한국, 다시 국가의 운명에 베팅하다

작성자 | 완롄산

최근 한국은 글로벌 'AI 공공 서비스' 이니셔티브에서 첫 포문을 열었다.

한국 과학기술정보통신부가 발표한 '전 국민 AI' 계획에 따르면, 5100만 국민에게 무료·무제한 생성형 AI 서비스를 제공하는 것을 목표로 하며, '구독료 없음, 토큰 사용 한도 없음'을 명시적으로 약속했다.

재원은 어디서 마련하나? 병원 접수, 공공주택 신청, 세금 신고 시스템과 직접 연계하고, 운영 비용은 재정 예산으로 직접 충당한다.

구호에서 선정 단계로 넘어갔다. 8월 28일 SK텔레콤, 카카오, KT가 주도하는 3개 컨소시엄이 선정되었고, 9월 4일 정부는 프로젝트 착수 회의를 열어 연말까지 전 국민 사용을 추진한다. 

표면적으로는 정부 주도의 돈 살포처럼 보인다.

하지만 자세히 들여다보면 단순한 '복지' 이상의 의미가 있다.

AI는 도구이자 생산 수단이 될 것이다.

자금을 투입하고 정책을 유도해 모든 사람이 AI를 사용하게 하는 것은 미래의 생산 수단을 모든 개인에게 나눠주는 것과 같다.

성공 여부와 관계없이 이는 분명 거대한 사회 실험이다.

01 먼저 실제 문제를 살펴보자.

한국은 AI 시대의 하드웨어 혜택을 확실히 누렸지만, 한국 토종 대형 모델에 대한 소식을 들어본 사람이 얼마나 될까?

Wiseapp·Retail 데이터에 따르면 2026년 4월 한국의 ChatGPT 월간 활성 사용자 수는 약 2345만 명, Gemini는 약 845만 명, Claude는 약 241만 명이다.

토종 모델은? 아무도 관심을 갖지 않는다.

AI 경쟁에는 뚜렷한 규모 효과가 있다. 사용자가 없으면 제품 개선이 어렵고, 수익도 연구개발을 뒷받침하지 못한다. 제품이 뒤처지면 사용자는 더욱 외면한다.

이런 악순환이 반복되면 스타트업 팀이 가장 능숙해지는 것은 자금 조달 방안 수정뿐일 수 있다.

이에 '전 국민 AI' 계획은 최소 50%의 서비스가 자체 기반 모델 기준을 충족하는 한국 모델을 사용하고, 최소 30%는 다른 한국 기업이 개발한 모델을 사용하도록 규정했다. 외국 모델은 필요한 기능에 한해 제한적으로 사용할 수 있지만, 해당 부분은 정부 지원을 받지 못한다. 

동시에 공공 조달, 산업 육성, 기술 주권을 하나로 묶었다.

토종 기업은 컴퓨팅 파워 지원과 응용 시나리오를 얻고, 국민은 무료 도구를 얻으며, 정부는 토종 연구개발, 운영, 서비스 통합 역량을 국내에 유지하기를 기대한다.

정부가 자금을 대고 컴퓨팅 파워의 80%를 국산 모델에 고정하는 것은 토종 산업이 가장 어려운 초기 단계를 넘도록 돕는 셈이다.

구체적으로 얼마일까?

9월 4일 머니투데이가 국회 사무처에서 입수한 프로젝트 설명에 따르면, 2027~2030년 계획은 연간 2500억 원이다.

1700억 원은 GPU 임대에, 300억 원은 3개 컨소시엄에, 500억 원은 지능형 에이전트 생태계 확대에 사용된다.

이를 2026년 한국 인구 약 5161만 명으로 나누면 1인당 연간 약 4800원이다.

이 금액은 분명 부족하며, 두 배로 늘려도 부족하다.

그렇다면 이 계산이 어떻게 성립할 수 있을까?

사용 강도에 따른 혼합과 작업별 컴퓨팅 파워 배분에 의존한다. 

