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누리호가 연 우주시대, 이제 민간의 시간이 온다
[경제일보] 누리호가 다섯 번째 발사에 성공했다. 이번에는 초소형군집위성 5기를 포함해 총 15기의 위성을 실었고, 이 가운데 14기를 목표 궤도에 투입했다. 초소형군집위성 5기는 모두 지상국과 교신했다. 다만 큐브위성 한 기는 분리되지 않았다. 성공은 분명하다. 그렇다고 완성이라고 부르기는 이르다. 오히려 이번 발사가 보여준 것은 한국 우주개발이 이제 다른 시험대에 올랐다는 점이다. 그동안의 질문은 우리가 로켓을 만들 수 있느냐였다. 이제는 누가 그것을 계속 만들고, 얼마나 자주 쏘며, 실패를 고쳐 다시 도전할 수 있느냐를 물어야 한다. 그 중심에 민간이 있다. 누리호는 국가 주도로 개발됐지만 제작과 시험에는 300여개 기업이 참여해 왔다. 한화에어로스페이스는 제작 총괄을 넘어 이번 5차 발사에서 발사통제센터 운용 참여 범위도 크게 넓혔다. 다음 발사부터는 순천 공장에서 발사체 각 단을 조립한 뒤 나로우주센터로 옮겨 총조립할 예정이다. 연구기관에서 쌓은 기술과 경험이 기업으로 이전되는 과정이다. 흔히 이를 ‘뉴 스페이스’라고 부른다. 그러나 기업 이름 하나를 발사체 옆에 붙인다고 뉴 스페이스가 되는 것은 아니다. 우주산업은 일감이 끊기면 함께 멈춘다. 발사가 몇 년씩 비면 숙련 인력이 떠나고 협력업체의 생산라인도 유지하기 어렵다. 어렵게 넘겨받은 기술도 반복해서 써보지 않으면 경쟁력이 되지 못한다. 우주항공청이 내년 하반기 누리호 6차 발사를 준비하고 2032년까지 매년 1회 이상 발사를 추진하는 이유도 여기에 있다. 초기에는 정부가 가장 중요한 고객이 될 수밖에 없다. 공공·관측·국방 위성 수요를 모아 일정한 발사 물량을 만들어줘야 민간이 시설과 인력에 투자할 수 있다. 장기적으로 연 2~3회 발사 체계를 갖추려면 안정적인 수요 확보가 뒷받침돼야 한다. 그러나 정부가 영원히 고객일 수는 없다. 어느 시점부터는 민간 위성과 해외 수요가 들어와야 한다. 그러려면 발사 성공 횟수뿐 아니라 신뢰성이 쌓여야 한다. 보험사가 위험을 계산할 수 있을 만큼 반복 발사 기록을 확보하고, 약속한 일정과 비용을 지킬 능력도 갖춰야 한다. 기업 역시 정부 사업만 바라봐서는 안 된다. 발사체 경량화와 원가 절감, 재사용 기술에 투자해야 한다. 스페이스X와 가격으로 당장 맞붙기는 어렵다. 그렇다면 한국이 강점을 가진 위성 제작과 반도체, 통신, 지구관측 기술을 발사 서비스와 묶는 길도 찾아야 한다. 대기업 한 곳에만 의존하는 구조도 경계해야 한다. 뉴 스페이스의 힘은 다양한 기업이 실패하고 다시 도전할 수 있는 생태계에서 나온다. 발사체 스타트업과 위성기업, 소재·부품업체가 함께 커야 한다. 실패 한 번으로 기업이 사라지는 시장에서는 혁신도 오래가지 못한다. 차세대발사체는 재사용 기술 확보를 목표로 개발되고 있다. 2032년에는 우리 발사체로 달 착륙선을 자력 발사하겠다는 계획도 추진 중이다. 목표는 충분히 크다. 중요한 것은 그 사이를 무엇으로 채우느냐다. 누리호의 성공은 국가 주도 우주개발의 결승점이 아니다. 정부와 연구기관이 만든 기술 위에서 민간이 얼마나 오래, 얼마나 자주 도전할 수 있는지를 시험하는 출발선에 가깝다. 우주강국은 로켓 한 번 잘 쏘는 나라가 아니다. 실패해도 다시 쏘고, 기업이 계속 투자하며, 새로운 기업이 그 뒤를 따라오는 나라다. 누리호가 우주의 문을 열었다면 이제 그 길을 넓히는 일은 민관이 함께 해야 한다. 뉴 스페이스의 성패도 결국 거기서 갈릴 것이다.
2026-10-12 14:15:00
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누리호 5차 성공, '뉴 스페이스' 도약 위해 제도부터 바꿔라
[경제일보] 대한민국의 독자 기술로 개발한 한국형 발사체 누리호가 5차 발사에 성공했다. 10월 7일 발사된 누리호는 목표 고도에 도달해 초소형군집위성 5기와 큐브위성 9기를 목표 궤도에 투입했다. 이번 성공은 또 하나의 발사 기록을 추가했다는 의미에 그치지 않는다. 국가 주도의 우주개발에서 민간의 역할이 본격적으로 확대되는 ‘뉴 스페이스’ 시대로 넘어가는 중요한 이정표다. 특히 이번 발사는 민간기업의 역할이 한층 커졌다는 점에서 의미가 크다. 그동안 우리 우주개발은 정부와 출연연구기관이 기술개발과 발사를 주도하고 민간이 일부 제작을 맡는 방식이 중심이었다. 하지만 이번 5차 발사에서는 누리호 체계종합기업인 한화에어로스페이스가 발사체 제작을 총괄한 데 이어 발사 운용에서도 참여 범위를 크게 넓혔다. 민간이 우주수송 산업의 핵심 역량을 확보하는 단계로 접어들었다는 평가가 나오는 이유다. 우주산업의 패러다임은 빠르게 바뀌고 있다. 발사체와 위성은 물론 위성통신, 지구관측, 우주데이터, 우주항법 등으로 시장이 확대되고 있다. 미국을 비롯한 우주 강국들은 민간기업의 기술과 자본을 앞세워 우주를 새로운 산업 영역으로 개척하고 있다. 우리도 더 이상 ‘정부가 개발하고 민간이 따라가는’ 구조에 머물러서는 안 된다. 그러나 냉정하게 보면 갈 길은 멀다. 누리호 성공 하나로 한국이 우주 강국이 되는 것은 아니다. 선진국과 비교하면 국내 우주산업의 기업 규모와 투자 자본, 시장 규모, 기술 축적은 아직 충분한 경쟁력을 갖췄다고 보기 어렵다. 