AI에 대한 공포와 수익성 있는 AI 보안 경고가 유럽의 미래를 잠식하고 있습니다. 전략적 대응책으로 관리형 AI를 제시합니다

미국 클라우드법과 통제 불능의 그림자 AI: 클라우드법이 챗봇보다 기업에 더 큰 위협이 되는 이유

투명한 기업이라는 신화: AI, 데이터 보호, 그리고 미국 당국에 대한 진실 – 오늘날 인공지능을 경고하기만 하고 사용하지 않는 자는 내일 인공지능에 의해 추월당할 것이다

유럽에서 인공지능(AI)을 둘러싼 논쟁은 그 어떤 기술보다 더 큰 피해를 초래하는 방향으로 흘러가고 있습니다. 컨퍼런스, 이사회 회의, 그리고 링크드인 플랫폼에서 자칭 전문가들은 AI를 기업에 도입하는 것의 위험성을 경고하고 있습니다. 한 IT 기업 CEO는 100명이 넘는 기업가들에게 기업들이 모든 노하우를 챗봇에 업로드하여 AI 기업에 넘겨주고 있다고 주장합니다. 이러한 발언들은 극적이고 감정적으로 자극적일 뿐만 아니라, 무엇보다 사실이 아닙니다. 언뜻 보기에 책임감 있는 경고처럼 보이지만, 실제로는 유럽 기업들을 전략적 막다른 골목으로 몰아넣는 위험한 허위 정보 유포 행위이며, 기업들은 이 막다른 골목에서 벗어날 수 없을지도 모릅니다.

경제적 현실은 명확합니다. 유럽은 기술 혁명의 기로에 서 있으며, 통계는 유럽 대륙이 이미 급격히 뒤처지고 있음을 분명히 보여줍니다. 기술 자체가 위험해서가 아니라, 기술에 대한 두려움이 가장 큰 위협이 되었기 때문입니다.

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투명한 기업이라는 신화

기업들이 전문 AI 도구를 사용함으로써 지적 재산권을 포기하고 있다는 주장은 현재 기술 논쟁에서 가장 지속적이고 해로운 잘못된 통념 중 하나입니다. 이는 사실과 다를 뿐만 아니라 현대 기업용 AI 시스템의 아키텍처에 대한 근본적인 이해 부족을 보여줍니다.

예를 들어 Microsoft Copilot은 모든 프롬프트와 응답을 해당 조직의 소위 테넌트 경계 내에서 처리합니다. 구체적으로 말하면, 모든 데이터 흐름은 기밀성과 운영 제어를 보장하도록 설계되었습니다. 핵심 보호 ​​메커니즘에는 전송 중 및 저장 시 모두에 대한 종단 간 암호화, 테넌트 데이터를 제3자에게 노출하지 않고 컨텍스트 정보를 안전하게 검색하는 Microsoft Graph 기반 접지, 그리고 보안 팀이 중앙 감사 로그에서 모든 Copilot 활동을 모니터링할 수 있도록 하는 Purview 기반 통합 로깅이 포함됩니다. 또한, Microsoft 엔지니어가 지원 또는 문제 해결 목적으로 고객 데이터에 일시적으로 액세스하기 전에 관리자의 명시적인 승인을 받아야 하는 고객 락박스 절차도 있습니다.

GitHub Copilot, Microsoft 365 Copilot, Microsoft Security Copilot 등을 지원하는 Azure OpenAI 서비스는 표준 종량제 및 관리형 프로비저닝 서비스 모두에 대해 업계 최고 수준인 99.9% 가용성 SLA를 제공합니다. 이러한 서비스 수준 계약은 Microsoft 365, Outlook 및 Teams와 동일한 기준을 충족합니다. 프롬프트 및 응답에 사용되는 데이터는 Microsoft 365 서비스 경계 내에 유지되며 모델 학습에는 사용되지 않습니다.

또한 Microsoft Copilot은 조직에서 구성한 조건부 액세스 및 다단계 인증에 대한 모든 Azure Active Directory 정책을 상속합니다. 조직은 위험 컨텍스트 및 장치 신뢰 수준에 따라 Copilot 액세스를 제한하고, 관리되지 않거나 규정을 준수하지 않는 장치에서의 사용을 차단하고, 특정 지역 또는 신뢰할 수 없는 네트워크에서의 액세스를 방지할 수 있습니다.

전 세계 대기업들은 오랫동안 생성형 AI와 기밀 데이터를 전문적으로 다뤄왔습니다. 데이터 보호 및 규정 준수는 전문 팀에 의해 철저히 평가 및 구현됩니다. 마이크로소프트 코파일럿은 의료, 금융 서비스, 정부, 교육과 같은 규제 산업에 배포할 수 있도록 엔터프라이즈급 인증을 획득했습니다. 기업들이 이러한 도구를 사용함으로써 전문성을 포기한다는 주장은 기술적 현실과 보안 아키텍처에 투자된 수십억 달러를 무시하는 것입니다.

클라우드 법안 – 진정으로 논의되어야 할 주제

이전 섹션에서 언급된 AI 챗봇에 "노하우를 무상으로 제공한다"는 잘못된 통념은 사실과 다르지만, 유럽의 AI 논의에서 놀랍게도 상대적으로 주목을 덜 받는 실질적이고 정당한 우려가 있습니다. 바로 미국의 클라우드법(CLOUD Act)입니다. 데이터 보안 문제를 진지하게 생각하는 사람이라면 누구나 기술적으로 타당하지 않은 포괄적인 경고에만 매달릴 것이 아니라 이 법에 대해 논의해야 합니다.

도널드 트럼프 대통령 재임 시절인 2018년에 제정된 ‘해외 데이터 합법화 명확화법(CLOUD Act)’은 미국 법 집행 기관이 미국 클라우드 서비스 제공업체에 데이터의 물리적 위치와 관계없이 보유, 보관 또는 관리하는 데이터를 제출하도록 요구할 수 있도록 권한을 부여합니다. 구체적으로 말하자면, 기업 데이터가 마이크로소프트, 구글, 아마존 등 어떤 회사 소유의 서버에 저장되든, 프랑크푸르트, 암스테르담, 더블린 어디에 있든 이 법의 적용을 받습니다. 서비스 제공업체가 미국 기업이라면 미국 당국은 데이터 접근을 요구할 수 있습니다.

