단순히 앞부분을 건너뛰는 것일까요? 유럽의 두 번째 기회는 모방이 아니라, 놓친 발전 단계를 현명하게 건너뛰는 데 있습니다

소프트웨어는 놓쳤지만 미래는 손에 넣었을까? 엔비디아 CEO가 차세대 산업혁명에서 유럽이 누리는 "불공평한" 이점을 설명한다

엔비디아 CEO가 기업 리더들에게 "소프트웨어 시장의 기회를 놓쳤다"며 도발적인 발언을 하고, 기발한 해결책을 제시했다

다보스 세계경제포럼에서 미국의 한 기술 기업 CEO가 유럽에 과거 고객 미팅에서 종종 불쾌감을 자아냈던 전략적 조언을 건넸을 때, 2026년 1월 엔비디아의 젠슨 황 CEO가 세계 경제 지도자들에게 한 말을 냉철하게 되짚어볼 필요가 있습니다. 그는 "실리콘 밸리를 쫓는 것을 그만두십시오. 소프트웨어 시대는 이미 지나갔습니다. 그냥 건너뛰세요."라고 말했습니다. 이 권고는 불확실한 유럽 대륙에 대한 단순한 정중한 격려 이상의 의미를 지닙니다. 이는 구조적 경쟁 역학에 대한 정확한 진단인 동시에, 유럽의 산업적 DNA와 물리적 인공지능의 가능성을 결합할 수 있는 전략의 윤곽을 제시하는 것입니다.

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시장 선도 기업을 모방하는 것이 구조적으로 실패할 수밖에 없는 이유

전략적 경쟁 연구에서 얻을 수 있는 핵심적인 통찰은 놀랍도록 간단합니다. 시장 선두주자를 쫓아 그들의 행보를 체계적으로 모방하는 사람은 오히려 선두와의 격차를 더욱 벌린다는 것입니다. 그 이유는 속도와 자원의 비대칭적인 분배에 있습니다. 시장 선두주자가 정상에 있는 것은 우연이 아니라, 실행 속도가 빠르고, 유통망이 탄탄하며, 규모의 경제를 활용하고, 시장 운영 기준을 설정하기 때문입니다. 단순히 모방만으로 따라잡으려는 모든 시도는 타이밍의 문제로 실패합니다. 추격자가 어제의 행보를 그대로 따라 하는 동안, 시장 선두주는 이미 다음 세 걸음을 내딛고 있기 때문입니다.

이러한 역동성은 자동차 산업에서 잘 드러났습니다. 황 회장이 다보스 포럼에 참석하기 6년 전, 한 주요 독일 자동차 제조업체의 프로젝트는 테슬라의 혁신을 모방하는 것이 얼마나 비효율적인지 보여주었습니다. 선구자인 테슬라는 배터리 기술과 소프트웨어 통합 분야에서 기술적 우위를 확보했을 뿐만 아니라, 더욱 중요한 것은 기존 구조를 가진 전통적인 제조업체들이 따라잡을 수 없는 조직적 속도를 구축했다는 점입니다. 독일 엔지니어들이 테슬라의 무선 업데이트 방식을 모방하려 애쓰는 동안, 테슬라는 이미 자율주행 기능을 더욱 발전시키고 기가캐스팅 방식을 통해 생산 공정을 혁신한 상태였습니다. 이러한 지연은 역량 부족 때문이 아니라, 체계적인 속도 열세 때문이었습니다. 시장 선두주자가 속도를 정하면 모방자는 그에 반응하는 것이었습니다.

실증 데이터는 이러한 관찰을 명확히 뒷받침합니다. 테슬라는 2021년에 12%의 수익률을 달성했지만, 유럽 자동차 제조업체들은 칩 부족과 생산 병목 현상으로 어려움을 겪었습니다. BMW와 메르세데스-벤츠도 비슷한 수익률을 달성했지만, 이는 극단적인 전략을 통해서만 가능했습니다. 즉, 부족한 칩을 고마진 프리미엄 모델에 집중하고 의도적으로 대량 생산을 피한 것입니다. 이는 강점에서 비롯된 전략이 아니라 불가피한 조치였습니다. 이러한 변화는 이제 더욱 두드러지고 있습니다. 2025년 11월, 테슬라 모델 3와 모델 Y는 유럽 전기차 판매에서 여전히 선두를 유지했지만, 르노 5, 스코다 엘록, 폭스바겐 ID.3의 경쟁 압력이 커지고 있었습니다. 유럽은 테슬라를 모방하는 것이 아니라, 테슬라가 소홀히 했던 세그먼트에서 자체 모델 공세를 펼치며 따라잡고 있었습니다.

