구글 전 CEO의 경고: 한국은 AI 경쟁 상대조차 아니다?

한국 AI, 왜 글로벌 경쟁에서 밀리고 있을까?

“한국은 인공지능에서 경쟁 상대가 안 된다.” 충격적인 이 한 마디는 다름 아닌 구글 전 CEO 에릭 슈미트의 평가입니다. 단순한 개인의 의견이라 치부하기엔, 그가 AI 산업의 정점에서 오랜 시간 업적을 쌓아온 인물이라는 점에서 묵직하게 다가옵니다. 이 글에서는 한국 AI 산업이 왜 글로벌 경쟁에서 뒤처지고 있는지를 냉정하게 짚어보며, 우리가 당면한 구조적 문제와 가능성을 함께 살펴보려 합니다.

1. 에릭 슈미트가 본 한국 AI의 현실 2. AI 경쟁력 지표 비교 3. GPU 부족과 반도체 의존 구조 4. 인재 유출과 연구 환경의 한계 5. 투자 규모와 데이터 인프라 차이 6. 한국이 살 길은? 전략적 선택과 협력

 

에릭 슈미트가 본 한국 AI의 현실

“한국은 AI 경쟁에서 일본보다도 뒤쳐져 있으며, 미국과 중국의 상대가 되지 않는다.” 구글 전 CEO 에릭 슈미트가 던진 이 발언은 단순한 비판을 넘어 구조적 문제를 짚은 일침이었습니다. 그는 한국이 교육 제도, 기업 문화, 인프라 전반에서 AI 혁신을 수용할 기반이 부족하다고 지적했죠.

실제로 그는 구글에서 유튜브 인수, AI 연구 인프라 구축, 오픈소스 전략 추진 등 혁신적 판단을 이끌어낸 인물로 평가받으며, 이 발언은 단순한 외부인의 시선이 아닌, AI 패권의 핵심을 꿰뚫는 고언으로 받아들여지고 있습니다.

한국의 AI가 아직 부족한 점은 현실로 드러나고 있습니다. 슈미트가 말한 “기술보다 구조의 문제”는 단순히 자원이 없는 게 아니라, 창의적 실험을 허용하지 않는 경직된 환경에서 비롯된다는 점이 핵심이죠.

AI 경쟁력 지표 비교

“2024년 기준 AI 국가 경쟁력 점수는 미국 100, 중국 50, 한국 20 수준이다.”
— Stanford HAI Index, 2024

이 지표만 봐도 얼마나 격차가 큰지 한눈에 드러납니다. 미국이 AI 생태계를 거의 독점하다시피 하고 있는 가운데, 중국은 국가 주도로 빠르게 추격 중이죠. 반면 한국은 6위권에 머물러 있지만, 실질 점수 차이는 크고 그 간극은 쉽게 좁혀지지 않고 있습니다.

글로벌 기업들이 이 점수를 어떻게 활용하냐면, 기술 투자 우선순위를 정할 때 참고하는 지표로 사용합니다. 즉, 점수가 낮은 국가는 기술 투자 유치에도 불리한 구조에 놓이는 것이죠.

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GPU 부족과 반도체 의존 구조

• 전용 GPU 부족: 미국·중국은 수십만 대 보유, 한국은 약 2만 대 추정
• 엔비디아 의존: 공급망 독점 및 우선순위 밀림
• 외교 문제: 미국은 중국 견제를 위해 아시아 전체 GPU 공급을 제한
• 딜레마: 미국과 가까워지면 중국 수출에 타격, 양측 눈치 보기

AI 학습에 필수인 GPU가 부족하다는 건, 아예 무기를 안 들고 싸우는 것과 다름없습니다. 특히 AI 개발 초기엔 막대한 연산 자원이 필요한데, 지금 한국은 미국·중국처럼 대규모 투자를 할 수 없는 구조입니다.

또 엔비디아가 GPU 공급을 조절하는 상황에서 한국은 수급 경쟁에서 항상 후순위에 밀릴 수밖에 없습니다. 중국과의 관계 때문에 미국에 편승하지도 못하는 상황이라, 외교적·산업적 딜레마가 지속되고 있는 것이죠.

 

인재 유출과 연구 환경의 한계

AI 기술은 결국 사람이 만듭니다. 그런데 한국은 전문 인력의 유출이 심각한 국가 5위에 속해 있습니다. 세계 상위 AI 전문가 500인 중, 미국은 161명, 중국은 45명, 한국은 고작 5명뿐이라는 조사 결과도 있죠.

왜 그럴까요? 연봉은 5~10배 차이, 연구 환경은 천지 차이입니다. 한국에서 박사급 인재가 받을 수 있는 처우는 미국의 절반도 못 미치는 수준이며, 연구 과제 역시 대부분 응용 중심이라 원천 기술 개발은 기대하기 어렵습니다.

게다가 정책의 일관성도 없어요. 정권이 바뀔 때마다 중단되는 연구, 흐지부지되는 지원 사업들… 그러니 우수한 인재일수록 더 나은 환경을 찾아 떠나게 되는 겁니다.

