AI, 100조 투자, 방향이다.
TV냐 콘텐츠냐?

AI 강국 코리아, '하드웨어'를 넘어 '가치'를 창조할 때

Jun 28. 2025

▲ 프롤로그: 익숙한 실수를 반복할 것인가

TV 산업의 역사에서 우리는 중요한 교훈을 얻을 수 있다. 1980년대 일본의 소니, 파나소닉은 뛰어난 하드웨어 기술로 전 세계 TV 시장을 지배했다. 그들은 더 얇고, 더 선명하고, 더 큰 TV를 만들기 위해 끊임없이 기술을 발전시켰다. 하드웨어 자체의 완성도에 모든 것을 걸었다.

그런데 1990년대 후반부터 상황이 바뀌기 시작했다. 삼성과 LG가 일본을 제치고 글로벌 TV 시장의 주도권을 잡았다. 한국 기업들의 승리 비결은 무엇이었을까? 단순히 더 좋은 하드웨어를 만들어서가 아니었다.

핵심은 '무엇을 담을 것인가'였다. 한국은 TV라는 하드웨어와 함께 그 안에 담을 콘텐츠를 동시에 발전시켰다. '겨울연가', '대장금'으로 시작된 한류 드라마, 그리고 K-팝이 전 세계를 휩쓸면서 사람들이 한국 콘텐츠를 보기 위해 한국산 TV를 찾기 시작했다. 일본인들이 '겨울연가'를 보기 위해 삼성 TV를 구매했던 것이 대표적인 사례다.

결국 TV 시장에서 승부를 가른 것은 하드웨어의 성능이 아니라, 그 하드웨어를 통해 제공되는 가치와 경험이었다. 일본은 여전히 기술에만 매몰되어 있는 동안, 한국은 기술과 콘텐츠의 시너지로 시장을 장악했다.

지금 한국 정부가 추진하는 100조원 규모의 AI 투자를 보면서, 우리는 과거 일본이 TV 산업에서 보여준 패턴과 유사한 우려를 갖게 된다. AI라는 '하드웨어'에만 집중하고 있지는 않을까? 정작 그 AI로 무엇을 할 것인지, 어떤 가치를 창출할 것인지에 대한 고민은 충분할까?

우리는 TV 산업에서 일본이 범한 실수를 반복할 것인가, 아니면 한국이 TV 시장에서 보여준 지혜를 AI 시대에 적용할 것인가.

▲ AI 투자, '총론'은 옳으나 '각론'은 시급히 재정비해야 한다

먼저 분명히 해야 할 점은, 한국 정부의 AI 투자 의지 그 자체는 전적으로 지지해야 한다는 것이다. 글로벌 AI 시장은 2025년 747억 달러 규모에서 매년 20-36%의 폭발적인 성장을 거듭하고 있다. 이러한 흐름 속에서 한국이 AI 분야에 전략적으로 투자하지 않는다면, 미래 경쟁에서 영원히 추격자 신세를 면치 못할 것이다.

실제로 2024년 미국의 민간 AI 투자는 1,091억 달러에 달했고, 중국 또한 93억 달러를 쏟아부었다. 한국의 100조 원(약 700억 달러) 투자는 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처지지 않기 위한 최소한의 노력으로 볼 수 있다.

더욱이 AI는 단순한 기술이 아니다. 증기기관이 산업혁명을, 인터넷이 정보혁명을 이끌었듯이, AI는 모든 산업을 근본적으로 변화시킬 '범용 기술(General Purpose Technology)'이다. 우리는 지금 제4차 산업혁명의 한가운데 있으며, 이러한 시대적 변곡점에서 정부가 AI에 대한 전략적 투자를 결정한 것은 매우 현명한 판단이다.

그러나 문제는 '어디에' 투자할 것인가 하는 '각론'에 있다. 현재 계획된 투자를 살펴보면, GPU 확보에 7조 원, 국가 AI 데이터센터 건설에 15조 원 등 하드웨어 인프라 구축에만 50조 원 이상이 배정되어 있다. 반면 AI를 실제 산업과 생활에 적용할 특화 설루션 개발에는 20조 원 정도만이 할당되어 있다.

