[서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 핵심은 반도체와 인공지능(AI) 데이터센터, 피지컬 AI를 개별 산업이 아닌 하나의 생태계로 육성해 대한민국의 새로운 성장동력을 만드는 데 있다는 제언이 나왔다. 전문가들은 AI 시대 경쟁력은 기술 개발을 넘어 산업 생태계 구축과 규제 혁신, 제조업 기반 활용에 달려 있다고 강조했다.

뉴스핌TV 'KYD 이슈터미네이터'는 유민희 한국경제연구원 연구위원과 정지성 에스오에스랩 대표를 초청해 정부가 추진하는 '3대 메가 프로젝트'의 의미와 경쟁력, 성공 과제를 진단했다.

유민희 연구위원은 "저출산·고령화로 기존 성장 방식이 한계에 이른 만큼 AI를 중심으로 새로운 성장 기반을 구축해야 한다"며 "이번 메가 프로젝트는 AI 산업을 육성하는 데 그치지 않고 반도체, AI 데이터센터, 피지컬 AI를 하나의 순환 생태계로 연결하는 국가 산업전략"이라고 말했다.

유 연구위원은 반도체가 AI의 연산 능력을 제공하고, AI 데이터센터가 이를 학습·운영하는 인프라 역할을 하며, 피지컬 AI가 이를 산업 현장에 적용해 새로운 부가가치를 창출한다고 설명했다. 제조 현장에서 축적된 데이터는 다시 AI 모델 성능을 높이고 고성능 반도체 수요를 확대하는 선순환 구조를 만든다는 것이다.

글로벌 경쟁 속에서 한국만의 강점도 제조업과 반도체에서 찾아야 한다고 진단했다. 그는 "HBM 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스가 세계 시장을 주도하고 있고 자동차·조선·배터리 등 세계적인 제조업 기반을 갖춘 만큼 한국은 AI 인프라 공급자이자 피지컬 AI의 최적 테스트베드가 될 수 있다"고 말했다. 또 미국식 민간 주도나 중국식 국가 주도 모델과 달리 정부가 인프라를 지원하고 기업이 투자를 맡는 민관 협력 방식도 경쟁력으로 꼽았다.

정지성 에스오에스랩 대표는 정부가 AI 반도체 거점으로 육성하는 광주에 대해 "광통신 산업을 기반으로 초고속 인터넷 시대를 뒷받침했던 경험과 우수한 인재, 전력 인프라를 모두 갖춘 지역"이라며 "AI 반도체와 피지컬 AI 산업을 키울 충분한 역량이 있다"고 평가했다.

다만 산업 육성을 위해서는 초기 시장을 만드는 정책이 필요하다고 강조했다. 그는 "기업이 가장 원하는 것은 정부가 문제를 먼저 제시하고 초기 수요를 만들어주는 것"이라며 "광주의 자율주행 로봇택시처럼 실증 사업을 통해 데이터가 축적되고 산업으로 연결되는 선순환을 만들어야 한다"고 말했다.

기업들이 가장 큰 애로사항으로 꼽는 것은 규제보다 '불확실성'이라는 지적도 나왔다. 유 연구위원은 "전력과 용수, 인허가, 환경평가 등이 여러 부처에 흩어져 있어 투자 일정을 예측하기 어렵다"며 "국가 전략산업을 전담하는 컨트롤타워를 통해 전력·용수·인허가를 일괄 지원하고 정권이 바뀌어도 흔들리지 않는 정책 일관성을 확보해야 메가 프로젝트가 속도를 낼 수 있다"고 말했다.

다음은 [뉴스핌TV 이슈터미네이터] 3대 메가프로젝트 진단 전문이다.

-정부가 반도체·AI 데이터센터·피지컬 AI를 3대 메가 프로젝트로 추진하는 이유는 무엇이며, 우리 경제에는 어떤 의미가 있습니까?
▲유민희 연구위원(이하 유): 크게 두 가지 이유가 있습니다.
첫째는 한국 경제의 성장 방식이 바뀌고 있기 때문입니다. 저출산·고령화로 성장잠재력이 낮아지면서 노동과 자본을 투입해 성장하던 기존 방식은 한계에 이르렀습니다. 우리나라는 섬유·의류에서 중화학공업, 반도체·자동차로 이어지는 두 차례의 산업 도약을 이뤘지만, 2005년과 2024년의 10대 수출 품목을 비교하면 새롭게 진입한 품목은 사실상 1개뿐입니다. 이제는 새로운 성장동력을 만들어야 하는 시점이며, 앞으로는 생산성을 얼마나 높이느냐가 성장의 핵심이 됩니다. 그 생산성을 끌어올릴 수 있는 가장 중요한 범용기술이 바로 AI입니다.

