검색결과 총 23건
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UAE 19조원 고속철 수주전 본격화…정부, 869억달러 인프라 시장 공략
[이코노믹데일리] 아랍에미리트(UAE)가 총 사업비 19조원 규모의 고속철도 건설을 추진하는 가운데 정부가 수주 지원을 위해 현지에 수주지원단을 파견했다. 국토교통부는 16일부터 19일까지 박상우 장관을 단장으로 한 수주지원단이 UAE를 방문한다고 밝혔다. 이번 지원단에는 국가철도공단, 해외건설협회, 한국해외인프라도시개발지원공사(KIND), 민간기업 등이 참여한다. 중동 지역은 한국 해외건설 수주액의 절반 이상을 차지하는 핵심 시장이며 UAE는 누적 수주액 869억달러로 한국의 두 번째 수주 대상국이다. 올해 1분기 수주액은 약 24억달러로 지난해 같은 기간보다 6배 이상 증가했다. UAE는 ‘포스트 오일’ 시대에 대비해 태양광과 수소 등 신재생에너지 투자 확대와 함께 철도, 항공 등 대규모 인프라 사업을 적극 추진하고 있다. 특히 아부다비와 두바이를 연결하는 152㎞ 고속철도 사업은 시속 350㎞급으로 인프라와 시스템·차량 분야를 합쳐 총 사업비가 136억달러에 이른다. 국가철도공단, 코레일, 현대로템, 포스코이앤씨 등으로 구성된 ‘코리아팀’은 지난 2월 이 사업의 시스템 및 차량 분야 사전자격심사(PQ)를 통과했으며 정부는 이에 맞춰 본격적인 수주전에 나섰다. 박 장관은 18일 수하일 모하메드 알 마즈루이 UAE 에너지인프라부 장관과 만나 고속철도와 에너지 인프라 분야 협력 방안을 논의한다. 한국이 최근 우즈베키스탄에 고속철 차량을 첫 수출하고 모로코에 메트로를 역대 최대 규모로 공급한 사례를 소개하며 한국형 고속철의 강점을 강조할 계획이다. 수주지원단은 신재생에너지 분야에서도 협력 방안을 모색할 예정이다. UAE는 원유비축기지, 배터리 에너지 저장시스템(BESS), 복합화력발전소 등 수백억달러 규모의 발주를 추진하고 있어 국내 기업의 참여 여지가 크다. 박 장관은 17일 에미레이트 그룹 회장이자 두바이 항공청장인 아흐메드 빈 사이드 알 막툼과 만나 320억달러 규모의 알막툼국제공항 확장 사업 수주도 지원할 계획이다. 이 사업은 두바이국제공항 기능을 이전하기 위해 두바이항공청이 추진하는 핵심 국책사업으로 국내 기업들의 관심이 집중되고 있다. 박 장관은 “해외건설은 올해 진출 60주년을 맞았으며 이미 1조달러 수주 실적을 달성해 국가 경제 성장을 견인해왔다”며 “기존 화학, 발전 플랜트 중심의 수주 구조를 고속철도, 공항, 신재생에너지 등 미래 산업으로 다변화해 ‘포스트 오일’ 시대에 대비하고 올해 500억달러 수주 목표를 조기에 달성할 수 있도록 총력을 다하겠다”고 말했다.
