AI 개발을 위한 유럽의 전략적 경로: 기술 경쟁 대신 실용주의 – Eva Maydell(유럽 의회 의원)에 대한 논평

경쟁 대신 현실, 과대광고 대신 기가팩토리: 유럽을 미국과 중국과 차별화하는 실용적인 AI 경로

불가리아 유럽의회 의원 에바 메이델의 발언 으로 세계 인공지능 경쟁에서 유럽의 역할에 대한 논쟁이 중요한 전환점을 맞았습니다 . 그녀의 입장은 유럽을 기술 경쟁의 후발주자가 아닌, 실용적이고 가치 중심적인 AI 개발의 선구자로 자리매김하는 전략적 접근 방식을 보여줍니다.

유럽에 대한 에바 메이델의 비전

EU AI법과 칩법의 주요 협상가 중 한 명으로 유럽 AI 정책에서 핵심적인 역할을 수행한 에바 메이델은 유럽 AI 전략에 대한 섬세한 입장을 대변합니다. 유럽 의회 산업·연구·에너지 위원회 위원이자 디지털 혁신 분야의 권위 있는 전문가로서, 그녀는 기술 정책 분야에서 다년간의 경험을 보유하고 있습니다.

그들의 핵심 논지는 실용적이면서도 비전을 제시합니다. 유럽은 ChatGPT에 대한 유럽식 대안을 개발하거나 초지능 경쟁에서 승리한다는 허황된 목표를 추구해서는 안 됩니다. 대신, 유럽 대륙은 유럽 기업과 산업계에서 실제로 활용 가능하고 측정 가능한 이점을 제공하는 AI 도구 개발에 집중해야 합니다.

Eva Maydell에 따르면, 우리의 초점은 다음에 맞춰져야 합니다.

• 글로벌 경쟁에 참여하는 대신, 비즈니스 요구 사항을 구체적으로 충족하는 전문화된 틈새 AI 모델을 개발하세요.
• 강력한 컴퓨팅 용량, 안정적인 연결성, 인간 중심의 AI 프레임워크를 갖춘 견고한 인프라를 구축합니다.
• AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 지원하는 도구로 남아 있도록 해야 합니다.

유럽의 AI 도입 현실

유럽의 AI 사용 현황에 대한 최근 수치는 메이델의 주장을 분명히 뒷받침합니다. 인공지능을 둘러싼 언론의 과장된 보도에도 불구하고, 이 데이터는 냉정한 현실을 보여줍니다. 2024년까지 유럽 기업의 13.5%만이 하나 이상의 AI 기술을 도입했습니다. 이처럼 낮은 도입률은 기술적 역량과 실제 비즈니스 구현 사이에 상당한 격차가 있음을 보여줍니다.

이러한 차이는 기업 규모를 살펴보면 특히 두드러집니다. 직원 수 250명 이상의 대기업은 AI 도입률이 40%가 넘는 반면, 중소기업은 약 12%만이 AI 기술을 사용합니다. 중소기업이 유럽 경제의 중추를 이루며 유럽 전체 기업의 90%를 차지한다는 점을 고려하면 이러한 수치는 특히 유의미합니다.

AI 사용의 부문별 분포는 더욱 흥미로운 패턴을 보여줍니다. 정보통신 부문이 48.7%의 도입률로 가장 높은 비중을 차지했고, 전문·과학·기술 서비스 부문이 30.5%로 그 뒤를 이었습니다. 다른 모든 경제 부문의 사용률은 16%에 크게 못 미치는데, 이는 AI 기술이 경제 전반에 걸쳐 아직 미흡한 수준임을 보여줍니다.

AI 도입의 장애물

AI 도입을 주저하는 이유는 다양하고 체계적입니다. 기업들은 성공적인 구현을 가로막는 상당한 장벽에 직면해 있습니다. AI 구현의 복잡성과 높은 비용은 특히 소규모 기업에게 극복하기 어려운 장애물로 작용합니다.

AI 분야의 자격을 갖춘 전문가 부족은 상황을 더욱 복잡하게 만듭니다. 많은 기업이 AI 시스템을 성공적으로 구현하고 운영하는 데 필요한 노하우가 부족합니다. 더욱이, 특정 비즈니스 프로세스에 대한 AI의 구체적인 이점을 보여주는 명확한 활용 사례도 부족한 경우가 많습니다.