무엇보다 민간이 장기 투자를 감당할 수 있는 산업 환경이 취약하다. 우주산업은 막대한 비용과 긴 개발 기간, 높은 실패 위험을 감수해야 하는 대표적인 고위험 산업이다. 정책과 예산의 불확실성이 커지면 민간 자본이 우주산업에 적극적으로 뛰어들기 어렵다. 정부가 해야 할 일은 분명하다. 기업에 단순히 사업을 배분하는 데 그칠 것이 아니라 장기간 예측 가능한 우주개발 로드맵과 안정적인 예산 체계를 마련해야 한다. 우주항공청을 중심으로 분산된 정책 역량을 결집하고 국가 안보와 산업 육성을 함께 아우르는 전략을 세워야 한다. 특히 정부가 우주산업의 초기 고객이 되는 ‘공공수요 창출’에 적극 나설 필요가 있다. 정부와 공공기관이 위성영상과 위성통신, 발사서비스 등 우주 관련 서비스를 지속적으로 구매해 초기 시장을 만들어준다면 민간기업의 투자와 기술개발을 촉진하는 선순환이 가능하다. 우주항공청 역시 누리호의 반복 발사를 통해 발사 기회를 확대하고 민간 중심의 우주수송 산업을 육성하겠다는 정책 방향을 제시하고 있다. 규제 혁신도 더 이상 미룰 수 없다. 발사체와 위성 개발, 우주데이터 활용, 민간 발사서비스, 우주벤처 창업에 이르기까지 기존 행정 규제가 산업 발전을 가로막고 있지 않은지 전면적으로 점검해야 한다. 우주안보와 안전이라는 원칙은 지켜야 하지만 과거의 통제 중심 사고에 매몰돼 민간의 창의성과 도전을 억눌러서는 안 된다. 실패를 허용하지 않는 제도에서는 혁신도 나오기 어렵다. 정부는 통제자가 아니라 민간의 도전을 뒷받침하는 조력자가 돼야 한다. 인재 확보는 더욱 절박하다. 발사체와 위성은 결국 사람이 만드는 기술이다. 우수한 이공계 인재가 안정적인 전문직에 몰리고 연구개발 현장을 떠나는 현실을 방치하면서 우주 강국을 외치는 것은 공허하다. 대학과 연구기관, 기업이 연결되는 인재 양성 체계를 구축하고 연구자들이 성과에 걸맞은 보상을 받을 수 있도록 해야 한다. 해외 우수 인재를 적극 유치하는 개방형 인재 정책도 필요하다. 우주산업은 미래의 국가 경쟁력을 좌우할 전략산업이다. 반도체와 배터리, 인공지능이 그랬듯 우주에서도 기술 선점이 곧 시장 선점으로 이어진다. 중국과 미국, 유럽, 일본, 인도 등이 우주산업 주도권을 놓고 경쟁하는 상황에서 우리가 머뭇거릴 시간은 많지 않다. 누리호 5차 성공은 종착점이 아니라 출발선이다. 이제 정부는 ‘성공을 축하하는 정부’에서 ‘성공이 산업으로 이어지게 만드는 정부’로 역할을 바꿔야 한다. 민간에는 과감한 도전의 길을 열고 정부는 안정적인 예산과 공공수요, 규제 혁신으로 뒷받침해야 한다. 우주항공청 역시 조직의 존재감을 보여주는 데 그치지 말고 국가 우주산업 전략의 중심축으로 자리매김해야 한다. 누리호의 불꽃이 하늘에서 사라진 뒤에도 대한민국의 우주산업이 계속 전진할 수 있도록 지금 과감한 제도적 결단을 내려야 한다.
2026-10-07 17:15:33
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한국 '2호 금메달'도 근대5종…남자 단체전 2연패
[경제일보] 한국 남자 근대5종 대표팀이 2026 아이치·나고야 아시안게임 대한민국 선수단의 두 번째 금메달을 합작했다. 개회 후 한국에 나온 금메달 2개가 모두 근대5종에서 나왔다. 전웅태(강원도체육회)와 서창완(전남도청), 이종현(대전광역시청)은 20일 일본 아이치현 안조 스포츠파크에서 열린 근대5종 남자 단체전에서 정상에 올랐다. 이날 앞서 여자 개인전에서 우승한 성승민(한국체대)에 이어 한국 선수단에 두 번째 금메달을 안겼다. 남자 단체전은 별도 경기를 치르지 않고 국가별 개인전 출전 선수 가운데 성적이 좋은 3명의 점수를 합산해 순위를 가린다. 한국은 전웅태와 서창완, 이종현이 펜싱과 수영, 장애물 경기, 레이저 런에서 고른 성적을 내며 경쟁국을 제쳤다. 한국은 2023년 열린 항저우 대회에 이어 아시안게임 남자 단체전 2연패도 달성했다. 당시에는 전웅태와 정진화, 이지훈의 점수를 합쳐 4477점으로 중국과 일본을 누르고 우승했다. 이번 대회에서는 승마가 장애물 경기로 바뀐 새로운 경기 체제에서도 아시아 정상의 자리를 지켰다. 대표팀은 결승 전부터 강세를 보였다. 서창완은 펜싱 시드라운드에서 35경기 중 31승을 거둬 전체 1위에 올랐고 전웅태가 4위, 이종현이 9위를 기록했다. 준결승에서도 서창완과 이종현이 A조 1·2위, 전웅태가 B조 3위로 결승에 올라 단체전 우승 가능성을 높였다. 전웅태는 2020 도쿄 올림픽 동메달로 한국 근대5종 사상 첫 올림픽 메달을 따낸 간판선수다. 2018 자카르타·팔렘방과 2022 항저우 대회 남자 개인전을 연속 제패했고 항저우에서는 단체전까지 석권해 2관왕에 올랐다. 서창완도 올해 5월 국제근대5종연맹(UIPM) 월드컵 2차 대회 개인전 정상에 오른 데 이어 지난달 세계선수권에서 개인전 동메달을 획득하며 상승세를 이어왔다. 이종현 역시 단체전 점수에 포함되며 생애 첫 아시안게임 금메달을 목에 걸었다. 근대5종은 펜싱과 수영, 장애물 경기, 육상과 사격을 결합한 레이저 런으로 순위를 정한다. 한국은 승마 퇴출 이후 처음 열린 아시안게임에서 남자 단체전 금메달과 여자 개인전 금메달, 여자 단체전 은메달을 확보하며 종목 강국의 입지를 다시 확인했다.
