국문요약

제1장 서론
1. 연구의 배경
2. 연구의 목적
3. 연구의 구성

제2장 미국의 AI 전략
1. 국내 정책
2. 국제 협력
3. 중국 견제를 위한 통상정책
4. 소결

제3장 중국의 AI 전략
1. 국내 정책
2. 국제 협력
3. 미국의 통상정책에 대한 대응
4. 소결

제4장 국제사회의 AI 규범 및 거버넌스 논의 동향과 미중 경쟁에 대한 함의
1. 다자 논의 동향
2. 양자 및 복수국 간 논의 동향
3. 산업계 동향
4. 학계 동향
5. 미중 경쟁에 대한 함의

제5장 미중 인공지능 연구 경쟁과 주요국의 대응
1. 연구 배경 및 선행연구
2. 국가별 인공지능 연구 동향 분석
3. 중심성과 인용 건수 간의 관계
4. 소결

제6장 미중 인공지능 표준화 경쟁에 대한 이론적 고찰
1. 연구의 배경
2. 이론 모형
3. 미중 인공지능 표준 경쟁에 대한 함의
4. 소결

제7장 정책 시사점
1. 미중 반도체 기술 주도권 다툼과 한국의 전략적 대응방안
2. 미국-EU 규제 격차와 한국의 중재자 역할
3. 안보-기술 균형과 글로벌 연구 네트워크 재편방안
4. 스마트 제조기업의 AI 플랫폼화를 통한 글로벌 표준화 전략

참고문헌

부록

Executive Summary

첨단 인공지능(AI) 기술의 확보는 오늘날 경제, 군사, 안보 측면에서 한 국가의 경쟁력을 결정하는 중요한 요인이 되었다. 국가 차원의 AI 기술 발전 수준에 대한 지표를 살펴보면 현재 선두를 달리고 있는 국가는 미국이며, 중국이 2위로서 그 뒤를 쫓아가고 있다. 이 두 국가와 나머지 국가들 간 AI 기술 경쟁력 지표를 비교해 보면 두 그룹 간 큰 격차를 확인할 수 있으므로 AI를 둘러싼 국가간 경쟁 구도는 사실상 미국과 중국을 중심으로 나타난다고 보아도 과언이 아니다.

다른 첨단 기술 분야에서의 경쟁과 마찬가지로 AI를 둘러싼 미국과 중국 간 경쟁은 글로벌 패권을 차지하기 위한 목적을 갖는다. 따라서 AI 기술의 혁신과 발전을 위한 양국의 정책은 국내 산업의 경쟁력을 강화하기 위한 목적뿐 아니라 국제사회에서 자국의 이익과 영향력을 극대화하는 방향으로 전개된다는 특징을 나타낸다. 이러한 상황에서 AI 기술 발전을 견인하는 선두 그룹에 속하는 두 나라가 국제사회에서 서로를 견제하면서 후발 주자와 협력하는 방식을 살펴보는 것은 후발 주자 그룹에 속한 국가의 입장에서 매우 중요하다. 후발 주자인 국가가 첨단 AI 기술을 확보하기 위한 자체적인 전략을 수립할 때, 양강의 AI 전략에 대한 이해를 통해 경쟁의 심화에 따른 일방주의적 조치의 출현을 선제적으로 대비하는 한편 기술 선도 국가와의 협력을 통해 자국의 AI 기술을 한층 업그레이드하는 기회를 포착할 수 있기 때문이다.

본 연구보고서는 이와 같은 배경에서 인공지능 기술의 개발과 활용을 둘러싼 미국과 중국의 전략적 경쟁의 현황을 살펴보고 그에 대응하는 우리의 정책 방향을 모색하고자 하였다. 특히 국제사회의 역학 관계 속에서 양국의 헤게모니가 작용하는 세 가지 분야인 규범 및 거버넌스, 연구 협력, 기술 표준에 대한 분석을 통해 글로벌 차원에서 나타나는 미중 간 AI 전략 경쟁의 양상을 살펴보고 관련 정책 수립에 있어 참고할 만한 시사점을 도출하고자 하였다.

