인도 AI의 화려함과 난처함: 2군에서 3위로

여러분, 최근 우리 그룹에 올라온 한 인도 고위 관료가 IMF 총재를 신랄하게 비판한 영상이 화제가 되었습니다. 다보스 포럼에서 인도 전자·정보기술부 장관이 IMF 총재를 향해 인도의 AI 역량이 중국과 미국에 뒤지지 않으며 최상위권에 속한다고 반박한 내용입니다. 장관은 AI의 5가지 계층, 즉 응용, 모델, 칩, 인프라, 에너지를 차례로 열변을 토하며 설명했습니다. 하지만 문제는, 장관님, 인도에는 몇 계층이나 있나요? 전력 문제는 해결되었나요? 결국 인도가 가장 자랑스러워하는 것은 표면적인 응용 계층, 즉 AI를 농업, 의료, 교육 등에 어떻게 활용하는지에 불과합니다. 그리고 인도의 상당수 AI 프로젝트는 사실 디지털과 실물 경제의 융합에 불과하며, AI를 이용해 전통 산업을 보조하는 수준이다. 그럼에도 인도 당국은 자국이 세계 최대의 AI 서비스 제공자라고 강조하기를 좋아한다. 이런 주장은 마치 “우리에게 몇 단계나 있나? 우리는 전력 문제조차 해결하지 못했는데”라고 말하는 것처럼 들린다. 하지만 사실, 미국이 독자적인 모델을 개발하는 최첨단 혁신을 추구하고, 우리가 하드웨어 분야의 산업 통합을 추진하는 것과 비교해, 인도는 전 세계, 특히 유럽과 미국 지역의 중소기업에 서비스를 제공하며 효율성을 높이는 독특한 길을 걷고 있습니다. 소프트웨어 서비스는 인도의 강점이며, AI를 이용해 인력을 대체하는 것은 너무나도 익숙한 일입니다. 작년 상반기, 영국의 유니콘 기업인 BuilderAI의 배후에는 무려 700명의 인도 소프트웨어 엔지니어가 직접 코드를 작성하고 있었다는 사실이 폭로되기도 했습니다. 하지만 때로는 AI가 사기 사건에 오용되기도 합니다. 인도 성인의 47%가 직접 또는 주변 지인을 통해 사기를 당한 적이 있는데, 이 수치는 전 세계 평균의 두 배에 달하며, 이는 AI 산업의 번영과 규제 미비를 여실히 보여준다. 이어서 인도의 대규모 언어 모델에 대해 이야기해 보겠습니다. 인도는 수백억 개 이상의 매개변수를 가진 대규모 언어 모델 경쟁에는 뛰어들지 않고, 수십억 수준 규모의 소형 모델에만 집중하고 있습니다. 대부분의 적용 시나리오에서는 소형 모델만으로도 충분히 처리할 수 있다는 사실을 깨달았기 때문인데, 이는 비용을 절감하면서도 투자 수익률을 높일 수 있어 인도 특유의 AI 산업 발전 경로를 걷고 있는 셈입니다. 하지만 이 논거에는 사실 약간의 문제가 있습니다. 스탠퍼드 대학의 ‘글로벌 AI 활력 지수’ 보고서에 따르면, 미국의 AI 산업은 78.6점을 받아 2위인 중국(36.95점)을 압도적으로 앞섰습니다. 중국 뒤를 잇는 한국, 영국, 싱가포르, 스페인, 아랍에미리트, 일본, 캐나다 등 여러 국가들은 모두 10여 점대에 그쳤습니다. 오직 인도만이 20점 대를 돌파해 3위를 차지했으며, 21.59점을 기록해 전년 대비 큰 진전을 보였다. 그렇다면 이 점수는 어떻게 산출된 것일까? 스탠퍼드 보고서는 연구개발, AI 책임, 경제, 인재, 관리, 여론, 인프라 등 7가지 차원으로 분류했다. 각 차원은 다시 세부 기준으로 나뉘어 있다. 미국은 인재와 여론 부문에서 최고 점수를 기록하지는 못했지만, 그 외 모든 부문에서 1위를 차지했다. 중국의 점수는 주로 연구개발 부문에서 나왔으며, 미국과 어깨를 나란히 할 정도로 다른 모든 국가를 훨씬 앞섰다. 하지만 중국의 인재 부문 점수는 상위 10개국 중 비교적 낮은 순위에 머물렀다. 반대로 인도는 인재 부문에서 높은 점수를 얻어 상위 10개국 중 2위를 기록했으며, 싱가포르에 이어 2위를 차지했다. 일각에서는 AI 경쟁이 중국 내 중국인과 미국 내 중국인 간의 경쟁이라고 말하는데, 그렇다면 인도의 AI 인재가 어떻게 중국과 미국을 앞설 수 있는 것일까? 이는 인재 부문의 5가지 하위 지표, 예를 들어 AI 일자리 수나 AI 기술 보급률 등이 모두 링크드인(LinkedIn) 데이터에서 비롯되었기 때문이다. 하지만 링크드인은 2021년에 이미 중국 본토 시장에서 철수했기 때문에, 중국 내 활성 사용자 수는 매우 적습니다. 스탠퍼드 보고서는 링크드인 데이터만을 참고했기 때문에, 실제로 중국을 크게 과소평가한 셈입니다. 반대로 인도의 IT는 서구 기술 생태계에 깊이 뿌리내려 있어, 링크드인 보급률과 전체 사용자 중 AI 종사자의 비율이 모두 매우 높습니다. 게다가 인도의 노동력이 방대하기 때문에 통계상 유리하게 작용해, 결과적으로 인도를 과대평가한 셈입니다. 스탠퍼드 보고서의 또 다른 점수 산정 항목은 여론인데, 통계 방법은 소셜 미디어 플랫폼에서 AI와 관련된 게시물 수와 전반적인 여론이 긍정적인지 부정적인지를 살펴보는 것입니다. 이 부분에서 인도는 2위를 차지했으며, AI에 대한 낙관도는 72%에 달했고, 중국은 3위, 1위는 한국이었다. 미국 네티즌들은 AI 거대 기업들을 달가워하지 않으며 회의론이 비교적 만연하지만, 이러한 회의론은 어느 정도 또 다른 차원의 점수, 즉 미국의 AI 책임 및 윤리에 관한 논의와 실천을 촉진하기도 했다. 이 측면에서 중국과 미국 두 국가만이 뚜렷한 점수를 기록했으며, 다른 국가들은 거의 점수를 얻지 못했다. 요컨대, 스탠퍼드 보고서를 맹신할 필요도 없고, 부정할 필요도 없다. 저자는 중국의 데이터가 중국 AI 생태계의 깊이와 견고성을 완전히 반영하지는 못한다고 말합니다. 다양한 의견을 경청해야 진실을 알 수 있으니, 이를 ‘승리론’을 입증하는 자료로 삼을 필요는 없습니다. 마지막으로 단서를 제공해 주신 그룹 회원분께 감사드리며, 각 분야의 전문가분들이 참여해 주셔서 우리 그룹의 가치를 지속적으로 높여 주시기를 바랍니다.