AI 3대 강국 로드맵 발표: 인프라 없이 가능?

AI 3대 강국 로드맵이 발표되었습니다. 2030년까지 세계 3위 도약을 목표로 하는 원대한 포부를 드러냈지만, 현실은 정반대입니다. 정부는 AI 핵심 인프라인 클라우드 예산을 300억에서 150억 원으로 반토막 냈고, 국내 GPU 보유량은 2000개로 메타의 75분의 1 수준이며, 전력 부족으로 서울대까지 AI 연구를 중단했습니다. 탄탄한 인프라 투자 없는 AI 강국은 불가능한 허상일 뿐입니다.

 

화려한 발표가 있었습니다. 8월 13일, 이재명 정부의 국정기획위원회는 청와대 영빈관에서 '2030년까지 세계 AI 3대 강국 도약'이라는 야심찬 목표를 제시했습니다. 1970년대 경부고속도로 건설에 비견되는 'AI 고속도로' 구축을 선언하며, GPU 5만 장 이상 확보와 AI 생태계 구축을 약속했습니다. 현재 세계 6~7위 수준인 대한민국의 글로벌 AI 경쟁력을 2030년까지 3위로 끌어올리겠다는 포부는 그야말로 장밋빛 청사진이었습니다.

 

하지만 정책 발표장의 화려한 스포트라이트가 꺼지고 나면, 현실은 전혀 다른 모습입니다. AI 강국을 외치는 정부가 정작 AI의 핵심 인프라인 클라우드 예산을 반토막 내고, 대학 연구소들은 전력 부족으로 AI 연구를 멈춰야 하는 아이러니한 상황이 벌어지고 있습니다.

AI 강국 외치며 클라우드 예산은 반토막내는 모순

가장 충격적인 사실은 AI 3대 강국 로드맵 발표와 동시에 드러난 내년 클라우드 예산 삭감입니다. 기획재정부가 과학기술정보통신부에 배정한 2026년 클라우드 예산은 150억 원으로, 올해 300억 원에서 절반으로 줄었습니다. AI의 핵심 인프라인 클라우드를 홀대하면서 AI 강국을 외치는 것은 마치 도로 없이 자동차만 만들겠다고 선언하는 것과 다름없습니다.

 

클라우드 예산 삭감은 이미 지난해부터 시작되었습니다. 한국지능정보사회진흥원과 정보통신산업진흥원의 올해 클라우드 관련 사업 예산은 전년 대비 각각 38%, 27% 삭감되었습니다. 특히 NIA의 '공공부문 이용 SaaS 개발·검증' 사업 예산은 지난해 160억 원에서 올해 60억 원으로 100억 원이나 줄어들었습니다. 

 

최지웅 한국클라우드산업협회장은 "IaaS뿐 아니라 SaaS, PaaS 등 클라우드 주요 분야 모두 AI 생태계 조성 측면에서 중요한 부분인데, 정부 예산이 증액되기는커녕 감소한 것은 클라우드 산업 성장을 저해하는 요소"라며 예산 증액을 촉구했습니다. 하지만 기재부는 AI 예산 집중으로 인한 불가피한 조치라는 입장입니다.

 

문제는 기재부가 AI 산업의 구조를 제대로 이해하지 못하고 있다는 점입니다. 클라우드는 AI 서비스의 기반 인프라로, 클라우드 없는 AI 생태계는 상상할 수 없습니다. 그런데 AI 정책을 추진하면서 정작 그 토대가 되는 클라우드 투자를 줄인다는 것은 본말이 전도된 정책이라고 할 수밖에 없습니다.

GPU 부족의 현실, 서울대까지 멈춘 AI 연구

정부가 GPU 5만 장 확보를 약속했지만, 현실은 참담합니다. 소프트웨어정책연구소의 2023년 조사에 따르면 국내 전체 H100 GPU 보유량은 약 2000개에 불과합니다. 이는 메타 한 회사가 보유한 15만 개에 비해 75분의 1 수준입니다. 일론 머스크의 xAI가 10만 개, 테슬라가 3만5000개를 보유한 것과 비교하면 한국의 GPU 인프라가 얼마나 열악한지 알 수 있습니다.

 

더욱 심각한 것은 GPU를 확보해도 이를 가동할 전력이 부족하다는 점입니다. 서울대 반도체공동연구소 관계자는 "AI 학습용 최신 GPU도 없고, 설혹 구한다고 해도 전기가 없어 구동하지 못한다"고 하소연했습니다. 국내 AI 반도체 기초 연구의 핵심 기관에서 이런 상황이 벌어지고 있는 것입니다. 서울대의 지난해 전력 소비는 23만 5420 MWh로 역대 최대를 기록했습니다. 2022년 AI 연구가 본격화하면서 처음으로 20만 MWh를 넘어선 것입니다. 서울대는 지난해 8월 한전에 10MW 규모의 추가 전력 공급을 요청했지만 사실상 거절당했습니다. 한전은 "10MW 이상 전력을 공급받으려면 계통영향평가를 받아야 하는데, 기술 검토와 행정 절차에만 최소 5년 이상 걸린다"라고 답변했습니다.