특히 EU AI 법 시행과 관련된 규제 불확실성 또한 AI 도입을 꺼리는 요인입니다. 기업들은 규제 체계가 아직 완전히 확립되지 않은 기술에 대한 투자를 꺼리고 있습니다.

유럽식 접근 방식: 일반화 대신 전문화

메이델의 틈새 AI 모델에 집중하겠다는 제안은 유럽 경제의 강점과 니즈에 부합합니다. 유럽은 일반 AI 분야에서 미국과 중국의 주요 기술 기업들과 경쟁하기보다는, 산업 전문성과 규제 노하우를 활용하여 특화된 AI 솔루션을 개발해야 합니다.

이 전략은 여러 가지 장점을 제공합니다. 특화된 AI 모델은 범용 모델보다 컴퓨팅 성능과 투자 비용이 훨씬 적게 소요되므로 유럽 기업들이 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 동시에 특정 산업 및 사용 사례의 구체적인 요구에 더욱 정밀하게 맞춤화할 수 있습니다.

유럽 ​​시장은 이러한 특수 응용 분야에 수많은 기회를 제공합니다. 정밀 농업, 자동차 수리, 의료, 제조 등의 분야에서 구체적인 문제를 해결하고 측정 가능한 개선을 제공하는 AI 솔루션을 개발할 수 있습니다.

인프라 및 컴퓨팅 용량

유럽 ​​AI 전략의 핵심 요소는 견고한 인프라 구축입니다. 2025년 4월에 발표된 AI 대륙 행동 계획은 유럽 최고의 슈퍼컴퓨터를 기반으로 하는 AI 팩토리 네트워크 구축을 목표로 합니다. 이 팩토리는 EU 기반 AI 스타트업, 업계, 그리고 연구자들의 AI 모델 및 애플리케이션 개발을 지원하기 위한 것입니다.

약 10만 개의 최첨단 AI 칩을 탑재한 AI 기가팩토리 건설 계획은 현재 칩 생산 용량을 4배로 늘릴 것으로 예상됩니다. 이러한 시설은 복잡한 AI 모델 개발을 가능하게 할 뿐만 아니라 주요 산업 및 과학 분야에서 유럽의 전략적 자율성을 강화할 것입니다.

InvestAI 이니셔티브는 EU 전역에 최대 5개의 AI 기가팩토리를 건설하기 위해 200억 유로의 민간 투자를 유치하는 것을 목표로 합니다. 이와 함께 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터에 대한 민간 투자를 촉진하기 위한 클라우드 및 AI 개발법안이 제안되었습니다.

인간 중심의 AI 개발

메이델 비전의 핵심 측면은 인간 중심의 AI 개발에 대한 강조입니다. 이는 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라 인간을 돕는 도구가 되어야 한다는 점을 강조합니다. 이러한 철학은 유럽적 가치를 반영하며, 주로 기술적 우위에 초점을 맞춘 다른 접근 방식과는 상당히 다릅니다.

구체적으로, 인간 중심적 접근 방식은 AI 시스템이 인간의 능력을 대체하는 것이 아니라 보완하고 향상시키도록 개발되어야 함을 의미합니다. 이를 위해서는 인간과 기계의 상호작용을 신중하게 설계하고, 주요 결정에 대한 통제권을 항상 인간이 확보하도록 보장해야 합니다.

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규제 프레임워크와 신뢰

메이델이 핵심적인 역할을 담당한 EU AI법은 신뢰할 수 있는 AI에 대한 유럽의 접근 방식을 구체화합니다. 이 법은 위험 기반 접근법을 기반으로 AI 시스템을 허용 불가능한 위험, 고위험, 제한적 위험, 최소 위험의 네 가지 범주로 분류합니다.

이러한 차별화된 접근 방식을 통해 적절한 안전장치를 확보하는 동시에 혁신을 촉진할 수 있습니다. 사회적 평가나 인지행동공학 기술과 같이 용납할 수 없는 위험을 지닌 AI 시스템은 전면 금지됩니다. 고위험 시스템은 위험 관리, 투명성, 그리고 인적 감독을 포함한 엄격한 요건을 준수해야 합니다.

