유럽의 AI 추격: "AI 적용 전략"을 갖춘 전담 AI 산업 - 주권과 경쟁 현실 사이

1. 격동의 시대에 늦은 진로 수정

유럽 ​​연합은 디지털 역사에서 중요한 시점에 서 있습니다. 수년간 인공지능 분야 규제의 선구자 역할을 해왔지만, 단순한 규제적 접근만으로는 글로벌 AI 경쟁에서 살아남기에 충분하지 않다는 인식이 점차 커지고 있습니다. 2025년 10월, 유럽 집행위원회는 근본적인 패러다임 전환을 의미하는 새로운 "AI 적용 전략(Apply AI Strategy)"을 발표했습니다. 이제 유럽은 단순한 규제를 넘어, 공세적인 자세로 자체 AI 산업을 구축하고자 합니다.

이 전략은 유럽의 미국과 중국 기술 의존도가 극심한 시기에 나왔습니다. 유럽 상장 기업의 4분의 3 이상이 미국 클라우드 서비스에 의존하고 있으며, 유럽은 핵심 AI 기술 분야에서 상당히 뒤처져 있습니다. 미국이 양자 컴퓨팅과 인공지능 분야를 선도하고 중국이 반도체 분야에서 빠르게 추격하고 있는 가운데, 유럽은 세 가지 핵심 기술 모두에서 3위에 그치고 있습니다.

새로운 전략은 유럽이 지난 20년간의 디지털 혁명을 크게 놓쳤고, 이제는 AI 분야에서도 뒤처질 위기에 처해 있다는 뼈아픈 현실에 기반합니다. EU 집행위원회는 기존 프로그램에 10억 유로를 투자하여 의료, 에너지, 국방, 자동차 산업 등 8개 전략 분야에서 유럽 AI 솔루션 활용을 촉진할 계획입니다. "디지털 식민지"라는 지위를 벗어나 기술 주권을 확보하는 것이 목표입니다.

2. 규제 기관에서 후발 주자로: 유럽의 디지털 오디세이

유럽의 AI 전략은 디지털 전환이 아직 초기 단계였던 시절로 거슬러 올라갑니다. 2000년대 초부터 EU는 디지털 기술의 중요성을 인식했지만, 주로 법적 체계 구축에 집중했습니다. 구글, 아마존, 마이크로소프트와 같은 미국 기업들이 시장 지배력을 확대하고 알리바바와 텐센트와 같은 중국 기업들이 빠르게 성장하는 동안, 유럽은 규제와 데이터 보호에 집중했습니다.

결정적인 전환점은 2018년 일반 데이터 보호 규정(GDPR)의 채택으로, 유럽이 세계적인 표준 제정 기관으로 자리매김하는 계기가 되었습니다. 이러한 성공 사례는 2024년 세계 최초의 포괄적인 AI법으로 발효된 AI법에서도 반복되었습니다. AI법의 위험 기반 접근 방식은 AI 시스템을 여러 범주로 분류하고, 고위험 애플리케이션에는 투명성 요건부터 인적 감독까지 엄격한 요건을 적용합니다.

하지만 규제에 대한 집중은 대가를 치렀습니다. 유럽이 법을 제정하는 동안 다른 대륙들은 기업을 키워냈습니다. 마리오 드라기 총재의 2024년 9월 보고서는 이러한 비참함을 직설적으로 요약했습니다. 유럽은 미국과 중국과 경쟁하기 위해 훨씬 더 혁신적으로 변해야 합니다. EU는 기존 산업을 혁신하거나 새로운 성장 동력을 개발할 새로운 기업이 거의 등장하지 않는 정적인 산업 구조에 갇혀 있습니다.

숫자만 봐도 알 수 있습니다. 세계 50대 기술 기업 중 유럽 기업은 단 4개에 불과합니다. AI 투자에서 전 세계적으로 "주목할 만한" 것으로 분류된 머신러닝 모델의 61%가 미국에서 나왔고, EU가 21%, 중국이 15%로 그 뒤를 이었습니다. 2024년 EU는 350억 달러가 넘는 전 세계 AI 스타트업 투자 중 단 6%만 투자했습니다. 이러한 냉정한 현실은 브뤼셀에서 재고를 촉구했습니다. 규제만으로는 충분하지 않습니다. 유럽은 AI 과제에 대한 산업 정책적 대응이 필요합니다.

