신세기 디지털 대란 미래세대에 무엇을 물려줄 것인가?
주권인가 종속인가
2004년 미국의 국가경쟁력위원회회의 Innovate America, 2011년 독일의 Industry 4.0, 2015년 중국의 제조 2025 정책을 처음 접했을 때 감탄한 적이 있다. 한참 오래전의 일이다. Innovate Amercia는 스필버그의 마이너리티 리포트(IoT), 레디플레이어원(AR, VR)을 통해 상상력이 가미된 미래예측을 볼 수 있다. 피터드러커의 말처럼 가장 쉬운 방법은 미래를 창조하는 것이고, 창조하려면 상상력은 불가피하다. 독일의 Industry 4.0은 스마트팩토리, 자동화 부분의 혁신적인 비전을 제시했었다. 아디다스의 사례가 뉴스에 나올 정도였다. 일본은 로봇이 강하다고 했는데 요즘 산업로봇을 가장 많이 사용하는 우리나라지만 식당에서 보는 서비스 로봇은 십중팔구 중국산이다. 기가차는 현실이다. 킨텍스, 코엑스의 전시장을 가면 현실을 좀 더 잘 보기 쉽다.
무엇보다 놀라운 것은 중국의 제조 2025라고 생각한다. 왜냐하면 미국이 만든 그것을 국가가 주도하고, 기업이 집중해서 하나씩 현실에 배달한다고 느꼈기 때문이다. NBA는 미국이 만들었는데, NBA를 석권하는 중국 같은 기분이 드는 시대처럼 변화를 느끼게 된다. 그나마 트럼프 1기에 화웨이를 필두로 제재를 가하고 정보보안을 통해 하이크비전(CCTV 세계 1위, 계열사 Robotics 세계 2위, 화웨이 계열사 칩 사용)이란 기업을 두들기기 시작했다. 그랬더니 요즘은 전장 Tier1이 되었다는 무서운 소문이 들린다. 주력이 두들겨 맞아도 신사업을 구축하는 자생력이 대단하다. 10여 년 전부터 미국은 플랫폼 기술의 선도를 구현하기 시작하고 동시에 Cybersecurity라는 모순된 도구로 후발주자 사다리를 걷어차고 있다. 유럽은 GDPR을 필두로 데이터와 정보보안이 기준을 강화하며 또 다른 방식으로 사다리를 걷어차고 이젠 AI 법을 제정했다. 유럽도 제조기반이 초토화돼 가는 느낌이 드는 것은 사실이다. 폭스바겐 사 태만 봐도 그렇다. 마치 칭기즈칸이 휘젓고 간 것처럼 말이다. 소프트웨어 기술 강국은 미국이지만 이것도 하드웨어 없이 돌아가지 못한다. 더 밑으로 내려가면 원자재단의 희토류, 더 높이 올라가면 군사무기까지 연결되니 상업적 분야에 계속 안보 이슈가 끊이지 않는 시대가 되었다.
이런 규제에서 한국은 중국의 거센 압박에 잠시 숨 고르기 할 시간이 2018년 전후가 아닐까 한다. 미국의 규제가 없었다면 사실 한국기업의 여건은 훨씬 더 열악해졌을 것이라고 생각한다. 나 스스로도 산업계의 병자호란이라고 생각했었다. 그리고 7-8년이 지나 AI주권, 종속을 논하는 시대가 되었다. EU는 AI 법으로 확장되었고, 미국은 중국을 규제하는 듯 하지만 과거처럼 쉽지 않다. 오히려 중국이 전기차, 딥시크, 규제에도 계속 만들어 내는 반도체의 성장이 놀라울 따름이다. 우리는 무슨 변화가 있었나? 일부 비교열위 산업들이 쪼그라들고, 성장섹션의 산업은 뭐가 있을까? K문화로 라면 열심히 팔고, 화장품 좀 팔고 하는 것도 좋은 일이지만 대세로 보면 좀 쪼들린다는 생각이다. 가장 좋았던 것은 문화 콘텐츠라고 보고 확장성을 고려하면 좋은 현상이다. 아쉬운 점이라면 AI 대세의 시대에 돈 내고 ChatGPT, 제미나이, 유튜브, K콘텐츠를 해외 넷플릭스 플랫폼으로 더 열심히 소비하며 자발적으로 데이터도 제공하는 현실이다. 모든 인간의 행동이 데이터로 처리된다면 플랫폼의 주인과 기업에 자발적 조공을 하는 셈이다. 중국은 이런 데이터를 국민들을 상대로 채굴한다는 느낌이 든다. 10년 전엔 데이터 태깅해 주면 건당 아르바이트비를 줬는데 이젠 돈 내고 조공을 한다. AI가 탑재된 플랫폼의 위력이다.
