[보이는 논평] 딥시크 임팩트와 중국 AI 혁신 생태계

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영상 스크립트

저는 앞에 하정우 센터장님이 말씀해 주신 부분들은 좀 생략하고, 저는 기본적으로 중국과 중국 혁신 생태계 관점에서 발표를 준비했습니다. 중국 전체적으로 봤을 때 인공지능이 주목받은 단계적으로 보면, 저희가 비전 AI 때 상당히 많이 주목했었죠. 그때 코로나 전까지 중국이 센스타임 등으로 발전하며 많이 주목받았는데, 그때 중국의 유명한 싱크탱크나 정부에서 지정하고 밀어주던 대기업들은 지금 우리가 잘 아는 알리바바, 바이두, 텐센트, 디디 등이 있었습니다. 유망한 100대 인공지능 스타트업도 2019년, 2018년, 2017년에도 계속 선정했습니다.

이때도 보면 그때 주목받았던 것은 센스타임이나 메그비 같은 기업들입니다. 여전히 비전 AI를 잘하는 기업들이 사실 지금 우리를 놀라게 하는 딥러닝 모기업이 된 기업들이지만, 사실 그렇게 주목을 계속 받지는 못했습니다. 저희가 코로나를 겪으면서 중국의 혁신 생태계가 충격을 한번 받았고, 그다음에 LLM 트렌드가 비전 AI에서 바뀌면서 전반적인 시각이 중국이 뭐가 없구나, 종이호랑이 아니냐는 평가를 받았습니다. 그 시기 이후 2024년에 중국에서 선정한 리스트들을 보면 LLM 관련 기업들이 나오긴 나왔고, 되게 많은 좋은 기업들이 꽤 있었습니다. 그때 주목받았던 것이 앞에 하 박사님께서 얘기해 주셨던 키미를 만든 문시아, 데이, 미니맥스 같은 기업들입니다. 그래서 이런 기업들이 코로나 이후 2024년, 2023년에도 중국이 여전히 AI 역량이 있어서 좋은 기업들이 태어난다고 주목받았을 때도 사실 대중적으로는

중국 AI 생태계의 구조와 딥시크의 탄생

혹은 완전히 테크에 계신 분들은 작년부터 주목을 계속하셨겠지만, 일반적으로는 주목을 계속 못 받았던 기업들입니다. 그 말은 무엇을 의미하느냐 하면, 저희가 중국 기업들이 한번 탄생하고 나면 보통 정부가 굉장히 잘해서 혹은 키웠다고 얘기 많이 하는데, 분명히 중국이 일반적으로 정책 생태계, 인공지능 생태계 지원을 많이 하기 때문에 다른 나라보다 환경이 좋았을 텐데, 기획되지 않은 탄생이라고 보는 것이 적합하다고 생각합니다. 2023년 중국 과기부에서 중국 전체 LLM 생태계를 그려봤는데, 기존 비전 AI 때와 크게 달라지지 않았습니다. 여전히 베이징 1위, 상하이가 2위, 광동, 그다음에 항저우 정도입니다. 저희가 딥시크를 보면서 딥시크가 탄생한 항저우를 봐야 한다고 하지만, 항저우도 굉장히 좋은 혁신 생태계를 갖고 있지만 중국 전체로 봤을 때는 한 4위 정도입니다. 여전히 티어 1이라고 볼 수

있겠죠. 이 말을 종합하면, 중국 정부에서 가장 많이 밀고 가장 많이 지원해 준 기업들은 앞에 있었고, 가장 집중적으로 일선 도시라고 하는 베이징, 상하이, 광저우의 지원도 실은 더 많이 해줬는데, 그들보다는 조금 후발 주자에서 탄생을 한 거죠. 이게 받는 의미가 있는 것 같습니다. 쇼크나 이런 것은 앞에서 다 얘기해주셔서 간단하게만 넘어가면, 이미 다 말씀해주셨듯이 가격이나 성능이 대단한 패러다임을 바꾸는 것은 아니라는 것을 알고 있고요.