이러한 사례들이 주는 교훈은 혁신이 불가능하다는 것이 아니라, 모방 전략은 시간과 자원을 낭비하게 만들고, 그로 인해 차별화된 입지를 구축할 여력이 줄어든다는 것입니다. 패션 업계의 자라(Zara)와 물류 업계의 아마존(Amazon)은 정반대의 사례를 보여줍니다. 이들은 급진적인 프로세스 혁신을 통해 업계 표준을 정립했습니다. 자라는 신제품 디자인을 단 2주 만에 매장에 선보이며 트렌드를 따라가는 것이 아니라 선도했습니다. 아마존은 기존 소매 모델을 모방하는 대신 속도와 알고리즘 기반의 완전 자동화 배송 시스템을 구축했습니다. 두 경우 모두 모방이 아닌 구조적 차별화를 전략으로 삼았습니다.

프로그래밍된 소프트웨어에서 훈련된 지능으로의 패러다임 전환

젠슨 황이 세계경제포럼에서 강조한 핵심 논지는 명확했습니다. 인공지능 시대에는 더 이상 소프트웨어를 직접 작성하는 사람이 없습니다. 인공지능은 프로그래밍되는 것이 아니라 학습되는 것입니다. 이 발언은 기술 시스템 구축 방식에 있어 근본적인 패러다임 전환을 의미합니다. 실리콘 밸리가 주도했던 소프트웨어 시대에는 프로그래밍이 가치 창출의 핵심이었습니다. 엔지니어들은 C, 파이썬, 자바와 같은 언어로 코드를 한 줄 한 줄 작성하며 정확하게 정의된 알고리즘을 구현했습니다. 이러한 시스템은 결정론적이었습니다. 모든 입력에 대해 예측 가능한 출력이 나왔습니다. 최고의 프로그래머를 보유한 기업이 최고의 소프트웨어 제품을 만들 수 있었습니다. 유럽은 미국이 고도로 숙련된 소프트웨어 개발자가 더 많고, 벤처 캐피털 문화가 더 적극적이며, 규모 확장에 보상을 제공하는 생태계를 갖추고 있었기 때문에 이러한 경쟁에서 구조적으로 뒤처졌습니다.

인공지능 시스템이 널리 도입되면서 논리가 완전히 바뀌었습니다. 현대의 AI 모델은 더 이상 프로그래밍되는 것이 아니라 데이터로 학습됩니다. GPT와 같은 대규모 언어 모델은 규칙을 작성하는 것이 아니라 수십억 개의 텍스트 예제를 신경망에 입력하여 시스템이 스스로 패턴을 인식하도록 만들어집니다. 황은 2025년 6월 런던 테크 위크에서 이 점을 설득력 있는 비유로 설명했습니다. AI를 프로그래밍하는 방식은 마치 사람을 프로그래밍하는 것과 같습니다. 예를 들어, "당신은 훌륭한 시인이고 셰익스피어를 잘 알고 있으니, 이 기조연설에 대한 시를 써 주세요."라고 말하면 AI가 초기 버전을 생성합니다. 그러면 "더 잘할 수 있을 것 같아요."와 같은 피드백을 제공합니다. AI는 이를 반영하여 개선된 버전을 제공합니다. 이러한 상호작용은 코드를 작성하는 것과는 근본적으로 다릅니다.