아쉬움이라면 무엇을 준비했고, 무엇을 할 것인가? 이 문제를 국가, 기업, 개인이 보다 깊이 있게 돌아볼 시간이라고 생각한다. 지금은 2천 년 전 춘추전국시대가 글로벌하게 재현되고 ㅇ 있다. 책에서 언급된 방식은 춘추전국시대의 합종연횡과 의미를 같이한다. 최근 브릭스가 자체적인 생태계를 구축하듯 AI는 물리적 권역을 넘어 WTO처럼 생태계를 구축해야 하는 것 아닐까? 그것인 ESG처럼 거버넌스에 접근하는 일이라고 생각한다.
과거처럼 한 종목만 잘해서 경쟁우위를 확보하기 어렵다. 어려서 성적표를 보며 하던 농담을 다시 할 것이라고 생각하지는 않았는데. 과거에도 미래에도 세상은 알게 모르게 촘촘하게 연결되어 있고 그럴 것이다. 나비효과라는 말이 있지 않은가? 이젠 데이터로 이 연결을 분석하고 영향을 확인하는 수준에 근접한다고 생각한다. 신뢰라고 언급한 것처럼 결과를 효과적이라고 검증 분석 판단할 것인가는 결국 AI를 위한 또 다른 AI가 필요하지 않을까? 어떻게 분석하는지 인간이 파악하기 어려운 이 혼란한 도구를 갖고 경쟁이 치열하다. 대신 최소한 표준화를 통한 리더십은 생각해 볼 부분이 있다. 책에서 언급되는 현황에 대한 general review는 다방면에서 참고할 만하다. 현업에 있는 입장에서는 무엇을 목표로 어떻게 singularity를 이끌어 낼 것인가에 대한 넛지는 아쉽다. 국가, 기업, 개인의 역할이 또 다른고, 이젠 이 분야의 시작을 위해서 요구되는 규모가 너무 크다. Open AI만 봐도 그렇다. 대신 앱스토어의 킬러앱처럼 산업별 특화에 대한 접근이 더 현실적이지 않을까 한다.
민주주의 국가에서 AI를 성공적으로 이끌기 어렵다는 한탄이 나오기 시작했었다. 중국은 사실 개인정보보호가 있는지 없는지 구분이 안된다. 한 국가가 너무 크다. 중국데이터만 산술적으로 보면 전 세계 몇 퍼센티지인가? 그들이 만든 AI알고리즘을 이용한 제품들을 하나씩 보면 패권국 미국이 우려하고 일의 조짐이 발생한 지 오래되었다. 그 후로 18년부터 관세로 강력한 제재를 가했더니 10 나노 이하 공정 반도체를 못 만들던 나라가 이를 해결하고, 알리바바와 테무는 덤핑의 진수를 보여주고 있다. 반면 딥시크를 만들어 세상을 놀라게 해주기도 한다. 궁즉책, 중극통의 사례는 더 위협적으로 다가온다. 이 과정을 보면서 우리도 그랬던 때가 있다는 생각을 한다. 한 번은 국가주도로 자원을 집중해서 경제개발 5개년 계획을 집중투자한 때와 비교가 좀 불편하지만 금 모으기로 자원을 집중해 문제를 해결한 사례다. 현재 산업근간이라고 부르는 조선, 화학, 반도체, 디스플레이, 통신이 그랬다.