둘째는 AI 혁명이 우리 산업의 주도권을 확보할 기회이기 때문입니다. AI 경쟁은 특정 기업이나 기술 간 경쟁을 넘어 국가의 산업구조와 생산성을 좌우하는 경쟁으로 발전하고 있습니다. 따라서 이번 메가 프로젝트의 핵심은 단순히 AI 산업을 육성하는 것이 아니라 AI를 중심으로 우리 경제의 새로운 성장 기반을 구축하는 것이라고 볼 수 있습니다.

이번 3대 메가 프로젝트는 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI를 AI 시대의 핵심 성장축으로 삼고, 민간의 대규모 투자에 정부가 재정 지원과 함께 전력·용수·부지·인허가 등을 종합적으로 지원하는 국가 산업전략입니다. 여기에 권역별 산업거점을 조성해 관련 기술과 산업 성과를 전국으로 확산하는 구상도 담고 있습니다.

향후 10년간 반도체 800조 원, AI 데이터센터 550조 원 등 총 1500조 원 이상이 투자되는 초대형 국가 프로젝트라는 점에서도 의미가 큽니다.

경제적 의미는 크게 세 가지입니다.

첫째, 기존 반도체와 제조업의 강점을 AI 시대에 맞게 확장하는 새로운 성장전략이라는 점입니다. 특히 개별 기술을 지원하는 수준이 아니라 AI 산업 생태계 전체를 구축하겠다는 점이 가장 큰 특징입니다. 반도체는 AI 경쟁의 핵심 기술이고, AI 데이터센터는 AI를 학습·활용하는 인프라이며, 피지컬 AI는 이를 실제 산업 현장에 적용해 새로운 부가가치를 만드는 단계입니다. 이 세 분야를 하나의 생태계로 연결하겠다는 것입니다.

둘째, 기존 연구개발(R&D) 중심 정책에서 실제 생산시설과 인프라를 구축하는 대규모 실물투자로 정책의 무게중심이 이동했다는 점입니다.

셋째, 수도권 중심의 첨단산업 지도를 서남권·충청권·동남권·대경권·새만금 등 전국으로 확대해 국가균형발전까지 함께 추진한다는 의미가 있습니다. 결국 컴퓨팅 인프라와 AI 서비스, 제조업 혁신으로 이어지는 새로운 성장 구조를 만들겠다는 것이 이번 메가 프로젝트의 핵심입니다.

-3대 메가 프로젝트는 실제로 어떻게 연결되며, 왜 세 분야가 함께 성장해야 합니까?
▲유: 반도체와 AI 데이터센터, 피지컬 AI는 각각 독립된 산업이 아니라 하나의 순환 생태계를 이루는 산업입니다.

먼저 반도체는 AI의 연산 능력을 제공하고, AI 데이터센터는 그 연산 능력을 모아 AI를 학습·운영하는 인프라 역할을 합니다. 이후 피지컬 AI는 이렇게 만들어진 AI를 산업 현장에 적용해 실제 부가가치를 창출하는 단계입니다.

구체적으로는 AI 반도체가 데이터센터에 집적돼야 대규모 AI 모델을 학습시키고 기업과 국민에게 AI 서비스를 제공할 수 있습니다. 이렇게 개발된 AI는 로봇과 센서, 자율시스템 등에 적용돼 스마트공장과 자율주행, 조선 등 다양한 산업 현장의 생산성과 안전성을 높이게 됩니다.

반대로 피지컬 AI가 확산될수록 제조 현장에서는 공정·품질·안전·운영과 관련된 새로운 산업 데이터가 축적됩니다. 이 데이터는 다시 AI 모델의 성능을 높이는 데 활용되고, 더 높은 성능의 AI를 구현하기 위해 더 많은 컴퓨팅 자원과 고성능 반도체가 필요해지는 선순환 구조가 만들어집니다.