2026-09-20 16:47:20
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코드는 남았는데 시효는 끝났다…기술침해 시계는 누가 맞추나
[경제일보] 기술에는 흔적이 남았지만 형사책임을 물을 시간은 지났다는 판단이 나왔다. 카카오의 음성통화 서비스 ‘보이스톡’에 다른 기업의 비공개 소스코드가 사용된 사실을 확인하고도 경찰이 공소시효 만료 등을 이유로 사건을 불송치한 것이다. 개발자의 손을 떠난 코드가 오랫동안 제품 안에 남아 있을 수 있는 디지털 산업에서 범죄의 종료 시점을 어디로 볼 것인지, 오래된 질문이 새로운 무게로 돌아왔다. 최근 경기남부경찰청은 카카오 법인과 개발자들의 영업비밀 침해 의혹에 대해 불송치 결정을 내렸다. 통신 솔루션 기업 네이블이 2024년 2월 고소한 사건이다. 경찰은 지난해 5월 카카오 사무실을 압수수색한 뒤 보이스톡 소스코드를 분석했고, 네이블이 자체 작성한 비공개 코드가 개발에 사용된 사실을 확인했다. 하지만 코드 사용 사실의 확인이 곧바로 범죄 성립의 확인을 뜻하지는 않는다. 경찰은 초기 개발자들이 담당 부서를 떠난 2013년 무렵과 2014년 5월 1일을 영업비밀 사용행위의 종료 시점으로 봤다. 이를 기준으로 10년의 공소시효가 지났다는 판단이다. 이후 후임 개발자들이 해당 코드의 영업비밀 침해 가능성을 알고도 사용했다는 증거 역시 충분하지 않다고 설명했다. 네이블의 판단은 다르다. 보이스톡이 2024년 10월까지도 해당 소스코드를 사용했으므로 침해행위가 이전에 끝났다고 볼 수 없다는 주장이다. 지난 9일 이의신청을 제기했고, 사건은 수원지검의 재판단을 받게 됐다. 카카오는 문제의 코드가 영업비밀이 아니며 공개된 오픈소스 등을 이용해 쉽게 작성할 수 있는 유틸리티성 코드라고 반박했다. 따라서 현재 단계에서 카카오의 기술 탈취가 법적으로 확정됐다고 단정할 수는 없다. 경찰의 불송치가 법원의 무죄 판결인 것도 아니다. 검찰의 검토와 향후 절차에 따라 판단이 달라질 여지도 있다. 다만 이번 사건은 특정 기업의 형사책임을 넘어 기술 보호제도의 근본적인 질문을 남긴다. "침해 여부를 확인하는 데 오랜 시간이 필요한 기술을, 법은 어떤 시간표로 보호해야 하는가." 소스코드는 공장에서 사라진 설계도와 다르다. 복제해도 원본이 그대로 남는다. 가져간 흔적을 쉽게 알아차리지 못할 수 있고, 코드가 어떤 경로로 다른 제품에 들어갔는지는 외부에서 확인하기 어렵다. 수백만 줄의 프로그램 가운데 일부가 사용됐다면 원본과 대상 제품을 확보한 뒤 전문적인 분석을 거쳐야 비로소 실체에 접근할 수 있다. 그사이 서비스는 개선되고 담당 개발자는 바뀐다. 코드는 다른 모듈과 결합하고 제품은 새로운 버전을 거듭한다. 최초의 작성자와 현재의 운영자가 달라지는 일도 흔하다. 이런 산업의 특성은 공소시효와 만날 때 복잡한 법적 문제를 만든다. 형사소송법 제252조는 공소시효가 범죄행위가 종료한 때부터 진행한다고 규정한다. 이번 사건에서 경찰과 네이블의 판단이 갈리는 지점도 바로 그 종료 시점이다. 초기 개발자가 프로젝트에서 떠났을 때 사용행위가 끝난 것인지, 이후에도 범죄 구성요건에 해당하는 사용이 계속됐는지를 따져야 한다. 코드가 계속 존재한다는 사실만으로 범죄가 계속됐다고 단정할 수는 없다. 후임자가 그 출처를 몰랐다면 고의에 관한 판단도 달라질 수 있다. 반대로 최초 개발자의 부서 이동만으로 이후 모든 행위가 법적으로 단절됐다고 볼 수 있는지도 구체적인 증거에 따라 검토할 문제다. 디지털 기록의 존속과 범죄행위의 존속은 서로 다른 개념이다. 이번 사건에서 검찰이 살펴볼 쟁점 역시 그 경계에 있다. 공소시효 제도 자체를 불필요한 장벽으로 취급해서도 안 된다. 오랜 시간이 지나면 기억은 희미해지고 증인은 사라진다. 기록의 맥락이 없어지면서 피의자 역시 자신을 방어하기 어려워진다. 국가가 무기한 형사처벌의 가능성을 열어두지 않도록 하는 것은 법적 안정성과 방어권을 위한 장치다. 기술 침해가 늦게 발견된다는 이유만으로 모든 사건의 시효를 발견 시점부터 계산한다면 반대편 문제가 생긴다. 수십 년 전의 개발행위까지 끝없이 형사책임을 묻는 구조가 될 수 있기 때문이다. 기술을 보호한다는 명분이 형사처벌의 증거 기준과 방어권을 약화시키는 근거가 돼서는 안 된다. 그렇다고 침해가 은밀할수록 책임을 물을 기회가 줄어드는 결과를 당연하게 받아들일 수도 없다. 범죄가 늦게 드러나는 기술의 특성과 일정 기간이 지나면 국가의 처벌권을 제한해야 한다는 원칙 사이에서 어떤 기준이 적절한지 검토할 필요가 있다. 여기에는 공소시효의 길이만큼 중요한 문제가 있다. 증거를 얼마나 빨리, 제대로 확보할 수 있느냐다. 피해를 주장하는 기업이 경쟁사의 소스코드를 직접 열어볼 수는 없다. 내부 자료에 접근하려면 법적 절차와 기술 분석이 필요하다. 작은 기업이라면 전문인력과 소송비용을 감당하기도 쉽지 않다. 침해 의혹을 발견한 뒤 핵심 증거를 확보하기까지 시간이 흐르면 기술의 권리관계를 가릴 기회도 좁아진다. 이번 사건에서 경찰은 2024년 고소 이후 압수수색과 코드 분석을 진행했다. 