3. 새로운 AI 공세의 구성 요소

EU의 새로운 "AI 적용(Apply AI)" 전략은 유럽 AI 혁신을 위한 일관된 생태계 구축을 목표로 하는 여러 전략적 축을 기반으로 합니다. 핵심은 기존 151개의 유럽 디지털 혁신 허브(EDIH)를 특화된 "AI 경험 센터"로 전환하는 것입니다. 이러한 허브는 중소기업이 EU AI 혁신 생태계에 특화된 접근을 할 수 있도록 지원하고 대기업과 중소기업 간의 디지털 격차를 해소하는 데 기여할 것입니다.

기술 인프라의 핵심은 AI 팩토리와 계획된 기가팩토리입니다. EU는 이미 AI 팩토리 부지 19곳을 선정했으며, 체코, 리투아니아, 폴란드, 루마니아, 스페인, 네덜란드에 6곳을 추가로 계획하고 있습니다. 이러한 시설은 스타트업, 중소기업, 그리고 산업계에 AI에 최적화된 슈퍼컴퓨터에 대한 직접적인 접근을 제공할 것입니다. 신규 시설에만 총 5억 유로가 넘는 투자가 이루어졌으며, 더욱 야심 찬 기가팩토리에는 총 200억 유로가 투자될 예정입니다.

핵심 구성 요소는 새롭게 설립된 Apply AI Alliance입니다. 이 포럼은 산업계, 공공 부문, 학계, 사회적 파트너, 그리고 시민사회를 아우르는 조정 포럼입니다. 이 연합은 AI 이해관계자와 집행위원회 간의 중심적인 역할을 수행하고 EU의 전략적 부문에서 AI 정책에 대한 논의를 촉진할 것입니다. 이와 함께, 유럽의 주요 산학연 관계자들을 한자리에 모아 최첨단 AI 역량 강화를 가속화하기 위한 Frontier AI Initiative가 출범할 예정입니다.

이 전략은 AI 구현을 위한 8개 우선 분야를 제시합니다. 의료 및 제약, 모빌리티 및 운송, 로봇 공학, 제조 및 엔지니어링, 기후 및 환경, 에너지, 농업 및 식품, 그리고 국방 및 보안입니다. 특히 의료 분야에서 EU는 영상 기술을 활용하여 더욱 정확한 진단을 가능하게 하는 AI 지원 검진 센터와 같은 구체적인 활용 분야에 집중하고 있습니다. 과학 분야에서는 가상 유럽 연구소인 RAISE를 설립하여 연구 분야에서 AI 개발 및 적용을 위한 AI 자원을 통합하고 있습니다.

4. 야망과 현실 사이

Apply AI 전략은 지정학적 긴장과 기술 의존성으로 특징지어지는 어려운 환경 속에서 실행되고 있습니다. 현재 독일 기업의 37%만이 AI 기술을 사용하고 있으며, 대기업의 AI 활용률은 66%로 중소기업(36%)보다 훨씬 높습니다. 유럽 전체에서 AI 활용률은 기업의 13.5%에 불과한 반면, EU는 2030년까지 75% 달성을 목표로 하고 있습니다.

가장 큰 과제는 외국 기술에 대한 구조적 의존성입니다. 유럽 기업의 약 75%가 미국 클라우드 공급업체에 의존하고 있으며, 미국과 아시아 공급업체들이 반도체 및 AI 칩과 같은 핵심 AI 부품 시장을 장악하고 있습니다. 이러한 의존성은 지정학적 상황으로 인해 더욱 심화됩니다. 트럼프 행정부는 AI 행동 계획 전략을 통해 "글로벌 기술 우위"를 달성하고 동맹국들이 미국 기술에 구조적으로 의존하게 만드는 목표를 수립했습니다.