이 법의 심각성은 2025년 6월에 극적으로 확인되었습니다. 프랑스 상원 공개 청문회에서 마이크로소프트 프랑스의 최고 법률 책임자인 안톤 카르니오는 선서 하에 "아니요, 저는 EU 데이터 센터에 저장된 프랑스 또는 유럽 시민의 데이터가 미국 당국에 넘어가지 않을 것이라고 보장할 수 없습니다."라고 선언했습니다. 마이크로소프트가 대대적으로 홍보해 온 EU 데이터 경계 프로젝트, 암호화 메커니즘, 그리고 정부 요청에 대한 내부 감사 절차는 중요한 조치이지만, 클라우드법에 따라 미국 측에서 공식적으로 유효한 데이터 압수 요청이 있을 경우, 마이크로소프트는 법적으로 데이터를 제공해야 할 의무가 있습니다.

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• 마이크로소프트는 선서 증언을 통해 EU 클라우드 서비스에도 불구하고 미국 당국이 유럽 데이터에 접근할 수 있음을 확인했습니다

이러한 위험은 이론적인 구성물이 아닙니다. 클라우드법(CLOUD Act)의 역외 적용 범위는 유럽 일반 데이터 보호 규정(GDPR), 특히 외국 법원이나 행정 명령만을 근거로 EU 외 기관에 개인 데이터를 전송하는 것을 금지하는 제48조와 근본적으로 충돌합니다. 유럽사법재판소는 슈렘스 1차 및 2차 판결에서 미국 해외정보보안법(FISA) 제702조와 같은 법률이 효과적인 데이터 보호를 저해한다는 이유로 세이프 하버(Safe Harbor) 및 프라이버시 쉴드(Privacy Shield) 데이터 전송 협정을 무효로 선언했습니다. 2023년 7월에 채택된 EU-미국 데이터 프라이버시 프레임워크 역시 클라우드법에 따른 요청을 막지 못하고 있으며, 2024년 4월에는 FISA 제702조의 적용 범위가 더욱 확대되었기 때문에 이 문제를 근본적으로 해결하지 못하고 있습니다.

특히 우려스러운 점은 클라우드 서비스 제공업체가 정부의 데이터 요청 사실을 고객에게 알리지 못하도록 하는 법적 함구령입니다. 이로 인해 유럽 기업은 요청 사실조차 인지하지 못한 채 GDPR을 영구적으로 위반할 수 있습니다. 이는 단순히 추상적인 이론이 아니라는 사실은 국제형사재판소(ICC) 사례에서 입증되었습니다. 미국의 제재 명령에 따라 ICC 수석 검사 카림 칸의 마이크로소프트 계정이 차단된 사건은 미국 정부가 디지털 인프라를 정치적으로 통제하고 있음을 보여줍니다.

이는 데이터 보호를 훨씬 뛰어넘는 구체적인 위험을 유럽 기업에 초래합니다. 영업 비밀, 기술 노하우, 전략적 정보, 지적 재산권이 정부의 접근을 통해 유출될 수 있습니다. 산업 스파이 행위의 위험성은 점점 더 현실로 인식되고 있으며, 충분한 법적 근거 없이 미국 당국에 개인 정보를 제공하는 기업은 GDPR에 따라 최대 2천만 유로 또는 연 매출의 4%에 달하는 벌금을 부과받을 수 있습니다. NIS2와 DORA는 특히 중요 산업 및 금융 서비스 제공업체의 경우, 제3자 ICT 공급망 관리에 추가적인 요건을 부과함으로써 이러한 위험을 더욱 가중시킵니다.

현재 AI 논쟁에서 일관되게 간과되는 결정적인 차이점은 바로 이것입니다. 문제는 인공지능 그 자체가 아닙니다. 전문 AI 도구가 기업 데이터를 AI 기업에 "넘겨주는" 것도 문제가 아닙니다. 진짜 문제는 미국 클라우드법(CLOUD Act)의 법적 적용 범위와 데이터 처리 인프라를 누가 통제하는가에 있습니다. 컨퍼런스에서 클라우드법을 언급하지 않고 AI의 위험성을 경고하는 사람은 잘못된 위험을 경고하는 것이며, 실제 전략적 과제에서 주의를 돌리는 것입니다.

진정한 위험은 행동하지 않는 데 있다

유럽의 기업 지도자들이 회의실에 앉아 인공지능 사용의 위험성을 우려하는 동안, 진정한 위협은 바로 이러한 주저함에서 비롯됩니다. 거시경제 데이터는 그 어떤 암울한 인공지능 시나리오보다 훨씬 더 심각한 상황을 보여주고 있습니다.

골드만삭스 리서치는 생성형 AI가 향후 10년간 전 세계 GDP를 7%, 즉 약 7조 달러 증가시키고 생산성 증가율을 1.5%포인트 끌어올릴 수 있다고 예측합니다. 맥킨지는 분석 대상 63개 활용 사례만으로도 생성형 AI가 창출하는 연간 부가가치를 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러로 추산했으며, 기존 소프트웨어와의 통합까지 포함하면 이 수치는 거의 두 배로 증가할 것이라고 밝혔습니다. 펜 와튼 예산 모델은 AI가 2035년까지 생산성과 GDP를 1.5% 증가시킬 것이며, 특히 2030년대 초반에 가장 큰 연간 기여도를 보일 것으로 전망합니다.

이러한 수치들은 분명합니다. 오늘날 인공지능(AI) 활용을 포기하는 기업은 측정 가능한 생산성과 경쟁 우위를 포기하는 것과 같습니다. 이는 마치 1990년대에 이메일이 이론적으로 도청될 수 있다는 이유로 인터넷 사용을 포기한 기업과 같습니다. 골드만삭스에 따르면, 미래 생산성 향상에 대한 초기 징후는 매우 긍정적입니다. AI 도입 후 생산성 증가를 조사한 학술 연구 및 경제 연구 결과는 평균 약 25%의 증가를 보여줍니다. AI를 도입한 기업들의 사례 연구에서도 이와 유사하게 큰 효율성 향상이 나타났습니다.

