[경제일보] 인공지능은 더 이상 화면 속 기술이 아니다. 질문에 답하고 문서를 요약하는 도구에 머물지 않는다. 공장을 움직이고 병원을 보조하고 조선소와 물류창고, 자율주행차와 국방 시스템으로 들어가고 있다. AI가 현실 세계를 움직이기 시작한 순간, 산업정책의 언어도 달라졌다. 이제 AI 경쟁은 모델 성능의 문제가 아니다. 전력과 부지, 데이터센터와 지역 수용성의 문제가 됐다.
정부가 AI 데이터센터 산업 진흥과 피지컬 AI 확산에 속도를 내는 것은 당연하다. 늦으면 따라잡기 어렵다. 인허가를 빠르게 하고 비수도권 데이터센터 구축을 지원하고 제조 현장에 AI를 심겠다는 방향도 틀리지 않다. 반도체와 통신망, 로봇과 제조업을 가진 우리가 AI를 산업 현장과 결합하지 못한다면 미래 경쟁에서 설 자리는 좁아질 수밖에 없다.
그러나 속도만으로 산업이 만들어지지는 않는다. 미래 산업이라는 말은 많은 것을 가린다. AI 데이터센터는 미래의 심장이라고 불린다. 맞는 말이다. 그러나 심장은 피를 먹고 뛴다. AI 데이터센터가 먹는 것은 전기와 물, 토지와 송전망이다. 그 위에 지역 주민의 수용성, 환경 부담, 전력요금, 세제 혜택, 고용 효과가 얹힌다. 우리가 먼저 물어야 할 것은 이것이다. 그 계산서는 누가 받는가.
데이터센터 하나가 들어서면 건설 기간에는 지역이 분주해진다. 장비가 들어오고 공사가 진행되고 숙박과 식당도 잠시 움직인다. 그러나 완공 뒤의 모습은 다르다. 고도로 자동화된 시설은 생각만큼 많은 상시 일자리를 만들지 않는다. 보안과 시설 관리, 전력·냉각 설비, 운영 인력이 필요하지만 제조공장처럼 대규모 고용을 기대하기는 어렵다. 반면 전력망 부담과 부지 갈등, 냉각수 문제와 환경 우려는 지역에 남는다.
우리는 이미 비슷한 장면을 여러 차례 봤다. 산업단지는 성장의 상징이었지만 어느 순간 환경과 노동 격차의 현장이 됐다. 발전소와 송전탑은 국가 전력망의 필수 시설이었지만 지역 주민에게는 희생의 상징이 됐다. 데이터센터도 다르지 않다. 이름만 미래 산업일 뿐 결국 땅 위에 짓는 시설이고 전력망에 기대는 산업이며 지역과 함께 살아야 하는 인프라다. 사회적 계산서를 쓰지 않은 산업정책은 언제나 뒤늦은 갈등 비용을 치른다.
그렇다고 AI 데이터센터를 늦추자는 말이 아니다. 오히려 우리는 더 빨리 움직여야 한다. 미국과 중국, 일본과 유럽은 AI 인프라를 국가 경쟁력의 핵심으로 보고 있다. AI 모델을 돌릴 컴퓨팅 자원, 이를 감당할 전력망, 산업 현장에 적용할 데이터와 로봇 체계가 없으면 AI 주권은 구호에 그친다. 남의 클라우드에 기대고, 남의 칩을 빌려 쓰고 남의 모델을 가져다 쓰는 나라는 편리할 수는 있어도 주도권을 갖기 어렵다.
그래서 핵심은 속도를 늦추는 것이 아니라 제대로 설계하는 일이다. 어디에 데이터센터를 지을 것인가. 어떤 전력을 쓸 것인가. 지역에는 무엇이 돌아갈 것인가. 주변 산업과 어떻게 연결할 것인가. 중소기업과 대학, 직업교육기관은 어떤 방식으로 참여할 것인가. 전력·냉각·보안·운영 인력은 지역에서 길러낼 것인가. 이 질문에 답하지 못한 채 인허가만 앞당기면 산업은 커져도 신뢰는 작아진다.