본 보고서의 제2장과 제3장은 미국과 중국의 AI 전략을 국내 정책, 국제 협력, 통상정책(수출통제)과 그에 대한 대응 등 세 가지 측면으로 나누어 정리하였다. 미국의 AI 정책은 2016년 오바마 행정부에서 대통령실 직속 국가과학기술위원회 산하 ‘머신러닝과 인공지능 소위원회’ 설치를 계기로 처음 시작되었으며, 트럼프 행정부와 바이든 행정부를 거치면서 다양한 부처와 기관을 통해 확대되었다. 미국의 AI 정책은 연구 개발에 대한 지원, 연구 인력 양성, 정부 부처 AI 기술 도입, AI 기술의 안정성 확보를 위한 노력 등으로 요약된다. 국제사회에서 미국은 AI의 신뢰성, 안정성, 인권, 민주주의적 가치, 윤리 등에 관한 규범 및 거버넌스를 다자적 협력체계를 통해 구축하고 있으며, 이 중 인권과 민주주의에 대한 강조는 중국이 추구하는 국제사회의 AI 규범 및 거버넌스 논의와 이질성을 드러낸다. AI 기술 확보 경쟁과 관련하여 미국의 대중국 견제는 통상정책을 통해 직접적으로 드러난다. 트럼프 행정부 이후로 중국의 기업이 수출통제 대상 명단(entity list)에 등재되기 시작하였고, 바이든 행정부하에서는 AI 개발에 필요한 반도체 수출통제가 시행되고 강화되었다. 대중국 반도체에 대한 수출통제의 범위는 칩과 제조 장비를 포함하여 생산 소프트웨어와 고대역폭 메모리 등으로 점차 확대되고 있으며, 아웃바운드 투자 규제 등으로 더욱 강화될 것으로 예상된다.

중국의 AI 발전 정책은 ｢13차 5개년 규획(2016~2020)｣에 처음 포함되었고 2017년 ｢차세대 AI 발전규획｣을 통해 구체화되었다. 해당 규약에 따르면 중국은 2030년까지 AI 이론 및 기술, 응용 전 분야에서 세계 선두권을 달성하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 AI 전문인력 양성(‘대학 AI 혁신 행동계획’), AI 기술 실증과 정책 실험을 위한 시범단지 조성(‘차세대 AI 혁신발전 시범단지’) 등의 정책이 추진되었다. 미국과의 AI 전략 경쟁이 심화되는 가운데 수립된 ｢14차 5개년 규획(2021~2025)｣은 AI를 국가전략상 중요 핵심 기술로 규정하고, 이를 바탕으로 차세대 AI 연구 지원(‘과학기술혁신-2030 프로젝트’), 산업 적용 확대 (‘AI 플러스 행동방안’), 데이터 표준화 및 인프라 강화(‘동수서산 프로젝트’), AI 기술 표준체계 구축(‘국가 AI 산업 종합 표준화 시스템 건설 가이드’) 등의 정책이 추진 중이다. 중국의 AI 규제 정책은 국가보안기관의 데이터 통제 권한, 데이터 국경간 이동 규제, 개인정보 역외 전송 제한 등 데이터 기반의 강력한 규제로 요약되나, 최근 외국인투자 및 경영 환경의 악화로 인해 규제 수준을 낮추는 방향으로 조정되고 있다. 한편 미국과의 AI 전략 경쟁이 본격화되면서 AI 거버넌스 분야의 주도권을 선점하고자 자국 내 법적, 윤리적 규제체계 또한 강화되고 있다. 국제사회에서 중국은 미국과 마찬가지로 AI 규범 및 거버넌스 의제 선점을 위해 노력하고 있다. 중국은 선진국 또는 소그룹 중심의 AI 규범 및 거버넌스 구축에 대한 우려를 나타내며 개발도상국의 AI 역량 강화와 글로벌 격차 해소를 위한 협력을 강조하는 전략적 태도를 보인다. 특히 2023년 10월 중국이 ‘일대일로 국제 협력 정상포럼’에서 제시한 ‘글로벌 AI 거버넌스 이니셔티브’에는 한 국가가 타국에 AI 제품 및 서비스를 제공하는 경우 해당 국가의 주권을 존중해야 하고, AI 기술의 독점과 글로벌 AI 공급망의 단절화에 대해 반대한다는 내용이 포함되어 있는데, 이러한 중국의 시각은 글로벌 AI 규범 및 거버넌스에 대한 미국의 접근법과 차이를 나타낸다. 마지막으로 미국의 대중국 수출통제 조치에 대한 중국의 대응은 상응 조치의 마련과 반도체 기술 국산화로 요약된다. 상응 조치는 갈륨, 게르마늄과 같은 차세대 반도체 소재에 대한 수출통제 조치를, 반도체 기술 국산화는 화웨이 중심의 AI 반도체 개발과 반도체 투자기금 조성 등을 포함한다. 다만 반도체 자립이 이루어지더라도 체제 문제로 인해 AI 학습에 필요한 데이터 수집이 국내 중심으로 이루어짐에 따라 미국기업의 AI에 비해 글로벌 서비스 경쟁력이 떨어지는 한계점도 존재한다.