이는 마치 1990년대 "인터넷 강국이 되겠다"며 광케이블과 서버 구축에만 막대한 투자를 하고, 정작 네이버나 카카오와 같은 혁신적인 포털 서비스나 전자상거래 플랫폼 개발은 소홀히 하는 것과 다르지 않다. 인프라 강국을 넘어 '콘텐츠' 강국으로 도약해야 할 시점에 인프라에만 갇히는 우를 범하고 있는 셈이다.

더욱 우려스러운 부분은 1조 245억 원이 투입되는 '모두의 AI' 프로젝트다. 정부는 5년간 독자적인 AI 모델을 개발하겠다고 하는데, 이는 이미 상향평준화가 상당히 진행된 시장에 뒤늦게 뛰어드는 측면이 있다.

최근 몇 년간 AI 모델의 개발비용 대비 성능 효율성이 급격히 개선되었다. 중국의 DeepSeek, 프랑스의 Mistral, 메타의 Llama 등 뛰어난 오픈소스 모델들이 쏟아져 나오면서, 이제는 누구나 무료 또는 저렴한 비용으로 최고 수준의 AI 모델을 활용할 수 있게 되었다.

물론 한국어 특화, 법률·의료 등 도메인 특화 기초 모델의 필요성은 여전히 존재한다. 그러나 막대한 예산을 범용 모델 개발에 집중하기보다는, 소규모 고효율 특화 모델 개발로 방향을 전환하는 것이 더 현실적이다. 진정한 경쟁력은 기술을 **'어떻게 활용하느냐'**에 달려 있다.

▲ TV 산업의 교훈, 하드웨어보다 '콘텐츠'가 승부처였다

필자가 감마로 작성

TV 산업 역사를 더 자세히 살펴보면 명확한 교훈을 얻을 수 있다. 1980년대 일본은 분명 하드웨어 기술의 선두주자였다. 소니, 파나소닉 등은 화질, 디자인, 내구성에서 세계 최고 수준이었다.

하지만 1990년대 후반부터 시장 판도가 바뀌었다. 삼성과 LG가 급부상하면서 일본 기업들을 제쳤다. 한국 기업들이 갑자기 일본보다 훨씬 뛰어난 기술을 개발했기 때문일까? 그렇지 않다.

결정적 차이는 '생태계 사고'였다. 일본 기업들이 TV 하드웨어 자체의 완성도에만 집중하는 동안, 한국은 TV를 통해 무엇을 보여줄 것인가까지 함께 고민했다.

한국 드라마와 K-팝이 아시아를 넘어 전 세계로 확산되면서, 사람들은 한국 콘텐츠를 감상하기 위한 최적의 도구로 한국산 TV를 선택하기 시작했다. '겨울연가' 열풍 당시 일본에서 삼성 TV 판매량이 급증한 것이 대표적인 사례다.

반면 일본은 여전히 더 얇고, 더 선명한 TV 만들기에만 몰두했다. 아무리 뛰어난 하드웨어를 만들어도, 정작 그 TV로 무엇을 볼 것인지에 대한 매력적인 답을 제시하지 못했다. 기술의 완성도는 높았지만, 소비자가 그 기술을 선택해야 하는 이유를 만들어내지 못한 것이다.

결국 TV 시장에서 승부를 가른 것은 하드웨어와 콘텐츠의 시너지였다. 한국은 이 교훈을 통해 세계 TV 시장의 패권을 잡을 수 있었다.

▲ 글로벌 AI 시장의 변화, '범용'에서 '특화'로

실제로 글로벌 AI 시장에서는 가치 창출의 중심이 빠르게 이동하고 있다. 2024년 AI 기업 투자액 996억 달러 중 약 3분의 1만이 기초 모델 개발에 투입되었고, 나머지 3분의 2는 AI를 활용한 '응용 서비스' 개발에 집중되었다.

더욱 주목할 점은 도메인 특화 AI 모델이 범용 모델보다 평균 52% 더 높은 성능을 보이고 있다는 사실이다. 의료 분야에서는 의료 특화 AI가, 법률 분야에서는 법률 특화 AI가 ChatGPT와 같은 범용 모델을 압도한다.