이러한 변화의 결과는 매우 광범위합니다. 프로그래밍 활동 자체의 중요성은 변하지 않지만, 그 역할은 변화하고 있습니다. 황은 2024년 두바이 세계정부정상회의에서 아이들이 더 이상 프로그래밍 언어를 배울 필요가 없으며, 대신 인공지능 시스템을 제어하고 훈련시키는 능력을 개발해야 한다고 언급했습니다. 새로운 프로그래밍 언어는 바로 인간입니다. 자연어에 능숙한 사람이라면 누구나 이론적으로 인공지능 시스템에 코드를 생성하고, 이미지를 만들고, 복잡한 분석을 수행하도록 지시할 수 있습니다. 이는 기술 접근성을 민주화하는 동시에 전통적인 소프트웨어 기술의 희소성을 높입니다. 인공지능 시대의 승자는 더 이상 가장 많은 프로그래머를 보유한 기업이 아니라, 최고의 데이터, 가장 강력한 컴퓨팅 능력, 그리고 물리적 세계에 대한 가장 깊이 있는 전문 지식을 가진 기업이 될 것입니다.

바로 이 지점에서 유럽의 구조적 강점이 드러납니다. 미국이 소프트웨어 시대를 주도하고 중국이 막대한 국가 투자를 통해 AI 인프라와 애플리케이션 분야에서 빠르게 따라잡는 동안, 유럽은 그 어느 나라도 갖지 못한 것을 보유하고 있습니다. 바로 수세기에 걸쳐 축적된 산업 기반과 기계 공학, 자동화, 제조 공정, 그리고 엔지니어링 전문 지식에 대한 깊은 이해입니다. 이러한 역량은 소프트웨어로는 대체할 수 없습니다. 물리적 AI가 현실 세계에서 작동하는 데 필수적인 요소입니다. 공장의 자율 로봇은 알고리즘 실행뿐 아니라 정밀 기계, 센서, 그리고 물리 법칙을 다뤄야 합니다. AI 기반 물류 시스템은 데이터 최적화뿐 아니라 실제 상품을 이동, 적재, 분류해야 합니다. 의료 현장의 휴머노이드 로봇은 자연어 이해뿐 아니라 인체와 부드럽고 정확하게 상호 작용해야 합니다. 이 모든 것은 AI와 우수한 하드웨어의 결합을 필요로 하며, 바로 이 분야에서 유럽이 강점을 가지고 있습니다.

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물리적 인공지능이 유럽의 산업적 DNA와 만나는 이유는 무엇일까요?

유럽의 기회는 인공지능과 로봇공학, 자동화, 산업 제조를 융합한 물리적 인공지능(Physical AI)에 있습니다. 젠슨 황은 다보스 포럼에서 이를 간결하게 언급했습니다. "로봇공학은 유럽에 특별한 기회를 제공합니다." 그 이유는 구조적인 데 있습니다. 물리적 인공지능은 디지털 지능뿐만 아니라 뛰어난 메카트로닉스, 정밀 엔지니어링, 그리고 깊이 있는 전문 지식을 필요로 합니다. 유럽, 특히 독일은 이러한 분야에서 독보적인 우위를 점하고 있습니다. 지멘스는 디지털 트윈 기술의 세계 시장 선두주자이며, ABB와 슈나이더 일렉트릭은 산업 자동화 분야를 주도하고 있고, 트럼프, DMG 모리, 뒤르와 같은 독일 기계 제조업체들은 생산 기술 분야에서 세계적인 표준을 제시하고 있습니다.

이러한 시스템에 AI를 통합하면 소프트웨어를 훨씬 뛰어넘는 부가가치를 창출할 수 있습니다. 지멘스는 CES 2025에서 AI를 생산 현장에 직접 적용하여 운영자와 유지보수 엔지니어가 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 산업용 코파일럿(Industrial Copilot for Operations)을 선보였습니다. NVIDIA와의 협력을 통해 제품 수명주기 관리(PLM) 시스템에 대규모 물리 기반 시각화를 통합한 팀센터 디지털 현실 뷰어(Teamcenter Digital Reality Viewer)도 발표되었습니다. 셰플러는 NVIDIA와 함께 100개 이상의 공장에 대한 디지털 트윈을 개발하여 AI를 활용해 재료, 공정 및 생산 워크플로우를 시뮬레이션하고 최적화하고 있습니다. 이러한 프로젝트들은 유럽이 AI 모델 개발 분야에서 오픈AI와 경쟁할 필요 없이, 오히려 AI를 기존 산업 강점을 극대화하는 도구로 활용할 수 있음을 보여줍니다.

