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한국 AI 국가전략, 이젠 실행이 답
[경제일보] 생성형 인공지능(AI)이 글과 그림, 영상과 프로그램을 만드는 단계를 넘어 현실 세계를 움직이는 ‘피지컬 AI’ 시대로 진입하고 있다. 로봇이 공장을 운영하고 무인 농기계가 작물을 관리하며 자율주행 장비가 물류를 담당하는 시대다. AI 경쟁의 무대가 컴퓨터 화면에서 제조·농업·물류·국방·돌봄 현장으로 확장되고 있는 것이다. 정부도 피지컬 AI를 국가 전략기술로 정하고 관련 정책을 본격화하고 있다. 과학기술정보통신부는 데이터와 기술, 산업 확산, 생태계 조성을 아우르는 피지컬 AI 전략을 내놓았다. 독자적인 월드모델과 로봇 파운데이션 모델, 온디바이스 컴퓨팅 기술을 확보하고 제조·농업·국방·돌봄 등으로 활용 범위를 넓히겠다는 구상이다. 정부는 월드모델 핵심기술 국산화를 위해 올해부터 2년간 340억원을 투입하고 국내 산학연 컨소시엄을 가동했다. 방향은 옳다. 생성형 AI 분야에서 미국과 중국의 대형 플랫폼을 단기간에 따라잡기는 쉽지 않다. 그러나 한국은 세계적인 제조업과 반도체, 통신망, 로봇 기술, 높은 현장 자동화 수준을 갖추고 있다. 디지털 두뇌를 실제 기계와 산업현장에 연결하는 피지컬 AI에서는 충분히 승부를 걸 수 있다. 그 중심지로 새만금을 주목할 필요가 있다. 새만금은 넓은 산업용지와 재생에너지 기반, 항만과 공항을 연계할 수 있는 입지 조건을 갖추고 있다. 정부도 새만금을 재생에너지와 그린수소, AI 데이터센터와 로봇산업을 결합한 혁신 거점으로 육성하는 방향을 제시해 왔다. 새만금개발청은 정부 출범 1년 성과로 새만금 피지컬 AI 산업 육성을 내세웠다. 이제는 새만금을 국가 AI 특구로 명확히 지정하고 권한과 재원을 집중해야 한다. 여러 부처가 개별 사업을 나눠 추진하는 방식으로는 글로벌 경쟁의 속도를 따라가기 어렵다. 규제 특례와 연구개발, 데이터 구축, 실증, 사업화를 하나의 체계로 묶고 성과에 책임지는 전담 추진체계를 만들어야 한다. 새만금은 단순히 AI 데이터센터를 유치하는 데 그쳐서는 안 된다. 데이터센터만 들어서고 핵심 기술과 기업, 일자리가 수도권이나 해외에 남는다면 지역경제에 돌아오는 효과는 제한적이다. 농업 AI와 재생에너지 AI, 물류로봇과 자율주행 장비, 스마트 제조를 실제 현장에서 시험하고 사업화하는 ‘피지컬 AI 수도’로 만들어야 한다. 농업은 새만금의 강점을 가장 잘 살릴 수 있는 분야다. 드론과 무인 농기계, 작황 예측, 병충해 탐지, 수자원 관리 기술을 대규모 농업 현장에 적용하면 농촌의 인력 부족과 생산성 문제를 동시에 풀 수 있다. 농업 AI 실증 과정에서 축적된 데이터와 장비, 운영 경험은 해외 스마트농업 시장으로 수출할 수도 있다. 재생에너지 AI도 중요한 축이다. 태양광과 풍력은 기상 여건에 따라 발전량이 달라진다. AI로 발전량과 전력 수요를 예측하고 에너지저장장치와 송전망을 통합 관리하면 재생에너지의 불안정성을 줄일 수 있다. 새만금의 에너지 인프라를 AI 데이터센터와 연계한다면 친환경 전력을 사용하는 미래형 산업단지 모델을 만들 수 있다. 하지만 데이터센터와 로봇 공장은 발표만으로 세워지지 않는다. 막대한 전력과 용수, 초고속 통신망이 필요하다. 정부는 대형 AI 데이터센터의 입지에 맞춰 재생에너지와 원전 등 다양한 전원을 조화롭게 활용하고 전력망을 확충하겠다는 계획을 밝혔다. 관건은 계획의 속도와 주민 수용성이다. 송전망 건설과 용수 확보가 늦어지면 기업의 투자 일정도 미뤄질 수밖에 없다. 전력 공급 원칙도 현실적으로 세워야 한다. 재생에너지 확대는 필요하지만 날씨에 좌우되는 전원만으로 대규모 데이터센터와 첨단 제조시설을 안정적으로 가동하기 어렵다. 