왜 이런 이야기를 하게 되는가? 책은 현장의 중계방송처럼 각국의 사례와 현황, 각 산업별 현황에 대해서 단기적인 방향성을 알기 쉽게 설명해주고 있다. 개인적인 경험에서 10년 전 퀄컴 창업자가 만든 영국 기업의 AI박사에게 한 질문이 생각난다. '당신은 무엇을 AI 하고 있나요?'라고 물었는데, 적막강산이 한참 흘렀다. 인공지능과 관련된 기업을 보면 가끔 똑같은 질문을 한다. 대부분 조류독감 걸린 닭처럼 답이 없는 경우가 많다. 목표와 Definition을 단기적으로 구체화할 필요가 있다. 국가도 기업도 개인도 미래비전과 목표가 명확하지 않으면 길을 한참 돌아가거나 천 길 낭떠러지로 향하게 될 수 있는 시대다. 목표가 없는데 how to do에 대한 논의인 전략이 있을 리 만무하다. 임시방편, 땜빵이라면 모를까. 막대한 자본을 요구하는 판이 커진 시장에서 방향은 속도보다 중요하다. 기술, 산업등 복잡한 지식축적이 부족하다면 신중할 필요가 있고, 결정을 하면 과감하게 나갈 필요도 있다. 고민은 결정할 때까지만 하는 것이다. 소프트 파워가 형편없는 한국(각종 대회 수상한 인력들을 갖고 이렇게 못하기 쉽지 않음, 중국 딥시크를 보면 반면교사임), 일부 key H/W를 갖고 있는 장점, 국가단위에 안정되고 확실한 통신인프라기반, 그래도 괜찮은 교육 수준의 인력이 존재한다. 사실 이 중요한 통신 기술에 흐르는 데이터란 혈액을 관리하기 위해서 AWS, MS사 쓰는 건 참 아쉬운 일이다. 이 부분은 기업들의 미래비전, 경영철학이 아직 부족하기 때문이라고 생각한다. 더 아쉬운 건 협력과 공헌이 경쟁보다 우수하고 가치창출에 효과적이다(물론 배반의 장미가 피지 않는다면) 어쩌면 AI시대에 맞는 산업계의 협동운동이 필요한 시대다. 당장 수직계열화된 기업끼리라도.
LLM부분에서 한국은 세계 3위 정도를 차지한다고 한다(네이버). 산업에서 로봇의 적용률을 과거부터 압도적으로 높은 나라가 한국이다. 반도체, 자동차, 바이오, 조선, 화학 및 최근의 방산이 대표적인 산업군이라고 생각한다. 전기, 전자, 디스플레이의 아성은 조금씩 무너져왔고, 미국의 규제에 잠시 숨을 돌리는 오르락내리락 중이다. 산업이 사라진다는 것은 그 경제적 변화와 관련된 데이터들이 함께 사라진다는 말이기도 하다. 미국이 배를 못 만드는 현실이 다르게 우리나라에서도 일어나고 있다. 아쉬운 점이라면 각 산업의 데이터들이 축적되어 이에 대한 인사이트가 체계적을 관리되면 가치 있는 데이터가 된다. 이런 데이터들을 기계학습을 통해 인공지능 알고리즘을 축적하고, 표준화된 플랫폼으로 자동화에 적용해서 정확도와 정밀도를 올릴 가능성을 확보할 수 있다. 동시에 더 높은 정밀도와 정확도를 위해서는 더 정밀한 하드웨어도 함께 요구된다. ASML을 보면 알 수 있지 않을까? GPU에서 Nvidia에 줄을 서는 이유도 마찬가지다.(HBM3 만들어 팔아서 다시 H200을 몇 배를 주고 사는 건가? 왜 그래야 하는가를 복기해 볼 필요가 있다) 이렇게 경쟁력 있는 산업, 그래도 괜찮은 수준의 인공지능 기술을 갖고 합을 이루어내지 못한 것인지 안 한 것인지가 아쉬운 대목이다. 그래도 젠슨황이 오니 삼성과 현대가 함께 만난다는 점은 작은 조짐이지만 기대해 볼만하다. 당장 수익에 급하면 숲을 못 볼 확률이 많다. 더구나 인공지능이라는 거대한 복합산업 플랫폼의 연결성을 보면 눈앞에 10원이 중요한지 자연보호처럼 생태계에 들어가는 입장료 100원이 아까운 것이 아니라 100원 내고 만원 본전 뽑는 자세가 필요하다. 그러려면 목표와 비전의 생각이 좀 바뀌어야 한다.
