새 정부를 위한 대한민국 AI 국가 전략 보고서 2025

서론

인공지능(AI) 기술은 경제, 사회, 안보 등 국가 시스템 전반에 걸쳐 혁명적인 변화를 촉발하고 있습니다. 생산성 향상, 신산업 창출, 공공 서비스 혁신 등 무한한 가능성을 제시하는 동시에, 일자리 구조 변화, 새로운 윤리적 딜레마, 예측 불가능한 안보 위협 등 복합적인 도전 과제를 안겨주고 있습니다. 이러한 AI 시대의 도래는 글로벌 기술 패권 경쟁을 더욱 심화시키고 있으며, 이제 국가 차원의 명확한 비전과 전략적 대응은 더 이상 선택이 아닌 국가의 생존과 번영을 위한 필수불가결한 조건이 되었습니다.

대한민국은 세계 최고 수준의 정보통신기술(ICT) 인프라와 우수한 인적 자원, 역동적인 산업 생태계라는 강력한 기반을 갖추고 있습니다. 이를 바탕으로 대한민국은 더 이상 AI 기술의 빠른 추격자(Fast Follower)에 머무르지 않고, 미국, 중국과 어깨를 나란히 하는 AI G3(주요 3개국) 국가로 도약해야 합니다. 이는 정부의 강력한 리더십과 민·관의 긴밀한 협력을 통한 국가 총력전을 통해 충분히 달성 가능한 목표입니다.

본 보고서는 대한민국 AI 국가 전략의 개념 정립에서부터 글로벌 경쟁 환경 분석, 우리의 강점과 약점 진단, 경쟁우위 확보 및 지속 방안, 미래 AI 시대를 이끌 인재 양성 전략, 그리고 글로벌 시장을 지향하는 담대한 목표 설정에 이르기까지, AI G3 도약을 위한 포괄적인 청사진을 제시하고자 합니다. 특히, 정책 결정과 실행을 주도하는 국가 행정 분야 리더들의 AI 역량 강화, 단순 기술 도입을 넘어선 수출 지향적 산업 육성, 그리고 'K-모델'이라는 틀에서 벗어나 글로벌 스탠다드를 지향하는 야심찬 비전의 중요성을 강조하며, 신임 대통령께서 대한민국 AI 대전환을 이끌어 가시는 데 핵심적인 고려 사항들을 제언 드릴 것입니다.

제1장: 국가 AI 전략의 개념과 글로벌 동향

1.1 국가 AI 전략의 정의, 목표 및 핵심 구성요소

국가 AI 전략은 인공지능이라는 혁신 기술을 국가 발전의 핵심 동력으로 삼아, 경제 성장 촉진, 산업 경쟁력 강화, 국민 삶의 질 향상, 국가 안보 증진 등 포괄적인 국가 목표를 달성하기 위한 체계적이고 종합적인 계획을 의미합니다. 이는 단순히 개별 기술 개발 계획을 나열하는 것을 넘어, AI가 가져올 사회경제적 변화에 능동적으로 대응하고 미래 사회의 청사진을 그리는 국가 차원의 로드맵입니다. AI를 통해 정부 효율성을 높이고, 새로운 경제적 가치를 창출하며, 시민들의 삶을 더욱 풍요롭게 만들기 위한 국가적 의지의 표명인 것입니다.

국가 AI 전략은 다양한 목표를 추구하지만, 공통적으로 ▲AI 연구개발(R&D) 투자 확대 및 혁신 생태계 조성, ▲AI 기술을 활용한 산업 육성 및 글로벌 경쟁력 확보, ▲미래 AI 시대를 이끌 핵심 인재 양성 및 확보, ▲고품질 데이터의 구축·개방·활용 촉진 및 컴퓨팅 인프라 확충, ▲AI 기술의 윤리적이고 책임감 있는 활용을 위한 규범 및 거버넌스 체계 정립, ▲공공 서비스 및 민간 산업 전반의 AI 도입 확산 등을 주요 목표로 설정합니다. 궁극적으로는 이러한 목표 달성을 통해 지속 가능한 경제 성장, 생산성 향상, 국민 삶의 질 제고, 그리고 튼튼한 국가 안보를 실현하고자 합니다.

성공적인 국가 AI 전략을 수립하고 이행하기 위해서는 다음과 같은 핵심 구성요소들이 유기적으로 연계되어야 합니다.

• 비전과 리더십: AI 발전에 대한 명확한 국가적 비전과 이를 강력하게 추진할 리더십이 필수적입니다.
• 현황 진단: 자국의 AI 기술 수준, 산업 생태계, 인재 보유 현황, 인프라 등 현재 역량과 잠재력을 객관적으로 평가하고 강점과 약점을 분석(SWOT 분석)해야 합니다.
• 전략 목표 설정: 인재 양성 규모, R&D 투자액, 특정 산업 분야 시장 점유율, 규제 개선 목표 등 구체적이고 측정 가능한 전략 목표를 설정해야 합니다.
• 핵심 분야 선정: 국가적 우선순위, 산업 경쟁력, 시급성 등을 고려하여 한정된 자원을 효과적으로 투입할 핵심 분야를 전략적으로 선정해야 합니다.
• R&D 및 혁신 촉진: 장기적인 관점에서 기초·원천 기술 연구 투자를 강화하고, 응용 기술 개발 및 상용화 연구를 지원하여 지속적인 기술 혁신을 유도해야 합니다.
• 인프라 구축: AI 개발과 활용의 기반이 되는 데이터, 고성능 컴퓨팅 파워, 초고속 네트워크 등 디지털 인프라를 지속적으로 확충하고 고도화해야 합니다.
• 인재 양성 및 확보: 교육 시스템 개편을 통해 AI 기초 소양 교육부터 최고 수준의 전문가 육성까지 전주기적 인재 양성 체계를 구축하고, 해외 우수 인재 유치에도 적극 나서야 합니다.
• 산업 육성 및 AI 도입 확산: 민간 부문의 AI 투자와 기술 도입을 촉진하기 위한 인센티브를 제공하고, AI 스타트업 육성 및 대·중소기업 간 협력 생태계를 조성해야 합니다.
• 법·제도·윤리 정비: AI 기술의 잠재적 위험을 관리하고 사회적 수용성을 높이기 위해 책임감 있고 신뢰 가능한 AI 활용을 위한 법률, 제도, 윤리 기준을 마련하고 지속적으로 개선해야 합니다.
• 국제 협력: AI 기술 및 표준 개발, 윤리 규범 논의 등에서 국제 사회와의 협력을 강화하고 글로벌 파트너십을 구축해야 합니다.
• 실행 계획 및 평가: 구체적인 실행 계획과 담당 부처를 명확히 하고, 정기적인 성과 측정 및 평가를 통해 전략의 실효성을 점검하고 지속적으로 보완해 나가야 합니다.

대한민국은 2019년 범정부 차원의 「인공지능(AI) 국가전략」 을 발표한 이래, 「디지털 뉴딜」, 「대한민국 디지털 전략」, 「인공지능 일상화 및 산업 고도화 계획」  등 후속 전략들을 통해 AI 경쟁력 강화를 지속적으로 추진해 왔습니다. 이러한 전략들은 공통적으로 AI 기술력 확보(글로벌 3위 목표 등), 디지털 경쟁력 강화, AI를 통한 경제적 효과 창출(최대 455조 원), 국민 삶의 질 향상(세계 10위 목표) 등을 비전으로 제시하며, R&D 투자 확대, AI 인프라(데이터, 컴퓨팅) 구축, AI 인재 양성, 법·제도·윤리 정비 등 다양한 정책 과제를 포함하고 있습니다. 특히 최근에는 대통령 직속 '국가인공지능위원회'가 공식 출범 하여, AI 관련 정책 방향을 설정하고 부처 간 협력을 조율하며 범정부 차원의 강력한 추진 동력을 확보하기 위한 노력을 기울이고 있습니다. 이는 대한민국이 AI 시대를 맞아 국가적 역량을 결집하겠다는 강력한 의지를 보여주는 중요한 진전입니다.

1.2 주요국(미국, 중국, 일본) AI 국가 전략 분석

글로벌 AI 경쟁 환경을 이해하고 대한민국의 효과적인 전략을 수립하기 위해서는 주요 경쟁국들의 AI 국가 전략을 면밀히 분석할 필요가 있습니다. 미국, 중국, 일본은 각기 다른 강점과 전략적 우선순위를 바탕으로 AI 패권 경쟁을 벌이고 있습니다.