2025-04-16 14:05:27
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수도권 철도 지하화 본격화… 국토부-지자체, 사업구간·재원분담 논의 착수
[이코노믹데일리] 국토교통부와 서울시, 경기도, 인천시가 수도권 철도 지하화 대상 구간과 재원 분담 방안을 논의한다. 지난해 선도사업 구간 및 범위를 둘러싼 이견이 발생한 이후, 경부선, 경인선, 경원선 등 수도권 전체 노선을 대상으로 원점에서 사업지를 재검토하기로 결정했다. 국토교통부는 7일 서울 중구 프레스센터에서 서울시, 경기도, 인천시와 함께 '수도권 철도 지하화 마스터플랜 전담조직(TF)' 발족식을 개최했다. 철도 지하화 사업은 도심을 가로지르는 지상 철로를 지하화하거나 인공지반(데크)으로 덮고 지상 부지를 개발하는 방식으로 진행된다. 당초 국토부는 지난해 서울, 부산, 인천, 대전, 경기 등 5개 지자체에서 철도 지하화 통합개발 제안서를 접수받아 연말까지 1차 사업 대상을 선정할 계획이었다. 그러나 서울시 등 일부 지자체가 노선 전 구간을 포함하는 광범위한 개발안을 제시하면서 국토부와 이견을 보였고, 이로 인해 수도권 대상지 선정이 지연됐다. 국토부는 수도권 노선 지하화를 위해 광역 지자체 간 이해관계 조정이 필수적이라 판단, 이번 TF를 구성했다. 국토부 관계자는 "경부선, 경인선, 경원선 등 수도권 주요 철도 노선은 열차 운행이 연계돼 있으며, 차량기지 이전 등 다양한 기술적 쟁점이 있다"며 "사업비 부담에 대한 재원 분담 방안, 수익 노선과 적자선 보조 문제 등 지자체 간 합의도 필수적"이라고 설명했다. TF는 수도권 전 구간을 대상으로 사업지를 검토하며, 일부 구간을 우선 시공하거나 공구를 분할해 단계적으로 착공하는 방안 등 최적의 사업 추진 방안을 논의할 계획이다. 회의는 격주 단위로 운영되며, 초기 단계에서 주요 쟁점을 집중적으로 도출해 신속한 논의를 진행한다는 방침이다. 이 과정에서 국토부는 이해관계 조정과 최적안 도출을 지원하고, 광역 및 기초지자체 의견까지 폭넓게 수렴할 예정이다. 또한, 국책연구기관 및 한국토지주택공사, 국가철도공단 등 전문 공공기관도 TF에 참여한다. 윤진환 국토부 철도국장은 "수도권 철도 지하화는 특별법 제정의 핵심 배경이자 수혜 인구가 가장 많은 주요 사업"이라며 "주요 쟁점 해소를 위해 지자체 및 전문가들과 협력해 속도감 있게 추진 방안을 마련하겠다"고 밝혔다.
2025-03-07 14:46:21
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카카오모빌리티, 자율주행 AI 학습 데이터셋 공개…국내 생태계 활성화 '기여'
[이코노믹데일리] 카카오모빌리티가 과학기술정보통신부, 자율주행기술개발혁신사업단과 협력하여 구축한 ‘AI 학습용 자율주행 데이터셋’을 한국전자통신연구원 ‘AI 나눔’에 공개하며 국내 자율주행 연구 생태계 조성에 적극 나선다고 28일 밝혔다. 이번 데이터셋 공개는 카카오모빌리티가 레벨4 자율주행 기술 개발을 목표로 참여한 과기정통부 국책과제 <자율주행 기술개발 혁신사업>의 일환으로 진행됐다. 