출범 1주년을 맞은 이재명 정부의 AI 핵심 정책이 중간 점검 시점을 맞았다. AI 데이터센터(AIDC) 관련 특별법이 국회 본회의를 통과하고 GPU 조기 확보 목표가 구체화된 점은 성과로 평가되지만, 전체 326개 AI 과제 가운데 38개는 추가 보완이 필요한 상태이며 부처 간 협업 부진이 정책 추진력을 떨어뜨리고 있다는 지적이 나온다.
인프라 구축 측면에서는 가시적인 결과가 나타났다. 지난달 7일 국회 본회의를 통과한 ‘AIDC 산업 진흥에 관한 특별법’은 비수도권 AIDC 구축 시 전력계통영향평가 면제, 투자 세액공제 확대 등 규제 완화를 담고 있다. GPU 확보와 관련해서는 추가경정예산으로 1만 3,000장을 현장에 지원 중이며, 2030년까지 첨단 GPU 26만 장 이상을 확보한다는 목표도 제시됐다. 국산 AI 모델 개발도 병행 추진 중이다. ‘독자 AI 파운데이션 모델(독파모) 프로젝트’ 아래 SK텔레콤·LG AI연구원·업스테이지·모티프테크놀로지스 등 4개 기업이 GPU 지원을 받아 오는 8월 2차 평가를 앞두고 있으며, 최종 2개 팀이 선발될 예정이다.
그러나 진행 속도가 계획에 미치지 못하는 과제도 상당수다. 국가AI전략위원회 ‘대한민국 인공지능행동계획 대시보드’에 따르면, 6월 1일 기준 110개 과제가 기한이 임박했거나 초과해 위험관리 항목에 올라 있다. 부진 과제 다수는 과학기술정보통신부와 보건복지부·국방부·산업통상자원부 등이 함께 추진하는 다부처 협업 사업들이다. 보건의료 AI 고도화를 위한 학습 데이터 확충, 피지컬 AI와 AI 반도체 분야 차세대 기술 확보 등이 대표적이다. AI 정책 수장이 선거에 차출되면서 정책 연속성이 흔들렸다는 내부 우려도 제기됐다. AI 미래기획수석과 국가AI전략위 상근부위원장에 임명된 인사들이 1년도 안 돼 재보궐선거에 출마하면서 리더십 공백이 생겼다는 지적이다.
AI 3강 도약이라는 목표를 달성하려면 법·제도 정비와 GPU 물량 확보에 그치지 않고 부처 간 칸막이를 허물고 전문 인력을 안정적으로 유지하는 체계를 갖춰야 한다는 게 전문가들의 공통된 시각이다. 정부는 7개 소프트웨어 중심 대학을 AI 중심대학으로 전환하는 등 인재 양성에도 나서고 있어, 하반기 정책 실행 속도가 중장기 성과를 가를 핵심 변수가 될 전망이다.
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