• 미국:

  • 전략 기조: 미국은 전통적으로 민간 기업의 혁신 역량을 중시하며, 연방 정부는 주로 기초 및 원천 연구개발(R&D) 지원, 차세대 인재 양성, 신뢰할 수 있는 AI 생태계 조성, 그리고 국제 협력을 통한 글로벌 리더십 유지에 정책적 초점을 맞추고 있습니다. 2023년 업데이트된 '국가 AI R&D 전략 계획(National AI R&D Strategic Plan)'은 ①장기적·책임감 있는 AI 기초 연구 투자, ②효과적인 인간-AI 협업 방법 개발, ③AI의 윤리적·법적·사회적 영향 이해 및 해결, ④AI 시스템의 안전 및 보안 보장, ⑤공유 가능한 공공 데이터셋 및 테스트 환경 개발, ⑥표준 및 벤치마크를 통한 AI 시스템 측정·평가, ⑦국가 AI R&D 인력 수요 파악 및 양성, ⑧AI 발전을 위한 민관 파트너십 확대라는 8가지 기존 전략과 함께 ⑨국제 협력 강화를 새롭게 강조하며 AI R&D 방향을 제시하고 있습니다. 이를 위해 국가 AI 이니셔티브(NAII), 국립 AI 연구소(National AI Research Institutes) , 그리고 연구자들에게 컴퓨팅 자원과 데이터를 제공하는 NAIRR(National AI Research Resource) 파일럿 프로그램  등을 운영하며 연구 생태계를 적극 지원하고 있습니다. 또한, 최근 AI 기술의 급격한 발전에 따라 발생할 수 있는 위험을 관리하기 위해 AI 안전성(Safety) 및 책임성 확보를 위한 제도적 노력(예: 상무부 산하 U.S. AI Safety Institute(AISI) 설립)도 강화하는 추세입니다. 국무부 역시 AI를 외교 정책의 핵심 요소로 인식하고, AI 활용 전략을 수립하여 외교 역량 강화에 나서고 있습니다.
  • 투자 현황: 미국 연방 정부는 국방고등연구계획국(DARPA), 국립과학재단(NSF), 국립보건원(NIH), 에너지부(DOE) 등 다양한 기관을 통해 연간 수십억 달러 규모의 AI R&D 예산을 집행하고 있습니다. 특히 DARPA는 국방 안보 관련 고위험·고수익 AI 연구를, NSF는 기초 연구 및 인력 양성을, NIH는 의료 분야 AI 응용 연구를 중점적으로 지원합니다. 그러나 미국 AI 투자의 진정한 동력은 민간 부문에 있습니다. 2024년 기준, 전 세계 민간 AI 투자액의 약 62%를 미국이 차지할 정도로 압도적인 규모를 자랑하며, 구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존 등 빅테크 기업들이 생성형 AI, 고성능 GPU(NVIDIA 등), 클라우드 및 데이터센터 인프라 구축에 천문학적인 투자를 쏟아붓고 있습니다.
  • 강점: 세계 최고 수준의 민간 기업 기술력과 막대한 투자 규모, 스탠포드, MIT 등 유수 대학 중심의 강력한 기초 연구 역량 및 최고급 인재 풀, 자유롭고 개방적인 혁신 생태계, AI 안전 및 윤리에 대한 선도적 논의 주도 등을 강점으로 꼽을 수 있습니다.
  • 약점: 정부 차원의 강력한 산업 육성 전략이 상대적으로 부족할 수 있으며, 기술 발전 속도에 비해 AI 윤리 및 사회적 영향에 대한 규제 논의가 복잡하게 얽히면서 혁신 속도를 저해할 가능성이 있습니다. 또한, 빅테크 기업 중심의 발전이 기술 및 부의 편중을 심화시킬 수 있다는 우려도 제기됩니다.

• 중국:

  • 전략 기조: 중국은 강력한 중앙 정부 주도 하에 AI를 국가 핵심 전략 산업으로 육성하고 있습니다. 2017년 발표된 '차세대 인공지능 발전 계획(Next Generation Artificial Intelligence Development Plan)'은 2020년까지 선진국 수준 따라잡기, 2025년까지 일부 분야 세계 선도, 2030년까지 세계 최고 AI 혁신 국가 도약이라는 야심찬 3단계 목표를 제시했습니다. 이를 위해 ▲핵심 기술 자립(특히 미국의 제재 대상인 첨단 반도체 분야), ▲제조, 의료, 금융, 스마트 시티 등 다양한 산업 분야에서의 AI 응용 및 상용화 촉진 , ▲방대한 내수 시장 데이터의 적극적인 활용, ▲정부 주도의 대규모 인재 양성, ▲사회 시스템 전반에 AI 기술 통합 등을 중점적으로 추진하고 있습니다. 최근 중국 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 개발한 고효율 언어 모델의 성공은 미국의 강력한 기술 제재 속에서도 효율적인 모델 개발과 오픈소스 생태계 활용을 통해 독자적인 경쟁력을 확보하려는 중국의 전략적 방향을 보여주는 사례로 주목받고 있습니다.
  • 투자 현황: 중국 정부는 AI 산업 육성을 위해 막대한 예산을 투입하고 있으며, 바이두(Baidu), 알리바바(Alibaba), 텐센트(Tencent) 등 자국의 거대 IT 기업(BAT)들도 정부 정책에 발맞춰 AI 기술 개발과 서비스 확장에 공격적으로 투자하고 있습니다. 2030년까지 AI 핵심 산업 규모 1조 위안(약 160조 원), 관련 산업 포함 10조 위안(약 1,600조 원) 규모로 육성한다는 목표를 설정했습니다. 또한, 각 지방 정부들도 경쟁적으로 AI 산업 단지를 조성하고, 기업 유치를 위한 보조금 지급, AI 특화 벤처 캐피털 펀드 조성 등 적극적인 지원 정책을 펼치고 있습니다.
  • 강점: 정부의 강력한 정책 의지와 전폭적인 지원, 14억 인구 기반의 방대한 데이터 접근성 및 활용 용이성, 거대한 내수 시장을 바탕으로 한 빠른 기술 검증 및 상용화 속도, 양적으로 풍부한 AI 개발 인력, 안면 인식, 음성 인식, 스마트 시티 등 특정 응용 서비스 분야에서의 세계적인 경쟁력 등이 강점입니다. 특히, 최근 10년간 생성형 AI 분야 특허 출원 수에서 미국을 6배 이상 압도하는 등 양적 성장이 두드러집니다.
  • 약점: 미국의 첨단 반도체 및 관련 장비 수출 통제로 인해 AI 발전에 필수적인 고성능 칩 확보 및 핵심 기술 자립에 어려움을 겪고 있습니다. 정부의 강력한 통제와 데이터 검열은 AI 모델 학습 데이터의 다양성을 저해하고 창의적 연구 환경을 제약할 수 있으며, 데이터 편향성, 프라이버시 침해, 사회 통제 강화 등 AI 윤리 문제에 대한 국제 사회의 우려와 비판도 지속되고 있습니다. 국제 협력에서도 지정학적 긴장으로 인해 제약을 받을 가능성이 있습니다.

• 일본:

  • 전략 기조: 일본은 '소사이어티 5.0(Society 5.0)'이라는 독자적인 국가 비전을 통해 AI를 미래 사회 구현의 핵심 수단으로 삼고 있습니다. 소사이어티 5.0은 수렵(1.0), 농경(2.0), 산업(3.0), 정보(4.0) 사회에 이은 새로운 사회 형태로, 사이버 공간(가상 공간)과 피지컬 공간(현실 공간)을 고도로 융합시킨 '초스마트 사회'를 지향합니다. 이는 단순히 산업 경쟁력 강화나 경제 성장을 넘어, 일본이 직면한 심각한 사회 문제인 저출산·고령화, 인구 감소, 자연재해 대응, 지역 격차, 에너지 및 환경 문제 등을 해결하고, 모든 국민이 안전하고 편안하며 건강하게 원하는 삶을 영위할 수 있도록 하는 데 AI 기술을 적극 활용하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 일본 정부는 'AI 전략'(2019년 최초 발표)을 수립하고, ▲교육 개혁을 통한 AI 인재 육성, ▲기초 연구부터 사회 구현까지의 연구개발 강화, ▲데이터 연계 기반 구축, ▲헬스케어, 모빌리티, 생산성 등 우선 분야 중심의 산업 및 사회 구현 촉진 등을 추진해 왔습니다. 2022년 개정된 'AI 전략 2022'에서는 기존 전략을 계승하면서 ▲경제 안보 강화, ▲양자 기술, 바이오, 재료과학 등 타 첨단 기술과의 융합 시너지 창출, ▲팬데믹 및 대규모 재난 등 임박한 위기에 대한 AI 기반 대응력 강화 등 새로운 목표와 과제를 추가했습니다. 최근에는 EU AI 법 등을 참고하여 일본 실정에 맞는 AI 관련 법·규제 마련에 대한 논의도 본격화하고 있습니다.
  • 투자 현황: 일본 정부는 통합혁신전략추진회의(CSTI)를 중심으로 부처 간 협력을 통해 전략적 연구개발 프로그램을 추진하고 있습니다. 대표적으로 사회 문제 해결 및 산업 경쟁력 강화를 목표로 하는 SIP(Cross-ministerial Strategic Innovation Promotion Program), 도전적인 미래 사회 비전을 제시하고 기초 연구를 지원하는 문샷 연구개발 프로그램(Moonshot R&D Program)  등이 있으며, 이들 프로그램에서 AI는 핵심 기술로 다뤄지고 있습니다. 민간 부문에서는 특히 로봇, 자동차(자율주행 기술 개발 등), 정밀 의료, 제조업 등 일본이 전통적으로 강점을 가진 산업 분야를 중심으로 AI 기술 도입 및 투자가 이루어지고 있습니다. AI 시장 규모는 꾸준히 성장하여 2032년에는 271.2억 달러에 이를 것으로 전망되지만, 미국이나 중국에 비해서는 전체적인 투자 규모가 상대적으로 작은 편입니다.
  • 강점: 고령화, 재난 대응 등 자국이 당면한 사회 문제 해결이라는 명확한 AI 활용 목표 의식을 가지고 있으며, 로봇, 정밀 기계, 소재 등 전통적인 제조업 분야의 강점을 AI와 융합하여 시너지를 창출할 잠재력이 있습니다. 또한, 정부 주도의 체계적인 중장기 전략('소사이어티 5.0', 'AI 전략') 추진 의지가 강하다는 점도 긍정적입니다.
  • 약점: 전반적인 AI 기술 수준 및 핵심 인재 경쟁력에서 미국, 중국은 물론 한국에도 뒤처지는 것으로 평가됩니다. 특히 지난 5년간 미국 대비 상대적 기술 수준이 정체되거나 오히려 하락하는 모습을 보였습니다. 디지털 전환 속도가 상대적으로 더디고, 스타트업 생태계의 활력이 부족하며, 민간 부문의 AI 투자가 아직 충분히 활성화되지 못했다는 점 등이 약점으로 지적됩니다.