한국의 포스코홀딩스가 개발한 이차전지 특화 RAG(검색 증강 생성) 시스템이 대표적인 예다. 이 시스템은 전 세계 이차전지 시장 뉴스를 실시간으로 분석하고 전문 용어까지 정확하게 처리하며, 범용 AI로는 구현하기 어려운 정밀도를 자랑한다.

이것이 바로 한국이 나아가야 할 방향이다. 거대한 범용 모델을 개발하는 경쟁에 뛰어들기보다는, 한국이 이미 세계적인 경쟁력을 가진 분야에서 AI를 접목하여 '세계 최고 수준의 특화 AI 설루션'을 만드는 것이다.

▲ 한국 AI 응용 분야, 이젠 '선택과 집중'이 필요하다

필자 작성

그렇다면 한국은 어디에 집중해야 할까. AI 전문가로서 다음과 같은 우선순위를 제시한다.

1순위: 제조업 AI 특화

한국 경제의 근간인 제조업에 AI를 융합하는 것이 가장 시급하다. 삼성전자와 SK하이닉스의 반도체 제조 공정, 현대자동차의 생산 시스템, 포스코의 철강 제조 기술은 이미 세계 최고 수준이다. 여기에 AI를 접목하면 글로벌 스마트 팩토리의 표준을 제시할 수 있다.

특히 반도체 제조에서 AI를 활용한 수율 개선, 품질 예측, 공정 최적화는 즉시 수십조 원의 경제 효과를 창출할 수 있다. 삼성전자가 AI 기반 수율 관리 시스템으로 1%만 개선해도 연간 수조 원의 가치를 창출한다는 점은 그 잠재력을 명확히 보여준다.

2순위: K-콘텐츠 AI 융합

BTS, 블랙핑크, '오징어 게임'으로 입증된 한국의 문화 콘텐츠 경쟁력에 AI를 결합하면 새로운 차원의 한류를 창출할 수 있다. 개인 맞춤형 K-드라마 생성, 실시간 언어별 더빙, AI 기반 K-팝 작곡 등이 가능하며, 이는 글로벌 미디어 시장에서 한국의 압도적인 우위를 확보할 기회가 될 것이다.

넷플릭스가 2021년부터 한국 콘텐츠에 지속적으로 대규모 투자하고 있는 것은 이러한 잠재력을 일찌감치 알아본 사례다.

3순위: 바이오헬스 AI

한국의 우수한 의료 시스템과 방대한 국민건강보험 데이터를 활용하면 아시아인 특화 의료 AI 개발에서 독보적인 위치를 선점할 수 있다. 서구 중심의 의료 AI 모델로는 한계가 있는 아시아인의 질병 패턴, 유전적 특성을 반영한 정밀 의료 설루션은 글로벌 시장에서 높은 가치를 가질 것이다.

4순위: AI 트레이딩봇 - 실익 창출이 빠른 특화 분야

AI가 탁월한 성과를 보이는 분야 중 하나가 바로 금융 거래다. 감정에 휘둘리지 않고 데이터만을 기반으로 움직이는 AI는 24시간 최적의 거래 타이밍을 포착할 수 있다.

현재 가상자산 2조 4,100억 달러, 전 세계 주식 124조 달러, 채권 140조 달러 등 총 266조 달러 규모의 금융 시장이 점진적으로 디지털화되고 있다. 미국에서는 이미 주요 기업 주식이 토큰화되어 24시간 거래되고 있으며, 한국 또한 제2증권거래소와 토큰증권(STO) 시대가 열리고 있다.

다만 AI 트레이딩 시스템의 도입에는 리스크 관리, 백테스트 검증, 규제 준수 등이 선행되어야 하며, 특히 제도권 금융에서는 안정성과 투명성이 무엇보다 중요하다. 점진적이고 신중한 접근을 통해 이 분야의 잠재력을 실현해야 한다.

5순위: 에듀테크 AI

한국의 높은 교육열과 뛰어난 ICT 인프라를 바탕으로 개인화 교육 AI 개발이 가능하다. 특히 아시아권 교육 시장에서 한국형 교육 모델 확산은 매우 유망한 분야다.

▲ AI 트레이딩봇과 금융 생태계의 혁신 기회

필자 작성

AI 트레이딩봇이 주목받는 이유는 제조업 AI와 함께 실익 창출이 상대적으로 빠른 AI 응용 분야이기 때문이다. 제조업에서는 수율 개선과 불량률 감소로, 금융에서는 거래 최적화로 각각 즉시 성과를 낼 수 있다.

