AI특별법 제정, 기술에 대한 이해 선행돼야 네이버 클라우드 이동수 전무이사 “정부가 AI성능 평가하는 기준 마련해야” AI를 둘러싼 국가‧기업간 경쟁이 치열하게 이어지고 있는 가운데, 한국 역시 정부가 특별법 제정을 통해 경쟁력을 제고하기 위해 애쓰고 있는 상황이다. 이에, 현업 종사자들 사이에서는 특별법의 제정 이전에 기술에 대한 이해가 선행돼야 한다는 주장이 제기됐다.네이버 클라우드의 이동수 전무이사는 6일 국회에서 열린 ‘인공지능산업 발전 특별법안 제정을 위한 공청회’의 토론자로 참석해 한국이 AI강국으로 자리매김할 수 있는 방안을 제시했다.이 전무이사가 이날 열린 토론에서 가장 강조한 것은 ‘기술 이해 기반의 입법 필요성과 AI 주권 확보의 본질’이다. 그는 “AI 특별법 제정은 기존 SW/HW 기술 변화와는 차원이 다른 속도와 영향력을 지닌 AI 기술에 대한 깊은 이해를 전제로 해야한다”며 “단순한 기술 개발이 아닌, AI가 인간의 사고와 행동에 깊숙이 관여하는 시대에서 ‘AI 주권’은 데이터, 모델, 컴퓨팅 인프라 전반에 걸친 자립 역량을 의미하며, 이를 갖추지 못할 경우 국가 안보 및 경쟁력에 위협을 받을 수 있다”고 조언했다. ‘수직 통합 최적화와 컴퓨팅 자립을 통한 AI 경쟁력 확보’에 대해 이 전무이사는 “AI 모델의 성능 확보를 위해서는 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이를 효율적으로 운영하기 위해서는 SW/HW-데이터센터-인프라로 이어지는 전 방위적인 수직 최적화가 필수적”이라며, “단순히 모델을 만드는 것을 넘어, HW 및 인프라 영역에서의 자립 수준이 AI 성능과 비용 경쟁력에 결정적인 영향을 미치게 된다”고 설명했다. 한편, 이 전무이사는 이 자리에서 최근 AI와 관련해 빠른 속도로 성장을 이어가고 있는 중국의 사례를 들면서 AI생태계를 어떻게 설정해야 할지를 참석자들에게 소개했다.이 전무이사는 “중국은 ‘모델-칩 생태계 혁신 연합’과 같은 구조를 통해 모델 기업과 칩 기업 간의 긴밀한 협업을 제도화하고, 이를 정부의 벤치마크, 인프라 배분과 연계해 국가 AI 전략을 추진하고 있다”며. “한국도 기술 성과 기반의 정책 인센티브 체계, 서비스 기업 주도의 생태계 리더십, 정부의 벤치마크 체계 마련이 시급한 상황”이라고 언급했다.토론을 마무리하면서 이 전무이사는 “정부가 AI 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 벤치마크 기준을 마련하고, 해당 지표를 기반으로 연구개발 지원, 인프라 할당, 정책자금 배분 등과 연계하는 성과 기반 지원 체계를 수립할 필요가 있다”고 말한 뒤 “실질적인 기술 역량에 기반한 자원 배분이 가능해지면 전체 생태계의 경쟁력과 효율성을 동시에 높일 수 있을 것”이라고 내다봤다.

AI특별법 제정, 기술에 대한 이해 선행돼야

네이버 클라우드 이동수 전무이사 “정부가 AI성능 평가하는 기준 마련해야”

기사입력 2025-08-06 18:43:08

[산업일보]
AI를 둘러싼 국가‧기업간 경쟁이 치열하게 이어지고 있는 가운데, 한국 역시 정부가 특별법 제정을 통해 경쟁력을 제고하기 위해 애쓰고 있는 상황이다. 이에, 현업 종사자들 사이에서는 특별법의 제정 이전에 기술에 대한 이해가 선행돼야 한다는 주장이 제기됐다.

네이버 클라우드의 이동수 전무이사는 6일 국회에서 열린 ‘인공지능산업 발전 특별법안 제정을 위한 공청회’의 토론자로 참석해 한국이 AI강국으로 자리매김할 수 있는 방안을 제시했다.

이 전무이사가 이날 열린 토론에서 가장 강조한 것은 ‘기술 이해 기반의 입법 필요성과 AI 주권 확보의 본질’이다. 그는 “AI 특별법 제정은 기존 SW/HW 기술 변화와는 차원이 다른 속도와 영향력을 지닌 AI 기술에 대한 깊은 이해를 전제로 해야한다”며 “단순한 기술 개발이 아닌, AI가 인간의 사고와 행동에 깊숙이 관여하는 시대에서 ‘AI 주권’은 데이터, 모델, 컴퓨팅 인프라 전반에 걸친 자립 역량을 의미하며, 이를 갖추지 못할 경우 국가 안보 및 경쟁력에 위협을 받을 수 있다”고 조언했다.

‘수직 통합 최적화와 컴퓨팅 자립을 통한 AI 경쟁력 확보’에 대해 이 전무이사는 “AI 모델의 성능 확보를 위해서는 막대한 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이를 효율적으로 운영하기 위해서는 SW/HW-데이터센터-인프라로 이어지는 전 방위적인 수직 최적화가 필수적”이라며, “단순히 모델을 만드는 것을 넘어, HW 및 인프라 영역에서의 자립 수준이 AI 성능과 비용 경쟁력에 결정적인 영향을 미치게 된다”고 설명했다.

한편, 이 전무이사는 이 자리에서 최근 AI와 관련해 빠른 속도로 성장을 이어가고 있는 중국의 사례를 들면서 AI생태계를 어떻게 설정해야 할지를 참석자들에게 소개했다.

이 전무이사는 “중국은 ‘모델-칩 생태계 혁신 연합’과 같은 구조를 통해 모델 기업과 칩 기업 간의 긴밀한 협업을 제도화하고, 이를 정부의 벤치마크, 인프라 배분과 연계해 국가 AI 전략을 추진하고 있다”며. “한국도 기술 성과 기반의 정책 인센티브 체계, 서비스 기업 주도의 생태계 리더십, 정부의 벤치마크 체계 마련이 시급한 상황”이라고 언급했다.

토론을 마무리하면서 이 전무이사는 “정부가 AI 성능을 객관적으로 평가할 수 있는 벤치마크 기준을 마련하고, 해당 지표를 기반으로 연구개발 지원, 인프라 할당, 정책자금 배분 등과 연계하는 성과 기반 지원 체계를 수립할 필요가 있다”고 말한 뒤 “실질적인 기술 역량에 기반한 자원 배분이 가능해지면 전체 생태계의 경쟁력과 효율성을 동시에 높일 수 있을 것”이라고 내다봤다.