표 1: 주요 3개국 AI 국가 전략 비교

이처럼 미국, 중국, 일본은 각자의 국가적 상황과 강점을 바탕으로 차별화된 AI 전략을 추진하고 있습니다. 미국이 기초 연구와 민간 주도의 혁신을 통해 기술 패권을 유지하려 한다면, 중국은 정부의 강력한 지원과 방대한 데이터를 기반으로 응용 및 상용화에서 빠르게 추격하고 있습니다. 일본은 AI를 경제 성장뿐 아니라 당면한 사회 문제를 해결하는 도구로 활용하려는 실용적인 접근을 취하고 있습니다. 이러한 국제적인 흐름 속에서 대한민국은 우리의 고유한 강점, 예를 들어 세계 최고 수준의 반도체 제조 역량과 ICT 인프라, 그리고 빠른 기술 적용 능력 등을 최대한 활용하면서, 동시에 기초 연구 역량 부족, 핵심 인재 확보의 어려움, AI 기술의 상용화 부진과 같은 약점을 극복하기 위한 독자적인 전략적 포지셔닝을 시급히 모색해야 합니다. 단순히 미국이나 중국 모델을 모방하는 것이 아니라, 한국의 현실과 잠재력에 최적화된 '전략적 AI 발전 경로'를 설계하고, 이를 통해 특정 분야에서는 글로벌 리더십을 확보하는 '선택과 집중' 전략을 구사하는 것이 현명한 방향일 것입니다.

제2장: 대한민국 AI 경쟁력 진단 

2.1 한국 AI 기술 및 산업 현황 분석

대한민국의 AI 경쟁력을 객관적으로 진단하고 미래 전략 수립의 기초를 다지기 위해, 현재 우리의 기술 수준, 산업 생태계, 그리고 인프라 현황을 면밀히 분석할 필요가 있습니다.

• 기술 수준: 정보통신기획평가원(IITP)의 2022년 ICT 기술수준조사 결과에 따르면, 대한민국의 전반적인 AI 기술 수준은 세계 최고 기술 보유국인 미국(100%) 대비 88.9% 수준으로 평가되어, 미국, 중국(92.5%), 유럽(92.4%)에 이어 세계 4위권에 해당합니다. 이는 5년 전인 2018년(81.6%)과 비교했을 때 7.3%p 향상된 수치로, 같은 기간 주요 비교 대상국(미국, 중국, 유럽, 일본) 중 가장 큰 폭의 기술 수준 향상을 보여줍니다. 이는 그간 정부의 적극적인 투자와 민간의 노력으로 상당한 기술적 진보를 이루었음을 시사합니다. 그러나 여전히 최고 기술국인 미국과의 격차는 존재하며, 특히 2021년 대비 2022년에는 미국과의 기술 격차가 소폭 벌어진 것으로 나타났습니다. 세부 기술 단계별로 살펴보면, 응용 기술(90.1%)과 사업화 기술(88.6%) 수준이 기초 기술(88.0%) 수준보다 상대적으로 높게 나타나, 기초 연구보다는 응용 및 상용화에 좀 더 강점을 보이는 경향이 있습니다. AI 기술 경쟁의 핵심으로 부상한 AI 반도체 분야에서는, 2024년 정부 조사 결과 미국(96.7점), 중국(71.6점)에 이어 세계 3위 수준(61.7점)으로 평가되었습니다. 이는 삼성전자와 SK하이닉스가 주도하는 고대역폭 메모리(HBM) 등 AI용 메모리 반도체 시장에서의 강력한 경쟁력에 크게 힘입은 결과입니다. 하지만 시스템 반도체, 특히 AI 연산을 수행하는 핵심 칩의 설계 능력이나 관련 기초·원천 기술은 여전히 미국, 중국, 대만 등에 비해 취약하다는 평가가 지배적입니다. 또한 최근 AI 기술의 총아로 떠오른 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서도 오픈AI, 구글 등 글로벌 빅테크 기업들과의 기술 격차 및 자본력 차이는 여전히 큰 도전 과제입니다.

• 산업 생태계: 국내 AI 산업은 빠르게 성장하고 있습니다. 2021년 인공지능산업실태조사에 따르면 국내 AI 기업 수는 1,915개(AI SW/서비스 1,894개, AI HW 21개)에 달하며, 기업활동조사(50인 이상, 자본금 3억 이상 기업 대상) 기준으로도 AI 기술 개발·활용 기업은 2017년 174개에서 2021년 539개로 연평균 32.7% 증가했습니다. AI 기업 매출액 역시 2020년 약 2조 원에서 2022년 약 4조 원으로 연평균 42.7%의 높은 성장률을 기록한 것으로 추정됩니다. 정보통신, 제조, 금융, 의료, 교육, 공공/국방 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술 도입 및 활용이 확산되는 추세이며 , 이는 기업 경쟁력 제고와 새로운 비즈니스 기회 창출로 이어질 것으로 기대됩니다. 정부 또한 AI를 12대 국가전략기술 중 하나로 지정하고, ▲최대 2조 원 규모의 '국가 AI 컴퓨팅 센터' 구축 추진, ▲민간 AI 분야 65조 원 투자 계획('24~'27), ▲국가 전반의 AI 대전환 추진, ▲'AI 안전 연구소' 설립, ▲AI 스타트업 및 인재 육성, ▲AI 핵심·원천 기술 및 인프라 혁신 등 포괄적인 지원 정책을 담은 '국가 AI 전략 정책방향'을 발표하고, 대통령 직속 '국가인공지능위원회'를 출범시키는 등 강력한 육성 의지를 보이고 있습니다. 그러나 이러한 긍정적인 흐름에도 불구하고, AI 기술의 상용화 수준은 아직 미흡하다는 지적이 많습니다. 2023년 글로벌 AI 지수(Tortoise Media)에 따르면, 한국의 AI 상용화(Commercial) 부문 점수는 100점 만점에 8.3점으로, 18위에 그쳐 미국(100점) 대비 매우 취약한 것으로 나타났습니다. 이는 개발된 AI 기술이 실제 시장에서 부가가치를 창출하고 사업적 성공으로 이어지는 데 어려움을 겪고 있음을 의미하며, 특히 스타트업에 대한 투자 부족이 주요 원인 중 하나로 지목됩니다. 또한, 한국은행 연구에 따르면 AI 도입에 따른 생산성 증대 효과가 대기업과 업력이 긴 기업에 집중되는 경향을 보여, AI 발전이 오히려 기업 간 격차를 심화시킬 수 있다는 우려도 제기되고 있습니다.

• 인프라: 대한민국은 세계 최고 수준의 초고속 인터넷 및 5G 이동통신 네트워크 인프라를 보유하고 있으며, 국민들의 높은 디지털 기기 활용 능력은 AI 서비스 개발 및 확산에 매우 유리한 환경을 제공합니다. 그러나 AI 연구 및 서비스 개발의 핵심 자원인 고성능 컴퓨팅 인프라, 특히 GPU(그래픽 처리 장치) 자원은 여전히 부족하다는 지적이 꾸준히 제기되어 왔습니다. 엔비디아(NVIDIA) 등 특정 해외 기업에 대한 의존도가 높아 공급망 리스크에 취약하다는 문제점도 있습니다. 정부는 이러한 문제를 해결하기 위해 최대 2조 원 규모의 '국가 AI 컴퓨팅 센터' 구축을 추진하고, 국산 AI 반도체를 활용한 데이터센터(NPU 팜) 구축, 슈퍼컴퓨터 6호기 도입 등을 계획하고 있습니다. 데이터 측면에서는 공공데이터 개방 포털 운영 등 데이터 개방 및 활용을 촉진하기 위한 노력이 지속되고 있으나, 여전히 AI 학습에 필요한 고품질의 대규모 데이터셋 확보가 어렵고, 데이터의 편향성 문제, 그리고 개인정보보호 규제와의 충돌 가능성 등은 AI 기술 발전을 제약하는 요인으로 작용하고 있습니다.

2.2 한국만의 AI 경쟁우위 요소 식별

이러한 현황 분석을 바탕으로, 대한민국이 글로벌 AI 경쟁에서 활용할 수 있는 고유한 경쟁우위 요소를 식별하는 것은 효과적인 국가 전략 수립의 핵심입니다.