제4장과 제5장, 제6장은 각각 국제사회의 AI 규범 및 거버넌스 논의 동향과 미중 경쟁에 대한 함의, 미중 간 AI 연구 경쟁, 미중 간 AI 기술 표준화 경쟁을 심층적으로 다루었다.

구체적으로 제4장에서는 AI 규범 및 거버넌스 논의를 다자적 논의, 양자 및 복수국 간 논의, 산업계 동향, 학계 동향 등으로 나누어 살펴보고 다음의 네 가지 측면의 함의를 도출하였다. 첫째, 앞서 언급한 바와 같이 미국은 자유와 인권을 강조하며 EU와의 협력을 강화하고 중국을 견제하려는 전략을 취하고 있다. 이는 2024년 EUㆍ미국의 주도로 채택된 AI 분야의 구속력 있는 최초의 복수국 간 조약인 ‘AI와 인권, 민주주의, 법치주의에 관한 기본 협약’을 통해 드러난다. 둘째, AI 규범 수준과 투명성 요구에 있어 미국과 EU 간 견해 차이가 존재하며, 이는 미국 AI 기업들의 EU 규범 준수를 어렵게 만들어 미ㆍEU 양자 간 협력에 잠재적 갈등 요소로 작용할 가능성이 크다. 셋째, UN의 AI 고위급 자문기구가 제안한 바와 같이 국제 표준 개발과 AI 시스템 모니터링 등을 위한 국제기관의 설립은미중의 이익을 충분히 대변하지 못하기 때문에 현실화되기 어려우나, EU를 포함한 주요국이 양강의 정책 변경을 유도할 수 있는 균형자로서 역할을 수행하는 것은 상대적으로 가능성이 높다고 할 수 있다. 넷째, AI 기술의 위험성 평가나 AI 책임성에 대한 글로벌 기준의 수립 과정에서 이해당사자인 산업계 및 기업의 의견도 중요하나 중립성과 객관성을 확보할 수 있는 학계 전문가의 참여가 더욱 중요하다.

제5장에서는 CSET(Center for Security and Emerging Technology)에서 발간하는 CAT(Country Activity Tracker: Artificial Intelligence) 데이터에 기초해 2013년부터 2023년까지 국가 단위의 인공지능 논문 건수 및 인용 건수, 국가 간 공저 논문 건수 등의 정보를 바탕으로 주요국의 연구 네트워크 변화와 중심성에 대한 분석을 수행하였다. 분석 결과에 따르면, 2020년 이후 미국과 중국 간 AI 연구에서 탈동조화 현상이 본격화되었으며, 특히 미국의 수출통제 정책 이후 양국의 공동 연구가 크게 감소하였다. 미국이 AI 기술의 주도권을 유지하기 위해 중국과의 협력을 줄이고 있는 가운데 중국은 영국, 호주, 캐나다 등 다른 국가들과의 협력을 강화해왔다. 이 중 영국은 중국의 높은 논문 생산성과 질적 우위를 이유로 협력을 유지하고 있다. 2023년 기준으로 영국, 호주, 일본은 중국과의 공저 논문 수가 미국과의 공저 논문 수보다 많았고, 캐나다와 인도는 미국과의 인공지능 공저 논문 수가 중국과의 공저 논문 수보다 많았다. 한국의 경우 AI 논문 개수에서 세계 7위를 기록했으나 국제 협력과 연구 네트워크 중심성은 낮은 편으로 나타났다. 특히 미국이나 중국과의 공저 논문은 많지만, 영국, 독일, 캐나다 등 유사 입장국과의 협력이 부족해 다양한 층위의 국제적 협력 강화가 필요한 것으로 분석되었다.

