데일리연합 (SNSJTV. 타임즈M) 김용두 기자 | 한국의 인공지능 정책 담론에서 반복적으로 등장한 키워드는 ‘속도’, ‘주권’, 그리고 ‘균형’이었다. 그 중심에는 AI 정책 설계와 실행을 연결하는 역할을 맡은 하정우의 방향성이 자리하고 있다. 그의 발언과 정책 흐름을 종합하면, 한국의 AI 전략은 단순한 기술 육성을 넘어 국가 경쟁력 구조를 재편하는 단계로 이동하고 있었다.

AI는 특정 산업의 기술이 아니라 국가 전체의 생산성과 경쟁력을 좌우하는 기반 인프라라는 점이다. 이 인식은 정책 설계의 출발점이 되었으며, 단기적인 규제 논쟁보다 산업 확산과 실행 속도를 우선하는 방향으로 이어졌다.

하정우 수석이 강조한 정책 방향은 ‘규제 최소화’가 아니라 ‘규제의 재설계’에 가깝다. 기술 발전을 저해하지 않으면서도 필요한 최소한의 기준을 설정하는 방식이다. 이는 글로벌 경쟁이 이미 본격화된 상황에서, 과도한 규제가 산업 성장을 지연시킬 수 있다는 판단에 기반한다.

이와 동시에 AI 기술 주권 확보에 대한 의지는 강하게 나타난다. 글로벌 AI 시장이 일부 국가와 기업 중심으로 재편되는 흐름 속에서, 자체 기술 역량과 데이터 주권을 확보하지 못할 경우 장기적으로 종속 구조에 놓일 수 있다는 위기의식이 정책 전반에 반영되고 있다.

이는 단순한 기술 개발을 넘어, 데이터·컴퓨팅 인프라·인재까지 포함한 종합 전략으로 확장된다.

특히 컴퓨팅 인프라 확보는 정책의 핵심 축으로 제시된다.

초거대 AI 모델 개발과 서비스 확산을 위해서는 대규모 GPU와 데이터센터 인프라가 필수적이며, 이는 민간 기업만으로 해결하기 어려운 영역이다. 국가 차원의 투자와 지원이 요구되는 이유도 여기에 있다.

데이터 정책 역시 중요한 요소로 자리 잡고 있다.

AI 경쟁력은 결국 데이터의 양과 질에 의해 결정된다는 점에서, 공공 데이터 개방과 민간 데이터 활용 확대가 동시에 추진되어야 한다는 방향이 제시된다. 다만 개인정보 보호와의 충돌을 최소화하기 위한 제도적 장치 역시 함께 논의되는 구조다.

산업 확산 전략에서는 ‘전면 도입’이 아닌 ‘선택적 집중’이 특징으로 나타난다. 제조, 금융, 의료 등 핵심 산업을 중심으로 AI 적용을 확대하고, 이를 통해 생산성과 효율성을 빠르게 끌어올리는 방식이다. 이는 제한된 자원을 효율적으로 활용하기 위한 현실적 접근으로 평가된다.

인재 양성 정책도 구조적 전환을 요구받고 있다. AI 기술은 단순한 개발자 양성만으로는 충분하지 않으며, 산업 전반에서 AI를 활용할 수 있는 융합형 인재가 필요하다는 인식이 반영되고 있다. 교육과 산업을 연결하는 체계 구축이 중요한 과제로 떠오른다.

이러한 정책 방향은 글로벌 흐름과도 맞물려 있다. 유럽이 규제 중심 접근을 강화하는 반면, 미국은 산업 중심 전략을 유지하고 있으며, 중국은 국가 주도의 기술 확산을 추진하는 구조를 보인다. 한국은 이들 사이에서 ‘균형형 모델’을 선택하려는 움직임을 보이고 있다.

그러나 이러한 방향성에도 불구하고 몇 가지 과제는 여전히 남아 있다. 정책 실행 속도와 현장 적용 간의 간극, 중소기업의 기술 도입 한계, 그리고 규제와 혁신 간 균형 문제는 지속적으로 제기되는 요소다. 특히 대기업 중심의 AI 확산이 산업 전반으로 이어지지 않을 경우, 기술 격차가 확대될 가능성도 존재한다.

또한 글로벌 플랫폼 의존도 문제 역시 중요한 변수로 작용한다. 국내 기술 기반을 강화하지 못할 경우, AI 서비스와 데이터 구조가 외부에 종속될 수 있으며, 이는 장기적인 산업 경쟁력에 영향을 미칠 수 있다.

결국 하정우 수석이 제시한 AI 정책 방향은 하나의 질문으로 수렴된다.