• 세계 최고 수준의 반도체 제조 역량: 삼성전자와 SK하이닉스는 글로벌 메모리 반도체 시장의 약 60% 이상을 점유하고 있으며, 특히 AI 시대의 핵심 부품으로 부상한 HBM(고대역폭 메모리) 시장을 선도하고 있습니다. 이러한 압도적인 반도체 제조 역량과 기술력은 향후 AI 연산에 특화된 차세대 AI 반도체(예: PIM - Processing-in-Memory) 개발 및 생산에서도 강력한 경쟁 우위를 제공할 수 있는 핵심 기반입니다. 이는 AI 하드웨어 인프라 구축 비용을 절감하고, 맞춤형 AI 칩 개발을 통해 AI 서비스 경쟁력을 높이는 데 결정적인 역할을 할 수 있습니다.
• 우수한 ICT 인프라 및 높은 디지털 활용도: 전국적으로 촘촘하게 구축된 초고속 유무선 통신망(5G 등)과 세계 최고 수준의 스마트폰 보급률은 AI 서비스가 사용자에게 빠르고 안정적으로 전달될 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 또한, 한국 국민들은 새로운 디지털 기술과 서비스에 대한 수용성이 높고 활용 능력이 뛰어나, AI 기반의 혁신적인 서비스가 빠르게 확산되고 대규모 사용자 데이터를 확보하는 데 매우 유리합니다. 이는 AI 모델의 성능 개선과 새로운 AI 비즈니스 모델 발굴의 선순환 구조를 만들 수 있는 잠재력을 내포합니다.
• 역동적인 산업 생태계 및 빠른 기술 수용성: 한국은 반도체, 자동차, 전자, 화학 등 강력한 제조업 기반과 함께, 게임, 콘텐츠, 플랫폼 등 경쟁력 있는 ICT 서비스 산업을 동시에 보유하고 있습니다. 이러한 다양한 산업 기반과 새로운 기술을 빠르게 학습하고 적용하는 특유의 역동성 및 '빨리빨리' 문화는 AI 기술을 각 산업 영역에 효과적으로 융합시키고 새로운 부가가치를 창출하는 데 강점으로 작용할 수 있습니다. 최근 네이버, 카카오, 통신사 등 대기업들과 다수의 스타트업들이 LLM 개발 경쟁에 적극적으로 뛰어드는 모습은 이러한 한국 산업 생태계의 역동성을 잘 보여주는 사례입니다.
• 정부의 강력한 육성 의지 및 정책 지원: 정부가 AI 기술의 중요성을 명확히 인식하고 이를 국가 핵심 전략 과제로 선정하여, 범정부 차원의 컨트롤 타워('국가인공지능위원회')를 구축하고 ⁹, R&D 투자 확대, 인프라 구축, 규제 샌드박스 운영, 해외 실증 지원 등 다각적인 정책 지원을 추진하고 있다는 점은 AI 산업 발전에 긍정적인 환경을 제공하는 중요한 경쟁우위 요소입니다. 이러한 정부의 의지는 민간 부문의 투자를 유도하고 AI 혁신을 가속화하는 촉매 역할을 할 수 있습니다.

2.3 주요국 대비 경쟁우위 및 약점 비교 분석

앞서 식별된 경쟁우위 요소들을 바탕으로, 주요 경쟁국인 미국, 중국, 일본 등과 비교하여 대한민국의 상대적인 강점과 약점을 명확히 파악하는 것이 필요합니다.

• 강점: 요약하자면, 한국의 주요 강점은 ▲세계 최고 수준의 메모리 반도체 제조 기술 및 생산 능력, ▲고도로 발달된 ICT 인프라 및 높은 디지털 활용도, ▲새로운 기술에 대한 빠른 학습 및 적용 능력, ▲AI 기술 육성에 대한 정부의 강력한 의지와 지원 정책 등입니다. 특히, AI 반도체 기술을 기반으로 한 하드웨어 인프라 구축 및 관련 응용 서비스 개발 분야에서 큰 잠재력을 보유하고 있으며, AI 개발 능력 자체도 세계 3위 수준으로 평가받고 있습니다.

• 약점: 그러나 동시에 다음과 같은 뚜렷한 약점들도 존재합니다.

  • 취약한 기초 연구 및 소프트웨어 역량: AI 알고리즘, 모델 아키텍처 등 핵심적인 소프트웨어 기술과 기초 연구 역량이 미국, 중국 등 선도국에 비해 부족합니다. 특히 AI 반도체 분야에서도 메모리 외 시스템 반도체 설계 능력 부족은 심각한 약점으로 지적됩니다. 이는 장기적인 기술 경쟁력 확보에 큰 걸림돌이 될 수 있습니다.
  • 핵심 인재 부족 및 심각한 해외 유출: AI 산업의 급격한 성장에 비해 고급 전문 인력의 공급이 턱없이 부족하며, 어렵게 양성한 핵심 인재들마저 더 나은 처우와 연구 환경을 찾아 해외로 유출되는 현상이 심각합니다 (AI 분야 석박사 인력의 40%가 해외 선택). 이는 국가 AI 경쟁력 약화의 가장 큰 위협 요인 중 하나입니다. 해외 우수 인재를 유치하려는 노력도 경쟁국에 비해 소극적이라는 평가가 있습니다.
  • 데이터 활용의 제약과 품질 문제: 풍부한 데이터 생성량에도 불구하고, 엄격한 개인정보보호 규제, 부처 및 기관 간 데이터 칸막이, 데이터 표준화 및 품질 관리 미흡 등으로 인해 AI 모델 학습과 서비스 개발에 데이터를 효과적으로 활용하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
  • 낮은 상용화 성공률 및 협소한 내수 시장: 우수한 AI 기술을 개발하더라도 이를 성공적인 비즈니스 모델로 연결하고 시장에서 수익을 창출하는 상용화 역량이 부족합니다. 또한, 내수 시장 규모가 상대적으로 작아 AI 스타트업들이 초기 성장을 넘어 스케일업(Scale-up) 단계로 나아가는 데 한계가 있습니다. 이는 결국 글로벌 시장 진출의 필요성을 더욱 절실하게 만듭니다.
  • 규제 불확실성 및 경직성: AI 기술 발전에 따른 새로운 이슈에 대응하기 위한 법·제도 정비가 진행 중이지만, 기술 발전 속도를 따라가지 못하거나 기존 규제와의 충돌, 해석의 모호성 등으로 인해 기업들이 혁신적인 시도를 하는 데 불확실성을 느끼고 위축될 수 있습니다.

이러한 강점과 약점을 종합해 볼 때, 한국의 AI 경쟁력은 뚜렷한 '양면성'을 지니고 있음을 알 수 있습니다. 즉, 반도체 제조와 ICT 인프라라는 세계 최고 수준의 하드웨어 기반을 갖추고 있음에도 불구하고, AI의 핵심이라 할 수 있는 소프트웨어 알고리즘 개발 역량, 창의적인 비즈니스 모델을 통한 상용화 능력, 그리고 이 모든 것을 가능하게 하는 핵심 인재 확보 측면에서는 명백한 약점을 드러내고 있습니다. 이는 마치 강력한 엔진(하드웨어)은 만들 수 있지만, 그 엔진을 활용하여 뛰어난 성능의 자동차를 설계하고 운전하며(소프트웨어/상용화), 최고의 드라이버(인재)를 육성하는 데는 어려움을 겪는 상황에 비유할 수 있습니다. 따라서 대한민국의 국가 AI 전략은 이러한 '양면성'을 명확히 인식하고 이를 극복하는 데 정책적 우선순위를 두어야 합니다. 하드웨어 분야의 압도적인 강점을 지렛대로 삼아 취약한 소프트웨어 및 서비스 경쟁력을 끌어올리고, 동시에 인재 양성 및 해외 유출 방지에 국가적 역량을 총동원하는 균형 잡힌 접근이 필요합니다. 단순히 세계적인 반도체 생산 기지에 머무는 것이 아니라, AI 솔루션과 플랫폼을 주도하는 진정한 AI 강국으로 도약하기 위한 전략적 전환이 요구되는 시점입니다.

표 2: 대한민국 AI 경쟁력 SWOT 분석

표 3: 한국 vs. 주요국 AI 기술 수준 비교 (2022년 기준, 미국=100)

출처: SPRI, ICT 기술수준조사 (2023) 

표 4: 한국 vs. 주요국 AI 반도체 기술 수준 비교 (2024년 설문조사 기반 추정치, 미국=100)

출처: KISTEP, 기술수준평가 (2024) 기반 재구성 

이상의 분석 결과는 대한민국 AI 경쟁력이 가진 명확한 강점과 동시에 시급히 해결해야 할 약점들을 보여줍니다. 다음 장에서는 이러한 진단을 바탕으로 우리의 경쟁우위를 확보하고 지속하기 위한 구체적인 전략 방안들을 제시하겠습니다.

제3장: AI 경쟁우위 확보 및 지속 방안 

대한민국의 AI 경쟁력 진단 결과를 바탕으로, 우리의 강점을 극대화하고 약점을 보완하여 글로벌 AI G3 국가로 도약하기 위한 구체적인 전략 방향을 모색해야 합니다. 이를 위해 R&D 투자 확대 및 효율화, 규제 환경 개선을 통한 혁신 생태계 조성, 그리고 글로벌 협력 강화 및 표준 선도 노력이 필수적입니다.

3.1 AI R&D 투자 확대 및 전략 방향

글로벌 AI 기술 패권 경쟁이 격화 되고 미국, 중국 등 경쟁국들이 천문학적인 규모의 투자를 단행하는 ³¹ 상황에서, 대한민국의 미래 성장 잠재력을 확보하고 기술 주권을 지키기 위해서는 국가 차원의 과감하고 전략적인 R&D 투자를 지속적으로 확대하는 것이 무엇보다 중요합니다. 단순히 투자 규모를 늘리는 것을 넘어, 한정된 자원을 효과적으로 배분하고 R&D 성과를 극대화하기 위한 전략적 방향 설정이 필요합니다.

