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국내 제조기업 82%, AI 활용 못해…자금·인재·효과성 3중고

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.18 18:09
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


국내 제조기업 10곳 중 8곳 이상이 인공지능(AI)을 경영에 활용하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 자금 부족과 인재난, 효과성에 대한 불확실성이라는 3중고가 AI 전환의 발목을 잡고 있다는 지적이다.

대한상공회의소가 최근 국내 504개 제조기업을 대상으로 조사한 보고서에 따르면 응답기업의 82.3%가 ‘AI를 경영에 활용하지 않고 있다’고 답했다고 17일 밝혔다. 특히 대기업의 AI 활용도가 49.2%인 데 반해 중소기업은 4.2%에 불과해 규모별 격차가 큰 것으로 나타났다.


투자 부담에 인재 확보도 난항

AI 투자비용 부담을 묻는 질문에 기업의 73.6%가 “부담이 된다”고 응답했다. 규모별로는 중소기업(79.7%)이 대기업(57.1%)보다 부담을 더 크게 느끼는 것으로 조사됐다. 대구의 한 제조업체는 “생산공정만 AI로 전환하려 해도 라벨·센서 부착, CCTV 설치, 데이터 정제, 로봇 운영을 위한 맞춤형 솔루션 구축, 관련 인력 투입 등 예상하지 못한 자금이 들어간다”고 토로했다.

인재 확보는 더욱 심각한 문제다. ‘AI 활용 전문인력이 있는가’라는 질문에 80.7%가 “없다”고 답했으며, 82.1%는 “AI 인력을 충원하고 있지 않다”고 응답했다. 보고서는 “한국의 AI 인재는 2만1000명 수준으로 중국(41만1000명), 인도(19만5000명), 미국(12만명)에 비해 턱없이 적다”며 “그나마 있는 인재도 빠져나가고 있다”고 지적했다. 스탠퍼드 인간중심AI연구소(HAI)가 올해 발표한 조사에 따르면 한국의 AI 인재 순이동은 -0.36으로 인재 순유출국에 해당한다.


단계별 맞춤 지원 필요

효과성에 대한 확신 부족도 AI 도입을 가로막고 있다. ‘AI 전환이 성과를 가져올 것으로 기대하는가’라는 질문에 60.6%가 “효과가 미미할 것”이라고 답했다. 경제협력개발기구(OECD)가 주요 7개국(G7) 및 브라질 기업을 대상으로 실시한 조사에서도 ‘투자 수익률 추정의 어려움’이 AI 도입의 장애 요인으로 지목된 바 있다.

대한상의는 AI 활용도가 높은 기업에는 GPU·클라우드 인프라 지원 등을 유연하게 활용할 수 있도록 제도적 자율성을 확대하고, AI 도입률이 낮은 기업에는 도입 전·중·후 단계별 지원이 필요하다고 제언했다. 정부는 제조AX 얼라이언스를 통해 2030년까지 AI 팩토리를 500개 이상 구축하는 사업을 진행 중이다.

이종명 대한상의 산업혁신본부장은 “지금은 AI에 대한 미래 조감도를 정교하게 만드는 데 주력하기보다는 실제 데이터 축적과 활용, 인재 영입 등에 뛰어들어야 하는 시점”이라며 “강력한 지원, 파격적인 규제 혁신을 담은 선택과 집중의 메가 샌드박스 실행전략이 맞물려 돌아가야 할 때”라고 말했다.