AI법을 시행하려면 기업, 규제 기관 및 기타 이해관계자 간의 긴밀한 협력이 필요합니다. 기업이 규정을 준수하려면 AI 위험 범주에 대한 명확한 정의와 예시가 필수적입니다.

교육 및 기술 개발

유럽의 AI 전략에서 중요한 성공 요인은 국민과 노동력의 관련 기술 개발입니다. 메이델은 AI 활용 능력을 읽기, 쓰기, 산수와 같은 기본 기술로 만들어야 한다고 강조합니다.

대부분의 젊은 유럽인들은 매일 AI를 사용하지만, AI의 작동 원리, AI가 초래하는 위험, 그리고 AI 개발에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 배우는 사람은 거의 없습니다. 차세대가 AI 중심의 미래에 필요한 역량을 갖추도록 하려면 이러한 교육 격차를 해소해야 합니다.

계획된 AI 기술 아카데미, 인재 풀, 그리고 MSCA Choose Europe 프로그램은 모두 세계적인 AI 전문가들을 유럽으로 유치하는 동시에 생성적 AI와 같은 분야의 현지 인재를 양성하기 위해 설계되었습니다. 이러한 노력은 두뇌 유출을 막을 뿐만 아니라 비EU 전문가들을 위한 합법적인 이민 경로를 마련할 것입니다.

경제적 전망과 생산성 증가

맥킨지 글로벌 연구소의 연구에 따르면, 생성적 AI는 유럽이 2030년까지 연간 생산성 성장률을 최대 3%까지 달성하는 데 도움이 될 것으로 추정됩니다. 이러한 예측은 AI 기술이 성공적으로 구현된다면 엄청난 경제적 잠재력이 있음을 강조합니다.

최근 연구들은 AI 도입이 생산성에 미치는 긍정적인 영향을 이미 보여주고 있습니다. 유럽 AI 사용자의 90%가 생산성 향상을 경험했으며, 75%는 AI가 업무 방식을 변화시켰다고 답했습니다. 이러한 결과는 AI 기술이 기술적 과장을 넘어 실질적인 잠재력을 지니고 있음을 보여줍니다.

성공적인 AI 도입은 유럽 경제의 중추를 이루는 중소기업에게 특히 중요합니다. 연구에 따르면 현재 중소기업의 39%가 AI 애플리케이션을 사용하고 있으며, 이는 2024년 26%에서 증가한 수치입니다. 특히, 생성적 AI를 사용하는 중소기업은 26%로 전년 18%에서 증가했습니다.

분야별 응용 프로그램

특정 산업 분야에 특화된 AI 응용 분야에 집중하는 것은 다양한 산업 분야에서 유럽의 강점을 반영합니다. 의료 분야에서 AI 시스템은 진단 개선 및 맞춤형 치료 제공에 도움을 줄 수 있습니다. 제조 분야에서는 생산 공정을 최적화하고 품질 관리를 개선할 수 있습니다.

AI는 지속가능한 개발과 기후 보호 분야에서 독보적인 기회를 제공합니다. "환경, 기후, 자연, 그리고 자원을 위한 AI 등대"와 같은 독일의 이니셔티브는 AI가 환경 문제 해결에 어떻게 활용될 수 있는지를 보여줍니다. 4천만 유로의 기금을 지원하는 이 프로그램은 에너지 효율, 자원 효율, 그리고 생물다양성 보존과 같은 분야의 응용 중심 연구 프로젝트를 지원합니다.

국제 협력 및 전략적 파트너십

유럽의 AI 전략은 국제 협력, 특히 뜻을 같이하는 민주적 파트너들과의 협력을 통해 더욱 강화됩니다. 메이델이 일본 및 미국 관계 대표단에서 맡은 역할은 이러한 파트너십의 중요성을 강조합니다. 이러한 협력을 통해 모범 사례 공유, 표준 공동 개발, 그리고 규제 접근 방식의 조율이 가능해집니다.