로봇공학은 가장 구체적인 예입니다. 중국은 BYD와 같은 기업들을 앞세워 전기차 대량 생산을 주도하고, 미국은 테슬라를 앞세워 자율주행 시스템을 장악하고 있는 반면, 유럽은 산업용 로봇 분야에서 선두 자리를 차지하고 있습니다. 독일은 2024년에 약 27,000대의 산업용 로봇을 설치하여 세계 5위의 로봇 시장이 되었습니다. 유럽연합의 로봇 밀도는 근로자 1만 명당 219대에 달하며, 독일, 스웨덴, 덴마크, 슬로베니아가 세계 상위 10위권에 속합니다. 유럽은 단순히 로봇을 생산하는 데 그치지 않고, 최고 수준의 품질 기준을 충족해야 하는 복잡한 제조 작업을 위한 고정밀 시스템을 개발합니다. 이 시장에서는 가장 저렴한 공급업체가 아닌 최고의 공급업체가 승리합니다.

또한, 차세대 주요 성장 시장으로 떠오르는 휴머노이드 로봇 분야도 주목할 만합니다. 코메르츠방크는 휴머노이드 로봇 시장이 2050년까지 5조 달러 규모로 성장할 것으로 전망하고 있습니다. 유럽은 이 분야에서 유망한 기업들을 중심으로 입지를 다지고 있습니다. 메칭겐에 위치한 NEURA Robotics는 지능형 인지 로봇을 자체 개발 및 제조하는 세계 유일의 기업으로 자리매김했습니다. 이 회사는 2025년 1월 시리즈 B 투자 유치로 1억 2천만 유로를 확보했습니다. 뮌헨에 있는 Agile Robots는 특정 동작에 최적화되지 않고 다양한 작업을 수행할 수 있는 시스템을 개발합니다. 두 회사 모두 정밀성, 신뢰성, 안전성을 중시하는 독일 엔지니어링 문화의 이점을 누리고 있습니다.

이러한 발전의 전략적 중요성은 숙련된 인력 부족이라는 맥락에서 볼 때 더욱 분명해집니다. 독일과 유럽은 인구 구조 변화에 직면해 있습니다. 노동 인구는 감소하는 반면, 산업, 물류, 그리고 돌봄 분야의 노동 수요는 증가하고 있습니다. 휴머노이드 로봇과 AI 기반 자동화는 일자리를 없애는 것이 아니라 생산성 유지를 위해 필수적인 요소입니다. 황 회장은 다보스 포럼에서 이 점을 강조했습니다. AI는 파괴하는 일자리보다 더 많은 일자리를 창출하는데, 이는 AI 인프라의 모든 계층을 구축하고 운영해야 하기 때문입니다. 에너지 생산과 반도체 생산부터 데이터 센터와 애플리케이션 개발에 이르기까지 새로운 고용 분야가 등장하고 있습니다. 장기적인 경제적 이점은 AI가 의료, 제조, 금융 서비스와 같은 산업을 혁신하는 애플리케이션 계층에 있습니다.

산업 중점 분야: B2B, 디지털화(AI부터 XR까지), 기계 공학, 물류, 신재생 에너지 및 산업

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구조적 속도 불리함에 대한 대응으로서의 도약 전략

개발 경제학에서 '도약', 즉 개발 단계를 건너뛰는 개념은 수십 년 동안 정립되어 왔습니다. 이는 국가나 지역이 특정 기술 단계를 놓쳤더라도 낡은 인프라를 재건할 필요 없이 바로 다음 단계로 넘어갈 수 있는 현상을 설명합니다. 아프리카의 통신이 대표적인 예입니다. 많은 아프리카 국가들은 제대로 된 유선 통신망을 구축한 적이 없었습니다. 그래서 유선망을 구축하는 대신 곧바로 모바일 기술로 넘어갔습니다. 오늘날 사하라 사막 이남 아프리카 인구의 약 60%가 스마트폰을 통해서만 인터넷에 접속하고 있으며, 이 수치는 2025년까지 6억 2,300만 명으로 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 변화는 경제적으로 엄청난 파급 효과를 가져왔습니다. M-Pesa를 통한 모바일 뱅킹은 금융 거래에 혁명을 일으켰고, 전자상거래는 기존 소매업의 부재 속에서도 성장했으며, 교육 플랫폼은 물리적인 학교가 없는 외딴 지역까지 보급되었습니다.