카카오모빌리티는 이 사업을 통해 차량, 엣지-인프라, 지능 학습을 융합한 자율주행 데이터 생성, 관리, 배포 자동화 기술 개발을 완료했으며 국내 도로 환경에서 수집된 비식별화된 AI 학습용 데이터셋을 무상으로 공개하여 국내 자율주행 연구 활성화에 기여하고자 한다. 그동안 자율주행 분야 연구를 수행하는 중소기업, 학계, 연구기관 등에서는 고가의 센서 장비와 데이터 수집 비용 부담으로 자체적인 데이터 확보에 어려움을 겪어왔다. 기존에 공개된 데이터셋 역시 해외 환경이나 특정 조건에 편중되어 국내 실정에 맞는 연구 개발에 한계가 있었다. 이에 카카오모빌리티는 국내 도로 환경에 최적화된 자율주행 AI 모델 개발을 지원하기 위해 이번 데이터셋을 공개했다. 데이터셋은 국내 주요 도로에 설치된 라이다, 카메라 센서 기반 엣지-인프라와 카카오모빌리티 자율주행차를 통해 수집되었으며 사람, 차량, 자전거와 같은 3D 동적 객체와 신호등, 표지판 등 2D 정적 객체를 포함하여 총 10가지 유형 15만 건으로 구성됐다. 특히 이번 데이터셋은 도로 종류(고속도로, 국도, 지하차도, 터널 등), 시간대(주간, 야간), 날씨(맑음, 강우, 안개 등) 등 31개 이상의 다양한 환경 조건에서 수집되었다는 특징을 갖는다. 또한 라이다 센서로 취득한 포인트클라우드 좌표값과 함께 사람, 사물 등 객체의 속성을 세밀하게 구분하는 Pointcloud segmentation 데이터까지 포함되어 있어 실제 자율주행 기술 연구에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 실제로 ETRI는 공개된 데이터셋을 자율주행 차량에 학습시킨 결과, 3D 동적 객체 검출 AI 성능이 약 5~8%, 신호등 인식 AI 성능이 약 2% 향상되는 것을 확인하며 데이터의 신뢰성을 입증했다. 특히 도심 야간 교통 혼잡 상황이나 보행자 신호등과 같이 데이터 확보가 어려운 희소 환경에서의 AI 성능 향상이 두드러졌다. 이는 데이터셋이 실제 자율주행 환경에서 AI 객체 인식 및 판단 성능 향상에 기여할 수 있음을 시사한다. 카카오모빌리티는 데이터셋 공개에 앞서 지난해 8월 과기정통부가 주최한 ‘제1회 자율주행 인공지능 챌린지’에 데이터셋 일부를 활용하여 참가자들에게 자율주행 AI 데이터 활용 역량 강화 기회를 제공하기도 했다. 당시 챌린지를 통해 데이터셋의 활용 가능성을 확인하고 자율주행 기술 개발 촉진에 대한 기대감을 높였다. 정부는 2027년 융합형 레벨4+ 자율주행 상용화 기반 구축을 목표로 <자율주행 기술개발 혁신사업>을 추진하고 있으며 카카오모빌리티는 과기정통부, IITP, KADIF의 지원을 받아 본 사업 과제를 수행하고 있다. 이번 데이터셋 공개는 정부의 자율주행 기술 상용화 목표 달성에도 기여할 것으로 전망된다. 장성욱 카카오모빌리티 미래이동연구소장은 “이번 데이터셋 공개가 국내 자율주행 기술 상용화와 발전에 기여하는 초석이 되기를 바란다”며 “앞으로도 다양한 공공 및 민간 기업과의 협력을 통해 자율주행 기술 혁신과 공공 데이터 활용 확대를 위해 노력하겠다”고 밝혔다. 정광복 KADIF 단장은 “미래의 석유라고 불리는 융합형 자율주행 학습 데이터셋 15만 건을 공개하게 되어 기쁘다”며 “이번 데이터 공개가 학계와 스타트업 성장의 발판이 되고, 나아가 국내 AI 자율주행 기술 고도화에 크게 기여할 수 있기를 기대한다”고 덧붙였다.