개인적인 차원에서, 비즈니스 사용자들은 AI 활용을 통해 매일 40분에서 60분을 절약한다고 보고합니다. IT 직원의 87%는 IT 문제 해결 속도가 빨라졌다고 응답했고, 마케팅 및 제품 담당자의 85%는 캠페인 실행 속도가 빨라졌다고 응답했으며, 엔지니어의 73%는 코드 배포 속도가 향상되었다고 응답했습니다. 보스턴 컨설팅 그룹의 연구에 따르면, AI 선도 기업들은 지난 3년간 경쟁사 대비 1.7배 높은 매출 성장률, 3.6배 높은 총 주주 수익률, 그리고 1.6배 높은 EBIT 마진을 달성했습니다.

관리형 AI – 데이터 주권과 AI 전문성을 하나로 통합한 솔루션

클라우드법이 실질적인 위험을 내포하고 있다는 인식이 인공지능(AI)의 완전한 포기라는 막다른 길로 이어져서는 안 됩니다. 많은 유럽 기업들이 바로 이러한 함정에 빠질 위험에 처해 있습니다. 그들은 역외 데이터 접근이라는 정당한 위험을 인식하고 AI 자체가 너무 위험하다는 잘못된 결론을 내립니다. 올바른 해답은 "AI를 아예 도입하지 않는 것"이 ​​아니라 "올바른 AI 아키텍처를 구축하는 것"입니다.

관리형 AI 서비스는 두 가지 문제를 동시에 해결하는 전략적 솔루션을 제공합니다. 최첨단 AI 기술의 생산적인 활용을 가능하게 하는 동시에, 단순한 계약상의 보장을 넘어선 아키텍처적 조치를 통해 클라우드법 관련 위험을 해결합니다.

유럽 ​​데이터 보호 위원회(EDPB)가 Schrems II 권고안에서 제시한 핵심 해결책은 고객 관리형 암호화입니다. 원리는 간단합니다. 데이터는 미국 서비스 제공업체의 인프라에 도달하기 전에 암호화되는데, 이때 사용되는 암호화 키는 유럽 기업이 직접 생성, 관리하고 자국 관할 구역 내 하드웨어 보안 모듈에 저장합니다. 미국 당국이 클라우드법(CLOUD Act)에 따라 데이터 제공을 요청할 경우, 서비스 제공업체는 암호화된 데이터는 제공할 수 있지만, 암호화 키를 보유하고 있지 않으므로 읽기 가능한 콘텐츠는 제공할 수 없습니다. 이러한 아키텍처는 계약으로는 해결할 수 없는 문제를 해결합니다.

전문적인 관리형 AI 제공업체는 이 문제를 직접적으로 해결하며, 유럽 기업들에게 다양한 주권 요건에 맞춘 여러 배포 모델을 제공합니다

• 유럽의 주권 클라우드 인프라는 미국 법률 관할권과 물리적, 논리적으로 분리되어 있으며, EU에 거주하는 EU 시민만이 운영할 수 있습니다. SAP는 2025년 말 EU AI 클라우드를 출시했는데, 이는 인프라, 플랫폼, 소프트웨어를 아우르는 풀 스택 솔루션으로, EU 내 데이터 보호, 규정 준수 및 디지털 주권을 명시적으로 목표로 합니다. Cohere, Mistral AI, OpenAI와 같은 파트너사의 고급 AI 모델 통합은 유럽 내 배포 채널을 통해 이루어집니다.
• 고객 자체 데이터 센터에서 AI 모델을 운영하고 데이터가 네트워크 외부로 유출되지 않는 완전 관리형 온프레미스 솔루션입니다. 고객 소유의 AI 시스템은 고객 인프라에서 직접 실행되어 처음부터 최대의 데이터 제어 및 GDPR 규정 준수를 보장합니다.
• 파리에 본사를 둔 Mistral AI와 같이 미국 법적 관할권이 없는 유럽 AI 모델이 있습니다. Mistral AI는 GDPR을 완벽하게 준수하며 미국 클라우드법의 적용을 받지 않습니다. 기업은 API를 통해 EU 내 호스팅 서비스를 이용하거나 데이터 처리 계약을 체결하여 Mistral 모델을 자체 시스템에 통합하거나, 최대의 제어권을 확보하기 위해 자체 호스팅을 선택할 수 있습니다.
• 미국 모델을 유럽 호스팅을 통해 사용하는 하이브리드 관리형 아키텍처(예: Azure EU를 통한 OpenAI, AWS 프랑크푸르트를 통한 Claude, Google Cloud 독일을 통한 Gemini)는 고객이 관리하는 암호화 키와 유럽 키 주권과 결합됩니다. AWS는 데이터 상주, 키 주권 및 엄격하게 통제된 관리자 액세스를 확실하게 구현하도록 설계된 유럽 주권 클라우드를 2026년 1월에 출시했습니다.

AI 관리형 서비스가 사내 개발보다 가지는 핵심적인 이점은 규정 준수 관련 전문화에 있습니다. 직원 200명 규모의 중견 기업은 일반적으로 Schrems II 데이터 전송 영향 평가에 필요한 법률 자원과 하드웨어 보안 모듈 및 고객 맞춤형 암호화 구현에 필요한 기술 전문성을 모두 갖추지 못하고 있습니다. AI 관리형 서비스 제공업체는 이러한 전문 지식을 통합하여 서비스 형태로 제공합니다. AI 배포, 인프라 구축, 유지 관리, 규정 준수 및 보안 아키텍처 설계와 관련된 복잡한 사항들을 처리함으로써 기업은 핵심 역량에 집중할 수 있습니다.

따라서 관리형 AI는 유럽 중소기업의 AI 도입을 가로막는 세 가지 주요 장애물, 즉 숙련된 인력 부족 문제를 동시에 해결합니다. 전문 서비스 제공업체가 내부 AI 및 규정 준수 전문가의 부족분을 대체하기 때문입니다. EU AI법, GDPR, NIS2 및 DORA를 제공업체가 전문적으로 구현하기 때문에 규제 불확실성이 해소됩니다. 유럽 인프라, 고객 맞춤형 암호화, 관할권 규정을 준수하는 키 제공 등 아키텍처 솔루션이 처음부터 구현되므로 클라우드법 관련 위험도 줄어듭니다.

