안녕하세요, 오프라인 공간을 더 똑똑하게 만드는 인공지능 스타트업 메이아이입니다.

AI 연구의 기초를 닦은 학자들에게 노벨 물리학상이 돌아갔던 2024년, 어느새 2025년도 반환점을 돌았습니다. AI가 발전하는 속도만큼, 관련 이슈도 그만큼 풍성했는데요. 상반기 여섯 달 동안 어떤 이슈가 주요했는지, 딱 4가지로 정리했습니다.

첫 번째 이슈: 딥시크 쇼크

2025년 인공지능 이슈는 쇼크로 문을 열었습니다. 중국의 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 내놓은 추론 특화 AI 모델 ‘DeepSeek-R1’ 때문입니다.

R1은 3가지 측면에서 충격을 줬습니다. 

• 첫째는 성능입니다. R1보다 앞서 출시된 오픈AI의 추론 AI 모델 ‘GPT-o1’의 성능을 뛰어넘었습니다. 
• 둘째는 가격입니다. 챗GPT 개발비의 5% 정도밖에 들지 않았습니다. AI 모델을 개발하는 데는 값비싼 GPU가 수없이 필요해 진입 장벽이 높았는데 이를 깨버린 겁니다. 
• 마지막으로 개발 소스 공개입니다. 오픈소스로 많은 사람이 이용하게 해 딥시크가 시중에 빨리 자리잡을 수 있게끔 했습니다. 

이 영향으로 엔비디아의 주가가 17% 넘게 하락했습니다. 주가 하락분을 한국 돈으로 따지면 약 863조 원, 우리 정부의 2024년 예산보다 1.27배 많았습니다. 중국의 기술력이 미국이 주도하던 인공지능 경쟁에 균열을 낸 순간이었습니다.

딥시크 쇼크는 금세 가라앉았습니다. 개인정보 유출을 우려해 우리 정부를 포함한 여러 나라에서 딥시크 사용을 막았기 때문입니다. 딥시크는 정부가 개인정보 관련해 지적한 사항을 수정했지만, 국내 이용자의 신뢰를 회복하기에는 역부족이었습니다. 그사이 챗GPT가 ‘지브리 열풍’으로 이용자를 폭발적으로 끌어모은 점도 영향을 줬습니다. 딥시크는 곧 차세대 모델 R2를 공개할 예정이라고 합니다.

두 번째 이슈: 추론 AI 모델 경쟁 가속화

현재 전 세계 AI 모델 경쟁에는 ‘추론 AI’가 중심에 있습니다. 앞서 소개한 DeepSeek-R1뿐 아니라 Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4, GPT-o3 Pro 등이 성능 경쟁을 이어가고 있습니다. 도대체 추론 AI가 무엇이길래 경쟁이 심화하는 걸까요?

추론 AI는 문제를 풀어가는 과정을 스스로 생각해 최적의 결론을 도출하는 모델입니다. 예를 들어 서울에서 부산까지 가는 방법을 알려달라고 했을 때, 기존의 ‘학습 중심 모델’은 데이터 통계에 기반해 답변합니다. 다양한 예시를 조합해 결과물을 만들어내는 것입니다. 반면에 추론 모델은 서울에서 부산까지 가는 과정을 단계별로 나누고, 학습할 데이터가 부족해도 차근차근 추론해 접근합니다. 이런 이유로 수학·과학·코딩 등에 적합한 것으로 평가받습니다.

성능 경쟁이 심화하는 이유는 시장 주도권 때문입니다. 딥시크 쇼크가 보여주는 것처럼 이용자는 성능이 조금이라도 좋다면 언제든 다른 AI 모델을 사용할 준비가 되어 있습니다. 이런 식으로 성능 경쟁에서 우위를 차지해야 이용자를 많이 끌어모을 수 있고, 그만큼 더 많은 사람들의 일상에 스며들 수 있습니다. 이는 해당 기업을 보유한 국가의 AI 경쟁력이 커지는 쪽으로도 연결됩니다.

장기적인 관점으로는 경쟁이 어디로 향하는지 아는 것이 좋습니다. 경쟁의 도착지에는 범용 인공지능(AGI)이 있습니다. AGI는 인간과 유사한 수준의 능력을 갖춘 인공지능을 의미합니다. 새로운 상황을 다양하게 맞닥뜨리더라도 인간처럼 문제 해결 능력을 보이는 수준입니다. 추론 AI는 AGI로 가는 5단계 중 두 번째 단계에 해당합니다. 해당 단계를 빨리 통과해 AGI에 더 가까이 다가갈수록, 전 세계에 미치는 영향력은 더 커질 것으로 전망됩니다.

