한국형 초거대 AI 도입,경제·산업 구조 대전환 시작

2025년 12월 04일 김도윤 기자

한국형 초거대 인공지능의 확산이 본격적인 경제 구조 재편 국면으로 이어지고 있다. 2025년 들어 정부와 산업계는 생성형 AI를 생산, 행정, 금융, 유통, 의료, 미디어 산업 등 거의 모든 영역에 도입하는 전략을 가속하고 있다. 기술 확산의 속도는 기존 디지털 전환 흐름과 비교할 수 없을 정도로 빠르다는 평가가 나온다. 미국·유럽·중국이 초거대 모델 경쟁을 본격화한 이후 한국 기업들도 대응 전략을 구축했지만, 시장의 요구는 단순한 기술 보유를 넘어 경제 구조를 근본적으로 조정하는 방향으로 확장된다. 노동시장의 변화 압력, 산업별 생산 구조의 재편, 공공행정 체계의 효율화 요구가 동시에 나타나며 기술 도입 속도가 국가 경쟁력 차이를 결정하는 단계가 되었기 때문이다. 기술 수용 능력과 제도 조율 속도는 향후 10년 동안 국가 간 격차를 결정할 중요한 지표로 간주된다.

세계 주요국의 AI 전략은 이미 산업 경쟁력의 최우선 변수로 이동하고 있다. 미국은 상업적 모델 개발을 중심에 두고 규제를 상대적으로 완화하는 전략을 선택했다. 오픈AI와 구글, 메타 등 민간기업이 초거대 모델 개발을 주도했고, 연방정부는 안전성 가이드라인을 제시하는 수준에서 시장 혁신을 촉진했다. 반면 유럽연합은 인공지능법(AI Act)을 통해 위험 기반 규제 구조를 강화했다. 의료·고위험 산업·공공서비스 분야에서의 안전성 확보를 우선했고 데이터 보호와 투명성 요건을 핵심 기준으로 설정했다. 일본은 디지털청 주도로 행정 효율화 중심의 AI 도입 전략을 추진하며 공공서비스 자동화를 국가적 과제로 정의했다. 각국의 전략 차이는 기술 도입 속도뿐 아니라 기업의 비용 구조와 투자 우선순위에 직접적 영향을 미치며 국제 경쟁 질서를 변화시키는 요인으로 작동한다.

한국은 2024년 발표된 ‘AI 국가전략 업그레이드’를 기반으로 초거대 모델의 산업 활용도를 높이기 위한 정책을 연속적으로 제시했다. 정부는 산업 구조 전환과 국가 디지털 경쟁력 강화를 목표로 데이터 인프라 확충, GPU 공급망 안정화, 공공부문 AI 도입 확대 등을 추진하고 있다. 2024년 과학기술정보통신부 자료에 따르면 국내 AI 시장 규모는 2023년 4조6천억 원에서 2027년 12조 원까지 확대될 것으로 전망된다. 초거대 AI의 도입 가속은 이러한 성장 전망을 산업 전반에 확산시키는 동력으로 작용한다. 민간 기업들은 한국형 모델과 글로벌 모델을 병행 도입하는 ‘이중 전략’을 선택하며 안정성과 비용 효율성을 동시에 확보하려는 흐름을 보인다.

노동시장 변화는 초거대 AI 확산에서 가장 빠르게 드러나는 구조적 변동이다. 한국고용정보원 자료에 따르면 2024년 기준 전체 직업의 약 25.4%가 생성형 AI로 대체될 위험군에 포함된다. 단순 사무직, 회계보조, 데이터 입력, 상담 지원 등 반복적 지식 노동은 자동화 영향을 직접 받는 분야다. 반면 기획·전략·연구개발·현장 관리 등 고부가가치 업무는 AI를 활용한 생산성 향상 효과가 나타나는 영역으로 구분된다. 기업들은 기존 인력 구조를 축소하는 방식보다 업무 재설계와 재배치를 우선하는 전략을 선택하고 있으며, 재교육과 재배치가 장기 성장성과 직결된다는 인식이 확산된다. 산업별 차이는 더 극명하게 나타난다. 금융권에서는 상담·심사·보고서 작성 자동화가 빠르게 확산되고 있으며 제조업에서는 예지정비·품질검사·시뮬레이션 기반 최적화 기술 도입이 일반화될 전망이다. 의료기관은 영상 판독 지원, 의료 기록 자동화 등에서 생산성 향상 조짐이 드러나고 있다.