사용량 기반 지불 모델은 모든 규모의 조직이 AI를 재정적으로 실현 가능하게 만들어, 자체 개발에 필요한 높은 초기 투자 비용을 피할 수 있도록 해줍니다. 자체 개발 모델의 총 소유 비용은 유지 보수, 에너지, 모델 드리프트 방지 등 숨겨진 비용으로 인해 운영 첫 해에 초기 예산 계획을 초과하는 경우가 많습니다.

따라서 관리형 AI는 단순한 대안이 아니라 유럽의 AI 딜레마에 대한 전략적으로 필수적인 해답입니다. 이는 기술적 역량과 규제 준수, 데이터 주권을 결합합니다. 이러한 방향을 선택하는 기업은 미국 관할권에 데이터 통제권을 넘겨주지 않고도 최고의 AI 기술을 활용할 수 있습니다. 또한 합법적인 클라우드법(CLOUD Act) 관련 위험을 AI 도입 반대 논거에서 올바른 AI 아키텍처 구축의 이유로 전환할 수 있습니다.

현재 논쟁의 아이러니는 극에 달해 있습니다. 컨퍼런스에서 AI에 대한 포괄적인 경고를 하면서도 관리형 AI 솔루션에 대해서는 언급조차 하지 않는 사람들은 유럽 기업에 두 가지 방식으로 해를 끼치고 있습니다. 경쟁력에 필수적인 기술에 대한 공포심을 조장하는 동시에, 진정한 위험인 역외 데이터 접근 문제를 근본적으로 해결하는 솔루션을 은폐하고 있는 것입니다. 관리형 AI는 유럽 기업들이 AI의 우수성과 데이터 주권을 상충 관계가 아닌 전략적 공생 관계로 경험할 수 있는 길입니다.

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

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유럽의 디지털 격차는 매 분기마다 심화되고 있습니다

유럽의 상황은 이미 심각하며, 우려스러운 속도로 악화되고 있습니다. 2025년에는 직원 10명 이상인 EU 기업의 20%가 AI 기술을 사용할 것으로 예상되는데, 이는 2024년의 13.5%에서 6.5%포인트 증가한 수치입니다. 언뜻 보기에는 진전처럼 보이지만, 이 수치는 실제 상황의 심각성을 제대로 반영하지 못합니다. 맥킨지에 따르면 전 세계 기업의 AI 도입률은 이미 88%에 달하며, 그중 79%는 생성형 AI를 활용하고 있습니다. 따라서 유럽과 나머지 세계 간의 격차는 좁혀진 것이 아니라 오히려 벌어지고 있는 것입니다.

유럽 ​​내 분포는 특히 우려스럽습니다. 덴마크(42%), 핀란드(37.8%), 스웨덴(35%)은 비교적 높은 도입률을 보이는 반면, 루마니아(5.2%), 폴란드(8.4%), 불가리아(8.5%)는 크게 뒤처져 있습니다. 이러한 분산은 근본적인 문제를 시사합니다. 유럽이 인공지능 애플리케이션의 확산을 위해 필수적인 통합된 디지털 단일 시장을 구축하지 못하고 있다는 것입니다.

투자 격차는 유럽의 전략적 실패를 가장 명확하게 보여주는 지표일 것입니다. 미국의 인공지능(AI) 벤처 캐피털 투자액은 연간 600억~700억 달러에 달하는 반면, 유럽연합(EU)은 70억~80억 달러에 그칩니다. 지난 10년간 미국의 민간 AI 투자액은 4,000억 달러를 넘어섰지만, EU 전체 투자액을 합쳐도 약 500억 달러에 불과합니다. 미국은 40개의 핵심 AI 모델을 개발한 반면, 중국은 15개, 유럽 대륙 전체는 단 3개만을 개발했습니다. 유럽은 전 세계 AI 컴퓨팅 파워의 5%만을 보유하고 있는 반면, 미국은 74%를 차지하고 있습니다. 미국의 하이퍼스케일러 기업들은 유럽 클라우드 및 컴퓨팅 시장에서 약 72%의 점유율을 차지하며 시장을 장악하고 있는 반면, EU 기반 업체들은 20% 미만의 점유율을 보이고 있습니다.

이 수치들은 추상적인 통계가 아닙니다. 이는 분기가 지날수록 심화되는 전략적 의존성을 나타냅니다. 유럽 기업들은 필수적인 AI 구성 요소를 위해 외부 업체에 점점 더 의존하고 있으며, 주요 대규모 언어 모델(LLM) 업체들은 대부분 미국이나 중국 기업입니다.

탁월함과 존재론적 불안 사이에서 고군분투하는 독일 중소기업

오랫동안 유럽의 산업 중심지이자 엔지니어링 및 제조 분야에서 세계적인 기준이 되어 온 독일은 특히 역설적인 상황에 직면해 있습니다. ifo 연구소는 2025년 중반 독일 기업의 40.9%가 업무 프로세스에 AI를 활용하고 있다고 밝혔는데, 이는 전년도의 27%에서 크게 증가한 수치입니다. 또한 18.9%의 기업은 향후 몇 달 안에 AI를 도입할 계획이라고 밝혔습니다. 그러나 이러한 수치는 심각한 격차를 감추고 있습니다.

Dr. Justus and Partners의 연구에 따르면 독일 중소기업의 94%가 아직 AI를 도입하지 않았습니다. 흔히 알려진 것처럼 주요 장애물은 데이터 보호나 GDPR이 아니라 경영진의 주저함과 숙련된 인력 부족입니다. 독일은 현재 13만 7천 명 이상의 IT 전문가 부족 현상을 겪고 있으며, AI 관련 기술에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. 독일 중소기업의 60% 이상이 직원들의 기술 부족을 AI 도입의 주요 장벽으로 꼽았습니다.

더욱 우려스러운 점은 투자 감소 추세입니다. 호르바트(Horváth) 연구에 따르면 중소기업의 AI 기술 투자 비중은 2024년 매출의 0.41%에서 2025년 0.35%로 하락할 것으로 예상됩니다. 같은 기간 전체 기업의 평균 AI 투자 비중은 매출의 0.5%로 상승했지만, 중소기업의 AI 투자 비중은 시장 평균보다 약 30% 낮은 수준입니다. 지정학적 긴장으로 인해 많은 중소기업이 불안감을 느끼고 비용 최적화에 집중하게 된 것도 한몫합니다. 게다가 초기 AI 도입 사례들이 기대했던 효율성 향상을 가져오지 못했을 가능성도 있습니다.

