AI 칩 전쟁 : GPU에서 ASIC까지, 미래 산업을 바꾸는 기술 패권

1. 한국 AI 산업의 현재 위치

한국은 연구·산업·공공 영역에서 AI를 빠르게 제도권에 안착시키며 “응용 중심, 산업 최적화” 강점을 키워 온 중상위권 국가다. 

KAIST·UNIST 등 연구 허브가 인재 양성과 응용 연구를 견인하고, 자동차·전자·제조·의료 등 주력산업에서 생성형·예측형·멀티모달 AI 적용이 확산되는 흐름이 뚜렷하다. 

보건의료(루닛, 뷰노), 제조(라온피플, 마키나락스), 물류·자율주행(로보티즈), 교육(켄다), 고해상도 비전 등 다수 기업이 실사용 사례를 축적하며 도메인 특화 경쟁력에서 존재감을 키우고 있다. 

한국은행 분석에 따르면 AI 도입은 한국 경제의 생산성과 GDP를 유의미하게 끌어올릴 잠재력이 있으며(생산성 1.1~3.2%, GDP 4.2~12.6%), 특히 고령화·노동공급 감소의 충격을 상쇄하는 성장 동력으로 작용할 수 있다. 

다만 AI 도입 효과는 대기업과 역량이 큰 기업에서 두드러지며, 기업 간 생산성 격차 심화 위험이 병존한다는 점이 현재 구조적 과제다.

글로벌 포지셔닝과 격차

• 강점 : 제조·모빌리티·의료 영상·반도체 공급망 인접성, 데이터 품질이 높은 공정/품질 데이터, 빠른 서비스 도입 문화.
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• 약점 : 초거대 모델·컴퓨팅 인프라 스케일, 오픈소스 생태계 리더십, 글로벌 스케일의 개발자 커뮤니티와 플랫폼 파워.
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• 기회 : 고령화 대응 자동화 수요, 국방·우주·바이오 등 신산업과의 결합, K-콘텐츠/디지털 정부의 생성형 AI 활용 확대.
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• 위협 : 미국·중국·유럽의 법·표준·생태계 규범 선점, 그래픽·AI 가속기 조달 리스크, 인재 글로벌 유출.
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해석하자면, 한국은 “산업 AI”에서 글로벌 톱티어로 도약 가능한 기반을 갖췄지만, “모델·인프라 스케일”과 “플랫폼 주도권”에서는 격차를 좁혀야 한다.

10년 전략 로드맵(2026–2035) 

1) 모델·인프라 스케일업

• 국가급 컴퓨팅 : 국책 GPU/AI 가속기 클러스터와 에너지 효율 그린 데이터센터를 단계적 확충(연 2–3배 TFlops/TOPS 증설), 공공·산업 공동 활용.
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• 한국어·멀티모달 기초모델 : 한국어·다국어·영상/센서 데이터 결합 기초모델을 오픈옵션과 상용옵션으로 이원화, 도메인 어댑터(제조·의료·모빌리티)로 확장.
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• 온디바이스 AI : 반도체·엣지 디바이스 연계 최적화, 공정/로봇/차량 제어용 경량 모델을 표준화.
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2) 산업 AI 엑셀러레이션

• 제조 10만 공정 디지털 트윈 : 공정 시뮬레이션+품질 예측+자율제조 패키지 보급률을 누적 50%까지 끌어올리는 국가 프로그램.
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• 의료 AI 스케일 : 판독·진단 보조의 전국 병원 도입률 상향, 규제 샌드박스로 임상-현장 피드백 주기 단축.
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• 모빌리티/물류 자율화: 도심 로보틱스·자율주행 상용 구역 확대, 멀티모달 인지·경로계획 국산 스택 강화.

3) 데이터·안전·신뢰

• 산업 데이터 트러스트 : 공정·물류·의료 데이터의 익명화·권리관리·분산 학습 프레임워크를 공동 규격으로 제정.
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• AI 안전성 평가 : 생성형·자율형 시스템의 평가 메트릭과 인증 체계를 국제 공조로 정립, 리스크 기반 감독과 민간 준수 비용 절감.
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4) 인재·커뮤니티

• T자형 인재 20만 : 모델·시스템(세로)과 도메인(가로)을 결합한 교육 트랙, 현장 프로젝트 기반 석·박사/부트캠프 확대.
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• 오픈 생태계 : 오픈소스 기여 인센티브, 공개 데이터셋·벤치마크(제조, 의료, 로보틱스)로 글로벌 개발자 참여를 유도.
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5) K-플랫폼과 해외 확장

• 산업 AI 패키지 수출 : 제조·의료·도시관리 패키지를 아시아·중동·중남미로 현지화하여 프로젝트형 수출.
• 표준·규범 연계 : EU/미국·아세안 표준 포럼에 적극 참여, 상호 인증과 데이터 이동성 확보로 거래비용 절감.

달성 지표와 마일스톤

• 컴퓨팅 : 국가 AI 연산자원 연평균 2배 증설, 누적 10년간 100배 스케일.
• 모델 : 한국어·멀티모달 기초모델 글로벌 벤치마크 상위 10% 진입, 도메인 어댑터 30개 이상 상용화.
• 산업 적용 : 제조 AI 활용 공정 비율 50%, 의료 AI 판독 커버리지 70%, 도시·물류 자율화 파일럿 50개 지역.
• 인재 : 연간 2만명 T자형 인재 배출, 오픈소스 주요 저장소 상위 5개 프로젝트 리딩.
• 경제 효과 : AI 기여 총요소생산성(TFP) 상승률 누적 2–4%p, GDP 기여도 8–12% 구간 달성 목표.

한국의 현재 위치는 “응용과 산업 최적화에서는 강하고, 모델·인프라 스케일과 플랫폼 주도권은 더 키워야 할 때다.”