그러나 갖고 있는 의미는 결국 수출 통제가 아무리 미국이 잘하고 디테일하게 만들어도, 민간의 스피드하고 민첩한 연구개발이나 피보팅을 따라가기가 근본적으로 어렵다는 생각입니다. 그래서 수출 통제가 여전히 의미가 없지 않았고 영향을 줬고 앞으로 더 세게 할 것이라는 흐름이 있지만, 결국 그 사이에서 민간 기업들이나 중국에서 주목받는 기업들, 미국 입장에서도 그런 기업들이 요주의 대상일 텐데, 전혀 다른 섹터에 있다가 피보팅한 기업들을 다 잡아내기가 어렵다는 것이 하나 있고요. 두 번째는 기본적으로 사용자는 싸고 좋은 것을 원합니다.

중국 AI 혁신의 동력과 생태계

서비스는 그런데 그것을 막을 수가 없는 거죠. 저렇게 작정하고 우리 개발 무료로 일단 풀고 오픈소스 경쟁력을 가져가겠다고 하면, 그것을 안보로 막기는 어렵습니다. 그런 구조적인 문제가 있다는 생각이 듭니다. 중국의 관점에서 보면 미국의 자료들은 많이 소개되는데, 중국 내부의 시선이나 중국 양원 인터뷰 등을 보면 깊이 있는 내용들이 많이 나옵니다. 물론 어느 정도 의도가 있겠지만, 계속하는 얘기는 우리는 당장 이익을 내는 것에 중점을 두는 것이 아니고, 양원 인터뷰에서 계속 자기 목표는 AGI라는 것입니다. 어떤 굉장히 큰 패러다임을 바꾸는 연구를 해나가고 싶고 그것만 할 것이라고 합니다. 앞에서도 말씀하셨지만, 원래 모기업이 자본이 굉장히 많았고 GPU도 충분했고, 그래서 뽑은 인재들을 중심으로 GPU 제약 없이 도전적인 과제, 특히 엔지니어링 포커스된 부분들을 굉장히 도전적으로 연구하고 업무 강도도 세게 하는 것들만 지원해 준 거죠. 대부분 다 바텀업이라고 보시면 됩니다. 인터뷰에 기반해서 봤을 때는 그런 게 있고, 딥시크가 하늘에서 뚝 떨어진 것처럼 보이지만 기술적으로는 이미 작년에 많이 공개돼서 그런 것들이 있다고도 하지만, 결국 생태계라는 물이 이만큼 차 있으니까 나올 수 있었던 것 같습니다. 생태계는 이미 2017년 중국의 국가 인공지능 전략 나오면서 많은 것들이 세팅이 됐습니다. 첫째 데이터가 있고, 인프라가 있고, 대학도 그때 이미 충분히 만들어 놨고, 어쨌든 기업들이 많이 생겼던 것이 굉장히 좋았던 것 같습니다.

그래서 이 사람들이 졸업해서 실제 현장에서 이것을 가지고 프랙티컬한 문제를 해결하고 비즈니스를 개발하면서 실무적인 역량들이 굉장히 많이 올라올 수 있었던 것 같습니다. 구조적으로는 중국은 미중 패권, 트럼프 1기 때 수출 통제 등이 2018년부터 있어서 기본적으로 중국 의존도를 낮춰야 한다는 강박은 많이 생겼습니다. 그 직전에는 중국도 핵심 기술은 다 외부에 의존했습니다. 그것을 중국 내부에서 중국 기술 혁신의 고질병이라고 평가를 많이 하는데, 그것들이 수출 통제나 제재의 대상이 되고 의존도가 성장에 문제가 된다는 것을 인식하면서 많이 있었고요. 대표적으로 바이두가 만든 오픈소스 같은 경우도 코로나 때 만까지 올라갔었고, 리스크파이브를 선호한다거나, 미국으로 유학 가는 것도 줄어들고 미국과 공동 연구가 어려워지니까

국내 중국 학원과 알리바바 협력해야 하는 환경 요구 사항들도 많이 나왔습니다. 그런 부분들이 있었다고 보시면 좋을 것 같습니다. 핵심 역량은 앞에서 말씀을 많이 해주셔서 넘어가겠습니다. 이것은 앞에 말씀하신 박사님 말씀을 들어주시면 될 것 같고요. 의미 자체로 보면 중국의 관점인 거죠. 그러니까 토종 원천 기술을 해야 한다고 합니다. 중국도 결국 첨단 기술 세상의 판을 바꾸는 것은 다 미국에서 탄생한다는 것을 알고 있는데, 이걸 해낼 수 있는 기업들이 많이 나와야 한다.