연구 저자인 하이코 핑크는 단호하게 경고합니다. 인공지능(AI)으로의 전환이 획기적으로 가속화되지 않으면 기술 격차가 기업의 존립을 위협하는 전략적 문제로 발전할 것이라는 것입니다. 독일 경제 생산량의 약 55%를 차지하고 대부분의 일자리를 제공하는 중소기업(SME)은 글로벌 경쟁력을 위협받을 위험에 처해 있습니다.

업종별 차이는 상당합니다. 광고 및 시장 조사 기업들이 AI를 가장 많이 활용하는 반면(84.3%), IT 서비스 제공업체(73.7%)가 그 뒤를 잇습니다. 반면 호텔/관광업(31.3%), 식음료 제조업체(약 21%), 섬유 제조업체(18.8%)는 AI 도입에 상당히 소극적인 태도를 보입니다. 기업 규모와 AI 활용률 사이에는 뚜렷한 상관관계가 있습니다. 대기업의 56%가 AI를 사용하는 반면, 중소기업(SME)은 38%, 영세기업은 31%에 불과합니다.

섀도우 AI의 역설

현재 AI에 대한 우려가 커지는 가운데, 이를 일관되게 간과하는 아이러니가 있습니다. 기업 경영진들이 AI의 안전성에 대해 논쟁하는 동안, 직원들은 이미 AI 도입을 결정했습니다. 이른바 ‘섀도우 AI’라고 불리는, 직장에서 통제되지 않은 개인 AI 도구의 사용은 기업 세계에서 가장 심각한 보안 위험 중 하나로 떠올랐습니다.

Bitkom이 독일 기업 604곳을 대상으로 실시한 대표적인 설문조사에 따르면, 기업의 8%에서 ChatGPT와 같은 사설 AI 도구 사용이 이미 보편화되어 있는 것으로 나타났으며, 이는 2024년(4%) 대비 두 배 증가한 수치입니다. 17%는 일부 사례에서 사용 중이며, 17%는 확실하지는 않지만 직원들이 업무에서 사설 AI 솔루션을 사용하고 있을 것으로 추정하고 있습니다. 한편, 직원들에게 생성형 AI에 대한 접근 권한을 제공하는 기업은 4분의 1에 불과하며, AI 도구 사용에 대한 규칙을 마련한 기업은 23%에 그칩니다.

국제적으로 보면 상황은 더욱 심각합니다. 업가드(UpGuard) 연구에 따르면, 보안 전문가의 거의 90%를 포함하여 전체 직원의 80% 이상이 업무에 승인되지 않은 AI 도구를 사용하고 있습니다. 전체 직원의 절반은 승인되지 않은 AI 도구를 정기적으로 사용한다고 답했으며, 회사에서 승인한 AI 도구만 사용한다고 답한 직원은 20% 미만입니다. 관리자는 일반 직원보다 승인되지 않은 도구를 사용할 가능성이 훨씬 높았고, 사용 빈도 또한 가장 높았습니다.

소프트웨어 AG가 독일, 영국, 미국에서 6,000명을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 지식 근로자의 절반 이상이 섀도우 AI를 사용하고 있는 것으로 나타났습니다. 이미 75%의 지식 근로자가 AI를 사용하고 있으며, 이 수치는 90%까지 증가할 것으로 예상됩니다. 특히 주목할 만한 점은 회사에서 AI 사용을 전면 금지하더라도 절반의 직원이 개인 AI 도구를 포기하지 않는다는 사실입니다. 53%는 개인 도구에 대한 독립성을 선호하며, 33%는 회사 IT 부서에서 필요한 도구를 제공하지 않는다고 답했습니다.

근본적인 역설은 바로 여기에 있습니다. 전문적인 AI 도구를 제공하지 않는다고 해서 AI 사용을 막을 수 있는 것은 아닙니다. 오히려 AI가 통제되지 않고, 안전하지 않으며, 관리 감독 없이 사용되도록 만들 뿐입니다. 영국 기업 5곳 중 1곳은 이미 직원들이 생성형 AI를 사용하면서 데이터 유출 사고를 겪었습니다. 이처럼 눈에 보이지 않거나 은밀하게 사용되는 AI는 위험을 악화시킬 뿐만 아니라 조직이 위험을 식별, 관리 및 완화하는 능력을 심각하게 저해합니다.

UpGuard 연구는 또 다른 우려스러운 결과를 보여줍니다. 바로 AI 보안 요구사항에 대한 이해도와 승인되지 않은 AI 도구의 정기적인 사용 사이에 양의 상관관계가 있다는 것입니다. 직원들의 AI 위험에 대한 지식이 높아질수록 회사 정책을 준수하지 않더라도 위험을 감수하는 결정을 내리는 데 대한 자신감도 커집니다. 따라서 기존의 보안 인식 교육만으로는 이러한 위협에 대응하기에 충분하지 않습니다.

인공지능에 대한 지식이 없는 지식 경제로서의 유럽

유럽은 특정 기술적 결정보다 훨씬 더 근본적인 구조적 딜레마에 직면해 있습니다. 유럽 대륙은 지식 경제입니다. 유럽은 희토류 매장량이 풍부하지도 않고, 걸프 국가들처럼 에너지 자원이 풍부하지도 않으며, 중국이나 미국처럼 거대한 시장 규모를 갖고 있지도 않습니다. 유럽의 번영은 혁신, 엔지니어링, 숙련된 노동력, 그리고 복잡한 문제를 해결하는 능력에 기반합니다. 바로 이러한 강점들이 인공지능에 의해 위협받는 것이 아니라 오히려 증폭될 것입니다.

유럽연합 집행위원회는 2026년 경쟁력 보고서에서 유럽이 혁신 경쟁에서 우위를 잃을 위험에 처해 있다고 인정했습니다. 주요 과제로는 노동력 부족, 규모 확장의 어려움, 낮은 특허 출원 건수, 그리고 GDP 대비 3% 목표치에 미치지 못하는 연구개발(R&D) 투자 부족 등이 지적되었습니다. 맥킨지는 기술을 포함한 7개 핵심 분야에서 경쟁력 부족으로 인해 유럽이 2030년까지 매년 5천억 유로에서 1조 유로에 달하는 부가가치 손실을 입을 것으로 추산했습니다. 미국과의 소득 격차는 이미 상당한 수준입니다. 유럽의 1인당 소득은 미국의 27%보다 낮습니다.

