서울 더플라자호텔에서 열린 ‘이데일리 글로벌 AI포럼(GAIF 2025)’에서 국내 ‘AI 국가대표’ 기업들은 한국이 여전히 추격형 전략에 머물러 있고, 행정·대관 중심의 구조가 기업 혁신을 가로막고 있다고 지적했다. 또 AI 투자와 개발의 연속성 확보가 시급한 과제라고 입을 모았다.
김유철 LG AI연구원 전략부문장은 “한국은 최근 몇 년간 데이터 댐, 데이터센터, 파운데이션 모델 개발을 통해 인프라 조성에서는 큰 성과를 냈다”면서도 “이제는 인프라 단계에서 벗어나 생태계 구축으로 무게 중심을 옮겨야 한다”고 강조했다.
그는 “AI 경쟁력은 모델 자체보다 서비스와 실제 적용 사례가 중심이 되고 있으며, 전 세계적으로 산업 현장에서 성공 사례를 만들어낸 국가는 아직 많지 않다”며 “한국이 이 지점을 선점하면 충분히 차별화할 수 있다”고 분석했다. 이어 “모든 기술을 동시에 따라갈 필요는 없고, 한국은 현장 데이터와 적용 분야에서 독자적 전략을 만들 수 있다”고 진단했다.
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임수진 NC AI 최고사업책임자는 “정부의 지원 자체는 긍정적이지만, 지원을 받기 위해 거쳐야 하는 행정 절차가 지나치게 많다”고 지적했다. 그는 “기술 개발에 집중하는 기업보다 ‘정부 대응·대관 업무를 잘하는 기업’이 더 많은 지원을 가져가는 구조도 문제”라고 말했다. 이어 “공고 후 컨소시엄 구성 기간이 너무 짧고, 제출을 위한 방대한 서류 작업이 중심이 되면서 정작 기획·기술 개발보다 문서 작업이 더 중요한 구조가 되고 있다”며 “자율성과 유연성을 높이는 제도 개선이 필요하다”고 강조했다.
그는 “한국이 ‘IT 하이웨이 프로젝트’로 전국에 인터넷 인프라를 깔았을 때도 세상이 즉각 바뀐 것은 아니었다”며 “전자상거래가 상거래의 주류가 되기까지 수십 년이 걸린 것처럼, AI도 어느 시점엔 분명 세상을 크게 바꿀 것”이라고 설명했다. 그러면서 “가장 중요한 것은 그때까지 꾸준히 밀고 나가는 것”이라고 강조했다.
임문영 국가인공지능전략위원회 부위원장은 한국이 미국·중국이라는 양대 강국 사이에서 단순히 상위권을 유지하는 것이 아니라, 이들과 대등하게 경쟁할 수 있는 핵심 국가로 도약해야 한다는 의지를 밝혔다. 그는 “한국의 AI 기업 육성 전략은 특정 기업에 예산을 몰아주는 방식이 아니라, 여러 기업을 경쟁시켜 생태계를 강화하는 구조”라고 설명했다. 이에 따라 네이버·SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·NC AI 등 다섯 곳을 독자 파운데이션 모델 개발팀으로 선정해 장기 경쟁 체제를 구축했다고 전했다.
또한 임 부위원장은 AI 경쟁력의 핵심 인프라인 GPU 확보도 속도를 내고 있다고 밝혔다. 그동안 정부가 단기 목표로 제시한 GPU 5만 장 확보 계획에 대해 “초기 목표였던 5만 장 수준의 물량에 사실상 도달했다”고 설명했다.
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게임 회사에서 출발한 NC AI는 내부 게임 제작용 AI 기술을 외부 산업으로 확장하는 전략을 내세우고 있다. 게임 엔진 기반 기술을 활용해 자동 더빙, 패션 디자인 보조, 소상공인 커머스 광고 생성 등으로 서비스를 넓혔으며, 14개 기관·40개 수요기업과 함께 200B(2000억 파라미터) 모델 개발도 추진 중이다.
SK텔레콤은 통신망 강점을 바탕으로 “전화·문자로도 사용할 수 있는 전 국민 AI”를 전략으로 제시했다. 초대형 모델은 SKT가 개발하고, 크래프톤·리벨리온·셀렉트스타·서울대·KAIST 등이 소형 모델·NPU·데이터·선행연구를 맡는 풀스택 컨소시엄을 구성했다. SKT는 500B(5000억 파라미터)급 초거대 모델, 멀티모달 모델, 모델·데이터 동시 오픈소스화까지 목표로 하고 있다.
네이버클라우드는 “스케일 경쟁 속에서도 한국에는 소버린 AI(주권형 AI)의 기회가 있다”고 진단하며 ‘애니 투 애니, 코리아 퍼스트’를 전략으로 내세웠다. 하이퍼클로바X를 토대로 한국어·한국 문화에 특화된 옴니모달 모델을 개발하고, 농민 지원·자폐 아동 소통·청소년 멘탈 케어 등 포용적 AI 에이전트로 사회적 가치를 구현하겠다는 구상이다.
업스테이지는 LLM ‘솔라(SOLAR)’와 광학문자인식(OCR)기반 문서 자동화 기술로 독자 모델 경쟁에 뛰어들었다. 권순일 부사장은 소버린 파운데이션 모델을 “국수주의가 아니라 미래 방향과 변화를 스스로 설계·통제하기 위한 수단”이라고 정의하며 “워크플로우를 AI 네이티브하게 다시 설계하고, 많이 써보고 실패하는 경험이 진짜 경쟁력을 만든다”고 강조했다.





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