문제는 현재 AI 트레이딩 분야가 스타트업 중심의 실험 단계에 머물러 있다는 점이다. 대부분의 AI 트레이딩 시스템들이 신뢰성 검증, 리스크 관리 체계, 규제 준수 등의 과제로 제도권 금융에서 활용되지 못하고 있다.

여기서 한국의 기회가 나온다. 국민연금, 은행, 보험사 등이 참여할 수 있는 제도적 기반을 체계적으로 마련한다면, 안전하고 투명한 AI 트레이딩 생태계를 구축할 수 있다.

국민연금 운용 자산 1,000조 원 중 일부만이라도 검증된 AI 시스템에 할당된다면, 상당한 시장이 형성될 것이다. 다만 이는 충분한 백테스트, 리스크 시나리오 분석, 투명한 거버넌스를 전제로 해야 한다.

더욱 중요한 것은 법과 제도 변화에 따른 시장 확대 효과다. 토큰증권과 디지털 자산 제도가 정비되면 새로운 금융 생태계가 형성될 것이며, 이 과정에서 한국이 안전하고 혁신적인 디지털 금융 허브로 자리 잡을 수 있는 기회가 열린다.

▲ AI, 과감한 정책 전환과 '제도적 혁신'이 열쇠다

필자 작성

이제 한국 정부는 과감한 정책 전환을 통해 1980년대식 하드웨어 중심 사고에서 벗어나 21세기형 '가치 창출 중심' 전략으로 나아가야 한다.

첫째, 예산 배분을 현실적으로 재조정해야 한다.

1) 현재 계획된 100조 원을 다음과 같이 재배분할 것을 제안한다.

AI 인프라: 50조 원 → 20조 원 (클라우드 중심으로 효율화)

제조업 AI 특화: 신규 31조 원 (삼성, 현대차, 포스코 등 선도 기업과 협력)

K-콘텐츠 AI: 신규 15조 원 (글로벌 플랫폼과 연계)

바이오헬스 AI: 신규 10.5조 원 (의료 빅데이터 활용 및 정밀 의료 설루션 개발)

AI 트레이딩봇 생태계: 신규 1조 원 (제도적 기반 마련 및 규제 혁신)

에듀테크 AI: 신규 10.5조 원 (개인화 교육 플랫폼 및 콘텐츠 개발)

AI 인재 양성: 12조 원 (산업별 융합 인재, AI 윤리 전문가, 실무형 개발자 등 체계적 육성)

기초 모델 개발: 10조 원 → 3조 원 (한국어·의료·법률 등 특화 모델에 집중)

특히 AI 트레이딩봇 분야는 대규모 예산보다는 제도 개선과 규제 혁신이 더 중요하다. 1조 원 정도의 투자로도 충분히 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있으며, 핵심은 안전하고 투명한 거버넌스 체계 구축이다.

2) AI 인재 양성의 구체적 방향

산업별 융합 인재: 제조업+AI, 콘텐츠+AI, 의료+AI 등 도메인 전문성을 갖춘 인재

AI 윤리 전문가: AI 시스템의 공정성, 투명성, 책임성을 보장하는 전문가

실무형 개발자: 실제 산업 현장에서 AI를 구현하고 운영할 수 있는 엔지니어

3) 윤리·규제 체계와 국제 협력

각 특화 분야별로 AI 윤리 가이드라인과 규제 샌드박스를 동시에 운영해야 한다. 특히 의료 AI, 트레이딩 AI, 교육 AI는 사회적 영향이 크므로 투명성, 설명가능성, 책임성을 보장하는 제도적 안전장치가 필수다.

또한 미국, EU, 일본, 싱가포르 등과의 AI 공동 연구, 데이터 표준화, 윤리 기준 협력을 통해 고립되지 않는 개방적 생태계를 구축해야 한다.

둘째, 우선순위에 따른 단계적 접근이 필요하다.