이게 이제 토종 기업으로 나온 거죠. 또 하나 의미 있는 것은 그 안에 연구진들이 거의 해외 유학 경험이 없는, 진짜 실력 있는 사람들로 이루어져 있다는 부분입니다. 사실 기술적으로 보면 오리지널리티나 혁신이라고 볼 수밖에 없는데, 그냥 중국 관점에서 보면 제품 응용 단계, 중국이 보통 잘하는 부분에서 거꾸로 들어온 것입니다. AI 활용하는 것인데, 기초적인 모델은 거의 다 미국이나 다른 나라에서 만들어진 것을 갖고 와서 쓰는데, 그 안에 이것을 갖고 오는 것도 우리가 스스로 파운데이션 모델을 해보자. 그래서 그 안에 좀 더 침투한 의미가 있고, 그것이 전통적으로 알리바바도 잘하고 바이두도 잘하는데, 그들보다 더 먼저 한발을 내딛는 기업이 굉장히 소규모이고 잘하고 좋은 지역에서 나왔지만, 가장 주목하고 가장 유망주였던 기업이 아닌 기업이 태어났다는 것이 의미가

중국 산업 정책과 AI 혁신의 연관성

있었던 것 같습니다. 두 번째로 보면, 결국 중국이 지난 20~30년간 경제 성장을 많이 해서 혁신 국가가 됐다고 평가받는데, 이게 중국이 몇 번 바뀌었죠. 대표적으로 스마트폰이 터지면서 스마트폰 혁신을 중국 스스로 한 것이냐, 사실 애플의 역할이 엄청 컸습니다. 애플이 중국에 들어와 있으면서. 그다음 전기차도 비슷할 텐데, 전기차도 중국이 테슬라를 최초로 합작사 지분 없이 100% 허락해줬죠. 그러니까 중국이 산업을 계속 키울 때 산업 정책적으로 잘 쓰는 방법이, 특히 최근에 잘 쓰는 것이 전 세계 1등은 항상 내부에 유치해서 매기 효과를 가져오는 것입니다. 인공지능 같은 경우도 외국 기업들의 도움을 좀 받으려는 것도 있었지만, 어떻게 보면 현재 기준으로 봤을 때는 그 매기 역할을 항상 수입하다가 이제는 토종 매기가 자연스럽게 탄생한 것이 의미가 있는 것 같습니다.

권위주의 국가의 AI 혁신과 딥시크의 영향

저희가 정치학적이지는 않지만, 이렇게 봤을 때 중국이 과학 기술 혁신을 하는 것이 체제적으로 불가능해야 되는 거잖아요. 통제하는 나라, 권위주의 국가에서 과학 기술 혁신이 나오는 것이 좀 그렇습니다. 그런데 AI 민주화 같은 것도 보면 역설적으로 중국에서 어떤 일조의 역할을 했다는 것, 이게 좀 복잡한 문제입니다. 중국 내부에 지금 무슨 효과가 있냐, 딥시크가 터지자마자 최근 기사들을 보면 중국 주요 지방 정부와 기업에서 이 딥시크를 전부 다

도입하는 것을 발표했습니다. 어제 그제 텐센트에서도 이걸 탑재하는 것으로 얘기가 끝났고, 기업 구유 기업 15곳 전부 다 탑재라고 합니다. 저 오른쪽 밑에 보시면 차이나 모바일, 차이나 텔레콤, 3대 통신사 다 도입하기로 했고요. 정부 행정 쪽에도 전부 다 지금 현재 더 빨라졌을 텐데, 어제 이 발표 자료를 작성할 때까지만 해도 베이징, 하이뎬 등 전부 다 딥시크를 행정에도 전부 다 도입시킨 상황이 됐습니다.