원전과 재생에너지, 저장장치와 수요관리 기술을 결합해 비용과 안정성, 탄소 감축을 동시에 달성해야 한다. 에너지 정책을 둘러싼 이념 논쟁이 AI 산업의 발목을 잡아서는 안 된다. AI 인재 전략도 숫자 경쟁에서 벗어나야 한다. ‘AI 인재 100만 시대’는 연구자 100만명을 양성한다는 뜻일 수 없다. 세계적 수준의 모델을 개발하는 고급 연구자와 산업 현장에서 AI를 적용하는 엔지니어, AI 도구를 활용하는 일반 노동자를 구분해 교육해야 한다. 정부도 피지컬 AI를 활용할 실무인재부터 핵심 모델을 개발할 고급인재까지 전방위 양성체계를 구축하겠다고 밝혔다. 대학 정원 몇 명을 늘리고 단기 교육과정을 개설하는 것만으로는 부족하다. 새만금과 전북 지역의 대학, 연구기관, 기업이 공동으로 교육과 실증을 수행하도록 해야 한다. 학생이 지역에서 배우고 현장 프로젝트에 참여한 뒤 지역 기업에 취업하거나 창업하는 경로를 만들어야 한다. 수도권 인재를 잠시 내려보내는 방식이 아니라 지역에 지속 가능한 연구·산업 생태계를 구축해야 한다. 국가 AI 예산도 대폭 확대하되 나눠주기식 지원은 피해야 한다. 정부는 국가 AI 프로젝트와 GPU 인프라 확보, 데이터 플랫폼, 피지컬 AI 기술개발을 추진하고 있다. 정부 GPU 확보·운용 사업만도 2조원대 규모로 제시됐다. 예산 규모보다 중요한 것은 선택과 집중이다. 중앙부처와 지방자치단체가 비슷한 AI 센터와 교육사업을 경쟁적으로 만드는 방식은 효과가 낮다. 핵심 모델과 컴퓨팅 인프라, 현장 데이터, 실증단지를 중심으로 국가 자원을 집중해야 한다. 민간기업이 정부 지원이 끝난 뒤에도 투자와 사업을 이어갈 수 있는지 사업 초기부터 검증해야 한다. 성과 평가도 달라져야 한다. 데이터센터 유치 건수나 교육 수료자 수, 양해각서 체결 숫자를 성과로 내세워서는 안 된다. 국산 기술의 현장 적용률과 생산성 향상, 민간 투자액, 새로 생긴 양질의 일자리, 해외 수출 실적을 기준으로 평가해야 한다. 목표를 달성하지 못한 사업은 과감히 중단하고 가능성이 확인된 분야에 예산을 다시 집중해야 한다. 피지컬 AI는 사람과 기계가 같은 공간에서 움직이는 기술이다. 기술 경쟁력 못지않게 안전과 책임 기준이 중요하다. 로봇이나 자율 장비의 판단으로 사고가 발생했을 때 개발사와 제조사, 운영자 가운데 누가 책임지는지 분명히 해야 한다. 정부도 실데이터와 합성데이터의 품질 관리, 통신·보안과 안전·신뢰 기술을 함께 개발하겠다고 밝혔다. AI 강국은 정부가 선언한다고 만들어지지 않는다. 기업이 투자하고 인재가 모이며 기술이 현장에서 성과를 낼 때 비로소 완성된다. 새만금을 특구로 지정하는 것만으로도 부족하다. 규제와 인프라, 데이터와 인재, 연구개발과 사업화를 한곳에서 연결해야 한다. <한비자>에는 “세상의 일이 달라지면 대비책도 달라져야 한다”는 뜻의 ‘세이즉사이(世異則事異)’가 나온다. 생성형 AI 시대의 전략을 피지컬 AI 시대에도 그대로 적용할 수는 없다. 이제 국가는 기술을 지원하는 보조자를 넘어 산업과 에너지, 지역과 인재 정책을 함께 설계하는 운영자가 돼야 한다. 이재명 정부는 출범 1년 동안 AI를 국가 성장전략의 중심에 놓았다. 이제 필요한 것은 또 하나의 비전이나 구호가 아니다. 새만금 국가 AI 특구 지정과 전력·용수 인프라 구축, 데이터센터와 로봇기업 유치, 농업·에너지 AI 실증, 인재 양성, 예산 집중을 구체적인 일정표로 제시해야 한다. AI 경쟁은 기다려주지 않는다. 선언이 길어질수록 기술과 기업, 인재는 다른 나라로 이동한다. 새만금을 피지컬 AI 수도로 만들고 그 성과를 전국의 제조업과 농업, 물류와 돌봄으로 확산해야 한다. 한국 AI 국가전략의 성패는 계획의 크기가 아니라 실행의 속도와 결과로 판가름 날 것이다.