기존 AI 정책이 반도체와 로봇, 데이터센터를 각각 개별적으로 지원하는 방식이었다면, 이번 3대 메가 프로젝트는 세 축을 하나의 산업 생태계로 연결했다는 점이 가장 큰 차별점입니다. 세 분야가 함께 성장해야 AI 산업 전체의 경쟁력을 높일 수 있다는 것이 이번 프로젝트의 핵심입니다.

-미국·중국·일본·중동 등도 AI와 반도체에 대규모 투자를 하고 있습니다. 우리 메가 프로젝트의 경쟁력은 무엇이며, 지금 추진해야 하는 이유는 무엇입니까?
▲유: 현재 AI 산업은 세계 각국이 총력전을 벌이는 분야입니다.
미국은 민간 중심으로 AI 투자를 이끌고 있습니다. 대표적으로 오픈AI와 오라클, 소프트뱅크가 추진하는 스타게이트 프로젝트에는 2029년까지 약 5000억 달러(약 700조 원)가 투입될 예정입니다. 이미 GPU와 클라우드, 파운데이션 모델 분야에서는 민간 투자가 활발하게 진행되고 있습니다.

중국은 국가 주도 모델을 추진하고 있습니다. 반도체 분야에서는 국가 반도체 대기금 3기를 운영하고 있으며, 2024년 출범한 3기의 자본금만 약 3440억 위안(약 64조 원)에 달합니다. 이를 기반으로 AI 로봇 국가펀드도 운영하고 있으며, 휴머노이드 산업 역시 국가 차원의 육성 전략을 마련해 2025년 양산, 2027년 세계 선진 수준 도달을 목표로 하고 있습니다.

일본은 첨단 파운드리 재건과 로봇·에너지 연계 전략을 중심으로 국가 주도의 산업정책을 추진하고 있고, 중동 산유국들은 오일머니를 활용해 대규모 AI 데이터센터를 유치하며 AI 인프라 확보에 나서고 있습니다.

이처럼 주요국들이 각자의 방식으로 경쟁하고 있는 만큼 한국이 모든 분야에서 같은 방식으로 경쟁하기는 어렵습니다. 대신 한국은 다른 나라가 단기간에 따라오기 어려운 두 가지 강점을 갖고 있습니다.

첫 번째는 세계 최고 수준의 반도체 경쟁력입니다. AI 인프라의 핵심 병목으로 꼽히는 HBM 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 점유율은 약 79%에 달합니다. 한국은 AI 서비스를 만드는 국가를 넘어 AI 인프라를 공급하는 핵심 국가라는 강점을 적극 활용해야 합니다.

두 번째는 강력한 제조업 기반입니다. 자동차와 조선, 철강, 배터리 등 세계적인 제조업 경쟁력을 갖추고 있기 때문에 한국에서는 특히 피지컬 AI가 중요한 의미를 갖습니다. AI 모델 경쟁에서는 미국보다 후발주자일 수 있지만, 피지컬 AI는 AI 기술뿐 아니라 제조 공정에 대한 이해와 정밀한 생산기술, 산업 데이터, 로봇 생태계가 함께 필요한 분야입니다. 특히 제조 현장에서 축적되는 공정 데이터와 숙련공의 피드백 측면에서는 한국이 세계적인 테스트베드가 될 수 있습니다.

또 하나의 경쟁력은 정부와 민간의 역할 분담 구조입니다. 미국처럼 민간이 모든 것을 주도하는 방식도, 중국처럼 국가가 직접 이끄는 방식도 아닙니다. 정부는 전력과 용수, 입지, 인허가 등 산업 인프라를 지원하고, 삼성전자와 SK하이닉스 등 민간 기업은 대규모 투자를 집행하는 구조입니다. 민간의 투자 효율성과 국가의 인프라 지원 역량을 결합한 것이 한국 메가 프로젝트의 가장 큰 차별점이자 경쟁력이라고 볼 수 있습니다.