SK는 8월 19일 발표한 방안에서 간단한 질문은 경량 모델에, 복잡한 작업만 고성능 모델에 맡긴다고 명시했다.

모델 라우팅과 캐싱, 배치 처리, 양자화 등 추론 최적화를 통해 작업당 비용을 낮출 수 있다.

서비스는 상업적 수익도 유지할 준비가 되어 있다.

《파이낸셜뉴스》 9월 7일 보도에 따르면, 정부는 적절한 광고를 허용하고 2027년 하반기 이후 프리미엄 서비스에 요금을 부과하는 방안을 검토 중이다.

따라서 재정 경로는 다음과 같아야 한다. 먼저 초기 컴퓨팅 파워에 투자하고, 연간 2500억 원 계획으로 서비스를 유지하며, 마지막으로 더 광범위한 AI 연구 및 인프라 투자에 의존한다.

물론 최종 총비용에는 기업 투자와 실제 사용에 따른 확장 비용이 더해져야 하므로 현재로서는 추산할 수 없다.

하지만 이 경로가 성공한다면 한국 기업은 자국 행정 및 생활 서비스에서 분명 선점할 것이다.

이러한 편의를 경제 성장으로 전환하려면 한국은 또 다른 과제에 직면한다.

02 한국은행이 2026년 6월 발표한 연구 데이터에 따르면, AI의 평균 사용은 근로 시간을 3.8% 단축하며, 이는 주당 약 1.5시간, 약 1.0%의 잠재 생산성 향상에 해당한다.

그러나 연구는 절약된 시간이 실제 산출 증가로 보편적으로 전환된다는 증거를 찾지 못했다.

효과는 자영업자, 전문직, 고강도 AI 사용자 집단에서 더 뚜렷하게 나타난다.

이는 범용 기술 확산의 생산성 J곡선을 반영한다. 도구가 먼저 도입되고, 이후 교육, 프로세스 재편, 조직 조정을 거쳐 효과가 점진적으로 나타난다.

전 국민 무료 제공은 기술 진입 장벽을 낮출 수 있지만, 실제 산출을 끌어내려면 기업이 업무 방식을 기꺼이 조정하고 직원들이 시간을 절약할 동기가 있어야 한다.

그렇지 않으면 평균 'AI 사용 비중'이 높아지는 동시에 평균 초과 근무 시간도 늘어날 수 있다.

더 깊은 변화는 이익 분배에서 일어날 것이다.

정부가 사용자 비용을 부담할 때 가장 먼저 확실한 수요를 확보하는 쪽은 컴퓨팅 파워 공급업체, 모델 회사, 플랫폼 운영자다.

소상공인에게는 공공 플랫폼이 개발 및 고객 확보 비용을 낮출 수 있고, 소비자에게는 거래 비용을 낮출 수 있다.

하지만 채팅 인터페이스가 예약, 쇼핑, 서비스 추천을 더 많이 장악하게 되면 플랫폼은 새로운 배포 권한을 얻게 된다.

누가 추천되고, 누가 수수료를 내고, 누가 접근할 수 있는지가 경쟁 구도에 영향을 미칠 것이다.

이것이 바로 재정 보조금이 사용 효과를 고려해야 하는 이유다.

《파이낸셜뉴스》 9월 7일 보도에 따르면, GPU 지원은 사용자 및 사용 성과 차이에 따라 배분되며, 첫 평가는 빠르면 2027년 3월에 실시될 수 있다.

구체적인 실행에서 작업 완료율, 오류율, 실제 절약 시간이 모두 평가에 포함되어야 한다.
 

노동 시장도 이에 맞춰 조정될 것이다.

AI 보조는 경험이 부족한 사람이 더 많은 작업을 완수하도록 돕지만, 신입에게 연습 기회를 주던 일자리를 압박할 수도 있다.

고령자는 서비스에 더 쉽게 접근할 수 있지만, 젊은이가 지속적으로 기술을 쌓고 소득을 얻을 수 있는지가 이 개혁의 지속 가능성을 결정할 것이다.