제6장에서는 AI 기술 표준을 둘러싼 미국과 중국의 전략 경쟁을 제3국 정부의 표준 선택을 묘사하는 이론 모형을 수립하여 분석하였다. 데이터를 기반으로 성능이 개선되는 AI 기술의 특징을 바탕으로 설정한 모형을 분석한 결과, 다음 세 가지 함의를 도출할 수 있었다. 첫째, 성능이 우수한 파운데이션 AI 모델을 가진 기업의 기술에 기반한 표준이 제3국의 표준으로 채택될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 미중 간 AI 기술 표준의 차이가 커질수록 표준 경쟁이 심화되는 것으로 나타났다. 이 경우 경제적 요인 외에 제3국의 정치, 안보 등의 요인이 표준 결정 문제에 있어 중요한 고려 대상이 될 수 있다. 셋째, AI 서비스를 매개하는 디지털 플랫폼이 이윤을 차지하는 비중이 높을수록, AI 기술 우위를 가진 국가의 표준이 채택될 가능성이 높은 것으로 나타났다. 예를 들어 미국의 빅테크 기업이 제3국에서 디지털 플랫폼을 독점적으로 운영하며 AI 서비스를 중개할 경우, 해당 국가의 정부는 미국 AI 기업의 기술에 기반을 둔 표준화 정책을 시행할 가능성이 높다.

마지막으로 제7장에서는 앞에서 제시한 분석의 결과를 바탕으로 다음의 네 가지 정책방안을 제시하였다. 첫째, AI를 둘러싼 전략 경쟁에서 반도체 공급망의 중요성이 커진 현 상황에서, 한국은 HBM 기술과 글로벌 협력을 지렛대로 삼아 반도체 산업 내에서의 리더십을 강화하고, 인력 및 기술 유출 방지와 반도체 메가 클러스터 구축을 위한 정책을 신속히 시행해야 한다. 둘째, 미국은 AI 안정성에 중점을 둔 자율적 접근을, EU는 높은 투명성과 강력한 사전 규제를 강조하고 있어, 이러한 차이가 미국 AI 기업들의 EU 시장 진출에 어려움을 초래하고 있다. 이러한 상황에서 한국은 인권 보호와 산업적 활용이라는 두 가지 가치를 모두 고려하여 미국과 EU 사이에서 AI 규범의 대안적 모델을 제시하는 중재자 역할을 수행할 수 있다. 이를 위해 한국은 자체 AI 법 제정 및 시행을 통해 경험을 축적하고, 부단히 규범을 개선하며 국제사회에서의 위상을 강화할 필요가 있다. 셋째, 미국과의 안보협력 강화에 따라 중국과의 연구 네트워크가 단절될 가능성이 커지는 상황에서, 안보협력에 대한 반대급부로서 미국과의 인공지능 기술 협력을 적극적으로 요구하여 국내의 연구 역량을 제고해야 한다. 또한 AI 연구 개발의 생산성이 높은 영국, 독일, 인도 등과의 협업을 통해 연구 네트워크의 중심성을 높이려는 전략적인 접근이 필요하다. 넷째, 한국의 제조기업은 스마트폰, 가전, 커넥티드카 등 AI 서비스를 매개할 수 있는 플랫폼 역할을 하는 제품군을 활용해 AI 기술 표준화 전략을 모색해야 하며, 정부는 데이터 학습과 이동에 관한 규제 완화를 통해 우리 기업과 세계적인 AI 기업의 공동 AI 서비스 개발 및 협업의 효율성을 증대시켜야 한다.