• 선택과 집중을 통한 전략적 투자: 모든 AI 기술 분야에서 세계 최고가 되기는 현실적으로 어렵습니다. 따라서 한국이 이미 강점을 가지고 있거나(예: AI 반도체 응용 기술), 미래 파급 효과가 클 것으로 예상되는 핵심 기술 분야(예: 차세대 AI 반도체 설계, 한국어 특화 초거대 AI 모델 고도화, AI 기반 신약 개발, 지능형 제조 시스템 등)를 선정하여 R&D 역량을 집중 투입하는 '선택과 집중' 전략이 필요합니다. 이는 정부가 추진하는 '12대 국가 필수전략기술' 육성 기조와 연계하여 AI 분야에 대한 투자를 전략적으로 강화해야 함을 의미합니다.
• 기초·원천 연구 투자 강화: 단기적인 상용화 성과에만 집중할 경우 장기적인 기술 경쟁력을 잃을 수 있습니다. 따라서 설명 가능한 AI(XAI), AI의 공정성 및 편향성 완화 기술, AI 안전성 및 보안 강화 기술, 새로운 학습 패러다임(예: 자기 지도 학습, 강화 학습) 등 AI 분야의 근본적인 난제 해결을 위한 기초·원천 기술 연구에 대한 정부의 꾸준하고 안정적인 투자를 확대해야 합니다. 대학과 정부 출연 연구기관의 창의적이고 도전적인 기초 연구를 장려하고 지원하는 시스템을 강화해야 합니다.
• 산업 수요 기반 R&D 및 실증 강화: R&D 결과물이 실험실에 머무르지 않고 실제 산업 현장의 문제를 해결하고 새로운 시장을 창출하는 혁신으로 이어지도록, 기획 단계부터 산업계의 수요를 적극 반영하고, 개발된 기술의 실증 및 사업화 연계를 강화해야 합니다. 주력 산업 및 유망 신산업 분야에 AI를 접목하는 'AI 융합 프로젝트(AI+X)' 를 확대하고, 민간 기업과 정부, 연구계가 함께 참여하는 개방형 R&D 협력 모델(Living Lab 등)을 활성화해야 합니다.
• 미래 AI 기술 선점 노력: 현재 주류 기술뿐만 아니라, 양자컴퓨팅 기반 AI, 뉴로모픽 컴퓨팅, 뇌과학 기반 AI 등 미래 AI 기술 패러다임 변화에 대비한 선도적인 연구 투자를 통해 미래 경쟁 우위를 확보하기 위한 노력을 병행해야 합니다.

정부는 이러한 전략적 방향에 따라 안정적이고 예측 가능한 R&D 투자 환경을 조성하고, 부처 간 R&D 사업의 중복을 방지하고 협력을 강화하며, 민간 부문과의 긴밀한 협력을 통해 R&D 투자의 효율성과 효과성을 극대화해야 합니다.

3.2 규제 환경 개선 및 혁신 생태계 조성

AI 기술의 빠른 발전 속도를 뒷받침하고 혁신을 촉진하기 위해서는 유연하고 합리적인 규제 환경을 조성하는 것이 필수적입니다. 과도하거나 불명확한 규제는 기업의 혁신적인 시도를 위축시키고 글로벌 경쟁에서 뒤처지게 만드는 요인이 될 수 있습니다. 따라서 신기술·서비스의 등장을 가로막는 규제 장벽을 선제적으로 해소하고, 예측 가능성을 높여 기업들이 마음껏 도전할 수 있는 환경을 만들어야 합니다.

• 네거티브 규제 시스템으로의 전환 가속화: 법률이나 정책에서 금지된 행위를 제외하고는 모든 것을 허용하는 '네거티브 규제' 방식을 AI 등 신기술 분야에 적극 도입하여, 기업들이 새로운 아이디어를 자유롭게 시도하고 사업화할 수 있는 기반을 마련해야 합니다.
• 규제 샌드박스의 전략적 활용 및 고도화: 한국이 선도적으로 도입하여 운영 중인 규제 샌드박스 제도는 신기술·서비스의 시장 출시를 앞당기고 규제 개선의 필요성을 검증하는 데 기여해 왔습니다. AI CCTV를 활용한 공공 안전 서비스 개발 , 금융회사의 망분리 규제 완화를 통한 AI 기반 금융 혁신 , 공유주방 및 공유택시 서비스, 원격 심전도 모니터링 서비스 등 다양한 성공 사례들이 축적되었습니다. 앞으로는 이러한 성과를 바탕으로, 단순 개별 과제 승인을 넘어 AI 시대에 필요한 새로운 규제 체계 자체를 실험하고 설계하는 '규제 혁신 테스트베드'로서 샌드박스를 더욱 전략적으로 활용해야 합니다. 예를 들어, 고위험 AI의 관리 방안, 생성형 AI의 책임 소재 규명, 데이터 접근권 보장 등 핵심적인 규제 이슈를 선정하여, 정부 주도로 관련 기업, 연구기관, 시민사회 등이 참여하는 '테마형 규제 샌드박스' 또는 'AI 규제 실험 프로젝트'를 운영함으로써, 실제 데이터를 기반으로 규제의 실효성과 부작용을 검증하고 사회적 합의를 도출하여 최적의 규제 프레임워크를 선제적으로 마련할 수 있습니다. 또한, 샌드박스 승인 기간 연장, 부처 간 협업 강화, 실증 결과의 신속한 제도 개선 연계 등 운영상의 실효성을 높이기 위한 노력도 병행되어야 합니다.
• 데이터 활용 촉진을 위한 규제 합리화: AI 기술 발전의 핵심 연료인 데이터가 원활하게 활용될 수 있도록, 개인정보보호 원칙을 철저히 준수하면서도 안전한 데이터 활용을 촉진하는 방향으로 관련 규제를 합리적으로 개선해야 합니다. 가명정보 처리 및 활용 기준을 명확히 하고, 이종 산업 간 데이터 결합을 지원하며, 안전한 데이터 분석 환경(예: 데이터 안심 구역)을 제공하는 등 실질적인 데이터 활용 장벽을 낮추는 노력이 필요합니다.
• 신뢰 가능한 AI를 위한 윤리 및 법적 기반 강화: AI 기술의 사회적 수용성을 높이고 잠재적 위험을 예방하기 위해서는 기술 개발 초기 단계부터 윤리적 고려를 내재화하고, 투명성, 공정성, 책임성, 안전성 등 신뢰 가능한 AI 원칙을 확립하는 것이 중요합니다. 이를 위해 정부는 AI 윤리 기준 및 가이드라인을 지속적으로 발전시키고, 기업들의 자율적인 윤리 준수 노력을 지원해야 합니다. 또한, 최근 국회를 통과한 AI 기본법(안) 의 조속한 시행을 통해 AI 산업 육성 및 투자 촉진, 고위험 AI 관리, 이용자 보호 등을 위한 기본적인 법적 틀을 마련하고, 기술 발전에 따라 필요한 부분을 지속적으로 보완해 나가야 합니다.

이러한 규제 환경 개선 노력과 더불어, 역동적인 AI 혁신 생태계를 조성하기 위한 정책적 지원도 강화해야 합니다. 유망 AI 스타트업 발굴 및 성장 지원, 대기업과 중소·벤처기업 간의 기술 협력 및 상생 모델 구축, 대학·연구소와 산업계 간의 긴밀한 연계 및 기술 이전 활성화, 개발자들이 자유롭게 아이디어를 공유하고 협력할 수 있는 개방형 혁신 플랫폼 구축 등을 통해 AI 기술 개발과 사업화가 활발하게 이루어지는 선순환 구조를 만들어야 합니다.

3.3 글로벌 협력 강화 및 표준 선도

AI 기술은 특정 국가에 국한되지 않고 전 세계적으로 연구되고 개발되며 영향을 미치는 특성을 가지고 있습니다. 따라서 연구 협력, 인재 교류, 데이터 공유, 시장 개척 등 모든 측면에서 글로벌 협력은 선택이 아닌 필수입니다. 특히, AI의 윤리적 문제, 안전성 확보, 기술 표준 등은 개별 국가의 노력만으로는 해결하기 어렵기 때문에 국제적인 공조와 합의가 매우 중요합니다.

