인공지능 산업과 통신 산업의 흐름
인공지능기반 산업전환을 위한 이해
현재 AI 산업 흐름은 과거 닷컴 버블 시기와 유사한 점이 많다. 그러나 결정적인 차이점이 있다. 닷컴 버블 시절에는 비교적 진입 장벽이 낮아 다양한 기업들이 기술 경쟁을 펼칠 수 있었지만, 오늘날 AI 산업은 대규모 자본이 필수적이므로 오히려 닷컴버블이 가능하게 했던 통신인프라의 대규모 투자가 이뤄진 사례와 유사하다. 따라서 인공지능은 거대 자본 또는 국가주도 경쟁으로 압축되고 있다.
즉 인공지능(AI) 산업은 대규모 자본 투자가 필수적인 장치 산업이다. 이와 유사한 발전형태를 이뤄온 산업이 바로 통신 산업이다. 통신산업의 경우 대규모 선로 및 교환장비, 전력시설 및 고숙련 기술인력이 필요하다.
그러나 최근의 인공지능 역시 고숙련 기술인력과 인프라 투자가 필요하다. 인프라 중 대표적인 GPU의 수량과 성능에 따라 인공지능의 성능이 좌우되기 때문 GPU(그래픽 처리 장치)와 같은 고성능 컴퓨팅 자원의 대규모 투자가 필요하며, 이에 따라 초기 투자 비용이 상당하다. 이러한 이유로 글로벌 기업들은 GPU 선점을 위한 경쟁을 치열하게 벌이고 있다.
미국과 중국이 이 시장을 주도하고 있지만, 한국은 국가주도 자본투자가 원활하지 못해 상대적으로 뒤처져 있는 상황이다. 하지만 AI 산업의 특성이 과거 통신 산업과 유사하다는 점을 고려하면, 앞으로 AI 산업이 어떻게 바라봐야 하는지 알 수 있으며 필요한 정책 방향도 설정할 수 있다.
1. AI 산업과 통신 산업의 유사점
① 대규모 투자가 필요한 인프라 산업
AI 산업은 본질적으로 통신 산업과 마찬가지로 인프라 산업의 성격을 갖는다. 통신 산업이 발전하면서 IT 산업이 성장했던 것처럼, AI 산업도 단순한 기술 자체가 아니라 이를 기반으로 다양한 부가가치 산업이 창출될 가능성이 크다.
② 국가 주도의 투자가 효과적일 수 있음
한국의 통신 산업은 초기 국가 주도의 투자로 발전했다. 한국통신공사(KT의 전신) 시절, 정부는 막대한 자본을 투입해 통신망을 구축하고 기술 개발을 지원했다. 당시에는 매출의 절반을 기술 개발에 투자할 정도로 적극적인 정책을 펼쳤으며, 이를 통해 통신 인프라가 빠르게 확장될 수 있었다.
오늘날 미국과 중국이 AI 산업을 주도하는 이유도 거대한 자본 투자에 있다. 미국은 민간 투자 중심의 스타트업 생태계를 기반으로 AI 기술이 발전하고 있으며, 중국은 국가 주도의 대규모 투자를 통해 경쟁력을 확보하고 있다. 한국 역시 과거 정보통신 강국으로 성장하는 과정에서 정부 주도의 투자가 중요한 역할을 했던 만큼, AI 산업에서도 정부의 역할이 필요하다.
과거 정부가 투자한 통신 인프라는 공공성을 갖게 되었다. 그래서 과거 90년대 보편적 통신 환경 구축을 한다는 목표로 많은 기술도전이 있었다. 이렇게 만들어진 정보통신 인프라는 수많은 닷컴기업을 만들며 사회발전을 견인했다.
마찬가지로, AI 산업도 인프라에 대한 정부 투자를 통해 공공성을 확보하고, AI를 활용하는 기업들이 이를 활용한 인공지능 산업생태계를 만들고 산업을 활성화시키는 과정이 필요하다. 또한 오늘날의 통신산업처럼 이렇게 성장한 기업들에 대한 규제 및 책임을 부여할 수도 있다.
③ 국가 안보와 보안 이슈
통신과 인터넷은 국가 안보와 직결되는 산업이며, 이에 따라 강력한 보안 규제가 적용된다. AI 역시 보안 측면에서 민감한 산업이지만, 통신과는 다른 방식으로 보안이 요구된다.
