한국의 AI 산업에 대한 국내 담론을 보면 자주 이런 걱정이 나온다. '우리가 선진국들을 따라잡을 수 있을까' 하는 불안감인 것으로 보인다. 특히 OpenAI의 ChatGPT 등 대형 모델 출현 이후 한국이 이 분야에서 뒤처질 것 같다는 우려가 많다고 전해진다. 하지만 이런 패배주의적 우려가 막연한 감정 차원에만 머물러 있다면, 실제 물적 조건을 살펴봐야 한다는 주장이 제기되고 있다.
한국이 현재 확보하고 있다는 GPU 26만 장은 단순한 숫자가 아니라는 게 핵심인 것으로 보인다. 이 규모는 Mythos 같은 대형 파운데이션 모델을 학습시키기에 충분한 수준으로 평가된다고 한다. 단순히 '충분하다'는 주장이 아니라, 실제 국제적 기준으로 봤을 때 주요 AI 모델을 자체 개발할 수 있는 물적 토대가 형성되었다는 의미로 해석되고 있다. 더불어 AI를 만드는 기본적인 알고리즘과 학습 방법론은 이미 학계와 산업계에 공개되어 있다. 접근성 면에서 OpenAI나 Anthropic이 한국 연구진보다 특별히 유리한 위치에 있는 게 아니라는 의견이 제시된다.
그렇다면 OpenAI와 Anthropic이 현재 AI 분야의 최선두에 있는 이유는 뭘까. 논의에 따르면, 그들의 진짜 이점은 기술 자체가 아니라 '선행 경험'에 있다고 본다. 다시 말해 몇 년 전부터 수만 개에서 수십만 개 단위의 GPU를 대규모로 운용하며 모델을 학습시켜온 경험인 것으로 보인다. 이는 독점적인 비법이 아니라 재현 가능한 과정이라는 분석인 것으로 보인다. 충분한 자원과 시간이 주어진다면, 다른 조직이나 국가도 같은 경험을 쌓을 수 있다는 논리다.
한국이 선례를 찾는다면 과거로 거슬러 올라가면 된다고 이야기된다. 반도체 산업의 급부상, 인터넷 인프라의 급속한 보급, 디지털 생태계 구축 같은 역사적 사례들인 것으로 보인다. 당시 이 분야들은 미국이나 유럽의 선진국이 주도하고 있었고, 한국이 '따라잡을 수 있을까' 하는 의심과 우려의 목소리도 많았다고 전해진다. 전문가들조차 한국이 그토록 짧은 기간에 이런 산업들을 성숙시킬 수 있을 것 같지 않다고 봤던 시대다. 하지만 결과는 어떻게 됐는가. 한국은 이런 도전들을 현실화시켰고, 나중에는 세계 경쟁력을 확보한 것으로 전해진다. 반도체 분야에서는 더 이상 '따라잡는 입장'이 아니라 세계 톱클래스라는 평가도 받는다.
결국 기술의 우월성이나 자원 부족이 장벽이 되기보다는, 장기적 투자를 지속할 사회적 합의와 정책의 연속성이 더 중요한 변수로 지목된다고 한다. 한국이 AI 분야에서 최고 수준의 경쟁력을 갖춘 나라들과 어깨를 나란히 하거나 그 이상을 지향할 수 있는지는, 결국 '하겠다'는 국가적 의지와 그것을 뒷받침할 정책적 지속성이 결정 요인이 될 것이라는 관점인 것으로 보인다.
📌 원문 발췌
AI를 만드는 법은 이미 공개되어 있습니다. OpenAI와 Anthropic이 그 회사 바깥의 사람들에 비해서 가진 이점은 그들이 남들보다 앞서서 수만~수십만장 단위의 GPU로 AI를 학습시키는 경험을 해봤다는 것 뿐입니다.
원본 출처: 클리앙 모두의공원