• 다자 협력체 적극 참여 및 글로벌 규범 형성 주도: 대한민국은 OECD AI 정책 전망대(OECD.AI), GPAI(Global Partnership on AI), UN 등 AI 관련 주요 국제기구 및 협의체 논의에 적극적으로 참여하여 우리의 입장을 반영하고 국제 규범 형성에 기여해야 합니다. 특히, 2024년 성공적으로 개최한 'AI 서울 정상회의' 경험을 자산 삼아, AI 안전, 혁신, 포용이라는 3대 가치를 중심으로 글로벌 AI 거버넌스 논의를 주도하고, 신뢰할 수 있는 AI 생태계 조성을 위한 국제적 합의를 이끌어내는 데 리더십을 발휘해야 합니다.
• 주요국과의 양자 협력 심화: 미국, EU, 캐나다, 영국 등 AI 기술 선도국 및 주요 파트너 국가들과의 양자 협력을 강화해야 합니다. 공동 R&D 프로젝트 추진, 연구자 및 학생 교류 프로그램 확대, AI 안전성 평가 기술 공동 개발, 데이터 공유 및 활용 협력, 기술 표준화 공조 등 실질적인 협력 과제를 발굴하고 추진해야 합니다. 특히, AI 분야 최고 기술력을 보유한 미국과의 R&D 협력은 대한민국의 기술 경쟁력 제고를 위해 매우 중요합니다.
• 국제 표준화 활동 전략적 참여: AI 기술, 데이터 형식, 상호운용성, 안전성 평가, 윤리 가이드라인 등 다양한 분야에서 국제 표준 제정 논의가 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 표준화 활동에 초기 단계부터 적극 참여하여 우리의 기술과 산업 현실이 반영된 표준이 채택되도록 노력해야 합니다. 이는 국내 AI 기업들의 글로벌 시장 진출 장벽을 낮추고 국제 경쟁력을 확보하는 데 필수적입니다. 또한, '신뢰 기반 데이터의 자유로운 이동(DFFT: Data Free Flow with Trust)' 과 같은 데이터 관련 국제 규범 논의에도 적극 참여하여 우리의 국익을 확보해야 합니다.
• 개발도상국과의 AI 협력 확대: 한국의 AI 기술 발전 경험과 성공적인 디지털 전환 사례를 개발도상국과 공유하고, AI 기반 교육, 의료, 농업, 재난 관리 등 다양한 분야에서 협력 사업을 추진함으로써 글로벌 AI 생태계 발전에 기여하고, 동시에 한국 AI 기업들의 새로운 시장 개척 기회를 모색할 수 있습니다. 이는 국제 사회에서 한국의 위상을 높이고 소프트 파워를 강화하는 데도 도움이 될 것입니다.

이러한 다각적인 글로벌 협력 노력을 통해 대한민국은 폐쇄적인 기술 개발에서 벗어나 글로벌 혁신 네트워크의 중심축으로 자리매김하고, 국제 사회와 함께 책임감 있고 신뢰할 수 있는 AI 시대를 열어가는 데 주도적인 역할을 수행해야 합니다.

제4장: AI 인재 양성 및 교육 정책 

4.1 국가 AI 인재 양성 전략

AI 기술 경쟁의 승패는 결국 우수한 인재 확보에 달려있다고 해도 과언이 아닙니다. 그러나 대한민국은 AI 산업의 급성장 속도에 비해 핵심 인재의 공급이 부족하고, 어렵게 양성한 인재마저 해외로 유출되는 문제에 직면해 있습니다. 이는 국가 AI 경쟁력의 근간을 흔드는 심각한 위협 요인이므로, 국가 차원에서 체계적이고 과감하며 장기적인 관점의 인재 양성 및 확보 전략을 시급히 추진해야 합니다.

• AI 인재의 양적 확대 및 질적 고도화: 우선, 산업계의 수요를 충족시키기 위해 AI 인재 배출 규모를 지속적으로 확대해야 합니다. 이를 위해 AI 대학원, 소프트웨어(SW) 중심대학 등 기존의 AI 핵심 인재 양성 프로그램을 내실 있게 운영하고 확대하며, 산업계의 요구를 반영한 실무 중심의 인재 양성 과정을 강화해야 합니다. 단순히 양적 확대에 그치지 않고, AI 기술의 근본 원리에 대한 깊이 있는 이해, 다양한 분야의 지식과 AI를 융합할 수 있는 능력, 그리고 기술의 사회적·윤리적 영향까지 고려할 수 있는 비판적 사고력을 갖춘 질적으로 우수한 인재를 양성하는 데 초점을 맞춰야 합니다. 특히, 생성형 AI, AI 반도체, AI 안전성 등 빠르게 변화하는 최신 기술 트렌드를 교육과정에 신속하게 반영하고 업데이트하는 유연성이 필수적입니다.
• 산업 수요 맞춤형 인재 양성 강화: 대학 교육과 산업 현장의 요구 사이의 간극을 줄이는 것이 중요합니다. 교육과정 설계 단계부터 산업계 전문가들의 참여를 확대하고, 기업과의 공동 프로젝트, 장기 현장실습(인턴십), 채용 연계형 계약학과 운영 등을 활성화하여, 졸업 후 즉시 현장에 투입될 수 있는 실무 역량을 갖춘 인재를 양성해야 합니다. AI 기술을 특정 산업(제조, 의료, 금융, 콘텐츠 등)에 적용하는 'AI+X' 융합 인재 양성에도 힘써야 합니다.
• AI 인재의 다양성 확보 및 저변 확대: AI 기술 개발 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 편향성을 줄이고 보다 포용적인 기술 발전을 위해서는 인재 구성의 다양성 확보가 중요합니다. 여성, 장애인, 지역 인재 등 다양한 배경을 가진 인재들이 AI 분야에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원하고, 인문사회, 예술 등 타 분야와의 융합을 통해 새로운 시각과 창의성을 불어넣을 수 있는 학제 간 교육 프로그램을 강화해야 합니다.

4.2 리더(고위공무원·지자체장) AI 역량 강화 방안

국가 정책을 수립하고 집행하는 고위공무원 및 지방자치단체장들이 AI의 잠재력과 한계를 정확히 이해하고 이를 정책 결정과 행정 서비스 개선에 효과적으로 활용하는 능력은 국가 차원의 AI 전략 성공을 위한 핵심 전제 조건입니다. 행정분야 리더들이 AI에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 넘어, 구체적인 이해를 바탕으로 AI를 자유자재로 활용할 수 있을 때, 비로소 AI 기반의 국가 혁신이 가속화되고 국민들의 신뢰를 얻을 수 있을 것입니다.

• 행정 리더 맞춤형 AI 교육 프로그램 개발 및 교육 의무화: 대통령을 포함한 고위공직자 및 지자체장들의 눈높이와 정책적 관심사를 고려한 맞춤형 AI 교육 프로그램을 개발하고 정기적으로 운영해야 합니다. 교육 내용은 AI의 기본 개념과 작동 원리, 최신 기술 동향(예: 생성형 AI, LLM), 국내외 AI 정책 및 규제 동향, 공공 부문에서의 구체적인 AI 활용 사례 및 성공/실패 요인 분석, AI 도입 시 고려해야 할 윤리적·사회적 쟁점 등을 포함해야 합니다. 필요하다면 고위직 임용이나 승진 시 일정 수준의 AI 교육 이수를 의무화하는 방안도 검토할 수 있습니다.
• 체험과 실습 중심의 교육 방식 도입: 단순한 이론 강의나 정보 전달을 넘어, 리더들이 직접 AI 도구(예: 챗봇 서비스 기획, 데이터 분석 기반 정책 시뮬레이션, 노코드 AI 툴 활용 등)를 사용해보고 그 효용성을 직접 체감할 수 있는 체험 및 실습 중심의 교육 방식을 적극 도입해야 합니다. 예를 들어, 실제 행정 데이터를 활용하여 AI 기반의 정책 효과를 예측하거나, 민원 응대 챗봇을 직접 기획·설계해보는 등의 실습은 AI에 대한 이해도를 높이고 실제 업무 적용에 대한 자신감을 심어줄 수 있습니다.
• 성공 사례 공유 및 네트워킹 기회 제공: 국내외 공공 및 민간 부문의 성공적인 AI 도입 사례를 학습하고, 관련 분야 최고 전문가들을 초청하여 강연을 듣거나, 리더들 간의 정책 토론 및 경험 공유, 네트워킹 기회를 정기적으로 마련하여 AI 활용에 대한 새로운 아이디어를 얻고 공감대를 확산시켜야 합니다.
• 지속적인 학습 및 정보 접근성 강화: AI 기술과 정책 환경은 매우 빠르게 변화하므로, 일회성 교육에 그치지 않고 지속적인 학습이 이루어질 수 있도록 지원해야 합니다. 리더들을 위한 AI 정책 동향 브리핑, 최신 기술 정보 뉴스레터 발송, 관련 자료 및 전문가 네트워크 접근이 용이한 온라인 플랫폼 구축 등을 통해 정보 접근성을 높이고 상시 학습 환경을 조성해야 합니다.

이러한 리더 대상 AI 역량 강화 노력은 단순히 개인의 능력을 향상시키는 것을 넘어, 데이터 기반의 과학적 행정 문화를 정착시키고, 정책 결정의 합리성과 효율성을 제고하며, AI를 활용한 대국민 서비스 혁신을 촉진하고, 나아가 AI 기술에 대한 국민적 이해와 신뢰를 높이는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 시민들이 볼 때 국가 고위공무원들과 지자체 장들이 AI를 구체적으로 알고 있다는 믿음을 가질 수 있도록 실질적인 교육이 이루어져야 합니다.

4.3 생애 전주기적 AI 교육 시스템 구축 (초중고, 대학, 재직자)

미래 AI 시대를 대비하기 위해서는 특정 연령대나 계층에 국한되지 않고, 모든 국민이 AI 기술을 이해하고 활용할 수 있는 능력을 갖추도록 지원하는 전주기적 AI 교육 시스템 구축이 필요합니다.