2025-02-28 16:25:45
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롯데건설, 이산화탄소로 굳히는 시멘트 현장 적용
[이코노믹데일리] 롯데건설은 정부가 추진하는 국책연구과제에 참여해 시멘트 산업에서 발생하는 이산화탄소의 배출량을 줄이기 위한 기술을 개발하고 롯데건설이 시공하는 현장에 시범적용을 성공적으로 마쳤다고 7일 밝혔다. 롯데건설은 한국산업기술평가관리원의 '이산화탄소 반응 경화 시멘트 및 건설용 2차 제품 제조기술 개발'에 공동연구사로 참여하고 있다. 해당 기술은 미국, 캐나다 등 해외에서 선도적으로 개발됐으며, 이번 연구는 이러한 기술의 국산화를 목표로 진행됐다. 시멘트의 주원료인 석회석은 약 1300℃ 이상의 높은 온도로 가열하는 방식으로 제조되며 이 과정에서 대량의 이산화탄소가 배출된다. 롯데건설이 개발한 기술은 일반 시멘트 대비 약 200℃의 낮은 온도로 시멘트 제조가 가능하고, 석회석 사용량을 30% 절감해 이산화탄소 배출량을 감축할 수 있다. 또 이 기술을 통해 만들어진 ‘이산화탄소 반응경화 시멘트’는 물에 의해 굳는 기존 시멘트와 달리 이산화탄소와 반응하여 굳는 친환경 건설 재료로 제조공정에서 발생하는 이산화탄소를 시멘트에 혼합해 배출량을 줄일 수 있다. 더불어 이를 활용해 만든 염해방지코팅제, 보도블록, 벽돌 등 콘크리트 2차 제품은 최대 70%의 이산화탄소 배출량 감축이 가능하며, 일반 콘크리트와 비슷한 수준의 강도를 유지하면서도 염해 저항성 등 내구성은 더 우수하다. 롯데건설은 지난해 12월 부산 롯데타워 신축 현장에 개발 기술을 원료로 한 염해방지코팅제를 적용했으며, 오산 세마 트라움건설 현장에서는 개발 기술을 접목하여 제작된 보도블록을 조경 구간에 시공했다. 롯데건설 기술연구원 관계자는 "이산화탄소 반응경화 시멘트로 제조된 콘크리트 2차 제품의 품질과 사용성을 검증함으로써 친환경 신건설재료의 건설 현장 도입 가능성을 확인할 수 있었다"며 "앞으로도 지속적인 연구개발을 통해 경쟁력 있는 제품을 확보해 나갈 것"이라고 말했다. 한편, 롯데건설은 지난해 11월 '이산화탄소 주입 바닥용 모르타르' 기술을 개발해 건설현장에 적용했다. 이 기술은 산업공정 과정에서 발생한 이산화탄소를 고농도로 포집하고, 모르타르(시멘트와 첨가제 등을 혼합해둔 건자재) 배합 시 주입하는 방식으로 시멘트 사용량이 줄어들어 탄소배출 저감의 효과를 낸다.
2025-02-07 15:05:00
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정부, AI 경쟁력 강화 위해 '추격조' 필요…업계 "데이터·GPU·인재 지원 절실"
[이코노믹데일리] 한국 인공지능(AI) 기술이 미국 오픈AI와 중국 딥마인드를 넘어서는 선도적인 위치로 도약하기 위해 정부 차원의 집중적인 투자와 지원을 받을 'AI 추격조' 구성 필요성이 제기됐다. 6일 과학기술정보통신부는 국가AI위원회, 초거대AI추진협의회와 함께 서울 중구 국가AI위원회 회의실에서 '국내 AI 산업 경쟁력 진단 및 점검회의'를 개최했다. 이 자리에서 국내 AI 개발 기업들은 GPU(그래픽처리장치) 등 인프라 부족, AI 학습용 데이터 확보의 어려움, AI 인재 육성 문제 등 다양한 과제를 해결하기 위한 정부의 파격적인 지원 방안 마련을 촉구했다. 특히 거대언어모델(LLM) 개발에 필수적인 GPU를 특정 기업에 집중 지원하고 해외로 유출된 AI 핵심 인재를 국내로 유치하기 위한 고액 연봉 지원, AI 학습용 데이터 저작권 대가 산정 유예 등 획기적인 정책 도입이 시급하다는 의견이 제기됐다. 