유럽은 이미 다른 기업들이 장악하고 있는 시장에서 AI 전략을 구현해야 하는 딜레마에 직면해 있습니다. 프랑스의 미스트랄(Mistral)처럼 유망한 유럽 AI 기업조차도 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 핵심 광물을 해외 공급업체에 의존하고 있습니다. 유럽 대규모 언어 모델에 희망의 등불로 여겨지는 미스트랄의 기업 가치는 120억 유로에 약간 못 미치는 반면, OpenAI, Anthropic, xAI와 같은 미국의 직접적인 경쟁사들은 수천억 달러에 달하는 것으로 추산됩니다.

유럽이 강점으로 내세우는 규제 체계는 업계에서 혁신의 걸림돌로 인식되고 있습니다. 비판론자들은 AI법을 특히 중소기업에 높은 규정 준수 비용을 부과하는 "관료주의적 괴물"이라고 비판합니다. 법률 전문가들은 혁신을 저해할 수 있는 고위험 AI 애플리케이션에 대한 "완전히 과도한 규정 준수"를 지적합니다. 드라기 ​​보고서의 383개 권고안 중 현재까지 11%만이 이행되었다는 사실은 이러한 비판을 더욱 강화합니다.

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5. 성공 사례 및 실무에서의 학습 사례

구조적 어려움에도 불구하고, 유럽 기업들은 이미 성공적인 AI 구현 사례를 통해 적절한 프레임워크가 구축될 때 무엇이 ​​가능한지 보여주고 있습니다. 지멘스 AG는 에를랑겐에 위치한 디지털 라이트하우스 공장을 산업용 AI 적용의 대표적인 사례로 발전시켰습니다. 100개 이상의 활용 사례에 AI, 디지털 트윈, 로봇 기술을 적용하여 4년 동안 생산성 69% 향상과 에너지 42% 절감을 달성했습니다.

또 다른 인상적인 사례는 Zalando입니다. Zalando는 "알고리즘 패션 컴패니언(Algorithmic Fashion Companion)"을 통해 2,900만 명의 고객에게 개인화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 이 디지털 의류 추천 도구는 AI와 머신러닝을 기반으로 하며, 고객 경험뿐만 아니라 공급망 및 사기 방지와 같은 내부 프로세스까지 최적화합니다. 특히 사이버 위크 기간 동안 Zalando는 AI를 활용하여 유연한 결제 및 배송 옵션과 주간별 할인 혜택을 제공하는 등 탁월한 고객 경험을 제공합니다.

소규모 사업 부문에서 카풋 팟캐스트(Kaput Podcasts)의 사례는 생성적 AI 기술이 창작 과정에 어떻게 혁신을 가져올 수 있는지 보여줍니다. 이 회사는 팟캐스트 제작 과정에서 반복적인 작업에 소요되는 시간을 품질 저하 없이 75%까지 단축했습니다. 이 사례 연구는 유럽이 전통적으로 강점을 보이는 콘텐츠 제작 및 미디어 제작 분야에서 AI가 지닌 엄청난 잠재력을 보여줍니다.

이러한 성공 사례는 유럽이 AI 경쟁에서 활용할 수 있는 전략적 이점을 강조합니다. 순수한 소프트웨어 애플리케이션과 달리 유럽은 심층적인 산업 노하우와 고품질 도메인 데이터를 보유하고 있습니다. 운영, 조달, 재무 등의 분야에서 AI 지원 애플리케이션에 이러한 전문성을 접목함으로써 유럽의 복잡성을 유럽 경쟁력으로 전환할 수 있습니다. 특히 구조화된 데이터로 학습된 테이블형 모델을 통해 제조업체는 데이터를 효율적으로 활용할 수 있으며, 이는 감사 가능성이 필수적인 분야에서 특히 중요한 이점입니다.