• 초중고 교육 단계: 2025년부터 적용되는 2022 개정 교육과정에 따라 초·중·고등학교에서의 AI 교육이 강화될 예정입니다. 초등학교에서는 놀이와 체험을 통해 AI에 대한 흥미를 유발하고 기본적인 소양을 기르는 데 중점을 두고, 중학교에서는 정보 교과를 통해 AI의 기초 원리와 데이터의 중요성을 학습하며, 고등학교에서는 '인공지능 기초', '인공지능 수학' 등 심화 선택 과목을 통해 AI 분야 진로 탐색 기회를 제공해야 합니다. 단순 코딩 기술 교육을 넘어, AI의 사회적 영향과 윤리적 문제까지 함께 다루는 통합적인 교육이 이루어져야 하며, 이를 위해 교원들의 AI 역량 강화 연수 프로그램 확대가 시급합니다. 중국의 경우 이미 2017년부터 K-12 교육과정에 AI를 도입하고 초등학교부터 코딩 교육을 강화하고 있습니다.
• 대학 교육 단계: 대학에서는 AI 분야 핵심 인재 양성을 위해 AI 관련 학과(AI학과, 데이터사이언스학과 등)를 증설하고 입학 정원을 확대하는 한편, 기존 학문 분야(공학, 자연과학, 인문사회 등)와 AI를 융합하는 교육 과정을 적극 개발해야 합니다. 이론 교육과 함께 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 프로젝트 기반 학습(PBL)을 강화하고, 기업과의 산학 협력을 통해 현장 실무 경험 기회를 확대해야 합니다. 정부는 AI 대학원 지원 사업을 지속적으로 확대하여 최고 수준의 석·박사급 연구 인력 양성을 지원해야 합니다.
• 재직자 교육 및 평생 학습 단계: 급격한 산업 구조 변화와 기술 발전에 대응하기 위해, 이미 사회에 진출한 재직자들을 대상으로 하는 AI 역량 강화 교육 및 직무 전환 교육 프로그램이 매우 중요합니다. 정부는 '산업전문인력 AI 역량강화 지원사업' 등을 통해 제조, 서비스, 금융, 의료 등 각 산업 분야의 특성과 재직자의 수준(리더, 중간관리자, 실무자 등)에 맞는 맞춤형 AI 융합 교육 과정을 제공하고 지원을 확대해야 합니다. 온라인 공개강좌(K-MOOC 등), AI 기술 교육 바우처 제공 등을 통해 교육 접근성을 높이고, 개인이 필요에 따라 언제든 학습할 수 있는 평생 학습 체계를 구축해야 합니다.

4.4 핵심 인재 유치 및 유출 방지 전략

국내 AI 인재 양성 노력과 더불어, 글로벌 인재 확보 경쟁에서 우위를 점하고 국내 핵심 인재의 이탈을 막기 위한 보다 적극적이고 종합적인 전략이 필요합니다.

• 해외 우수 인재 유치를 위한 파격적 정책: 미국, 중국, 캐나다, 유럽 국가들은 이미 AI 분야의 글로벌 인재를 유치하기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 우리도 이들 국가에 준하거나 그 이상의 파격적인 유인책을 마련해야 합니다. ▲AI 및 첨단 기술 분야 외국인 전문가를 위한 비자 발급 절차 간소화 및 영주권 취득 요건 완화, ▲세계 최고 수준의 연구 환경 제공(연구비 지원, 최신 연구 장비 및 인프라 구축), ▲높은 수준의 급여 및 스톡옵션 등 보상 체계 마련, ▲주거, 자녀 교육, 의료 등 안정적인 국내 정착을 위한 생활 지원 패키지 제공, ▲소득세 감면 등 세제 혜택 부여 등 종합적인 지원책을 강구해야 합니다. 특히, 해외에서 활동 중인 우수한 한인 과학기술 인력이나, 특정 핵심 기술 분야(예: AI 반도체 설계, LLM 아키텍처)의 최고 전문가 등 전략적으로 필요한 인재 그룹을 타겟팅하여 맞춤형 유치 전략을 추진하는 것이 효과적일 수 있습니다. 또한, 해외 유수 대학이나 연구소의 분교 또는 공동 연구센터를 국내에 유치하고, 국제 공동 연구 프로젝트를 활성화하여 국내 연구 환경의 글로벌 매력도를 높이는 것도 중요합니다.
• 국내 핵심 인재 유출 방지를 위한 근본적 환경 개선: 국내 AI 인재들이 해외로 떠나는 가장 큰 이유 중 하나는 열악한 처우와 연구 환경입니다. 따라서 국내 기업과 연구기관은 글로벌 수준에 걸맞은 연봉, 스톡옵션 등 합리적인 보상 체계를 마련하고, 연구자들이 단기 성과 압박에서 벗어나 자유롭고 도전적인 연구에 몰입할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이를 위해 충분한 연구비 지원과 함께, AI 연구에 필수적인 고성능 컴퓨팅 자원(GPU 등)에 대한 접근성을 대폭 개선해야 합니다. 또한, 국내에서도 세계적인 수준의 연구를 수행하고 글로벌 리더로 성장할 수 있다는 명확한 비전과 커리어 경로를 제시해야 합니다. 대기업뿐만 아니라 기술력 있는 유망 스타트업에서의 도전적인 역할과 성장 기회를 적극적으로 알리고 지원하는 것도 중요합니다. 마지막으로, 국가 AI 발전에 기여한다는 자긍심과 사명감을 느낄 수 있도록 사회적 인정과 지위를 높여주는 노력도 필요합니다. 최근 구글 딥마인드가 인재 유출을 막기 위해 퇴사 후 경쟁사 이직을 금지하는 '비경쟁 조항'을 활용하는 사례 가 있지만, 이러한 방식은 단기적인 효과는 있을지 몰라도 장기적으로는 인재의 자유로운 이동과 성장을 저해하고 AI 생태계 전체의 활력을 떨어뜨릴 수 있다는 비판이 있습니다. 따라서 계약을 통한 제한보다는 매력적인 환경과 기회를 제공하는 근본적인 유인책 마련에 집중해야 합니다.

결론적으로, 대한민국의 AI 인재 정책은 과거의 국내 중심, 대학 중심의 '양성' 패러다임에서 벗어나, 글로벌 시장에서 최고 수준의 인재를 적극적으로 '확보'하고, 확보된 인재들이 국내에서 마음껏 역량을 발휘하며 기여할 수 있도록 '활용'하는 데 정책적 무게 중심을 두는 방향으로 전환해야 합니다. 이는 교육부뿐만 아니라 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 법무부, 외교부 등 관련 부처가 긴밀히 협력하여 비자 및 이민 정책 개선, 해외 연구기관 및 기업과의 네트워크 강화, 국내 기업의 글로벌 인재 활용 지원, 외국인 친화적인 연구 및 생활 환경 조성 등 '확보'와 '활용'을 위한 구체적이고 종합적인 정책 패키지를 마련하고 강력하게 추진해야 함을 의미합니다. 이는 단순히 AI 인재 수를 늘리는 것을 넘어, 대한민국을 글로벌 AI 인재들이 모여드는 매력적인 허브로 만드는 전략적 전환이 될 것입니다.

제5장: 글로벌 시장 지향 AI 전략 (Global Market-Oriented AI Strategy)

5.1 AI 에이전트 및 제품 수출 목표 설정 및 지원

대한민국 AI 산업이 지속적으로 성장하고 글로벌 리더십을 확보하기 위해서는 내수 시장의 한계를 넘어 처음부터 세계 시장을 목표로 하는 수출 지향적 전략을 강력하게 추진해야 합니다. 이는 단순히 해외의 선진 AI 기술을 국내에 도입하고 적용하는 수준을 넘어, 우리가 직접 개발한 혁신적인 AI 에이전트와 제품을 만들어 전 세계 시장에 수출하는 'AI Product Exporter'로 발돋움해야 함을 의미합니다.