딥시크의 등장과 중국 AI 산업의 활성화

두 번째는 딥시크가 터지니까 글로벌하게 충격도 받았지만 중국 빅테크도 충격을 받았습니다. 그래서 바로 바이두가 오픈소스를 풀어버리고, 틱톡도 가격을 낮춘다거나 하는 식으로 중국 내에서 중국 인공지능 정신을 번쩍 들게 해서 전반적으로 활성화되는 효과를 주는 것 같습니다. 그럼 어떤 효과가 있을까, AI 도입 확산에 있어서 일단 전반적으로 경쟁이 치열해져 가격이 좀 싸지고 속도도 빨라지고 대안들이 생기니까 솔루션들도 더 많이 생길 수 있을 것 같습니다. 요런 측면에서 확산이 될 것 같고요. 한 번 더 누르셔도 좋을 것 같습니다. 네, 이게 중국 산업부에서 해마다 연말에 AI 가장 잘 활용한 사례를 선정해서 공개하는데, 저기 쭉 보시면 왼쪽에 한자로 되어 있죠. 기초 가이드라인, 산업 코드 만드는 것 등 기존 2023년 것을 보면 거의 다

바이두나 알리바바 것을 썼습니다. 그런데 딥시크가 나오면서 앞에 말씀드렸듯이 또 확 바뀔 수 있는 가능성이 보여진 거고요. 넘어가 보시면 이것도 유사합니다. 이건 올해 말에 또 선정한 것인데, 결국 중국이 갖고 있는 비교 우위는 AI 적용할 영역이 되게 많은 거죠. 제조업이 발달하고 가치 사슬이 중국에 많이 있으니까. 그런데 그것이 확산이 훨씬 더 빠르게 될 것 같습니다. 바이두가 중국 전력 발전소에 LLM을 제공해서 결과가 나왔는데, 사실 그렇게 좋아지진 않았습니다. 그런 것들도 사실 딥시크 모델이 나와서 효율이 더 좋아질 수도 있고, 오히려 바이두가 그쪽에 영향을 받아서 제대로 된 것을 만든 경쟁적인 효과를 줄 수도 있습니다. 그래서 작년 대비 올해 보면 적용 영역이 훨씬 많이 늘었습니다. 거의 모든 영역에 지금 다 들어가 있다고 보시면 될 것 같고, 이게 딥시크가 탄생하게 된 배경에는 중국 내부에서는 중국 AI 확산이나 응용을 더 좋은 가격에 좋은

미중 AI 경쟁과 글로벌 기술 협력의 변화

품질로 더 빠르게 만들 가능성이 꽤 있다. 그게 중국 내부에 주는 임팩트라고 볼 수 있겠습니다. 글로벌하게는 아까도 좀 말씀을 많이 해주셔서, 일단 정말 판을 바꾸는 것은 아니지만 어떤 의미 있는 엔지니어링 돌파를 보여준 것 같습니다. 수출 통제는 저희가 보면 더 세게 했어야 했고 앞으로 더 세게 해야 한다는 생각들이 있는 것 같습니다. 최근 CSIS AI 센터 정책 센터장이 발표한 것을 보면, 기술적인 돌파나 프로그레스는 인정하는데, 마지막 멘트가 인상 깊었는데, 중국 기업들이 할 수 있는 것은 다 우리가 할 수 있고 여전히 격차가 존재한다는 것입니다. 미국 기업들이 계속 해나갈 것은 중국 기업들이 카피업을 하지 못한다는 거죠. 근본적인 경쟁력 차이가, 걔네들이 하는 것은 카피업을 하고 우리가 하는 것은 여전히 언카피업을 한 부분이 많다는 식으로 생각하고 있는 것 같습니다. 미국을 제외한 다른 나라들에 있는 충격은 앞에서도 말씀을 많이 해주셨죠. 이미 새로운 기회 창도 열렸고, 기업 입장에서는 딥시크가 터지고 나서 중국과 기술 협력을 어떻게 해야 할지에 대한 컨선이 아주 커진 것 같습니다. 완전히 그만하고 조정하고 하지 말아야겠다는 생각만 했는데, 딥시크 터지고 나서 오히려 우리 대기업들은 중국과 협력하는 것을 해야 되는 것 아니냐, 저렇게 좋고 괜찮은 뭔가가 다른 분야에도 있을 것 아니냐는