통신은 연결성을 중심으로 정보를 이동하는 통로로서 보안이 중요하지만, AI는 학습된 데이터 자체가 외부노출하면 안 되는 정보일 경우 보안 문제가 발생할 수 있다. 특히, AI가 학습한 정보는 한 번 유출되면 되돌릴 수 없기 때문에 보안 리스크가 더욱 크다.
따라서 우리는 국가의 정보에 대해 외국의 클라우드에 올려도 되는지는 심각한 고민이 필요해 보인다. 이러한 움직임이 미국과 중국 간 경쟁에서 보인다.
2. 정보산업에서 인공지능시대 발전방향
AI 산업은 기존 IT 시스템의 컴퓨팅·네트워크 구조를 그대로 상속받아 발전하고 있다. 과거 메인프레임 시대부터 현재까지, 컴퓨팅 파워와 네트워크 성능은 서로 영향을 주며 발전하며 오늘에 이르렀다.
아래 도표는 2000년부터 세미나를 할 때마다 발전되어 온 환경을 그려본 구조로서 일정 패턴으로 컴퓨터와 네트워크 환경이 서로 영향을 주면서 발전한다는 것을 알 수 있다 따라서 이 흐름의 연장선에서 앞으로의 흐름도 이해할 수 있다.
컴퓨터네트워크에서 인공지능 산업흐름메인프레임 시대: 컴퓨터 자원이 부족해 네트워크를 통해 공유하는 방식이 발달.
PC 시대(1980년대): 소형 컴퓨터(퍼스널 컴퓨터, PC) 등장.
인터넷 시대(1990년대~2000년대): 네트워크 기술 발전으로 인터넷 대중화.
클라우드 컴퓨팅 시대(2010년대~현재): 데이터 처리가 클라우드 기반으로 이동.
미래 AI 시대: 에지(Edge) AI 기술이 발전하며 단말기에서 직접 AI 연산 수행 가능.
현재 AI는 대부분 클라우드 기반에서 작동하지만, 이는 개인 정보 보호 문제를 야기할 수 있다. 애플이 클라우드 기반 AI 사업에서 상대적으로 소극적인 이유도 이와 관련이 있지 않나 싶다. 그러나 향후 끝단인공지능(Edge AI) 기술이 발전하면 클라우드에 모든 데이터를 저장하지 않고, 개별 기기에서 AI 연산이 이루어지는 방향으로 변화할 가능성이 크다.
3. AI 응용 산업의 발전 전망
비즈니스모델
인공지능이 발전되는 흐름에서 비즈니스 모델은 통신산업 형태로 비교한다면 통신인프라산업에 해당하는 거대언어모델을 만드는 산업으로 막대한 투자가 필요한 산업이 있다.
그리고, 과거 통신 인프라를 기반으로 인포샵 및 닷컴이 나왔듯 인공지능을 응용하는 산업이 나올 수 있다. 이 분야는 업무 도메인별 데이터 산업이라고 할 수 있다. 결국 업무 전문가의 역할이 커진다고 할 수 있다.
AI 산업은 크게 거대 언어 모델(LLM) 기반 AI 산업과 응용 AI 산업으로 나뉜다.
거대 언어 모델(LLM) 기반 AI 산업: 대규모 데이터 학습이 필요하므로 정부 혹은 대기업의 막대한 자본 투자가 필수적이다. 마치 장치산업 특징을 가지고 있다.
응용 AI 산업: 상대적으로 소규모 기업도 진입할 수 있으며, 기존 산업과 융합해 다양한 응용 서비스를 창출할 수 있다. 따라서, 기존 업무의 노하우와 업종별 전문성을 가진 사람들의 노하우가 필요하다.
과거 통신산업 발전 과정을 볼 때 현재 거대언어 인프라 기반 산업에 파생되는 응용 인공지능 산업은 규모가 점점 더 커질 것이라고 할 수 있다. 그래야 우리가 생각하는 많은 분야에 인공지능 기반 새로운 산업 형태가 나올 것이다. 그래서 이분야의 업무전문가들이 매우 중요하다. 사람들의 가치가 줄어들지 않고 오히려 더 높은 가치를 발휘하게 될지 모른다.
다만, 여기서 기업의 딜레마가 있다. 현재 업무를 하는 사람들이 결국 인공지능학습에 기어하여 만든 인공지능 자동화를 통해 그를 구조조정하는 상황이 발생하기 쉽다. 그런 일은 한국사회에서는 과거부터 자동화 단계에서 지속되어 왔다. 그런데, 그 기업은 딱 거기까지 만 발전하게 된다.
