‘기술혁명’이 아니라 “AI 생산혁명론”

- 김용범 정책실장 : AI시대에는 생산 능력이 국가 경쟁력

“인공지능(AI)은 단순한 ‘기술혁명’이 아니라 ‘생산혁명’이라는 관점에서 AI의 역할과 그로 인한 경제 및 국가의 변화”에 대해 김용범 청와대 정책실장이 5일 페이스북에서 주장했다.

그는 “AI는 기존의 기술들과 달리 생산 방식을 근본적으로 변화시켜 산업구조, 거시 경제, 그리고 국가의 역할까지 다시 정의한다”고 설명하고, “특히, AI시대에는 생산 능력이 국가 경쟁력의 핵심이 되며, 이를 위해 국가 차원의 인프라와 정책이 필요하다”고 강조했다.

김 실장의 “AI 생산혁명론”의 골자는 우선 “AI는 단순한 기술혁명이 아니라 생산 혁명으로, 산업구조와 국가의 성격까지 바꿀 수 있는 것”이며, “AI는 정보를 전달하는 기술이 아니라 지식과 판단을 새로운 생산수단”으로 정의했다.

그러면서 김용범 실장은 “AI를 둘러싼 경쟁은 알고리즘 경쟁을 넘어 생산 능력 경쟁으로 이동하고 있다.”면서 “AI시대의 경쟁력은 소프트웨어가 아니라 생산 체계를 조직하는 능력에서 결정되며, 생산 혁명은 산업의 크기가 아니라 산업 사이의 관계를 다시 연결한다.”고 설명했다.

그는 또 “AI 생산 체계는 데이터와 AI의 선순환 구조를 통해 생산성을 높이며, AI시대의 국가 경쟁력은 생산 플랫폼을 얼마나 잘 조직하느냐에 달려 있다.”고 강조하고, “생산 혁명은 국가의 역할을 다시 설계하며, 생산 인프라 구축이 중요하다”고 거듭 강조했다.

김 실장은 “따라서, 국가는 생산 능력을 재생산하고, 생산의 과실을 사회적 신뢰로 연결해야 한다.”며 “AI시대의 경쟁은 더 뛰어난 알고리즘이 아니라 ‘더 뛰어난 생산 체계’를 조직하는 경쟁”이라고 강조했다. 이다.

* 아래는 김용범 실장 5일 페이스북에 게재한 글 전문이다.

지난 몇 달간 여러 편의 AI 관련 글을 썼다. 처음에는 기술의 발전을 이야기하는 글이었다. 그러나 쓰다 보니 흩어져 있던 생각들이 하나의 가설로 모이기 시작했다.

AI는 단순한 기술혁명이 아니라 생산혁명이다. 그리고 생산혁명은 산업구조를 넘어 거시경제의 균형을 바꾸고, 마침내 국가의 성격까지 다시 정의한다.

생산 혁명이란 새로운 기술이 등장하는 사건이 아니다. 생산 비용과 생산시간, 생산규모가 동시에 바뀌는 역사적 전환이다. 생산 방식이 바뀌면 기업 하나가 달라지는 데서 끝나지 않는다. 산업이 바뀌고, 자본과 노동의 흐름이 달라지며, 결국 국가는 새로운 생산 방식 위에서 다시 설계된다.

AI를 이해하려면 알고리즘보다 생산을 먼저 보아야 한다.

1. AI는 왜 생산혁명인가

역사를 바꾸는 것은 새로운 기술이 아니라 새로운 생산방식이다.

증기기관은 공장을 만들었고, 전기는 대량생산을 가능하게 했으며, 인터넷은 정보의 흐름을 바꾸었다. 사람들은 이를 기술혁명이라 부른다. 그러나 경제사의 관점에서 더 본질적인 변화는 생산방식의 혁명이었다. 생산방식이 바뀌면 기업 하나가 달라지는 데서 끝나지 않는다. 산업이 바뀌고, 도시가 바뀌며, 노동과 자본의 흐름이 달라진다. 그리고 결국 국가의 모습까지 바뀐다.

18세기 영국이 세계의 중심이 된 것은 증기기관을 먼저 발명해서가 아니라 그것을 가장 거대한 생산체계로 조직했기 때문이다. 19세기 미국 역시 전기를 처음 발견한 나라는 아니었지만, 전기를 대량생산과 전국 단위 산업망 위에 결합하며 새로운 경제를 만들었다. 인터넷도 마찬가지다. 처음에는 통신기술로 보였지만 시간이 지나면서 유통과 금융, 미디어와 물류, 소비를 다시 설계하는 생산 인프라가 되었다.

기술은 생산을 바꾸고, 생산은 국가를 바꾼다. 지금 우리는 또 하나의 전환점 앞에 서 있다. 그러나 AI는 이전의 디지털 기술과도 본질적인 차이가 있다.

