4차 산업혁명 시대의 핵심 동력인 인공지능(AI)은 금융, 의료, 제조, 교육 등 모든 분야에서 AI는 혁신을 주도하며 새로운 가치를 창출하고 있다. 하지만 이것은 탄탄한 ‘AI 인프라’ 기반 위에서만 가능하다. GPT, LLM(거대 언어 모델)과 같은 초거대 AI 모델의 등장은 막대한 연산력과 데이터를 요구한다. 이러한 모델을 자체 개발하고 활용할 수 있는 인프라가 없다면 해외 빅테크 기업에 의존할 수밖에 없다. 이는 기술 주권의 상실뿐만 아니라 국가 기밀과 개인정보가 외부로 유출될 위험을 초래한다. AI 인프라는 단순히 고성능 컴퓨터 몇 대를 의미하는 것이 아니다. 이는 AI가 원활히 작동하고 발전할 수 있도록 뒷받침하는 모든 기반 환경을 총칭한다. 연산 자원(GPU, TPU, 슈퍼컴퓨터), 데이터 자원(대규모 학습 데이터 및 관리 체계), 플랫폼/소프트웨어(AI 개발 프레임워크, MLOps), 네트워크(초고속 통신망), 인적 역량(AI 전문가), 그리고 데이터 윤리, 법적 가이드라인 등 제도적 기반, 이 모든 요소들이 유기적으로 결합된 종합 시스템을 의미한다. 전 세계는 이미 AI 인프라 구축을 위한 치열한 경쟁에 돌입했다. 미국은 민간 기업 주도로 AI 기술과 인프라를 선도하고 있다. 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 기업들은 막대한 투자를 통해 자체적인 데이터센터와 클라우드 컴퓨팅 인프라를 구축하고, AI 개발 플랫폼을 제공하며 글로벌시장을 장악하고 있다. 엔비디아는 AI 연산에 필수적인 GPU를 독점적으로 공급하며 AI 시대의 ‘핵심 연료’를 장악하고 있다. 중국은 국가 주도하에 ‘신(新) 인프라’ 전략을 추진하며 AI 인프라 확충에 집중하고 있다. 데이터센터, 5G 네트워크, 산업 인터넷, AI 연구소 등 디지털 인프라에 대규모 투자를 단행해 미국과의 기술 격차를 줄이고 있다. 특히 ‘데이터 댐(Data Dam)’ 프로젝트를 통해 방대한 양의 공공 및 민간 데이터를 수집하고 AI 학습에 활용한다. 유럽연합(EU) 역시 AI 기술 주권을 확보하기 위해 ‘유럽 클라우드 이니셔티브(European Cloud Initiative)’를 통해 자체적인 클라우드 컴퓨팅 인프라 구축하고 있으며, ‘AI 액트(AI Act)’와 같은 규제를 통해 AI 기술의 윤리적 사용을 강조한다. 우리나라도 2028년까지 그래픽처리장치(GPU) 5만장 확보하고 빠른 기술 발전과 시장 변화에 맞춰 오는 2030년까지 20만장 확보를 검토하고 있다. 그러나 AI 강국으로 도약하기 위해서는 아직 가야 할 길이 멀다. 국가 차원의 강력한 지원과 민관 협력을 통해 AI 인프라를 확충해야 한다. 먼저 초고성능 컴퓨팅 자원을 확충해야 한다. 민간 기업이 감당하기 어려운 AI 학습용 슈퍼컴퓨터 및 클라우드 데이터센터를 국가가 적극적으로 구축하고, 이를 스타트업, 연구소, 중소기업 등이 저렴하게 활용할 수 있도록 지원해야 한다. 또한 AI 반도체 국산화를 위한 연구개발 투자도 확대해야 한다. 데이터 댐 구축 및 활용을 해야 한다. 데이터는 AI의 생명과 같다. 공공 데이터를 적극적으로 개방하고, 민간 기업 간의 데이터 공유를 활성화할 수 있는 법적·제도적 기반을 마련해야 한다. 데이터 라벨링 및 품질 관리 체계를 고도화해 AI 모델의 정확도를 높여야 한다. AI 개발 및 운영 플랫폼을 고도화해야 한다. 개방형 AI 플랫폼을 구축하여 누구나 혁신적인 아이디어를 실험하고 구현할 수 있도록 해야 한다. 대학, 기업, 연구소 간의 협력을 통해 AI 전문가, 데이터 사이언티스트 등 AI 전문 인력을 양성해야 한다. AI의 윤리적 사용을 위한 가이드라인과 개인정보보호와 데이터 공유를 위한 법·제도를 구축해야 한다. AI 인프라 구축은 단순한 기술 투자가 아니라 국가의 미래 경쟁력을 좌우하는 전략적 투자다. AI 인프라라는 뿌리가 있어야 우리 사회와 경제에 AI로 풍요로운 열매가 맺힐 수 있다. 우리나라가 ‘AI 3대 강국’로 도약하기 위해서는 AI 인프라 구축을 최우선 과제로 삼고 더 속도를 내야 한다((재)한국디지털융합진흥원 원장 석호익 拜). |