오히려 인공지능을 도입해 온 사람들이 그런 도입과 함께 실제 그 업무를 하면서 앞으로 발전 방향을 고민해서 더욱 개선된 변화를 만들어야 하기 때문이다.
내가 다니는 회사를 포함한 한국의 일부 기업들이 인공지능산업이란 구호만으로 산업발전이 된다고 믿는 기업이 많다. 인공지능 산업은 내실이 없는 외산 솔루션 유통만으로 발전할 분야가 아니다.
왜냐하면, 인공지능 산업은 전 세계가 모두 새롭게 만들어 내는 태동하는 산업이다. 아무리 기술이 앞섰다고 해도 이 분야에서 본격적 산업화는 아직 시작도 안 했는지 모른다. 그렇기에 매우 불확실한 영역이지만 도전이 필요한 영역이다. 그러나 도전을 하더라도 기존 캐시카우(cash cow)를 유지한 기반으로 장기적 도전이 필요하다. 기존산업을 버리지 않고 새로운 산업으로 확장한 모범사례로 아마존과 같은 기업이 있다.
아마존의 비즈니스 모델은 플라이휠(Flywheel) 모델이라고도 하는데 기존 산업을 무너트리지 않고 기존산업을 활성화시킨 후 투자된 유휴자원으로 새로운 산업을 발전시켜 나간다. 예를 들면 아마존은 초기에 책을 유통하는 회사였다. 이들은 연말세일 때 온라인 주문 폭주로 큰 규모 서버를 증설했지만 평시에는 유휴자원이 되었다. 그런 유휴자원으로 아마존은 클라우드 사업을 해냈고, 오늘날 대표적 클라우드기업이 된 이유이기도 하다.
산업 공동화 대응과 인공지능
산업현장에는 고숙련 노동자들의 노하우가 사라지기 쉬운데 이러한 노하우를 체계화시키거나 인공지능 학습데이터로 만들어 가는 일이 중요하다. 이는 인간의 경험과 노하우가 중요하게 작용하는 AI 응용 분야의 대표적인 사례다.
특히, 우리나라의 산업 공동화를 위해 인공지능은 역할을 할 수 있다. 통신산업의 경우도 많은 인력이 퇴사하면서 업무 숙련도가 몇 년 동안 낮아지는 상황이었다. 이런 구조에서 인공지능 적용을 한다면, 통신산업 내부에 수많은 업무들이 노하우를 가진 사람들이 인공지능 전환의 역할을 하게 된다. 특히, 장비의 경우 노후화 되면서 관련 지원이 점점 어려워지고 있다.
이런 현실에서 인공지능은 기존 업무 전문가의 노하우를 학습하고 퇴직으로 줄어드는 인력을 보강하는 좋은 방안 될 수 있다. 그러나 케이티의 경우 다른 선택을 했다. 기술회사를 분사하면서 더 낮은 임금을 받도록 하다 보니 많은 기술인력들이 이탈을 했다. 노동자에 대한 근본적 존중 인식부족이 아닌가 싶다. 원칙은 업무 노하우 가진 사람들에게 더 높은 임금으로 대우하며 그 노하우를 인공지능에 담아내는 역할을 부여했어야 했다.
특히, 수십년간 통신업무를 통해 수많은 경우의수를 경험한 노하우는 인공지능 시대 중요한 경험 데이터라고 할수 있다. 퇴직으로 일손이 줄어드는 상황에서 이러한 노하우를 유지하는 방법으로 인공지능을 통한 학습을 진행할 경우 인공지능은 인력공백을 막는 도구로 유용할 수 있을 뻔했으며 그런 도구와 방법론은 앞으로 진행되는 많은 분야의 산업 공동화를 막는 방안이 될 수도 있고 새로운 비즈니스 모델로 발전도 가능하다.
4. 국가 차원에서의 인공지능 전략
최근 유발하라리 교수의 강연과 이재명 당대표와 유발하라리 대화에서 이재명 대표의 생각에서 맥락을 찾아보면 AI는 인류 역사상 새로운 발견이고 이는 결국 새로운 국가 경쟁이 되어 세계가 AI 기술 선점을 위해 총력을 기울이고 있다는 인식에서 시작한다.