인터넷은 사람과 기업, 시장을 하나의 네트워크로 연결하며 정보의 이동 비용을 거의 제로에 가깝게 만들었다. 그러나 AI는 그 위에서 정보를 다시 생산으로 전환한다. 인터넷이 정보의 혁명이었다면 AI는 생산의 혁명이다. AI는 정보를 전달하는 기술이 아니라 지식과 판단 자체를 새로운 생산수단으로 만든다.

많은 사람들은 AI를 더 똑똑한 검색엔진이나 챗봇으로 이해한다. 조금 더 나아가면 소프트웨어 산업의 혁신 정도로 받아들인다. 틀린 말은 아니다. 그러나 그것만으로는 지금 세계에서 벌어지는 변화를 설명하기 어렵다.

오늘날 각국이 경쟁하는 것은 더 좋은 챗봇을 만드는 일이 아니다. 누가 더 많은 전력을 확보하는가, 누가 더 많은 데이터센터를 짓는가, 누가 최첨단 반도체를 안정적으로 생산하는가, 그리고 누가 AI를 현실의 산업과 도시에 가장 빠르게 올리는가다. AI를 둘러싼 경쟁은 이미 알고리즘 경쟁을 넘어 생산능력 경쟁으로 이동하고 있다.

이 변화는 우연이 아니다. AI는 범용기술(General Purpose Technology)이기 때문이다. 경제사에서 범용기술은 드물다. 증기기관이 그랬고, 전기가 그랬으며, 인터넷이 그랬다. 범용기술의 공통점은 새로운 산업 하나를 만드는 것이 아니라 기존 산업 전체의 생산방식을 다시 쓰는 데 있다.

증기기관은 공장만이 아니라 운송과 광업, 도시를 바꾸었다. 전기는 조명을 넘어 현대 제조업 자체를 가능하게 했다. 인터넷은 통신을 넘어 금융과 유통, 물류를 다시 설계했다. AI 역시 같은 길을 걷고 있다. 문서를 쓰고 그림을 만드는 데서 끝나지 않는다. 공장을 운영하고, 물류를 최적화하며, 신약을 개발하고, 전력망을 관리하고, 로봇을 움직인다. AI는 하나의 산업이 아니라 모든 산업의 기반으로 스며든다.

그러나 AI에는 이전 범용기술과 다른 점이 하나 있다. 증기기관과 전기가 인간의 근력과 에너지를 증폭했다면 AI는 인간의 인지와 판단을 증폭한다. 더 중요한 것은 생산의 시간을 바꾼다는 점이다.

AI 생산혁명의 본질은 생산량을 조금 더 늘리는 데 있지 않다. 생산의 시간 자체를 압축하는 데 있다. 연구개발과 설계, 소프트웨어 개발, 신약 탐색, 물류 최적화의 과정에서 AI는 수많은 시행착오를 현실이 아니라 가상공간에서 먼저 수행한다. 실패 비용은 급격히 줄어들고, 자본이 물질적 제약에 묶여 있는 시간도 짧아진다. 불확실성이 감소할수록 자본회수기간은 단축되고, 자본은 더 빠르게 순환한다.

AI가 바꾸는 것은 비용만이 아니다. 시간이다.

그래서 AI시대의 경쟁력은 모델 하나의 성능으로 결정되지 않는다. 모델이 돌아갈 컴퓨팅, 컴퓨팅을 가능하게 하는 반도체, 반도체를 생산하는 팹, 팹을 움직이는 전력과 용수, 그리고 AI를 현실의 산업으로 연결하는 제조 역량까지 모두 하나의 생산 체계를 이룬다. AI는 하나의 프로그램이 아니라 거대한 생산체계다.

이 사실은 오늘날 세계 각국의 정책에서도 그대로 드러난다. 미국은 초대형 데이터센터와 전력 인프라 구축에 국가적 역량을 집중하고 있고, 중국은 AI를 제조업과 로봇 산업 전반에 결합하는 국가 전략을 추진하고 있다. 중동 국가들 역시 값싼 에너지와 자본을 바탕으로 새로운 AI 인프라 허브를 구축하려 한다. 세계는 이미 AI 기업이 아니라 AI 생산체계를 경쟁하고 있다.

여기서 인터넷 혁명과 AI 생산 혁명의 차이가 다시 드러난다. 인터넷 시대의 승자는 플랫폼을 가진 기업이었다. AI시대의 승자는 생산 체계를 가진 국가가 될 가능성이 크다. AI가 현실 세계로 내려올수록 경쟁력의 중심은 소프트웨어에서 생산 능력으로 이동한다. 이것은 과거 제조업의 시대로 되돌아간다는 뜻이 아니다. 제조와 디지털, 에너지와 컴퓨팅이 하나의 그리드로 통합되면서 물질은 정보화되고, 정보는 다시 물질이 된다.