AI와 로봇 결합, 중국의 구조적 유리함

생각들이 있어서 중국에 대한 관심이 갑자기 높아졌다는 것이 현재인 것 같습니다. 그다음에 앞으로 보면 AI 자체에 대한 흐름 변화가 2라운드로 접어들었다고 말씀해 주셨는데, 그것을 응용 영역으로 보면 결국 로봇, 휴머노이드 로봇이 앞으로 계속 주목을 받을 것 같습니다. 피지컬로 나와야 하는데, AI 결합이 로봇과 결합이 돼서 판으로 확장되면 구조적으로 중국이 조금 더 유리해지는 것 같습니다. 일단 로봇 생산이나 이것을 싸게 만들 수 있는 것은 중국이 굉장히 잘할 수 있고, 오른쪽에 있는 것이 항저우의 여섯 마리 용이라고 불리는 기업들인데, 보시면 저 유니트리가 굉장히 유명한 휴머노이드 로봇 기업입니다. 로보틱스도 있고, 그래서 이 로보틱스가 받쳐주니까 전체 가치 사슬로 보면 이미 저 유니트리는 최근 딥시크 나오기 전에는 출시됐던 부품에 바이두의 원니봇을 탑재해서 전부 다 출시했었습니다. 그때 오픈AI 제품 나왔을 때 바로 따라해서

했었는데, 이게 딥시크에 들어가기도 하고, 중국의 휴머노이드 로봇을 미국 것을 열심히 모방해서 수준이 굉장히 많이 올라왔습니다. 저 지역 생태계에서 로봇 생태계가 받쳐주고 있어서 AI 로봇까지 되면 경쟁이 복잡해지고, 저는 생산에 가까워지고 제조에 가까워지면 가까워질수록 구조적으로 중국이 유리한 것은 사실입니다. 그래서 그런 것을 앞으로 봐야 될 것 같고, 이외에도 항저우뿐만 아니라 상하이 일대까지 보면 생태계가 굉장히 좋습니다. 그래서 저희가 주목하는 것은 딥시크고, 조금 더 아시는 분들은 미니맥스, Q1 등을 얘기하시는데, 사실 상하이에는 전국에서 거의 제일 좋은 인공지능 연구소가 있습니다. 앨런 연구소 같은 상하이 인공지능 연구소라는 대학들, 명문대 안에도 인공지능 연구원 같은 것이 종합적으로 굉장히 많습니다. 저 안에서 하는 연구들을 아마 살펴보면 또 어떤 프로그레스 있는 포텐셜이 있는 연구들이 많이 있을 가능성이 상당히 높습니다. 그래서 이게 이런

미중 기술 격차와 중국의 모방 능력

인정하지만 마지막 멘트가 인상 깊었습니다. 중국 기업들이 할 수 있는 것은 우리도 할 수 있고, 여전히 격차가 존재한다는 점을 간과해서는 안 됩니다. 미국 기업들이 계속해서 나아가는 것은 중국 기업들이 모방할 수 없기 때문입니다. 근본적인 경쟁력 차이로 인해, 그들이 하는 것은 모방이지만 우리가 하는 것은 여전히 모방할 수 없는 부분이 많다고 생각합니다. 따라서 미국을 제외한 다른 나라들에 미치는 충격에 대해서는 앞서 많이 언급해 주셨습니다. 새로운 기회가 열렸고, 기업 입장에서는 딥씨크(DeepSeek)가 등장한 이후 중국과의 기술 협력을 어떻게 해야 할지에 대한 우려가 커진 것 같습니다. 완전히 그만하고 조정해야겠다는 생각만 했는데, 딥씨크가 등장한 이후 오히려 대기업들은 중국과 협력해야 하는 것이 아닌가, 저렇게 좋고 괜찮은 것이 다른 분야에도 있지 않을까 하는 생각들이 있습니다.

이로 인해 중국에 대한 관심이 갑자기 높아졌습니다. 앞으로 AI 자체에 대한 흐름 변화가 2라운드로 접어들었다고 하셨는데, 응용 영역으로 보면 결국 휴머노이드 로봇이 계속 주목받을 것 같습니다. AI가 피지컬 로봇과 결합하여 확장되면 구조적으로 중국이 더 유리해질 수 있습니다. 로봇 생산이나 저렴한 제조는 중국이 매우 잘할 수 있는 부분입니다. 오른쪽에 보이는 항저우의 여섯 마리 용으로 불리는 기업들은 유니트리(Unitree)와 같은 유명한 휴머노이드 로봇 기업입니다. 유니트리가 받쳐주기 때문에 전체적인 가치 사슬을 보면, 딥씨크 출시 전에도 유니트리는 부품에 바이두(Baidu)의 원니봇(Wanibot)을 탑재하여 출시했었습니다. 오픈AI 제품이 나왔을 때 바로 따라 해서