김두현 국가AI위원회 분과위원(건국대 컴퓨터공학과 교수)은 "오픈AI나 딥마인드와 어깨를 나란히 할 수 있는 AI 기술 강국으로 도약하기 위해서는 'AI 추격조'와 같은 특단의 대책이 필요하다"며 "국가AI컴퓨팅 센터 산하에 제도적 제약 없이 파격적인 지원을 제공할 수 있는 특수 임무 조직을 구성해야 한다"고 강조했다. 김성훈 업스테이지 대표는 "만약 정부가 딥마인드와 같은 AI 선도 기업을 10개 육성하는 것을 목표로 한다면 데이터 문제 해결이 최우선 과제"라며 "AI 추격조에 선정된 기업에게는 3년간 데이터 우선 사용 권한을 부여하고 저작권료 지급은 유예하는 파격적인 데이터 활용 정책이 필요하다"고 말했다. 또한 김 대표는 "정부가 GPU 1만 개를 확보할 수 있는 예산을 추격조 기업에 집중 투자하고 글로벌 빅테크 기업에 재직 중인 한국인 AI 핵심 인재들이 국내로 돌아올 수 있도록 높은 수준의 인건비를 지원해야 한다"고 덧붙였다. 배원욱 LG AI연구원 원장은 정부 지원 방식에 대해 "모든 기업에 '나눠 먹기'식 지원이 아닌 특정 기업을 선정하여 집중적으로 지원하는 '선택과 집중' 전략이 필요하다"고 강조했다. 배 원장은 "오픈AI의 'GPT-3 mini'는 딥마인드의 'DeepSeek R1'보다 추론 능력이 뛰어나다. 이는 오픈AI가 2480개의 GPU H200을 활용할 수 있는 인프라를 갖췄기 때문이다. 한국도 GPU 집중 투자를 통해 딥마인드나 GPT-3 수준의 AI 모델을 충분히 개발할 수 있다"고 설명했다. 덧붙여 "정부가 특정 기업을 선정해 집중 투자하고 연내 가시적인 성과를 도출하여 기술력을 입증해야 한다"고 말했다. 특히 배 원장은 LG에서 개발한 AI 모델 '엑사원'이 딥마인드 대비 적은 비용으로 높은 효율성을 달성했다고 밝혔다. 그는 "LG의 '엑사원 3.5' 32B 모델 개발에는 70억 원이 투입됐다"며 이는 딥마인드가 'DeepSeek V3' 모델 학습에 투자한 78억 원보다 적은 금액이라고 설명했다. 또한 "엑사원은 현재 LG 계열사 임직원 대상으로 서비스되고 있으며 글로벌 시장에 공개하여 더 많은 사용자에게 알리고 싶었지만, 여러 제약으로 인해 아쉬움이 남는다"고 토로했다. 정보통신기획평가원의 LLM 리더보드 자료에 따르면 LG '엑사원 3.5'는 2023년 12월 에지 부문에서 1위를 기록하며 기술력을 인정받았다. 배 원장은 "AI 모델 개발에 100억 원 이하 전체 비용도 200억~400억 원이면 충분히 LLM 모델을 만들 수 있다"며 "조만간 딥마인드 R1 수준의 모델을 오픈소스로 공개할 계획"이라고 밝혔다. 신용식 SKT 부사장은 "일본 소프트뱅크가 AI 생태계를 주도하는 것처럼 한국도 AI 산업을 이끌어갈 리더십이 부족한 상황"이라고 진단하며 "국내 LLM 기술력이 높더라도 시장에서 실제로 사용되지 않거나 수익으로 연결되지 못하면 의미가 없다"고 지적했다. 신 부사장은 "대기업조차 AI 인프라 투자에 부담을 느끼는 상황에서 정부 주도의 대규모 인프라 투자가 필요하다"고 강조하며 "국방, 전략 산업 등 핵심 분야에서 '소버린 AI'를 확보하지 못하면 시장 경쟁력을 잃게 될 것이다. K-LLM 육성에 대한 공감대를 바탕으로 민관, 산학연 협력을 통해 해법을 모색해야 한다"고 제언했다. 김유원 네이버클라우드 대표는 "소버린 AI는 타 국가가 쉽게 따라올 수 없는 차별화된 기술력을 확보하는 것이 핵심"이라며 네이버 역시 소버린 AI 기술 확보에 주력하고 있음을 시사했다. 강도현 과학기술정보통신부 2차관은 "현재 한국 AI 기술은 '제법 잘하는 나라' 수준으로 평가받고 있지만 '아주 잘하는 나라'로 도약하기 위한 노력이 필요한 시점"이라며 "정부, 업계, 국민 모두가 'AI 기술 강국'이라는 공동 목표를 향해 나아가야 한다"고 강조했다. 또한 AI 인프라 투자에 대해서는 "정부 재정 당국과 협의를 진행 중이며 기업 투자 부담을 덜어주기 위해 국책 금융 지원 등 다양한 방안을 모색하고 있다"고 밝혔다.