그래서 앞으로 가장 중요한 질문은 더 뛰어난 AI를 누가 설계하는가가 아니다. 누가 AI를 가장 많이, 가장 안정적으로, 가장 오랫동안 생산하고 운영할 수 있는가다. 생산혁명의 시대에 희소한 것은 기술이 아니라 생산 능력이다. 그리고 그 경쟁은 기업을 넘어 국가의 경쟁으로 이어진다. 국가는 더 이상 시장의 규제자가 아니다. 전력망을 구축하고, 산업부지를 조성하며, 공급망을 조직하는 생산 플랫폼이다. 이 관점의 전환이 거시 경제와 국가, 그리고 분배를 이해하는 출발점이다.

2. 생산혁명은 거시구조를 다시 쓴다

생산혁명이 시작되면 가장 먼저 바뀌는 것은 산업의 크기가 아니라 산업 사이의 관계다. 기존 산업혁명은 새로운 산업을 하나씩 더해왔다. 철도가 생기고, 자동차가 생기고, 인터넷 기업이 생겼다. 그러나 범용기술은 다르게 움직인다. 산업 하나를 키우는 것이 아니라 산업 전체를 다시 연결한다.

반도체와 데이터센터, 피지컬AI는 흔히 서로 다른 산업으로 분류된다. 그러나 생산 혁명의 관점에서 이들은 하나의 생산 체계다. 반도체는 AI의 연산을 가능하게 하고, 데이터센터는 그 연산을 수행하며, 피지컬AI는 그 결과를 현실의 생산으로 옮긴다. 현실에서 만들어진 데이터는 다시 AI를 학습시키고, 더 강한 AI는 다시 생산성을 높인다. AI는 생산을 만들고, 생산은 데이터를 만들며, 데이터는 다시 더 강한 AI를 만든다. 이것이 AI 생산 혁명의 선순환이다.

경제학에서는 이러한 자기 강화적 구조를 플라이휠(flywheel)이라 부른다. 한 번 돌기 시작한 바퀴는 스스로의 관성으로 가속한다. AI 생산 체계도 마찬가지다. 생산이 더 많은 데이터를 만들고, 데이터는 더 뛰어난 AI를 만들며, 더 뛰어난 AI는 다시 생산성을 높인다. 생산혁명의 경쟁력은 개별 기술이 아니라 이 선순환을 얼마나 빠르게, 얼마나 오래 지속할 수 있는가에서 결정된다.

그러나 모든 플라이휠에는 병목이 있다. AI 생산체계의 병목은 GPU의 개수가 아니다. GPU가 아무리 많아도 데이터를 충분히 빠르게 공급하지 못하면 연산 능력은 제대로 발휘되지 않는다. 그래서 오늘날 AI 반도체 경쟁의 핵심은 연산 속도보다 메모리 대역폭으로 이동하고 있으며, 고대역폭메모리(HBM)의 전략적 중요성이 커지고 있다.

이 점에서 한국은 중요한 위치에 있다. 현재 한국 기업들은 HBM 분야에서 세계적인 경쟁 우위를 확보하고 있으며, 이는 AI 생산 체계에서 의미 있는 전략적 자산이다.

그러나 이 우위는 영구적인 해자가 아니다. 기술은 빠르게 변하고 공급망은 끊임없이 재편된다. 경쟁 우위는 보유하는 자산이 아니라 계속 유지해야 하는 운동량에 가깝다. 그리고 그 운동량은 기업만으로 만들어지지 않는다. 안정적인 전력망과 공업용수, 산업부지와 송배전 인프라가 함께 갖춰질 때 비로소 생산 체계는 속도를 유지할 수 있다.

AI시대의 경쟁력은 개별 기업의 경쟁력이 아니라 국가 전체 생산 체계의 경쟁력이다. 반도체와 데이터센터, 제조 역량과 전력 인프라가 하나의 시스템으로 연결될 때 국가는 비로소 생산 플랫폼이 된다. 한국은 이미 그 가능성을 가진 몇 안 되는 나라 가운데 하나다.

그리고 이 플랫폼이 본격적으로 움직이기 시작하면 변화는 산업에 머물지 않는다. 거시 경제 전체가 함께 움직인다. 우리는 오랫동안 저성장과 저물가, 저금리를 정상이라고 생각해 왔다. 그러나 그것은 하나의 생산 체계가 만들어낸 균형이었다. 생산 체계가 바뀌면 균형도 바뀐다.