 

이런 상황은 서울대만의 문제가 아닙니다. 고려대는 AI 연구용 클러스터를 조성했지만 전력 부족으로 AI 서버를 가동하지 못하고 있습니다. 성균관대는 연구소들 간 자체적으로 '전력 사용 제한'을 두고, 특정 연구소가 논문 발표 시기가 되면 다른 연구소에서 AI 가동 시간을 줄이는 기괴한 상황이 벌어지고 있습니다. 장길수 고려대 공대 학장은 "아이디어도, 장비도 있는데 정작 전기가 없어 아무것도 못 하는 상황"이라고 말했습니다. 전 세계가 AI 경쟁에 뛰어든 시점에 한국의 연구 인프라는 오히려 뒷걸음치고 있는 것입니다.

전력 부족의 구조적 문제

AI 데이터센터의 전력 소모는 상상을 초월합니다. 기존 데이터센터가 랙당 5-10KW를 소비하는 데 반해, AI 데이터센터는 랙당 50-100KW 이상을 필요로 합니다. 챗GPT 한 번의 질의 요청에 2.9Wh의 전력이 소모되는데, 이는 구글 검색 0.3Wh의 10배에 달합니다. 이미지나 영상을 생성하는 AI 서비스는 텍스트 기반 AI 서비스보다 40-60배 더 많은 전력을 소모합니다.

 

국내 전력 공급 상황은 이런 폭발적인 전력 수요를 감당하기 어려운 구조입니다. 국내 전력 생산과 소비 지역의 불균형은 산업과 주거의 수도권 집중화, 발전소의 남동부 해안 집중이라는 구조적 문제에서 비롯됩니다. 동해안-수도권 HVDC 송전망 건설사업은 9년에 걸쳐 전 구간 주민합의가 이뤄졌으나, 마지막 하남시의 인허가 지연으로 답보 상태에 있습니다.

 

더욱 심각한 것은 2029년까지 신규 데이터센터의 소요 전력 용량이 49,397MW를 상회할 것으로 전망된다는 점입니다. 이는 현재 국내 전체 발전 설비 용량의 약 40% 수준에 달하는 엄청난 규모입니다. AI 데이터센터는 기존 데이터센터 대비 전력 소비량이 6배 수준에 달하기 때문에, 현재와 같은 전력 공급 방식으로는 AI 강국은커녕 현상 유지도 어려운 상황입니다.

압도적인 미중 격차와 뒤늦은 한국

미국과 중국의 AI 인프라 투자 규모는 한국과 비교 자체가 무의미할 정도로 큽니다. 미국 4대 빅테크는 지난해 AI 인프라에 2284억달러(약 326조 원)를 투자했고, 올해는 최대 3200억 달러(약 456조 원)까지 늘릴 계획입니다. 구글은 단일 분기에만 130억 달러(약 18조 원)를 자본지출로 사용했는데, 이는 한국 전체 IT 예산보다 많은 규모입니다.

 

더욱 충격적인 것은 중국 딥시크의 등장입니다. 딥시크는 저비용으로 GPT-4 수준의 성능을 구현하며 전 세계 AI 업계를 뒤흔들었습니다. 550만달러(약 79억 원)라는 상대적으로 적은 비용으로 개발된 R1 모델이 오픈AI의 o1과 비슷한 성능을 보였기 때문입니다. 이는 한국이 추격할 수 있는 새로운 가능성을 보여주는 동시에, 중국의 AI 기술력이 이미 상당한 수준에 도달했음을 의미합니다.

 

한국의 상황은 어떨까요? 정부는 2027년까지 GPU 1만5000개를 확보하겠다고 공언했지만, 현재까지 구체적인 실행 방안은 불투명합니다. 예산도 불분명하고, 전력 공급 계획도 없으며, 인력 확보 계획도 구체적이지 않습니다. 단순히 숫자만 제시한 채 어떻게 달성할 것인지에 대한 로드맵이 빠져있는 것입니다.

AI 인재 유출과 생태계 붕괴 위험

AI 인프라 부족은 인재 유출로 이어지고 있습니다. 2023년 기준 한국의 과학기술인 순유출은 388명에 달했습니다. 정부는 이를 2030년까지 500명 이상 순유입으로 전환하겠다고 약속했지만, 현재와 같은 연구 환경으로는 달성하기 어려워 보입니다. 특히 구글 등 해외 빅테크에서 영입한 신임 교수들마저 연구에 필요한 전기를 '배분'받기 위해 줄을 서야 하는 상황입니다. 이종호 전 과학기술정보통신부 장관은 "연구 인프라 부족은 단순히 한 대학의 문제가 아니라 국가 전체의 미래 경쟁력과 직결된 심각한 사안"이라고 경고했습니다.