이미 오래된 의혹을 다루는 수사였다는 점은 디지털 증거 확보의 중요성을 보여준다. 기술 보호제도의 실효성을 논할 때 시효 연장과 함께 전문 수사역량, 신속한 증거보전 절차, 코드의 출처와 변경 이력을 확인할 수 있는 자료 관리가 거론되는 이유다. 형사책임과 민사책임도 혼동해서는 안 된다. 부정경쟁방지법 제10조와 제11조는 영업비밀 침해행위에 대한 금지·예방 청구와 손해배상책임을 별도로 규정한다. 형사사건의 불송치가 민사상 책임의 유무를 자동으로 확정하지는 않는다. 다만 민사에서도 영업비밀 해당성과 침해행위, 손해 등의 요건을 입증해야 하며 적용되는 기간 제한도 따로 검토해야 한다. 기술을 지키는 방법이 형벌 하나뿐일 수 없는 까닭이다. 침해가 확인됐다면 사용을 중지시키거나 손해를 회복할 수 있는 절차가 중요하고, 침해가 인정되지 않는다면 기업과 개발자가 부당한 의혹에서 벗어날 수 있어야 한다. ‘한비자’ 유도편에는 ‘법불아귀 승불요곡(法不阿貴 繩不撓曲, 법은 귀한 사람에게 아첨하지 않고 먹줄은 굽은 나무에 맞춰 휘지 않는다)’이라는 말이 있다. 기술 분쟁에도 같은 원칙이 적용된다. 기업의 규모가 크다는 이유로 판단이 느슨해져서는 안 된다. 피해를 주장하는 기업이 작다는 이유로 증거 없이 상대방의 죄를 인정해서도 안 된다. 법이 해야 할 일은 어느 기업의 손을 들어주는 것이 아니라 기술의 권리관계를 제때, 정확하게 가려낼 수 있는 절차를 제공하는 것이다. 카카오와 네이블 사건은 아직 끝나지 않았다. 검찰의 재판단이 남아 있고, 코드 사용 사실과 영업비밀 침해죄의 성립 여부 역시 구분해서 살펴봐야 한다. 그 결과와 별개로 우리 산업이 마주한 과제는 선명하다. 기업의 핵심 자산이 물리적인 설비에서 소프트웨어와 알고리즘으로 옮겨갈수록 침해의 발견과 증명에는 이전과 다른 어려움이 생긴다. 기술에는 오랜 흔적이 남고 법에는 정해진 시간이 있다. 그 두 시간의 간극에서 권리 보호와 방어권을 함께 지킬 수 있는지가 이번 사건이 남긴 질문이다. 코드가 어디에서 왔는지 확인하는 일만큼, 그것이 어떤 법적 책임으로 이어지는지 제때 판단할 수 있는 제도가 중요하다. 기술강국의 조건은 기술을 많이 만드는 데서 끝나지 않는다. 기술의 권리를 둘러싼 분쟁을 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 법적 기반에도 달려 있다.
2026-09-18 13:00:00
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'페이커'·'무릎' 출격…한국 e스포츠, AG 9개 종목 메달 사냥
[경제일보] 게임 강국 한국이 2026 아이치·나고야 아시안게임 e스포츠 종목에서 메달 사냥에 나선다. e스포츠는 2023년 항저우 대회에서 처음 정식 메달 종목으로 채택된 뒤 두 번째 대회를 맞았다. 한국은 당시 금메달 2개, 은메달 1개, 동메달 1개를 따내 중국에 이어 종합 2위에 올랐다. 17일 기준 이번 대회 e스포츠는 11개 메달 종목으로 구성됐다. 항저우 대회 7개보다 4개 늘어난 규모다. 한국은 대전격투, 포켓몬 유나이트, 아너 오브 킹즈, 리그 오브 레전드(LoL), 배틀그라운드 모바일, 제5인격, 그란 투리스모 7, 이풋볼, 뿌요뿌요 챔피언스 등 9개 종목에 출전한다. 가장 큰 관심은 LoL 대표팀에 쏠린다. 톱 라이너 ‘제우스’ 최우제, 정글러 ‘캐니언’ 김건부, 미드 ‘제카’ 김건우와 ‘페이커’ 이상혁, 원거리 딜러 ‘구마유시’ 이민형, 서포터 ‘케리아’ 류민석이 출전한다. 제우스·페이커·케리아는 항저우 대회 금메달리스트다. 강동훈 감독이 이끄는 대표팀은 최정상급 선수들을 앞세워 2연속 우승에 도전한다. 한국산 게임 지식재산권(IP)인 배틀그라운드 모바일도 핵심 종목이다. ‘FAVIAN’ 박상철, ‘XZY’ 김준하, ‘HYUNBIN’ 전현빈, ‘NolBu’ 송수안, ‘chpz’ 정유찬이 출전한다. 한국은 항저우 결승에서 중국에 밀려 은메달에 그쳤으며 이번에는 첫 금메달을 목표로 한다. 대전격투는 스트리트 파이터 6, 철권 8, 더 킹 오브 파이터즈 XV가 하나의 메달 종목으로 묶였다. 한국은 스트리트 파이터 V 단일 종목으로 열린 지난 대회에서 김관우가 사상 첫 e스포츠 금메달을 따냈다. 이번에는 ‘DakCorgi’ 연제길, ‘무릎’ 배재민, 이광노가 출전해 종목 확대에 대응한다. 모터스포츠 성격이 강한 그란 투리스모 7에는 현직 드라이버 김영찬이 나선다. 넥슨의 FC 온라인을 대신해 채택된 코나미의 이풋볼에는 PC 송영우와 모바일 김도겸이 출전한다. 포켓몬 유나이트, 아너 오브 킹즈, 제5인격, 뿌요뿌요 챔피언스 대표팀도 한국e스포츠협회 선발전을 거친 정상급 선수들로 구성됐다. 이번 대회 전체는 43개 종목, 469개 메달 이벤트로 치러지며 e스포츠는 정식 종목으로 자리를 굳혔다. 종목과 게임 IP가 다양해진 만큼 한국 대표팀은 LoL 중심의 강세를 넘어 슈팅·격투·레이싱·퍼즐까지 경쟁력을 증명해야 한다. 나고야 무대에서 한국 e스포츠가 항저우의 메달 성과를 넘어설지 주목된다.