2025-02-06 18:00:56
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대한민국, AI 강국이 되지 못하는 이유
[이코노믹데일리] 인공지능(AI)은 21세기 가장 중요한 기술 혁신 중 하나로 꼽힌다. 미국과 중국은 AI 개발에 막대한 자금을 투자하며 기술 패권 경쟁을 벌이고 있다. 미국은 약 1400억 달러를, 중국은 80억 달러를 AI 연구와 개발(R&D)에 투자하며 글로벌 AI 시장을 선도하고 있다. 반면 IT 강국이라 불리는 대한민국은 AI 분야에서 그만큼의 두각을 나타내지 못하고 있다. 그렇다면 대한민국은 왜 AI 강국이 되지 못하는 것일까? 이는 자금 부족, 인재 부족, 기술력 한계 등 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과라 할 수 있다. ◆ AI 연구개발(R&D) 투자 부족 AI 기술 개발에는 막대한 자금이 필요하다. 미국과 중국의 사례를 보면 국가 차원의 대규모 투자가 AI 발전의 핵심 동력임을 알 수 있다. 미국은 1400억 달러를 투자하며 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타, 아마존과 같은 글로벌 AI 기업들이 연구개발을 이어가도록 지원하고 있다. 중국 역시 80억 달러를 투자하며 바이두, 알리바바, 텐센트 등 거대 IT 기업을 중심으로 AI 생태계를 구축하고 있다. 이에 반해 우리는 AI 투자 규모는 상대적으로 미미하다. 정부는 2023년부터 2027년까지 AI 반도체 분야에 약 1조 원(약 76억 달러)을 투자한다고 발표했지만 이는 미국이나 중국의 투자 규모와 비교했을 때 매우 적은 수준이다. 대기업들도 AI 기술에 대한 투자보다는 기존 사업(반도체, 스마트폰, 가전 등)에 집중하는 경향이 크다. AI 기술이 기업의 핵심 사업으로 자리 잡지 못한 것이다. ◆ 인재 부족과 두뇌 유출 AI 발전의 핵심 요소 중 하나는 우수한 인재 확보이다. 미국과 중국은 AI 분야에서 세계 최고 수준의 연구진을 보유하고 있다. 특히 미국은 글로벌 AI 인재들이 몰려드는 국가로 실리콘밸리에는 전 세계에서 온 AI 연구자들이 일하고 있다. 중국 역시 정부 주도로 AI 인재 육성을 위한 교육 프로그램과 연구 프로젝트를 적극적으로 운영하고 있다. 우리는 AI 인재가 부족한 상황이다. 서울대, KAIST 등 일부 대학에서 AI 연구를 활발히 진행하고 있지만 연구 환경과 보상이 미국이나 중국보다 열악하여 우수한 인재들이 해외로 유출되는 현상이 심각하다. 많은 AI 연구자와 엔지니어들이 구글, 메타, 오픈AI 같은 해외 기업으로 이직하고 있으며 국내 AI 스타트업들도 핵심 인재를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다. ◆ 기술력의 한계 대한민국은 IT 강국으로 불리지만 AI 분야에서는 상대적으로 뒤처지고 있다. 한국이 강점을 가진 분야는 반도체, 통신, 디스플레이, 스마트폰, 게임 등이며 AI 기술의 핵심인 딥러닝, 자연어 처리, 생성형 AI 등에서는 미국이나 중국에 비해 경쟁력이 낮다. 현재 대한민국에서 개발된 AI 모델들은 대부분 구글, 오픈AI, 메타 등 해외 기업들의 AI 모델을 활용한 2차 개발에 머물러 있다. 예를 들어 네이버의 '하이퍼클로바'나 카카오의 'KoGPT'는 자체 AI 모델이지만 기본 구조는 오픈AI의 GPT와 유사하다. 