1단계(2025-2026): 제조업 AI 집중 투자 - 즉시 수출 효과 창출 및 국내 산업 경쟁력 강화

2단계(2027-2028): K-콘텐츠 AI 본격화 - 한류 4.0 시대 개막 및 글로벌 미디어 시장 선점

3단계(2029-2030): 바이오헬스 AI 글로벌 진출 - 아시아 의료 허브 구축 및 인류 건강 증진 기여

AI 트레이딩봇은 전 단계에 걸쳐 지속 추진 - 법제도 정비와 함께 점진적 확산

셋째, 제도적 기반 마련이 핵심이다.

특히 AI 트레이딩봇 분야에서는 제도권 금융의 참여 기반 마련이 필수적이다. 국민연금의 시범 운용, 은행의 자산 관리 서비스 도입, 보험사의 운용 포트폴리오 활용 등이 단계적으로 추진되어야 한다.

또한 토큰증권 거래소 조기 개설, 디지털 자산 과세 체계 정비, AI 트레이딩 규제 샌드박스 확대 등 과감한 제도 개선이 뒷받침되어야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다.

▲ 성공 사례에서 배우는 '선택과 집중'의 지혜

싱가포르와 이스라엘은 작은 국가임에도 불구하고 AI 분야에서 글로벌 선도국이 되었다. 싱가포르는 '스마트 네이션' 전략을 통해 도시국가의 특성을 살려 스마트시티 AI에 집중했고, 핀테크 분야에서는 과감한 규제 샌드박스를 도입하며 혁신을 허용했다. 이스라엘은 군사 기술의 민간 전환에 집중하여 사이버보안 AI 분야의 강국이 되었다.

이 두 나라의 공통점은 자신만의 독특한 강점을 AI와 결합했다는 것이다. 범용 기술에서 미국과 중국을 무작정 따라잡으려 하지 않고, 자신들이 세계 최고인 분야에서 AI 혁신을 일으켰다. 이것이 바로 우리가 배워야 할 지혜다.

▲ 시간은 우리 편이 아니다. 지금 당장 방향을 바꿔야 한다

AI 기술 발전의 속도는 상상을 초월한다. 2024년 한 해 동안만 해도 ChatGPT, Claude, Gemini 등이 연이어 업그레이드되며 성능이 비약적으로 향상되었다. 이러한 상황에서 한국이 5년 후에 독자적인 기초 모델을 완성한다고 해서 과연 경쟁력이 있을까. 그때까지 기다릴 시간적 여유가 있을까.

답은 명확하다. 지금 당장 방향을 바꿔야 한다. 하드웨어가 아닌 '가치'와 '콘텐츠'로, 범용이 아닌 '특화'로, 모방이 아닌 '혁신'으로 전환해야 한다.

▲ 에필로그: 2030년, AI 강국 코리아의 위대한 전환

필자가 감마로 AI와 함께 춤추는 K-콘텐츠를 연항하게 하는 이미지 생성

올바른 전략을 택한다면 2030년 한국의 모습은 극적으로 변화할 것이다. 전 세계 제조업체들은 한국산 스마트 팩토리 AI 솔루션을 도입하여 생산성을 혁신하고 있을 것이다. 글로벌 팬들은 자신만을 위한 K-드라마와 K-팝을 AI가 맞춤형으로 만들어주는 서비스를 열광적으로 즐기고 있을 것이다. 아시아 각국의 병원에서는 한국이 개발한 정밀 의료 AI로 환자들을 치료하며 삶의 질을 높일 것이다.

그리고 전 세계 투자자들은 한국 금융기관이 운용하는 AI 트레이딩 시스템을 통해 디지털 자산에 안전하게 투자하며, 한국은 제조업 강국, 문화 강국을 넘어 디지털 금융 허브로도 인정받고 있을 것이다.

한국은 AI 하드웨어 제조국이 아닌, AI 응용 솔루션의 글로벌 선도국이 되어 있을 것이다. 마치 한국이 TV 하드웨어뿐만 아니라 K-드라마라는 콘텐츠로도 세계를 정복했듯이 말이다. 우리는 지금 그 위대한 선택의 기로에 서 있다. 과거 일본처럼 하드웨어 기술에만 안주할 것인가, 아니면 한국이 TV 산업에서 보여준 것처럼 기술과 콘텐츠를 결합한 혁신적 전환을 시작할 것인가.