유럽은 인공지능(AI) 연구 분야에서 분명 강점을 가지고 있습니다. 유럽 대륙은 뛰어난 AI 인재를 배출하고 있으며, 인구 대비 AI 전문가 수는 미국보다 약 30% 많고 중국보다는 거의 3배나 많습니다. 하지만 바로 이 점이 유럽의 가장 심각한 약점 중 하나입니다. 유럽은 이러한 인재를 붙잡아 두지 못하고 있습니다. 시장조사기관 인터페이스의 보고서에 따르면 유럽 국가들은 국내외를 막론하고 상당수의 AI 인재를 미국에 빼앗기고 있습니다. 독일은 주로 미국과 영국으로 많은 AI 전문가를 해외로 보내고 있으며, 프랑스 역시 유입되는 인재보다 유출되는 인재가 더 많습니다. 유럽으로의 기술 인재 순유입 규모는 2022년 약 5만 2천 명에서 2024년 2만 6천 명으로 급격히 감소할 것으로 예상됩니다.

이러한 인재 유출의 가장 명백한 원인은 보상입니다. 미국의 거대 IT 기업, 하이퍼스케일러, 그리고 주요 AI 연구소들이 제시하는 연봉과 주식 보상 패키지는 유럽 기업들이 따라잡기 어렵습니다. 여기에 더해, 더 큰 자본 시장, 더 빠른 의사 결정 과정, 그리고 실패를 처벌하기보다는 용인하는 생태계까지 고려하면, 유럽이 최고의 인재들을 잃고 자국 경제권 내 AI 도입 속도를 늦춘다면, 지식 경제라는 유럽의 비즈니스 모델에 스스로 역행하는 결과를 초래할 것입니다.

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규제의 함정

2025년 8월에 주요 조항들이 발효되고, 고위험 시스템에 대한 요건들이 2026년 8월부터 전면 적용될 예정인 EU 인공지능법(AI Act)은 인공지능 거버넌스에 있어 중요한 이정표입니다. 이 법은 잠재적 위해성에 따라 인공지능 시스템을 분류하고, 투명성, 책임성, 그리고 인간의 감독에 대한 요건을 명시하는 위험 기반 규제 접근 방식을 확립합니다. 이는 근본적으로 옳고 중요한 조치입니다.

하지만 이 법안의 시행은 유럽의 경쟁력에 상당한 위험을 초래할 수 있습니다. ASML, 에어버스, 미스트랄 AI를 포함한 45개 이상의 주요 유럽 기업들이 AI 규제 시행을 2년간 유예할 것을 요구한 것은 근본적인 문제가 있음을 분명히 보여주는 신호였습니다. 추산에 따르면 AI 법안은 향후 5년간 유럽 경제에 310억 유로의 손실을 초래하고 AI 투자액을 20% 감소시킬 수 있습니다.

유럽의 AI 기업들은 미국에 비해 판매 주기가 길고 주문 규모가 작으며 확장 비용이 증가하는 등의 어려움에 직면하는데, 이는 주로 27개 국가 시장 전반에 걸친 규제 차이 때문입니다. 이러한 분열은 데이터 분야에도 영향을 미칩니다. 각기 다른 데이터 보호 시행 방식, 부문별 규제, 공공 부문의 데이터 공유 관행 등으로 인해 유럽 전역을 아우르는 데이터 세트 구축이 어려워지고 있습니다.

많은 업계 관계자들이 우려하는 점은 EU 외부에서는 획기적인 혁신이 이루어지는 반면, 유럽 내에서는 규제 대상인 AI 기술이 더디게 발전하는 이중적인 개발 생태계가 형성될 가능성입니다. 특히 규제 준수 비용과 복잡한 승인 절차는 신속한 프로토타입 개발을 저해할 수 있습니다. 중소기업(SME)은 대기업과 동일한 규제 요건을 충족해야 하지만 자원은 훨씬 부족하기 때문에 이러한 문제의 가장 큰 부담을 안게 됩니다.

동시에 규제 체계는 기회도 제공합니다. 불확실성을 줄이고 명확한 기준을 설정하며, 기업들이 신뢰할 수 있고 책임감 있는 AI 제공업체로서 차별화할 수 있도록 지원합니다. 유럽 위원회는 2025년 말까지 관련 규정을 검토하고 간소화 방안을 제안했습니다. 하지만 이러한 조치가 AI 산업의 빠른 성장과 투자 확대로 이어질지는 두고 봐야 할 것입니다.

75%는 AI의 쇠퇴를 우려하고 있으며, 단 6%만이 AI가 과대평가되었다고 생각합니다

최근 유럽 의사결정권자들을 대상으로 실시한 설문조사는 대중의 우려와는 극명한 대조를 보여줍니다. 블룸버그가 유럽 금융 서비스 기업의 고위 의사결정권자 300명 이상을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 인공지능(AI)은 이제 경쟁력 확보를 위한 필수 요소로 인식되고 있습니다. 응답자의 75%는 AI 도입에 뒤처질 경우 가장 큰 결과로 수익성 손실이나 도태 위험을 꼽았습니다. AI가 과대평가되었다고 생각하는 응답자는 6%에 불과했습니다. 40%는 이미 AI 도입을 통해 실질적인 사업적 이점을 얻고 있다고 답했으며, 부정적인 결과를 보고한 응답자는 단 1%에 그쳤습니다.

액센츄어 연구에 따르면 유럽 대기업의 절반 이상(56%)이 진정한 의미의 혁신적인 AI 투자 규모 확장에 실패한 것으로 나타났습니다. 유럽 최대 기업의 48%가 전략적 AI 이니셔티브를 확장했다고 응답한 반면, 중소기업(SME)은 31%만이 이를 달성했습니다. 시스코의 유럽 보고서 역시 이러한 우려를 뒷받침합니다. EU 7개국 IT 리더를 대상으로 한 설문조사에서 AI를 최우선 투자 대상으로 삼은 비율은 18%에 불과했는데, 이는 세계 최고 성과 기업의 79%와 비교되는 수치입니다. 응답자의 45%는 향후 3년 내에 AI 워크로드가 30% 이상 증가할 것으로 예상했지만, 충분한 GPU 용량을 확보한 기업은 23%에 그쳤고, 66%는 데이터 중앙 집중화에 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났습니다.