도약 전략은 세 가지 조건이 충족될 때 효과적입니다. 첫째, 새로운 기술이 이미 사용 가능하고 경제적으로 실현 가능해야 합니다. 둘째, 기존 기술은 완전히 구식화되었거나 경제적으로 매력적이지 않아야 합니다. 셋째, 기존 기술을 현대화하는 것보다 새로운 솔루션으로 직접 전환하는 것이 더 저렴해야 합니다. 유럽의 경우, 이는 구체적으로 다음과 같은 의미를 갖습니다. 구글, 메타, 아마존과 같은 소프트웨어 플랫폼 구축에서 미국과 경쟁하기보다는 인공지능을 물리적 시스템에 통합하는 데 직접 투자해야 합니다. 소프트웨어 시대는 끝났지만, 물리적 인공지능 시대는 이제 막 시작되었습니다. 지금 주도권을 잡는 사람이 향후 수십 년의 기준을 정하게 될 것입니다.

구체적인 예로 창고 물류를 들 수 있습니다. 유럽 기업들은 여전히 ​​수동 주문 피킹과 간단한 컨베이어 시스템을 사용하는 반자동 시스템을 흔히 사용합니다. 반면 중국은 완전 자동화된 스마트 창고를 구축하고 있습니다. JD.com은 물류 센터에 1,000대가 넘는 자율 이동 로봇을 운영하고 있으며, 알리바바의 차이냐오는 2025년 태국에 동남아시아 최대 규모의 스마트 창고를 개설했습니다. 이러한 시스템은 초당 수백만 개의 데이터를 처리하고, 병목 현상을 예측하며, 실시간으로 프로세스를 최적화합니다. 유럽은 기존 창고를 단계적으로 현대화하는 대신, 자동화 수준을 극대화하고 인공지능(AI) 제어 및 자율 로봇을 도입한 완전히 새로운 물류 센터를 구축해야 합니다. 이는 더 빠르고 비용 효율적이며, 기존 인프라에 대한 의존성을 피할 수 있습니다.

다른 분야에도 동일한 원칙이 적용됩니다. 배터리 생산에서 유럽은 현재 전 세계 시장의 13%만을 점유하고 있는 반면, 중국은 70%를 장악하고 있습니다. 유럽은 낡은 기술을 점진적으로 현대화하는 대신, 최신 기술과 최대 자동화를 갖춘 최첨단 기가팩토리에 투자해야 합니다. 마이크로일렉트로닉스 분야에서도 유럽은 노후된 칩 공장을 개조하는 것이 아니라, 처음부터 현대적인 생산 공정을 구축해야 합니다. 인공지능 개발에 있어서도 유럽은 ChatGPT와 같은 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)을 모방하려 하기보다는, 도메인 지식과 인공지능을 결합한 산업용 인공지능 애플리케이션에 집중해야 합니다. 2025년 12월 SPRIND가 발표한 독일의 '차세대 인공지능(Next Frontier AI)' 이니셔티브가 바로 이러한 방향을 제시하고 있습니다. 유럽은 LLM 경쟁에 뛰어드는 대신, 차세대 모델, 모달리티, 에이전트 시스템, 그리고 더욱 효율적인 학습 체계를 개발하는 것을 목표로 합니다.

왜 조직적 양손잡이 능력을 통해 속도를 달성해야 하는가:
유럽 기업들이 직면한 핵심 과제는 기술 역량 부족이 아니라 구현 속도에 있습니다. 조직적 양손잡이 능력이란 조직이 효율성과 유연성을 동시에 갖추는 능력을 의미합니다. 이는 기존 제품과 프로세스를 활용하는 핵심 사업을 최적화하는 동시에 새로운 사업 영역을 탐색하고 개발하는 것을 말합니다. 이러한 양손잡이 능력은 급변하는 세상에서 장기적인 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.