2026-09-17 17:22:10
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삼성·오픈AI 협력, '칩 이후' 설계해야
[경제일보] 삼성전자와 오픈AI의 관계가 흥미로운 단계로 들어섰다. 삼성은 오픈AI가 필요로 하는 첨단 반도체를 만들고, 동시에 오픈AI가 만든 인공지능을 회사 안에서 대규모로 사용한다. 한쪽에서는 공급자이고 다른 한쪽에서는 고객이다. 글로벌 AI 산업의 가치사슬이 얼마나 빠르게 뒤섞이고 있는지를 보여주는 장면이다. 오픈AI는 지난 9일 서울에서 삼성전자와 차세대 AI 반도체 개발 협력이 진전되고 있다고 밝혔다. 구체적인 기술이나 생산 방식은 공개하지 않았다. 삼성전자 역시 고객 관련 사안이라며 세부 내용을 확인하지 않았다. 다만 지난해 ‘스타게이트’ 프로젝트를 계기로 시작된 양사의 관계가 메모리 공급을 넘어 차세대 칩 연구·생산으로 넓어지고 있다는 것이 오픈AI의 설명이다. 반대 방향의 거래도 이미 크게 열렸다. 삼성전자는 지난 6월 국내 전 임직원과 전 세계 DX부문 직원에게 ChatGPT Enterprise와 Codex를 제공하기 시작했다. 오픈AI는 이를 자사의 역대 최대 규모 기업 도입 사례 가운데 하나라고 밝혔다. 연구개발과 제조, 소프트웨어 개발, 제품기획과 마케팅까지 사용 영역도 넓다. 한국 기업들의 AI 도입 속도는 더 가파르다. 오픈AI에 따르면 지난 8월 말 기준 국내 기업·기관의 ChatGPT Enterprise 이용자는 1년 전보다 약 28배 늘었다. 불과 1년 사이 생성형 AI가 일부 개발자의 실험도구에서 기업 업무의 기반으로 옮겨가고 있다는 뜻이다. 모두 반길 일이다. AI 경쟁력을 키우기 위해 세계 최고 수준의 기술을 적극적으로 사용하는 것은 당연하다. 삼성이라고 예외일 이유가 없다. 기업은 국적이 아니라 성능과 생산성을 보고 도구를 선택해야 한다. 오픈AI가 삼성의 반도체를 필요로 하듯 삼성도 오픈AI의 모델과 개발도구를 활용해 연구개발 속도를 높이고 업무 생산성을 끌어올릴 수 있다. 하지만 바로 이 부분에서 하나의 질문이 생긴다. "삼성은오픈AI에 무엇을 팔고, 오픈AI를 쓰면서 무엇을 자기 것으로 남길 것인가." 이번 협력의 진짜 쟁점은 여기에 있다. 한국은 AI 시대의 핵심 생산국이다. 오픈AI와 삼성이 지난해 맺은 협력에서 삼성전자와 SK하이닉스는 스타게이트에 필요한 첨단 메모리 공급을 확대하기로 했다. 오픈AI가 예상한 메모리 수요는 웨이퍼 투입량 기준 월 최대 90만장에 달한다. 삼성은 메모리뿐 아니라 시스템반도체와 파운드리, 첨단 패키징까지 갖춘 몇 안 되는 종합 반도체 기업이기도 하다. AI 붐이 거세질수록 이런 생산능력의 가치는 커질 가능성이 높다. 따라서 ‘칩 공급자’라는 역할 자체를 낮춰 볼 이유는 없다. 세계가 원하는 반도체를 만들 수 있는 능력은 한국 산업이 수십 년간 쌓아 올린 힘이다. AI 서버 한 대도 메모리와 반도체 없이 돌아가지 않는다. 문제는 거기에서 가치사슬이 끝날 때다. 삼성이 첨단 칩을 공급하고 그 칩 위에서 돌아가는 AI 모델과 기업용 소프트웨어는 다시 해외 플랫폼에서 사오는 구조가 굳어질 경우 한국은 AI 시대에도 익숙한 위치에 머물 수 있다. 제조는 강하지만 플랫폼은 약하고, 부품은 팔지만 서비스를 사는 구조다. 반도체와 AI 소프트웨어의 사업 구조는 다르다. 반도체는 생산해 납품하면 매출이 발생한다. 기업용 AI는 고객의 업무 안으로 들어가 매일 사용된다. 개발자가 코드를 짜고 연구원이 자료를 분석하며 생산현장이 문제를 해결하는 과정에서 플랫폼은 업무 방식 자체의 일부가 된다. 사용이 늘수록 생태계와 개발 경험, 서비스 매출이 함께 쌓인다. 때문에 AI 플랫폼 기업들은 오히려 아래로 내려오고 있다. 오픈AI는 모델 개발에 머물지 않고 브로드컴과 자체 AI 반도체를 설계하고 있다. 9일 로이터 보도에 따르면 오픈AI는 직접 개발한 AI 모델을 자체 칩 설계에도 활용했고 이미 테이프아웃 단계까지 진행했다. 소프트웨어 기업이 칩이라는 하드웨어 영역으로 들어오는 것이다. 이 움직임은 삼성에도 시사하는 바가 크다. 오픈AI가 모델에서 칩으로 내려오고 있다면 삼성은 칩에서 AI로 올라가야 한다. 이 말은 삼성이 오픈AI와 경쟁할 범용 초거대 모델을 당장 만들어야 한다는 뜻이 아니다. 막대한 자본을 들여 이미 앞서 있는 글로벌 플랫폼을 그대로 복제하자는 것도 아니다. 더 현실적인 목표가 있다. 오픈AI의 AI를 삼성 내부에 적용하는 과정에서 삼성만이 가질 수 있는 AI 역량을 축적하는 것이다. 반도체 공정을 예로 들어보자. 수율이 왜 떨어지는지, 어느 장비에서 어떤 이상이 발생하는지, 공정조건을 어떻게 바꾸면 불량률이 낮아지는지에 대한 경험은 삼성의 생산현장에 있다. 수십 년간 축적한 제조 노하우는 범용 AI 기업이 돈을 주고도 단숨에 얻기 어려운 자산이다. ChatGPT와 Codex를 활용해 엔지니어의 일을 빠르게 만드는 것은 첫 단계다. 그 다음은 그 도구를 사용하는 과정에서 삼성의 공정지식과 엔지니어링 경험을 AI 기술로 바꾸는 일이어야 한다. 생산 최적화와 반도체 설계, 품질관리와 장비 유지보수에 특화된 AI 역량이 삼성 내부에 남아야 한다. 그래야 AI 사용료가 비용으로 끝나지 않고 경쟁력으로 전환된다. 이 대목에서 지난해 삼성SDS와 오픈AI가 맺은 협력도 눈여겨볼 만하다. 삼성SDS는 스타게이트 AI 데이터센터의 설계·구축·운영뿐 아니라 오픈AI 모델을 기업 업무에 도입하려는 고객을 대상으로 컨설팅과 구축·운영 사업을 추진하기로 했다. 삼성이 단순히 오픈AI의 서비스를 구매하는 데 그치지 않고 기업용 AI 사업에 참여할 통로도 이미 열려 있다는 뜻이다. 