피지컬 AI도 같은 문제를 안고 있다. 정부는 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 묶는 한국형 풀스택을 말한다. 방향은 맞다. 그러나 풀스택은 발표문으로 만들어지지 않는다. 반도체 기업과 로봇 기업, 통신사와 클라우드 기업, 제조 대기업과 협력사, 대학과 연구기관이 실제 프로젝트 안에서 함께 움직여야 한다. 공장 데이터를 쓸 수 있어야 하고 보안 책임을 정해야 하며 실패를 허용하는 실증 공간도 있어야 한다.
AI 전환이 몇몇 대기업의 생산성 향상에 머물러서도 안 된다. 대기업 생산라인은 AI로 고도화되는데 협력사는 여전히 인력난과 비용 부담에 갇혀 있다면 산업 전체의 경쟁력은 올라가지 않는다. 피지컬 AI가 진짜 산업정책이 되려면 중소기업과 지역 제조 현장까지 내려가야 한다. AI가 대기업의 효율화 도구에 그치지 않고 제조 생태계 전체의 체질을 바꾸는 장치가 돼야 한다.
정부의 역할은 선언이 아니라 조율이다. 특례를 만들고 협의체를 띄우고 지원 계획을 발표하는 것만으로는 부족하다. 전력망 투자와 산업 입지, 데이터 활용과 보안, 인재 양성과 지역 보상 체계를 함께 묶어야 한다. AI 데이터센터는 과기정통부만의 일이 아니고 피지컬 AI는 산업부만의 일이 아니다. 지역 수용성은 지자체만의 몫도 아니다. 이것은 국가 운영체계를 다시 짜는 일이다.
우리는 이제 불편한 질문을 피하지 말아야 한다. AI가 우리의 일자리를 바꾼다면 어떤 일자리가 새로 생기는가. 데이터센터가 지역에 들어온다면 주민에게 무엇이 돌아오는가. 기업이 전력과 세제 혜택을 받는다면 사회에는 어떤 책임을 지는가. 정부가 미래라는 이름으로 속도를 요구한다면 안전과 환경, 지역의 권리는 어디까지 보장되는가. 이런 질문을 통과하지 못한 산업은 오래가지 못한다.
AI 시대에 가장 위험한 것은 AI를 모르는 것이 아니다. AI를 너무 좁게 보는 것이다. 챗봇 성능만 보고 데이터센터를 건물로만 보고 피지컬 AI를 로봇 시연으로만 보는 일이다. AI는 이미 전력망과 공장, 지역사회와 노동시장으로 들어왔다. 그만큼 산업정책도 넓어져야 한다. 기술의 속도만 볼 것이 아니라 사회가 감당해야 할 비용까지 함께 봐야 한다.
AI 데이터센터는 필요하다. 피지컬 AI도 필요하다. 우리 제조업이 다시 도약하려면 이 길을 피할 수 없다. 그러나 미래 산업이라는 말이 모든 절차와 책임을 대신할 수는 없다. 속도는 중요하다. 설계 없는 속도는 사고를 부른다. 정부와 기업은 답해야 한다. AI 인프라가 우리 경제에 무엇을 남길 것인가. 지역과 중소기업, 노동시장과 청년에게 어떤 기회를 줄 것인가. 전기와 물, 땅과 세금의 계산서를 누가 어떻게 나눌 것인가.
AI 시대의 경쟁은 빨리 짓는 나라와 늦게 짓는 나라의 싸움만이 아니다. 제대로 짓는 나라와 대충 짓는 나라의 싸움이다. 우리가 가야 할 길은 분명하다. AI 데이터센터를 짓되 지역과 함께 짓고 피지컬 AI를 키우되 제조 생태계 전체와 함께 키워야 한다. 미래는 속도로만 오지 않는다. 미래는 설계된 만큼만 온다.
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