• 구체적인 수출 목표 설정 및 로드맵 수립: 막연한 구호가 아닌, 실질적인 성과를 창출하기 위해서는 구체적인 목표 설정이 필요합니다. 한국이 비교 우위를 가지거나 잠재력이 큰 분야, 예를 들어 ▲AI 반도체 및 관련 솔루션, ▲AI 기반 스마트 제조 시스템, ▲AI 의료 진단 보조 시스템 및 헬스케어 서비스, ▲AI 기반 맞춤형 교육(에듀테크) 플랫폼, ▲AI 기반 실감형 콘텐츠 제작 도구 등을 중심으로, 연도별·지역별·품목별 수출 목표액, 시장 점유율 등 측정 가능한 목표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 세부적인 지원 전략과 실행 계획(로드맵)을 수립해야 합니다.
• AI 기업 해외 진출 전주기 지원 강화: 국내 AI 기업, 특히 자본과 네트워크가 부족한 스타트업들이 성공적으로 해외 시장에 진출하고 안착할 수 있도록 정부 차원의 체계적이고 실질적인 지원 시스템을 구축해야 합니다.
  • 해외 실증(PoC) 및 레퍼런스 확보 지원: 국내에서 개발된 AI 제품 및 서비스가 해외 시장에서 통용될 수 있음을 증명하고 신뢰도를 높이기 위해, 현지 기업·기관과의 협력을 통한 실증 사업(Proof of Concept) 기회를 적극 발굴하고 지원해야 합니다. 정부는 해외 실증 환경 구축, 현지 데이터 확보, 성능 및 안정성 검증 비용 등을 지원하고, 성공적인 레퍼런스 확보를 도와야 합니다.
  • 글로벌 진출 원스톱 지원 플랫폼 운영: 해외 시장 동향 정보 제공, 잠재 파트너 및 바이어 발굴·매칭, 현지 법률·특허·회계·마케팅 컨설팅 제공, 해외 유명 전시회 및 컨퍼런스 참가 지원, K-Startup Center 등 해외 거점 운영을 통한 현지 네트워킹 및 사무 공간 지원 등 AI 기업의 해외 진출에 필요한 모든 과정을 원스톱으로 지원하는 통합 플랫폼을 강화해야 합니다.
  • 글로벌 투자 유치 및 M&A 활성화 지원: 국내 유망 AI 스타트업들이 해외 벤처캐피털(VC) 등으로부터 투자를 유치하여 스케일업하고 글로벌 네트워크를 확장할 수 있도록 투자 설명회(IR) 개최, 투자 매칭 등을 지원해야 합니다. 또한, 해외 기술 기업과의 인수합병(M&A)을 통해 기술력을 확보하거나 해외 시장 판로를 개척하는 전략도 지원할 필요가 있습니다.
  • 정부 간(G2G) 협력을 통한 시장 개척 지원: 정부 간 협력 채널을 활용하여 상대국 정부의 규제 완화, 표준 협력 등을 이끌어내고, 한국 AI 기업의 해당 국가 공공 조달 시장 진출 기회를 마련하는 등 정부 차원의 지원 노력을 강화해야 합니다.
  • 성공 사례 발굴 및 확산: AI 기술을 활용하여 수출 증대에 성공한 기업들의 사례를 적극적으로 발굴하고 홍보하여, 다른 기업들이 벤치마킹하고 해외 진출에 대한 동기를 부여받을 수 있도록 해야 합니다. 특히, 물류 최적화, 공급망 관리 효율화, 고객 서비스 자동화, 데이터 분석 기반 의사결정 지원 등 AI가 구체적인 비즈니스 가치를 창출한 사례는 설득력이 높습니다. 또한, 중국의 딥시크(DeepSeek)가 상대적으로 저렴한 비용으로 고성능 AI 모델을 제공하여 개발도상국 등 새로운 시장을 공략하는 사례처럼, 특정 시장의 니즈에 맞는 차별화된 AI 솔루션을 개발하고 수출하는 전략도 적극 고려해볼 가치가 있습니다.

5.2 'K-모델'을 넘어선 글로벌 스탠다드 지향

AI 기술과 시장은 본질적으로 국경 없이 연결되고 빠르게 변화합니다. 이러한 특성을 고려할 때, 한국만의 특수성을 지나치게 강조하는 'K-모델' 또는 '한국형 AI'와 같은 접근 방식은 자칫 글로벌 시장에서의 고립과 경쟁력 약화를 초래할 수 있습니다. 특정 국가의 환경에만 최적화된 기술이나 서비스는 국제적인 호환성이 떨어져 해외 시장 진출에 큰 장벽이 될 수 있으며, 글로벌 협력과 생태계 참여에도 어려움을 겪을 수 있습니다.

따라서 대한민국 AI 전략은 처음부터 글로벌 시장에서 통용될 수 있는 기술과 서비스를 개발하는 것을 목표로 삼아야 합니다. 이는 단순히 기술적 성능뿐만 아니라, 데이터 형식의 표준화, API(Application Programming Interface) 규격의 개방성, 알고리즘의 투명성 및 설명 가능성, 그리고 AI 윤리 가이드라인 준수 등 모든 측면에서 국제적인 표준(De facto standard 포함)과 규범을 따르고 선도하려는 노력을 포함해야 합니다. 중국의 딥시크(DeepSeek)가 자사의 고성능 언어 모델을 오픈소스로 공개하여 단기간에 전 세계 개발자들의 주목을 받고 글로벌 영향력을 확대한 사례는 개방성과 글로벌 스탠다드 지향의 중요성을 잘 보여줍니다. 우리 역시 글로벌 오픈소스 커뮤니티에 적극적으로 참여하고 기여하며, 해외 유수 기업 및 연구기관과의 기술 제휴, 공동 개발, 표준화 협력 등을 통해 글로벌 AI 기술 생태계의 핵심적인 일원으로 자리매김해야 합니다. '한국 최고'를 넘어 '세계 최고' 수준의 AI 기술과 서비스를 지향하고, 이를 통해 글로벌 시장을 선도하겠다는 담대한 목표를 가져야 합니다.

5.3 글로벌 AI 시장 선도를 위한 야심찬 비전

현재 글로벌 AI 시장은 미국과 중국의 빅테크 기업들이 주도하는 치열한 패권 경쟁이 벌어지고 있습니다. 이러한 구도 속에서 단순히 이들을 따라가는 추격자(Follower) 전략만으로는 대한민국의 미래를 보장할 수 없습니다. 우리는 한국만이 가진 고유한 강점(반도체, ICT 인프라, 우수 인재, 역동적 산업)을 바탕으로, 특정 AI 분야에서는 누구도 따라올 수 없는 압도적인 경쟁력을 확보하여 글로벌 시장을 선도하겠다는 야심찬 비전 을 가져야 합니다.

인도가 풍부한 IT 인력을 바탕으로 글로벌 기업들의 AI 개발 및 운영을 지원하는 'AI Garage'(아웃소싱 기지) 역할을 수행하는 모델을 넘어, 대한민국은 독자적인 기술력과 창의성을 바탕으로 혁신적인 AI 에이전트, 플랫폼, 완제품을 직접 개발하고 이를 전 세계 시장에 수출하는 'AI Product Exporter'로서의 위상을 확립해야 합니다. 이는 더 높은 부가가치를 창출하고, 양질의 일자리를 만들며, 국가 경제의 새로운 성장 동력을 확보하는 길입니다.

나아가, 우리가 개발한 AI 기술을 단순히 경제적 이익 추구를 넘어 기후 변화 대응, 신종 감염병 예측 및 관리, 빈곤 및 불평등 완화, 교육 격차 해소 등 인류가 직면한 공통의 난제를 해결하는 데 적극 활용함으로써, 국제 사회에 기여하고 대한민국의 글로벌 리더십과 소프트 파워를 강화해야 합니다. 이는 대한민국이 책임감 있는 AI 선도국으로서 국제 사회의 존경과 신뢰를 얻는 길이 될 것입니다.

이러한 글로벌 지향 전략을 성공시키기 위해서는 기술 개발 단계부터 '수출'과 '글로벌 가치 창출'을 염두에 두어야 합니다. AI 제품 및 서비스의 성공적인 수출은 단순히 기술적 우수성만으로 달성되지 않습니다. 해당 기술이 목표 시장의 고객들이 겪고 있는 구체적인 문제점(Pain Point), 예를 들어 물류 시스템의 비효율성, 높은 고객 서비스 비용, 제조업의 낮은 생산성, 특정 질병의 조기 진단 어려움 등을 얼마나 효과적으로 해결해주고, 이를 통해 어떤 실질적인 '가치'(비용 절감, 시간 단축, 생산성 향상, 새로운 경험 제공, 건강 증진 등)를 제공하는지가 성공의 핵심 열쇠입니다. 대한민국의 AI 수출 전략은 기술 자체의 성능을 내세우기보다, 목표 시장과 산업에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 고객의 구체적인 문제를 해결하고 명확한 '가치 제안(Value Proposition)'을 제시하는 솔루션 개발에 집중해야 합니다. 정부의 수출 지원 정책 역시 기술 실증 지원에 더해, 현지 시장 분석, 비즈니스 모델 개발 컨설팅, AI 도입 전후의 성과(ROI) 측정 및 검증 지원 등을 포함하여 이러한 '가치 기반 수출'을 촉진하는 방향으로 설계되고 강화되어야 할 것입니다.

결론: 신임 대통령을 위한 제언

대한민국 AI 국가 전략 핵심 요약:

본 보고서는 인공지능(AI) 시대의 도래에 맞춰 대한민국이 글로벌 AI G3 국가로 도약하기 위한 국가 전략의 청사진을 제시하였습니다. 먼저, 국가 AI 전략의 개념과 목표, 핵심 구성요소를 정의하고, 미국·중국·일본 등 주요 경쟁국들의 전략을 분석하여 글로벌 동향을 파악했습니다. 이를 바탕으로 대한민국의 AI 기술 수준, 산업 생태계, 인프라 현황을 진단하고, 세계 최고 수준의 반도체 제조 역량과 ICT 인프라라는 강점, 그리고 기초 연구 역량 부족과 핵심 인재 유출이라는 약점이 공존하는 '양면성'을 확인했습니다. 이러한 진단 하에, AI 경쟁우위를 확보하고 지속하기 위한 방안으로 ▲선택과 집중에 기반한 R&D 투자 확대 및 전략적 방향 설정, ▲네거티브 규제 도입 및 규제 샌드박스 활성화를 통한 혁신 친화적 규제 환경 조성, ▲글로벌 협력 강화 및 국제 표준 선도 노력을 제시했습니다. 또한, 미래 AI 시대를 이끌어갈 인재 확보를 위해 ▲전주기적 AI 교육 시스템 구축, ▲행정 리더들의 AI 역량 강화, ▲해외 우수 인재 유치 및 국내 인재 유출 방지를 위한 종합적인 전략의 필요성을 강조했습니다. 마지막으로, 내수 시장의 한계를 넘어 ▲AI 제품 및 서비스의 수출 목표 설정과 적극적인 지원, ▲'K-모델'을 넘어선 글로벌 스탠다드 지향, ▲세계 시장을 선도하겠다는 담대한 비전 설정의 중요성을 역설했습니다.