세 번째 이슈: AI 컴퓨팅 파워와 패권 경쟁

추론 AI 모델 경쟁에서 앞서나가기 위해서는 컴퓨팅 파워가 뒷받침되어야 합니다. AI가 결과물을 내기 위해 차근차근 문제에 접근하고, 연산에도 오랜 시간이 소요되기 때문입니다. 탄탄한 컴퓨팅 파워는 GPU의 성능과 개수에서 나옵니다. 앞으로 AI 모델 경쟁에서 이기기 위해서는 성능이 더 뛰어난 반도체를, 더 많은 양으로 확보해야 하는 것입니다.

컴퓨팅 인프라를 갖추는 것은 개별 기업 단위로는 감당하기 어려운 수준입니다. 각 정부 차원에서 AI 칩을 확보하고, 데이터센터를 짓는 등 많은 자원을 투입해야 합니다. 현재 전 세계에서 AI 전용 데이터센터를 가진 나라는 약 200개국 중 32개국입니다. 32개국 중에서도 미국과 중국이 전체 데이터센터의 90%를 보유하고 있을 정도로, 쏠림 현상이 두드러집니다.

다르게 말하면, 컴퓨팅 파워를 하루 빨리 확보하지 않으면 국제 AI 경쟁에서 뒤처진다는 뜻입니다. 해외의 데이터센터를 이용하는 방안도 생각할 수 있지만, 다른 나라의 AI 정책에 좌지우지될 확률이 높습니다. 서비스를 제한하거나 사용료를 올린다고 했을 때 불리한 입장에서 협상을 벌여야 하는 것입니다. 국내 데이터를 해외로 이전해 활용하는 거라, 안보 측면에서도 리스크가 생깁니다.

이런 상황을 막기 위해 여러 나라에서는 AI 관련 투자를 늘리고 있습니다. 미국과 중국에 이어 ‘AI 3강 국가’가 되기 위해 자체 AI를 개발하고, GPU를 확보해 데이터센터를 짓는 등 전 과정에 역량을 집중하고 있습니다.

네 번째 이슈: 국내 최초 AI 수석 임명과 100조 원 투자

‘AI 3강 국가’가 되기 위한 경쟁에 한국 정부도 박차를 가하고 있습니다. 이런 흐름은 정부 인사에서도 나타납니다. 최초로 AI 수석 자리를 만들고 하정우 네이버클라우드 AI이노베이션 센터장을 임명했습니다. 과학기술정보통신부 장관 후보로는 LG의 AI 모델 ‘엑사원’ 개발을 이끈 배경훈 AI연구원장을 지명했습니다. 정부는 이 두 사람을 투톱으로 내세우고 100조 원을 투자해 AI 역량을 키울 계획입니다.

정부의 AI 정책은 ‘소버린 AI’를 향합니다. 다른 말로 ‘주권 AI’라고 하는데, 한 국가가 다른 나라의 입김에 휘둘리지 않을 정도로 강력한 AI 경쟁력을 갖추는 것을 뜻합니다. 소버린 AI가 실현되기 위해서는 다양한 조건이 충족되어야 합니다. AI 모델 성능을 높이는 것뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 파워 확보, 데이터센터 운영에 필요한 전력과 물 공급, 인재 육성 등 AI 발전에 필요한 모든 것을 아낌없이 지원해야 합니다.

한편에서는 이런 이유로 ‘소버린 AI는 이미 늦었다’는 등의 회의적인 의견을 내놓기도 합니다. 어찌어찌 자체 모델을 만든다고 하더라도, 이미 투자를 받고 앞서나가는 해외 모델과 경쟁력이 떨어질 수밖에 없다는 겁니다. 이미 국내 기업들이 모두 유명 AI 기업의 API를 가져다 쓰거나, 메타·딥시크의 오픈소스를 활용하는 상황인 점을 예로 들기도 합니다.

하지만 ‘소버린 AI는 가능하다’고 보는 시선도 있습니다. 그 동력으로 스타트업과 함께해야 한다는 의견이 큽니다. 정부는 굵직한 인프라를 만들고, 각 분야에 특화된 스타트업이 다양한 문제를 해결할 AI 모델을 기획하자는 겁니다. 민첩한 조직 문화를 갖추고 경험도 풍부하기에, 각 산업의 버티컬 AI를 만드는 데 경쟁력을 갖출 수 있다는 전망입니다. 물론 각 AI 모델은 개발에만 그치는 게 아니라, 글로벌 시장에서 실제 부가가치를 만드는 수준까지 나아갈 수 있어야 하겠습니다.

AI 시대에 역량을 갖춘 기업, 메이아이

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