부는 연구개발(R&D)비 1조2000억 원 투입으로 AI 강국 도약을 목표로 한다. 국가 AI 컴퓨팅센터(GPU 목표 1만8000장, 달성 1만2000장)로 학습 속도 향상, 데이터 댐(1억 건 데이터 축적)으로 훈련 재료 공급, 초거대 AI 공모(5000억 원)로 민간 투자를 유도하고 있다. ‘독자 AI 파운데이션 모델 개발 정예팀 선발전’에서 10개 팀(네이버클라우드, 업스테이지 등)이 국산 LLM 개발을 경쟁하고 있다.
민간 출신 인재를 정부 중책에 기용하고, 생태계 육성, 글로벌 협력(오픈AI와 국내 법인 협력)도 활발하다. 공공 AI 의무화로 헬스케어·자율주행 분야 적용 가속, 윤리 가이드라인(정확도 90% 이상)도 강화한다. 특히 업스테이지의 ‘솔라 프로 2’는 올 7월 ArtificialAnalysis.ai ‘지능 지표’ 평가에서 전 세계 12위에 올라 소버린 AI의 상징적 성공 사례가 되었다.
물론 한계도 있다. 기술투자에서 AI 비율이 아태 평균 27% 수준으로 미국(45%)·중국(60%)에 뒤처진다. 국내 AI 모델 14개 중에 글로벌 사용 순위 50위권에 진입한 모델은 없다. 한국어 처리 정확도는 85% 정도로 문화적 반영이 덜 되어 있다. 반도체 HBM은 강점이지만 팹리스와 파운드리는 절대적 약세다. 인재 유출, 데이터 활용 40% 수준, 다부처 분산 규제 등도 문제다. AI 기본법은 아직 혁신성이 부족하다. 고비용 부담으로 시장은 AI 확대에 주저한다.
보완할 점들을 보자. 규제 혁신을 위해 개인정보 보호법 개정과 통합 거버넌스 위원회 설립이 필요하다. 인재 재교육(연 10만 명), 슈퍼컴 투자 확대, AI기업의 해외 진출 등도 강화해야 한다. 비용 지원과 충분한 펀드 조성으로 민간 도약을 유도해야 한다. AI 기본법을 개선하여 혁신을 촉진하고, AI 부처 통합, 윤리적 거버넌스 구축, 개인정보 보호 강화 등으로 다원적 실행이 필요하다.
AI 클러스터 같은 도시계획 지원은 소버린 AI에 필요한 물리적 인프라 기반을 마련한다. 판교 테크노밸리보다 AI에 집약된 단지에 관련 R&D와 수요기업, 초대형 데이터센터 등을 집중시키면 융합 시너지 효과, 고급 AI 가치와 일자리 창출이 배가한다. 이곳을 스마트시티 규제 샌드박스, 빅데이터 기반 토지이용 예측·가치 평가 시스템 등의 테스트 베드로 활용할 수 있다. 국토교통부 AI 도시계획 R&D 지원, 공공 파운드리 설립 및 연계 등도 한 곳에서 진행할 수 있다.
미국 피츠버그시는 쇠퇴한 철강 도시를 AI 클러스터로 재생하면서, ‘AI Avenue’에 21개 이상 AI 기업을 유치하고 카네기멜론대(CMU)와 연계해 R&D를 강화했다. 기존 건물 재활용과 혁신 지구 조성으로 인재·주거를 통합했다. 중국 항저우는 ‘City Brain 3.0’으로 AI 기반 교통·도시를 확장해 스마트시티로 통합했다. TSMC가 있는 대만 신주과학단지는 ‘AI Smart Park’와 Halo Vista 프로젝트로 5G·AI 구역을 확장하고, 학교·주거를 연동해 인재 유치를 지원했다. 상하이 장강 하이테크파크는 단지 확장과 AI Island를 통해 AI 기업 밀집 허브를 조성하고, 국가 전략과 연계한 혁신을 가속 중이다.
이들 해외 사례는 AI 클러스터 중심의 도시계획이 자국의 소버린 AI 효과를 극대화한 사례다. 우리도 AI 클러스터를 체계적으로 설계한 AI 생태계를 구축해야 한다. 소버린 AI는 한국 미래 필수 전략인 만큼, 문제점 보완과 도시계획 지원으로 실효성을 높여야 한다. 노력하면 2030 AI 3강 비전 실현, 경제·문화 독립성을 강화할 수 있다.