실제로 이는 기업이 병렬적인 구조를 구축해야 함을 의미합니다. 한 부서는 활용, 즉 일상적인 운영의 효율성 증대와 품질 보장에 집중합니다. 이러한 영역은 단기적인 성공을 보장하기 위해 공식적인 구조, 명확한 프로세스, 그리고 권위 있는 리더십을 필요로 합니다. 다른 부서는 탐색, 즉 혁신과 새로운 솔루션 개발에 전념합니다. 여기에는 민첩한 조직 구조, 비전 있는 리더십, 그리고 실험할 수 있는 공간이 필수적입니다. 경영진은 기업이 혁신에 의해 저해받거나 운영 사업에 정체되지 않도록 두 영역의 균형을 유지해야 합니다.

연구에 따르면 전 세계 경영진의 82%가 새로운 비즈니스 모델 없이는 회사가 향후 5년을 버틸 수 없을 것이라고 생각합니다. 동시에 경영진의 57%와 지식 근로자의 47%는 현재의 경제 위기 상황에서 혁신 프로젝트를 사치로 여깁니다. 이러한 모순은 치명적입니다. 혁신을 꺼리는 이유의 62%는 실패에 대한 두려움과 평판 손상에 대한 우려 때문입니다. 여기에 혁신을 저해하는 낡은 프로세스와 기술까지 더해집니다. 바로 이 지점에서 조직의 양손잡이적 역량이 중요해집니다. 양손잡이적 역량은 혁신을 사치가 아닌 체계적으로 추구하는 구조를 만들어냅니다.

유럽의 경우, 이는 기업들이 혁신을 시장 상황에 대한 반응으로만 바라보는 시각에서 벗어나, 혁신 과정을 주도적으로 추진해야 한다는 것을 의미합니다. 2025년 11월에 개최된 프랑스-독일 디지털 서밋은 이러한 인식이 확산되고 있음을 보여주었습니다. 독일과 프랑스는 인공지능 분야에서 총 10억 유로가 넘는 규모의 전략적 파트너십 18건을 발표했습니다. 유럽 최대 소프트웨어 기업인 SAP는 프랑스의 AI 제공업체인 미스트랄 AI와의 협력을 발표했습니다. 이는 유럽의 여러 주체들이 자원을 결집하여 혁신 속도를 높이는 사례입니다. 개별 국가는 세계적인 경쟁력을 갖추기에는 규모가 너무 작습니다. 하지만 강점을 결합한 유럽 생태계는 이러한 속도 격차를 상쇄할 수 있습니다.

규제가 경쟁의 걸림돌이 아닌 경쟁 우위로 활용될 수 있는 이유는 무엇일까요?

유럽에 대한 가장 흔한 비판 중 하나는 혁신을 저해하는 과도한 규제입니다. 유럽 인공지능법(AI Act)은 미국과 중국이 더 적은 규제로 더 빠르게 발전하는 동안 유럽이 스스로 발전을 저해하는 사례로 자주 언급됩니다. 그러나 이러한 관점은 중요한 점을 간과하고 있습니다. 규제는 세계적으로 통용되는 기준을 제시할 때 경쟁 우위가 될 수 있다는 것입니다. 유럽은 과거에 이러한 방식으로 성공적으로 규제를 시행해 왔습니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 데이터 보호법의 글로벌 모델이 되었으며, 유럽의 제품 표준은 품질과 안전을 보장하기 때문에 많은 국가에서 채택되고 있습니다.

유럽은 인공지능 분야에서도 비슷한 역할을 할 수 있습니다. 미국이 시장 주도형 개발에 집중하고 중국이 국가 통제 시스템에 주력하는 반면, 유럽은 신뢰할 수 있고 윤리적이며 안전한 인공지능이라는 제3의 모델을 구축할 수 있습니다. 이는 엄청난 수요를 가진 시장입니다. 전 세계 기업들은 단순히 작동하는 것을 넘어 법률을 준수하고 투명하며 설명 가능한 인공지능 솔루션을 찾고 있습니다. 유럽은 이러한 분야에서 표준을 정립함으로써 시장을 단순히 따라가는 것이 아니라 선도할 수 있습니다.