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• 중국은 금요일 슝안신구에서 오픈소스 AI 기상 모델인 Fengyuan V1.0을 출시했으며, 이는 관측 데이터로부터 직접 전 지구 예보를 생성할 수 있는 독자적 지식재산권을 가진 중국 최초의 종단간(end-to-end) AI 기상 시스템을 의미한다[chinadaily +1].• 이번 출시는 NOAA가 AI 기반 예보 모델 3종을 공개한 지 불과 이틀 만에 이루어진 것으로, 더 빠르고 정확한 AI 기상 예측 시스템 개발 경쟁에서 미국과 중국 간 기상 기술 분야의 경쟁이 심화되고 있음을 보여준다[techspot +2].• 중국 기상국 관계자들은 Fengyuan이 극한 기상 현상 탐지에 중점을 두고 저고도 경제 및 에너지 공급을 포함한 특화 분야를 지원할 것이며, 일대일로 이니셔티브를 통해 국제 협력을 확대할 계획이라고 밝혔다[chinadaily +1].
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• 라쿠텐 그룹인 [RKUNY +1.40%]는 일본어에 최적화된 7,000억 파라미터 대규모 언어 모델 Rakuten AI 3.0를 12월 18일 공개했다. 이 모델은 일본어 벤치마크에서 GPT-4o를 능가했으며, 유사 규모의 서드파티 AI 모델 대비 최대 90%의 비용 절감을 제공한다.[global.rakuten +1]• 이 모델은 일본 정부가 지원하는 GENIAC 프로젝트의 일환으로 개발되었으며, 일본 경제산업성 및 신에너지·산업기술종합개발기구(NEDO)가 주도하고, 이 이니셔티브를 통해 일부 학습 비용을 지원받았다.[global.rakuten +1]• 라쿠텐은 2026년 봄에 이 모델을 오픈 웨이트로 공개할 계획이며, Rakuten AI Gateway 플랫폼을 통해 전자상거래, 핀테크, 여행, 엔터테인먼트 서비스 등 자사 전체 에코시스템에 이를 통합하고 있다.[global.rakuten +1]
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• 한국 정부는 19일 제22차 국가핵융합위원회에서 핵융합에너지 전력생산 실증 목표를 2050년대에서 2030년대로 20년 앞당기는 로드맵을 의결했다[mk +2].• 정부는 2030년까지 노심 플라즈마 제어, 초전도 자석 등 8대 핵심기술을 개발하고 2035년까지 실증을 완료하며, 전남 나주에 1조5000억원 규모의 한국형 혁신 핵융합로를 건설할 계획이다[mk +2].• AI 데이터센터의 전력 소비가 2030년까지 2배 이상 증가할 것으로 예상되면서[g-enews], 트럼프 미디어가 핵융합 기업 TAE테크놀로지스와 합병하는 등 글로벌 핵융합 개발 경쟁이 가속화되고 있다[mk +2].
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구글이 빠른 속도와 낮은 비용을 갖춘 경량 인공지능(AI) 모델 '제미나이3 플래시'를 17일(현지시간) 공개했다. 이번 출시로 구글은 최상위 모델인 '딥싱크', 균형 모델인 '프로'와 함께 제미나이3 제품군의 삼각 편대를 완성했다.상위 모델 능가하는 성능, 4분의 1 가격제미나이3 플래시는 일부 벤치마크에서 상위 모델인 제미나이3 프로를 능가하는 성과를 보였다. 일반 지식을 측정하는 'MMLU-Pro'에서 81.2%, 코딩 능력을 재는 'SWE-벤치 베리파이드'에서 78%를 기록해 프로 모델의 각각 81%와 76.2%를 웃돌았다.​과학 지식 평가인 'GPQA 다이아몬드'와 인류의 마지막 시험으로 불리는 'HLE' 벤치마크에서도 각각 90.4%와 33.7%를 기록해 프로 모델(91.9%, 37.5%)과 큰 차이가 없는 수준을 보였다.​속도와 지능의 균형제미나이3 플래시는 제미나이 2.5 프로보다 3배 빠른 속도를 자랑하며, 일상적 작업에서 평균 30% 적은 토큰을 사용한다. API 요금은 토큰당 0.5∼3달러로 프로 모델(2∼12달러)의 4분의 1 수준이다.​조시 우드워드 구글랩스·제미나이 담당 부사장은 "오랫동안 AI는 비싸고 느린 대형 모델과 성능이 떨어지는 고속 모델 사이 선택을 강요했다"며 "제미나이3 플래시는 이와 같은 타협을 끝내고 지능과 속도를 모두 제공한다"고 밝혔다.​제미나이3 플래시는 무료 이용자를 포함해 전 세계에서 사용할 수 있으며, 구글은 제미나이 앱과 AI 모드에서 이를 기본 모델로 적용했다.경량 모델은 방대한 데이터로 학습한 상위 모델을 기반으로 '증류'라는 작업을 거쳐 만들어진다. 속도가 빠르면서도 상위 모델에 버금가는 성능을 내는 것이 특징이다.
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