이 방향을 더 키워야 한다. 삼성·오픈AI 협력의 성적표가 ‘삼성이 HBM을 얼마나 팔았는가’와 ‘삼성 직원이 ChatGPT를 얼마나 많이 사용했는가’라는 두 숫자로만 남아서는 부족하다. 차세대 칩을 함께 연구하면서 어떤 설계 역량을 쌓았는지, AI를 제조현장에 적용하면서 어떤 독자적인 시스템을 만들었는지, 삼성SDS가 기업용 AI 시장에서 얼마나 새로운 사업을 만들었는지가 더 중요하다. 그리고 여기에는 한 가지 원칙이 필요하다. 외부 기술의 활용과 내부 역량의 축적이 함께 가야 한다. 프랜시스 베이컨은 ‘노붐 오르가눔’에서 ‘지식과 인간의 힘은 서로 같은 것’이라고 했다. 원인을 알지 못하면 원하는 결과도 얻을 수 없다는 뜻에서 나온 말이다. 네 세기가 지난 AI 시대에도 산업의 본질은 크게 달라지지 않았다. 기술을 사용하는 것과 그 기술을 이해하고 자기 능력으로 만드는 것은 다른 문제다. 오픈AI의 뛰어난 AI를 쓰는 것은 경쟁력이다. 하지만 어떤 기업이 외부 AI 없이는 핵심 업무를 개선하지 못하고, 그 과정에서 자기 기술과 사람이 자라지 않는다면 그것은 다른 종류의 의존이 될 수 있다. 반대로 글로벌 플랫폼을 적극적으로 활용하면서 그 위에 자신의 데이터와 업무지식, 소프트웨어와 서비스를 쌓는다면 협력은 산업 역량을 키우는 지렛대가 된다. 때문에 삼성·오픈AI 관계를 ‘누가 누구에게 종속되느냐’는 식으로 볼 필요는 없다. 오히려 서로가 필요하기 때문에 지금이 기회다. 오픈AI에는 삼성의 메모리와 반도체 제조능력이 필요하다. 삼성에는 최전선 AI 모델과 개발도구가 필요하다. 서로 필요한 것이 분명할 때 협상력도 생긴다. 중요한 것은 이 교환의 끝이다. 칩을 팔아 매출을 얻고 AI를 사서 생산성을 높이는 것까지는 좋은 거래다. 하지만 장기적인 산업 경쟁력은 그 거래가 끝난 뒤 무엇이 남았는지에 달려 있다. "삼성 내부에 AI를 이해하고 설계할 사람이 남았는가.", "제조 노하우가 독자적인 AI 역량으로 바뀌었는가.", "오픈AI와 함께 만든 경험이 삼성의 새로운 제품과 서비스로 이어졌는가." 이 세 질문에 답할 수 있어야 한다. 국내 ChatGPT Enterprise 이용자가 1년 만에 28배 늘었다는 숫자도 같은 의미에서 읽을 필요가 있다. 한국 기업이 AI를 빠르게 받아들이고 있다는 사실은 분명 긍정적이다. 하지만 사용자가 빨리 늘어나는 것과 AI 산업이 빨리 성장하는 것은 같은 말이 아니다. AI를 많이 쓰는 나라와 AI로 새로운 제품과 서비스를 만들어 파는 나라는 다르다. 한국이 후자로 가려면 삼성 같은 기업의 역할이 중요하다. 세계적인 제조기업이 글로벌 AI를 가장 빨리 도입하고, 그 과정에서 축적한 경험을 다시 제조 AI와 기업용 서비스로 만들어낸다면 한국은 반도체 강국이라는 강점을 AI 산업의 경쟁력으로 연결할 수 있다. 삼성과 오픈AI의 협력 확대를 반길 이유도 여기에 있다. 오픈AI가 삼성의 칩을 더 많이 사는 것도 중요하다. 삼성 직원이 오픈AI의 AI를 더 잘 활용하는 것도 중요하다. 하지만 이번 협력의 궁극적인 성적표는 다른 곳에 있어야 한다. 삼성이 칩을 팔고 AI를 사는 동안, 삼성과 한국에 어떤 AI 기술과 사업이 새로 남았는가. 공급자와 고객 사이에는 아직 넓은 공간이 있다. 삼성·오픈AI 협력이 그 공간을 한국의 기술과 사람, 서비스로 채우는 관계로 발전해야 한다. 좋은 기술협력은 많이 사고 많이 파는 데서 끝나지 않는다. 거래가 끝난 뒤 서로에게 없던 능력이 남을 때 비로소 전략적 협력이 된다.
2026-09-10 09:21:17
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821조 슈퍼예산, 호황의 돈을 미래의 힘으로 바꿔야 한다
[경제일보] 나라 곳간이 오랜만에 두둑해졌다. 반도체 호황 덕분이다. 정부는 내년 총지출을 820조9000억원으로 편성했다. 올해보다 12.8% 늘어난 역대 최대 규모다. 반도체 추가 세수를 바탕으로 162조원 규모 미래대응기금도 만든다. AI와 반도체, 피지컬 AI, 데이터센터 등 미래 산업에 대한 투자도 대폭 늘렸다. 돈을 쓸 여력이 생긴 것은 반가운 일이다. 문제는 어떻게 쓰느냐다. 반도체 호황은 영원하지 않다. 메모리 가격은 오르고 내리며, 글로벌 수요와 공급에 따라 세수도 크게 흔들린다. 지금 늘어난 세입을 매년 반복되는 복지와 경상지출로 굳혀버리면 다음 불황 때 부담은 고스란히 빚으로 돌아온다. 호황기에 씀씀이를 키우기는 쉽지만 한 번 늘어난 지출을 줄이기는 어렵다. 정부가 미래대응기금을 만든 이유도 여기에 있다. 세수가 좋을 때 일부를 떼어 미래 산업과 위기 대응에 쓰겠다는 취지는 타당하다. AI와 반도체, 첨단 제조업에 대한 투자는 지금 놓치면 안 된다. 글로벌 기술 경쟁은 기다려주지 않는다. 전력망과 데이터센터, 연구개발, 인재 양성 같은 기반은 민간 기업만으로 감당하기 어렵다. 그러나 기금이라는 이름이 모든 문제를 해결해주지는 않는다. 162조원이라는 거대한 자금이 국회의 통제 밖에서 움직인다는 우려가 나오지 않도록 해야 한다. 무엇을 미래 투자로 볼 것인지 기준을 분명히 하고, 사업별 성과를 공개해야 한다. 기존 예산 사업을 기금으로 옮겨 담거나 정책 실패를 덮는 용도로 쓰여서는 안 된다. 미래라는 이름은 가장 쉽게 예산을 늘리는 명분이 될 수도 있다. 재정의 우선순위도 냉정하게 따져야 한다. AI 예산을 늘리는 것은 필요하다. 그러나 GPU를 사고 데이터센터를 짓는 것만으로 AI 강국이 되지는 않는다. 전력과 용수, 인재와 연구개발, 중소기업의 AI 전환까지 함께 이어져야 한다. 