 

네이버, SKT 등 국내 대표 기업들이 최근 국가대표 AI 사업에 선정되는 등 긍정적인 움직임도 있지만, 여전히 글로벌 빅테크와의 격차는 상당합니다. 무엇보다 기업의 노력만으로는 한계가 있고, 국가 차원의 체계적인 인프라 지원이 뒷받침되어야 합니다.

현실적 대안은 있는가?

그렇다면 한국이 AI 3대 강국이 되기 위한 현실적 방안은 무엇일까요? 우선 인프라 투자에 대한 근본적인 인식 전환이 필요합니다. AI는 단순히 소프트웨어나 알고리즘의 문제가 아닙니다. 충분한 연산 능력과 전력, 그리고 이를 뒷받침할 인프라가 있어야 가능한 일입니다.

 

첫째, 전력 공급 체계의 전면적 개편이 필요합니다. 현재와 같은 중앙 집중식 전력 공급으로는 AI 시대의 폭발적인 전력 수요를 감당할 수 없습니다. 분산형 전력망 구축, 재생에너지 확대, 원자력 활용 등 다각적인 접근이 필요합니다. 특히 대학과 연구기관의 자체 발전 능력 확보를 위한 정부 지원이 시급합니다.

 

둘째, 클라우드 예산 삭감을 즉시 중단하고 오히려 대폭 확대해야 합니다. AI 없는 클라우드는 있어도 클라우드 없는 AI는 불가능합니다. 정부가 AI 강국을 진정으로 원한다면 클라우드 인프라 투자를 핵심 과제로 삼아야 합니다.

 

셋째, 국가 차원의 AI 인프라 허브 구축이 필요합니다. 개별 기업이나 대학이 각각 AI 인프라를 구축하는 것은 비효율적입니다. 국가가 주도해서 대규모 AI 컴퓨팅 센터를 구축하고, 이를 연구기관과 기업들이 공동으로 활용할 수 있는 체계를 만들어야 합니다.

 

넷째, GPU 확보 전략을 구체화해야 합니다. 단순히 숫자만 제시할 것이 아니라 어떻게, 언제까지, 어떤 예산으로 확보할 것인지 명확한 계획이 필요합니다. 엔비디아에만 의존하지 말고 AMD, 인텔 등 다양한 공급처를 확보하는 것도 중요합니다.

 

 

내년 클라우드예산 반토막 …홀대받는 AI 핵심인프라

 

결론: 인프라 없는 AI 강국의 허상

AI 3대 강국 로드맵은 분명 의미 있는 목표입니다. 하지만 현재와 같은 접근 방식으로는 달성 불가능한 허상에 불과합니다. 정책 발표장에서의 화려한 수사와 현실 사이의 간극이 너무 크기 때문입니다. AI는 마법이 아닙니다. 충분한 연산 능력, 안정적인 전력 공급, 방대한 데이터, 우수한 인재가 뒷받침되어야 비로소 가능한 기술입니다. 그런데 정부는 이런 기반 인프라에 대한 투자는 줄이면서, 겉보기만 화려한 목표만 제시하고 있습니다. 이는 마치 집의 기초 공사는 하지 않고 옥상만 짓겠다고 선언하는 것과 같습니다. 특히 클라우드 예산을 반토막 내면서 AI 강국을 외치는 것은 정책의 일관성과 전문성에 대한 근본적 의문을 제기합니다. 기획재정부가 AI 산업의 구조를 제대로 이해하고 있는지, 아니면 단순히 예산 삭감의 논리에만 매몰되어 있는지 의심스럽습니다.

 

이재명 정부가 진정으로 AI 3대 강국을 원한다면, 화려한 슬로건보다 탄탄한 인프라 구축에 집중해야 합니다. 1970년대 경부고속도로를 건설할 때 정부는 막대한 예산과 인력을 투입했습니다. AI 고속도로 역시 마찬가지입니다. 진정한 의지가 있다면 예산을 늘려야 하고, 전력 공급 체계를 혁신해야 하며, 인재 유출을 막을 수 있는 연구 환경을 조성해야 합니다. 그렇지 않으면 AI 3대 강국은 영원히 구호로만 남을 것입니다. 인프라 없는 AI 강국은 사상누각에 불과합니다. 지금이라도 현실을 직시하고 근본적인 접근 방식을 바꾸지 않는다면, 한국은 AI 시대의 낙오자가 될 수밖에 없다는 것이 가혹하지만 냉정한 현실입니다.

 

 

 

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