반도체만 있는 게 아니었다…한국이 ‘AI 풀스택’ 강국으로 꼽힌 이유

한국이 인공지능(AI) 산업의 전 과정을 아우르는 이른바 ‘AI 풀스택’ 경쟁력을 갖춘 국가로 주목받고 있다.

반도체와 데이터센터 같은 하드웨어뿐 아니라 대규모언어모델(LLM), AI 에이전트, 로봇, 제조 현장 데이터까지 AI 산업 전반을 연결할 수 있는 기반을 비교적 고르게 갖췄다는 평가다.

30일 서울 여의도 한국경제인협회 컨퍼런스센터에서 열린 ‘AI 대전환의 시대, AI 풀스택 대한민국의 도약’ 포럼에서는 국내 AI 기업과 전문가들이 한국의 산업 기반을 활용한 AI 전략의 중요성을 강조했다.

반도체부터 AI 서비스까지…‘풀스택’ 경쟁력 주목

AI 풀스택은 AI 산업을 구성하는 여러 단계를 하나의 생태계로 연결하는 개념이다.

AI 연산에 필요한 GPU와 NPU, 메모리반도체에서 시작해 AI 모델, AI 에이전트, 로봇, 데이터센터까지 산업 전반을 포괄한다.

한국은 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 세계적인 메모리반도체 경쟁력을 확보하고 있다.

여기에 제조업 기반과 전력 인프라, 건설 역량, 로봇 산업 등이 더해지면서 AI 기술을 실제 산업 현장에 적용할 수 있는 조건까지 갖췄다는 분석이 나온다.

AI 추론 시장 커지면서 NPU에도 기회

AI 반도체 시장에서는 GPU뿐 아니라 NPU의 중요성도 커지고 있다.

AI 모델을 학습시키는 과정에서는 엔비디아의 GPU 영향력이 여전히 크지만, 실제 AI 서비스를 운영하는 ‘추론’ 단계에서는 보다 효율적인 연산장치에 대한 수요가 빠르게 증가하고 있다.

국내 NPU 기업들이 이 시장을 새로운 성장 기회로 보고 있는 이유다.

특히 AI 에이전트가 본격적으로 확산될 경우 데이터센터에서 처리해야 하는 연산량이 크게 늘어날 가능성이 있어 추론 반도체 시장도 함께 커질 것으로 전망되고 있다.

여기에 삼성전자와 SK하이닉스가 공급하는 고성능 메모리까지 결합될 경우 국내 AI 반도체 생태계의 경쟁력이 한층 강화될 수 있다는 기대도 나온다.

제조업 데이터가 ‘피지컬 AI’ 경쟁력으로

로봇과 AI를 결합한 피지컬 AI 분야에서도 한국의 제조업 기반이 강점으로 거론됐다.

피지컬 AI는 단순히 화면 안에서 작동하는 AI를 넘어 실제 공장이나 물류 현장, 로봇 등에 적용되는 기술을 의미한다.

이 과정에서는 실제 근로자와 설비가 움직이는 데이터를 얼마나 많이 확보하고 학습시키느냐가 중요한 요소로 꼽힌다.

한국은 자동차, 조선, 전자, 반도체 등 다양한 제조업 현장을 보유하고 있어 피지컬 AI 학습에 활용할 수 있는 산업 데이터가 풍부하다는 평가다.

고령화와 생산인구 감소로 제조 현장의 인력 부족 문제가 커지고 있다는 점도 향후 로봇과 자동화 기술 도입을 앞당기는 요인이 될 수 있다.

데이터센터도 새로운 산업으로

AI 산업 확대와 함께 데이터센터의 중요성도 빠르게 커지고 있다.

대규모 AI 서비스를 운영하려면 막대한 전력과 연산 인프라가 필요하기 때문이다.

한국은 비교적 안정적인 전력망과 산업 인프라, 대규모 건설 경험을 갖추고 있다는 점에서 AI 데이터센터 산업에서도 경쟁력을 확보할 가능성이 있다는 분석이 나온다.

또 일본과 중국을 비롯한 아시아 주요 시장과 지리적으로 가깝다는 점도 데이터센터 산업 확대에 유리한 조건으로 평가된다.

특히 국내 건설사들이 해외 대형 인프라 프로젝트를 통해 축적한 경험을 활용할 경우 AI 데이터센터 자체가 새로운 수출 산업으로 성장할 가능성도 제기된다.

기술보다 중요한 것은 연결

다만 반도체와 로봇, 데이터센터 같은 개별 산업 경쟁력이 있다고 해서 자동으로 AI 강국이 되는 것은 아니다.

각 산업을 하나의 생태계로 연결하고 기업들의 연구개발과 투자를 확대할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요하다는 지적이다.

AI 반도체와 피지컬 AI 기업에 대한 연구개발 지원, 대규모 데이터센터 투자 확대, 세제 및 인프라 지원 등을 통해 산업 전체를 연결해야 한다는 것이다.

결국 한국의 AI 경쟁력은 특정 기술 하나보다 이미 보유하고 있는 반도체·제조업·로봇·전력·건설 산업을 얼마나 효과적으로 연결하느냐에 달려 있다는 분석이다.

AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 실제 산업과 인프라 경쟁으로 확대되는 가운데 한국의 ‘AI 풀스택’ 전략이 새로운 성장 동력으로 이어질 수 있을지 주목된다.