[심층분석] 한국 AI 산업의 글로벌 경쟁력, 어디서 멈췄나 – 인재·생태계·전략의 정렬이 필요한 시점

우리나라 IT·AI 산업 생태계, 이대로 괜찮은가

[이미지 : 게티이미지뱅크 / AI 산업 생태계]

한때 ‘IT 강국’이라는 타이틀은 한국을 대표하는 국가 브랜드 중 하나였다.

초고속 인터넷, 세계 최강의 반도체 공급망, 모바일 보급률 1위 등은 한국 산업의 위상을 단적으로 보여주는 지표였다. 그러나 2025년 현재, 이러한 타이틀이 여전히 유효한지를 묻는 질문 앞에서 우리는 확신하기 어렵다.

특히 인공지능(AI) 산업을 둘러싼 글로벌 패권 경쟁이 본격화된 지금, 한국의 기술력과 산업 생태계는 ‘질적 도약’보다는 여전히 ‘양적 추격’의 틀에 갇혀 있는 듯한 인상을 지우기 어렵다.

AI 산업 생태계 3대 과제 지표 (2023~2024 기준)

[자료 : 코리아비즈니스리뷰 / KBR경영연구소]

1. 성장하는 시장, 그러나 글로벌 위상은 제한적
2024년 기준, 한국 AI 산업의 전체 규모는 약 32억 1,000만 달러로 추산되며 이는 세계 시장의 1.78% 수준에 불과하다.

미국(42.2%), 중국(15.8%), 유럽(14.3%) 등 주요 선진국과 비교했을 때, 그 비중은 상대적으로 작고 성장 속도 또한 제한적이라는 분석이 우세하다. 반면, 미국은 OpenAI, Google DeepMind, Anthropic 등 생성형 AI를 선도하는 핵심 허브를 이미 확보했으며, 중국은 BAT(바이두·알리바바·텐센트)를 중심으로 자국 생태계의 내재화를 가속화하고 있다. 이와 함께 반도체와 클라우드 인프라의 독립적 확보까지 추진하면서, AI 기술의 전주기적 자립을 꾀하고 있는 것이다.

한국은 네이버, LG AI, 삼성 리서치 등의 주도로 초거대 AI 모델 개발에 나서고 있으나, 그 스케일이나 글로벌 파급력 면에서 주요 선진국 대비 열위에 있다는 지적이 많다.

플랫폼 기반의 AI 확산 구조가 부재하고, 아직은 특정 도메인 중심의 제한적 접근이라는 한계를 넘어서지 못하고 있다.

2. 인재 유출과 인력 부족의 병렬 위기
한국의 AI 인력 구조는 ‘양적 부족’과 ‘질적 유출’이라는 이중 위기에 직면해 있다.

과학기술정보통신부에 따르면, 국내 AI 기업들이 2023년 기준으로 필요했던 인력 수요는 8,579명에 달하지만, 실제 충원율은 50%에도 못 미치는 것으로 나타났다. 특히 박사급 고급 인재는 미국, 독일, 캐나다 등으로 유출되고 있으며, 이들 국가에서는 AI 전문 인력을 대상으로 한 기술 이민 우대 정책과 고연봉 패키지를 적극 활용하고 있다.

결과적으로 국내 기업들은 초거대 AI 모델, AI 반도체, 자율주행 등 핵심 영역에서 기술 내재화와 상용화 속도를 확보하지 못해 글로벌 격차를 좁히는 데 어려움을 겪고 있다.

3. 생태계는 여전히 불균형적이고 분절적이다
한국 IT·AI 산업 생태계의 구조적 문제는 여전히 대기업 중심의 수직 계열화 구조에서 벗어나지 못하고 있다는 점이다.

AI 반도체, 플랫폼, 서비스, 응용 분야 간의 수평적 협업 구조가 아닌, 단절적이고 고립된 형태의 R&D 투자가 반복되고 있으며, 이로 인해 산업 전반의 확장성과 연결 가능성이 심각하게 저해되고 있다.

스타트업들은 자체 알고리즘을 개발해도 GPU 접근 권한, 고품질 데이터 확보, 인프라 연계 등에서 구조적 제약을 받고 있으며, 정부와 대기업 간 협력 모델 역시 중장기 전략보다는 단기 과제 중심의 예산 집행에 그치는 경우가 많다.

이러한 구조는 기술의 실험을 시장에서의 실행으로 연결하지 못하는, ‘죽음의 계곡(Valley of Death)’ 현상을 반복적으로 유발하고 있다.

4. 기업 중심 전략이 필요한 시점
AI 기술을 연구개발의 영역에만 둘 수 없는 시점이다. 지금까지의 정책은 국가 중심의 로드맵 설계에 머물러 있었으나, 지금 필요한 것은 민간 기업이 주도하는 생태계 중심의 시장 전략이다.

예를 들어, 삼성전자는 AI 반도체 ‘사피르’를 개발하며 하드웨어 기반 LLM 최적화 기술을 내재화하고 있으며, LG AI는 EXAONE을 중심으로 제조·금융·헬스케어 산업에 AI를 맞춤형으로 적용하고 있다. 네이버는 하이퍼클로바X를 기반으로 공공과 금융을 아우르는 B2B 모델을 전개 중이며, 카카오는 언어 모델을 콘텐츠와 플랫폼 전반으로 확장하고 있다.

그러나 이러한 시도들이 지속 가능한 산업 전략으로 자리 잡기 위해서는 기술-인재-시장 간의 정렬도가 무엇보다 중요하다.

기업 간 데이터 공유, 정부와의 협력 인센티브 구조, 장기 투자 전략 등이 동시에 뒷받침되지 않는다면, 지금의 기술 투자는 일회성 이벤트로 소멸될 수 있다.

[이미지 : 게티이미지뱅크 / AI 산업 생태계]

결론: 빠른 전환을 위한 깊은 정렬이 필요하다
한국은 세계 최고 수준의 반도체 제조 역량과 5G 인프라, 의료와 에너지 산업 내의 고도화된 디지털 자산을 보유하고 있다. 이 자산을 기반으로 AI 기술을 도입하는 것에서 나아가, ‘전략적으로 연계된 실행 생태계’로 확장하는 것이 절실하다.

단기적 실적 중심의 정책이나, 개별 기술의 성과주의적 접근으로는 글로벌 경쟁력 확보가 불가능하다.

지금 우리에게 필요한 질문은 단순히 ‘무엇을 개발할 것인가’가 아니라, ‘어떻게 시장과 정렬된 구조로 만들 것인가’이며, 이는 속도보다 훨씬 중요한 전략적 사안이다.

AI는 더 이상 미래 기술이 아니라, 현재의 생산성을 좌우하는 핵심 인프라다. 그리고 그 인프라가 지속 가능한 성과로 이어지기 위해서는, 기술보다 전략, 속도보다 방향, 단절보다 정렬이 중심에 놓여야 한다.