투자 규모와 데이터 인프라 차이

국가/기업	AI 투자액 (달러 기준)
미국 (전체)	1,000억 달러 이상
MS (개별)	800억 달러
한국 (전체)	10억 달러 내외

AI는 돈 먹는 하마입니다. 데이터 구입, 클라우드 서버, 전기요금, 냉방비, 인재 영입 등 수많은 비용이 필요하죠. 미국은 민간 주도, 중국은 국가 주도 아래 이런 투자를 거침없이 진행하고 있습니다.

반면, 한국은 예산도 작을 뿐더러 선택과 집중이 되지 않습니다. 분야별로 뿌려놓는 방식이다 보니, 대형 프로젝트가 나오기 힘든 구조입니다. 그래서 AI 모델의 독자 개발보다 외산 기술을 가져다 쓰는 ‘응용 AI’에 머무는 경우가 대부분입니다.

한국이 살 길은? 전략적 선택과 협력

• 하드웨어 특화 전략: AI 반도체 개발로 우회 돌파 가능성
• 국제 협력: GPU·데이터 공동 활용 등 연합 전략 구축
• 국가 장기 계획: 정권 교체와 무관한 일관된 정책 추진
• 인재 육성·복귀: 연봉보다 ‘기회’와 ‘비전’ 제공

비관만 할 필요는 없습니다. 한국은 반도체 강국이라는 확고한 기반이 있고, 이를 바탕으로 AI 전용 하드웨어 개발에 집중한다면 글로벌 공급망 문제를 돌파할 수 있습니다. 여기에 미국·유럽과의 기술 협력을 통해 ‘데이터·연산 자원’을 공유할 수 있는 플랫폼 전략도 병행해야 하죠.

무엇보다 중요한 건, 지금이라도 방향성을 바로잡는 것입니다. 한국형 AI 생태계 구축은 단기간의 성과가 아니라, 10년 이상을 내다보는 장기 프로젝트입니다. 지금 시작하지 않으면, 영영 따라잡을 수 없습니다.

Q&A

Q1) 에릭 슈미트가 왜 한국 AI를 낮게 평가했나요?

A1) 그는 한국의 교육 체계와 기업 문화가 창의성보다는 경직성과 수직적 구조에 묶여 있어, AI 혁신을 뒷받침하지 못한다고 평가했습니다. 또한 인프라, 인재, 투자 모두가 부족하다는 점도 이유로 들었습니다.

Q2) 한국의 AI GPU 수급 상황은 얼마나 열악한가요?

A2) 한국은 국가 전체를 통틀어도 약 2만 대 수준의 AI 학습용 GPU만 보유하고 있는 것으로 알려져 있으며, 이는 미국·중국 주요 기업들의 5~10분의 1 수준입니다.

Q3) AI 전문가가 한국을 떠나는 이유는 뭔가요?

A3) 연봉 격차, 열악한 연구 인프라, 일관성 없는 정책, 대규모 프로젝트의 부재 등이 주요 원인입니다. 특히 박사급 인재가 기회나 실적을 쌓을 여건이 부족해 해외로 유출되고 있습니다.

Q4) 데이터 확보도 AI에 그렇게 중요하나요?

A4) 네, AI는 데이터를 학습해야만 진화합니다. 뉴스, 이미지, 음성 등 다양한 형태의 고품질 데이터를 구매하거나 구축해야 하며, 이는 천문학적 비용이 수반됩니다. 구글은 수천억을 들여 데이터를 구매한 사례도 있습니다.

Q5) 한국이 현실적으로 할 수 있는 전략은 무엇인가요?

A5) 반도체 강국이라는 장점을 살려 AI 전용 반도체를 자체 개발하는 전략이 거론됩니다. 동시에 미국·유럽과 기술 연합을 맺고, GPU와 데이터 인프라를 공동 활용하는 협업 모델도 중요한 대안이 될 수 있습니다.

마치며

구글 전 CEO의 발언처럼, 한국은 현재 AI 글로벌 경쟁에서 뒤처져 있는 것이 사실입니다. 하지만 이 현실을 직시하고 전략을 새롭게 짜는 것이 중요합니다. 무작정 따라잡기보다는 우리가 잘하는 분야에 집중하고, 부족한 것은 협력으로 채우는 방향이 가장 현실적인 선택이 될 것입니다.

반도체 기술은 한국의 핵심 자산이며, 이를 기반으로 AI 하드웨어 개발을 선도할 수 있습니다. 동시에 인재 육성과 유지를 위한 정책, 글로벌 데이터 인프라 활용, 중장기적 투자 전략이 뒷받침되어야만 진정한 도약이 가능할 것입니다. 우리가 이제는 후발주자이지만, 기회의 창은 아직 닫히지 않았습니다. 위기를 직시하는 것에서 시작해, 새로운 방향을 모색해야 할 때입니다.

 

 

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