그런 AI 기술의 발전은 기존의 불평등과 양극화를 더욱 심화시킬 우려가 있다. 이를 방지하기 위해서는 국가가 적극적으로 AI 산업에 참여하고 투자하여, 그 이익을 국민과 공유해야 한다고 생각한다. 결론적으로, AI 기술의 혜택을 소수가 독점하는 것이 아니라 모든 국민이 함께 누릴 수 있도록 하는 것이 중요하다.
https://www.youtube.com/live/XyTc8sb6eR4?si=SQJB8eBP0F1lcJxC
이를 위해 국가의 과감한 투자와 정책적 개입이 필요하다. 흔희 어떤 사람들이 진영논리를 펼칠 가능성도 높다. 실제로 미국에서 하버드대를 나온 젊은 정치인조차 매카시즘적 사고를 기반으로 하는 비판을 하며 국가 주도방식을 비판한다.
그러나 인류가 공화정이란 새로운 정치체제를 만들어낸 산업화 과정을 봐야 한다. 사회주의와 자본주의는 모두 프랑스혁명을 비롯한 근대를 여는 혁명으로 만들어진 정치산업체제들이다. 사실 두 체제는 서로 대립되는 것 같지만 유사하게 배워 나가며 발전되었다.
실례로서 우리가 보수 대통령으로 생각하는 박정희 전 대통령은 이념으로는 매카시즘을 외치면서 경제는 사회주의 경제개발 방식인 계획경제 방식을 따라 했다. 이런 박정희 전 대통령의 성과로 산업화의 성과를 본 것을 부인하지 못한다. 따라서, 광장에서 태극기, 성조기를 들고 박정희 대통령의 경제발전 업적을 자랑하시는 어르신들은 당시 사회주의 경제를 칭송하는 것이라고 할 수 있다.
인공지능으로 인한 혁명을 맞이한 우리는 이데올로기의 잣대로 세상을 보는 것을 멈추고 인류의 관점에서 이루어낸 다양한 선택지를 보고 찾아내어야 한다.
대규모 투자가 필요한 인공지능산업에서 미국처럼 투자자본이 풍부한 나라를 제외하고는 국가의 투자방식이 적합할 수 있고 인공지능 위험성에 대처하기 위해서도 적합하다고 할 수 있다. 그러면서 국가의 통제에 두는 전제 조건중 가장 중요한 것은 국가는 국민들의 민주적 통제가 반드시 지켜져야 한다는 것이다. 그렇지 않으면 조지오웰의 소설 1984에서 보다 무서운 개인통제 사회가 될 가능성도 있다. 따라서 인공지능 시대는 시민주권의 구조가 더욱 강화되어야 인공지능이 전체주의 통제도구가 되지 않을 수 있다.
5. 결론
인공지능 산업은 분명히 사회 변화를 가져올 것이다. 그러면서 분명하게 예상되는 것은 자본 중심의 투자 시 위험성이라고 할 수 있다. AI 산업은 대규모 투자가 필수적인 인프라 산업이며, 통신 산업과 유사한 발전 경로를 보인다. 한국이 정보통신 강국으로 성장한 경험을 바탕으로 AI 산업에서도 전략적인 접근이 필요하다.
정부 주도의 인프라 투자: 과거 통신 산업처럼 AI 인프라 구축에 대한 국가적 지원이 필요하다.
공공성과 규제 조화: 정부의 투자와 함께 AI 기업들이 공공성을 고려하도록 정책적 방향을 설정해야 한다.
보안 문제 대응: AI가 학습하는 데이터의 보안 문제를 고려해 강력한 보호 체계를 마련해야 한다.
응용 AI 산업 육성: 거대 자본이 필요한 AI 산업과 달리, 응용 AI 산업에서는 다양한 기업이 참여할 수 있도록 정책적 지원이 필요하다.
그리고, 전략적 접근에는 분명 미래에 대한 고민이 필요하다. 산업시대는 노동력을 끌어내기 위한 전체주의가 있었다면, 오늘날의 전체주의는 갈등구조를 만들어 기득권을 유지하기 위한 의도에서 시작된다.
관료 엘리트기득권의 저항으로 전체주의 파시즘 국가가 될 가능성이 높듯이 인공지능 사회에서 권력과 자본에 대한 분배구조는 미래사회 위험성을 줄이게 될 것이다. 결국 일자리에 대한 개념 변화와 분배구조의 강화하는 변화 없이는 인공지능 산업은 인류를 무너뜨리게 될 가능성이 높다.
유발하라리 교수의 통찰 중에서 인공지능산업에서 승패는 결국 인간 간의 협력이 우선이며, 이를 통한 인공지능의 공존이라고 했다. 인간 간의 협력과정은 결국 권력독점을 배제한 민주주의 구조의 완성이라고 할 수 있다.