AI 개발 및 배포의 글로벌한 특성을 고려할 때 협업은 특히 중요합니다. 유럽 스타트업은 필요한 보완 서비스를 확보하기 위해 미국 기술 대기업과 협력해야 하는 경우가 많습니다. 유럽은 이러한 협업을 방해하는 대신, 협력을 촉진하는 동시에 자체 역량을 구축해야 합니다.

데이터 접근 및 품질

성공적인 AI 애플리케이션의 핵심 요소는 고품질 데이터에 대한 접근성입니다. 2025년에 출범할 예정인 데이터 연합(Data Union) 전략은 단일 데이터 시장을 구축하여 이러한 노력을 지원할 것입니다. 이를 통해 기업과 연구자들은 EU 데이터 보호 기준을 준수하면서 국경을 넘어 AI 솔루션을 더욱 쉽게 확장할 수 있게 될 것입니다.

AI 팩토리 내 데이터 랩은 다양한 소스에서 데이터 세트를 수집하고 큐레이션하여 AI 학습 및 실험의 기반을 마련하도록 설계되었습니다. 이러한 인프라는 고품질의 도메인별 데이터에 기반한 특수 AI 모델 개발에 특히 중요합니다.

자금 조달 및 투자

AI 혁신 자금 조달은 유럽의 주요 과제로 남아 있습니다. 유럽 대륙은 AI 투자에 있어 자금 부족을 겪고 있으며, 이는 자금 접근성 개선, 벤처 캐피털 지원 강화, 그리고 민관 파트너십 강화를 필요로 합니다.

InvestAI 이니셔티브와 기타 자금 조달 메커니즘은 이러한 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 동시에, AI 스타트업을 위한 지속 가능한 자금 조달원을 마련하기 위해 유럽 벤처 캐피털 및 사모펀드 시장의 발전을 촉진하는 것이 중요합니다.

AI 기가팩토리 vs. 효율적인 미니 모델: 유럽의 전략적 딜레마

야심찬 계획에도 불구하고 유럽의 AI 전략은 상당한 난관에 직면해 있습니다. 비판론자들은 AI 기가팩토리를 통한 대규모 컴퓨팅 인프라 구축에 집중하는 것이 더 작고 비용 효율적인 AI 모델을 지향하는 새로운 추세와 부합하지 않을 수 있다고 주장합니다. DeepSeek의 성공에 영감을 받은 유럽 스타트업들은 이미 대규모 컴퓨팅 성능 없이도 효율성을 달성하는 학습 기법을 구현하고 있습니다.

계획된 AI 법의 규제 복잡성은 혁신을 저해할 수 있습니다. "고위험" 및 "범용 AI"에 대한 지나치게 광범위한 정의는 유럽 기업과 연구 기관의 발전을 저해할 수 있으며, 특히 치열한 글로벌 경쟁 속에서 더욱 그렇습니다.

Maydell의 비전: 시민과 기업을 위한 가치 지향적 AI

유럽 ​​AI 개발의 미래는 혁신과 규제의 성공적인 균형을 이루는 데 달려 있습니다. 메이델의 실용적이고 가치 중심적인 AI 개발 비전은 이러한 균형 잡힌 접근 방식에 대한 지침을 제공합니다. 유럽은 접근성, 구현 가능성, 투명성을 갖추고 유럽 대륙의 민주적 가치와 부합하는 기술을 개발함으로써 글로벌 AI 경쟁에서 승리하지 않고도 확실히 성공할 수 있습니다.

성공 여부는 궁극적으로 유럽 기업과 시민들이 AI 발전의 혜택을 누릴 수 있는지 여부로 평가될 것입니다. 이를 위해서는 변화하는 기술 및 경제 상황에 맞춰 전략을 지속적으로 조정하고 모든 이해관계자 간의 긴밀한 협력이 필요합니다.

앞으로 몇 년은 이러한 비전을 실현하는 데 매우 중요한 시기가 될 것입니다. 유럽은 규제 리더십을 활용하여 새로운 형태의 기술 주권을 구축해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 이는 단순한 컴퓨팅 파워나 시장 지배력이 아닌, 사람들에게 서비스를 제공하고 사회 발전을 촉진하는 AI 기술을 개발하고 배포하는 능력에 기반을 두는 것입니다.

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