인공지능의 중요성에 대한 인식과 실제 구현 사이의 이러한 격차가 바로 진정한 문제입니다. 인식 부족이 아니라 행동 부족인 것이죠. 그리고 이러한 행동 부족은 컨퍼런스와 소셜 미디어에서 퍼지는 공포 조장 행위에 의해 더욱 부추겨지고 있습니다.

KPMG 보고서에 따르면 기업의 95%가 AI 투자 확대를 계획하고 있으며, 83%는 자동화 도입을 가속화할 계획이고, 72%는 2년 이내에 자동화를 구현할 계획입니다. 거의 모든 기업이 AI 및 자동화 도입을 통해 생산성 향상(98%), 수익성 개선(97%), 업무 품질 향상(94%) 등 투자 수익을 보고하고 있습니다.

추측에서 전략적 행동으로

이제 유럽 기업들이 인공지능(AI)을 사용해야 하는지 여부는 더 이상 논쟁거리가 아닙니다. 그 질문에 대한 답은 이미 현실을 통해 드러났습니다. 이제 중요한 질문은 기업들이 경쟁력 확보를 위해 AI를 어떻게 효과적이고 안전하며 전략적으로 활용할 수 있는가입니다

가장 중요하고 우선적인 단계는 기업에서 관리하는 전문적인 AI 도구를 제공하는 것입니다. 비트콤(Bitkom) 데이터에 따르면 공식적인 AI 솔루션이 부족하다고 해서 AI 사용이 줄어드는 것이 아니라, 오히려 통제되지 않은 비공식 AI 사용이 만연하게 됩니다. 비트콤의 랄프 빈터게르스트(Ralf Wintergerst) 사장은 기업이 AI 사용에 대한 명확한 규칙을 수립하고 직원들에게 AI 기술에 대한 접근 권한을 제공해야 한다고 강조합니다. IT 부서에서 필요한 도구를 제공하지 않아 직원의 33%가 비공식 AI를 사용한다는 사실은 기술적인 문제가 아니라 조직적인 실패입니다.

이러한 맥락에서 관리형 AI 접근 방식은 두 가지 전략적 중요성을 갖습니다. 관리형 AI 서비스는 기업이 핵심 역량에 집중하면서 AI 배포, 인프라 및 유지 관리의 복잡성을 전문 서비스 제공업체에 아웃소싱할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 클라우드법(Cloud Act) 관련 위험에 대한 아키텍처 솔루션도 제공합니다. 유럽 주권 클라우드 인프라, 고객 맞춤형 암호화, 관할권 규정을 준수하는 키 프로비저닝을 통해 관리형 AI 서비스는 유럽 기업들이 당연히 우려하는 규제 및 주권 문제를 정확히 해결합니다. 이러한 서비스는 맞춤형 솔루션, AI 개발의 모든 단계(계획 및 배포에서 유지 관리까지)에 걸친 엔드투엔드 지원, 그리고 EU AI법, GDPR, NIS2, DORA를 모두 준수하는 통합 데이터 보안 및 규정 준수 기능을 제공합니다. 또한 모든 규모의 조직이 AI를 재정적으로 실현 가능하게 하는 종량제 모델을 제공하며, 데이터와 지적 재산에 대한 통제권을 미국 관할권에 넘겨주지 않아도 됩니다.

맥킨지의 2025년 글로벌 AI 설문조사는 핵심 성공 요인으로 기업 운영 방식의 재설계를 꼽았습니다. 모든 규모의 기업을 대상으로 조사한 25가지 속성 중 워크플로 재설계가 생성형 AI를 통해 기업의 영업이익(EBIT) 증대에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났습니다. 생성형 AI를 도입했다고 응답한 기업 중 21%가 최소한 일부 워크플로를 근본적으로 재설계했다고 밝혔습니다. 전체 기업의 약 6%를 차지하는 AI 고성과 기업은 일반 기업(7%)에 비해 혁신적인 변화를 추구할 가능성이 3.6배 높으며, 디지털 예산의 20% 이상을 AI에 투자하는 경향이 있습니다.

AI는 젊은 인재를 끌어들이는 자석과 같다

인공지능 도입에서 종종 과소평가되는 측면 중 하나는 기업의 매력도에 미치는 영향입니다. 인구 구조 변화와 숙련된 인력 부족에 직면한 유럽에서 인공지능의 전략적 활용은 인재 확보 경쟁에서 중요한 차별화 요소가 될 수 있습니다. 현재 노동 시장에 진입하는 세대는 디지털 도구와 함께 성장해 왔으며, 고용주가 최신 기술에 대한 접근성을 제공해 줄 것을 기대합니다.

직원들에게 고급 AI 비서를 제공하는 기업은 생산성을 실질적으로 극대화하고 있습니다. 고급 AI 도구에 접근할 수 있는 직원 한 명만으로도 데이터 분석, 콘텐츠 제작, 프로그래밍, 시장 조사 등 이전에는 팀 전체가 필요했던 작업을 처리할 수 있습니다. OpenAI의 기업 AI 현황 보고서에 따르면, 주당 10시간 이상 시간을 절약하는 직원들은 단순히 더 많은 AI를 사용하는 것이 아니라, 여러 모델을 활용하고, 더 다양한 도구를 사용하며, 더 광범위한 업무 영역에서 AI를 활용하고 있는 것으로 나타났습니다.

거의 모든 분야에서 전문가 수준의 AI 지원을 제공하는 기업의 매력은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 이는 혁신 의지, 기술적 역량, 그리고 최상의 근무 환경 조성에 대한 헌신을 보여주는 신호입니다. 반대로 AI를 거부하거나 저해하는 기업은 시대에 뒤떨어졌다는 인상을 주어 아무리 뛰어난 인재라도 지원을 꺼리게 만듭니다.

유럽에서 인공지능(AI) 분야의 인재 유출은 단순히 임금 문제만이 아닙니다. 최신 기술을 활용하고 혁신적인 프로젝트를 추진하며 기술 발전을 두려워하기보다는 수용하는 환경에서 일할 수 있는 최적의 기회를 어디에서 찾을 수 있는지에 대한 문제이기도 합니다. 만약 유럽이 기업들을 AI에 적대적인 환경으로 만든다면, 유럽은 더욱 많은 인재, 바로 가장 필요한 인재를 잃게 될 것입니다.