생산성이 높아질수록 기업은 더 많은 투자 기회를 발견한다. 공장과 데이터센터가 늘어나고, 연구 개발은 빨라지며, 자본은 더 빠르게 순환한다. AI가 바꾸는 것은 기업의 비용 구조가 아니다. 경제 전체의 회전 속도다.

거시 경제의 본질은 성장률이나 금리 같은 숫자가 아니다. 생산에서 만들어진 잉여가 사회 전체를 어떻게 순환하는가의 문제다. 생산 혁명은 바로 그 순환의 규모와 속도를 동시에 바꾼다. 우리는 여전히 과거의 경제 문법으로 새로운 경제를 설명하려 한다. 그러나 생산 체계가 달라졌다면 거시 경제도 달라질 수밖에 없다.

그리고 바로 그 지점에서 다음 질문이 시작된다. 생산 혁명의 시대에 국가는 무엇을 해야 하는가.

3. 생산 혁명은 국가를 다시 설계한다

국가는 무엇을 하는 존재인가. 새로운 생산 방식이 등장할 때마다 이 질문의 답도 함께 바뀌었다. 산업혁명 이후 국가는 철도를 놓았고, 전기의 시대에는 발전소와 송전망을 만들었으며, 자동차 시대에는 고속도로를, 인터넷 시대에는 통신망을 구축했다. 국가는 언제나 새로운 생산 방식의 기반을 조직해 왔다.

AI 시대도 다르지 않다. 오히려 그 역할은 더욱 커진다. 생산 혁명의 시대에 국가의 역할은 세 가지로 정리할 수 있다.

첫째, 생산 인프라를 구축하는 국가다.

데이터센터는 전력 없이 존재할 수 없고, 반도체는 용수 없이 생산할 수 없으며, 피지컬AI는 제조와 물류, 도시 인프라 없이는 현실에서 움직일 수 없다. 기업은 AI를 만들 수 있다. 그러나 전력망을 만들고, 산업부지를 조성하며, 공급망을 조직하는 것은 국가의 일이다. 생산 혁명의 시대에 산업 정책은 시장을 대신 운영하는 것이 아니다. ‘국가 전체를 하나의 생산 플랫폼’으로 조직하는 일이다.

둘째, 생산 능력을 재생산하는 국가다.

생산 혁명은 기계만으로 이루어지지 않는다. 새로운 생산 방식은 새로운 인간을 요구한다. AI가 반복적이고 정형화된 지식 노동을 대신할수록 인간의 역할은 결과물을 만드는 데서 끝나지 않는다. AI의 판단을 검증하고 책임을 지는 능력, 그리고 새로운 가치를 상상하고 제안하는 능력. 앞으로 인간의 경쟁력은 여기에 있다.

그래서 교육은 복지가 아니라 생산 능력을 재생산하는 투자다. 창업은 기업 정책이 아니라 더 많은 사람을 생산 혁명의 주체로 만드는 제도다. 문화는 주변부가 아니라 창의성을 키우는 생산요소다. 이민 역시 같은 맥락이다. 최고의 연구자와 엔지니어를 끌어들이고, 사회를 유지하는 다양한 인적 자원을 확보하는 일 역시 생산 혁명의 일부다.

셋째, 생산의 과실을 다시 생산으로 연결하는 국가다.

생산만으로 국가는 완성되지 않는다. 생산은 부를 만들지만, 부가 공동체를 만들지는 않는다. AI는 생산성을 높이지만 시장은 그 과실을 자동으로 나누지 않는다. 그래서 복지는 생산의 반대편에 있는 제도가 아니다. 생산 혁명이 만들어낸 초과이윤을 다음 세대의 생산 능력과 사회적 신뢰로 연결하는 투자다.

생산과 분배는 서로 대립하지 않는다. 생산은 분배의 전제이고, 좋은 분배는 다시 더 큰 생산을 가능하게 한다. 국가는 바로 그 선순환을 설계하는 존재다.

지금 대한민국은 이 질문 앞에 서 있다.

메모리 반도체와 세계 최고 수준의 제조 기반, 그리고 축적된 산업 데이터는 분명 쉽게 얻을 수 없는 자산이다. 그러나 자산을 가지고 있는 것과 생산 체계를 조직하는 것은 전혀 다른 문제다. 앞으로의 경쟁은 더 뛰어난 알고리즘을 만드는 경쟁이 아니다. 더 뛰어난 생산 체계를 조직하는 경쟁이다.

우리는 흔히 AI를 기술혁명이라고 부른다. 틀린 말은 아니다. 그러나 그것은 절반의 진실일 뿐이다. AI의 본질은 더 뛰어난 알고리즘에 있는 것이 아니다. 새로운 생산 방식을 만들고, 거시 경제의 균형을 바꾸며, 국가의 역할을 다시 정의하는 데 있다.