2026-08-05 10:43:54
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LG CNS, 취준생 AI 교육 뛰어든다…MCP·지식그래프 실무인재 육성
[경제일보] LG CNS가 인공지능(AI) 분야 취업 희망자를 대상으로 에이전틱 AI와 데이터 엔지니어링 실무교육을 시작한다. 기업 대상 AI 전환(AX) 교육에서 취업준비생을 위한 인재 양성으로 교육사업의 범위를 넓히는 것이다. LG CNS는 고용노동부의 ‘K-디지털 트레이닝(KDT) AI 캠퍼스’ 운영기관으로 선정돼 오는 28일부터 약 6개월 동안 교육과정을 진행한다고 21일 밝혔다. AI 캠퍼스는 고용부가 올해 신설한 AI 특화 직업훈련 사업이다. 정부는 연간 약 1300억원을 투입해 AI 엔지니어와 AI 애플리케이션 개발자 등 실무인력 1만명을 양성할 계획이다. 운영기관 공모에는 172개 기관이 참여했으며 기업과 훈련기관 등 44곳이 선정됐다. LG CNS는 △MCP 기반 에이전틱 AI 서비스 개발자 △지식그래프 중심 AI 데이터 엔지니어 등 2개 과정을 운영한다. 에이전틱 AI 서비스 개발자 과정은 거대언어모델(LLM)이 답변만 생성하는 것을 넘어 기업의 업무 시스템과 연결돼 실제 작업을 수행하도록 만드는 기술을 다룬다. 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)과 검색증강생성(RAG), 멀티에이전트 설계, 인증·보안, 서비스 성능평가 등을 학습한다. MCP는 AI 모델과 외부 데이터·도구를 일정한 규격으로 연결하는 개방형 프로토콜이다. 기업마다 별도의 연동 코드를 개발해야 했던 부담을 줄이고 AI가 사내 시스템을 호출해 자료를 검색하거나 업무를 처리하도록 지원한다. LG CNS가 MCP를 교육과정 전면에 내세운 것은 기업용 AI 수요가 단순한 사내 챗봇에서 업무를 판단하고 실행하는 AI 에이전트로 이동하고 있기 때문이다. 다만 실제 기업 환경에서는 잘못된 도구 호출과 권한 오용, 정보 유출 위험이 발생할 수 있어 인증과 접근통제, 감사기록까지 함께 교육한다. AI 데이터 엔지니어 과정에서는 기업에 흩어진 문서와 이미지, 데이터베이스, 업무 지식을 AI가 활용할 수 있는 형태로 가공하고 연결하는 방법을 배운다. 데이터 간 관계를 그래프로 표현하는 지식그래프와 이를 RAG에 결합한 ‘그래프RAG’, 데이터 수집·정제, 품질평가 등을 다룬다. 지식그래프는 AI가 단순히 유사한 문서를 찾는 데서 그치지 않고 사람과 조직, 제품, 규정 사이의 관계를 파악하도록 돕는다. 사내 규정이나 제품 정보처럼 정확성과 근거가 중요한 기업용 AI 서비스에서 환각을 줄이고 답변의 신뢰도를 높이는 기반 기술로 활용된다. 교육은 이론보다 프로젝트에 무게를 둔다. 에이전틱 AI 과정은 내년 1월20일까지 121일 동안 총 968시간, 데이터 엔지니어 과정은 내년 1월22일까지 122일간 총 976시간 진행된다. 교육생들은 사내 지식 기반 챗봇과 멀티에이전트 서비스, 기업용 데이터 플랫폼 등을 팀 단위로 구현한다. LG CNS의 기업용 AI 구축 사례를 바탕으로 현업 전문가의 멘토링도 제공한다. 국민내일배움카드 발급이 가능한 미취업 청년은 전공과 관계없이 지원할 수 있다. 다만 교육과정의 난도가 낮지 않은 만큼 선발 과정에서 기초 프로그래밍 이해도와 학습 의지, 문제해결 능력을 확인한다. 교육비는 전액 지원되며 출석 등 조건을 충족하면 특별훈련장려금을 포함해 월 최대 40만원의 수당을 받을 수 있다. 모집은 오는 26일까지다. 이번 과정은 LG CNS가 주관하는 취업교육이지만 수료생의 LG CNS 입사가 자동으로 보장되는 채용연계형 프로그램은 아니다. 공개된 모집 안내에도 직접 채용을 보장하는 내용은 포함되지 않았다. 취업 성과를 높이려면 프로젝트 결과물의 품질과 기업 채용 수요를 연결하는 후속 지원이 중요할 것으로 보인다. LG CNS는 현재 LG 계열사와 NICE평가정보, 중소기업중앙회 등을 대상으로 직무별 AX 교육을 제공하고 있다. 글로벌 교육 플랫폼 유데미와도 협력해 3만5000개 이상의 교육 콘텐츠를 공급하고 있다. 기업 고객에게 AI 시스템을 구축하는 데서 나아가 해당 시스템을 활용할 인력까지 양성해 AX 사업의 접점을 넓히려는 전략으로 풀이된다. 이호군 LG CNS 공공·통신·교육 AX사업담당 상무는 “AI 캠퍼스를 통해 실전 AX 역량을 갖춘 미래 인재 양성에 기여하겠다”며 “산업 현장에서 축적한 기술과 노하우를 바탕으로 비즈니스 특화 AX 교육을 확대하겠다”고 말했다.
2026-07-21 10:01:00
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