기업 현장의 사례는 변화의 속도를 가장 명확하게 보여준다. 2024년 말 삼성전자는 제조 공정 최적화를 위해 공장 운영 데이터를 학습한 AI 기반 예측 시스템을 확대 적용했다. 이는 불량률 감소와 생산 속도 향상으로 이어졌고, 스마트팩토리 고도화 전략의 핵심 요소로 정착하고 있다. 현대자동차는 설계 단계에서 AI 기반 시뮬레이션을 활용해 부품 개발 기간을 단축하고 있으며 글로벌 공장 운영에 필요한 데이터 분석 효율을 높이고 있다. 금융권에서도 적용 폭이 급격히 커졌다. KB국민은행과 신한은행은 2024년 초거대 모델 기반 상담 시스템을 시범 도입해 고객 질의 분석 정확도와 응답 속도를 개선한 것으로 알려졌다. 이러한 흐름은 AI 도입이 단순 자동화가 아니라 비용 경쟁력 확보 전략으로 이동하고 있음을 보여준다.

그러나 기술 도입 속도와 활용 능력의 격차는 새로운 산업 불균형을 초래하는 요인이 되고 있다. 대기업은 대규모 데이터를 활용한 초거대 모델 구축과 내부 시스템 최적화에 유리한 구조를 갖추고 있다. 반면 중소기업은 비용 부담, 전문 인력 부족, 데이터 축적 한계로 인해 AI 활용 역량이 상대적으로 제한적이다. 중소벤처기업부 자료에 따르면 국내 중소기업의 디지털 전환 수준은 2023년 기준 100점 만점에 52.2점으로 나타났다. 디지털 기반이 취약할수록 AI 도입 속도가 떨어지고 생산성 격차가 지속적으로 확대될 가능성이 크다. 공공부문 역시 인력 구조와 조직 문화의 변화 속도가 기술 도입 속도에 미치지 못하는 문제가 반복된다. 행정 효율화를 목표로 한 AI 시스템 도입은 적극 검토되고 있으나, 실제 현장 배치는 제도적 충돌과 운영 부담으로 인해 제한적으로 이뤄진다.

AI 도입의 파급력은 산업 구조 전환뿐 아니라 세제·규제·교육·복지체계까지 확장된 범위에서 영향을 끼칠 전망이다. 생산성 향상은 기업의 이익 구조를 바꾸지만 노동시장 재편은 소득 분포 변화로 이어질 가능성이 존재한다. 고부가가치 인력 수요는 증가하는 반면 단순 기능·보조 분야는 축소될 수 있다. 이는 고용불안, 산업 간 격차, 지역 경제 침체 문제와 연결될 수 있어 장기적 관점에서 정책 조정이 필요한 영역이다. 정부는 2024년 발표한 ‘AI·디지털 인재 100만 양성 계획’을 통해 전문인력 확보의 필요성을 강조했다. 교육 구조 개편과 직업훈련 체계의 재정비는 산업 전반의 변화를 안정적으로 수용하기 위한 필수 요소로 제시된다.

국가 재정과 규제 체계 역시 조정이 필요한 단계에 들어섰다. 데이터 규제, 개인정보 보호, 안전성 기준, 책임 배분 등 기존 법·제도는 초거대 모델 중심의 경제 구조를 충분히 반영하지 못한다. 공공데이터 개방 확대와 민간데이터 활용 유도 정책은 산업 경쟁력 강화를 위한 중요 과제로 꼽힌다. 그러나 안전성과 성장의 균형을 맞추는 정책 설계는 각국 모두가 겪는 공통적인 어려움이다. 규제가 지나치게 강화되면 기술 도입이 지연되고 기업 경쟁력이 약화될 가능성이 있다. 반대로 규제가 미비하면 안전성 문제로 인해 소비자 피해와 사회적 비용이 확대될 위험이 있다. 한국형 규제 프레임은 글로벌 기준과의 조율을 유지하면서 산업 성장 기반을 확보해야 하는 과제를 안고 있다.

