AI 예산의 정치적 맥락과 정부의 전략적 포지셔닝
한국의 AI 예산 전략은 목표 대비 과도한 분산 투자와 신뢰성 문제로 실질적 성과 달성에 한계가 예상된다. 전문가들은 GPU 확보와 인재 양성에 집중 투자하고, 부처 간 협업 체계를 강화할 것을 제안한다. 향후 5년간 150조 원 규모의 국민성장펀드를 통해 첨단전략산업을 육성하되, AI 예산의 투명한 관리와 성과 평가 체계 구축이 시급하다. 글로벌 AI 경쟁 심화 속에서 한국은 제조업 기반의 "피지컬 AI"로 차별화 전략을 모색해야 한다.
AI 예산의 양적 분석과 집행 구조
기재부의 10.1조 원 AI 예산 발표와 국회 예산처 7.7조 원 분석 간 괴리는 신뢰성 문제를 심화시켰다. 노화면역 연구·유학시스템 관리 등 비AI 사업 편입이 주요 원인으로 지적된다. GPU 2.8만 장 구매 계획의 활용 방안 미비로 예산 효율성 의문이 제기되며, 과기부 5조 원 할당 등 부처별 분배 구조의 일관성도 논란이다. 전문가들은 투명한 예산 관리 체계 구축과 "피지컬 AI" 전략을 통한 실물 경제 연계를 강조한다. 향후 150조 원 국민성장펀드 운영 시 민간 주도 기술 검증 메커니즘 도입이 필수적일 전망이다.
산업별 AI 전환 전략과 물리적 AI 투자
정부는 제조업 혁신을 위한 피지컬 AI 생태계 조성을 위해 향후 5년간 6조 원을 투자하고 광역별 거점 구축, 공정 데이터 기반 실증, 스마트팩토리 고도화 전략을 수립했다. 엔비디아와의 협력을 통해 확보한 26만 장의 GPU는 반도체·자동차 분야에서 피지컬 AI 개발 속도를 가속화할 핵심 인프라로 작용하나, 대규모 일자리 감소 리스크 관리를 위해 대중소기업 상생 협력 체계와 노동자 재교육 프로그램 강화가 시급하다. 삼성전자의 반도체 생산 데이터와 현대차의 자율주행 기술을 결합한 실증 사업이 글로벌 경쟁력 확보의 전환점이 될 전망이며, 국가 차원의 에너지 인프라 투자와 액체냉각 기술 개발이 GPU 활용 극대화를 위한 필수 조건으로 부상했다. 이와 같은 전략적 투자가 제조업 중심의 소버린 AI 생태계 구축을 통해 2030년까지 글로벌 AI 경제 3위 달성이라는 국가 목표 달성에 기여할 것으로 기대된다.
AI 인재 양성 전략과 교육 예산의 구조
정부는 AI 3대 강국 도약을 위해 초중등 9,000억 원, 고등교육 5,000억 원 등 총 1조 4,000억 원을 투입하여 전 생애주기 AI 교육 체계를 구축할 계획이다. 2026년 3개 교육청에 시범 설립 후 2028년까지 전국 17개 시도로 확대되는 AI 교육지원센터는 시도교육청-대학-기업 협력 체계를 강화할 전망이다. 학사·석사·박사 통합 "패스트트랙"(5.5년) 도입과 기업 주도 "산업학위제"를 통해 실무 역량 강화에 주력하며, 2027년까지 모든 학교에 지능형 과학실을 구축하고 AI 특화 마이스터고를 확대할 예정이다. 흥미롭게도 데이원컴퍼니 조사에 따르면 AI 교육 수요는 45~54세 연령층(25%)에서 가장 높아, 중장년층 대상 디지털 평생교육 확대가 시급한 과제로 부상했다.
비판적 시각과 국제적 경쟁력 평가
전문가들은 내년 AI 예산이 수십 개 사업으로 분산될 경우 집중적 성과 달성이 어렵다고 경고한다. 글로벌 빅테크는 특정 분야에 수십조 원을 집중 투자하는 반면, 한국의 AI 예산 10.1조 원은 소비쿠폰 13조 원보다도 적어 전략적 한계가 지적된다. 조승래 의원은 "양적 확대보다 질적 제고를 위한 전략적 집행"이 시급함을 강조했으며, 중국의 장기 기술 투자 전략을 벤치마킹할 필요성이 대두되고 있다.
정책 제언과 미래 전망
예산정책처는 GPU 활용 계획 수립 지연 문제 해결을 위해 2026년 내 구체적 실행 로드맵을 조속히 마련할 것을 촉구했다. AI 리터러시를 국민 필수 역량으로 정립하고, 지역 간 격차 해소를 위한 거점국립대 허브 구축과 지역 중심 AI 부트캠프 확대가 시급하다. 변화 관리 전담팀을 통한 정책 피드백 루프 구축과 "질문이 있는 교실" 모델 정착으로 한국형 AI 교육 체계를 고도화해야 한다. 글로벌 협력과 소버린 AI 생태계 조성을 병행하는 듀얼 트랙 전략이 한국의 AI 3강 도약을 위한 핵심 전략이 될 전망이다.