또 하나 볼만한 곳은 이스라엘이다. 노인양반의 총질로 시끄럽기 하지만 아이언돔의 인공지능을 이용한 예측기술은 기가 막히다. 농담으로 목숨 걸면 결과물의 수준이 다르다는 말을 공감한다. 지금 시대에 청년들에게 보국사업 같은 말을 하는 라테가 되고 싶은 말은 없다. 그런데 지금은 정말 동기부여를 위한 보국사업이 아니라 국가안위가 달려있다고 볼 수 있다. 인공지능의 위력이 방산에서 우위를 결정한다면 알파고처럼 백전백패의 위태로운 상황이 될 수 있기 때문이다. 자율주행 플랫폼에서도 선도적인 기업을 보유하고 있다. Mobileye란 기업을 보면 과거, 현재를 보며 미래 방향을 잡고 준비한 것이라고 생각한다. 그런 큰 비전을 제시하고 실행하는 힘은 어디서 나왔을까? 이런 관점에서 테슬라도 외형은 자동차 기업이지만 그가 구축하는 이동, 에너지, 통신의 플랫폼 구축에 대한 어마어마한 그림은 참 대단하다. 우리의 현실은 Mobileye 플랫폼 인증을 받느라 돈, 시간, 인력, 자원을 쏟아붓고, 테슬라에 뭐라도 팔아보려고 온갖 고생을 한다. 개인은 모빌아이가 들어간 차를 소비하고, 이왕이면 전기차의 대명사가 돼버린 테슬라를 타고 좋아한다. 자본주의 시스템에서 비난할 일이 아니다. 국가개념에서는 왜 이런 현실이 발생하는지, 기업은 비교열위의 원인을 정의함으로 결핍에 대책 수립을 해야 하는 시점이다. 일본을 따라잡던 1세대 전의 기억대신 인해전술로 다가오는 중국의 위협 속에서 근심이 느는 현실이다. 그렇다고 임진왜란 때 이순신이 전 산업계에 짠하고 나타나 12척으로 300척 이상을 격파하는 일이 나올까? 세종대왕처럼 세계 누구도 따라잡을 수 없는 글자와 언어기호를 창제할 수 있을까? 나올만한 환경이 되어야 나오는 것이라고 생각한다. 애를 안 낳는 것이 아니라 낳을 만한 환경에 대한 점검이 우선되어야 하는 것처럼.
어떤 면에서 가장 많은 데이터는 정부가 갖고 있다. 정부플랫폼이 이 많은 데이터로 경기장을 어떻게 만드는가가 중요하다. 프리미어리그 선수들 보고 자갈밭에서 축구하라고 하면 아무도 오지 않는다. 또 멋진 경기장이 있어도 선수가 형편없으면 아무런 소용이 없다. 선수 역할은 기업들이 해야 한다. 동시에 수식계열화, 수평적 협력이 AI입장에서 중요한가? 각 산업이 고유의 서버라면 국가플랫폼이 페더레이션을 할 수 있으면 좋겠다는 생각을 한다. 과거처럼 협력사를 족쳐서 한 푼 버는 것이 아니라 협력사가 성장함으로 내가 성장한다는 개념이 갑과 을에도 공존하는 생태계속에서나 데이터 접근 범위가 늘어나고, 그 범위에서 신뢰할만한 제도와 규칙, 공동검증 시스템 등을 통해서 판을 키우고 규제를 적용함으로 산업표준화를 이끄는 것이 목표가 아닐까 한다. 표준은 어떤 면에서 기본이다. 기본은 큰 성장을 이끌지는 못해도 무너지지 않는 저력이 있다. 신생산업의 성공은 표준이 없을 때 시장을 만들고 확장하는 것이다. 테슬라가 선도한 사례가 아닐까? 동시에 인공지능이 아무리 좋아도 좋은 하드웨어가 없으면 아무런 의미가 없다. MS, 안드로이드처럼 소프트웨어와 하드웨어의 자유로운 탈부착을 유지할 것인가, 애플처럼 하드웨어 소트웨어 일체형으로 할 것인가의 문제가 아니다. 결국 인공지능도 실시간이란 기준을 위해서는 사용자 에지단의 설루션, 대형 백엔드 설루션이 표준에 따라 움직일 수밖에 없다. 지금은 기준이 없다. '나잘난'의 시대지만 이 분야도 곧 표준화의 시대가 올 것이다. 그때까지 생존전략이 시급한 시점이다. 사견으로 상용화 개념은 없고, 푼돈 줘서 개발시키고, 공무원 실적 쌓고, 좀비처럼 세금 받아 노트 빽빽이 채우며 생존하는 기업(?)들에 들어가는 돈을 국가기반 플랫폼에 개발, 플랫폼에 기업들이 올라탈 수 있게 쓰는 것이 좋다고 생각한다. 일부는 차라리 쓸데없는 낭비보다 기초생활 보조비를 주는 게 낫다. 세상에 길거리 거지는 사라지는데, 고급거지는 계속 늘어난다는 생각을 할 때가 많다. 특히 정책이 나올 때가 가장 심하다. 혁신검증을 통한 창업기반에 투자함으로 미래에 베팅하는 것이 낫다. 미래의 방향도 반드시 변방에서 시작될 것이기 때문이다. 왜 청나라에도 나오는데 한국땅에서 딥시크를 못 만드는데. 거북선도 만들던 나라에서.