출시했었는데, 딥씨크에 들어가기도 하고 중국의 휴머노이드 로봇은 미국의 것을 열심히 모방하여 수준이 매우 높아졌습니다. 해당 지역 생태계와 로봇 생태계가 뒷받침해주고 있어 AI 로봇까지 결합되면 경쟁이 복잡해질 것입니다. 생산과 제조에 가까워질수록 구조적으로 중국이 유리한 것은 사실입니다. 앞으로 이를 주목해야 할 것 같습니다. 항저우뿐만 아니라 상하이 일대까지 보면 생태계가 매우 좋습니다. 현재 주목하는 것은 딥씨크이지만, 더 아는 사람들은 미니맥스(MiniMax), Qwen 등도 이야기합니다. 사실 상하이에는 전국에서 가장 좋은 인공지능 연구소 중 하나인 상하이 인공지능 연구소(Shanghai AI Laboratory)가 있습니다. 명문대 안에도 인공지능 연구원 등이 종합적으로 매우 많습니다. 이곳에서 진행되는 연구들을 살펴보면 상당한 발전 가능성이 있는 연구들이 많이 있을 것으로 예상됩니다.

중국 AI 기술 자립과 생태계의 중요성

이러한 충격들은 매우 잦아질 가능성이 높습니다. 과대평가와 과소평가가 존재하며, 정확한 평가는 하 박사님께서 많이 해주셨습니다. 전반적으로 볼 때, 의미 있는 기술 자립이 한 걸음 더 나아갔다는 의미가 있는 것 같습니다. 양원 인터뷰를 보면, 중국에 대한 평가나 딥시크(DeepSeek)에 대한 평가가 매우 정확합니다. 미국과 비교했을 때 아직도 중국이 생태계 수준을 많이 올렸다고는 하지만, 미국과의 격차는 여전히 큽니다. 협력이 원활하지 않고 기술 격차도 1~2년 정도입니다.

단순히 기술을 따라갔다고 해서 모두 의미 있는 것은 아닙니다. 결국 원천 기술을 개발하느냐, 응용 기술을 개발하느냐의 차이일 뿐입니다. 격차는 0.1년 정도입니다. 아무리 격차가 0.01년으로 줄어든다고 해도, 원천 기술을 개발하는 사람들이 모든 것을 만들어내기 때문에 의미가 없다는 식으로 강하게 이야기하는 부분도 있습니다. GPU 주가가 반등했다가 다시 상승한 것을 보면, 여전히 어렵지만 이 분야가 마지막 과제라고 여기며 중국도 계속 시도하려는 것으로 보입니다. 하지만 이는 매우 어려운 과제입니다.

사실 중국 내부에서도 이를 잘 알고 있습니다. 작년 말 베이징에 방문했을 때 알리바바의 발표 등을 보면, 국산 데이터센터 사용 비율은 약 10%에 불과합니다. 아직 갈 길이 멀다고 보고 있습니다. 이를 평가해 보면, 기술이나 음식에 비유하자면 레시피 자체보다 그것을 만들어내는 주변 생태계가 중요한 것인데, 중국이 이러한 생태계가 부족한 것이 GPU 돌파가 어려운 핵심적인 원인이라는 이야기가 많이 나오고 있습니다. 따라서 특정 기술 단위의 형식지보다는 전체적으로 구현하고 탄생할 수 있는 생태계 단위의 암묵지가 훨씬 더 중요해지는 시점이라고 판단됩니다.

중국의 AI 거버넌스 지수와 향후 전망

앞으로 중국의 미래는 어떻게 될 것인가. 전혀 예상치 못한 곳에서 매우 뛰어난 기업이 등장할 수도 있습니다. 그러면 이제 이러한 성과를 지방으로 확산시키기 시작할 것입니다. 앞으로 딥시크(DeepSeek)와 같은 사례를 만들라고 할 것입니다. 모두 원천 기술 개발에 집중하고, 딥시크(DeepSeek)에 대한 막대한 지원이 뒤따를 것으로 예상됩니다. 이미 일주일 만에 공공 부문에 도입하는 등의 조치가 이루어진다면, 한 사이클이 지나면 규모가 확대될 것입니다. 중국과학원 산하 AI 연구소에서 발표한 전 세계 AI 거버넌스 지수에서 작년에 발표했을 때는 우리나라를 포함시키지 않았습니다.