돈을 많이 쓰는 것과 잘 쓰는 것은 전혀 다른 문제다. 복지 지출도 마찬가지다. 저출생과 고령화, 청년 일자리와 지역 소멸에 대한 투자는 피할 수 없다. 다만 현금성 지원을 늘리는 것만으로 구조 문제가 해결되는지는 끊임없이 점검해야 한다. 세금을 더 걷을 수 있을 때는 누구나 복지를 늘릴 수 있다. 재정의 실력은 세수가 줄어들 때도 지속할 수 있는 제도를 만드는 데서 드러난다. 더 큰 문제는 국가채무다. 정부 계획대로라면 2030년 재정지출은 1000조원에 이르고 국가채무는 1700조원을 넘어선다. 지금은 반도체 호황으로 재정 지표가 좋아 보이지만, 인구 감소와 고령화에 따른 복지비 증가는 이미 예정돼 있다. 미래 세대를 위한 투자를 말하면서 미래 세대가 갚아야 할 빚까지 함께 늘린다면 앞뒤가 맞지 않는다. 정부는 적극재정과 건전재정을 반대말처럼 다뤄서는 안 된다. 경제가 어려울 때 재정이 역할을 해야 하고, 성장 잠재력을 높이는 곳에는 과감하게 투자해야 한다. 대신 호황기에 불필요한 지출을 정리하고 국가채무를 관리하는 것 역시 정부의 책임이다. 이번 예산안은 그래서 시험대다. 반도체가 벌어다 준 돈을 현재의 소비로 끝낼 것인지, 미래의 생산성으로 바꿀 것인지가 갈린다. 재정은 많이 쓰는 데서 힘이 생기는 것이 아니다. 쓴 돈이 다시 성장과 세수로 돌아올 때 힘이 생긴다. AI와 반도체 투자도, 복지와 지역 지원도 같은 기준으로 평가해야 한다. 821조원이라는 숫자는 크다. 그러나 국민이 기억할 것은 예산의 크기가 아니라 그 돈으로 무엇이 달라졌는지다. 반도체 호황은 우리에게 드문 시간을 벌어줬다. 이 돈을 다음 호황까지 버틸 산업과 인재, 전력망과 기술에 투자해야 한다. 호황의 세수를 호황기의 씀씀이로 끝내서는 안 된다. 지금 필요한 것은 더 큰 예산이 아니다. 좋은 시절에 번 돈을 미래의 힘으로 바꾸는 재정의 실력이다.
2026-09-04 11:30:08
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'AI 3대 강국' 사활 건 과기정통부…내년 29.6조 쏟아붓는다
[경제일보] 정부가 인공지능(AI)을 국가 성장전략의 전면에 내세우면서 과학기술정보통신부의 내년 살림도 크게 불어난다. 과기정통부는 AI 대전환과 차세대 전략기술에 재정을 집중하고, 이를 산업 현장과 지역으로 확산해 ‘AI 3대 강국’ 도약의 기반을 마련한다는 계획이다. 과기정통부는 1일 국무회의에서 2027년도 예산안이 의결됐다고 밝혔다. 총예산은 29조6476억원으로 올해 추가경정예산보다 5조8272억원, 24.5% 증가했다. 이 가운데 AI 관련 예산은 9조4000억원으로 84.3% 늘었고, R&D 예산도 14조1000억원으로 18.5% 증가했다. 가장 큰 변화는 AI 투자 확대다. 정부는 고성능 GPU 확보부터 독자 AI 모델, 데이터센터, 피지컬 AI까지 AI 생태계 전반에 투자한다. 대규모 GPU 확보를 통해 AI 연산 기반을 확충하고 프론티어급 AI 개발에 필요한 데이터 경쟁력도 강화한다. 전 국민이 범용 AI와 공공 AI 에이전트를 활용하는 ‘모두의 AI’에는 2500억원을 신규 배정했다. AI를 산업 현장으로 가져가는 투자도 늘어난다. 반도체·피지컬 AI·AI 데이터센터를 중심으로 한 3대 메가프로젝트를 추진하고, 로봇과 제조 현장에 AI를 접목하는 사업을 확대한다. AI 데이터센터의 국산 솔루션과 인프라 기술을 개발하고, 피지컬 AI 분야에서는 휴머노이드와 로봇 파운데이션 모델 등 차세대 기술 확보에 나선다. AI 확산에 따른 부작용과 보안 문제에도 예산을 투입한다. AI 안전 기술과 사이버보안 AI 개발, 중소기업의 AI 기반 위협 대응 등을 지원해 ‘빠른 AI 도입’과 ‘안전한 AI 활용’을 동시에 추진한다. ◆ AI 다음 먹거리도 선점 정부는 AI에만 올인하지 않는다. AI 이후 국가 경쟁력을 좌우할 차세대 전략기술에는 12조3770억원을 편성했다. 특히 7대 시드(SEED) 프로젝트에는 1조3439억원을 투입한다. SMR과 핵융합 등 미래에너지, 양자컴퓨터, AI·로봇 기반 신약개발, 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI), 우주항공 등이 주요 대상이다. 정부는 현재 경쟁력이 있는 분야를 따라가는 데 그치지 않고 향후 10~20년 뒤 산업을 좌우할 기술을 선점하겠다는 전략이다. 기초연구와 출연연구기관에 대한 투자도 확대한다. 기초연구 예산을 늘리고 출연연은 기관별 임무 중심 연구를 강화한다. R&D 예산을 대형·중장기 과제로 전환하고 연구성과가 기술이전과 창업, 기업 성장으로 이어지도록 투자형 R&D도 새롭게 도입한다. 2027년 정부 전체 R&D 예산은 39조5000억원으로 올해보다 11.2% 증가한다. 지역 격차 해소도 핵심 축이다. 4대 권역을 중심으로 지역 AI 전환(AX)을 확대하고 지역이 강점을 가진 산업과 AI를 결합하는 방식으로 투자를 늘린다. AI 인재를 수도권에만 묶어두지 않고 지역 대학과 산업 현장에서 길러내겠다는 구상이다. 한편 내년도 과기정통부 예산의 특징은 AI를 중심으로 인프라·기술·인재·산업·지역을 하나의 생태계로 묶는 것이다. 다만 막대한 예산을 투입한다고 경쟁력이 자동으로 생기는 것은 아니다. GPU 확보량이나 연구비 규모보다 중요한 것은 국내 기업과 연구기관이 실제 글로벌 제품과 서비스로 연결할 수 있는 성과를 얼마나 만들어내느냐다. 과기정통부 역시 예산 확대와 함께 R&D의 성과관리와 사업화에 무게를 두고 있다. 결국 2027년은 한국이 AI에 얼마를 썼느냐보다 그 돈으로 어떤 기술을 확보하고 어떤 기업을 키웠는지를 증명해야 하는 해가 될 전망이다.