6. 구조적 장애물과 체계적 약점

유럽 ​​AI 전략의 실행은 유럽 혁신 생태계의 DNA에 깊이 뿌리박힌 여러 구조적 문제로 인해 어려움을 겪고 있습니다. 가장 심각한 문제는 성공적인 AI 사업에 필요한 보완적 시장이 부족하다는 것입니다. 유럽에는 모델 학습에 드는 막대한 고정 비용을 충당할 만큼 충분한 수익을 창출할 수 있는 최첨단 생성형 AI 모델을 위한 대규모 기업 고객이 부족합니다. 마찬가지로, 유럽 규모의 AI 스타트업을 위한 하이퍼스케일 클라우드 컴퓨팅 인프라와 사모펀드 투자도 부족합니다.

선도적인 빅테크 AI 컴퓨팅 센터를 따라잡는 데 드는 비용은 이미 EU 예산에 엄청난 부담이며, 앞으로 더욱 증가할 것으로 예상됩니다. EU는 기존 슈퍼컴퓨터 네트워크를 AI 하드웨어로 확장하는 데 주력하고 있지만, 이러한 컴퓨팅 인프라는 AI 모델링에 적합하지 않습니다. 하드웨어에만 집중하는 것은 성공적인 AI 사업 구축에 필요한 보완 서비스를 위한 EU 시장의 부족을 간과하는 것입니다.

또 다른 체계적 문제는 유럽 단일 시장의 파편화된 구조에 있습니다. 이론적으로는 조화를 이루었지만, 기업들은 여전히 ​​각 국가별 시행 방식과 실무상 관료적 장벽에 직면해 있습니다. AI법은 회원국마다 규정을 다르게 해석할 수 있기 때문에 이러한 파편화는 더욱 심화됩니다. AI법, 데이터법, GDPR 간의 중복된 규정은 특히 중소기업에게 큰 부담이 될 수 있는 추가적인 복잡성을 야기합니다.

EU-미국 무역 협정은 외국 기술에 대한 의존도를 더욱 심화시킵니다. 유럽은 매년 3천억 유로 이상의 미국 디지털 서비스를 수입하지만, EU는 유럽 시장에서 미국 기술 대기업의 매출에 대해 단일 디지털세를 부과하지 못하고 있습니다. 동시에, 이 협정은 유럽의 미국 산업에 대한 막대한 투자를 유도하는 반면, 유럽의 역량 강화는 저해하고 있습니다. 트럼프 행정부의 변덕스러운 정책은 유럽을 잠재적인 "데이터 식민지"로 간주하고 미국 AI 스택 전체를 수출함으로써 디지털 제국주의를 조장하려는 행태를 더욱 악화시키고 있습니다.

7. 유럽 AI 미래를 위한 시나리오

유럽 ​​AI 전략의 미래는 다양한 시나리오에서 나타날 수 있는 여러 요인에 달려 있습니다. 가장 낙관적인 시나리오에서는 유럽이 산업 전문성과 규제 역량을 결합하여 독보적인 시장 지위를 구축하는 데 성공할 것입니다. "신뢰받는 AI" 모델은 GDPR이 글로벌 데이터 보호 규정에 영향을 미쳤던 것처럼 글로벌 표준으로 자리매김할 수 있습니다. 이 시나리오에서 유럽 AI 솔루션은 특히 신뢰할 수 있고 윤리적인 솔루션으로 마케팅되어 의료 및 금융 서비스와 같은 민감한 분야에 접근할 수 있게 될 것입니다.

더 실현 가능한 중간 시나리오는 유럽이 성공적인 "애플리케이션 세계 챔피언"으로 부상하여, 프런티어 모델 경쟁이 아닌 전문화된 산업용 AI 애플리케이션 분야의 선두주자가 되는 것입니다. 이 모델에서 유럽은 기술 프런티어 이하의 AI 애플리케이션에 집중하여 훨씬 낮은 컴퓨팅 성능과 낮은 투자 비용을 요구합니다. 광범위한 산업 분야에서 AI 애플리케이션 서비스 도입을 촉진함으로써, 유럽은 막대한 비용이 소요되는 프런티어 경쟁에 뛰어들지 않고도 생산성 성장을 크게 촉진할 수 있습니다.