초거대 모델 도입이 본격화되는 과정에서 데이터의 질과 접근성이 국가 경쟁력의 핵심 요소로 부상한다. AI 모델 학습에 필요한 대규모 양질 데이터 확보는 기업별 규모 차이를 더욱 크게 만든다. 한국은 의료·금융·제조 등 다양한 고품질 데이터를 보유하고 있으나 활용 체계는 아직 초기 단계에 머물러 있다. 공공기관과 민간기업 간 데이터 연계는 제한적으로 이뤄지고 있으며 데이터 상호 운용성 부족은 산업 현장 적용 속도를 늦추는 요인으로 지적된다. 산업구조 재편 과정에서 데이터 인프라 정비는 기업의 AI 활용 능력과 직결되는 중요한 기반이 된다. 국가 차원의 데이터 허브 구축은 장기 경쟁력 확보를 위한 핵심 전략으로 검토되고 있다.

해외와의 비교는 한국 경제가 직면한 구조적 과제를 더욱 명확하게 보여준다. 미국은 민간기업 중심의 기술혁신을 빠르게 확산시키고 있으며 유럽은 강력한 규제 하에서도 공공데이터 활용을 확대해 행정 효율성을 강화하는 방향으로 이동하고 있다. 일본은 인구 감소와 노동력 부족 문제를 해결하기 위한 전략으로 AI 기반 행정 자동화를 추진하며 경제 구조 재편을 시도한다. 각국의 경험은 기술 도입과 규제 사이의 균형, 데이터 활용 체계의 구조적 한계, 기업의 생산성 전략 선택 등이 장기 경제성과를 결정하는 핵심 요인임을 보여준다. 한국은 제조업·IT·바이오 등 강점을 가진 분야에서 경쟁 우위를 확보할 수 있는 가능성이 있으나, 산업 간 불균형과 제도 정비 속도 차이가 장기 리스크로 작용할 수 있다.

향후 전망은 산업별 속도와 기업별 대응 전략에 따라 달라질 가능성이 높다. 초거대 모델의 국산화는 비용 효율성과 산업 내 적용 범위 확대 측면에서 긍정적인 신호지만 글로벌 경쟁력 확보를 위해서는 지속적인 연구 투자와 데이터 축적이 필수 요소다. 노동시장은 재교육 수요가 폭발적으로 증가할 것으로 전망되며 직업훈련 체계는 현장 중심의 실전 역량 강화 방향으로 개편될 필요가 있다. 공공부문은 행정 효율화를 통해 재정 압박을 줄일 수 있으나 조직 구조와 업무 문화의 변화가 병행되어야 효과를 극대화할 수 있다. 기업은 AI 시스템을 단순한 비용 절감 도구가 아니라 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 수단으로 활용해야 한다는 평가가 나온다.

초거대 AI 도입은 단기 기술 혁신이 아니라 경제·산업 구조 자체의 장기 재편 과정으로 이어질 전망이다. 기술 변화가 빠른 속도로 진행되는 만큼 정부·기업·노동시장의 조정 속도 역시 이에 맞춰야 경쟁력을 유지할 수 있다. 데이터 기반 경제의 성장, 노동력 구성의 변화, 산업 간 경계의 재정립은 이미 시작된 흐름이며 대응 속도에 따라 국가별 성장 경로는 크게 달라질 가능성이 크다. 기술 도입은 선택이 아니라 필수이며 성장 전략의 중심축이 되는 시점이다. 한국 경제는 초거대 모델 확산을 기반으로 새로운 산업지도를 그려야 하는 과제를 안고 있으며, 이는 제도 조정과 사회적 합의, 장기 정책의 일관성이 결합될 때 비로소 성과로 이어질 수 있다.