이는 한국 기업들이 독자적인 AI 기술을 개발하기보다는 해외 기술을 기반으로 응용하는 전략을 선택한 결과다. ◆ AI 생태계 부재 미국과 중국은 AI 스타트업을 적극적으로 지원하며 AI 생태계를 확장하고 있다. 예를 들어 미국은 오픈AI, 앤트로픽, 코히어와 같은 AI 스타트업들이 지속적으로 성장할 수 있도록 벤처캐피털(VC)과 대기업이 투자하는 구조를 갖추고 있다. 중국도 AI 스타트업에 대한 정부 지원이 활발해 바이두, 알리바바, 텐센트 같은 IT 대기업들이 AI 신생 기업과 협력하며 AI 기술을 발전시키고 있다. 한국에서는 AI 스타트업이 성장하기 어려운 환경이다. 정부 규제, 낮은 투자 규모, 글로벌 시장과의 단절 등으로 인해 AI 기업들이 혁신적인 기술을 개발하고 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하기 어려운 실정이다. 특히 AI 데이터 규제가 엄격하여 한국 AI 기업들이 대규모 데이터 학습을 진행하는 데 제약이 많다. ◆ 정부 정책과 규제 문제 AI 산업 발전을 위해서는 정부의 정책 지원이 필수적이다. 미국과 중국은 AI 기술을 국가 전략 기술로 지정하고 강력한 지원 정책을 펼치고 있다. 미국은 CHIPS and Science Act를 통해 AI 반도체 및 AI 연구개발을 적극적으로 지원하며, 중국은 국가 AI 전략을 수립해 AI 기술 개발을 국책 사업으로 추진하고 있다. 우리의 AI 정책은 상대적으로 부족하다. 정부가 AI를 지원하겠다고 발표는 하지만 실질적인 투자 규모나 규제 완화 조치가 미흡하다. 예를 들어 AI 데이터를 활용한 연구개발이 규제에 가로막히는 경우가 많으며 AI 관련 법률이 명확하지 않아 기업들이 적극적으로 AI 개발에 투자하기 어려운 환경이다. ◆ 기업들의 보수적인 투자 태도 삼성, LG, SK 등 한국의 주요 대기업들은 AI 기술을 연구하고 있지만 AI를 주력 사업으로 육성하려는 움직임은 크지 않다. 예를 들어 삼성전자는 반도체와 스마트폰, 디스플레이 등 기존 핵심 사업에 집중하는 경향이 강하며 AI 기술을 기존 제품에 접목하는 수준에서 활용하고 있다. 반면 미국의 구글과 마이크로소프트(MS)는 AI를 차세대 핵심 사업으로 삼고 대규모 투자를 진행하고 있다. 국내 대기업들이 AI에 대한 투자를 늘리고 있지만 리스크를 감수하면서도 장기적인 투자를 할 만큼의 적극성이 부족한 것이 현실이다. 이는 AI 분야에서 한국 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 갖추지 못하는 주요 원인 중 하나다. 결론적으로 한국이 AI 강국이 되기 위해서는 다음과 같은 변화가 필요하다. 먼저 AI 연구개발 투자 확대를 통해 정부와 기업이 AI 연구개발(R&D)에 대한 투자를 대폭 확대해 나가야 한다. 이어 AI 인재 양성 및 유출 방지도 시급한 문제이다. 이를 위해 국내 AI 연구자들에게 더 나은 연구 환경과 보상을 제공해야 하며 AI 스타트업이 성장할 수 있도록 벤처 투자와 정부 지원을 강화해야 한다. 특히 AI 데이터 활용 규제를 완화하고 AI 연구개발을 장려하는 정책을 마련이 시급하며 해외 기술을 활용하는 수준을 넘어 독자적인 AI 기술을 개발해야 한다. AI는 미래 산업의 핵심이다. 대한민국이 AI 강국으로 도약하기 위해서는 과감한 투자, 인재 육성, 정부 지원, 기업의 적극적인 참여가 필수적이다. 현재의 한계를 극복하고 AI 강국으로 도약하기 위한 노력이 절실히 필요하다.
2025-02-03 17:34:18
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