-정부가 광주를 새로운 AI 반도체 거점으로 육성하겠다고 밝혔습니다. 광주에서 기업을 운영하는 입장에서 광주의 경쟁력과 AI 산업 육성 여건을 어떻게 평가하십니까?
▲정지성 대표(이하 정): 저 역시 광주에서 태어나 광주과학기술원(GIST)에서 박사과정을 거쳐 창업한 만큼 이번 발표가 매우 뜻깊고 설레는 소식입니다. 동시에 "광주가 정말 해낼 수 있을까"라는 질문을 받는 것 같아 책임감도 크게 느끼고 있습니다.

과거 우리나라가 초고속 인터넷 시대를 빠르게 선도할 수 있었던 배경에는 전국적인 초고속 인터넷망 구축과 함께 광주를 중심으로 성장한 광통신 산업과 기업들의 역할이 있었습니다. 지금의 AI 반도체는 당시 초고속 인터넷망보다 더 중요한 국가 인프라라고 생각합니다. 그런 점에서 광주와 전남, 호남권은 AI 반도체 거점 역할을 충분히 수행할 수 있는 역량을 갖추고 있다고 봅니다.

광주에는 광주과학기술원(GIST)을 비롯해 전남대와 조선대 등 우수한 인재를 배출하는 대학들이 있습니다. AI 산업의 핵심인 인재 기반은 이미 갖춰져 있습니다.

물론 반도체 산업에서는 전력과 용수, 인허가 문제가 가장 중요한 과제입니다. 하지만 광주·전남 통합특별시 추진을 계기로 인허가를 신속하게 처리할 수 있는 기반이 마련되고 있고, 전력 인프라를 담당하는 한국전력이 나주에 위치해 있다는 점도 큰 강점입니다.

이런 여러 여건을 종합해 보면 광주와 전남은 AI 반도체 산업을 육성하기에 최적의 입지라고 생각합니다. 이제 국가가 방향을 제시한 만큼 광주가 그 기대에 응답할 차례이며, 충분한 자신감과 준비가 돼 있습니다.

-광주가 AI 반도체와 피지컬 AI 산업의 거점으로 자리 잡기 위해 가장 먼저 갖춰야 할 것은 무엇이며, 기업들이 가장 절실하게 느끼는 부분은 무엇입니까?
▲정: AI 반도체 산업은 초기 수요를 얼마나 빠르게 만들 수 있느냐가 가장 중요합니다. 광주는 약 7년 전부터 AI 반도체 기반 데이터센터 사업을 국가 차원에서 가장 먼저 추진했고, 현재 데이터센터를 운영하고 있습니다. 이제는 이를 기반으로 AI 반도체 생산까지 확장하려는 단계에 있기 때문에 기본적인 준비는 잘 갖춰져 있다고 생각합니다.

피지컬 AI의 경우에는 산업 현장에서 축적되는 암묵지(현장 경험) 데이터가 핵심입니다. 광주에는 국내에서 유일하게 자동차 공장 두 곳이 있고, 방산기업도 입지해 있습니다. 인근에는 항만과 조선 산업도 갖춰져 있어 자동차, 방산, 조선 등 우리나라 대표 제조업을 대상으로 초기 실증을 진행하기에 매우 적합한 환경입니다. 수도권이나 영남권과 경쟁하기보다 적정 규모에서 다양한 산업을 실증할 수 있는 최적의 테스트베드라는 장점이 있습니다.

기업 입장에서 가장 필요한 것은 초기 수요를 만들어주는 것입니다. 정부가 해결해야 할 문제를 먼저 제시하고, "이 기술을 개발하면 실제로 활용하겠다"는 시장을 만들어주면 기업들은 그 문제를 해결하기 위해 우수한 인재를 모으고 기술을 개발할 수 있습니다. 투자 유치는 기업이 스스로 할 수 있지만, 초기 시장과 첫 번째 매출을 만들어주는 역할은 정부가 해주는 것이 가장 중요합니다.

좋은 산업 기반 위에서 빠르게 문제를 정의하고 실증 기회를 제공해 초기 성과를 낼 수 있도록 지원한다면 기업 입장에서는 가장 큰 도움이 될 것입니다.

대표적인 사례가 국토교통부가 추진하는 광주 자율주행 로봇택시 사업입니다. 정부가 먼저 문제를 정의하고 초기 자원을 투입했으며, 기업들이 기술을 개발해 성과를 내고 있습니다. 여기서 생성된 데이터가 다시 광주의 데이터센터에서 활용되고, 시민들이 직접 AI 서비스를 체감하게 되면 데이터와 산업, 서비스가 연결되는 선순환 생태계가 더욱 빠르게 구축될 것으로 기대합니다.

