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남은영 동국대 글로벌무역학과 교수 - 성균관대 중어중문학, 중국 중산대 MBA, 런민대 재정·정책 경영학 박사, 현 동국대 국제개발협력센터 센터장



과거의 산업혁명이 전기와 철도라는 물리적 기반 위에 세워졌다면, 21세기 디지털 전환의 핵심 엔진은 인공지능(AI)이다. 최근 글로벌 AI 경쟁의 양상이 급격하게 변하고 있다. 초기 경쟁이 ‘누가 더 거대한 AI 모델을 만드는가’, ‘누가 더 릴짱릴게임 강한 컴퓨팅 파워를 확보했는가’의 모델이나 데이터센터 성능 우열의 장이었다면, 이제는 컴퓨팅 파워, 데이터, AI 모델을 얼마나 더 안정적이고 효율적으로 공급·운영하느냐 하는 AI 인프라 경쟁으로 축이 이동하고 있다.AI 인프라는 단순한 데이터센터를 넘어 국가의 경제성장, 산업 전환, 안보 강화, 공동 서비스 고도화를 가능케 하는 전략 자산으로 재정의되고 백경릴게임 있다. AI 인프라 경쟁력은 얼마나 많은 서버를 보유했느냐에 좌우되지 않는다. AI를 산업 전반의 생산성 향상과 공공 서비스 고도화로 연결하는 운영 체계를 누가 먼저 잘 구축하느냐에 달려 있다. 이런 측면에서 글로벌 AI 경쟁의 선두 그룹에 선 중국 사례는 AI 글로벌 3대 강국 목표를 선언하고 그래픽처리장치(GPU)와 전력 등 AI 인프라 자원 확보를 체리마스터모바일 향한 행보를 서두르는 한국에 적지 않은 시사점을 준다. 중국의 4층 전략 기반 정책·구축·운영·확산의 정책 파이프라인중국은 AI 인프라 구축을 데이터센터 건설이라는 단일 투자 사업으로 접근하지 않는다. 국가적 의제(policy)를 설정하고, 이를 특정 공간(space) 거점에 집적시키며, 컴퓨팅 파워·데이터·모델 같은 핵심 요소(elements) 병목을 관 사이다쿨접속방법 리하고, AI 바우처와 응용사례 확산으로 구성된 4층 구조다. 이 구조 안에서 ‘정책→구축→운영→확산’이 자동으로 이어지는 정책 파이프라인을 만드는 것이 전략의 핵심이다.중국은 컴퓨팅 파워를 산업혁명 시대의 전기에 비유하며 범용 인프라로 간주한다. 이를 보여주는 대표적인 사업인 ‘동수서산(??西算)’ 프로젝트는 경제가 발달한 동부의 데이터 처리 수요를 전력 야마토릴게임 이 풍부한 서부의 컴퓨팅 자원과 연결하는 국가적 배치 전략이다. 핵심은 단순한 데이터센터 증설이 아니다. 기상 관측, 원격의료처럼 실시간 처리가 필요한 업무와 대규모 배치 작업처럼 시간 지연에 덜 민감한 업무를 구분해 자원을 최적 배분하는 것, 즉 ‘보유’에서 ‘호출’로 전환이다. 중국이 지향하는 ‘컴퓨팅 파워 인터넷’은 인터넷 주소만 알면 웹사이트에 접속하듯, 필요한 시점에 어디서든 연산 자원을 끌어다 쓸 수 있는 네트워크형 서비스를 의미한다. 정책 핵심 지표도 ‘서버 수’에서 ‘가동률과 수급 매칭’으로 바뀌었다.물론 현실은 이상과 거리가 있다. 2024년 기준 중국의 전국 컴퓨팅 파워 규모는 세계 2위인 280엑사플롭스(EFLOPS·1엑사플롭스는 1초에 100경 번 연산 처리)에 달하지만, 지방정부 보조금 경쟁으로 난립한 지능형 데이터센터 약 150개의 평균 가동률은 30%에 불과하다. 장거리 데이터 전송에 따른 통신 지연, 석탄 중심 전력망이 초래하는 환경 비용도 구조적 한계로 지적된다. 중국의 카드, ‘AI 바우처’와 ‘응용사례 확산’이 한계를 돌파하기 위해 중국이 꺼낸 카드가 바우처 제도와 응용사례 확산이다. 컴퓨팅 파워, 모델, 데이터셋 바우처로 구성된 AI 바우처 체계는 단순한 보조금이 아니다. ‘누가, 어떤 조건으로, 어떤 인프라 자원을 이용할 수 있는가’를 규정하는 운영 규칙이다. 고가의 GPU 사용료를 감당하기 어려운 중소기업도 AI 모델 학습과 실증에 참여할 수 있도록 진입 장벽을 낮추는 동시에, 실제 사용량 기준으로 정산하는 방식을 통해 과잉 구축의 도덕적 해이를 억제한다. 최근에는 컴퓨팅 파워 바우처 단독 지원에서 벗어나 모델·데이터셋 바우처를 묶음으로 제공하는 풀스택 방식으로 진화하고 있다. AI 산업화는 컴퓨팅 파워·모델·데이터 결합이 필수라는 현실 인식이 정책 설계에 반영된 결과다. 