2026-09-01 14:05:01
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민간 AI 인사 전면 배치한 정부…'AI 3대 강국' 실행력 시험대
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 정책을 이끌 핵심 인선을 잇달아 단행하면서 그동안 흩어져 있던 AI 정책의 방향을 정비하고 산업 현장에서 체감할 수 있는 실행력을 높이는 데 속도를 낼 전망이다. 민간 AI·정보기술(IT) 분야 경험을 갖춘 인사를 전면에 배치한 만큼 정책을 만드는 데 그치지 않고 기업의 AI 투자와 기술 개발, 서비스 확산으로 연결할 수 있을지가 관건으로 떠올랐다. 31일 업계에 따르면 정부는 최근 이해민 AI미래기획수석과 하정우 국가AI전략위원회 부위원장을 잇달아 기용하며 AI 정책 컨트롤타워 재정비에 나섰다. AI 산업을 국가 경쟁력의 핵심 축으로 삼고 대규모 투자를 추진하는 상황에서 정책을 구체화하고 부처 간 조율을 강화하기 위한 움직임으로 풀이된다. 이번 인선은 민간 현장 경험을 갖춘 인사를 AI 정책 전면에 배치한 것이 특징이다. AI 기술과 산업 현장의 변화를 직접 경험한 인사들이 정책 결정 과정에 참여하면서 기술 개발 기업과 실제 AI를 도입하는 기업 사이의 간극을 줄이는 역할을 할 것으로 전망되고 있다. AI 산업은 기술 변화 속도가 빠른 만큼 정책 결정이 늦어질 경우 기업의 투자와 사업 추진에도 불확실성이 커질 수 있을 것으로 평가된다. 기업 입장에서는 어떤 분야에 정부 지원이 집중되는지, 데이터와 컴퓨팅 인프라를 어떻게 활용할 수 있는지, AI 서비스를 둘러싼 규제가 어느 수준에서 적용되는지에 따라 연구개발과 설비투자 규모가 달라질 수 있기 때문이다. 특히 AI는 특정 산업에 국한된 기술이 아니라 제조·금융·통신·의료·유통·콘텐츠 등 산업 전반의 생산성을 좌우하는 범용 기술로 확산하고 있다. 정부가 AI를 국가 성장동력으로 제시하면서도 실제 현장에서 기업이 어떤 기준에 따라 AI를 도입해야 하는지가 명확하지 않다면 정책 목표와 산업 현장 사이에 간극이 발생할 수 있다는 지적이 나오는 이유다. 정부가 추진하는 AI 관련 대규모 투자 역시 실제 산업 성과로 이어지는 구조를 만드는 것이 중요할 것으로 전망된다. 정부가 컴퓨팅 인프라와 연구개발에 투자하더라도 기업이 이를 활용해 제품을 개발하고 매출을 만들어내지 못한다면 국가 차원의 AI 경쟁력 강화라는 목표를 달성하기 어렵기 때문이다. 특히 국내 AI 산업은 글로벌 빅테크와 경쟁해야 하는 동시에 제조·반도체·통신·자동차 등 국내 산업의 AI 전환도 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다. 이에 AI 모델을 개발하는 기업뿐 아니라 이를 실제 업무와 생산 현장에 적용하는 수요기업까지 함께 성장할 수 있는 생태계를 만드는 것이 중요하다는 평가다. 이 과정에서 정부 정책의 일관성도 중요한 변수다. AI 기술은 정부 임기보다 긴 시간과 막대한 자본이 필요한 분야인 만큼 기업들이 단기적인 지원사업보다 중장기적인 정책 방향을 보고 투자 결정을 내릴 수 있는 환경을 만들어야 한다. 정책이 부처별로 나뉘거나 규제 기준이 빠르게 바뀔 경우 기업 입장에서는 투자 시점과 사업 방향을 결정하기 어려워질 수 있다. AI 정책 컨트롤타워가 명확해지면 이러한 불확실성을 줄일 수 있다는 기대도 나온다. AI 산업 육성, 규제 개선, 인프라 확충, 인재 양성 등 여러 정책이 개별 부처 단위로 추진되는 대신 하나의 국가 전략 아래 연계될 경우 기업이 정부 정책의 방향을 예측하고 투자와 사업 계획을 세우는 데 도움이 될 수 있다. 다만 이번 인선만으로 산업 현장의 변화가 자동으로 만들어지는 것은 아니다. AI 기업이 기술 개발을 위해 필요한 데이터와 GPU 등 컴퓨팅 자원을 확보할 수 있는지, 기업들이 AI 서비스를 도입할 때 불필요한 규제에 발목 잡히지 않는지, 정부 지원이 실제 매출과 수출 등 산업 성과로 이어지는 정책 결정 속도와 현장 적용력이 중요해질 전망이다. 특히 AI 도입 과정에서 기업들이 가장 우려하는 것은 기술 자체보다 정책과 규제의 불확실성이 될 수 있다. 새로운 AI 기술이 등장할 때마다 어떤 규제가 적용되는지 해석이 달라지거나 부처마다 다른 기준을 제시할 경우 기업은 기술 개발보다 규제 대응에 더 많은 시간과 비용을 투입할 수밖에 없다. 이에 정부가 'AI 3대 강국'이라는 목표를 현실화하기 위해서는 산업 현장에서 혼선을 줄이는 것이 우선 과제로 꼽힌다. AI 개발 기업에는 사업화의 길을 열고, AI를 활용하려는 기업에는 명확한 규칙을 제시하며, 필요한 인프라와 인재를 적시에 공급하는 방식으로 정책의 속도를 높여야 한다는 것이다. 정부가 민간 경험을 갖춘 AI 인사를 전면에 배치한 것도 결국 이러한 실행력을 높이기 위한 포석으로 풀이된다. 앞으로 정부가 내놓을 AI 정책의 성패 역시 새로운 조직이나 인물의 등장 자체보다 이들이 현장의 목소리를 얼마나 빠르게 정책에 반영하고 기업의 투자와 AI 도입을 실제 성과로 연결하느냐에 달릴 전망이다. 하정우 국가인공지능전략위원회 신임 상근부위원장은 이날 취임식에서 "국가AI전략위원회가 국가 AI 비전을 제시하고 민간의 혁신 역량과 정부의 정책 역량을 연결해 실제 성과를 만들어내는 국가 AI 거버넌스의 중심축이 돼야 한다"며 "필요한 정책은 신속하게 결정하고 부처 간 쟁점은 적극적으로 조정하며 현장의 걸림돌은 과감히 해소하겠다"고 말했다.
2026-08-31 18:08:08
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