[미디어펜=배소현 기자] AI(인공지능) 인프라 수준을 기준으로 국가 경쟁력을 가늠하려는 움직임이 본격화되고 있다. 최근에는 연산 능력과 데이터센터 등 AI 자원 보유 수준을 반영한 새로운 지표까지 등장하면서 이와 관련한 국가 간 격차가 보다 구체적으로 가시화되는 모습이다.
15일 업계에 따르면 국가별 AI 인프라 확보 수준을 가늠하는 새로운 지표로 국내총지능(GDI·Gross Domestic Intelligence)이 부상하면서 글로벌 IT 경쟁 구도에도 변화가 감지되고 있다. 특히 글로벌 AI 연산 능력이 미국 등 일부 국가에 집중되면서 구조적 쏠림 현상이 심화되는 모습이다. 이 같은 인프라 격차는 단순 기술 수준을 넘어 산업 전반의 경쟁력과 투자 흐름까지 좌우할 변수로 지목된다.
최근 글로벌 시장에서는 GPU(그래픽처리장치)와 데이터센터, 네트워크 등 AI 연산 인프라를 중심으로 한 경쟁이 빠르게 확산되고 있다. 과거에는 반도체 기술력이나 플랫폼 경쟁이 핵심이었다면 이제는 얼마나 많은 AI 인프라를 확보하고 이를 효율적으로 운영할 수 있는지가 경쟁력의 핵심 요소로 자리 잡고 있다는 평가다.
특히 AI 연구단체와 투자업계에서는 국가별 AI 인프라 수준을 종합적으로 평가하려는 움직임이 나타나고 있다. 이 과정에서 GDI라는 개념이 등장하며 AI 경쟁을 바라보는 기준 자체가 바뀌고 있다는 분석이 나온다.
이 가운데 글로벌 AI 연산 능력은 특정 국가에 집중되는 양상을 보이고 있다. 구체적으로는 미국이 75% 수준으로 압도적인 비중을 차지하고 중국과 일부 선진국이 뒤를 잇는 구조로, 업계에서는 초기 인프라 투자 규모가 격차를 확대시키는 요인으로 작용하고 있다는 분석이 나온다. 이는 AI 모델 개발과 서비스 확장, 산업 적용 전반에서 유리한 위치를 선점하게 하는 기반이 된다는 것이다.
이 같은 흐름은 기업 단위 경쟁을 넘어 국가 경쟁력으로 직결되는 구조로 이어지고 있다. 대규모 연산 자원을 확보한 국가일수록 AI 생태계 전반에서 주도권을 확보할 가능성이 높고, 반대로 인프라 확보가 제한된 국가는 기술 활용과 산업 확산 속도에서 제약을 받을 수밖에 없다는 지적이다.
◆ 한국, 투자 확대에도 ‘구조적 한계’ 지적
국내에서도 AI 인프라 경쟁에 대응하기 위한 움직임이 이어지고 있다. 정부는 국가 AI 컴퓨팅센터 구축과 데이터센터 인프라 확대 등을 추진하며 기반 마련에 나서고 있다.
기업들도 일찌감치부터 투자에 속도를 내고 있다. 네이버를 비롯한 플랫폼 기업들은 자체 데이터센터와 AI 인프라 구축을 강화하고 있으며, 통신사 역시 GPU 기반 클라우드와 AI 데이터센터 사업 확대에 나서고 있다. 또 삼성전자의 경우 AI 인프라의 기반이 되는 반도체 영역에 집중하고 있으며 LG전자는 데이터센터 냉각 등 운영 인프라 등의 영역에서 존재감을 확대하는 모습이다.
다만 업계에서는 여전히 구조적 한계가 존재한다는 평가가 나온다. 글로벌 빅테크와 비교하면 국내 기업들의 AI 인프라 투자 규모는 여전히 제한적인 수준이다. 또 대규모 데이터센터 구축에 필수적인 전력 확보와 부지 확보가 쉽지 않은 데다, 규제 등 제도적 제약이 큰 부담으로 작용한다. 여기에 고성능 GPU를 해외 기업에 의존하고 있는 구조도 겹치면서 인프라 확보와 운영 전반에서 제약 요인으로 작용하고 있다는 지적이다.
전문가들은 단순한 설비 투자 확대를 넘어 정책적 지원이 병행돼야 한다고 강조한다. 전력 확보와 입지 규제, 세제 지원 등 데이터센터 구축을 둘러싼 제약 요인이 맞물리면서 인프라 생태계 전반을 고려한 정책적 접근이 필요하다는 것이다.
또 AI 인프라를 단순 산업 지원이 아닌 국가 전략 자산으로 인식해 중장기 로드맵에 기반한 투자와 구체적인 정책 설계가 필요하다는 목소리도 커지고 있다. 인프라 구축과 함께 인력 양성, 소프트웨어 생태계 강화까지 연계해야 실질적인 경쟁력 확보로 이어질 수 있다는 설명이다.
한 업계 관계자는 “AI 경쟁은 단순히 기술이나 서비스 수준을 넘어 인프라 확보 능력에서 이미 격차가 벌어지고 있다”며 “국가 차원의 전략적 투자와 정책 지원이 병행되지 않으면 경쟁력 격차가 더 확대될 수 있다”고 말했다.
[미디어펜=배소현 기자]