하지만 이를 위해서는 규제가 혁신을 저해하는 것이 아니라 혁신을 촉진하는 동력으로 설계되어야 한다는 전제 조건이 필요합니다. 즉, 새로운 기술이 모든 요건을 즉시 충족하지 않고도 통제된 환경에서 시험될 수 있는 규제 샌드박스가 필요하다는 것입니다. 또한 르완다와 케냐에서 드론과 모바일 결제 서비스에 대해 성공적으로 시행된 것처럼, 실험적인 기술 개발을 위한 규제 유예 기간도 필요합니다. 이들 국가는 규제의 유연성이 도약을 가능하게 한다는 것을 입증했습니다. 유럽 역시 안전과 윤리를 훼손하지 않으면서 신속하게 대응하기 위해 바로 이러한 유연성이 필요합니다.

향후 3년이 인공지능 시대에서 유럽의 위치를 ​​결정짓는 이유는 무엇일까요?

유럽의 전략적 과제는 도약이 가능한지 여부가 아니라, 이를 실행할 정치적, 경제적 의지가 있는지 여부입니다. 젠슨 황은 다보스에서 낙관적인 메시지를 전했습니다. 유럽은 특별한 기회를 맞이했지만, 그 기회를 잡아야 한다는 것입니다. 2024년부터 2026년까지의 기간은 유럽이 차세대 산업혁명의 주도 시장으로 부상할지, 아니면 단순한 부품 공급국으로 전락할지를 결정짓는 시기가 될 것입니다.

필요한 조치는 명확합니다. 첫째, 유럽은 인공지능(AI) 인프라에 대규모 투자를 해야 합니다. 유럽연합은 2025년 2월, 각각 약 10만 개의 AI 칩을 수용할 수 있는 4개의 AI 기가팩토리를 건설하는 2,000억 유로 규모의 InvestAI 프로그램을 발표했습니다. 이는 시작에 불과하며, 실행 속도가 매우 중요합니다. 둘째, 유럽은 산업 기반을 AI와 전략적으로 통합해야 합니다. 지멘스, ABB, 슈나이더 일렉트릭 등 유럽의 주요 산업 기업들은 AI 분야에서 유리한 위치에 있지만, AI 스타트업과의 파트너십과 컴퓨팅 파워에 대한 접근성이 필요합니다. 셋째, 유럽은 유럽 내 파트너십을 강화해야 합니다. 프랑스-독일 디지털 파트너십은 다른 국가로 확대되어야 할 모범적인 모델입니다. 넷째, 유럽은 디지털 주권을 진지하게 고려해야 합니다. 유럽의 통제 하에 있는 클라우드 데이터 센터, AI 기가팩토리, 그리고 안전한 데이터 플랫폼은 전략적으로 필수적입니다.

가장 큰 위험은 주저함입니다. 유럽이 논쟁을 벌이는 동안 미국과 중국은 현장에서 실질적인 기반을 다지고 있습니다. 황 CEO는 다보스 포럼에서 세계가 인공지능 인프라에 투자한 금액은 수천억 달러에 불과하지만, 수조 달러가 필요하다고 지적했습니다. 따라서 블랙록 CEO 래리 핑크가 제기한 질문은 매우 적절합니다. 우리는 충분히 투자하고 있는가? 유럽의 현재 대답은 '아니오'입니다. 하지만 유럽이 다른 나라를 쫓아가는 데 급급하지 않고 자국의 강점을 활용하여 스스로의 미래를 만들어 나간다면 여전히 기회는 존재합니다.

낙관적인 메시지는 다음과 같습니다. 남을 모방하는 것을 멈추고 혁신, 조직의 양손잡이적 역량, 그리고 인공지능(AI)을 활용하여 자신만의 비즈니스 모델을 혁신하십시오. 이는 굴복이 아니라 전략적 재편입니다. 유럽은 소프트웨어 분야에서 미국을 이길 필요가 없습니다. 오히려 산업적 우수성과 AI 기반 자동화를 결합해야 합니다. 이것이 바로 젠슨 황이 언급한 두 번째 기회입니다. 이제 유럽이 이 기회를 잡아야 할 차례입니다.

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