-기업들이 현장에서 가장 많이 지적하는 규제와 애로사항은 무엇이며, 메가 프로젝트가 속도를 내려면 정부가 가장 먼저 개선해야 할 부분은 무엇입니까?
▲유: 기업들이 가장 많이 지적하는 애로사항은 크게 전력·용수 인프라, 인허가 속도, 규제의 불확실성입니다. 우선 반도체 공장과 AI 데이터센터는 막대한 전력을 사용하는 산업인 만큼 발전 설비뿐 아니라 송전망 구축에 오랜 시간이 걸린다는 점을 기업들이 가장 큰 부담으로 느끼고 있습니다.

두 번째는 인허가 절차의 속도입니다. 정부는 이번 메가 프로젝트에 패스트트랙을 적용해 용인 반도체 클러스터의 경우 국가산업단지는 7년, 일반산업단지는 12년 정도 사업 기간을 단축할 수 있다고 밝혔습니다. 반대로 말하면 기존에는 인허가와 부지 조성에 그만큼 많은 시간이 소요됐다는 의미입니다. AI 산업에서는 시간이 곧 경쟁력이기 때문에 인허가 지연은 기업들에게 큰 부담이 됩니다.

세 번째는 규제 방식의 문제입니다. 현재처럼 허용된 것만 가능한 포지티브(Positive) 규제 체계에서는 새로운 사업이 나올 때마다 기업이 "이 사업을 해도 되는지"부터 확인해야 합니다. 앞으로는 원칙적으로 허용하고 예외적으로 금지하는 네거티브(Negative) 규제 방식으로 전환할 필요가 있습니다.

특히 AI 기본법 시행을 앞둔 만큼 산업계 의견을 충분히 반영해 규제의 구체성과 예측 가능성을 높여야 합니다. AI 학습 데이터의 저작권과 개인정보 활용 기준, 산업 현장에서 AI가 스스로 판단하고 행동할 경우의 안전인증과 사고 책임 등은 아직 법적 기준이 완전히 정립되지 않은 상황입니다.

결국 기업들이 가장 크게 느끼는 문제는 개별 규제 자체보다 '불확실성'입니다. 반도체 공장과 AI 데이터센터는 수십조 원이 투입되는 장기 투자 사업인데, 부지 선정부터 산업단지 조성, 환경평가, 전력망 연결, 용수 확보, 각종 인허가가 여러 부처와 지자체에 나뉘어 있어 어느 단계에서 얼마나 시간이 걸릴지 예측하기 어렵습니다. 이런 상황에서는 기업 입장에서 투자를 미루는 것이 오히려 합리적인 선택이 될 수 있습니다.

기업들이 원하는 것은 규제가 전혀 없는 환경이 아니라 무엇이 허용되고 어떤 조건을 충족해야 하는지 미리 알 수 있는 예측 가능한 투자 환경입니다. 이를 위해 정부가 가장 먼저 해야 할 일은 개별 규제를 일부 완화하는 것이 아니라 국가 전략산업을 전담하는 컨트롤타워를 구축해 전력·용수·인허가 등을 일괄적으로 조정하고 예측 가능성을 높이는 것입니다. 담당 부처와 처리 기한을 명확히 하고, 투자 과정에서 발생하는 문제를 신속하게 해결할 책임 주체를 분명히 해야 합니다.

정부가 최근 국가재정전략회의 이후 범부처 종합지원 TF를 출범시켜 부지와 전력, 용수, 금융투자 등을 함께 지원하기로 한 것은 긍정적으로 평가할 수 있습니다. 다만 중요한 것은 TF를 만드는 것보다 실제 운영 방식입니다. 사안별 담당 부처와 처리 기한을 명확히 하고, 기업의 실제 투자 일정에 맞춰 의사결정이 이뤄져야 합니다. 또한 부처 간 책임 떠넘기기를 막을 최종 책임 주체를 분명히 하고, 정권이 바뀌더라도 흔들리지 않는 일관된 정책 환경을 유지하는 것이 무엇보다 중요합니다.

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