공포의 경제학

인공지능에 대한 불안감의 심리적 배경은 이미 잘 알려져 있습니다. 비엔나 공과대학교(TU Wien)의 연구에 따르면 인공지능 불안감의 주요 원인은 두 가지입니다. 하나는 선정적인 언론 보도와 디스토피아적 서사를 통한 외부의 공포 조장이고, 다른 하나는 과대광고된 인공지능 솔루션의 실현되지 않은 약속입니다. 여기에 더해, 잘못된 정보와 기술의 실제 역량에 대한 이해 부족은 인공지능 도입의 어려움을 더욱 가중시킵니다.

흔히 나타나는 패턴 중 하나는 이른바 '허위 예언자 증후군'으로, 기업들이 AI 솔루션의 기능을 고객에게 과장하여 실망과 불신을 초래하는 현상입니다. 이는 단기적인 이익을 현실적인 평가보다 우선시하는 영업 중심 전략과, 의사결정권자들이 진정한 잠재력과 허황된 약속을 구분하지 못하는 기술적 지식 부족에서 비롯됩니다.

이러한 역학 관계는 악순환을 초래합니다. 과장된 약속은 실망으로 이어지고, 실망은 회의론을 부추기며, 회의론은 공포 조장자들에 의해 악용되고, 그 결과 발생하는 공포는 전략적으로 필수적인 AI 도입을 가로막습니다. 여기에 더해 한 기술 기업 CEO가 100명이 넘는 기업 리더들이 참석한 컨퍼런스에서 전문가용 AI 도구의 보안에 대해 사실과 다른 주장을 펼치면, 이러한 악순환은 더욱 심화되고 유럽 경제에 상당한 피해를 입힙니다.

이러한 두려움으로 인한 경제적 손실은 대략적으로 수량화할 수 있습니다. 맥킨지가 추정한 생성형 AI의 연간 가치 창출 잠재력 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러가 맞다면, 유럽이 AI 도입 지연으로 인해 이 잠재력의 몫을 실현하지 못할 경우 매년 수천억 유로의 가치 창출 손실이 발생할 것입니다. 개별 기업의 경우, 도입을 망설이는 매달은 이미 AI를 생산적으로 활용하고 있는 경쟁사에 비해 점점 더 불리한 위치에 놓이게 됩니다.

미래는 행동하는 사람들의 것이지, 망설이는 사람들의 것이 아니다

2026년 유럽 기업들의 미래는 명확합니다. 유럽연합 집행위원회는 AI 대륙 행동 계획(AI ​​Continent Action Plan)을 통해 AI 확대를 위해 200억 유로를 투입했고, 이어서 응용 전략(Apply)을 통해 10억 유로를 추가로 지원할 예정입니다. 브뤼셀은 향후 5~7년 내에 유럽의 데이터 센터 용량을 세 배로 늘릴 계획입니다. 규제 체계는 간소화되고, 인프라는 확장되며, 자금 지원도 증액될 것입니다.

하지만 기업 스스로 행동에 나서지 않는다면 이러한 모든 조치는 무용지물이 될 것입니다. 2026년 초에 발표된 퓨처럼 그룹의 연구에 따르면 AI 투자 수익률(ROI) 평가 방식에 구조적 변화가 나타났습니다. 매출 성장과 수익성을 포함하는 직접적인 재정적 영향이 주요 성공 지표로서 거의 두 배로 증가했습니다. 동시에 순수 생산성 향상은 주요 성공 지표로서의 비중이 줄어들었습니다. 자율 에이전트와 에이전트 기반 AI는 최우선 기술로 전년 대비 31.5% 증가했습니다. 기업 AI의 시범 운영 단계는 끝났고, 이제 시장은 측정 가능한 결과를 기대하고 있습니다.

PwC 보고서에 따르면 조직의 79%가 AI 에이전트를 어느 정도 활용하고 있으며, 88%는 에이전트 기반 기능에 대한 예산 증액을 계획하고 있습니다. 66%는 측정 가능한 생산성 향상을 경험하고 있으며, 62%는 투자 수익률(ROI)이 100%를 넘을 것으로 예상합니다.

ISG Provider Lens 유럽 보고서에 따르면 유럽 기업들은 파일럿 단계의 실험에서 비즈니스 우선순위에 맞춰 실제 운영에 투입할 수 있는 분석 및 AI 이니셔티브로 중요한 전환기를 맞이하고 있습니다. 경제적 불확실성, 공급망 차질, 지속가능성 요구사항, 그리고 지속적인 인력 부족으로 인해 기업들은 데이터 기반 의사결정에 더욱 의존하게 되었습니다.

유럽 ​​기업가들에게 전하는 메시지는 분명합니다. AI에 대한 추측을 멈추십시오. 사실과 다른 경고에 동요하지 마십시오. 규제를 핑계로 행동하지 않는 것을 그만두십시오. 그리고 일반적인 AI 위험과 클라우드법(CLOUD Act)의 특정 위험을 혼동하지 마십시오. 후자에 대한 구체적인 아키텍처 솔루션은 이미 존재합니다. 관리형 AI는 데이터와 지적 재산권을 미국 관할권에 넘기지 않고도 AI를 비즈니스 프로세스에 통합할 수 있는 안전하고, 주권적이며, 확장 가능한 방법을 제공합니다. 유럽의 주권 클라우드 인프라, 고객 중심 암호화, 그리고 전문적인 관리형 AI 서비스를 통해 데이터 주권을 유지하면서 최고의 AI 기술을 활용할 수 있습니다. 망설이는 하루하루가 미국과 아시아 경쟁업체와의 격차를 더욱 벌리고 있습니다. 그들은 이미 오래전에 이 논쟁을 넘어섰습니다. 지식 경제로서 유럽의 미래는 유럽 기업들이 AI에 대한 지식을 올바른 아키텍처, 올바른 파트너, 그리고 정당한 주의와 마비시키는 두려움의 차이를 인식할 용기를 가지고 행동으로 옮길 수 있는지에 달려 있습니다.

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