韓 AI인재 규모, 中 20분의 1 불과…혁신의 세상에서 한국이 살아남을 길은 [매경데스크]

지난 한 주간 세계를 강타했던 딥시크 쇼크를 보면서 들었던 생각은 ‘인재가 만사’라는 것이다. 창업한지 만 2년도 안된 스타트업이 미국의 수출 통제로 고성능 인공지능(AI) 반도체를 확보하지 못한 상황에서도, 오픈AI가 최신 추론 모델 ‘o1’을 출시한지 불과 4개월만에 훨씬 적은 비용을 들여 비슷한 성능을 구현하는데 성공했다는 만화같은 스토리를 쓸 수 있었던 비결은 창업자 량원펑을 비롯한 탁월한 인재들의 힘이었다.

어느 분야나 마찬가지겠지만, AI에 있어서도 인재가 핵심이다. 미국 우위의 AI 패권 경쟁 구도를 백중세로 만든 것도 중국의 인재였다. 전문가들은 AI 경쟁력을 좌우하는 3대 요소로 데이터와 알고리즘, 컴퓨팅 파워를 꼽는다. 요소별로 살펴보면 데이터는 14억 인구의 방대한 데이터를 제약 없이 활용할 수 있는 중국이, 컴퓨팅 파워는 엔비디아를 거느린 미국이 크게 앞서 있다고 할 수 있다. 알고리즘의 경우 오픈AI 등 기라성같은 스타트업과 구글·메타 등 빅테크 기업들을 보유한 미국이 우위에 있다고 여겨졌으나 딥시크 쇼크를 계기로 기존 시각이 흔들리고 있다. 대학을 갓 졸업한 국내파들로 개발팀을 꾸린 딥시크가 일군 성과는 중국의 AI 인재풀이 양 뿐 아니라 질적인 면에서도 세계 최고 수준이라는 점을 보여준다.

‘AI G3(3대 강국)’라는 목표를 내건 한국의 상황은 어떤가. 국내 AI 연구자는 2만 1000명으로 중국의 20분의 1에 불과하고 그마저도 해외로 빠져나가고 있다. 최상위권 학생이 공대 대신 의대로 쏠리는 현상이 매년 심화되고 있는 가운데 설상가상으로 저출산 탓에 2022년 210만명이던 대학생 수가 2040년에는 119만명으로 감소할 전망(통계청)이다.

인재 부족을 설비 투자 등 다른 방법으로 만회할 여지도 크지 않다. 모델 성능이 좋은 기업에 사용자가 몰리고, 데이터가 쌓여 모델이 더 좋아지는 선순환(네트워크 효과) 때문에 AI 시장이 선도 기업 중심으로 일단 재편되면 후발주자가 파괴적 혁신 없이 선도 기업을 추격하는 것은 사실상 불가능하다. 경쟁을 위해서는 기술 혁신 자체를 주도해야 하며, 이를 위해서는 연구·개발(R&D) 투자와 선행연구가 필수적이다. 결국 인재 육성이라는 정공법을 택할 수 밖에 없다. AI 생태계는 결국 사람이 만들어내는 것이다. 혁신을 이끄는 탁월한 인재를 키워내야 한다.

불가능한 도전은 아니다. 한국에도 뛰어난 공학 인재들이 다수 존재한다. 주요 AI 모델과 딥러닝 프레임워크는 오픈소스로 공유되고 있다. 의지만 있다면 국내에서도 최신 기술 흐름을 빠르게 따라잡고 독자적인 아이디어를 실험할 수 있는 환경은 갖춰져 있다. 국내 대기업들이 공동 연구나 지분 투자·인수합병을 통해 외부 스타트업 및 대학·연구기관의 기술과 혁신을 접목한다면 당장 성과를 낼 수 있는 영역도 적지 않다. 예컨대 제조 공정 자동화나 반도체, 자동차, 의료, 바이오, 콘텐츠 등 한국이 강점을 가진 산업 영역에서 AI를 융합할 경우 글로벌 레퍼런스를 만들어낼 가능성이 크다.

장기적 안목에서 기초 체력도 키워야 한다. 수학과 컴퓨터공학 교육을 강화하고 대학원 중심으로 심층연구가 활성화돼야 진짜 핵심 인재가 배출된다. 최고 인재들이 부담 없이 연구에 몰입할 수 있도록 장학금·연구비·실습 기회 등을 적극 지원하고, 엔지니어에 대한 처우 개선과 스타트업 생태계 활성화 등을 통해 우수 학생들이 의대 외에도 진로를 선택할 수 있는 여건을 마련해야 한다. 하루아침에 성과를 내기는 어렵지만 장기적인 시각으로 제도와 문화를 개선한다면 세계적인 AI 인재와 혁신이 국내에서도 배출될 가능성이 충분히 열려 있다.