응용사례 확산은 공공 수요를 제도화하는 장치다. 재난·안전·교통·복지 등 공공 영역의 난제를 ‘AI로 해결 가능한 과제’로 구조화해 목록으로 공시하고, 민간 기업이 기술을 매칭해 실증에서 평가, 나아가 조달까지 이어지는 경로를 사전에 설계한다. 중국 우한 등지에서 자율주행 택시 상용 서비스가 확산되고 있고, 빅데이터 도시 구이양이 빈곤층 자녀의 데이터를 분석해 본인도 모르는 복지 혜택을 시기에 맞춰 안내하는 서비스를 구현한 것도 이 체계의 산물이다. ‘기술은 있는데 어디서 누가 채택해 줄지 모른다’ 는 AI 산업화의 고질적 불확실성을 줄이기 위한 정책 디자인이다.죽음의 계곡 넘는 ‘플랫폼화’AI뿐 아니라 모든 혁신 기술이 실험실을 나와 상용화로 이어지는 과정에는 이른바 ‘죽음의 계곡(valley of death)’으로 불리는 병목 구간이 있다. 중국은 이 전환 구간을 기업 자율에 맡기지 않고 정책적으로 플랫폼화하고 있다. 대표적 사례가 상하이의 ‘실증(pilot/scale-up) 플랫폼’이다.상하이는 실증 플랫폼을 단순한 AI 기술을 실험할 수 있는 장비 대여가 아닌 ‘검증 서비스’로 재정의한다. AI 기술이 들어간 시제품 제작부터 공정 검증, 신뢰성 테스트까지 통합 제공하는 서비스 네트워크를 구축했다. 특히 휴머노이드(인간형 로봇) 등 전략산업별로 실증 기지를 둬 연구 성과가 즉각적으로 공급망 경쟁력으로 연결되도록 돕는다. 이는 인프라 경쟁 기준이 ‘규모(양)’에서 ‘성과 전환 능력(운영)’으로 완전히 이동했음을 상징적으로 보여준다.한국, AI 3대 강국 위한 바우처 제도 필요중국 사례는 우리에게 명확한 메시지를 던진다. AI 인프라의 본질은 ‘더 많은 자산 보유’가 아니라 ‘자산의 효율적 운용’에 있다는 것이다. 흩어진 자원을 어떻게 연동하고 운용 효율을 높일 것인지에 집중해야 한다.이를 위해서는 첫째, 국가가 모든 자원을 직접 소유하기보다 민간 클라우드 서비스 제공자(CSP), 공공 연구망, 대학의 GPU 팜을 표준 인터페이스로 묶어 누구나 이를 쉽게 호출하고 정산할 수 있는 중개·거래 시스템을 구축해야 한다. 이는 민간 시장을 위축시키지 않으면서도 국가 전체의 AI 인프라 자원 활용도를 극대화할 수 있는 전략이다.둘째, 거점 공간을 ‘집적 단지’에서 ‘기능형 전환 공정’으로 재설계해야 한다. 판교나 광주 같은 AI 거점에 실증, 시험장, 측정 평가, 인증, 조달 연계 기능을 통합해 최신 AI 기술이 조달 시장으로 즉시 진입할 수 있는 패스트트랙(fast track) 메커니즘을 마련해야 한다.셋째, 단순 보조금을 ‘성과 연동형 풀스택 바우처’로 전환해야 한다. 컴퓨팅 파워, 데이터, 모델을 묶음으로 지원하되, 실제 사용량과 성과 목표 달성 여부에 따라 후속 지원을 결정하는 경쟁적 인센티브 구조를 도입해야 한다. 현금성 지원이나 인프라 무상 제공은 자생력 없는 기업을 양산하고 시장을 왜곡할 위험이 있다. 공급자 중심의 일방적 지원에서 수요자 선택권과 성과를 중시하는 체계로 전환이 필요하다.정부는 소비·생활, 사회·안전, 국민 편의 등 국민 효능감이 높은 분야에 AI를 우선 도입하기로 하고, AI 농산물 알뜰 소비 정보 플랫폼(가격·위치 정보 등 기반), AI 보이스 피싱 공동 대응 플랫폼(탐지 기능 고도화 등), AI 국세 정보 상담사 등을 추진한다는 방침인데, 이를 바우처·조달 트랙과 연계하면 초기 시장을 빠르게 형성할 수 있다.AI 혁신 인프라는 건설이 아니라 운영으로 완성된다. 한국은 철강·조선·자동차 등 제조업이 발달해 피지컬 AI(Physical AI·자율주행차나 로봇 등 물리적 형태가 있는 AI)로 대표되는 AI 전환을 가속화할 최적의 조건을 갖추고 있다. 2030년 AI 3대 강국 목표를 위해 필요한 것은 GPU 확보 경쟁에 올인하는 것이 아니다. AI 요소 접근권 확대-수요 창출-신뢰 제고-확산이 선순환하는 운영 체계를 구축하는 것, 그것이 한국이 AI 강국으로 가는 진짜 승부수다.