보다 비관적인 시나리오는 유럽을 미국과 중국 기술에 구조적으로 의존하는 영구적인 후발주자로 간주합니다. 미국의 선구자 경쟁, 유럽의 규제 경로, 그리고 중국의 지상 기반 애플리케이션이라는 세 가지 글로벌 AI 전략은 유럽이 두 갈래의 난관에 봉착하는 방식으로 발전할 수 있습니다. 미국은 민간 투자와 과감한 혁신을 통해 기술 우위를 유지하고, 중국은 국가 주도의 대규모 도입을 통해 실질적인 혜택을 극대화하는 반면, 유럽의 규제적 접근 방식은 혁신과 도입 모두를 저해할 수 있습니다.

지정학적 상황이 결정적일 것입니다. 미국과 중국이 새로운 기술 냉전에 돌입한다면, 유럽은 어느 한 쪽을 선택하거나 중립적인 입장을 유지해야 할 수도 있습니다. "강대국 간 균형"은 유럽이 독자적인 기술적 틈새시장을 개척하면서 강대국들 사이에서 능숙하게 헤쳐나간다면 유리한 고지를 점할 수 있습니다. 또는 유럽은 인도, 일본, 한국과 같은 국가들과 "중견국 동맹"을 형성하여 강대국에 공동으로 대응할 수도 있습니다.

8. 전환점 또는 전환점: 중요한 분류

유럽 ​​연합의 AI 적용 전략은 의심할 여지 없이 유럽 기술 정책의 중요한 전환점을 의미합니다. 수년간 주로 규제적인 접근 방식을 취해 온 이 전략은 마침내 기술 주체로서 행동하려는 의지를 보여줍니다. 수십억 유로 규모의 자금 지원, AI 팩토리 구축, 그리고 디지털 혁신 허브의 혁신은 유럽이 스스로의 과제를 인식했음을 보여줍니다.

그럼에도 불구하고 이러한 조치들이 구조적 적자를 극복하기에 충분할지에 대한 상당한 의문이 남아 있습니다. 10억 유로라는 재정 배분은 미국이 2024년 AI 벤처 캐피털에 투자한 585억 달러에 비하면 미미한 수준입니다. 기가팩토리에 투자할 200억 유로라는 더 야심 찬 계획조차도 진정한 추격전에 필요한 예산의 극히 일부에 불과합니다. 마리오 드라기 총재가 연간 7,500억 유로에서 8,000억 유로의 추가 투자를 촉구한 것은 유럽이 고려해야 할 측면들을 분명히 보여줍니다.

가장 큰 과제는 기술 자체가 아니라 시장 구조와 사업 모델에 있습니다. 유럽 AI 스타트업들이 컴퓨팅 용량, 데이터, 그리고 시장에 접근하기 위해 미국 빅테크 기업들과 협력해야 하는 한, 이러한 의존성은 지속될 것입니다. 'AI 적용' 전략은 이러한 근본적인 문제들을 표면적으로만 다루고 있으며, 주로 민간 혁신과 벤처 캐피털이 주도하는 분야에서 정부 개입에 지나치게 의존하고 있습니다.

유럽의 가장 큰 기회는 최첨단 AI를 놓고 미국 및 중국과 직접 경쟁하는 데 있는 것이 아니라, AI의 고유한 강점을 효과적으로 활용하는 데 있을 수 있습니다. 산업 노하우, 고품질 데이터, 그리고 신뢰할 수 있는 규제의 결합은 독보적인 시장 지위를 구축할 수 있습니다. 유럽이 기계 공학부터 화학 산업, 자동차 산업에 이르기까지 전통적인 강점 분야에서 AI를 표준 도구로 만드는 데 성공한다면, 글로벌 AI 생태계에서 수익성 있는 틈새시장을 찾을 수 있을 것입니다.

AI 적용 전략은 필수적이지만 충분한 단계는 아닙니다. 이는 유럽이 과제를 이해하고 있음을 보여주지만, 비전을 현실로 구현할 정치적 의지와 재정 자원이 충분한지에 대한 의문을 남깁니다. 성공적인 유럽 AI 전략을 위한 기회의 창은 빠르게 닫히고 있지만, 아직 완전히 닫힌 것은 아닙니다.

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