한국 정부가 ‘AI G3 도약’을 목표로 바우처 지급, 연구개발용 GPU 지원, 공공 데이터 개방, AI 데이터센터 설립 법적 근거 마련 등 다양한 진흥 정책을 추진하고 있다. 각국이 AI를 국가 경쟁력의 핵심 요소로 삼아 생태계 구축에 나선 흐름의 일환이다. 그러나 과거 개발국 경험에서 비롯된 강한 산업 개입 타성이 되살아나면 오히려 민간 시장을 잠식하거나 경쟁과 혁신을 위축시킬 수 있다는 우려가 제기된다.
대규모 공공 GPU와 AI 데이터센터가 학계·스타트업의 연구 문턱을 낮추는 역할을 할 수 있지만, 민간 시장을 대체하는 수준으로 커져서는 안 된다는 지적이다. 공공·민간의 역할 경계를 명확히 하고, 자원 활용률과 배분 기준을 투명하게 공개할 필요가 있다. 국산 거대언어모델(LLM) 육성 정책도 마찬가지다. 미국 빅테크 LLM이 이미 세계 범용 시장을 장악한 상황에서 독자 파운데이션 모델이 확보할 수 있는 수요 규모는 불확실하다. SK텔레콤의 에이닷, 카카오의 카나나, 네이버의 AI 브리핑·탭처럼 기업이 각자의 상황에 맞게 서비스를 제공하는 것이 자연스러운 시장 흐름이며, 공공·안보·금융·통신 등 필수 기능을 위한 최소 운영 역량을 갖추는 것과는 별개로 접근해야 한다.
AI 교육 투자 역시 단순한 교육 인원 확대보다는 어떤 시장과 기술 병목을 겨냥해 인력을 키우느냐가 핵심이다. AI가 기존 업무를 대체하고 기업의 채용 방식이 바뀌는 환경에서, 교육 확대만으로 청년층의 노동시장 진입을 돕기는 어렵다. SK하이닉스가 고대역폭메모리(HBM) 선투자로 다음 패러다임의 기회를 잡은 사례나 엔비디아 생태계 의존도를 줄이기 위한 AI 인프라 연결·가속 플랫폼 같은 틈새 분야가 유효한 집중 영역의 예시로 꼽힌다. 정부는 AI 산업의 승자를 고르고 방향을 지시하는 선도자가 아니라, 민간이 자유롭게 실험하고 경쟁할 수 있도록 병목을 풀어주는 조력자 역할에 충실해야 한다는 시각이다.
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