15개 주요국에 우리나라가 포함되지 않았습니다. 이탈리아, 인도 등은 포함되었는데 말입니다. 이때 저희는 의도가 있는 것이 아닌가 생각했습니다. 아무리 낮게 평가해도 상위 5위권은 될 텐데 왜 포함되지 않았을까 하고 말입니다. 올해 2월에 동일한 연구, 즉 AI 거버넌스 지수(AGI Index)를 개발하여 공개하는데, 우리나라가 갑자기 4위까지 상승했습니다. 이것도 의도가 있는 것이 아닌가라고 볼 수도 있지만, 사실 우리나라를 상위권으로 올리기 위해 의도적으로 노력하지는 않았을 것입니다. 하지만 이 지표를 보면, 우리가 그동안 여러 박사님을 비롯한 많은 분들이 노력해주시고 국내에서 의미 있는 안전성(safety) 관련 노력을 했기 때문에 우리의 위상이 그 정도는 올라간 것이라고 볼 수 있습니다. 이를 보면 트럼프 행정부의 액션 서밋에서 이를 주도한 영국조차도 서명하지 않고 이탈했는데, 그 빈자리를 중국은 어디까지 파고들어 어떻게 활용할 것인가. 저희가 보통 다자주의에서

AI 안보 경쟁 시대와 한국의 대응 전략

중국은 자신들에게 유리한 협상 테이블에서는 절대 벗어나지 않거나, 자신들에게 유리하게 만들려고 할 것입니다. AI 관련해서도 신속하게 액션 서밋이 종료된 후 중국이 공식적으로 다자주의를 옹호하는 입장으로 나왔습니다. 따라서 기존의 입장은 당분간 유지될 것이며, 미국 연구기관이 이탈한 상황에서 이를 어떻게 유지하고 활용할 것인가에 대한 대비가 필요할 것으로 보입니다. 저희 세이 AI 포럼에서 1월에 공개된 프로미싱(Promising) 보고서 역시 사실 딥시크(DeepSeek)의 등장과 이번 서명 불참, 그리고 완전히 안보 경쟁으로 전환되면서, 기존에 강조되었던 부분들이 거의 무색해질 느낌이 있습니다. 정부 간 대화, 기술 표준 설정, 산업계 컨소시엄 등이 지금 말씀하신 엄청난 법안들과 함께 완전한 경쟁 체제로 돌입하기 때문에, 기존에 AI에 대해 최소한의 레드라인이나 안전성

관련해서는 미중이 협력해야 한다는 합의를 도출하지 못했더라도, 계속해서 무언가를 하려는 움직임은 있었습니다. 예를 들어 무기 용도로 사용하지 말자는 등의 이야기가 나왔는데, 앞으로 올해 계속되었어야 하고 팩(PAX)에서 이러한 논의가 가능했을 수도 있다고 이야기되지만, 이것이 거의 쉽지 않아 보입니다. 현재로서는 그렇습니다. 우리가 그 사이에서 어떻게 해야 할 것인가. 우리의 경쟁력이나 생태계가 미국이나 중국과 동등한 수준은 아니지만 3위권에 있고, 완전히 안보 경쟁 중심으로 레이스가 시작되면 우리도 사실상 최상위 3~4위권에 진입하기 위해 투트랙으로 가야 합니다. 과학 외교 전략 등도 논의되고 있는데, 지금은 지속 가능한 발전, 인류 사회라는 목표도 중요하지만, 한편으로는 이 경쟁에 적극적으로 참여하여 상위 3~4위가 되기 위해 모든 노력을 기울여야 합니다. R&D 투자와 외교 활동을

병행하여, 단순히 따로 할 것이 아니라 R&D에 대규모 투자를 하여 그것이 지렛대 역할을 하도록 해야 합니다. 아까 언급된 지표들이 여러 나라에서 만들어지고 다양한 판단이 있을 텐데, 그 데이터베이스에 항상 우리가 주요 협의 당사자로서 테이블에 올라갈 수 있도록 참여할 수 있게 하는 비상 대책, 비상시 준하는 공격적인 전략들이 필요하다고 생각하며 발표를 마치겠습니다.