도구가 보급된 후에는 교육, 직무 조정, 소득 분배가 반드시 뒤따라야 한다.

현재 판단으로는 한국은 전 국민 AI를 실용적인 공공 서비스로 만들고 토종 모델 시장을 확대할 여건을 갖추고 있다.

기존 사용자 채널, 재정 지원, 현지 서비스 연계가 실행 기반을 제공한다.

다른 국가들도 공공 조달을 통해 AI를 개인 구독 상품에서 전 국민이 사용할 수 있는 사회 서비스로 전환하는 가능성을 볼 수 있을 것이다.

하지만 보편적인 생산성 혜택을 실현하려면 더 장기적인 조직 및 제도 변화가 필요하다.

이는 더욱 심층적인 변화다.

03 이 실험의 가장 위대한 점은 미래의 가장 중요한 생산 도구를 공공 서비스 형태로 모든 시민에게 전달하려는 시도다.

한국 과학기술정보통신부는 프로젝트 공고에서 지속적인 업그레이드 방향이 '1인 1 AI 에이전트'라고 명시하며, 국민이 자신의 에이전트를 통해 경제·사회 활동에 참여하고 AI가 가져오는 이익을 공유하도록 한다고 밝혔다.

돈을 나눠주는 것은 현재의 구매력을 높이는 것이고, 생산 도구를 나눠주는 것은 미래의 소득 창출 능력을 높이려는 시도다.

재정 지출의 역할이 소비 보조에서 일반인의 생산 참여 지원으로 확장된다.

예를 들어, 한 젊은이가 작은 사업을 시작하려면 홍보, 고객 요구 정리, 주문 분석, 때때로 웹사이트 수정까지 해야 한다.

AI 도구를 사용할 수 있더라도 소모되는 토큰 비용이 만만치 않다.

공공 AI가 이 중 일부를 도와준다면 창업을 시도하는 최소 비용이 낮아질 수 있다.

이는 단순히 진입 장벽을 낮추는 것이 아니라 개인이 동원할 수 있는 생산 자원을 확대하는 것이다.

개인의 경험, 판단, 고객 관계에 더해 저렴하고 유용한 도구가 결합되면 이전에는 불가능했던 사업을 지탱할 기회가 생긴다.

이러한 변화는 직장인의 협상력에도 영향을 미칠 수 있다.

회사가 제공하는 소프트웨어, 장비, 조직 체계에만 의존해 일해야 한다면 이직 비용이 상대적으로 높다.

공공 AI를 활용해 독립적으로 일부 업무를 수주하거나 새로운 기술을 더 쉽게 배우고 분야를 전환할 수 있다면, 고용주를 상대할 때 더 많은 외부 선택지를 갖게 된다.

다른 길을 선택할 능력이 있어야 더 단단한 자신감으로 더 나은 조건을 협상할 수 있다.

이는 사회 분배 문제를 한 단계 더 앞으로 나아가게 한다.

소득 분배를 논할 때 우리는 흔히 부가 창출된 후 정부가 세금과 복지를 통해 조정하는 방식을 생각한다.

전 국민 AI가 시도하는 것은 더 이른 단계에 개입하는 것이다. 부가 창출되기 전에 더 많은 사람이 부 창출에 참여할 도구를 얻도록 돕는 것이다.

또한 일반인이 어떤 신분으로 성장에 참여하는가의 문제다. 단순히 제품을 구매하는 소비자인가, 아니면 새로운 도구를 사용하고 서비스를 제공하며 사업을 운영하는 개인인가.

정부가 도구 비용의 일부를 부담함으로써 가정 배경, 기업 규모, 개인 소득에 따른 생산 능력 획득 제한을 줄인다.

일반인의 손에 생산 도구가 하나 더 생기면 생계 경로가 하나 더 생기고, 직업 선택의 자신감이 하나 더 생겨 기술 진보가 창출하는 이익을 스스로 누릴 수 있게 된다.

모든 것이 더 나아질 것이다.