소버린, 주권은 주인 된 권리다. 주인은 무엇의 주인이고 무엇을 하는 사람인가? 약자가 주변 상황과 강자의 눈치를 살피는 것은 어쩔 수 없는 현실이다. 하지만 중국의 도광양회(사실 좀 너무 일찍 의도를 까발려서 미국에서 족침을 당한다고 생각)를 사례를 통해 배우고, 현실을 인정할 필요가 있다. 과거를 돌아보고 반성하며, 미래를 위해서 할 수 있는 것, 해야만 하는 것을 통해 목표를 재확인해야 할 필요가 있다. 이 책은 이 부분에 대한 설명이 상당히 많은 내용을 차지한다. 그다음은 PDCA의 실행이라고 생각한다.
개인들도 AI를 소비하는 인간, AI에 통제되는 인간, AI와 싸우는 인간, AI를 디자인하는 인간 등등 어떤 미래가 다가오고 어떻게 살아갈 것인가를 생각해 볼 부분이다. 국가가 AI주권을 구축해도 백성들이 못 따라가면 배는 뒤집힌다. 백성들의 수준이 선진국, 중진국, 후진국을 결정하고 그에 맞는 리더가 출현한다고 생각하면 무엇이 우선일까?
어쨌든 시장 플랫폼을 앞도하는 것을 단기간에 구축하는 것은 어렵다. 수준도 아직 부족하다. 결국 우린 각 산업별 최적화된 특화 AI, 이를 기준으로 산업별 표준화를 도전하는 것이 어정쩡한 소프트웨어, 비교우위의 하드웨어로 조합할 수 있는 당장의 현실이 아닐까? 국가가 경기장을 넓히겠다는 약속을 하고, 각 선수들이 경계를 넘어 네트워크로 연결된 만큼만 협력을 한다면 과거 경쟁의 시대를 뛰어넘는 결과가 하나씩 만들어지지 않을까 기대해 본다. 이렇게 전 세계에 연결된 플랫폼은 킬스위치처럼 중단되면 멘붕이 온다. 종종 아이들에게 전기 나가고, 통신 끊어지면 반푼이가 되지 않으려면 책을 읽으라고 말한다. 인공지능은 다른가? 지속가능성을 기업들이 목표로 한다는 말은 지속가능하지 않을 위험이 존재한다는 사실이다. 다들 산업의 문제인데 국가안보, 우리나라 국가보안법 같은 것을 들고 나오는 이유다.
작년 중국기업의 자동화와 AI가 적용된 스마트팩토리와 한국기업들의 제조환경을 개인적으로 비교해 본 경험이 있다. 그 이후로 이러다 2-300년 전 Pax청나라 조공시대 회귀를 걱정하던 생각이 지워지지 않는다. 외교와 협상의 달인인 서희장군이 나올 수도 있지만. 그 오랜 시간 패권군, 열강사이에서 살아온 DNA를 복기해 볼 필요가 있는 시대다. 이러다 미래세대에 조공시대 그딴 걸 물려준다면 큰 치욕이자 죄악이란 생각에 조금이라도 도움 되는 일을 하고 살았으면 한다.
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